3.4.2 Analisis Input-Output
Keterkaitan antara sektor pariwisata dengan sektor lainnya, atau secara umum, bisa dilihat dari keterkaitan secara fungsional antar sektor pembangunan.
Adanya keterkaitan antar sektor ekonomi wilayah menunjukkan suatu wilayah yang berkembang, dimana terjadi input dan output barang dan jasa antar sektor
secara dinamis. Analisis Input-Output I-O secara teknis dapat menjelaskan karakteristik struktur ekonomi wilayah yang ditunjukkan dengan distribusi
sumbangan sektoral serta keterkaitan sektoral dan efek multiplier perekonomian wilayah Rustiadi et al. 2009.
Mengingat adanya keterbatasan ketersediaan data Tabel Input-Output I- O untuk Kabupaten Gianyar, maka untuk mendapatkan Table I-O dalam
penelitian ini dilakukan dengan metode non survey. Metode ini lebih efektif dan efisien dari segi biaya dan waktu, walaupun keakurasian data yang dihasilkan
harus mempertimbangkan beberapa hal yang berpengaruh terhadap Table I-O yang dihasilkan Vipriyanti 1996. Salah satu metode yang biasa dan banyak
dipakai adalah metode RAS. Daryanto dan Hafizrianda 2010 menyebutkan bahwa metode RAS merupakan metode yang bertujuan untuk menaksir matriks
koefisien teknologi koefisien input I-O yang baru berdasarkan matriks koefisien teknologi pada tahun sebelumnya dengan ditambahkan beberapa informasi
mengenai total penjualan output antar sektor, total pembelian input antar sektor, dan total output secara keseluruhan.
Metode RAS merupakan rumus matriks yang dikembangkan oleh Richard Stone, dimana R dan S merupakan matrik diagonal berukuran n x n dan A matriks
koefisien teknologi berukuran n x n yang menunjukkan sektor industri. Untuk menaksir elemen matriks A pada periode t atau At dengan mengetahui elemen
matriks A pada periode t = 0 atau A0, maka At dapat ditaksir dengan rumus At = R . A0 . S, dimana R dan S mewakili tingkat perubahan koefisien
teknologi pada dua periode yang berbeda. Elemen matriks diagonal R mewakili efek substitusi teknologi yang diukur melalui penambahan jumlah permintaan
antara tiap output sektor-sektor industri. Elemen matriks S menunjukkan efek perubahan jumlah input pada tiap sektor industri efek pabrikasi.
Estimasi suatu matriks teknologi I-O dalam metode RAS menggunakan pendekatan optimasi yang dilakukan dengan cara meminimumkan selisih antara
koefisien matriks teknologi pada tahun dasar dengan koefisien matriks teknologi yang diestimasi melalui proses iterasi. Proses yang dilakukan dibatasi dengan dua
ketentuan yang berlaku pada Tabel I-O, yaitu : 1. Jika koefisien matriks teknologi yang diestimasi dikalikan dengan output,
kemudian dijumlahkan menurut kolom, maka jumlahnya harus sama dengan jumlah pembelian input antar sektor.
2. Jika hasil perkalian tadi dijumlahkan menurut baris, maka hasilnya harus sama dengan jumlah penjualan output antar sektor.
Penyusunan Tabel I-O bila terkendala dengan data ekspor dan impor bisa menggunakan metode Location Quotient LQ sederhana. Metode ini
menunjukkan perbandingan output sektor i terhadap total output di regional dengan proporsi output sektor yang sama terhadap total output secara nasional.
Nilai LQ 1 menunjukkan surplus sektor i atau mampu memenuhi kebutuhan wilayah sendiri dan sebagian di ekspor untuk memenuhi kebutuhan wilayah lain.
Sebaliknya bila nilai LQ 1 berarti sebagian produknya diimpor atau didatangkan dari wilayah lain.
Metode RAS yang digunakan untuk mendapatkan Tabel I-O Kabupaten Gianyar Tahun 2009 dengan mengacu Tabel I-O Kabupaten Badung Tahun 2009
dengan 54 sektor perekonomian 54 x 54 yang diturunkan di-RAS menjadi Tabel I-O Kabupaten Gianyar Tahun 2009 dengan 24 sektor 24 x 24. Penurunan
Tabel I-O dari Kabupaten Badung ke Kabupaten Gianyar dilakukan dengan asumsi bahwa terdapat kemiripan struktur ekonomi antara Kabupaten Gianyar
dengan Kabupaten Badung sebagai wilayah tetangga. Sektor-sektor perekonomian dalam Tabel I-O Kabupaten Gianyar Tahun 2009 24 sektor yang diperlihatkan
dalam Tabel 5 merupakan hasil agregasi dari sektor-sektor dalam Tabel I-O Kabupaten Badung Tahun 2009 54 sektor yang disesuaikan dengan klasifikasi
sektor lapangan usaha untuk penentuan PDRB. Pelaksanaan metode RAS dalam penelitian ini dilakukan dengan bantuan
software Microsoft Exel dan GAMS untuk melakukan optimasi matriks koefisien
teknologi. Data-data yang dibutuhkan disini adalah Tabel I-O Kabupaten Badung Tahun 2009 54 x 54 sektor; PDRB Kabupaten Gianyar Tahun 2009 untuk
mendapatkan nilai impor, final demand dan total PDRB. Tahapan Metode RAS yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Tabel I-O Kabupaten Badung Tahun 2009 54 x 54 sektor diagregasi menjadi Tabel I-O Kabupaten Badung Tahun 2009 24 x 24 sektor.
2. Selanjutnya dibuat matriks koefisien teknologi Tabel I-O Kabupaten Badung Tahun 2009 24 x 24 sektor.
3. Dari data PDRB Kabupaten Gianyar 2009, dilakukan konversi data PDRB menjadi total input Kabupaten Gianyar Tahun 2009 berdasarkan proporsi data
PDRB dan total input Kabupaten Badung Tahun 2009. 4. Berdasarkan data-data yang sudah disiapkan, selanjutnya dengan metode RAS
akan didapatkan Tabel I-O Kabupaten Gianyar Tahun 2009 24 x 24 sektor.
Tabel 5 Sektor-Sektor Perekonomian Tabel I-O Kabupaten Gianyar Tahun 2009 24 sektor Hasil Update
Kode Sektor Kode Sektor
1. Tanaman Bahan Makanan
13. Angkutan Jalan Raya
2. Tanaman Perkebunan
14. Jasa Penunjang Angkutan
3. Peternakan dan
Hasil-hasilnya 15. Komunikasi
4. Kehutanan 16. Bank
5. Perikanan
17. Jasa Penunjang Keuangan
6. Penggalian 18. Sewa
Bangunan 7.
Industri Tanpa Migas 19.
Lembaga Keuangan tanpa Bank 8.
Listrik, gas dan air bersih 20.
Jasa Perusahaan 9. Bangunan
21. Pemerintahan Umum
10. Perdagangan Besar dan Eceran
22. Jasa Sosial Kemasyarakatan
11. Restoran
23. Jasa Hiburan dan Rekreasi
12. Hotel
24. Jasa Perorangan dan Rumah Tangga
Sumber : Hasil Analisis 2011
Tabel I-O Kabupaten Gianyar yang dihasilkan, masih perlu dirinci lagi terutama pada bagian input primer yaitu nilai tambah bruto PDRB menjadi upah
dan gaji, surplus usaha, penyusutan, dan pajak tidak langsung. Pendetailan dilakukan dengan pendekatan secara proporsional dari Tabel I-O dasar Tabel I-O
Kabupaten Badung Tahun 2009. Secara umum struktur dasar tabel input-output ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6 Struktur Dasar Tabel Input-Output
Output Input
Permintaan Internal Wilayah Permintaan
Akhir Eksternal
Wilayah Output
Total Sektor Produksi dalam Wilayah Permintaan
Antara Permintaan Akhir
dalam Wilayah 1 2 ... j ... n
C G
I E
Input Internal Wila
yah Sektor
Pr oduksi
dalam Wilayah I
nput Antar a
1 X
11
... X
1j
... X
1n
C
1
G
1
I
1
E
1
X
1
2 X
21
X
2j
X
2n
C
2
G
2
I
2
E
2
X
2
... ...
i ... X
ij
... ... C
i
G
i
I
i
E
i
X
11
... n X
n1
X
nn
C
n
G
n
I
n
E
n
X
i
Input Prime
r Nilai
Tamb ah
W W
1
W
j
W
n
C
w
G
W
I
W
E
W
W T T
1
T
j
T
n
C
T
G
T
I
T
E
T
T V V
1
V
j
V
n
C
V
G
V
I
V
E
V
V
Input Ek
stern al
Wilayah M
M
1
M
j
M
n
C
M
G
M
I
M
- M Total Input
X
1
M
j
X
n
C G I E
Sumber : Rustiadi et al. 2009
Keterangan : i,j :
sektor ekonomi
x
ij
: banyaknya output sektor i yang digunakan sebagai input sektor j X
i
: total permintaan akhir sektor i X
j
: total
input sektor j C
i
: konsumsi rumah tangga terhadap sektor i G
i
: konsumsi pemerintah terhadap sektor i I
i
: pembentukan modal tetap investasi di sektor i, output sektor i yang menjadi barang modal
E
i
: ekspor barang dan jasa sektor i C
j
: konsumsi rumah tangga dari sektor j G
j
: konsumsi pemerintah dari sektor j I
j
: investasipengeluaran ke modal tetap usaha sektor j M
j
: impor sektor j W
j
: upah dan gaji sebagai input sektor j T
j
: surplus usaha sektor j
Vj : PDB Produk Domestik Bruto, dimana V
j
= W
j
+ T
j
Koefisien teknologi a
ij
sebagai parameter utama dalam analisis I-O secara matematis diformulasikan sebagai berikut :
atau
dimana : a
ij
: rasio antara banyaknya output sektor i yang digunakan sebagai input sektor j X
ij
terhadap total input sektor j X
j
atau disebut pula sebagai koefisien input.
Hasil perhitungan yang dilakukan menghasilkan matriks A matriks Leontif dan setelah diinverskan menghasilkan matriks B invers matriks Leontief sebagai
matrik pengganda. Ada beberapa parameter teknis yang bisa diperoleh dari analisis I-O antara
lain : 1. Kaitan langsung ke belakang direct backward linkage B
j
, menunjukkan efek permintaan suatu sektor terhadap perubahan tingkat produksi sektor-
sektor yang menyediakan input antara bagi sektor tersebut secara langsung dan diformulasikan sebagai berikut :
Untuk mengukur secara relatif perbandingan dengan sektor lainnya terdapat ukuran normalized
yang merupakan rasio antar kaitan langsung ke belakang sektor j dengan rata-rata backward linkage sektor-sektor lainnya,
dimana :
2. Kaitan langsung ke depan direct forward linkage F
i
, menunjukkan banyaknya output suatu sektor yang dipakai oleh sektor-sektor lain, dimana :
j ij
ij
X X
a =
j ij
ij
X a
X .
=
∑
=
n i
ij j
a B
∑ ∑
= =
j j
j j
j n
i j
j
B B
n B
B B
.
j
B
Untuk Normalized F
i
atau
i
F
dirumuskan sebagai berikut :
3. Kaitan ke belakang langsung dan tidak langsung indirect backward linkage , menunjukkan pengaruh tidak langsung dari kenaikan permintaan akhir
satu unit sektor tertentu j yang dapat meningkatkan total output seluruh sektor perekonomian, dimana :
dimana b
ij
adalah elemen-elemen matriks B atau I-A
-1
yang merupakan invers matriks Leontief.
4. Kaitan ke depan langsung dan tidak langsung indirect foreward linkage FL
i
, yaitu peranan suatu sektor i dapat memenuhi permintaan akhir dari seluruh sektor perekonomian, diformulasikan sebagai berikut :
5. Daya sebar ke belakang atau indeks daya penyebaran backward power of dispersion
β
j
, menunjukkan kekuatan relatif permintaan akhir suatu sektor dalam mendorong pertumbuhan produksi total seluruh sektor perekonomian,
dimana :
∑∑ ∑
∑∑ ∑
= =
i j
ij i
ij i
j ij
n i
ij j
b b
n b
b
1
β
∑ ∑
= =
j ij
n j
j ij
i
a x
x F
∑ ∑
= =
i i
i i
i n
i i
F nF
F F
F
1
∑
=
i ij
j
b BL
∑
=
j ij
i
b FL
6. Kepekaan terhadap signal pasar permintaan akhir disebut indeks derajat kepekaan atau indeks daya kepekaan foreward power of dispersion
α.
i
, menunjukkan sumbangan relatif suatu sektor dalam memenuhi permintaan
akhir keseluruhan sektor perekonomian dengan formulasi sebagai berikut :
7. Multiplier adalah koefisien yang menyatakan kelipatan dampak langsung dan tidak langsung dari meningkatnya permintaan akhir suatu sektor sebesar satu
unit terhadap produksi total semua sektor ekonomi suatu wilayah. Jenis-jenis multiplier antara lain :
a. Output multiplier, adalah dampak meningkatnya permintaan akhir suatu
sektor terhadap total output seluruh sektor di suatu wilayah yang diformulasikan sebagai berikut :
b. Total value added multiplier atau PDRB multiplier adalah dampak
meningkatnya permintaan akhir suatu sektor terhadap peningkatan PDRB. Dalam tabel I-O diasumsikan Nilai Tambah Bruto NTB atau PDRB
berhubungan dengan output secara linier yang diasumsikan dengan persamaan matriks sebagai berikut :
dimana V : matriks NTB
vˆ
: matriks diagonal koefisien NTB X : matriks output, X = I-A
-1
.F
d
c. Income multiplier, yaitu dampak meningkatnya permintaan akhir suatu sektor terhadap peningkatan pendapatan rumah tangga di suatu wilayah
secara keseluruhan. Income multiplier dapat dihitung dengan rumus :
∑∑ ∑
=
i j
ij n
j ij
i
b b
1
α
d
F A
I X
.
1 −
− =
X v
V .
ˆ =
dimana W : matriks
income
wˆ
: matriks diagonal koefisien income X : matriks output, X = I-A
-1
.F
d
3.4.3 Analisis
Scoring System
Analisis ini digunakan untuk mengetahui obyek wisata yang berpotensi untuk dikembangkan di Kawasan Agropolitan Payangan. Obyek wisata yang
berpotensi untuk dikembangkan disini, adalah obyek-obyek yang bisa dijadikan daya tarik wisata dan termasuk obyek daya tarik wisata yang sudah ada. Hasil
penilaian didapatkan dari akumulasi skor yang diperoleh obyek wisata tertentu berdasarkan pendapat responden. Besarnya skor masing-masing obyek wisata
ditentukan dari kebalikan dari jumlah obyek wisata yang ditentukan, misalkan ada sejumlah n obyek wisata yang telah ditentukan, maka nilai skor tertinggi suatu
obyek wisata adalah n dan skor terendah adalah 1. Potensi obyek wisata yang bisa ditawarkan menurut Hardjowigeno dan
Widiatmaka 2007 bisa berupa obyek-obyek yang alami maupun obyek-obyek buatan manusia.
Obyek-obyek alami antara lain : 1. Iklim
: udara yang bersih, kenyamanan, sinar matahari yang cukup
2. Pemandangan alam :
panorama pegunungan yang indah, sungai, air terjun, bentuk-bentuk alam yang unik, dan
sebagainya 3. Wisata rimba
: hutan lebat, pohon langka, hutan wisata 4. Flora dan fauna
: tumbuhan dan tanaman khas 5. Sumber air kesehatan : sumber air untuk menyembuhkan penyakit, sumber
air mineral alami, dan sebagainya
Obyek-obyek buatan manusia antara lain : 1. Bercirikan sejarah
: peninggalan sejarah seperti candi-candi, istana- istana kerajaan, dan sebagainya
X w
W .
ˆ =
2. Bercirikan budaya : tempat-tempat budaya seperti museum, industri seni
kerajinan tangan, dan sebagainya 3. Bercirikan keagamaan : perayaan tradisional seperti upacara adat, ziarah-
ziarah, karnaval, bangunan-bangunan keagamaan yang kuno
4. Bercirikan kegiatan usaha masyarakat : agrowisata subak, kegiatan budidaya, dan pengelolaan pertanian
3.4.4
Analytical Hierarchy Process AHP
AHP merupakan suatu analisis yang digunakan dalam pengambilan keputusan dengan pendekatan sistem, dimana diusahakan untuk memahami suatu
kondisi sistem dan membantu untuk melakukan prediksi dalam pengambilan keputusan. Prinsip-prinsip dasar yang harus dipahami dalam menyelesaikan
persoalan dengan menggunakan AHP adalah : a. Dekomposisi
Setelah persoalan didefinisikan, dilakukan dekomposisi, yaitu memecahkan persoalan yang utuh menjadi unsur-unsur, sampai ke tingkat yang tidak
mungkin dilakukan pemecahan lagi sehingga diperoleh tingkatan persoalan yang disebut hierarki.
b. Penilaian Komparatif Membuat penilaian tentang kepentingan relatif dua elemen pada tingkat
tertentu dan kaitan dengan tingkatan di atasnya. Dalam menentukan tingkat kepentingan bobot dari elemen keputusan pada setiap tingkatan hierarki
keputusan, penilaian pendapat judgement dilakukan dengan menggunakan fungsi berpikir dan yang dikombinasi dengan intuisi, perasaan atau
penginderaan. Penilaian pendapat ini dilakukan dengan komparasi berpasangan matriks yaitu membandingkan setiap elemen dengan elemen
lainnya pada setiap tingkat hierarki secara perpasangan, akhirnya didapat nilai tingkat kepentingan elemen dalam bentuk pendapat kualitatif. Untuk
mengkuantifikasi pendapat tersebut digunakan skala penilaian sehingga diperoleh nilai pendapat dalam bentuk angka kuantitatif. Hasil penilaian ini
disajikan dalam bentuk matriks pairwise comparison. Agar diperoleh skala
yang bermanfaat ketika membandingkan dua elemen, perlu pengertian yang menyeluruh tentang elemen-elemen yang dibandingkan dengan relevansinya
terhadap kriteriatujuan yang dipelajari. Dalam penyusunan skala kepentingan ini memakai pedoman seperti ditunjukkan pada Tabel 7. Dalam penilaian
kepentingan relatif dua elemen berlaku aksioma reciprocal artinya jika elemen i dinilai 3 kali lebih penting dari j, maka elemen j harus sama dengan
13 kali pentingnya dibandingkan elemen i. Disamping itu, perbandingan dua elemen yang sama akan menghasilkan angka 1, artinya sama penting dan dua
elemen yang berlainan dapat saja dinilai sama penting. Tabel 7 Skala Dasar Ranking Analytical Hierarchy Process AHP
Tingkat Kepentingan
Definisi 1
Kedua elemen sama pentingnya 3
Elemen yang satu sedikit lebih penting dari elemen yang lain 5
Elemen yang satu lebih penting dari elemen yang lain 7
Elemen yang satu jelas lebih penting dari elemen yang lain 9
Elemen yang satu mutlak lebih penting dari elemen yang lain 2,4,6,8
Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan yang berdekatan Sumber : diadopsi dari Saaty 1991
c. Prioritas Sintesis Dari setiap matriks komparasi berpasangan kemudian dicari eigen vector-nya
untuk mendapatkan prioritas lokal. Matriks komparasi berpasangan terdapat pada setiap tingkat, sehingga untuk mendapatkan prioritas global harus
dilakukan sintesis di antara prioritas lokal. Prosedur melakukan sintesis berbeda menurut bentuk hierarki. Pengaruh elemen-elemen menurut
kepentingan relatif melalui prosedur sintesis yang dinamakan prioritas sintesis.
d. Konsistensi Rasio Konsistensi memiliki dua makna: 1 objek-objek yang serupa dapat
dikelompokkan sesuai dengan keragaman dan relevansi, 2 tingkat hubungan
antara obyek-obyek yang didasarkan pada kriteria tertentu. Jika penilaian tidak konsisten maka proses harus diulang untuk memperoleh penilaian yang
lebih tepat. Meningkatnya kunjungan wisata tidak terlepas dari beberapa faktor yang
mempengaruhinya. Ini perlu diketahui sebagai bahan pertimbangan dalam pengembangan suatu obyek wisata. Ada 7 tujuh faktor penting yang perlu
dipertimbangkan yaitu : 1. Promosi, melalui media promosi apa saja wisatawan mengetahui obyek wisata
yang ditawarkan, apakah non elektronik pamflet, koran, lisan atau elektronik TV, radio
2. Sarana transportasi yang digunakan wisatawan mengunjungi obyek wisata, bisa dengan mobil pribadi, travelcarteran, atau dengan angkutan umum
3. Fasilitas penunjang yang disediakan obyek wisata, seperti penginapan, restoran, dan toilet
4. Jenis wisata dan atraksi yang ditawarkan obyek wisata, wisata budaya atau wisata alam termasuk agrowisata
5. Harga tiket masuk ke obyek wisata apakah gratis, murah, atau mahal 6. Pelayanan yang ditemui wisatawan di obyek wisata yang dikunjungi yaitu
adanya pemandu wisata, kios pedagang asongan, kebersihan lingkungan, atau keramahan masyarakat setempat
7. Jarak dari tempat tinggalmenginap lokasi wisata yang ditawarkan apakah dekat, sedang, atau jauh
Melalui AHP akan dapat diketahui faktor-faktor mana saja yang berpengaruh terhadap kunjungan wisatawan ke Kawasan Agropolitan Payangan menurut
persepsi wisatawan. Kemudian disusun hierarki seperti ditunjukkan dalam Gambar 3. Level 1 merupakan fokus atau tujuan yang ingin dicapai yaitu faktor-
faktor yang mempengaruhi
kunjungan wisatawan ke Kawasan Agropolitan Payangan. Level 2 merupakan faktor-faktor yang dimaksud kemudian dijabarkan
berdasarkan kriteria masing-masing faktor pada level 3.
Gambar 3 Struktur Hierarki Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kunjungan Wisatawan ke Kawasan Agropolitan Payangan Level 1 :
Fokus Level 2 :
Faktor
Level 3 : Kriteria
Faktor-Faktor yang Mempengaruhi
Kunjungan Wisatawan ke Kawasan Agropolitan Payangan
1. Mobil pribadi 2. Travelcarteran
3. Angkutan umum 1. Wisata budaya
2. Wisata alam agrowisata
3. Wisata budaya wisata alam
agrowisata 1. Pemandu wisata
2. Kiospedagang asongan
3. Kebersihan lingkungan
4. Keramahan masyarakat
1. Penginapan 2. Restoran
3. Toilet 4. Penginapan,
restoran toilet 1. Gratis
2. Murah 3. Mahal
Promosi Sarana transportasi
Fasilitas Jenis wisata
atraksi Pelayanan
Harga tiket
1. Dekat 2. Sedang
3. Jauh
Jarak dari tempat tinggalmenginap
1. Non elektronik pamfletkoran
lisan 2. Elektronik
TVradio 3. Non elektronik
elektronik
Selanjutnya pada level 2 dan 3 masing-masing dibuat perbandingan berpasangan
pairwise comparison untuk mendapatkan penilaian sesuai Tabel 7. Jumlah satu set pertanyaan perbandingan berpasangan dengan n elemen adalah
∑ n 1 ,
sehingga pada level 2 faktor dengan 7 elemen terdapat 21 pertanyaan perbandingan berpasangan, demikian seterusnya untuk masing-masing kriteria
pada level 3. Berikutnya data yang didapat dikonversi ke dalam bentuk matriks untuk
selanjutnya diolah melalui prosedur sintesis untuk mengetahui pengaruh masing- masing elemen. Untuk mengetahui suatu perbandingan berpasangan yang telah
dilakukan dengan konsekuen atau tidak, dievaluasi dengan konsistensi rasio. Nilai konsistensi rasio 0,1 dinyatakan konsisten Marimin 2008. Penggabungan
Pendapat dari responden dilakukan dengan menggunakan rata-rata geometrik, hasil penggabungan ini diolah dengan prosedur AHP.
3.4.5 Analisis A’WOT