ABSTRAK Museum Kereta Api Ambarawa terletak di pusat Ambarawa, satu-satunya museum peninggalan berteknologi kuno di Indonesia yang digunakan sebagai alat transportasi bangsa Indonesia sebelum kemerdekaan sampai tahun 1964. Dalam museum ini terdapat 21 lokomotif uap yang berada di utara dan barat museum, 5 lokomotif uap yang berada di depo 3 diantaranya dapat beroperasi dengan baik, selain itu terdapat pula 3 mesin ketik, 3 mesin hitung, beberapa pesawat telpun dan peralatan kuno lainnya. Museum ini mempunyai nilai historis dari alat transportasi berupa ketel uap yang merupakan implikasi penemuan oleh James Watt. Di tempat ini juga menyediakan paket wisata dengan menumpang kereta api tenaga uap melalui rel yang bergerigi dan kereta lori dengan rute Ambarawa-Bedono Ambarawa-Tuntang. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap jumlah kunjungan wisatawan dan mengestimasi modelnya. Teori yang digunakan dalam analisis adalah teori permintaan. Penelitian dilakukan di obyek wisata Museum Kereta Api Ambarawa Kabupaten Semarang dengan 78 responden. Estimasi penelitian diformulasikan dalam bentuk persamaan tunggal (single equation), dengan variabel dependen adalah permintaan pariwisata yang diproksi dengan jumlah kunjungan wisatawan, sedangkan variabel independennya adalah harga pariwisata yang diproksi dengan kemauan membayar (willingness to pay /WTP), harga pariwisata obyek wisata lain yang diproksi dengan WTP obyek wisata lain, pendapatan, biaya perjalanan, biaya perjalanan obyek wisata lain (di luar Kabupaten Semarang), jarak, pendidikan, umur, persepsi daya tarik obyek wisata, asal wisatawan (wisnus dan wisman), komunitas, jenis kelamin, promosi pariwisata, dan kunjungan sebelumnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel-variabel yang signifikan adalah variabel WTP, WTP_owl, dan PENDP signifikan pada = 1%; dan BPERJ, PENDI, dan UM signifikan pada = 5%.dan diperoleh nilai R2 sebesar 0,9774 yang berarti bahwa 97,74% dari variasi variabel jumlah kunjungan wisatawan mampu dijelaskan oleh variasi (himpunan) variabel WTP, WTP_owl, pendapatan, biaya perjalanan, biaya perjalanan_owl, jarak, pendidikan, umur, persepsi, asal wisatawan, komunitas, jenis kelamin, promosi dan kunjungan sebelumnya. Sedangkan sisanya sebesar 2,26% dari variasi variabel jumlah kunjungan wisatawan dijelaskan oleh variasi faktor-faktor atau variabel-variabel lain di luar model. Dengan nilai R2 yang tinggi yaitu sebesar 97,74% semakin baik kualitas model, karena semakin dapat menjelaskan hubungan antara variabel dependen dan independen. Kata kunci: permintaan, WTP, pendapatan, jumlah kunjungan wisatawan