Jurnal Ekombis Review – Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Bisnis Available online at : https://jurnal.unived.ac.id/index.php/er/index DOI: https://doi.org/10.37676/ekombis.v10i2

## PAD Model Effects on Tourists’ Attitudes and Intention Pengaruh Reaksi Afektif Terhadap Sikap dan Dampaknya Pada Niat Kunjungan Wisatawan
Andy Mulyana 1) ; Ida Ayu Made Er Meytha Gayatri 2) ; Tri Febrina Melinda 3)
1) Tourism Study Program, Faculty of Economics, Open University
2,3) Department of Management, Faculty of Economic, Universitas Dehasen Bengkulu Email: 1) mulyana@ecampus.ut.ac.id; 2) cinta.gayatri@yahoo.com; 2) trifebrina26@gmail.com

## How to Cite :
Mulyana,Andy, Gayatri,Ida Ayu,ME., Melinda,Tri Febrina, (2022). PAD Model Effects on Tourists’ Attitudes and Intention  Pengaruh  Reaksi  Afektif  Terhadap  Sikap  dan  Dampaknya  Pada  Niat  Kunjungan  Wisatawan. EKOMBIS REVIEW: Jurnal Ilmiah Ekonomi Dan Bisnis , 10 (2). doi: https://doi.org/10.37676/ekombis.v10i2

## ARTICLE HISTORY
Received [27 April 2022] Revised [17 Juni 2022] Accepted [17 Juli 2022]

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk untuk mengetahui dan menganalisis pengaruh reaksi afektif wisatawan terhadap sikap dan dampaknya pada niat kunjungan wisatawan.  Oleh  karena  itu,  pendekatan  penelitian  ini  sesuai  tujuannya menggunakan  pendekatan  descriptive  research  dan  verificative  research. Metode  atau  teknik  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah dengan  survei,  yaitu  penelitian  lapangan yang  dilakukan  terhadap  beberapa anggota  sample  dari  suatu  populasi  tertentu  untuk  mengetahui  persepsi sebagian populasi tersebut terhadap objek penelitian sehingga didapat data atau keterangan aktual. Data yang dikumpulkan berupa data primer dengan instrumen penelitian berupa kuesioner. dengan jumlah responden sebanyak 93  responden.  Untuk  uji  statistik  dan  pengolahan  data  dilakukan  dengan menggunakan Partial Least Square (SmartPLS 3.0).
Pada  hubungan  Arousal  dengan  Pleasure,  Nilai  t  hitung  variabel  Arousal adalah  9,925. Karena nilai t hitung nya lebih besar dari 1,96 maka Ha diterima artinya  Arousal  memberikan  pengaruh  signifikan  dengan  arah  positif terhadap  Pleasure.  Pada  hubungan  Attitude  dengan  Intention,  Nilai  t  hitung variabel Attitude  adalah 7,215. Karena nilai t hitung nya lebih besar dari 1,96 maka  Ha  diterima  artinya  Attitude  memberikan  pengaruh  signifikan  dengan arah positif terhadap Intention. Pada hubungan Dominance dengan Arousal, Nilai  t  hitung  variabel  Dominance    adalah  14,700.  Karena  nilai  t  hitung  nya lebih  besar  dari  1,96  maka  Ha  diterima  artinya  Dominance  memberikan pengaruh  signifikan  dengan  arah  positif    terhadap  Arousal.  Pada  hubungan Dominance dengan Pleasure,  Nilai t hitung variabel Dominance adalah 5,086. Karena  nilai  t  hitung  nya  lebih  besar  dari  1,96  maka  Ha  diterima  artinya Dominance  memberikan  pengaruh  signifikan  dengan  arah  positif  terhadap Pleasure.  Pada  hubungan  Pleasure  dengan  Attitude,    Nilai  t  hitung  variabel Pleasure adalah 7,301. Karena nilai t hitung nya lebih besar dari 1,96 maka Ha diterima  artinya  Pleasure  memberikan  pengaruh  signifikan  dengan  arah positif  terhadap  Attitude.  Untuk  R  square  pleasure  memberikan  pengaruh yang lebih besar dibandingankan dengan variabel lainnya dengan nilai 0,645 atau 64,5%

## ABSTRACT
This  study  aims  to  find  out  and  analyze  the  influence  of  affective  reactions  of tourists  on  attitudes  and  their  impact  on  tourist  visit  intentions.  Therefore,  this
KEYWORDS
Pleasure,  Arousal  and Dominance, Attitude, Intention
This is an open access article under the CC–BY-SA license
research approach is in accordance with its purpose using a descriptive research and verificative research approach. The research method or technique used in this study is a survey, which is a field research conducted on several sample members of  a  certain  population  to  find  out  the  perception  of  some  of  the  population towards  the  object  of  study  so  that  actual  data  or  information  is  obtained.  The data collected is in the form of primary data with research instruments in the form of  questionnaires.  with  a  total  of  93  respondents.  Statistical  tests  and  data processing were carried out using Partial Least Square (SmartPLS 3.0).
On the relationship of Arousal with Pleasure, the value of t counting the arousal variable  is  9.925.  Because  the  calculated  t  value  is  greater  than  1.96,  Ha  is accepted meaning that Arousal has a significant influence with a positive direction on Pleasure. On the relationship of Attitude to Intention, the value of t counting the variable Attitude is 7.215. Because the calculated t value is greater than 1.96, Ha is accepted, meaning that Attitude has a significant influence with a positive direction on  Intention.  On  the  relationship  of  Dominance  with  Arousal,  the  value  of  t counting  the  dominance  variable  is  14,700.  Because  the  calculated  t  value  is greater  than  1.96,  Ha  is  accepted  meaning  that  Dominance  exerts  a  significant influence  in  a  positive  direction  towards  Arousal.  On  Dominance's  relationship with Pleasure,  The calculated t value of the Dominance variable is 5,086. Because the  calculated  t  value  is  greater  than  1.96,  Ha  is  accepted  meaning  that Dominance exerts a significant influence in a positive direction on Pleasure. On the relationship of Pleasure to Attitude, the value of t counting the variable Pleasure is 7.301. Because the calculated t value is greater than 1.96, Ha is accepted, meaning that Pleasure has a significant influence with a positive direction on Attitude. For R square  pleasure,  it  has  a  greater  influence  compared  to  other  variables  with  a value of 0.645 or 64.5%.

## PENDAHULUAN
Pembangunan  ekonomi  lokal  maupun  regional  tidak  lepas  dari  peran  sektor  pariwisata. Diperkirakan pada tahun  2017, industri pariwisata  menyumbang sekitar  5%  terhadap pendapatan domestik bruto (PDB) atau sebesar 14.216,0 juta US$. Menurut Lakip Kementerian Pariwisata 2017 (2018)  dibandingkan  komoditi  eksport  lainnya,  sektor  pariwisata  berada  pada  peringkat  3.  Pada tahun 2017, devisa dari sektor pariwisata sejumlah 202 miliar USD (naik sekitar 14,77% dari 2016) dan  pada  tahun  2019  diperkirakan  devisa  yang  dihasilkan  sektor  pariwisata  sekitar  8%  pada  PDB nasional  Indonesia.  Selain  itu,  sektor  pariwisata  diharapkan  menyerap  sekitar  13  juta  pekerja  di berbagai  bidang  pekerjaan  (Saputra,  2017;  Pengembangan  Sumber  Ekonomi  Baru,  2018). Kementerian  Pariwisata  telah  menetapkan  3  program  utama  dalam  mencapai  target-target tersebut,  yaitu  digital  tourism,  homestay  desa  wisata  dan  aksesibilitas  udara.  Disamping  itu, pemerintah melakukan pemetaan Kawasan Strategis Pariwisata Nasional (KSPN) melalui Peraturan Pemerintah  RI  No.  50  tahun  2011  tentang  Rencana  Induk  Pembangunan  Kepariwisataan  Nasional (RIPPARNAS).  Menurut  RIPPARNAS  terdapat  88  kawasan  yang  tersebar  di  seluruh  Indonesia termasuk ke dalam KSPN.
Nusa  Tenggara  Barat  (NTB)  merupakan  salah  satu  provinsi  di  Indonesia  yang  telah  menjadi salah satu destinasi pariwisata yang cukup dikenal di dunia internasional. Di provinsi NTB terdapat 3 (tiga) kawasan yang termasuk dalam KSPN, yaitu kawasan Gili Tramena (Gili Trawangan, Meno, dan Air), kawasan Taman Nasional Gunung Rinjani (TNGR) dan kawasan pantai selatan Lombok (Kajian Analisa  Pasar  Potensial  Nusa  Tenggara  Barat  Tahun  2017,  2017).  Seiring  dengan  hal  tersebut, pemerintah  provinsi  NTB  telah  menetapkan  sektor  pariwisata  sebagai  Program  Unggulan  dalam pembangunan ekonomi disamping sektor-sektor lainnya. Pembagunan pariwisata NTB sejak hampir satu  dasawarsa  terakhir  telah  menunjukkan  tingkat  pertumbuhan  yang  sangat  fenomenal.  Ada  3 (tiga) potensi dasar pariwisata NTB yang menjadi daya tarik bagi wisatawan, yaitu alam, budaya, dan minat khusus.
Pada tanggal 29 Juli 2018, NTB khususnya Lombok, Sumbawa dan Bali telah diguncang gempa bumi  magnitudo  6,4.  Bencana  gempa  ini  mengakibatkan  460  orang  meninggal  dunia,  7.330  luka- luka dan  417.529  orang  mengungsi (Kompas,  2018).  Selain itu, berdasarkan data Badan Nasional Penanggulangan  Bencana  (BNPB)  kerusakan  yang  diakibatkan  gempa  Lombok  adalah  71.962 rumah, 671 fasilitas pendidikan, 52 fasilitas kesehatan, dan 128 fasilitas peribadatan rusak. Angka ini belum  termasuk  kerugian  yang  diakibatkan  oleh  penurunan  kunjungan  wisatawan  lokal  dan mancanegara.  Menurut  Menteri  Pariwisata  Arief  Yahya,  gempa  bumi  yang  melanda  Lombok  dan sekitarnya berdampak signifikan pada kunjungan wisatawan. Dalam kurun waktu 1 bulan (6 Agustus –  6  September  2018)  diperkirakan  terjadi  penurunan  kunjungan  wisatawan  sebesar  100  ribu wisatawan  dengan  nilai  ekonomi  sebesar  $100  juta  (Times  Indonesia,  2018).  Penurunan  jumlah wisatawan merupakan salah satu indikator rendahnya niat kunjungan wisatawan.
Reaksi  afektif  setiap  individu  pada  perubahan  lingkungan  dapat  berpengaruh  terhadap perilaku  atau  niat  keperilakuannya.  Oleh  karena  itu,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  memahami reaksi afektif wisatawan terhadap destinasi wisata pasca bencana alam dan dampaknya pada niat kunjungan  kembali.  Model  PAD  ( pleasure,  arousal,  dominance )  yang  diajukan  oleh  Mehrabian  dan Russel (1974) dalam Lehto et al. (2007) diadopsi sebagai kerangka konseptual penelitian ini. Selain itu,  pengukuran  model  PAD  digunakan  untuk  mengetahui  tingkat  dan  pola  perubahan  emosi wisatawan  sebagai  akibat  dari  bencana  alam.  Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  dijelaskan, maka perumusan masalah pada penelitian ini adalah bagaimana pengaruh reaksi afektif wisatawan terhadap sikap serta dampaknya pada niat kunjungan wisatawan.

## LANDASAN TEORI

## Bencana Alam Dalam Pariwisata
Bencana  menurut  Scott  dan  Laws  (2005)  adalah  situasi  dimana  suatu  tempat  dihadapkan pada kehancuran yang tidak dapat diprediksi dan sulit dikontrol. Karakteristik utama dari bencana adalah  (1)  memicu  kejadian,  (2)  ancaman  lingkungan  yang  tinggi  dengan  waktu  tanggap  yang pendek,  (3)  ketidakmampuan  mengatasi  dampak  bencana  secara  langsung,  (4)  titik  balik  dimana situasi ditanggapi, (5) cair, tidak stabil, dinamis (Faulkner, 2001).
Bencana dengan skala besar dapat meningkatkan kesadaran publik terhadap ancaman yang berhubungan  dengan  sektor  dan  aktivitas  industri  pariwisata  (Santana,  2003).  Pengaruh  situasi pasca bencana terhadap industri pariwisata tergantung pada beberapa faktor, antara lain:
1. Budaya internal organisasi dalam bereaksi terhadap bencana
2. Kemampuan berbagai organisasi bekerjasama dalam memecahkan masalah
3. Kemampuan organisasi birokrasi pemerintah bereaksi cepat dan lugas
4. Cara media memaparkan situasi bencana
5. Ketersediaan sumber daya sektor publik bereaksi terhadap bencana
6. Kemampuan sektor swasta bertransaksi pada saat dan sesudah bencana terjadi.

## Citra Destinasi
Citra dianggap konstruk sikap yang menunjukkan kepercayaan, perasaan dan impresi umum individu tentang sebuah objek atau destinasi (Echtner dan Ritchie, 1991 dalam Lehto et al., 2007). Disepakati bersama oleh beberapa peneliti bahwa citra dievaluasi melalui 2 (dua) level, yaitu kognitif dan  afektif.  Menurut  Baloglu  dan  McCleary  (1999),  evaluasi  kognitif  berdasarkan  atribut kepercayaan  dan  pengetahuan  yang  dimiliki  destinasi,  sementara  evaluasi  afektif  didasari  oleh perasaan yang terkait dengan karakteristik suatu destinasi.
Peran  penting  citra  destinasi  wisata  berpengaruh  terhadap  proses  pengambilan  keputusan perjalanan  wisata  (Kim  dan  Richardson,  2003).  Selain  itu,  beberapa  peneliti  telah  menunjukkan bagaimana  korelasi  positif  persepsi  citra  destinasi  dengan  keputusan  pembelian  wisatawan (Woodside  dan  Lysonski,  1989).  Citra  dikonotasikan  sebagai  ekspektasi  wisatawan  terhadap pengalaman  wisatanya.  Leisen  (2001)  menyatakan  wisatawan  dapat  menyatakan  pengalaman
wisata  positif  atau  negatif  tentang  suatu  destinasi  sebelum  mereka  benar-benar  melakukan perjalanan.
Perilaku merupakan hasil dari persepsi citra, oleh karena itu pilihan tempat wisata tergantung pada  citra  positif  destinasi  wisata  (Baloglu  dan  McCleary,  1999).  Menurut  Woodside  dan  Lysonski (1989), reaksi afektif destinasi biasanya didasari oleh citra positif bila wisatawa berniat berkunjung, sebaliknya  bila  wisatawan  tidak  berniat  berkunjung.  Citra  destinasi  dibentuk  dalam  benak wisatawan  melalui  analisis  dan  sintesis  informasi  sepanjang  waktu  tertentu.  Citra  yang  tertanam dalam  benak  wisatawan  sangat  penting  bagi  kesuksesan  proses  pemasaran  destinasi  wisata tertentu (Leisen, 2001).

## Risiko Dalam Niat Kunjungan
Berdasarkan  World  Tourism  Organization  (2003),  terdapat  4  (empat)  potensi  risiko  yang berpengaruh terhadap destinasi wisata, yaitu:
1. Sumber daya manusia dan lingkungan institusi di luar sektor pariwisata
2. Sektor pariwisata dan sektor komersial yang terkait
3. Wisatawan individual
4. Risiko fisik dan lingkungan (alam, iklim dan epidemi)
Dari perspektif wisatawan, keamanan dan keselamatan merupakan perhatian utama dalam pemilihan  destinasi  wisata  (Floyd  et  al.,  2003).  Penelitian  ini  menyatakan  bahwa  wisatawan  akan terkait dengan perilaku protektif ketika terdapat kemungkinan berikut:
1. potensi bahaya yang tinggi
2. kemungkinan kejadian
3. pemilihan alternatif menghindari ancaman
4. peningkaan kontrol dalam pemilihan alternatif
Pleasure, Arousal, dan Dominance (PAD)
Mehrabian  dan  Russell  (1974)  memperkenalkan  ide  menggunakan  tiga  dimensi  afektif  yaitu pleasure, arousal dan dominance (PAD) untuk menggambarkan persepsi lingkungan fisik. Pleasure berhubungan  dengan  apakah  individu  menganggap  lingkungan  itu  menyenangkan  atau  tidak, sementara  arousal  mencerminkan  sejauh  mana  lingkungan  merangsang  individu.  Sedangkan dominance menangkap apakah individu merasa memegang kendali atau tidak di lingkungan.
Meskipun model PAD awalnya dikonfigurasi dengan tiga komponen, tampaknya pleasure dan arousal telah  digunakan  untuk  tingkat  yang  lebih  besar  oleh  para  peneliti  daripada dominance (Bakker, van der Voordt, Vink, & de Boon, 2014). Bahkan Donovan dan Rossiter (1982) memilih untuk menghilangkan dominance dalam model mereka seperti halnya Baker, Levy, dan Grewal (1992). Di sisi  lain  masalah,  Yani-de-Soriano  dan  Foxall  (2006)  membuat  argumen  yang  meyakinkan  untuk terus dimasukkannya komponen dominance
Literatur PAD yang ditinjau mengarah ke sejumlah generalisasi: 1) model PAD adalah alat yang berguna dalam memahami lingkungan tempat individu berada, 2) tiga komponen dari model PAD cenderung  berdampak  satu  sama  lain,  3)  komponen dominance mampu  secara  langsung mempengaruhi komponen arousal dan pleasur e, dan  4) komponen arousal dapat secara langsung mempengaruhi komponen pleasure . Generalisasi ini berkontribusi pada pengembangan model dan hipotesis berikut.

## Kerangka Analisis
Berdasarkan  penjelasan-penjelasan  berikut,  sangat  masuk  akal  untuk  berspekulasi  bahwa model  PAD  mampu  menjelaskan  setidaknya  sebagian  dari  sikap  dan  niat  perilaku  yang  terkait dengan kunjungan wisatawan. Oleh karena itu,   ada 5 (lima) hipotesis dapat dikembangkan.
Arousal mengacu  pada  tingkat  kegembiraan  atau  stimulasi  yang  dirasakan  oleh  individu. Dalam kasus kunjungan wisata, individu dapat menjadi bersemangat atau terstimulasi jika mereka mampu mencapai apa yang mereka harapkan untuk dicapai apakah itu tetap berhubungan dengan
orang lain,  menghilangkan kebosanan  atau kesepian,  menciptakan kesan,  membangun harga diri, atau penemuan. Konsisten dengan gagasan arousal energik dan penelitian sebelumnya.
Dominance mengacu  pada  sejauh  mana  individu-individu  berada  dalam  kendali  atau  tidak dalam  lingkungan  mereka.  Kurangnya  kontrol  yang  dirasakan  ( dominance )  secara  logis  akan memiliki  dampak  negatif  pada  tingkat  kegembiraan  yang  dirasakan  atau  stimulasi  yang  dicapai ( arousal ) dan tingkat kenikmatan ( pleasure ) yang dicapai. Pleasure mengacu  pada  sejauh  mana  individu  menganggap  lingkungan  sebagai menyenangkan  atau  memuaskan.  Secara  intuitif,  pengalaman  yang  menyenangkan  kemungkinan akan menghasilkan sikap yang lebih baik terhadap destinasi wisata.
Hubungan  antara  sikap  dan  niat  perilaku  sudah  mapan  dalam  teori  psikologi. Theory  of Reasoned Action (TRA) seperti yang dikemukakan oleh Ajzen dan Fishbein, (1980) menyatakan bahwa niat perilaku seseorang adalah fungsi dari sikapnya terhadap norma perilaku dan norma subyektif.
Gambar 1. Kerangka Analisis
AROUSAL DOMINANCE PLEASURE SIKAP NIAT

## METODE PENELITIAN

## Jenis dan Metode Pengumpulan Data
Penelitian ini merupakan penelitian dengan tinjauan manajemen dan berfokus pada bidang kajian  manajemen  pemasaran  destinasi  wisata.  Fokus  utama  dari  penelitian  ini  menyangkut perilaku wisatawan yang pernah berkunjung ke KSPN pasca bencana gempa 2018.
Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  mengetahui  dan  menganalisis  pengaruh  reaksi  afektif wisatawan  terhadap  sikap  dan  dampaknya  pada  niat  kunjungan  wisatawan.  Oleh  karena  itu, pendekatan  penelitian  ini  sesuai  tujuannya  menggunakan  pendekatan descriptive  research  dan verificative research.
Metode  atau  teknik  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan  survei, yaitu penelitian lapangan yang dilakukan terhadap beberapa anggota sample dari suatu populasi tertentu untuk mengetahui persepsi sebagian populasi tersebut terhadap objek penelitian sehingga didapat  data  atau  keterangan  aktual.  Data  yang  dikumpulkan  berupa  data  primer  dengan instrumen penelitian berupa kuesioner.
Prosedur  pengumpulan  data  yang  efektif  dan  efisien  diperlukan  untuk  mendapatkan informasi yang relevan dengan tujuan penelitian. Pertama kali yang dilakukan adalah mendapatkan data  sekunder  melalui  sumber-sumber  yang  relevan  misalnya  jurnal-jurnal,  buku-buku  referensi, dan publikasi-publikasi lain yang terkait sebagai sumber kepustakaan.
Untuk memenuhi persyaratan data dari penelitian ini, data sekunder perlu dilengkapi dengan data  primer  yang  dikumpulkan  khusus  dalam  penelitian  ini.  Data  primer  diperoleh  dari  sumber pertama  secara  individu,  yang  dalam  penelitian  ini  akan  digunakan  metode  interview  dengan kuesioner. Selain itu, interview secara mendalam dilakukan pula kepada para pakar dan pemangku kepentingan yang terkait dengan pariwisata di Lombok seperti akademisi, pelaku wisata, Disbudpar dan BPS.
Kuesioner yang diajukan bertipe pertanyaan tertutup terdiri dari 2 bagian, yaitu bagian A dan B. Bagian A adalah kuesioner tentang profil demografi dan perilaku wisatawan sebagai responden. Bagian B merupakan kuesioner untuk menilai variabel pleasure, arousal, dominance , sikap dan niat berkunjung kembali wisatawan.
Kuesioner  akan  didistribusikan  kepada  responden  secara  offline.  Pertama-tama,  peneliti perlu  menyiapkan  kuesioner  yang  akan  diisi  responden.  Setelah  kuesioner  siap,  maka  calon responden yang memenuhi kriteria akan diminta untuk mengisi kuesioner.
Teknik pengumpulan data primer dilakukan dengan non probability sampling karena luasnya populasi  penelitian.  Teknik  pengambilan  sampel  yang  digunakan  adalah  mengkombinasikan purposive  sampling  dan  convenience  sampling.  Kriteria purposive  sampling yaitu  wisatawan  yang pernah  mengunjungi  KSPN  pasca  gempa  2018.  Untuk  ini,  angket  didesain  menyaring  responden dengan mensyaratkan mereka harus sudah berkunjung sekurang-kurangnya sekali. Karena teknik survei dilakukan secara offline,  pengambilan sampel dikombinasikan dengan convenience sampling . Lokasi penelitian adalah kawasan KSPN Lombok. Kawasan tempat ini dipilih disebabkan merupakan destinasi wisata yang paling banyak dikunjungi di Provinsi NTB.
Analisis multivariat yang digunakan adalah Structural Equation Modeling (SEM). Pertimbangan analisis  ini  merupakan  perluasan  dari  beberapa  teknik  multivariat  termasuk  multiregresi  dan analisis faktor yang mampu menjelaskan hubungan variabel dependen secara simultan. Berkaitan dengan identifikasi masalah penelitian yang akan mencari hubungan atau pengaruh dari beberapa variabel terhadap niat kunjungan kembali wisatawan, sesuai dengan teknik analisis yang digunakan, maka  ukuran  sampel  yang acceptable adalah  minimal  5  –  10  kali  jumlah  pertanyaan.  Jadi  apabila jumlah pertanyaan dalam kuesioner ada 20, maka jumlah responden yang dibutuhkan adalah 10 x 20  =  200.  Jumlah  ini  merupakan  ukuran  sampel  minimum  yang  diperlukan  melalui  SEM  dengan metode  estimasi  Maximum  Likehood  (MLE).  MLE  merupakan  prosedur  estimasi  yang  umum digunakan dalam SEM untuk memberikan suatu  hasil yang valid (Hair et al., 1998 dalam Wijanto, 2008).

## Metode Analisis
Pengumpulan data yang terkumpul dari hasil kuesioner dapat dikelompokkan ke dalam 3 langkah, yaitu persiapan, tabulasi dan penerapan data pada pendekatan penelitian. Sehubungan penelitian ini  bersifat  deskriptif  dan  verifikatif,  maka  untuk  analisis  data  digunakan  2  pendekatan  yaitu metode  analisis  deskriptif  dan  analisis  verifikatif.  Analisis  deskriptif  digunakan  dengan  menyusun tabel  distribusi  frekuensi  untuk  mengetahui  gambaran  karakteristik  responden  dan  penilaian responden  secara  keseluruhan  terhadap  setiap  indikator  variabel  penelitian.  Sedangkan  analisis verifikatif  bertujuan  menguji  hipotesis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  model persamaan  struktural  (Structural  Equation  Modeling  =  SEM).  SEM  dengan  pendekatan  varians (Partial  Least  Square  Path  Modeling  –  PLS  PM)  (Yamin  &  Kurniawan,  2011).  ukuran  sampel  yang akseptabel  adalah  30  -  100  responden.  Jumlah  ini  merupakan  ukuran  sampel  kritis  dalam pengukuran sampel yang diperlukan melalui SEM – PLS.
Data  dianalisis  dengan  menggunakan  metode  Partial  Least  Square  (PLS)  dan  menggunakan  tools SmartPLS. PLS adalah salah satu metode alternatif SEM (structural equation modeling) yang dapat digunakan  untuk  mengatasi  permasalahan  dalam  hubungan.  Jumlah  sampel  yang  kecil  dan penggunaan indikator refleksive membuat PLS lebih sesuai untuk dipilih dibandingkan dengan alat analisis lain.
Persamaan Inner Model
 =  β + ξΓ + ζ
Di mana  menggambarkan sebuah matriks laten endogen; ξ adalah sebuah matriks laten eksogen; Masing-masing β dan Γ adalah koefisien matriks dari variabel endogen dan eksogen. ζ adalah inner model residual matrix.

## Persamaan outer model
x = П x ξ + ε x y = П y  + ε y
x  dan  y  adalah  matriks  variabel  manifest  yang  berhubungan  dengan  laten  eksogen  ξ    dan  laten endogen  , П x dan П y adalah  matriks  koefisien.  εx  dan  εy  masing-masing  adalah  matriks  outer model residu.
Evaluasi Model dalam PLS Evaluasi model dalam PLS meliputi :
1. Evaluasi outer model atau model pengukuran
Evaluasi  ini  meliputi convergent  validity dan discriminant  validity melalui cross  loading dan  akar rata-rata variance extracted , serta composite reliability .
2. Evaluasi inner model atau model struktural
Model struktural dapat dievaluasi melalui R2 (relibilitas indikator) untuk konstrak dependen dan nilai t-statistik dari pengujian koefisien jalur.

## Uji Hipotesis
Pengujian  Hipotesis  (β,  ү,  dan  λ)  dilakukan  dengan  metode  resampling  Bootstrap  yang dikembangkan  oleh  Geisser  &  Stone.  Statistik  uji  yang  digunakan  adalah  statistik  t  atau  uji  t. Penerapan  metode  resampling,  memungkinkan  berlakunya  data  terdistribusi  bebas  ( distribution free )  tidak  memerlukan  asumsi  distribusi  normal,  serta  tidak  memerlukan  sampel  yang  besar (direkomendasikan sampel minimum 30). Pengujian dilakukan dengan t-test, bilamana diperoleh p- value ≤ 0,05 (alpha 5 %) berarti signifikan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Outer Model (Measurment Model)

## 1. Convergent Validity
Reliabilitas yang baik jika nilainya lebih besar dari 0.70 (Chin, 1998). Berdasarkan kriteria ini indicator-indikator yang nilai loadingnya kurang dari 0.70 di drop dari analisis, yaitu: AROU4, AROU3, DOM1, DOM3, PLEA1 (model PLS Algoritma 1).
Gambar 2. Model PLS Algoritma 1

## Gambar 3. Model PLS Algoritma 1

## 2. Composite reliability
Composite  Reliability merupakan  bagian  yang  digunakan  untuk  menguji  nilai  reliabilitas indikator-indikator  pada  suatu  variabel.  Suatu  variabel  dapat  dinyatakan  memenuhi  composite reliability  apabila  memiliki  nilai  composite  reliability  >  0,6.  Berikut  ini  adalah  nilai  composite reliability dari masing-masing variabel yang digunakan dalam penelitian ini:
Tabel 1. Nilai composite reliability dari masing-masing variabel
Composite Reliability Arousal 0,632 Attitude 0,623 Dominance 0,662 Intention 0,841 Plesure 0,831

## Sumber : Olah Data SEM
Berdasarkan sajian data pada tabel di atas, dapat diketahui bahwa nilai composite reliability semua  variabel  penelitian  >  0,6.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  masing-masing  variabel  telah memenuhi composite realibility sehingga dapat disimpulkan bahwa keseluruhan variabel memiliki tingkat realibilitas yang tinggi karena memiliki nilai composite reliability diatas 0.80

## 3. Discriminant validity
Discriminant  validity  dilihat  dengan  cara  membandingkan  nilai  akar  AVE  setiap  konstruk  dengan korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya. Melihat table dibawah ini terlihat nilai akar AVE lebih tinggi terhadap korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya.
Tabel 2. Discriminant validity Average Variance Extracted (AVE) √AVE Arousal 0,535 0.731 Attitude 0,459 0.677 Dominance 0,618 0.786 Intention 0,570 0754 Pleasure 0,498 0.705 Sumber : Olah Data SEM
Nilai akar kuadrat AVE pada variabel Arousal adalah 0.731, lebih besar dibandingkan dengan nilai korelasi konstruk pada variabel laten lainnya. Begitu juga nilai akar kuadrat AVE pada  variabel attitude  adalah  0.677,  nilai  akar  kuadrat  AVE  pada  variabel  dominance  adalah  0.754,  nilai  akar kuadrat AVE pada variabel  Intention 0.754, dan nilai akar kuadrat AVE pada variabel  Pleasure 0.705, semuanya lebih besar jika dibandingkan dengan nilai korelasi konstruk pada variabel laten lainnya. Hal  tersebut  dapat  membuktikan  bahwa  seluruh  variabel  penelitian  telah  memenuhi  discriminant validity.

## Inner Model (Hubungan Antar Konstruk)
Tabel berikut memberikan hasil hubungan antar konstruk.
Tabel 3. Inner Model (Hubungan Antar Konstruk)
Original  Sample (O) Sample  Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Values Arousal -> Pleasure 0,552 0,555 0,056 9,925 0,000 Attitude -> Intention 0,476 0,499 0,066 7,215 0,000 Dominance -> Arousal 0,638 0,644 0,043 14,700 0,000 Dominance -> Pleasure 0,329 0,328 0,065 5,086 0,000 Pleasure -> Attitude 0,518 0,533 0,071 7,301 0,000
Hubungan antar konstruk juga dapat dilihat  dari gambar Model Bootstrapping

## Gambar 4. Model Bootstrapping
Dari tabel dan gambar berikut dapat   dijelaskan parameter dari masing-masing variabel: 1. Pada hubungan Arousal dengan Pleasure , Nilai t hitung variabel Arousal  adalah  9,925. Karena nilai t hitung nya lebih besar dari 1,96 maka Ha diterima artinya Arousal memberikan pengaruh signifikan dengan arah positif  terhadap Pleasure.
2. Pada hubungan Attitude dengan Intention , Nilai t hitung variabel Attitude adalah 7,215. Karena nilai t hitung nya lebih besar dari 1,96 maka Ha diterima artinya Attitude memberikan pengaruh signifikan dengan arah positif terhadap Intention .
3. Pada  hubungan Dominance dengan Arousal ,  Nilai  t  hitung  variabel Dominance adalah  14,700. Karena nilai t hitung nya lebih besar dari 1,96 maka Ha diterima artinya Dominance memberikan pengaruh signifikan dengan arah positif  terhadap Arousal .
4. Pada  hubungan Dominance dengan Pleasure ,    Nilai  t  hitung  variabel Dominance adalah  5,086. Karena nilai t hitung nya lebih besar dari 1,96 maka Ha diterima artinya Dominance memberikan pengaruh signifikan dengan arah positif terhadap Pleasure .
5. Pada hubungan Pleasure dengan Attitude ,  Nilai t hitung variabel Pleasure adalah 7,301. Karena nilai t hitung nya lebih besar dari 1,96 maka Ha diterima artinya Pleasure memberikan pengaruh signifikan dengan arah positif terhadap Attitude .

## Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi ini  digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel- variabel  bebas  terhadap  variabel  terikatnya.  Nilai  koefisien  determinasi  ditentukan  dengan  nilai R square. Berikut nilai dari R Square
Tabel 4. R Square R Square Arousal 0,408 Attitude 0,268 Intention 0,227 Pleasure 0,645
Berdasarkan Tabel 4 untuk nilai koefesien determinasi menggunakan model R square. Nilai R 2 (R squared) yang diperoleh variabel Arousal adalah 0,408. Artinya Arousal memberikan pengaruh
sebesar 40,8 %. Nilai R 2 (R squared) yang diperoleh variabel Attitude adalah 0,268. Artinya Attitude memberikan pengaruh sebesar 26,8 %. Nilai R 2 (R squared) yang diperoleh variabel Intention adalah 0,227.  Artinya  Intention  memberikan  pengaruh  sebesar  22,7  %.  Dan  Nilai  R 2 (R  squared)  yang diperoleh variabel Pleasure adalah 0,645. Artinya Pleasure  memberikan pengaruh sebesar 64.5 %.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
1. Pada hubungan Arousal dengan Pleasure, Nilai t hitung variabel Arousal  adalah  9,925. Karena nilai t hitung nya lebih besar dari 1,96 maka Ha diterima artinya Arousal memberikan pengaruh signifikan dengan arah positif  terhadap Pleasure.
2. Pada hubungan Attitude dengan Intention, Nilai t hitung variabel Attitude  adalah 7,215. Karena nilai t hitung nya lebih besar dari 1,96 maka Ha diterima artinya Attitude memberikan pengaruh signifikan dengan arah positif terhadap Intention.
3. Pada hubungan Dominance dengan Arousal, Nilai t hitung variabel Dominance  adalah 14,700. Karena  nilai  t  hitung  nya  lebih  besar  dari  1,96  maka  Ha  diterima  artinya  Dominance memberikan pengaruh signifikan dengan arah positif  terhadap Arousal.
4. Pada hubungan Dominance dengan Pleasure,  Nilai t hitung variabel Dominance adalah 5,086. Karena  nilai  t  hitung  nya  lebih  besar  dari  1,96  maka  Ha  diterima  artinya  Dominance memberikan pengaruh signifikan dengan arah positif terhadap Pleasure.
5. Pada hubungan Pleasure dengan Attitude,  Nilai t hitung variabel Pleasure adalah 7,301. Karena nilai  t  hitung  nya  lebih  besar  dari  1,96  maka  Ha  diterima  artinya  Pleasure  memberikan pengaruh signifikan dengan arah positif terhadap Attitude.
6. Untuk  R  square  pleasure  memberikan  pengaruh  yang  lebih  besar  dibandingankan  dengan variabel lainnya dengan nilai 0,645 atau 64,5%

## Saran
Berdasarkan  kesimpulan  dan  hasil  peneltian,  maka  penulis  memberikan  saran  yaitu  agar pemerintah  merealisikan  strategi-strategi  pengembangan  untuk  akomodasi,  tempat  makan  dan minum,  tempat  belanja,  dan  fasilitas  umum  agar  lebih  gencar  lagi  untuk  mencari  investor,  agar menjalin kerjasama dengan berbagai bidang terutama bidang pariwisata, agar melakukan research terkait kebutuhan wisatawan terhadap akomodasi, tempat makan dan minum, tempat belanja, dan fasilitas umum.

## DAFTAR PUSTAKA
Faulkner, B. (2001). Towards a framework for tourism disaster management. Tourism Management, 22, 135-147.
https://regional.kompas.com/read/2018/09/23/11321551/melihat-kembali-gempa-lombok-2018- dan-sejarah-kegempaannya
https://www.timesindonesia.co.id/read/183077/20180916/225112/pasca-gempa-lombok-menpar-ri- kunjungan-wisatawan-alami-penurunan/
Laporan Kinerja (Lakip) Kementerian Pariwisata Tahun 2017. (2018). Laporan Akuntabilitas Kinerja Kementerian Pariwisata Tahun 2017.
Lehto, X.R., Douglas, A.C., & Park, J.K. (2007). Mediating the Effect of natural disasters on travel intention. Journal of travel and tourism marketing. Vol. 23, No. 2/4, 29-43.
Santana, G. (2003). Crisis management and tourism: Beyond the rhetoric. Journal of travel & tourims marketing, 15(4), 299-321.
Saputra, Endang. (2017). “Menpar: Sektor Pariwisata Tumbuh Pesat dan Sumbang PDB Signifikan”. https://jpp.go.id/ekonomi/pariwisata/306029-men-ar-sektor-pariwisata-tumbuh-pesat-dan- sumbang-pdb-signifikan (diakses 2 Januari 2019).
Scott, N. dan Laws, E. (2005). Tourism crises and disasters: enhancing understanding of system effects. Journal of Travel & Tourism Marketing, 19(2/3), 151-160.
Ward, J. C., & Barnes, J. W. (2001). Control and affect: the influ-ence of feeling in control of the retail environment  on  affect,  involvement,  attitude,  and  behavior.  Journal  of  Business  Research, 54(2), 139-144