## ANALISIS DAMPAK DAYA TARIK WISATA MENGGUNAKAN PARTIAL LEAST SQUARE STRUCTURAL EQUATION MODELING (PLS-SEM)
Auda Nuril Zazilah 1* , Sri Hidayati 2 , Fajar Isnaeni 3
1 Program Studi Manajemen Bisnis Pariwisata, Politeknik Negeri Banyuwangi
2 Program Studi Sistem Informasi, Institut Teknologi Telkom Surabaya
3 Program Studi Ekonomi Syariah, STAI Darul Ulum Banyuwangi
https://doi.org/10.33541/edumatsains.v8i1.4776

## ABSTRACT
This study aims to analyze the  impact of the tourist attraction of Oling River  Food Banyuwangi on the social, economic and environmental fields. By using Partial Least Square – Structural Equation Modeling (PLS-SEM) which is based on the Ordinary Least  Square  (OLS)  method,  it  is  found  that  tourist  attraction  to  the  economy  has  a  significant  positive  effect  with  a  path coefficient of 0.75, a positive effect on the environment and a significant effect with a path coefficient of 0.67 , as well  as  a positive and significant social effect with a path coefficient of 0.832. The tourist attraction variable is significantly influenced by the  environment,  social,  economy  by  69.2%.  This  means  that  if  the  tourist  attraction  of  oling  river  food  is  getting  better  and growing,  the  community's  economy  will  increase,  the  environment  will  be  better  maintained  and  the  social  relations  of  the surrounding community will get better.
Keywords : Partial least square, structural equation modeling, tourism attraction, oling river food.

## PENDAHULUAN
Berdirinya sebuah daya tarik wisata tidak akan terlepas  dari  dampak  atau  pengaruh yang ditimbulkan  terhadap  bidang  yang  lain.  Pariwisata mampu  memberikan  multiplier  effect  terhadap bidang  yang  lain.  Daya  tarik  wisata  mampu membuka  lapangan  pekerjaan  dan  mengangkat kesejahteraan masyarakat sekitar. Di sisi lain, daya tarik  wisata  juga  mampu  memberikan  dampak negatif  terhadap  lingkungan  sekitar  misalkan
kebersihan  lingkungan  yang  tercemar  dan  budaya masyarakat yang tergerus.
Daya  tarik  wisata  Oling  River  Food  adalah salah satu daya tarik yang ada di Banyuwangi yang memiliki  keindahan  alam,  berbagai  atraksi  dan kuliner ikan oling atau sidat. Dengan keunikan dan potensi  yang  dimiliki,  masyarakat  sekitar  terbantu dengan  membuka  kios  makanan  dan  penyewaan fasilitas  perahu  susur  sungai  serta  penyewaan delman.  Akan  tetapu,  di  daya  tarik  wisata  Oling
River  Food  juga  sering  terjadi  pencurian  dan perusakan  fasilitas.  Di  sisi  lain,  daya  tarik  ini  juga masuk  dalam  agenda  rutin  Banyuwangi  Festival. Oleh  karena  itu,  untuk  mengembangkan  dan mengatasi  permasalahan  yang  ada  perlu  dilakukan upaya pengembangan. Sebelum dilakukan pengembangan,  perlu  dilakukan  analisis  terhadap dampak  yang  ditimbulkan  pada  bidang  sosial, ekonomi dan lingkungan.
Structural  Equation  Modeling  (SEM)  adalah sebuah  metode  analisis  data  multivariate  yang digunakan untuk menguji hipotesis pada hubungan- hubungan  antar  variabel  terobservasi  dan  laten (Marliana,  2020).  Pada  SEM,  ada  dua  pendekatan yang digunakan yaitu Covariance-based SEM (CB- SEM)  dan  Partial  Least  Square  SEM  (PLS-SEM) (Kwong & Wong, 2013), (Hair & Sarstedt, 2014), (Jr, et al., 2014), dan (Soo, 2016). PLS-SEM digunakan saat  sampel  memiliki  ukuran  kecil  dan  data  tidak berdistribusi  normal.  Oleh  karena  itu,  dilakukan penelitian terhadap dampak daya tarik wisata Oling River  Food  terhadap  bidang  sosial,  ekonomi  dan lingkungan dengan PLS-SEM.

## METODE PENELITIAN
Penelitian dilakukan di daya tarik wisata Oling River Food Desa Tegaldlimo
Kabupaten
Banyuwangi mulai Bulan Juli sampai Bulan Oktober 2022.  Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini dilakukan  dengan  menyebarkan  kuesioner  kepada 100  orang  responden  yang  merupakan  masyarakat sekitar daya tarik wisata. Teknik analisis data yang digunakan  menggunakan  pendekatan Partial  Least
Squares - Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Dengan  PLS-SEM  akan  diperoleh  hubungan  daya tarik  wisata  terhadap  bidang  sosial,  ekonomi  dan lingkungan di daya tarik wisata Oling River Food.
Variabel-variabel  yang  digunakan  dalam penelitian terdapat pada Tabel 1. Penelitian dengan SEM-PLS  dilakukan  melalui  tahap-tahap  berikut yaitu indentifikasi pvariabel dan indikator, penyusuanan  kuesioner,  uji  validitas  dan  reabilitas, uji  asumsi  normal multivariant ,  penyebaran kuesioner, merancang model structural , merancang model  pengukuran,  merancang  model  pengukuran, estimasi  parameter  dan  menghitung  nilai outer loading ,  AVE,  korelasi  variabel  laten, composite reability, taksir  koefisien  jalur,  evaluasi  model structural, analisis mediasi dan nilai goodness of fit model struktural.
Tabel 1. Variabel Penelitian
Variabel Laten Variabel Manifes (Indikator) Daya Tarik (x) Keindahan Alam (X 1.1 )
Atraksi Budaya (X 1.2 ) Fasilitas Olahraga (X 1.3 ) Fasilitas Permainan (X 1.4 ) Kuliner & Souvenir yang
ditawarkan (X 1.5 )
Alat  transportasi  disekitar  tempat wisata (X 1.6 )
Penginapan (X 1.7 ) Ekonomi (Y 1 ) Tenaga kerja yang terserap (Y 1.1 ) Perkembangan daerah (Y 1.2 )
Dampak penggandaan (Y 1.3 )
Majunya produk-produk daerah (Y 1.4 )
Penerimaan Pemerintah (Y 1.5 )
Sosial (Y 2 ) Perubahan sosial (Y 2.1 ) Tingkah laku/ moral (Y 2.2 )
Bahasa (Y 2.3 )
Kesehatan (Y 2.4 )
Keagamaan (Y 2.5 )
Lingkungan
(Y 3 )
Penerangan (Y 3.1 )
Kebisingan (Y 3.2 )
Pewarnaan (Y 3.3 )
Kebersihan (Y 3.4 )
Musik (Y 3.5 )
Sirkulasi Hutan (Y 3.6 )
Keamanan (Y 3.7 )
Validitas  adalah  suatu  tindakan  yang mengukur  karakteristik  yang  ada  dalam  fenomena penyelidikan  (Malhotra  &  Birks,  2007).  Pengujian validitas  digunakan  untuk  mengevaluasi  item-item pertanyaan (indikator) yang mengukur konstrak/faktor  penilitian  dalam  suatu  kuesioner. Selain itu, pengujian validitas juga digunakan untuk memeriksa  apakah  isi  kuesioner  yang  diberikan sudah  dipahami  dan  dimengerti  oleh  responden, sehingga  informasi  yang  diberikan  oleh  responden sesuai  dengan  yang  diharapkan  peniliti.  Validitas diukur dengan koefisien korelasi antara skor masing- masing  indikator/item  pertanyaan  dengan  skor total/faktor.
Ho  :  Koefisien  korelasi  antara  skor  pada  butir pernyataan  dengan  skor  total  tidak signifikan. (Data penelitian tidak valid)
H 1 :  Koefisien  korelasi  antara  skor  pada  butir pernyataan  dengan  skor  total  signifikan.
(Data penelitian valid)
𝑟 𝑠 = 1 – 6  ∑ 𝑑 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 𝑛(𝑛 2 − 1) (1)
dengan:
𝑟 𝑠 = koefisien korelasi Spearman
𝑛 = jumlah data
𝑑 𝑖 2 = selisih pasangan peringkat (rank) ke – i Kriteria Uji Validitas:
H 0 ditolak jika r s > r  , n-2 .
H 0 ditolak jika Sig. < α
Reliabilitas  adalah  suatu  tingkatan  yang mengukur konsistensi hasil jika dilakukan pengukuran  berulang  pada  suatu  karakteristik (Malhotra  &  Birks,  2007).  Singarimbun  (1989) menyatakan  uji  reabilitas  adalah  indeks  yang menunjukkan  sejauh  mana  alat  pengukur  yang digunakan  dapat  dipercaya  dan  dapat  diandalkan. Pengujian  reabilitas  dapat  dihitung  menggunakan rumus Cronbach’s Alpha sebagai berikut:
Ho : Instrumen penelitian tidak reliabel H 1 : Instrumen penelitian reliable dengan
𝛼 𝐶𝑟𝑜𝑛𝑏𝑎𝑐ℎ = ( 𝑘 𝑘−1 ) (1 − ∑ 𝑠 𝑖 2 𝑘 𝑖=1 𝑠 𝑝 2 ) (2)
k = jumlah butir dalam skala pengukuran 𝑠 𝑖 2 = varian dari butir pernyataan ke-i
𝑠 𝑝 2 = varian dari skor total
Kriteria Uji Reabilitas: H 0 ditolak jika 𝛼 𝐶𝑟𝑜𝑛𝑏𝑎𝑐ℎ > r  , n-2 .
Untuk  melakukan  pemeriksaan  apakah suatu  data  mengikuti  distribusi  normal  multivariat atau  tidak,  maka  dilakukan  pengujian  distribusi normal multivariat. Adapun hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut:
Ho  :  Data berdistribusi normal multivariat H 1 : Data tidak berdistribusi normal multivariat Statistik uji yang digunakan adalah estimasi Mardia untuk normal multivariat dengan rumus critical ratio (CR) sebagai berikut:
𝐶𝑅   = 1 𝑛 ∑ [(𝑥 𝑖 −𝑥̅)𝑆 −1 (𝑥 𝑖 −𝑥̅)] 2 − 𝑝(𝑝+2)(𝑛−1) 𝑛+1 𝑛 𝑖=1
√ 8𝑝(𝑝+2) 𝑛 (3)
Dengan 𝑥 : nilai observasi/pengamatan 𝑝 : jumlah variabel teramati
𝑥̅ : vektor mean
𝑆̂ −1 : estimasi takbias matriks kovarian
Daerah  kritis  :  H 0 ditolak  pada  taraf 𝛼 jika 𝐶𝑅 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 ≥ |𝑍 𝛼 |
Structural  Equation  Modeling merupakan generasi kedua dari teknik analisis multivariat  yang memungkinkan  peniliti  untuk  menguji  hubungan antara  variabel  yang  kompleks  baik  recuirsive (model  penyebab  yang  mempunyai  satu  arah,  dan tidak  arah  membalik  atau  adanya  pengaruh  sebab
akibat)  untuk  mendapatkan  gambaran  secara menyeluruh tentang keseluruhan model.
Beberapa  kelebihan  metode  SEM  yaitu estimasi  yang  dilakukan  secara  simultan  terhadap susunan  beberapa  persamaan  regresi  berganda  atau model struktural yang terpisah tetapi saling berkaitan, SEM dapat menunjukkan hubungan antara variabel laten, SEM mampu menangani baik model recursive maupun model nonrecursive, serta SEM bermanfaat untuk  pemeriksaan  besar  kecilnya  pengaruh,  baik lansung, tidak ataupun pengaruh total variabel bebas terhadap variabel tergantung.
SEM merupakan metode analisis multivariat yang  dapat  digunakan  untuk  menggambarkan keterkaitan  hubungan  linier  secara  silmultan  antara variabel  pengamatan  (indikator)  dan  variabel  yang tidak  dapat  diukur  secara  lansung  (variabel  laten). Variabel  laten  merupakan  variabel  teramati ( unobserved )  atau  tak  dapat  diukur  ( unmeasured ) secara  lansung,  melainkan  harus  diukur  melalui beberapa indikator.
Menurut  Wold  (dalam  Ghozali,  2008) Partial Least Square adalah merupakan suatu model peyelesaian  sem,  yang  sering  disebut  sebagai  soft modelin  karena  meniadakan  asumsi-asumsi  OLS ( Ordinary Least Squares ) regresi, seperti data harus berdistribusi  normal  secara multivariate dan  tidak adanya  problem  multikolonieritas  antar  variabel eksogen. Walaupun PLS digunakan untuk menjelaskan  ada  tidaknya  hubungan  antar  variabel laten ( prediction ), PLS dapat juga digunakan untuk mengkonfirmasi  teori.  PLS  mengasumsikan  bahwa
semua  ukuran  varian  adalah  varian  yang  berguna untuk  dijelaskan  sehingga  pendekatan  estimasi variabel  laten  dianggap  sebagai  kombinasi  linear dari  indikator  serta  menghindarkan  masalah factor indeterminacy .
Pengujian  yang  digunakan  adalah  Outer Model  (Model  pengukuran)  yaitu Convergent validity yang dinilai berdasarkan korelasi antara item score/component score dengan construct store yang dihitung  dengan  PLS.  Model  dikatakan  baik  jika memiliki  nilai  korelasi  lebih  dari  0.70  dengan konstruk  yang  ingin  diukur, Discriminant  validity yang dinilai berdasarkan cross loading atau dengan membandingkan  nilai  akar  kuadrat  dari average variance  extracted (AVE)  setiap  konstruk  dengan korelasi  antara  konstruk  dengan  konstruk  lainnya dalam model. Berikut rumus untuk menghitung AVE:
𝐴𝑉𝐸 = ∑ 𝜆 𝑖 2 ∑ 𝜆 𝑖 2 +∑ 𝑣𝑎𝑟(𝜀 𝑖 ) 𝑖 (4)
dengan 𝜆 𝑖 adalah component  loading indikator  dan 𝑣𝑎𝑟(𝜀 𝑖 ) = 1 − 𝜆 𝑖 2 . Nilai AVE disarankan lebih besar 0.50.
Selanjutnya Composite  Reliability yang  merupakan blok indikator yang mengukur suatu konstruk dapat dievaluasi  dengan  ukuran internal  consistency . Composite  reliability dapat  dihitung  dengan  rumus sebagai berikut:
𝜌𝑐 = (∑ 𝜆 𝑖 ) 2 (∑ 𝜆 𝑖 ) 2 +∑ 𝑣𝑎𝑟(𝜀 𝑖 ) 𝑖 (5)
Pengujian inner  model dilihat  dari  nilai R- square . Stabilitas dari estimasi ini dievaluasi dengan
menggunakan  uji  t  statistika  yang  diperoleh  lewat prosedur bootsrapping .  Dari  uraian  diatas,  berikut ini merupakan kriteria penilaian model Partial Least Square (PLS) :
𝑓 2 = 𝑅 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 2 −𝑅 𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 2 1−𝑅 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 2 (6)
dengan 𝑅 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 2 dan 𝑅 𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒 2 adalah  R-square  dari variabel  laten  dependen  ketika  prediktor  variabel laten  digunakan  atau  dikeluarkan  di  dalam persamaan struktural.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan data mengenai analisis dampak    daya  tarik  wisata  oling  river  food menggunakan partial least square structural equation modelling (PLS-SEM), pada penelitian ini dilakukan survey  terhadap  para  masyarakat  serta  pengunjung wisata  oling  river  food  sehingga  untuk  mengetahui item-item  dalam  kuesioner  valid  dan  mengetahui keandalan hasil jawaban responden, maka dilakukan uji validitas untuk masing-masing indikator dan uji reabilitas.
Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut:
𝐻 0 : 𝜌 = 0 (tidak  ada  hubungan  antara  indikator dengan variabel laten)
𝐻 0 : 𝜌 ≠ 0 (ada  hubungan  antara  indikator  dengan variabel laten)
Jika  nilai 𝑟 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 lebih  dari 𝑟 𝛼,(𝑛−2) = 0.1654 ,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  terdapat hubungan antara indikator dengan variabel laten.
Tabel 2 . Uji Validitas Komposit tiap Indikator
Berdasarkan nilai r hitung pada Tabel 2, maka semua variabel indikator tersebut memiliki hubungan terhadap variabel laten (valid) atau layak digunakan sebagai indikator dari konstruk penelitian sehingga  diikutsertakan  pada  proses  analisis selanjutnya.
Variabel Laten Indikator 𝑟 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 Daya Tarik Wisata (X) (X 1.1 ) 0.715 (X 1.2 ) 0.690 (X 1.3 ) 0.377 (X 1.4 ) 0.859 (X 1.5 ) 0.421 (X 1.6 ) 0.851 (X 1.7 ) 0.884 Ekonomi Y 1 (Y 1.1 ) 0.455 (Y 1.3 ) 0.566 (Y 1.4 ) 0.484 (Y 1.5 ) 0.570 Sosial (Y 2.1 ) 0.802 (Y 2.2 ) 0.880 (Y 2.3 ) 0.765 (Y 2.4 ) 0.474 (Y 2.5 ) 0.895 Lingkungan (Y 3.1 ) 0.773 (Y 3.2 ) 0.528 (Y 3.3 ) 0.895 (Y 3.4 ) 0.911 (Y 3.5 ) 0.761 (Y 3.6 ) 0.892 (Y 3.7 ) 0.948
Selanjutnya, dilakukan uji reabilitas kuesioner  untuk  melihat  sejauh  mana  tingkat konsistensi  hasil  survei  terhadap  responden.  Uji reabilitas dilakukan dengan statistik uji Cronbach’s Alpha  menggunakan  aplikasi  SPSS,  instrumen penelitian  realibel  apabila 𝛼 𝐶𝑟𝑜𝑛𝑏𝑎𝑐ℎ >  r  , n-2 diketahui  bahwa  r  , n-2 =  0.1654 maka  untuk  semua variabel indikator 𝛼 𝐶𝑟𝑜𝑛𝑏𝑎𝑐ℎ = 0.952 lebih besar dari 0.1654  sehingga  indikator  tersebut  masuk  dalam kategori  reabilitas  tinggi.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  masing-masing  variabel  laten  memiliki ketepatan  yang  tinggi  untuk  dijadikan  konstruk dalam penelitian.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diperoleh melalui penyebaran kuesioner kepada 100 orang  responden  yang  merupakan  masyarakat sekitar  daya  tarik  wisata  yang  mengetahui  dampak adanya daya tarik wisata.
Terdapat empat variabel laten pada penelitian ini. Variabel x merupakan daya tarik wisata, dengan indikator  keindahan  alam,  atraksi  budaya,  fasilitas olahraga,  fasilitas  permainan,  kuliner  dan  souvenir yang ditawarkan, alat transportasi di sekitar tempat wisata serta penginapan.
Variabel y1 merupakan  bidang  ekonomi,  dengan indikator tenaga kerja yang terserap, perkembangan daerah,  dampak  penggandaan,  majunya  produk daerah  serta  penerimaan  pemerintah.  Variabel y2 merupakan bidang sosial, dengan indikator perubahan  sosial,  tingkah  laku,  bahasa,  kesehatan serta keagamaan.
Variabel y3 merupakan bidang lingkungan, dengan indikator  penerangan,  kebisingan,  pewarnaan, kebersihan, music, sirkulasi udara serta keamanan
Langkah  awal  dalam  pengerjaan  PLS-SEM adalah menghitung matriks korelasi. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa korelasi y_1.2 dan y_1.4  bernilai  1,  sehingga  dilakukan  penghapusan terhadap salah satu indikator. Dengan mempertimbangkan  bahwa  y_1.2  adalah  indikator perkembangan  daerah  dan  y_1.4  adalah  majunya produk-produk daerah, maka dilakukan penghapusan  pada  indikator  y_1.2.  Hal  ini dikarenakan  indikator  perkembangan  daerah  akan lebih  optimal  dijawab  oleh  pemerintah  daerah setempat.  Responden  yang  merupakan  masyarakat setempat  hanya  mampu  mengamati  dan  tidak mengetahui  data  real terkait  perkembangan  daerah. Oleh  karena  itu,  dilakukan  penghapusan  terhadap indikator perkembangan daerah.
Model  SEM  penelitian  ini  dengan  estimasi parameter model dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 1. Model SEM.
Langkah  selanjutnya  adalah  menganalisis evaluation  of  measurement  model . Evaluation  of
measurement  model terdiri  dari  uji convergent validity serta  uji discriminant  validity .  Pada  uji convergent  validity terdapat loading  factor dan Average Variance Extracted (AVE), sedangkan pada uji discriminant  validity antara  lain fornell  larcker criterion or HTMT serta cross loading .
Pada  uji convergent  validity yang  pertama diuji berdasarkan nilai loading factor dimana korelas antara  item  score  atau  component  score  dengan construct  score  yang  dihitung  dengan  PLS.  Model dikatakan baik jika memiliki nilai korelasi lebih dari 0.70  dengan  konstruk  yang  ingin  diukur.  Jika  nilai Outer  Loading  <  0.7  maka  harus  dilakukan  pada penghapusan  variabel  indikator  tersebut,  setelah dilakukan  pengujian  ada  beberapa  nilai  faktor loading  <  0.7,  sehingga  dilakukan  penghapusan variabel indikator untuk x_1.3, x_1.5, y_1.4, y_2.4, y_3.2.
Ada  beberapa  variabel  yang  memiliki  nilai factor  loading  yang  kurang  dari  0,70,  sehingga dilakukan  penghapusan  variable  indikator  untuk x_1.3;  x_1.5;  y_1.4;  y_2.4  dan  y_3.2.  Setelah dilakukan  penghapusan  maka  hasil  faktor  loading sebagai berikut.
Tabel 3 . Nilai pengukuran loading factor
Daya  Tarik Wisata Ekonomi Lingkungan Sosial x_1.1 0.839
x_1.2 0.832
x_1.4 0.840 x_1.6 0.926
x_1.7 0.841
y_1.1 0.940 y_1.2 0.921 y_1.3 0.964 y_2.1 0.931
y_2.2
0.923 y_2.3 0.868 y_2.5 0.879 y_3.1 0.729 y_3.3 0.963 y_3.4 0.945 y_3.5 0.855 y_3.6 0.929 y_3.7 0.921
Nilai  loading  score  pada  Tabel  3  memiliki tingkat  validitas  yang  tinggi  karena  memiliki  nilai loading factor yang lebih besar dari 0.70.
Setelah  dilakukan  pengujian  loading  factor maka  selanjutkan  berdasarkan  nilai average variance  extracted (AVE)  setiap  konstruk  dengan korelasi  antara  konstruk  dengan  konstruk  lainnya dalam  model  SEM.  Serta  dilakukan  uji  reabilitas berdasarkan  composite  reability  dan    cronbach’s alpha, jika nilai konstruk > 0.7 dikatakan realibel.
Tabel 4. Evaluasi Model Pengukuran
Variabel laten AVE CR Ket Daya Tarik Wisata 0.733 0.932 Valid, Realibel Ekonomi 0.811 0.945 Valid, Realibel Lingkungan 0.887 0.959 Valid, Realibel Sosial 0.799 0.959 Valid, Realibel
Suatu konstruk dikatakan valid yakni dengan membandingkan  nilai  akar  dari  AVE  dengan  nilai korelasi antar  variabel  laten.  Nilai  akar AVE  harus lebih  besar  dari  korelasi  antar  variabel  laten,  maka model  tersebut  dikatakan  memiliki  nilai  validitas yang baik.
Tabel 5. Korelasi antar Variabel Laten Variabel
Laten Daya tarik Ekono mi Lingkung an Sosia l wisat a Daya  tarik wisata 0.85 0.75 0.67 0.83 Ekonomi 0.75 0.95 0.33 0.88 Lingkung an 0.67 0.33 0.94 0.33 Sosial 0.83 0.88 0.33 0.95
Berdasarkan  pengolahan  data  menggunakan SmartPLS , diperoleh hasil perhitungan seperti pada Gambar 2.
Gambar 2 . Hasil Perhitungan SmartPLS
Evaluasi model struktural dilakukan menggunakan  uji  t  dengan  menggunakan  metode bootstrap .  Hipotesis  statistik  yang  harus  dipenuhi pada pengujian model struktural:
𝐻 0 : 𝛽 𝑖𝑗 = 0 (variabel independen tidak memberikan kontribusi terhadap variabel dependen)
𝐻 1 : 𝛽 𝑖𝑗 ≠ 0 (variabel  independen  memberikan kontribusi terhadap variabel dependen)
Proses boostrap dilakukan dengan bantuan software SmartPLS  sehingga  diperoleh  nilai-nilai  berikut yang terdapat pada Tabel 5.
Tabel 6 . Hasil Evaluasi Model Struktural
OS SM SD t Ket Daya  tarik wisata > Ekonomi 0.75  0.75 0.03  24.51  Tolak Daya  tarik wisata >
Lingkungan
0.67  0.67 0.04  15.48  Tolak Daya  Tarik wisata > Sosial 0.83  0.83 0.02  35.58  Tolak
Batas untuk menolak dan menerima hipotesis yang diajukan dengan tingkat keyakinan sebesar 90% dengan  nilai  t  tabel  ±1,960.  Sehingga  berdasarkan Tabel  5,  maka  tolak  Ho  yang  artinya  daya  tarik wisata  terhadap  ekonomi  berpengaruh  positif  dan signifikan  dengan  koefisien  jalur  sebesar  0.75, sedangkan  daya  tarik  wisata  berpengaruh  positif terhadap lingkungan dan signifikan dengan koefisien jalur  sebesar  0.67,  daya  tarik  wisata  berpengaruh positif  terhadap  sosial  dan  signifikan  dengan koefisien jalur sebesar 0.832. Maka diperoleh model SEM sebagai berikut:
Ekonomi = 0.75 Daya Tarik Wisata + Error Lingkungan = 0.67 Daya Tarik Wisata + Error
Sosial  = 0.83 Daya Tarik Wisata + Error

## DAFTAR PUSTAKA
Ghozali,  I.  (2008). SEM  Metode  Alternatif  dengan PLS . Semarang : Universitas Diponegoro Hair,  J.  F.,  &  Sarstedt,  M.  (2014).  Partial  Least Squares Structural Equation Modeling (PLS- SEM)  :  An  Emerging  Tool  for  Business Research. European  Business  Review ,  106- 121.
Jr,  J.  F.,  Hult,  G.  T.,  Ringle,  C.  M.,  Sarstedt,  M.,
Danks, N. P., & Ray, S. (2014). Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS- SEM)  Using  R. Unites  States  of  America: SAGE Publications, Inc.
Kwong,  K.,  &  Wong,  K.  (2013).  Partial  Least
Squares Structural Equation Modeling (PLS- SEM) Techniques using SmartPLS. Marketing Buletin , pp. 1-32 Malhotra,  N.  and  Birks,  D.  (2007). Marketing Research  :  An  Applied  Approach. Halow,
England : Prentince Hall.
Marliana,  R.  R.  (2020).  Partial  Least  Square-
Structural Equation Modeling pada Hubungan Antara Tingkat Kepuasan
Mahasiswa  dan  Kualitas  Google  Classroom Berdasarkan  Metode  Webqual  4.0. Jurnal Matematika  Statistika  &  Komputasi ,  174- 186.
Singarimbun,  M.,  dan  Effendi,  S.  (1989). Metode Penelitian Survei . Jakarta : LP3ES. Soo,  K.  G. (2016). Partial  Least Squares  Structural Equation  Modeling  (PLS-SEM)  :  An application in customer satisfaction research.
International  Journal  of  u-  and  e-  service, science and Technology , 61-68.