2614-6983/ © 2020 P3M Politeknik Negeri Bengkalis. All rights reserved.
Inovbiz: Jurnal Inovasi Bisnis 8 (2020) 175-181

## Inovbiz
Website: www.ejournal.polbeng.ac.id/index.php/IBP Email: inovbiz@polbeng.ac.id

## Faktor Penentu Keputusan Mengikuti Pelatihan Daring pada Wanita Pemilik Kartu Prakerja
Farah Putri Wenang Lusianingrum 1, *, Lina Affifatusholihah 2 , Solehatin Ika Putri 3 1,2,3 Universitas Sultan Ageng Tirtayasa, Kota Serang, Banten, Indonesia, 42124.

## 1. Pendahuluan
Bulan  Februari  2020  tercatat  bahwa  Tingkat Pengangguran  Terbuka  (TPT)  Indonesia  men- galami  sedikit  penurunan  sebesar  0.02  persen (Kencana,  2020).  Hal  ini  juga  dialami  oleh Provinsi Banten. Selama tiga tahun berturut-turut TPT  di  Banten  terus  mengalami  penurunan.  Na- mun,  TPT  Provinsi  Banten  pada  bulan  Februari 2020,  masih  tetap  menduduki  posisi  tertinggi  di Indonesia.  Selanjutnya,  data  dari  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  Banten  menunjukkan  bahwa  TPT untuk  wanita  masih  tinggi  pada  angka  6.21  per- sen.  Terlebih  lagi  partisipasi  wanita  di  Banten secara ekonomi masih rendah dan jauh tertinggal dari  pria.    Hal  ini  terbukti  dari  angka  Tingkat Partisipasi  Angkatan  Kerja  (TPAK)  pria  sebesar 83.30  persen  dua  kali  lipat  dari  TPAK  wanita yang hanya 44.95 persen (BPS Banten, 2020).
Kondisi  kualitas  pendidikan  pekerja  wanita  di Banten  juga  masih cukup  rendah karena  sebagi- an  besar  hanya  menamatkan  pendidikan  pada level  Sekolah  Menengah  Pertama  (SMP)  ke bawah  atau  pendidikan  dasar  saja  (BPS  Banten, 2020). Sehingga persentase pekerja wanita yang berpendidikan  rendah  lebih  tinggi  daripada  pria. Selain itu, jumlah TPT di Banten didominasi oleh angkatan  kerja  lulusan  Sekolah  Mengenah  Atas (SMA)  dan  Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK) yang mengalami  kesulitan  dalam  berkompetisi  di pasar  tenaga  kerja.  Feno-mena  kesenjangan antara partisipasi ekonomi dan tingkat pendidikan
antara  wanita  dan  pria  di  Banten  membuat penelitian  ini  akan  difokuskan  pada  perspektif wanita.
Pemerintan  telah  berusaha  untuk  melakukan peningkatan  kompetensi  kerja  dengan  menge- luarkan  Program  Kartu  Pra-kerja  yang  dikelola oleh Kementerian Koordinator Bidang Perekonomian  dibantu  oleh  kementerian  terkait lainnya.  Terlebih  lagi  dengan  adanya  Pandemi Covid-19 di Indonesia diprediksi jumlah TPT akan terus  merangkak  naik  karena  melemahnya perekonomian.
Aktivitas  pereknomian  yang  melemah  ini mendorong  pelaku  usaha  untuk  melakukan efisiensi dengan merumahkan sementara bahkan sampai memberhentikan (PHK).  Sehingga, bulan Maret 2020 pemerintah mempercepat peluncuran Program Kartu Prakerja untuk mengatasi pelonjakan  angka  TPT  akibat  adanya  Pandemi Covid-19. Selain ditujukan bagi  pekerja yang di- PHK  dan  dirumahkan  sementara  juga  di- peruntukkan  bagi  pekerja,  pencari  kerja,  serta pelaku  usaha  kecil  dan  mikro  yang  butuh pengembangan  kompetensi  kerja.  Jadi,  adanya Program  Kartu  Prakerja  ini  diharapkan  akan dapat mengurangi angka TPT dan meningkatkan kompetensi kerja angkatan kerja dan pekerja.
Pekerja  dan  angkatan  kerja  yang  menerima Kartu  Prakerja  berhak  untuk  menerima  bantuan biaya  untuk  mengikuti  pelatihan  pengembangan

## ARTICLE INFO
Received: 23 September 2020 Received in revised:
28 Oktober 2020
Accepted: 28 Oktober 2020
Published: 8 Desember2020 Open Access There are currently eight digital platform partners for conducting online training. The digital platform partner of the Pre-employment Card provides 1,338 types of training from  business  to  personal  development.  Furthermore,  there  are  still  five  digital platforms that submit proposals to be able to join as partners in the Pre-employment
Card Program and there are 362 new types of training proposed by partners. With the  increasing  number  of  choices  for  the  type  of  training,  the  partner  anda organizers  need  to  evaluate  the  factors  determining  the  decision  to  take  part  in online  training  for  women  who  have  Pre-employment  Cards  in  Banten  Province. The  research  approach  used  is  quantitative.  The  population  of  this  research  is women  who  have  Pre-employment  Card  in  Banten  Province.  The  number  of respondents  in  the  study  was  150  obtained  by  purposive  sampling  method.  SEM WarpPLS    application  is  used  to  perform  statistical  data  analysis.  The  results revealed  that  the  factors  that  could  influence  the  decision  to  participate  in  training for  women  who  have  Pre-employment  Card  in  Banten  Province  were  cultural, social, personal, and technological factors.
Keywords:  Pre-employment Card, Decisions Follow, Cultural Factor,   Social Fac- tor, Personal Factor, Technological Factor
kompetensi  kerja.  Kementerian  Koordinator  Bi- dang  Perekonomoian  selaku  pengelola  telah melakukan  kolaborasi  dengan  pihak  swasta  dan pemerintah sebagai mitra untuk penyelenggaraan pelatihan  secara  daring.  Saat  ini  ada  delapan mitra  platform  digital  untuk  penyelenggaraan pelatihan  secara  daring.  Mitra  tersebut  meliputi Sisnaker,  Pijar  Mahir,  Sekolahmu,  Ruang  Guru, Pintaria,  Mau  Belajar  Apa,  Bukalapak,  dan  To- kopedia. Mitra platform digital dari Program Kartu Prakerja  tersebut  menyediakan  1.338  jenis pelatihan mulai bisnis sampai pengembangan diri (Avisena,  2020).  Selanjutnya  masih  ada  lima platform  digital  yang  mengajukan  proposal  untuk dapat  bergabung  sebagai  mitra  Program  Kartu Prakerja  dan  ada  362  jenis  pelatihan  baru  yang diusulkan oleh mitra.
Banyaknya jenis pelatihan yang ditawarkan ini menguntungkan  bagi  pemilik  Kartu  Prakerja  un- tuk  dapat  memilih  jenis  pelatihan  sesuai  dengan keinginannya. Namun, bagi mitra ini menjadi tan- tangan  agar  dapat  membuat  pelatihan  yang sesuai  dengan  keinginan  dan  kebutuhan  dari calon  peserta.  Dengan  demikian,  mitra  penye- lenggara  pelatihan  yang  dilakukan  secara  daring perlu  mengungkap  faktor-faktor  penentu  kepu- tusan mengikuti pelatihan daring khususnya bagi wanita. Hal ini akan membantu mitra untuk dapat menyelenggarakan pelatihan yang sesuai dengan preferensi wanita pe-milik Kartu Prakerja.
Peneliti terdahulu telah melakukan studi untuk mengungkapkan  faktor  yang  mendukung  dalam mengambil  keputusan.  Faktor-faktor  tersebut meliputi  gaya  hidup,  promosi,  citra,  harga,  dan kualitas  (Al-Dmour,  Hammdan,  Al-Dmour,  Alrow- wad,  dan  Khwaldeh,  2017;  Nasib,  2019;  dan Gama, Rustiarini, dan Anggraini, 2018). Selanjut- nya  ada  beberapa  peneliti  yang  mengadopsi model dari Kotler dan Keller (2016) bahwa faktor penentu  keputusan  yaitu  karakteristik  konsumen yang  meliputi  faktor  sosial,  pribadi,  dan  budaya (Bahari dan Ashoer, 2018; Irwan, 2019; Natanael, 2020;  dan  Shelviana,  Rahadhini,  dan  Wibowo, 2019).
Penelitian  ini  juga  akan  mengadopsi  model dari  Kotler  dan  Keller  untuk  menentukan  faktor- faktor  penentu  keputusan  mengikuti  pelatihan daring  bagi  wanita  pe-milik  Kartu  Prakerja.  Na- mun,  penelitian  ini  juga  mengajukan  tambahan faktor  yaitu  faktor  teknologi.  Faktor  teknologi  ini dinilai  relevan  untuk  dimasukkan  dalam  model karena  pelatihan  yang  ditujukan  untuk  pemilik Kartu  Prakerja  diselenggarakan  oleh  mitra  plat- form digital. Mitra platform digital ini akan menye- lenggarakan  pelatihan  dengan  menggunakan sistem  baru  yaitu  dilak-sanakan  secara  daring maupun  kombinasi  pelatihan  daring  dan  luring. Sistem model pelatihan dengan berbasis teknologi  informasi  dan  komunikasi  ini  belum begitu fami-liar pada masyarakat sehingga masih dibutuhkan  adaptasi  dalam  pelaksanaannya  dan didukung  dengan  penggunaan  teknologi  yang tepat.  Dengan  demikian  penelitian  ini  akan  men- coba  untuk  mengungkapkan  pengaruh  faktor teknologi,  budaya,  pribadi,  dan  sosial  terhadap keputusan mengikuti pelatihandaring pada wanita pemilik Kartu Prakerja.
2. Pembentukan Hipotesis
a. Pengaruh  Faktor  Budaya  terhadap  Kepu- tusan Mengikuti Pelatihan secara Daring
Perilaku  konsumen  wanita  dalam  setiap daerah memiliki karekteristik yang berbeda-beda, sebab  adanya  keberagaman  budaya  yang dipunyai  setiap  daerah.  Ginting  (2016)  dan Shelviana et  al. (2019)  menjelaskan  bahwa perilaku  konsumen  seperti  dalam  pengambilan keputusan dapat dipengaruhi oleh faktor budaya. Kotler  dan  Keller  (2016)  mendefinisikan  faktor budaya sebagai se-perangkat perilaku, keinginan,  kebiasaan,  kepercayaan,  dan  nilai- nilai  yang  telah  di-percaya  untuk  dijadikan sebagai  panduan  berperilaku  dalam  kehidupan bermasya-rakat.
Faktor  budaya  ini  terdiri  atas  kelas  sosial, budaya, dan subbudaya. Wanita dalam satu level kelas  sosial  akan  memiliki  karakteristik  yang serupa.  Wanita  yang  dapat  Kartu  Prakerja  akan mengambil  suatu  keputusan  untuk  memilih  jenis pelatihan  secara  daring  disesuaikan  dengan kelas  sosialnya  agar  tetap  dapat  diakui  menjadi bagian  dari  kelas  sosial  tersebut.  Selanjutnya, dalam  meng-ambil  keputusan  wanita  juga berpijakan pada ajaran agama, aturan kenegaraan,  dan  wilayah  geografis  tempatnya tinggal  untuk  menghindari  sanksi  sosial.  Selain itu, ke-biasaan, keyakinan, dan nilai-nilai yang te- lah  melekat  pada  masayarakat  sekitarnya  juga menjadi  pertimbangan  pemilik  Kartu  Prakerja wanita  dalam  menentukan  ke-putusan  memilih jenis pelatihan daring. Dengan demikian, hipotesis  1  yaitu  faktor  budaya  berpengaruh  ter- hadap  keputusan  mengikuti  pelatihan  secara daring bagi wanita pemilik Kartu Prakerja.
b.  Pengaruh  Faktor  Sosial  terhadap  Kepu- tusan Mengikuti Pelatihan secara Daring
Faktor  sosial  yaitu  sekelompok  orang  yang dapat  menjadi  pertimbangan  seseorang  dalam mengabil  suatu  keputusan  yang  terdiri  dari keluarga,  kelompok  referensi,  dan  status/peran sosial  tertentu  (Irwan,  2019;  Kotler  dan  Keller, 2016;  dan  Lamb,  2001).  Keluarga  merupakan organisasi  pertama  yang  berperan  penting  bagi seseorang.  Pola  asuh,  nilai-nilai,  sikap,  dan perilaku  anggota  keluarga  akan  membentuk pengalaman  yang  menjadi  salah satu  faktor  bagi wanita dalam menentukan keputusan. Selanjutnya, wanita tidak terlepas untuk bergabung  dengan  kelompok  referensi  yang tentunya  akan  berdampak  secara  langsung maupun tidak pada perilakunya dalam mengambil  keputusan.  Terakhir  status  sosial, dimana  wanita  terlihat  memegang  peran  dalam kelompok, keluarga, perkumpulan, dan
organisasi. Dengan bergabungnya wanita dalam berbagai organisasi dan perkumpulan maka akan semakin heterogen informasi yang diperolehnaya untuk  dijadikan  referensi  dalam  pengambilan keputusan. Wanita yang mendapat Kartu Prakerja mengalami
dapat mengalami kebingunan dalam memilih jenis pelatihan daring yang  akan  diikuti.  Keluarga  dan  kelompok
referensi menjadi sumber infomasi dan dukungan yang  tepat  untuk  mendorong  wanita  dalam mengambil  keputusan  untuk  mengikuti  pelatihan secara daring. Irwan (2019) serta Tjahjono, Sam- uel, dan Brahmana memaparkan bahwa keputusan  individu  dalam  mengambil  keputusan salah satunya dipengaruhi oleh faktor sosial yang dirasakanya.  Hal  ini  didukung  oleh  Natanael (2020),  keputusan  yang  diambil  oleh  seseorang ini akan mempertimbankan informasi dan dukungan  dari  lingkungan  sosialnya.  Dengan demikian,  hipotesis  2  yaitu  faktor  sosial  dapat berpengaruh  terhadap  keputusan  mengikuti pelatihan  daring  bagi  wanita  pemilik  Kartu Prakerja.
c.  Pengaruh  Faktor  Pribadi  terhadap  Kepu- tusan Mengikuti Pelatihan secara Daring
Kotler dan Keller (2016) menyebutkan bahwa faktor  pribadi  merupakan  karakteristik  diri  yang menjadi  pembeda  antara  satu  orang  dengan lainnya. Faktor  ini  baik  secara  langsung maupun tidak  dapat  berdampak  pada  perilaku  dan  sikap seseorang  dalam  mengambil  keputusan.  Faktor pribadi  ini  meliputi  gaya  hidup,  situasi  ekonomi, dan usia. Gaya hidup wanita dapat tercermin dari seleranya  dalam  mengambil  keputusan,  tidak terkecuali  dalam  mengambil  keputusan  untuk mengikuti  pelatihan  daring  jenis  tertentu.  Jenis pelatihan  daring  yang  diikuti  wanita  tentunya sesuai dengan gaya hidup dan kondisi
ekonominya.  Selain  itu,  semakin  dewasa  usia seorang wanita dinilai dapat mengambil keputusan  yang  lebih  bijak  sesuai  dengan kebutuhannya.  Shelviana et  al. (2019)  dan  Wati et  al. (2019)  menjelaskan  jika  faktor  pribadi berpengaruh terhadap seseorang dalam mengambil  keputusan.  Sesuai  dengan  uraian tersebut,  maka  hipotesis  3  yaitu  faktor  pribadi berpengaruh  terhadap  keputusan  mengikuti pelatihan  daring  bagi  wanita  pemilik  Kartu Prakerja.

## d. Pengaruh Faktor Teknologi terhadap Kepu- tusan Mengikuti Pelatihan secara Daring
Faktor  teknologi  ini  meliputi  kebermanfaatan yang  dipersepsikan  ( perceived  usefulness )  dan kemudahan  penggunaan  yang  dipersepsikan ( perceived  ease  of  use )  (Aditya  dan  Wardhana, 2016). Kemanfaatan yang dipersepsikan ( perceived  usefulness )  berkaitan  dengan  tingkat kepercayaan  seseorang  mengenai  penggunaan sebuah  sistem  khusus  yang  pada  nantinya  akan meningkatkan performa pekerjaannya. Masudnya bahwa  apabila nanti  seseorang  meragukan daya guna  suatu  teknologi,  maka  tidak  akan  muncul intensi seseorang untuk menggunakannya. Sehingga  apabila  seorang  wanita  memiliki kepercayaan  bahwa  pelatihan  secara  daring  ini akan memberikan kebermanfaatan baginya maka akan  memutuskan  untuk  mengikuti  pelatihan tersebut.
Selanjutnya,  kemudahan  penggunaan  yang dipersepsikan  ( perceived  ease  of  use )  diartikan sebagai  sejauh  mana  seseorang  percaya  bahwa dalam  penggunaan  teknologi  akan  bebas  dari usaha  (Im,  Hong,  dan  Kang,  2011).  Persepsi mengenai  kemudahan  penggunaan  berkaitan
dengan  sejauh  mana  harapan  calon  pengguna terhadap  sistem  baru  yang  akan  digunakan terbebas  dari  kesulitan  (Aditya  dan  Wardhana, 2016).  Dalam  hal  ini,  ketika  wanita  mengambil keputusan  untuk  mengikuti  pelatihan  maka  telah percaya bahwa sistem pelatihan daring ini mudah untuk  diikuti  dalam  proses  pelaksanaannya.  Hal ini  sejalan dengan  hasil  penelitian  Tarhini,  Hone, dan  Liu  (2014)    serta  Sukla  dan  Sharma  (2018) bahwa  faktor  teknologi  berpengaruh  pada perilaku  seseorang  dalam  membuat  keputusan. Berdasarkan  pada  penjelasan  tersebut  maka dapat  dirumuskan  hipotesis  4  yaitu  faktor teknologi dapat berpengaruh terhadap keputusan mengikuti  pelatihan  daring  bagi  wanita  pemilik Kartu Prakerja.

## 3. Metode Penelitian
Penelitian  ini  mencoba  untuk  memakai pendekatan  kuantitatif  sebagai  upaya  untuk menjawab  pertanyaan  dan  rumusan  penelitian. Analisis  data  dilakukan  dengan  menggunakan data  primer  yang  dihasilkan  dari  pengumpulan data  secara  daring.  Analisis  data  dilakukan memakai  aplikasi Structural  Equation  Modelling Warp  Partial  Least  Square (SEM  WarpPLS)  6.0. Data  primer  diambil  dengan  menggunakan  in- strumen berikut ini.

## Tabel 1. Intrumen Penelitian
Variabel Indikator Jumlah Faktor Budaya 1. Budaya 2. Sub Budaya 3. Kelas Sosial 5 Faktor Sosial 1. Kelompok Referensi 2. Keluarga 3. Status Sosial 5 Faktor Pribadi 1. Usia 2. Situasi Ekonomi 3. Gaya Hidup 5 Faktor Teknologi 1. Kebermanfaatan yang dipersepsikan 2. Kemudahan yang di- persepsikan 4 Keputusan Mengikuti 1.  Pengenalan Masalah 2.  Pencarian Informasi 3.  Evaluasi Alternatif Keputusan 4. Evaluasi Pasca Kepu- tusan 5
Sumber: Kotler dan Keller (2016) dan Im et al. (2018)
Hasil pengengembangan instrumen penelitian selanjutnkan  akan  dibuat  kuesioner  yang  disam- paikann  kepada  wanita  di  Provinsi  Banten  yang memenuhi  kriteria  secara  daring.  Karena  hanya wanita  yang  memenuhi  kriteria  yang  dapat dijadikan  responden,  maka  metode  penentuan sampel  yang  dipakai  yaitu purposive  sampling. Pedoman  yang  ditetapkan  untuk  dapat  menjadi responden  penelitian  ini  yaitu  berjenis  kelamin wanita,  memiliki  Kartu  Prakerja,  dan  penduduk Provinsi  Banten.  Target  jumlah  responden minimal  berjumlah  120  orang.  Hal  ini  sesuai dengan  Hair,  Black,  Babin,  dan  Anderson  (2014) bahwa  paling  tidak  jumlah  sampel yang
digunakan  itu  lima  atau  sepuluh  kali  dari  jumlah pernyataan  atau  pertanyaan  yang  mewakili mas- ing-masing  variabel  yang  diobservasi  dalam penelitian.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Karakteristik responden yang dianalisis dalam penelitian ini meliputi usia, pendidikan, penghasi- lan,  dan  aktivitas  yang  dijalani  saat  ini.  Tabel  2 memperlihatkan  bahwa    wanita  yang  dominan menjadi responden yaitu pada rentang usia 26-35 tahun  sebesar  75  orang.  Selanjutnya,  posisi kedua  yaitu  pada  rentang  usia  18-25  tahun sejumlah 65 orang. Semenrata pada rentang usia 36-45  tahun  hanya  ada  10  orang  responden. Jadi, usia mayoritas responden wanita peneilitian ini  pada  usia  18-35  tahun.  Hal  ini  karena  yang lebih  diprioritaskan  untuk  mendapatkan  Kartu Prakerja  yaitu  angkatan  kerja  produkti  usia  20an sampai 30an.
Tabel 2. Usia Kriteria Jumlah Presentase 18-25 tahun 65 43.3% 26-35 tahun 75 50% 36-45 tahun 10 6.7% 45-55 tahun 0 0% Total 150 100% Sumber: Data Primer diolah (2020) Tabel 3 Pendidikan Kriteria Jumlah Presentase SD dan SMP 3 2% SMA/SMK 85 56.7% D3 35 23.3% S1 27 18% Total 150 100%
Sumber: Data Primer diolah (2020)
Tabel  3  menjelaskan  bahwa  mayoritas  yang menjadi  responden  penelitian  ini  yaitu  wanita tamatan  SMA/SMK  sebanyak  85  orang.  Hal  ini mendukung  data  bahwa  jumlah  TPT  pada  peri- ode  Februari  2020  terbanyak  di  Provinsi  Banten yaitu  tamatan  SMA.  Sementara  untuk  tamatan D3  dan  S1  masing-masing  berjumlah  35  dan  27 orang.  BPS  Banten  (2020)  menyebutkan  bahwa jumlah tamatan D3 dan S1 yang bekerja mening- kat  sehingga  jumlah  TPT  terdidik  sudah  relatif rendah. Terakhir responden wanita yang tamatan pendidikan dasar yaitu SD atau SMP sejumlah 3 orang.
Responden  yang  berpenghasilan  kurang  dari dua  juta  rupiah  ada  sebanyak  31  orang  seperti yang  diperlihatkan  pada  Tabel  4.  Selanjutnya, responden  wanita  yang  berpenghasilan  antara dua sampai empat juta ada 110 orang. Sementa- ra  minoritas          res-ponden  yaitu  sebanyak  9 orang  berpenghasilan  sebesar  empat  koma  satu juta sampai enam juta.

## Tabel 4 Penghasilan
Kriteria Jumlah Presentase < 2 juta 31 20.7% 2 juta -4 juta 110 73.3% 4.1 juta – 6 juta 9 6% >6 Juta - 0% Total 150 100%
Sumber: Data Primer diolah (2020)
Responden  penelitian  ini  sebagian  besar memiliki aktivitas kegiatan sebagai pekerja sebe- sar  64  orang.  Sebesar  51  orang  res-ponden  ak- tivitasnya  saat  ini sebagai  pencari  kerja.  Sisanya sebesar  35  orang  merupakan  wirausaha  pada skala mikro dan kecil.

## Tabel 5 Aktivitas
Aktivitas Jumlah Presentase Pencari Kerja 51 34% Wirausaha 35 23.3% Pekerja 64 42.7% Total 150 100%
Sumber: Data Primer diolah (2020)
Analisis  data  dengan  SEM  WarpPLS  6.0  dil- akukan  melalui  dua  langkah.  Langkah  pertama itu menguji validitas dan reliabilitas dari instrumen yang  digunakan  atau  bia-sanya  disebut  dengan model  pengukuran.  Selanjutnya,  langkah  kedua merupukan  pengujian  hipotesis  yang  telah  di- ajukan yang dinamakan dengan model struktural. Berikut ini hasil dari langkah pertama yaitu model pengukuran.

## Tabel 6 Validitas Konvergen
Item Pernyataan Factor Loading Keputusan Keputusan Mengikuti (KM) KP1 (0.780) Valid KP2 (0.824) Valid KP3 (0.772) Valid KP4 (0.831) Valid KP5 (0.784) Valid Faktpr Budaya (FB) FB1 (0.842) Valid FB2 (0.709) Valid FB3 (0.804) Valid FB4 (0.783) Valid FB5 (-0.183) Tidak Valid Item Pernyataan Factor Loading Keputusan Faktor Sosial (FS) FS1 (0.799) Valid FS2 (0.840) Valid FS3 (0.762) Valid FS4 (0.844) Valid FS5 (0.796) Valid Faktor Pribadi (FP) FP1 (0.820) Valid FP2 (0.804) Valid FP3 (0.852) Valid FP4 (0.787) Valid FP5 (-0.191) Tidak Valid Faktor Teknologi (FT) FT1 (0.825) Valid FT2 (0.752) Valid FT3 (0.869) Valid FT4 (0.871) Valid Tabel 7 Validitas Diskriminan Varia- bel
FB FS FP FT
KM
FB
(0.798) FS 0.607 (0.708) FP 0.651 0.633 (0.809) FT 0.695 0.685 0.610 (0.735) KM 0.646 0.677 0.693 0.680 (0.830)
Note: Square roots of average varian ces extracted (AVE’s) shown on diagonal
Tabel 8 Reliabilitas Variabel Cronbach Alpha Composite Reliability Keterangan KP 0.858 0.898 Reliabel FB 0.795 0.867 Reliabel FS 0.867 0.904 Reliabel FP 0.835 0.890 Reliabel FT 0.849 0.898 Reliabel
Tabel  6  memperlihatkan  bahwa  item  pern- yataan  yang  dipakai  pada  penelitian  berjumlah dua  puluh  empat  item.  Selanjutnya,  hasil  uji  va- liditas  konvergen  terdapat  dua  item  pernyataan yang  nilai factor  loading dibawan  0.7.  Dengan demikian, analisis data hanya menggunakan dua puluh dua item pernyataan yang valid saja. Mes- kipun  dua  pernyataan  yang  tidak  valid  tidak  di- masukkan namun masih dapat terwakili oleh item pernyataan  dari  satu  variable  yang  sama.  Lebih lanjut  Tabel  7  menggambarkan  hasil  dari  uji  va- liditas  diskriminan  dimana  nilai  akar  AVE  lebih tinggi  dari  korelasi  antar  variabel  sehingg  me- menuhi  variabel  diskriminan.  Terakhir,  Tabel  8 mengungkapkan  bahwa  kelima  variabel  yang dipakai  nilai Cronbach’s  Alpha dan Composite Reliability lebih  besar  dari  0.7  maka  dapat dikatakan reliabel.
Langkah  kedua  dari  pengujian  dengan  SEM WarpPLS  6.0  yaitu  model  struktural.  Model struktural  dalam  penelitian  ini  akan  dilaksanakan untuk  menguji  empat  hipotesis  yang  telah  di- ajukan.  Berikut  ini  merupakan  gambar  model struktural dan hasil pengujian hipotesis.
Gambar 1. Model Struktural
Tabel 9 Hasil Uji Hipotesis Jalur Koefisien p Value Effect Size Size FB         KM 0.25 p <0.001 0.21 FS         KM 0.21 p <0.001 0.16 FP         KM 0.24 p <0.001 0.17 FT         KM 0.26 p <0.001 0.21 Indikator goodness of fit model APC 0.240 p 0.001 ARS 0.743 p 0.001 AVIF 4.557 p 0.001
Tabel  9  menunjukkan  bahwa  nilai  AVIF  lebih kecil  dari  5  sehingga  model  penelitian  ini  bebas
dari multikolinieritas. Selain itu, nilai average path coefficient (APC)  dan average  R-Square (ARS) juga  signifikan  pada level  1%.  Dengan demikian, dapat  dikatakan  bahwa  model  yang  dikem- bangkan  oleh  penelitian  ini  terbukti  baik  karena telah memenuhi tiga kriteria goodness of fit mod- el yaitu AVIF, APC, dan ARS.
Gambar 1 dan Tabel 9 menggambarkan bah- wa  hipotesis  1  dinyatakan  diterima  karena koefisien β =0.25; p-Value 0.001.  Jadi,  ketika faktor budaya mengalami peningkatan satu satu- an  maka  keputusan  mengikuti  akan  naik  0.25. Maknanya,  bahwa  faktor  budaya  terbukti  dapat meningkatkan  keputusan  mengikuti  pelatihan daring  bagi  wanita  pemilik  Kartu  Prakerja. Diterimanya  hipotesis  1  ini  semakin  memperkuat bukti  bahwa  faktor  budaya  berperan  dalam menentukan  suatu  keputusan,  termasuk  kepu- tusan  untuk  mengikuti  pelatihan  secara  daring. Hal  ini  juga  didukung  oleh  Ginting  (2016),  Irwan (2019),  dan  Shelviana et  al. (2019)  yang mengungkapkan  bahwa  faktor  budaya  dapat memengaruhi seseorang dalam mengambil kepu- tusan.  Nilai-nilai  dari  kelas  sosial,  keluarga,  aga- ma,  dan  masyarakat  dimana  seseorang  itu  be- rasal  akan  memberikan  dampak  pada  perilaku dan  sikapnya  termasuk  dalam  pengambilan keputusan.  Terlebih  lagi  wanita  dalam  hal  ini akan cenderung lebih mengutamakan pengambi- lan  keputusan  dengan  tidak  menyalahi  nilai-nilai tersebut.
Tabel  9  dan  Gambar  1  memperlihatkan  hasil uji  hipotesis  2  bahwa  koefisien β bernilai  positif sebesar 0.21 dan signifikan pada tingkat toleransi 1%.  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  faktor sosial  berpengarh  terhadap  keputusan  mengikuti pelatihan  daring  pada  wanita pemilik  Kartu  Prak- erja.  Terbuktinya  hipotesis  2  menguatkan  hasil penelitian  Bahari  dan  Ashoer  (2018)  serta  Irwan (2019)  yang  membuktikan  faktor  sosial  dapat mendukung perilaku seseorang dalam pengambi- lan  keputusan.  Wanita  sebagai  mahkluk  sosial tidak  terlepas  dari  kegiatan  interaksi  sosial  mini- mal  dengan  keluarga.  Gaya  asuh  keluarga, dukungan,  kasih  sayang,  dan  perhatian  dari keluarga  akan  berpengaruh  pada  pola  perilaku individu  dalam  mengambil  keputusan.  Selanjut- nya,  dalam  berinteraksi  sosial  wanita  juga  akan memainkan  peran  sesuai  dengan  status  sosial- nya di lingkungan masyarakat. Selain itu, sebagai mahkluk  sosial  tentunya  memungkinkan  wanita untuk  bergabung  dalam  suatu  kelompok  atau organisasi  tertentu  sesuai  dengan  keinginannya. Dengan  bergabung  dalam  suatu  kelompok  atau organisasi  maka  kesempatan  untuk  memperoleh informasi,  pengalaman,  dan  dukungan  semakin besar. Sehingga apabila wanita mengalami kesu- litan  dalam  menentukan  keputusan  mengikuti pelatihan  daring  maka  referensi,  informasi,  dan dukungan  dari  keluarga  dan  kelompok  menjadi salah  satu  pedoman  dalam  mengambil  kepu- tusan tersebut.
Hipotesis  3,  yaitu  faktor  pribadi  berpengaruh terhadap  keputusan  mengikuti  pelatihan  daring pada  wanita  pemilik  Kartu  Prakerja  diterima sebab β =0.24; p-Value 0.001.  Hasil  perhitungan
statistik menunjukkan bahwa hipotesis 3 diterima. Hal  ini  sesuai  dengan  Ginting  (2016),  Irwan (2019),  dan  Shelviana et  al. (2019)  yang  mem- buktikan  apabila  faktor  pribadi  itu  menjadi  faktor penting  yang  berpengaruh  pada  sikap  maupun perilaku  seseorang  dalam  menentukan  kepu- tusan.  Keputusan  yang  diambil  oleh  seorang wanita  tidak  terlepas  dari  gaya  hidup  yang  biasa dijalaninya  sehari-hari.  Selain  itu,  dalam  memilih suatu  keputusan  wanita  juga  memperhatikan situasi  ekonomi  dan  usia  dirinya.  Mayoritas  usia responden  wanita  penelitian  ini  yaitu  gererasi milenial yang tidak gagap akan penerapan sistem teknologi  yang  baru.  Hal  ini  tentunya  juga  men- jadi  alasan  yang  mampu  untuk  mendukung  para wanita tersebut untuk mengikuti pelatihan secara daring.
Hipotesis  4  yang  berbunyi  faktor  teknologi berpengaruh  terhadap  keputusan  mengikuti pelatihan  daring  pada  wanita pemilik  Kartu  Prak- erja  nilai  koefisien β =0.26  dan  signifikan  pada level  1%  yang  berarti  hipotesis  diterima.  Hal  ini sependapat  dengan  Tarhini et  al. (2014)    serta Sukla  dan  Sharma  (2018)  bahwa  keputusan seseorang dalam mengambil keputusan itu diten- tukan  oleh  faktor  teknologi.  Keputusan  wanita juga  dipengaruhi  oleh  manfaat  yang  dirasakan dari penerapan teknologi pada sistem yang baru. Dalam  hal  ini  yaitu  pelatihan  secara  daring dengan  menggunakan  platform  digital.  Selain manfaat,  yang  dipertimbangkan  yaitu  bagaimana kemudahan  penerapan  teknologi  pada  sistem yang baru tersebut. Ketika pelaksanaan pelatihan secara daring dengan platform digital dinilai lebih mudah dan fleksibel menjadikan wanita mengambil  keputusan  untuk  mengikuti  pelatihan secara daring.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan perhitungan statistik dengan ap- likasi  SEM  WarpPLS  6.0  bahwa  variabel  faktor budaya, sosial, pribadi, dan teknologi secara par- tial  berpengaruh  terhadap  keputusan  mengikuti pelatihan  daring  pada  wanita pemilik  Kartu  Prak- erja di Provinsi Banten. Selanjutnya, keempat va- riabel yang meliputi faktor budaya, sosial, pribadi, dan  teknologi  secara  simultan  juga  terbukti  ber- pengaruh  pada  keputusan  mengikuti  pelatihan daring  pada  wanita  pemilik  Kartu  Prakerja. Kontribusi pengaruh dari keempat variabel terse- but  yaitu  sebesar  74%  sementara  sisanya  di- pengaruhi oleh variabel  lain  yang  tidak dianalisis dalam  penelitian  ini.  Hasil  penelitian  ini  selanjut- nya  diharapkan  dapat  dijadikan  sebagai  literasi mengenai  faktor  penentu  keputusan  dalam mengikuti  pelatihan  daring  oleh  pengelola  Kartu Prakerja  dan  mitra  platform  digital  ketika  akan melakukan perencanaan dan pelaksanaan pelatihan  secara  daring  serta  penentuan  jenis pelatihan.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  masih belum  memasukkan  variabel  faktor  psikologi  da- lam  model  penelitian.  Sehingga  penelitian  selan- jutnya  dapat  memperhitungkan  faktor  psikologi sebagai  salah  satu  faktor  penentu  dalam pengambilan keputusan (Kotler dan Keller, 2016; Natanael , 2020; dan Shelviana et al., 2019) .

## Referensi
Al-Dmour,  R.,  Hammdan,  F.,  Al-Dmour,  A.,  dan Khwaldeh,  S.  M.  (2017).  The  Effect  of Lifestyle on Online Purchasing Decision for Electronic  Services:  The  Jordanian  Flying E-Tickets  Case. Asian  Social  Science, 13(11), 157-169.
Avisena,  M.  I.  R.  (2020).  Kartu  Prakerja Kebanjiran Proposan untuk Bermitra. www.mediaindonesia.com.  (18  September 2020)
Badan  Pusat  Statitik  Banten.  (2020). laporan Eksekutif Keadaan Angkatan Kerja Provinsi Banten  Februari  2020 .  Banten:  Badan
Pusat Statisik.
Bahari,  A.F.  dan  Ashoer,  M.  (2018).  Pengaruh Budaya,  Sosial,  Pribadi  dan  Psikologis terhadap  Keputusan  Pembelian  Konsumen Ekowisata. Jurnal Manajemen, Ide,
Inspirasi (MINDS), 5(1), 69-78.
Gama, A. W. S., Rustiarini, N. W., dan Anggraini, N.  P.  N.  (2018).  Imaging  anda  Purchasing Decision in Traditional Art Market: Guwang Sukawati. Internationa Research Journal of Management,  IT    Social  Sciences, 5(2),
175-185.
Ginting,  E.  (2016).  Faktor  Budaya,  Sosial, Pribadi, dan Psikologis
terhadap Keputusan  Pembelian  Smartphone  Merek "Samsung"  (Studi  Kasus  pada  Mahasiswa Universitas  Budi  Luhur)  Periode  Bulan Maret-Mei  2015. Jurnal  Ekonomika  dan Manajemen, 5(2), 190-209.
Hair,  F.  J.,  Black,  C.  W.,  Babin,  J.  B.,  dan Anderson,  E.  R.  (2014). Multivariate  Data Analysis .  London:  Pearson  Education Limited.
Im,  I.,  Hong,  S., dan  Kang, Myung  S.  (2011).  An international  comparison  of  technology adoption  Testing  the  UTAUT  model. Information  Management (48): 1-8.
Irwan,  A.M.  (2019).  Pengaruh  Faktor  Psikologis, Pribadi,  Sosial,  dan  Budaya  terhadap Keputusan  Pembelian  Produk  Fashion Secara Online (Studi Kasus pada
Konsumen  PT.  Lazada  Indonesia  di  Kota Makassar). Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Manajemen,
1(2), 164-176.
Kencana,  M.  R.  B.  (2020).  Banten  Peringkat  1 Provinsi  dengan  Pengangguran  tertinggi. www.liputan6.com. (18 September 2020).
Kotler,  P.    Keller,  K.L.  (2016). Marketing Management . 15th ed., Edinburgh, England: Pearson Education Limited.
Lamb,  H.  dan  Mc  Daniel,  C.  (2001). Pemasaran Buku 1 Edisi Pertama. Jakarta: Salemba 4.
Nasib.  (2019).  Optimalisasi Personal  Selling, Lokasi,  dan  Harga  dalam  Meningkatkan Keputusan Mengikuti Program Kepemilikan Rumah  KPR  Tipe  36. Jurnal  Mantik Penusa, 3(1), 14-20.
Natanael,  K.  (2020).  Pengaruh  Faktor  Budaya,
Sosial,  Pribadi,  dan  Psikologis  terhadap Keputusan  Pembelian  Smartphone  Xiaomi Generasi Y di Surabaya. Agora, 8(1),
Shelviana,  M.,  Rhadhini,  M.  D.,  dan  Wibowo,  E. (2019).  Pengaruh  Faktor  Budaya,  Sosial, Pribadi,  dan  Psikologi  terhadap  Keputusan Pembelian Konsumen. Jurnal Ekonomi dan
Kewirausahaan, 19(1), 42-53. Setiadi,  J.  N.  (2010). Perilaku  Konsumen. Ban- dung: Kencana.
Sukla,  A.  dan  Sharma,  S.K.  (2018).  Evaluating Consumers’  Adoption  of  Mobile  Technology for  Grocery  Shopping:  An  Application  of Technology Acceptance Model. Vision 22(2): 185 –198.
Tarhini,  A.,  Hone,  K.,  dan  Liu,  X.  (2014). Measuring The Moderating Effect Of Gender
And  Age  On  e-Learning  Acceptance  In England:  a  Structural  Equation  Modeling Approach  For  An  Extended  Technology Acceptance Model. J. Educational Computing Research , Vol. 51(2) 163-184. Tjahjono,  A.,  Samuel,  H.,  dan  Brahmana,  R.  K.
M.  R.  (2013).  Analisis  Marketing  Mix,  Ling- kungan Sosial, Psikologi terhadap Keputusan Pembelian  Online  Pakaian  Wanita. Jurnal Manajemen Pemasaran Petra, 1(2): 1-9.