Volume  11  No.1 Januari 2019 ISSN : 2085 – 1669 e-ISSN : 2460 – 0288 Website : jurnal.umj.ac.id/index.php/jurtek Email :  jurnalteknologi@umj.ac.id

## U  N  I  V  E  R  S  I  T  A  S   M  U  H  A  M  M  A  D  I  Y  A  H   J  A  K  A  R  T  A

## ANALISIS KOMPONEN UTAMA FAKTOR-FAKTOR PENDAHULU
( ANTECENDENTS ) BERBAGI PENGETAHUAN PADA USAHA MIKRO, KECIL, DAN MENENGAH (UMKM) DI INDONESIA
Anita Ilmaniati 1,* , Bramantiyo Eko Putro 2
1,2 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Suryakancana, Cianjur *E-mail: bramantiyo@unsur.ac.id
Diterima: 9 Mei 2018 Direvisi: 16 Oktober 2018 Disetujui: 28 Nopember 2018

## ABSTRAK
Manajemen  pengetahuan  bertujuan  untuk  meningkatkan  keuntungan  usaha  melalui  komunikasi  dan meningkatkan  penguasaan  pengetahuan  melalui  berbagi  pengetahuan.  Berbagi  pengetahuan  menjadi  suatu faktor penting dalam penerapan manajemen pengetahuan pada usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) agar  dapat  meningkatkan  kinerjanya  sehingga  dapat  meningkatkan  daya  saing  dalam  era  global.  Penelitian sebelumnya  mengenai  model berbagi pengetahuan pada UMKM Indonesia,  mengusulkan  model konseptual faktor-faktor pendahulu berbagi pengetahuan yang terdiri dari lima dimensi (kepercayaan, budaya organisasi, struktur organisasi, sikap karyawan, dan  motivasi)  yang diukur oleh 19 item. Penelitian  ini bertujuan  untuk menyederhanakan  dimensi  faktor  pendahulu  berbagi  pengetahuan  karena  adanya  item  antar  dimensi  yang sebenarnya  saling  berkorelasi  sangat  dimungkinkan.  Metode  penelitian  yang  dilakukan  adalah  dengan menggunakan  analisis  komponen  utama  ( principal  component  analysis )  terhadap  19  item  pengukur  faktor- faktor  pendahulu  berbagi  pengetahuan,  menggunakan  sampel  sebanyak  55  responden  dengan  unit  analisis UMKM  di  wilayah  Jawa  Barat.    Hasil  penelitian  ini  menunjukan  bahwa  19  item  pengukur  dapat dikelompokan  kembali  ke  dalam  tiga  komponen  (dimensi)  yaitu  suasana  bekerja,  intensi  positif  karyawan dan pola pikir karyawan.
Kata kunci: Berbagi pengetahuan, Analisis Komponen Utama (PCA), UMKM

## ABSTRACT
Knowledge  management  aims  to  increase  business  profits  through  communication  and  improve  knowledge mastery  through  knowledge  sharing.  Knowledge  sharing  is  an  important  factor  in  applying  knowledge management to micro, small and medium enterprises (MSMEs) in order to improve their performance so as to enhance competitiveness in the global era. Prior research on the knowledge-sharing model of Indonesian SMEs  proposes  a  conceptual  model  of  predecessor  factors  of  knowledge  sharing  consisting  of  five dimensions  (trust,  organizational  culture,  organizational  structure,  employee  attitudes,  and  motivation)  as measured  by  19  items.  This  study  aims  to  simplify  the  dimensions  of  predecessor  factors  of  sharing knowledge because of the inter-dimensional items that actually correlate each other is possible. The research method is using principal component analysis on 19 items of predecessor factors of knowledge sharing, using sample  of  55  respondents  with  unit  of  analysis  of  UMKM  in  West  Java  region.  The  results  of  this  study indicate  that  19  items  of  measure  can  be  grouped  back  into  three  components  (dimensions)  ie  work atmosphere, employee positive intentions and employee mindset.
Keywords : Knowledge Sharing, Principal Component Analysis, MSMEs

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  terkait  erat  dengan proses  peningkatan  inovasi,  mengingat  saat  ini ekonomi  berkembang  ke  arah  ekonomi  berbasis pengetahuan ( knowledge-based economy ). Istilah ekonomi  berbasis  pengetahuan  muncul  sebagai hasil  dari  semakin  disadarinya  peran  penting pengetahuan  dan  teknologi  dalam  pertumbuhan ekonomi.  Secara  garis  besar knowledge adalah informasi  yang  dilengkapi  dengan  pemahaman pola hubungan dari informasi disertai pengalaman,  baik  individu  maupun  kelompok dalam  organisasi  atau  perusahaan  (Hidayat, 2017). Pengetahuan yang terdapat baik dalam diri manusia  sebagai  human  capital,  maupun  yang terdapat pada teknologi selalu menjadi pusat dari pertumbuhan  ekonomi  (OECD  1996,  dalam Leydesdorff, 2010).
Pengaturan  akan  pengetahuan  atau  informasi yang  diterima,  yang  disebut  sebagai  manajemen pengetahuan,  dapat  menguatkan  proses  inovasi dalam  suatu  organisasi  (Leydesdorff,  2010). Praktik  dan  inisiatif  untuk  berbagi  pengetahuan menjadi kunci utama dalam program manajemen pengetahuan pada organisasi dan dapat membantu  untuk  mengoptimalkan  tujuan  bisnis (Riege,  2005).  Berbagi  pengetahuan  menjadi suatu faktor penting dalam penerapan manajemen pengetahuan pada UMKM untuk dapat meningkatkan kinerja sehingga dapat meningkatkan daya saing global.
UMKM di Indonesia saat ini terus menjadi fokus pemerintah  untuk  diberdayakan.  Selama  ini, UMKM menjadi sektor usaha yang menyediakan lapangan  kerja  terbesar  bagi  masyarakat  dan terbukti  mampu  bertahan  dalam  kondisi  krisis ekonomi. Berdasarkan data Kementrian Koperasi & UKM RI, data tahun 2013 menunjukan bahwa UMKM  menyerap  tenaga  kerja  sebesar  114  juta orang  atau  97%  dari  total  penyerapan  tenaga kerja (117 juta orang), serta menghasilkan produk domestik  bruto  (PDB)  sebesar  5,440  triliun rupiah  atau  60%  dari  total  PDB  (9,014  triliun rupiah).  Meskipun  demikian,  kontribusi  UMKM
di  Indonesia  terhadap  ekspor  non-migas  hanya sebesar  16%  dari  total  nilai  ekspor  non-migas. Kontribusi  UMKM  yang  relatif  rendah  jika dibandingkan total nilai ekspor non-migas, dapat disebabkan  oleh  beberapa  hal  diantaranya kapasitas produksi yang terbatas, kualitas produk yang  belum  sesuai  dengan  permintaan  pasar global,  dan  pengetahuan  UMKM  mengenai perdagangan  luar  negeri  yang  terbatas.  Batasan- batasan  UMKM  untuk  meningkatkan  ekspor produk  tersebut  dapat  diminimalkan  dengan meningkatkan keefektifan model berbagi pengetahuan  baik  dalam  UMKM  maupun  antar UMKM.
Penelitian  sebelumnya  (Putro  &  Ilmaniati,  2018) mengusulkan konseptual model yang menghubungkan  variabel  berbagi  pengetahuan dengan  variabel-variabel  yang  dipengaruhinya yaitu  inovasi  dan  kinerja  UMKM.  Penelitian tersebut  juga  mengusulkan  bahwa  faktor-faktor yang mempengaruhi variabel berbagi pengetahuan  terdiri  dari  lima  dimensi  yaitu kepercayaan, budaya organisasi, struktur organisasi,  sikap  karyawan,  dan  motivasi,  yang diukur  melalui  19  item.  Penelitian  ini  bertujuan untuk membuat pengelompokan baru bagi faktor- faktor  pendahulu  variabel  berbagi  pengetahuan ( tacit dan  eksplisit)  sehingga  menyederhanakan model  hubungan  berbagi  pengetahuan  dalam penelitian-penelitian  berikutnya.Penelitian  ini akan  menggunakan  unit  UMKM  di  Jawa  Barat sebagai objek penelitian.

## Berbagi Pengetahuan
Pada  konteks  organisasi,  pengetahuan  diartikan sebagai  penggunaan  dan  pemanfaatan  dari informasi (Wang dan Wei, 2011). Wang dan Wei (2011)  juga  menyatakan  bahwa  terdapat  empat prespektif utama dalam konsep berbagi pengetahuan  yaitu  komunikasi,  pembelajaran, pasar (penawaran dan permintaan), dan interaksi. Bentuk dari pengetahuan menjadi dasar pendefinisian berbagi pengetahuan pada penelitian  ini  yang  menggunakan  variabel berbagi pengetahuan tacit dan berbagi
Jurnal Teknologi 11 (1) pp 67-78 © 2019
pengetahuan explicit .  Berbagi  pengetahuan tacit menurut  Wang  dan  Wang  (2012)  merupakan aktivitas  berbagi  mengenai  apa  yang  diketahui oleh seseorang dan cara menggunakan pengetahuan  tersebut  melalui  suatu  interaksi. Berbagi  pengetahuan explicit dalam  organisasi merupakan  mekanisme  berbagi  prosedur,  surat- menyurat,  dan  catatan  (Coakes,  2006;  Huang, Davidson  dan  Gu,  2011).  Penelitian  sebelumnya menunjukkan bahwa determinan utama dari tacit knowledge  sharing  khususnya  pada  UMKM Indonesia adalah interaksi pribadi dan komunitas, sementara  determinan  utama  dari  pengetahuan berbagi  eksplisit  adalah  komunitas  (Putro  & Ilmaniati,  2018).  Penelitian  Putro  &  Ilmaniati (2018) berdasarkan penelitian Zubair dkk. (2014) dan  Gazor  dkk.  (2012)  menyatakan  bahwa variabel kepercayaan, budaya organisasi, struktur organisasi,  sikap  perkerja,  dan  metode  motivasi memiliki  hubungan  positif  terhadap  berbagi pengetahuan tacit dan explicit .

## Penelitian Sebelumnya
Analisis  komponen  utama  (PCA)  umumnya adalah  penelitian  bersifat  apriori  yaitu  tidak mengacu  pada  teori-teori  atau  pembuktian sebelumnya, namun penelitian ini tetap memberikan  gambaran  mengenai  penelitian- penelitian  sebelumnya  yang  terkait  langsung dengan  penelitian  ini.  Meskipun  demikian, penelitian  sebelumnya  yang  dicantumkan  dirasa belum cukup untuk menetapkan satu model yang kuat.
Penelitian  dengan  judul  makalah  “Developing Conceptual  Model  for  The  Effectiveness  of Knowledge  Sharing  in  Business  Innovation  for Indonesian  MSMEs  Performance”  mengusulkan model hubungan antara variabel berbagi pengetahuan  dengan  variabel  kinerja  yang  juga dimediasi  oleh  variabel  inovasi  bisnis,  penelitian tersebut  ditujukan  untuk  unit  penelitian  UMKM di  Indonesia.  Meskipun  lebih  menekankan  pada hubungan  variabel  berbagi  pengetahuan  kepada kinerja  dan  inovasi  bisnis,  penelitian  tersebut juga memasukan faktor-faktor pendahulu berbagi
pengetahuan  ( tacit dan explicit )  ke  dalam  model konseptualnya  yang  terdiri  dari  lima  faktor berdasarkan  penelitian  Zubair  dkk.  (2014)  dan Gazor  dkk.  (2012)  yaitu:  (1) trust ;  (2) organizational culture ; (3) organizational structure ;  (4) employee  attitude ;  dan  (5) motivation  method .  Penelitian  tersebut  belum menjelaskan  lebih  lanjut  mengenai  item-item yang  akan  digunakan  untuk  mengukur  kelima faktor  pendahulu  dari  berbagi  pengetahuan tersebut.
Gambar 1. Putro dan Ilmaniati (2018)
Penelitian  Zubair  dkk  (2014)  dan  penelitian Gazor  dkk  (2012)  merupakan  penelitian  yang hampir sama yaitu mengenai pengujian hubungan antara  faktor-faktor  pembentuk  (pendahulu)  dari variabel  berbagi  pengetahuan.  Kedua  penelitian tersebut  sama-sama  menggunakan  lima  faktor sebagai  pembentuk  berbagi  pengetahuan  dalam organisasi  dengan  total  dua  puluh  item  yang digunakan  untuk  mengukur  kelima  faktor tersebut. Perbedaan dari kedua penelitian tersebut adalah  pada  unit  penelitian  yang  diteliti,  Zubair dkk.  (2014)  menggunakan  perusahaan  farmasi sebagai  unit  penelitian,  sedangkan  Gazor  dkk. (2012) menggunakan institusi perbankan sebagai unit penelitian. Pada penelitian ini hanya 19 item pengukur faktor-faktor pendahulu berbagi pengetahuan  yang  akan  digunakan  dalam pengujian  analisis  komponen  utama  karena  satu item  yang  tidak  digunakan  dianggap  sama (pernyataan  untuk  item  tersebut  bias)  dengan item lainnya yang mengukur faktor motivasi.
Gambar 2. Model Penelitian Zubair dkk. (2014) dan Gazor dkk. (2012)

## Kepercayaan
Fang  dan  Chiu  (2010)  menyatakan  bahwa kepercayaan dalam lingkungan organisasi adalah suatu  keyakinan  tertentu  dan  keinginan  untuk bergantung  pada  orang  lain  sebagai  inti  dari proses  pertukaran  pengetahuan  atau  informasi. Kepercayaan  muncul  sebagai  faktor  penting dalam membentuk hubungan antar individu yang mendorong  berbagi  pengetahuan  (Yuen  dan Majid,  2007).  Kepercayaan  yang  berkaitan dengan  kepedulian  antar  rekan  kerja  dapat menjelaskan  seberapa  baik  aktivitas  berbagi pengetahuan  dalam  kelompok.  Item  untuk mengukur kepercayaan dalam organisasi mengacu pada penelitian Zubair dkk. (2014) dan Gazor  dkk.  (2012)  terdiri  dari  empat  item  yaitu: (1)  mempercayai  pengetahuan  rekan  kerja;  (2) mempercayai  keterampilan  rekan  kerja;  (3) intensi  untuk  tidak  menipu  rekan  kerja;  dan  (4) keyakinan akan bantuan rekan kerja.

## Budaya Organisasi
Budaya  organisasi  adalah  seperangkat  nilai, kepercayaan, dan pola perilaku yang membentuk identitas inti organisasi, dan membantu membentuk  perilaku  karyawan,  yang  menjadi salah  kunci  utama  untuk  mencapai  visi  dan  misi organisasi, serta peningkatan efektifitas organisasi  (Chang  dkk,  2017  dan  Liao  dkk, 2012).  Penelitian  Jarvenpaa  dan  Staples  (2001) menunjukan bahwa nilai-nilai bersama organisasi memiliki  pengaruh  penting  pada  kemauan pemilik  pengetahuan  untuk  berbagi  pengetahuan dengan  anggota  organisasi  lainnya.  Chang  dkk (2017) juga menjelaskan bahwa budaya organisasi menjadi faktor penting dalam
menciptakan, berbagi, dan menggunakan pengetahuan  sehingga  akan  membentuk  norma- norma  dalam  proses  berbagi  pengetahuan. Berdasarkan  penelitian  penelitian  Zubair  dkk. (2014)  dan  Gazor  dkk.  (2012),  item  untuk mengukur budaya organisasi terdiri dari tiga item yaitu: (1) sikap ramah karyawan; (2) penggunaan teknologi  tepat  guna,  dan  (3)  kerjasama  antar karyawan.

## Struktur Organisasi
Struktur  organisasi  secara  umum  dapat  diartikan sebagai  pola hubungan  yang  jelas antara bagian- bagian organisasi yang menguraikan komunikasi, kontrol  dan  pola  otoritas  antar  bagian-bagian tersebut (Lichtarski, 2009). Berbagi pengetahuan mengikuti  hirarki,  berbagi  dari  atas  ke  bawah, mulai  dari  manajemen  hingga  rekan  kerja,  dari kelompok ke individu diperlukan untuk pertukaran  pengetahuan  secara  keseluruhan (Zubair, 2014). Agar proses pertukaran pengetahuan  dapat  dilakukan  secara  keseluruhan dalam  organisasi,  maka  berbagi  pengetahuan seharusnya mengikuti hirarki, dari atas ke bawah, dari  manajemen  hingga  rekan  kerja,  dari kelompok  ke  individu  (Zubair  dkk.,  2014) mengikuti  struktur  organisasi  baik  struktur fungsional  maupun  struktur  divisi  (Lichtarski, 2009).  Item  untuk  mengukur  struktur  organisasi mengacu  pada  penelitian  Zubair  dkk.  (2014), Gazor  dkk.  (2012),  dan  Al-Alawi  dkk.  (2007) terdiri  dari  tiga  item  yaitu:  (1)  metode pengambilan keputusan partisipatif; (2) kemudahan  aliran  informasi;  dan  (3)  keberadaan tim lintas fungsi.

## Sikap Karyawan
Seorang  individu  dapat  memiliki  banyak  sikap, namun  sikap  karyawan  yang  dimaksud  dalam penelitian  ini  adalah  sikap  yang  terkait  dengan pekerjaan ( work-related attitudes ). Sikap karyawan  adalah  pola  perilaku,  perilaku,  dan bahasa  tubuh  seorang  karyawan  terhadap  rekan kerja, rekan kerja, bawahan, atasannya (Bireswari,  2013).  Survei yang  dilakukan  Hislop (2003)  menunjukan  bahwa  sikap  karyawan merupakan  hal  yang  lebih  penting  untuk
Jurnal Teknologi 11 (1) pp 67-78 © 2019
mendorong  proses  berbagi  pengetahuan,  bahkan jika  dibandingkan  dengan  motivasi  karyawan. Beberapa sikap karyawan yang akan mempengaruhi proses berbagi pengetahuan yaitu sikap  untuk  lebih  suka  bekerja  sendiri,  sikap merasa  sudah  menjadi  ahli  dalam  pekerjaannya sehingga tidak perlu belajar dari orang lain, serta sikap  takut  untuk  berbagi  karena  takut  akan kehilangan  keunggulan  (Gazor  dkk.,  2012). Berdasarkan  penelitian  penelitian  Zubair  dkk. (2014), Gazor dkk. (2012), dan Chen dkk. (2012) item untuk mengukur sikap karyawan terdiri dari lima item yaitu: (1) berbagi pengetahuan sebagai pengalaman menyenangkan; (2) berbagi pengetahuan  sebagai  hal  yang  bernilai;  (3)
berbagi pengetahuan merupakan langkah bijaksana; (4) berbagi pengetahuan antar organisasi  adalah  hal  baik;  dan  (5)  berbagi pengathuan  antar  organisasi  adalah  hal  yang buruk.

## Metode Motivasi
Berdasarkan  perspektif  sumber  daya  manusia, motivasi  biasanya  mempertahankan  dua  bentuk yaitu,  ekstrinsik  (material)  dan  intrinsik  (non- material)  (Gazor  dkk.,  2012).  Motivasi  intrinsik mengacu  pada  melakukan  sesuatu  karena  secara alami  menyenangkan  atau  menarik  dan  motivasi ekstrinsik  mengacu  pada  melakukan  sesuatu karena  menghasilkan  hasil  yang  terpisah  dari pekerjaan  itu  sendiri  (Ryan  dan  Deci,  2000). Berbagi  pengetahuan  merupakan  suatu  proses yang  berfokus  pada  faktor  manusia,  sehingga rendahnya  kebijakan  yang  memotivasi  pekerja akan  berdampak  pada  tidak  efisiennya  proses berbagi  pengetahuan  (Gazor  dkk.,  2012).  Oleh karena itu, motivasi merupakan suatu faktor yang memiliki  kepentingan  yang  relatif  tinggi  untuk mengatasi  hambatan  dalam  berbagi  pengetahuan (Hong dkk., 2011). Penelitian Gazor dkk. (2012) menggunakan  lima  item  pengukuran  motivasi pekerja,  sedangkan  Lin  (2008)  menggunakan delapan  item  pengukuran  motivasi  pekerja. Penelitian ini menggunakan empat item pengukuran  motivasi  kerja  yang  diambil  dari penelitian  sebelumnya  yaitu:  (1)  insentif  berupa
bonus untuk meningkatkan semangat pekerja; (2) kebijakan  bonus  yang  meningkatkan  semangat; (3)  pentingnya  upah  atau  gaji;  dan  (4)  apresiasi terhadap pekerja berprestasi.

## METODE PENELITIAN
Analisis  komponen  utama  (PCA)  adalah  teknik multivariat  yang  menganalisis  data  dimana observasi  dilakukan  kepada  beberapa  variabel manifes  yang  saling  berkaitan,  tujuannya  dari metode ini adalah untuk mengekstraksi informasi penting  dari  data  dan  menggambarkannya sebagai  satu  set  variabel  ortogonal  baru  yang disebut komponen utama, dan untuk menampilkan  pola  kesamaan  pengamatan  (Abdi & Williams 2010).
Istilah  analisis  komponen  utama  (PCA)  dan konfirmatori  faktor  analisis  (CFA)  seringkali dipertukarkan dan dianggap sebagai metode yang sama,  penelitian  Kim  (2008)  menyatakan  bahwa PCA  dan  CFA  merupakan  dua  metode  yang berbeda,  hanya  saja  PCA  dapat  digunakan sebagai tahapan dalam CFA. Perbedaan mendasar  antara  metode  PCA  dan  CFA  terletak pada  tujuan  penggunannya.  Metode  PCA  lebih tepat  untuk  digunakan  jika  tujuan  penelitian adalah  untuk  meringkas  data  dengan  jumlah variabel  yang  lebih  kecil,  maka  metode  PCA lebih  tepat  untuk  digunakan,  sedangkan  jika tujuan  penelitian  adalah  untuk  menjelaskan korelasi  antar  variabel  dan  memeriksa  struktur data,  maka  metode  CFA  lebih  tepat  digunakan (Kim,  2008).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menyederhanakan  dimensi  faktor  pendahulu berbagi pengetahuan sehingga metode yang akan digunakan adalah metode PCA korelasi.
Meskipun  demikian,  baik  metode  PCA  maupun CFA  akan  memiliki  hasil  sama  jika  nilai komunalitas  sebagian  besar  variabel  lebih  besar dari 0,6 (Hair dkk., 2010).
Variabel  dependen  atau  manifes  yang  akan dianalisis dalam penelitian ini terdiri dari 19 item sebagai faktor-faktor pendahulu berbagi pengetahuan. Kegiatan pengumpulan data
dilaksanakan  pada  bulan  Februari  2018  selama kurang  lebih  1  bulan.  Kuesioner  disebarkan melalui  formulir  online  dan  dengan  mendatangi langsung  pelaku  UMKM.  Data  responden  yang digunakan  adalah  sebanyak  55  data  dengan  unit penelitian  organisasi  UMKM  di  Jawa  Barat. Karakteristik  responden  berdasarkan  data  yang
dikumpulkan  yaitu  sebagian  besar  responden (>50%) merupakan usaha mikro dan kecil dengan jumlah pekerja dibawah 25 orang dan cenderung melakukan  proses  bisnis  secara  semi-formal. Gambar  3  berikut  menunjukan  model  penelitian yang digunakan.
Gambar 3. Model Penelitian
Perangkat lunak yang diguanakan dalam penelitian  ini  yaitu  SPSS  20.  Tahap  pengujian yang dilakukan dalam melakukan PCA yaitu:
1. Pengujian  nilai  KMO  untuk  melihat kecukupan sampel secara keseluruhan
2. Bartlett’s  test  untuk  mengetahui  ada tidaknya korelasi antar variabel
3. Pengujian  nilai  matriks  korelasi anti- image untuk melihat kecukupan sampel setiap variabel
4. Perbaikan  model  dengan  eliminasi variabel (jika diperlukan)
5. Analisis komponen utama (PCA)
6. Interpretasi hasil PCA

## HASIL DAN PEMBAHASAN Pengujian Nilai KMO & Bartlett’s Test
Nilai  Kaiser-Meyer-Olkin  digunakan  untuk melihat  kecukupan  data  sampel  yang  dianalisis secara  keseluruhan.  Nilai KMO  membandingkan ukuran  koefisien  korelasi  yang  diamati  dengan ukuran  koefisien  korelasi  parsial  untuk  jumlah
variabel  yang  dianalisis.  Berdasarkan  hasil pengolahan  data,  nilai  KMO  sampel  penelitian adalah  sebesar  69,2%  yang  menunjukan  bahwa kecukupan data penelitian dapat dierima.
Bartlett’s  Test  digunakan  untuk  menilai signifikansi  matriks  korelasi  dari  keseluruhan variabel  yang  dianalisis.  Berdasarkan  hasil pengolahan  data,  nilai  Bartlett’s  Test  (χ2)  data adalah sebesar 596,58 dengan signifikansi 0,0001 yang  mengindikasikan  bahwa  data  penelitian secara  keseluruhan  memiliki  korelasi  antar variabel. Hasil pengolahan data untuk nilai KMO dan Bartlett’s Test dapat dilihat pada Gambar 4.
Jurnal Teknologi 11 (1) pp 67-78 © 2019
Gambar 4. Hasil Pengolahan Data Nilai KMO & Bartlett’s Test
Matriks Korelasi Anti-image Matriks  korelasi anti-image digunakan  untuk melihat  nilai  measure  of  sampling  adequacy (MSA) dari setiap variabel yang dianalisis. Nilai MSA  pada  matriks anti-image terdapat  pada bagian  diagonal  matriks.  Titik  batas  untuk  nilai MSA  setiap  variabel  adalah  >  0,50  (Hair  dkk., 2010).  Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  dapat diketahui  bahwa  terdapat  empat  variabel  yang memiliki  nilai  MSA  dibawah  0,50  yaitu  SK5, MO1, MO2, M03, dan satu variabel bernilai 0,50 yaitu  SO3,  dengan  nilai  MSA  terkecil  pada variabel  SK5.    Hasil  MSA  tersebut  menunjukan bahwa  keempat  variabel  memiliki  korelasi  yang kurang  mencukupi  terhadap  variabel  lainnya, sehingga  penggunaan  keempat  variabel  tersebut dalam  tahap selanjutnya  perlu  diperrtimbangkan. Tabel  1  menunjukan  rekap  nilai  MSA  variabel berdasarkan matriks anti-image .
Tabel 1. Rekap Nilai MSA Variabel Berdasarkan Matriks Anti-image Variabel Nilai MSA KP1 0,719 KP2 0,725 KP3 0,632 KP4 0,745 BP1 0,760 BP2 0,599 BP3 0,736 SO1 0,731 SO2 0,750 SO3 0,500 SK1 0,695 SK2 0,671 SK3 0,925 SK4 0,683 SK5 0,411 MO1 0,491 MO2 0,473 MO3 0,487 MO4 0,774
Perbaikan Model Perbaikan dilakukan dengan
mengeliminasi variabel dengan nilai MSA < 0,50 secara  bertahap  (satu  per-satu)  dimulai  dari variabel  dengan  nilai  MSA  terkecil  yaitu  SK5 sehingga  jumlah  variabel  menjadi  18.  Eliminasi SK5  menghasilkan  matriks anti-image dengan nilai MSA variabel MO2 dan MO3 tetap < 0,50. Oleh  karena  itu  perbaikan  model  tahap  dua dilakukan dengan mengeliminasi variabel berikutnya  yaitu  variabel  MO3  sehingga  jumlah variabel  menjadi  17.  Eliminasi  SK5  dan  MO3 menghasilkan  nilai  MSA  MO1  dan  MO2  <  0,5, sehingga  perbaikan  model  dilakukan  kembali dengan  mengeliminasi  variabel  MO2.  Eliminasi SK5,  MO3,  dan  MO2  menghasilkan  nilai  MSA SO3  dan  MO1  <  0,50,  sehingga  perbaikan selanjutnya  dilakukan  dengan  mengeliminasi variabel  MO1.  Eliminasi  SK5,  MO3,  MO2,  dan MO1 menghasilkan nilai MSA SO3 yang tetap < 0,50,  sehingga  perbaikan  selanjutnya  dilakukan dengan  mengeliminasi  variabel  SO3.  Eliminasi SK5,  MO3,  MO2,  MO1dan  SO3  menghasilkan nilai  MSA  >  0,50  untuk  semua  variabel  tersisa, sehingga  jumlah  variabel  yang  akan  digunakan untuk  tahap  selanjutnya  adalah  14  variabel. Model  perbaikan  dengan  14  variabel  tersebut sudah  memiliki  nilai  KMO  yang  cukup  yaitu sebesar  74,8%  dan  nilai  Bartlett’s  Test  sebesar 468,11  dengan  signfikansi  0,0001.  Tabel  2 menunjukan rekap nilai MSA variabel berdasarkan  matriks anti-image untuk  model perbaikan,  sedangkan  Gambar  5  menunjukan hasil  pengolahan  data  untuk  nilai  KMO  dan Bartlett’s Test model perbaikan.
Tabel 2. Rekap nilai MSA Variabel berdasarkan Matriks Anti-image Model Perbaikan Variabel Nilai MSA KP1 0,750 KP2 0,756 KP3 0,644 KP4 0,757 BP1 0,793 BP2 0,623 BP3 0,744
SO1 0,737 SO2 0,814 SK1 0,710 SK2 0,679 SK3 0,918 SK4 0,629 MO4 0,898
Gambar  5. Hasil  Pengolahan  Data  Nilai  KMO & Bartlett’s Test

## Analisis Komponen Utama (PCA)
Analisis  komponen  utama  dilakukan  dengan melihat beberapa parameter yaitu nilai komunalitas masing-masing variabel, total variansi,  dan  nilai rotated  factor  loading .  Nilai komunalitas  dari  masing-masing  variabel  yang dianalisis  sangat  bervariasi  tetapi  semuanya diatas  0,30  yang  berarti  setiap  variabel  dapat dijelaskan oleh komponen yang terbentuk dengan variansi  diatas  30%.  Variabel  dengan  nilai komunalitas  tertinggi  adalah  variabel  SK1 (berbagi pengetahuan adalah pengalaman menyenangkan) yaitu sebesar 0,827 atau variansi 82,7%, sedangkan variabel dengan nilai komunalitas terkecil yaitu variabel BP2 (penggunaan  teknologi  tepat  guna)  yaitu  sebesar 0,403  atau  variasi  40,3%.  Nilai  komunalitas dibawah  0,50  dianggap  bahwa  variabel  tidak memiliki  cukup  penjelasan  (Hair  dkk.,  2010), meskipun demikian, dalam penelitian ini pengahpusan  variabel  dengan  nilai  komunalitas dibawah 0,50 tidak dilakukan dengan mempertimbangkan  bahwa  penghapusan  dapat dilakukan  pada  konteks  penelitian  yang  lain. Tabel  3  menunjukan  nilai  komunalitas  untuk masing-masing variabel.
Tabel 3. Nilai Komunalitas Variabel Nilai Komunalitas KP1 0,755
KP2 0,810 KP3 0,608 KP4 0,720 BP1 0,752 BP2 0,403 BP3 0,679 SO1 0,649 SO2 0,420 SK1 0,827 SK2 0,764 SK3 0,733 SK4 0,591 MO4 0,528
Pengujian  total  variansi  menunjukan  nilai  eigen dan  juga  nilai  variansi  setiap  variabel  yang menggambarkan  kepentingan  relatif  masing- masing faktor dalam menghitung varians dari 14 variabel yang di analisis. Berdasarkan nilai eigen yang  lebih  besar  dari  1,  dapat  diketahui  bahwa komponen  baru  yang  dibentuk  adalah  sebanyak tiga  komponen,  dengan  total  varians  yang  dapat dijelaskan  melalui  pembentukan  komponen  baru adalah  sebesar  65,98  %.  Tabel  4  menunjukan hasil ekstraksi komponen berdasarkan nilai eigen dan  gambar  6  menunjukan  diagram scree  plot pembentukan komponen.
Tabel 4. Hasil Ekstraksi Komponen Baru Komponen Initial Eigenvalues Total % Varians Kumulatif % 1 6.011 42.934 42.934 2 1.960 13.997 56.931 3 1.267 9.053 65.984 4 .943 6.737 72.721 5 .853 6.093 78.814 6 .651 4.647 83.461 7 .607 4.339 87.800 8 .488 3.484 91.284 9 .350 2.499 93.783 10 .316 2.256 96.038 11 .192 1.370 97.409 12 .182 1.297 98.705 13 .122 .873 99.578 14 .059 .422 100.000
Jurnal Teknologi 11 (1) pp 67-78 © 2019
Gambar  6. Diagram Scree  Plot Pembentukan Komponen
Tahap selanjutnya yang dilakukan dalam analisis komponen utama adalah mengidentifikasi loading  factor masing-masing  variabel  untuk setiap  komponen  baru  yang  terbentuk.  Hasil pengolahan  data  yang  dijadikan  rujukan  untuk melihat nilai loading factor setiap variabel adalah pada  matriks  komponen  yang  dirotasi.  Metode rotasi  yang  digunakan  adalah  metode  rotasi VARIMAX  yang  merupakan  metode  rotasi orthogonal  (tetap  mempertahankan  sudut  900 antara  sumbu  axis)  yang  akan  menyederhanakan kolom  matrik  komponen  (Hair  dkk.,  2010). Rotasi  matrik  komponen  umumnya  diperlukan baik  dalam  analisis  komponen  utama  maupun analisis  faktor,  dikarenakan  matrik  komponen yang belum dirotasi biasanya kurang memberikan informasi  yang  cukup  untuk  mengkategorikan variabel dalam komponen yang baru.
Berdasarkan  matrik  komponen  yang  dirotasi, dapat  diketahui  bahwa  masing-masing  variabel memiliki loading  factor diatas  0,50  terhadap komponen  utamanya  sehingga  dapat  dianggap signfikan  (practically  significant),  dan  masing- masing  komponen  utama  (3  komponen)  telah memiliki  faktor  lebih  dari  dua.  Oleh  karena  itu, respesifikasi  model  tidak  diperlukan.  Tabel  5 menunjukan matrik komponen yang dirotasi.
Tabel 5. Matrik Komponen yang Dirotasi Komponen 1 2 3 BP1 .842 .063 .196 BP3 .779 .051 .264 MO4 .685 .230 -.077 SO2 .564 .286 .142 BP2 .563 .289 .050 KP2 .117 .888 .086 KP1 .084 .832 .236 KP3 .146 .750 .156 KP4 .470 .703 .070 SK3 .413 .537 .524 SK2 .398 .233 .742 SK4 -.203 .217 .709 SK1 .537 .309 .665 SO1 .541 -.206 .560 Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 7 iterations.

## Interpretasi Hasil Penelitian
Berdasarkan  hasil  analisis  komponen  utama (PCA)  menggunakan  SPSS20,  maka  dapat dirumuskan komponen baru sebagai faktor-faktor pendahulu  berbagi  pengetahuan  adalah  seperti yang tercantum pada tabel 6
.
Tabel 6. Hasil Analisis Komponen Utama (PCA)
Kode  Variabel/Item Kategori Komponen Nama Komponen BP1 Sikap ramah karyawan 1 Suasana bekerja BP3 Kerjasama antar karyawan MO4  Apresiasi terhadap pekerja berprestasi SO2 Kemudahan aliran informasi BP2 Penggunaan teknologi tepat guna KP2 Mempercayai keterampilan rekan kerja 2 Intensi positif karyawan KP1 Mempercayai pengetahuan rekan kerja KP3 Intensi untuk tidak menipu rekan kerja KP4 Keyakinan akan bantuan rekan kerja SK3 Berbagi pengetahuan merupakan langkah bijaksana SK2 Berbagi pengetahuan sebagai hal yang bernilai 3 Pola pikir karyawan SK4 Berbagi pengetahuan antar organisasi adalah hal baik SK1 Berbagi pengetahuan sebagai pengalaman menyenangkan SO1 Metode pengambilan keputusan partisipatif
Berdasarkan  hasil  analisis  komponen  utama, peneliti  secara  subjektif  merumuskan  tiga komponen  baru  sebagai  faktor  pendahulu berbagi  pengetahauan.  Komponen  pertama adalah  komponen  ‘Suasana  bekerja’    karena variabel-variabel  yang  termasuk  kategori komponen tersebut secara umum
menggambarkan suasana kerja pada organisasi berdasarkan  sikap  karyawan,  kerjasama  antar karyawan, adanya apresiasi tergadap karyawan,  kemudahan  aliran  informasi,  dan penggunaan  teknologi  tepat  guna  pada organisasi. Komponen kedua adalah komponen ‘Intensi  positif  karyawan’  karena  variabel- variabel  yang  membentuknya  secara  umum menggambarkan niat positif karyawan terhadap  rekan  kerjanya.  Komponen  yang ketiga adalah komponen ‘Pola pikir karyawan’ karena variabel-variabel pembentuknya menunjukan  pola  pikir  karyawan  terhadap berbagi pengetahuan dan metode pengambilan keputusan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  diketahui bahwa faktor-faktor pendahulu berbagi pengetahuan  pada  UMKM  di  Indonesia  dapat
dikategorikan  menjadi  tiga  komponen  yaitu komponen  ‘suasana  bekerja’,  ‘intensi  positif karyawan’  dan  ‘pola  pikir  karyawan’.  Hasil tersebut  mereduksi  komponen  dari  penelitian sebelumnya  yang  terdiri  dari  lima  komponen.
Variabel  yang  digunakan  untuk  mengukur komponen-komponen  juga  berkurang  dari  19 variabel/item menjadi 14 variabel/item.
Reduksi variabel disebabkan karena kurangnya korelasi  antara  variabel  yang  dieliminasi dengan variabel-variabel lainnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Para penulis mengucapkan terima kasih kepada Kementerian,
Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi Republik Indonesia
(KEMENRISTEKDIKTI) dan Universitas Suryakancana untuk menyediakan fasilitas dan dukungan keuangan di bawah di bawah Hibah Penelitian # 009/MoU/REK/UNSUR/II/2018.

## DAFTAR PUSTAKA
Al-Alawi,  A.I.,  Al-Marzooqi,  N.Y.  dan Mohammed,  Y.F.  2007. Organizational culture  and  knowledge  sharing:  critical success  factors. Journal  of  Knowledge Management, 11(2), 22-42. Bireswari,  V.R.    2013. Organizational performance with employee attitude and
Jurnal Teknologi 11 (1) pp 67-78 © 2019
behavior respect to IT industry,
Bangalore-An  empirical  study. SSRN, 1-16.
Chang,  W.J.,  Liao,  S.H.  dan  Wu.  T.T.    2017.
Relationships among organizational culture, knowledge sharing, and innovation  capability:  a  case  of  the automobile industry in
Taiwan.
Knowledge  Management  Research  and
Practice, 15(3), 471-490.
Chen,  S.S.,  Chuang,  Y.W.,  dan  Chen,  P.Y. 2012. Behavioral  intention  formation  in knowledge sharing: Examining the roles of  KMS  quality,  KMS  self-efﬁcacy,  and organizational climate. Knowledge- Based System, 31, 1006-118.
Coakes,  E.  2006. Storing  and  sharing knowledge: Supporting the management of knowledge made explicit in transnational organizations. The Learning Organization . 13, 579–593.
Departemen  Koperasi  &  UKM  RI.  2017. Sandingan  Data  UMKM  2012-2013 . http://www.depkop.go.id/pdf- viewer/?p=uploads/tx_rtgfiles/sandingan _data_umkm_2012-2013.pdf (diakses
pada 21 Maret 2018)
Fang,  YH  dan  Chiu,  CM.  2010. In  justice  we trust: Exploring knowledge-sharing
continuance intentions in virtual communities  of  practice. Computers  in Human Behavior, 26, 235–246.
Gazor,  H.,  Koohkan,  F.,  Kiarazm,  A.  dan Ameleh,  K.N.  2012. Influential  factors on  knowledge  sharing  in  banking industry. Management Science Letter, 2, 2215-2224.
Hidayat,  R.  2017. Knowledge  Conversion Untuk Standardisasi Proses Pengecapan Pada  Batik  Madura .  Jurnal  Teknologi, 9(1), 21-30.
Hong,  D.,  Suh,  E.,  &  Koo,  C.  2011. Developing  strategies  for  overcoming barriers to knowledge sharing based on conversational  knowledge  management: A  case  study  of  a  financial  company. Expert  Systems  with  Applications. 38, 14417–14427.
Huang, Q. Davison, R.M. dan Gu, J. 2011. The impact  of  trust,  guanxi  orientation  and face  on  the  intention  of  Chinese employees  and  managers  to  engage  in peer-to peer tacit and explicit
knowledge sharing.
Information Systems Journal, 21, 557-577. Jarvenpaa,  S.L.    &  Staples,  D.S.  2001. Exploring Perceptions of Organizational Ownership of Information  and  Expertise. Journal  of Management Information Systems, 18(1), 151-183. Kadar, M., Moise, I.A. dan Colomba, C. 2014. Innovation Management in the Globalized  Digital  Society. Procedia  - Social  and  Behavioral  Sciences,143, 1083–1089.
Kim,  Hee-ju.  2008. Common  Factor  Analysis Versus  Principal  Component  Analysis: Choice  for  Symptom  Cluster  Research. Asian  Nursing  Research  March,  2(1), 17-24. Kim, S., Lee H. 2004. Organizational Factors Affecting Knowledge Sharing Capabilities in E-government: An Empirical  Study. In:  Wimmer  M.A.
(eds) Knowledge Management in Electronic  Government.  KMGov  2004. Lecture Notes in Computer Science, vol 3035. Springer, Berlin, Heidelberg Leydesdorff,L.  2010. The  Knowledge-Based Economy  and  the  Triple  Helix  Model.
Annual  Review  of  Information  Science and Technology, 44,367-417.
Liao,  Shu-Hsien,  Wen-Jung  Chang,  Da-Chian Hu & Yi-Lan Yueh. 2012. Relationships Among Organizational Culture, Knowledge  Acquisition,  Organizational Learning, And Organizational Innovation  In  Taiwan's  Banking  And Insurance  Industries. The  International Journal of Human Resource Management, 23(1), 52-70.
Lin,  W.B.  2008. The  exploration  factors  of a ﬀ ecting  knowledge  sharing  –  The  case of  Taiwan’s  high-tech  industry. Expert Systems with Applications, 35, 661-676. Putro, B.E. dan Ilmaniati, A. 2018. Developing Conceptual Model for The Effectiveness of  Knowledge  Sharing  in  Business Innovation  for  Indonesian  MSMEs Performance , in Proceeding of International  Conference  on  Digital
Arts,  Media  and  Technology  2018 (ICDAMT 2018). Riege, Andreas. 2005. Three-dozen Knowledge-Sharing  Barriers  Managers
Must  Consider. Journal  of  Knowledge Management, 9(3), 18-35. Ryan, R.M. dan Deci, E.L. 2000. Intrinsic and extrinsic motivations: Classic definitions and  new  directions. Contemporary educational psychology, 25, 54-67. Wang,  W.T.  dan  Wei,  Z.H.  2011. Knowledge sharing  in  wiki  communities:  an empirical  study. Online  Information Review, 35(5), 799-820. Wang,  Z.  dan  Wang,  N.  2012. Knowledge sharing,
innovation and ﬁrm
performance. Expert  Systems  with Applications, 39,8899-8908. Yıldız, S., Baştürk, F., dan Boz, İ.T. 2014. The Effect of Leadership and Innovativeness on Business Performance. 10th International Strategic Management Conference.  Procedia  -  Social  and Behavioral Sciences,150, 785 – 793.
Yuen, T.J. dan Majid, M.S. 2007. Knowledge- sharing  patterns  of  undergraduate students  in  Singapore. Library  Review, 56(6), 485-495. Zubair,  M.,  Ahmad,  N.,  dan  Ahmed,  R.R.
(2014). Key  Factors  to  Promote Knowledge Sharing in Karachi
Pharmaceutical  Industry. Information and Knowledge Management, 4(4), 125- 138.