Cyberspace :Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Volume 5, Nomor 2, Oktober 2021, 141-157
FACTORS OF KNOWLEDGE SHARING BETWEEN STUDENTS FACULTY OF EDUCATION AND TEACHER TRAINING UIN AR-RANIRY BANDA ACEH
Khairan AR 1 ,  Misa Rahma Yanti 2 , Nazaruddin Ahmad 3
1,2,3 FTK, Universitas Islam Negeri Ar-Raniry, Banda Aceh, Jl. Syeikh Abdul Rauf Darussalam, Banda Aceh, 23111, Indonesia E-mail: khairan.ar@ar-raniry.ac.id , misarahma@gmail.com, nazar.ahmad@ar-raniry.ac.id

## Abstract
This study aims to determine what factors can improve knowledge sharing skills and see how the  influence  of  knowledge  sharing  between  students.  The  research  subjects  chosen  were students of the 2016 Faculty of Tarbiyah and Teacher Training, UIN Ar-Raniry Banda Aceh, totaling  300  people.  Data  collection  techniques  by  distributing  online  questionnaires  with google form media. Meanwhile, the data were analyzed descriptively quantitatively using the Partial Least Square (PLS) analysis technique through the Smart-PLS software. The results in this study indicate 3 factors that increase knowledge sharing skills with a percentage of 43.65%, 43.38%, and 40.82%, respectively, are organizational factors, cultural factors, and technological factors. The results of this study also show the analysis of the PLS determination coefficient of 44.1% which can be concluded that culture, reward, attitude, being happy to help,  reciprocity  and  technology  affect  the  knowledge-sharing  ability  of  students  of  the Tarbiyah and Teaching Faculty students of UIN Ar-Raniry.
Keyword: Knowledge-Sharing, Partial Least Square (PLS)

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  faktor-faktor  apa  saja  yang  dapat  meningkatkan kemampuan knowledge  sharing dan  melihat  bagaimana  pengaruh knowledge  sharing antar mahasiswa. Subjek penelitian yang dipilih adalah mahasiswa Fakultas Tarbiyah dan Keguruan angakatan  tahun  2016  UIN  Ar-Raniry  Banda  Aceh  yang  berjumlah  300  orang.  Teknik pengumpulan  data  dengan  membagikan  kuesioner  online  dengan  media google  form . Sementara itu, data dianalisis secara deskriptif kuantitatif  yang menggunakan teknik analisis Partial  Least  Square (PLS)  melalui software Smart - PLS .  Hasil  pada  penelitian  ini menunjukkan 3 faktor yang meningkatkan kemampuan knowledge sharing dengan persentase 43.65%, 43.38% dan 40.82% berturut-turut merupakan  faktor organisasi, faktor budaya, dan faktor teknologi. Hasil penelitian ini juga menunjukkan analisis koefisien determinasi PLS
Sebesar  44,1  %  yang  dapat  disimpulkan  bahwa  budaya,  Reward,  sikap,  senang  membantu kaidah  timbal  balik  dan  teknologi  mempengaruhi  kemmampuan  Knowledge  Sharing mahasiswa Fakultas dan keguruan UIN ar-Raniry
Kata Kunci : Knowledge-Sharing, Partial Least Square (PLS)

## 1. Pendahuluan
Persaingan  kolaborasi  inovasi,  adaptasi  dan  penguasaan  teknologi,  serta  pengelolaan aset-aset  intelektual  menjadi  tantangan  baru  di  perguruan  tinggi  dalam  mengelola pengetahuan untuk meningkatkan pendidikan. Pengetahuan adalah keterampilan, keahlian, pengertian atau pemahaman yang didapatkan dengan proses belajar, latihan dan pengalaman bahkan  melalui  bakat  tertentu  dan  usaha  seseorang  dapat  menghasilkan  sebuah  keahlian. Memperoleh pengetahuan juga dapat diperoleh dalam suatu kegiatan organisasi dari orang- orang  atau  kelompok  yang  setiap  orangnya  memiliki  pengetahuan  [1].    [2]  menyatakan bahwa pengetahuan menjadi hal penting dalam organisasi untuk meningkatkan kinerja yang tidak memiliki batasan tempat atau dimana saja.
Pengetahuan  merupakan  modal  utama  yang  harus  dimiliki  untuk  meningkatkan kreatifivitas dan inovasi. Yang menjadi kekuatan dalam membuka pola pikir dari tidak paham menjadi paham, dari tidak pandai menjadi pandai atau dari tidak mengerti menjadi mengerti. Pengetahuan  tidak  hanya  dari  diri  sendiri  tetapi  juga  dipengaruhi  oleh  lingkungan  saat berlangsungnya  proses  belajar  seperti  di  semua  kegiatan  akademik  perguruan  tinggi  yang secara tidak sadar kegiatan semua kegiatan melakukan proses knowledge sharing .
Knowledge sharing adalah sub bagian dari knowledge management yang berguna dalam memaksimalkan  pendistribusian  pengetahuan  antar  anggota  di  suatu  organisasi  [3]. Knowledge  sharing adalah  kegiatan  kerjasama  yang  dilakukan  untuk  menambah pengetahuan dan meningkatkan keterampilan agar memenuhi tujuan individu serta organisasi [4].
Oleh karena itu, dalam meningkatkan pengetahuan menjadi lebih baik dari sebelumnya adalah  dengan  berbagi  kepada  orang  lain  ( knowledge  Sharing) karena  pengetahuan  yang dimiliki setiap orang berbeda-beda. Dalam Meningkatkan kemampuan knowledge sharing dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  dalam  proses  berbagi.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk mengetahui  faktor-faktor  apa  saja  yang  dapat  meningkatkan  dan  berpengaruh  pada knowledge sharing pada Fakultas Tarbiyah dan Keguruan (FTK) UIN Ar-Raniry, karena bagi mahasiswa FTK yang merupakan calon seorang pendidik, dalam berbagi pengetahuan untuk orang  lain  atau  peserta  didik  dapat  membentuk  jiwa  pendidik,  karakter  dan  pengalaman dalam mengajar nanti.

## 2. Tinjauan Literatur
2.1 Pengetahuan

## UIN AR-RANIRY BANDA ACEH
Knowledge (pengetahuan) merupakan kebiasaan, keterampilan, keahlian, pengertian atau pemahaman yang didapatkan dengan proses belajar, latihan dan pengalaman bahkan melalui  bakat  tertentu  dan  usaha  seseorang  dapat  menghasilkan  sebuah  keahlian  [1]. Menurut [5] pengetahuan merupakan hasil dari proses interaksi dengan orang lain dan lingkungan untuk menjadi tujuan kebenaran.
Pengetahuan di bagi menjadi 2 jenis, yaitu tacit knowledge dan explicit knowledge . Tacit  knowledge atau  dikenal  dengan  pengetahuan  yang  terbatin  merupakan pengetahuan  yang  di  dapatkan  dari  pemahaman  yang  berasal  dari  bawah  sadar  yang berkembang dari kegiatan sehari-hari. Pengetahuan ini tidak tertulis atau dapat dikatakan pengetahuan yang langsung didapatkan dari sumbernya. Sedangkan explicit knowledge adalah  pengetahuan  yang  sangat  mudah  diaplikasikan,  dibagi,  dikumpulkan, dikelompokkan  dan  disebarkan  sebagai  informasi  karena  bersifat  tertulis  atau pengetahuan yang sudah didokumentasikan. Berfokus ke knowledge dalam organisasi menjadi sumber daya utama yang menyampingkan pekerjaan yang ada dalam organisasi [2].

## 2.2 Knowledge Management (KM)
Knowledge  Management secara  secara  umum  merupakan  “pengelolaan  atau manajemen dari knowledge organisasi untuk menciptakan nilai, membangun daya saing, dan meningkatkan keunggulan kompetitif.” [6]
Knowledge  management dikelompokkan  menjadi  2  cara,  yakni  secara  operasional dan secara strategis. Dengan menjalankan knowledge management dengan cara berbeda akan  meningkatkan  keunggulan.  Memanfaatkan  dan  memajukan  pengetahuan  yang tercapai  dari  aktivitas  organisasi  merupakan  KM  yang  dilakukan  secara  operasional. Sedangkan  KM  secara  strategis  adalah  suatu  tindakan  untuk  memperkuat  setiap organisasi berbasis knowledge. [7] .
Konsep Knowledge Management itu, mempunyai tujuan untuk memajukan kinerja dapat  dilakukan  dengan  cara  membangkitkan  budaya  berbagi  pengetahuan,  dimana pengetahuan  melambangkan  aset  yang  dapat  dikelola  secara  bersamaan  dalam berkomunikasi. Karena KM melahirkan nilai bagi individu, organisasi/komunitas, dan masyarakat  dari  4  jenis  sumber  aset  pengetahuan  yang  dimiliki,  yaitu  orang,  proses, struktural, dan dorongan dari luar serta teknologi.

## 2.3 Knowledge management system ( KMS)
Knowledge management system (KMS) adalah sistem dari Knowledge Management (KM)  yang  didesign  untuk  mengatur  pengetahuan  organisasi  atau  untuk mengembangkan  proses  inti  KM.  Berbagai  proses  yang  mendukung  pengetahuan berawal  dari  menciptakan (knowledge  creation), menyimpan (knowledge  storage),
memindahkan (knowledge  transfer) ,  dan  mengaplikasikan  pengetahuan (knowledge application) tersebut didalam organisasi. [8]

## 2.4 Knowledge Sharing (KS)
Knowledge  sharing atau  berbagi  pengetahuan  merupakan  bagian  dari  manajemen pengetahuan  (Knowledge  management)  yang  memiliki  peran  penting  (Ningsih  maha, 2014).  Knowledge  sharing  menurut  (Xiong  &  Deng,  2008)  sebagai  mode  dalam pertukaran komunikasi pengetahuan dan informasi antara sesama pada suatu organisasi. Knowledge  sharing  juga  menjadi  aspek  yang  sangat  penting  dalam  meningkatkan inovasi dan performa organisasi (Pahlevi, 2013).

## 2.5 Faktor – Faktor Knowledge Sharing
Faktor–faktor yang dapat mempengaruhi . knowledge . sharing dikategorikan menjadi 3 faktor, yaitu : [9]
1. Faktor  Organisasi:  faktor  yang  berasal  dari  lingkungan  atau  individu  lain  yang merupakan faktor eksternal. Seperti: budaya organisasi dan insentif atau reward .
a. Budaya Organisasi: Seperangkat norma-norma dan nilai-nilai yang mengamati hubungan antar anggota organisasi . dengan orang lain dan memiliki karakteristik yang berbeda dengan organisasi lain
b. Insentif/Reward: suatu motivasi yang berupa penghargaan, bonus, atau imbalan balas  jasa  yang  diberikan  ke  seseorang/kelompok  karena  sudah  mendapatkan prestasi atau hasil dari yang telah diharapkan.
2. Faktor Individu: faktor yang muncul dari diri sendiri atau pergerakan individu seseorang, biasa disebut faktor internal. Contohnya adalah sikap, senang membantu orang lain dan kaidah timbal balik.
a. Sikap: Rasa emosional dan keyakinan tentang sesuatu yang . telah diketahui, bisa memberi sifat positif yang mendukung sesuatu/organisasi dalam mencapai tujuan dan sifat negatif yang acuh tak acuh terhadap kemajuan sesuatu/organisasi.
b. Senang membantu orang lain: perilaku dari dalam diri seseorang untuk menolong orang lain dalam mendapatkan sesuatu.
c. Kaidah timbal balik: hasil dari pertukaran informasi dengan berinteraksi yang saling mempengaruhi antara individu dengan individu.
3. Faktor Teknologi: faktor teknologi merupakan faktor yang mendukung kegiatan sharing seperti perangkat keras dan perangkat lunak ( e-learning dan sosial media).

## 2.6 Structural Equation Modeling (SEM)
Structural  Equation  Modeling (SEM)  adalah  analisis  modeling  statistik  untuk menganalisis faktor ( factor ), jalur ( path) dan regresi (regression ) yang bersifat sangat

## UIN AR-RANIRY BANDA ACEH
. cross-sectional,  linear  dan  umum  yang  mampu  menganalisis  menganalisis  pola hubungan antara variabel laten dan indikatornya. [10].
Dalam SEM ada 2 model yang merupakan komponen dasar, yaitu model structural dan  model  pengukuran.  Model structural merupakan  model structural sama  dengan analisis path yang menghitung antar variabel dependen dan independen yang sifatnya akan  bertukar  secara  bersamaan.  Variabel  dependen  dapat  berubah  menjadi  variabel independen  dan  begitupun  sebaliknya.  Sedangkan  model  pengukuran  merupakan perhitungan antar variabel dependen/independen dengan indikator. [11]
Pada  SEM  mempunyai  2  pendekatan  yaitu  CB-SEM  dan  PLS-SEM.  CB-SEM merupakan singkatan dari Covariance Based SEM yang digunakan pada sampel yang berjumlah besar dan data berdistribusi normal, sedangkan PLS-SEM yang merupakan singkatan dari Partial Least Square-SEM yang digunakan ketika sampel berjumlah kecil dan data tidak berdistribusi normal. [12]

## 2.7 Partial Least Square (PLS)
Partial  Least  Square (PLS)  merupakan  metode  yang  menganalisis  dengan  jumlah sampelnya tidak harus besar bahkan tidak perlu asumsi yang banyak karena PLS bersifat powerfull. Ada 3 tahap yang terdapat pada PLS, yaitu model pengukuran (outer model), model  struktural  (inner  model)  dan  dapat  diprediksi  nilai  dari  variabel  laten  (weight relation).  [10]
PLS bertujuan mengembangkan prediksi/teori dari nilai variabel laten. Adapun fungsi yang  dikelompokkan  secara  umum,  yaitu  outer  model  dan  inner  model.  Outer  model perhitungannya mengarah ke uji validitas dan reliabilitas. Sedangkan inner model lebih mengarah ke perhitungan regresi yang mengukur pengaruh antar variabel.

## 3. Metode Penelitian
Subjek  penelitian  ini  adalah  mahasiswa  Fakultas  Tarbiyah  dan  Keguruan  angakatan tahun  2016  UIN  Ar-Raniry  Banda  Aceh  yang  berpopulasi  1355  orang.  Dengan  jumlah sampel  300  orang  menggunakan  teknik  pengambilan simple  random  sampling .  Teknik pengumpulan data dengan membagikan kuesioner melalui link google form .
Adapun  variabel-variabel  dalam  penelitian  ini  adalah  variabel  budaya,  reward,  sikap, senang  mebantu,  kaidah  timbal  balik  dan  teknologi  yang  merupakan  variabel  independen atau  bebas,  sedangkan  variabel  dependen  atau  terikat  adalah knowledge  sharing. Data dianalisis  secara  deskriptif  kuantitatif  yang  menggunakan  teknik  analisis Partial  Least Square (PLS) melalui software Smart-PLS.
• Convergent  Validity :  Nilai  yang  diharapkan  pada loading faktor  lebih  dari  >  0.7. Namun pada penelitian tahap awal nilai loading 0.5 dan 0.6 dianggap cukup memadai.
• AVE ( Average Variance Extracted ): AVE memiliki nilai minimal 0.5.
• Discriminant  validity :  menjelaskan  perbedaan  variabel  laten  dengan  variabel  laten lainnya dari nilai loading pada setiap indikator
• Composite  Reliability :  merupakan  varian  indikator  yang  ditunjukkan  oleh  suatu variabel  laten,  berdasarkan  nilai loading .  Dengan  aturan,  apabila  nilai  loading  lebih kecil dari 0,4 maka indikator pada model harus dihilangkan.
• R-Square :  dengan  interpretasi  nilai  sebesar  0.67  dikatakan  “Baik”,  sebesar  0.33 dikatakan “Moderat” dan sebesar 0.19 dikatakan “Buruk”.
Hipotesis dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
H 1 : Budaya memiliki pengaruh terhadap Knowledge Sharing
H 2 : Reward memiliki pengaruh terhadap Knowledge Sharing
H 3 : Sikap memiliki pengaruh terhadap Knowledge Sharing
H 4 : Senang membantu memiliki pengaruh terhadap Knowledge Sharing H 2 : Kaidah timbal balik memiliki pengaruh terhadap Knowledge Sharing H 6 : Teknologi memiliki pengaruh terhadap Knowledge Sharing
Uji F  dengan rumus Uji F sebagai berikut :
𝐹ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝑅 ! (𝑛 − 𝑘 − 1) (1 − 𝑅 ! )𝑘 (1)
Keterangan :
R 2 = R-Square (Koefisien Determinan) k = Variabel independen n = Jumlah sampel

## 4. Hasil Penelitian

## 4.1 Penyajian Data
Data  yang  terkumpul  dalam  penelitian  ini  adalah  mahasiswa/i  Fakultas  Tarbiyah  dan Keguruan Ar-Raniry yang berjumlah 300 responden. Berdasarkan hasil data tersebut, disajikan karakteristik dan klarifikasi responden yang mencakup jenis kelamin, jurusan yang berbeda-beda dan yang mengikuti organisasi maupun tidak mengikuti organisasi seperti ditunjukkan pada tabel dan diagram dibawah ini:

## TABEL 1 DATA RESPONDEN
Jenis Kelamin
Jumlah
Persentase

## UIN AR-RANIRY BANDA ACEH
• Laki – laki 91 30.3% • Perempuan 209 69.7% Organisasi • Mengikuti 133 44.3% • Tidak Mengikuti 167 55.7%
Dapat disimpulkan bahwa jenis kelamin perempuan lebih banyak yang telah menjawab koesioner  sebesar  69.7%  atau  209  orang.  Sedangkan  laki-laki  sebesar  30.3%  atau  91 orang yang menjawab koesioner pada penelitian ini. Dan yang menjawab koesioner ini lebih banyak yang tidak mengikuti organisasi.

## Gambar 1 Jurusan Responden
Pada Fakultas Tarbiyah dan Keguruan memiliki 13 jurusan yang berbeda-beda. Jurusan yang  paling  banyak  mengisi  kuesioner  adalah  jurusan  PTI  berjumlah  45  dan  jurusan yang paling sedikit mengisi koesioner adalah PTE.

## 4.2 Pengolahan Data
Pengolahan  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  perhitungan  persentase  dari jawaban  responden  dan  menggunakan  salah  satu  metode  alternatif  SEM  yang  dapat digunakan  untuk  mengatasi  hubungan  diantara  variabel  yang  dihipotesiskan  yaitu Partial Least Square (PLS).
4.2.1. Persentase  Mengevaluasi  Faktor  Yang  Paling  Mempengaruhi  Kemampuan Knowledge Sharing
Berdasarkan data dari jawaban responden pada beberapa indikator yang menjelaskan faktor-faktor  yang  telah  ada  pada  penelitian  ini,  maka  diperoleh  hasil  persentase, sebagai berikut:
27 31 29 19 18 18 14 17 17 26 9 45 30 0 10 20 30 40 50 PA I PB I PF S PM A PG MI PBA MP I PIA UD BK PKM PT E PTI PBL Jurusan

## TABEL 2 PERBANDINGAN PERSENTASE PADA FAKTOR
Faktor Persentase Organisasi 43.65% a. Budaya 43.96% b. Reward 43.33% Individu 43.38% c. Sikap 44% d. Senang Membantu 41.21% e. Kaidah Timbal Balik 44.92% Teknologi 40.82%
Berdasarkan  tabel  diatas,  semua  faktor  mempengaruhi  dalam  meningkatkan kemampuan knowledge  sharing .  Faktor  yang  paling  pengaruh  adalah  faktor organisasi  43.65%,  faktor  yang  bermula  dari  kehidupan  disekeliling  yang berkeinginan  dalam  knowledge  sharing    tanpa  mengharapkan  imbalan.  Dan  faktor individu  juga  menandakan  adanya  kemauan  dalam  berbagi  harus  berasal  dari  diri sendiri  dan  bermanfaat  kepada  orang  lain  tanpa  paksaan  dan  menaikkan  wawasan dengan persentase 43.38%. Dan faktor teknologi merupakan faktor yang menunjang knowledge sharing dengan persentase 40.82%.

## 4.2.2. Pengukuran Model
Dilakukan  dengan  model  outer  dan  inner  yang  bertujuan  untuk  memprediksi  dan mengetahui hubungan secara structural antara variabel budaya, reward, sikap, senang membantu, kaidah timbal balik, teknologi terhadap variabel knowledge sharing.
1. Convergent  Validity :  Nilai  yang  diharapkan  pada loading faktor  lebih  dari  >  0.7.
Namun  pada  penelitian  tahap  awal  nilai loading 0.5  dan  0.6  dianggap  cukup memadai.

## UIN AR-RANIRY BANDA ACEH

## Gambar 2 Diagram jalur disertai nilai loading factor
Berdasarkan gambar diatas beberapa indikator memiliki nilai loading faktor >0.4 sampai >0.7. Ketika nilai loading (λ) kecil dari 0,5 indikatornya harus dihapuskan. Namun pada penelitian tahap awal nilai loading 0,5 dan 0,6 dianggap cukup memadai. Dan jika nilai loading nya lebih dari 0,7 maka indikatornya telah mampu menjelaskan variabel hubungan. Penelitian ini menggunakan nilai loading > 0.5. Dan pada variabel budaya, sikap, kaidah timbal balik, dan teknogi nilai loading pada setiap indikatornya kurang dari yang diharapkan maka harus dihilangkan dari model, karena mengandung hasil tidak valid dan memiliki tingkat validitas yang rendah.
Gambar 3 Diagram jalur disertai nilai loading factor setelah dihilangkan
2. AVE ( Average Variance Extracted ): AVE memiliki nilai minimal 0.5. Penghapusan indikator B4, S4, K1, K2, T5 dan T6 juga mempengaruhi nilai AVE. Semakin baik nilai  AVE  menunjukkan  bahwa  hubungan  antar  indikator  sudah  memenuhi convergent validity .
TABEL 3 NILAI AVE Variabel AVE Akar AVE Budaya 0.582 0.763 Reward 0.527 0.726 Sikap 0.667 0.817 Senang Membantu 0.544 0.738 Kaidah Timbal Balik 0.512 0.716 Teknologi 0.546 0.739 Knowledge Sharing 0.541 0.736
Nilai AVE untuk setiap kolerasi lebih besar dari kolerasi antar variabel pada model, maka memiliki discriminant validity yang baik.
3. Discriminant validity : menjelaskan perbedaan variabel laten dengan variabel laten lainnya  dari  nilai  loading  pada  setiap  indikator.  Discriminant  validity  yang  baik

## UIN AR-RANIRY BANDA ACEH
dilihat dari nilai loading variabel paling besar dengan nilai loading lainnya terhadap variabel laten lainnya.

## TABEL 4 DISCRIMINANT VALIDITY
4. Composite Reliability : menunjukkan berapa varian indikator yang dapat dijelaskan oleh variabel laten dengan memperhatikan nilai loading lebih dari 0.7.
TABEL 5 COMPOSITE RELIABILITY Variabel Composite Reliability Budaya 0,805 Reward 0,815 Sikap 0,857 Senang Membantu 0,826 Kaidah Timbal Balik 0,806 Teknologi 0,876 Knowledge Sharing 0,855
5. R-Square :  dengan  interpretasi  nilai  sebesar  0.67  dikatakan  “Baik”,  sebesar  0.33 dikatakan  “Moderat”  dan  sebesar  0.19  dikatakan  “Buruk”.  Berfungsi  untuk memperkuat dugaan dari variabel laten endoge Apabila nilai R-Square  makin besar maka kekuataan dugaan untuk penelitian akan semakin baik.
TABEL 6 NILAI R-SQUARE
Variabel R-Square Keterangan Knowledge Sharing (KS) 0.441 Moderat
Dapat  disimpulkan  bahwa  variabel knowledge  sharing sebagai  variabel  dependen memperoleh nilai R-Square sebesar 0,441 atau 4.41% yang berarti dapat dijelaskan oleh variabel independen, yaitu Variabel budaya, reward, sikap, senang membantu, kaidah timbal balik dan teknologi mempengaruhi kemampuan knowledge sharing .

## 4.2.3. Uji Hipotesis
Pengujian hipotesis untuk melihat hubungan antar variabel dapat dilakukan dengan cara proses bootstrapping pada SemPLS dengan tingkat signifikansi 0.05.
a. Uji T:  membandingkan nilai t-statistik/t-hitung dengan t-tabel yang bersignifikasi 0.05 (1.96). Jika nilai t-statistik lebih tinggi dari nilai t-tabel maka pengaruh antar variabel memiliki hubungan yang signifikan, Begitu sebaliknya.
TABEL 7 UJI T Variabel Original sampel estimate (O) Mean Of Subsamples (M) Standard Deviation (STEDEV) T-Statistics (|O/STERR) Keterangan Budaya -> KS 0.385 0.379 0.152 2.532 Diterima Kaidah Timbal  Balik -> KS 0.176 0.176 0.066 2.663 Diterima Reward -> KS 0.245 0.247 0.049 5.015 Diterima Senang Membantu  -> KS 0.080 0.087 0.066 1.199 Ditolak Sikap -> KS -0.192 -0.175 0.117 1.634 Ditolak Teknologi  -> KS 0.204 0.198 0.082 2.504 Diterima
1. Budaya berhubungan dengan Knowledge Sharing: Hipotesis diterima atau memiliki hubungan yang signifikan dikarenakan nilai t-tabel lebih kecil dari nilai t-statistics yaitu 1.96 < 2.532.
2. Kaidah Timbal Balik Berhubungan Dengan Knowledge Sharing : Hipotesis diterima karena nilai t-statistics lebih besar dari t-tabel yaitu 2.663 > 1.96
3. Reward  Berhubungan  Dengan Knowledge  Sharing: Hipotesis  diterima  atau memiliki hubungan yang signifikan, yaitu 1.96 < 5.015
4. Senang  Membantu  Berhubungan  Dengan Knowledge  Sharing  : hipotesis  ditolak karena nilai t-statisticslebih kecil dari nilai t-tabel yaitu 1.634 < 1.96.
5. Sikap Berhubungan Dengan Knowledge Sharing : hipotesis di tolak karena nilai t- statistics.lebih kecil dari t-tabel (1.634 < 1.96)

## UIN AR-RANIRY BANDA ACEH
6. Teknologi  Berhubungan  Dengan Knowledge  Sharing : Hipotesis  diterima  atau memiliki hubungan yang signifikan dikarenakan nilai t-tabel lebih rendah dari nilai t-statistics yaitu 1.96 < 2.504.
b. Uji  F: untuk  menunjukkan  secara  simultan  agar  variabel  independen  dapat menjelaskan  variabel  dependen  dengan  baik  atau  secara  bersama . - . sama. Berdasarkan  nilai  R-Square  sebesar  0.441  (4.41%)  dengan  jumlah  variabel independen  6  dan  jumlah  sampel  300  maka  diperoleh  nilai  Fhitung  dan  Ttabel signifikasi 0.05 adalah sebagai berikut :
𝐹ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 0.44 (300 − 6 − 1) (1 − 0.44) 6 = 38.4                              (2) Ftabel = F a (k,n-k-1) (3) Jadi, F0.05 (6, 300 - 6 – 1 ) (4) Sehingga,  F0.05 (6, 293) = 2.13 (Nilai Tabel F) (5)
Jadi, Fhitung memperoleh sebesar 38.4 dan Ftabel memperoleh sebesar 2.13 yang berarti H0 ditolak  (38.4  ≥  2.13  )  dan  adanya  pengaruh  secara  bersama  –  sama  variabel  independen terhadap variabel dependen.

## 4.3 Pembahasan
Faktor-faktor yang dapat meningkatkan kemampuan knowledge sharing pada penelitian ini ada 3: pertama faktor organisasi yang mempunyai dua variabel yaitu variabel budaya dan reward, kedua faktor individu yang mempunyai tiga variabel yaitu sikap, senang membantu dan  kaidah  timbal  balik,  dan ketiga faktor  teknologi  yang  mendukung  dalam  proses meningkatkan knowledge sharing .

## 4.3.1 Pengaruh Faktor Organisasi Terhadap Knowledge Sharing
Berdasarkan  jawaban  responden  faktor  organisasi  yang  meliputi  budaya  dan  reward mendapat persentase 43.65% dapat dilihat pada tabel 2 yang menyatakan bahwa faktor organisasi berpengaruh terhadap kemampuan dalam meningkatkan knowledge sharing .
1) Budaya Organisasi Budaya  organisasi  adalah  pola  atau  cara  hidup  yang  terus  berhubungan  dengan orang  lain  dalam  memecahkan  masalah,  beradaptasi  dengan  lingkungan,  bahkan dalam  memperluas  pengetahuan.  Rasa  sosial  budaya  membangun  jati  diri, meningkatkan dam mempengaruhi sikap.
Berdasarkan  perhitungan  menggunakan  persentase  dari  jawaban  responden memperoleh  43.96%  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  2  menyatakan  budaya meningkatkan kemampuan berbagi pengetahuan.
Sedangkan berdasarkan hasil uji hipotesis menunjukkan adanya pengaruh terhadap knowledge sharing . Hasil uji hipotesis memperoleh nilai t-hitung sebesar 2.532 yang menyatakan adanya pengaruh secara signifikasi pada variabel budaya karena nilai t-hitung lebih besar dari nilai t-tabel (2.532 > 1,96) maka hipotesis diterima.
2) Reward Reward  adalah  sebuah  imbalan,  penghargaan  atau  bonus  sebagai  motivasi  yang diberikan ke seseorang karena sudah mendapatkan sesuatu. Akan tetapi, responden beranggapan  dalam  berbagi  pengetahuan  tidak  ada  tujuan  tertentu,  tidak mengharapkan imbalan apapun walaupun reward merupakan faktor organisasi yang menjadi motivasi.
Berdasarkan perhitungan menggunakan persentase dari jawaban responden reward memperoleh  43.33%  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  2  menyatakan  reward meningkatkan kemampuan berbagi pengetahuan.
Sedangkan  hasil  pengujian  hipotesis  menunjukkan  adanya  pengaruh  reward terhadap knowledge sharing . Hasil uji hipotesis memperoleh nilai t-hitung sebesar 5.015 yang menyatakan adanya pengaruh secara signifikasi pada variabel reward karena  nilai  t-hitung  lebih  besar  dari  nilai  t-tabel  (5.015  >  1,96)  maka  hipotesis diterima.

## 4.3.2 Pengaruh Faktor Individu Terhadap Knowledge Sharing
Berdasarkan jawaban responden faktor individu yang meliputi sikap,senang membantu dan kaidah timbal balik mendapat persentase 43.38% dapat dilihat pada tabel 2 yang menyatakan  bahwa  faktor  individu  berpengaruh  terhadap  kemampuan  dalam meningkatkan knowledge sharing .
1) Sikap
Sikap  adalah  rasa  emosional  terhadap  sesuatu  yang  diketahui  dalam  mencapai tujuan baik bersifat positif atau negatif. Rasa emosional yang dimaksud bisa berupa kepercayaan  terhadap  kemampuan  orang  lain  dan  terhadap  rasa  ingin  berbagi kepada siapa saja. Sesuatu yang diharapkan akan dihasilkan oleh sikap yang baik. Berdasarkan  perhitungan  menggunakan  persentase  dari  jawaban  responden memperoleh 44% dapat dilihat pada tabel 2 yang menyatakan sikap meningkatkan kemampuan berbagi pengetahuan.
Namun  berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  menunjukkan  tidak  adanya  pengaruh terhadap knowledge sharing . Hasil uji hipotesis memperoleh nilai t-hitung sebesar 1.634  yang  menyatakan  tidak  adanya  pengaruh  secara  signifikasi  pada  variabel

## UIN AR-RANIRY BANDA ACEH
sikap karena nilai t-hitung lebih kecil dari nilai t-tabel (1.634  < 1,96) maka hipotesis ditolak.
2) Senang Membantu
Senang membantu adalah perilaku seseorang dalam memperoleh dan membagikan sesuatu.  dengan  membantu  orang  lain  juga  berdampak  pada  diri  sendiri  dalam mengatasi permasalahan wawasan.
Berdasarkan  perhitungan  menggunakan  persentase  dari  jawaban  responden memperoleh 41.21% dapat dilihat pada tabel 2 yang menyatakan senang membantu meningkatkan kemampuan berbagi pengetahuan.
Namun  berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  menunjukkan  tidak  adanya  pengaruh terhadap knowledge sharing . Hasil uji hipotesis memperoleh nilai t-hitung sebesar 1.199  yang  menyatakan  tidak  adanya  pengaruh  secara  signifikasi  pada  variabel senang membantu karena nilai t-hitung lebih kecil dari nilai t-tabel (1.199  < 1,96) maka hipotesis ditolak.

## 3) Kaidah Timbal Balik
Kaidah timbal balik adalah hasil yang didapatkan dari interaksi bertukar pikiran, pengetahuan  untuk  memperluas  wawasan,  dan  memberikan  kemudahan  dalam mengatasi  kesulitan  memahami  informasi  atau  pengetahuan  dapat  diselesaikan dengan berdiskusi sesama teman bahkan memperbaiki keterampilan komunikasi.
Berdasarkan perhitungan menggunakan persentase dari jawaban responden kaidah timbal  balik  memperoleh  44.92%  dapat  dilihat  pada  tabel  2  yang  menyatakan adanya peningkatan kemampuan pada berbagi pengetahuan.
Sedangkan  hasil  pengujian  hipotesis  menunjukkan  adanya  pengaruh  terhadap knowledge sharing . Hasil uji hipotesis memperoleh nilai t-hitung sebesar 2.663 yang menyatakan  adanya  pengaruh  secara  signifikasi  pada  kaidah  timbal  balik  karena nilai t-hitung lebih besar dari nilai t-tabel (2.663 > 1,96) maka hipotesis diterima.
4.3.3 Pengaruh Faktor Teknologi Terhadap Knowledge Sharing
Berdasarkan jawaban responden faktor teknologi mendapat persentase 40.82%  dapat dilihat  di  tabel  2  yang  menyatakan  bahwa  faktor  teknologi  berpengaruh  terhadap kemampuan dalam meningkatkan knowledge sharing . Bantua teknologi mempermudah proses  berbagi  pengetahuan  dengan  memanfaatkan  perangkat  software  dan  hardware agar belajar menjadi lebih efektif, memperoleh pengetahuan juga bisa didapatkan dari berbagai sumber.

## 5 Kesimpulan
Dapat disimpulkan berdasarkan penjelasan diatas adalah:
1. Berdasarkan hasil pengamatan dan pengujian yang dilakukan, penulis mendapatkan faktor-faktor  yang  meningkatkan  kemampuan  knowledge  sharing  adalah  faktor organisasi yang meliputi budaya dan reward, faktor individu yang meliputi sikap, senang  membantu,  dan  kaidah  timbal  balik,  serta  faktor  teknologi  yang memanfaatkan perangkat software dan hardware dalam proses berbagi.
2. Dengan menggunakan metode SEM-PLS dalam melakukan proses pengujian, maka didapatkan  nilai  perhitungan  persentase  dari  jawaban  responden  terhadap  faktor yang  mempengaruhi  knowledge  sharing  yaitu  faktor  organisasi  43.65%,  faktor individu  43.38%  dan  faktor  teknologi  40.82%.  Hasil  koefesien  determinasi  pada analisis  SEM-PLS  menunjukkan  bahwa  budaya,  organisasi,  reward,  sikap  senang membantu,  kaidah  timbal  balik  dan  teknologi  mempengaruhi  knowledge  sharing sebesar 44.1%

## Daftar Pustaka
[1] A. T. Kurniasih And A. Irhandayaningsih, “Analisis Penerapan Knowledge Sharing Melalui Media Facebook Di Komunitas Kelas Menulis Pustakawan,” 2016.
[2] E.  Murgiyanti  And  Y.  Rohmiyati,  “Analisis  Knowledge  Sharing  Dalam  Forum Komunikasi Pustakawan Dan Pengelola Perpustakaan ( Fkp3 ),” 2016.
[3] R. S. Andra, “Pengaruh Knowledge Sharing Terhadap Kinerja Karyawan ( Studi Pada Karyawan Pt Bank Rakyat Indonesia Kantor Cabang Malang Kawi ),” Vol. 61, No. 2, Pp. 30–37, 2018.
[4] U. S. Meylasari And I. N. Qamari, “Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Knowledge Sharing Dalam Implementasi E Learning,” Vol. 8, No. 2, Pp. 238–263, 2017.
[5] O.  D.  Sopandi  And  U.  S.  Saud,  “Implementasi  Knowledge  Management  Pada Perguruan Tinggi Sumber : Dunamis Organization Services,” No. 2, 2016.
[6] R.  Pahlevi,  “Analisis  Dampak  Knowledge  Sharing  Menggunakan  Knowledge Management System Pada Efektivitas , Efisiensi , Dan Inovasi : Studi Kasus Bank Indonesia  Rizal  Pahlevi  Abstrak  Analysis  Impact  Of  Knowledge  Sharing  Use Knowledge Management System On Effectiveness ,” 2013.
[7] S.  D.  Fasmitha,  “Pengaruh  Knowledge  Management  Dan  Kemampuan  Individu Terhadap Kinerja Guru,” 2017.
[8] A. E. Wijaya, “Knowledge Management System Model Pada Forum Diskusi Petani Buah Naga Menggunakan Cms Phpbb,” Vol. 4, No. 1, Pp. 44–51, 2017.
[9] M.-Y. Cheng, J. Ho, And P. Lau, “Knowledge Sharing In Academic Institutions: A Study Of Multimedia University Malaysia,” Electron. J. Knowl. Manag. , Vol. 7, No. 3, Pp. 313–324, 2009.

## FACTORS OF KNOWLEDGE SHARING BETWEEN STUDENTS FACULTY OF EDUCATION AND TEACHER TRAINING

## UIN AR-RANIRY BANDA ACEH
[10]  A. Wibisono, M. Anwar, And I. Kirono, “Stuctural Equation Modeling Partial Least Square  (Sem  Pls)  Untuk  Mengetahui  Kinerja  Karyawan  Pada  Pt.  Dempo  Laser Metalindo Surabaya,” Vol. 7, 2015.
[11]  I. Wingdes, “Pemanfaatan Sem Pls Untuk Penelitian,” Pp. 43–48, 2019.
[12]  R. R. Marliana, “Partial Least Squares-Structural Equation Modeling Pada Hubungan Kualitas Google Classroom Berdasarkan Metode Webqual 4.0,” Vol. 16, No. 2, Pp. 174–186, 2020, Doi: 10.20956/Jmsk.V.