Accepted : 3 Juni 2022 Juni 2022, Volume 4 No. 2 Hal. 86-98 Published : 30 Juni 2022
Analisis Faktor Peserta, Pelatih, Prasarana, serta Materi Pelatihan yang Mempengaruhi Efektifitas Pelatihan Menggunakan Smart-PLS
Maya Saftari 1* , Sinta 2
Institut Sains dan Bisnis Atma Luhur, Pangkalpinang, Indonesia 1,2 mayasaftari@atmaluhur.ac.id 1* , sinta@atmaluhur.ac.id 2

## ABSTRAK
Kemampuan  siswa  secara  akademik  akan  meningkat  jika  diadakan  pelatihan kompetensi  dari  bidang  ilmu  yang dianggap perlu  ditingkatkan  terutama  untuk persiapan  ujian  akhir  nasional  (UAN),  sehingga  perlu  dilakukan  pelatihan  dan sekaligus  melihat  pengaruh  pelatihan  sendiri  terhadap  efektifitas  pelatihan dengan  tujuan  peningkatan  pemahaman  siswa.  Pengaruh  pelatihan  ini  dapat dilihat  dari  beberapa  variabel  yang  berpengaruh  terhadap  efektifitas  pelatihan (Y)  yaitu,  peserta  pelatihan  (X1),  pelatih  (X2),  sarana  dan  prasarana  pelatihan (X3),  serta  materi  pelatihan  (X4).  Pengumpulan  data  menggunakan  lembar kuesioner  dengan  subjek  penelitian  siswa  SMK  Sore  Pangkalpinang  yang berjumlah 26 orang sebagai sampel dari populasi kelas XII sebanyak 86 siswa. Penelitian  ini  dilakukan  dari  bulan  Februari  2021  sampai  April  2021.  Analisis data  menggunakan  teknik  analisa Partial  Least  Square (PLS)  dengan pengolahan data memanfaatkan software Smart-PLS versi 3.0 . Langkah analisa yaitu outer  model , inner  model ,  dan  uji  hipotesis  dalam  PLS.  Hasil  analisis menunjukkan bahwa beberapa indikator independen (X1, X2, X4) yang diduga memiliki  pengaruh  dan  korelasi  terhadap  efektifitas  pelatihan  ternyata  setelah dianalisa  tidak  memiliki  pengaruh  langsung  terhadap  efektifitas  pelatihan  atau dikatakan pengaruhnya sangat kecil. Untuk sarana dan prasarana pelatihan (X3) mempunyai pengaruh langsung terhadap efektifitas pelatihan.
Kata kunci : efektivitas pelatihan, Partial Least Square

## ABSTRACT
Students' academic abilities will improve if competency training in the field of science that needs to be improved is provided, particularly in preparation for the national final exam (UAN). As a result, it is necessary to conduct training while also observing the effect of the training on the effectiveness of the training with the  goal  of  increasing  students'  understanding.  The  impact  of  this  training  can be seen in  several variables that influence  training effectiveness (Y), including training  participants  (X1),  trainers  (X2),  training  facilities  and  infrastructure (X3), and training materials (X4) (X4). Data was collected using a questionnaire sheet  with  26  SMK  Sore  Pangkalpinang  students  as  a  sample  of  the  class  XII population  of  86  students.  This  study  was  carried  out  between  February  and April of 2021. The Partial Least Squares (PLS) analysis technique was used for data analysis, with data processing performed using the Smart-PLS version 3.0 software.  In  PLS,  the  analysis  step  includes  the  outer  model,  inner  model,  and hypothesis testing. The analysis results show that several independent indicators (X1,  X2,  X4)  that  are  thought  to  have  an  influence  and  correlation  on  the effectiveness  of  the  training  either  do  not  have  a  direct  effect  or  have  a  very small  effect. Training facilities and infrastructure (X3) have a direct impact on training effectiveness.
Keywords :  training effectiveness, Partial Least Square
Accepted : 3 Juni 2022 Juni 2022, Volume 4 No. 2 Hal. 86-98 Published : 30 Juni 2022

## PENDAHULUAN
Kompetensi dan pemahaman siswa di bidang ilmu perlu ditingkatkan. Apalagi ketika  siswa  terutama  siswa  SMU  dan  SMK  akan  menghadapi  ujian  akhir  nasional (UAN). Berdasarkan hasil wawancara dengan teman-teman guru, kemampuan siswa mereka  masih  kurang  untuk  persiapan  UAN.  Dengan  demikian,  perlu  dilakukan kegiatan  berupa  pelatihan  yang  diharapkan  dapat  meningkatkan  pengetahuan  dan menambah ilmu guna persiapan UAN tersebut. Dalam kegiatan tersebut, juga dirasa perlu  untuk  melakukan  riset  terkait  faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  aktivitas pelatihan sehingga pelatihan bidang ilmu ini dapat efektif dan mampu meningkatkan kemampuan serta pemahaman untuk persiapan ujian akhir.
Pelatihan  menurut  beberapa  pendapat  diartikan  sebagai  usaha  untuk memperbaiki  pengetahuan  dan  kemampuan  yang  sudah  dimiliki  menjadi  lebih  baik lagi  guna  untuk  mengembangkan  kemampuan  (Mokhtar  &  Susilo,  2017).  Pelatihan juga merupakan proses peningkatan dan usaha untuk menyempurnakan keterampilan, bakat, kecakapan, kemampuan, serta keahlian seseorang  (Hayati & Yulianto, 2021). Dengan  demikian  pelatihan  apapun  yang  diberikan  bertujuan  untuk  meningkatkan lagi kemampuan dan mempertajam pengetahuan yang sudah dimiliki sebelumnya.
Penelitian  dalam  pelatihan  yang  dilakukan  ini  yaitu  memberikan  lembar kuesioner  kepada  siswa  yang  berisi  beberapa  pertanyaan  dan  pernyataan  untuk melihat apakah pelatihan yang telah mereka terima dapat meningkatkan kemampuan serta  kompetensi  untuk  persiapan  dalam  menghadapi  ujian  akhir.  Peningkatan kemampuan ini terlihat dari berbagai faktor yang mempengaruhi efektifitas pelatihan yang  dilakukan.  Untuk  mengukur  efektifitas  suatu  pelatihan  dapat  dievaluasi berdasarkan  informasi  yang  didapatkan  dari  beberapa tingkatan  yaitu  reaksi  peserta pelatihan,  kemampuan  menguasai  konsep  dan  keterampilan  selama  pelatihan, penilaian terhadap peserta selama pelatihan, dampak pelatihan serta dapat dievaluasi dari biaya yang dikeluarkan untuk program pelatihan tersebut  (Meitaningrum et al., 2013).
Penelitian  ini  hanya  terbatas  pada  analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi efektifitas  pelatihan  saja.  Faktor-faktor  tersebut  dapat  berupa  peserta  pelatihan, pelatih, sarana dan prasarana pelatihan, serta materi yang disajikan oleh pelatih atau narasumber.  Faktor-faktor  dibuat  dalam  beberapa  pertanyaan  yang  penyajiannya dalam angket (kuesioner) yang perlu dijawab oleh peserta pelatihan berdasarkan apa yang mereka rasakan dan dapatkan selama pelatihan berlangsung. Seperti penelitian yang  dilakukan  oleh  Sari  et  al.  (2020),  bahwa  pelatihan  merupakan  salah  satu  cara untuk  meningkatkan  kemampuan  dari  berbagai  aspek  taksonomi  Bloom  (kognitif, afektif,  dan  psikomotorik)  dan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  efektifitas  dari pelatihan tersebut.
Pengumpulan  data  dilakukan  selama  dua  hari  kegiatan  pelatihan  dengan memberikan  kuesioner  kepada  peserta  latihan.  Data  yang  diperoleh  dari  kuesioner diolah  dengan  memanfaatkan  software Smart-PLS  versi  3.0 .  Pengolahan  data tersebut  digunakan  untuk  menganalisa  seberapa  besar  pengaruh  faktor  tersebut terhadap efektifitas pelatihan yang dilakukan.

## METODE
Dalam  penelitian  ini  permasalahan  utama  yang  ingin  diketahui  bahwa apakah ada  hubungan  (korelasi)  antara  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pelatihan  yang diberikan  dengan  efektifitas  pelatihan  yang  diberikan  kepada  siswa  dalam
Accepted : 3 Juni 2022 Juni 2022, Volume 4 No. 2 Hal. 86-98 Published : 30 Juni 2022
peningkatan  kemampuan  (kompetensi)  mereka.  Pendugaan  awal  adalah  adanya korelasi  antara  beberapa  faktor  pelatihan  dengan  efektifitas  pelatihan.  Dengan demikian  diadakan  penelitian  dengan  mengadakan  pelatihan  bagi  siswa  berupa pelatihan  mata  pelajaran  untuk  persiapan  ujian  akhir.  Pendugaan  (hipotesis)  awal dalam penelitian ini adalah:
H1: Adanya korelasi antara peserta pelatihan dengan efektifitas pelatihan H2: Adanya korelasi antara pelatih dengan efektifitas pelatihan H3: Adanya korelasi antara sarana dan prasarana pelatihan dengan efektifitas pelatihan H4: Adanya korelasi antara materi pelatihan dengan efektifitas pelatihan H5: Adanya korelasi antara peserta pelatihan dengan pelatih H6: Adanya korelasi antara peserta pelatihan dengan sarana dan prasarana pelatihan H7: Adanya korelasi antara peserta pelatihan dengan materi pelatihan
Metode penelitian adalah survei korelasi dan analisis korelasi. Pengolahan data dengan memanfaatkan aplikasi software SmartPLS versi 3 , serta analisisnya dengan menggunakan  analisis  jalur  ( Path  Analysis )  dengan  teknik  analisis  data memanfaatkan  PLS  ( Partial  Least  Square ).  PLS  merupakan  salah  satu  klasifikasi dari metode SEM ( Structural Equation Modeling ) yang mempresentasikan hubungan kausal  dalam  suatu  diagram jalur  (Anuraga  et  al.,  2017). Tahapan  dalam  PLS  yaitu analisa outer model (validitas konvergen, validitas diskriminan, dan unidimensional), inner  model (koefisien  determinasi  (R2),  prediksi  relevan  (Q2),  dan  GoF))  dan pengujian  hipotesa  (Sholiha,  2015).  Dengan  analisis  ini,  dimungkinkan  bisa  dilihat apakah  ada  pengaruh  atau  korelasinya  dari  beberapa  faktor  tersebut  terhadap efektifitas pelatihan. PLS digunakan dalam penelitian karena ini jumlah sampel yang diambil sangat kecil (sedikit).
Penelitian  ini  menjelaskan  apakah  variabel  satu  berkorelasi  dengan  variabel lainnya  dan  memperlihatkan  gambaran  model  matematis  yang  sesuai  serta menjelaskan  besarnya  pengaruh  yang  dihasilkan.  Data  dikumpulkan  dari  lembar instrumen  berupa  kuesioner  yang  isinya  merupakan  respon  dan  tanggapan  dari peserta pelatihan dari berbagai pertanyaan dalam angket  (Purnomo & Palupi, 2016). Angket yang sudah diisi peserta pelatihan dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Contoh lembar angket yang sudah diisi siswa
Angket  tersebut  merupakan  angket  yang  sudah  melalui  uji  validitas  dan reliabilitas  berdasarkan  penelitian  sebelumnya.  Angket  berisi  pernyataan  ataupun
Accepted : 3 Juni 2022 Juni 2022, Volume 4 No. 2 Hal. 86-98 Published : 30 Juni 2022
DOI : 10.31851/indiktika.v4i1.7677
pertanyaan  mengenai  variabel-variabel  independen  dan  dependen  (Ulfa,  2021). Variabel independen terdiri dari peserta pelatihan (X1) dengan indikator pertanyaan persyaratan  peserta,  minat  dan  motivasi  peserta,  pelatih  (X2)  dengan  indikator kemampuan  profesional,  kemampuan  sosial,  dan  kemampuan  personal,  sarana  dan prasarana  pelatihan  (X3)  dengan  indikator  sarana  utama,  dan  prasarana  penunjang, materi  pelatihan  (X4)  dengan  indikator  fisik,  intelektual,  dan  emosional,  serta efektifitas  pelatihan  (Y)  sebagai  variabel  dependen  dengan  indikator  pertanyaan reaksi, proses belajar, perubahan perilaku, dan hasil pelatihan . Berdasarkan variabel- variabel  tersebut  dirancang  pertanyaan  atau  pernyataan  menggunakan  skala  Likert. Penggunaan  skala  ini  karena  penelitian  yang  dilakukan  adalah  penelitian  survei. Kuesioner  ini  memuat  pernyataan  dengan  pilihan  jawaban  yaitu  sangat  setuju  (SS) skor 5, setuju (S) skor 4,  ragu-ragu (R) skor 3, tidak setuju (TS) skor 2, dan sangat tidak  setuju  (STS)  skor  1.  Pelatihan  yang  diberikan  ini  berupa  pelatihan  salah  satu bidang  ilmu  yang  ada  pada  ujian  akhir  nasional  (UAN)  untuk  meningkatkan kompetensi siswa dalam mempersiapkan ujian akhir. Subjek penelitian adalah siswa SMK Sore Pangkalpinang kelas XII. SMK Sore ini terdiri dari beberapa jurusan yaitu Administrasi Perkantoran dan Akuntansi. Data subjek penelitian terlihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data subjek penelitian Kelas Jurusan Jumlah siswa XII AP XII Ak1 XII Ak2 Administrasi Perkantoran Akuntansi 1 Akuntansi 2 28 Orang 28 Orang 30 Orang
Data siswa ini merupakan data siswa yang aktif di semester tersebut. Pelatihan ini  diberikan  pada  siswa  kelas  XII  selama  2  hari  dengan  materi  yang  disesuaikan dengan  soal-soal  ujian  akhir  nasional  dan  teknik-teknik  menyelesaikan  soal. Pelatihan  juga  dilakukan  dengan  tes  ujicoba  untuk  melihat  hasil  yang  didapatkan oleh siswa selama mengikuti pelatihan.  Penelitian ini dilakukan dari  bulan Februari 2021 sampai April 2021.
Pengolahan  data  dalam  penelitian  memanfaatkan software SmartPLS karena jumlah  sampelnya  terbatas.  Metode bootstrapping (penggandaan  secara  acak)  pada SmartPLS tidak  mensyaratkan  jumlah  minimum  sampel,  sehingga  dapat  diterapkan untuk penelitian dengan jumlah sampel kecil (Saftari et al., 2021). Metode bootstrap adalah suatu metode resampling yang banyak dimanfaatkan untuk proses pendugaan parameter  dan  selang  kepercayaan  dari  populasi  yang  distribusinya  tidak  diketahui dengan ukuran sampel yang kecil (Wibawa et al., 2018).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  menggambarkan  bagaimana  hubungan  atau  korelasi  yang terjadi  antara  faktor-faktor  pelatihan  yang  diberikan  dengan  efektifitas  pelatihan dalam peningkatan kemampuan (kompetensi) siswa. Efektifitas pelatihan dilihat dari pernyataan siswa berdasarkan jawaban angket dimana indikator pertanyaan yang ada berupa  reaksi  positif  sebagai  peserta,  kemampuan  peserta  menyerap  ilmu  yang diberikan pelatih, perubahan sikap, serta hasil yang dicapai dalam peningkatan tujuan setelah mendapatkan pelatihan tersebut. Untuk dapat mengukur efektifitas pelatihan tersebut,  dari  hasil  angket  yang  sudah  didapatkan  data  berupa  angka-angka  yang akan  diolah  dan  dianalisis.  Pengolahan  data  dari  kuesioner  memanfaatkan  aplikasi
Accepted : 3 Juni 2022 Juni 2022, Volume 4 No. 2 Hal. 86-98 Published : 30 Juni 2022
DOI : 10.31851/indiktika.v4i1.7677
SmartPLS versi 3.0 . Model awal korelasi antar variabelnya dapat dilihat pada gambar 2. Model awal ini dibuat berdasarkan indikator di setiap pertanyaan pada angket.
Gambar 2. Model awal hubungan antar variabel
Berdasarkan  model  awal  tersebut  dilakukan  pengolahan  data  dengan  PLS Algorithm, dan didapatkan hasil pada gambar 3.
Gambar 3. PLS Algorithm model awal
Pada  gambar  3,  untuk  evaluasi  modelnya  ( outer  model )  dilakukan  dengan  uji validitas konvergen dan diskriminan. Uji validitas model dikatakan valid jika loading faktor (  )  0,5. Nilai loading factor ini dapat terlihat pada nilai outer loading . Tabel 2, menyatakan nilai outer loading ( validitas konvergen ).
Accepted : 3 Juni 2022 Juni 2022, Volume 4 No. 2 Hal. 86-98 Published : 30 Juni 2022
DOI : 10.31851/indiktika.v4i1.7677
Tabel 2 . Validitas konvergen model awal
No. Indikator Loading factor (  ) Validitas 1 X11 0,645 Valid 2 X12 0,851 Valid 3 X13 0,529 Valid 4 X14 0,757 Valid 5 X21 0,928 Valid 6 X22 0,840 Valid 7 X23 0,862 Valid 8 X24 0,172 Tidak valid 9 X31 0,762 Valid 10 X32 0,599 Valid 11 X33 0,475 Tidak valid 12 X34 0,847 Valid 13 X35 0,811 Valid 14 X36 0,493 Tidak valid 15 X41 0,816 Valid 16 X42 0,713 Valid 17 X43 0,682 Valid 18 X44 0,752 Valid 19 X45 0,810 Valid 20 Y11 0,552 Valid 21 Y12 0,394 Tidak valid 22 Y13 0,406 Tidak valid 23 Y14 0,438 Tidak valid 24 Y15 0,711 Valid 25 Y16 0,884 Valid 26 Y17 0,546 Valid Sumber : Data diolah dari output SmartPLS 3.0
Tabel 2 menunjukkan bahwa beberapa indikator nilai   0,5, berarti beberapa indikator  yang  ada  dapat  dinyatakan  tidak  valid  (validitas  konvergen).  Dengan demikian dapat dilakukan pengujian lanjutan yaitu menentukan validitas diskriminan dengan  menganalisis  nilai Average  Variance  Extracted (AVE),  hal  ini  dilakukan dengan tujuan apakah indikator yang tidak valid secara konvergen dibuang atau tetap dipertahankan (Hussain et al., 2018).
Accepted : 3 Juni 2022 Juni 2022, Volume 4 No. 2 Hal. 86-98 Published : 30 Juni 2022
DOI : 10.31851/indiktika.v4i1.7677
Tabel 4 . Nilai AVE model awal Aspek yang dinilai AVE Efektifitas pelatihan (Y) 0,343 Peserta pelatihan (X1) 0,498 Pelatih (X2) 0,584 Sarana dan prasarana pelatihan (X3) 0,464 Materi pelatihan (X4) 0,572 Sumber : Data diolah dari output SmartPLS 3.0
Dari  tabel  diketahui  nilai Average  Variance  Extracted menunjukkan  bahwa variabel  X2  (Pelatih)  dan  X4  (Materi  pelatihan)  sudah  menunjukkan  angka  di  atas 0,5.  Ini  menandakan  bahwa  indikator  ini  sudah  bisa  disimpulkan  valid  secara diskriminan.  Untuk  beberapa  indikator  dengan  AVE  di  bawah  0,5,  menunjukkan tidak  valid  secara  diskriminan.  Berdasarkan  pertimbangan  nilai Average  Variance Extracted ini,  maka  dilakukan  uji  lanjutan  dengan  membuat  model  baru  yaitu penghilangan  indikator  yang  menyebabkan  tidak  valid  baik  secara  konvergen  dan diskriminan .
Tabel 5. Nilai Composite Reliability model awal Aspek yang dinilai Cronbach’s Alpha Composite Reliability Efektifitas pelatihan (Y) 0,694 0,771 Peserta pelatihan (X1) 0,658 0,794 Pelatih (X2) 0,693 0,825 Sarana dan prasarana pelatihan (X3) 0,748 0,832 Materi pelatihan (X4) 0,814 0,869 Sumber : Data diolah dari output SmartPLS 3.0
Jika  dilihat  dari  tabel  5,  nilai composite  reliability indikator  di  atas  0,7. Menurut  Hidayat  et  al.  (2018)  jika  nilai composite  reliability >  0,70  dapat disimpulkan model ini sudah memenuhi kriteria reliabel. Tapi karena model ini tidak memenuhi  untuk  validitasnya,  maka  tetap  dilakukan  pengujian  lanjutan  dengan membuat model baru agar asumsi validitas terpenuhi.
Gambar 4. PLS Algorithm model akhir
Accepted : 3 Juni 2022 Juni 2022, Volume 4 No. 2 Hal. 86-98 Published : 30 Juni 2022
DOI : 10.31851/indiktika.v4i1.7677
Dari gambar 3, diperoleh data loading faktor yang terlihat pada tabel 6 berikut ini.
Tabel 6. Nilai Composite Reliability model akhir
No. Indikator Loading factor (  ) Validitas 1 X11 0,679 Valid 2 X12 0,860 Valid 3 X14 0,760 Valid 4 X21 0,932 Valid 5 X22 0,842 Valid 6 X23 0,872 Valid 7 X31 0,828 Valid 8 X32 0,606 Valid 9 X34 0,858 Valid 10 X35 0,843 Valid 11 X41 0,814 Valid 12 X42 0,700 Valid 13 X43 0,693 Valid 14 X44 0,736 Valid 15 X45 0,822 Valid 16 Y11 0,472 Tidak valid 17 Y15 0,683 Valid 18 Y16 0,938 Valid 19 Y17 0,737 Valid Sumber : Data diolah dari output SmartPLS 3.0
Tabel  6  memuat  data  nilai outer  loading  0,5  yang  menyatakan  validitas konvergen. Terlihat bahwa setelah dilakukan penghilangan beberapa indikator maka didapatkan  hasil  semua  indikator  valid  secara  konvergen.  Namun  masih  ada  satu indikator di efektifitas pelatihan yang menghasilkan data di bawah 0,5. Hal ini dapat dipertahankan  karena  nilai  AVE  dan  nilai composite  reliability sudah  di  atas  angka 0,5, terlihat pada tabel 7 dan tabel 8.
Tabel 7 . Nilai AVE model akhir Aspek yang dinilai AVE Efektifitas pelatihan (Y) 0,528 Peserta pelatihan (X1) 0,593 Pelatih (X2) 0,779 Sarana dan prasarana pelatihan (X3) 0,625 Materi pelatihan (X4) 0,570 Sumber : Data diolah dari output SmartPLS 3.0
Accepted : 3 Juni 2022 Juni 2022, Volume 4 No. 2 Hal. 86-98 Published : 30 Juni 2022
DOI : 10.31851/indiktika.v4i1.7677
Tabel 8. Nilai Composite Reliability model akhir Aspek yang dinilai Cronbach’s Alpha Composite Reliability Efektifitas pelatihan (Y) 0,673 0,809 Peserta pelatihan (X1) 0,649 0,812 Pelatih (X2) 0,858 0,914 Sarana dan prasarana pelatihan (X3) 0,792 0,868 Materi pelatihan (X4) 0,814 0,868 Sumber : Data diolah dari output SmartPLS 3.0
Tabel 8 menunjukkan nilai composite reliability > 0,7, ini berarti bahwa semua indikator dinyatakan reliabel. Hal ini juga diperkuat dengan nilai Cronbach’s Alpha >  0,6.  Seperti  yang  dikemukakan  oleh  Junianto  dan  Sabtohadi  (2020)  bahwa penentuan batas bawah dari nilai reliabilitas dengan menggunakan Cronbach’s Alpha (  0,6)  dan  pengukuran  nilai  sebenarnya  untuk  reliabilitas  suatu  indikator  dengan composite reliability (  0,7).
Setelah  pengujian  modelnya  yang  sudah  dianggap  valid  dan  reliabel,  maka dilakukan  langkah  pengujian inner  model atau  evaluasi  terhadap  model  akhir  yang sudah dibuat (model struktural). Dalam evaluasi ini dilihat hasil uji path coefficient , uji Goodness of Fit , dan uji hipotesis (Garson, 2016). Untuk mendapatkan nilai-nilai evaluasi  ini,  analisa  dengan  memanfaatkan  fasilitas bootstrapping pada  program Smart-PLS 3.0 . Nilai bootstrapping terlihat pada gambar 5.
Gambar 5. Nilai Bootstrapping model akhir ( Inner Model )
Uji path  coefficient berfungsi  untuk  melihat  besarnya  kekuatan  pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikatnya (Noviyanti & Nurhasanah, 1970).
Accepted : 3 Juni 2022 Juni 2022, Volume 4 No. 2 Hal. 86-98 Published : 30 Juni 2022
DOI : 10.31851/indiktika.v4i1.7677
Tabel 9. Nilai Path Coefficient hasil Bootstrapping Aspek yang dinilai Original sample (O) Sample mean (M) Standard deviation (STDEV) T Statistic (O/STDEV) Peserta pelatihan (X1) → Efektifitas pelatihan (Y) 0,514 0,496 0,294 1,749 Pelatih  (X2) → Efektifitas pelatihan (Y) -0,387 -0,309 0,454 0,852 Sarana dan prasarana pelatihan  (X3) → Efektifitas pelatihan (Y) 0,866 0,688 0,333 2,602 Materi  pelatihan  (X4) → Efektifitas pelatihan (Y) -0,223 -0,226 0,305 0,731 Peserta  pelatihan  (X1) → Pelatih (X2) 0,721 0,727 0,115 6,259 Peserta  pelatihan  (X1) → Sarana dan prasarana pelatihan (X3) 0,686 0,697 0,114 6,042 Peserta  pelatihan  (X1) → Materi pelatihan (X4) 0,669 0,683 0,155 4,315 Sumber : Data diolah dari output SmartPLS 3.0
Berdasarkan  tabel  9,  diketahui  bahwa  nilai path  coefficient tertinggi ditunjukkan dengan pengaruh peserta pelatihan terhadap pelatih sebesar 6,259.  Nilai terendah adalah 0,731, yaitu pengaruh materi pelatihan terhadap efektifitas pelatihan. Nilai  tersebut  menunjukkan  bahwa  semakin  besar  nilai path  coefficient nya,  maka semakin kuat pengaruh variabel independen terhadap variabel dependennya.
Selanjutnya pengujian model strukturalnya dilakukan dengan melihat hasil Uji goodnes  of  fit berdasarkan  koefisien  determinasi  R 2 ,  berikut  nilai  R  square  yang diperoleh dari output SmarPLS 3.0 .
Tabel 10 . Nilai R Square Aspek yang dinilai R Square Efektifitas pelatihan (Y) 0,733 Pelatih (X2) 0,519 Sarana dan prasarana pelatihan (X3) 0,471 Materi pelatihan (X4) 0,447 Sumber : Data diolah dari output SmartPLS 3.0
Berdasarkan  tabel  10  diketahui  bahwa  nilai  R 2 untuk  variabel  Y  (efektifitas pelatihan)  sebesar  0,733,  hal  ini  menjelaskan  bahwa  semua  indikator  independen (X1, X2, X3, dan X4) mempengaruhi efektifitas pelatihan sebesar 73,3% dan sisanya 26,7% dipengaruhi oleh indikator lain. Kemudian nilai R 2 untuk variabel X2 (pelatih) sebesar  0,519,  X3  (sarana  dan  prasarana  pelatihan)  sebesar  0,471,  dan  X4  (materi pelatihan)  sebesar  0,447,  hasil  ini  menunjukkan  bahwa  indikator  peserta  pelatihan (X1)  mempengaruhi  indikator  pelatih  (X2)  sebesar  51,9%,  sarana  dan  prasarana pelatihan  (X3)  sebesar  47,1%,  dan  materi  pelatihan  (X4)  sebesar  44,7%.  Untuk penilaian goodness  of  fit ,  dapat  dilihat  dari  hasil Q-square .  Semakin  tinggi  nilai Q-
Accepted : 3 Juni 2022 Juni 2022, Volume 4 No. 2 Hal. 86-98 Published : 30 Juni 2022
square ,  maka  model  dapat  dikatakan  semakin  baik  atau  semakin  fit  dengan  data (Sholiha, 2015).
Penghitungan nilai Q 2 dengan menggunakan formula:
𝑄 2 = 1 − ((1 − 𝑅 1 2 )(1 − 𝑅 2 2 ) … (1 − 𝑅 𝑝 2 )) (1)
Nilai  Q 2 digunakan  untuk  mengukur  seberapa  baik  nilai  observasi  yang  dihasilkan oleh model dan juga estimasi parameternya (Trenggonowati & Kulsum, 2018).
Penghitungan  Q 2 untuk  model  penelitian  sebesar  0,963  atau  96,3% menunjukkan  keragaman  data  penelitian  dapat  dijelaskan  oleh  model  penelitian. Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  model  penelitian  ini  dinyatakan mempunyai goodness of fit .
Uji  hipotesis  pada  model  di  atas  adalah  menganalisis  hipotetis  awal  atau dugaan  awal  dari  penelitian,  berdasarkan output  bootstrapping diketahui  nilai masing-masing  t-statistiknya  (Henseler  et  al.,  2016).  Hipotesis  diterima  jika  nilai  t- statistik  nilai t-tabel. Pada penelitian ini signifikansi ( 2-tailed ) level signifikansinya sebesar  5%,  dengan  nilai  t-tabel  sebesar  1,96.  Hasil  berdasarkan  hasil  uji  hipotesis yang bersumber dari output bootstrapping dengan nilai t-statistik dan p-value terlihat pada tabel 11.
Tabel 11 . Nilai T-Statistik dan P-Value Hipotesis Pengaruh T Statistic (O/STDEV) P-Value Keputusan H1 Peserta pelatihan (X1) → Efektifitas pelatihan (Y) 1,749 0,074 Ditolak H2 Pelatih  (X2) → Efektifitas pelatihan (Y) 0,852 0,410 Ditolak H3 Sarana dan prasarana pelatihan (X3) → Efektifitas pelatihan (Y) 2,602 0,000 Diterima H4 Materi  pelatihan  (X4) → Efektifitas pelatihan (Y) 0,731 0,474 Ditolak H5 Peserta  pelatihan  (X1) → Pelatih (X2) 6,259 0,000 Diterima H6 Peserta  pelatihan  (X1) → Sarana dan prasarana pelatihan (X3) 6,042 0,000 Diterima H7 Peserta  pelatihan  (X1) → Materi pelatihan (X4) 4,315 0,000 Diterima Sumber : Data diolah dari output SmartPLS 3.0
Berdasarkan  tabel  11,  diketahui  bahwa  berdasarkan  nilai  t-statistiknya  di bawah  1,96,  sehingga  beberapa  hipotesis  disimpulkan  ditolak,  hal  ini  menunjukkan bahwa beberapa indikator independen (X1, X2, X4) yang diduga memiliki pengaruh dan  korelasi terhadap  efektifitas  pelatihan  ternyata  setelah  dianalisis  tidak  memiliki pengaruh  langsung  terhadap  efektifitas  pelatihan  atau  dapat  dikatakan  pengaruhnya sangat  kecil.  Untuk  sarana  dan  prasarana  pelatihan  (X3)  mempunyai  pengaruh langsung  terhadap  efektifitas  pelatihan.  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  yang  telah dilakukan  oleh  Setiawan  (2020)  bahwa  terdapat  pengaruh  antara  sarana  prasarana
Accepted : 3 Juni 2022 Juni 2022, Volume 4 No. 2 Hal. 86-98 Published : 30 Juni 2022
terhadap  efektivitas  kerja  berdasarkan  hasil  analisis  nilai  t  hitungnya  lebih  besar  t tabel dengan jumlah peserta sebanyak 57 orang (n = 57) dan taraf signifikan 95%.
Untuk pengujian hipotesis selanjutnya, apakah ada pengaruh peserta pelatihan dengan  pelatih,  sarana  dan  prasarana  pelatihan,  dan  materi  pelatihan.  Berdasarkan output  bootstrapping diketahui  bahwa  semua  hipotesis  (dugaan)  diterima  dengan nilai  t-statistik  >  1,96,  artinya  bahwa  ada  pengaruh  positif  antara  indikator  peserta pelatihan  terhadap  indikator  pelatih,  sarana  dan  prasarana  pelatihan,  dan  materi pelatihan. Dalam hal ini diketahui bahwa antar variabel independen pun bisa saling mempengaruhi.

## SIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini dilakukan untuk menganalisa pengaruh beberapa faktor pelatihan terhadap  efektifitas  pelatihan.  Pelatihan  yang  dilakukan  pada  penelitian  adalah pelatihan  matematika  dan  bahasa  Inggris  yang  tujuannya  untuk  meningkatkan kompetensi  siswa  sebelum  pelaksanaan  ujian  akhir.  Dugaan  awal  adalah  faktor- faktor  tersebut  memiliki  pengaruh  terhadap  efektifitas  pelatihan.  Selain  itu  juga diduga  adanya  satu  faktor  mempengaruhi  faktor  lain.  Data  diperoleh  dari  subjek penelitian yaitu siswa kelas XII SMK Sore Pangkalpinang berupa instrumen lembar kuesioner  dengan  beberapa  pertanyaan  sebagai  indikator.  Metode  penelitian  adalah survei  dan  analisis  korelasi.  Analisis  data  diperoleh  dari  pengolahan  data  dengan memanfaatkan software Smart-PLS versi 3 . Analisis data berupa analisis outer model dan inner  model .  Dari  hasil  analisis  didapatkan  kesimpulan  bahwa  beberapa  faktor dari  pelatihan  mempengaruhi  secara  langsung  atau  pengaruh  positif  terhadap efektifitas  pelatihan.  Dalam  penelitian  ini,  hanya  beberapa  faktor  yang  dianalisis, diharapkan  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  meneliti  faktor-faktor  lainnya  dan juga  apakah  ada  pengaruh  pelatihan terhadap  kemampuan (kompetensi)  siswa  yang diukur dari hasil ujian akhir siswa.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Diucapkan  terima  kasih  kepada  semua  pihak  yang  telah  membantu  penelitian ini, SMK Sore Pangkalpinang yang telah bekerjasama dan memberikan kesempatan untuk  dilakukannya  penelitian  serta  pelatihan  di  sekolah.  Juga  diucapkan  terima kasih  kepada  kampus  ISB  Atma  Luhur  Pangkalpinang  yang  sudah  mendukung terlaksananya penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Anuraga,  G.,  Sulistiyawan,  E.,  &  Munadhiroh,  S.  (2017).  Structural  Equation Modeling–Partial  Least  Square  untuk  Pemodelan  Indeks  Pembangunan Kesehatan Masyarakat (IPKM) di Jawa Timur. Seminar Nasional Matematika dan Aplikasinya , 257-263. Surabaya: Universitas Airlangga. Garson,  D.  G.  (2016).  Partial  Least  Squares.  In Multi-Label  Dimensionality Reduction (third edit). Statitical Assocites Publishing. Hayati,  N.  &  Yulianto,  E.  (2021).  Efektivitas  Pelatihan  dalam  Meningkatkan Kompetensi Sumber Daya Manusia. Journal Civics & Social Studies , 5 (1), 98- 115.
Henseler,  J.,  Hubona,  G.,  &  Ray,  P.  A.  (2016).  Using  PLS  Path  Modeling  in  New Technology  Research:  Updated  Guidelines. Industrial  Management  &  Data
Accepted : 3 Juni 2022 Juni 2022, Volume 4 No. 2 Hal. 86-98 Published : 30 Juni 2022
DOI : 10.31851/indiktika.v4i1.7677
Systems , 116 (1), 2-20.
Hidayat,  R.,  Zamri,  S.  N.  A.  S.,  &  Zulnaidi,  H.  (2018).  Exploratory  and Confirmatory  Factor  Analysis  of  Achievement  Goals  for  Indonesian  Students in  Mathematics  Education  Programmes. EURASIA  Journal  of  Mathematics, Science and Technology Education , 14 (12), 1-12.
Hussain, S., Fangwei, Z., Siddiqi, A. F., Ali, Z., & Shabbir, M. S. (2018). Structural Equation  Model  for  Evaluating  Factors  Affecting  Quality  of  Social Infrastructure Projects. Sustainability , 10 (5), 1415. Meitaningrum, D. A., Hardjanto, I., & Siswidiyanto. (2013). Efektivitas Pendidikan dan  Pelatihan  dalam  Meningkatkan  Kinerja  Pegawai  (Studi  pada  Badan Kepegawaian Daerah Kabupaten Malang). Administrasi Publik , 1 (3), 192-199. Mokhtar,  N.  R.  &  Susilo,  H.  (2017). Pengaruh  Pelatihan  Terhadap  Kompetensi (Penelitian tentang pelatihan pada calon tenaga kerja Indonesia di PT Tritama Bina Karya Malang) . Brawijaya University.
Noviyanti,  R.  &  Nurhasanah.  (1970).  Faktor  yang  Mempengaruhi  Kompetensi Nelayan  di  Teluk  Banten:  Menggunakan  Partial  Least  Square-Structural Equation  Modelling  (PLS-SEM). Marine  Fisheries:  Journal  of  Marine Fisheries Technology and Management , 10 (1), 33-44. Purnomo, P. & Palupi, M.  S. (2016).  Pengembangan Tes Hasil Belajar Matematika Materi  Menyelesaikan  Masalah  yang  Berkaitan  dengan  Waktu,  Jarak  dan Kecepatan Untuk Siswa Kelas V. Jurnal Penelitian , 20 (2), 151-157. Saftari,  M.,  Marna,  M., &  Sariman,  S.  (2021).  Analisis  Sikap  Mahasiswa Terhadap Hasil Belajar Materi Kuliah Statistik Probabilitas. KadikmA , 12 (3), 108-116.
Sari,  I.  P.,  Novitasari,  A.  T.,  &  Miftah,  Z.  (2020).  Efektivitas  Pelatihan  Membuat Media Pembelajaran Interaktif dengan Macro Powerpoint bagi Guru. Research and Development Journal of Education , 6 (2), 31-37. Setiawan,  M.  (2020).  Pengaruh  Kompetensi,  Komunikasi,  Sarana  Prasarana  dan Pelatihan  Terhadap  Efektivitas  Kerja  Pegawai  di  Kantor  Wilayah  DJP Sumatera Utara I. JEKKP (Jurnal Ekonomi, Keuangan dan Kebijakan Publik) , 2 (1), 56-63.
Sholiha, E. U. N. (2015). Structural Equation Modeling-Partial Least Square  untuk Pemodelan  Derajat  Kesehatan  Kabupaten/Kota  di  Jawa  Timur  (Studi  Kasus Data Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat Jawa Timur 2013) . Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Trenggonowati,  D.  L.  &  Kulsum,  K.  (2018).  Analisis  Faktor  Optimalisasi  Golden Age  Anak  Usia  Dini  Studi  Kasus  di  Kota  Cilegon. Journal  Industrial Servicess , 4 (1), 48-56.
Ulfa,  R.  (2021).  Variabel  dalam  Penelitian  Pendidikan. Al-Fathonah:  Jurnal Pendidikan dan Keislaman , 1 (1), 342-351.
Wibawa,  G.  N.  A.,  Somayasa,  W.,  Yahya,  I.,  &  Hidayat,  A.  (2018).  Metode Bootstrap  untuk  Menduga  Parameter  Populasi  pada  Sampel  Gerombol  Dua Tahap  yang  Berukuran  Kecil. Seminar  Nasional  Teknologi  Terapan  Berbasis Kearifan Lokal , 1 , 254-260. Kendari: Universitas Halu Oleo.