Vol. 03, No. 02, Agustus 2020 – Januari 2021 ISSN : 2620-6358
http://ejournal.universitasmahendradatta.ac.id/index.php/satyagraha

## KAJIAN ANALISIS JALUR DENGAN STRUCTURAL EQUATION MODELING (SEM) SMART-PLS 3.0

## I Made Anom Arya Pering
Program Studi Manajemen, Fakultas Ekonomi - Universitas Mahendradatta Jln. Ken Arok 12, Peguyangan, Denpasar Utara - Bali. 80115 E-mail : anomaryapering@gmail.com aryaperinganom@gmail.com

## Abstract
Study on  Path Analysis using Structural Equation Modeling (SEM) Smart Partial  Least  Squares  (PLS)  software  version  3.0  with  the  aim  of  testing  the Impact  or  Effect  of  Training  on  Employee  Performance  and  Organizational Performance, whether it has a significant effect.
The analysis results obtained are:
First, the Effect of Employee Performance on Organizational Performance. The t-statistic value of 2.721 and the significance (t-table significance of 5% = 1.96) because the t-statistic value of 2.721 is greater (>) than the t-table of 1.96,
Employee Performance has a "significant" effect on Organizational Performance. Second, the Effect of Training (Training) on Employee Performance
The  t-statistic  value  of  2.688  significance  (t-table  significance  of  5%  =  1.96) because the t-statistic value of 2.688 is greater (>) than the t-table of 1.96, the Training has a "significant" effect on Employee Performance.
Third, the Effect of Training (Training) on Organizational Performance The  t-statistic  value  of  0.338  significance  (t-table  significance  of  5%  =  1.96) because  the  t-statistic  value  of  0.338  is  smaller  (<)  than  t-table  1.96,  the "insignificant" Training has a direct effect on Organizational Performance. Keywords: Path Analysis, SEM, Smart-PLS 3.0

## Abstrak
Kajian  Analisis  Jalur (Path  Analysis) dengan  menggunakan  model persamaan struktural atau Structural Equation Modelling (SEM) software Smart Partial  Least  Squares (Smart-PLS)  versi  3.0  dengan  tujuan  untuk  menguji Dampak  atau  Pengaruh  Pelatihan  (Training)  terhadap  Kinerja  Karyawan  dan Kinerja Organisasi, apakah berpengaruh signifikan. Hasil analisis yang diperoleh adalah :
Pertama, Pengaruh Kinerja Karyawan terhadap Kinerja Organisasi. Nilai t- statistik  sebesar  2.721  dan  signifikansi  (t-tabel  signifikansi  5%  =  1.96)  oleh karena  nilai  t-statistik  2.721  lebih  besar  (>)  dari  t-tabel  1.96  maka  Kinerja Karyawan berpengaruh “signifikan” terhadap Kinerja Organisasi. Kedua, Pengaruh Pelatihan (Training) terhadap Kinerja Karyawan. Nilai t- statistik  sebesar  2.688  signifikansi  (t-tabel  signifikansi  5%  =  1.96)  oleh  karena nilai t-statistik 2.688 lebih besar (>) dari t-tabel 1.96 maka Pelatihan (Training) berpengaruh “signifikan” terhadap Kinerja Karyawan. Ketiga, Pengaruh Pelatihan (Training) terhadap Kinerja Organisasi. Nilai t- statistik  sebesar  0.338  signifikansi  (t-tabel  signifikansi  5%  =  1.96)  oleh  karena
Vol. 03, No. 02, Agustus 2020 – Januari 2021 ISSN : 2620-6358
http://ejournal.universitasmahendradatta.ac.id/index.php/satyagraha
nilai t-statistik 0.338 lebih kecil  (<) dari t-tabel 1.96 maka Pelatihan (Training) “tidak signifikan” berpengaruh langsung terhadap Kinerja Organisasi. Kata kunci : Analisis Jalur, SEM, Smart-PLS 3.0

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Bahwa  para  ahli  metode penelitian  mengelompokkan  model persamaan struktural  atau Structural Equation  Modelling (SEM)  menjadi dua  pendekatan.  Pertama  disebut sebagai Covariance Base SEM (CB- SEM)  dan  kedua  disebut  sebagai Variance Base SEM (VB-SEM) atau yang  lebih  dikenal  dengan Partial Least  Squares (PLS).  Untuk melakukan analisa dengan menggunakan  CB-SEM  adalah dengan software AMOS,  LISREL, sedangkan  untuk  VB-SEM  atau (PLS)  adalah  software  Smart-PLS, WarpPLS dan XLStat.
Model  persamaan  struktural atau Structural  Equation  Modelling (SEM)  adalah  alat  analisis  statistik yang populer saat ini. SEM oleh para ahli  statistik,  mencari  metode  untuk membuat  model  yang  dapat menjelaskan  hubungan  di  antara variabel-variabel.  Persoalan  timbul karena  banyak  variabel  yang termasuk  variabel  laten  yang
menimbulkan  kesulitan  tersendiri dalam pengukurannya.
Dalam sebuah  riset  yang  melibatkan sejumlah  variabel  laten,  dibutuhkan pula  sejumlah  indikator,  dan  antar variabel laten akan terdapat sejumlah hubungan.  Sebagai  gambaran  awal, model  kompleks  semacam  itu  dapat disebut  dengan  sebuah  model  SEM. Analisis  model  semacam  ini  tidak dapat menggunakan alat-alat statistik tradisional  seperti  uji  t,  anova, korelasi,  atau  regresi  berganda (Singgih Santoso, 2018: 1). Software yang  digunakan  adalah  AMOS  atau LISREL  pada  sebuah  model  yang kompleks  dapat  mudah  diuji,  baik hubungan indikator-indikator dengan konstruknya,  atau  hubungan  antar konstruk.  Bahwa  SEM  secara esensial  menawarkan  kemampuan untuk melakukan analisis jalur (path analysis) dengan  variabel  laten (Chin,  1998  pada  Imam  Ghozali,
2014: 3).
Vol. 03, No. 02, Agustus 2020 – Januari 2021 ISSN : 2620-6358
http://ejournal.universitasmahendradatta.ac.id/index.php/satyagraha
30
Bahwa Partial  Least  Squares
(PLS)  merupakan  metode  analisis
powerfull dan  sering  disebut  juga
sebagai soft  modeling karena meniadakan asumsi-asumsi Ordinary
Least  Square (OLS)  regresi,  seperti data harus terdistribusi normal secara multivariate  dan  tidak  adanya problem  multikolonieritas  antar variabel  eksogen  (Wold  1985  pada Imam Ghozali, 2014: 5). Pada kajian ini menggunakan SEM Partial Least Squares (PLS)  software  Smart-PLS
3.0
Bahwa  analisis  SEM Partial Least  Squares (PLS)  dengan software  Smart-PLS  3.0  belum banyak digunakan oleh para peneliti khususnya  mahasiswa  dalam  tugas akhir  Skripsi.  Kajian  ini  dapat digunakan  sebagai  panduan  dalam rangka  penyusunan  skripsi.  Kajian
Analisis  Jalur (Path  Analysis) dengan  mengambil  objek  penelitian Dampak Pelatihan (Training) terhadap  Kinerja  Karyawan  dan Kinerja  Organisasi,  pada  PT  Hamsa Jaya  Makmur Bali,  dengan menggunakan  SEM Partial  Least
Squares (PLS)  software  Smart-PLS versi 3.0

## Rumusan Masalah
1. Apakah Pelatihan (Training)
memiliki pengaruh atau dampak yang signifikan terhadap Kinerja Karyawan?
2. Apakah Kinerja Karyawan memiliki pengaruh atau dampak yang signifikan terhadap Kinerja Organisasi?
3. Apakah Training memiliki pengaruh atau dampak yang signifikan
terhadap Kinerja Organisasi?

## Tujuan Penelitian
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  Pelatihan (Training)
mempunyai  pengaruh  atau  dampak signifikan terhadap kinerja karyawan. Kinerja Karyawan mempunyai  pengaruh  atau  dampak signifikan terhadap Kinerja Organisasi  dan  untuk  mengetahui Pelatihan (Training) mempunyai pengaruh  atau  dampak  signifikan terhadap Kinerja Organisasi.
Vol. 03, No. 02, Agustus 2020 – Januari 2021 ISSN : 2620-6358
http://ejournal.universitasmahendradatta.ac.id/index.php/satyagraha
31

## Tujuan Kajian Artikel
Tujuan  kajian  artikel  adalah memberikan  pengetahuan  tentang analisis  jalur  ( path  analysis) pada para  peneliti  khususnya  mahasiswa dalam  menggunakan  analisis  SEM dengan software Smart-PLS 3.0

## KERANGKA TEORITIS
Telah disebutkan di atas bahwa SEM  secara  esensial  menawarkan kemampuan untuk melakukan analisis jalur (path  analysis) dengan variabel  laten.  Pada  penelitian  ini kajian  analisis  jalur (path  analysis) dengan  objek  penelitian    Pengaruh atau  dampak  Pelatihan (Training) terhadap  Kinerja  Karyawan  dan Kinerja Organisasi. Sebagai variabel independen  (X)  adalah  Pelatihan
(Training), dan  variabel  dependen
(Y1)  Kinerja  Karyawan,  serta variabel  dependen  (Y2)  Kinerja Organisasi.  Berkenaan  dengan variavel  dependen  ada  dua,  maka digunakan analisis jalur dengan SEM software Smart-PLS versi 3.0
Manajemen Sumber Daya

## Manusia
Menurut  Hasibuan  (2011:  10)
manajemen  sumber  daya  manusia adalah  “ilmu  dan  seni  mengatur hubungan  dan  peranan  tenaga  kerja agar  efektif  dan  efisien  membantu terwujudnya  tujuan  perusahaan,
karyawan dan masyarakat”. Sedangkan  French  dalam  Gary Dessler (2009:2) menyatakan
”manajemen  sumber  daya  manusia adalah  sebuah  konsep  dan  teknik yang  dibutuhkan  untuk  menangani aspek  personalia  atau  sumber  daya manusia  dari  sebuah  posisi manajerial, seperti rekrutmen, seleksi, pelatihan, pemberian
imbalan,  penilaian  dan  semua kegiatan  lain  yang  selama  ini dikenal.”

## Pelatihan (Training)
Menurut  Sutrisno  (2009:  109) “Pelatihan  dimaksudkan  untuk
melengkapi pegawai dengan ketrampilan  cara-cara  yang  tepat untuk  menggunakan  peralatan  kerja. Untuk  itu  latihan  kerja  diperlukan bukan  saja  sebagai  perlengkapan
Vol. 03, No. 02, Agustus 2020 – Januari 2021 ISSN : 2620-6358
http://ejournal.universitasmahendradatta.ac.id/index.php/satyagraha
32
akan  tetapi  sekaligus  untuk memberikan dasar-dasar
pengetahuan”.
Indikator-indikator pelatihan menurut Anwar Prabu
Mangkunegara (2007) diantaranya:
1. Instruktur Mengingat pelatih umumnya berorientasi  pada  peningkatan  skill,
maka para pelatih yang dipilih untuk memberikan  materi  pelatihan  harus benar-benar  memiliki  kualifikasi yang  memadai  sesuai  bidangnya, personal  dan  kompeten,  selain  itu pendidikan  intruktur  pun  harus benar-benar  baik  untuk  melakukan pelatihan.
2. Peserta
Peserta  pelatihan  tentunya  harus diseleksi  berdasarkan  persyaratan tertentu  dan  kualifikasi  yang  sesuai, selain itu peserta pelatihan juga harus memiliki semangat yang tinggi untuk mengikuti pelatihan.
3. Materi
Pelatihan  sumber  daya  manusia merupakan  materi  atau  kurikulum yang sesuai dengan tujuan  pelatihan sumber  daya  manusia  yang  hendak dicapai  oleh  perusahaan  dan  materi
pelatihan  pun  harus  update  agar  si peserta  dapat  dapat  memahami masalah  yang  terjadi  pada  kondisi yang sekarang.
4. Metode
Metode  pelatihan  akan  lebih menjamin  berlangsungnya  kegiatan pelatihan sumber daya manusia yang efektif  apabila  sesuai  dengan  jenis materi  dan  komponen  peserta pelatihan.
5. Tujuan
Pelatihan  merupakan  tujuan  yang ditentukan, khususnya terkait dengan penyusunan  rencana  aksi (action play) dan  penetapan  sasaran,  serta hasil yang diharapkan dari pelatihan yang akan diselenggarakan, selain itu tujuan  pelatihan  pula  harus disosialisasikan  sebelumnya  pada para  peserta  agar  peserta  dapat memahami pelatihan tersebut.
6. Sasaran Sasaran  pelatihan  harus  ditentukan
dengan  kriteria  yang  terinci  dan terukur (measurable).

## Kinerja Karyawan
Menurut Dessler (2009) Kinerja  karyawan  adalah  prestasi
Vol. 03, No. 02, Agustus 2020 – Januari 2021 ISSN : 2620-6358
http://ejournal.universitasmahendradatta.ac.id/index.php/satyagraha
33
aktual  karyawan  dibandingkan dengan prestasi yang diharapkan dari karyawan.  Prestasi  kerja  yang diharapkan  adalah  prestasi  standar yang disusun sebagai acuan sehingga dapat  melihat  karyawan  sesuai dengan  posisinya  dibandingkan dengan  standar  yang  dibuat.  Selain itu  dapat  juga  dilihat  kinerja  dari karyawan tersebut
terhadap
karyawan lainnya. Menurut  Mathis  dan  Jackson
(2006: 378)  Kinerja karyawan yang umum  untuk  kebanyakan  pekerjaan meliputi indikator sebagai berikut :
[1] Kuantitas Jumlah yang harus diselesaikan atau dicapai. Pengukuran kualitatif melibatkan perhitungan keluaran dari proses atau pelaksanaan kegiatan. Ini berkaitan  dengan  jumlah  keluaran
yang dihasilkan.
[2] Kualitas
Mutu  yang  harus  dihasilkan  (baik tidaknya).  Pengukuran  kualitatif keluaran  mencerminkan  pengukuran “tingkat  kepuasan”  yaitu  seberapa baik  pe-nyelesaiannya.  Ini  berkaitan dengan bentuk keluaran.
[3] Keandalan Keandalan adalah kemampuan untuk melakukan pekerjaan yang diisyaratkan dengan supervise minimum. [4] Kehadiran atau absensi Tingkat kehadiran merupakan sesuatu  yang  menjadi  tolak  ukur sebuah perusahaan dalam mengetahui tingkat partisipasi karyawan pada perusahaan. [5] Kemampuan bekerja sama
Kemampuan  bekerja  sama  dapat menciptakan  kekompakan  sehingga dapat meningkatkan rasa kerja sama antar karyawan.

## Kinerja Organisasi
Menurut  Wibowo  dalam Pasolong  (2010:  176)  kinerja organisasi  me-rupakan  efektivitas organisasi  secara  menyeluruh  untuk kebutuhan  yang  ditetapkan  dari setiap  kelompok  yang  berkenaan melalui usaha-usaha yang sistematik dan  meningkatkan  kemampuan organisasi  secara  terus  menerus untuk mencapai kebutuhannya secara efektif.
Vol. 03, No. 02, Agustus 2020 – Januari 2021 ISSN : 2620-6358
http://ejournal.universitasmahendradatta.ac.id/index.php/satyagraha
34
Indikator  kinerja  organisasi menurut  (Sinambela,  2012:  192), adalah sebagai berikut : [1] Kebijakan, untuk membantu pembuatan maupun pengimplementasian kebijakan tersebut. [2] Perencanaan  dan  penganggaran,
untuk  membantu  perencanaan  dan peng-anggaran  atas  jasa  yang diberikan  dan  untuk  memonitor
perubahan terhadap rencana.
[3] Kualitas, untuk memajukan
standarisasi atas jasa yang diberikan maupun keefektifan organisasi.
[4] Kehematan,  untuk  meninjau  ulang pendistribusian  dan  keefektifan penggunaan sumber daya.
[5] Keadilan,  untuk  meyakini  adanya distribusi  yang  adil  dan  dilayani semua masyarakat.
[6] Pertanggung jawaban, untuk meningkatkan  pengendalian  dan mempengaruhi pembuatan keputusan Hipotesis Menurut  Sugiyono  (2014) mendeskripsikan hipotesis merupakan  jawaban  sementara terhadap rumusan masalah
penelitian,  dimana  rumusan masalah penelitian  telah  dinyatakan  dalam bentuk kalimat pertanyaan. Dikatakan sementara, karena
jawaban  yang  diberikan  baru didasarkan  pada  teori  yang  relevan,
belum  didasarkan  pada  fakta-fakta empiris  yang  diperoleh  melalui pengumpulan data.
Hipotesis  dalam  penelitian  ini adalah :
1. Pelatihan (Training) berpengaruh signifikan terhadap Kinerja Karyawan.
2. Kinerja Karyawan berpengaruh signifikan terhadap Kinerja Organisasi.
3. Pelatihan (Training) berpengaruh
signifikan terhadap Kinerja Organisasi.

## METODE PENELITIAN Operasional Variabel Penelitian
Menentukan Operasional Variabel  Penelitian  Pengaruh  atau Dampak Pelatihan (Training) terhadap  Kinerja  Karyawan  dan Kinerja Organisasi :
1. Sebagai  Variabel  Independen  (X) adalah  Pelatihan (Training) pada
Vol. 03, No. 02, Agustus 2020 – Januari 2021 ISSN : 2620-6358
http://ejournal.universitasmahendradatta.ac.id/index.php/satyagraha
35
PLS disebut Variabel Laten 1 dengan indikator-indikator : (X_1) Instruktur,  (X_2)  Peserta,  (X_3) Materi,  (X_4)  Metode,  (X_5) Tujuan, (X_6) Sasaran.
2. Sebagai  Variabel  Dependen  (Y1) adalah  Kinerja  Karyawan  pada  PLS disebut  Variabel  Laten  2  dengan indikator-indikator : (Y1_1) Kuantitas,  (Y1_2)  Kualitas,  (Y1_3) Keandalan,  (Y1_4)  Kehadiran  atau absensi, (Y1_5) Kemampuan bekerja
sama.
3. Sebagai  Variabel  Dependen  (Y2) adalah  Kinerja  Organisasi,  disebut Variabel  Laten  3  dengan  indikator- indikator : (Y2_1) Kebijakan, (Y2_2) Perencanaan  dan  penganggaran, (Y2_3) Kualitas, (Y2_4) Kehematan, (Y2_5)  Keadilan,  dan  (Y2_6) Pertanggung jawaban.

## Populasi dan Sampel Penelitian
Menetapkan  sampel  penelitian, sejumlah  35  karyawan  dari  jumlah populasi  35  orang,  dan  jawaban kuesioner menggunakan skala Likert.

## Teknik Analisis Data
Teknik Analisis Data pada PLS dengan software Smart PLS versi 3.0 dengan tahapan sebagai berikut:
1. Pengujian Outer Model, menspesifikasi  hubungan  antar variabel  laten  dengan  indikator-
indikatornya,  atau  dapat  dikatakan bahwa  outer  model  mendefinisikan bagaimana setiap indikator berhubungan dengan variabel latennya.  Uji  yang  dilakukan  pada
outer model, yaitu sebagai berikut :
[1] Convergent Validity . Nilai convergen validity  adalah  nilai  loading  faktor pada variabel laten dengan indikator- indikatornya.  Nilai  yang  diharapkan
> 0.7
[2] Discriminant  Validity .  Nilai  ini
merupakan nilai cross loading faktor yang  berguna  untuk  mengetahui apakah konstruk memiliki
diskriminan  yang  memadai  yaitu dengan  cara  membandingkan  nilai loading  pada  konstruk  yang  dituju harus  lebih  besar  dibandingkan dengan  nilai  loading  dengan konstruk yang lain.
[3] Average Variance Extracted (AVE).
Nilai AVE yang diharapkan > 0.5
Vol. 03, No. 02, Agustus 2020 – Januari 2021
ISSN : 2620-6358 http://ejournal.universitasmahendradatta.ac.id/index.php/satyagraha
[4] Composite  Reliability .  Data  yang memiliki composite  reliability  >  0.7 mempunyai reliabilitas yang tinggi.
Cronbach Alpha . Uji reliabilitas diperkuat dengan Cronbach Alpha .
Nilai diharapkan > 0.7 untuk semua konstruk.
2. Pengukuran Model Struktural (Inner Model)
a) Pengujian  terhadap  model  struktural (Inner  Model) dilakukan  dengan melihat  nilai  R-Square  yang merupakan uji goodness–fit model.
b) Uji  yang  kedua  adalah  melihat signifikansi  dengan  melihat  nilai koefisien  parameter  dan  nilai signifikansi
t
statistik pada Algorithm  Boostrapping  report  - Path  Coefficients.  Nilai  t-statistik lebih  besar  dari  t-tabel  dan signifikansi  (t-tabel  signifikansi  5%
= 1.96)

## HASIL UJI HIPOTESIS
Hasil pengujian hipotesis :
1. Data  dalam  format  .csv  (comma, separated, value).
2. Mendesain  model  dan  menginput data.
3. Analisis dengan PLS Algorithm dan Hasil.
a. Pengukuran Outer Model
(1) Convergent validity , dari pengukuran model  dengan  indikator  refleksif dapat  dilihat  dari  korelasi  antara score  item/indikator  dengan  score konstruknya.  Indikator  dinyatakan reliabel  jika  memiliki  nilai  korelasi di atas 0.70
Hasil desain model dan input data  serta  hasil  PLS  Algorithm sebagai gambar model di bawah ini.
Vol. 03, No. 02, Agustus 2020 – Januari 2021 ISSN : 2620-6358
http://ejournal.universitasmahendradatta.ac.id/index.php/satyagraha
37
Hasil desain model dan input data serta hasil PLS Algorithm Dampak Pelatihan (Training) terhadap Kinerja Karyawan dan Kinerja Organisasi Dari gambar model terdapat  item  X_1,  X_2, X_3, X_5, X_6 dan item
Y1_1, Y1_2, Y1_4, serta item Y2_1, Y2_2, Y2_3, Y2_5,  Y2_6  memiliki nilai  faktor  loading  di
bawah 0,7 oleh karena itu item  tersebut  harus dihapus dari model. Hasil output korelasi  antara  indikator dengan konstruknya sebagai  Outer  Loadings di bawah ini. Tabel 1 Outer Loadings
Indikator-indikator dari Variabel-variabel Laten
Vol. 03, No. 02, Agustus 2020 – Januari 2021
ISSN : 2620-6358 http://ejournal.universitasmahendradatta.ac.id/index.php/satyagraha
38
Berdasarkan outer
loading di atas, maka indikator
dengan  nilai  yang  merwarna merah dikeluarkan dari model, karena memiliki loading
kurang  dari  0.70  Model  di  re-
estimasi  kembali  dengan mengeluarkan
indikator-
indikator  yang  memiliki  nilai yang kurang dari 0.70
Model  berikutnya  yang memiliki nilai faktor loading di atas  0,7    sebagai  gambar  di bawah ini, serta outer loading- nya.
Gambar 2 Model SEM yang telah reliabel
Vol. 03, No. 02, Agustus 2020 – Januari 2021 ISSN : 2620-6358
http://ejournal.universitasmahendradatta.ac.id/index.php/satyagraha
39
Tabel 2 Outer Loadings yang telah reliabel
(2) Discriminant Validity
Discriminant validity
indikator  refleksif  dapat
dilihat  pada  cross  loading antara  indikator  dengan konstruknya  pada  -  PLS
Algorithm
report
discriminant  validity  – cross  loading,  hasilnya sebagai tabel di bawah ini.
Tabel 3 Hasil Discriminant Validity
Vol. 03, No. 02, Agustus 2020 – Januari 2021 ISSN : 2620-6358
http://ejournal.universitasmahendradatta.ac.id/index.php/satyagraha
40
Dari  tabel  di  atas  bahwa  korelasi
konstruk : (a) Kinerja Karyawan dengan indikatornya lebih tinggi dibandingkan korelasi indikator X_4, Y1_3,  Y1_5  dengan  konstruk Kinerja Organisasi. (b) Kinerja Organisasi dengan indikatornya lebih tinggi dibandingkan  korelasi  indikator Y2_4  dengan  konstruk  Kinerja Karyawan. (c) Pelatihan (Training) dengan indikatornya lebih tinggi
dibandingkan korelasi indikator X_4 dengan  konstruk  Kinerja  Karyawan dan Konerja Organisasi.
(3) Average Variance Extracted (AVE)
Metode  lain  untuk  menilai discriminant  validity  adalah  dengan membandingkan  akar  kuadrat  dari Average Variance Extracted (√AVE) untuk  setiap  konstruk  dengan korelasi  antara  konstruk  dengan konstruk  lainnya  dalam  model. Model  mempunyai  discriminant validity  yang  cukup  jika  akar  AVE untuk  setiap  konstruk  lebih  besar daripada korelasi antara konstruk dan konstruk lainnya.
Hasil Average  Variance  Extracted
(AVE) sebagai berikut :
Tabel 4 Hasil AVE dari Smart PLS
Vol. 03, No. 02, Agustus 2020 – Januari 2021 ISSN : 2620-6358
http://ejournal.universitasmahendradatta.ac.id/index.php/satyagraha
41
Tabel 5 Hasil AVE yang diolah Kinerja Karyawan Kinerja Organisasi Training Kinerja Karyawan  0.828 Kinerja Organisasi  0.678 1.000 Training 0.637 0.489 1.000
Setelah  akar  kuadrat  dari Average Variance Extracted (√AVE) untuk  setiap  konstruk  dengan korelasi  antara  konstruk  dengan konstruk  lainnya  dalam  model,
bahwa model
mempunyai discriminant  validity  yang  cukup hasil  dari  akar  kuadrat  AVE  untuk
konstruk  Kinerja  Organisasi  dan Training  lebih  besar  dari  konstruk Kinerja Karyawan.
Untuk  mendapatkan  latent variable  correlation  pada  PLS Algorithm  report  –  pilih  Laten Variable  Correlation  dengan  hasil serbagai berikut :
Tabel 6 Latent Variabel
Akar Kuadrat
AVE
Vol. 03, No. 02, Agustus 2020 – Januari 2021 ISSN : 2620-6358
http://ejournal.universitasmahendradatta.ac.id/index.php/satyagraha
42
Untuk mendapat nilai discriminant  validity  pada  PLS Algorithm  report  pilih  discriminant validity – Fornwll-Larcker Criterium, hasil sebagai di bawah ini. Tabel 7 Discriminant Validity Dari  tabel  di  atas  dapat
disimpulkan  bahwa  akar  AVE
konstruk Pelatihan (Training) sebesar  1.000  lebih  tinggi  daripada
korelasi  antara  konstruk  Pelatihan (Training) dengan Kinerja Karyawan sebesar  (√0.407  dan  Kinerja Organisasi (√0,240)
Begitu  juga  dengan akar AVE konstruk  Kinerja  Organisasi  sebesar 1.000  lebih  tinggi  daripada  korelasi antara  konstruk  Kinerja  Karyawan sebesar  (√0.461).  Jadi  semua konstruk  dalam  model  yang  di
estimasi memenuhi kriteria discriminant validity.
Uji  lainnya  adalah  menilai validitas  dari  konstruk  dengan  melihat nilai  AVE,  dipersyaratkan  model  yang
Vol. 03, No. 02, Agustus 2020 – Januari 2021 ISSN : 2620-6358
http://ejournal.universitasmahendradatta.ac.id/index.php/satyagraha
43
baik  kalau  AVE  masing-masing konstruk nilainya lebih besar dari 0.50
Hasil  output  AVE  menunjukkan bahwa  nilai  AVE  baik  untuk  konstruk Kinerja  Karyawan,  Kinerja  Organisasi, dan  Pelatihan (Training) memiliki  nilai
AVE lebih besar dari 0.50
(4) Composite  Reliability dan Cronbach
Alpha
Disamping  uji  validitas  konstruk, dilakukan  juga  uji  reliabilitas  konstruk yang  diukur  dengan  dua  kriteria  yaitu composite  reliability dan cronbach alpha dari  blok  indikator  yang
mengukur konstruk. Konstruk
dinyatakan  reliabel  jika  nilai composite reliability maupun cronbach  alpha di atas 0.70
Pada PLS Algorithm report dengan hasil sebagai di bawah ini.
Tabel 8 Construct Reliability and Validity
Hasil output Composite reliability  pada  konstruk  Kinerja Karyawan,  Kinerja  Organisasi,  dan Pelatihan (Training) semua berada di
atas  0.70  artinya  konstruk  tersebut adalah  “reliabel”.  Sedangkan  hasil output  Cronbach  Alpha  konstruk Kinerja Karyawan dengan nilai 0.558
Vol. 03, No. 02, Agustus 2020 – Januari 2021 ISSN : 2620-6358
http://ejournal.universitasmahendradatta.ac.id/index.php/satyagraha
berada  di  bawah  0.70  artinya konstruk  Kinerja  Karyawan  “tidak reliabel”.  Cronbach  Alpha  pada konstruk  Kinerja  Organisasi  dan Konstruk Pelatihan (Training)
dengan  nilai  di  atas  0.70  artinya
konstruk tersebut adalah “reliabel”.
b. Pengukuran Model Struktural  (Inner
Model) a) Pengukuran terhadap model
struktural  dilakukan  dengan  melihat nilai  R-Square  yang  merupakan  uji
goodness–fit model. Model pengaruh Kinerja  Karyawan  terhadap  Kinerja Organisasi  memberikan  nilai  R- Square  sebesar  0.166  yang  dapat  di interpretasikan  bahwa  variabelitas konstruk  Kinerja  Karyawan  16,6% sedangkan  83,4%  dijelaskan  oleh variabel  lain  diluar  yang  diteliti. Pada  PLS  Algorithm  report  pilih  R Square dan Square Adjusted sebagai berikut :

## Tabel 9 R Square
b) Uji  yang  kedua  adalah  melihat
signifikansi  dengan  melihat  nilai
koefisien  parameter  dan  nilai
signifikansi  t  statistik.  Pada Algorithm  Boostrapping  report  pilih
Vol. 03, No. 02, Agustus 2020 – Januari 2021
ISSN : 2620-6358 http://ejournal.universitasmahendradatta.ac.id/index.php/satyagraha
45
Path  Coefficients,  hasil  yang
diperoleh pada Path Coefficients : Tabel 10 Path Coefficients Interpretasi Path Coefficients : (a) Pengaruh Kinerja Karyawan terhadap Kinerja Organisasi
Besarnya  koefisien  parameter  0.436 yang  berarti  terdapat  pengaruh positif  Kinerja  Karyawan  terhadap Kinerja  Organisasi.  Nilai  t-statistik sebesar  2.721  dan  signifikansi  (t- tabel  signifikansi  5%  =  1.96)  oleh karena  nilai  t-statistik  2.721  lebih besar  (  >  )  dari  t-tabel  1.96  maka Kinerja  Karyawan  berpengaruh “signifikan”
terhadap Kinerja Organisasi. (b) Pengaruh  Pelatihan (Training)
terhadap Kinerja Karyawan
Besarnya  koefisien  parameter  0.407 yang  berarti  terdapat  pengaruh positif Pelatihan (Training) terhadap Kinerja  Karyawan.  Nilai  t-statistik sebesar  2.688  signifikansi  (t-tabel signifikansi  5% =  1.96)  oleh  karena nilai t-statistik 2.688 lebih besar (>) dari  t-tabel  1.96  maka  Pelatihan (Training) berpengaruh  “signifikan” terhadap Kinerja Karyawan.
(c) Pengaruh  Pelatihan (Training)
terhadap Kinerja Organisasi
Besarnya  koefisien  parameter  0.063 yang  berarti  terdapat  pengaruh positif Pelatihan (Training) terhadap Kinerja  Karyawan.  Nilai  t-statistik sebesar  0.338  signifikansi  (t-tabel
Vol. 03, No. 02, Agustus 2020 – Januari 2021 ISSN : 2620-6358
http://ejournal.universitasmahendradatta.ac.id/index.php/satyagraha
46
signifikansi  5% =  1.96)  oleh  karena nilai  t-statistik  0.338  lebih  kecil  (<) dari  t-tabel  1.96  maka  Pelatihan
(Training)
“tidak signifikan”
berpengaruh  langsung  terhadap
Kinerja Organisasi.

## SIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Kajian  Analisis  Jalur
(Path Analysis) pada  Pengaruh  atau Dampak Pelatihan (Training) terhadap  Kinerja  Karyawan  dan Kinerja Organisasi dengan menggunakan  SEM  –  Smart-PLS versi 3.0 sebagai berikut : 1. Pengaruh Kinerja Karyawan
terhadap Kinerja Organisasi
Nilai  t-statistik  sebesar  2.721  dan signifikansi  (t-tabel  signifikansi  5% =  1.96)  oleh  karena  nilai  t-statistik 2.721  lebih  besar  (  >  )  dari  t-tabel 1.96  maka  Kinerja  Karyawan berpengaruh  “signifikan”  terhadap Kinerja Organisasi.
2. Pengaruh  Pelatihan
(Training)
terhadap Kinerja Karyawan
Nilai  t-statistik  sebesar  2.688 signifikansi  (t-tabel  signifikansi  5% =  1.96)  oleh  karena  nilai  t-statistik 2.688 lebih besar (>) dari t-tabel 1.96
maka Pelatihan (Training) berpengaruh  “signifikan”  terhadap Kinerja Karyawan. 3. Pengaruh  Pelatihan (Training)
terhadap Kinerja Organisasi
Nilai  t-statistik  sebesar  0.338 signifikansi  (t-tabel  signifikansi  5% =  1.96)  oleh  karena  nilai  t-statistik 0.338 lebih kecil (<) dari t-tabel 1.96 maka  Pelatihan (Training) “tidak
Vol. 03, No. 02, Agustus 2020 – Januari 2021 ISSN : 2620-6358
http://ejournal.universitasmahendradatta.ac.id/index.php/satyagraha
47
signifikan”  berpengaruh  langsung terhadap Kinerja Organisasi.

## Saran
Bahwa Structural  Equation Modeling (SEM) dengan Smart-PLS
agar  dimasukkan  dalam  Satuan Acara  Pembelajaran  (SAP)  pada mata  kuliah  Aplikasi  Kuantitatif, agar  para  peneliti  khususnya  para mahasiswa  dapat  memahami  dan menggunakan  analisis  SEM  dengan software Smart-PLS.

## References
[1]  Ananda  Sabil  Hussein,  SE., M.Com., Ph.D., 2015. Penelitian Bisnis dan Manajemen Menggunakan  Partial  Least Squares  (PLS)  dengan  Smart PLS  3.0, Fakultas  Ekbis Universitas Brawijaya, Malang. [2]  Dessler, Gary. 2009. Manajemen Sumber  Daya  Manusia .  PT Indeks. Jakarta.
[3]  Ghozali,  Prof.  Drs.  H.  Imam, M.Com., Ph.D.Ak., 2014. Partial  Least  Squares  Konsep, Teknik dan Aplikasi menggunakan  Program  Smart PLS  3.0  untuk  penelitian Empiris, Badan Penerbit Universitas Diponegoro, Semarang. [4]  Hasibuan,  Malayu  S.P.  2011. Manajemen  Sumber  Daya Manusia .  PT  Prenhallindo, Jakarta. [5]  Mangkunegara,  Anwar  Prabu. 2007. Evaluasi Kerja Manajemen  Sumber  Daya Manusia.  PT  Refika  Aditama. Bandung
[6]  Mathis  &  Jackson.  2006. Manajemen  Sumber  Daya Manusia. Salemba  Empat. Jakarta.
[7]  Noor, Dr. Juliansyah, SE., MM. 2015. Analisis  Data  Penelitian Ekonomi  dan  Manajemen. Grasindo. Jakarta.
[8]  Pasolong,  Harbani.  2010. Teori Administrasi  Publik .  Alfabeta, Bandung.
[9]  Riduwan  Dr.  MBA.,  2009. Pengantar  Statistika  untuk Penelitian  Pendidikan,  Sosial,
Ekonomi,  Komunikasi  dan Bi snis. Alfabeta. Bandung. [10] Sarwono, Jonathan. 2007.
Analisis Jalur untuk Riset Bisnis dengan  SPSS .  Penerbit  Andi,
Yogyakarta.
Vol. 03, No. 02, Agustus 2020 – Januari 2021 ISSN : 2620-6358
http://ejournal.universitasmahendradatta.ac.id/index.php/satyagraha
48
[11] Santoso, Singgih. 2018. Aplikasi SEM dengan AMOS. Elex Media Komputindo, Jakarta.
[12] Sinambela, Lijan. 2012. Kinerja Pegawai:  Teori,  Pengukuran dan  Implikasi. Graha  Ilmu. Yogyakarta.
[13]  Sugiyono,  Prof.  Dr.,  2014. Metode  Penelitian  Kuantitatif, Kualitatif  dan  R&D, Alfabeta. Bandung.
[14] Sutrisno, Edi. 2009. Manajemen Sumber Daya Manusia. Kencana Prenada Media Group. Jakarta.
[15]  Usman,  Prof.  Dr.  Husaini M.Pd., MT., 2017. Metodologi Penelitian
Sosial. Bumi Aksara. Bandung.