DOI: https://doi.org/10.38035/jmpis.v5i5 Received: 26 June 2024, Revised: 10 Agustus 2024, Publish: 11 Agustus  2024 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Pengaruh Knowledge Sharing terhadap Innovative Behavior dengan Absorptive Capacity sebagai Variabel Intervening (Studi pada Karyawan PT Sai Apparel Industries Semarang)
Aisya Sita Dewi 1 , Intan Ratna Wati 2 1 Universitas Diponegoro, Indonesia, aisyasitadewi@gmail.com 2 Universitas Diponegoro, Indonesia, intanratnawati87@gmail.com
Corresponding Author: intanratnawati87@gmail.com
Abstract: This study aims to determine and analyze the influence of Knowledge Sharing (KS) on  Innovative  Behavior  (IB)  through  the  mediating  role  of  the  Absorptive  Capacity  (AC) variable in one of the manufacturing companies operating in the garment sector, namely PT Sai Apparel Industries Semarang. The data collected were primary data originating from the distribution  of  research  questionnaires  and  short  interviews  with  several  employees  who were  research  respondents,  as  well  as  secondary  data  obtained  through  journals,  websites, books,  and  other  relevant  sources  from  the  company.  The  sampling  technique  in  this  study used a snowball sampling technique involving 100 employees as respondents. The data that have been obtained are  then analyzed using Partial  Least  Square (PLS)  with the SmartPLS 3.2.9  application  to  test  the  hypothesis  and  the  influence  of  the  relationship  between variables.  The  results  of  this  study  show  that  Knowledge  Sharing  (KS)  has  a  positive  and significant  effect  on  Innovative  Behavior  (IB),  Knowledge  Sharing  (KS)  has  a  positive  and significant effect on Absorptive Capacity (AC), and Absorptive Capacity (AC) has a positive and significant effect on Innovative Behavior (IB). The findings in this study also prove that Absorptive Capacity (AC) has a positive and significant influence as an intervening variable between the relationship between Knowledge Sharing (KS) and Innovative Behavior (IB).
Keyword: Knowledge Sharing (KS), Innovative Behavior (IB), Absorptive Capacity (AC) .
Abstrak: Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  dan  menganalisis  pengaruh Knowledge Sharing (KS)  terhadap Innovative  Behavior (IB)  melalui  peran  mediasi  variabel Absorptive Capacity (AC) pada salah satu perusahaan manufaktur yang bergerak di bidang garmen yaitu PT  Sai  Apparel  Industries  Semarang.  Data  yang  dikumpulkan  berupa  data  primer  yang bersumber  dari  penyebaran  kuesioner  penelitian  dan  wawancara  singkat  dengan  beberapa karyawan  yang  menjadi  responden  penelitian,  serta  data  sekunder  yang  didapatkan  melalui jurnal, website ,  buku,  dan  data  relevan  lainnya  yang  diperoleh  dari  perusahaan.  Teknik pengambilan  sampel  pada  penelitian  ini  menggunakan  teknik snowball  sampling dengan melibatkan 100 karyawan sebagai responden. Data yang telah diperoleh kemudian dianalisis menggunakan Partial  Least  Square (PLS)  dengan  aplikasi  SmartPLS  3.2.9  untuk  menguji hipotesis  dan  pengaruh  antar  variabel.  Hasil  penelitian  ini  menujukkan  bahwa Knowledge
Sharing (KS)  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap Innovative  Behavior (IB), Knowledge  Sharing (KS)  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap Absorptive  Capacity (AC), serta Absorptive Capacity (AC) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Innovative Behavior (IB).  Temuan  pada  penelitian  ini  juga  membuktikan  bahwa Absorptive  Capacity (AC)  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  sebagai  variabel intervening di  antara hubungan Knowledge Sharing (KS) dan Innovative Behavior (IB).
Kata Kunci: Knowledge Sharing (KS), Innovative Behavior (IB), Absorptive Capacity (AC).

## PENDAHULUAN
Dunia bisnis pada saat ini mengalami banyak ketidakpastian lingkungan dan persaingan global.  Persaingan  antar  pelaku  bisnis  menuntut  adanya  kegiatan  inovasi  dari  karyawan, sehingga  inovasi  merupakan  salah  satu  solusi  yang  strategis  bagi  perusahaan  maupun organisasi untuk mencapai keunggulan kompetitif (Omri, 2015). Peda zaman modern seperti sekarang ini, inovasi merupakan salah satu fasilitator yang sangat penting untuk pertumbuhan dan  perkembangan  bisnis.  Dalam  hal  ini,  karyawan  tidak  hanya  dituntut  produktif  dan kompeten. Namun, karyawan juga harus memiliki perilaku inovatif dengan menyalurkan ide- ide baru dan kreatif kepada perusahaan agar dapat bertahan dan bersaing dengan perusahaan lain  (Rosyiana,  2019).  Dengan  demikian,  perilaku  inovatif  atau Innovative  Behavior (IB) dapat  didefinisikan  sebagai  suatu  kemampuan  yang  dimiliki  oleh  individu  untuk menghasilkan  ide-ide  original  dan  bermanfaat,  dimana  ide-ide  tersebut  dapat diimplementasikan ke dalam pekerjaannya, sehingga bisnis yang dijalankan oleh perusahaan dapat berkembang dan mengalami kemajuan (Birdi dkk., 2016).
Perusahaan atau organisasi pada saat ini sangat membutuhkan karyawan yang memiliki perilaku inovatif, dimana karyawan tersebut dapat berkontribusi pada kinerja inovasi dengan menyalurkan  lebih  banyak  ide-ide  baru  dan  kreatif.  Organisasi  yang  ingin  meningkatkan perilaku  inovatif  (IB)  dari  karyawannya,  maka  mereka  akan  cenderung  memotivasi karyawannya agar dapat bersedia untuk berbagi pengetahhuan atau Knowledge Sharing (KS) (Carmeli dkk., 2013; Marshall & Sapsed, 2000). Hal tersebut dikarenakan, menurut Abukhait dkk. (2019) dan Anser dkk. (2021), Knowledge Sharing (KS) merupakan salah satu anteseden Innovative  Behavior (IB)  pada  tingkat  individu.  Dapat  dikatakan  bahwa  individu  atau karyawan  yang  memperoleh  pengetahuan  melalui Knowledge  Sharing (KS),  maka  dapat meningkatkan perilaku inovatif mereka dalam bekerja (Dong dkk., 2017). Hal tersebut terjadi karena Knowledge  Sharing (KS)  akan  memungkinkan  karyawan  untuk  saling  bertukar pengetahuan, informasi  dan keahlian mereka  yang kemudian menghasilkan cara-cara kreatif untuk menyelesaikan tugas-tugas  yang berkaitan dengan pekerjaan mereka. Oleh karena itu, perusahaan akan berusaha untuk meningkatkan pengetahuan, keterampilan, dan kemampuan karyawannya agar dapat menjadi unggul dalam inovasi (Anser dkk., 2021; Dong dkk., 2017; Raymond & St-Pierre, 2010; Shin dkk., 2018; Zawawi dkk., 2011).
Meskipun Knowledge  Sharing (KS)  memiliki  tujuan  strategis  yang  perseptif  untuk partisipasi  karyawan  dalam  aktivitas  yang  berkaitan  dengan  inovasi,  tetapi  bukan  berarti bahwa  kontribusi  karyawan  dalam  kegiatan  inovasi  akan  dapat  terjadi  secara  otomatis.  Hal tersebut dikarenakan Knowledge Sharing (KS) di antara karyawan di tempat kerja dianggap sebagai salah satu mekanisme penting, tetapi tidak cukup untuk mendorong karyawan dalam Innovative Behavior (IB) secara signifikan, sehingga diperlukan penelitian lebih lanjut untuk mengeksplorasi  faktor-faktor  lain  yang  dapat  memengaruhi  dan  merangsang Innovative Behavior (IB)  karyawan  (Anser  dkk.,  2022).  Selain  itu,  juga  diperlukan  variabel  lain  yang dapat  memediasi  pengaruh  hubungan  antara Knowledge  Sharing (KS)  dan Innovative Behavior (IB)  karyawan.  Dengan  demikian,  dapat  dikatakan  bahwa  pengaruh  hubungan antara Knowledge  Sharing (KS)  terhadap Innovative  Behavior (IB)  bukan  hanya  suatu
hubungan  sederhana  atau  langsung,  tetapi  juga  dimediasi  oleh  berbagai  faktor  atau  variabel lain.
Absorptive  Capacity (AC)  merupakan  salah  satu  faktor  lain  yang  dianggap  oleh  para pendidik dan pakan sumber daya manusia sebagai mediator antara Knowledge Sharing (KS) dan Innovative Behavior (IB). Tian & Soo (2014), menjelaskan bahwa Absorptive Capacity (AC) merupakan suatu usaha individu dalam organisasi untuk mengidentifikasi pengetahuan eksternal,  mengasimilasi,  dan  memanfaatkannya  guna  meningkatkan  pengetahuan  mereka dakam kinerja kreatif. Oleh karena itu, Absorptive Capacity (AC) memiliki peran penting dan menjadi  salah  satu  faktor  utama  untuk  memengaruhi  inovasi,  adaptasi,  serta  pembentukan pengetahuan  dalam  organisasi  (Lewin  dkk.,  2011;  Minbaeva  dkk.,  2003;  Volberda  dkk., 2010).
Secara khusus, internalisasi daya serap pengetahuan membutuhkan Knowledge Sharing (KS)  di  antara  karyawan.  Pengetahuan  yang  dibagikan  di  antara  karyawan,  kemudian  akan diserap oleh karyawan tersebut. Selanjutnya, pengetahuan yang telah dimiliki oleh karyawan dapat  dibagikan  dan  diteruskan  ke  karyawan  lain  yang  membutuhkannya  untuk  menunjang pekerjaannya  dan  inovasi  dalam  hal  baru  untuk  organisasi  atau  perusahaan.  Dengan demikian, Absorptive  Capacity (AC)  bersama  dengan Knowledge  Sharing (KS)  akan menentukan tingkat Innovative Behavor (IB) yang dimiliki oleh karyawan. Dunia bisnis saat ini memang tidak dapat dipisahkan dari Knowledge Sharing (KS) dan Innovative  Behavior (IB),  khususnya  pada  perusahaan  manufaktur  yang  bergerak  di  bidang garmen.  Salah  satu  contohnya  adalah  PT  Sai  Apparel  Industries  Semarang.  Berdasarkan wawancara yang dilakukan dengan Manager Personalia PT Sai Apparel Industries Semarang, menyampaikan  bahwa Knowledge  Sharing (KS)  sangat  berperan  aktif  dalam  industri manufaktur terutama di bidang garmen. Namun, Knowledge Sharing (KS) di antara karyawan pada  PT  Sai  Apparel  Industries  Semarang  tidak  serta  merta  mudah  untuk  diterapkan.  Hal tersebut dikarenakan rendahnya kesadaran karyawan dalam berbagi pengetahuan. Karyawan kurang menyadari bahwa pengetahuan yang dimilikinya itu mempunyai nilai, sehingga perlu dibagikan kepada karyawan lain untuk menunjang aktivitas yang berkaitan dengan pekerjaan mereka.
Selain  itu,  Manager  Personalia  PT  Sai  Apprel  Industries  Semarang,  juga menyampaikan  bahwa Knowledge  Sharing (KS)  di  antara  karyawan  dilakukan  dengan menunggu  instruksi.  Artinya,  tidak  ada  inisiatif  dari  karyawan  itu  sendiri  untuk  berbagi pengetahuan  dengan  karyawan  lain,  padahal  PT  Sai  Apparel  Industries  Semarang  telah memberikan  pelatihan-pelatihan  serta  setiap  beberapa  bulan  sekali  mengadakan  kegiatan Focus Group Discussion (FGD) untuk membantu karyawan agar lebih aktif dan dapat saling berbagi  pengetahuan  serta  pengalaman  antara  karyawan  satu  dengan  karyawan  lainnya. Namun,  masih  terdapat  karyawan  yang  tidak  mengikuti  kegiatan-kegiatan  tersebut.  Dengan kondisi  yang  seperti  itu,  maka  pengetahuan  yang  dimiliki  oleh  karyawan  hanya  itu-itu  saja. Karyawan  kurang  memiliki  pengetahuan  yang  lebih  luas  terkait  dengan  pekerjaannya.  Hal tersebut dapat dilihat melalui penilaian kinerja karyawan PT Sai Apparel Industries Semarang pada tabel di bawah ini:
Tabel 1. Data Penilaian Kinerja Karyawan PT Sai Apparel Industries Semarang
Penilaian Kinerja Target Pencapaian Kerja 2021 2022 Etika 90% 80% 80% Absensi 95% 75% 70% Tanggung jawab 90% 75% 70% Komunikasi terkait pekerjaan 90% 80% 80% Pengetahuan tentang pekerjaan 90% 75% 75% Produktivitas dan efisiensi pekerjaan 90% 75% 75% Sumber: PT Sai Apparel Industries Semarang.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  untuk  mengatasi  kesenjangan  penelitian  dan  fenomena bisnis,  maka  diajukan  variabel Absorptive  Capacity (AC)  sebagai  variabel intervening . Absorptive  Capacity (AC)  berperan  untuk  menjembatani  hubungan  antara Knowledge Sharing (KS)  terhadap Innovative  Behavior (IB).  Penelitian  ini  berfokus  pada  karyawan perusahaan manufaktur  di  bidang  garmen. Hal  tersebut  dikarenakan tidak banyak penelitian mengenai  pengaruh Knowledge  Sharing (KS)  terhadap Innovative  Behavior (IB)  yang dilakukan  pada  perusahaan  manufaktur  khususnya  di  bidang  garmen.  Dengan  demikian, penelitian ini tidak hanya meneliti hubungan antar variabel secara langsung.  Namun,  dalam penelitian  ini  juga  akan  diteliti  keterkaitan  atau  hubungan  tidak  langsung  dengan menggunakan Absorptive Capacity (AC) sebagai variabel intervening .

## METODE

## Variabel Penelitian dan Definisi
Tabel 2. Variabel Penelitian dan Definisi Variabel Penelitian Definisi Operasional Indikator Knowledge Sharing (X) Knowledge Sharing (KS) merupakan salah satu jenis perilaku yang dimiliki oleh individu  dalam  berbagi  atau menyebarkan pengetahuan kepada anggota  organisasi  lain,  yang mana  perilaku  tersebut  berperan positif  untuk  mencapai  kinerja maksimal  atau  mempromosikan inovasi  di  antara  karyawan  dan seluruh organisasi (Henttonen dkk., 2016). Berbagi metode Berbagi pengalaman Berbagi pengetahuan informal Komitemen Komentar yang membangun (Radaelli dkk., 2014). Innovative Behavior (Y) Innovative Behavior (IB) merupakan  serangkaian  proses yang berkembang, dimana karyawan  menciptakan  ide  dan berusaha  untuk  mengintegrasikan ide-ide  tersebut  secara  bermakna ke  dalam  penerapan  kerja  yang inovatif (Ye dkk., 2021). Memperhatikan Isu-isu Memiliki rasa ingin tahu Dapat menyelesaikan masalah Kreatif Menggunakan metode baru Inovatif Mendukung ide-ide inovatif Mentransfer ide-ide inovatif Antusias Implementasi ide-ide baru (Rosyiana, 2019). Absorptive Capacity (Z) Absorptive  Capacity (AC) tingkat individu  merupakan  suatu  usaha individu  dalam  mengidentifikasi pengetahuan eksternal, mengasimilasi, dan memanfaatkannya untuk pengetahuan mereka dalam kinerja  kreatif  (Tian  &  Soo, 2014). Pengetahuan yang dikomunikasikan Dapat menyelesaikan masalah Melaksanakan tugas Dapat diandalkan Implementasi pengetahuan Memahami persyaratan pekerjaan (Arubayi dkk., 2020).
Sumber: Arubayi dkk. (2020); Henttonen dkk. (2016); Radaelli dkk. (2014); Rosyiana (2019); Tian & Soo (2014); Ye dkk. (2021).

## Populasi dan Sampel
Populasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  karyawan  PT  Sai  Apparel Industries Semarang yaitu sebanyak 1.258 orang yang berstatus karyawan tetap dengan masa kerja minimal 7 tahun. Kemudian, dalam penelitian ini diambil sebanyak 100 sampel dengan
menggunakan  teknik snowball  sampling .  Teknik snowball  sampling merupakan  teknik pemilihan  sampel  dengan  bantuan  dari key  informan yang  akan  membantu  peneliti,  dimana key  informan ini  akan  dapat  berkembang  sesuai  dengan  petunjuk  atau  informasi  yang diberikan  olehnya  (Subagyo,  2006).  Dalam  hal  ini,  peneliti  hanya  menyampaikan  beberapa kriteria  yang  dijadikan  sebagai  persyaratan  untuk  sampel.  Alasan  penggunaan snowball sampling adalah  karena  peneliti  tidak  bertemu  secara  langsung  dengan  responden,  dimana peneliti  dibantu  oleh  perwakilan  kepala  bidang  masing-masing  departemen  untuk membagikan  kuesioner  kepada  setiap  responden  yang  telah  memenuhi  persyaratan.  Adapun persyaratan yang ditetapkan untuk pengambilan sampel dalam penelitian ini adalah:
1. Karyawan laki-laki atau perempuan
2. Usia responden minimal 35 tahun
3. Responden harus berstatus karyawan tetap
4. Masa kerja responden minimal 7 tahun

## Jenis dan Sumber Data
Jenis dan sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder.  Data  primer  yang  terdapat  dalam  penelitian  ini  berasal  dari  kuesioner  yang dibagikan  kepada  responden  yang  telah  memenuhi  persyaratan  melalui  perwakilan  kepala bidang masing-masing departemen. Data sekunder didapatkan melalui jurnal, website , buku, dan data relevan lainnya yang diperoleh dari perusahaan.

## Metode Analisis
Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif,  yang  mana  analisis  data  dilakukan dengan  pendekatan Structural  Equation  Model (SEM)  berbasis  varians  atau  disebut  dengan Partial  Least  Square (PLS).  Data  yang  diperoleh  dalam  penelitian  ini  diolah  dengan menggunakan program software SmartPLS versi 3.2.9. Pemilihan penggunaan Partial Least Square (PLS) dalam penelitian ini berdasarkan pada pertimbangan karakteristik metode.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Teori Uses and Gratification Theory (UGT) Teori Uses  and  Gratification membahas  tentang  “Apa  yang  dilakukan  khalayak terhadap media” adalah fokus Teori Uses and  Gratification . Teori  menunjukkan bagaimana khalayak aktif berinteraksi dengan media dalam memenuhi kebutuhan dan dorongan mereka. Berbagai keputusan

## Analisi Outer Model
Analisis outer  model atau  model  pengukuran  berfungsi  untuk  menilai  validitas  dan reabilitas  model  penelitian. Outer  model dalam  penelitian  ini  menggunakan  indikator reflektif,  sehingga  dianalisis  melalui  3  tahapan.  Adapun  3  tahapan  tersebut  terdiri  dari convergent validity , composite reliability, dan discriminant validity.

## Uji Convergen Validity
Tahapan  pertama  dalam  analisis outer  model yaitu  uji convergen  validity ,  dimana dalam tahapan ini dilakukan pengujian data terhadap nilai outer loadings pada outer model . Uji convergent  validity bertujuan  untuk  menguji  indikator-indikator  yang  terdapat  dalam penelitian ini valid untuk dapat  digunakan sebagai outer model atau model pengukuran. Uji convergent  validity indikator  reflektif  dapat  dilihat  melalui  nilai loading  factor pada  setiap indikator konstruk. Rule of thumb yang biasanya digunakan untuk menilai convergent validity pada  penelitian  yang  bersifat confirmatory yaitu  nilai loading  factor harus  >  0,7  (Ghozali, 2021).  Gambar outer  model serta  nilai outer  loadings dalam  penelitian  ini  terdapat  pada gambar dan tabel sebagai berikut:
Sumber: Data primer yang diolah (2023).

## Gambar 1. Outer Model Partial Least Square (PLS)
Berdasarkan  pada outer  model yang  terdapat  dalam  gambar  1  di  atas,  maka  diperoleh nilai outer loadings yang diuraikan pada tabel di bawah ini:
Tabel 3. Nilai Outer Loadings Indikator Absorptive Capacity (AC) Innovative Behavior (IB) Knowledge Sharing (KS) AC1 0,885 AC2 0,897 AC3 0,905 AC4 0,900 AC5 0,883 AC6 0,911 IB1 0,902 IB10 0,874 IB2 0,897 IB3 0,898 IB4 0,846 IB5 0,904 IB6 0,819 IB7 0,899 IB8 0,857 IB9 0,888 KS1 0,927 KS2 0,892 KS3 0,892 KS4 0,929 KS5 0,929 Sumber: Data primer yang diolah (2023).
Berdasarkan nilai outer loadings yang terdapat pada tabel di atas, maka dapat dikatakan bahwa keseluruhan indikator dalam penelitian ini dinyatakan valid. Hal tersebut dikarenakan nilai outer loadings telah memenuhi ketentuan rule of thumb yaitu > 0,7. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa penelitan ini telah lolos uji convergent validity .
Uji Reliability dan Validity
Setelah nilai outer loadings dinyatakan valid dan memenuhi ketentuan rule of thumb > 0,7  sehingga  lolos  uji convergent  validity, maka  tahapan  selanjutnya  yaitu  melakukan pengujian  terhadap  konstruk reliability dan validity (construct  reliability  and  validity).
Tahapan analisis kedua ini dilakukan untuk membuktikan konsistensi, ketepatan, dan akurasi instrumen  dalam  mengukur  konstruk.  Adapun  hasil  pengujian construct  reliability  and validity dalam penelitian ini terdapat dalam tabel sebagai berikut:
Tabel 4. Construct Reliability and Validity Variabel Cronbach’s Alpha rho_A Composite Reliability Average Variance Extracted (AVE) Knowledge Sharing (KS) 0,951 0,951 0,962 0,835 Absorptive Capacity (AC) 0,951 0,952 0,961 0,804 Innovative Behavior (IB) 0,967 0,968 0,971 0,772 Sumber: Data primer yang diolah (2023).
Pengujian construct  reliability  and  validity dapat  dikatakan  valid  apabila  memenuhi beberapa ketentuan. Adapun ketentuan-ketentuan tersebut adalah sebagai berikut: 1. Cronbach’s Alpha > 0,70 2. Composite Reliability > 0,70
3. Average Variance Extracted (AVE) > 0,50
Berdasarkan pada tabel 4 di atas, maka dapat dilihat bahwa keseluruhan variabel  yang terdapat  dalam  penelitian  ini  memiliki  nilai Cronbach’s  Alpha dan Composite  Reliability yang  lebih  tinggi  dari  persyaratan  yang  ditentukan  yaitu  >  0,70.  Kemudian,  nilai Average Variance  Extracted (AVE)  juga  memiliki  nilai  yang  lebih  besar  dari  0,50  pada  masing- masing variabel yang terdapat dalam penelitian. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa seluruh variabel dalam penelitian ini memenuhi persyaratan construct reliability and validity , sehingga penelitian ini dapat dinyatakan lolos uji composite reliability .

## Discriminant Validity
Tahapan  terakhir  dari  analisis outer  model adalah discriminant  validity .  Analisis discriminant validity dapat  dilihat melalui nilai cross  loadings . Adapun nilai cross  loadings dalam penelitian ini terdapat pada tabel sebagai berikut:
Tabel 5. Nilai Cross Loadings Item Absorptive  Capacity (AC) Innovative  Behavior (IB) Knowledge  Sharing (KS) AC1 0,885 0,656 0,700 AC2 0,897 0,659 0,756 AC3 0,905 0,667 0,726 AC4 0,900 0,687 0,720 AC5 0,883 0,613 0,651 AC6 0,911 0,651 0,777 IB1 0,670 0,902 0,762 IB10 0,602 0,874 0,648 IB2 0,681 0,897 0,746 IB3 0,649 0,898 0,698 IB4 0,614 0,846 0,688 IB5 0,719 0,904 0,742 IB6 0,575 0,819 0,678 IB7 0,584 0,899 0,721 IB8 0,573 0,857 0,657 IB9 0,736 0,888 0,739 KS1 0,763 0,732 0,927 KS2 0,727 0,735 0,892 KS3 0,682 0,721 0,892 KS4 0,771 0,745 0,929 KS5 0,738 0,758 0,929
Discriminant validity dalam penelitian dapat dikatakan valid apabila nilai korelasi pada suatu  variabel  dengan  indikatornya  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  korelasi  variabel tersebut  terhadap  indikator  dari  variabel  lain.  Pada  tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  nilai cross loadings pada setiap indikator dari masing-masing variabel  memiliki nilai  yang lebih tinggi dibandingkan  dengan  nilai cross  loading s  indikator  tersebut  pada  kolom  variabel-variabel lainnya. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa discriminat validity berdasarkan kriteria cross loadings sudah tercapai.

## Analisis Inner Model
Analisis inner  model atau  model  struktural  digunakan  untuk  menguji  hubungan  antar variabel  dan  pengaruh  signifikansi  antar  variabel  yang  terdapat  dalam  penelitian  ini.  Pada analisis inner model , untuk mengukur hubungan antar variabel dapat dilakukan dengan cara melihat nilai  koefisien determinasi (R-Square) yang merupakan uji goodness  of  fit . Nilai R- Square berfungsi  untuk  mengukur  seberapa  besar  konstruk  endogen  (variabel  dependen) mampu  dijelaskan  oleh  konstruk  eksogen  (variabel  independen).  Adapaun  bentuk inner model atau model struktural dalam penelitian ini terdapat pada gambar di bawah:
Sumber: Data primer yang diolah (2023).
Gambar 2. Inner Model Partial Least Square (PLS)
Uji R-Square
Tabel 6. Nilai R-Square Variabel R-Square Knowledge Sharing (KS) - Absorptive Capacity (AC) 0,649 Innovative Behavior (IB) 0,671 Sumber: Data primer yang diolah (2023).
Pada  tabel  6  menunjukkan  bahwa  nilai R-Square untuk  variabel Absorptive  Capacity (AC) yaitu sebesar 0,649. Artinya, kemampuan Knowledge Sharing (KS) dalam menjelaskan dan  mempengaruhi Absorptive  Capacity (AC)  yaitu  sebesar  64,9%  dan  sisanya  sebesar 35,1%  pengaruh  dijelaskan  oleh  variabel  lain  di  luar  model  penelitian  ini.  Kemudian,  pada variabel Innovative  Behavior (IB)  nilai R-Square adalah  sebesar  0,671.  Maksudnya  adalah kemampuan Knowledge  Sharing (KS)  dalam  mempengaruhi  dan  menjelaskan  variabel Innovative  Behavior (IB)  yaitu  sebesar  67,1%.  Artinya,  sebesar  32,9%  sisa  pengaruhnya dijelaskan  oleh  variabel  lain  di  luar  model  penelitian  ini.  Dengan  nilai R-Square yang terdapat  pada  tabel  di  atas,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  model  dalam  penelitian  ini menunjukkan  hubungan  moderat  atau  sedang.  Hal  tersebut  berdasarkan  pada  ketentuan-
ketentuan  yang  terdapat  dalam  nilai R-Square ,  yaitu  nilai R-Square ≤  0,25  (25%) menunjukkan  hubungan  lemah,  nilai R-Square 0,26  –  0,74  (26%  –  74%)  menunjukkan hubungan  sedang/moderat,  dan  nilai R-Square ≥  0,75  (75%)  menunjukkan  hubungan  kuat (Ghozali, 2021).
Uji Q-Square (Q 2 )
Selain dengan nilai R-Square , analisis inner model juga dilakukan dengan melihat nilai Q 2 (Q-Square) .  Nilai Q 2 berfungsi  untuk  mengukur nilai predictive relevance atau seberapa baik validasi kemampuan prediksi model dalam penelitian. Nilai Q-Square (Q 2 ) terdapat pada tabel di bawah ini:
Tabel 7. Nilai Q-Square (Q2) Variabel SSO SSE Q2 = 1 – (SSE/SSO) Absorptive Capacity (AC) 600,000 291,739 0,514 Innovative Behavior (IB) 1000,000 490,222 0,510 Knowledge Sharing (KS) 500,000 500,000 - Sumber: Data primer yang diolah (2023).
Berdasarkan  pada  tabel  7  di  atas,  nilai Q-Square  (Q 2 ) variabel Absorptive  Capacity (AC)  yaitu  sebesar  0,514  dan  0,510  untuk  variabel Innovative  Behavior (IB),  dimana  nilai- nilai  tersebut  menunjukkan  nilai  Q 2 >  0.  Artinya,  nilai  Q 2 >  0  menunjukkan  bahwa  model dalam  penelitian  memiliki  nilai predictive  relevance yang  baik.  Dengan  demikian,  maka dapat  disimpulkan  bahwa  variabel Absorptive  Capacity (AC)  dan Innovative  Behavior (IB) dapat memprediksi model dengan baik.

## Uji Hipotesis
Uji  hipotesis  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui  apakah  hipotesis  yang diusulkan  dalam  penelitian  ini  diterima  atau  ditolak.  Uji  hipotesis  dalam  penelitian  ini menggunakan  metode bootstrapping . Bootstrapping digunakan  untuk  mengetahui  tingkat probabilitas  atau  signifikansi  dari direct  effects , indirect  effects ,  dan total  effects .  Analisis dalam uji hipotesis ini, dapat dilihat melalui nilai P-Values dan T-Statistics pada perhitungan path coefficient . Tabel di bawah ini merupakan hasil perhitungan path coefficient :
Tabel 8. Nilai Path Coefficient
Original Sample (O) Sample Mean (M) Standart Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Values Knowledge  Sharing (  )        Innovative Behavior (IB) 0,622 0,627 0,089 6,984 0,000 Knowledge  Sharing (  )        Absorptive Capacity (AC) 0,806 0,803 0,036 22,248 0,000 Absorptive  Capacity (AC)          Innovative Behavior (IB) 0,230 0,229 0,085 2,693 0,007
Sumber: Data primer yang diolah (2023).
Hubungan antar variabel dalam penelitian dapat dikatakan mempunyai hubungan yang signifikan apabila memiliki nilai P-Values < 0,05 dan nilai T-Statistics > 1,96. Berdasarkan nilai path coefficient pada tabel 8 di atas, maka dapat diketahui bahwa keseluruhan hubungan antar  variabel  yang  terdapat  dalam  penelitian  ini  yaitu Knowledge  Sharing (KS)  terhadap Innovative Behavior (IB), Knowledge Sharing (KS) terhadap Absorptive Capacity (AC), dan Absoprtive Capacity (AC) terhadap Innovative Behavior (IB), masing-masing memiliki nilai
P-Values < 0,05 dan nilai T-Statistics > 1,96. Artinya, dalam penelitian ini H a diterima dan H 0 ditolak.  Dengan  demikian,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  keseluruhan  hubungan  antar variabel yang terdapat dalam penelitian ini dinyatakan memiliki pengaruh yang signifikan.
Uji Intervening
Uji intervening (mediasi)  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode bootstrapping dengan  melihat  nilai P-Values dan T-Statistics pada spesific  indirect  effect .  Uji intervening atau uji mediasi  dalam penelitian ini berfungsi  untuk  menganalisis seberapa besar pengaruh Absorptive  Capacity (AC)  yang  berperan  sebagai  variabel intervening (mediasi)  di  antara pengaruh Knowledge  Sharing (KS)  sebagai  variabel  eksogen  (independen)  terhadap Innovative  Behavior (IB)  sebagai  variabel  endogen  (dependen).  Hasil  perhitungan spesific indirect effect terdapat pada tabel di bawah ini:
Tabel 9. Nilai Spesific Indirect Effect Original Sample (O) Sample Mean (M) Standart Deviation (STDEV) T  Statistics (|O/STDEV|) P Values Knowledge  Sharing  (  ) Absorptive Capacity (AC) Innovative Behavior (IB) 0,185 0,185 0,0741 2,605 0,009
Sumber: Data primer yang diolah (2023).
Nilai spesific  indirect  effect yang  terdapat  pada  tabel  di  atas,  menunjukkan  bahwa P- Values memiliki nilai  0,009 dan T-Statistics memiliki  nilai  2,605. Nilai-nilai  tersebut  sesuai dengan  ketentuan  yang  berlaku  yaitu  nilai P-Values <  0,05  dan  nilai T-Statistics >  1,96. Dengan demikian, maka dapat  disimpulkan bahwa dalam penelitian inii variabel Absorptive Capacity (AC)  memediasi  hubungan  antara Knowledge  Sharing (KS)  terhadap Innovative Behavior (IB).  Hubungan  mediasi  yang  terdapat  dalam  penelitian  ini  merupakan  mediasi parsial (partial  mediation) .  Hal  tersebut  dikarenakan  hubungan  langsung  yaitu  pengaruh Knowledge  Sharing (KS)  terhadap Innovative  Behavior (IB)  dinyatakan  signifikan  dan hubungan  tidak  langsung  pengaruh Knowledge  Sharing (KS)  terhadap Innovative  Behavior (IB) yang dimediasi oleh Absorptive Capacity (AC) juga dinyatakan signifikan.

## Kerangka Pemikiran Teoretis
Sumber:
H1 : Abukhait dkk. (2019); Akram dkk. (2020); K & Ranjit (2021); Vandavasi dkk. (2020). H2 : Curado dkk. (2017); Liao dkk. (2007); Supartha & Ratih (2017); Wuryaningrat (2013). H3 : Kang & Lee (2017); Ye dkk. (2021).
Gambar 3. Kerangka Pemikiran Teoretis

## KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  penelitian  dan  pembahasan  mengenai  pengaruh Knowledge Sharing (KS)  terhadap Innovative  Behavior (IB)  dengan Absorptive  Capacity (AC)  sebagai variabel intervening pada  karyawan  PT  Sai  Apparel  Industries  Semarang,  maka  dalam penelitian ini dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Uji  hipotesis  pertama  (H 1 )  dalam  penelitian  ini  menunjukkan  hasil  bahwa Knowledge Sharing (KS) memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap Innovative Behavior (IB).  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  semakin  baik Knowledge  Sharing (KS) diterapkan  di  antara  karyawan  PT  Sai  Apparel  Industries  Semarang,  maka  hal  tersebut dapat  mendorong  peningkatan Innovative  Behavior (IB)  secara  signifikan.  Penerapan Knowledge Sharing (KS) di antara karyawan PT Sai Apparel  Industries Semarang sangat penting  untuk  menunjang  aktivitas  mereka  dalam  menjalankan  pekerjaan.  Hal  tersebut dikarenakan  PT  Sai  Apparel  Industries  Semarang  merupakan  sebuah  perusahaan manufaktur  yang  bergerak  di  bidang  industri  garmen,  sehingga  berbagi  pengetahuan  dan informasi  sangat  dibutuhkan  agar  pekerjaan  yang  mereka  lakukan  sesuai  dengan  standar yang berlaku di perusahaan dan sesuai dengan permintaan konsumen atau buyer . 2. Uji hipotesis kedua (H 2 ) menunjukkan hasil bahwa Knowledge Sharing (KS) berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap Absorptive  Capacity (AC).  Kegiatan Knowledge  Sharing (KS)  yang  dilakukan  di  antara  karyawan  dapat  membantu  mereka  dalam  memperoleh pengetahuan eksternal dan informasi-informasi yang dibutuhkan terkait dengan pekerjaan, sehingga mereka berusaha untuk menyerap pengetahuan eksternal dan informasi-informasi tersebut  dengan baik.  Hasil  penelitian ini  menunjukkan bahwa karyawan  PT Sai  Apparel Industries  Semarang  memiliki  kemampuan  daya  serap  pengetahuan  dan  informasi  yang diperolehnya  dengan  baik,  akan  tetapi  hal  tersebut  juga  dipengaruhi  oleh  faktor  latar belakang  pendidikan  dan  masa  kerja  karyawan,  karena  setiap  karyawan  memiliki kemampuan  daya  serap  pengetahuan  yang  berbeda-beda.  Ketika  pengetahuan  dan informasi  diserap  dengan  baik  oleh  setiap  karyawan,  maka  hal  terebut  dapat  mengurangi kecenderungan  kesalahan  pada  saat  mereka  melakukan  pekerjaan,  sehingga  karyawan dapat bekerja lebih efektif dan efisien, serta dapat meningkatkan produktivitas.
3. Uji  hipotesis  ketiga  (H 3 )  menunjukkan  hasil  bahwa Absorptive  Capacity (AC)  memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap Innovative Behavior (IB). Karyawan dengan Absorptive  Capacity (AC)  yang  baik  memiliki  tingkat  partisipasi  yang  tinggi  dalam menerapkan Innovative  Behavior (IB).  Hal  tersebut  dikarenakan  karyawan  memiliki kemampuan dalam menyerap pengetahuan eksternal dan informasi-informasi yang terkait dengan  pekerjaan  mereka,  sehingga  memunculkan  ide-ide  baru  yang  dapat  membantu meningkatkan  perilaku  inovatif  yang  pada  akhirnya  juga  dapat  berdampak  positif  pada perusahaan dalam hal inovasi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa karyawan PT Sai Apparel  Industries  Semarang  yang  memiliki  kemampuan  dalam  menyerap  pengetahuan dan  informasi  dengan  baik,  mereka  merasa  memiliki  potensi  yang  lebih  untuk mengembangkan  dan  meningkatkan  inovasi  pada  perusahaan.  Oleh  karena  itu,  karyawan dapat  berkontribusi  aktif  pada  kegiatan Innovative  Behavior (IB),  sehingga  terciptalah sebuah iklim inovasi yang berkelanjutan disemua lini yang terdapat dalam perusahaan.
Selain kesimpulan yang telah diuraikan di atas, selanjutnya berdasarkan pada hasil nilai spesific  indirect  effect ,  maka  dapat  juga  ditarik  kesimpulan  lain  yaitu  mengenai  pengaruh tidak  langsung  dari  peran  mediasi  variabel Absorptive  Capacity (AC).  Penelitian  ini menunjukkan  hasil  bahwa Absorptive  Capacity (AC)  mampu  memediasi  pengaruh Knowledge Sharing (KS) terhadap Innovative Behavior (IB) pada karyawan PT Sai Apparel Industries Semarang. Pengaruh tidak langsung Knowledge Sharing (KS) terhadap Innovative Behavior (IB)  melalui  peran  mediasi Absorptive  Capacity (AC)  merupakan  sebuah  model penelitian dimana Knowledge Sharing (KS) yang diterapkan dengan baik di suatu perusahaan akan  mendorong  munculnya Innovative  Behavior (IB)  atau  perilaku  inovatif  karyawan.  Hal tersebutlah yang menjadikan karyawan lebih berusaha untuk menyerap pengetahuan eksternal dan  informasi  yang  diperoleh  dari  kegiatan Knowledge  Sharing (KS).  Ketika  karyawan memiliki Absorptive Capacity (AC) atau daya serap pengetahuan dan informasi dengan baik, maka karyawan akan lebih optimis dalam memunculkan ide-ide baru untuk inovasi yang pada akhirnya dapat menstimulasi Innovative Behavior (IB) karyawan.
Berdasarkan  nilai  koefisien  dari  pengaruh  langsung (direct  effect) dan  pengaruh  tidak langsung (indirect  effect) dalam penelitian ini menunjukkan hasil bahwa pengaruh langsung Knowledge  Sharing (KS)  terhadap Innovative  Behavior (IB)  lebih  besar  daripada  pengaruh tidak langsung yang melalui peran mediasi Absorptive Capacity (AC). Artinya, penelitian ini menemukan  bahwa  untuk  meningkatkan Innovative  Behavior (IB)  dengan  optimal  yaitu melalui Knowledge  Sharing (KS)  secara  langsung.  Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan bahwa Absorptive Capacity (AC) sudah memediasi pengaruh antara Knowledge Sharing (KS) terhadap Innovative  Behavior (IB),  hanya  saja  lebih  kecil  pengaruhnya.  Hal  tersebut dikarenakan oleh beberapa faktor, yaitu latar belakang pendidikan yang rata-rata pendidikan terakhir  karyawan  PT  Sai  Apparel  Industries  Semarang  adalah  lulusan  SMA/SMK,  serta dipengaruhi oleh masa kerja karyawan yang mayoritas di antara 7-10 tahun, yang mana masa kerja tersebut dapat dikatakan masih kurang memiliki banyak pengalaman.

## REFERENSI
Abukhait,  R.  M.,  Bani-Melhem,  S.,  &  Zeffane,  R.  (2019).  Empowerment,  Knowledge Sharing  and  Innovative  Behaviours:  Exploring  Gender  Differences. International Journal of Innovation Management , 23 (01), 1950–2006. https://doi.org/10.1142/S1363919619500063
Akram,  T.,  Lei,  S.,  Haider,  M.  J.,  &  Hussain,  S.  T.  (2020).  The  impact  of  organizational justice on employee innovative work behavior: Mediating role of knowledge sharing.
Journal of Innovation
&
Knowledge , 5 (2), 117–129. https://doi.org/10.1016/j.jik.2019.10.001
Anser, M. K., Yousaf, Z., Khan, A., & Usman, M. (2021). Towards innovative work behavior through  knowledge  management  infrastructure  capabilities. European  Journal  of Innovation  Management , 24 (2),  461–480.  https://doi.org/10.1108/EJIM-09-2019- 0250
Anser,  M.  K.,  Yousaf,  Z.,  Yasir,  M.,  Sharif,  M.,  Nasir,  M.  H.,  Rasheed,  M.  I.,  Waheed,  J., Hussain, H., & Majid, A. (2022). How to unleash innovative work behavior of  MEs’ workers  through  knowledge  sharing?  Accessing  functional  flexibility  as  a  mediator.
European Journal
of Innovation Management , 25 (1), 233–248. https://doi.org/10.1108/EJIM-11-2019-0332
Arubayi, D. O., Eromafuru, E. D., & Egbule, A. C. S. (2020). Human resource development and employee performance: The role of individual absorptive capacity in the Nigerian oil sector. Journal of Management Information and Decision Sciences , 23 (2), 1–15. Birdi, K., Leach, D., & Magadley, W. (2016). The Relationship of Individual Capabilities and Environmental   upport  with  Different  Facets  of  Designers’  Innovative  Behavior. Journal of Product Innovation Management , 33 (1), 19–35. https://doi.org/10.1111/jpim.12250
Carmeli, A., Gelbard, R., & Reiter-Palmon, R. (2013). Leadership, Creative Problem-Solving Capacity, and Creative Performance: The Importance of Knowledge Sharing. Human Resource Management , 52 (1), 95–121. https://doi.org/10.1002/hrm.21514
Curado, C., Oliveira, M., Maçada, A. C. G., & Nodari, F. (2017). Teams’ innovation: getting there  through  knowledge  sharing  and  absorptive  capacity. Knowledge  Management Research & Practice , 15 (1), 45–53. https://doi.org/10.1057/kmrp.2015.8
Dong, Y., Bartol, K. M., Zhang, Z.-X., & Li, C. (2017). Enhancing employee creativity via individual skill development and team knowledge sharing: Influences of dual-focused transformational  leadership. Journal  of  Organizational  Behavior , 38 (3),  439–458. https://doi.org/10.1002/job.2134
Ghozali,  I.  (2021). Partial  Least  Squares:  Konsep,  Teknik  dan  Aplikasi  Menggunakan Program  SmartPLS  3.2.9  Untuk  Penelitian  Empiris (3  ed.).  Badan  Penerbit Universitas Diponegoro.
Henttonen,  K.,  Kianto,  A.,  &  Ritala,  P.  (2016).  Knowledge  sharing  and  individual  work performance:  an  empirical  study  of  a  public  sector  organisation. Journal  of Knowledge Management , 20 (4), 749–768. https://doi.org/10.1108/JKM-10-2015-0414 K,  J.,  &  Ranjit,  G.  (2021).  Organisational  justice  and  innovative  behaviour:  Is  knowledge sharing  a  mediator? Industrial  and  Commercial  Training , 53 (1),  77–91. https://doi.org/10.1108/ICT-04-2020-0044
Kang,  M.,  &  Lee,  M.-J.  (2017).  Absorptive  capacity,  knowledge  sharing,  and  innovative behaviour of R&D employees. Technology Analysis & Strategic Management , 29 (2), 219–232. https://doi.org/10.1080/09537325.2016.1211265
Lewin, A. Y., Massini,  S., & Peeters, C. (2011). Microfoundations of  Internal  and External Absorptive Capacity Routines.
Organization Science , 22 (1), 81–98. https://doi.org/10.1287/orsc.1100.0525
Liao,  S.,  Fei,  W.-C.,  &  Chen,  C.-C.  (2007).  Knowledge  sharing,  absorptive  capacity,  and innovation capability: an empirical study of Taiwan’s knowledge-intensive industries.
Journal of Information Science , 33 (3), 340–359.
https://doi.org/10.1177/0165551506070739
Marshall, N., & Sapsed, J. (2000). The limits of disembodied knowledge: challenges of inter- project learning in the production of complex products and systems. In Proceedings of Knowledge Management: Concepts and Controversies
Conference . http://eprints.brighton.ac.uk/3485/
Minbaeva, D., Pedersen, T., Björkman, I., Fey, C. F., & Park, H. J. (2003). MNC knowledge transfer, subsidiary absorptive capacity, and HRM. Journal of International Business Studies , 34 (6), 586–599. https://doi.org/10.1057/palgrave.jibs.8400056 Omri, W. (2015). Innovative behavior and venture performance of SMEs. European Journal of  Innovation  Management , 18 (2),  195–217.  https://doi.org/10.1108/EJIM-02-2013- 0015
Radaelli, G., Lettieri, E., Mura, M., & Spiller, N. (2014). Knowledge Sharing and Innovative Work  Behaviour  in  Healthcare:  A  Micro-Level  Investigation  of  Direct  and  Indirect Effects. Creativity and Innovation Management , 23 (4), 400–414. https://doi.org/10.1111/caim.12084
Raymond,  L., & St-Pierre, J. (2010). R&D as a determinant of innovation in manufacturing SMEs:  An  attempt  at  empirical  clarification. Technovation , 30 (1),  48–56. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2009.05.005
Rosyiana,  I.  (2019). Innovative  Behavior  At  Work:  Tinjauan  Psikologi  &  Implementasi  Di Organisasi . Deepublish.
Shin,  S.  J.,  Jeong,  I.,  &  Bae,  J.  (2018).  Do  high-involvement  HRM  practices  matter  for worker  creativity?  a  cross-level  approach. The  International  Journal  of  Human Resource
Management , 29 (2), 260–285. https://doi.org/10.1080/09585192.2015.1137612
Subagyo, J. P. (2006). Metode Penelitian (Dalam Teori dan Praktik). In Jakarta: PT Rieneka Cipta (hal. 109).
Supartha, W. G., & Ratih, I. A. D. K. (2017). Antecedents of absorptive capacity: A proof of proposition. Journal  of  Business  &  Retail  Management  Research , 11 (04),  90–107. https://doi.org/10.24052/JBRMR/V11IS04/AOACAPOP
Tian, A., & Soo, C. (2014). Absorptive Capacity and Creative Performance at the Individual Level. Australian  and  New  Zealand  Academy  of Management ,  1–20. http://www.anzam.org/wp-content/uploads/pdf-manager/1723_ANZAM-2014- 379.PDF
Vandavasi,  R.  K.  K.,  McConville,  D.  C.,  Uen,  J.-F.,  &  Yepuru,  P.  (2020).  Knowledge sharing,  shared  leadership  and  innovative  behaviour:  a  cross-level  analysis.
International  Journal  of  Manpower , 41 (8),  1221–1233.  https://doi.org/10.1108/IJM- 04-2019-0180
Volberda,  H.  W.,  Foss,  N.  J.,  &  Lyles,  M.  A.  (2010).  Absorbing  the  concept  of  absorptive capacity: How to realize its potential in the organization field. Organization Science , 21 (4), 931–951. https://doi.org/10.1287/orsc.1090.0503
Wuryaningrat,  N.  F.  (2013).  Knowledge  Sharing,  Absorptive  Capacity  and  Innovation Capabilities:  An  Empirical  Study  on  Small  and  Medium  Enterprises  in  North Sulawesi,  Indonesia. Gadjah  Mada  International  Journal  of  Business , 15 (1),  61–78. https://doi.org/10.22146/gamaijb.5402
Ye,  P.,  Liu,  L.,  &  Tan,  J.  (2021).  Influence  of  knowledge  sharing,  innovation  passion  and absorptive  capacity  on  innovation  behaviour  in  China. Journal  of  Organizational Change Management , 34 (5), 894–916. https://doi.org/10.1108/JOCM-08-2020-0237 Zawawi, A. A., Zakaria, Z., Kamarunzaman, N. Z., Noordin, N., Sawal, M. Z. H. M., Junos, N. M., & Najid, N. S. A. (2011). The Study of Barrier Factors in Knowledge Sharing: A Case Study in Public University. Management Science and Engineering , 5 (1), 59– 70. www.cscanada.orgwww.cscanada.net.