Setelah pengujian validitas indikator diketahui, selanjutnya dilakukan uji validitas konstruk. Model dikatakan baik apabila nilai AVE Average
Variance Extracted masing-masing konstruk reflektif nilainya lebih besar dari 0,5. Nilai AVE dari masing-masing konstruk dapat dilihat pada Tabel
18.
Tabel 18. Nilai AVE dan composite reliability
Konstruk Nilai AVE
Composite reliability Knowledge
0,606 0,885
Skill 0,497
0,830 Self Concept
0,518 0,810
Trait 0,649
0,847 Motive
0,546 0,857
Berdasarkan tabel di atas diketahui nilai AVE masing-masing konstruk lebih besar dari 0,5. Hanya konstruk skill yang memiliki nilai AVE
kurang dari 0,5. Di samping uji validitas, dilakukan juga uji reliabilitas konstruk menggunakan composite reliability. Composite reliability
digunakan untuk mengukur internal consistency. Konstruk dinyatakan memiliki reliabilitas yang baik atau reliabel jika nilai composite reliability
di atas 0,70 dengan tingkat kesalahan sebesar 5. Berdasarkan di atas diketahui composite reliability knowledge sebesar
0,885; composite reliability skill sebesar 0,830; composite reliability self concept sebesar 0,810; composite reliability trait sebesar 0,847; composite
reliability motive sebesar 0,857. Hasil output composite reliability masing- masing konstruk reflektif di atas 0,70. Artinya, masing-masing konstruk
reflektif memiliki reliabilitas yang baik. Setelah model memenuhi asumsi convergent validity, discriminant validity, validitas konstruk, dan reliabilitas
konstruk, maka model dapat dianalisis dan diintepretasikan.
4.6.2 Indikator-indikator yang
Mencerminkan Karakteristik-
karakteristik Kompetensi
Berdasarkan Tabel 19 diketahui nilai loading indikator knowledge yang paling besar adalah indikator KNO2 sebesar 0,801 dengan t-value
sebesar 20,321. Hal ini menunjukkan korelasi yang positif dan signifikan. Artinya semakin besar knowledge yang didapat melalui pelatihan maka
karyawan akan semakin mengetahui prosedur perilaku kerja yang aman.
Tabel 19. Nilai outer loading indikator karakteristik kompetensi
Nilai loading indikator skill yang paling besar adalah indikator SKL4 sebesar 0.787 dengan t-value sebesar 18,097. Hal ini menunjukkan korelasi
yang positif dan signifikan. Artinya semakin besar skill yang didapat melalui pelatihan maka karyawan akan semakin mampu memberi feedback
atau tanggapan ketika berdiskusi tentang permasalahan keselamatan kerja. Nilai loading indikator self concept yang paling besar adalah indikator
SEL4 sebesar 0,794 dengan t-value sebesar 29,380. Hal ini menunjukkan korelasi yang positif dan signifikan atau dapat diintepretasikan bahwa
indikator yang paling mencerminkan besarnya self concept karyawan setelah mengikuti pelatihan adalah mind set bersikap proaktif yaitu dengan selalu
mengecek ulang pekerjaan. Nilai loading indikator self concept yang paling besar adalah indikator
TRA1 sebesar 0,839 dengan t-value sebesar 27,028. Hal ini menunjukkan korelasi yang positif dan signifikan. Artinya, meningkatnya trait karyawan
melalui pelatihan menyebabkan karyawan dapat lebih mengontrol emosi dalam menghadapi situasi yang dapat mengakibatkan timbulnya kecelakaan
kerja.
Outer Model loading
t-value Intepretasi
Knowledge KNO2
0,801 20,321
Pengaruh positif dan signifikan Knowledge
KNO3 0,800
19,248 Pengaruh positif dan signifikan
Knowledge KNO1
0,791 16,807
Pengaruh positif dan signifikan
Knowledge KNO5
0,758 16,793
Pengaruh positif dan signifikan
Knowledge KNO4
0,739 17,110
Pengaruh positif dan signifikan Skill
SKL4 0,787
18,097 Pengaruh positif dan signifikan
Skill SKL3
0,780 17,159
Pengaruh positif dan signifikan
Skill SKL2
0,709 12,792
Pengaruh positif dan signifikan
Skill SKL5
0,649 8,918
Pengaruh positif dan signifikan
Skill SKL1
0,575 6,732
Pengaruh positif dan signifikan Self Concept
SEL4 0,794
29,380 Pengaruh positif dan signifikan
Self Concept SEL2
0,751 17,383
Pengaruh positif dan signifikan
Self Concept SEL3
0,715 12,448
Pengaruh positif dan signifikan
Self Concept SEL1
0,604 9,291
Pengaruh positif dan signifikan
Trait TRA1
0,839 27,028
Pengaruh positif dan signifikan Trait
TRA2 0,818
19,971 Pengaruh positif dan signifikan
Trait TRA4
0,757 13,975
Pengaruh positif dan signifikan
Motive MOT5
0,787 15,409
Pengaruh positif dan signifikan Motive
MOT3 0,758
16,645 Pengaruh positif dan signifikan
Motive MOT4
0,753 16,161
Pengaruh positif dan signifikan
Motive MOT2
0,745 22,563
Pengaruh positif dan signifikan
Motive MOT1
0,644 9,479
Pengaruh positif dan signifikan
Nilai loading indikator motive yang paling besar ditunjukkan oleh indikator MOT5 sebesar 0,787 dengan t-value sebesar 15,409. Hal ini
menunjukkan korelasi yang positif dan signifikan. Artinya semakin besar motive yang didapat melalui pelatihan maka karyawan akan semakin
termotivasi untuk selalu mengagendakan keselamatan kerja dalam setiap rapat kerja.
4.6.3 Indikator-indikator yang Membentuk Efektivitas Pelatihan
