View of The, A Testing the Model of the Effect of IT Governance on Digital Transformation and Ministry of A Performance Using Structural Equation Modeling

(1)

381 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 381-394 E- ISSN 2503-2933

Pengujian Model Pengaruh Tata Kelola TI Terhadap Transformasi Digital Dan Kinerja Kementerian A

Menggunakan Structural Equation Modeling

Dinda Sekar Cendani*¹, Rahmat Mulyana², Lukman Abdurrahman³

1, 3

Sistem Informasi, Fakultas Rekayasa Industri, Universitas Telkom

Jl. Telekomunikasi No. 1, Terusan Buah Batu, Bojongsoang, Sukapura, Kec. Dayeuhkolot, Kabupaten Bandung, Jawa Barat 40257

2 Department of Computer and Systems Sciences, Stockholm University, Kista, Sweden e-mail: *¹dindasekarcendani@student.telkomuniversity.ac.id ,

2 rahmat@dsv.su.se/rahmatmoelyana@telkomuniversity.ac.id , ³abdural@telkomuniversity.ac.id Abstrak

Seiring dengan adanya pengaruh teknologi terkini, perubahan karakter pemangku kepentingan menuju digital, juga wabah Covid-19 mengarahkan berbagai organisasi untuk melakukan transformasi digital (TD). Akan tetapi terjadi banyak kegagalan penerapan transformasi yang diduga akibat kurangnya tata kelola. Penelitian sebelumnya berhasil mengidentifikasi pengaruh TKTI tradisional dan agile/adaptif terhadap kesuksesan TD di sektor swasta. Oleh karena itu, pengujian model pengaruh TKTI terhadap TD dan kinerja organisasi (KO) pada sektor publik ini dilakukan.Penelitian ini mengambil studi kasus TD kementerian A yang mendapatkan banyak penghargaan TD. Survei dilakukan dengan menyebarkan e- kuesioner dengan 50 responden, kemudian menganalisis hasil survei menggunakan Structural Equation Modeling. Hasilnya menunjukkan mekanisme TKTI agile/adaptif dan tradisional berpengaruh positif dan signifikan terhadap TD, demikian juga dengan TD terhadap KO.

Penelitian ini berkontribusi menjadi referensi implementasi mekanisme TKTI hibrida untuk sektor publik dan basis pengetahuan penelitian.

Kata kunci—Transformasi Digital, Tata Kelola Teknologi Informasi, Kinerja Organisasi, Structural Equation Modeling, Kementerian.

Abstract

Along with the influence of the latest technology, the change in the character of stakeholders towards digital, as well as the Covid-19 outbreak has directed various organizations to carry out digital transformation (TD). However, there have been many failures in the implementation of the transformation, which are suspected to be due to a lack of governance. Previous studies have identified the influence of traditional and agile/adaptive TKTI on the success of TD in the private sector. Therefore, testing the model of TKTI's influence on TD and organizational performance (KO) in the public sector was carried out. This research takes a case study of ministry A's TD which received many TD awards. The survey was conducted by distributing e-questionnaires to 50 respondents, then analyzing the survey results using Structural Equation Modeling. The results show that the agile/adaptive and traditional TKTI mechanisms have a positive and significant effect on TD, as well as TD on KO. This research contributes to being a reference for the implementation of the hybrid TKTI mechanism for the public sector and research knowledge base

Keywords— Digital Transformation, Information Technology Governance, Organizational Performance, Structural Equation Modeling, Ministry

(2)

Jatisi ISSN 2407-4322

Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 381-394 E- ISSN 2503-2933 382

Dinda, et al [Pengujian Model Pengaruh Tata Kelola TI Terhadap Transformasi Digital dan Kinerja Kementerian A Menggunakan Structural Equation Modeling]

1. PENDAHULUAN

erkembangan teknologi informasi selanjutnya disebut TI menjadi kebutuhan yang sangat krusial bagi sebagian besar organisasi, baik organisasi swasta atau lembaga pemerintahan agar dapat meningkatkan efisien dan efektivitas [1]. Pada sebagai besar organisasi tata kelola TI menjadi pendukung keberlanjutan pertumbuhan bisnis [2]. Dengan menerapkan tata kelola TI pada organisasi dengan tepat dapat memastikan keselarasan antara bisnis dan TI pada organisasinya [3]. Model tata kelola yang baik dapat membantu penyelarasan strategis untuk berbagai insiatif TI dan digital [4]. Tata kelola berperan penting pada organisasi sebagai pendukung insiatif digital [5]. Oleh karena itu, organisasi perlu memilih praktik tata kelola TI organisasinya sesuai dengan sektor, kebudayaan dan ukuran organisasi tersebut [6]. Organisasi perlu mengembangkan kemampuan TI agar dapat melakukan transformasi digital, elemen yang dibutuhkan agar dapat melakukan transformasi digital yaitu: tata kelola, teknologi, proses dan kapabilitas [7].

Dengan berjalannya tata kelola TI pada organisasi untuk melakukan transformasi digital, dapat memberikan rekomendasi teknologi terbaru untuk kemajuan bisnis, memastikan inovasi berjalan dengan baik dan melengkapi infrastruktur yang mendukung perusahaan [7].

Organisasi perlu menemukan cara untuk melakukan inovasi pada teknologi yang ada dengan merancang strategi yang melibatkan transformasi digital dan dapat mendorong kinerja organisasi [8]. Langkah transformasi digital pada organisasi memiliki berbagai pendekatan untuk mengkorelasikan antara teknologi dan seluruh fungsi bisnisnya [9]. Pada penelitian ini memiliki kerangka konseptual yang terdiri dari tiga bagian Transformation Antecedents terdiri dari mekanisme tata kelola struktur, proses dan mekanisme relasional [3], Transformation State yang terdiri dari enam dimensi transformasi digital [10] dan Organization Performance yang terdiri dari empat perspektif balanced scorecard [11]. Kementerian A merupakan salah satu lembaga pemerintah yang mendapatkan nilai tingkat kematangan Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik (SPBE) tertinggi di Indonesia dan mendapatkan berbagai penghargaan atas kesuksesan pencapaian transformasi digitalnya.

Permasalahan yang telah dikaji yaitu bagaimana pengaruh model TKTI terhadap transformasi digital dan kinerja organisasi pada Kementerian A menggunakan pendekatan SEM.

Dari permasalahan tersebut, kami melakukan penelitian untuk mengetahui pengaruh TKTI terhadap transformasi digital dan kinerja organisasi. Penelitian ini dapat dijadikan referensi tambahan bagi lembaga pemerintahan untuk melakukan evaluasi dan implementasi tata kelola TI dan digital pada organisasinya dan bagi penelitian selanjutnya terkait tata kelola TI, transformasi digital dan kinerja organisasi dapat dijadikan referensi tambahan.

Adapun beberapa riset terdahulu yang menjadi acuan untuk penelitian ini yaitu De Haes

& Van Grembergen (2009) melakukan penelitian mengenai mekanisme Tata Kelola TI yaitu mekanisme struktur yang mencakup perangkat dan mekanisme struktural, mekanisme proses mengacu pada organisasi dan formalisasi pengambilan keputusan TI dan strategis lalu mekanisme relasi mengacu tentang hubungan dan partisipasi antara eksekutif perusahaan, manajemen TI dan manajemen bisnis yang memiliki hubungan dengan keselarasan Bisnis/TI pada organisasi [2]. Penelitian kedua yaitu Gurbaxani & Dunkle (2019) melakukan penelitian mengenai kerangka kerja Transformasi digital untuk menilai kemajuan organisasi berdasarkan dimensi Transformasi Digital yang dapat memosisikan perusahaan yang kompetitif dan sukses [10]. Terdapat 6 dimensi Transformasi Digital yang dikemukakan oleh Gurbaxani di antaranya dari Visi Strategis selanjutnya disebut SV, Penyelarasan Strategis atau SA, Aset Teknologi atau TA, Pengetahuan dan Kekayaan Intelektual atau KIP, Kemampuan Digital atau DC dan Budaya inovasi atau CI [12]. Penelitian ketiga yaitu Kaplan & Norton [13] yang melakukan penelitian

P

(3)

383 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 381-394 E-ISSN 2503-2933

mengenai pengukuran kinerja organisasi menggunakan perspektif pada balanced scoredcard, yang terdiri dari perspektif financial, perspektif customer, perspektif Internal Process, dan perspektif Learning & Growth [11]. Penelitian keempat yaitu Mulyana dkk. (2021) melakukan penelitian mengenai pengaruh TKTI terhadap Transformasi digital. Pada penelitian tersebut menjelaskan bahwa ada 28 mekanisme TKTI yang mempengaruhi dimensi Transformasi Digital yang terdiri dari 6 mekanisme struktur, 17 mekanisme proses dan 5 mekanisme relasional [5].

Penelitian terakhir yaitu Mulyana dkk. (2022) melakukan penelitian lanjutan mengenai pengaruh Tata Kelola TI terhadap Transformasi Digital. Pada penelitian tersebut menjelaskan bahwa terdapat 46 mekanisme Tata Kelola TI yang mempengaruhi dimensi Transformasi Digital [14]. Terdapat 20 mekanisme struktur, 21 mekanisme proses dan 5 mekanisme relasional [14].

Berdasarkan penjelasan di atas, penelitian ini mengkaji pengaruh TKTI terhadap transformasi digital dan kinerja organisasi pada Kementerian A. Alasan pemilihan objek Kementerian A yaitu berdasarkan hasil evaluasi Peraturan Menteri PANRB Nomor 5 Tahun 2018 tentang Pedoman Evaluasi SPBE [15] Kementerian A mendapat predikat yang memuaskan ini merupakan capaian tertinggi hasil evaluasi SPBE.

2. LATAR BELAKANG 2.1. Transformasi Digital

Terdapat kerangka kerja transformasi digital yang terdiri dari enam dimensi yang memosisikan perusahaan yang sukses dan kompetitif, yang terdiri dari [10] :

1) Strategic Vision (SV), terdiri dari dua kategori yang pertama memahami visi strategis organisasi pada masa kemajuan digital ini dan yang kedua yaitu memahami apakah tim eksekutif memiliki kemampuan untuk menentukan strategi transformasi digital dan memimpin organisasi pada masa kemajuan digital ini.

2) Stragic Aligment (SA), merupakan kemampuan organisasi untuk melakukan investasi keuangan dalam transformasi digital yang sesuai dengan visi strategi organisasi.

3) Technology Assets (TA), merupakan kemampuan organisasi guna mengetahui tingkat penggunaan teknologi digital baru pada organisasi untuk menjalankan transformasi digital.

4) Know-How & Intellectual Property (KIP), merupakan kemampuan untuk memahami apakah organisasi memiliki aset kekayaan intelektual dan pengetahuan yang baik agar dapat bersaing dan memahami organisasi serta memanfaatkan pengetahuan.

5) Digital Capability (DC), kemampuan organisasi untuk menyediakan informasi mengenai kapabilitas digital dan kemampuan yang tersedia di organisasi untuk mendukung transformasi digital.

6) Culture of Innovation (CI), praktik manajemen dan lingkungan organisasi untuk mendorong organisasi untuk berinovasi.

2.2 Tata Kelola Teknologi Informasi

Terdapat kerangka kerja TKTI yang dikemukakan oleh [16] terdapat tata kelola TI agile/adaptive dan tata kelola TI tradisional yang terdiri dari mekanisme struktur, mekanisme proses dan mekanisme relasional. Penjelasannya adalah sebagai berikut [16]:

1) Struktur, pada mekanisme ini menjelaskan peran mana yang akan mengambil keputusan, tanggung jawab tiap peran pada organisasi.

2) Proses, mekanisme ini menjelaskan proses apa saja yang ada pada organisasi untuk melakukan pengambilan keputusan.

(4)

Jatisi ISSN 2407-4322

Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 381-394 E- ISSN 2503-2933 384

3) Relasional, merupakan mekanisme yang menjelaskan komunikasi dan relasi antara setiap bagian organisasi mengenai hasil keputusan.

2.3 Kinerja Organisasi

Untuk mengukur kinerja organisasi dapat menggunakan balanced scorecard yang dikemukakan oleh [11] yang terdiri dari:

1) Financial perspective, pada perspektif ini menunjukkan strategi, implementasi dan kontribusi organisasi yang berkaitan dengan beberapa kegiatan diantaranya pertumbuhan, nilai pemegang saham profitabilitas.

2) Customer perspective, hal yang diperhatikan pada perspektif ini berupa waktu, kualitas, kinerja dan layanan organisasi serta biaya.

3) Internal Business perspective, merupakan proses bisnis yang memiliki pengaruh besar atas kepuasan pelanggan dan dapat berdampak pada cycle time, kualitas, keterampilan karyawan dan produktivitas.

4) Learning & Growth perspective,pada perspektif ini mendefinisikan sumber daya mana, sistem mana dan budaya mana yang diperlukan agar dapat mendukung bisnis internal organisasi.

2.4 Kajian Literatur Pengaruh Tata Kelola TI terhadap Transformasi Digital

Berdasarkan penelitian sebelumnya mengenai Pengaruh Tata Kelola TI terhadap Transformasi Digital, dan Transformasi Digital terhadap Kinerja Organisasi berikut merupakan hasil penelitiannya [14].

Berdasarkan Tabel 4 pada [14] terdapat pengaruh sebesar 100% dari 10 mekanisme struktur, 10 mekanisme proses dan 4 mekanisme relasional pada keenam dimensi transformasi digital. Lalu terdapat pengaruh sebesar 83% dari 6 mekanisme struktur, dan 4 mekanisme proses pada dimensi transformasi digital. Selanjutnya terdapat pengaruh sebesar 67% dari 6 mekanisme proses dan 1 mekanisme relasional. Selanjutnya terdapat pengaruh sebesar 50% dari 2 mekanisme struktur, dan 1 mekanisme relasional. Dan terakhir terdapat pengaruh sebesar 33%

dari 2 mekanisme proses, untuk detail seluruh mekanisme yang dipengaruhi dapat dilihat di Tabel 3 pada [14].

2.5 Kajian Literatur Pengaruh Transformasi Digital terhadap Kinerja Organisasi

Berikut merupakan tabel pengaruh transformasi digital terhadap kinerja organisasi yang berasal dari studi literatur yang dijelaskan pada Tabel 1.

Tabel 1. Kajian Literatur Dimensi Digital Transformasi Dimensi

Transformasi Digital Deskripsi Ref

Strategic Vision (SV) Kemampuan untuk mengidentifikasi dan memvisualisasikan visi, misi dan tujuan strategis transformasi digital.

[10],[14],[17]

Strategic Alignment (SA)

Menentukan kemampuan organisasi untuk melakukan investasi keuangan dalam bertransformasi digital yang sesuai dengan strategis organisasi.

[10],[14],[17]

Technology Assets (TA)

Kemampuan untuk mengetahui tingkat penggunaan teknologi digital yang terbaru pada organisasi untuk bertransformasi digital

[10],[14],[17]

(5)

385 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 381-394 E-ISSN 2503-2933

Dimensi

Transformasi Digital Deskripsi Ref

Know-how &

Intellectual Property (KIP)

Kemampuan untuk mengetahui kepemilikan aset kekayaan intelektual dan pengetahuan cukup agar dapat bersaing dan menunjang organisasi untuk bertransformasi digital.

[10],[14],[17]

Digital Capability (DC)

Kemampuan untuk menyediakan informasi mengenai kapabilitas digital dan talenta yang ada pada organisasi.

[10],[14],[17]

Culture of Innovation (CI)

Kemampuan untuk mengetahui praktik manajemen dan lingkungan budaya yang mendorong inovasi

[10],[14],[17]

3. METODOLOGI PENELITIAN

Gambar 2 berikut ini menggambarkan proses penelitian yang telah dilakukan:

Gambar 1. Proses Penelitian 3.1 Model Konseptual

Model konseptual pada penelitian ini diadaptasi dari [3], [10], dan [11]. Berikut merupakan model konseptual yang digambarkan pada gambar 2.

Gambar 2. Model Konseptual Penelitian

Berdasarkan Gambar 2 terdapat tiga bagian yaitu Transformation Antecedents, Transformation State dan Transformation Outcome. Pada Transformation Antecedents terdapat Agile/adaptive IT Governance & Management Mechanisms dan Traditional IT Governance &

Management Mechanisms yang terdiri dari mekanisme struktur, mekanisme proses, dan

Penentuan

Hipotesis

Pengumpulan

Data Analisis Data

(6)

Jatisi ISSN 2407-4322

Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 381-394 E- ISSN 2503-2933 386

mekanisme relasional. Pada Transformation State terdapat Digital Transformation Dimension yang terdiri dari enam dimensi yaitu Strategic Vision (SV), Strategic Alignment (SA), Technology Assets (TA), Know-How & Intellectual Property (KIP), Digital Capability (DC) dan Culture of Innovation (CI) yang diadaptasi dari Gurbaxani & Dunkle [10]. Pada bagian Transformation Outcome terdapat Organizational Performance yang terdiri dari perspektif Financial, perspektif Customer perspective, perspektif Internal Process, dan perspektif Learning & Growth yang diadaptasi dari BSC Kaplan & Norton [12].

3.2 Penentuan Hipotesis

Gambar 3. Penentuan Hipotesis

Berdasarkan Gambar 2, terdapat tiga hipotesis alternatif dan hipotesis nol pada penelitian ini yaitu:

1) H1 terdiri atas H11 bahwa agile/adaptive IT Governance & Management mechanisms berpengaruh positif terhadap Digital Transformation, dengan H01 tidak berpengaruh.

2) H2 terdiri atas H12 bahwa traditional IT Governance & Management mechanisms berpengaruh positif terhadap Digital Transformation, dengan H02 tidak berpengaruh.

3) H3 terdiri atas H13 bahwa Digital Transformation berpengaruh positif terhadap Organizational Performance, dengan H03 tidak berpengaruh.

3.3 Pengumpulan Data

Pengumpulan data pada penelitian ini berasal dari dua sumber yaitu data sekunder dan data primer. Data sekunder merupakan data yang diberikan secara tidak langsung kepada pengumpul data seperti buku dan jurnal penelitian terdahulu [18]. Sedangkan data primer merupakan data yang diberikan secara langsung kepada pengumpul data, pada penelitian ini data primer yang digunakan adalah kuesioner menggunakan skala likert [18]. Pengumpulan data dilakukan secara online yaitu e-kuesioner dengan bantuan Google Form. Pada kuesioner terdapat empat bagian yang terdiri dari 31 pertanyaan menggunakan lima pilihan skala likert mulai dari STS (Sangat Tidak Setuju) hingga SS (Sangat Setuju) dengan estimasi pengerjaan 15-30 menit. Pada bagian pertama bertujuan untuk mengidentifikasi profil responden, pada bagian kedua berisikan pertanyaan mengenai struktur, proses dan mekanisme relasional agile/adaptive dan tradisional tata kelola TI. Pada bagian ketiga berisikan pertanyaan mengenai dimensi transformasi digital, dan bagian keempat pertanyaan mengenai perspektif kinerja organisasi. Pada setiap bagian terdapat pertanyaan terbuka untuk memberikan komentar, tambahan atau bahkan referensi yang berguna untuk validasi jawaban yang telah diisi oleh responden.

(7)

387 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 381-394 E-ISSN 2503-2933

Terdapat hal penting terkait pengumpulan data yaitu penentuan sampel data yang digunakan penelitian ini yang mengacu pada [19] dengan ketentuan sebagai berikut:

1) Angka terbesar pada jalur inner model dikali sepuluh, atau

2) Angka terbesar indikator formatif yang digunakan untuk mengukur konstruk.

Berdasarkan ketentuan di atas, pada penelitian ini menggunakan ketentuan angka terbesar pada jalur inner model dikali sepuluh. Sampel minimal yang digunakan pada penelitian ini yaitu 30 dengan realisasinya mendapatkan 50 responden, karena berdasarkan Gambar 1 menunjukkan bahwa jalur inner model pada penelitian ini terdiri atas tiga jalur.

Penyebaran kuesioner dilakukan pada sampel yang telah ditentukan, terdapat sebelas peranan yang telah mengisi kuesioner yaitu, Tata Kelola Organisasi dan TI yang terdiri dari Eselon 1/ Direksi dan Eselon 2/ Kelapa Pusat/ Divisi, Manajemen Aplikasi/Solusi TI, Manajemen Perencanaan, Kebijakan dan Arsitektur Organisasi dan TI, Manajemen Operasional Aplikasi dan Infrastruktur TI, Manajemen Layanan dan Dukungan Teknis TI, Manajemen Data dan Analitik, Manajemen Keamanan Informasi, Audit/Pengawasan Internal TI, Manajemen Risiko dan Kepatuhan Internal TI, Manajemen SDM, Perubahan dan Budaya Organisasi dan TI dan Manajemen Umum, Vendor dan Pengadaan Sumber Daya TI.

Setelah menyebarkan kuesioner selama kurang lebih tiga bulan dengan target awal minimal responden 30 responden berdasarkan ketentuan [19, hal. 47], jumlah responden yang terkumpul yaitu 50 responden.

3.4 Analisis Data

Analisis data pada penelitian ini untuk pengujian model dilakukan dengan outer model dan inner model. Outer model merupakan pengukuran yang menampilkan hubungan variabel konstruk dengan variabel indikator [19], outer model terdiri dari dua tipe model pengukuran yaitu pengukuran formatif dan reflektif [20]. Pada penelitian ini pengukuran yang digunakan adalah pengukuran formatif, pengukuran formatif yang dilakukan sebagai berikut:

1) Pengujian indicator validity, merupakan pengujian validitas dari setiap indikator, pengujian ini dilakukan dengan menganalisis signifikasi bobot dari setiap indikator yang dilihat pada nilai outer weightnya [21].

2) Pengujian collineaity issue, merupakan pengujian indikator-indikator pada pengujian formatif yang perlu diuji multikolinearitasnya menggunakan Variance Inflantion Factor (VIF) untuk mengetahui tingkat kolinearitas antara indikator [19].

3) Pengujian significance & relevance of indicator, merupakan pengujian untuk mengetahui signifikan dan relevansi setiap indikator formatif [19].

Selain pengujian formatif, pengujian yang dilakukan lainnya adalah pengujian inner model. Pengujian inner model merupakan pengujian yang mencakup variabel endogen dan hubungan jalurnya [19]. Pengujian model struktural yang dilakukan sebagai berikut:

1) Pengujian Coefficient of Determination (ܴ^ଶ)

Merupakan pengujian untuk mengetahui jumlah varian variabel endogen dalam inner model, nilai r-square tinggi menandakan bahwa nilai konstruk dapat memprediksi dengan baik path analysis pada PLS [20].

2) Pengujian Effect Size (݂^ଶ)

Merupakan pengujian untuk mengetahui pengaruh relatif dari konstruk prediktor kepada konstruk endogen[19].

3) Path Coefficient

Merupakan pengujian untuk mengetahui nilai hubungan hipotesis yang saling menghubungkan konstruk [20].

(8)

Jatisi ISSN 2407-4322

Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 381-394 E- ISSN 2503-2933 388

Setelah melakukan pengujian outer dan inner model, dilakukan pengujian hipotesis.

Pengujian hipotesis dilakukan menggunakan bootstraping pada smartPLS, dan melihat nilai path coefficient-nya.

4. HASIL DAN PEMBAHASAN

Gambar 3 berikut ini merupakan gambar hasil pengolahan data pada SmartPLS.

Gambar 4. Hasil Analisis Data Menggunakan SmartPLS 4.1 Pengujian Model Pengukuran

4.1.1 Pengujian Indicator Validity

Jika bobot indikator tidak signifikan menunjukkan nilai ≥0,050, Pada pengujian formatif tidak dapat menghapus indikator yang tidak signifikan karena menghilangkan indikator artinya menghilangkan bagian dari konstruk [20]. Hasil pengujian indicator validity terdapat pada tabel 2.

Tabel 2. Pengujian Indicator Validity Indikator Original Sample

Outer Weight

T-Statistic (Outer Weight)

P-Values (Outer

Weight) Keterangan

X1.1 -0,167 0,754 0,226 Tidak Signifikan

X1.2 0,685 3,147 0,001 Signifikan

X1.3 0,534 2,429 0,008 Signifikan

X2.1 0,086 0,379 0,353 Tidak Signifikan

X2.2 0,664 2,474 0,007 Signifikan

(9)

389 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 381-394 E-ISSN 2503-2933

Indikator Original Sample Outer Weight

T-Statistic (Outer Weight)

P-Values (Outer

Weight) Keterangan

X3.2 0,387 1,794 0,037 Signifikan

Y1.1 0,358 1,613 0,054 Tidak Signifikan

Berdasarkan tabel 2 menunjukkan indikator X1.1, X2.1, X2.3, X3.1, X3.3, X3.4, X3.5, X3.6, Y1.1, Y1.2, Y1.3, dan Y1.4 yang Tidak Signifikan karena memiliki nilai p-values ≥0,050, Dan indikator X1.2, X1.3, X2.2, X3.2 valid karena nilai p-values ≤0,050, Menurut [20]

indikator pada pengujian formatif tidak dapat dihapus karena artinya menghilangkan bagian dari konstruk.

4.1.2 Pengujian Collinearity Issue

Jika bobot indikator pada VIF values <5 maka tidak ada masalah kolinearitas [22]. Hasil dari pengujian collinearity issue terdapat pada tabel 3.

Tabel 3. Pengujian Collinearity Issue

Indikator Outer VIF Values

Agile/adaptive struktur (X1.1) 2,366

Agile/adaptive proses (X1.2) 2,242

Agile/adaptive mekanisme relasional (X1.3) 2,329

Traditional struktur (X2.1) 2,073

Traditional proses (X2.2) 2,644

Traditional mekanisme relasional (X2.3) 2,245

Strategic Vision (X3.1) 2,871

Strategic Alingment (X3.2) 3,202

Technology Assets (X3.3) 1,851

Know-how & Intellectual Property (X3.4) 2,987

Digital Capability (X3.5) 3,743

Culture of Innovation (X3.6) 3,556

Learning & Growth (Y1.1) 2,654

Internal process (Y1.2) 4,355

Customer (Y1.3) 4,761

Financial (Y1.4) 2,366

Berdasarkan tabel 3 menunjukkan tidak ada masalah multikolinearitas pada setiap indikator. Indikator yang berwarna hitam berarti memiliki nilai VIF mendekati ambang batas ketentuan [19].

(10)

Jatisi ISSN 2407-4322

Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 381-394 E- ISSN 2503-2933 390

4.1.3 Pengujian Significance & Relevance of Indicator

Jika bobot nilai indikator menunjukkan nilai p-values outer loading ≤0,050 dan t-statistic

≥0,070 maka indikator tersebut signifikan [22]. Hasil dari pengujian significance & relevance of indicator terdapat pada tabel 4.

Tabel 4 Pengujian Significance & Relevance Indi kator Outer

loading

T-statistic Outer Loading

P-values Outer Weig ht

P-values Outer Loadi ng

Signifikan? Relevan

?

X1.1 0,682 5,905 0,226 0,000 Tidak Ya

X1.2 0,935 14,271 0,001 0,000 Ya Ya

X1.3 0,885 12,052 0,008 0,000 Ya Ya

X2.1 0,760 6,315 0,353 0,000 Tidak Ya

X2.2 0,967 14,807 0,007 0,000 Ya Ya

X2.3 0,871 10,249 0,053 0,000 Tidak Ya

X3.1 0,871 10,559 0,091 0,000 Tidak Ya

X3.2 0,924 20,909 0,037 0,000 Ya Ya

X3.3 0,678 5,984 0,099 0,000 Tidak Ya

X3.4 0,792 8,366 0,282 0,000 Tidak Ya

X3.5 0,823 10,534 0,166 0,000 Tidak Ya

X3.6 0,801 8,063 0,466 0,000 Tidak Ya

Y1.1 0,899 10,682 0,054 0,000 Tidak Ya

Y1.2 0,939 20,258 0,113 0,000 Tidak Ya

Y1.3 0,874 12,663 0,397 0,000 Tidak Ya

Y1.4 0,912 16,332 0,158 0,000 Tidak Ya

Berdasarkan tabel 4, menunjukkan bahwa seluruh indikator relevan karena nilai p- values outer loading-nya ≤0,050, Pada indikator X1.2, X1.3, X2.2 dan X3.2 menunjukkan pengaruh yang signifikan karena nilai p-values outer weight-nya ≤0,050.

4.2 Pengujian Model Struktural

4.2.1 Pengujian Coefficient of Determination

Bobot r-square akan diterima jika memiliki nilai 0,75 dengan tingkat nilai akurasi substansial, 0,50 dengan tingkat nilai akurasi sedang, dan 0,25 dengan nilai tingkat akurasi rendah [20]. Detail pengujian ada pada tabel 5.

Tabel 5. Pengujian R-square

Variabel R-Square

Digital Transformation Dimensiones (X3) 0,622

Organization Performance (Y1) 0,779

Berdasarkan tabel 5, nilai r-square variabel X3 sebesar 0,622 menunjukkan varian variabel X3 memiliki akurasi sedang. Nilai r-square variabel Y1 sebesar 0,779 menunjukkan varian variabel Y1 memiliki akurasi tinggi.

(11)

391 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 381-394 E-ISSN 2503-2933

4.2.2 Pengujian Effect Size

Bobot f-square memiliki nilai <0,02 maka nilai ukuran efek menunjukkan tidak ada pengaruh. Untuk nilai ≥0,02 menunjukkan dampak yang kecil, nilai ≥0,15 menunjukkan dampak yang sedang dan nilai ≥0,35 menunjukkan dampak yang besar [23]. Dengan detail pengujian pada tabel 6.

Tabel 6. Pengujian f-square

Variabel F-Square

Agile/adaptive IT Governance & Management→Digital Transformation 0,198 Traditional IT Governance Management→Digital Transformation 0,186 Digital Transformation→Organizational Performance 3,522

Berdasarkan tabel 6, nilai f-square Agile/adaptive IT Governance & Management terhadap Digital Transformation sebesar 0,198 menunjukkan ukuran dampak yang sedang.

Nilai f-square untuk Traditional IT Governance & Management terhadap Digital Transformation sebesar 0,186 menunjukkan ukuran dampak yang sedang. Dan nilai f-square untuk Digital Transformation terhadap Organizational Performance sebesar 3,522 menunjukkan ukuran dampak yang besar.

4.2.3 Pengujian Path Coefficient

Bobot nilai path coefficient yang digunakan yaitu rentan -1 sampai +1, jika koefisien yang mendekati +1 menunjukkan hubungan positif yang kuat. Dan jika koefisien yang mendekati -1 menunjukkan hubungan negatif yang kuat [20]. Detail pengujian pada tabel 7.

Tabel 7. Pengujian Path Coefficient

Variabel Path Coefficient

Agile/adaptive IT Governance & Management→Digital Transformation 0,426 Traditional IT Governance Management→Digital Transformation 0,413 Digital Transformation→Organizational Performance 0,883

Berdasarkan tabel 7, nilai path coefficient Agile/adaptive IT Governance & Management terhadap Digital Transformation sebesar 0,426 menunjukkan hubungan positif yang kuat. Nilai path coefficient Traditional IT Governance & Management terhadap Digital Transformation sebesar 0,413 menunjukkan hubungan positif yang kuat. Dan nilai path coefficient Digital Transformation terhadap Organizational Performance sebesar 0,883 menunjukkan hubungan positif yang kuat.

4.3 Pengujian Hipotesis

Nilai bobot yang biasa digunakan yaitu antara -1 sampai +1, jika nilai mendekati +1 menandakan hubungan positif yang kuat namun jika mendekati -1 menandakan hubungan negatif yang kuat [20]. Hipotesis alternatif diterima jika p-values ≤0,050 [24]. Detail pengujian terdapat pada tabel 8.

Tabel 8. Pengujian Hipotesis

Hipotesis Variabel Original

Sample

P-

Values Keterangan H01 Agile/adaptive IT Governance & Management

→ Digital Transformation - - Ditolak

H11 Agile/adaptive IT Governance & Management 0,426 0,030 Diterima

(12)

Jatisi ISSN 2407-4322

Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 381-394 E- ISSN 2503-2933 392

Hipotesis Variabel Original

Sample

P-

Values Keterangan

→ Digital Transformation H02

Traditional IT Governance Management → Digital

Transformation

- - Ditolak

H12

Traditional IT Governance Management → Digital

Transformation

0,413 0,025 Diterima

H03 Digital Transformation → Organizational

Performance - - Ditolak

H13 Digital Transformation → Organizational

Performance 0,413 0,000 Diterima

Berdasarkan tabel 8, menunjukkan nilai p-values pada H11 sebesar 0,030 hasil ini menyatakan adanya pengaruh positif yang signifikan antara Agile/adaptive IT Governance &

Management dan Digital Transformation, dengan demikian hipotesis dapat dibuktikan. H12 dengan nilai p-values sebesar 0,025 hasil ini menyatakan adanya pengaruh positif yang signifikan antara Traditional IT Governance & Management dan Digital Transformation, dengan demikian hipotesis dapat dibuktikan. Dan H13 dengan nilai p-values sebesar 0,000 hasil ini menyatakan adanya pengaruh positif yang signifikan antara Digital Transformation dan Organizational Performance dengan demikian hipotesis dapat dibuktikan.

5. KESIMPULAN

Berdasarkan hasil penelitian dan analisis yang dilakukan, diambil beberapa kesimpulan yang dapat menjawab permasalahan pada penelitian ini. Penelitian ini didukung data dari 50 responden. Berdasarkan hasil pengolahan data kuesioner menunjukkan pengaruh mekanisme tata kelola TI agile/adaptive dan traditional berpengaruh positif dan signifikan terhadap transformasi digital, begitu pun transformasi digital terhadap kinerja organisasi dapat dibuktikan berpengaruh signifikan dan positif. Harapannya dari hasil penelitian ini dapat membantu organisasi untuk mengimplementasi tata kelola TI dan transformasi digital yang baik pada organisasi dan menjadi referensi untuk penelitian berikutnya.

6. SARAN

Pada penelitian selanjutnya mempertimbangkan untuk memperluas ruang lingkup dan hasil penelitian ini dapat menjadi referensi untuk mengimplementasikan maupun meningkatkan tata kelola yang baik pada organisasi.

(13)

393 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 381-394 E-ISSN 2503-2933

DAFTAR PUSTAKA

[1] T. Oktarina, “Tata Kelola Teknologi Informasi Dengan Cobit 5,” Tata Kelola Teknol.

Inf. Dengan Cobit 5, Vol. Volume 3 N, 2017.

[2] S. De Haes dan W. Van Grembergen, “An Exploratory Study Into The Design of an IT Governance Minimum Baseline Through Delphi Research,” Commun. Assoc. Inf. Syst., Vol. 22, No. 1, Hal. 24, 2009.

[3] R. R. Peterson, “Integration Strategies and Tactics For Information Technology Governance,” In Strategies for information Technology Governance, Igi Global, 2004, Hal. 37–80.

[4] M. Tannou dan G. Westerman, “Governance: A Central Component of Successful Digital Transformation,” Digit. Transform. Rev., . 14–21, 2012.

[5] R. Mulyana, L. Rusu, dan E. Perjons, “IT Governance Mechanisms Influence on Digital Transformation: A Systematic Literature Review,” Proc. 27th Annu. Am. Conf. Inf. Syst.

(AMCIS 2021), Hal. 1–10, 2021.

[6] S. de Haes dan W. Van Grembergen, Enterprise Governance of Information Technology:

Achieving Alignment and Value, Featuring COBIT 5. Springer Publishing Company, Incorporated, 2015.

[7] Whalen, “Lead Digital Transformation (DX) with New IT Capabilities - IDC Future Enterprise Awards,” 2021. https://www.idcdxawards.com/lead-digital-transformation- dx-with-new-it-capabilities/ (Diakses Jan 23, 2022).

[8] T. Hess, C. Matt, A. Benlian, dan F. Wiesböck, “Options for Formulating A Digital Transformation Strategy.,” MIS Q. Exec., Vol. 15, No. 2, 2016.

[9] M. I. Alhari dan A. A. N. Fajrillah, “Enterprise Architecture: A Strategy to Achieve e- Government Dimension of Smart Village Using TOGAF ADM 9.2,” JOIV Int. J.

Informatics Vis., Vol. 6, No. 2–2, 2022.

[10] V. Gurbaxani dan D. Dunkle, “Gearing Up For Successful Digital Transformation,”

MIS Q. Exec., Vol. 18, No. 3, Hal. 209–220, 2019, doi: 10.17705/2msqe.00017.

[11] R. S. Kaplan dan D. P. Norton, “The Balanced Scorecard: Measures That Drive Performance,” Harv. Bus. Rev., Vol. 83, No. 7–8, 1992.

[12] W. Van Grembergen dan S. De Haes, “Introduction to The Minitrack ‘IT Governance and Its Mechanisms,’” Proc. Annu. Hawaii Int. Conf. Syst. Sci., Vol. 9, 2018, doi:

10.1109/HICSS.2007.292.

[13] R. S. Kaplan dan D. P. Norton, “Putting The Balanced Scorecard to Work,” Econ.

Impact Knowl., Hal. 315–324, 2009, doi: 10.1016/b978-0-7506-7009-8.50023-9.

(14)

Jatisi ISSN 2407-4322

Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 381-394 E- ISSN 2503-2933 394

[14] R. Mulyana, L. Rusu, dan E. Perjons, “IT Governance Mechanisms That Influence Digital Transformation : A Delphi Study in Indonesian Banking and Insurance Industry,” PACIS 2022 Proc., hal. 1–16, 2022.

[15] Pemerintah Republik Indonesia, “Peraturan Menteri Pendayagunaan Aparatur Negara dan Reformasi Birokrasi Republik Indonesia Nomor 5 Tahun 2020 Tentang Pedoman Manajemen Risiko Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik,” 2020.

[16] S. Vejseli, A. Rossmann, dan T. Connolly, “IT Governance and Its Agile Dimensions:

Exploratory Research In The Banking Sector,” Proc. Annu. Hawaii Int. Conf. Syst. Sci., Vol. 2019-Janua, Hal. 6209–6218, 2019.

[17] S. Vejseli dan A. Rossmann, “The Tmpact of IT Governance On Firm Performance A Literature Review,” Proc. ot 21st Pacific Asia Conf. Inf. Syst. “‘Societal Transform.

Through IS/IT’”, PACIS 2017, 2017.

[18] Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan Tindakan. Bandung:

ALFABETA, 2012.

[19] J. F. Hair, G. T. Hult, C. M. M., Ringle, dan M. Sarstedt, “A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Thousand Oaks,” Sage, Hal. 165, 2017.

[20] Hair, M. Sarstedt, L. Hopkins, dan V. G. Kuppelwieser, “Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM): An Emerging Tool In Business Research,”

Eur. Bus. Rev., Vol. 26, No. 2, Hal. 106–121, 2014, doi: 10.1108/EBR-10-2013-0128.

[21] M. Kante, C. Chepken, dan R. Oboko, “Partial Least Square Structural Equation Modelling’ use in Information Systems: An Updated Guideline of Practices in Exploratory Settings,” Kabarak J. Res. Innov., Vol. 6, No. 1, Hal. 49–67, 2018, [Daring]. Tersedia pada: http://eserver.kabarak.ac.ke/ojs/.

[22] K. K. K.-K. Wong, “28/05 - Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS- SEM) Techniques Using SmartPLS,” Mark. Bull., Vol. 24, No. 1, Hal. 1–32, 2013,

[Daring]. Tersedia pada: http://marketing-

bulletin.massey.ac.nz/v24/mb_v24_t1_wong.pdf%5Cnhttp://www.researchgate.net/profi le/Ken_Wong10/publication/268449353_Partial_Least_Squares_Structural_Equation_M odeling_(PLS-

SEM)_Techniques_Using_SmartPLS/links/54773b1b0cf293e2da25e3f3.pdf.

[23] M. Sarstedt dan and J. F. H. Christian M. Ringle, Partial least squares structural equation modeling with R, Vol. 21, No. 1. 2017.

[24] Z. Ikhsania, “Pengaruh Implementasi Internal Marketing Terhadap Kinerja Melalui Kepuasan,” J. Ilm. Adm. Publik (JIAP), Vol. 1, No. 2, Hal. 59–69, 2015.