http://dx.doi.org/10.36418/syntax-literate.v7i12.10518 E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax  Literate:  Jurnal  Ilmiah  Indonesia  p–ISSN:  2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 12 Desember  2022

## ANALISIS PENGARUH PRAKTEK MANAJEMEN RANTAI PASOK TERHADAP  KINERJA  EKSPOR  DENGAN  MEDIASI  KINERJA  RANTAI PASOK

## Dessy Apriyani, Farah Margaretha, Wahyuningsih Santosa
Program Studi Megister Manajemen Fakultas Ekonomi Dan Bisnis Universitas Trisakti Jakarta Email: dessy122012011052@std.trisakti.ac.id, wahyuningsih@trisakti.ac.id

## Abstrak
Pada akhir Desember 2019, wabah novel coronavirus menyebar ke seluruh penjuru dunia,  menyebar  begitu  cepat  sehingga  WHO  menyatakannya  sebagai  pandemi global.  Situasi  ini  berimplikasi  pada  aktivitas  ekonomi  global,  termasuk  arus perdagangan  internasional.  Hal  ini  telah  menghambat  kegiatan  impor  dan  ekspor, yang menyebabkan harga beberapa bahan makanan lebih tinggi dan mempengaruhi beberapa  bisnis.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  praktek manajemen  rantai  pasok  terhadap  kinerja  ekspor  dengan  mediasi  kinerja  rantai pasok  pada  lima  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  ekspor  di  salah  satu perusahaan freight forwarder di Jakarta. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan  data  primer  yang  bersumber  dari  penyebaran  kuesioner  kepada karyawan  pada  lima  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  ekspor  di  salah  satu perusahaan freight  forwarder di  Jakarta.  Sampel  penelitian  dipilih  menggunakan metode purposive  sampling sehingga  diperoleh  202  sampel  dari  lima  perusahaan yang  bergerak  di  bidang  ekspor  di  salah  satu  perusahaan freight  forwarder di Jakarta.  Analisis  data  yang  digunakan  untuk  uji  hipotesis  yaitu  SEM  dengan menggunakan software IBM  AMOS  24  untuk  melakukan  pengujian  validitas, reliabilitas  serta  statistik  deskriptif.  Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  Integrasi Internal  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Kinerja  Ekspor,  Integrasi Pemasok  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Kinerja  Rantai  Pasok. Begitupun sebaliknya. Hal ini membuktikan bahwa integrasi pelanggan tidak terlalu berdampak  pada  kinerja  rantai  pasok.  Ini  menunjukan  bahwa  integrasi  pelanggan yang  di  lakukan  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  ekspor  atau  biasa  disebut sebagai eksportir tidak terlalu atau bahkan tidak sama sekali memberikan manfaat pada kinerja rantai pasok.
Kata  kunci :  Berbagi  Informasi,  Integrasi  Internal,  Integrasi  Pelanggan,  Integrasi Pemasok, Kinerja Ekspor, Kinerja Rantai Pasok.

## Abstract
In  late  December  2019,  an  outbreak  of  the  novel  coronavirus  swept  across  the world,  spreading  so  quickly  that  WHO  declared  it  a  global  pandemic.  This situation  has  implications  for  global  economic  activity,  including  international trade  flows.  This  has  hampered  import  and  export  activities,  leading  to  higher
prices  for  some  foodstuffs  and  affecting  some  businesses.  This  study  aims  to analyze  the  influence  of  supply  chain  management  practices  on  export performance  by  mediating  supply  chain  performance  in  five  companies  engaged in  the  export  sector  at  one  of  the  freight  forwarder  companies  in  Jakarta.  The data  used  in  this  study  is  primary  data  originating  from  distributing questionnaires to employees at five companies engaged in the export sector at one of the freight forwarder companies in Jakarta. The research sample was selected using a purposive sampling method so that 202 samples were obtained from five companies engaged in the export sector at one of the freight forwarder companies in Jakarta. Data analysis used to test the hypothesis is SEM using IBM AMOS 24 software  to  test  the  validity,  reliability  and  descriptive  statistics.  The  results showed  that  Internal  Integration  had  a  positive  and  significant  effect  on  Export Performance, Supplier Integration had a positive and significant effect on Supply Chain  Performance.  Vice  versa.  This  proves  that  customer  integration  does  not significantly  impact  supply  chain  performance.  This  shows  that  customer integration  carried  out  by companies  engaged  in the export  sector  or  commonly referred to as exporters does not really or even not provide any benefit to supply chain performance.
Keywords: Information Sharing, Internal Integration, Customer Integration, Supplier Integration, Export Performance, Supply Chain Performance.

## Pendahuluan
Pada  akhir  bulan  Desember  2019  terjadi  wabah  virus  corona  yang  telah menyebar  ke  segala  penjuru  dunia,  dimana  persebarannya  ini  terbilang  sangat  cepat, sehingga  membuat  WHO  menyatakan  sebagai  pandemi  global.  Keadaan  ini  telah berdampak  pada  aktivitas  perekonomian  global  termasuk  lalu  lintas  pedagangan internasional.  Perihal  ini  menjadi  terhambatnya  aktivitas  ekspor  impor  sehingga berdampak pada kenaikan harga di sejumlah komoditas pangan dan berdampak juga di sejumlah  bisnis. Tentunya bisnis tersebut akan kehilangan pendapatan, situasi ini akan membuat  peningkatan  yang  signifikan  angka  pengangguran.  Dampak  dari  terjadinya wabah  ini  akan  terus  tetap  terasa  selama  adanya  pembatasan  aktivitas  ekonomi  dan aktivitas orang yang terbatas (Sumadi, 2020) .
Bisnis  logistik  yakni  salah  satu  bidang  usaha  yang  mempunyai  tingkat pertumbuhan  yang  tinggi,  sejalan  dengan  peningkatan  akan  kebutuhan  manusia.  Di Indonesia,  peranan  dari  perusahaan  logistik  ini  akan  tetap  terus  berkembang  seiring berjalannya  waktu.  Melihat  dari  persaingan  pasar  logistik  di  era  globalisasi  seperti sekarang,  makin  banyaknya  perusahaan  yang  menyediakan  cara  operasional  logistik yang  sangat  baik  untuk  meningkatkan  pangsa  pasar.  Industri  logistic  sangat  penting dalam  perdagangan  internasional.  Lebih  dari  90%  perdagangan  dunia  dalam pengangkutan  terbanyak  berada  di  laut  dan  memainkan  peran  penting  dalam  rantai pasokan global (Anuraga, 2021) .
Manajemen  rantai  pasok  telah  menjadi  area  penelitian  yang  hangat  selama dekade  terakhir.  Banyak  makalah  penelitian  diterbitkan  dalam  upaya  untuk mengembangkan  praktik  manajemen  rantai  pasok  dan  untuk  menyelidiki  dampaknya terhadap  operasional,  organisasi,  dan  kinerja  rantai  pasokan (Wibowo,  2022) .  Dalam beberapa  tahun  terakhir,  rantai  pasokan  muncul  sebagai  kemampuan  kompetitif  bagi banyak  organisasi.  Globalisasi  juga  telah  memfasilitasi  sumber,  manufaktur,  dan distribusi lintas batas kegiatan (Jones, Lusiana, Moderin, & Fenny, 2022) .
Bulan  Agustus  2021  neraca  perdagangan  Indonesia  memperlihatkan  performa yang  meningkat  daripada  performa  bulan  lalu.  Berdasar  pada  data  yang  dikeluarkan Badan Pusat Statistik (BPS), di bulan Agustus 2021 nilai perdagangan Indonesia alami surplus  sebanyak  US$4,74  miliar.  Tren  surplus  ini  terhitung  dari  bulan  Mei  2020, dimana  tren  ini  terjadi  selama  16  bulan  secara  terus  menerus.  Nilai  surplus  tersebut yakni  nilai  dengan  skor  paling  tinggi  yang  terhitung  dari  bulan  Desember  2006 sebanyak US$4,64. Performa surplus ini dapat dikatakan impresif,  dimana performa ini didorong  oleh  adanya  kenaikan  ekspor  yang  terjadi  di  Indonesia  yang  terakselerasi  di bulan Agustus 2021 hingga menyentuh US$21,42 miliar. Angka ini alami peningkatan secara double sebanyak 20,95 persen (mtm) atau 64,10 persen (yoy). Angka nilai ekspor itu juga tercatat sebagai rekor baru paling tinggi bagi ekspor Indonesia. Rekor tersebut menembus  rekor  paling  tinggi  yang  pernah  terjadi  sepanjang  masa  yang  mana sebelumnya  di  bulan  Agustus  2011  pernah  terjadi  juga  sebanyak  US$18,60  miliar. Kenaikan  ekspor  Indonesia  ini  juga  akan  mengkonfirmasi  perbaikan  pada  Purchasing Managers’ Index (PMI) Manufaktur Indonesia di bulan Agustus 2021 yang naik di level 43,7  dimana  sebelumnya  ada  di  level  40,1  yang  terjadi  di  bulan Juli  2021.  Level  PMI Indonesia terbilang lebih baik daripada beberapa negara ASEAN. Negara tersebut yakni Myanmar dengan tingkat level 36,5; Vietnam di level 40,2; serta Malaysia ada di level 43,4 (Erika, 2022) .
Dikutip  dari  jurnal  Kemendag,  ekspor  yakni  salah  satu  faktor  dari  terjadinya kenaikan  pertumbuhan  ekonomi  negara,  seiring  dengan  hipotesis  export-led  growth (ELG).  Pelaksanaan  penelitian  ini  melakukan  analisis  perkembangan  ekspor  serta pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  pada  kuartal  I  tahun  2001  hingga  kuartal  IV  tahun 2015.  Harga  dan  produk  domestik  bruto  (PDB)  akan  dipergunakan  sebagai  variabel dalam  memprediksi  kinerja  ekspor  Indonesia  serta  dengan  penggunaan  asumsi  harga agregat  dan  PDB  akan  berubah  30  hingga  70  persen  kinerjanya (Suparman,  2022) . Kajian ini akan membangun asumsi baru untuk memprediksi kinerja ekspor Indonesia. Penelitian  ini  mempergunakan  analisis  multiregresi  dan  menemukan  informasi  bahwa ekspor  Indonesia  ini  sangat  bergantung  pada  10  mitra  utama.  Mitra  tersebut  meliputi negara Australia, Thailand, Malaysia, Jepang, Korea, China, Jerman, Perancis, Amerika Serikat  (AS)  dan  Inggris.  Kinerja  ekspor  Indonesia  ke  berbagai  mitra  tersebut dipengaruhi  oleh  fluktuasi  dari  perolehan  PDB  per  kapita  mereka.  Studi  ini  juga menemukan  bahwa  kinerja  ekspor  Indonesia  teruntuk  berbagai  barang  pertanian  dan industri  secara  umum  bergantung  terhadap  fluktuasi  dari  harga  komoditas,  PDB  per kapita serta nilai tukar riil.
Manajemen  ratai  pasokan  itu  sendiri  ialah  integrasi  kegiatan  pengadaan  bahan dan  pelayanan,  pengolahan  barang  setengah  jadi  menjadi  barang  jadi  akhir  dan  juga pengirimannya  ke  konsumen (Nasir  &  Supriatna,  2022) .  Berbagai  kegiatan  tersebut merupakan kegiatan utama yang keberadaannya harus diperhatian dengan baik didalam suatu perusahaan.
Berdasarkan  pandangan  relasional,  pandangan  dengan  basis  sumber  daya  dan pandangan  dengan  basis  sumber  daya  yang  diperluas,  penelitian  ini  menyoroti  bahwa berbagi  informasi  sangat  penting  untuk  meningkatkan  dan  mempertahankan  kinerja rantai  pasokan,  keunggulan  kolaboratif,  dan  daya  saing (Musyafi,  Utami,  Prasetya,  & Sos, 2019) .
Penelitian  ini  akan  menganalisa  pengaruh  praktek  manajemen  rantai  pasok terhadap  kinerja  ekspor  dengan  mediasi  kinerja  rantai  pasok.  Penelitian  ini  meneliti  5 perusahan  eksportir  dengan  jumlah  ekspor  terbanyak  disalah  satu  perusahaan  freight forwarder  di  Jakarta  berdasarkan  tipe  industri  yaitu  listrik  dan  elektronik,  makanan, bahan kimia, karet dan platik, tekstil, mesin dan lainnya.
Telah disebutkan sebelumnya terkait rumusan permasalahan yang dipaparkan di atas,  sehingga  terdapat  maksud  dari  dilakukannya  penelitian  ini  yakni:  1.  Untuk menganalisis  pengaruh  positif  antara  pengaruh  integrasi  pemasok  terhadap  kinerja ekspor.  2.  Untuk  menganalisis  pengaruh  positif  antara  pengaruh  integrasi  pelanggan terhadap  kinerja  ekspor.  3.  Untuk  menganalisis  pengaruh  positif  antara  pengaruh integrasi internal terhadap kinerja ekspor. 4. Untuk menganalisis pengaruh positif antara pengaruh  pembagian  informasi  terhadap  kinerja  ekspor.  5.  Untuk  menganalisis pengaruh positif antara pengaruh kinerja rantai pasok terhadap kinerja ekspor. 6. Untuk menganalisis  pengaruh  positif  antara  pengaruh  integrasi  pelanggan  terhadap  kinerja ekspor  7.  Untuk  menganalisis  pengaruh  positif  antara  pengaruh  integrasi  pemasok terhadap  kinerja  rantai  pasok.  8.  Untuk menganalisis  pengaruh  positif  antara  pengaruh integrasi pelanggan terhadap kinerja rantai pasok. Untuk menganalisis pengaruh positif antara pengaruh berbagi informasi terhadap kinerja rantai pasok. 9. Untuk menganalisis pengaruh  positif  antara  pengaruh  integrasi  pemasok  terhadap  kinerja  ekpor  melalui mediasi kinerja rantai pasok. 10. Untuk menganalisis pengaruh positif antara  pengaruh integrasi  pelanggan  terhadap  kinerja  ekpor  melalui  mediasi  kinerja  rantai  pasok.  11. Untuk menganalisis pengaruh positif antara pengaruh integrasi internal terhadap kinerja ekpor  melalui  mediasi  kinerja  rantai  pasok.  12.  Untuk  menganalisis  pengaruh  positif antara pengaruh berbagi informasi terhadap kinerja ekpor melalui mediasi kinerja rantai pasok (Mabruroh, 2022) .
Beberapa definisi manajemen rantai pasokan diusulkan oleh para peneliti dalam literatur (Raharja  &  Yamit,  2022) mendefinisikan  manajemen  rantai  pasok  sebagai “Pengelolaan  jaringan  hubungan  pada  perusahaan  dan  antara  organisasi  yang  saling bergantung dan unit bisnis yang meliputi pemasok bahan, pembelian, fasilitas produksi, logistik, pemasaran, serta sistem yang memberi fasilitas pada proses maju dan mundur aliran  material,  keuangan,  jasa,  dan  informasi  yang  diawali  dari  produsen  awal  ke
pelanggan  akhir  dengan  tujuannya  menambah  nilai,  mengoptimalkan  profitabilitas dengan cara efisiensi dan mendapatkan kepuasan pelanggan”.
Para peneliti telah menunjuk beberapa tujuan dan sasaran rantai pasok  memiliki tujuan  jangka  panjang  meliputi  peningkatan  efisiensi  dan  efektivitas  mitra  rantai pasokan,  meningkatkan  pangsa  pasar  dan  keuntungan,  serta  meningkatkan  kepuasan pelanggan.  Tujuan  jangka  pendek  rantai  pasok  termasuk  meningkatkan  produktivitas dan mengurangi waktu siklus dan persediaan (Purba et al., 2021) .

## Metode Penelitian
Data  yang  akan  dipergunakan  penelitian  ini  mempergunakan  data  primer (Primary  Data),  dimana  data  ini  sendiri  berdasar  dari  perolehan  informasi  secara langsung  dari  tangan  pertama  peneliti  yang  berhubungan  dengan  variabel  ketertarikan teruntuk maksud tertentu dari penelitian. Individu diberikan informasi saat wawancara, diberikan  kuesioner  atau  diobservasi.  Dilakukan  wawancara  secara  mendalam  pada kelompok  atau  kelompok  fokus  yakni  sumber  lainnya  yang  termasuk  data  primer (Fauzi, 2021) .
Data penelitian ini dikumpulkan melalui kuesioner berbasis online.  Angket atau kuesioner  yakni  teknik  pengumpulan  data  yang  dilaksanakan  dengan  memberikan serangkaian  berbegaia  pertanyaan  atau  pernyataan  secara  tertulis  pada  responden teruntuk  dijawab (Apriko,  2021) .  Kuesioner  yakni  penggunaan  teknik  pengumpulan data  yang  lebih  efisien  jika  peneliti  telah  mengetahui  secara  pasti  variabel  yang  akan dilakukan  pengukuran  dan  mengerti  apa yang  diinginkan  dari  responden.  Tidak  hanya itu,  penggunaan  kuesioner  ini  juga  terbilang  tepat  apabila  dipergunakan  dalam  total responden yang cukup besar dan menyebar di area yang lebih luas. Penelitian ini akan menyebarkan kuesinoer kepada beberapa perusahaan yang ada di Indonesia khususnya Jakarta.  Terakhir,  kuesionernya  adalah  disusun  berdasarkan  skala  Likert  lima  poin, dimana  dengan  lima  memperlihatkan  sangat  setuju  serta  satu  memperlihatkan  sangat tidak setuju.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  analisis  deskriptif  untuk  menjelaskan berdasarkan  karakteristik  responden  berdasarkan  jenis  kelamin,  jabatan,  lama  bekerja, pendidikan terakhir, usia, tipe industri, jumlah karyawan dan usia perusahaan.

## Hasil dan Pembahasan
Karakteristik  responden  dalam  penelitian  ini  didasarkan  atas  Jenis  kelamin, jabatan, lama bekerja, pendidikan terakhir, usia, tipe industri, jumlah karyawan dan usia perusahaan.  Karakteristik  responden  ini  diidentifikasi  berdasarkan  angket  yang terkumpul yakni sesuai dengan sampel dalam penelitian ini yakni  202 responden. Hasil analisis statistik deskriptif untuk karakteristik responden disajikan sebagai berikut:
Karakteristik  pertama  dari  responden  yang  dianalisis  adalah  perbandingan jumlah responden berdasarkan jenis kelamin dapat dilihat pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Karakteristik Berdasarkan Jenis Kelamin No Jenis Kelamin Jumlah Persentase 1 Pria 112 55,2% 2 Wanita 90 44,8% Total 202 100 Sumber: Data Primer (2022)
Berdasarkan  tabel  1  dari  202  responden  dapat  disimpulkan  sebagian  besar responden  dalam  penelitian  ini  adalah  berjenis  kelamin  pria  dengan  jumlah  112  orang atau 55,2%, sisanya adalah 90 orang berjenis kelamin wanita atau 44,8%. Karakteristik kedua  dari  responden  yang  dianalisis  adalah  perbandingan  jumlah  responden berdasarkan usia dapat dilihat pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2.

## Karakteristik Berdasarkan Usia
No Usia Jumlah Persentase 1. 20-30 tahun 74 36,7% 2. 31-40 tahun 68 33,8% 3. 41-50 tahun 44 21,9% 4. > 50 tahun 16 7,6% Total 202 100 Sumber : Data Primer (2022)
Berdasarkan  tabel  2  dari  202  responden  dapat  disimpulkan  sebagian  besar responden  dalam  penelitian  ini  berusia  20-30  tahun  yaitu  berjumlah  74  orang  atau 36,7%,  pada  urutan  kedua  berusia  31-40  tahun  berjumlah  68  orang  atau  33,8%,  pada urutan  ketiga  berjumlah  44  orang  atau  21,9%  berusia  41-50  tahun,  dan  yang  terakhir berusia lebih dari 50 tahun sejumalh 16 orang atau 7,6%.
Karakteristik kedua dari responden yang  dianalisis adalah perbandingan jumlah responden berdasarkan pendidikan terakhir dapat dilihat pada Tabel 3 berikut:
Tabel 3. Karakteristik Berdasarkan Pendidikan Terakhir No Pendidikan Terakhir Jumlah Persentase 1. SMA/Sederajat 44 21,9% 2. Diploma (D1/D2/D3/D4) 43 21% 3. Strata 1 54 26,6% 4. Strata 2 40 20% 5. Strata 3 21 10,5% Total 202 100 Sumber : Data Primer (2022)
Berdasarkan  tabel  3  dari  202  responden  dapat  disimpulkan  sebagian  besar responden dalam penelitian ini memilik pendidikan terakhir strata 1 (S1) yaitu 54 orang atau  26,6%,  pada  urutan  kedua  memiliki  pendidikan  terakhir  SMA/Sederajat  yaitu 21.9% atau 44 orang, pada urutan ketiga yaitu Diploma berjumlah 43 orang atau 21%, urutan keempat adalah strata 2 (S2) yaitu 20% atau 40 orang, dan 21 orang sisanya atau 10,5% memiliki pendidikan terakhir strata 3 (S3).
Karakteristik kedua dari responden yang  dianalisis adalah perbandingan jumlah responden berdasarkan jabatan dapat dilihat pada Tabel 4 berikut:
Tabel 4. Karakteristik Berdasarkan Jabatan No Jabatan Jumlah Persentase 1. Staf 92 45,7% 2. Manager 49 24,3% 3. Supervisi 40 20% 4. Lainnya 21 10% Total 202 100 Sumber: Data Primer (2022)
Berdasarkan  tabel  4  dari  202  responden  dapat  disimpulkan  sebagian  besar responden  dalam  penelitian ini  menjabat sebagai  staf  yaitu  92  orang  atau  45,7%, pada urutan kedua yaitu 49 orang atau 24,3% memiliki jabatan sebagai manager, pada urutan ketiga  yaitu  supervisi  berjumlah  40  orang  atau  20%  dan  21  orang  sisanya  atau  10% memiliki jabatan lain.
Karakteristik kedua dari responden yang  dianalisis adalah perbandingan jumlah responden berdasarkan lama bekerja dapat dilihat pada Tabel 4.5 berikut:
Tabel 5. Karakteristik Berdasarkan Lama Bekerja No Lama Bekerja Jumlah Persentase 1. 1-5 tahun 75 37,1% 2. 6-10 tahun 93 46% 3. 11-15 tahun 30 15% 4. > 15 tahun 4 1,9% Total 202 100 Sumber: Data Primer (2022)
Berdasarkan  tabel  5  dari  202  responden  dapat  disimpulkan  sebagian  besar responden dalam penelitian  ini telah bekerja di perusahaan tersebut selama 6-10 tahun yaitu berjumlah 93 orang atau 46%, pada urutan kedua yaitu 75 orang atau 37,1% telah bekerja  selama  1-5  tahun,  pada  urutan  ketiga  yaitu  telah  bekerja  selama  11-15  tahun
berjumlah 30 orang atau 15% dan 4 orang sisanya atau 1,9% telah bekerja lebih dari 15 tahun.
Karakteristik kedua dari responden yang  dianalisis adalah perbandingan jumlah responden berdasarkan tipe industri dapat dilihat pada Tabel 4.6 berikut:
Tabel 6 Karakteristik Berdasarkan Tipe Industri No Tipe Industri Jumlah Persentase 1. Listrik dan Elektronik 22 10,7% 2. Makanan 40 20% 3. Bahan Kimia 32 15,5% 4. Karet dan plastik 40 20% 5. Tekstil 30 15% 6. Mesin 25 12,2% 7. Lainnya 13 6,6% Total 202 100 Sumber: Data Primer (2022)
Berdasarkan  tabel  6  dari  202  responden  dapat  disimpulkan  sebagian  besar responden dalam penelitian ini merupakan perusahan yang bergerak dibidang makanan serta  karet  dan  plastik  yaitu  masing-masing  40  orang  dari  makanan  dan  40  orang  dari karet dan plastik, pada urutan  kedua yaitu 32 orang atau 15,5% bergerak pada industri bahan kimia, pada urutan ketiga yaitu bergerak pada industri tekstil 30 orang atau 15%, pada industri mesin sejumlah 25 orang atau 12,2%, pada industri listrik dan elektronik berjumlah 22 orang atau 10,7%, dan 13 orang lainnya bergerak pada industri lain.
Karakteristik  kedua dari responden yang  dianalisis adalah perbandingan jumlah responden berdasarkan jumlah karyawan dapat dilihat pada Tabel 7 berikut:
Tabel 7 Karakteristik Berdasarkan Jumlah Karyawan No Jumlah Karyawan Jumlah Persentase 1. < 50 orang 32 16% 2. 50-100 orang 77 38% 3. 100-200 orang 69 34% 4. > 200 orang 24 12% Total 202 100 Sumber: Data Primer (2022)
Berdasarkan  tabel  7  dari  202  responden  dapat  disimpulkan  sebagian  besar responden  dalam  penelitian  ini  memiliki  50-100  karyawan  yaitu  34%,  pada  urutan kedua  berjumlah  100-200  karyawan  yaitu  69  industri,  pada  urutan  ketiga  yaitu  16%
industri memiliki kurang dari 50 karyawan, dan 24 industri lainnya memiliki lebih dari 200 karyawan.
Karakteristik kedua dari responden yang  dianalisis adalah perbandingan jumlah responden berdasarkan usia perusahaan dapat dilihat pada Tabel 8 berikut:
Tabel 8.

## Karakteristik Berdasarkan Usia Perusahaan
No Usia Perusahaan Jumlah Persentase 1. < 5 Tahun 28 14% 2. 5-10 Tahun 72 36% 3. 10-15 Tahun 69 34% 4. > 15 Tahun 33 16% Total 202 100 Sumber : Data Primer (2022)
Berdasarkan  tabel  8  dari  202  responden  dapat  disimpulkan  sebagian  besar responden dalam penelitian ini bekerja pada perusahaan yang telah berdiri selama  5-10 Tahun  yaitu  36%,  kedua  pada  perusahaan  yang  telah  berdiri  selama  10-15  tahun yaitu 69 atau 34%, ketiga adalah lebih dari 15 tahun yaitu 16% dan sisanya 28 orang bekerja pada industri yang telah berdiri sejak kurang dari 5 tahun.
Analisis Partial  Least  Square dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan menggunakan  bantuan  Software  SmartPls  versi  3.2.9.  Evaluasi  model  dalam  analisis Partial  Least  Square yaitu  evaluasi  pengukuran  model  ( outer  model )  dan  evaluasi model  structural  ( inner  model ).  Model pengukuran ( outer  model )  digunakan  untuk menilai  validitas  dan  realibilitas model .  Uji  validitas  dilakukan  untuk  mengetahui kemampuan  instrumen  penelitian  mengukur  apa  yang  seharusnya  diukur  (Permana  & Mudiyanti,  2021).  Sedangkan model  struktural  ( inner  model )  merupakan  model struktural untuk memprediksi hubungan kausalitas antar variabel laten. Melalui proses boot strapping , parameter uji T-statistic diperoleh untuk memprediksi adanya hubungan kausalitas .  Model  struktural  ( innermodel ) dievaluasi  dengan  melihat  persentase  varian yang  dijelaskan  oleh  nilai R2  untuk  variabel  dependen  dengan  menggunakan  ukuran Stone-Geisser Q-square test (Wardana & Parwati, 2021) ..
Evaluasi outer model penelitian dilakukan dengan memperhatikan empat kriteria pengukuran  outer  model,  adapu  keempat  kriteria  tersebut  adalah Convergent  Validity, Discriminant  Validity,  Composite  Reliability  dan  Cronbach  Alpha. Adapun  model penelitian ini dapat dilihat dalam gambar berikut :
Convergent  validity dari measurement model  dengan  indikator  refleksif  dapat dilihat  dari  korelasi  antara score item/indikator  dengan  score  konstruknya.  Indikator individu  dianggap reliabel jika  memiliki  nilai  korelasi  di  atas  0,70.  Namun  demikian pada  riset  tahap  pengembangan  skala, loading 0,50  sampai  0,60  masih  dapat  diterima (Saputra  &  Yasrawan,  2021).  Berdasarkan  pada result for  outer  loading maka  seluruh
indikator  memiliki loading di  atas  0,50.  Output  Smart  PLS  untuk loading  factor memberikan hasil pada tabel 9 berikut:
Tabel 9.

## Nilai Outer Loading Indikator Penelitian
Berbagi Informasi (X4) Integrasi Internal (X1) Integrasi Pelanggan (X3) Integrasi Pemasok (X2) Kinerja Ekspor (Y) Kinerja Rantai Pasok (Z) Keterangan X1.1 0.782 Valid X1.2 0.845 Valid X1.3 0.765 Valid X1.4 0.664 Valid X1.5 0.726 Valid X2.1 0.709 Valid X2.2 0.694 Valid X2.3 0.729 Valid X2.4 0.873 Valid X2.5 0.884 Valid X3.1 0.755 Valid X3.2 0.789 Valid X3.3 0.792 Valid X3.4 0.831 Valid X3.5 0.805 Valid X4.1 0.776 Valid X4.2 0.875 Valid X4.3 0.863 Valid X4.4 0.738 Valid Y1 0.729 Valid Y2 0.833 Valid Y3 0.861 Valid Y4 0.796 Valid Y5 0.713 Valid Z1.1 0.833 Valid Z1.2 0.691 Valid Z1.3 0.794 Valid Z1.4 0.799 Valid Z1.5 0.812 Valid Z1.6 0.717 Valid Z1.7 0.704 Valid Sumber: Data Primer (2022)
Berdasarkan  hasil  pengukuran outer  loading pada  indicator  reflektif  dikethui bahwa  seluruh  indicator  penelitian  telah  memenuhi  kriteria  untuk  digunakan  sebagai indicator pengukuran variable disebabkan memiliki nilai outer loading lebih besar dari 0.6  (outer  loading  >  0.6).  Data  di  atas  menunjukkan  tidak  ada  indikator  variabel yang nilai  outer  loading-nya  di  bawah  0.6,  sehingga  semua  abletor  dinyatakan  layak  atau valid untuk digunakan penelitian dan dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut.
Discriminat  validity dari  model  pengukuran  dengan  abletor  refleksif  dinilai berdasarkan cross loading pengukuran dengan konstruk. Jika korelasi konstruk dengan item  pengukuran  lebih  besar  dari  pada  ukuran  konstruk  lainnya,  maka  hal  itu menunjukkan  bahwa  konstruk  laten  memprediksi  ukuran  pada  blok  mereka  lebih  baik daripada  ukuran  pada  blok  lainnya.  Adapun  hasil  pengukuran CrossLoading dapat dilihat pada table berikut:
Tabel 10. Hasil Pengukuran Cross Loading Berbagi Informasi (X4) Integrasi Internal (X1) Integrasi Pelanggan (X3) Integrasi Pemasok (X2) Kinerja Ekspor (Y) Kinerja Rantai Pasok (Z) X1.1 0.789 0.782 0.600 0.848 0.860 0.810 X1.2 0.719 0.845 0.551 0.634 0.796 0.804 X1.3 0.581 0.765 0.489 0.521 0.713 0.726 X1.4 0.451 0.664 0.671 0.485 0.481 0.565 X1.5 0.537 0.726 0.757 0.552 0.571 0.637 X2.1 0.482 0.514 0.546 0.709 0.536 0.554 X2.2 0.530 0.628 0.683 0.694 0.581 0.689 X2.3 0.763 0.617 0.647 0.729 0.734 0.667 X2.4 0.773 0.685 0.608 0.873 0.835 0.789 X2.5 0.804 0.729 0.566 0.884 0.862 0.801 X3.1 0.555 0.519 0.755 0.549 0.495 0.533 X3.2 0.603 0.600 0.789 0.652 0.607 0.640 X3.3 0.630 0.699 0.792 0.581 0.620 0.649 X3.4 0.565 0.662 0.831 0.590 0.560 0.646 X3.5 0.578 0.638 0.805 0.686 0.607 0.707 X4.1 0.776 0.655 0.693 0.721 0.729 0.699 X4.2 0.875 0.655 0.633 0.782 0.783 0.731 X4.3 0.863 0.652 0.532 0.755 0.780 0.735 X4.4 0.738 0.746 0.549 0.582 0.710 0.708 Y1 0.754 0.655 0.696 0.710 0.729 0.675 Y2 0.772 0.672 0.598 0.868 0.833 0.785 Y3 0.801 0.719 0.561 0.878 0.861 0.799
Berbagi Informasi (X4) Integrasi Internal (X1) Integrasi Pelanggan (X3) Integrasi Pemasok (X2) Kinerja Ekspor (Y) Kinerja Rantai Pasok (Z) Y4 0.719 0.845 0.551 0.634 0.796 0.804 Y5 0.581 0.765 0.489 0.521 0.713 0.726 Z1.1 0.648 0.823 0.664 0.667 0.766 0.833 Z1.2 0.602 0.624 0.628 0.660 0.625 0.691 Z1.3 0.750 0.658 0.566 0.865 0.815 0.794 Z1.4 0.801 0.719 0.561 0.878 0.861 0.799 Z1.5 0.727 0.853 0.565 0.641 0.805 0.812 Z1.6 0.580 0.747 0.642 0.476 0.643 0.717 Z1.7 0.590 0.642 0.741 0.609 0.594 0.704 Sumber: Data Primer (2022)
Berdasarkan  sajian  data  pada  tabel  10  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  masing- masing  indikator  pada  variabel  penelitian  memiliki  nilai cross  loading terbesar  pada variabel  yang  dibentuknya  dibandingkan  dengan  nilai cross  loading pada  variabel lainnya.  Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  tersebut,  dapat  dinyatakan  bahwa indikator- indikator yang digunakan dalam penelitian ini telah memiliki discriminant validity yang baik dalam menyusun variabelnya masing-masing.
Cara  lain  mengukur discriminat  validity adalah  melihat  nilai square  root  of average variance extracted (AVE). Nilai yang disarankan adalah di atas 0,5 (Sasongko, Kalambo,  Janu,  &  Anggiani,  2022).  Berikut  adalah  nilai  AVE  dalam  penelitian  yang dihasilkan pada tabel 11.
Tabel 11. Average Variance Extracted (AVE) Variabel Average Variance Extracted (AVE) Berbagi Informasi (X4) 0.664 Integrasi Internal (X1) 0.576 Integrasi Pelanggan (X3) 0.632 Integrasi Pemasok (X2) 0.612 Kinerja Ekspor (Y) 0.622 Kinerja Rantai Pasok (Z) 0.587 Sumber: Data Primer (2022)
Berdasarkan  tabel  11  diketahui  bahwa  seluruh  variable  penelitian  telah memenuhi nilai standar AVE di atas 0.5 (AVE > 0.5). Variable Total Integrasi Internal (X1) memiliki nilai AVE sebesar 0.576, variable Integrasi Pemasok (X2) memiliki nilai AVE  sebesar  0.612,  variable  Integrasi  Pelanggan  (X3)  memiliki  nilai  AVE  sebesar 0.632,  variable  Berbagi  Informasi  (X4)  memiliki  nilai  AVE  sebesar  0.664,  variable Kinerja  Ekspor  (Y)  memiliki  nilai  AVE  sebesar  0.622,  variable  Kinerja  Rantai  Pasok
(Z)  memiliki  nilai  AVE  sebesar  0.587.  Berdasarkan  pertimbangan  nilai  AVE  yang dimiliki  oleh  masing-masing  variable  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  seluruh  variable memenuhi nilai Discriminant Validity disebabkan memiliki nilai AVE lebih besar dari 0.5.  Dengan  demikian  dapat  dinyatakan  bahwa  setiap  variabel  telah  memiliki discriminant validity yang baik.
Pengujian  selanjutnya  adalah composite  reliability dari  blok  indikator  yang mengukur konstruk. Suatu konstruk dikatakan reliable jika nilai composite reliability di atas 0,60 (Ferdinandus, Bugis, & Pattiruhu, 2022). Berikut ini hasil outer model loading yang menunjukkan composite relaibilty masing-masing konstruk:
Tabel 12.
Composite Reliability Variabel Composite Reliability Berbagi Informasi (X4) 0.887 Integrasi Internal (X1) 0.871 Integrasi Pelanggan (X3) 0.896 Integrasi Pemasok (X2) 0.886 Kinerja Ekspor (Y) 0.891 Kinerja Rantai Pasok (Z) 0.908 Sumber: Data Primer (2022)
Berdasarkan tabel 12 menunjukkan hasil composite reliablity yang memuaskan yaitu  Integrasi  Internal  (X1)  memiliki  nilai Composite  Reliability 0.871,  Integrasi Pemasok  (X2)  memiliki  nilai Composite  Reliability 0.886,  Integrasi  Pelanggan  (X3) memiliki  nilai Composite  Reliability 0.896,  Berbagi  Informasi  (X4)  memiliki  nilai Composite  Reliability 0.887,  Kinerja  Rantai  Pasok  (Z) memiliki  nilai Composite Reliability 0.908, Kinerja Ekspor (Y) memiliki nilai Composite Reliability 0.891. Hasil ini  menunjukkan  bahwa  masing-masing  variabel  telah  memenuhi composite  realibility sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  keseluruhan  variabel  memiliki  tingkat  realibilitas yang tinggi.
Uji  realibilitas  dengan composite  reability di  atas  dapat  diperkuat  dengan menggunakan  nilai cronbach  alpha .  Suatu  variabel  dapat  dinyatakan  reliabel  atau memenuhi cronbach alpha apabila memiliki nilai cronbach alpha > 0,7 (Ghozali, 2014). Berikut ini adalah nilai cronbach alpha dari masing-masing variabel:
Tabel 13.
Cronbach's Alpha Variabel Cronbach's Alpha Berbagi Informasi (X4) 0.829 Integrasi Internal (X1) 0.816 Integrasi Pelanggan (X3) 0.854 Integrasi Pemasok (X2) 0.839
Kinerja Ekspor (Y) 0.847 Kinerja Rantai Pasok (Z) 0.829 Sumber: Data Primer (2022)
Berdasarkan  sajian  data  di  atas  pada  tabel  13,  dapat  diketahui  bahwa  nilai cronbach alpha dari masing-masing variabel penelitian >0,7. Dengan demikian hasil ini dapat  menunjukkan  bahwa  masing-masing  variabel  penelitian  telah  memenuhi persyaratan  nilai cronbach  alpha ,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  keseluruhan variabel  memiliki  tingkat  reliabilitas  yang  tinggi.  Menilai  inner  model  adalah mengevaluasi  hubungan  antar  konstruk  laten  seperti  yang  telah  dihipotesiskan  dalam penelitian ini.
Setelah  pengujian  outer  model  yang  telah  memenuhi,  berikutnya  dilakukan pengujian inner model ( model structural ). Inner model dapat dievaluasi dengan melihat r-square  ( reliabilitas  indikator )  untuk  konstrak  dependen  dan  nilai  t-statistik  dari pengujian  koefisien  jalur  ( path  coefficient ).  Semakin  tinggi  nilai  r-square  berarti semakin  baik  model  prediksi  dari  model  penelitian  yang  diajukan.  Nilai path coefficients menunjukkan  tingkat  signifikansi  dalam  pengujian  hipotesis.  Analisis Variant  (R 2 )  atau  Uji  Determinasi  yaitu  untuk  mengetahui  besar  pengaruh  variabel independen  terhadap  variabel  dependen  tersebut.  Kelemahan  mendasar  penggunaan koefisien  determinasi  adalah  bias  terhadap  jumlah  variabel  independen  yang dimasukkan ke dalam model. Oleh karena itu, dianjurkan untuk menggunakan adjusted R  Square (R2)  pada  saat  mengevaluasi  model  terbaik  (Ghozali,  2015).  Nilai  dari koefisien determinasi dapat ditunjukkan pada Tabel 14:
Tabel 14.
Nilai Koefisien Determinasi (R2) R Square R Square Adjusted Kinerja Ekspor (Y) 0.975 0.974 Kinerja Rantai Pasok (Z) 0.949 0.948 Sumber: Data Primer (2022)
Berdasarkan nilai Adjusted R Square pada model Kinerja Ekspor (Y) diperoleh nilai Adjusted  R  Square sebesar  0,975.  Hasil  tersebut  menunjukan  bahwa  variable berbagi informasi, integrasi internal, integrasi pelanggan, integrasi pemasok, dan kinerja rantai  pasok  menjelaskan  variable  Kinerja  Ekspor  sebesar  97,5%  sedangkan  sisahnya yaitu 2,5% dijelasan oleh variable yang tidak dimasukan dalam model penelitian.
Pada persamaan kedua yaitu Kinerja Rantai Pasok (Z) diperoleh nilai Adjusted R Square sebesar  0.949.  Hasil  tersebut  menunjukan  bahwa  variable  berbagi  informasi, integrasi  internal,  integrasi  pelanggan,  dan  integrasi  pemasok  mampu  menjelaskan variable  Kinerja  Rantai  Pasok  (Z)  sebesar  94,9%  sedangkan  sisahnya  yaitu  5.1% dijelasan oleh variable yang tidak dimasukan dalam model penelitian.
Langkah  yang  perlu  dilakukan  sebelum  melakukan  pengukuran  hipotesis diperlukan  prosedur  evaluasi  ketetapan  model  (Goodness  of  Fit).  Uji  ketetapan  model dilakukan  dengan melihat  persentase  varian  yangdijelaskan  oleh  nilai R2 untuk variabel  dependen  denganmenggunakan ukuran Stone-Geisser  Q-square  test (Kalnadi, 2013) dan juga melihat besarnya koefisien jalur strukturalnya.
Pengujian ketetapan  model  ( Goodness  off  Fit )  menggunakan  koefisien determinasi  (r 2 )  total  dari  dua  persamaan.  Persamaan  1  (pertama)  diperoleh  nilai  r 2 sebesar  0,906  dan  persamaan  2  (kedua)  diperoleh  r 2 sebesar  0,896.  Berikut  adalah ketetapan model yang diperoleh dengan rumus:
Berdasarkan  hasil  pengukuran  ketetapan model  diperoleh  hasil  nilai  Q 2 sebesar 0.97  hal  ini  menjelaskan  bahwa  kontribusi  model  untuk  menjelaskan  hubungan struktural dari ketujuh variabel yang diteliti adalah sebesar  97% dan sisanya dijelaskan oleh  variabel  lain  yang  tidak  dimasukkan  dalam  model.  Dari  hasil  terebut  diketahui bahwa model penelitian ini memiliki predictive relevance karena Q2 bernilai lebih besar dari 0 serta dapat dikatakan baik dikarenakan mendekati nilai 1.
Berdasarkan  olah  data  yang  telah  dilakukan,  hasilnya  dapat  digunakan  untuk menjawab  hipotesis  pada  penelitian  ini.  Uji  hipotesis  pada  penelitian  ini  dilakukan dengan  melihat  nilai  T-Statistics  dan  nilai  P-Values.  Hipotesis  penelitian  dapat dinyatakan diterima apabila nilai P-Values < 0,05. Berikut ini adalah hasil uji hipotesis yang diperoleh dalam penelitian ini melalui inner model:
Tabel 15.

## Uji Hipotesis Penelitian
Beta (β) Sample Mean (M) T Statistics (|O/STDEV|) P Values  Keterangan Pengaruh Langsung Integrasi Pemasok (X2) -> Kinerja Ekspor (Y) 0.305 0.303 7.213 0.000 Diterima Integrasi Pelanggan (X3) -> Kinerja Ekspor (Y) 0.206 0.205 7.541 0.000 Diterima Integrasi Internal (X1) -> Kinerja Ekspor (Y) 0.312 0.310 5.429 0.000 Diterima Berbagi Informasi 0.258 0.264 6.172 0.000 Diterima
(X4) -> Kinerja Ekspor (Y) Kinerja Rantai Pasok (Z)  -> Kinerja Ekspor (Y) 0.329 0.327 4.014 0.000 Diterima Integrasi Pemasok (X2) -> Kinerja Rantai Pasok (Z) 0.322 0.322 8.550 0.000 Diterima Integrasi Pelanggan (X3) -> Kinerja Rantai Pasok (Z) 0.020 0.020 0.680 0.497 Ditolak Integrasi Internal (X1) -> Kinerja Rantai Pasok (Z) 0.581 0.583 20.127 0.000 Diterima Berbagi Informasi (X4) -> Kinerja Rantai Pasok (Z) 0.105 0.103 2.513 0.012 Diterima Pengaruh Tidak Langsung Integrasi Pemasok (X2) -> Kinerja Rantai Pasok (Z)  -> Kinerja Ekspor (Y) 0.106 0.104 4.367 0.000 Diterima Integrasi Pelanggan (X3) -> Kinerja Rantai Pasok (Z)  -> Kinerja Ekspor (Y) 0.007 0.007 0.630 0.529 Ditolak Integrasi Internal (X1) -> Kinerja Rantai Pasok (Z)  -> Kinerja Ekspor (Y) 0.191 0.191 3.994 0.000 Diterima Berbagi Informasi (X4) -> Kinerja Rantai Pasok (Z)  -> Kinerja Ekspor (Y) 0.034 0.035 1.941 0.053 Ditolak Sumber: Data Primer (2022)
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  penelitian,  maka  persamaan  model penelitian dapat digambarkan dalam persamaan berikut :
Y1 = 0.609X1+ 0.298X1 Y2 = 0.265X1 + 0.340X2 + 0.361Y1 Hasil pengujian hipotesis penelitian dapat dijelaskan sebagaimana berikut:

## Hipotesis
H1: Integrasi Pemasok (X2) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kinerja Ekspor (Y) .
Hasil  pengujian  hipotesis  menunjukan  pengaruh  Integrasi  Pemasok  (X2) terhadap Kinerja Ekspor (Y) memiliki nilai koefisien jalur sebesar 0.305 serta memiliki nilai  T  statistic  sebesar  7.213  dan  nilai  P-Value  sebesar  0.000.  Nilai  T  statistic  lebih besar dari T tabel (7.213 >1.984) serta nilai P value sebesar 0.000 atau lebih kecil dari standar  alpha  5%  (0.000<0.05)  menunjukan  terdapat  pengaruh  signifikan  Integrasi Pelanggan terhadap Kinerja Ekspor.

## Hasil Pembahasan
Nilai  koefisien  jalur  bernilai  positif  (0.305)  menunjukan  pengaruh  yang diberikan  oleh  integrasi  pemasok  terhadap  kinerja  ekspor  bernilai  positif.  Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  pengaruh  positif  dan  signifikan  oleh  Integrasi Pemasok  terhadap  kinerja  ekspor.  Dengan  kata  lain,  integrasi  pemasok  yang  semakin baik mampu meningkatkan kinerja ekspor.
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan oleh Ayman Bahjad yang dilakukan di  Jordan,  pengaruh  langsung  integrasi  pelanggan  terhadap  kinerja  ekspor  tidak signifikan. Hal ini tidak sejalan dengan hasil penelitian ini.
Nilai  koefisien  jalur  bernilai  positif  (0.312)  menunjukan  pengaruh  yang diberikan oleh integrasi internal terhadap kinerja ekspor bernilai positif. Sehingga dapat disimpulkan  bahwa  terdapat  pengaruh  positif  dan  signifikan  oleh  integrasi  internal terhadap kinerja ekspor . Dengan kata lain, integrasi internal yang semakin baik mampu meningkatkan kinerja ekspor.
Nilai  koefisien  jalur  bernilai  positif  (0.258)  menunjukan  pengaruh  yang diberikan  oleh  komunikasi  terhadap  motivasi  kerja  bernilai  positif.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  terdapat  pengaruh  positif  dan  signifikan  oleh  berbagi  informasi terhadap kinerja ekspor . Dengan kata lain, berbagi informasi yang semakin baik mampu meningkatkan kinerja ekspor.
Berbagi  informasi  dengan  pemasok  dan  pelanggan  memungkinkan  eksplorasi baru peluang dan pasar, memfasilitasi pengenalan produk dan layanan baru, membantu dalam  menemukan  metode  pengiriman  baru  dan  membantu  mempersingkat  waktu tunggu,  dengan  demikian,  mengarah  ke  peningkatan  penjualan  di  pasar  internasional (Al-Ghwayeen dan Abdallah, 2018; Devaraj et al., 2007). Selain itu, informasi kualitas waktu  nyata  dibagikan  dengan  pemasok  dan  memungkinkan  produsen  merasakan ketidakpastian pasar dan meresponsnya dengan cara yang efektif. dan cepat (Liu et al., 2013). Selain itu, integrasi rantai pasokan mengarah pada pengurangan biaya persediaan dan  peningkatan  pemanfaatan  sumber  daya  keuangan  dan  arus  kas,  sehingga menghasilkan  peningkatan  kinerja,  peningkatan  penjualan  dan  peningkatan  ekspor (Ayoub  dan  Abdallah,  2019;  Ibrahim and  Ogunyemi,  2012).  Informasi  yang  diberikan untuk  meningkatkan  kinerja  ekspor  yaitu  berupa  informasi  mengenai  kebijakan  atau
perizinan  tentang  proses  ekspor  dari  suatu  negara  ke  negara  lainnya  yang  melibatkan pihak lainnya.
Nilai  koefisien  jalur  bernilai  positif  (0.329)  menunjukan  pengaruh  yang diberikan  oleh  kinerja  rantai  pasok  terhadap  kinerja  ekspor  bernilai  positif.  Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  pengaruh  positif  dan  signifikan  oleh  kinerja  rantai pasok terhadap kinerja ekspor . Dengan kata lain, kinerja rantai pasok yang semakin baik mampu meningkatkan kinerja ekspor.
Literatur  yang  ada  telah  memberikan  bukti  yang  cukup  mengenai  efek  positif dari  kinerja  rantai  pasokan  pada  kinerja  bisnis,  pasar,  keuangan,  dan  organisasi  (mis. Abu  Nimeh  et  al.,  2018;  Dellana  dkk.,  2019;  Delic  dan  Eyers,  2020;  Huo  dkk.,  2014; Qrunfleh dan Tarafdar, 2014). Namun, hanya satu penelitian sebelumnya yang diajukan oleh Ibrahim dan Ogunyemi (2012) yang memberikan bukti empiris mengenai pengaruh positif kinerja rantai pasokan terhadap kinerja ekspor pada perusahaan tekstil di Mesir. Meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas  rantai  pasokan  mengarah  pada  peningkatan penjualan, peningkatan kinerja bisnis dan kinerja ekspor yang lebih tinggi (Ayoub dan Abdallah,  2019;  Laosirihongthong  et  al.,  2013).  Tingkat  kinerja  rantai  pasokan  yang lebih  tinggi  menyiratkan  pemanfaatan  sumber  daya  yang  efisien,  pencapaian  tujuan terkait  operasional,  mencapai  tingkat  kualitas  yang  lebih  tinggi,  meningkatkan  bauran produk  dan  fleksibilitas  volume,  dan  pencapaian  kinerja  penyampaian  yang  kompetitif (Abu  Nimeh  et  al.,  2018;  Yu  dan  Ramanathan,  2016).  Peningkatan  kinerja  rantai pasokan ini diharapkan dapat meningkatkan bisnis kinerja dan meningkatkan penjualan di  pasar  domestik  dan  ekspor.  Akgul  dkk.  (2015)  menegaskan  bahwa  peningkatan kinerja  rantai  pasokan  dan  kinerja  operasional  akan  mengarah  ke  tingkat  yang  lebih tinggi dari bisnis dan kinerja ekspor. Selanjutnya, Lin et al. (2011) menunjukkan bahwa kinerja  rantai  pasokan  akan  meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas  distribusi  ke  pasar lokal dan internasional, sehingga mendorong kinerja pasar dan kinerja ekspor.
Nilai  koefisien  jalur  bernilai  positif  (0.322)  menunjukan  pengaruh  yang diberikan oleh integrasi pemasok terhadap kinerja rantai pasok bernilai positif. Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  pengaruh  positif  dan  signifikan  oleh  integrasi pemasok  terhadap  kinerja  rantai  pasok . Dengan  kata  lain,  integrasi  pemasok  yang semakin baik mampu meningkatkan kinerja rantai pasok.
Integrasi pemasok merupakan kesatuan dan kepaduan kegiatan logistik melintasi batas-  batas  perusahaan  atau  organisasi  yang  mencakup  antara  pemasok  dengan produsen  (Gimenez  dan  Ventura,  2003).  Pada  penelitiannya  di  Spanyol,  Gimenez  dan Ventura  (2003)  menemukan  bahwa  integrasi  pemasok  memberikan  pengaruh  positif terhadap  kinerja  perusahaan.  Pengaruh  ini  juga  berimbas  pada  berkurangnya  biaya, kehabisan persediaan, dan waktu tunggu serta meningkatnya keuggulan kompetitif yang diperoleh perusahaan. Lee et al. (2007) meneliti menemukan bahwa integrasi pemasok memberikan  pengaruh  positif  terhadap  kinerja  perusahaan.  Ibrahim  dan  Ogunyemi (2012)  dalam  penelitiannya  yang  dilakukan  pada  industri  tekstil  dan  pakaian  juga menemukan  bahwa  integrasi  pemasok  berpengaruh  positif  terhadap  kinerja  rantai pasokan.  Seo  et  al.  (2014)  dalam  penelitiannya  yang  dilakukan  di  Korea  juga
menemukan  bahwa  integrasi  pemasok  berpengaruh  positif  terhadap  kinerja  rantai pasokan.
Hasil  pengujian  hipotesis  menunjukan  pengaruh  integrasi  pelanggan  terhadap kinerja rantai pasok  memiliki nilai koefisien jalur sebesar  0.020 serta memiliki nilai T statistic sebesar 0.680 dan nilai P-Value sebesar 0.497. Nilai T statistic lebih kecil dari T  tabel  (0.680<1.984)  serta  nilai  P  value  sebesar  0.497  atau  lebih  besar  dari  standar alpha  5%  (0.497>0.05).  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terdapat  pengaruh antara integrasi pelanggan terhadap kinerja rantai pasok.
Pada praktek di lapangan, pelanggan tidak langsung berhubungan dengan kinerja rantai pasok. Dalam hal ini di suatu perusahaan melibatkan departemen lain yaitu sales dan  marketing.  Pelanggan  akan  menyampaikan  keluhan  ataupun  tingkat  kepuasan mereka kepada departemen ini.
Nilai  koefisien  jalur  bernilai  positif  (0.581)  menunjukan  pengaruh  yang diberikan oleh integrasi internal terhadap kinerja rantai pasok bernilai positif. Sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan oleh integrasi internal terhadap  kinerja  rantai  pasok . Dengan  kata  lain,  integrasi  internal  yang  semakin  baik mampu meningkatkan kinerja rantai pasok.
Nilai  koefisien  jalur  bernilai  positif  (0.105)  menunjukan  pengaruh  yang diberikan  oleh  berbagi  informasi  terhadap  kinerja  rantai  pemasok  bernilai  positif. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  pengaruh  positif  dan  signifikan  oleh berbagi informasi terhadap kinerja rantai pemasok . Dengan kata lain, berbagi informasi yang semakin baik mampu meningkatkan kinerja rantai pemasok.
Nilai  koefisien  jalur  bernilai  positif  (0.106)  menunjukan  pengaruh  yang diberikan  oleh  integrasi  pemasok  terhadap  kinerja  rantai  pasok  melalui  kinerja  ekspor bernilai  positif.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  pengaruh  positif  dan signifikan oleh integrasi pemasok terhadap kinerja rantai pasok melalui kinerja ekspor . Dengan  kata  lain,  kinerja  ekspor  mampu  memediasi  pengaruh  integrasi  pemasok terhadap kinerja rantai pasok.
Dari  penelitian  sebelumnya,  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  integrasi internal  dan  integrasi  pelanggan  berdampak  positif  pada  kinerja  rantai  pasokan, sementara  integrasi  pemasok  tidak. Temuan  itu juga  menegaskan  bahwa  kinerja  rantai pasokan  berdampak  positif  terhadap  kinerja  ekspor.  Selain  itu,  kinerja  rantai  pasokan ditunjukkan  secara  positif  dan  parsial  menengahi  dampak  integrasi  internal  dan pelanggan  terhadap  kinerja  ekspor.  Sementara  mediasi  ini  efeknya  parsial,  hasil  ini menunjukkan  bahwa  kinerja  rantai  pasokan  berfungsi  sebagai  hasil  dari  internal  dan integrasi  pelanggan  dan  sebagai  anteseden  kinerja  ekspor.  Efek  mediasi  parsial ditemukan di studi saat ini dapat dikaitkan dengan sifat kompleks dari hubungan antara integrasi  rantai  pasokan  dan  kinerja  ekspor.  Karena  banyak  faktor  berbeda  terkait dengan asosiasi ini, tidak masuk akal bahwa penyelidikan terhadap satu mediator dapat mengidentifikasi semua hubungan sebab akibat yang potensial di mana integrasi rantai pasokan berdampak pada kinerja ekspor. Kami menegaskan bahwa efek mediasi parsial
menunjukkan  di  sini  menggambarkan  perlunya  penelitian  lebih  lanjut  tentang bagaimana hubungan timbal balik ini mempengaruhi kinerja ekspor secara keseluruhan.
Hasil  pengujian  hipotesis  menunjukan  pengaruh  integrasi  pelanggan  terhadap kinerja ekspor melalui kinerja rantai pasok  memiliki nilai koefisien jalur sebesar 0.007 serta  memiliki  nilai  T  statistic  sebesar  0.630  dan  nilai  P-Value  sebesar  0.529.  Nilai  T statistic  lebih  kecil  dari  T  tabel  (0.630<1.984)  serta  nilai  P  value  sebesar  0.529  atau lebih  besar  dari  standar  alpha  5%  (0.529>0.05).  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa tidak  terdapat  pengaruh  antara  integrasi  pelanggan  terhadap  kinerja  ekspor melalui kinerja rantai pasok .
Nilai  koefisien  jalur  bernilai  positif  (0.191)  menunjukan  pengaruh  yang diberikan  oleh  integrasi  internal  terhadap  kinerja  rantai  pasok  melalui  kinerja  ekspor bernilai  positif.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  pengaruh  positif  dan signifikan  oleh  integrasi  internal  terhadap  kinerja  rantai  pasok  melalui  kinerja  ekspor. Dengan  kata  lain,  kinerja  ekspor  mampu  memediasi  pengaruh  integrasi  internal terhadap kinerja rantai pasok.
Pada penelitian sebelumnya, integrasi internal, secara signifikan mempengaruhi kinerja  ekspor.  Integrasi  internal  mengharuskan  perusahaan  untuk  meningkatkan sumber  daya  internal,  kompetensi  dan  informasi  melalui  tindakan  organisasi  yang mendukung  pengetahuan  pertukaran  di  dalam  dan  di  luar  lingkup  masing-masing departemen atau fungsi.
Hasil  pengujian  hipotesis  menunjukan  pengaruh  berbagi  informasi  terhadap kinerja ekspor melalui kinerja rantai pasok  memiliki nilai koefisien jalur sebesar 0.034 serta  memiliki  nilai  T  statistic  sebesar  1.941  dan  nilai  P-Value  sebesar  0.053.  Nilai  T statistic  lebih  kecil  dari  T  tabel  (1.941<1.984)  serta  nilai  P  value  sebesar  0.053  atau lebih  besar  dari  standar  alpha  5%  (0.053>0.05).  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa tidak terdapat pengaruh antara berbagi informasi terhadap kinerja ekspor melalui kinerja rantai pasok.
Berbagi  informasi  didefinisikan  sebagai  sejauh  mana  informasi  disampaikan kepada mitra pasokan. Untuk memberikan hasil terbaik, informasi yang dibagikan harus memadai, akurat,  kredibel  dan  tepat  waktu.  Informasi  yang  tepat  waktu  dan  dibagikan dalam rantai pasokan menghasilkan keputusan yang akurat dan dapat dianggap sebagai kinerja  unggul.  Berbagi  informasi  juga  secara  signifikan  dapat  mengurangi  biaya, memperpendek siklus waktu dan meningkatkan kinerja secara keseluruhan.
Pada  praktik  di  lapangan,  berbagi  informasi  dilakukan  secara  langsung  tanpa mediasi  baik  ke  kinerja  ekspor  maupu  ke  kinerja  rantai  pasok.  Pada  kinerja  ekspor, informasi  yang  diberikan  berkaitan  dengan  mengekspor  produk  ke  luar  negeri  dan kemampuan untuk mengintegrasikan pengetahuan serta sumber daya yang berhubungan dengan aspek hukum serta persyaratan dokumen ekspor.

## Kesimpulan
Berdasarkan  analisis  hasil  penelitian  pada  bab  sebelumnya  maka  di  peroleh kesimpulan  untuk  menjawab  rumusan  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah  Integrasi
Pemasok  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Kinerja  Ekspor.  Kemudian Integrasi  Pelanggan  tidak  berpengaruh  terhadap  Kinerja  Rantai  Pasok.  Hal  ini membuktikan  bahwa  integrasi  pelanggan  tidak  terlalu  berdampak  pada  kinerja  rantai pasok.  Ini  menunjukan  bahwa  integrasi  pelanggan  yang  di  lakukan  perusahaan  yang bergerak di bidang ekspor atau biasa disebut sebagai eksportir tidak terlalu atau bahkan tidak sama sekali memberikan manfaat pada kinerja rantai pasok.  Ketika kompleksitas rantai  pasokan  tinggi,  maka  pengaruh  integrasi  pada  kinerja  tinggi,  tetapi  pengaruh tersebut  rendah  atau  tidak  ada  jika  kompleksitas  rantai  pasokan  rendah.  Hal  ini membuktikan  bahwa  kinerja  ekspor  bisa  tinggi  dan  baik  pada  perusahaan  yang  kuat dalam  berbagi  informasi  maupun  tidak.  Ada  sejumlah  faktor  penentu  lain  yang berkontribusi lebih kuat dalam menentukan kinerja ekspor.

## BIBLIOGRAFI
Anuraga,  Jalu  Lintang  Yogiswara.  (2021).  Jalur  Rempah  Banda,  Antara  Perdagangan, Penaklukan  dan  Percampuran:  Dinamika  Masyarakat  Banda  Neira  Dilihat  Dari Sosio-Historis  Ekonomi  Rempah  The  Banda  Spice  Route,  Between  Trade,
Conquest. Jurnal Masyarakat Dan Budaya , 23 (3). Google Scholar.
Apriko, Juni. (2021). Pengaruh Promosi Terhadap Keputusan Pembelian Sepeda Motor Honda  Scoopy  (masyarakat  Yang  Menggunakan  Honda  Scoopy  Di  Kecamatan Tenayan Raya) . Universitas Islam Riau. Google Scholar.
Erika,  Sovia  Zahrianti.  (2022). Pengaruh  Inflasi  dan  Nilai  Tukar  terhadap  Ekspor Produk Halal Indonesia Periode 2016-2020 . IAIN Ponorogo. Google Scholar.
Fauzi,  Irsal.  (2021).  Peran  Internet  Marketing  dalam  Meningkatkan  Intention  To  Buy (Studi pada Bangkayu. id). Among Makarti , 14 (1). Google Scholar .
Ferdinandus,  Stenly  Jacobus,  Bugis,  Muh  Sahril  Gunawan,  &  Pattiruhu,  Josef  R. (2022).  Analisis  Pengaruh  Financial  Technology  Terhadap  Profitabilitas Perusahaan  Perbankan  Bumn  di  Indonesia. Eqien-Jurnal  Ekonomi  Dan  Bisnis , 11 (1), 1039–1045. Google Scholar .
Jones,  Ivan,  Lusiana,  Lusiana,  Moderin,  Moderin,  &  Fenny,  Fenny.  (2022).  Pengaruh Manajemen  Rantai  Pasokan  Sistem  Erp Dalam  Meningkatkan  Kinerja  Perusahaan Studi Kasus: PT Latinusa TBK. Eqien-Jurnal Ekonomi Dan Bisnis , 10 (2), 410–418.
Google Scholar .
Mabruroh,  Kurnia  Lailatul.  (2022).  Analisis  Framing  Berita  Terkait  Kebijakan Pemerintah  Menangani  Covid-19  pada  Media  Online  Suarasurabaya.  Net. Jurnal Jurusan Ilmu Komunikasi Fisip Unhas (IKON) , 21–38. Google Scholar .
Musyafi, Roihatul, Utami, Hamidah Nayati, Prasetya, Arik, & Sos, S. (2019). Pengaruh Information Sharing dan Information Quality terhadap Rantai Pasok Integratif dan Kinerja  Usaha.(Studi  Pada  petani  Bawang  Merah  di  Jawa  Timur) .  Universitas Brawijaya. Google Scholar .
Nasir,  Akhmad,  &  Supriatna,  Endah.  (2022).  Pengaruh  Praktek  Supply  Chain Management (SCM) dan Integrasi Suplly Chain Terhadap Kinerja Perusahaan pada PT.  Indofood  CBP  Sukses  Makmur  Tbk. Journal  of  Innovation  Research  and Knowledge , 2 (3), 621–628. Google Scholar .
Permana,  Gusi  Putu  Lestara,  &  Mudiyanti,  Ni  Wayan.  (2021).  Analisis  Faktor Kesuksesan  Implementasi  Aplikasi  Sistem  Keuangan  Desa  (Siskeudes)  Dengan Menggunakan  Model  Kesuksesan  Sistem  Teknologi  Informasi  Diperbarui  Oleh Delone  Dan  Mclean  Di  Kabupaten  Gianyar. KRISNA:  Kumpulan  Riset  Akuntansi , 13 (1), 75–85. Google Scholar .
Purba,  Bonaraja,  Susanti,  Elly,  Mustaqim,  Yunus,  Wisnujati,  Nugrahini  Susantinah,
Hasan,  Muhammad,  Aisyah,  Hesty,  Hariyanti,  Anies  Indah,  &  Sudarmanto,  Eko.
(2021). Etika Ekonomi . Yayasan Kita Menulis. Google Scholar .
Raharja,  Hafid  Aji,  &  Yamit,  Zulian.  (2022).  Pengaruh  Manajemen  Rantai  Pasokan terhadap  Keunggulan  Kompetitif  Organisasi  dan  Kinerja  Organisasi  Kelompok Ternak  di  Desa  Girikerto. Selekta  Manajemen:  Jurnal  Mahasiswa  Bisnis  & Manajemen , 1 (1), 270–278. Google Scholar .
Saputra,  I.Gede  Hendra  Eka,  &  Yasrawan,  Komang  Tri.  (2021).  Dampak  Moderasi Budaya  Catur  Purusa  Artha  pada  Pengaruh  Self  Efficacy  dan  Locus  of  Control terhadap  Kinerja  Koperasi. Jurnal  Ilmiah  Akuntansi  Dan  Humanika , 11 (1),  167– 178. Google Scholar .
Sasongko,  Guntur,  Kalambo,  Yohanis,  Janu,  Rizaldi  Indra,  &  Anggiani,  Sarfiliaty. (2022).  Peran  Kepemimpinan  Strategis  Dalam  Menghadapi  Kondisi  Era  Angsa. JENIUS  (Jurnal  Ilmiah  Manajemen  Sumber  Daya  Manusia) , 5 (3),  613–628. Google Scholar .
Sumadi,  S.  (2020).  Menakar  Dampak  Fenomena  Pandemi  Covid-19  Terhadap Perbankan  Syariah. Jurnal  Hukum  Ekonomi  Syariah , 3 (2),  145–162. Google Scholar .
Suparman,  S.  E.  (2022). Pembangunan  Ketenagakerjaan:  Teori,  Konsep,  Model,  dan Studi Empiris . Publica Indonesia Utama. Google Scholar .
Wardana,  Miko  Andi,  &  Parwati,  Komang  Shanty  Muni.  (2021).  Integrasi  faktor  niat berkunjung  wisatawan  lokal  di  bali  pada  masa  pandemi  covid  19. Jurnal  Ilmiah Hospitality Management , 12 (1), 50–58. Google Scholar .
Wibowo,  Agus.  (2022).  Sistem  Pengendalian  Manajemen  (Management  Control System). Penerbit Yayasan Prima Agus Teknik , 1–275. Google Scholar .

## Copyright holder:
Dessy Apriyani, Farah Margaretha, Wahyuningsih Santosa (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: