Ad Bis preneur : Jurnal Pemikiran dan Penelitian Administrasi Bisnis dan Kewirausahaan            297 Vol.5, No.3, Desember 2020, DOI : https://doi.org/10.24198/adbispreneur.v5i3.30916, hal.297-316

## UNDERSTANDING STARTUP PERFORMANCE: STUDY OF THE STARTUP IN WEST JAVA
Sunu Puguh Hayu Triono 1* , Adryan Rachman 2
1, 2 Prodi Manajemen, STIE Inaba
1, 2 Prodi Doktor Ilmu Manajemen, Universitas Pendidikan Indonesia E-mail : sunu.puguh@gmail.com 1 , adryanra55@student.upi.edu 2

## ABSTRACT
One characteristics of startups compared to conventional MSMEs is the use of data. Utilization of data starts from business intelligence & analytics. The knowledge generated together with other dynamic  capabilities  will  support  each  other  in  creating  value  to  improve  startup  business performance.  The  purpose  of  this  study  was  to  determine  the  relationship  between  business intelligence  &  analytics,  absorptive  capacity,  innovation  ambiance,  and  entrepreneurial orientation towards startup business performance. Data obtained by survey distributed by email to 194 startups in West Java. PLS-SEM was used to estimate model in this study. We propose and test a  model  that  integrates  the  domains  of  dynamic  capability,  knowledge  management,  and entrepreneurship. The main findings show that the use of BI&A has a positive association with the ability to balance competitive innovation activities, supported by entrepreneurial orientation, in turn improving startup performance. This study integrates insights gained from the application of IT  value  creation  and  dynamic  capabilities  perspectives  to  explain  how  the  use  of  BI&A  is associated  with  the  ambidexterity  of  innovation  and  business  performance  and  through entrepreneurial orientation.
Keywords  :  absorptive  capacity,  business  intelligence  &  analytics,  entrepreneurial  orientation, innovation ambidexterity, startup performance
MEMAHAMI KINERJA STARTUP : STUDI PADA STARTUP DI JAWA BARAT

## ABSTRAK
Salah satu ciri startup dibandingkan UMKM konvensional adalah penggunaan data. Pemanfaatan data dimulai dari business intelligence & analytics . Pengetahuan yang dihasilkan bersama dengan kapabilitas dinamis lainnya akan saling mendukung dalam menciptakan nilai guna meningkatkan kinerja bisnis startup . Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan antara business intelligence  &  analytics , absorptive  capacity , innovation  ambidexterity ,  dan entrepreneurial orientation terhadap kinerja bisnis startup . Data didapatkan  dari survei yang disebarkan melalui email kepada 194 startup di Jawa Barat. PLS-SEM digunakan untuk mengestimasi model dalam penelitian  ini.  Kami  menguji  model  yang  mengintegrasikan  domain dynamic  capabilities , manajemen  pengetahuan,  dan  kewirausahaan.  Temuan  utama  menunjukkan  bahwa  penggunaan BI&A memiliki hubungan positif dengan kemampuan mengimbangi aktivitas inovasi kompetitif, didukung oleh orientasi kewirausahaan, yang pada gilirannya meningkatkan kinerja startup . Studi ini mengintegrasikan wawasan yang diperoleh dari penerapan perspektif penciptaan nilai TI dan kapabilitas dinamis untuk menjelaskan bagaimana penggunaan BI&A dikaitkan dengan innovation ambidexterity dan kinerja bisnis dan melalui orientasi kewirausahaan.
Kata  kunci  :    kapasitas  serap,  intelijensi  &  analitik  bisnis,  ketangkasan  inovasi,  kinerja startup, orientasi kewirausahaan
298 Ad Bis preneur : Jurnal Pemikiran dan Penelitian Administrasi Bisnis dan Kewirausahaan Vol.5, No.3, Desember 2020, DOI : https://doi.org/10.24198/adbispreneur.v5i3.30916, hal.297-316

## PENDAHULUAN
Tren ekonomi global tidak lagi berorientasi  pada  komoditas,  namun  lebih mengarah pada inovasi. Perusahaan-perusahaan teknologi  berhasil  masuk  menjadi  perusahaan- perusahaan terbesar dunia dalam dekade terakhir (Johnston, 2018). Perusahaan-perusahaan teknologi tidak sekedar mengandalkan komoditas,  atau  bersaing  dalam  hal  skala ekonomis saja, namun mereka mempromosikan inovasi. Entrepreneurship memiliki  peran penting  dalam  mempromosikan  inovasi  karena mereka  lah  yang  membawa  inovasi  ke masyarakat,  memperkenalkan  hingga  me- monetisasi-nya. Entrepreneurship dalam konteks  saat  ini  juga  berkaitan  erat  dengan teknologi. Silicon Valley merupakan salah satu pionir  dalam  hal  pembentukan  usaha  baru berbasis teknologi, atau belakangan lebih sering disebut sebagai startup .
Nilai  ekonomi startup secara  global adalah sebesar 2,8 triliun USD dan secara umum trennya masih positif dengan pertumbuhan nilai ekonominya  sebesar  20,6%  dari  tahun  2016 hingga  2018  (Startup  Genome,  2019).  Startup memiliki  beberapa  peran  strategis,  antara  lain mempromosikan  inovasi,  sumber  utama  dalam penciptaan  lapangan  pekerjaan  (Wiens  & Jackson,  2015)  terutama  bagi  pekerja  terdidik, dan menjadi mesin pertumbuhan ekonomi baru.
Indonesia  merupakan  salah  satu  sasaran investasi startup yang  sangat  menarik  karena memiliki ukuran serta pertumbuhan pasar digital tertinggi  di  Kawasan  regional  Asia  Tenggara (Daily  Social;  DSResearch,  2020).  Selain  itu, dibandingkan  China  dan  India,  Indonesia memiliki keunggulan dalam hal investasi startup karena  jumlah  populasi  dan  keleluasaan regulasinya. Secara ekosistem startup , Indonesia menempati ranking 54 dari 100 negara di dunia (Startupblink,  2020).  Hingga  tahun  2020, Indonesia memiliki empat unicorn ( startup yang berhasil memiliki valuasi lebih dari satu milyar USD) bahkan salah satunya decacorn (lebih dari sepuluh milyar USD), dan banyak startup yang berpotensi  menjadi unicorn selanjutnya  (Daily Social; DSResearch, 2020). Pemerintah Indonesia  sendiri  memiliki  visi  untuk  menjadi digital  energy  of  Asia yang  diwujudkan  salah satunya  melalui  program  1001 startup digital.
Dalam basis data startup yang dibuat oleh Badan Ekonomi  Kreatif  pada  tahun  2019  Indonesia memiliki  992 startup digital.  Industri startup memiliki  peran  penting  bagi  Indonesia,  antara lain merupakan sumber utama penciptaan kerja bagi  tenaga  kerja  terdidik  (Zaky  et  al.,  2018), menciptakan nilai ekonomi yang besar, mendukung digitalisasi UMKM, serta membantu  masyarakat  terutama  dalam  masa pandemi saat ini.
Keberlanjutan startup sangat  bergantung pada  pendanaan  yang  mereka  dapatkan  untuk mendukung  aktivitas  bisnisnya.  Pendanaan startup tahap awal ( seed dan seri A) di Indonesia dari  tahun  2017  hingga  2018  meningkat, meskipun begitu pendanaan seri lanjutan (seri B dan C menurun, artinya investor cenderung lebih selektif dalam mendanai startup . Hanya startup yang  memiliki  kinerja  tinggi  yang  berhasil mendapatkan  pendanaan  seri  lanjutan,  terlebih selepas  skandal  WeWork  pada  tahun  2019, semakin menekankan pentingnya kinerja bisnisnya tidak sekedar potensi pertumbuhannya saja  (Global  Entrepreneurship  Network,  2020). Akan  tetapi,  penelitian  terkait  kinerja startup dan  faktor  apa  saja  yang  mempengaruhinya belum  banyak  dilakukan  (Caseiro  &  Coelho, 2019). Beberapa penelitian memberikan faktor- faktor  yang  mempengaruhi  kinerja startup antara  lain  terkait  konteks  pemanfaatan  data untuk melakukan pemindaian lingkungan (Caseiro & Coelho, 2019), kapabilitas organisasi (Božič  &  Dimovski,  2019b),  orientasi  atau budaya  organisasi  (Caseiro  &  Coelho,  2018) serta  penilaian  kinerjanya  sendiri,  ada  yang menekankan  pada innovativeness (Caseiro  & Coelho,  2019),  competitive  advantage  (Maune, 2014;  S.  Wang  et  al.,  2019)  dan  secara multidimensi (Caseiro & Coelho, 2019; Wiklund & Shepherd, 2003).
Salah satu ciri khas startup dibandingkan UMKM konvensional adalah pemanfaatan data dan  kompetensi  digital  meskipun  sama-sama perwujudan  dari entrepreneurship (Sari  et  al., 2020).  Pemanfaatan  data  dimulai  dari business intelligence  &  analytics .  Pengetahuan  yang dihasilkan  bersama  dengan  kapabilitas  dinamis lainnya akan saling mendukung dalam menciptakan  nilai  guna  meningkatkan  kinerja bisnis startup (Božič  &  Dimovski,  2019b).
Pengaruh  penggunaan business  intelligence  & analytics terhadap  kinerja  bisnis startup belum banyak  diteliti,  terutama  di  Indonesia  sebagai salah satu negara dengan perkembangan industri startup yang  cepat,  oleh  karena  itu  maka  perlu dilakukan  penelitian  yang  mengkaji  bagaimana pengaruh business  intelligence  &  analytics terhadap kinerja bisnis startup serta bagaimana mekanisme penciptaan nilainya.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Business Intelligence & Analytics
Sistem  intelijen  bisnis  telah  berkembang sebagai  sistem  data  terstruktur  yang  besar, biasanya  dalam  bentuk data  warehouse yang memungkinkan  berbagai  jenis  operasi  seperti pelaporan,  analisis realtime ,  penjawaban  kueri ad hoc, dan dasbor. Intelinjensi bisnis terutama digunakan  oleh  pembuat  keputusan  untuk meningkatkan  kualitas  proses  pengambilan keputusan  (Negash  &  Gray,  2008).  Namun, aliran  besar  data  dalam  format  berbeda  yang dihasilkan melalui teknologi komunikasi berkecepatan  tinggi,  yang  disebut  sebagai  " big data ",  menyebabkan  salah  satu  disrupsi teknologi  terbesar  di  bidang  kecerdasan  bisnis (Agarwal  &  Dhar,  2014).  Hal  ini,  pada gilirannya,  mendorong  munculnya Business Intelligence & Analytics (BI&A) yang memiliki tujuan akhir untuk memfasilitasi perolehan dan pembangkitan  pengetahuan  untuk  mendukung pengambilan keputusan (Holsapple et al., 2014). Meskipun  definisi  berbeda  dari  BI&A  muncul dalam  literatur,  kami  memahami  BI&A mengacu pada teknologi, teknik, sistem, proses, dan aplikasi yang digunakan untuk memperoleh, menyimpan,  menganalisis,  dan  mengubah  data dan  informasi  bisnis  dan  pasar  menjadi pengetahuan  yang  relevan  untuk  digunakan dalam  membuat  keputusan  bisnis  yang  lebih baik  (H.  Chen  et  al.,  2018;  Davenport  et  al., 2012; Wixom & Watson, 2010). Oleh karena itu, BI&A  mengandalkan  teknik  analitik  canggih seperti penambangan data dan teks, peramalan, visualisasi, pembelajaran mesin, analisis jaringan, jaringan saraf, dan analisis grafik untuk mendapatkan wawasan bisnis tentang persaingan, pasar, produk, dan proses (Holsapple et al., 2014).
Studi  sebelumnya  menunjukkan  bahwa investasi  di  BI&A  adalah  sesuatu  yang diperlukan tetapi tidak cukup untuk menciptakan nilai  dan  mendapatkan  benefit  (Hannula  & Pirttimaki, 2003; Sam Ransbotham, 2016; Yeoh &  Popovič,  2016).  Penelitian  sistem  informasi (IS) sebelumnya tentang penciptaan nilai bisnis memungkinkan  pemahaman  yang  kompleks namun  tidak  konsisten  tentang  bagaimana  nilai IS  dibuat  yang  membuat  para  peneliti  IS meminta  lebih  banyak  penelitian  tentang bagaimana aset IS berinteraksi dengan kemampuan  pelengkap  untuk  bersama-sama menciptakan  manfaat  organisasi  (Abbasi  et  al., 2016;  Schryen,  2013).  Beberapa  penulis berpendapat bahwa pemahaman yang lebih baik tentang  nilai  bisnis  IS  hanya  dapat  muncul dengan  mengeksplorasi  proses  penciptaan  nilai dalam konteks teknologi IS tertentu (Elbashir et al., 2011; Fink et al., 2017; Trieu, 2017). Model yang  dikembangkan  Božič  &  Dimovski  (2019) diadaptasi  dari  Trieu  (2017)  dari  model  proses nilai  bisnis  TI  (Melville  et  al.,  2004;  Soh  & Markus,  1995),  dengan  fokus  utama  pada penggunaan  dan proses  kompetitif.  Aset  BI&A dapat  diubah  menjadi  nilai  dengan  ditanamkan dalam  produk  dan  layanan,  pengambilan keputusan  yang  lebih  baik,  dan  proses  bisnis yang efisien, yang pada gilirannya memberikan kontribusi nilai yang dihasilkan bagi perusahaan (Ravichandran & Lertwongsatien, 2005). Kapabilitas penggunaan BI&A yang lebih besar hanya  cenderung  menciptakan  nilai  ketika digunakan untuk menciptakan keunikan komplementer  terhadap  kapabilitas  perusahaan lain  (Alaskar  &  Poulis,  2015;  Powell  &  Dent- Micallef, 1997; Sangari & Razmi, 2015; Wamba et  al.,  2017).  Nilainya  diharapkan  meningkat ketika  kapabilitas  diterapkan  dengan  cara  yang saling menguatkan (Henderson & Venkatraman, 1993). Perusahaan yang berhasil menggabungkan kapabilitas organisasi komplementer  cenderung  menyadari  nilai  yang lebih  besar  karena  sulit  bagi  pesaing  untuk membangun  komplementaritas  yang  serupa (Teece et al., 1997).
Kami  mengikuti  Božič  &  Dimovski (2019a)  dalam  mendefinisikan  penggunaan BI&A  organisasi  sebagai  kemampuan  dinamis tingkat  rendah  yang  dapat  dimanfaatkan  oleh
organisasi  untuk  menciptakan  pengetahuan terdepan  dalam  pengaturan  lingkungan  yang dinamis. BI&A memungkinkan organisasi untuk menetapkan  rutinitas  penciptaan  pengetahuan sebagai  kemampuan  dinamis  yang  penting  dan untuk  memproses  sejumlah  besar  informasi melalui  kemampuan  pemrosesan  informasi, sehingga memfasilitasi penciptaan pengetahuan (Chen  et  al.,  2015;  Olszak,  2014;  Shollo  & Galliers,  2016).  Proses  yang  bergantung  pada jalur, unik, dan istimewa adalah inti dan sumber keunggulan kompetitif (Teece et al., 1997; Wang &  Ahmed,  2007).  Oleh  karena  itu,  perusahaan harus  menanamkan  penggunaan  BI&A  mereka dengan  kapabilitas  lain  yang  istimewa  bagi perusahaan mereka, seperti absorptive capacity dan innovation  capability (Easterby-Smith  & Prieto, 2008; Wang & Ahmed, 2007).
Absorptive Capacity Cohen & Levinthal (1990) mengkonseptualisasikan absorptive  capacity sebagai "kemampuan perusahaan untuk mengenali  nilai  informasi  eksternal  yang  baru, mengasimilasinya,  dan  menerapkannya  pada tujuan  komersial".  Hal  ini  memungkinkan perusahaan untuk lebih mengevaluasi rangsangan  dari  lingkungan  eksternal  dengan mengidentifikasi  pengetahuan  baru  eksternal untuk asimilasi dan integrasi dengan pengetahuan internal terkait sebelumnya (Cohen &  Levinthal,  1990;  Kogut  &  Zander,  1992; Lavie  &  Rosenkopf,  2005;  Rothaermel  & Alexandre, 2009). Namun penting bagi perusahaan  untuk  terus  berinvestasi  dalam mengembangkan absorptive  capacity karena bisa jadi ada peluang baru teknologi yang tidak disadari (Kogut & Zander, 1992; Lucas & Goh, 2009).  Perusahaan  dengan  tingkat absorptive capacity yang  tinggi  biasanya  secara  proaktif mengeksploitasi  teknologi  dan  peluang  pasar mereka  terlepas  dari  kinerja  mereka  saat  ini, sementara  respons  reaktif  terhadap  peluang pasar eksternal adalah tipikal perusahaan dengan absorptive capacity rendah (Lavie & Rosenkopf, 2005; Rothaermel & Alexandre, 2009).
Konseptualisasi yang berbeda dari konstruksi absorptive capacity dapat ditemukan dalam  berbagai  literatur  (Jansen  et  al.,  2009; Todorova  &  Durisin,  2007;  Zahra  &  George,
2002). Absorptive capacity sering kali dikonseptualisasikan sebagai tingkat pengetahuan  terkait  yang  relevan  yang  telah dimiliki  oleh  perusahaan.  Dari  perspektif  ini, absorptive  capacity adalah  sebagai  aset  yang nilainya  sama  dengan  basis  pengetahuan perusahaan  yang  ada,  dioperasionalkan  dengan variabel  seperti  intensitas  R&D  dan  paten (Ahuja & Katila, 2001; Meeus et al., 2001; Tsai, 2001). Konsepsi ini menjadi problematis karena gagal membedakan antara pengetahuan sebelumnya  yang  terkait  dan absorptive capacity , padahal memiliki pengetahuan relevan sebelumnya  tidak  cukup  bagi absorptive capacity (Lane et al., 2006; Roberts et al., 2012; Van Den Bosch et al., 1999).
Dalam  studi  ini  Božič  &  Dimovski (2019a)  mengacu  pada absorptive  capacity seperti yang dikonseptualisasikan oleh Zahra & George  (2002)  dan  Flatten  et  al.  (2011)  yaitu sebagai kapabilitas dinamis yang mengacu pada penciptaan  dan  pemanfaatan  pengetahuan. Dalam pandangan ini, absorptive capacity dapat dibagi  menjadi  empat  kemampuan  yang mendasari:  akuisisi  pengetahuan,  asimilasi pengetahuan,  transformasi  pengetahuan,  dan eksploitasi  pengetahuan.  Akuisisi  pengetahuan mengacu  pada  kemampuan  organisasi  untuk mengidentifikasi dan memperoleh informasi dari sumber  eksternal  (Cohen  &  Levinthal,  1990; Zahra  &  George,  2002);  asimilasi  pengetahuan adalah kemampuan perusahaan untuk menganalisis  dan  memahami  informasi  yang diperolehnya (Flatten et al., 2011); transformasi pengetahuan berkaitan dengan kemampuan dan rutinitas  kombinatif  yang  digunakan  untuk mensintesis dan menerapkan pengetahuan yang baru  diperoleh  dan  pengetahuan  yang  ada  dari basis  pengetahuan  sebelumnya,  dan  bagaimana pengetahuan  ini  diinternalisasikan  (Zahra  & George, 2002). Sedangkan eksploitasi pengetahuan adalah penerapan dan pemanfaatan pengetahuan  sehingga  ditransformasikan  untuk menciptakan  produk,  proses,  dan  rutinitas  baru (Flatten et al., 2011). Bersama-sama, kapabilitas ini memungkinkan perusahaan mencapai keunggulan  kompetitif  melalui    keberhasilan mengeksploitasi  pengetahuan  baru  dan  terlibat dalam inovasi produk baru.

## Entrepreneurial Orientation
Orientasi  kewirausahaan  mengacu  pada proses,  praktik,  dan  aktivitas  pengambilan keputusan  yang  mengarah  pada  entri  baru  ke pasar (Covin & Miller, 2014; Lumpkin & Dess, 1996).  Orientasi  kewirausahaan  merupakan sarana yang efektif untuk menghadapi ancaman persaingan dan menghindari tekanan persaingan, menjadi keharusan dalam proses kewirausahaan suatu  perusahaan,  yaitu  dalam  pengenalan peluang, praktik inovasi dan eksploitasi peluang (Chen et al., 2012).
Konseptualisasi  orientasi  kewirausahaan sebagai  konstruksi  gabungan  yang  terdiri  dari tiga dimensi: proaktif, inovatif dan pengambilan risiko  (Covin  &  Miller,  2014;  Herath  & Mahmood,  2014;  Wiklund  &  Shepherd,  2003). Proaktif mengacu pada sejauh mana perusahaan bertindak  dalam  mengantisipasi  kebutuhan  dan perubahan pasar di masa depan (Covin & Miller, 2014;  Hughes  &  Morgan,  2007;  Lumpkin  & Dess,  1996)  dengan  melihat  situasi  di  mana barang  baru,  jasa,  bahan  baku  ,  dan  proses pengorganisasian dapat diperkenalkan dan dijual dengan  nilai  yang  lebih  besar  daripada  biaya produksinya  atau  penemuan  hubungan  baru (Davidsson,  2015;  Shane  &  Venkataraman, 2000).  Perusahaan  proaktif  mencoba  menjadi pelopor,  memanfaatkan  peluang  yang  muncul (Wiklund & Shepherd, 2003). Proaktif memiliki perspektif yang mencari peluang dan berwawasan ke depan yang melibatkan pengenalan  produk  atau  layanan  baru  sebelum persaingan dan bertindak dalam mengantisipasi permintaan  di  masa  depan  untuk  menciptakan perubahan  dan  membentuk  lingkungan.  Ini memberi perusahaan kemampuan untuk mengantisipasi  perubahan  atau  kebutuhan  di pasar  dan  menjadi  salah  satu  yang  pertama menindaklanjutinya  ( first  mover  advantage ) (Dhliwayo, 2014).
Inovasi  mengacu  pada  sejauh  mana perusahaan  terlibat  dalam  pengembangan  ide- ide baru, hal-hal yang baru, eksperimentasi dan kreativitas  yang  bisa  mengarah  pada  produk, layanan,  atau  proses  yang  baru  (Lumpkin  & Dess,  1996;  L.  Y.  Wu  et  al.,  2008).  Ini  dapat dilihat  sebagai  aspek  budaya  perusahaan: keterbukaan  terhadap  ide-ide  baru;  yang  dapat membantu  perusahaan  untuk  bertahan  dalam
lingkungan  yang  tidak  stabil  (Calantone  et  al., 2004). Inovasi dipandang sebagai aktivitas yang berada  dalam  kendali  perusahaan  yang  dapat dikendalikan atau dimanipulasi oleh manajemen (Prajogo, 2016), terlibat dalam eksperimen dan proses kreatif yang dapat menghasilkan produk, layanan, atau proses teknologi baru (Dhliwayo, 2014). Kegiatan inovatif perusahaan bergantung atau  didorong  oleh  faktor  eksternal  termasuk permintaan pasar, tindakan pesaing, atau bahkan peraturan pemerintah (Prajogo, 2016). Aspek ini harus diketahui dan dimasukkan dalam pengambilan  keputusan  tetapi  tidak  selalu tersedia.
Kegiatan di atas tidak dapat dilaksanakan tanpa  dimensi  ketiga:  pengambilan  risiko. Pengambilan risiko mengacu pada sejauh mana manajer  bersedia  membuat  komitmen  sumber daya  yang  besar  dan  berisiko  —  yaitu,  mereka yang  memiliki  peluang  wajar  untuk  kegagalan yang mahal (Covin & Miller, 2014; De Clercq et al.,  2013;  Fern  et  al.,  2012).  Dalam  literatur tentang  kewirausahaan,  penerimaan  risiko merupakan  istilah  yang  paling  dominan (Morrison, 2006). Entrepreneur melihat peluang dalam  situasi  di  mana  orang  lain  cenderung melihat risiko. Untuk ini mereka harus bersedia mengambil  risiko  salah  tentang  peluang  dan memberikan  upaya,  waktu  dan  uang  sebelum pengembalian ada dan peluang divalidasi (Shane & Venkataraman, 2000).
Pengambilan  risiko  berbeda  dari  sikap proaktif  karena  mencerminkan  kemauan  untuk menggunakan  pendekatan  baru,  bertualang  ke dalam hal yang tidak diketahui tanpa mengetahui kemungkinan  berhasil.  Perusahaan  yang  mau mengambil  risiko  juga  lebih  cenderung  untuk memfokuskan  perhatian  dan  upaya  untuk mengejar peluang baru (Clausen & Korneliussen, 2012). Oleh karena itu, pengambilan  risiko  sering  dikaitkan  secara positif  dengan  proaktif  (Wiklund  &  Shepherd, 2003). Selain itu, usaha kecil dan pemula adalah unit  ekonomi  yang  lebih  kecil  (dilihat  dari karyawan,  aset,  sumber  daya  dan  skala) dibandingkan dengan perusahaan besar, menghadapi  risiko  yang  beragam  dan  rumit dalam aktivitas mereka (Zha & Chen, 2009).
Dari  literatur  dapat  diketahui  adanya hubungan antara BI&A dan EO. Karena BI&A
berkepentingan  dengan  penggunaan  informasi untuk  keputusan  yang  lebih  baik,  hal  itu  dapat mempengaruhi orientasi kewirausahaan perusahaan  (Caseiro  &  Coelho,  2018).  Studi sebelumnya  telah  mengeksplorasi  hubungan antara  EO  dan  kinerja  perusahaan  (Herath  & Mahmood, 2014; Koryak et al., 2015; Wiklund & Shepherd, 2003).

## Innovation Ambidexterity
Dalam literatur, innovation ambidexterity mengacu pada menemukan keseimbangan antara aktivitas  inovasi  eksploratif  dan  eksploitatif sehingga dapat memperkenalkan inovasi inkremental dan radikal untuk kinerja berkelanjutan yang superior (Benner & Tushman,  2003;  Gibson  &  Birkinshaw,  2004; He & Wong, 2004; Jansen et al., 2006). Inovasi eksploitatif  adalah  peningkatan  bertahap  untuk produk yang ada yang melayani pelanggan dan pasar  saat  ini,  sedangkan  inovasi  eksplorasi adalah  perubahan  radikal  yang  terkandung dalam  produk  baru  yang  diperkenalkan  untuk melayani  pelanggan  dan  pasar  baru  (Benner  & Tushman,  2003;  He  &  Wong,  2004).  Inovasi eksploitatif  menyempurnakan  produk  dan meningkatkan  efisiensi,  sementara  inovasi eksplorasi bereksperimen dengan fitur baru dan terkait dengan fleksibilitas (Jansen et al., 2008). Keduanya  berhubungan  dengan  perolehan pengetahuan  baru,  meskipun  dengan  tipe  dan derajat yang berbeda (Gupta et al., 2006).
Perusahaan  dengan  sumber  daya  internal yang  terbatas  dan  akses  yang  buruk  ke  sumber daya  eksternal  akan  memiliki  tantangan  dalam menyeimbangkan  kegiatan  inovasinya  (March, 1991;  Simsek,  2009);  perusahaan  semacam  itu lebih  mungkin  berjuang  untuk  menemukan keseimbangan  antara  aktivitas  inovasi  ini. Ambidexterity dapat dilihat sebagai titik tengah antara eksplorasi dan eksploitasi (March, 1991). Perusahaan  yang  tidak  terbebani  oleh  sumber daya internal atau eksternal yang terbatas dapat melakukan  upaya  ekstensif  untuk  kedua kegiatan  tersebut  (Cao  et  al.,  2009;  Simsek, 2009).  Namun,  perusahaan  yang  gagal  untuk secara  bersamaan  terlibat  dalam  tingkat  tinggi dari kedua aktivitas berisiko menjadi biasa-biasa saja  di  keduanya  (Atuahene-Gima,  2005; Ghemawat  &  Ricart  Costa,  1993).  Ketika
eksplorasi  adalah  aktivitas  dominan,  kegagalan inovasi eksplorasi dan pencarian ekstensif akan mengarah  pada  'jebakan  kegagalan',  di  mana perusahaan gagal sebelum memperoleh pengembalian  dari  eksperimen  dengan  produk dan layanan yang berbeda (Levinthal & March, 1993).  Sebaliknya,  ketika  eksploitasi  adalah aktivitas  dominan,  kesuksesan  jangka  pendek meningkatkan risiko stagnasi, membuat perusahaan  tidak  siap  menghadapi  perubahan lingkungan  (Gibson  &  Birkinshaw,  2004): perusahaan terjebak dalam 'perangkap sukses' di mana  kapabilitas  inti  menjadi  kekakuan  inti (Leonard & Leonard-Barton, 1995; Levinthal & March, 1993).
Studi  dari  Božič  &  Dimovski  (2019b) mengkonseptualisasikan innovation ambidexterity sebagai  kemampuan  dinamis organisasi  yang  mencakup  rutinitas  dan  proses yang  diandalkan  oleh  organisasi  yang  tangkas untuk mengalokasikan, memobilisasi, mengoordinasikan, dan mengintegrasikan berbagai  upaya  inovatif  yang  kontradiktif (Jansen et al., 2009; O’Reilly & Tushman, 2013; Sirmon  et  al.,  2007;  Teece,  2007). Innovation ambidexterity adalah kemampuan dinamis yang kompleks  yang  memfasilitasi  kapabilitas  baru dan  konfigurasi  sumber  daya  dan  dikaitkan dengan sumber tambahan keunggulan kompetitif berkelanjutan: keunggulan jauh melampaui yang diberikan  oleh  setiap  aktivitas  inovasi  secara terpisah (K. G. Smith et al., 2005; Winter, 2003). Innovation  ambidexterity ditandai  sebagai kemampuan  "belajar-untuk-belajar"  perusahaan yang  dapat  dikelola  untuk  mempromosikan penginderaan  dan  merebut  peluang  baru  dan mengurangi kemungkinan efek dari ketergantungan (O’Reilly & Tushman, 2013).
Kinerja Startup
Kinerja adalah kemampuan untuk mencapai  tujuan  dengan  cara  yang  diharapkan atau  superior.  Konsep  kinerja  organisasi melibatkan  berbagai  perspektif  (misalnya, pemegang  saham  versus  karyawan),  periode waktu (misalnya, jangka panjang versus jangka pendek),  dan  kriteria  (misalnya,  pangsa  pasar versus  keuntungan)  (Gerschewski  &  Xiao, 2015).  Dalam  penelitian  ini,  ketiga  jenis pendekatan  untuk  mengukur  kinerja  organisasi
disajikan.  Yang  pertama  berkaitan  dengan kinerja  keuangan,  yang  merupakan  indikator kinerja  berbasis  hasil  dan  dianggap  sebagai konsepsi tersempit dari kinerja bisnis. Konseptualisasi  kedua  mencakup  dimensi kinerja keuangan dan operasional, menggabungkan ukuran non-keuangan (misalnya,  hasil  pasar  produk,  seperti  pangsa pasar,  pengenalan  produk  baru,  dan  efektivitas pemasaran  dan  hasil  proses  internal.  Faktor- faktor  operasional  ini  pada  akhirnya  dapat berkontribusi pada kinerja keuangan. Konseptualisasi  kinerja  yang  paling  luas berkaitan dengan efektivitas organisasi.
Beberapa  ukuran  untuk  efektivitas  organisasi, atau  keseluruhan  adalah:  kelangsungan  hidup perusahaan,  reputasi,  kinerja  keseluruhan  yang dirasakan, dan pencapaian tujuan.

## Pengembangan Hipotesis
Terdapat beberapa studi yang menghubungkan BI (dan pengetahuan, dipahami sebagai hasil BI&A) dengan kinerja bisnis (Hitt et  al.,  2001;  Ireland,  2001;  Pellissier  & Nenzhelele, 2013; Wanda & Stian, 2015), tetapi masih  ada  kekurangan  studi  untuk  memahami hubungan  ini  dalam  usaha  baru  (Caseiro  & Coelho,  2019).  Karena  pemahaman  tentang proses  penciptaan  nilai  dalam  konteks  BI&A memerlukan  pertimbangan  fitur  unik  dari konteks  teknologi,  model  dalam  penelitian  ini mengadaptasi  model  dari  Božič  &  Dimovski (2019b)  yang  secara  teoritis  didasarkan  pada adaptasi  Trieu  (2017)  dari  model  proses  nilai bisnis  TI  yang  mapan  dalam  konteks  BI&A. Secara  khusus,  model  tersebut  berfokus  pada dua proses: (i) "Proses penggunaan BI&A" dan (ii) "proses kompetitif". Oleh karena itu, sejalan dengan  pembahasan  Soh  &  Markus  (1995) tentang  teori  proses  dan  perspektif  kapabilitas dinamis  (Easterby-Smith  &  Prieto,  2008; Eisenhardt  &  Martin,  2000;  Teece,  2007), investasi di BI&A tidak cukup untuk menyadari nilai  dari  teknologi.  Sebagai  gantinya,  aset BI&A  harus  dimanfaatkan  oleh  kapabilitas penggunaan  BI&A  dan  diintegrasikan  dengan kapabilitas  dinamis  tingkat  tinggi  lainnya ( absorptive capacity untuk penciptaan pengetahuan  dan innovation  ambidexterity ) untuk menghasilkan keuntungan kinerja
organisasi.  BI&A  memungkinkan  perusahaan untuk  memfasilitasi  akuisisi,  penyimpanan  dan pertukaran pengetahuan, serta untuk mengintegrasikan dan menyimpan pengetahuan yang  terfragmentasi  tentang  lingkungan  bisnis dan persaingan (Chuang, 2004; Gold et al., 2001; Lee & Choi, 2003). Proses akuisisi dan asimilasi pengetahuan eksternal memungkinkan perusahaan  untuk  melacak  perubahan  pasar secara lebih efektif, yang selanjutnya mendukung  pengembangan  dan  penyebaran kemampuan yang diperlukan (Zahra & George, 2002). Maka hipotesis pertama kami adalah:
H1 :  Penggunaan  BI&A  memiliki  hubungan positif  dengan  absorptive  capacity  dalam  hal penciptaan pengetahuan.
BI&A memungkinkan pencarian
pengetahuan yang luas, memperluas pengetahuan  eksternal  yang  tersedia  untuk perusahaan,  sehingga  memberikan  alternatif baru yang mungkin untuk memecahkan masalah (Katila  &  Ahuja,  2002).  Namun  demikian,  ini tidak cukup untuk mengamankan inovasi karena penting juga bagi perusahaan untuk menggunakan  kapabilitas  mereka  yang  lain untuk memanfaatkan informasi dan pengetahuan eksternal guna mendukung kemampuan inovasi mereka dan meningkatkan kinerja mereka (Foss et  al.,  2011).  Cohen  &  Levinthal  (1990) menegaskan bahwa kemampuan untuk menentukan  nilai  pengetahuan  dan  informasi eksternal  yang  baru  bergantung  pada  basis pengetahuan  sebelumnya,  yang  mencerminkan fakta  bahwa  tidak  semua  perusahaan  yang memiliki  pengetahuan  eksternal  yang  sama memperoleh inovasi yang sama (Fabrizio, 2009; Forés  &  Camisón,  2016).  Komplementaitas basis  pengetahuan  internal  dengan  sumber informasi dan pengetahuan eksternal merupakan prasyarat  untuk  mempertahankan innovation ambidexterity .  Perusahaan  harus  bergantung pada  kombinasi  sumber  pengetahuan  internal dan  eksternal  untuk  mempertahankan  upaya tingkat  tinggi  baik  dalam  kegiatan  inovasi eksploratif maupun eksploitatif karena kurangnya  eksplorasi  akan  menyebabkan  basis pengetahuan  terbelakang  yang  tidak  dapat dieksploitasi  sementara  kurangnya  eksploitasi
akan  menyebabkan absorptive  capacity yang lebih  rendah  dan  kemampuan  yang  berkurang untuk  mendukung  eksplorasi  (Smith  &  Lewis, 2011). Oleh karena itu kami mengusulkan:
H2: Absorptive  capacity  memiliki  hubungan positif terhadap innovation ambidexterity.
Kapabilitas dinamis berakar pada pengenalan  simultan  dari  inovasi  eksploitatif dan  eksploratif,  dan  bukan  ritme-ritme  (silih ganti  antara  periode  eksplorasi  dan  eksploitasi) (Shamsie  et  al.,  2000)  karena  pengembangan kompetensi  adalah  proses  yang  panjang  dan perubahan lingkungan terus menerus. Selain itu, berlangsungnya kedua aktivitas yang kontradiktif  dapat  menyeimbangkan  aktivitas perusahaan  sehingga  tidak  terjebak  dalam inovasi mainstream (Andriopoulos  &  Lewis, 2009;  Benner  &  Tushman,  2015;  Jansen  et  al., 2009).  Koordinasi  dan  integrasi  upaya  inovasi eksplorasi  dan  eksploitatif  dengan  cara  baru yang meningkatkan nilai menciptakan keuntungan  yang  sulit  ditiru  (Helfat  &  Peteraf, 2009). Maka kami mengusulkan:
H3: Innovation ambidexterity memiliki hubungan positif dengan kinerja bisnis startup
Studi  dari  Caseiro  &  Coelho  (2018) membuktikan  adanya  hubungan  antara  BI&A dan  EO.  Karena  BI&A  berperan  dalam pemanfaatan  informasi  untuk  pengambilan keputusan  yang  lebih  baik,  hal  itu  dapat mempengaruhi orientasi kewirausahaan perusahaan,  terutama  pada  perusahaan  baru. Oleh karena itu, kami mengusulkan:
H4: Penggunaan  BI&A  memiliki  hubungan positif dengan orientasi entrepreneurial
Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah mengeksplorasi  hubungan  antara  orientasi kewirausahaan  dan  kinerja  perusahaan  (Herath &  Mahmood,  2014;  Koryak  et  al.,  2015; Wiklund & Shepherd, 2003). Orientasi kewirausahaan  yang  tinggi  akan  memberikan dampak  pada  inovasi  yang  mengarah  pada pertumbuhan  kinerja  perusahaan  baru  (Caseiro
&  Coelho,  2018).  Oleh  karena  itu  kami mengusulkan:
H5: Orientasi entrepreneurial memiliki hubungan positif dengan kinerja bisnis startup.
Dari  kajian  literatur  akan  hubungan  antar variabel  tersebut,  maka  kami  mengusulkan model  konseptual  sebagaimana  dapat  dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Model Konseptual

## METODE PENELITIAN
Teknik  analisis  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah partial least square (PLS- SEM)  untuk  mengestimasi  model  persamaan struktural (Chin, 1998; Hair et al., 2017). PLS- SEM terbukti sangat berguna untuk menganalisis  model  yang  cukup  hingga  sangat kompleks  dengan  ukuran  sampel  relatif  kecil (Reinartz et al., 2009).
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah startup di Jawa Barat yang terdaftar di basis data startup Indonesia  oleh  Badan  Ekonomi  Kreatif tahun 2019 yang berjumlah 44 startup , selain itu kami  juga  menggunakan  data  dari  beberapa inkubator bisnis di Jawa Barat dan mendapatkan 150  data startup ,  sehingga  jumlah  total populasinya berjumlah 194 startup . Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara mengirimkan email dan tautan kuesioner kepada seluruh 194 startup .
Business intelligence and analytics use.
Pengukuran
penggunaan
BI&A
menggunakan  sepuluh  item  yang  diadopsi  dari Božič & Dimovski (2019b). Tujuan pengukuran tersebut  untuk  menentukan  apakah  BI&A mendukung perusahaan dalam memantau konsumen,  pasar,  dan  persaingan;  melacak aliran  pengetahuan  internal  dan  eksternal; mengejar, menghasilkan dan menyimpan pengetahuan;  serta  dalam  mengambil  dan menggunakan pengetahuan yang telah dikumpulkan.  Seluruh  item  diukur  dengan menggunakan  tujuh  skala Likert ,  mulai  dari  1 (“sangat  tidak  setuju”)  hingga  7  (“sangat setuju”).

## Absorptive capacity
Pengukuran absorptive capacity menggunakan 14 item yang diadopsi dari Božič &  Dimovski  (2019b). Absorptive  capacity dimodelkan sebagai variabel laten tingkat kedua dengan empat komponen tingkat pertama yaitu: akuisisi, asimilasi, transformasi, dan eksploitasi pengetahuan. Seluruh item diukur menggunakan tujuh skala mulai dari 1 (“sangat tidak setuju”) hingga 7 (“sangat setuju”).

## Entrepreneurial Orientation
Pengukuran orientasi kewirausahaan menggunakan sembilan item yang dikelompokkan  ke  dalam  tiga  dimensi,  yaitu: proactiveness , innovativeness , dan pengambilan risiko  (Caseiro  &  Coelho,  2018;  Clausen  & Korneliussen,  2012;  Covin  &  Miller,  2014; Smart  &  Conant,  2011).  Seluruh  item  diukur menggunakan tujuh skala mulai dari 1 (“sangat tidak setuju”) hingga 7 (“sangat setuju”).

## Innovation Ambidexterity
Pengukuran innovation  ambidexterity menggunakan 12 item berdasarkan dua dimensi, yaitu  eksplorasi  dan  eksploitasi,  yang  diadopsi dari  Božič  &  Dimovski  (2019b).  Seluruh  item diukur  menggunakan  tujuh  skala  mulai  dari  1 (“sangat  tidak  setuju”)  hingga  7  (“sangat setuju”).
Kinerja Startup Indikator dari kinerja bisnis startup tidak hanya dilihat dari kinerja keuangan saja karena tidak  sepenuhnya  menggambarkan  realitas
maupun  kinerja  kompetitif  yang  ada  di startup sebagai  perusahaan  yang  baru  lahir  (Stam  & Elfring, 2008; Wu et al., 2008). Oleh karena itu, pengukuran kinerja bisnis startup menggunakan berbagai dimensi, dengan cara membandingkan dimensi-dimensi  tersebut  terhadap  pesaingnya selama tiga tahun terakhir, mengikuti penelitian Caseiro & Coelho (2019). Startup diminta untuk mengevaluasi  kinerja  mereka  terkait  kinerja secara  keseluruhan  (keuangan,  operasional, efektivitas  organisasional)  dalam  tujuh  skala mulai  dari  1  (“jauh  lebih  rendah  dari kompetitor”)  hingga  7  (“jauh  lebih  tinggi  dari kompetitor”).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengukuran reflektif Dari  sebanyak  194 startup yang  kami kirim  survey,  sebanyak  40 startup merespon survey  tersebut  ( response  rate sebesar  20,6%). Kami  awalnya  fokus  untuk  mengevaluasi reliabilitas  dan  validitas  konstruk  melalui  tes reliabilitas  indikator,  reliabilitas  konstruk, validitas  konvergen  dan  validitas  diskriminan (Gefen  &  Straub,  2005;  Ringle  et  al.,  2012). Kami  menghapus  beberapa  item  berdasarkan penilaian reliabilitas indikator yang kurang dari 0,70.  Seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  1, semua  indikator  mencapai  reliabilitas  indikator yang  memuaskan  dengan  nilai outer  loading melebihi  0,70.  Selain  itu,  model  pengukuran reflektif  mencapai  reliabilitas  komposit  paling rendah sebesar 0,928, menunjukkan konsistensi internal  yang  dapat  diandalkan  dari  konstruk. Selanjutnya, kami mengevaluasi nilai AVE dan menemukan semua nilai melebihi nilai ambang 0,5  (Fornell  &  Larcker,  1981;  Henseler  et  al., 2009).
Tabel 1. Hasil Outer Loading Variabel Indikator Outer Loading Business  Intelligence & Analytics Use (BIA) BIA1 BIA5 BIA6 BIA7 BIA8 BIA9 0,865 0,798 0,757 0,901 0,945 0,868 Absorptive  Capacity (AC) AC6 AC7 AC8 AC9 0,850 0,971 0,833 0,851 Innovation Ambidexterity (IA) I1 I8 I10 0,870 0,860 0,968
Variabel Indikator Outer Loading Entrepreneurial Orientation (EO) EO3 EO6 EO9 0,910 0,945 0,892
Kinerja Startup (SP) P1 P2 P5 P6 P7 0,913 0,944 0,946 0,919 0,920
Sumber : Hasil pengolahan data, 2020
Tabel 2. Composite Reliability Variabel Composite Reliability BIA 0,943 AC 0,931 IA 0,928 EO 0,940 SP 0,969 Sumber : Hasil pengolahan data, 2020
Tabel 3. Correlation and Root of AVE
Variabel AVE Root of AVE BIA AC IA EO SP BIA 0.736 0.858 0.858 AC 0.771 0.878 0.713 0.878
IA 0.811 0.900 0.411 0.375 0.900 EO 0.839 0.916 0.729 0.450 0.127 0.916 SP 0.862 0.929 0.770 0.425 0.716 0.720 0.929
Sumber : Hasil pengolahan data, 2020
Tabel 4. Cross-Loading Factor BIA AC IA EO SP BIA1 BIA5 BIA6 BIA7 BIA8 BIA9 0.865 0.798 0.757 0.901 0.945 0.868 0.799 0.217 0.243 0.623 0.794 0.637 0.409 0.317 0.530 0.370 0.238 0.370 0.665 0.549 0.306 0.643 0.604 0.805 0.642 0.726 0.684 0.765 0.551 0.705 AC6 AC7 AC8 AC9 0.642 0.703 0.649 0.496 0.850 0.971 0.833 0.851 0.178 0.214 0.430 0.484 0.438 0.447 0.498 0.175 0.363 0.330 0.458 0.329 I1 I8 I10 0.252 0.530 0.309 0.296 0.364 0.348 0.870 0.860 0.968 0.189 0.205 -0.066 0.652 0.677 0.594 EO3 EO6 EO9 0.757 0.774 0.416 0.629 0.417 0.148 0.081 0.107 0.173 0.910 0.945 0.892 0.549 0.757 0.662 P1 P2 P5 P6 P7 0.732 0.781 0.626 0.710 0.730 0.243 0.556 0.456 0.228 0.462 0.477 0.851 0.728 0.653 0.597 0.806 0.551 0.667 0.581 0.744 0.913 0.944 0.946 0.919 0.920 Sumber : Hasil pengolahan data, 2020 Tabel 5. HTMT Ratio BIA AC IA EO SP BIA AC 0.696 IA 0.469 0.417 EO 0.728 0.494 0.196
BIA AC IA EO SP SP 0.834 0.448 0.770 0.770
Sumber : Hasil pengolahan data, 2020
Lebih  lanjut,  kami  memeriksa  validitas diskriminan konstruk menggunakan dua ukuran -  kriteria  yang  dikembangkan  oleh  Fornell  & Larcker  (1981)  dan cross-loadings indikator (Chin,  1998)  -  dan  menemukan  konstruk menunjukkan validitas diskriminan yang memuaskan sebagaimana dalam Tabel 4. Selain itu,  dengan  menggunakan  kriteria Heterotrait- Monotrait  Ratio (HTMT),  kami  menemukan bahwa semua nilai berada di bawah nilai ambang batas  konservatif  0,85  (Hair  et  al.,  2017),  dan mempertegas  validitas  diskriminan  yang  telah didapatkan  sebagaimana  dalam  Tabel  4. Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  tersebut, kami  menyimpulkan  bahwa  ukuran  konstruk reflektif yang disajikan adalah valid dan reliabel.

## Model struktural
Setelah  tahap  pengujian  pengukuran reflektif, tahap berikutnya adalah analisis model struktural atau inner model . Pengujian terhadap nilai  R 2 digunakan  untuk  mengukur  tingkat variasi perubahan variabel independen terhadap variabel  dependen.  Semakin  tinggi  nilai  R 2 berarti  semakin  baik  model  prediksi  dari penelitian yang diajukan.
Tabel 6. Hasil R 2
Konstruk endogen Nilai R 2 Absorptive Capacity 0,509 Entrepreneurial Orientation 0,532 Innovation Ambidexterity 0,141 Kinerja Startup 0,915
Sumber : Hasil pengolahan data, 2020
Dari  Tabel  6  dan  model  penelitian  dapat diketahui bahwa BI&A memiliki pengaruh yang kuat  terhadap Absorptive  Capacity (R 2 =0,509), BI&A  memiliki  pengaruh  yang  kuat  terhadap Entrepreneurial Orientation (R 2 =0,532), BI&A dan Absorptive  Capacity memiliki  pengaruh yang  lemah  terhadap Innovation  Ambidexterity (R 2 =0,141), dan BI&A, Entrepreneurial Orientation , Innovation Ambidexterity memiliki pengaruh  yang  sangat  kuat  terhadap  Kinerja Startup (R 2 =0,915).  Artinya  secara  umum, model  dari  penelitian  ini  mampu  menjelaskan
Ad Bis preneur : Jurnal Pemikiran dan Penelitian Administrasi Bisnis dan Kewirausahaan            307 Vol.5, No.3, Desember 2020, DOI : https://doi.org/10.24198/adbispreneur.v5i3.30916, hal.297-316
kinerja startup dengan sangat baik, yaitu sebesar 91,5%  dan  dari  variabel  lain  di  luar  model sebesar 9,5%.
Uji  kausalitas  antar  konstruk  pada pengujian model struktural dilihat melalui nilai koefisien jalur atau t-values tiap jalur untuk uji signifikansi  antar  konstruk  dalam  model struktural. Skor koefisien jalur atau inner model
yang  ditunjukkan  oleh T-statistic ,  harus  di  atas 1,98 untuk hipotesis satu ekor ( one-tailed ) untuk pengujian hipotesis pada tingkat kesalahan (α) 5 persen.
Gambar 2. Hasil Pengukuran Model Struktural
Sumber : Hasil pengolahan data, 2020
Tabel 7. Hasil Uji T (Kausalitas) dan Pengujian Hipotesis Hipotesis Pengaruh Koef jalur t-stat Sign Keterangan
H1
BI&A  AC 0,713 13,718 0,000 Didukung H2 BI&A  EO 0,729 8,404 0,000 Didukung H3 AC  IA 0,375 3,033 0,003
Didukung
H4 IA  SP 0,635 8,595 0,000
Didukung
H5 EO  SP 0,640 7,076 0,000 Didukung
Sumber : Hasil pengolahan data, 2020
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa penggunaan  BI&A  secara  signifikan  mampu menjelaskan Absorptive Capacity (  = 0,713; p = 0,000)  dan Entrepreneurial  Orientation (  =
0,729;  p  =  0,000),  sehingga  H1  dan  H2 didukung. Artinya penggunaan BI&A memiliki hubungan  yang  positif  dan  signifikan  dengan Absorptive Capacity dan Entrepreneurial Orientation .  Selanjutnya, Absorptive  Capacity secara signifikan mampu menjerlaskan Innovation Ambidexterity (  = 0,375; p = 0,003) sehingga  H3  didukung.  Artinya Absorptive Capacity memiliki  hubungan  positif  dan signifikan  dengan Innovation  Ambidexterity . Lebih  lanjut,  kinerja startup secara  signifikan dijelaskan  oleh Innovation  Ambidexterity (  = 0,635;  p  =  0,000)  dan  oleh Entrepreneurial
308 Ad Bis preneur : Jurnal Pemikiran dan Penelitian Administrasi Bisnis dan Kewirausahaan Vol.5, No.3, Desember 2020, DOI : https://doi.org/10.24198/adbispreneur.v5i3.30916, hal.297-316
Orientation (  = 0,640; p = 0,000) sehingga H4 dan H5 didukung. Artinya Innovation Ambidexterity dan Entrepreneurial  Orientation memiliki  hubungan  yang  positif  dan  signifikan dengan kinerja Startup .
Dari hasil penelitian ini mendukung atau memperkuat hasil penelitian terkait kemampuan BI&A untuk meningkatkan kemampuan inovasi dan  kinerja  bisnis  (Božič  &  Dimovski,  2019a; LaValle  et  al.,  2011;  Stubbs,  2014)  terutama pada startup (Caseiro  &  Coelho,  2018,  2019). Penelitian ini  bertujuan  untuk  memahami  lebih jauh  bagaimana  mekanisme  BI&A  dapat berkontribusi  pada  kemampuan  inovasi  dan kinerja perusahaan serta orientasi kewirausahaan. Berdasarkan penelitian sebelumnya  tentang  BI&A  dan  kinerja  bisnis, kami mengusulkan dan menguji model penelitian  yang  mengintegrasikan  domain dynamic  capability , knowledge  management , dan entrepreneurship . Temuan utama menunjukkan bahwa penggunaan BI&A memiliki  asosiasi  positif  dengan  kemampuan untuk  menyeimbangkan  aktivitas  inovasi  yang kompetitif, didukung dengan orientasi kewirausahaan,  pada  gilirannya  meningkatkan kinerja startup .  Asosiasi  antara  BI&A  dengan kemampuan  meyeimbangkan  aktivitas  inovasi ini  terutama  dijelaskan  melalui absorptive capacity ,  yang  memungkinkan startup untuk memanfaatkan informasi eksternal dan kemampuan  inovasi  pendukung  pengetahuan mereka.

## Kontribusi teoretis
Penelitian  ini  menawarkan  beberapa kontribusi  teoritis  untuk  literatur  BI&A  dan entrepreneurship . Pertama, studi ini mengintegrasikan wawasan yang diperoleh dari penerapan teori proses penciptaan nilai teknologi  informasi  (Soh  &  Markus,  1995; Trieu,  2017) dan  perspektif dynamic  capability untuk  menjelaskan  bagaimana  penggunaan BI&A dikaitkan dengan innovation ambidexterity dan  kinerja  bisnis  (Božič  & Dimovski, 2019b) serta melalui entrepreneurial orientation (Caseiro & Coelho, 2018). Meskipun telah  terdapat  beberapa  model  tentang  BI&A dalam  konteks  Sistem  Informasi,  namun  masih diperlukan penelitian terkait peran BI&A dalam
organizational learning , knowledge management ,  dan  pemrosesan  informasi  untuk mencapai  pemahaman  holistik  tentang  peran yang dimainkan oleh BI&A dalam menyeimbangkan aktivitas inovasi dan mendorong  kinerja  perusahaan  (Božič  & Dimovski,  2019b).  Selain  itu,  (Caseiro  & Coelho,  2019)  juga  menyebutkan  perlu  untuk meneliti  hubungan  BI  terhadap  kinerja  dengan mempertimbangkan  konsep entrepreneurship , seperti dynamic  capabilities dan absorptive capacity . Studi kami membuat kemajuan menuju tujuan  ini  dengan  berfokus  pada  mekanisme hubungan  penggunaan  BI&A  menjadi  dampak akhirnya  yaitu  kinerja  bisnis startup ,  dengan menggabungkan  konsep strategic  information system dan entrepreneurship .
Penelitian  ini  turut  memperkuat  bukti bahwa penggunaaan BI&A  memiliki hubungan yang  positif  dengan innovation  ambidexterity , dengan  mekanismenya  melalui absorptive capacity .  Kemampuan  inovasi  yang  seimbang, antara eksplorasi dan eksploitasi, terbukti dapat meningkatkan kinerja bisnis startup . Kedua hal tersebut memperkuat temuan hasil studi Božič & Dimovski
(2019b). Dari konsep entrepreneurship , penelitian ini berhasil memberi  dukungan  terhadap  hasil  temuan  dari Caseiro  &  Coelho  (2018).  Pengetahuan  dan wawasan  yang  dihasilkan  dari  BI&A  dapat meningkatkan entrepreneurial orientation , terutama memberi dukungan terhadap proactiveness dan inovasi, sembari menurunkan risiko dengan adanya informasi tersebut.

## Implikasi praktis
Sebagai implikasi praktis, kami menekankan  pentingnya  pemanfaatan  BI&A untuk  dapat  bersaing  di  era  data  saat  ini. Kompetisi  yang  amat  tinggi  ditambah  dengan kondisi  lingkungan  yang  tidak  pasti  dan  cepat berubah,  semakin  menekankan  pentingnya dynamic  capability dari startup agar  dapat bersaing.  Kapabilitas  tersebut  antara  lain terbukti  dalam  penelitin  ini  yaitu  kemampuan menyeimbangkan  eksplorasi  dan  eksploitasi dalam  inovasi.  Untuk  dapat  mendukung  hal tersebut,  diperlukan  kapasitas  penyerapan  oleh startup agar dapat mentransformasikan pengetahuan dan wawasan yang dihasilkan dari
Ad Bis preneur : Jurnal Pemikiran dan Penelitian Administrasi Bisnis dan Kewirausahaan            309 Vol.5, No.3, Desember 2020, DOI : https://doi.org/10.24198/adbispreneur.v5i3.30916, hal.297-316
BI&A  menjadi value bagi startup .  Di  samping itu, startup sebagai  suatu  bentuk  perusahaan baru, sangat ditentukan oleh founder dan timnya sehingga  orientasi  kewirausahaan  juga  perlu didukung  dengan  pengetahuan  dan  wawasan dari BI&A, bukan hanya keputusan yang bersifat instingtif saja.

## Batasan dan penelitian mendatang
Beberapa  keterbatasan  dalam  penelitian ini  antara  lain  yaitu  terkait  dengan  model  dan konstruk-konstruk konseptualnya karena sifatnya  baru  menggabungkan  model  yang didapat  dari  konsep  Sistem  Informasi  dan Entrepreneurship .  Pengembangan  model  yang lebih  komprehensif  diperlukan  pada  penelitian selanjutnya,  termasuk  juga  dari  landasan teoretisnya.
Keterbatasan  lainnya  adalah  terkait dengan data responden, yang mana dalam hal ini adalah startup yang  berada  di  Jawa  Barat. Startup sebagai  perusahaan  rintisan  memiliki dinamika  tersendiri  dan  sifatnya  lebih  dinamis daripada  perusahaan  yang  telah  mapan,  oleh karena  itu,  informasi-informasi  terkait startup sulit  diandalkan,  termasuk  dalam  mendapatkan respons  bagi  penelitian.  Pada  penelitian selanjutnya  kami  merekomendasikan  untuk bekerjasama dengan inkubator maupun akselerator  bisnis,  dan  juga  asosiasi  atau komunitas startup , serta sebisa mungkin dengan Lembaga pemerintahan terkait. Selain itu dapat dipertimbangkan juga untuk menyeleksi startup yang  akan  dijadikan  responden  dengan  kriteria ukurannya,  misalkan  seperti startup yang  telah melewati pendanaan seri A, memiliki valuasi di atas 500 juta USD, dan seterusnya.
Penelitian  mendatang  juga  sebaiknya mempertimbangkan  variabel  lain  terutama terkait  dengan learning secara  khusus,  seperti network  learning .  Selain  itu  faktor-faktor pendukung seperti budaya organisasi juga perlu dipertimbangkan, seperti data driven culture .

## SIMPULAN
Penelitian  ini  memberikan  bukti  teoritis dan empiris tentang hubungan antara penggunaan BI&A, absorptive capacity ,
innovation ambidexterity , entrepreneurial orientation , dan kinerja
startup .
Menggabungkan teori proses penciptaan nilai IT dalam konteks BI&A, dynamic capability , serta entrepreneurship , studi ini menunjukkan bahwa penggunaan  BI&A  memiliki  hubungan  secara positif dengan innovation ambidexterity melalui absorptive  capacity ,  dan  didukung  dengan entrepreneurial  orientation ,  pada  gilirannya menciptakan peningkatan kinerja bisnis startup . Temuan  ini  menawarkan  implikasi  praktis tentang  kemampuan  dan  budaya  atau  orientasi yang  diperlukan  mendapatkan  keuntungan strategis dari penggunaan BI&A.

## DAFTAR PUSTAKA
Abbasi,  A.,  Sarker,  S.,  &  Chiang,  R.  H.  L.
(2016).  Big  data  research  in  information systems:  Toward  an  inclusive  research agenda.  In Journal  of  the  Association  for
Information Systems . https://doi.org/10.17705/1jais.00423 Agarwal, R., & Dhar, V. (2014). Big data, data science, and analytics: The opportunity and challenge  for  IS  research. Information Systems Research , 25 (3), 443–448.
https://doi.org/10.1287/isre.2014.0546
Ahuja,  G.,  &  Katila,  R.  (2001).  Technological acquisitions and the innovation performance. Strategic Management Journal . Alaskar,  T.,  &  Poulis,  E.  (2015).  Business Intelligence Capabilities and Implementation  Strategies. International Journal of Global Business .
Andriopoulos,  C.,  &  Lewis,  M.  W.  (2009).
Exploitation-exploration tensions and organizational  ambidexterity:  Managing paradoxes  of  innovation. Organization Science . https://doi.org/10.1287/orsc.1080.0406
Atuahene-Gima,  K.  (2005).  Resolving  the capability-rigidity paradox in new product innovation. Journal of Marketing . https://doi.org/10.1509/jmkg.2005.69.4.61 Benner,  M.  J.,  &  Tushman,  M.  L.  (2003). Exploitation,  exploration,  and  process management:  The  productivity  dilemma revisited. Academy of Management Review . https://doi.org/10.5465/AMR.2003.94160
96
Benner, M. J., & Tushman, M. L. (2015). 2013 Decade  Award  invited  article  reflections on the 2013 Decade Award - “Exploitation, Exploration,  and  Process  Management: The  Productivity  Dilemma  Revisited” ten years  later. Academy  of  Management Review .
https://doi.org/10.5465/amr.2015.0042 Božič,  K.,  &  Dimovski,  V.  (2019a).  Business intelligence  and  analytics  for  value creation:  The  role  of  absorptive  capacity. International  Journal  of  Information Management , 46 (February 2018), 93–103. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2018.1
1.020
Božič,  K.,  &  Dimovski,  V.  (2019b).  Business intelligence  and  analytics  use,  innovation ambidexterity,  and  firm  performance:  A dynamic  capabilities  perspective. Journal of  Strategic  Information  Systems , 28 (4), 101578.
https://doi.org/10.1016/j.jsis.2019.101578
Calantone,  R.  J.,  Tamer,  C.  S.,  &  Yushan,  Z.
(2004). Learning orientation, firm innovation capability, and firm performance. Industrial Marketing Management , 31 , 515 citation_lastpage=524.
Cao,  Q.,  Gedajlovic,  E.,  &  Zhang,  H.  (2009).
Unpacking  organizational  ambidexterity: Dimensions, contingencies, and synergistic effects. Organization Science . https://doi.org/10.1287/orsc.1090.0426
Caseiro,  N.,  &  Coelho,  A.  (2018).  Business intelligence  and  competitiveness:  the mediating role of entrepreneurial
orientation. Competitiveness Review , 28 (2), 213–226. https://doi.org/10.1108/CR-09-2016-0054
Caseiro, N., & Coelho, A. (2019). The influence of Business Intelligence capacity, network learning  and  innovativeness  on  startups performance. Journal  of  Innovation  and
Knowledge , 4 (3), 139–145. https://doi.org/10.1016/j.jik.2018.03.009
Chen, D. Q., Preston, D. S., & Swink, M. (2015).
How  the  use  of  big  data  analytics  affects value creation in supply chain management. Journal  of  Management Information Systems .
https://doi.org/10.1080/07421222.2015.11 38364
Chen,  H.,  H.L.Chiang,  R.,  &  C.  Storey,  V. (2018). Business Intelligence and Analytics: From Big Data To Big Impact. MIS Quarterly , 36 (4), 1165–1188.
http://www.jstor.org/stable/41703503
Chen, Y. C., Li, P. C., &  Evans, K. R. (2012).
Effects  of  interaction  and  entrepreneurial orientation on organizational performance: Insights  into  market  driven  and  market driving. Industrial Marketing Management . https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2012.
01.017
Chin,  W.  W.  (1998).  The  partial  least  squares approach for structural equation modeling. In Modern methods for business research .
Chuang,  S.  H.  (2004).  A  resource-based perspective  on  knowledge  management capability  and  competitive  advantage:  An empirical  investigation. Expert  Systems with Applications . https://doi.org/10.1016/j.eswa.2004.05.00 8
Clausen,  T.,  &  Korneliussen,  T.  (2012).  The relationship between entrepreneurial orientation  and  speed  to  the  market:  The case  of  incubator  firms  in  Norway.
Technovation .
https://doi.org/10.1016/j.technovation.201 2.05.004
Cohen,  W.  M.,  &  Levinthal,  D.  A.  (1990).
Absorptive  Capacity:  A  New  Perspective on Learning and Innovation. Administrative Science Quarterly .
https://doi.org/10.2307/2393553 Covin, J. G., & Miller, D. (2014). International
Entrepreneurial  Orientation:  Conceptual Considerations, Research Themes,
Measurement Issues, and Future Research Directions. Entrepreneurship: Theory and Practice . https://doi.org/10.1111/etap.12027 Daily  Social;  DSResearch.  (2020). Scaling Through  Technology  Democratization: Startup Report 2019 . March .
Davenport, T. H., Barth, P., & Bean, R. (2012). How  ‘Big  Data’  Is  Different .  MIT  Sloan Manage. Rev. 54 (1).
https://sloanreview.mit.edu/article/how- big-data-is-different/
Davidsson, P. (2015). Entrepreneurial opportunities  and  the  entrepreneurship nexus:  A  re-conceptualization. Journal  of Business Venturing . https://doi.org/10.1016/j.jbusvent.2015.01. 002
De Clercq, D., Dimov, D., & Thongpapanl, N. T.
(2013).  Organizational  Social  Capital,
Formalization,  and  Internal  Knowledge Sharing  in  Entrepreneurial  Orientation Formation. Entrepreneurship: Theory and Practice . https://doi.org/10.1111/etap.12021 Dhliwayo,  S.  (2014).  Entrepreneurship  and
Competitive  Strategy:  An  Integrative Approach. Journal  of  Entrepreneurship . https://doi.org/10.1177/097135571351335
6
Easterby-Smith,  M.,  &  Prieto,  I.  M.  (2008).
Dynamic  capabilities  and  knowledge management:  An  integrative  role  for learning? In British Journal of Management .
https://doi.org/10.1111/j.1467- 8551.2007.00543.x Eisenhardt,  K.  M.,  &  Martin,  J.  A.  (2000). Dynamic  Capabilities:  What  Are  They? Strategic Management Journal , 21 , 1105–
1121. https://doi.org/10.1108/ebr-03- 2018-0060
Elbashir, M. Z., Collier, P. A., & Sutton, S. G. (2011).  The  role  of  organizational absorptive  capacity  in  strategic  use  of business intelligence to support integrated management  control  systems. Accounting Review . https://doi.org/10.2308/accr.00000010
Fabrizio, K. R. (2009). Absorptive capacity and the search for innovation. Research Policy . https://doi.org/10.1016/j.respol.2008.10.0
23
Fern, M. J., Cardinal, L. B., & O’Neill, H. M. (2012).  The  genesis  of  strategy  in  new ventures:  Escaping  the  constraints  of founder  and  team  knowledge. Strategic
Management Journal . https://doi.org/10.1002/smj.1944 Fink,  L.,  Yogev,  N.,  &  Even,  A.  (2017).
Business  intelligence  and  organizational learning:  An  empirical  investigation  of value  creation  processes. Information  and Management . https://doi.org/10.1016/j.im.2016.03.009 Flatten,  T.  C.,  Engelen,  A.,  Zahra,  S.  A.,  &
Brettel,  M.  (2011).  A  measure  of absorptive  capacity:  Scale  development and  validation. European  Management Journal . https://doi.org/10.1016/j.emj.2010.11.002 Forés,  B.,  &  Camisón,  C.  (2016).  Does incremental and radical innovation performance  depend  on  different  types  of knowledge  accumulation  capabilities  and organizational  size? Journal  of  Business Research .
https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2015.07.0 06 Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement
Error. Journal  of  Marketing  Research . https://doi.org/10.2307/3151312
Foss, N. J., Laursen, K., & Pedersen, T. (2011). Linking customer interaction and innovation:  The  mediating  role  of  new organizational  practices. Organization Science . https://doi.org/10.1287/orsc.1100.0584
Gefen,  D.,  &  Straub,  D.  (2005).  A  Practical Guide  To  Factorial  Validity  Using  PLS- Graph:  Tutorial  And  Annotated  Example. Communications  of  the  Association  for Information
Systems . https://doi.org/10.17705/1cais.01605 Gerschewski, S., & Xiao, S. S. (2015). Beyond financial indicators: AN assessment of the measurement of performance for international  new  ventures. International Business Review , 24 (4), 615–629. https://doi.org/10.1016/j.ibusrev.2014.11. 003
Ghemawat,  P.,  &  Ricart  Costa,  J.  E.  I.  (1993).
The  organizational  tension  between  static and dynamic efficiency. Strategic Management
Journal .
https://doi.org/10.1002/smj.4250141007
Gibson,  C.  B.,  &  Birkinshaw,  J.  (2004).  The antecedents, consequences, and mediating
312 Ad Bis preneur : Jurnal Pemikiran dan Penelitian Administrasi Bisnis dan Kewirausahaan Vol.5, No.3, Desember 2020, DOI : https://doi.org/10.24198/adbispreneur.v5i3.30916, hal.297-316
role  of  organizational  ambidexterity. Academy of Management Journal . https://doi.org/10.2307/20159573 Global  Entrepreneurship  Network.  (2020). The Global  Startup  Ecosystem  Report  2020 (GSER2020) .
https://startupgenome.com/reports/gser20
20
Gold,  A.  H.,  Malhotra,  A.,  &  Segars,  A.  H. (2001).  Knowledge  management:  An organizational  capabilities  perspective.
Journal  of  Management  Information Systems .
https://doi.org/10.1080/07421222.2001.11
045669
Gupta,  A.  K.,  Smith,  K.  G.,  &  Shalley,  C.  E. (2006). The interplay between exploration and exploitation. Academy of Management Journal .
https://doi.org/10.5465/AMJ.2006.220830 26 Hair,  J.  F.,  Hult,  G.  T.  M.,  Ringle,  C.  M.,  & Sarstedt,  M.  (2017).  A  Primer  on  Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Second Edition. In
California: Sage .
Hannula, M., & Pirttimaki, V. (2003). Business intelligence empirical study on the top 50 Finnish companies .
He, Z. L., & Wong, P. K. (2004). Exploration vs. exploitation:  An  empirical  test  of  the ambidexterity hypothesis. In Organization Science .
https://doi.org/10.1287/orsc.1040.0078
Helfat,  C.  E.,  &  Peteraf,  M.  A.  (2009).
Understanding dynamic capabilities: Progress  along  a  developmental  path.  In Strategic Organization . https://doi.org/10.1177/147612700810013 3
Henderson,  J.  C.,  &  Venkatraman,  H.  (1993).
Strategic alignment: Leveraging information  technoHenderson,  J.  C.,  & Venkatraman, H. (1993). Strategic alignment: Leveraging information
technology for transforming organizations. IBM  Systems  Journal,  32(1),  472–484. http://doi.org/10.1147/sj.382.0472log.
IBM Systems Journal .
Henseler, J., Ringle, C. M., & Sinkovics, R. R.
(2009). The use of partial least squares path modeling  in  international  marketing. Advances  in  International  Marketing . https://doi.org/10.1108/S1474- 7979(2009)0000020014 Herath,  H.  M.  A.,  &  Mahmood,  R.  (2014).
Strategic orientations and SME performance: Moderating effect of absorptive  capacity  of  the  firm. Asian Social Science . https://doi.org/10.5539/ass.v10n13p95 Hitt,  M.  A.,  Ireland,  R.  D.,  Camp,  S.  M.,  &  ...
(2001). Strategic entrepreneurship:
Entrepreneurial  strategies  for  wealth creation. Strategic  Management  … . https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10. 1002/smj.196
Holsapple,  C.,  Lee-Post,  A.,  &  Pakath,  R.
(2014).  A  unified  foundation  for  business analytics. Decision  Support  Systems , 64 , 130–141.
https://doi.org/10.1016/j.dss.2014.05.013 Hughes,  M.,  &  Morgan,  R.  E.  (2007).
Deconstructing  the  relationship  between entrepreneurial  orientation  and  business performance at the embryonic stage of firm growth. Industrial Marketing Management . https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2006. 04.003 Ireland, R. D. (2001). Integrating entrepreneurship and strategic
management actions to create firm wealth. Academy  of  Management  Executive . https://doi.org/10.5465/AME.2001.42513 93
Jansen, J. J. P., George, G., Van Den Bosch, F. A.  J.,  &  Volberda,  H.  W.  (2008).  Senior team attributes and organizational ambidexterity:  The  moderating  role  of transformational  leadership. Journal  of Management
Studies . https://doi.org/10.1111/j.1467- 6486.2008.00775.x
Jansen, J. J. P., Tempelaar, M. P., van den Bosch, F.  A.  J.,  &  Volberda,  H.  W.  (2009).
Structural
differentiation and
ambidexterity:  The  mediating  role  of integration  mechanisms. Organization Science .
https://doi.org/10.1287/orsc.1080.0415 Jansen,  J.  J.  P.,  Van  Den  Bosch,  F.  A.  J.,  & Volberda,  H.  W.  (2006).  Exploratory innovation,  exploitative  innovation,  and performance:  Effects  of  organizational antecedents and environmental moderators. Management Science .
https://doi.org/10.1287/mnsc.1060.0576
Johnston, S. (2018). Largest companies 2008 vs. 2018,  a  lot  has  changed. Milford  Asset Management Limited. Mildford Website , 1 , 18–22. https://milfordasset.com/insights/largest- companies-2008-vs-2018-lot-changed Katila, R., & Ahuja, G. (2002). Something old, something  new:  A  longitudinal  study  of search behavior and new product introduction. Academy  of  Management Journal . https://doi.org/10.2307/3069433 Kogut, B., & Zander, U. (1992). Kogut & Udo
Zander.  1992.  Knowledge  of  the  Firm, Combinative Capabilities, and the
Replication  of  Technology. Organization Science .
Koryak, O., Mole, K. F., Lockett, A., Hayton, J.
C.,  Ucbasaran,  D.,  &  Hodgkinson,  G.  P. (2015). Entrepreneurial leadership,
capabilities and firm growth. International Small  Business  Journal:  Researching Entrepreneurship . https://doi.org/10.1177/026624261455831 5 Lane,  P.  J.,  Koka,  B.  R.,  &  Pathak,  S.  (2006). The  reification  of  absorptive  capacity:  A critical  review  and  rejuvenation  of  the construct. Academy of Management Review .
https://doi.org/10.5465/AMR.2006.22527
456 LaValle, S., Lesser, E., Shockley, R., Hopkins, M. S., & Kruschwitz, N. (2011). LaValle, Steve, et al. 2011 Big Data, analytics and the path from insights to value. MIT Sloan Management Review . Lavie,  D.,  &  Rosenkopf,  L.  (2005).  Balancing exploration  and  exploitation  in  alliance formation:
A
multidimensional perspective. Academy  of  Management 2005  Annual  Meeting:  A  New  Vision  of Management  in  the  21st  Century,  AOM
2005 . https://doi.org/10.5465/ambpp.2005.1877 8391
Lee,  H.,  &  Choi,  B.  (2003).  Knowledge management  enablers,  processes,  and organizational performance: An integrative view  and  empirical  examination.  In Journal  of  Management  Information Systems . https://doi.org/10.1080/07421222.2003.11 045756 Leonard,  D.,  &  Leonard-Barton,  D.  (1995). Wellsprings  of  knowledge.  In Boston: Harvard Business School .
Levinthal,  D.  A.,  &  March,  J.  G.  (1993).  The myopia of learning. Strategic Management Journal .
https://doi.org/10.1002/smj.4250141009
Lucas,  H.  C.,  &  Goh,  J.  M.  (2009).  Disruptive technology: How Kodak missed the digital photography revolution. Journal of Strategic Information Systems .
https://doi.org/10.1016/j.jsis.2009.01.002
Lumpkin,  G.  T.,  &  Dess,  G.  G.  (1996).
Clarifying  the  entrepreneurial  orientation construct  and  linking  it  to  performance. Academy of Management Review . https://journals.aom.org/doi/abs/10.5465/a mr.1996.9602161568
March,  J. G. (1991). Exploration  and Exploitation  in  Organizational  Learning. Organization Science . https://doi.org/10.1287/orsc.2.1.71 Maune, A. (2014). Competitive intelligence and firm competitiveness: An overview. Corporate Ownership and Control , 12 (1CONT6), 533–542.
https://doi.org/10.22495/cocv12i1c6p1 Meeus, M. T. H., Oerlemans, L. A. G., & Hage, J. (2001). Patterns of interactive learning in a  high-tech  region. Organization  Studies . https://doi.org/10.1177/017084060102200 106
Melville,  N.,  Kraemer,  K.,  &  Gurbaxani,  V. (2004).  Review:  Information  technology and  organizational  performance:  An integrative  model  of  it  business  value.  In MIS  Quarterly:  Management  Information Systems . https://doi.org/10.2307/25148636 Morrison,  A.  (2006).  A  contextualisation  of
entrepreneurship. International Journal of Entrepreneurial  Behaviour  &  Research .
https://doi.org/10.1108/135525506106791 59 Negash,  S.,  &  Gray,  P.  (2008).  Business Intelligence Handbook on Decision
Support  Sytem  2.  In Handbook  on Decision  Support  Sytem  2 (pp.  72–80). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.4018/978-1-59904-931- 1.ch008 O’Reilly,  C.  A.,  &  Tushman,  M.  L.  (2013).
Organizational ambidexterity: Past, present, and future. Academy of Management Perspectives . https://doi.org/10.5465/amp.2013.0025 Olszak, C. M. (2014). Towards an understanding business intelligence. A dynamic capability-based  framework  for  Business Intelligence. 2014  Federated  Conference on  Computer  Science  and  Information Systems,  FedCSIS  2014 , 2 ,  1103–1110. https://doi.org/10.15439/2014F68 Pellissier,  R.,  &  Nenzhelele,  T.  E.  (2013). Towards a universal definition of competitive  intelligence. SA  Journal  of Information  Management , 15 (2),  1–7. https://doi.org/10.4102/sajim.v15i2.559 Powell,  T.  C.,  &  Dent-Micallef,  A.  (1997). Information  technology  as  competitive advantage:  The  role  of  human,  business, and technology resources. Strategic Management Journal . https://doi.org/10.1002/(SICI)1097- 0266(199705)18:5<375::AID-
SMJ876>3.0.CO;2-7
Prajogo, D. I. (2016). The strategic fit between innovation strategies and business environment in delivering business performance. International  Journal  of Production  Economics , 171 ,  241–249. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2015.07.037 Ravichandran, T., & Lertwongsatien, C. (2005). Effect  of  information  systems  resources and  capabilities  on  firm  performance:  A resource-based  perspective.  In Journal  of Management Information Systems . https://doi.org/10.1080/07421222.2005.11 045820
Reinartz,  W.,  Haenlein,  M.,  &  Henseler,  J.
(2009).  An  empirical  comparison  of  the efficacy of covariance-based and variance- based  SEM. International  Journal  of Research in Marketing . https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2009.08.
001
Ringle,  C.  M.,  Sarstedt,  M.,  &  Straub,  D.  W. (2012). Editor’s comments: A critical look at the use of PLS-SEM in “MIS Quarterly.”
Journal of Education for Business . Roberts,  N.,  Galluch,  P.  S.,  Dinger,  M.,  & Grover,  V.  (2012).  Absorptive  capacity and information systems research: Review, synthesis,  and  directions  for  future research.  In MIS  Quarterly:  Management
Information Systems . https://doi.org/10.2307/41703470 Rothaermel, F. T., & Alexandre, M. T. (2009).
Ambidexterity in technology sourcing: The moderating  role  of  absorptive  capacity.
Organization
Science . https://doi.org/10.1287/orsc.1080.0404 Sam  Ransbotham,  D.  K.  and  P.  K.  P.  (2016). Beyond the Hype: The Hard Work Behind Analytics  Success .  MIT  Sloan  Manage. Rev. 57 (3).
https://sloanreview.mit.edu/projects/the- hard-work-behind-data-analytics-strategy/
Sangari,  M.  S.,  &  Razmi,  J.  (2015).  Business intelligence competence, agile capabilities, and agile performance in supply chain An empirical  study. International  Journal  of
Logistics Management . https://doi.org/10.1108/IJLM-01-2013- 0012
Sari,  S.  M.,  Yunizar,  &  Sartika,  D.  (2020).
DETERMINANTS OF MSME’S COMPETITIVE ADVANTAGE: DO DIGITAL COMPETENCY AND ENTREPRENEURIAL  ORIENTATION MATTER? AdBispreneur : Jurnal
Pemikiran  Dan  Penelitian  Administrasi Bisnis Dan Kewirausahaan , 5 (1), 63–72.
Schryen, G. (2013). Revisiting IS business value research: What we already know, what we still  need  to  know,  and  how  we  can  get there. In European Journal of Information Systems . https://doi.org/10.1057/ejis.2012.45 Shamsie, J., Brown, S. L., & Eisenhardt, K. M.
Ad Bis preneur : Jurnal Pemikiran dan Penelitian Administrasi Bisnis dan Kewirausahaan            315 Vol.5, No.3, Desember 2020, DOI : https://doi.org/10.24198/adbispreneur.v5i3.30916, hal.297-316
(2000).  Competing  on  the  Edge:  Strategy as Structured Chaos. Administrative Science Quarterly . https://doi.org/10.2307/2666992 Shane,  S.,  &  Venkataraman,  S.  (2000).  The promise  of  entrepreneurship  as  a  field  of research. Academy of Management Review . https://doi.org/10.5465/AMR.2000.27916 11
Shollo, A., & Galliers, R. D. (2016). Towards an understanding  of  the  role  of  business intelligence  systems  in  organisational knowing. Information  Systems  Journal ,
26 (4), 339–367. https://doi.org/10.1111/isj.12071 Simsek, Z. (2009). Organizational ambidexterity:  Towards  a  multilevel understanding. Journal  of  Management Studies . https://doi.org/10.1111/j.1467- 6486.2009.00828.x
Sirmon,  D.  G.,  Hitt,  M.  A.,  &  Ireland,  R.  D. (2007).  Managing  firm  resources  in dynamic  environments  to  create  value:
Looking inside the black box. In Academy of Management Review . https://doi.org/10.5465/AMR.2007.23466 005 Smart,  D.  T.,  &  Conant,  J.  S.  (2011). Entrepreneurial  Orientation,  Distinctive Marketing Competencies And Organizational  Performance. Journal  of Applied Business Research (JABR) .
https://doi.org/10.19030/jabr.v10i3.5921
Smith,  K.  G.,  Collins,  C.  J.,  &  Clark,  K.  D.
(2005).  Existing  knowledge,  knowledge creation  capability,  and  the  rate  of  new product  introduction  in  high-technology firms. Academy  of  Management  Journal . https://doi.org/10.5465/AMJ.2005.169284 21
Smith, W., & Lewis, M. (2011). Toward a theory of paradox: A dynamic equilibrium model of  organizing. Academy  of  Management Review . https://doi.org/10.5465/amr.2009.0223
Soh,  C.,  &  Markus,  M.  L.  (1995).  How  IT
Creates Business Value: A Process Theory Synthesis. ICIS 1995 Proceedings.
Stam, W., & Elfring, T. (2008). Entrepreneurial
orientation and new venture performance: The moderating role of intra-and extraindustry  social  capital. Academy  of Management Journal . https://journals.aom.org/doi/abs/10.5465/ AMJ.2008.30744031
Startup  Genome.  (2019). Global  Startup
Ecosystem Report 2019 . Startupblink. (2020). Startup Ecosystem Rankings 2020 . https://www.startupblink.com/blog/startup blink/
Stubbs,  E.  (2014).  Big  data,  Big  innovation:
Enabling competitive differentiation through  business  analytics. New  Zealand
Management .
Teece,  D.  J.  (2007).  Explicating  dynamic capabilities: The nature and microfoundations of (sustainable) enterprise performance. Strategic Management Journal . https://doi.org/10.1002/smj.640 Teece,  D.  J.,  Pisano,  G.,  &  Shuen,  A.  (1997). Dynamic capabilities and strategic management. Strategic Management Journal . https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-
0266(199708)18:7<509::AID- SMJ882>3.0.CO;2-Z Todorova, G., & Durisin, B. (2007). Absorptive capacity: Valuing a reconceptualization. In Academy of Management Review . https://doi.org/10.5465/AMR.2007.25275
513
Trieu, V. H. (2017). Getting value from Business Intelligence  systems:  A  review  and research agenda. Decision Support
Systems .
https://doi.org/10.1016/j.dss.2016.09.019
Tsai,  W.  (2001).  Knowledge  Transfer  in Intraorganizational  Networks:  Effects  of Network  Position. The  Academy  of
Management Journal Academy of
Management Journal . Van Den Bosch, F. A. J., Volberda, H. W., & De Boer,  M.  (1999).  Coevolution  of  Firm Absorptive  Capacity  and  Knowledge Environment:  Organizational  Forms  and Combinative  Capabilities. Organization Science .
https://doi.org/10.1287/orsc.10.5.551
Wamba, S. F., Gunasekaran, A., Akter, S., Ren, S. J. fan, Dubey, R., & Childe, S. J. (2017). Big  data  analytics  and  firm  performance: Effects of dynamic capabilities. Journal of Business Research , 70 , 356–365. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.08.0 09
Wanda, P., & Stian, S. (2015). The Secret of my Success: An exploratory study of Business
Intelligence management in the Norwegian
Industry. Procedia  Computer  Science ,
64 (1877), 240–247. https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.08.48 6
Wang, C. L., & Ahmed, P. K. (2007). Dynamic capabilities: A review and research agenda. In International  Journal  of  Management
Reviews . https://doi.org/10.1111/j.1468- 2370.2007.00201.x
Wang, S., Yeoh, W., Richards, G., Wong, S. F., & Chang, Y. (2019). Harnessing business analytics  value  through  organizational absorptive  capacity. Information  and Management , 56 (7), 103152. https://doi.org/10.1016/j.im.2019.02.007 Wiens, J., & Jackson, C. (2015). The importance of young firms for economic growth, URL: www.goo.gl/Wg1dFQ, date accessed:
2017-07-02 .
Wiklund, J., & Shepherd, D. (2003). Knowledge-based resources, entrepreneurial orientation, and the performance  of  small  and  medium-sized businesses. Strategic Management Journal , 24 (13), 1307–1314. https://doi.org/10.1002/smj.360
Winter,  S.  G.  (2003).  Understanding  dynamic capabilities. Strategic
Management
Journal , 24 (10  SPEC  ISS.),  991–995. https://doi.org/10.1002/smj.318
Wixom, B., & Watson, H. (2010). The BI-Based Organization. International  Journal  of Business Intelligence Research .
https://doi.org/10.4018/jbir.2010071702 Wu,  L.,  Wang,  C.,  &  Chen,  C.  (2008). Competitiveness during the Growth Stage : A Study of Taiwanese High-Tech Ventures. Entrepreneurship  Theory  and Practice , 32 (3), 529–549.
Wu, L. Y., Wang, C. J., Chen, C. P., & Pan, L. Y.  (2008).  Internal  resources,  external network,  and  competitiveness  during  the growth stage: A study of Taiwanese high- tech ventures 1. Entrepreneurship: Theory and Practice . https://doi.org/10.1111/j.1540- 6520.2008.00239.x
Yeoh, W., & Popovič, A. (2016). Extending the understanding of critical success factors for implementing business intelligence systems. Journal  of  the  Association  for Information  Science  and  Technology . https://doi.org/10.1002/asi.23366
Zahra, S. A., & George, G. (2002). Absorptive Capacity: A Review, Reconceptualization,
and Extension. The Academy of Management Review . https://doi.org/10.2307/4134351
Zaky, M. A., Nuzar, I., Saputro, W. E., Prayusta, B. D. S. B., Wijaya, S. B., & Riswan, M. (2018).  Mapping  dan  database  startup Indonesia  2018. Badan  Ekonomi  Kreatif , 1–202.
ZHA,  X.,  &  CHEN,  M.  (2009).  Competitive Intelligence  Monitoring  in  the  Risk
Prevention  of  SMEs. Journal  of  Service Science and Management . https://doi.org/10.4236/jssm.2009.23028