## INFOTECH journal
ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol. 9 No. 1, pp. 84-89

## PENGARUH DIGITALISASI SURAT PERINTAH KERJA TERHADAP KINERJA KARYAWAN DEPARTEMEN PRODUCT DEVELOPMENT DI PT CENTRAL MEGA KENCANA
Eri Dwi Suciaji 1 , Hermanto Widjaja 1 , Mohammad Heryansyah 1 , Lianna Wijaya 1*
1 Management Department, BINUS Online Learning, Universitas Bina Nusantara
* Email: lianna.wijaya@binus.ac.id

## ABSTRACT
This research aims to determine the effect of the Internet of Things, Big Data, and Cyber-Physical Systems on the Product  Development  performance  during  the  pandemic  at  PT  Central  Mega  Kencana  in  order  to  provide recommendations that can be taken to improve the performance of the Product Development Department at PT Central  Mega  Kencana.  The  research  was  conducted  using  descriptive  quantitative  methods  by  conducting  a survey  of  218  employees  from  the  Product  Development  Department.  The  analysis  method  uses  the  SmartPLS 3.2.7 method. The results show that the Internet of Things, Big Data, and Cyber-Physical Systems have positive and significant influences on the performance of the Product Development Department. Digitalization contributes to increasing efficiency, improving quality of life, and enable better management.
Keywords: Digitalization, Internet of Things, Big Data, Cyber-Physical Systems, Work order .

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisa  pengaruh Internet  of  Things , Big  Data ,  dan Cyber  Physical  System terhadap  kinerja Product  Development selama  pandemi  di  PT  Central  Mega  Kencana  untuk  memberikan rekomendasi  langkah  yang  dapat  diambil  untuk  meningkatkan  kinerja Product  Development PT  Central  Mega Kencana.  Penelitian  dilakukan  menggunakan  metode  kuantitatif  deskriptif  dengan  melakukan  survei  kepada karyawan  pada  departemen Product  Development di  PT  Central  Mega  Kencana  sebanyak  218  orang.  Metode analisis menggunakan metode SmartPLS 3.2.7. Hasil penelitian menunjukan bahwa Internet of Things, Big Data , dan Cyber  Physical  System memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  kinerja  departemen Product Development PT  Central  Mega  Kencana.  Digitalisasi  memiliki  potensi  untuk  meningkatkan  efisiensi, meningkatkan kualitas hidup, dan memungkinkan pengelolaan yang lebih baik.
Kata Kunci: Digitalization, Internet of Things, Big Data, Cyber-Physical Systems, Work order
Riwayat Artikel  :
Tanggal diterima  : 08-04-2023
Tanggal revisi : 11-04-2023
Tanggal terbit : 12-04-2023
DOI : https://doi.org/10.31949/infotech.v9i1.5030
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0
Copyright © 2023 By Author
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Perkembangan dunia teknologi digital yang saat ini semakin cepat berpengaruh terhadap perubahan cara beraktivitas  masyarakat  dalam  berbagai  sektor kehidupan,yang dapat kita sebut sebagai transformasi  digital.  Efek  dari  transformasi  digital ini  juga  telah  merambah  ke  berbagai  sektor kehidupan.  Pengaruh  dari  transformasi  digital  ini juga telah merambah ke berbagai sektor dalam bisnis seperti merubah cara kita dalam bekerja, berkomunikasi,  dan  juga  merubah  pola  perilaku konsumen. Digitalisasi dapat memberikan beberapa penghematan,  paling  sering  melalui  keuntungan efisiensi  dan  mengurangi  tingkat  kesalahan,  tetapi ternyata tidak mengubah cara perusahaan menjalankan  bisnis—cara  perusahaan  memikirkan, menciptakan, dan memberikan nilai (Gobble, 2018). Transformasi  digital  menjadi  trend  global  karena keuntungan  dan  peluang  nyata  yang  diakibatkan konsep ini ke seluruh masyarakat.
Trasformasi  digital  adalah  proses  perubahan  yang berkelanjutan  dalam  perusahaan  dan  berkaitan dengan pemangku kepentingan, yang akan berlangsung  selama  teknologi  tersebut  muncul, karena metode ini mengharuskan perusahaan untuk terus  mengikuti  perkembangan  teknologi  digital terbaru  dan  memasukkan  serta  menempatkannya dalam kegiatannya sehari-hari. Transformasi digital sangat  penting  untuk  kemajuan  bisnis,  karena dengan konsep transformasi digital perusahaan dapat bertahan  dalam  persaingan  dan  meningkatkan kinerja  dalam  perusahaan.  Digitalisasi  dalam kategori yang lebih luas, mengubah dan meningkatkan  bisnis,  menggunakan  teknologi digital dan data digital tersebut. Transformasi digital berarti  menciptakan  model  binis  baru  yang didasarkan pada teknologi digital modern, sederhananya  transformasi  digital  merubah  segala sesuatu dalam organisasi menjadi elektronik.
Salah  satu  bentuk  transformasi  digital  dalam perusahaan  adalah  metode paperless atau  sering disebut  dengan e-office .  Metode paperless muncul karena  keterbatasan  dalam  proses  administrasi konvensional  yang  menggunakan  tinta  dan  kertas. Dengan semakin berkembangnya teknologi, metode paperless merupakan solusi yang sangat baik dalam mengatasi  berbagai  masalah  dalam  menggunakan sistem  administrasi  konvensional  atau  manual. Penggunaan  metode paperless lebih  banyak manfaatnya  tidak  hanya  untuk  perusahaan  namun juga untuk pelanggan dan lingkungan hidup. Perusahaan  PT  Central  Mega  Kencana  (CMK) adalah suatu perusahaan retail perhiasan di Indonesia yang  menaungi  beberapa brand retail  perhiasan seperti Frank and Co , Mondial , Miss Mondial, dan The  Palace .  Salah  satu  departemen  yang  menjadi objek  penelitian  ini  adalah  department Product Development .  Pada  Gambar  1,  menunjukkan  alur produksi  pada  departemen Product  Development . Alur yang dilalui dalam proses tersebut menunjukkan  proses  yang  panjang  dan  jika
dilakukan manual maka akan terkendala dan menjadi sangat lama, terutama selama pandemi.

## Gambar 1. Production Flowchart di PT CMK
Dalam proses produksi di atas, PT CMK mempunyai karyawan  kurang  lebih  sebanyak  200  orang. Departemen Product  Development di  PT  CMK menggunakan teknologi terkini, mulai dari pembuatan  design  perencanaan  menggunakan Tablet dengan Countersketch kemudian  diteruskan ke  dalam  teknologi 3D  Cad ,  Mesin Rapid Prototyping untuk pembuatan resin prototype , laser welding , dan sebagainya. Dengan digitalisasi ini, PT CMK  telah  melakukan  investasi  pada  teknologi sehingga  dengan  melakukan  penelitian  ini,  maka penelitian  ini  menganalisa  apakah  digitalisasi  yang diterapkan  akan  meningkatkan  kinerja  perusahaan selama  pandemi.  Aspek  digitalisasi  diukur  dari  3 faktor yaitu Internet of Things , Big Data , dan Cyber- Physical Systems .
Pandemi yang terjadi di  awal 2020, dengan adanya Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PSBB)  hingga Pemberlakukan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat (PPKM)  menurunkan  kinerja  perusahaan.  Oleh sebab itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisa pengaruh Internet  of  Things , Big  Data ,  dan Cyber- Physical  Systems Surat  Perintah  Digital  (SPK) terhadap kinerja departemen product development di PT. CMK.

## 1.2. Tinjuan Pustaka
Penggunaan  teknologi  digital  baru  (media  sosial, seluler,  analitik,  atau  perangkat  tertanam)  untuk mengaktifkan  peningkatan  bisnis  utama  (seperti meningkatkan pengalaman pelanggan, efisiensi atau membuat  model  bisnis  baru)  sehingga  dapat disimpulkan bahwa  transformasi  digital melibatkan pemanfaatan  teknologi  digital  untuk  perbaikan bisnis  besar,  seperti  meningkatkan  pengalaman pelanggan  atau  menciptakan  model  bisnis  baru (Liere-Netheler  et  al.,  2018;  Piccinini  et  al.,  2015). Penelitian terkait transformasi digital perlu ditingkatkan  sehingga  dapat  memberikan  implikasi strategis bagi perusahaan di waktu mendatang.
Tidak ada definisi yang tunggal untuk istilah Internet of  Things yang  dapat  diterima  oleh  komunitas pengguna  dunia.  Faktanya,  ada  banyak  definisi berbeda  baik  dari  lingkungan  akademisi,  peneliti, praktisi,  inovator,  pengembang,  dan  orang-orang korporat yang telah mendefinisikan istilah tersebut, meskipun  penggunaan  awalnya  dikaitkan  dengan Kevin  Ashton,  seorang  pakar  inovasi  digital. Kesamaan  dari  semua  definisi  tersebut  adalah gagasan bahwa versi pertama Internet adalah tentang data yang dibuat oleh orang-orang, sedangkan versi berikutnya  adalah  tentang  data  yang  dibuat  oleh
berbagai  hal.  Definisi  terbaik  untuk Internet  of Things adalah: "Jaringan objek cerdas yang terbuka dan  komprehensif  yang  memiliki  kapasitas  untuk mengatur  secara  otomatis,  berbagi  informasi,  data, dan  sumber  daya,  bereaksi  dan  bertindak  dalam menghadapi  situasi  dan  perubahan  lingkungan " (Madakam  et  al.,  2015). Internet  of  things (IoT) adalah  jaringan  yang  terhubung  ke  hal-hal  lain,  di mana  segala  sesuatunya  terhubung  secara  nirkabel melalui sensor pintar (Umarani & Sharmila, 2018).
Konsep Big Data didefinisikan oleh literatur sebagai sejumlah  besar  data  terstruktur  dan  data  tidak terstruktur, dapat diakses secara real time (O’Leary, 2013). Big  data dapat  didefinisikan  sebagai pendekatan  untuk  mengelola,  memproses,  dan menganalisis  lima  dimensi  data.  yang  dikenal sebagai 5 V, yaitu:
1. Volume .  Dengan  inovasi  teknologi  yang  tiada henti,  kuantitas  data  tercipta  setiap  hari  bertumbuh secara eksponensial. Setiap detik di internet jumlah data dihasilkan lebih dari kemampuan penyimpanan seluruh internet dari 20 tahun yang lalu.
2. Variety . Sumber big data banyak dan relatif baru.
Faktanya,  data  dihasilkan  dari  berbagai  platform digital. Melalui data yang dihasilkan dari perangkat digital,  konsumen  memberikan  informasi  tentang kebiasaan, kebutuhan, dan keinginan.
3. Velocity / Kecepatan pembuatan data bahkan lebih penting  daripada volume ,  karena  dunia  ekonomi menjadi  semakin  kompetitif,  dan  salah  satunya faktor kunci untuk sukses adalah kemampuan untuk membuat keputusan lebih cepat. Hari ini, data dapat diperoleh secara real time atau hampir real time , dan ini  memungkinkan  bagi  perusahaan  untuk  menjadi jauh  lebih  gesit  dan  lebih  cepat  dalam  proses pengambilan keputusan.
4. Veracity /  Kebenaran.  Data  yang  dikumpulkan harus  berkualitas,  dan  sumber  aslinya  harus memiliki  tingkat  kepercayaan  tertentu. Veracity mengacu  pada  fakta  bahwa  data  mungkin mengandung  masalah  atau  tidak  lengkap  dan kadaluwarsa.
5. Value / Nilai. Mengekstraksi manfaat ekonomi dari big  data  yang  tersedia  sangatlah  besar.  Nilai  ini sering  dikaitkan  dengan  kemampuan  organisasi untuk membuat keputusan yang lebih baik.
Meningkatnya kebutuhan akan peningkatan produksi, efisiensi dan kualitas pada produk industri menyebabkan karyawan untuk bersama-sama mengembangkan teknologi  yang baru yang mampu bersaing  dengan  evolusi  teknologi  eksponensial yang dialami saat ini dalam proses produksi.
Cyber-physical  system adalah  sistem  yang  bersifat fisik  yang  dibuat  oleh  manusia  dan  dioperasikan melalui  komputer,perangkat  fisik  menjadi  sistem karena integrasi komputasi, komunikasi, dan kontrol proses fisik dan umpan balik dari proses ini. Sistem ini  menarik  karena  menjadi  dasar  pengembangan berbagai kapabilitas suatu produk. Mulai dari desain
produk, pembuatan prototipe, pembuatan diagnosis, pemantauan,  pemeliharaan  proaktif  dan  prediktif, pelacakan  informasi,  hingga  perencanaan  dan inovasi.  Banyak  industri  telah  melakukan  investasi dalam  menciptakan cyber-physical  system untuk meningkatkan  proses  manufaktur  mereka. Cyber physical system ini adalah daftar hal-hal yang dapat digunakan untuk membangun jaringan produksi. Hal ini  menyebabkan cyber-physical  system menarik perhatian  dari  berbagai  sector  industri.  Sehingga dapat  dikatakan  bahwa  berbagai  keterampilan tersebut merupakan dasar yang dapat dikembangkan lebih lanjut menjadi berbagai layanan cerdas (Pivoto et al., 2021).
PT.  CMK  mengembangkan  aplikasi  MyApps  yang merupakan  aplikasi  berbasis  web  yang  dikembang internal  oleh Team Teknologi Informasi (TI) di  PT CMK.  Pada  aplikasi  ini,  karyawan  mendapatkan informasi mengenai pekerjaan yang akan dilakukan (dalam  bentuk  Surat  Perintah  Kerja  digital), produktifitas masing-masing karyawan dalam waktu tertentu,  pekerjaan  yang  sedang  dalam  proses pengerjaan,  sampai  dengan  absensi  karyawan. Myapps dapat diakses melalui Tab yang menjadi alat kerja yang tersedia di masing-masing meja kerja atau dengan  komputer.  Untuk  input  ijin  absensi, karyawan dapat mengakses melalui ponsel pintar.

## 1.3. Metodologi Penelitian
Peneliti menggunakan metode kuantitatif deskriptif. Metode kuantitatif adalah metode penelitian dengan cara  melakukan  survei  dan  wawancara  terstruktur. Metode  penelitian  kuantitatif  adalah  metode penelitian yang berlandaskan pada filsafat positifisme,  yang  digunakan  untuk  meneliti  suatu populasi atau sampel tertentu. Peneliti mengumpulan data  dengan  menggunakan  instrumen  penelitian, analisis  data  bersifat  kuantitatif/statistik,  dengan tujuan untuk menguji hipotesis yang telah ditetapkan (Creswell & Creswell, 2017). Penelitian mengumpulkan  data  menggunakan  metode Cross- Sectional . Cross-Sectional adalah  sebagai  suatu penelitian  untuk  mempelajari  suatu  dinamika korelasi antara faktor-faktor resiko dengan efek, dan dengan suatu pendekatan, observasi ataupun dengan teknik pengumpulan data pada suatu waktu tertentu ( point  time  approach ).  Unit  observasi  penelitian pada karyawan departemen product development di PT.  Central  Mega  Kencana  (PT.  CMK).  Pemilihan sampel  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode probability  simple  random  sampling .  Teknik pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  metode kuesioner, dengan memberi seperangkat pertanyaan atau  pernyataan  kepada  responden.  Kuesioner menggunakan  5-Skala Likert .  Kuesioner  diberikan kepada karyawan di departemen Product Development di  PT  CMK  sebanyak  218  oang  dari periode  Juni  –  Desember  2021.  Untuk  Operasional variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini ditunjukkan pada Tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Operasional Variabel Penelitian Variabel Kode Indikator Internet  of Things (Ritz,  J.,  & Knaack, 2017) IOT1 IOT2 IOT3 IOT4 IOT5
Sistem jaringan yang dimiliki membantu  kelancaran  aplikasi  SPK Digital. Penggunaan  aplikasi  SPK  Digital membantu mempermudah pekerjaan. Penggunaan  aplikasi  SPK  Digital meningkatkan kualitas kerja. Aplikasi SPK Digital di perusahaan membuat kinerja lebih baik. Penggunanaan  Aplikasi  SPK  Digital memudahkan dalam pencarian data.
Big Data (Davenport, T.  H.,  & Dyché, 2013) BD1
BD2 BD3
BD4 BD5
Aplikasi SPK Digital mengelola data yang sangat besar.
Aplikasi  SPK  Digital  mempercepat pelacakan data. Aplikasi SPK Digital mempercepat decision making . Aplikasi  SPK  Digital  meningkatkan produtivitas dan layanan. Aplikasi  SPK  Digital  membantu untuk analisa dan peningkatan kualitas produk.
Cyber- Physical
System (Kao  et  al., 2015)
CPS1
CPS2 CPS3
CPS4 CPS5 Aplikasi  SPK  Digital  membutuhkan infrastruktur yang baik.
Aplikasi  SPK  Digital  melibatkan banyak mesin dan jaringan. Aplikasi SPK Digital mampu mengotomasisasi banyak proses.
Aplikasi SPK Digital mengoptimalkan operational perusahaan Aplikasi  SPK  Digital  lebih  mudah mengontrol pekerjaan Kinerja Perusahaan (Wall, 2004)
PER1
PER2
PER3
PER4 PER5 Aplikasi  SPK  Digital  meningkatkan ketelitian dan motivasi dalam bekerja Aplikasi SPK Digital meminimalkan kesalahan dalam bekerja
Aplikasi  SPK  Digital  membantu karyawan utnuk bekerja lebih cepat. Pengelolaan kinerja yang baik dalam perkembangan  digitalisasi  mampu memberikan sasaran dan tujuan yang tepat bagi perusahaan. Aplikasi  SPK  Digital  memberikan
efek  kerja  dengan  standar  mutu tinggi.
Metode  statistik  yang  digunakan  untuk  mengolah data  adalah  teknik Structural  Equation  Modeling (SEM)  dengan  menggunakan  alat  SmartPLS.  SEM dideskripsikan sebagai suatu analisis yang menggabungkan  pendekatan  analisis  faktor  (factor analysis),  model  struktural  (structural  model)  dan analisis  jalur  ( path  analysis ).  Metode  Analisis dilakukan  untuk  menginterpretasikan  dan  menarik kesimpulan  dari  sejumlah  data  yang  terkumpul (Ghozali & Latan, 2015). Proses mengevaluasi data dengan  alat  statistik  SmartPLS  terbagi  dalam  2 langkah yaitu:
1. Evaluasi  model pengukuran, pada tahap pertama ini  sering  dikenal  dengan outer  model  evaluation untuk mengukur validitas dan reliabilitas operasional  variabel  yang  digunakan.  Tahap  ini meliputi  evaluasi cross-loading  factors , Cronbach Alpha,  Composite  Reliability,  Average  Variance Extracted (AVE), Fornell-Larcker  Criterion ,  dan Variance  Inflation  Factor (VIF).  Parameter  untuk cross-loading  factors , Cronbach  Alpha,  Composite Reliability untuk  dikategorikan  secara valid di  atas 0,70.  Sementara  parameter Average  Variance
Extracted (AVE)  di  atas  0,50  (Hair  et  al.,  2019). Untuk Fornell-Larcker  Criterion digunakan  untuk mengukur validitas diskriminan dengan membandingkan  nilai  akar  kuadrat  dari Average Variance  Extracted (AVE)  pada  setiap  konstruk dengan  korelasi  antara  konstruk  lainnya  dalam model penelitian (Henseler et al., 2015). Untuk nilai VIF  mesti  di  bawah  3  untuk  menunjukkan kolinearitas yang rendah.
2.  Evaluasi  model  struktural  yang  dikenal  dengan inner  model  evaluation yang  meliputi  evaluasi  Q- Square ,  R- Square ,  F- Square ,  dan  uji  hipotesis. Parameter  untuk  hipotesis  diterima  dengan  tingkat error 5% adalah nilai t-statistik lebih besar dari 1,96.

## Gambar 2. Model Penelitian
Berdasarkan  Gambar  2,  hipotesis  yang  terbentuk dalam penelitian ini yaitu:
H1: Internet of Things berpengaruh terhadap Kinerja
H2: Big Data berpengaruh terhadap Kinerja
H3: Cyber-Physical  System berpengaruh  terhadap Kinerja

## 2. PEMBAHASAN
Responden  dalam  penelitian  ini  adalah  karyawan Departemen Product Development PT Central Mega Kencana.  Responden  yang  diperoleh  sebanyak  218 orang, yang valid untuk dianalisa. Setiap responden telah mengisi kuisioner yang dibagikan secara online melalui Google  form .  Tabel  2  menunjukkan demografi responden penelitian.

## Tabel 2. Demografi Responden
Kategori Responden Frekuensi Persentase Jenis Kelamin Laki-Laki Perempuan 158 60 72,48% 27.52% Umur 20 – 30 tahun 31 – 40 tahun 41 – 50 tahun 51 tahun ke atas 80 76 29 33 36,70% 34,86% 13,30% 15,14% Lama Kerja
0 – 5 tahun 6 – 10 tahun 11 – 15 tahun 16 tahun ke atas 67 37 26 88 30,73% 16,97% 11,93% 40,37%
Berdasarkan  demografi  responden  di  Tabel  2, mayoritas responden dengan jenis kelamin laki-laki sebanyak 158 orang (72,48%), mayoritas responden berumur 20 – 30 tahun sebanyak 80 orang (36,70%),
Internet of Things Big Data Cyber- Physical System Kinerja H1 H2 H3
dan  mayoritas  dengan  lama  kerja  16  tahun  ke  atas sebanyak 88 orang (40,37%).

## 2.1. Evaluasi Model Pengukuran
Tahap pertama dalam mengolah data yaitu evaluasi model pengukuran, hasil evaluasi  ditunjukkan pada Tabel  3.  Terdapat  5  indikator  yang  tidak valid dikarenakan nilai loading factor di bawah 0,70, yaitu IOT1, IOT5, BD2, CPS1, dan CPS2.

## Tabel 3. Evaluasi Outer Model
Indikator Mean LF VIF CR CA AVE
IOT1 IOT2
IOT3 IOT4 IOT5 4,284 4,028 3,894 4,101 4,310 0,616 0,820 0,799 0,836 0,656 1,481 1,854 1,901
2,109 1,732
0,858 0,786 0,606
BD1
BD2 BD3 BD4 BD5 4,133 4,303 3,995 3,954 3,922 0,746 0,599 0,848 0,823 0,797 1,837 1,476 2,231 1,923 1,795 0,885 0,826 0,658 CPS1 CPS2 CPS3 CPS4 CPS5 4,229 3,991 4,023 4,050 4,115 0,426 0,277 0,784 0,851 0,765 1,227 1,177 1,719 1,977 1,359 0,858 0,752 0,669 PER1 PER2 PER3 PER4 PER5 3,858 3,821 3,807 4,147 4,073 0,818 0,820 0,847 0,727 0,744 2,262 2,305 2,246 1,518 1,628 0,894 0,851 0,628
LF: Loading Factors , VIF: Variance Inflation Factor , CR: Composite  Reliability ,  CA: Cronbach  Alpha ,  AVE: Average Variance Extracted
Untuk pengukuran lainnya memenuhi ambang batas atau  parameter.  Oleh  sebab  itu path  diagram yang valid ditunjukkan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Path Model Outer Model

## 2.2. Evaluasi Model Struktural
Pada  tahap  kedua,  olah  data  dilakukan  dengan mengevaluasi inner  model penelitian  ditunjukkan pada  Tabel  4  dan  5.  Uji  pada  model  struktural dilakukan untuk menguji hubungan antara konstruk laten

## Tabel 4. Evaluasi Q-Square dan R-Square
Variabel Q-Square R-Square R-Square Adjusted Performance 0,377 0,625 0,619
Relevansi  prediksi  Q(-square),  juga  disebut  rumus Stone-Geisser's .  Evaluasi  ini  dilakukan  untuk mengukur kapasitas prediksi. Misalnya jika hasilnya 0,02 (kecil), 0,15 (sedang), dan 0,35 (besar). Nilai Q- square  pada  penelitian  ini  adalah  0,377  artinya
memiliki  relevansi  prediksi  yang  besar.  Nilai  R- Square  adalah  koefisien  determinasi  pada  konstruk endogen,  dimana  variabel  endongen  dipengaruhi oleh variabel eksogen sebesar 61,9%.

## Tabel 5. Evaluasi F-square dan Uji Hipotesis
Path F- Square T-statistik p- value Hasil IOT → PER BD → PER CPS → PER 0,061 0,091 0,178 3,021 3,805 5,091 0,003 0,000 0,000 Diterima Diterima Diterima
Uji  F-square  untuk  menghitung  besarnya  pengaruh antar  variabel  dengan Effect  Size .  Nilai F-Square 0,02  sebagai  kecil,  0,15  sebagai  sedang,  dan  nilai 0,35 sebagai besar. IOT → PER memiliki effect size 0,061 artinya kecil, BD → PER memiliki effect size
0,091 artinya kecil, dan CPS → PER memiliki effect size 0,178 artinya sedang.
Hipotesis 1: IOT → PER dimana memiliki t-statistik 3,021  >  1,96  dengan  p-value  0,003  <  0,05  artinya terdapat pengaruh yang positif dan signifikan antara IOT  dan  PER.  Dimana  penggunaan  aplikasi  SPK Digital  dapat  meningkatkan  kinerja  departemen product development .
Hipotesis 2: BD → PER dimana memiliki t-statistik 3,805  >  1,96  dengan  p-value  0,000  <  0,05  artinya terdapat pengaruh yang positif dan signifikan antara Big  Data dan  kinerja. Big  Data pada  aplikasi  SPK Digital  ini  memungkinkan  pengambilan  keputusan yang  cepat. Big  Data dapat  membantu  mengurangi biaya,  meningkatkan  pengambilan  keputusan,  atau meningkatkan produk dan layanan. Dapat disimpulkan  apabila  implementasi Big  Data di  PT Cental  Mega  Kencana  dilakukan  di  semua departemen,  maka  akan  meningkatkan  kinerja perusahaan.
Hipotesis 3: CPS → PER dimana memiliki t-statistik 5,091  >  1,96  dengan  p-value  0,000  <  0,05  artinya terdapat pengaruh yang positif dan signifikan antara Cyber-Physical Systems dan kinerja.
Untuk  meningkatkan  penggunaan  aplikasi  SPK Digital,  manajemen  PT  CMK  perlu  meningkatkan pelatihan dan kompetensi karyawan dalam menggunakan  perangkat  digitalisasi.  Hal  ini memerlukan  proses  yang  panjang  namun  dengan konsistensi maka dapat terlaksana.
Gambar 4. Path Model Inner Model

## 3. KESIMPULAN
Kesimpulan sebagai berikut:
1.Penelitian  yang  dilakukan  pada  Departemen Product  Development PT  Central  Mega  Kencana dengan responden sebanyak 218 orang 2.  Program  SPK  Digital  yang  dilakukan  pada Departemen Product Development PT Central Mega Kencana  dapat  meningkatkan  kinerja  PT  Central Mega Kencana.
3.  Variabel  yang  sangat  efektif  mempengaruhi peningkatan  kinerja  PT  Central  Mega  Kencana adalah Cyber Physical System . Hal ini terjadi karena PT  Central  Mega  Kencana  dapat  melakukan pengawasan pekerjaan secara online tanpa hambatan waktu dan tempat, sehingga pengambilan keputusan dapat  dilakukan dengan cepat  dan lebih akurat  bila didukung dengan infrastruktur penunjang yang baik.
4.  Variabel  berikutnya  yang  mempengaruhi  kinerja PT Central Mega Kencana adalah Internet of Things. Seperti halnya pada variabel Cyber Physical System , PT  Central  Mega  Kencana  dapat  melakukan pengawasan pekerjaan secara online tanpa hambatan waktu dan tempat, sehingga pengambilan keputusan dapat dilakukan dengan cepat dan lebih akurat.
Keterbatasan  penelitian  dengan  jumlah  variabel dalam  penelitian  ini  hanya  empat  variabel, diharapkan  dapat  menambahkan  variable  lainnya, misalnya  pengetahuan  dan  pelatihan.  Selain  itu, penelitian  ini  hanya  menggunakan  responden  di wilayah  perusahaan  PT.  Central  Mega  Kencana. Penelitian mendatang bisa menggunakan responden di perusahaan atau industri lainnya.

## PUSTAKA
Creswell,  John  W.,  and  J.  David  Creswell.  2017. Research  Design:  Qualitative,  Quantitative, and  Mixed  Methods  Approaches .  Sage publications.
Davenport, T.  H.,  &  Dyché,  J.  2013.  “Big  Data  in Big  Companies.” International  Institute  for Analytics 3(1):1–31.
Ghozali,  Imam,  and  H.  Latan.  2015.  “Partial  Least
Squares Concepts, Techniques and Applications Using the Smartpls 3.0 Program for  Empirical  Research.” Semarang:  Badan Penerbit UNDIP .
Gobble,  Maryanne  M.  2018.  “Digital  Strategy  and Digital  Transformation  Digital  Strategy  and
Digital Transformation.”
Research- Technology  Management 0(0):0–1.  doi: 10.1080/08956308.2018.1495969.
Hair,  Joseph  F.,  Jeffrey  J.  Risher,  Marko  Sarstedt, and Christian M. Ringle. 2019. “When to Use and How to Report the Results of PLS-SEM.” European  Business  Review 31(1):2–24.  doi: 10.1108/EBR-11-2018-0203. Henseler,  Jörg,  Christian  M.  Ringle,  and  Marko Sarstedt.  2015.  “A  New  Criterion  for Assessing  Discriminant Validity in Variance- Based Structural Equation Modeling.” Journal of  the  Academy  of  Marketing  Science 43(1):115–35. doi: 10.1007/s11747-014-
0403-8.
Kao, Hung An, Wenjing Jin, David Siegel, and Jay Lee.  2015.  “A  Cyber  Physical  Interface  for
Automation Systems-Methodology and Examples.” Machines 3(2):93–106.  doi:
10.3390/machines3020093. Liere-Netheler, Kirsten, Sven Packmohr, and Kristin Vogelsang.  2018.  “Drivers  of  Digital Transformation in Manufacturing.” Proceedings of the Annual Hawaii International  Conference  on  System  Sciences 2018-Janua:3926–35. doi:
10.24251/hicss.2018.493.
Madakam,  Somayya,  Vihar  Lake,  Vihar  Lake,  and Vihar Lake. 2015. “Internet of Things (IoT): A Literature Review.” Journal of Computer and Communications 3(05):164.
O’Leary, Daniel E. 2013. “Artificial Intelligence and Big Data.” IEEE Intelligent Systems 28(2):96– 99.
Piccinini,  Everlin,  Andre  Hanelt,  Robert  W. Gregory,  and  Lutz  M.  Kolbe.  2015. “Transforming  Industrial  Business:  The Impact of Digital Transformation on Automotive Organizations.” 2015
International  Conference  on  Information Systems:  Exploring  the  Information  Frontier, ICIS 2015 1–20.
Pivoto, Diego G. S., Luiz F. F. de Almeida, Rodrigo da  Rosa  Righi,  Joel  J.  P.  C.  Rodrigues, Alexandre  Baratella  Lugli,  and  Antonio  M. Alberti.  2021.  “Cyber-Physical  Systems Architectures for Industrial Internet of Things Applications  in  Industry  4.0:  A  Literature Review.” Journal  of  Manufacturing  Systems
58(December):176–92. doi: 10.1016/j.jmsy.2020.11.017.
Ritz,  J.,  &  Knaack,  Z.  2017.  “Internet  of  Things.”
Technology and Engineering Teacher 76(6):1–15.
Umarani, G., and K. Sharmila. 2018. “IoT : The Next Evolution of Internet.” 4(7):11–15.
Wall, Toby D. 2004. “On the Validity of Subjective
Measures of Company Performance.” Personnel  Psychology 57(March):95–118. doi: 10.1111/j.1744-6570.2004.tb02485.x.