http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Survei Pengaruh Tata Kelola TI terhadap Transformasi Digital dan Kinerja Organisasi Bank

## Survey of IT Governance Influence on Digital Transformation and
Bank Organization Performance
1 Nurul Afifah*, 2 Rahmat Mulyana, 3 Lukman Abdurrahman
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Rekayasa Industri, Telkom University Jl. Telekomunikasi Terusan Buah Batu, 40257, Bandung, Indonesia
2 Department of Computer and Systems Sciences, Stockholm University Borgarfjordsgatan 12, 16455, Kista, Sweden *e-mail: nurulafifaah@student.telkomuniversity.ac.id
( received : 14 Juli 2022, revised : 3 September 2022 , accepted : 4 September 2022)

## Abstrak
Disrupsi teknologi terkini, startup , perubahan perilaku pemangku kepentingan dan akselerasi pandemi COVID-19  telah  memaksa  banyak  perusahaan  untuk  bertransformasi  digital  (TD).  Namun  fakta menunjukkan banyaknya kegagalan investasi terkait karena  kurangnya praktik tata kelola. Penelitian sebelumnya  sudah  membuktikan  peranan  tata  kelola  TI  (TKTI)  untuk  meningkatkan  kinerja. Sayangnya,  masih  sedikit  studi  yang  menunjukkan  pengaruh  mekanisme  TKTI  struktur,  proses  dan relasional terhadap kesuksesan TD. Riset terkini menemukan adanya dampak penerapan TKTI hibrid terhadap  TD,  namun  belum  menunjukkan  hubungannya  terhadap  kinerja.  Oleh  karena  itu,  kami mengajukan  hipotesis  adanya  pengaruh  mekanisme  TKTI  tradisional  dan agile /adaptif  terhadap  TD serta  kinerja  organisasi.  Metode  survei  digunakan  dengan  menyebarkan  kuesioner  terhadap  tiga  lini pertahanan pada tiga lini pertahanan, mulai dari manajemen senior, pengelola TI (perencana, arsitek, pengembang,  operasional,  layanan,  keamanan,  penjaminan  mutu),  pengelola  bisnis  (perencana, kinerja dan SDM), pengelola risiko dan auditor internal. Analisis menggunakan Structural Equation Modeling dibantu  SmartPLS.  Bank  B  dipilih  karena  industri  bank  sangat  terdampak  di  era  digital seiring  maraknya fintech .  Hasil  penelitian  berhasil  menunjukkan  mekanisme  TKTI agile /adaptif maupun  tradisional  berkorelasi  signifikan  terhadap  DT  serta  berdampak  positif  terhadap  kinerja organisasi.  Manuskrip  ini  berkontribusi  terhadap  peneliti  guna  pendetailan  mekanisme  TKTI  untuk kesuksesan DT berikutnya maupun praktisi untuk referensi implementasi di industri terkait.
Kata kunci: Tata Kelola TI, Transformasi Digital, Kinerja, Structural Equation Modeling , Bank

## Abstract
The  disruption  of  emerging  technologies,  startups,  changes  in  stakeholders'  behavior,  and  the COVID-19 pandemic acceleration have  forced many companies to perform a digital transformation (DT).  However,  the  facts  show  many  related  investment  failures  because  of  poor  governance practices. Previous research has proven that IT governance (ITG) has a significant role in improving organizational  performance.  Unfortunately,  few  studies  still  show  the  ITG  mechanisms,  structures, processes,  and  relational  influence  on  successful  DT.  Recent  research  has  found  the  hybrid  ITG influence on DT, but not their relationship to organizational performance. Therefore, we hypothesized the  traditional  and  agile/adaptive  ITG  mechanisms  influence  DT  and  organizational  performance. The  survey  method  was  used  by  distributing  a  questionnaire  to  the  organization's  three  lines  of defense,  from  the  top-level  and  IT  managers  (planners,  architects,  developers,  operations,  services, security,  and  quality  assurance)  to  risk  managers  and  internal  auditors.  The  model  was  analyzed using Structural Equation Modeling assisted by SmartPLS. Bank B was chosen because the banking industry  is  greatly  affected  in  the  digital  era  along  with  the  rise  of  fintech.  The  results  showed  a significant correlation between agile/adaptive and traditional ITG mechanisms on DT and a positive impact on organizational performance. This manuscript contributes to researchers exploring the ITG mechanism details for successful DT and practitioners to implement them in related industries.
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Keywords: IT Governance, Digital Transformation, Performance, Structural Equation Modeling, Bank

## 1 Pendahuluan
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  disrupsi  teknologi emerging ,  perilaku  pemangku  kepentingan menuju digital,  serta munculnya persaingan dari startup telah mempercepat penerapan transformasi digital (TD) pada organisasi incumbent [1]. “TD ialah proses perubahan mendasar, yang disebabkan oleh  adanya  penggunaan  teknologi  digital  yang  inovatif  disertai  dengan  pengaruh  strategis  dari sumber  daya  dan  kompetensi  utama,  guna  meningkatkan  nilai  suatu  entitas  secara  radikal  (seperti, organisasi, jaringan bisnis, industri atau masyarakat)” [2].
Oleh  karena  itu,  organisasi  konvensional  banyak  merespons  dengan  mengalokasikanf  investasi signifikan melalui TD. Namun, banyak upaya tersebut gagal untuk memenuhi harapan yang ditengarai karena kurangnya pengawalan tata kelola TI (TKTI) yang baik di organisasi tersebut [3].
Menurut  Gartner  TKTI  berkontribusi  dalam  menjamin  penggunaan  TI  yang  efisien  serta  efektif dalam  mendukung  organisasi  mencapai  tujuannya  [4].  TKTI  didefinisikan  sebagai  “bagian  tak dipisahkan  dari  tata  kelola  organisasi  sebagai  akuntabilitas  dewan,  yang  terdiri  atas  mekanisme struktur, proses,  dan relasional untuk menjembatani hubungan pemangku kepentingan bisnis dengan TI    dalam  menjalankan  tanggung  jawabnya  untuk  penyelarasan  bisnis/TI  serta  penciptaan  dan perlindungan nilai manfaat TI untuk bisnis” [5].
Pada tinjauan praktis, Indonesia menjadi titik kajian karena memiliki potensi ekonomi digital yang tertinggi di ASEAN seiring dengan arahan digitalisasi Presiden RI dan adanya pandemik COVID-19, guna  mendorong  industri  perbankan  Indonesia  untuk  bertransformasi  digital  yang  terlihat  dengan meningkat  pesatnya  transaksi non-cash dengan  rata-rata  18-25%  [6].  TD  merupakan driver inisiatif strategis  pemanfaatan  teknologi  digital  yang  memicu  perubahan  signifikan  atau  penemuan  model bisnis  baru  di  industri  perbankan  agar  tetap  relevan.  Seiring  dengan  adanya  afiliasi  organisasi  tim peneliti  dengan  Badan  Usaha  Milik  Negara  (BUMN),  bank  B  dipilih  secara purposive  sampling sebagai  obyek  penelitian.  Hal  ini  sesuai  dengan  amanat  Peraturan  Menteri  BUMN  PER- 03/MBU/02/2018 ) [7] yang mengarahkan pentingnya prinsip TKTI untuk mendukung perjalanan TD BUMN.  Terdapat  fokus  arahan  strategis  BUMN  pada  tiga  area  utama  dalam  perjalanan  TD  yaitu operational  processes (digitalisasi  pada  proses  internal  dan  eksternal), customer  experienced (pemahaman perubahan pola interaksi oleh pelanggan) dan business model (perubahan model bisnis sebagai adopsi digitalisasi).
Selain  itu,  Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK)  sebagai  pengawas  industri  perbankan  juga  telah memberikan  arahan  strategis  guna  mendorong  percepatan  transformasi  digital  melalui  Master  Plan Sektor  Jasa  Keuangan  2020-2024  [8].  Bank  didorong  untuk  mengadopsi  berbagai  teknologi  digital yang  dapat  memberikan  percepatan  layanan  terbaik  bagi  pelanggan.  Namun  di  sisi  lain  tetap  perlu menjaga tata kelola yang baik ( prudent ) mengingat data menunjukkan 84% program TD dinilai gagal memberikan  manfaat yang dibutuhkan  [9] yang ditengarai disebabkan oleh kurangnya praktik TKTI yang memadai pada TD [10]. Agar dapat bertahan dalam perjalanan TD, organisasi perlu menerapkan TKTI yang adaptif [11].
Gambar 1. Model Konseptual Diadaptasi dari [12]–[14]
Oleh  karena  itu,  tujuan  dari  penelitian  ini  ialah  melakukan  pengujian  hipotesis  pengaruh mekanisme TKTI agile/ adaptif serta tradisional terhadap TD pada bank B dan melakukan pengujian pengaruh perjalanan TD pada bank B terhadap kinerja organisasi mereka sebagaimana ilustrasi model konseptual penelitian pada Gambar 1.
Terdapat tiga jenis mekanisme TKTI baik agile/ adaptif dan tradisional  sebagai anteseden TD yang diidentifikasi  dari  [12]  pada  Gambar  1  yaitu  struktur,  proses,  dan  relasional.  Berikut  ini  adalah definisinya:  struktur  merupakan  “perangkat  formal  dan  mekanisme  guna  menghubungkan  serta memungkinkan  kontak  horizontal,  atau  penghubung  antara  bisnis  serta  manajemen  TI”,  sementara proses  “formalisasi  pengambilan  keputusan  strategis  TI,  prosedur monitoring serta  kinerja”  dan mekanisme relasional adalah “partisipasi aktif serta hubungan kolaboratif antara eksekutif perusahaan, manajemen  TI  serta  manajemen  bisnis”.  Selanjutnya  pada  area  tengah  Gambar  1,  terdapat  enam dimensi yang menjadi faktor penentu keberhasilan TD yaitu   (SV, SA, TA, KIP, DC, CI)  [13] Lalu, untuk  mengukur efek TD terhadap kinerja organisasi digunakanlah pendekatan balanced scorecard dengan  empat  perspektif  ( financial,  customer,  internal  business  process dan learning  &  growth ) sebagai indikator kesuksesan TD [14].
Data  didapatkan  dari  penyebaran  kuesioner online pada  bank  B  yang  kemudian  diolah menggunakan metode structural equation modelling (SEM) berbasis varian karena dengan metode ini dapat  memodelkan  korelasi  antara  beberapa  konstruk  dependen  dan  independen  secara  bersamaan serta dilakukan pengujian hubungan antar konstruk sebagai tujuan penelitian ini.

## 2 Tinjauan Literatur
Berdasarkan  definisi  TD  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya,  terdapat  enam  dimensi  menuju kesuksesan TD [13]:
1. Strategic  Vision (SV):  Identifikasi  visi    organisasi  dalam  era  digital  serta  taktik  eksekusi,  serta kepemimpinan tim eksekutif dalam TD
2. Strategic Alignment (SA): Kemampuan organisasi dalam penyelarasan strategis-taktis-operasional TD dengan dukungan investasi.
3. Technology  Assets (TA):  Penggunaan  teknologi  digital  seperti social  media, big  data,  cloud computing, artificial intelligence, dsb.
4. Know-how  and  Intellectual  Property (KIP):  Pendayagunaan  pengetahuan  &  kekayaan  intelektual aset kompetitif.
5. Digital Capabilities (DC): Ketersediaan bakat dan kemampuan pada organisasi untuk TD.
6. Culture  of  Innovation (CI):  Pengelolaan  praktik  yang  mendorong  penemuan  serta  semangat keberanian untuk gagal dalam perjalanan TD.
Dalam  mendukung  efektivitas  mekanisme  TKTI  di  era  digital, telah  ditemukan  adanya  pengaruh teori ambidexterity / bimodal via mekanisme agile/ adaptif untuk penguatan eksplorasi dikombinasikan dengan tradisional/ eksploitasi. Sebelumnya, teridentifikasi 28 mekanisme TKTI yang mempengaruhi DT  [11].  Kemudian,  terdapat  46  mekanisme  TKTI  sebagai  hasil  identifikasi  lebih  lanjut  berupa  20 struktur, 21 proses dan 5 mekanisme relasional [15].
Kinerja  organisasi  merupakan  kriteria  yang  sangat  krusial  dalam  mengevaluasi  organisasi  [16]. Balanced scorecard memberikan framework yang komprehensif  untuk seluruh lini guna pencapaian visi,  misi  dan  tujuan  organisasi  [14].  Terdapat  empat  perspektif balanced  scorecard (BSC) yaitu learning & growth ialah “dasar atas perbaikan dan penciptaan nilai”, perspektif internal process ialah “rangkaian aktivitas  unggul”. Lalu, perspektif customer ialah “pandangan kita di depan pelanggan”, sedangkan perspektif finance ialah “pandangan pemegang saham tentang kita” [14].
Tabel  1  berikut  merupakan  daftar  mekanisme  TKTI  yang  berpengaruh  terhadap  dimensi  TD berdasarkan  studi  Delphi  berdasarkan  konsensus  dari  panel  ahli  (praktisi,  konsultan  dan  peneliti) terkait TKTI dan TD [15].
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Tabel 1. Pengaruh TKTI terhadap TD
[15] Mekanisme TKTI Pengaruh terhadap TD SV  SA  TA  KIP  DC  CI S1-CEO (Dirut) X X X X X X S2-CIO (Informasi) X X X X X X S3-CDO1 (Digital) X X X X X X S4-CDO2 (Data) X X X X X X S5-CISO (Keamanan) X X X X X X S6-CRO (Risiko) X X X - X X S7-CHRO (SDM) X X - X X X S8-CAE (Audit) X X - X - - S9-Transformation Com. X X X X X X
S10-ITD Steering Com.
X X X X X X
S11-Risk Com.
X X - - - - S12-Audit Com X X - - - - S13-ITD Project M. Office. X X X X X X
S14-ITD Strategy & Archi. F.
X X X X X X
S15-ITD Solution Dev. F.
- X X X X X
S16-ITD Ops & Service F.
- X X X X X
S17-Data M. & Analytics F.
- X X X X X
S18-Info Security F.
- X X X X X
S19-ITD Risk & Compli. F.
X X X X X X
S20-Internal Audit F.
- X - X X -
P1-ITD Strategy M.
X X X X X X
P2-Enterprise Archi M.
X X X X X X
P3-Business Process. M.
- X X X X X
P4-Data M.
- - X X X X
P5-Info Security M.
- X X X X X
P6-ITD Portfolio M.
X X X X X X
P7-ITD Project M.
- - X X X X
P8-System Development M.
- - X X X X
P9-ITD Vendor M.
- - X X X -
P10-ITD Ops. & Service M.
- - X X X X
P11-ITD Incident & Problem M.
- - X X X X
P12-Business Continuity M
X X X X X X
P13-ITD Quality M.
X X X X X X
P14-ITD Competency M.
X X X X X X
P15-ITD Knowledge M.
X X X X X X
P16-ITD Innovation M.
X X X X X X
P17-ITD Change M.
X X - X X X
P18-ITD Risk M.
X X - X X X
P19-ITD Business Value M.
X X X X X X
P20-ITD Maturity M.
X X X X X X
P21-Audit & Assurance M.
- X - X X X R1-Transformational Leadership X X X X X X
R2-Digital Organisation Culture
X X X X X X
R3-Cross-functional Collaboration
X X X X X X R4-Cross-functional Training - X - X X X
R5-External Collaboration
X X X X
X X
Tabel  2  berikut  merupakan  hasil  studi  literatur  pengaruh  enam  dimensi  TD  terhadap  kinerja organisasi pada empat perspektif BSC [14].
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 2. Pengaruh TD terhadap Kinerja Organisasi Dimensi TD Pengaruh terhadap Kinerja Organisasi Ref D1-Strategic Vision (SV) Identifikasi  strategi,  visi,  misi,  dan  tujuan  organisasi berimplikasi  positif  terhadap  kinerja  organisasi  melalui peningkatan  disiplin  kerja,  antusiasme  dan  tumbuhnya kreativitas. [17] D2-Strategic Alignment (SA) Penyelarasan  strategis-taktis-operasional  dan  dukungan investasi berdampak positif kepada kinerja organisasi. [17] D3-Technology Asset (TA) Pengetahuan  dan  aset  teknologi  memberikan  cara inovatif  untuk  mencapai  kinerja  organisasi  yang  tinggi dengan lebih mudah. [18] D4-Know-how and Intellectual Property (KIP) Pengetahuan  dan  intelektual  memicu  inovasi  dan penemuan kinerja organisasi melalui pencapaian keunggulan dalam persaingan. [19] D5-Digital Capability (DC) Kompetensi  yang  optimal  dan  terdistribusi  pada  setiap komponen  organisasi  akan  memicu  kapabilitas  digital organisasi lebih tinggi menuju keuntungan kompetitif. [20] D6-Culture of Innovation (CI) Budaya  organisasi  yang  berani  bereksperimen  secara terukur  akan  memperkuat  hubungan  strategi  inovasi  dan kinerja organisasi. [21]

## 3 Metode Penelitian
Berdasarkan  [22],  strategi  penelitian  studi  kasus  dengan  metode  pengumpulan  data  kuesioner dari  responden  yang  relevan  lalu  dilanjut  dengan  pengolahan  data  secara  statistik  dinilai  memadai untuk menjawab hipotesis penelitian. Tim peneliti telah melaksanakan langkah-langkah sesuai dengan Gambar 2 berikut ini.

## Gambar 2. Proses Penelitian
Penelitian  ini  juga  telah  mengikuti  prinsip-prinsip  pertimbangan  etika  penelitian  yang  baik berdasarkan  Denscombe  yaitu  perlindungan  partisipan  melalui  prinsip  kesukarelaan,  berdasarkan persetujuan  berbagi  data  dan  informasi,  menghindari  manipulasi,  dilakukan  berlandaskan  integritas saintifik, dan kepatuhan terhadap peraturan yang berlaku.
3.1 Penentuan Hipotesis

## Gambar 3. Hipotesis Penelitian
Sesuai  dengan  Gambar  3,  hipotesis  penelitian  ini  adalah:  H1  adalah  pengaruh  mekanisme  TKTI Agile/ adaptif terhadap dimensi TD; H2 ialah pengaruh mekanisme TKTI tradisional terhadap dimensi TD; serta H3 ialah pengaruh dimensi TD terhadap kinerja organisasi pada bank B.
3.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  metode  kuesioner  menggunakan  skala likert dilengkapi dengan  pertanyaan  terbuka  berdasarkan  lingkup  pada  objek  penelitian  yang  dituju  [23].  Pada penelitian ini, metode pengumpulan data ialah melalui pertanyaan pada kuesioner online yang dibantu dengan tool Google  Form.  Terdapat  31  pertanyaan  dalam  lima  bagian  A-E  yang  diestimasi  dapat
dijawab  dalam  waktu  20-30  menit.  Bagian  A  untuk  pengisian  profil  responden  guna  validasi relevansi,  B-E  berupa  skala likert 1-5  dari  STS (Sangat  Tidak  Setuju)  s.d.  SS (Sangat  Setuju).  Pada akhir setiap bagian terdapat pertanyaan terbuka untuk memberikan masukan kualitatif. Bagian B dan C untuk melakukan konfirmasi berjalannya mekanisme TKTI agile /adaptif maupun tradisional beserta pengaruhnya  terhadap  TD  [15] serta  H1  dan  H2 .  Sementara  bagian  D  untuk  memeriksa  berjalannya enam  dimensi  DT  beserta pengaruhnya  terhadap  kinerja  organisasi  [13]  serta  H3. Terakhir,  E  untuk mengidentifikasi pencapaian kinerja organisasi karena pengaruh empat perspektif BSC [14].
Survei  disebarkan  kepada  responden  relevan  dengan  berdasar  konsep Three  Lines  of  Defense (TLOD) untuk kesuksesan TKTI, TD, dan kinerja organisasi  [24]. Lapisan pertama dari manajemen senior,  pengelola  TI  seperti  perencana,  arsitek,  pengembang,  operasional,  layanan,  keamanan, penjaminan mutu, serta pengelola bisnis yang diwakili perencana dan pengelolaan kinerja, dan SDM. Sementara  dari  lapisan  kedua  diwakili  oleh  pengelola  risiko  organisasi.  Lalu,  lapisan  ketiga  adalah auditor internal. Kedua lapisan terakhir dikhususkan kepada keahlian khusus risiko IT dan digital agar relevan.  Selama  satu  bulan  pengumpulan  data  dengan  disponsori  oleh  direksi  dan  dibantu  oleh  tim pendamping  bank  B,  akhirnya  didapatkan  data  sebanyak  73  responden  dari  berbagai  pihak  terkait yang dinilai memadai untuk pengolahan lebih lanjut.
Karakteristik  responden  bank  B  berdasarkan  pengolahan  data  oleh  tim  peneliti  didapatkan  hasil sebagai berikut:
a. Untuk  validitas  responden,  jumlah  73  responden    dinilai  memadai  untuk  persyaratan  penelitian berdasarkan rumus Bernoulli yaitu jumlah minimum sampel yang diambil dari populasi sebanyak harus  ≥ 73 [23].
b. Terlihat karakteristik area akumulasi  peranan setiap responden tersebar sesuai tiga lapisan TLOD di bank B pada Gambar 4.
Gambar 4.  Karakteristik Peranan Responden c. Terlihat pada Gambar 5 bahwa mayoritas responden berlatar belakang sarjana (78,1%) dan master (20,5%).
Gambar 5. Karakteristik Pendidikan Responden d. Gambar  6  menunjukkan  mayoritas  responden  di  level  manajemen  (57,5%),  analis  (23,3%),  dan manajemen senior (11%) yang dinilai relevan untuk penelitian TKTI dan TD.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
e. Terlihat  karakteristik  lama  pengalaman  bekerja  responden  pada  Gambar  7  yang  menunjukkan mayoritas responden sudah berpengalaman lebih dari 5 tahun (72,2%).
Gambar 7. Karakteristik Pengalaman Responden
f. Gambar 8 menunjukkan bahwa keahlian responden tersebar pada seluruh peranan inti yang relevan dalam pelaksanaan TKTI dan TD.

## Gambar 8. Karakteristik Pelatihan dan Sertifikasi
Berdasarkan pengolahan data profil responden pada Gambar 1-8 terlihat bahwa pengisi kuesioner memadai untuk memberikan masukan yang valid dan handal dalam penelitian ini.

## 3.3 Analisis Data
Untuk  membuktikan bahwa model konseptual bisa menjelma dalam tataran praktis maka dari itu perlu  melalui  tahap  pengujian.  Oleh  sebab  itu,  Penulis  mengolah  data  menggunakan  aplikasi  SEM yaitu SmartPLS 3.0. Kemudian, dalam pemrosesan estimasi yang dicapai terdapat muatan algoritma Partial Least Square (PLS) dan bootstrapping . Seluruh pemrosesan estimasi data agar menghasilkan data  bisa  diperkirakan  besarannya  serta  model  konseptual  tersebut  bisa  melakukan  proses  analisis yang  akhirnya  layak  secara  konseptual  serta  lolos  pengujian.  Berdasarkan  hasil  pengujian  pada aplikasi  tersebut,  maka  analisis  selanjutnya  bisa  berjalan  untuk  melakukan  pengujian  model pengukuran, model struktural serta menguji hipotesis.

## 3.4 Pengujian Model

## 3.4.1 Outer Model (Model Pengukuran)
Dalam  [25]  bahwa  model  pengukuran  diperlukan  pertimbangan  sifat  hubungan  antara  variabel indikator  dengan  variabel  konstruk.  Menurut  [25]  terdapat  dua  tipe  model  pengukuran  yaitu  model formatif dan reflektif. Pada penelitian ini model pengukuran yang digunakan adalah model formatif. Evaluasi pada model pengukuran formatif melibatkan sebagai berikut:
1. Multikolinearitas antar indikator yang melibatkan perhitungan faktor inflasi dari setiap item atau disebut juga dengan Variance Inflation Factor (VIF) guna menunjukkan seberapa banyak varians dari suatu indikator dijelaskan dengan indikator konstruk lainnya, ini juga menunjukkan seberapa redundan informasi dari indikator tersebut [26].
2. Signifikan  dan  relevan  dari  indikator  yang  didapatkan  dari  bobot  terluar  dengan  maksud mengungkapkan masing-masing kontribusi indikator terhadap konstruk [27].
3.4.2 Inner Model (Model Struktural)
Penilaian  pada  model  ini  didasari  dengan  kemampuan  untuk  memprediksi  konstruksi  endogen [25]. Berikut merupakan tahap mengevaluasi hasil PLS-SEM [25] yaitu:
1. Multikolinearitas  antar  variabel  guna  menunjukkan  apakah  ada  multikolinearitas  antar  variabel penelitian.
2. Koefisien  Determinasi  (R 2 )  yang  merupakan  ukuran  proporsi  varian  dari  variabel  dependen terhadap mean yang  diterangkan  oleh  variabel  independen  untuk  mengukur  kekuatan  prediksi model.
3. Ukuran Efek (ƒ 2 ) yang mengukur apakah variabel laten independen memiliki dampak substansial terhadap variabel laten dependen.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Path  coefficient ialah  bobot  jalur  yang  menghubungkan  faktor  satu  sama  lain  serta  perlu dievaluasi pada perspektif kekuatan dan signifikansi korelasi.

## 4 Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Pengujian Model Pengukuran
Pengujian model pengukuran pada model pengukuran formatif melibatkan dua sisi yaitu pengujian multikolinearitas  antar  indikator  serta  pengujian  statistik  signifikan  serta  relevan  dari  indikator. Pengujian multikolinearitas antar indikator yang digunakan pada penelitian menggunakan perhitungan algoritma  PLS  lalu  terdapat collinearity  statistic (VIF)  [26].  Hasil  dari  perhitungan  ini  dapat  dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3.Hasil Pengujian Outer VIF Indikator Deskripsi Outer VIF Hasil X1.1 Struktur 2,037 Rendah X1.2 Proses 3,271 Rendah X1.3 Mekanisme Relasional 2,571 Rendah X2.1 Struktur 1,878 Rendah X2.2 Proses 1,410 Rendah X2.3 Mekanisme Relasional 1,621 Rendah X3.1 Strategic Vision (SV) 4,793 Rendah X3.2 Strategic Alignment (SA) 3,877 Rendah X3.3 Technology Assets (TA) 3,366 Rendah X3.4 Know-how & Intellectual Property (KIP) 6,580 Tinggi X3.5 Digital Capability (DC) 5,073 Tinggi X3.6 Culture Innovation (CI) 4,544 Rendah Y1.1 Finance 3,741 Rendah Y1.2 Customer 6,011 Tinggi Y1.3 Internal Business Process 4,492 Rendah Y1.4 Learning & Growth 6,169 Tinggi
Dari  Tabel  3,  tampak  bahwa  hasil  dari  pengujian  multikolinearitas  antar  indikator  bervariasi, namun  dalam  nilai VIF  harus  kurang  dari  5  yang  artinya  adalah  tidak  ada  multikolinearitas  antar indikator  atau  multikolinearitas  rendah  [28]  seperti  pada  indikator  X1.1,  X1.2,  dan  seterusnya.  Dan untuk nilai outer VIF lebih dari 5 maka terdapat multikolinearitas antar indikator atau multikolinearitas tinggi seperti pada indikator X3.4, X3.5, Y1.2, dan Y1.4.
Sisi  kedua  dalam  pengujian  model  pengukuran  formatif  adalah  menguji  signifikan  serta  relevan dari indikator yang hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pengujian Signifikan dan Relevan Indikator Indikator Weight Loading factor Hasil (Y/T) T-S P-V T-S P-V X1.1 1,983 0,024 12,724 0,000 Ya X1.2 0,762 0,223 15,389 0,000 Tidak X1.3 4,613 0,000 30,872 0,000 Ya X2.1 4,397 0,000 26,711 0,000 Ya X2.2 2,022 0,022 7,769 0,000 Ya X2.3 1,809 0,036 5,403 0,000 Ya X3.1 1,719 0,043 29,928 0,000 Ya X3.2 1,385 0,083 17,738 0,000 Tidak X3.3 0,863 0,194 12,469 0,000 Tidak X3.4 0,914 0,181 38,555 0,000 Tidak X3.5 1,425 0,077 22,606 0,000 Tidak X3.6 0,797 0,213 19,939 0,000 Tidak Y1.1 0,562 0,287 17,223 0,000 Tidak Y1.2 2,400 0,008 47,581 0,000 Ya
Indikator Weight Loading factor Hasil (Y/T) T-S P-V T-S P-V Y1.3 1,773 0,038 28,993 0,000 Ya Y1.4 1,101 0,136 32,076 0,000 Tidak Cat: OS merupakan Original Sample, T-S merupakan T-Statistics, dan P-V merupakan P-Values. Ya maknanya signifikan dan Tidak maknanya tidak signifikan.
Sesuai  dengan  Tabel  4,  bahwa  signifikansi  pada  tingkat  ≤  0,050  dalam  kolom P-Values oleh weight menunjukkan bahwa suatu indikator relevan untuk pembangunan indeks formatif serta tingkat validitas  yang  memadai  [25].  Namun, jika weight tidak  signifikan  namun loading  factor nya ≤ 0,50 maka tetap dimasukkan ke dalam model [29].

## 4.2 Pengujian Model Struktural
Pengujian  model  struktural  guna  menunjukkan  hubungan  antar  konstruksi  laten  independen  dan dependen.  Berdasarkan  yang  telah  disebutkan  sebelumnya,  dalam  model  ini  terdapat  beberapa pengujian yaitu:
Multikolinearitas  antar  variabel  guna  menunjukkan  apakah  terdapat  multikolinearitas  antar variabel yang  menggunakan perhitungan algoritma PLS lalu terdapat collinearity statistic (VIF) dan pilih inner VIF. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Pengujian Inner VIF Hipotesis Variabel Inner VIF Hasil H1 Mekanisme Tata Kelola TI Agile/ adaptif → Dimensi TD 3,082 Rendah H2 Mekanisme Tata Kelola TI Tradisional → Dimensi TD 3,082 Rendah H3 Dimensi TD → Kinerja Organisasi 1,000 Rendah
Dari  Tabel  5,  tampak  bahwa  nilai  VIF  dari  variabel  Mekanisme  TKTI Agile/ adaptif terhadap Dimensi TD sebesar 3,082 menunjukkan rendah atau tidak ada multikolinearitas antar variabel karena berdasarkan [28] nilai VIF harus kurang dari 5. Kemudian untuk variabel Mekanisme Tata Kelola TI Tradisional terhadap Dimensi TD sebesar 3,082 menunjukkan rendah atau tidak ada multikolinearitas. Dan untuk variabel Dimensi TD terhadap Kinerja Organisasi sebesar 1,000 yang menunjukkan bahwa rendah atau tidak ada multikolinearitas.
Nilai R-Square guna  mengetahui  reliabilitas  indikator  pada  konstruk.  Untuk  mengukur  kekuatan prediksi model dapat dilihat dari nilai R-Square nya, jika nilai R-square nya > 0,75 dikatakan kuat, > 0,50 dikatakan moderat dan untuk > 0,25 dikatakan lemah [28]. Hasil dari pengujian R-Square dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Pengujian R-Square Variabel R-Square Hasil Dimensi TD 0,787 Kuat Kinerja Organisasi 0,771 Kuat
Dari  Tabel  6,  tampak  bahwa  variabel  dimensi  TD  nilai R-Square nya  sebesar  0,787  ini menunjukkan  bahwa  variabel  tersebut  modelnya  kuat  dan  untuk  variabel  Kinerja  Operasi  nilai R- Square nya sebesar 0,771 ini menunjukkan bahwa variabel tersebut modelnya juga kuat. Nilai Ukuran Efek atau F-Square guna menguji variabel laten independen memiliki dampak atau efek  yang  substansial  pada  variabel  laten  dependen  atau  tidak.  Jika  nilai F-Square 0,02  maka dikatakan  rendah  pengaruhnya,  jika  0,15  dikatakan  sedang  pengaruhnya,  jika  0,35  dikatakan  besar pengaruhnya dalam model struktural. Hasil dari pengujian F-Square dapat dilihat pada Tabel 7.
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 7. Hasil Pengujian F-Square Hipotesis Variabel F-Square Hasil H1 Mekanisme Tata Kelola TI Agile/ adaptif → Dimensi TD 0,396 Besar H2 Mekanisme Tata Kelola TI Tradisional → Dimensi TD 0,216 Sedang H3 Dimensi TD → Kinerja Organisasi 3,074 Besar
Dari  Tabel  7,  variabel  Mekanisme  TKTI Agile/ adaptif terhadap Dimensi  TD  sebesar  0,396  yang dikatakan  sebagai  pengaruh  besar  dalam  model  struktural,  variabel  Mekanisme  TKTI  Tradisional terhadap Dimensi TD sebesar 0,216 yang dikatakan sebagai pengaruh sedang dalam model struktural, dan variabel Dimensi TD terhadap Kinerja Organisasi sebesar 3,074 yang dikatakan sebagai pengaruh besar dalam model struktural.
Pengujian  hipotesis  Untuk  bisa  mengetahui  apakah  suatu  hipotesis  diterima  atau  ditolak  yakni dengan menggunakan perhitungan bootstrapping yang melihat nilai signifikansi antar konstruk, nilai T-statistics dan p-values . Hasil dari pengujian hipotesis 1,2 dan 3 dapat dilihat pada Gambar 9 yang dijelaskan pada Tabel 8.

## Gambar 9. Pengujian Model Struktural
Dari  Tabel  8,  hipotesis  pertama  yang  menguji  bahwa  Mekanisme  TKTI Agile/ adaptif secara signifikan berkorelasi pada Dimensi TD ini terkonfirmasi, bahwa hasil dari pengujian hipotesis yang menunjukkan nilai T-Statistics sebesar 4,255 dengan P-Values 0,000, mengingat T-Statistics > 1,96, P-Values < 0,05 [27]  serta original sample sebesar 0.529 ini membuktikan bahwa Mekanisme TKTI Agile/ adaptif memiliki korelasi yang signifikan dan positif  terhadap Dimensi TD.
Tabel 8. Hasil Pengujian Hipotesis Variabel OS T-S P-V (H1) Mekanisme Tata Kelola TI Agile/ adaptif → Dimensi TD 0,529 4,150 0,000 (H2) Mekanisme Tata Kelola TI Tradisional → Dimensi TD 0,390 3,069 0,001 (H3) Dimensi TD → Kinerja Organisasi 0,887 33.581 0,000 Cat: OS merupakan original sample, T-S merupakan T-Statistics, dan P-V merupakan P-Values.
Lalu,  pada  hipotesis  kedua  yang  menguji  bahwa  Mekanisme  TKTI  Tradisional secara  signifikan berkorelasi  pada  Dimensi  TD  ini  juga  terkonfirmasi,  bahwa  hasil  dari  pengujian  hipotesis  yang menunjukkan nilai T-Statistics sebesar 3,162 dengan P-Values 0,002, mengingat T-Statistics > 1,96, P-Values < 0,05 [28] serta original sample sebesar 0,390 ini membuktikan bahwa Mekanisme TKTI Tradisional memiliki korelasi yang signifikan dan positif terhadap Dimensi TD. Selanjutnya hipotesis ketiga  atau  hipotesis  terakhir  yang  menguji  bahwa  Dimensi  TD secara  signifikan  berkorelasi  pada Kinerja Organisasi ini terkonfirmasi, bahwa hasil dari pengujian hipotesis yang menunjukkan nilai T- Statistics sebesar 32,002 dengan P-Values 0,000, mengingat T-Statistics > 1,96, P-Values < 0,05 [28] serta original  sample sebesar  0,887  ini  membuktikan  bahwa  Dimensi  TD  memiliki  korelasi  yang signifikan dan positif terhadap Kinerja Organisasi.

## 5 Kesimpulan
Analisis penelitian ini memberikan gambaran tentang status pengetahuan dalam domain penelitian TKTI. Sesuai dengan bab hasil dan pembahasan di atas, terlihat bahwa, penelitian telah menunjukkan pengaruh  mekanisme  ITG  terhadap  keberhasilan  DT  terhadap  kinerja  organisasi  pada  bank  B  dari hasil  kuesioner  yang  disebarkan  pada  73  responden  adalah  sebagai  berikut:  (1)  Mekanisme  TKTI Agile/ adaptif secara signifikan berkorelasi terhadap dimensi TD. Ini bermakna bahwa struktur, proses serta mekanisme relasional yang agile dalam bank B dapat menyebabkan TD dalam organisasi untuk memberikan daya saing dan nilai yang lebih terhadap TI/bisnis organisasi. (2) Lalu, mekanisme TKTI Tradisional secara signifikan berkorelasi terhadap dimensi TD.  Ini bermakna bahwa struktur, proses serta mekanisme relasional yang tradisional dalam bank B dapat menyebabkan TD dalam organisasi untuk  memberikan  daya  saing  dan  nilai  yang  lebuh  terhadap  TI/bisnis  organisasi.  (3)  Selanjutnya, dimensi  TD  secara  signifikan  berkorelasi  terhadap  kinerja  organisasi.  Ini  bermakna  bahwa  enam dimensi  TD  (SV,  SA,  TA,  KIP,  DC,  CI)  dapat  memosisikan  organisasi  berada  di  posisi  kompetitif yang sukses melalui empat perspektif balanced scorecard dalam kinerja organisasi bank B. Limitasi penelitian ini adalah pengujian model pengaruh dilakukan hanya pada studi kasus di satu bank umum di Indonesia saja sehingga sangat mungkin hasilnya bersifat unik terhadap konteks regulasi, budaya, serta  kondisi  ekonomi  di  industri  dan  negara  terkait.  Peneliti  percaya  bahwa  penelitian  ini berkontribusi  ganda,  baik  terhadap  peneliti  untuk  lebih  memahami  dan  mendalami  pengaruh mekanisme  TKTI  terhadap  DT  dan  kinerja  organisasi,   maupun  bagi  praktisi  untuk  referensi implementasi  di  industri  terkait. Agenda  riset  berikutnya  dapat  dilakukan  dengan  melakukan penelitian  sejenis  di  berbagai  tempat,  industri,  ataupun  negara  lainnya.  Maupun  untuk  mendalami praktik detail setiap mekanisme dan dimensi terkait sebagai referensi ke depan.

## Referensi
[1] K. S. R. Warner and M. Wäger, “Building Dynamic Capabilities for Digital Transformation: an Ongoing Process of Strategic Renewal,” Long Range Plann. , vol. 52, no. 3, pp. 326–349, 2019.
[2] C.  Gong  and  V.  Ribiere,  “Developing  a  Unified  Definition  of  Digital  Transformation,” Technovation , vol. 102, p. 102217, 2021.
[3] N.  Obwegeser,  T.  Yokoi,  M.  Wade,  and  T.  Voskes,  “7  Key  Principles  to  Govern  Digital Initiatives,” MIT Sloan Manag. Rev. , vol. 61, no. 3, pp. 1–9, 2020.
[4] A. C. S. Jerónimo, “IT Governance in Digital Transformation: A Cobit 5 Overview According IDC Maturityscape.” 2018.
[5] S.  de  Haes  and  W.  Van  Grembergen, Enterprise  Governance  of  Information  Technology: Achieving  Alignment  and  Value,  Featuring  COBIT  5 .  Springer  Publishing  Company, Incorporated, 2015.
[6] Google,  Temasek,  and  B.  Company,  “E-Conomy  SEA  2020:  At  Full Velocity:  Resilient  and Racing Ahead,” 2020, [Online]. Available:
https://www.bain.com/globalassets/noindex/2020/e_conomy_sea_2020_report.pdf.
[7] BUMN,  “Peraturan  Menteri  BUMN  Nomor  PER-03/MBU/02/2018,”  2018,  [Online]. Available: https://jdih.bumn.go.id/lihat/PER-03/MBU/02/2018.
[8] Otoritas  Jasa  Keuangan,  “Cetak  Biru  Transformasi  Digital  Perbankan,”  2021,  [Online]. Available: https://www.ojk.go.id/id/berita-dan-kegiatan/info-terkini/Pages/Cetak-Biru- Transformasi-Digital-Perbankan.aspx.
[9] P.  Lewis,  “Where  Businesses  Go  Wrong  with  Digital  Transformation,” Forbes ,  2019, [Online].  Available:  https://www.forbes.com/sites/phillewis1/2019/07/31/where-businesses- go-wrong-with-digital%02transformation/#6fedb6dd70bb, accessed September 22, 2019.
[10] U.  Pacheco,  O.  P.  Sanchez,  and  A.  L.  B.  Guido,  “Does  IT  Governance  Influence  Digital Transformation?,” 2020.
[11] R.  Mulyana,  L.  Rusu,  and  E.  Perjons,  “IT  Governance  Mechanisms  Influence  on  Digital Transformation: A Systematic Literature Review,” 2021.
[12] R. Peterson, “Crafting information technology governance,” Inf. Syst. Manag. , vol. 21, no. 4, pp. 7–22, 2004.
[13] V.  Gurbaxani  and  D.  Dunkle,  “Gearing  Up  for  Successful  Digital  Transformation.,” MIS  Q.
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Exec. , vol. 18, no. 3, 2019.
[14] R. S. Kaplan and D. P. Norton, “Putting the Balanced Scorecard to work,” Focus. Your Organ. Strateg. Balanc. Scorec. , vol. 2, pp. 2–18, 2000.
[15] R.  Mulyana,  L.  Rusu,  and  E.  Perjons,  “IT  Governance  Mechanisms  that  Influence  Digital Transformation: A Delphi Study in Indonesian Banking and Insurance Industry,” PACIS 2022 Proceedings. , 2022.
[16] H.  M.  Alhawamdeh  and  M.  A.  K.  Alsmairat,  “Strategic  Decision  Making  and  Organization Performance: A Literature Review,” Int. Rev. Manag. Mark. , vol. 9, no. 4, p. 95, 2019.
[17] S. Vejseli and A. Rossmann, “The impact of IT governance on firm performance a literature review,” 2017.
[18] E.  García-Sánchez,  V.  J.  García-Morales,  and  R.  Martín-Rojas,  “Influence  of  Technological Assets  on  Organizational  Performance  Through  Absorptive  Capacity,  Organizational Innovation and Internal Labour Flexibility,” Sustainability , vol. 10, no. 3, p. 770, 2018.
[19] E.  Puspitasari  and  C.  Srimindarti,  “Peran  Indikator  Kekayaan  Intelektual  terhadap  Kinerja Perusahaan pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia,” J. Organ. dan Manaj. , vol. 10, no. 1, pp. 59–77, 2014.
[20] J.  K.  Nwankpa  and  Y.  Roumani,  “IT  Capability  and  Digital  Transformation:  A  Firm Performance Perspective.,” Assoc. Inf. Syst. , pp. 1–16, 2016.
[21] Z.  Chen,  S.  Huang,  C.  Liu,  M.  Min,  and  L.  Zhou,  “Fit  Between  Organizational  Culture  and Innovation Strategy: Implications for Innovation Performance,” Sustainability , vol. 10, no. 10, p. 3378, 2018.
[22] M.  Denscombe, The  Good  Research  Guide:  Research  Methods  for  Small-Scale  Social Research . McGraw-Hill Education (UK), 2021.
[23] L.  Abdurrahman  and  R.  Mulyana,  “Pemodelan  Nilai  Teknologi  Informasi  Menggunakan Structural Equation Modeling (SEM),” JIPI  (Jurnal  Ilm.  Penelit.  dan  Pembelajaran  Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 469–477, 2022.
[24] H. Davies and M. Zhivitskaya, “Three Lines of Defence: A Robust Organising Framework, or Just Lines in the Sand?,” Glob. Policy , vol. 9, pp. 34–42, 2018.
[25] M.  Kante,  C.  Chepken,  and  R.  Oboko,  “Partial  Least  Square  Structural  Equation Modelling’use  in  Information  Systems:  An  Updated  Guideline  of  Practices  in  Exploratory Settings,” Kabarak J. Res. Innov. , vol. 6, no. 1, pp. 49–67, 2018.
[26] M.  Sarstedt,  C.  M.  Ringle,  and  J.  F.  Hair,  “Partial  Least  Squares  Structural  Equation Modeling,” Handb. Mark. Res. , vol. 26, no. 1, pp. 1–40, 2017.
[27] F. Basbeth, M. A. Bin Razik, and M. A. H. Ibrahim, “PLS-SEM,” A Step by Step Guid. , 2018.
[28] J. F. Hair, C. M. Ringle, and M. Sarstedt, “PLS-SEM: Indeed a silver bullet,” J. Mark. theory Pract. , vol. 19, no. 2, pp. 139–152, 2011.
[29] G. D. Garson, “Partial Least Squares. Regression and Structural Equation Models.” Statistical Publishing Associates, 2016.