## Interaksi Big data, Kualitas Data, dan Kinerja Keputusan: Studi Kasus BPJS Kesehatan
Fauzi Purwa Nugraha 1 , Hamzah Ritchi 1 , Zaldy Adrianto 1
1 Departemen  Akuntansi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Padjadjaran, Bandung, Indonesia Correspondence:  E-mail: fauzi20001@mail.unpad.ac.id
A B S T R A C T A R T I C L E   I N F O
This research was conducted to prove  that data quality and big data analytics capability have an  influence on  decision- making performance,  and then  have an impact on  business process  performance.  This  research  is  descriptive  and verificative in nature, using a survey method. For the purpose of  data  analysis,  the  pattern  of  relationships  between variables  is  measured  using  the  PLS-SEM  approach. Evaluation of structural model  measurements  is carried out by  testing  the  path  coefficient,  t-statistics, and  R-squared value.  The  collected  data  was  obtained  through  the distribution  of questionnaires, with  information  technology staff respondents at the BPJS Kesehatan Pusat. The results of the study show that: (1) Data quality has not significant effect on  decision-making  performance,  (2)  Big  data  Analytics Capability  has  a  positive  effect  on  decision-making performance,  (3)  Decision-making  performance  has  a positive effect on business process performance.
© 2023 Kantor Jurnal dan Publikasi UPI

## Article History:
Submitted/Received 21 June 2023 First Revised 1 July 2023 Accepted 30 July 2023 First Available online 31 July 2023 Publication Date 31 July 2023
____________________
Keyword:
Big data  Analytics  Capability;  Business Process Performance;  Decision  Making Performance; Data  Quality.

## Jurnal Pendidikan Akuntansi dan Keuangan
Journal homepage: https://ejournal.upi.edu/index.php/JPAK
JPAK: Jurnal Pendidikan Akuntansi dan Keuangan 11 (2) (2023)  224-238

## 1. INTRODUCTION
Teknologi  informasi  sudah  menjadi  bagian pemerintah  saat ini  untuk  menciptakan pelayanan  publik  yang  efisien  dan  efektif.  Secara  umum,  e-government  merupakan pemanfaatan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  (TIK)  untuk  meningkatkan  efisiensi, efektivitas,  transparansi,  akuntabilitas,  dan  aktivitas  sektoral  organisasi  dengan meningkatkan  hubungan  mereka  dengan  bisnis,  masyarakat,  dan  perangkat  pemerintah lainnya (Worldbank,  2015).
E-government  menjadi  sebuah  terapan  baru  dalam  langkah untuk  mengedepankan teknologi dalam pelayanan publik. Salah satunya adalah pelayanan kesehatan berbasis data sekarang  menjadi  pilihan  strategis  untuk  mengatasi  tantangan  global,  menciptakan persaingan yang sehat untuk mengoptimalkan kualitas layanan, dan berpotensi menghasilkan banyak inovasi di masa depan (Ali Ghufron  Mukti,  Direktur Utama BPJS Kesehatan, 2021). Di sektor  publik,  big  data  adalah  konsep  baru  dan  teknologi  canggih yang  digunakan  untuk menentukan  pertumbuhan  dan  ketersediaan  berbagai  data.  Hal  ini  dikarenakan  big  data memiliki kemampuan  untuk membuat  keputusan yang kuat, kemampuan  untuk menemukan informasi  baru  dan  mengoptimalkan  proses,  serta  kemampuan  untuk  menangani  tingkat pertumbuhan  dan keragaman data yang tinggi (Naili dan Lei, 2019).
Istilah big  data  sekarang dianggap  sebagai  tren  inovatif.  Umumnya  tidak  ada yang pasti dalam penjelasan istilah big data, sebagian menganggap lots of data atau big size data (Mayer-Schonberger  dan  Cukier, 2013). Secara awam banyak  yang menganggap bahwa  big data  diukur  berdasarkan  ukuran  data yang sangat besar. Hal tersebut  tentu  ada benarnya, karena pada 2018 ada 2,5 kuintiliun byte data yang dibuat setiap harinya (Marr, 2018). Tetapi ukuran  tidak  mendefinisikan fitur  big data  dikarenakan  big data  terdiri  dari kumpulan  data yang volumenya  jauh dari kemampuan  perangkat  lunak basis data klasik untuk menangkap, mengumpulkan,  menangani, dan memeriksa data (Arunachalam, et al., 2018).
Pemanfatan  big  data  ini  belum  banyak  dieksploitasi  oleh  lembaga  pemerintahan padahal  memiliki  banyak  potensi  antara  lain, menyediakan  dan  mengintegrasikan  sumber daya  dari  big  data  yang  efisien, mengintegrasikan  data  berharga  dalam  e-government  ke dalam  proses  pembuatan  keputusan,  kemampuan  untuk  menghasilkan  data  lebih  cepat, pendapatan  yang  lebih tinggi, peningkatan  kapasitas penyimpanan,  ketersediaan  berbagai jenis data, memberdayakan  dan meningkatkan kualitas hidup, pemanfaatan sumber daya  e- government  yang  terkendali  dan  efisien, peningkatan  efisiensi pemrosesan  transaksi,  dan meningkatkan  tingkat  transparansi  (Al  Sai  dan  Abualigah,  2017).  Setidaknya  ada  empat lembaga  pemerintahan  selain  BPJS  Kesehatan  yang  sudah  menerapkan  big  data  yaitu Pemerintah  Kota  Bandung,  Lembaga Kebijakan Pengadaan Barang/Jasa Pemerintah  (LKPP), Badan  Informasi  Geospasial (BIG),  dan  Direktorat  Jenderal  Pajak  Kementerian  Keuangan (Sirait, 2016).
Big data  sebagai bagian dari pemanfaatan teknologi  bagi pelayanan publik tentunya diharapkan  memberikan  andil bagi setiap permasalahan  di  sektor  publik  khususnya  dalam pelayanan kesehatan. Big data  dalam industri kesehatan merupakan  istilah yang digunakan untuk  menggambarkan  volume  informasi  yang  sangat besar  yang  dibuat  untuk  kemudian diadopsi  melalui  teknologi  digital  dengan  mengumpulkan  catatan  pasien  dan  membantu dalam  mengelola  kinerja  pelayanan  kesehatan.  Karena  kesehatan  adalah  salah  satu
kebutuhan  mendasar masyarakat, Undang-Undang Dasar menjamin setiap warga negara hak atas kesehatan.
Hingga Desember 2021, terdapat 235.292.977 jiwa yang terdaftar dalam Program JKN- KIS. Dari jumlah tersebut di kelas 1, 36.475.063 mewakili 15,88 persen, di kelas 2, 34.717.288 mewakili 15,11 persen, dan di kelas 3, 158.558.250 mewakili 69,01 persen. Selain itu, segmen keanggotaan  Penerima  Bantuan  Iuran  (PBI)  berjumlah  140.808.604  jiwa  telah  menjamin masyarakat  miskin  dan  kurang  mampu  baik  bagi pemerintah  pusat  maupun  daerah  (BPJS Kesehatan, 2022).
Mengingat jumlah keanggotaan BPJS Kesehatan yang begitu banyak, pada tahun 2018 saja setidaknya  ada  sekitar  50  milyar  baris  data  disimpan  dalam  platform  big  data  BPJS Kesehatan  yang  apabila  tidak  dikelola  dengan  baik  maka  stakeholder  akan  sulit  untuk mengatur  volume  data  yang  besar  ini.  Dalam  pengelolaan  Program  JKN-KIS,  17.159.817 transaksi data terjadi dalam satu hari (Fachmi Idris, Direktur Utama BPJS Kesehatan, 2018). Diharapkan  bahwa  data  sampel akan  lebih  mudah  diakses dan  dianalisis oleh  masyarakat umum  dan  akan  dapat  digunakan  dalam  proses  analisis untuk  menghasilkan  rekomendasi kebijakan. Sebagai hasil akhir dari proses pengolahan data BPJS Kesehatan, diputuskan bahwa peserta BPJS berhak atas pelayanan kesehatan sesuai dengan ketentuan yang berlaku. Hal ini tentunya bagian dari pemanfaatan  big data sebagai sarana untuk pengambilan keputusan.
Untuk  menghasilkan  keputusan  yang  berkualitas  melalui  pemanfaatan  big  data tentunya  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor.  Janssen,  et  al.,  (2016)  dalam  penelitiannya mengungkapkan  bahwa setidaknya ada 11 faktor yang mempengaruhi  kualitas pengambilan keputusan  dalam  big  data,  diantaranya  relational  governance,  contractual  governance, decision  makers  quality,  exchange  of  knowledge,  big  data  analytical  capabilities, collaboration,  process  integration  and  standardization,  flexible  infrastructure,  staff, routinizing and standardization,  data quality of big data sources.
Big data tentunya  bersumber  dari data, baik itu data yang terstruktur  maupun  tidak terstruktur.  Data yang berkualitas adalah prasyarat untuk menganalisis dan menggunakan  big data  untuk  menjamin  kebenaran  dari  data  itu  sendiri.  Analisis  dan  penelitian  yang komprehensif  tentang  standar kualitas dan  metode  penilaian kualitas data untuk  big  data masih  terbatas.  Kualitas data memainkan  peran  penting  dalam  organisasi saat ini,  karena kualitas  data  yang  buruk  dapat  menyebabkan  keputusan  yang  tidak  tepat  sehingga produktivitas  organisasi juga menjadi  tidak  baik.  Dapat  didefinisikan  bahwa  kualitas data adalah kualitas fakta "mentah"  yang menunjukkan  sifat suatu peristiwa atau entitas (Detlor, et al., 2013).
Ketersediaan  data  dengan  volume,  kecepatan,  dan  variasi yang sangat besar  telah menghasilkan  revolusi  big  data  yang  berpotensi  mengarah  pada  peningkatan  kinerja pengambilan keputusan  perusahaan dengan keunggulan kompetitif  (Chen, et al., 2012).  Big data  dimanfaatkan  untuk  menganalisis dengan  menggunakan  teknologi  tertentu  sehingga muncul  istilah big data analytics. Berbagai negara dan banyak institusi pelayanan kesehatan telah  mencoba  menggunakan  big data  analytics,  dan  itu  telah menyebabkan  peningkatan layanan  dan  penyelesaian  masalah  di  bidang  kesehatan  seperti  penurunan  re-admisi, peningkatan efisiensi pelayanan kesehatan, dan peningkatan kualitas pelayanan (Fachmi Idris, Direktur Utama BPJS Kesehatan, 2018).
Tetapi menurut Budi Gunadi Sadikin (Menteri Kesehatan, 2022), pemerintah menduga layanan BPJS Kesehatan salah sasaran sehingga akan dilakukan pengecekan terhadap  1.000 peserta BPJS Kesehatan yang membayar  iuran  tertinggi atau kelas satu. Hal ini dikarenakan kecurigaan yang diduga banyak  konglomerat  menggunakan BPJS  Kesehatan untuk  berobat. Jika banyak orang kaya ikut menggunakan BPJS Kesehatan, maka program  JKN menjadi tidak tepat sasaran.
Idealnya  dengan  kualitas  data  yang  baik  dan  pemanfaatan  big  data  analytics diharapkan mampu  memberikan  keputusan yang tepat terhadap penerima manfaat dari JKN sebagai program nasional BPJS Kesehatan. Hal ini didukung penelitian mengenai kualitas data terhadap  kualitas  pengambilan  keputusan  yang  dilakukan  Chengalur,  et  al.,  (1999) menyatakan  bahwa  data  lebih  berharga  dalam  situasi dimana  pengambil  keputusan  perlu menemukan  alternatif  terbaik.  Selain  itu  penelitian  yang  dilakukan  di  Amerika  Utara menunjukkan  bahwa meskipun banyak perusahaan berinvestasi dalam pemrosesan  big data untuk meningkatkan kualitas keputusan, perusahaan harus memberikan  perhatian yang tepat terhadap  kualitas data. Dengan demikian maka dapat diperoleh  wawasan yang lebih dalam dan  informasi  yang  lebih  berharga  untuk  meningkatkan  kualitas  keputusan  perusahaan (Ghasemaghaei dan Calic, 2019).
Big  data  analytics  yang  berevolusi  dari  business  intelligent  dan  decision  support system  memungkinkan  organisasi  kesehatan  untuk  menganalisis  volume,  variasi,  dan kecepatan  data  yang  sangat  besar  di  berbagai  jaringan  pelayanan  kesehatan  untuk mendukung  pengambilan  keputusan  dan  pengambilan  tindakan  berdasarkan  fakta (Raghupathi  dan  Raghupathi,  2014).  Big data  analytics  (BDA) semakin  menjadi  komponen penting  dari  proses  pengambilan  keputusan  dalam  bisnis (Shamim,  et  al., 2020).  Big data analytics telah secara luas dianggap sebagai terobosan teknologi dalam komunitas akademis dan bisnis (Mikalef, et al., 2018). Semakin banyak perusahaan memfokuskan investasi mereka pada  big  data  analytics  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  pemahaman  mendalam  dan wawasan baru yang pada akhirnya dapat memberi  daya saing yang kompetitif (Constantiou dan Kallinikos 2015).
Big data analytics telah muncul sebagai alat penting untuk  mendukung  pengambilan keputusan  manajerial.  Sebelum  penemuan  komputer,  kemampuan  manusia  untuk menyimpan  dan memproses  data sangat terbatas. Ada ahli yang biasa membuat keputusa n berdasarkan intuisi mereka. Intuisi ini tidak selalu sempurna karena pengumpulan  data yang besar tidak mungkin  dilakukan (Duan dan Xiong, 2015). Sekarang ini big data analytics telah muncul  sebagai salah satu faktor terpenting untuk  menghasilkan wawasan  dan pemahaman yang mendalam  untuk  pengambilan keputusan  (Dubey, et  al., 2019). Karena peran  penting big data analytics dalam organisasi, perhatian ilmiah telah difokuskan untuk  mengeksplorasi hubungan  antara  big  data  analytics  dan  kinerja  pengambilan  keputusan  di  perusahaan dengan pasar yang terus berkembang  (Shamim, et al., 2020).
Kemampuan  perusahaan dalam mengelola analisis big data  menjadi hal yang relatif baru. Dalam hal ini banyak peneliti yang mengistilahkan sebagai big data analytics capabilities (BDAC) (Davenport  dan  Harris, 2007;  Garmaki,  et  al., 2016;  Shuradze  dan  Wagner,  2016; Gupta  dan  George,  2016).    BDAC  memiliki  kemampuan  untuk  mengubah  bisnis menjadi kekuatan kompetitif melalui pemahaman tentang manajemen data, infrastruktur  (teknologi), dan  kemampuan  bakat  (personil)  (Kiron,  et  al.,  2014).  Dalam  penelitian  lainnya,  BDAC dipengaruhi oleh beberapa dimensi yaitu big data analytics infrastructure  flexibility, big data
analytics  management  capabilities, big  data  analytics  personnel  expertise (Wamba,  et  al., 2016; Akter, et al., 2016). Dalam penelitian oleh Shamim, et al., (2020), ditemukan bahwa  big data  analytics  capabilities  dapat  meningkatkan  kinerja  pengambilan  keputusan.  Hal  ini diperkuat  dari  hasil  penelitian  Awan,  et  al.  (2021)  yang  menyimpulkan  bahwa  big  data analytics  capabilities berpengaruh  secara positif terhadap  kualitas pengambilan  keputusan dengan mengandalkan wawasan berbasis data.
Secara spesifik belum  ada penelitian di Indonesia yang memfokuskan  pada  big data analytics  capabilities. Kemampuan  organisasi dalam  mengelola  big  data  akan  memberikan manfaat  yang  sangat  berarti  bagi  pengambilan  keputusan.  Pengambilan  keputusan  yang berkualitas diharapkan mampu  meningkatkan kinerja proses bisnis perusahaan. Pengambilan keputusan  yang baik secara kinerja akan mengarah  pada proses bisnis dengan mengadopsi produk  dan layanan baru  yang lebih baik dan dapat membantu  mengintegrasikan teknologi baru  dalam  perusahaan  (Baum  dan  Wally,  2003).  Hal  tersebut  tentunya  mengarah  pada kinerja  proses bisnis yang lebih  baik. Kinerja  proses bisnis mengukur  fleksibilitas keuangan dan non-keuangan,  kehandalan, daya tanggap, dan biaya/aset kemampuan  organisasi serta operasional (Bernhard,  Peter,  Zoltan, dan  Maria-Luise, 2006)  dalam  Aydiner,  et al., (2018). Dalam  penelitian  Aydiner,  et  al., (2019)  menyimpulkan  bahwa  terdapat  hubungan  positif antara pengambilan keputusan  dengan kinerja proses bisnis. BPJS Kesehatan melaksanakan kinerja proses bisnis dalam upaya menyederhanakan  prosedur  dan memanfaatkan teknologi informasi.  Ini  dilakukan  untuk  menjaga  biaya  operasional tetap  efisien dan  memiliki  daya ungkit untuk  meningkatkan  kualitas pelayanan. Layanan operasional BPJS Kesehatan sudah terdigitalisasi seperti verifikasi klaim digital, pendaftaran peserta secara online, dan integrasi data  dan  sistem  informasi  dengan  stakeholder  dengan  menggunakan  teknologi  informasi untuk mengotomatisasi proses bisnis.
Big data analytics menjadi sesuatu yang menarik untuk diteliti karena idealnya dengan kemampuan  big  data  analytics  diharapkan  mampu  menghasilkan  kinerja  pengambilan keputusan  yang baik, tetapi dari fenomena  di atas masih terdapat  celah yang harus diteliti yang  menyebabkan  big  data  analytics  capability  kurang  maksimal  dalam  pengambilan keputusan  yang  baik. Sementara  yang lebih  menarik  dari  uraian  fenomena  di  atas adalah kinerja  proses  bisnis  memiliki  progres  yang  semakin  baik  walaupun  dengan  kinerja pengambilan keputusan yang diduga belum maksimal.
Penulis ingin  melakukan  penelitian ini  untuk  mengetahui  apakah  kualitas  data  dan kemampuan  analisis  big  data  memiliki  dampak  terhadap  kemampuan  pengambilan keputusan dan kinerja proses bisnis di BPJS Kesehatan.

## 2. METHODS
Penelitian  ini menggunakan  pendekatan  penelitian verifikatif  (verificative research) dan  penjelasan  (explanatory  research).  Menurut  Sekaran  dan  Bougie  (2017),  penelitian verifikatif  bertujuan  untuk  menciptakan  hubungan  antar  variabel  kausal. Sugiyono  (2017) mengatakan bahwa explanatory research bertujuan  untuk menjelaskan kedudukan  variabel - variabel yang diteliti serta pengaruh antara variabel satu dengan variable lainnya.

## Populasi dan Sampel
Populasi pada penelitian ini adalah BPJS Kesehatan Pusat. Hal ini dikarenakan untuk fungsi big data analytic tidak disebar di setiap kantor  regional BPJS Kesehatan, tetapi hanya
dilakukan  di  kantor  BPJS  Kesehatan  Pusat saja.   Dalam  penelitian  ini  menggunakan  teknik purposive  sampling,  ini  adalah  metode  pengambilan  sampel  yang  dipilih  berdasarkan pertimbangan  tertentu.  Teknik  purposive  sampling  digunakan  untuk  penelitian  kuantitatif atau yang tidak melakukan generalisasi (Sugiyono, 2017). Total 81 orang akan berpartisipasi menjadi responden  dalam penelitian ini.

## Jenis Data dan Sumber Data
Jenis dan sumber  data yang dikumpulkan  dalam penelitian ini memakai data primer mengacu  pada  informasi  yang  diperoleh  peneliti  secara  langsung dari  sumber  mengenai variabel  yang  menarik  untuk  tujuan  tertentu  dari  penelitian.  Wawancara,  penyebaran kuesioner, dan observasi adalah sumber data primer. (Sekaran dan Bougie, 2017)

## Teknik Pengambilan Data
Dalam penelitian ini digunakan tiga cara yaitu, 1) Observasi berdasarkan pokok-pokok identifikasi meliputi  pengamatan  langsung dan  pencatatan  terhadap  situasi atau peristiwa dari fenoma-fenomena yang terjadi di media maupun  di lapangan, 2) Wawancara, metode ini dilakukan melalui wawancara dengan bagian Pejabat Pengelola Informasi dan Dokumentasi (PPID) dan juga beberapa unsur manajemen  di bagian unit data BPJS Kesehatan Pusat untuk memperoleh  wawasan dan  pendalaman  variabel  yang terkait  dengan  permasalahan  objek yang  diteliti  3)  Kuesioner  dengan  pertanyaan  tertutup.  Indikator-indikator  pada  tabel operasionalisasi variabel berdasarkan  skala sikap  dengan  menggunakan  pendekatan  likert. Skala  likert,  menurut  Sugiyono  (2017)  digunakan  untuk  mengukur  sikap,  pendapat,  dan persepsi seseorang atau kelompok mengenai fenomena sosial.

## Variabel dan Pengukuran
Kualitas data (X1),  sebagai variabel bebas  pertama  kualitas  data  memainkan  peran penting  dalam  organisasi saat  ini,  karena  kualitas  data  yang  buruk  dapat  menyebabkan keputusan yang buruk sehingga produktivitas organisasi juga menjadi tidak baik. Kualitas data didefinisikan sebagai kualitas fakta “mentah” yang mencerminkan karakteristik suatu entitas atau  peristiwa  (Detlor,  et  al.,  2013).  Dimensi  cakupan  yang  akan  diukur  diantaranya, management  responsibilities, operation  and  assurance costs,  research  and  development, production,  distribution,  personnel  management,  dan  legal  function.  Big  data  analytics capability  (X2),  sebagai variabel  bebas  kedua  yang  akan  mengukur  sejauh mana  big  data analytics  capability  akan  dapat  mempengaruhi  kinerja  pengambilan  keputusan.  Big  data analytics capability secara luas didefinisikan sebagai kompetensi untuk memberikan wawasan bisnis  menggunakan  manajemen  data,  infrastruktur  (teknologi),  dan  kemampuan  bakat (personil) untuk  mengubah  bisnis menjadi kekuatan kompetitif  (Kiron, et al., 2014). Dimensi cakupan  yang akan diukur  diantaranya,  big data  analytics infrastructure  flexibility, big data analytics  management  capabilities,  big  data  analytics  personnel  expertise.  Variabel intervening menurut  Sekaran dan Bougie (2017) adalah variabel yang muncul ketika variabel independen  mulai  mempengaruhi  variabel  dependen  dan  ketika  pengaruh  variabel independen  dirasakan pada variabel dependen.  Dalam penelitian ini variable interveningnya adalah  kinerja  pengambilan  keputusan  (Y).  Di  sini  akan  diukur  sejauh  mana  kinerja pengambilan keputusan yang telah ditetapkan. Dimensi yang digunakan diantaranya kualitas keputusan dan efesiensi keputusan.
Variabel  dependent  menurut  Sugiyono  (2017)  disebut  sebagai  variabel  output, kriteria, atau konsekuen. Dalam bahasa Indonesia, biasanya disebut variabel terikat. Variabel
terikat  adalah  variabel  yang  dipengaruhi  atau  akibat  dari  adanya  variabel  bebas.  Kinerja proses  bisnis  (Z)  adalah  variabel  yang  terikat  dalam  penelitian  ini.  Kinerja  proses  bisnis mengukur  fleksibilitas keuangan dan  non-keuangan,  kehandalan,  daya tanggap dan  biaya/ aset kemampuan organisasi dan operasional (Bernhard, Peter, Zoltan, dan Maria-Luise, 2006) dalam  Aydiner,  et  al.,  (2018).  Dimensi  yang  digunakan  diantaranya  process  planning  and support,  supplier relations, production  and  operation,  product/service  enhancement,  sales and marketing support, dan customer relations.

## Teknik Analisis Data
Metode  analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Partial Least Square (PLS). PLS adalah model equation struktural (SEM) berbasis varian yang memiliki kemampuan untuk menguji model pengukuran sekaligus model struktural.

## Gambar 1. Model Diagram Jalur Penelitian

## 3. RESULTS AND DISCUSSION

## Tingkat Pengembalian Kuesioner
Dari 81 sampel yang disebar, sebanyak 36 bersedia untuk mengikuti survey yang telah disebar  melalui  tautan  https://bit.ly/3IRYNqL  sejak  21  Juni  sampai  11  Juli  2023.  Dari  36 kuesioner, hanya 32 yang dapat diolah.

## Karakteristik Responden
Jenis  kelamin,  usia,  masa  kerja,  tingkat  pendidikan,  dan  latar  belakang  pendidikan adalah atribut yang diidentifikasi dari responden  berdasarkan data yang telah dikumpulkan. Rincian atribut ini disajikan dalam tabel berikut.

## Tabel 1. Data Demografi
Karakteristik Frekuensi Persentase Jenis Kelamin Perempuan 8 25% Laki-laki 24 75% Total 32 100% Usia < 30 tahun 10 31% 30 – 40 tahun 18 56% 40 – 50 tahun 4 13% > 50 tahun 0 0% Total 32 100% Masa Kerja < 5 tahun 9 28% 5 – 10 tahun 16 50% 10 – 15 tahun 3 9% > 15 tahun 4 13% Total 32 100% Pendidikan SMA/SMK 0 0% S1 29 91% S2 2 6% Lainnya (D1, D2, D3) 1 3% Total 32 100% Latar Belakang Pendidikan Teknik Informatika 14 44% Teknik Komputer 2 6% Ilmu Komputer 4 13% Sistem Informasi 9 28% Lainnya 3 9% Total 32 100%
Sumber:  data primer  yang diolah (2023)
Secara  umum  terdapat  tiga  langkah  utama  dalam  PLS-SEM,  yaitu  evaluasi  model pengukuran  (outer/measurement model), evaluasi model struktural (inner/structural  model), dan  pengujian  hipotesis  hubungan  antar  variabel  dengan  menggunakan  metode bootstrapping.  Model  PLS-SEM  pada penelitian ini menggunakan  pendekatan  second order model, sehingga proses evaluasi model pengukuran dilakukan secara bertahap pada level first order  sampai second  order.  Pada  saat evaluasi model  pengukuran  second  order,  dibentuk latent variable score sebagai cerminan indikator level dimensi terhadap variabelnya.
Terdapat tiga pengujian utama yang dilakukan pada evaluasi model pengukuran yaitu validitas konvergen  (convergent  validity),  validitas diskriminan  (discriminant  validity),  dan konsistensi  internal  (internal  consistency).  Pada  tiap  masing-masing  pengujian  tersebut terdapat kriteria yang dievaluasi.
Untuk  memastikan  validitas konvergen,  kriteria  yang  dievaluasi adalah  nilai  outer loading  dengan  nilai ambang  batas  minimal  yang  digunakan  sebesar 0,70  sehingga dapat dikatakan  indikator  tersebut  memenuhi  aspek  validitas.  Pemenuhan  atas  nilai  minimal tersebut  mengindikasikan  bahwa indikator  dapat mencerminkan  dengan  baik konstruknya. Atau  dengan  kata  lain  ada  hubungan  yang  kuat  antara  indikator  dan  konstruk.  Hasil perhitungan disajikan pada tabel berikut.

## Tabel 2. Validitas
Sumber:  Hasil Olah SmartPLS 3.0, (2023)
Tahapan selanjutnya adalah mengevaluasi aspek konsistensi internal atau reliabilitas. Terdapat  setidaknya  empat  parameter  yang  dievaluasi pada  tahapan  ini  yaitu  reliabilitas Alpha Cronbach, reliabilitas komposit, reliabilitas rho, dan average variance extracted (AVE). Ketiga parameter  awal memiliki nilai ambang batas minimal yang sama yaitu  sebesar 0,70. Sedangkan AVE memiliki nilai ambang batas minimal sebesar 0,50. Pengujian ini bermaksud untuk mengetahui apakah indikator-indikator  pada satu variabel memang mengukur  variabel yang dimaksud secara konsisten dan berkaitan satu dengan yang lain.

## Tabel 3. Reliabilitas
Second order construct Cronbach's Alpha rho_A Composite Reliability AVE Kualitas Data 0,887 0,918 0,912 0,599 Big data analytics capabilities 0,882 0,897 0,927 0,809 Kinerja Pengambilan Keputusan 0,859 0,861 0,934 0,876 Kinerja Proses Bisnis 0,915 0,938 0,934 0,706 Sumber:  Hasil Olah SmartPLS 3.0, (2023) Second Order Construct Indikator Outer Loading Keterangan Kualitas Data Management Responsibility 0,715 Valid Operation and Assurance Costs 0,622 Valid* Research  and Development 0,846 Valid Production 0,832 Valid Distribution 0,798 Valid Personal Management 0,834 Valid Legal Function 0,741 Valid Big data analytics capabilities Big data Analytics Infrastructure Flexibility 0,862 Valid Big data Analytics Management Capabilities 0,905 Valid Big data Analytics Personnel Expertise 0,930 Valid Kinerja Pengambilan Keputusan Kualitas Keputusan 0,940 Valid Efektivitas Keputusan 0,932 Valid Kinerja Proses Bisnis Process  Planning And Support 0,963 Valid Supplier Relations 0,770 Valid Production And Operation 0,664 Valid* Product/Service  Enhancement 0,927 Valid Sales And Marketing Support 0,872 Valid Customer  Relations 0,811 Valid
Setelah  model  dinyatakan  memenuhi  seluruh  persyaratan  pada  evaluasi model pengukuran  second order  level, tahapan  selanjutnya  adalah mengevaluasi model  secara struktural. Model struktural adalah model yang menggambarkan hubungan antara variabel atau konstruk.  Evaluasi pada bagian ini dilakukan dengan beberapa parameter  yaitu nilai R2,  f2,  Q2,  dan  parameter  goodness  of  fit  (kecocokan  model)  sebagaimana pada  table berikut.
Tabel 4. Goodness of Fit
Endogenous  constructs Exogeneous constructs R² f² Q² Kinerja Pengambilan Keputusan 0,503 0,413 Kualitas Data 0,001 Big data analytics capabilities 0,231 Kinerja Proses Bisnis 0,469 0,292 Kinerja Pengambilan Keputusan 0,884
Sumber:  Hasil Olah SmartPLS 3.0, (2023)
Nilai R 2 mengukur  tingkat variasi perubahan  antara variabel konstruk  eksogen dan endogen. Nilai interpretasi R 2 biasanya adalah 0,75 (kuat), 0,50 (sedang), dan 0,25 (lemah). Nilai R 2 untuk  variabel kinerja  pengambilan  keputusan  adalah  0,503,  yang  menunjukkan bahwa variasi variabel kinerja pengambilan keputusan dapat dijelaskan sebesar 50,3% oleh variabel kualitas data dan big data analytics capabilities, sedangkan sisanya sebesar 49,7% dijelaskan variasinya oleh variabel lain yang tidak diakomodasi dalam model penelitian ini. Nilai R 2 untuk variabel kinerja proses bisnis sebesar 0,469 yang menandakan bahwa variasi variabel  tersebut  dapat  dijelaskan  sebesar  46,9%  oleh  variabel  kinerja  pengambilan keputusan, sedangkan sisanya sebesar 53,1% dijelaskan variasinya oleh variabel lain yang tidak diakomodasi dalam model  penelitian ini.  Setelah mengevaluasi nilai R 2 , selanjutnya adalah  mengevaluasi  nilai  f²  yang  merupakan  parameter  efek  dari  konstruk  eksogen terhadap  endogen. Nilai f² masing-masing sebesar 0,35, 0,15, dan 0,02 menandakan efek prediktif yang besar, sedang, dan kecil secara berurutan. Berdasarkan tabel tersebut dapat dilihat bahwa nilai f² terhadap  kinerja pengambilan keputusan  dari variable kualitas data hanya sebesar 0,001 yang menandakan efek sangat kecil. Sedangkan efek big data analytics capabilities terhadap  kinerja pengambilan keputusan  memiliki nilai f² sebesar 0,231 yang menandakan efek sedang. Variable kinerja pengambilan keputusan memiliki nilai f² sebesar 0,884  yang  menandakan  efek  sangat besar.  Selanjutnya,  nilai  Q 2 pada  variabel  kinerja pengambilan  keputusan  dan  kinerja  proses  bisnis  telah  lebih  dari  nilai  nol  yang menandakan  bahwa  variabel-variabel laten eksogen mampu  memprediksi  variabel laten endogen dengan baik.
Gambar 2. Path Koefisien
Gambar 3. Hasil Bootstrapping
Terakhir, untuk  mengevaluasi kecocokan model  (goodness  of fit), parameter  yang digunakan adalah standardized  root  mean squared  residual (SRMR) dengan nilai ambang batas ≤ 0,08. Dari hasil perhitungan  diperoleh  nilai SRMR sebesar 0,08 yang menandakan bahwa model yang dibentuk telah memenuhi  nilai ambang batas sehingga model dikatakan cocok dan valid dengan data yang digunakan.
Langkah terakhir  dalam model  PLS-SEM  setelah mengevaluasi model  pengukuran dan  struktural  adalah  menguji  hipotesis.  Proses  pengujian  ini  menggunakan  metode bootstrapping  sehingga dapat menghasilkan nilai signifikansi.  Pengujian terhadap hipotesis pertama  menunjukkan  nilai koefisien sebesar -0,049 dengan  nilai t sebesar 0,180 dan  p- value  sebesar  0,857.  Hasil ini  menyimpulkan  bahwa  H 0 diterima  (p-value>  0,05)  yang artinya  bahwa  kualitas data  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  kinerja  pengambilan keputusan.  Hal ini berbanding  terbalik  dengan  penelitian  penelitian  sebelumnya  bahwa kualitas  data  berpengaruh  terhadap  pengambilan  keputusan  (Janssen,  et  al.,  2016; Ghasemaghaei, et al., 2018; Houhamdi dan Athamena; Ghasemaghaei dan Calic, 2019).
Pengujian  terhadap  hipotesis  kedua  menunjukkan  nilai  koefisien  sebesar  0,753 dengan nilai t sebesar 2,742 dan p-value sebesar 0,006. Hasil ini menyimpulkan  bahwa H 0 ditolak (p-value< 0,05) yang artinya  big data analytics  capabilities berpengaruh  terhadap kinerja pengambilan keputusan  secara signifikan. Nilai koefisien yang positif menandakan bahwa makin tinggi big data analytics capabilities akan makin meningkatkan pula kinerja pengambilan  keputusan.  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  bahwa  semakin  baik  suatu organisasi mampu  menganalisis dan memanfaatkan  data dengan  big data  analytics maka semakin efektif dan tepat pengambilan keputusan mereka (Janssen, et al., 2016; Shamim, et al.; Ghasemaghaei, 2019; Shamim,  et al., 2020; dan Awan, et al., 2021).
Pengujian  terhadap  hipotesis  ketiga  menunjukkan  nilai  koefisien  sebesar  0,685 dengan nilai t sebesar 7,313 dan  p-valuesebesar 0,000. Hasil ini menyimpulkan  bahwa H 0 ditolak (p-value< 0,05) yang artinya kinerja pengambilan keputusan berpengaruh  signifikan terhadap kinerja proses bisnis. Nilai koefisien yang positif menandakan bahwa makin tinggi kinerja  pengambilan keputusan  akan makin  meningkatkan  pula kinerja  proses bisnisnya. Temuan  ini menguatkan  penelitian  bahwa  kinerja  pengambilan  keputus an  berpengaruh terhadap  kinerja proses bisnis (James dan Mark,  1996; Baum dan Wally, 2003; Bernhard, Peter, Zoltan, dan Maria-Luise, 2006; Bisogno, et al., 2016) dalam Aydiner,  et al., (2018).
Tabel 5. Hipotesis
No Hipotesis Beta Std. Error t-value p-value 1 Kualitas Data  Kinerja Pengambilan Keputusan -0,049 0,272 0,180 0,857 2 Big data Analytics Capabilities  Kinerja Pengambilan Keputusan 0,753 0,274 2,742 0,006 3 Kinerja Pengambilan Keputusan  Kinerja Proses Bisnis 0,685 0,094 7,313 0,000
Sumber:  Hasil Olah SmartPLS 3.0, (2023)

## 4. CONCLUSION
Penelitian ini menyelidiki bagaimana kualitas data dan kemampuan  big data analitik mempengaruhi  proses pengambilan keputusan dan kinerja proses bisnis dalam konteks BPJS Kesehatan di Indonesia. Kualitas data dalam penelitian ini tidak berdampak  signifikan pada kinerja  pengambilan  keputusan,  diduga  karena  sampel yang  kurang  dalam  penelitian  dan dimensi variabel kualitas data yang berbeda  dari penelitian sebelumnya.  Secara teori,  data berkualitas  tinggi dapat  meningkatkan  kinerja  pengambilan  keputusan.  Data  yang  akurat, lengkap, relevan, dan tepat waktu menjadi pondasi yang kuat untuk menghasilkan keputusan yang tepat dan bermakna, dan pada akhirnya akan memberikan  dampak pos itif pada kinerja proses bisnis. Selain itu, kemampuan  big data analitik berpengaruh  pada kinerja proses bisnis dan pengambilan keputusan.  Organisasi yang mampu menganalisis dan memahami  big data dapat membuat  keputusan yang lebih baik berdasarkan data, inovatif, dan tepat  guna yang akan berpengaruh  pada perbaikan proses bisnis.
Penelitian ini juga menunjukkan  bahwa kinerja pengambilan keputusan memengaruhi kinerja  proses  bisnis. Keputusan  yang  tepat  dan  efektif  dapat  meningkatkan  efektivitas, efisiensi, dan produktivitas  proses bisnis. Hal ini terbukti dengan banyaknya inovasi digital di BPJS Kesehatan seperti mobile  JKN,  Chatbot  Interaktif  (CHIKA), dan  pelayanan administrasi menggunakan  whatsapp  (PANDAWA).  Investasi dalam  kualitas data dan  big  data analytics capabilities dapat  membantu  organisasi khususnya  BPJS  Kesehatan mencapai  kinerja  yang paripurna  di  tengah  era  digital dalam  kinerja  pengambilan  keputusan  dan  kinerja  proses bisnis.

## 5. AUTHORS’ NOTE
The authors  declare that there  is no  conflict of  interest  regarding the publication  of this article. Authors  confirmed that the paper was free of plagiarism.

## 6. REFERENCES
Al-Sai, Z. A., & Abualigah, L. M.  (2017).  Big data  and  E-government:  A  review.  In  2017  8th international conference on information  technology (ICIT) (pp. 580-587). IEEE.
Arunachalam,  D.,  Kumar,  N.,  &  Kawalek,  J.  P.  (2018).  Understanding  big  data  analytics capabilities  in  supply  chain  management:  Unravelling  the  issues, challenges  and implications for practice. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 114, 416-436.
Awan, U., Shamim, S., Khan, Z., Zia, N. U., Shariq, S. M., & Khan, M. N. (2021). Big data analytics capability and decision-making: The  role of  data-driven  insight on circular  economy performance.  Technological Forecasting and Social Change, 168, 120766.
Aydiner, A. S., Tatoglu, E., Bayraktar, E., & Zaim, S. (2019). Information system capabilities and firm performance:  Opening the black box through  decision-making performance  and business-process performance. International Journal of Information  Management, 47, 168-182.
Aydiner,  A. S., Tatoglu, E., Bayraktar, E., Zaim, S., & Delen, D. (2019). Business analytics and firm  performance:  The  mediating  role  of  business process performance.  Journal  of business research, 96, 228-237.
Ayu, Mathilda Gian. (2021). BPJS Kesehatan Tingkatkan Upaya Pelayanan Dengan AI dan Big data.
Diakses pada 5 November 2022, dari
https://www.cloudcomputing.id/berita/bpjs-kesehatan-tingkatkan-layanan-ai-big- data
Bisogno, S., Calabrese, A., Gastaldi, M., & Levialdi Ghiron, N. (2016). Combining modelling and simulation approaches: How to measure performance of business processes. Business Process Management Journal, 22(1), 56-74.
Chengalur-Smith,  I.  N.,  Ballou,  D.  P.,  &  Pazer,  H.  L.  (1999).  The  impact  of  data  quality information  on  decision  making:  an  exploratory  analysis.  IEEE  transactions  on knowledge and data engineering, 11(6), 853-864.
Constantiou,  I. D., & Kallinikos, J. (2015). New  games, new  rules: big data and the  changing context of strategy. Journal of Information  Technology, 30(1), 44-57.
Davenport, T. H., & Harris, J. G. (2007). Competing on Analytics: The New Science of Winning. Harvard business review press, Language, 15(217), 24.
Detlor,  B., Hupfer,  M.  E.,  Ruhi,  U.,  &  Zhao, L.  (2013).  Information  quality  and  communi ty municipal portal use. Government  Information  Quarterly, 30(1), 23-32.
Duan, L., & Xiong, Y. (2015). Big data analytics and business analytics. Journal of Management Analytics, 2(1), 1-21.
Dubey, R., Gunasekaran, A., Childe, S. J., Blome, C., & Papadopoulos,  T. (2019). Big data and predictive analytics and manufacturing  performance:  integrating institutional theory, resource-based view and big data culture. British Journal of Management, 30(2), 341- 361.
EmitenNews.com.  (2022).  Menkes  Menduga  Layanan  BPJS  Kesehatan  Salah  Sasaran,  Ikut Biayai Konglomerat. Diakses pada 27
November
2022, dari https://www.emitennews.com/news/menkes-menduga-layanan-bpjs-kesehatan- salah-sasaran-ikut-biayai-konglomerat
Garmaki, M., Boughzala, I., & Wamba, S. F. (2016). The effect of Big Data Analytics Capability on Firm Performance.  In PACIS (p. 301).
Ghasemaghaei,  M.,  Ebrahimi,  S.,  &  Hassanein, K.  (2018).  Data  analytics  competency  for improving  firm  decision  making  performance.  The  Journal  of  Strategic  Information Systems, 27(1), 101-113.
Ghasemaghaei, M., & Calic, G. (2019). Can big data improve firm decision quality? The role of data quality and data diagnosticity. Decision Support  Systems, 120, 38-49.
Houhamdi,  Z., &  Athamena,  B. (2019).  Impacts of  information  quality  on  decision-making. Global Business and Economics Review, 21(1), 26-42.
Humas  BPJS-kesehatan.  (2022).  Inpres  Nomor  1  Tahun  2022  Dorong  Masyarakat  Sadari Pentingnya  Jaminan  Kesehatan.  Diakses  pada  1  November 2022,  dari https://www.bpjs-kesehatan.go.id/bpjs/post/read/2022/2204/Inpres-Nomor-1- Tahun-2022-Dorong-Masyarakat-Sadari-Pentingnya-Jaminan-Kesehatan
Humas  BPJS-kesehatan.  (2018).  Big data  Analytics Bantu  Muluskan  Implementasi  Program Jaminan  Kesehatan.  Diakses  pada  3  November  2022,  dari  https://bpjs - kesehatan.go.id/bpjs/post/read/2018/960/Big-Data-Analytics-Bantu-Muluskan- Implementasi-Program-Jaminan-Kesehatan
Janssen, M., Van Der Voort,  H., & Wahyudi, A. (2017). Factors influencing big data decision- making quality. Journal of business research, 70, 338-345.
Kiron,  D.,  Prentice,  P.  K.,  &  Ferguson,  R.  B.  (2014).  The  analytics  mandate.  MIT  Sloan management review, 55(4), 1.
Marr,  Bernard.  (2018). How  Much  Data Do  We Create Every  Day?  The Mind-Blowing  Stats Everyone Should Read. Diakses pada
7
September 2022, dari
https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2018/05/21/how-much-data-do-we- create-every-day-the-mind-blowing-stats-everyone-should-read/?sh=480f675560ba Mayer-Schönberger,  V., & Cukier, K. (2013). Big data: A revolution that will transform how we live, work,  and think. Houghton  Mifflin Harcourt.
Mikalef, P., Pappas, I. O., Krogstie, J., & Giannakos, M. (2018). Big data analytics capabilities: a  systematic  literature  review  and  research  agenda.  Information  Systems   and  e- Business Management, 16, 547-578.
Naili, L.,  &  Lei,  M.  (2019).  Research  and  Application  of  Big data  in  E-government.  In  IOP Conference Series: Materials Science and Engineering (Vol. 563, No. 5, p. 052086). IOP Publishing.
Raghupathi,  W.,  &  Raghupathi,  V.  (2014).  Big  data  analytics  in  healthcare:  promise  and potential. Health information  science and systems, 2, 1-10.
Robert Baum, J., & Wally, S. (2003). Strategic decision speed and firm performance.  Strategic management journal, 24(11), 1107-1129.
Sekaran,  Uma  dan  Roger  Bougie,  (2017),  Metode  Penelitian  untuk  Bisnis:  Pendekatan Pengembangan-Keahlian,  Edisi 6,  Buku  1,  Cetakan  Kedua,  Salemba  Empat,  Jakarta Selatan 12610.
Shamim,  S., Zeng, J., Khan,  Z., & Zia, N. U. (2020). Big data analytics capability and decision making performance  in emerging market  firms: The role of contractual and relational governance mechanisms. Technological Forecasting and Social Change, 161, 120315.
Sikerja.com.  (2022).  BPJS  Kesehatan  mengotomatiskan  proses  bisnis  dan  meningkatkan efisiensi operasional. Diakses pada 3 November 2022, dari https://www.sikerja.com/bpjs-kesehatan-mengotomatiskan-proses-bisnis-dan- meningkatkan-efisiensi-operasional/
Sirait, E. R. E. (2016). Implementasi Teknologi Big data Di Lembaga Pemerintahan  Indonesia. Jurnal Penelitian Pos dan Informatika, 6(2), 113-136.
Sugiyono. (2017). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung: Alfabeta, CV. Sun,  E.  W.,  Chen,  Y.  T.,  &  Yu,  M.  T.  (2015).  Generalized  optimal  wavelet  decomposing algorithm  for big financial data. International  Journal  of Production  Economics, 165, 194-214.
Wamba, S. F., Gunasekaran, A., Akter, S., Ren, S. J. F., Dubey, R., & Childe, S. J. (2017). Big data analytics and  firm  performance:  Effects of dynamic  capabilities. Journal  of  Business Research, 70, 356-365.
Worldbank.org. (2015).  e-Government. Diakses  pada  29  Agustus  2022,  dari https://www.worldbank.org/en/topic/digitaldevelopment/brief/e-government