## PENGUJIAN PENGARUH TATA KELOLA TI TERHADAP TRANSFORMASI DIGITAL DAN KINERJA ASURANSI A MENGGUNAKAN STRUCTURAL EQUATION MODELING
Ghina Khaerunnisa* 1) , Rahmat Mulyana 2) , Lukman Abdurrahman 3)
1. Telkom University, Indonesia
2. Telkom University, Indonesia
3. Telkom University, Indonesia
Article Info ABSTRAK
Kata Kunci: Tata Kelola TI, Transformasi Digital, Kinerja Organisasi, SEM-PLS, Asur- ansi Indonesia.
Keywords: IT  Governance,  Digital  Transfor- mation,  Organizational  Performance,  SEM- PLS, Indonesian Insurance.

## Article history:
Received 5 January 2023 Revised 12 January 2023 Accepted 7 February 2023 Available online 1 June 2023
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v8i2.3469
* Corresponding author. Corresponding Author E-mail address: ghinakhrn@student.telkomuniversity.ac.id
Pesatnya  perkembangan  teknologi,  peningkatan  kompetisi  digital,  serta adanya  pandemi  Covid-19  telah  mempercepat    berbagai  organisasi melakukan Transformasi Digital (TD). Namun, melakukan TD tidaklah mudah  dan  banyak  organisasi  yang  mengalami  kegagalan  yang  diduga karena belum memadainya praktik tata kelola yang baik. Penelitian sebe- lumnya telah menunjukkan peranan tata kelola TI (TKTI) untuk realisasi investasi TI. Namun, TKTI tradisional mungkin tidak cukup di era digital ini.  Penelitian  terkini  telah  mengidentifikasi  pengaruh  TKTI  hibrida (tradisional  dan  agile/adaptif)  terhadap  TD,  namun  pengaruh  tersebut perlu  dieksplorasi  lebih  lanjut  terhadap  kinerja  organisasi  (KO)  secara empiris. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk menguji besaran pengaruh  TKTI  terhadap  TD  dan  KO  khususnya  di  industri  asuransi dengan mengambil studi kasus di Asuransi A. Data dikumpulkan melalui pengisian  kuesioner  online  berbasis  skala  Likert  oleh  berbagai  peranan terkait TKTI dan TD sebanyak 59 responden, lalu diolah menggunakan Structural  Equation  Modeling  (SEM)  dengan  aplikasi  SmartPLS.  Hasil penelitian menunjukkan terdapat pengaruh positif dari TKTI tradisional terhadap TD dan OP namun mekanisme TKTI agile/adaptif belum terlalu berperan di Asuransi A. Penelitian berkontribusi untuk basis pengetahuan untuk kelanjutan penelitian terkait, serta dapat menjadi referensi bagi im- plementasi TKTI untuk mengawal TD menuju KO, khususnya di industri asuransi.

## ABSTRACT
The rapid development of technology, increasing digital competition, and the Covid-19 pandemic have accelerated various organizations to  carry out Digital Transformation (TD). However, implementing TD is not easy and many organizations experience failure which is thought to be due to inadequate  good  governance  practices.  Previous  research  has  demon- strated the role of IT governance (TKTI) for the realization of IT invest- ments. However, traditional TKTI may not be enough in this digital age. Recent research has identified the effect of hybrid TKTI (traditional and agile/adaptive) on TD, but this effect needs to be explored further on or- ganizational  performance  (KO)  empirically.  Therefore,  this  study  was conducted  to  examine  the  magnitude  of  the  effect  of  TKTI  on  TD  and KO, especially in the insurance industry by taking a case study at Asur- ansi  A.  Data  were  collected  through filling out  an online  questionnaire based on the Likert scale by various roles related to TKTI and TD as many as  59  respondents,  then  processed  using  Structural  Equation  Modeling (SEM) with the SmartPLS application. The results showed that there was a positive effect of traditional TKTI on TD and OP, but the agile/adaptive TKTI  mechanism  has  not  played  a  significant  role  in  Asuransi  A.  Re- search contributes to the knowledge base for the continuation of related research, and can be a reference for the implementation of TKTI to con- trol BP. towards KO, especially in the insurance industry.

## I. P ENDAHULUAN
erubahan industri saat ini dikarenakan pesatnya perkembangan Teknologi Informasi (TI) dan digital telah memberikan  dampak  yang  signifikan  yang  mendorong  akselerasi  transformasi  digital  (TD)  bagi  banyak perusahaan incumbent .  Revolusi  industri  4.0  telah  mengubah  industri  konvensional  dalam  menjalankan proses  bisnisnya  untuk  meningkatkan  produktivitas,  efisiensi,  serta  layanan  kepada  para  konsumen  dengan menggabungkan  teknologi  dan  pemanfaatan  internet  secara  signifikan  [1].  Proses  tersebut  bertujuan  untuk meningkatkan  efisiensi,  produktivitas,  serta  layanan  bagi  konsumen  secara  signifikan  [2].  Oleh  karena  itu, perkembangan Teknologi Informasi (TI) menjadi hal yang sangat penting bagi keberlangsungan banyak organisasi dalam menjalankan TD.
Proses  pengembangan  dan  penerapan  TI  pada  organisasi  bukanlah  hal  yang  mudah.  Menghadapi  sulitnya implementasi dan terjadinya kegagalan. Dalam upaya mencapai keberhasilan implementasi TD, diperlukan adanya pengembangan kapabilitas TI terbaru yang memiliki keselarasan dengan prioritas strategis digital pada organisasi dan hal tersebut memerlukan empat elemen yaitu teknologi, proses, Tata Kelola TI (TKTI), dan bakat [3]. Agar dapat bertahan dalam menjalankan TD maka TKTI dibutuhkan untuk mendukung terwujudnya model bisnis serta implementasi teknologi yang sesuai menuju keunggulan kompetitif organisasi terkait [3]. Melakukan implementasi model  TKTI  yang  tepat  dapat  memberikan  arahan  koordinasi  atas  inisiatif  digital  yang  sesuai  dengan  budaya, struktur, dan prioritas organisasi [4].
Telah  teridentifikasi  bahwa  TKTI  memiliki tiga  dimensi  utama  yaitu,  struktur,  proses,  dan  relasional.  Ketiga dimensi  TKTI  dinilai  dapat  saling  membantu  untuk  memastikan  bahwa  implementasi  TI  dan  tujuan  bisnis organisasi dapat bekerja sama sehingga terciptanya keselarasan [5]. Organisasi dengan tingkat maturity TKTI yang memadai  cenderung  memiliki  keterlibatan  dan  titik  permulaan  yang  lebih  baik  dalam  melakukan  Transformasi Digital (TD) [6]. TD merupakan penemuan kembali yang terjadi  pada perusahaan dengan memberikan dampak terhadap  visi  dan  strategi,  proses,  struktur  organisasi,  kapabilitas,  dan  budaya  [7].  Adanya  TD  telah  membuat perubahan  terjadi  tidak  hanya  pada  perusahaan  tetapi  pangsa  pasar  dan  seluruh  industri  [7].  Oleh  karena  itu, keberadaan  TD  mengubah  realitas  perusahaan  sehingga  membutuhkan  TKTI  yang  memadai  untuk  membantu menyelaraskan  strategi  untuk  pencapaian  tujuan  organisasi.  Dalam  menilai  dampak  TD  pada  organisasi  dapat dilakukan  dengan  mengukur  Kinerja  Organisasi  (KO).  KO  dapat  diukur  menggunakan  perspektif Balanced Scorecard (BSC) [8].
Berbagai  pihak  terkait  perlu  menyadari  akan  pentingnya  mengikuti  perkembangan  implementasi  TI  yang memiliki peran sebagai kebutuhan dasar dan pentingnya peran TKTI yang menjadi elemen kesuksesan pada dunia bisnis  modern  [5].  Pemerintah  mendukung  hal  ini  dengan  meresmikan  Peraturan  Menteri  Badan  Usaha  Milik Negara  Republik  Indonesia  Nomor  PER-03/MBU/02/2018  tentang  panduan  penyusunan  pengelolaan  TI  Badan Usaha  Milik  Negara  terkait  peningkatan  koordinasi  antara  Kementerian  dengan  BUMN  melalui  pemanfaatan sarana Teknologi Informasi yang lebih efektif dan efisien.
Penelitian sebelumnya telah berhasil membuktikan bahwa terdapat pengaruh TKTI terhadap kesuksesan TD pada organisasi. Namun, saat ini belum ada penelitian yang membahas mengenai pengaruh TKTI terhadap kesuksesan
P
TD  dan  KO.  Karena  keberhasilan  implementasi  dapat  terlihat  ketika  terdapatnya  peningkatan  pada  KO  suatu perusahaan.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  besar  pengaruh mekanisme TKTI terhadap TD dan KO pada organisasi di bawah Badan Usaha Milik Negara (BUMN) di bidang asuransi yaitu Asuransi A. Pada penelitian sebelumnya Structural Equation Modeling (SEM) dinilai merupakan suatu  teknik  pengukuran  statistik  yang  berfungsi  untuk  menguji  dan  mengestimasi  hubungan  sebab-akibat berdasarkan  pada  data  statistik  dan  asumsi  kualitatif  [9].  SEM  dinilai  merupakan  pengujian  yang  cocok  pada penelitian  ini  karena  SEM merupakan  jenis  pengujian  yang  digunakan  para  peneliti  ketika ingin  membuktikan, mengkonfirmasi atau memvalidasi suatu model penelitian [10]. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan dengan menggunakan pengujian Structural Equation Modeling (SEM) karena dinilai sesuai dengan penelitian yang ingin membuktikan adanya pengaruh TKTI terhadap DT dan KO.
Pada  model  konseptual  di  Gambar  1  terdapat Transformation  Antecedents yang  menjelaskan  mengenai mekanisme TKTI yang terbagi menjadi dua yaitu, TKTI agile/ adaptif dan TKTI tradisional  dengan masing-masing mekanisme memiliki tiga komponen utama: struktur, proses, dan relasional.
Struktur  diinterpretasikan  sebagai  komponen  mekanisme  struktural  formal  yang  menghubungkan  kontak horizontal  antar  fungsi  manajemen  bisnis  dan  TI  yang  bertanggung  jawab  dalam  pengambilan  keputusan  [11]. Proses diinterpretasikan sebagai prosedur formal dalam pemantauan, kinerja, dan pengambilan keputusan strategis TI  [11].  Relasional diinterpretasikan  sebagai  terjadinya  hubungan  yang  kolaboratif  antar  eksekutif  perusahaan, manajemen bisnis, dan manajemen TI pada perusahaan dengan aktif [11]. Pada Transformation State menjelaskan mengenai  enam  dimensi  TD  yang  mendukung  perusahaan  dalam  mencapai  kesuksesan  bertransformasi  digital yaitu, Strategic  Vision  (SV),  Strategic  Alignment  (SA),  Technology  Assets  (TA),  Know-how  and  Intellectual Property (KIP), Digital Capability (DC), dan Culture of Innovation (CI) [7] . Transformation  Outcome menjelaskan  mengenai  kinerja  organisasi  yang  berfungsi  untuk  membantu mengarahkan,  memahami  dan  memudahkan  pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan  perspektif Balanced Scorecard (BSC)  [12].  Terdapat  empat  perspektif  BSC  yang  dinilai  dapat  mengukur  KO  yaitu, Financial Perspectives , Customer Perspectives , Internal Process Perspectives , dan Learning and Growth Perspectives [8]. Terdapat  mekanisme-mekanisme  pengaruh  Tata  Kelola  TI  (TKTI)  terhadap  kesuksesan  organisasi  dalam menghadapi  Transformasi Digital (TD) yang telah divalidasi  dan dinilai menghasilkan sebanyak 46 mekanisme TKTI [11]. Mekanisme ini terdiri dari 20 struktur 21 proses, dan 5 relasional dan pengaruhnya pada enam dimensi Transformasi  Digital  (TD)  [11].  Berdasarkan  hasil  penelitian  tersebut,  Tabel  1  merupakan  daftar  mekanisme pengaruh TKTI terhadap kesuksesan TD organisasi.

## Tabel 1 Pengaruh TKTI terhadap TD
Mekanisme TKTI Pengaruh terhadap TD SV SA TA KIP DC CI S1-Chief Executive Officer X X X X X X S2-Chief Information Officer X X X X X X S3-Chief Digital Officer X X X X X X S4-Chief Data Officer X X X X X X S5-Chief Info. Security O. X X X X X X S6-Chief Risk Officer X X X - X X S7-Chief HR Officer X X - X X X S8-Chief Audit Executive X X - X - - S9-Transformation Com. X X X X X X S10-IT and Digital Steering Com. X X X X X X S11-Risk Committee X X - - - - S12-Audit Committee X X - - - - S13-Project M. Office X X X X X X S14-Digital Strategy & Archi. F. X X X X X X S15-Digital Solution Dev. F. - X X X X X S16-Digital Ops & Services F. - X X X X X S17-Data M. & Analytics F. - X X X X X S18-Information Security F. - X X X X X S19-Risk, Quality & Compli. F. X X X X X X S20-Internal Audit F. - X - X X - P1-(A/T) Strategy M. X X X X X X P2-(A/T) Enterprise Architecture M. X X X X X X P3-(A/T) Business Process. M. - X X X X X P4-(A/T) Data M. - - X X X X P5-(A/T) Information Security M. - X X X X X P6-(A/T) Portfolio M. X X X X X X
P7-(A/T) Project M. - - X X X X P8-(A/T) System Development M. - - X X X X P9-(A/T) Vendor M. - - X X X - P10-(A/T) Ops. & Service M. - - X X X X P11-(A/T) Incident & Problem M. - - X X X X P12-(A/T) Business Continuity M X X X X X X P13-(A/T) Quality M. X X X X X X P14-(A/T) Competency M X X X X X X P15-(A/T) Knowledge M. X X X X X X P16-(A/T) Innovation M. X X X X X X P17-(A/T) Change M. X X - X X X P18-(A/T) Risk M. X X - X X X P19-(A/T) Business Value M. X X X X X X P20-(A/T) Maturity M X X X X X X P21-(A/T) Audit & Assurance M. - X - X X X R1-Transformational Leadership X X X X X X R2-Digital Organizational 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
Terdapat enam dimensi transformasi digital yang dinilai memiliki pengaruh terhadap kinerja organisasi dengan empat perspektif pada Balanced Scorecard (BSC) [7].
Tabel 2 Pengaruh TD terhadap Kinerja Organisasi Dimensi TD Pengaruh TD terhadap Kinerja Organisasi Ref Strategic Vision (SV) Visi strategis mengenai pemahaman pada kebutuhan digital dan kemampuan tim  eksekutif  senior  dalam  memimpin  serta  mengeksekusi  strategi transformasi digital. [7] Strategic Alignment (SA) Strategi  penyelarasan  kemampuan  organisasi  untuk  melakukan  investasi dana  demi  keberhasilan  transformasi  digital  selaras  dengan  visi  strategis dalam menunjang kinerja organisasi. [7] Technology Assets (TA) Aset  teknologi  organisasi  yang  memadai  dalam  mendukung  proses implementasi  transformasi  digital  yang  menunjang  peningkatan  kinerja organisasi. [7] Know-how and Intellectual Property (KIP) Kemampuan dalam memiliki, memahami, dan memanfaatkan aset kekayaan intelektual mengenai transformasi digital yang memadai untuk menunjang kinerja organisasi. [7] Digital Capability (DC) Kapabilitas organisasi untuk menyediakan dan mengelola kompetensi para ahli transformasi digital dan bisnis yang menunjang kinerja organisasi. [7] Culture of Innovation (CI) Budaya  organisasi  yang  mendukung  pengambilan  risiko  dan  inovasi terhadap perspektif baru dalam bertransformasi digital. [7]

## II. METODE PENELITIAN

## A. Hipotesis Penelitian
Gambar 2 merupakan hipotesis yang terdapat pada penelitian. Pada penelitian terdapat tiga hipotesis nul (H0) dan hipotesis alternatif (Ha) yaitu hipotesis 1 terdiri dari H11 bahwa mekanisme TKTI agile /adaptif berpengaruh positif terhadap TD dan H01 tidak berpengaruh. Lalu, pada Hipotesis 2 terdiri dari H12 bahwa mekanisme TKTI tradisional berpengaruh positif terhadap TD dan H02 tidak berpengaruh. Kemudian, pada Hipotesis 3 terdiri dari H13 bahwa TD berpengaruh positif terhadap KO dan H03 tidak berpengaruh.
Gambar  2 Hipotesis Penelitian

## B. Objek Penelitian
Proses  Penelitian  ini  dilakukan  pada  salah  satu  perusahaan  asuransi  Badan  Usaha  Milik  Negara  (BUMN) berbentuk  perseroan  yaitu  Asuransi  A.  Asuransi  A  merupakan  perusahaan  asuransi  jiwa  bersifat  sosial  dan berlandaskan peraturan perundang-undangan yang memberikan jaminan sosial dalam meningkatkan kesejahteraan peserta asuransi dan memberikan perlindungan finansial pada peserta. Perusahaan telah berdiri sejak tahun 1970an dan hingga saat ini masih beroperasi dengan aktif serta telah memiliki sebanyak 486 karyawan dengan 1 kantor utama, 12 kantor cabang, 20 kantor cabang pembantu, dan 1 unit dengan pelayanan khusus.
C. Pengumpulan Data
Proses  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  penyebaran  kuesioner secara online dengan bantuan tools berupa Google Form . Lingkup penyebaran e-kuesioner dilakukan pada para karyawan  Asuransi  A  yang  akan menjadi  responden. Pada e-kuesioner terdapat  sebanyak  30  pertanyaan  terkait pengaruh TKTI terhadap TD dan kinerja organisasi pada Asuransi A. Data yang telah diperoleh akan dilakukan pengukuran menggunakan SEM. SEM adalah suatu metode pengukuran analisis statistik model multivariant yang meliputi penggabungan beberapa pendekatan yaitu, analisis jalur, analisis faktor, dan model struktural [13]. Pada pengukurannya  SEM  memperhitungkan  kesalahan  pengukuran  dalam  variabel  yang  diamati  pada  penelitian sehingga dapat memperoleh hasil yang lebih tepat dari konsep teoritis yang digunakan [14]. Metode SEM memiliki kemampuan  lebih,  dalam  mengevaluasi  pengukuran  variabel  laten  dan  pengujian  terhadap  hubungan  antara variabel  laten  pada  penelitian  [15].  Terdapat  dua  jenis  pendekatan  pada  metode  pengukuran  SEM  yaitu, Covariance-based  SEM (CB-SEM)  dan Partial  Least  Square (SEM-PLS)  [16].  Penelitian  ini  menggunakan pengukuran  SEM  dengan  pendekatan  SEM-PLS  yang  memiliki  ketentuan  minimum  penggunaan  sampel  yang dijadikan target pengumpulan data, sebagai berikut [15]:
a. Sampel sebanyak sepuluh kali jumlah terbesar dari indikator formatif, atau
b. Sampel sebanyak sepuluh kali jumlah terbesar dari jalur inner model yang mengarah pada konstruk.
Berdasarkan ketentuan tersebut maka dari itu pada penelitian ini diambil kategori kedua yaitu, sampel sebanyak sepuluh kali jumlah terbesar dari jalur inner model yang mengarah pada konstruk. Sehingga, jika mengacu pada ketentuan  tersebut  pada  penelitian  ini  menghasilkan  sebanyak  minimal  30  sampel  yang  menjadi  target pengumpulan data karena pada penelitian ini terdapat tiga jalur inner model yang mengarah pada konstruk. Hal tersebut dapat dilihat melalui ilustrasi pada Gambar 2. Kemudian minimum jumlah sampel yang digunakan pada pengukuran SEM-PLS dapat diperkuat dengan pernyataan bahwa minimum ukuran sampel yang dapat dijadikan pengukuran  jika  menggunakan  SEM-PLS  yaitu  sebesar  30-100  sampel  [17].Setelah  dilakukan  penyebaran e- kuesioner, maka didapatkan 59 responden yang telah terkumpul dan menjawab.
Berdasarkan  Gambar  3  menunjukkan  bahwa  terdapat  mayoritas  responden  sebanyak  24%  yang  merupakan karyawan pada bidang Pengelolaan Risiko dan Kepatuhan Internal TI, dan sebanyak 20% merupakan karyawan bidang Audit/ Pengawasan Internal TI.
Gambar  4  menunjukkan  bahwa  terdapat  mayoritas  dengan  karakteristik  Pendidikan  terakhir  responden  yaitu, sebanyak 78% merupakan Sarjana (S1) dan 17% merupakan Master (S2).
Gambar  3 Karakteristik Unit Responden Asuransi A
Sementara, Gambar 5 menunjukkan bahwa terdapat mayoritas dengan karakteristik posisi pekerjaan responden sebanyak 56% sebagai Administratif/ Teknis/ Pelaksana dan sebanyak 15% sebagai Manajemen/ Eselon 3.
Lalu, Gambar 6 menunjukkan bahwa terdapat mayoritas responden dengan karakteristik pengalaman kerja yang berkaitan  dengan  tata  kelola,  teknologi  informasi,  dan  pengelolaan  organisasi  yaitu,  sebanyak  65%  memiliki pengalaman kerja <5 tahun dan sebanyak 22% memiliki pengalaman kerja selama 5-10 tahun.
Selain  itu,  Gambar  7  menunjukkan  bahwa  terdapat  mayoritas  dengan  karakteristik  Area  Pengalaman  Kerja, Pelatihan dan Sertifikasi Keahlian pada responden yaitu, sebanyak 22% adalah Audit/ Pengawasan Internal TI dan sebanyak 13,5% adalah Pengelolaan Risiko dan Kepatuhan Internal TI.

## D. Pengujian Model
Pada penelitian ini menggunakan pengukuran SEM dan terdapat tiga pengujian yaitu, outer model, inner model,
Gambar  4 Karakteristik Pendidikan Responden

## Gambar  5 Karakteristik Posisi Pekerjaan Responden
Gambar  6 Karakteristik Pengalaman Kerja
Gambar  7 Karakteristik Area Pengalaman Kerja, Pelatihan dan Sertifikasi Keahlian Responden
dan hipotesis testing.
Outer Model Outer  Model adalah  model  pengukuran  yang  berfungsi  untuk  melakukan  evaluasi  terkait  hubungan  antara indikator dengan konstruk penelitian [15]. Terdapat dua jenis pengukuran yang dimiliki oleh outer model yaitu, pengukuran  reflektif  dan  pengukuran  formatif  [14].  Pengukuran  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah formatif. Berikut merupakan pengujian yang dilakukan dengan pengukuran model formatif, yaitu:
Uji Collinearity Issues merupakan pengujian yang berfungsi untuk melakukan evaluasi tingkat kolinearitas yang terjadi diakibatkan oleh adanya dua atau lebih indikator penelitian dengan tingkat korelasi tinggi [14].
Uji Indicator  Validity merupakan  pengujian  untuk  meninjau  nilai  signifikansi  bobot  pada  indikator  penelitian dengan menggunakan teknik bootstrapping [9].
Uji Significance  and  Relevance  of  The  Indicator  Weights merupakan  pengujian  dengan  melakukan  evaluasi terhadap signifikansi dan relevansi bobot outer weight [18].

## Inner Model
Inner  Model adalah  model  yang  menunjukkan  adanya  jalur  hubungan  antar  konstruk  pada  penelitian  yang bertujuan  untuk  mengevaluasi  keterkaitan  antar  konstruk  tersebut  [14].  Terdapat  beberapa  pengujian  yang dilakukan untuk mengukur inner model pada penelitian, sebagai berikut:
Structural  Model  Coefficient  of  Determination  (R 2 ) adalah  proses  pengujian  yang  memiliki  tujuan  untuk mengevaluasi tingkat variansi perubahan yang disebabkan oleh variabel eksogen terhadap variabel endogen [16]. Effect size (F 2 ) proses pengukuran yang berfungsi untuk mengetahui seberapa besar dampak yang diakibatkan oleh antar variabel yaitu eksogen terhadap endogen [9].
Collinearity  issues pengukuran  yang  diukur  dengan  menggunakan  hasil  penilaian  dari  bobot variance  inflation factor (VIF) [14]. Path Coefficient berfungsi untuk meninjau hipotesis pada penelitian memiliki seberapa besar kekuatan hubungan positif pada antar variabel laten (eksogen dan endogen) [19].

## III. HASIL PEMBAHASAN
Berikut  merupakan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  pendekatan  SEM  dan menggunakan tools SmartPLS ditunjukkan oleh Gambar 8:

## A. Pengujian Outer Model
Terdapat dua jenis  pengukuran  yang  dimiliki  oleh outer  model , yaitu  pengukuran  reflektif  dan  formatif  [19]. Model pengukuran yang digunakan pada penelitian ini adalah pengukuran formatif. Pada pengujian outer model dengan  pengukuran  formatif meliputi  tiga  pengujian  yaitu,  uji indicator  validity ,  uji collinearity  issues ,  dan uji significance and relevance of the indicator weights [14]. 1) Uji Collinearity Issues
Berikut merupakan hasil uji collinearity issues pada penelitian dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Uji Collinearity Issues Indikator Outer VIF X1.1 1,475 X1.2 1,592 X1.3 1,349 X2.1 1,631 X2.2 1,633 X2.3 1,805 X3.1 2,689 X3.2 3.011 X3.3 2,827 X3.4 2,102 X3.5 1,773 X3.6 1,898 Y1.1 2,962 Y1.2 3,269 Y1.3 1,899 Y1.4 1,811
Berdasarkan  hasil  uji collinearity  issues pada  Tabel  3  menunjukkan  bahwa  terdapat  beberapa  indikator  yang memiliki nilai VIF < 3 hal ini menyatakan bahwa indikator dengan nilai tersebut tidak memiliki  permasalahan kolinearitas. Jika pada indikator memiliki nilai VIF <3 maka indikator tersebut dinilai tidak memiliki permasalahan kolinearitas [14]. Terdapat dua indikator yang memiliki bobot VIF > 3 yaitu, X3.2 dan Y1.2. Jika terdapat indikator yang  memiliki  bobot  VIF  dalam  rentang  3-5  maka  masalah  kolinearitas  tidak  dianggap  kritis  tetapi  hanya mendekati ambang kritis [14]. Sehingga dalam model formatif indikator dengan bobot VIF < 5 tersebut dinyatakan kolinearitas dianggap tidak menjadi masalah [18].

## 2) Uji Indicator Validity
Berikut merupakan hasil uji indicator validity pada penelitian dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Uji Indicator Validity
Indikator Outer Weights Ket Original Sample T-Statistic P-Values X1.1 0,370 1,025 0,153 Tidak X1.2 0,124 0,262 0,397 Tidak X1.3 0,708 1,933 0,027 Valid X2.1 0,411 1,244 0,107 Tidak X2.2 0,507 1,824 0,034 Valid X2.3 0,268 0,787 0,216 Tidak X3.1 0,755 1,822 0,035 Valid X3.2 0,402 1,106 0,135 Tidak X3.3 -0,087 0,210 0,417 Tidak X3.4 -0,076 0,217 0,414 Tidak X3.5 0,016 0,047 0,481 Tidak X3.6 0,037 0,102 0,459 Tidak Y1.1 0,136 0,274 0,392 Tidak Y1.2 0,680 1,418 0,078 Tidak Y1.3 0,163 0,344 0,366 Tidak Y1.4 0,149 0,267 0,395 Tidak
Berdasarkan hasil uji indicator validity pada Tabel 4 menunjukkan bahwa terdapat tiga indikator yang dinyatakan valid yaitu, X1.3, X2.2, dan X3.1. Hasil penilaian tersebut dikarenakan pada ketiga indikator memiliki nilai outer weight sebesar  <0,050  yang  menunjukkan  bahwa  indikator  memiliki  validitas  yang  memadai  [9].  Pada  hasil pengujian tetapi terdapat indikator yang memiliki nilai ≥0,050. Apabila terdapat indikator yang berbobot ≥0,050
maka indikator dinilai tidak signifikan [18].

## 3) Uji Significance and Relevance of The Indicator Weights
Proses pengujian ini dilakukan dengan cara mengevaluasi signifikan dan relevansi indikator pada outer weight [18].
Tabel 5 Uji Significance and Relevance of The Indicator Weights
Indikator Outer Weight Outer Loading TS PV Signifikan X1.1 0,370 0,726 1,025 0,153 Tidak X1.2 0,124 0,662 0,262 0,397 Tidak X1.3 0,708 0,918 1,933 0,027 Ya X2.1 0,411 0,829 1,244 0,107 Tidak X2.2 0,507 0,876 1,824 0,034 Ya X2.3 0,268 0,802 0,787 0,216 Tidak X3.1 0,755 0,966 1,822 0,035 Ya X3.2 0,402 0,853 1,106 0,135 Tidak X3.3 -0,087 0,739 0,210 0,417 Tidak X3.4 -0,076 0,489 0,217 0,414 Tidak X3.5 0,016 0,525 0,047 0,481 Tidak X3.6 0,037 0,546 0,102 0,459 Tidak Y1.1 0,136 0,850 0,274 0,392 Tidak Y1.2 0,680 0,971 1,418 0,078 Tidak Y1.3 0,163 0,729 0,344 0,366 Tidak Y1.4 0,149 0,710 0,267 0,395 Tidak
Catatan: TS = T-Statistic. PV = P-Values
Berdasarkan hasil pengujian pada Tabel 5 menunjukkan bahwa terdapat tiga indikator yang dinyatakan signifikan yaitu, XI.3, X2.2, dan X3.1 dikarenakan memiliki nilai outer weight sebesar <0,050. Jika suatu indikator memiliki bobot pada outer weight sebesar <0,050 maka indikator tersebut dinyatakan signifikan [18]. Namun, pada pengujian terdapat beberapa indikator yang memiliki bobot pada outer weight sebesar ≥0,050 maka hal tersebut mengartikan bahwa  indikator  dinilai  tidak  signifikan  dan  perlu  dihapuskan  [18].  Tetapi,  hal  ini  dapat  dipertimbangkan  jika indikator dinilai tidak signifikan maka pelu dilakukan evaluasi terhadap bobot pada outer loading [14]. Apabila bobot outer loading suatu indikator sebesar ≥ 0,50 maka indikator dapat dipertahankan dan jika bobot outer loading <0,50 maka indikator tidak dapat dipertahankan sehingga harus dihapus [14]. Oleh karena itu, beberapa indikator yang  dinyatakan  tidak  signifikan  pada  Tabel  5  masih  dapat  dipertahankan  karena  memiliki  bobot  pada outer loading sebesar ≥ 0,50 sehingga dapat disimpulkan bahwa meskipun indikator tidak signifikan tetapi masih dinilai relevan.

## B. Pengujian Inner Model
Pengujian inner model atau dapat disebut model structural merupakan model yang berfungsi menunjukkan jalur hubungan pada antar konstruk penelitian [14].
1) Structural Model Coefficient of Determination (R 2 ) Pengujian pada R 2 memiliki kategori penilaian yang berkisar dari 0 hingga 1 yang memiliki arti bahwa semakin tinggi bobot yang dimiliki maka menunjukkan bahwa nilai tersebut memiliki tingkat akurasi prediksi yang lebih tinggi juga [19].
Tabel 6 Structural Model Coefficient of Determination (R 2 ) Variabel R-Square Dimensi TD 0,450 Kinerja Organisasi 0,271
Berdasarkan hasil pada Tabel 6 pengujian R 2 pada variabel laten terdapat dua konstruk yaitu, variabel Dimensi TD dengan perolehan bobot R-square sebesar 0,450 sehingga variabel dianggap weak tetapi mendekati moderate . Lalu,  terdapat  konstruk  dengan  variabel  Kinerja  Organisasi  memiliki  nilai R-square sebesar  0,271  sehingga variabel dianggap weak . Perolehan tersebut didapatkan berdasarkan kategorisasi penilaian R 2 yaitu, jika terdapat variabel konstruk dengan nilai sebesar 0,75, 0,50, dan 0,25 maka dapat diartikan bahwa masing-masing konstruk dinyatakan substantial, moderate, dan weak [14].

## 2) Effect Size (F 2 )
Berikut merupakan hasil pengujian effect size (F 2 ) pada penelitian dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7 Effect Size (F 2 ) Variabel F-Square Mekanisme TKTI Agile/ Adaptif  Dimensi TD 0,040 TKTI Tradisional  Dimensi TD 0,303 Dimensi TD  Kinerja Organisasi 0,372
Berdasarkan  hasil  pengujian effect  size  (F 2 ) pada  Tabel  7  menunjukkan  bahwa  terdapat  variabel  Mekanisme TKTI Agile /Adaptif terhadap  Dimensi  TD  dengan  bobot F-Square sebesar  0,040  dapat  dinilai  bahwa  variabel memiliki pengaruh yang kecil. Hal tersebut dikarenakan jika terdapat bobot F-square dengan nilai sebesar 0,02 maka diartikan bahwa pengaruh yang dihasilkan adalah kecil [18]. Kemudian, terdapat variabel TKTI Tradisional terhadap Dimensi TD dengan bobot F-Square sebesar 0,303 dan variabel Dimensi TD terhadap Kinerja Organisasi dengan bobot F-Square sebesar 0,372. Kedua variabel tersebut dapat dinilai memiliki pengaruh yang besar. Karena, jika merujuk pada kategorisasi acuan dalam menilai F 2 yaitu ketika variabel memiliki nilai F-Sqaure sebesar 0,35 maka dapat diartikan bahwa pengaruh yang dihasilkan adalah besar [18].
3) Collineartiy Issues
Collinearity  issues dapat  diukur  menggunakan variance  inflation  factor  (VIF) yang  berfungsi  untuk  menguji permasalahan kolinearitas [14].
Tabel 8 Collinearity issues Variabel Inner VIF
Mekanisme TKTI Agile/ Adaptif  Dimensi TD 1,686 TKTI Tradisional  Dimensi TD 1,686 Dimensi TD  Kinerja Organisasi 1,000
Berdasarkan hasil pengujian pada Tabel 8 menunjukkan bahwa ketiga variabel pada penelitian yaitu, Mekanisme TKTI Agile/ Adaptif terhadap Dimensi TD dengan nilai VIF sebesar 1,686, TKTI Tradisional terhadap Dimensi TD dengan nilai VIF sebesar 1,686, dan Dimensi TD terhadap Kinerja Organisasi dengan nilai VIF sebesar 1,000 dapat dinyatakan  bahwa  kolinearitas  pada  variabel  dianggap  tidak  menjadi  permasalahan  dikarenakan  nilai  VIF  pada ketiga variabel tersebut bernilai < 5. Berdasarkan kategori penilaian collinearity issues jika suatu variabel memiliki nilai VIF < 5 maka dapat diartikan bahwa kolinearitas variabel bukan menjadi suatu masalah [18].

## 4) Path Coefficients
Pengujian ini berfungsi untuk mengevaluasi besar kekuatan hubungan yang dimiliki antara variabel laten (eksogen dan  endogen)  [19].  Standar  penilaian  dalam  menguji path  coefficient adalah  ketika  nilai  pada path  coefficient semakin mendekati +1 maka variabel dinilai memiliki hubungan yang positif dan jika mendekati -1 maka variabel dinilai memiliki hubungan yang negatif [14].
Tabel 9 Path Coefficients Variabel Path Coeficients
Mekanisme TKTI Agile/ Adaptif  Dimensi TD 0,193 TKTI Tradisional  Dimensi TD 0,530 Dimensi TD  Kinerja Organisasi 0,521
Berdasarkan hasil pengujian pada Tabel 9 dapat dilihat bahwa terdapat variabel Mekanisme TKTI Agile /Adaptif terhadap Dimensi TD dengan nilai sebesar 0,193. Kemudian, pada variabel TKTI Tradisional terhadap Dimensi TD dengan nilai sebesar 0,530, dan variabel Dimensi TD terhadap Kinerja Organisasi dengan nilai sebesar 0,521 menunjukkan bahwa terdapat hubungan positif yang dimiliki oleh ketiga variabel.

## C. Pengujian Hipotesis Penelitian
Terdapat dua penilaian yang perlu diperhitungkan dalam pengujian hipotesis yaitu, nilai t-statistic dan p-value [18]. Pengujian hipotesis memiliki kriteria penilaian yaitu nilai t-statistic sebesar >1,96 dengan tingkat signifikansi pada p-value sebesar < 0,05 [18].
Tabel 10 Pengujian Hipotesis Hipotesis OS TS PV Hasil H1 Mekanisme TKTI agile/ adaptif  Dimensi TD H01 - - - Ditolak H11 0,193 0,982 0,163 Ditolak H2 Mekanisme TKTI tradisional  Dimensi TD H02 - - - Ditolak H12 0,530 3,033 0,001 Diterima H3 Dimensi TD  KO H03 - - - Ditolak H13 0,521 5,203 0,000 Diterima Catatan: OS = Original Sample TS = T-Statistic. PV = P-Values
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  pada  Tabel  10  menunjukkan  bahwa  variabel  Mekanisme  TKTI Agile/ Adaptif  terhadap  Dimensi  TD (H11)  dengan  perolehan  nilai t-statistic sebesar  0,982  dan p-value sebesar 0,163  dapat  diartikan  bahwa  hipotesis  memiliki  pengaruh  yang  positif  tetapi  tidak  signifikan.  Hal  tersebut menyebabkan hipotesis pada pengujian H11 ditolak karena tidak sesuai dengan kategori penilaian yang ditentukan. Penolakan  pengujian  hipotesis  H11  dapat  disebabkan  oleh  variabel  yang  memiliki  efek  pengaruh  kecil.  Hal  ini dapat dibuktikan jika merujuk pada Tabel 7 hasil pengujian effect size (F 2 ) hipotesis H11 memiliki nilai f-square sebesar  0,040.  Jika  terdapat  variabel  dengan  nilai f-square sebesar  0,020  maka  dapat  dinilai  bahwa  variabel memiliki pengaruh yang kecil [18]. Hasil pengujian selanjutnya yaitu terdapat variabel TKTI Tradisional terhadap Dimensi TD (H12) dengan perolehan nilai t-statistic sebesar 3,033 dan p-values sebesar 0,001 menunjukkan bahwa hipotesis berpengaruh positif dan signifikan sehingga pengujian hipotesis dapat diterima. Kemudian, pada terdapat variabel  Dimensi  TD terhadap Kinerja Organisasi (H13) dengan perolehan nilai t-statistic sebesar  5,203 dan p- value sebesar 0,000 menunjukkan bahwa hipotesis berpengaruh positif dan signifikan sehingga pengujian hipotesis dapat diterima.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil  penelitian yang telah dilakukan dalam menguji pengaruh  TKTI terhadap TD dan KO pada Asuransi  A  dengan  menggunakan  pendekatan Structural  Equation  Modeling (SEM).  Maka  hasil  analisis  pada penelitian dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Mekanisme TKTI agile/ adaptif memiliki pengaruh positif namun tidak signifikan terhadap kesuksesan TD di  Asuransi  A.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  mekanisme  TKTI agile/ adaptif  yang  terdiri  dari  struktur, proses, dan relasional memiliki pengaruh dalam mendukung kesuksesan TD pada Asuransi A meskipun tidak signifikan yang diakibatkan adanya pengaruh F 2 kecil karena implementasi TKTI agile/ adaptif yang masih belum terimplementasi sepenuhnya.
2. Mekanisme TKTI tradisional memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap kesuksesan TD. Hal ini menunjukkan  bahwa  mekanisme  TKTI  tradisional  memiliki  pengaruh  dalam  mendukung  kesuksesan organisasi dalam melakukan TD secara signifikan pada Asuransi A.
3. Penelitian pun membuktikan bahwa keenam dimensi pada TD berpengaruh positif dan signifikan terhadap peningkatan KO pada Asuransi A berdasarkan penilaian empat perspektif balanced scorecard .
Penelitian ini membuktikan bahwa pengimplementasian TKTI dengan menggunakan pendekatan hibrida pada organisasi terbukti berpengaruh secara positif dalam mencapai kesuksesan TD dan peningkatan KO. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi baik untuk penelitian selanjutnya dalam lingkup terkait dan membantu industri Asuransi dalam mempertimbangkan pengelolaan TKTI dalam menyukseskan TD dan KO pada organisasi.
D AFTAR P USTAKA
[1] W. Sutopo and H. Prasetyo, “Perkembangan Keilmuan Teknik Industri Menuju Era Industri 4.0,” pp. 1–9, 2017.
[2] C. Sundari, “Revolusi Industri 4.0 Merupakan Peluang Dan Tantangan Bisnis Bagi Generasi Milenial Di Indonesia,” Prosiding Seminar Nasional dan Call For Papers , pp. 555–563, 2019.
[3] R. Mulyana, L. Rusu, and E. Perjons, “IT Governance Mechanisms Influence on Digital Transformation: A Systematic Literature Review,” Proceedings of the 27th annual Americas Conference on Information Systems (AMCIS 2021) , pp. 1–10, 2021.
[4] M. Tannou and G. Westerman, “Governance: a central component of successful digital transformation,” Digital Transformation Review , vol. 3, pp. 14–21, 2012.
[5] S. Vejseli, A. Rossmann, and T. Connolly, “IT Governance and Its Agile Dimensions: Exploratory Research in the Banking Sector,” 2019.
[6] M. Spremic, “Governing digital technology-how mature IT governance can help in digital transformation,” International Journal of Economics and Management Systems , vol. 2, pp. 1–10, 2017.
[7] V. Gurbaxani and D. Dunkle, “Gearing up for successful digital transformation,” MIS Quarterly Executive , vol. 18, no. 3, pp. 209–220, 2019, doi: 10.17705/2msqe.00017.
[8] R. S. Kaplan and D. P. Norton, “Putting the Balanced Scorecard to Work,” pp. 134–147, 2009, [Online]. Available: www.hbr.org
[9] 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 Journal of Research & Innovation , vol. 6, no. 1, pp. 49–67, 2018.
[10] J. Sarwono, “Pengertian Dasar Structural Equation Modeling (SEM),” Jurnal Ilmiah Manajemen Bisnis Ukrida , vol. 10, no. 3, p. 98528, 2010.
[11] R. Mulyana, L. Rusu, and E. Perjons, “IT Governance Mechanisms that Influence Digital Transformation: A Delphi Study in Indonesian Banking and Insurance Industry,” Pacific Asia Conference on Information Systems , pp. 1–16, 2022.
[12] S. Ping-Ju Wu, D. W. Straub, and T.-P. Liang, “How Information Technology Governance Mechanisms and Strategic Alignment Influence Organizational Performance: Insights from A Matched Survey of Business and IT Managers,” vol. 39, no. 2, pp. 497–518, 2015.
[13] L. K. Harahap, “Analisis SEM (Structural Equation Modelling) Dengan SMARTPLS (Partial Least Square),” Fakultas Sains Dan Teknologi Uin Walisongo Semarang , no. 1, p. 1, 2018.
[14] J. F. Hair, M. Sarstedt, C. M. Ringle, M. T. Hult, P. N. Danks, and Ray Soumya, Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) Using R - A Workbook . Gewerbestrasse, 2021. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-80519-7.
[15] J. F. Hair, M. Sarstedt, L. Hopkins, and V. G. Kuppelwieser, “Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM): An emerging tool in business research,” European Business Review , vol. 26, no. 2, pp. 106–121, 2014, doi: 10.1108/EBR-10-2013-0128.
[16] R. S. Hamid and S. M. Anwar, Structural Equation Modeling (SEM) Berbasis Varian (Konsep Dasar dan Aplikasi Program Smart PLS 3.2.8 Dalam Riset Bisnis) , Pertama. Jakarta: PT Inkubator Penulis Indonesia, 2019.
[17] H. M. Hanafiah, “Formative vs Reflective Measurement Model: Guidelines for Structural Equation Modeling Research,” International Journal of Analysis and Applications , vol. 18, no. 5, pp. 876–889, 2020, doi: 10.28924/2291-8639.
[18] F. Basbeth, M. bin R. Ashlyzan, and M. A. H. Ibrahim, Four Hours Basic PLS-SEM A Step by Step Guide With Video Clips For Student and Scholar , First. Kajang, Selangor Darul Ehsan, Malaysia: iPRO Publication, 2018.
[19] M. Sarstedt, C. M. Ringle, and J. F. Hair, “Partial Least Squares Structural Equation Modeling,” in Handbook of Market Research , Cham:
Springer International Publishing, 2018, pp. 1–40. doi: 10.1007/978-3-319-05542-8_15-1.