## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 73 − 82 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2257

## Pengujian Model Pengaruh Tata Kelola TI Terhadap Transformasi Digital dan Kinerja Bank A
Trias Zulfa Nurafifah 1,* , Rahmat Mulyana 1,2 , Lukman Abdurrahman 1
1 Fakultas Rekayasa Industri, Sistem Informasi, Telkom University, Bandung Jl. Telekomunikasi. 1, Terusan Buahbatu - Bojongsoang, Telkom University, Sukapura, Kec. Dayeuhkolot, Kabupaten Bandung, Jawa Barat, Indonesia
2 Department of Computer and Systems Sciences, Stockholm University Borgarfjordsgatan 12, 16455, Kista, Sweden
Email: 1,* triaszulfan@student.telkomuniversity.ac.id, 2 rahmat@dsv.su.se/rahmatmoelyana@telkomuniversity.ac.id
3 abdural@telkomuniversity.ac.id Email Penulis Korespondensi: triaszulfan@student.telkomuniversity.ac.id Submitted: 10/09/2022 ; Accepted: 17/10/2022 ; Published: 31/10/2022
Abstrak −Terjadinya disrupsi teknologi terbaru, adanya perubahan perilaku pemangku kepentingan, dan pandemi COVID-19 memaksa  organisasi  incumbent  untuk  transformasi  digital  (TD).  Faktanya  masih  banyak  investasi  TD  yang  gagal  karena kurangnya praktik tata kelola TI (TKTI). Penelitian sebelumnya menunjukkan kontribusi TKTI dalam mewujudkan manfaat investasi TI. Mekanisme TKTI tradisional ini diduga belum tentu efektif pada era digital. Masih sedikit penelitian mengenai pengaruh TKTI terhadap TD dan kinerja organisasi (KO). Oleh karena itu, penelitian ini menguji model pengaruh TKTI hibrida yaitu agile/adaptif dan tradisional terhadap TD dan pengaruh TD terhadap KO. Metode yang digunakan adalah survei dengan penyebaran  kuesioner online  kepada  11  peranan penting  terkait  TD dan berhasil  mendapatkan 54  responden. Analisis  data menggunakan  pendekatan  Structural  Equation  Modeling  (SEM)  dibantu  SmartPLS.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa mekanisme TKTI hibrida baik agile/adaptive dan tradisional memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap TD dan TD juga memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap KO Bank A. Penelitian ini berkontribusi sebagai referensi penelitian sejenis serta dapat menjadi referensi implementasi mekanisme TKTI untuk kesuksesan TD dan pencapaian KO di organisasi secara umum, khususnya industri perbankan.
Kata Kunci: Transformasi Digital; Tata Kelola TI; Kinerja Organisasi; Bank Indonesia
Abstract −The  disruption  of  the  latest  technology,  changes  in  stakeholder  behavior,  and  the  COVID-19  pandemic  forced incumbent organizations to digital transformation (DT). In fact, there are still many failed DT investments due to a lack of  IT governance practices (ITG). Previous research shows the contribution of ITG in realizing the benefits of IT investment. This traditional  ITG  mechanism  is  thought  to  be  not  necessarily  effective  in  the  digital  era.  There  is  still  little  research  on  the influence of ITG on DT and Organizational Performance (OP). Therefore, this study examines the model of the effect of hybrid ITG, namely agile/adaptive and traditional on DT and the effect of DT on OP. The method used is a survey by distributing online  questionnaires  to  11  important  roles  related  to  DT  and  succeeded  in  getting  54  respondents.  Data  analysis  usin g Structural Equation Modeling (SEM) approach assisted by SmartPLS. The results showed that the hybrid ITG mechanism, both agile/adaptive and traditional, had a significant positive effect on DT and DT also had a significant positive effect on OP Bank  A's.  This  research  contributes  as  a  reference  for  similar  research  and  can  be  a  reference  for  implementing  the  ITG mechanism for the success of DT and the achievement of OP in organizations in general, especially the banking industry.
Keywords : Digital Transformation; IT Governance; Organizational Performance; Bank Indonesia

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  merupakan  salah  satu  yang  berperan  penting  dalam  mendukung  dan  meningkatkan  pertumbuhan ekonomi [1]. Begitu pun inovasi berbasis teknologi informasi (TI) melalui transformasi digital (TD) merupakan kunci  bagi  perusahaan incumbent untuk  mempertahankan  bahkan  meningkatkan  pangsa  pasar  dari  tingginya kompetisi  yang  muncul  karena  disrupsi  teknologi  terkini  dan  perusahaan  kompetitor startup born-digital [1]. Pandemi COVID-19 juga merupakan salah satu permasalahan yang memberikan dampak besar terhadap ekonomi, sosial dan budaya organisasi dan masyarakat sehingga mempercepat penerapan TD pada berbagai organisasi [2]. Adanya permasalahan yang terjadi membuat suatu organisasi perlu melakukan inovasi digital untuk mendukung keberlanjutan  suatu  organisasi  dalam  memulihkan  dan  bahkan  meningkatkan  pangsa  pasar  akibat  perubahan lingkungan bisnis sebelumnya [1]. Teknologi digital yang digunakan dalam mendukung keberhasilan TD dinilai memiliki  peran  dalam  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  [1].  Tetapi  faktanya  banyak  investasi  yang  gagal dalam mendukung TD yang disebabkan oleh kurangnya suatu pengawasan Tata kelola TI (TKTI) yang berjalan dengan  baik  pada  suatu  organisasi  [3].  TKTI  dinilai  memiliki  peranan  penting  dalam  mengawal  TD  suatu organisasi [4]. Namun mekanisme TKTI tradisional diduga belum tentu efektif dalam era digital yang terkadang menyebabkan suatu  penerapan teknologi  tertinggal  dalam mencapai  TD  [5]. Terdapat  pendekatan terkini TKTI seiring  dengan  pengaruh  pendekatan  lincah  dalam  menghasilkan  solusi  TI,  yaitu  TKTI agile /adaptif  [6]. Pendekatan  baru  tersebut  sangat  mendukung  penemuan  model  bisnis  terkini  dengan  berbasis  teknologi  digital sebagai  keunggulan  kompetitif  [4].  Suatu  organisasi  perlu  memiliki  TKTI  yang  lincah  sesuai  dengan    sektor, ukuran, dan budayanya masing-masing [7].
Model  TKTI  yang  tepat  dapat  membantu  peningkatan  koordinasi  berbagai  inisiatif  digital  yang  dapat mendukung  struktur,  budaya,  dan  prioritas  strategi  organisasi  [8].  Mekanisme  struktur,  proses,  dan  relasi

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 73 − 82 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2257
merupakan  komponen  TKTI  yang  dapat  membantu  meningkatkan  kinerja  organisasi.  Organisasi  dengan  TKTI yang  matang  akan  memiliki  persiapan  lebih  baik  untuk  melaksanakan  perjalanan  TD  [9].  TD  tersebut  sangat mempengaruhi lingkungan organisasi menuju perubahan besar visi, strategi, struktur, proses, kapabilitas maupun budaya  organisasi  menuju  bisnis  digital  [1].  Terdapat  enam  dimensi  TD  yang  dapat  memberikan  kemampuan kompetitif organisasi melalui kesuksesan digitalisasi [1]. Dimensi TD dapat memberikan manfaat yang berguna terhadap  organisasi  dalam mengukur kesiapan perubahan  [1]. Untuk mengetahui pengaruh TD terhadap kinerja organisasi (KO), dapat menggunakan empat perspektif Balanced Scorecard (BSC) dari Kaplan & Norton sebagai kerangka kerja yang paling banyak digunakan organisasi dalam mengelola kinerjanya [10].
Oleh karena itu, penelitian ini memiliki tujuan dalam melakukan pengujian hipotesis pengaruh mekanisme TKTI secara agile/ adaptif maupun tradisional terhadap TD bank A dan pengaruh TD terhadap kinerja organisasi pada bank A yang dijelaskan pada ilustrasi model konseptual pada gambar 1. Kontribusi hasil dari penelitian ini diharapkan  nantinya  dapat  menjadi  acuan  terhadap  penelitian  terkait  maupun  implementasi    mekanisme  TKTI dalam mendukung  kesuksesan  TD dan pencapaian kinerja organisasi  pada bank A. Sehingga mekanisme TKTI dengan maksimal  mendukung terhadap kesuksesan TD dan meningkatkan pencapaian kinerja organisasi  dalam mendukung tercapainya tujuan organisasi pada bank A.
Gambar 1. Model Konseptual Penelitian
Gambar  1  merupakan  model  konseptual  penelitian  ini.  Di  area  paling  kiri  terdapat Transformation Antecedent berupa mekanisme TKTI hibrida yaitu Agile /adaptif dan tradisional. Pada setiap pendekatan terdapat tiga mekanisme yaitu struktur, proses, dan relasional [11]. Struktur diartikan sebagai mekanisme struktural formal yang  menghubungkan  antara  bisnis  dan  manajemen  TI  dalam  mengambil  keputusan  [12].  Sementara  proses menjelaskan  mengenai  rangkaian  aktivitas  pengambilan  keputusan  menuju  pencapaian  kinerja  [12].  Lalu, relasional menjelaskan hubungan kolaborasi  antara eksekutif, manajemen TI maupun bisnis  [12]. Sementara di area  tengah  terdapat Transformation  State yang  didukung  oleh  enam  dimensi  TD  sebagai  elemen  pendukung perubahan menuju penemuan kembali visi, strategi, proses, struktur, kapabilitas atau budaya organisasi yang [1]. Enam dimensi tersebut adalah Strategic Vision (SV), Strategy Aligment (SA), Technology Assets (TA), Know-how and Intellectual Property (KIP), Digital Capability (DC), dan Culture of Innovation (CI). Terakhir, di area paling kanan merupakan Transformation Outcome yang menjelaskan mengenai KO berbasis empat perspektif BSC [13] yaitu Financial (FI), Customer (CU), Internal Process (IP), dan Learning and Growth (LG).
Berdasarkan  model  tersebut,  dapat  dilakukan  pengujian  hipotesis  terhadap  pengaruh  mekanisme  TKTI hibrida terhadap TD, lalu pengaruh TD terhadap KO sebagaimana ilustrasi pada gambar 1. Data didapatkan melalui penyebaran kuesioner pada Bank A dengan pengolahan data menggunakan teori Structural Equation Modeling – Partial  Least  Square (SEM-PLS).  Ini  merupakan    pemodelan  yang  bertujuan  memaksimalkan  varians  melalui variabel dependen [14].
Tabel  1  merupakan  daftar  mekanisme  TKTI  yang  berpengaruh  terhadap  enam  dimensi  TD.  Tervalidasi sebanyak 46 mekanisme yang terdiri dari 20 struktur, 21 proses, dan 5 relasional [12].
Tabel 1. Pengaruh TKTI terhadap TD
Mekanisme TKTI Pengaruh Terhadap TD SV  SA  TA  KIP  DC CI S1- Chief Executive Officer (CEO) X X X X
X X S2- Chief Information Officer (CIO) X X X X
X X S3- Chief Digital Officer (CDO1) X X X X X X S4- Chief Data Officer (CDO2) X X X X X X S5- Chief Information Security Officer (CISO) X X X X X X

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 73 − 82 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2257
Mekanisme TKTI Pengaruh Terhadap TD SV  SA  TA  KIP  DC CI S6- Chief Risk Officer (CRO) X X X - X X S7- Chief HR Officer (CHRO) X X - X X X S8- Chief Audit Executive (CAE) X X - X - - S9- Transformation Committee X X X X X X S10- IT & Digital Steering Committee X X X X X X S11- Risk Committee X X - - - - S12- Audit Committee X X - - - - S13- Project Management Officer X X X X X X S14- Digital Strategy & Architecture Function X X X X X X S15- Digital Solution Development Function - X X X X X S16- Digital Operations & Services Function - X X X X X S17- Data Management & Analytics Function - X X X X X S18- Information Security Function - X X X X X S19- Risk, Quality & Compliance Function X X X X X X S20- Internal Audit Function - X - X X - P1-(A/T) Strategy Management X X X X X X P2- (A/T) Enterprise Architecture Management X X X X X X P3- (A/T) Business Process Management - X X X X X P4- (A/T) Data Management - - X X X X P5- (A/T) Information Security Management - X X X X X P6- (A/T) Portfolio Management X X X X X X P7- (A/T) Project Management - - X X X X P8- (A/T) System Development Management - - X X X X P9- (A/T) Vendor Management - - X X X - P10- (A/T) Operations & Service Management - - X X X X P11- (A/T) Incident & Problem Management - - X X X X P12- (A/T) Business Continuity Management X X X X X X P13- (A/T) Quality Management X X X X X X P14- (A/T) Competency Management X X X X X X P15- (A/T) Knowledge Management X X X X X X P16- (A/T) Innovation Management X X X X X X P17- (A/T) Change Management X X - X X X P18- (A/T) Risk Management X X - X X X P19- (A/T) Business Value Management X X X X X X P20- (A/T) Maturity Management X X X X X X P21- (A/T) Audit & Assurance Management - X - X X X R1- Transformational Leadership X X X X X X R2- Digital Organisational 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 Catatan: A/T = Agile /adaptif atau Tradisional
Sedangkan Tabel 2 berikut ini merupakan enam dimensi TD yang berpengaruh terhadap KO [1].
Tabel 2. Pengaruh TD terhadap KO Dimensi TD Pengaruh TD terhadap KO Referensi Strategic Vision Visi strategi yang dimiliki perusahaan dalam digitalisasi yang mendukung implementasi visi peruasahaan. [1] Strategic Alignment Kemampuan  perusahaan  yang  memastikan  kesesuaian  TI  dan  rencana bisnis yang dapat mendukung kinerja organisasi. [15] Technology Assets Penggunaan  teknologi  digital  yang  terbaru  dengan  tujuan  mendukung kinerja organisasi. [1] Know-how and Intellectual Property Kemampuan  dalam  pengetahuan  dan  kekayaan  intelektual  yang mendukung kinerja organisasi. [1] Digital Capabillity Kemampuan perusahaan dalam memperoleh strategi bisnis secara inovatif untuk mengdukung kinerja organisasi. [15] Culture of Innovation Budaya yang mendorong inovasi dalam mendukung kinerja organisasi. [15]

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 73 − 82 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2257

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Menentukan Hipotesis
Pada  gambar  2  terdapat  tiga  hipotesis  nul  dan  alternatif  yang  diturunkan  dari  model  konseptual  penelitian sebelumnya. Hipotesis 1 terdiri atas H11 bahwa TKTI tradisional berpengaruh positif terhadap TD, lalu pada H01 tidak berpengaruh. Sementara hipotesis 2 terdiri atas H12 bahwa TKTI agile /adaptif berpengaruh positif terhadap TD,  lalu  pada  H02  tidak  berpengaruh.  Terakhir,  hipotesis  3  terdiri  atas  H13  bahwa  dimensi  TD  berpengaruh terhadap KO, lalu pada H03 tidak berpengaruh.

## Gambar 2. Hipotesis

## 2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan data merupakan teknik perolehan data penelitian [16]. Pada penelitian ini data didapatkan melalui penyebaran  kuesioner online dengan  menggunakan  Google  Form  yang  diisi  oleh  responden.  Terdapat  30 pertanyaan  dalam  kuesioner  ini.  Penyebarannya  didistribusikan  kepada  pimpinan  dan  staf  Bank  A  yang menghasilkan  54  responden  pengisian.  Berikut  merupakan  karakteristik  dari  responden  berdasarkan  hasil pengolahan data adalah sebagai berikut:
a. Karakteristik responden yang mengisi kuesioner pada posisi pekerjaan Bank A dapat dilihat pada Gambar 3, bahwa mayoritas memiliki posisi pekerjaan sebagai Analisis/ Spesialis/ Fungsional dengan persentase sebesar (57%) dan posisi Manajemen/ Eselon 3 dengan persentase 28%.

## Gambar 3. Karakteristik Posisi Pekerjaan
b. Gambar 4 menunjukkan bahwa mayoritas responden memiliki pendidikan terakhir sebanyak 81% Sarjana (S1) dan 17% Master (S2).

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 73 − 82 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2257
c. Sementara Gambar 5 menunjukkan area pengalaman kerja di mana terdapat 19 pengisi berasal dari area Tata Kelola Organisasi dan Teknologi Informasi, dan didukung oleh yang lainnya.
Gambar 5. Karakteristik Area Pengalaman Kerja
d. Kemudian  Gambar  6  menunjukkan  mayoritas  responden  memiliki  akumulasi  pengalaman  kerja  selama  <5 tahun dengan persentase sebesar 53% dan pengalaman kerja 5-10 tahun sebesar 28%.
Gambar 6. Karakteristik Akumulasi Pengalaman Kerja
e. Lalu,  Gambar  7  menunjukkan  mayoritas  responden  memiliki  peranan  di  organisasi  sebagai  Pengelolaan Perencanaan, Kebijakan dan Arsitektur Organisasi dan TI dengan persentase 17%.

## Gambar 7. Karakteristik Peranan di Organisasi

## 2.3 Analisis Data
Untuk  membuktikan  pengaruh  pada  model  konseptual  maka  dilakukan  pengujian.  Pengolahan  data  dilakukan dengan menggunakan pendekatan SEM dengan bantuan SmartPLS 3.0. Data yang diolah merupakan hasil dari

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 73 − 82 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2257
pengisian kuesioner. Pengujian yang dilakukan menjadi dua yaitu pengujian model pengukuran ( outer model ) dan pengujian model struktural ( inner model ).

## 2.4 Pengujian Model
a. Outer Model (Model Pengukuran)
Outer  Model atau  sering  dikenal  dengan  model  pengukuran  merupakan  salah  satu  komponen  pada  SEM, pengukuran ini digunakan untuk menentukan hubungan antara laten  konstruk dan indikator [9] Pada umumnya terdapat  dua  cara  pendekatan  yaitu  pengukuran  model  formatif  dan  pengukuran  model  reflektif  [14].  Dalam penelitian  ini  model  pengukuran  menggunakan  pendekatan  model  formatif.  Pengukuran  model  formatif melibatkan beberapa pemeriksaan sebagai berikut: 1. Indicator  Validity pada  pengukuran  ini  memperhatikan  nilai  signifikan outer  weight dengan  menggunakan teknik bootstrapping [17].
2. Collinearity Issues dilakukan evaluasi terhadap kolinearitas indikator [18].
3. Statistical  Significance dan Indicator  Relevance pengujian  ini  berupa  evaluasi  model  pengukuran  formatif mengenai signifikasi dan relevansi indikator [18].
b. Inner Model (Model Struktural)
Inner Model atau model struktur menunjukkan hubungan antara jalur dan laten konstruk yang merupakan salah satu  komponen dari  SEM  [14].  Pada inner model terdapat  beberapa kriteria dalam melakukan evaluasi  sebagai berikut:
1. Coefficient  of  Determination (R²)  merupakan  pengukuran  yang  mewakili  beberapa  jumlah  varians  pada konstruk endogen yang terdapat pada eksogen [18].
2. Ukuran  Pengaruh  (f²)  digunakan  untuk  evaluasi  suatu  konstruk  yang  dihilangkan  apakah  memiliki dampak pada konstruk endogen [18].
3. Collinearity Issue merupakan pengujian pengukuran kolinearitas melalui nilai Variance Inflation Factor (VIF) [18].
4. Estimasi Path Coefficient merupakan evaluasi nilai hubungan kekuatan dan signifikasi jalur [19].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 8. Hasil Pengujian
Gambar 8 merupakan nilai dari hasil pengujian yang dilakukan pada penelitian ini, pengujian yang dilakukan mencangkup pengujian outer model dan inner model yang dijelaskan sebagai berikut.

## 3.1 Pengujian Outer Model
Pada pengujian ini merupakan suatu pengukuran yang biasanya menentukan sebuah konstruk dan indikator [14]. Pengujian pada model pengukuran atau sering dikenal  dengan outer model dibedakan menjadi dua pengukuran

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 73 − 82 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2257
yaitu  formatif  dan  reflektif  [20].  Pada  penelitian  ini  menggunakan  model  pengukuran  formatif,  dengan  tiga pengujian yaitu (1) Indicator Validity , (2) Indicator Collinearity , dan (3) Indicator Significance & Relevance.

## 3.1.1 Pengujian Indicator Validity
Pengujian indicator validity sendiri yaitu mengamati signifikansi indikator yang terdapat dalam outer weight [17]. Dalam  penilaiannya indicator  validity biasanya  memperhatikan  signifikan  pada  suatu  indikator outer  weight dengan bootsrapping [17] . Berikut merupakan hasil dari pengujian indicator validity yang terdapat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian Indikator Validity Indikator Outer Weight Keterangan OS T-S P-V X1.1 -0.120 0.451 0,327 Tidak X1.2 0.457 1.821 0.036 Valid X1.3 0.784 2.434 0.008 Valid X2.1 0.161 0.720 0.236 Tidak X2.2 0.482 1.836 0.035 Valid X2.3 0.584 1.929 0.028 Valid X3.1 0.487 1.305 0.098 Tidak X3.2 0.056 0.278 0.391 Tidak X3.3 0.124 0.642 0.261 Tidak X3.4 0.437 1.055 0.147 Tidak X3.5 -0.135 0.376 0.354 Tidak X3.6 0.130 0.538 0.296 Tidak Y1.1 -0.068 0.246 0.403 Tidak Y1.2 0.660 1.681 0.048 Valid Y1.3 0.426 1.133 0.447 Tidak Y1.4 0.035 0.451 0.327 Tidak Catatan : OS = Original Sample . T-S = T-statistic. P-V = P-Values.
Berdasarkan tabel 3 nilai yang dihasilkan pada pengujian indicator validity , menunjukkan bahwa beberapa indikator kurang signifikan dan beberapa indikator signifikan. Hal tersebut dikarenakan suatu nilai dengan bobot pada outer  weight sebesar  ≤0.050  menunjukkan  bahwa  indikator  tersebut  signifikan  [18].  Indikator  kurang signifikan tetap dipertahankan dalam model apabila memiliki nilai outer loading dengan bobot ≥0.5 [21].

## 3.1.2 Pengujian Collinearity Issue
Pengujian  ini  jika  suatu  nilai  kolinearitas  tinggi  pada  suatu  indikator  dalam  pengukuran  formatif    maka  akan menghasilkan suatu hasil yang bias [20]. Jika pada pengujian ini menunjukkan nilai yang tinggi maka nilai tersebut tidak signifikan [14]. Berikut merupakan hasil dari pengujian Collinearity Issue dengan memperhatikan nilai VIF ( Variance Inflation Factor ) [18] terdapat pada Tabel 4
Tabel 4. Hasil Pengujian Collinearity Issue Indikator Deskripsi Outer VIF Keterangan X1.1 Structures 2.001 Rendah X1.2 Processes 1.709 Rendah X1.3 Relational 1.558 Rendah X2.1 Structures 1.108 Rendah X2.2 Processes 1.614 Rendah X2.3 Relational 1.494 Rendah X3.1 Strategis Vision 4.657 Rendah X3.2 Strategic Alignment 2.918 Rendah X3.3 Technology Assets 2.225 Rendah X3.4 Know-how Intellectual Property 3.640 Rendah X3.5 Digital Capabillity 3.882 Rendah X3.6 Culture of Innovation 3.244 Rendah Y1.1 Learning & Growth Perspectives 3.572 Rendah Y1.2 Internal Process Perspectives 2.954 Rendah Y1.3 Customer Perspectives 4.629 Rendah Y1.4 Financian Perspectives 4.160 Rendah
Berdasarkan Tabel 4 menunjukkan angka nilai VIF <5 maka hal tersebut menunjukkan bahwa kolinearitas pada masing-masing indikator rendah. Jika nilai bobot menunjukkan nilai <5 artinya kolinearitas rendah dan tidak menjadi masalah dalam tabel [18].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 73 − 82 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2257

## 3.1.3 Pengujian Indicator Significance and Relevant
Pengujian indikator significance and relevance menjelaskan outer weight menyatakan kontribusi pada setiap indikator dalam variabel kosntruk [18]. Berikut merupakan hasil pengujian indicator significance and relevance yang ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Pengujian Indicator Significance and Relevant Indikator Outer Weight Outer loading T-S P-V Significance? X1.1 -0.120 0.624 0.451 0,327 Tidak X1.2 0.457 0.754 1.821 0.036 Ya X1.3 0.784 0.931 2.434 0.008 Ya X2.1 0.161 0.400 0.720 0.236 Tidak X2.2 0.482 0.868 1.836 0.035 Ya X2.3 0.584 0.886 1.929 0.028 Ya X3.1 0.487 0.928 1.305 0.098 Tidak X3.2 0.056 0.790 0.278 0.391 Tidak X3.3 0.124 0.752 0.642 0.261 Tidak X3.4 0.437 0.853 1.055 0.147 Tidak X3.5 -0.135 0.770 0.376 0.354 Tidak X3.6 0.130 0.846 0.538 0.296 Tidak Y1.1 -0.068 0.805 0.246 0.403 Tidak Y1.2 0.660 0.964 1.681 0.048 Ya Y1.3 0.426 0.913 1.133 0.447 Tidak Y1.4 0.035 0.829 0.133 0.327 Tidak
Catatan : OS = Original Sample. T-S = T-statistic. P-V = P-Values.
Berdasarkan Tabel 5 pada pengujian indicator significance and relevance beberapa indikator memiliki nilai tidak  signifikan  karena  memiliki  bobot  >0.050.  Kemudian  indikator  lain  menunjukkan  nilai  ≤0.050  yang menunjukkan indikator tersebut signifikan. Jika suatu nilai bobot ≤0.050 maka dinyatakan signifikan [18]. Nilai bobot Outer Loading harus menyatakan ≥0.5 agar suatu indikator yang tidak signifikan tidak dihapus dalam model [21]. Nilai pada tabel 5 menunjukkan bobot nilai ≥0.5 yang berarti relevan sehingga indikator yang memiliki nilai tidak signifikan tetap dipertahankan.

## 3.2 Pengujian Inner Model
Pengujian inner model atau model struktural dilakukan setelah pengujian model pengukuran. Pada pengujian ini mengukur  suatu  hubungan  antara  variabel  laten  [14].  Pada  pengukuran  model  struktural  dilakukan  pengujian dengan menggunakan (1) Coefficient of Determination (R²), (2) Effect Size (f²), (3) Collinearity Issue , dan (4) Path Coeffisients.

## 3.2.1 Pengujian Coefficient of Determination (R²)
Pengujian ini merupakan salah satu pengujian yang umum digunakan yang mewakili suatu koefisien jumlah varians dalam variabel endogen dan eksogen [18]. Berikut merupakan hasil pengujian R² dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Pengujian Coefficient of Determination Variabel R-Square Dimensi TD 0.631 Kinerja Organisasi 0.675
Pada tabel 6 terlihat bahwa nilai R² dalam variabel Dimensi TD dan kinerja organisasi dianggap bernilai sedang. Hal tersebut dijelaskan bahwa suatu nilai R² memiliki nilai 0.75 dianggap substansial, nilai 0.50 dianggap sedang, dan 0.25 dianggap lemah [22].

## 3.2.2 Pengujian Effect Size (f²)
Pada pengujian effect size jika suatu nilai menunjukkan ≥0.02 artinya efek kecil, nilai ≥0.15 artinya efek sedang, dan nilai ≥0.35 menunjukkan efek besar [22].
Tabel 7. Hasil Pengujian Effect Size Variabel F-Square Mekanisme Agile/Adaptive TKTI → Dimensi TD 0.297 Mekanisme Traditional TKTI → Dimensi TD 0.233 Dimensi TD → Kinerja organisasi 2.081

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 73 − 82 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2257
Berdasarkan Tabel 7 menjelaskan bahwa pada variabel mekanisme TKTI Agile /adaptif terhadap dimensi TD memiliki efek sedang yang bernilai sebesar 0.297. Sedangkan mekanisme TKTI tradisional terhadap Dimensi TD  memiliki  nilai  sebesar  0.233  yang  menunjukkan  efek  sedang.  Dan  terakhir  Dimensi  TD  terhadap  KO menunjukkan nilai sebesar 2.081 dengan efek besar.

## 3.2.3 Pengujian Collinearity Issue
Pengujian ini mengukur suatu kolinearitas yang ada pada model, pengujian ini dinilai dengan cara melihat nilai Variance Inflation Factor (VIF) [18]. Berikut merupakan hasil pengujian collinearity issue yang ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Pengujian Collinearity Issue Variabel Inner VIF Mekanisme Agile/Adaptive TKTI → Dimensi TD 1.910 Mekanisme Traditional TKTI → Dimensi TD 1.910 Dimensi TD → Kinerja organisasi 1.000
Hasil pengujian pada Tabel 8 menunjukkan bahwa pada variabel Mekanisme TKTI Agile /adaptif terhadap Dimensi  TD  adalah  1.910.  Variabel  Mekanisme TKTI  tradisional  terhadap  Dimensi  TD  memiliki nilai  sebesar 1.910. Sementara variabel Dimensi TD terhadap KO memiliki nilai sebesar 1.000. Pada masing-masing variabel memiliki nilai <5 hal tersebut menunjukkan bahwa kolinearitas rendah dan tidak menjadi masalah dalam model [18].

## 3.2.4 Pengujian Path Coeffisients
Pengujian  model  struktural  selanjutnya  dilakukan  pengujian  pada path  coefficients di  mana  pengujian  ini mengukur  suatu  signifikan  dari  jalur  yang  menjelaskan  hubungan  antar  kontruk  [22].  Nilai  standar  pada path coefficients antara -1 dan +1 jika nilai mendekati +1 maka menunjukkan hubungan yang positif kuat dan signifikan [18]. Berikut merupakan hasil pengujian path coefficient yang ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Pengujian Path Coefficient
Variabel Path Coefficient Mekanisme Agile/Adaptive TKTI → Dimensi TD 0.458 Mekanisme Traditional TKTI → Dimensi TD 0.406 Dimensi TD → Kinerja organisasi 0.822
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  pada  Tabel  9  hubungan  variabel  Mekanisme Agile/Adaptive TKTI terhadap  Dimensi  TD  dengan  nilai  sebesar  0.458  yang  menunjukkan  hubungan  positif.  Variabel  Mekanisme Traditional TKTI  terhadap  Dimensi  TD  dengan  nilai  sebesar  0.406  menunjukkan  hubungan  positif.  Variabel Dimensi TD terhadap Kinerja organisasi dengan nilai sebesar 0.822 menunjukkan hubungan positif.

## 3.3 Pengujian Hipotesis
Pengujian  hipotesis  dilakukan  berdasarkan path  coefficients yang  menggunakan  evaluasi  diambil  dari bootstrapping [18]. Nilai pada pengujian hipotesis antara -1 dan + jika satu nilai mendekati +1 maka menunjukkan hubungan yang positif dan signifikan [18]. Nilai kritis pada pengujian hipotesis menunjukkan pada nilai t-statistic >1.96  dengan  tingkat  signifikan p-values <0.05  [18].  Berikut  merupakan  hasil  dari  pengujian  hipotesis  yang ditunjukkan pada tabel 10.
Tabel 10. Hasil Pengujian Hipotesis Variabel OS T-S P-V Hasil H1 Mekanisme agile/adaptif TKTI → Dimensi TD H01 - - - Ditolak H11 0.458 2.118 0.018 Diterima H2 Mekanisme TKTI tradisional → Dimensi TD H02 - - - Ditolak H12 0.406 1.917 0.029 Diterima H3 Dimensi TD → KO H03 - - - Ditolak H13 0.822 17.006 0.000 Diterima
Berdasarkan hasil pengujian hipotesis pada tabel 9 menunjukkan bahwa pada variabel Mekanisme TKTI agile /adaptif berpengaruh secara positif terhadap dimensi  TD dengan nilai pada t-statisti c sebesar 2.118 dan p- values sebesar  0.018  menunjukkan  pengujian  hipotesis  diterima  dan  signifikan.  Variabel  Mekanisme  TKTI tradisional  berpengaruh  secara  positif  terhadap  dimensi  TD  dengan  nilai t-statistic sebesar  1.917  dan p-values

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 73 − 82 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2257
sebesar 0.029 menunjukkan pengujian hipotesis diterima dan signifikan. Dimensi TD berpengaruh secara positif terhadap KO dengan nilai t-statistic sebesar 17.006 dan p-values sebesar 0.000 menunjukkan pengujian hipotesis diterima dan signifikan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis pada penelitian ini menunjukkan gambaran pengaruh TKTI terhadap keberhasilan TD terhadap KO dengan simpulan sebagai berikut. Mekanisme TKTI agile /adaptif secara positif berpengaruh terhadap Dimensi  TD.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  mekanisme  struktur,  proses,  dan  relasional  TKTI agile /adaptif pada  Bank  A  dapat  mendukung  kesuksesan  TD.  Selanjutnya  mekanisme  TKTI  tradisional  juga  dinilai  secara positif berpengaruh pada Dimensi  TD. Hal  ini  menunjukkan bahwa  mekanisme struktur, proses, dan relasional TKTI  tradisional  pada  Bank  A  mendukung  kesuksesan  TD.  Kemudian  dimensi  TD  dinilai  secara  positif berpengaruh  signifikan  terhadap  KO  pada  Bank  A.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  kesuksesan  TD  dapat mendukung pencapaian KO pada Bank A. Sehingga dapat disimpulkan bahwa TKTI hibrida dinilai berpengaruh positif  dalam  kesuksesan  TD  dan  pencapaian  KO.  Penelitian  ini  dapat  berkontribusi  untuk  basis  pengetahuan penelitian terkait ke depan. Selain itu juga dapat menjadi referensi praktisi di industri perbankan.

## REFERENCES
[1] V. Gurbaxani dan D. Dunkle, “Gearing up for successful digital transformation,” MIS Q. Exec. , vol. 18, no. 3, hal. 209– 220, 2019, doi: 10.17705/2msqe.00017.
[2] P. Soto-Acosta, “COVID-19 Pandemic: Shifting Digital Transformation to a High-Speed Gear,” Inf. Syst. Manag. , vol. 37, no. 4, hal. 260–266, 2020, doi: 10.1080/10580530.2020.1814461.
[3] N. Obwegeser, T. Yokoi, M. Wade, dan T. Voskes, “7 key principles to govern digital initiatives,” MIT Sloan Manag. Rev. , vol. 61, no. 3, hal. 1–9, 2020.
[4] R. Mulyana, L. Rusu, dan E. Perjons, “IT Governance Mechanisms Influence on Digital Transformation: A Systematic Literature Review,” Proc. 27th Annu. Am. Conf. Inf. Syst. (AMCIS 2021) , hal. 1–10, 2021.
[5] G. Bongiorno dan D. Rizzo, CIOs and the Digital Transformation . 2018.
[6] S. Vejseli, A. Rossmann, dan T. Connolly, “IT governance and its agile dimensions: Exploratory research in the banking sector,” Proc. Annu. Hawaii Int. Conf. Syst. Sci. , vol. 2019-Janua, hal. 6209–6218, 2019.
[7] S. de Haes dan W. Van Grembergen, Enterprise Governance of Information Technology: Achieving Alignment and Value, Featuring COBIT 5 . Springer Publishing Company, Incorporated, 2015.
[8] M.  Tannou  dan  G.  Westerman,  “Governance:  a  central  component  of  successful  digital  transformation,” Digit. Transform. Rev. , vol. 3, hal. 14–21, 2012.
[9] M. Spremic, “Governing digital technology – how mature IT governance can help in digital transformation?,” Int. J. Econ. Manag. Syst. , vol. 2, hal. 214–223, 2017, [Daring]. Tersedia pada:
http://www.iaras.org/iaras/filedownloads/ijems/2017/007-0029(2017).pdf.
[10]  S.  P.-J.  Wu,  D.  W.  Straub,  dan  T.-P.  Liang,  “How  Information  Technology  Governance  Mechanisms  and  Strategic Alignment Influence Organizational Performance: Insights from a Matched Survey of Business and IT Managers,” MIS Q. , vol. 39, no. 2, hal. 497–518, 2015.
[11]  R. R. Peterson, “Integration strategies and tactics for information technology governance,” in Strategies for information technology governance , Igi Global, 2004, hal. 37–80.
[12]  R. Mulyana, L. Rusu, dan E. Perjons, “IT Governance Mechanisms that Influence Digital Transformation : A Delphi Study in Indonesian Banking and Insurance Industry,” hal. 1–16, 2022.
[13]  R. S. Kaplan dan D. P. Norton, “Putting the balanced scorecard to work,” Econ. Impact Knowl. , hal. 315–324, 2009, doi: 10.1016/b978-0-7506-7009-8.50023-9.
[14]  J. F. Hair, C. M. Ringle, dan M. Sarstedt, “PLS-SEM: Indeed a silver bullet,” J. Mark. Theory Pract. , vol. 19, no. 2, hal. 139–152, 2011, doi: 10.2753/MTP1069-6679190202.
[15]  S. Vejseli dan A. Rossmann, “The impact of IT governance on firm performance a literature review,” Proc. ot 21st Pacific Asia Conf. Inf. Syst. “‘Societal Transform. Through IS/IT’”, PACIS 2017 , 2017.
[16]  Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan Tindakan . 2012.
[17]  M. Kante, C. Chepken, dan 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, hal. 49–67, 2018, [Daring]. Tersedia pada: http://eserver.kabarak.ac.ke/ojs/.
[18]  F. Basbeth dan M. A. H. Ibrahim, “Four Hours Basic PLS-SEM: A Step by Step Guide with Video Clips,” no. October 2020, hal. 93, 2018.
[19]  J. Sarwono dan U. Narimawati, “Membuat Skripsi, Tesis, dan Disertasi dengan Partial Least Square SEM (PLS-SEM),” hal. 226, 2015.
[20]  J. F. Hair, M. Sarstedt, L. Hopkins, dan V. G. Kuppelwieser, “Partial least squares structural equation modeling (PLS- SEM): An emerging tool in business research,” Eur. Bus. Rev. , vol. 26, no. 2, hal. 106–121, 2014, doi: 10.1108/EBR-10- 2013-0128.
[21]  J. F. Hair, G. T. M. Hult, C. M. Ringle, M. Sarstedt, N. P. Danks, dan S. Ray, Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) using R: A workbook . 2021.
[22]  M. Sarstedt, C. M. Ringle, dan J. F. Hair, Partial least squares structural equation modeling with R , vol. 21, no. 1. 2017.