JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 469– 477

## PEMODELAN NILAI TEKNOLOGI INFORMASI MENGGUNAKAN STRUCTURAL EQUATION MODELING (SEM)
Lukman Abdurrahman 1) , Rahmat Mulyana 2)
1,2 Program Studi Sistem Informas, Fakultas Rekayasa Industri, Telkom University Jl. Telekomunikasi Terusan Buah Batu Bandung  40257 Jawa Barat email: abdural@telkomuniversity.ac.id 1) , rahmatmoelyana@telkomuniversity.ac.id 2)

## ABSTRAK
Teknologi Informasi (TI) merupakan penggerak bisnis baik pada tataran operasional maupun strategis di organisasi bisnis untuk  pencapaian  efektivitas  dan  efisiensi  aspek-aspek  manajerial.  Namun  yang  jadi  persoalan  adalah  bagaimana merencanakan investasi TI agar nilai manfaatnya terdefinisikan secara tegas. Dalam hal ini pemodelan nilai TI dalam sebuah perusahaan adalah suatu cara yang dapat menjawab permasalahan tersebut. Oleh karena itu, makalah ini akan melaporkan hasil  pemodelan  nilai  TI  di  sebuah  perusahaan  menggunakan  pendekatan  Structural  Equation  Modelling  (SEM)  berbasis varian atau Partial Least Square (PLS). Adapun perusahaan tempat melakukan studi kasus adalah PT. Infomedia Nusantara Jakarta divisi IT Operational, karena perusahaan ini berbasis TI. Dalam memperoleh data, penelitian menempuhnya melalui penyebaran  kuesioner  kepada  para  karyawan.  Hasil  kuesioner  tersebut  kemudian  diolah  menggunakan  sejumlah  kriteria kesahihan pemodelan menggunakan PLS-SEM. Hasil pengujian membuktikan bahwa model nilai TI tersebut valid dan handal. Maksudnya,  hasil  penelitian  menyatakan  bahwa  ITResource  berkorelasi  signifikan  pada  ITCapability.  ITCapability berkorelasi signifikan terhadap ITCompetence. Juga, ITCompetence berkorelasi signifikan terhadap CompetitiveAdvantage, yang terlihat pada pengujian di Divisi Operasional TI PT. Infomedia Nusantara Jakarta.
Kata kunci :  Teknologi  Informasi,  penggerak  bisnis,  nilai  TI,  model,  Structural  Equation  Modelling,  Partial  Least Square.

## ABSTRACT
Information Technology (IT) is a business driver both at the operational and strategic levels in business organizations to achieve the effectiveness and efficiency of managerial aspects. However, the problem is how to plan IT investments so that the value  of  the  benefits  is  clearly  defined.  In  this  case  modeling  the  value  of  IT  in  a  company  is  a  way  that  can  answer  these problems. Therefore, this paper will report the results of modeling the value of IT in a company using a variant-based Structural Equation Modeling (SEM) approach or Partial Least Square (PLS). The company where the case study is conducted is PT. Infomedia Nusantara Jakarta IT Operational division, because this company is IT based. In obtaining data, the research took it through  distributing  questionnaires  to  employees.  The  results  of  the  questionnaire  were  then  processed  using  a  number  of criteria for the validity of the modeling using PLS-SEM. The test results prove that the IT value model is valid and reliable. That is, the research results state that ITResource is significantly correlated with ITCapability. ITCapability is significantly correlated with ITCompetence. Also, ITCompetence is significantly correlated with CompetitiveAdvantage, which can be seen in tests at the IT Operations Division of PT. Infomedia Nusantara Jakarta.
Keywords:  Information Technology, business driver, IT value, model, Structural Equation Modelling, Partial Least Square .

## I.    PENDAHULUAN
Teknologi Informasi (TI) sejauh ini telah menjadi bagian penting dalam upaya efektivitas dan efesiensi proses- proses  bisnis  melalui  penyederhanaan  rangkaian  proses,  otomatisasi,  digitalisasi  dan  interkoneksi  proses-proses serupa, sehingga mendorong tata kelola yang tepat guna. Dengan kata lain TI  merupakan penggerak bisnis pada tataran operasional dan strategis [1] dalam organisasi bisnis. Dalam hal ini, TI tidak hanya sebagai alat kerja tetapi juga mengilhami cara-cara kerja inovatif dan disruptif yang dapat mentransformasikan organisasi bisnis dari yang biasa menjadi luar biasa sebagai upaya penyelarasan terhadap Revolusi Industri 4.0 yang bercirikan digitalisasi, interkonektivitas dan penggunaan kecerdasan buatan [1]. Menurut McKeown dalam [18] TI dapat merujuk pada seluruh bentuk teknologi yang digunakan untuk menciptakan, menyimpan, mengubah dan menggunakan informasi dalam segala bentuknya. Teori yang lain juga diungkapkan oleh Williams dalam [18] yang mengatakan bahwa TI merupakan  sebuah  bentuk  umum  yang  menggambarkan  setiap  teknologi  yang  membantu  menghasilkan, memanipulasi, menyimpan, mengkomunikasikan, dan atau menyampaikan informasi. Teori pendukung yang lain,

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 469– 477
mengatakan  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  adalah  segala  sesuatu  yang  mendukung  untuk  me- record , menyimpan, memproses, mendapat lagi, memancar/ mengantarkan dan menerima informasi. Dari pendapat para ahli di atas dapat disimpulkan bahwa TI adalah suatu teknologi yang digunakan untuk memperoleh, mengirimkan, mengolah,  menafsirkan,  menyimpan,  mengorganisasikan,  dan  menggunakan  data  secara  bermakna  untuk memperoleh informasi yang berkualitas.
Di  sisi  lain,  teori  Pandangan  Berbasis  Sumberdaya  (PBS)  berkaitan  erat  dalam  pemodelan  nilai  TI,  yang dengannya model sistem nilai TI dapat menggambarkan hubungan unjuk kerja perusahaan dengan sumber daya TI. Dalam  hubungan  ini  terdapat  tiga  macam  simpulan,  yakni  relasi  tersebut  bernilai  positif,  bernilai  negatif  atau bahkan netral [1]. Sistem model nilai tersebut terdiri dari empat sub sistem yang saling berkorelasi, yaitu Sumber Daya  TI  ( ITResource ),  Kapabilitas  TI  ( ITCapability ),  kompetensi  inti  TI  perusahaan  ( ITCore  Competence )  dan unjuk kerja perusahaan dalam CompetitiveAdvantage / CA [13]. Keempat sub sistem ini dapat berkorelasi secara serial, dan secara numerik dapat divaluasi menggunakan pendekatan statistik melalui SEM ( Structural Equation Modelling ) dengan aplikasi SmartPLS , misalnya. Di sisi lain, keempat sub sistem juga dapat tersaji dalam model dengan konfigurasi paralel, dengan ketentuan bahwa sumber daya terelasi secara serial pada unjuk kerja perusahaan. Namun pada sub sistem lain terhubung paralel, yakni antara kapabilitas dan kompetensi. Dengan kata lain, sumber daya terkoneksi dengan kapabilitas dan kompetensi secara serial dan keduanya terkoneksi serial dengan unjuk kerja perusahaan. Secara umum terlihat seperti hubungan paralel walaupun hanya bersifat quasi konfigurasi paralel [1].
Dalam  hal  ini, Structural  Equation  Modelling (SEM)  dikenali  dengan  beberapa  sebutan  lain  diantaranya confirmatory  factor  analysis,  covariance  structural  analysis ,  dan latent  variable  analysis model  persamaan struktural (SEM) dan berikutnya dituliskan SEM. Tampak bahwa SEM adalah sebuah metode statistik yang saat ini cukup terkenal dalam studi-studi pemodelan dan manajemen disebabkan pelbagai kelebihannya [18]. Dalam hal ini,  SEM menjelma sebagai  teknik  statistik multivariat  yang  mengkombinasikan berbagai  analisa  faktor  dengan pendekatan regresi (korelasi). Dapat dilihat bahwa tujuannya adalah untuk mengevaluasi koneksi-koneksi antara beragam variabel yang menyusun suatu model, yakni itu antara indikator dengan variabel latennya atau konstruknya maupun koneksi antara konstruk itu sendiri [6].
Selanjutnya  untuk  memperoleh  daya  unggul  sebagai  kelebihan  tampilannya,  maka  model  nilai  TI  harus diestimasi  dengan  metode  yang  jelas,  yang  korelasi  pada  model  nilai  TI-nya  sudah  akan  diperoleh  melalui pendekatan teori SEM ini. Sementara itu, ada SEM yang berbasis varian, ada pula berbasis pada kovarian. Dalam hal  SEM  yang  berdasarkan  varian  yaitu  SEM  yang  memanfaatkan  varian  pada  pemrosesan  iterasinya  antara indikator  saat  menjalani  proses  estimasi  pada suatu variabel laten.  Juga, tiada  mengkorelasikan  indikator antara variabel laten lain pada satu model kajian, dalam hal ini model nilai TI. Namun ada hal berbeda, SEM yang berbasis kovarian dapat menjalani proses interkorelasi indikatornya guna menjalin hubungan terhadap indikator dan atau variabel laten lainnya [7].
Pada makalah ini, pendekatan SEM didedikasikan terhadap teori Pandangan Berbasis Sumberdaya (PBS), yaitu suatu  teori  yang  menyatakan  bahwa  keunggulan  suatu  perusahaan  dapat  berdiri  sendiri  pada  sumber  daya kepunyaannya  [1].    Keberadaan  teori  PBS  adalah  terkait  dengan  hasil  analisis  yang  memperlihatkan memperlihatkan  nilai  sumber  daya  TI  akan  memengaruhi  unjuk  kerja  organisasi  bisnis.  Di  sini,  model  yang dikonstruksi adalah dalam rangka mengungkap eksistensi nilai TI pada unjuk kerja perusahaan dengan hubungan kausalitas   sumber daya  TI  ( ITR/ ITResource )  pada  kemampuan  TI  di  dalam  perusahaan ( ITCap/  ITCapability ) yang juga berkausalitas pada kompetensi TI internal perusahaan ( ITComp/ ITCore Competence ). Selanjutnya, IT Comp ini  dapat meningkatkan  keunggulan kompetitif ( CA/ CompetitiveAdvantage ) perusahaan sehingga korelasi ini dapat memperlihatkan keberadaan hubungan kuat antara investasi TI dan unjuk kerja organisasi yang mewujud dalam sebuah model nilai TI [1].
Untuk  eksperimen,  penelitian  ini  menguji  bagaimana  model  yang  dihasilkan  dari  hubungan  sumber  daya  TI sebagai nilai TI (X) terhadap performansi kinerja (Y) pada divisi operasional TI PT. Infomedia Nusantara Jakarta. Adapun  kontribusi  pengjakian  studi  ini  terhadap  pengembangan  keilmuan  adalah  sebagai  berikut:  1)  Membuat model nilai TI pada sebuah perusahaan melalui pendekatan SEM berbasis varian, 2) Meletakan dasar perhitungan kuantitatif nilai TI sebagai alternatif penaksiran kualitatif yang selama ini dilakukan, 3) Melalui model nilai TI ini dapat dilakukan penaksiran kuantitatif nilai TI berikutnya menggunakan, misalnya, pendekatan Partial Adjustment Valuation [1].
Sedangkan sistematika penyusunan paper ini seperti berikut: pendahuluan sebagai latar belakang yang berisi perumusan masalah, teori pendukung, ringkasan metodologi yang digunakan, kontribusi penelitian dan sistematika penyusunan.  Berikutnya  metodologi  penelitian  tentang  penjelasan  metode-metode  penyelesaian  penelitian.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 469– 477
Selanjutnya adalah hasil dan pembahasan yang mengurai penerapan metodologi menjadi hasil pengujian teori dasar, pembuktian  hipotesis  penelitian  dan  cara  penyelesainnya.  Dan  terakhir  adalah  kesimpulan  dari  hasil  kegiatan penelitian serta saran untuk penelitian selanjutnya.

## II.    METODE PENELITIAN

## A.    Sumber Data
Teknik penghimpunan data menurut [17] adalah cara yang umum dalam penelitian untuk mengumpulkan dan mengungkap  informasi  secara  kualitatif  dan  kuantitatif  dari  responden  sesuai  lingkup  pengkajian  pada  objek penelitian yang dituju. Pada makalah ini, metode penghimpunan data adalah melalui pertanyaan/ pernyataan pada kuesioner.  Kajian studi  ini  memanfaatkan  jenis  pengkajian  deskriptif  dan  konklusif (kausal)  pada  pendekatan numerik.  Metode  pada  kuesioner  ini  merupakan sampling yang non-probability yang  mana  ragam  sampelnya adalah purposive sampling untuk para pegawai PT. Infomedia Nusantara Divisi Operasional TI.  Selanjutnya, guna  validitas  responden,  jumlah  79  responden  diuji  melalui  Rumus  Bernoulli  sehingga  pengkajian  ini  tetap berjalan. Adapun metode analisa data adalah analisa deskriptif dari hasil olah PLS-SEM dengan memanfaatkan aplikasi Smart  PLS  3.0 pada  beragam  pengujian  termasuk  hipotesa.  Juga,  melalui bootsrapping dengan memerhatikan Uji T [10, 17].
Karakteristik  responden  tempat  menebar  survey  di  Divisi  Operasonal  TI  PT.  Infomedia  Nusantara  pada penelitian ini sebagai berikut:
a. Penyebaran kuesioner  ditujukan kepada  79 responden,  dengan catatan bahwa  jumlah ini telah memenuhi persyaratan  minimal  hasil  perhitungan  menggunakan  Rumus  Bernoulli  [9]  seperti  pada  Persamaan  (1) berikut:
𝑛 = [𝑧 𝑎 2 ]𝑝⋅𝑞 ⅇ 2 (1)
Dengan  penjelasan  bahwa  n  adalah  jumlah  sampel  minimum,  a  adalah  tingkat  ketelitian,  z  adalah  nilai standar distribusi normal, sedangkan p adalah probabilitas diterima, kemudian q adalah probabilitas ditolak (1-p) dan e adalah tingkat kesalahan.
b. Terlihat  dari  sisi  jenis  kelamin,  96%  responden  kelompok  pria  dan  4%  responden  adalah  wanita  dari keseluruhan 79 responden.
c. Sedangkan  dari  sisi  usia,  usia18-25  tahun  sebanyak  6%,  usia  25-35  tahun  berjumlah  67%,  dan  usia  >35 tahun berjumlah 27% dari keseluruhan 79 responden.

## B.    Metode Analisa Data
Guna  meyakinkan  bahwa  model  konseptual  dapat  menjelma  dalam  tataran  praktis  maka  mesti  melalui serangkaian  pengujian.  Oleh  karena  itu,  dengan  data  seperti  disebutkan  di  atas,  maka  perangkat  aplikasi yang digunakan  adalah  aplikasi  SEM-PLS,  yakni SmartPLS  3.0 .  Selanjutnya,  pemrosesan  estimasi  yang  ditempuh mengandung muatan algoritma PLS, bootstrapping ,  dan blindfolding .  Semua  pemrosesan estimasi  data supaya memproduksi data keluaran dapat diperkirakan besarannya dan model konseptual tersebut dapat menjalani proses analisa yang ujungnya layak secara konseptual dan  lolos pengujian.  Mengikuti hasil uji aplikasi tersebut, maka analisa berikutnya dapat berjalan guna mengevaluasi model pengukuran, model struktural dan hipotesanya sendiri [1].
C.    Membangun Hipotesis

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 469– 477
Sebagaimana  nampak  pada  Gambar  1,  pada  makalah  ini  dibangun  hipotesis  sebagai  berikut:  H1  adalah ITResource berdampak  terhadap ITCapability pada  pembentukan  model  nilai  TI  perusahaan;  H2  adalah ITCapability berdampak  terhadap ITCompetence pada  pembentukan  model  nilai  TI  perusahaan  dan  H3  adalah ITCompetence berdampak terhadap CompetitiveAdvantage pada pembentukan model nilai TI perusahaan.

## D.    Menguji Model
a. Model Pengukuran
Model  pengukuran  atau outer  model dievaluasi  melalui  uji  validitas  dan  reliabilitas.  Terlihat  bahwa  uji kehandalan atau reliabilitas dapat menggunakan angka-angka cronbachs alpha , yakni nilai yang menggambarkan kehandalan atau reliabilitas semua indikator dalam model. Dalam hal ini, uji validitas memiliki dua jenis pengujian pada  PLS-SEM,  yaitu  validitas  diskriminan  dan  validitas  konvergen.  Di  satu  sisi,  validitas  diskriminan  adalah berupa konsep pengujian yang bersifat tambahan yang memiliki pengertian bahwa dua konseptual berlainan secara prinsipal wajib memperlihatkan perbedaan yang berarti atau signifikan. Hal ini berarti bahwa sejumlah indikator yang berhimpun diindikasikan tidak bersifat uni dimensional [7].
Di sisi lain, validitas konvergen bermakna bahwa sejumlah indikator telah merepresentasikan satu variabel laten dan yang menjadikan alasan keberadaan variabel tersebut. Di sini, keterwakilan ini dapat mewujud dengan cara uni dimensionalitas  dengan  ditampilkan  melalui  pemanfaatan  angka  rata-rata  dari  varian  yang  mengalami  ekstraksi atau Average  Variance  Extracted /AVE  [7].    Selanjutnya,  pengujian  praktis  model  ini  akan  ditempuh  melalui pengujian convergent  validity,  discriminant  validity dan composite  reliability seperti  yang  akan  dijelaskan  di bawah.
b. Model struktural Model struktural atau inner model adalah model yang mengkorelasikan antara variabel laten di dalam model tersebut [7]. Adapun tahap pengujian model struktural terdiri dari pengujian koefisien jalur atau path coefficient dan analisis variant (R 2 ) atau uji determinasi [7]. Dalam hal ini, inner model dapat diuji menggunakan R 2 atau reliabilitas indikator adalah untuk konstruk yang dependen dan nilai t-statistik dari pengujian koefisien jalur ( path coefficient ). Adapun kriteria yang dipakai adalah bahwa  makin  tinggi  nilai  R 2 , maka  berarti  makin  baik  prediksi  model  kajian  studi  yang  diestimasi  tersebut. Sedangkan, evaluasi dengan koefisein jalur ( path coefficients ) merupakan petunjuk mengenai tingkat signifikansi suatu pengujian hipotesa. Kemudian, analisis varian menggunakan (R 2 ) atau uji determinasi adalah untuk menguji besar signifikansi variabel independen terhadap variabel dependen pada model [14].

## III.    HASIL DAN PEMBAHASAN

## A.    Pengujian Model Pengukuran (Outer Model Testing)
Pengujian  model  pengukuran  dilakukan  dari  dua  sisi,  yaitu  pengujian  validitas  juga  pengujian  reliabilitas. Pengujian  validitas  yang  didayagunakan  pada  kajian  makalah  ini  yakni  menggunakan  rumus  hubungan Product Moment .  Menurut  [17],  untuk  mengetahui  bahwa  instrumen  dalam  posisi  valid  harus  ada  pembandingan  hasil  r hitung dengan r tabel, dengan df = n-2 dan signifikansi 5%. Jika r tabel < r hitung maka instrumen tersebut dinyatakan valid. Uji validitas yang di gunakan dalam penelitian ini adalah uji validitas memanfaatkan teknik korelasi product moment dengan Persamaan (2) sebagai berikut [16]:
𝑟 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = n=(∑XY)−(∑X) (∑Y) √√[𝑛(∑𝑋 2 )−(∑X) (2)
Dalam hal ini r adalah koefisien validitas butir pertanyaan yang dicari, n adalah jumlah responden atau sampel, sedang X adalah skor tiap item dan Y adalah skor total dari seluruh item.
Untuk  melakukan  pengujian  validitas  dengan  cara  melakukan  uji  instrumen  pernyataan  dan  mengkorelasikan jumlah skor faktor dengan skor total. Apabila korelasi tiap faktor positif yaitu r hitung lebih besar dari r tabel dengan nilai r tabel adalah 0,195 maka faktor tersebut merupakan faktor yang kuat [16].

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 469– 477
Tabel I memperlihatkan variabel laten dan indikatornya yang digunakan dalam penelitian. Selengkapnya sebagai berikut:
T ABEL I. V ARIABEL DAN I NDIKATOR M ODEL P ENELITIAN Variabel Indikator (Manifest Variables) r hitung Deskripsi
Penjelasan Hasil Uji Validitas ITResource (ITRes)
(X1) IT R1 0,772 IT Tangible Resource Lolos validitas IT R2 0,837 IT Human Resource Lolos validitas IT R3 0,858 Intangible IT- enabled Lolos validitas ITCapability (ITCap) (X2) IT CAP1 0,821
IT Infrastructure Lolos validitas IT CAP2 0,756 IT Skills Lolos validitas IT CAP3 0,734 Collaboration Lolos validitas IT CAP4 0,805 Making Technology Work Lolos validitas IT CAP5 0,605 Vendor Development
Lolos validitas IT CAP6 0,738 Contract Monitoring Lolos validitas
ITCompetence (ITCom) (X3) IT COM1 0,900 IT Knowledge Lolos validitas IT COM2 0,906 IT Operations Lolos validitas IT COM3 0,866 IT Objects Lolos validitas CompetitiveAdvantage (CA) (Y) CA1 0,792 Profitability Lolos validitas CA2 0,832 Mass Customization Lolos validitas CA3 0,852 Time-to-market Lolos validitas
Terlihat pada Tabel I bahwa masing-masing indikator untuk variabel kajian makalah ini umumnya memiliki nilai r hitung atau outer loading > 0,7 [5]. Dengan demikian, bahwa indicator-indikator lolos validitas karena nilainya lebih tinggi dari 0,70. Adapun nilai loading factor dari angka 0,50 sampai angka 0,60 memiliki nilai cukup. Dalam pengujian validitas instrumen, makalah ini akan tetap memanfaatkan 79 responden sebagai karyawan PT. Infomedia Nusantara.  Selanjutnya,  tampak  pada  Gambar  2  adalah  hasil  pengujian  validitas  instrumen  kajian  makalah  ini menggunakan SmartPLS . Terlihat,, bahwa semua indikator dinyatakan valid dikarenakan nilaninya lebih besar dari 0,70 [4].
Disamping  melalui  pengujian  angka loading  factor untuk  setiap  indikator,  validitas  konvergen  juga  dapat diujikan  melalui  nilai  AVE  setiap  konstruk  dalam  model.  Di  sini,  model  PLS-SEM  dapat  dideklarasikan  sudah menyesuaikan  dengan  persyaratan  validitas  konvergen  jika  nilai  AVE  setiap  konstruk  >  0,5.  Dengan  kata  lain, pengujian berikutnya adalah uji reliabilitas. Reliabilitas menyangkut tingkat kepercayaan, keterandalan, konsistensi, atau  kestabilan  hasil  suatu  pengukuran  [9].  Nampak  bahwa  reliabilitas  mengindikasikan  tingkat  konsistensi  dan stabilitas  alat  ukur  dalam  mengestimasi  suatu  konstruk  [11].  Konstruk  yang  valid  sudah  pasti  reliabel,  namun konstruk yang reliable belum tentu valid [11].

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 469– 477
Gambar 2. Hasil Model Pengukuran ( Outer Model )
Menurut  [17],  pengujian  kehandalan  adalah  penaksiran  kondisi  sikap  stabil  dan  konsisten  para  responden dalam merespon sejumlah pernyataan atau pertanyaan yang berkaitan dengan konstruk-konstruk yang disusun dalam bentuk  kuesioner  untuk  mendeskripsikan  model.  Instrumen  yang  reliabel  adalah  instrumen  yang  bila  digunakan beberapa kali untuk mengukur obyek yang sama, akan menghasilkan data yang sama [16]. Formula statistik yang dapat digunakan untuk menguji reliabilitas adalah cronbach alpha dengan Persamaan (3) sebagai berikut [15]:
𝛼 = ( 𝐾 𝐾−1 ) (1 − 𝛴𝑏 2 𝛴𝑡 2 ) (3)
Di sini 𝛼 adalah koefisien alpha, K adalah jumlah pertanyaan, Σb 2 adalah nilai varian jawaban item dan Σt 2 adalah nilai varian skor faktor.
Pengujian  kehandalan  atau  reliabilitas  merupakan  cara  menilai  hasil  suatu  kuesioner  sebagai  indikator  dari variabel. Realiabilitas dinilai dengan uji statistik cronbach alpha . Kemudian, suatu variabel dapat dinyatakan handal atau reliabel jika memiliki angka cronbach alpha > 0,70 [20]. Dengan demikian, uji reliabilitas terkait dengan cronbachs alpha adalah seperti terlihat pada Tabel II. Tampak bahwa nilai cronbach alpha terkecil adalah 0,76 (ITR), di satu sisi. Sedangkan di sisi lain, jelas angka AVE adalah lebih tinggi dari 0,5 [20], lihat Tabel III.
T ABEL II.  T ABEL C RONBACH A LPHA
Hasil uji
reliabilitas  pada  Tabel
III menunjukkan bahwa seluruh konstruk telah memiliki nilai composite reliability > 0,70 dan cronbachs alpha > 0,70 (lihat Tabel II) yang menunjukkan bahwa hasil pengujian pengujian cronbachs alpha juga menunjukkan nilai yang memuaskan karena > 0,70 [20], yang artinya tidak ada permasalahan dalam mengukur internal consistency dalam model tersebut.
Variabel Cronbach Alpha Penjelasan ITResource 0,760 Reliabel ITCapability 0,840 Reliabel ITCompetence 0,870 Reliabel Competitive Advantage 0,766 Reliabel

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 469– 477
T ABEL III. H ASIL PENGUJIAN RELIABILITAS COMPOSITE
Dari  Tabel  III  di  atas,  nampak  bahwa  hasil  pengujian composite  reliability menunjukkan  nilai  yang memuaskan, sebab seluruh nilai variabel laten memiliki nilai composite reliability > 0,70 [5]. Artinya, instrumen- instrumen pernyataan tersebut adalah mampu mengukur masing-masing variabel.

## B.    Inner Model Testing dan Pengujian Hipotesis
Dalam makalah ini, evaluasi model struktural atau inner model dapat dilakukan dengan menilai angka R 2 atau reliabilitas indikator untuk konstruk dependen dan nilai t-statistik dari pengujian koefisien jalur atau path coefficient . Terkonfirmasi bahwa semakin tinggi nilai R 2 maka semakin baik model prediksi dari model kajian yang diteliti. Di sini, nilai koefisien jalur memperlihatkan nilai keberartian suatu pengujian dugaan atau hipotesis. Dengan demikian, penilaian suatu  dugaan atau  hipotesis  adalah didasarkan pada hasil pengujian inner  model atau model  structural. Dalam  hal  ini,  pengujian  tersebut  meliputi  uji  output  R 2 ,  koefisien  parameter  dan t-statistics .  Di  sisi  lain,  guna menaksir suatu hipotesis apakah dapat lolos atau tidak adalah dapat dengan menaksir nilai keberartian antar konstruk, t-statistics dan p-Values [8].    Begitu  pula,  nilai  estimasi  untuk  hubungan  jalur  dalam  model  struktural  harus signifikan. Nilai signifikansi ini dapat diperoleh dengan prosedur bootstrapping [8] dengan cara melihat signifikansi pada hipotesis melalui nilai koefisien parameter dan nilai keberartian t-statistik pada algorithm bootstrapping report . Juga, guna mengetahui berarti atau tidak berarti adalah dari T-tabel pada alpha 0,05 (5%) = 1,66 dan kemudian T- tabel dibandingkan dengan t-hitung (t-statistik) [8].
Gambar 3. Hasil Uji Boostrapping
T ABEL V. H ASIL PENGUJIAN I NNER M ODEL
Hipotesa Variabel Original Sample t- Statistic p- Values Penjelasan Konstruk/ Variabel Laten Composite Reliability AVE Penjelasan ITResource 0,865 0,677 Valid ITCapability 0,882 0,557 Valid ITCompetence 0,920 0,793 Valid CompetitiveAdvantage 0,904 0,682 Valid

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 469– 477
H 1 ITResource → ITCapability 0,794 14,261 0,000 Lolos hipotesa H 2 ITCapability → ITCompetence 0,699 10,896 0,000 Lolos hipotesa H 3 ITCompetence → CompetitiveAdvantage 0,725 12,125 0,000 Lolos hipotesa
Hipotesa  kesatu  yang  menguji  bahwa IT-Resource secara  signifikan  berkorelasi  pada IT  Capability . Terkonfirmasi, bahwa hasil pengujian hipotesa memperlihatkann nilai t-Statistics adalah 14,261 dengan p-Values = 0,000.  Di  sini,  mengingat t-Statistics >  1,96  dan p-Values <  0,05  maka  menurut  [8]  dan  angka original  sample bernilai 0,794 maka artinya bermakna signifikan, yakni membuktikan bahwa ITResource mempunyai korelasi yang signifikan dan positif pada ITCapability . Demikian pula, hipotesa kedua yang menilai bahwa ITCapability secara signifikan berkorelasi dengan ITCompetence . Terlihat bahwa pengujian hipotesa memperlihatkan angka t-Statistics pada  angka  10,896  dan p-Values =  0,000.  Maka,  ini  memperlihatkan  bahwa  hipotesa  kedua  lolos  memiliki  nilai signifikan, karena t-Statistics > 1,96 dengan p-Values < 0,05 menurut [8]. Juga, dengan angka original sample pada angka 0,699 maka artinya mempunyai nilai signifikan, dan menjelaskan variable ITCapability mempeunyai korelasi signifikan  dan  positif  dengan ITCompetence .  Berikutnya,  hipotesa  ketiga  yang  menguji  bahwa ITCompentence berkorelasi  signifikan  dan  positif  pada CompetitiveAdvantage .  Terlihat  bahwa  hasil  evaluasi  hipotesa memperlihatkan angka t-Statistics pada angka 12,125 dan angka p-Values = 0,000. Jadi, hasil ini medemonstrasikan bahwa hipotesa ketiga bernilai signifikan, karena t-Statistics > 1,96 dan p-Values < 0,05 [8]. Begitu pula, dengan nilai original  sample pada  angka  0,725,  berarti  mempunyai  korelasi  signifikan,  sehingga  terbukti  bahwa ITCompentence mempunyai korelasi positif dan signifikan terhadap CompetitiveAdvantage .

## C.     Pembahasan
Hasil analisis dalam penelitian ini menunjukkan bahwa prospek nilai TI tersebut harus dikombinasikan dengan sumberdaya  organisasi  sehingga  membentuk  ekosistem  untuk  meningkatkan  kinerjanya,  karena  sumber  daya  TI tidak dapat bekerja di ruang hampa [3]. Jadi dalam hal ini bahwa manusia-manusia TI mempunyai kapabilitas dalam bisnis untuk menggunakan infrastruktur TI untuk peningkatan unjuk kerja organisasi.
Juga,  berdasarkan  hasil  analisis  dalam  penelitian  ini  mengidentifikasikan  bahwa  sampel  perusahaan  memiliki kapabilitas  teknologi  informasi  yang  unggul  seperti  diungkap  dalam  Majalah Information  Week ,  majalah  ini memberikan  peringkat  500  perusahaan  pemimpin  teknologi  informasi  setiap  tahunnya.  Selanjutnya,  [12] mendefinisikan  kapabilitas  ( capability )  sebagai  kapasitas  atau  kemampuan  perusahaan  untuk  mengintegrasikan sumber daya yang dimilikinya untuk mencapai tujuan yang diinginkan. Demikian pula, [12] mengungkapkan bahwa kapabilitas TI dapat digambarkan dalam hal kapasitas, kualitas, dan kecepatan penyimpanan, pengolahan, dan fungsi komunikasinya.  Disamping  itu,  kapabilitas  TI  didasarkan  pada  bagaimana  kemampuan  manajemen  sumber  daya manusia menyediakan atau meniadakan investasi TI, begitu pula TI dapat berdaya guna dalam interaksi intern kepada rekanan,  vendor  dan  lain-lain.  Juga,  hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [2]. Dinyatakan  bahwa  kapabilitas  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  keunggulan  kompetitif,  yang  berarti bahwa ketika kapabilitas meningkat maka keunggulan kompetitifnya meningkat pula.
Berikutnya, hasil penelitian ini pun menunjukkan bahwa pengaruh yang dihasilkan oleh IT Competence terhadap keunggulan bersaing memiliki tingkat persaingan yang baik dan akan meningkatkan kinerja perusahaan. Keunggulan bersaing sangatlah penting karena hal ini merupakan kapasitas dari sebuah perusahaan untuk menciptakan posisi yang kuat di pasar [19].

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan di atas nampak bahwa, model nilai TI yang terdiri dari sub sistem ITReource, ITCapability, ITCompetence dan CompetitiveAdvantage dapat dihasilkan setelah dianalisis berdasarkan survey dan analisa  data  di  PT.  Infomedia  Nusantara  dengan  pendekatan  metode  SEM  berbasis  varian.  Sejumlah  kriteria

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 02, Juni 2022 : 469– 477
pengujian menunjukkan model tersebut layak disebut sebagai suatu model hasil penelitian. Tampak bahwa (lihat Tabel 1):
1 ITResource secara signifikan berkorelasi pada ITCapability. Hal ini berarti bahwa ada potensi tidak kasat mata dari IT  Human  Resource dan  sumberdaya  TI  dalam  suatu  organisasi  bisnis  yang  dapat  menimbulkan kapabilitas TI dalam organisasi tersebut sehingga dapat berpengaruh baik bagi penciptaan nilai.
2 Selanjutnya, ITCapability secara  signifikan  berkorelasi  pada  pembentukan ITCompetence organisasi  bisnis jika kemampuan dan keterampilan manajemen sumberdaya manusia TI mampu mendayagunakan infrastruktur TI dengan optimal, dengan tetap memelihara kerja sama baik internal maupun eksternal dengan para pemasok, misalnya.
3 Berikutnya, ITCompetence secara signifikan berkorelasi terhadap CompetitiveAdvantage . Dengan demikian, kompetensi yang dihasilkan dari kapabilitas TI yang dikelola dengan baik akan mengakibatkan peningkatan daya  saing  perusahaan  karena  performasinya  yang  meningkat.  Kompetensi  yang  dapat  meningkatkan keunggulan  kompetitif  ini  yang  berasal  dari  TI  adalah IT  knowledge ,  yakni  penguasaan  persoalan  TI  yang mumpuni yang tidak hanya di tataran kognitif saja tapi pula pada tataran operasionalnya ( IT operation ) dan tepat sasaran dalam menerapkan TI ( IT objects ).
4 Semua  hal  di  atas  akan  memperbaiki  keunggulan  kompetitif  perusahaan.  Dalam  hal  ini  dapat  diukur  dari satuan-satuan berikut: profitabilitas, peningkatan produksi dan atau waktu penyerapan pasar terhadap produk atau jasa yang dihasilkan perusahaan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L. Abdurrahman, “Valuasi Bisnis Teknologi Informasi”, Bandung: Penerbit Informatika, 2019.
[2] I.P.P.  Adiputra  dan  K.  Mandala,  “Pengaruh  Kompetensi  Dan  Kapabilitas  Terhadap  Keunggulan  Kompetitif  Dan  Kinerja  Perusahaan”,  E -Jurnal Manajemen Unud , vol. 6, no.11, pp. 6090–6119, 2017.
[3] G. Cao, F. Wiengarten, and P. Humphreys, “Towards a contingency resource-based view of IT business value”, Syst Pract Action Res , pp. 85 –106, 2011.
[4] I. Ghozali, “Aplikasi Analisis Multivariat dengan Program IBM SPSS 20 (Edisi keenam)”. Semarang: Universitas Diponegoro, 2012a.
[5] I. Ghozali, “Aplikasi Analisis Multivariat dengan Program IBM SPSS 20 (Edisi keenam)”. Semarang: Universitas Diponegoro, 2012b.
[6] D. B. Ginting, “Structural Equation Model Latent.Pdf”, Media Informatika , vol. 8, no. 3, pp. 121–134, 2009.
[7] A. Hidayat, “PLS SEM: Pengukuran Kecocokan Model (Inner dan Outer)”, https://www.statistikian.com/2018/08/pls-sem-pengukuran-kecocokan- model-inner-dan-outer.html  diakses pada 25 Agustus 2018.
[8] Z. Ikhsania, “Pengaruh Implementasi Internal Marketing Terhadap Kinerja Melalui Kepuasan Tenaga Kependidikan Di Fakultas Ekonomi Dan Bisnis Universitas Brawijaya Malang”, Jurnal Ilmiah Administrasi Publik , vol. 1, no. 2, pp. 59–69, 2015.
[9] P.D. Indrawati, “Metode Penelitian Manajemen dan Bisnis Konvergensi Teknologi Komunikasi dan Informasi”, Bandung: PT Refika Aditama, 2015.
[10] I.  G.  N.  M.  Jaya dan  I.  M.  Sumertajaya,  “Pemodelan  Persamaan  Structural dengan  Partial  Least  Square”, Semnas Matematika  Dan  Pendidikan Matematika 2008 , pp. 118–132, 2008.
[11] Jogiyanto  dan  W.  Abdillah,  “Partial  Least  Square  (PLS)  Alternatif  Structural  Equation  Modelling  (SEM)  dalam  Penelitian  Bisnis”,  Jogyakarta: Penerbit Andi, 2015.
[12] R. Rahayu, S. Risk, dan V. Juita, “Kapabilitas Teknologi Informasi, Kinerja Perusahaan dan Nilai Perusahaan” Jurnal Riset Akuntansi Terpadu , vol. 13, no. 1, pp. 54–66, 2020.
[13] T.  Ravichandran  and  C.  Lertwongsatien,  “Effect  of  information  systems  resources  and  capabilities  on  firm  performance:  A  resource-based perspective”, Journal of Management Information Systems, 2005.
[14] Y. Sarwono, “Pengertian Dasar Structural Equation Modelling (SEM)”, Jurnal Ilmiah Manajemen Bisnis Ukrida , vol. 10, no. 3, 2010.
[15] U. Silalahi, “Asas-Asas Manajemen” Jurnal Ilmiah Manajemen Dan Ekonomi, 2017.
[16] Sugiyono,  “Memahami Penelitian Kualitatif”, Bandung: Alfabeta, 2016.
[17] S. Wiratna, “Metodologi Penelitian - Bisnis dan Ekonomi”, Jogyakarta: Pustaka Baru, 2015.
[18] M. Suyanto. (2005), “Pengantar Teknologi Informsi untuk Bisnis (1st ed.):, Jogyakarta: Penerbit Andi, 2005.
[19] E. D. Teguh dan Devie, “Analisis Pengauh Core Competencies terhadap keunggulan bersaing dan kinerja perusahaan”, Bussnines Accounting Review, 2013.
[20] S. Yamin, dan H. Kurniawan, “Statistik SPSS complete: teknik analisis statistik terlengkap dengan software spss structural equation”. In Analisis Korespondensi Bab Analisis Diskriminan, 2009 .