INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 2 Tahun 2023 Page 5978-5992 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Pengaruh Rantai Pasok Terhadap Kinerja Penyedia Jasa Pembangunan Gedung Penunjang Akademik Politeknik Ilmu Pelayaran (PIP) Makassar
Ashadi 1 ✉ , Abd. Karim Hadi², Watono³
Teknik Sipil, Universitas Muslim Indonesia
Email: ashadi.iai@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor rantai pasok konstruksi bangunan gedung dan  pengaruh  pengaruhnya  terhadap  kinerja  penyedia  jasa.  Faktor-faktor  rantai  pasok  yang dianalisis yaitu aliran informasi, aliran material, dan aliran finansial. Penelitian ini menggunakan metode survey dengan bantuan kuisioner pada manajer proyek, site manajer, keuangan, logistik, pelaksana lapangan, HSE, drafter, quantity engineer, quality surveyor, team leader, tenaga ahli dan pengawas  lapangan  pada  proyek  pembangunan  Gedung  penunjang  akademik  politeknik  ilmu pekayanan  (PIP)  Makassar.  Metode  statistik  yang  digunakan  adalah  analisis  faktor  konfirmatori untuk mengetahui faktor-faktor rantai pasok konstruksi, dan metode analisis model persamaan struktural dengan program SmartPLS versi 3.2.7, digunakan untuk  mengetahui pengaruh rantai pasok terhadap kinerja penyedia jasa. Hasil penelitian menunjukkan aliran informasi dipengaruhi oleh  indikator-indikator  seperti  re-schedule  pekerjaan,  DED  tidak  lengkap,  kendala  lapangan, intensitas  rapat  koordinasi  dan  keterlibatan  sub  kontraktor.  Aliran  material  dipengaruhi  oleh indikator  volume  material,  spesifikasi  material,  load time  material,  inventori  material  dan  reject material.  Sedangkan  aliran  finansial  dipengaruhi  oleh  kelancaran  pembayaran,  frekuensi pembayaran,  arus  dana  proyek,  dan  perubahan  harga  material.  Aliran  material  dan  finansial berpengaruh  signifikan  positif  terhadap  kinerja  kontraktor,  dimana  aliran  informasi  memiliki korelasi terkuat terhadap kinerja penyedia jasa yaitu sebesar 0,865. Sedangkan aliran material dan aliran finansial tidak berpengaruh signifikan terhadap kinerja kontraktor.
Kata Kunci : Rantai Pasok, Kinerja Penyedia Jasa, Model Persamaan Struktural.

## PENDAHULUAN
Industri  jasa  konstruksi  menjadi  salah satu  sektor  yang  sangat  berperan  dalam  kegiatan perekonomian serta menjadi penggerak sektor lainnya sehingga perlu mendapat perhatian dan penanganan yang baik dalam pengelolaannya. Hasil pengelolaan proyek masih sering dijumpai beberapa pekerjaan yang mengalami gagal kualitas dan terlambat dalam penyelesaian. Hal ini dikarenakan dalam proses konstruksi, kinerja penyedia jasa sangat tergantung atas kerjasama semua pihak yang terlibat dalam proses konstruksi. Hubungan diantara pelaku proyek konstruksi tersebut  akan  membuat  suatu  model  hubungan  dengan  menempatkan  satu  pihak  tertentu sebagai  pusat  atau  mata  rantai  dalam  suatu  proses  pekerjaan  dalam  mencapai  tujuan  yang disebut dengan istilah rantai pasok konstruksi (Construction Supply Chain) (Pribadi, et,al 2007).
Dalam rantai pasok konstruksi terdapat tiga aspek aliran yang terjadi diantara para pelaku Construction Supply Chain (CSC) yaitu aliran informasi (flow of informations), aliran material (flow of materials) dan aliran dana (flow of funds) (Xue, 2007). Ketiga aliran ini memiliki kemungkinan terjadinya  risiko  yang  dapat  meningkatkan  biaya  proyek  sehingga  menyebabkan  penurunan keuntungan  penyedia  jasa.  Keterlibatan  berbagai  pihak  pada  proses  pelaksanaan  konstruksi

## Abstract
This study aims to determine the factors of the building construction supply chain and their influence on the performance of service providers. The supply chain factors analyzed are  information flows, material flows, and financial flows. This study used a survey method with the help of questionnaires on project managers, site managers, finance, logistics, field implementers, HSE, drafters, quantity engineers, quality surveyors, team leaders, experts and field supervisors in construction projects for the academic support building of the polytechnic of social sciences ( PIP) Makasar. The statistical method used is confirmatory factor analysis to determine the construction supply chain factors, and the structural equation model analysis method with the SmartPLS program version 3.2.7, is used to determine the effect of the supply chain on the performance of service providers. The research results show that the flow of information is influenced by indicators such as work rescheduling, incomplete DED,  field  constraints,  intensity  of  coordination  meetings  and  involvement  of  sub  contractors. Material flow is influenced by material volume indicators, material specifications, material load time, material inventory and material rejects. Meanwhile, financial flows are influenced by the smoothness of payments, the frequency of payments, the flow of project funds, and changes in material prices. Material  and  financial  flows  have  a  significant  positive  effect  on  contractor  performance,  where information flows have the strongest correlation with service provider performance, namely 0.865. While the flow of material and financial flows do not have a significant effect on the performance of contractors.
Keywords: Supply Chain, Service Provider Performance, Structural Equation Model.
mengakibatkan seringkali ditemukan ketidakefisienan dan permasalahan di setiap tahapan proses konstruksi.  Ketidakefisienan  tersebut  diantaranya;  biaya  konstruksi  yang  kian  meningkat  dan melebihi anggaran, durasi pelaksanaan konstruksi yang melebihi waktu yang ditargetkan serta kualitas  konstruksi  yang  tidak  sesuai  dengan  spesifikasi  yang  ditentukan.  Permasalahan koordinasi antar berbagai pihak yang terlibat sangat berpotensi menimbulkan pertentangan / konflik (dispute) (Tucker, 2001).
Untuk  mengurangi  permasalahan  dalam  pelaksanaan  proyek,  diperlukan  pengelolaan rantai pasok konstruksi yang baik. Dimana pengelolaan rantai pasok konstruksi merupakan salah satu  strategi  untuk  meningkatkan  kinerja  penyedia  jasa.  Pengelolaan  rantai  pasok  dapat menurunkan  biaya,  meningkatkan  efisiensi,  dan  memperbaiki  penghantaran  hasil  akhir  suatu produk  atau  jasa  tepat  waktu  kepada  pelanggan  (Wisner,  2005) . Pengelolaan  rantai  pasok konstruksi  yang  kurang  baik  cenderung  memiliki  potensi  untuk  meningkatkan  biaya  proyek hingga  10%  (Bertelsen,  1993).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  rantai  pasok  konstruksi  akan memberikan kontribusi terhadap efisiensi suatu pelaksanaan proyek dan meningkatkan kinerja penyedia jasa, sebagai ukuran kesuksesan penyedia jasa. Kesuksesan suatu penyedia jasa dapat diukur melalui kinerja penyedia jasa tersebut dalam pengelolaan proyek konstruksi, yaitu batasan biaya terukur, Batasan waktu terukur dan Batasan mutu yang terukur (Soeharto, 1997).
Pada  umumnya,  kinerja  kontraktor  dibatasi  oleh  biaya,  waktu  dan  mutu  yang  dikenal sebagai tiga batasan  dalam mengukur kesuksesan  pengelolaan suatu proyek konstruksi yang disebut sebagai segitiga manajemen proyek. Manajemen proyek sukses apabila proyek tersebut telah  mencapai  tujuan  proyek  yang  diinginkan,  yaitu  telah  mencapai  periode  waktu  yang dialokasikan; biaya yang dianggarkan; pada level performa/teknologi yang diinginkan; diterima oleh  pelanggan  dan  menggunakan  sumber  daya  yang  ditentukan  secara  efektif  dan  efisien (Bertelsen, 1993).
Berdasarkan uraian diatas maka perlu dilakukan suatu penelitian tentang pengaruh aliran informasi,  aliran  material,  dan  aliran  finansial  rantai  pasok  konstruksi  terhadap  keberhasilan pekerjaan  konstruksi  pembangunan  Gedung  Penunjang  Akademik  Politeknik  Ilmu  Pelayaran Makassar. Analisis masalah tersebut berorientasi pada Pertama, menganalisis faktor-faktor rantai pasok  konstruksi  pembangunan  Gedung  penunjang  akademik  Politeknik  Ilmu  Pelayarana Makassar.  Kedua,  menganalis  pengaruh  rantai  terhadap  kinerja  penyedia  jasa  pembangunan Gedung penunjang akademik Politeknik Ilmu Pelayarana Makassar, dengan batasan biaya, waktu, dan mutu.

## METODE PENELITIAN
Adapun  metode  yang  digunakan  dalam  penilitian  ini  yaitu  analisis  kuantitatif.  Dimana, metode ini merupakan alat bantu dalam mengumpulkan data yang merupakan suatu proses pengadaan data dengan prosedur yang standar dan sistematik. Data yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  data  primer  yang  dikumpulkan  secara  langsung  dari  responden,  dan sekunder  adalah  data  yang  didapatkan  tidak  secara  langsung  dari  sumbernya.  Sasaran responden  adalah  langsung  dengan  bentuk  kuisioner.  Metode  penyebaran  kuisioner  yaitu bertemu  langsung  dengan  responden  dan  metode  google  formular  secara  online.  Materi kuisioner  disusun  secara  terstruktur  dengan  pertanyaan  dan  bahasa  yang  mudah  dipahami. Populasi  penelitian  ini  adalah  tim  kontraktor  dan  tim  konsultan  manajemen  konstruksi  yaitu Manajer Proyek, Site Manager, Keuangan, Logistik, Pelaksana Lapangan, HSE, Drafter, Quality Engineer, Quantity Engineer, Team Leader, Tenaga Ahli dan Pengawas Lapangan pada proyek pembangunan  Gedung  penunjang  akademik  politeknik  ilmu  pelayaran  (PIP)  makassar  yang sementara dalam proses konstruksi dengan periode pelaksanaan tahun 2022-2023.
Penelitian ini menggunakan metode sensus, dimana semua subyek penelitian diobservasi. Besar sampel adalah 41 dan telah sesuai dengan jumlah sampel yang disyaratkan dalam analisis SEM. Data dalam penelitian ini dianalisis dan mengevaluasi model dengan menggunakan model SEM PLS yang diolah dengan Smart PLS versi 3.2.7. Pengujian hipotesis melalui dua tahap yaitu pengujian outer  model dan pengujian inner model. Pengujian outer model bertujuan untuk mengetahui nilai korelasi variabel laten, cross loadings, validitas dan reliabilitas konstruk serta R Square (R²). Pengujian inner model bertujuan mengetahui nilai path coefficient dan inner model T-statistic yang menunjukkan tingkat variasi perubahan variabel independen  terhadap  variabel dependen  (Hartono  dan  Abdillah, 2009).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Deskriptif
Analisis  deskriptif  bagian  ini  menekankan  pada  gambaran  setiap  indikator  di  masing- masing variabel. Tabel 4.1 menjelaskan bahwa indikator aliran informasi memiliki nilai rata-rata pada kisaran 4,02 – 4,56 yang memberikan gambaran bahwa aliran informasi yang dijelaskan melalui  informasi  re-schedule  pekerjaan, informasi DED yang diberikan tidak lengkap,  selalu mendapatkan  informasi  kendala  lapangan,  intensitas  rapat  koordinasi  sesuai  jadual  dan keikutsertaan  subkontraktor  tidak  ada  kendala  tergolong  berpengaruh  atau  sangat berpengaruh.
Tabel 1. Statistik Deskriptif Variabel Aliran Informasi
No Indikator Mean Skor (%) 1 2 3 4 5 1  Informasi re-schedule pekerjaan (X1.1) 4.37  0.0  0.0  4.9  53.7  41.5 2  Informasi DED yang diberikan tidak lengkap (X1.2) 4.56  0.0  0.0  9.8  24.4  65.9 3  Selalu mendapatkan informasi endala lapangan (X1.3) 4.29  0.0  0.0  9.8  51.2  39.0 4  Intensitas  rapat  koordinasi sesuai jadual (X1.4) 4.34  0.0  0.0  9.8  46.3  43.9 5  Keikutsertaan  subkontraktor tidak ada kendala (X1.5) 4.02  0.0  0.0  17.1  63.4  19.5
Sumber ; Pengolahan Data 2023
indikator aliran material memiliki nilai rata-rata pada kisaran 3,85 – 4,49 yang memberikan gambaran  bahwa  aliran  material  yang  dijelaskan  melalui  volume  material  selalu  tercukupi, spesifikasi material sesuai rencana, load time  material tidak sesuai waktu,  inventori material mencukupi kebutuhan dan reject material jarang terjadi tergolong sangat baik.
Tabel 2. Statistik Deskriptif Variabel Aliran Material
No Indikator Mean Skor (%) 1 2 3 4 5 1  Volume material selalu tercukupi (X2.1)  4.37 0.0  0.0  14.6  34.1  51.2 2  Spesifikasi material sesuai rencana (X2.2) 4.10 0.0  0.0  34.1  22. 0 43. 9 3  Load time material tidak sesuai waktu (X2.3) 4.49 0.0  0.0  2.4  46. 3 51.2 4  Inventori material mencukupi kebutuhan (X2.4) 3.85 0.0  0.0  43.9  26. 8 29. 3 5  Reject material jarang terjadi (X2.5) 3.98 0.0  0.0  22.0  58. 5 19.5
Sumber ; Pengolahan Data 2023 indikator aliran finansial memiliki nilai rata-rata pada kisaran 4,44 – 4,76 yang memberikan gambaran  bahwa  aliran  finansial  yang  dijelaskan  melalui  pembayaran  lancar  pada  semua tahapan, frekwensi pembayaran selalu lancar, arus dana proyek sesuai dengan perencanaan dan sering terjadi perubahan harga material   tergolong sangat baik.

## Tabel 3. Statistik Deskriptif Variabel Aliran Finansial
No Indikator Mean Skor (%) 1 2 3 4 5 1 Pembayaran lancar pada semua tahapan (X3.1) 4.76  0.0  0.0  4.9  14.6  80.5 2  Frekwensi pembayaran selalu lancer (X3.2) 4.56  0.0  0.0  4.9  34.1  61.0 3  Arus dana proyek sesuai dengan perencanaan (X3.3) 4.44  0.0  0.0  7.3  41.5  51.2 4  Sering terjadi perubahan harga material  (X3.4) 4.56  0.0  0.0  0.0  43. 9 56.1
Sumber ; Pengolahan Data 2023
Indikator  kinerja    memiliki  nilai  rata-rata  pada  kisaran  4,51 – 4,83  yang  memberikan gambaran  bahwa  kinerja    yang  dijelaskan  oleh  anggaran  biaya  proyek  di  semua  bagian teralokasi  secara  optimal,  semua  bagian  proyek  berhasil  mencapai  periode  waktu  yang dialokasikan dan kualitas proyek pada semua bagian sesuai dengan spesifikasi yang ditetapkan tergolong sangat baik.
Tabel 4. Statistik Deskriptif Variabel Kinerja Penyedia Jasa
No Indikator Mean Skor (%) 1 2 3 4 5 1  Anggaran  biaya  proyek  di semua  bagian  teralokasi secara optimal (Y1.1) 4.51  0.0  0.0  4.9  39.0  56.1 2  Semua bagian proyek berhasil  mencapai  periode waktu  yang  dialokasikan (Y1.2) 4.78  0.0  0.0  0.0  22.0  78.0 3  Kualitas  proyek  pada  semua bagian sesuai dengan spesifikasi  yang  ditetapkan (Y1.3) 4.83  0.0  0.0  0.0  17.1  82.9

## Sumber ; Pengolahan Data 2023

## Pemeriksaan asumsi linieritas
Hubungan antar variabel dalam analisis ini adalah bersifat linier. Pengujian asumsi ini uji linieritas menggunakan test of linierity.

## Tabel 5. Pemeriksaan Asumsi Linieritas
Hubungan Linierity Deviation from Linieirty Keterang an F p F p
Aliran  informasi  ->  Kinerja
penyedia jasa 142.77 3 0.000  1.500  0.030 Linier Aliran  material  ->  Kinerja penyedia jasa 190.87 0 0.000  1.158  0.205 Linier Aliran  finansial  ->  Kinerja penyedia jasa 137.00 3 0.000  1.828  0.015 Linier

## Sumber ; Pengolahan Data 2023
Hasil linieritas menerangkan bahwa seluruh jalur memenuhi asumsi linieritas yaitu hasil uji F pada bagian linierity adalah  signifikan (p<0,05). Terdapat hasil uji penunjang pada bagian lainnya  yaitu deviation from linierity yang bertujuan menguji apakah linieritas yang terpenuhi juga didukung dengan rendahnya kecocokan model untuk hubungan  non  linier. Apabila  hasil uji deviation from linierity adalah tidak signifikan (p>0,05), berarti hubungan kedua  variabel memang linier. Akan tetapi, apabila hasil uji deviation from linierity adalah signifikan (p<0,05), berarti hubungan kedua variabel bisa linier dan juga tidak linier. Sehingga asumsi linieritas ini terpenuhi  jika hasil uji bagian  linierity  adalah  signifikan. Analisis ini memberikan kesimpulan bahwa persyaratan linieritas telah terpenuhi pada seluruh jalur yang ada dalam model hipotesis. Pada hasil uji linierity hasil uji F adalah signifikan (p<0,05).

## Validitas dan Reliabilitas Konstruk
Pemeriksaan  validitas  dan  reliabilitas  konstruk  pada  hubungan  formatif  dilakukan sejumlah  cara  yang  berbeda  dengan  variabel  laten  yang  bersifat  reflektif.Variabel  aliran informasi terukur secara formatif oleh 5 indikator. Seluruh koefisien bertanda positif dan teruji signifikan (p<0,05) pada indikator X1.4 (=0,515) dan X1.5 (=0,421). Nilai VIF pada kisaran 1,367 – 2,830  menerangkan  bahwa  antar  indikator  tidak  terjadi  masalah  multikolinier  yang  tinggi. Variabel aliran material terukur secara formatif oleh 5 indikator. Koefisien bertanda positif dan negative,   teruji signifikan (p<0,05) pada indikator X2.2 (=0,938) dan X2.5 (=0,412). Nilai VIF pada  kisaran  2,003  -  6,163  menerangkan  bahwa  antar  indikator  tidak  terjadi  masalah multikolinier  yang  tinggi.  Variabel  aliran  finansial  terukur  secara  formatif  oleh  4  indikator. Seluruh koefisien bertanda positif dan teruji signifikan (p<0,05) pada indikator X3.1 (=0,585), X3.3 (=0,420) dan X3.4 (=0,373). Nilai VIF pada kisaran 1,160 - 1,958 menerangkan bahwa antar indikator tidak terjadi masalah multikolinier yang tinggi.
Tabel .6. Loading Factor dan Nilai VIF Variabel Indikator Outer Weight T p VIF Aliran Informasi X1.1 -0.030 0.138 0.891 ns 2.236 X1.2 0.006 0.023 0.981 ns 2.088 X1.3 0.397 1.831 0.068 ns 2.830 X1.4 0.515 2.352 0.019 * 1.789 X1.5 0.421 2.850 0.005 * 1.367 Aliran material X2.1 -0.083 0.311 0.756 ns 2.830 X2.2 0.938 3.706 0.000 * 6.163 X2.3 -0.023 0.159 0.874 ns 2.177 X2.4 -0.166 0.800 0.424 ns 4.073 X2.5 0.412 3.041 0.002 * 2.003 Aliran finansial X3.1 0.585 2.509 0.012 * 1.660 X3.2 0.044 0.202 0.840 ns 1.958 X3.3 0.420 2.252 0.025 * 1.407 X3.4 0.373 2.037 0.042 * 1.160 Kinerja penyedia jasa Y1.1 0.429 2.449 0.015 * 1.484 Y1.2 0.443 2.546 0.011 * 1.775 Y1.3 0.348 1.768 0.078 ns 1.441
Keterangan ns = p > 0,05; * = p ≤ 0,05
Sumber ; Pengolahan Data 2023
koefisien bertanda positif dan teruji signifikan (p<0,05) pada indikator Y1.1 (=0,429) dan Y1.2   (=0,443). Nilai VIF pada kisaran 1,441 – 1,775 menerangkan bahwa antar indikator tidak terjadi masalah multikolinier yang tinggi.

## Matriks Korelasi Variabel Laten
Pada keempat variabel yang ada dalam model memiliki koefisien korelasi bertanda positif dengan kisaran 0,665 hingga 0,865. Koefisien korelasi pada hubungan antar variabel adalah signifikan, karena nilai kritis koefisien korelasi pada ukuran sampel sebesar 41 adalah 0,323. Tabel berikut adalah matriks korelasi antar variabel.
Tabel 7. Matriks Korelasi Antar Variabel
Konstruk Aliran Informasi Aliran Material Aliran Finansial Kinerja Penyedia Jasa Aliran Informasi 1.000 0.800 0.665 0.865 Aliran Material 0.800 1.000 0.761 0.806 Aliran Finansial 0.665 0.761 1.000 0.833 Kinerja penyedia jasa 0.865 0.806 0.833 1.000

## Sumber ; Pengolahan Data 2023
Model  hipotesis  ini  akan  menganalisis  faktor-faktor  penentu  kinerja penyedia jasa, dan koefisien korelasi dari ketiga variabel eksogen berkisar 0,665 hingga  0,800. Kinerja penyedia jasa semakin naik jika aliran informasi baik, aliran material baik dan aliran finansial baik. Akan tetapi koefisien korelasi antar variabel eksogen  juga mempunyai korelasi yang cukup kuat. Korelasi terkuat terhadap kinerja penyedia jasa  berasal dari aliran infromasi yaitu sebesar 0,865

## Kecocokan Model
Kecocokan model dapat dinilai dari koefisien determinasi model (Rm2). Koefisien determinasi model  dihitung  dengan  menggunakan  seluruh  koefisien  determinasi  (R2)  yang  ada  di  dalam model. Hasil perhitungan R2 dapat dilihat pada Tabel 3.8. Nilai R2 untuk variabel kinerja penyedia jasa  adalah  0,868.  Nilai  tersebut      menunjukkan  bahwa  variasi  kinerja  penyedia  jasa  yang dijelaskan oleh  aliran  informasi, aliran  material  dan aliran finansial sebesar 86,8%, sedangkan sisanya dijelaskan  oleh  variabel  lain.
Tabel 8. Hasil Pengukuran R-Square
Variabel Dependen R2 Kinerja penyedia jasa 0,868
Sumber : Pengolahan Data 2023
Hair  et.al  (2014)  menyatakan  bahwa  secara  umum  koefisien  determinasi  tergolong rendah jika bernilai 0,20, sementara pada hasil model ini koefisien determinasi sebesar 86,8% bernilai  lebih  dari  0,20.  Sehingga  berdasarkan  hasil  ini  kecocokan  model  tergolong  baik. (dalam, Deborah, et,al 2022).
Tabel 9. Hasil Uji Kecocokan Model dengan SRMR dan NFI
Indeks Statistik Batas Good Fit Batas Poor Fit SRMR 0,085 Kurang dari 0,08 Lebih dari 0,10 NFI 0,731 Lebih dari 0,50 Kurang dari 0,50
Sumber : Data Olahan Peneliti, 2023
Kecocokan  model  atau  fit  model  bisa  diukur  dengan  indeks  kecocokan  model SRMR  dan  NFI.  Pada  model  SEM  dengan  pendekatan  Partial  Least  Square  atau  SEM-PLS tingkat  kecocokan  model  akan  digunakan  nilai  Standardized  Root  Mean  Square  Residual (SRMR). SRMR merupakan fit model yang dikembangkan oleh Hu dan Bentler (1999) untuk CB- SEM. SEM-PLS mengadopsi SRMR untuk mengetahui perbedaan antara kovarian sampel dan kovarian  yang  dihasilkan  oleh  SEM-PLS.  SRMR  mewakili  nilai  rerata  seluruh  standardized residual, dan mempunyai rentang dari 0 menuju 1. Model yang mempunyai kecocokan baik (good fit) akan mempunyai nilai SRMR lebih kecil  dari 0,08 dan berstatus kecocokan yang kurang baik (poor fit) jika bernilai lebih dari 0,10. Model yang diajukan dalam penelitian ini memiliki  nilai  SRMR  sebesar  0,085,  yang  berarti  berada  diantara  0,08 – 0,10,  maka  dapat disimpulkan bahwa model berstatus marginak fit. Nilai NFI sebesar 0,731 (lebih dari 0,50) juga menerangkan bahwa tingkat kecocokan model adalah baik.

## Pengujian Model Struktural (Inner Model)
Pengujian hipotesis didasarkan pada hasil analisis model PLS-SEM yang mengandung seluruh  variabel  pendukung  uji  hipotesis.    Menilai  hasil  pengujian  model  struktural  (inner model) dapat dilihat pada R- square (R²) pada setiap konstruk endogen (kinerja penyedia jasa), nilai koefisien jalur, t dan p tiap hubungan path antar konstruk. Nilai koefisien jalur dan nilai t pada  setiap  jalur  akan  dijelaskan  dalam  sub  bahasan  hasil  pengujian  hipotesis.  Nilai  R² digunakan   untuk   mengukur   tingkat variasi dalam variabel endogen yang dijelaskan oleh sejumlah variabel yang mempengaruhi (Hartono et,al,, 2020 ). Semakin tinggi nilai R² berarti semakin baik model prediksi dari model yang diajukan.
Tabel 9. Hasil Pengujian Koefisien Jalur Pada Inner Model
Aliran Original Sample (O) Standar d Deviati on (STDEV ) T Statistics (|O/STDEV |) P Values Aliran informasi -> Kinerja penyedia jasa 0.541 0.180 3.014 0.003 Aliran material -> Kinerja penyedia jasa 0.030  0.206 0.145 0.884 Aliran finansial -> Kinerja penyedia jasa 0.451 0.199 2.265 0.024
Keterangan : ns = p > 0,05; * = p < 0,05
Gambar 2. Model Hipotesis
Interpretasi dari tabel 9 dan gambar 2 tersebut menjelaskan hubungan antar variabel sebagai berikut :
1. Aliran informasi terhadap kinerja penyedia jasa mempunyai koefisien dengan arah positif. Hasil perhitungan   menunjukkan   bahwa koefisien jalur sebesar 0,541 dengan t-statistik  sebesar  3,014  (p=0,003)  memberikan  keputusan  bahwa  aliran  informasi berpengaruh  signifikan  terhadap  kinerja  penyedia  jasa.  Aliran  informasi  yang  baik akan meningkatkan kinerja penyedia jasa.
2. Aliran  material  terhadap  kinerja  penyedia  jasa  mempunyai  koefisien  dengan  arah positif.  Hasil  perhitungan      menunjukkan      bahwa      koefisien  jalur  sebesar  0,030 dengan  t-statistik  sebesar  0,145  (p=0,884)  memberikan  keputusan  bahwa  aliran material      berpengaruh  tidak  signifikan  terhadap  kinerja  penyedia  jasa.  Kinerja penyedia jasa tidak dijelaskan oleh aliran informasi.
3. Aliran finansial   terhadap kinerja penyedia jasa mempunyai koefisien dengan arah
positif. Hasil perhitungan   menunjukkan   bahwa   koefisien jalur sebesar 0,451 dengan t-statistik  sebesar  2,265  (p=0,024)  memberikan  keputusan  bahwa  aliran  finansial berpengaruh signifikan terhadap kinerja penyedia  jasa.  Aliran  finansial    yang  baik akan  meningkatkan  kinerja penyedia jasa.

## Hasil Pengujian Hipotesis
Pada penelitian ini terdapat 3 buah hipotesis. Berdasarkan paparan hasil uji koefisien inner model,  ada  satu  hipotesis  yang  tidak  terdukung.  Selanjutnya  penjelasan  secara  rinci  dari masing-masing hipotesis akan dipaparkan berikut ini :
1. Hipotesis H1 menyatakan bahwa aliran informasi berpengaruh positif terhadap kinerja penyedia jasa. Aliran informasi   terhadap kinerja penyedia jasa  mempunyai koefisien dengan  arah  positif.  Hasil  perhitungan menunjukkan   bahwa   koefisien   jalur sebesar 0,541 (p<0,05) memberikan keputusan bahwa aliran informasi   berpengaruh signifikan  terhadap  kinerja  penyedia  jasa.  Hasil  uji  ini  menerangkan  bahwa  H1 terdukung.
2. Hipotesis H2 menyatakan bahwa aliran material  berpengaruh positif terhadap kinerja penyedia jasa. Aliran material terhadap kinerja penyedia jasa mempunyai koefisien dengan arah positif. Hasil perhitungan   menunjukkan bahwa koefisien jalur sebesar 0,030  (p<0,05)  memberikan  keputusan  bahwa  aliran  material    berpengaruh  tidak signifikan terhadap kinerja penyedia jasa. Hasil uji ini menerangkan bahwa H2 tidak terdukung.
3. Hipotesis H3 menyatakan bahwa aliran finansial  berpengaruh positif terhadap kinerja penyedia jasa. Aliran finansial terhadap kinerja penyedia jasa mempunyai koefisien dengan arah positif. Hasil perhitungan   menunjukkan bahwa  koefisien  jalur sebesar 0,451 (p<0,05) memberikan keputusan bahwa aliran finansial  berpengaruh signifikan terhadap kinerja penyedia jasa. Hasil uji ini menerangkan bahwa H3  terdukung.
Hasil Model Evaluasi
Model  hipotesis  dalam  penelitian  ini  ada  satu  koefisien  jalur  teruji  tidak  signifikan. Sehingga di dalam model PLS SEM dilanjutkan dengan eksplorasi model untuk mendapatkan kecocokan model lebih baik dengan menambahkan jalur dari aliran material terhadap aliran informasi dan aliran finansial. Hasil perhitungan  R² dapat dilihat pada  Tabel dibawah ini.

## Tabel 10. Hasil Pengukuran R-Square Model Evaluasi
Variabel Dependen R ² Aliran informasi 0,658 Aliran finansial 0,666 Kinerja penyedia jasa 0,854 Sumber : Data Olahan Peneliti, 2023
Nilai R² untuk variabel kinerja penyedia jasa adalah 0,854. Nilai tersebut  menunjukkan bahwa variasi kinerja penyedia jasa yang dijelaskan oleh aliran informasi, aliran material dan aliran finansial sebesar 85,4%, sedangkan sisanya dijelaskan  oleh  variabel   lain. Nilai R² unt uk variabel  aliran  informasi  adalah  0,658.  Nilai  tersebut  menunjukkan  bahwa  variasi  aliran informasi yang dijelaskan oleh aliran material sebesar 65,8%, sedangkan sisanya dijelaskan oleh    variabel    lain.  Nilai    R²untuk  variabel    aliran  finansial  adalah  0, 666.  Nilai  tersebut menunjukkan bahwa variasi aliran finansial yang dijelaskan oleh aliran material sebesar 66,6%, sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel lain.
Hair et.al (2014) menyatakan bahwa secara umum koefisien determinasi tergolong rendah jika bernilai 0,20, sementara pada hasil model ini ketiga koefisien berkisar 65,8% - 85,4% bernilai lebih dari 0,20. Sehingga berdasarkan hasil ini kecocokan model evaluasi tergolong lebih baik dari model sebelumnya.
Gambar 3. Hasil Outer Model Evaluasi
Tabel 11. Hasil uji kecocokan model dengan SRMR & NFI
Indeks Statistik Batas Good Fit Batas Poor Fit SRMR 0,079 Kurang dari 0,08 Lebih dari 0,10 NFI 0,742 Lebih dari 0,50 Kurang dari 0,50

## Sumber: Data olahan peneliti, 2023
Kecocokan model atau fit model bisa diukur dengan indeks kecocokan model SRMR dan NFI. Model yang  diajukan  dalam penelitian  ini memiliki nilai SRMR sebesar  0,079, yang berarti
kurang dari 0,08, maka dapat disimpulkan bahwa model berstatus good fit. Nilai NFI sebesar 0,742 (lebih dari 0,50) juga menerangkan bahwa tingkat kecocokan model adalah lebih baik.
Gambar 4. Hasil Uji Koefisien Path Model Evaluasi
Hasil uji koefisien jalur pada model evaluasi dari aliran material terhadap kinerja penyedia jasa sebesar -0.097 teruji tidak signifikan (p=0,717). Akan tetapi koefisien jalur dari aliran material terhadap aliran informasi sebesar 0,811 (p=0,000) dan aliran finansial sebesar 0,816 (p=0,0000 menjelaskan bahwa sifat pengaruh aliran material terhadap kinerja penyedia jasa adalah tidak langsung.

## SIMPULAN
Dalam analisis tersebut, ditemukan beberapa kesimpulan yang dapat diambil. Kesimpulan pertama  adalah  bahwa  ketiga  variabel  memiliki  variabel  eksogen  dengan  angka  koefisien berkisar antara 0,665 hingga 0,800. Hal ini menunjukkan bahwa semakin baik aliran informasi, aliran material, dan aliran finansial, kinerja penyedia jasa semakin meningkat. Dalam konteks ini, variabel eksogen  adalah  faktor-faktor  eksternal yang dapat mempengaruhi  kinerja  penyedia jasa.  Kesimpulan  kedua  berhubungan  dengan  koefisien  korelasi  antar  variabel  eksogen. Ditemukan  bahwa  koefisien  korelasi  antara  variabel-variabel  ini  cukup  kuat.  Korelasi  terkuat terhadap kinerja penyedia jasa berasal dari aliran informasi, dengan koefisien korelasi sebesar 0,865. Hal ini menunjukkan bahwa aliran informasi memiliki dampak yang signifikan terhadap kinerja penyedia jasa. Oleh karena itu, disarankan agar ketiga variabel ini, yaitu aliran informasi, aliran material, dan aliran finansial, yang memberikan dukungan terhadap hasil kinerja penyedia jasa, harus dipertahankan dan diberikan perhatian khusus dalam pengelolaan proyek. Terakhir, aliran  finansial  yang  baik  juga  berperan  penting  dalam  kinerja  penyedia  jasa.  Dukungan keuangan yang memadai memungkinkan penyedia jasa untuk mengelola biaya proyek dengan baik,  membayar  tenaga  kerja  dan  pemasok  tepat  waktu,  serta  melakukan  investasi  yang diperlukan untuk meningkatkan efisiensi dan kualitas kerja.
DAFTAR PUSTAKA
Deborah, I., Oesman, Y. M., & Yudha, R. T. B. (2022). Social media and impulse buying behavior:
The role of hedonic shopping motivation and shopping orientation. Jurnal Manajemen Maranatha, 22(1), 65-82.
Hartono,  W.,  Sugiyarto,  S.,  &  Utami,  N.  P.  (2020).  Analisis  Rantai  Pasok  Tenaga  Kerja  Pada Konstruksi Bangunan Gedung Di Wilayah Surakarta  Dengan Regresi Linier Berganda.
Matriks Teknik Sipil, 166 – 174.
Pribadi, K.S., I. Fatima, D. Yustiarini. 2007. Identifikasi Rantai-Pasok dalam Industri Konstruksi Indonesia untuk Pengembangan Sistem Penjaminan Mutu. Journal of Civil Engineering 14 (4), 171-180
Soeharto, I. (1997), Manajemen Proyek Dari Konseptual Sampai Operasional, Erlangga, Jakarta. Tucker, S.N., Mohamed, S., Johnson, D.R. (2001), “Building and Industries Construction Supply Chain Project (Domestic)”
Wisner,  J.D.  (2005),  “Principles  of  Supply  Chain  Management:  A  Balanced  Approach”, International Student Edition, Thomson. ByggelogistikMaterialstyring i Byggeprosessen Vol.  I  and  II  (Building  Logistic-Material  Management  in  the  Building  Process, Boligministeriet.
Xue, Xiaolong, Yaowu Wang,  Qiping Shen, Xiaoguo Yu. 2007. Coordination  mechanisms for construction  supply  chain  management  in  the  Internet  environment.  International Journal of Project Management Vol. 25, Issue 2, February 2007, Pages 150-157.