## Pengujian Model Pengaruh Tata Kelola TI Terhadap Transformasi Digital dan Kinerja Asuransi B
Rizka Putri Wahyuni 1,* , Rahmat Mulyana 2 , Lukman Abdurrahman 3
Fakultas Rekayasa Industri, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Telkom, Bandung, Indonesia Email: 1,* rizkaputriwahyuni@student.telkomuniversity.ac.id, 2 rahmat@dsv.su.se/rahmatmoelyana@telkomuniversity.ac.id,
3 abdural@telkomuniversity.ac.id Email Penulis Korespondensi: rizkaputriwahyuni@student.telkomuniversity.ac.id Submitted 14-09-2022 ; Accepted 04-10-2022 ; Published 31-10-2022
Abstrak
Terjadinya  disrupsi  teknologi emerging, perubahan  perilaku stakeholder menuju  digital,  ditambah  dengan  pandemi  Covid-19  telah memaksa berbagai organisasi incumbent untuk bertransformasi digital (TD). Masih banyak investasi terkait TD yang gagal mencapai ekspektasi yang  diharapkan karena  diduga kurang baiknya penerapan  tata kelola.  Penelitian  sebelumnya  banyak  menelaah  peranan signifikan teknologi informasi (TI) terhadap kinerja organisasi. Namun, diduga praktik Tata Kelola TI (TKTI) tradisional belum tentu efektif di era digital. Baru sedikit yang meneliti pengaruh tata kelola TI (TKTI) terhadap TD, dan belum ada yang meneliti pengaruh TD terhadap kinerja organisasi (KO). Oleh karena itu, penelitian ini ditujukan untuk melakukan validasi pengaruh mekanisme TKTI hibrida (tradisional dan agile /adaptif) terhadap TD, serta pengaruh TD terhadap KO beserta pencapaian kinerjanya melalui perspektif balanced  scorecard (BSC).  Metoda  penelitian  yang  digunakan  adalah  survei  dengan  penyebaran  kuesioner online berskala Likert kepada 11 peranan terkait  TD di Asuransi B dan berhasil mendapatkan 50 responden yang relevan. Data hasil pengisian kuesioner dianalisis  dengan  bantuan tools SmartPLS  3.0.  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan Structural  Equation  Modeling (SEM) dengan  model formative ,  berupa  pengujian inner  model dan outer  model. Hasil  pengujian  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa mekanisme TKTI tradisional dan juga agile /adaptif keduanya berpengaruh positif secara signifikan terhadap TD. Kemudian TD juga terbukti berpengaruh positif secara signifikan terhadap KO. Penelitian ini berkontribusi terhadap knowledge base untuk penelitian lebih lanjut pada topik terkait, serta dapat menjadi referensi implementasi untuk mengawal kesuksesan  TD bagi praktisi, khususnya pada konteks industri asuransi.
Kata Kunci: Tata Kelola TI; Transformasi digital; Kinerja Organisasi; Asuransi; SEM; SmartPLS.

## Abstract
The  emergence  of  emerging  technology  disruptions,  changes  in  stakeholder  behavior  towards  digital,  coupled  with  the  Covid-19 pandemic has forced various incumbent organizations to transform digitally (TD). There are still many investments related to TD that fail to achieve the expected expectations due to the alleged lack of good governance implementation. Previous studies have examined the  significant  role  of  information  technology  (IT)  on  organizational  performance.  However,  it  is  suspected  that  traditional  IT Governance (TKTI) practices are not necessarily effective in the digital era. Only a few have examined the effect of IT governance (TKTI) on TD, and no one has examined the effect of TD on organizational performance (KO). Therefore, this study aimed to validate the  effect  of  hybrid  TKTI  mechanisms  (traditional  and  agile/adaptive)  on  TD,  as  well  as  the  effect  of  TD  on  knockouts  and  their performance  achievements  through  a  balanced  scorecard  (BSC)  perspective.  The  research  method  used  is  a  survey  by  distributing Likert-scale online questionnaires to 11 roles related to BP in Asuransi B and succeeded in getting 50 relevant respondents. Data from the results of filling out the questionnaire were analyzed with the help of SmartPLS 3.0 tools. The test is carried out using Structural Equation Modeling (SEM) with a formative model, in the form of testing the inner model and outer model. The test results of this study indicate that both traditional and agile/adaptive TKTI mechanisms have a significant positive effect on BP. Then TD also proved to have a significant positive effect on KO. This research contributes to the knowledge base for further research on related topics, and can be an implementation reference to oversee the success of TD for practitioners, especially in the context of the insurance industry.
Keywords : IT Governance; Digital Transformation; Organization Performance; Insurance; SEM; SmartPLS.

## 1. PENDAHULUAN
Di era pandemi Covid-19 terjadinya disrupsi teknologi emerging , perubahan perilaku stakeholder menuju digital, telah memaksa berbagai organisasi incumbent untuk bertransformasi digital (TD)[1]. Namun, faktanya masih banyak investasi terkait TD yang gagal mencapai tujuan yang diharapkan dikarenakan kurang baiknya penerapan tata kelola. Tata Kelola TI  (TKTI)  merupakan  “ tanggung  jawab  eksekutif  dan  dewan  direksi  dan  terdiri  dari  kepemimpinan  dan  struktur organisasi  serta  proses  yang  memastikan  bahwa  TI  organisasi  menopang  dan  memperluas  strategi  dan  tujuan perusahaan.  TKTI  mewakili  kerangka  kerja  untuk  hak  keputusan  dan  akuntabilitas  untuk  mendorong  perilaku  yang diinginkan  dalam  penggunaan  TI.  Sebuah  organisasi  penting  menerapkan  tata  kelola  IT  yang  efektif  supaya  dapat memastikan keselarasan antara IT dan tujuan bisnis ”[2, p. 6210]. Banyak organisasi yang khawatir akan pertumbuhan investasi  dalam  teknologi emerging melalui  transformasi  digital  yang  menawarkan  peluang value  creation [3] . Transformasi  digital  (TD)  merupakan  “ proses  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan  suatu  entitas  dengan  memicu perubahan  signifikan  pada  propertinya  melalui  kombinasi  teknologi  informasi,  komputasi,  komunikasi,  dan konektivitas ”[4, p. 3]. Dengan demikian, keberhasilan bisnis bergantung pada pemahaman bagaimana kekuatan eksternal seperti globalisasi, demografi, dan keberlanjutan berdampak pada strategi dan posisi kompetitif perusahaan [5].
Teknologi informasi (TI) memiliki peran penting dalam dukungan, keberlanjutan, dan pertumbuhan dari bisnis. Penggunaan teknologi yang meluas ini telah menciptakan ketergantungan kritis pada TI yang membutuhkan spesifikasi tertentu  yang  berfokus  pada  tata  kelola  TI  [6].  Munculnya  teknologi  digital,  pesatnya  inovasi  digital  pesaing,  dan
konsumen  perubahan  perilaku  telah  mengganggu  banyak  perusahaan  lama  yang  membuat  mereka  kehilangan  pangsa pasar mereka dengan cepat [3]. Perusahaan yang tidak mampu beradaptasi ataupun bersaing dengan dunia digital akan menjadi korban "digital Darwinism" [7] di mana hanya sebagian besar perusahaan yang mampu beradaptasi, yang mana perusahaan  tersebut  mampu  bertahan  untuk  tetap  berada  di competitive  landscape yaitu  perusahaan  yang  responsif terhadap tren teknologi [7].
IT governance memiliki  peran  penting  dalam  inisiatif  digital  organisasi  [3].  Untuk  memulihkan  pangsa  pasar mereka dan bertahan dari transformasi digital [5] perusahaan tersebut perlu mengembangkan mekanisme tata kelola TI baru [2] untuk mengimbangi realita digital dan memenuhi tantangan transformasi digital [8]. Transformasi digital adalah penemuan kembali visi dan strategi perusahaan, struktur organisasi, proses, kemampuan, dan culture. Visi dan strategi yang didefinisikan ulang, termasuk pengembangan produk dan layanan baru yang diaktifkan secara digital, bereksperimen dengan  model  bisnis  baru  [5].  Sebuah  organisasi  harus  menciptakan  transformasi  melalui  teknologi  atau  organisasi tersebut menghadapi kehancuran di tangan pesaing mereka [9].
Asuransi B merupakan salah satu badan asuransi pelayanan publik di Indonesia dalam bentuk jasa pelayanan yang bertanggung  jawab  terhadap  Instansi  Pemerintah  di  Pusat,  di  Daerah  dan  seluruh  rakyat  agar  mendapatkan  jaminan kebutuhan hidup yang layak.
Untuk  memulai  transformasi  digital  perlu  menerapkan  pendekatan  yang  sesuai.  Menurut  Mulyana  (2022) menjelaskan bahwa pentingnya mekanisme tata Kelola TI tradisional untuk kesuksesan digital transformasi. Namun studi sebelumnya seperti penjelasan [10] juga menjelaskan bahwa agile/adaptive juga mempengaruhi transformasi digital.
Gambar 1. Model Konseptual
Oleh karena itu tujuan penelitian ini adalah untuk menguji hipotesis pengaruh mekanisme Tata Kelola Teknologi informasi (TKTI) agile/adaptive dan Tata Kelola Teknologi informasi (TKTI) traditional terhadap digital transformation dan kinerja organisasi ( performance organization ) Asuransi B seperti ilustrasi model konseptual pada Gambar 1. Terdapat  tiga  jenis  mekanisme  pada  tata  kelola  TI  yaitu  struktur,  proses  dan  relasi  sebagai transformation antecendents yang  diidentifikasi  dari  [11]  pada  Gambar  1. Structure mencakup  “perangkat  dan  mekanisme  struktural (formal)  untuk  menghubungkan  dan  memungkinkan  kontak  horizontal,  atau  penghubung,  antara  fungsi  bisnis  dan manajemen TI (pengambilan keputusan), kemampuan struktural berbentuk posisi formal dan peran ( integrator ), dan/atau kelompok  formal  dan  pengaturan  tim  (manajemen)”,  sementara  proses  merupakan  “formalisasi  dan  pelembagaan pengambilan  keputusan  strategis  TI  atau  prosedur  pemantauan  TI  seperti  sejauh  mana  aktivitas  pengambilan keputusan/pemantauan  TI  ditangani  secara  sistematis  dan  menyeluruh”  dan  relasi  merupakan  “partisipasi  aktif,  dan hubungan  kolaboratif  antara,  eksekutif  perusahaan,  manajemen  TI,  dan  manajemen  bisnis”  relasi  juga  merupakan “perilaku  sukarela  dan  kolaboratif  dari  pemangku  kepentingan  yang  berbeda  untuk  memperjelas  perbedaan  dan memecahkan  masalah,  untuk  menemukan  solusi  integratif.  Kemampuan  relasional  memungkinkan  organisasi  untuk menemukan  solusi  yang  lebih  luas,  dan  melepaskan  kreativitas  yang  terlibat  dalam  eksplorasi  bersama  solusi  yang melampaui batas-batas fungsional”.
Selanjutnya  pada transformation  state merupakan  dimensi digital  transformation yang  menjadi  faktor keberhasilan  transformasi  digital  diantaranya strategic  alignment (SA) ,  strategic  vision (SV) ,  technology  asset (TA) , know-how intellectual property (KIP) , digital capability (DC) dan culture of innovation (CI) [5]. Dan bagian ketiga yaitu transformation  outcome merupakan  dampak  keberhasilan  TD  yang  diukur  berdasarkan  empat  perspektif balanced scorecard yaitu financial, customer, internal process dan learning & growth [12] .
Salah satu solusi untuk menguji seberapa berpengaruhnya mekanisme tata kelola IT yang dapat mempengaruhi transformasi  digital  yaitu  dengan  menggunakan  pendekatan structural  equation  modeling (SEM).  SEM  memiliki  dua teknik yaitu partial least squares (PLS) dan covariance based (CB). Pada penelitian ini peneliti menggunakan metode partial least squares (PLS) dengan menggunakan aplikasi Smart-PLS. SEM memiliki dua metode yaitu formative dan reflective . Pada penelitian ini, penulis menggunakan metode formative dikarenakan pada penelitian ini menguji seberapa pengaruh mekanisme tradisional IT governance dan agile IT governance terhadap TD serta dampak yang dirasakan pada kinerja organisasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Menentukan Hipotesis
Mengacu pada Gambar 1. Pengujian hipotesis dikelompokkan menjadi dua lingkup dengan menghasilkan tiga hipotesis nul (H0) dan tiga alternatif (H1) sebagai berikut.
Pengaruh Agile/Adaptive IT Governance Mechanism ke Digital Transformation Dimension a. H0-1 artinya Agile/Adaptive IT Governance tidak berpengaruh terhadap Digital Transformation Dimension.
b. H1-1 artinya Agile/Adaptive IT Governance Mechanisms berpengaruh terhadap Digital Transformation Dimension .
Pengaruh Traditional IT Governance Mechanism berpengaruh terhadap Digital Transformation Dimension
a. H0-2 artinya Traditional IT Governance Mechanisms tidak berpengaruh terhadap Digital Transformation Dimension.
b. H1-2 artinya Traditional IT Governance Mechanism berpengaruh terhadap Digital Transformation Dimension Pengaruh Digital Transformation Dimension ke Organization Performance
a. H0-3 artinya Digital Transformation Dimension tidak berpengaruh terhadap Organization Performance.
b. H1-3 artinya Digital Transformation Dimension berpengaruh terhadap Organization Performance

## 2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan data adalah “langkah yang paling strategis dalam penelitian, karena tujuan utama dari penelitian adalah mendapatkan data”[13].  Pada pengumpulan data  terdapat  dua  jenis sumber data yaitu data  primer dan data  sekunder. Sumber primer adalah “sumber data yang langsung memberikan data kepada pengumpul data[13], Pada penelitian ini data primer yang digunakan adalah kuesioner. Sumber sekunder merupakan “sumber yang tidak langsung memberikan data kepada pengumpul data, misalnya lewat orang lain atau lewat dokumen”[13]. Pada penelitian ini data sekunder yang digunakan adalah jurnal, buku dan penelitian sebelumnya, sedangkan data primer yang digunakan adalah kuesioner. Pada penelitian ini proses pengambilan data menggunakan metode survei yaitu dengan melakukan penyebaran kuesioner online melalui Google Form berskala Likert kepada sebelas peranan yang ada di Asuransi B yaitu: a. Tata Kelola Organisasi dan Teknologi Informasi (Eselon 1/ Direksi dan Eselon 2/ Kepala Pusat/Divisi),
b. Pengelolaan Perencanaan, Kebijakan dan Arsitektur Organisasi dan Teknologi Informasi,
c. Pengelolaan Pengembangan Aplikasi/ Solusi Teknologi Informasi,
d. Pengelolaan Data dan Analitik,
e. Pengelolaan Operasional Aplikasi dan Infrastruktur Teknologi Informasi,
f. Pengelolaan Layanan dan Dukungan Teknis Teknologi Informasi,
g. Pengelolaan Keamanan Informasi,
h. Pengelolaan SDM, Perubahan dan Budaya Organisasi dan Teknologi Informasi,
i. Pengelolaan Umum, Vendor dan Pengadaan Sumber Daya Teknologi Informasi,
j. Pengelolaan Risiko dan Kepatuhan Internal Teknologi Informasi dan
k. Audit/ Pengawasan Internal Teknologi Informasi. Total jumlah responden yang didapat berjumlah 50 responden. Jumlah sampel yang diperoleh mengacu pada ketentuan sampel yang digunakan pada SEM berdasarkan [14, p. 109]:
a. Sepuluh kali jumlah terbesar indikator yang digunakan untuk mengukur konstruk;
b. Sepuluh kali jumlah terbesar jalur inner model .
Berdasarkan  hal  tersebut  pada  penelitian  ini  menggunakan  acuan minimal  sampel responden pada poin  ke dua yang dilihat dari path inner , pada penelitian ini jumlah path inner berjumlah tiga sesuai pada Gambar 1 ( agile/adaptive ke digital transformation, traditional ke digital transformation dan digital transformation ke performance organization ) artinya jumlah minimun sampel yang digunakan ada tiga di kali sepuluh yaitu tiga puluh sampel dan pada penelitian ini memiliki sebanyak 50 responden.  Berdasarkan sumber lain jumlah sampel minimum yang digunakan pada SEM sebesar tiga puluh sampai seratus sampel [15, p. 877]. Berikut merupakan Karakteristik dari responden dalam penelitian ini yang digambarkan menggunakan analisis deskriptif dengan penjabarannya berdasarkan posisi pekerjaan, pendidikan terakhir, area pengalam kerja dan akumulasi pengalaman kerja.
a. Karakteristik Posisi Pekerjaan Responden
b. Karakteristik Pendidikan Akhir
Gambar 3. Pendidikan Terakhir
c. Karakteristik Area Pengalaman Kerja
Gambar 4. Area Pengalaman Kerja
d. Karakteristik Akumulasi Pengalaman Kerja
Gambar 5 . Akumulasi Pengalaman
Berdasarkan pada Gambar 2-5 dapat dilihat bahwa pengisi kuesioner memadai untuk memberikan masukan yang valid  dan  andal  dalam  penelitian  ini.  Pada  kuesioner  terdapat  skala likert .  Berikut  skala likert yang  digunakan  pada kuesioner, sebagai berikut.

## Tabel 1. Skala Likert
Skor Keterangan 1 Sangat Tidak Setuju 2 Tidak Setuju 3 Netral 4 Setuju 5 Sangat Setuju
Setelah  mendapatkan  data  lengkap,  Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pengolahan  data  dengan  metode scoring dengan menggunakan Ms. Excel untuk mengetahui nilai persetujuan dari tiap jawaban dapat menggunakan rumus sebagai berikut [13].
𝑟𝑢𝑚𝑢𝑠 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥(%) = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑒𝑟𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝑥 100% (1)

## 2.3 Analisis Data
Untuk  memastikan  bahwa  model  konseptual  akan  menjadi  kenyataan  adalah  dengan  cara  diuji.  Data  yang  diperoleh diperiksa  ke  dalam software PLS-SEM  yaitu SmartPLS 3.0.  Proses  komputasi  data  meliputi  algoritma Partial  Least Square (PLS)  dan Bootstrapping yang  berfungsi  untuk  menghasilkan  data  yang  dihitung  dan  model  konseptual  akan dianalisis  dan  diterima.  Setalah  melakukan  pengujian  dengan  menggunakan SmartPLS ,  selanjutnya  akan  dilakukan analisis untuk menguji outer model , inner model dan hipotesis [16]. Pada penelitian ini menggunakan analisis deskriptif digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan dan menggambarkan data kemudian membuat sebuah keputusan [17] dan teknik analisis menggunakan SEM-PLS .
2.4 Pengujian Model
2.4.1 Outer Model
Pada model pengujian outer model terdapat beberapa pengujian, diantaranya sebagai berikut. a. Collinearity
Pengujian collinearity adalah  menguji  kolinearitas  setiap  indikator outer  model pada  setiap  konstruk.  Tujuan collinearity adalah  untuk  menguji  apakah  ada  korelasi  antara  dua variable [17] . Untuk  menguji collinearity dapat dilihat dari nilai variace inflation factor (VIF). Suatu indikator dinyatakan tidak memiliki masalah kolinearitas apabila nilai VIF ≤ 5 [18]. Apabila nilai VIF semakin tinggi maka tingkat kolinearitasnya semakin besar.
b. Indicator Validity
Pengujian indicator  validity merupakan  langkah-langkah  yang  digunakan  untuk  menilai  validitas  dari  konstruk menggunakan penilaian ahli, yang mana validitas ini mengevaluasi sejauh mana indikator menangkap aspek utama dari konstruk [19]. Suatu indikator dikatakan valid apabila nilai ρ values pada outer weights ≤ 0.05 [20]. Jika bobot pada  sebuah  indikator  menunjukkan  tidak  signifikan  (  0.05)  periksa  signifikan outer  loading nya,  apabila outer loading dan outer weight tidak signifikan, maka indikator tersebut boleh dihapus [21]. Namun menghapus indikator formatif  dari  model  menjadi  pengecualian,  karena  menghilangkan  indikator  artinya  sama  dengan  menghilangkan bagian  konstruk[14].  Jika  indikator  tidak  valid  ( outer  weight  0.05)  namun outer  loadingnya valid  0.05  maka indikator tersebut dipertahankan dan pengujian tetap dilakukan [14].
c. Significance and Relevance
Pada  tahapan  ini  setiap  indikator  harus  mengevaluasi  signifikasi  dan  relevansi  dari outer  weight [18].  Indikator dikatakan signifikan jika nilai p value  0.05 dan indikator dikatakan tidak signifikan jika nilai p value  0.05 dan indikator dikatakan relevan jika nilai outer loading  0.5 [18]. Apabila outer weight tidak signifikan maka dilihat pada outer loading apakah relevan ( outer loading  0.5) atau tidak ( outer loading  0.5). Jika outer loading relevan maka indikator di pertahankan, dan apabila outer loading tidak relevan maka indikator tersebut dihilangkan [18].

## 2.4.2 Inner Model
Pada model pengujian inner model terdapat beberapa pengujian, diantaranya sebagai berikut. a. R-Square
R- Square adalah nilai yang memperlihatkan seberapa besar variabel independen (eksogen) mempengaruhi variabel dependen  (endogen)  [22].  Dengan  menggunakan  teknik bootstrapping diperoleh  nilai R-Squere dan  nilai  uji signifikan. R-Square merupakan nilai yang memperlihatkan seberapa besar variabel eksogen mempengaruhi variabel endogen. R- Square memiliki tiga kategori penilaian [23], sebagai berikut. 1. Nilai R2 sebesar 0.67 dikategorikan sebagai substansial 2. Nilai R2 sebesar 0.33 dikategorikan sebagai moderate 3. Nilai R2 sebesar 0.19 dikategorikan sebagai lemah b. F-Square Nilai  F- Square berguna  untuk  mengetahui  pengaruh  suatu  variabel  eksogen  terhadap  variabel  endogen,  pengaruh tersebut  dapat  dikategorikan  sebagai small (kecil), medium (sedang)  atau large (besar).  Apabila  nilai  F- Square eksogennya bernilai 0.02 ≤ f2 < 0.15 termasuk ke dalam small effect, apabila nilai F- Square eksogennya bernilai 0.15
≤ f2 < 0.35 termasuk ke dalam medium effect , dan apabila nilai F- Square bernilai f2 ≥ 0.35 termasuk ke dalam large effect [18] . c. Collinearity Pengujian collinearity adalah  menguji  kolinearitas  setiap  indikator outer  model pada  setiap  konstruk.  Tujuan collinearity adalah  untuk  menguji  apakah  ada  korelasi  antara  dua variable [17] . Untuk menguji collinearity dapat dilihat dari nilai variace inflation factor (VIF). Suatu indikator dinyatakan tidak memiliki masalah kolinearitas apabila nilai VIF ≤ 5 [18]. Apabila nilai VIF semakin tinggi maka tingkat kolinearitasnya semakin besar.
d. Path Coefficient
Path  coefficient adalah  nilai  yang  berguna  untuk  menunjukkan  arah  hubungan  pada  variabel,  hubungan  tersebut menunjukkan  arah positif  atau  negatif pada variabel.  Rentangan path  coefficient berada  pada kisaran  -1  sampai  1, artinya jika path coefficient berada antara 0 sampai 1 maka hubungan dengan variabel dinyatakan positif, akan tetapi jika nilai path coefficient berada antara -1 sampai 0 maka hubungan dengan variabel dinyatakan negatif [18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 6. Hasil Analisis Data Menggunakan SmartPLS
3.1 Outer Model

## 3.1.1 Pengujian Collinearity
Berdasarkan hasil pengujian pada Tabel 2 collinearity menunjukkan bahwa masing-masing indikator memiliki nilai VIF ≤ 5 yang berarti nilai collinearity rendah atau tidak ada permasalahan. Indikator dikatakan bermasalah apabila nilai VIF  5,  korelasi  tinggi  meningkatkan  kesalahan  standar  bobot  indikator,  sehingga  menimbulkan  atau  memicu  kesalahan kolinearitas. Dari tabel di atas dapat disimpulkan bahwa nilai VIF masing-masing indikator ≤ 5 artinya nilai kolinearitas yang rendah sehingga tidak menimbulkan atau memicu kesalahan korelasi.
Tabel 2 . Pengujian Collinearity Outer Model Indikator Outer VIF Value (≤ 5) Keterangan x.1.1 2.474 Tidak memiliki masalah kolinearitas x.1.2 3.284 Tidak memiliki masalah kolinearitas x.1.3 1.800 Tidak memiliki masalah kolinearitas x.2.1 1.823 Tidak memiliki masalah kolinearitas x.2.2 2.080 Tidak memiliki masalah kolinearitas x.2.3 1.650 Tidak memiliki masalah kolinearitas x.3.1 2.418 Tidak memiliki masalah kolinearitas x.3.2 2.759 Tidak memiliki masalah kolinearitas x.3.3 3.836 Tidak memiliki masalah kolinearitas x.3.4 2.834 Tidak memiliki masalah kolinearitas x.3.5 3.615 Tidak memiliki masalah kolinearitas x.3.6 3.896 Tidak memiliki masalah kolinearitas
y.1.1 3.956 Tidak memiliki masalah kolinearitas y.1.2 4.318 Tidak memiliki masalah kolinearitas y.1.3 2.415 Tidak memiliki masalah kolinearitas y.1.4 3.503 Tidak memiliki masalah kolinearitas

## 3.1.2 Pengujian Indicator Validity
Berdasarkan Tabel 3 menunjukkan bahwa mekanisme pada variabel agile/adaptive IT governance mechanism yang valid terdapat pada indikator X1.2, yang mana indikator tersebut memiliki nilai ρ value ≤ 0.05 sehingga dikatakan signifikan. Pada indikator X1.1 dan X1.2 dikatakan tidak valid dikarenakan nilai ρ value  0.05 sehingga dikatakan tidak valid. Pada mekanisme variabel traditional IT governance management & mechanism terdapat dua indikator yang dikatakan valid yaitu  X2.1  dan  X2.3  karena ρ  value ≤ 0.05 sehingga dikatakan signifikan. Pada  indikator X2.2 dikatakan tidak valid dikarenakan  nilai ρ  value  0.05  sehingga  dikatakan  tidak  signifikan.  Pada  indikator  variabel digital  transformation dimensions tidak valid dikarenakan ρ value  0.05 sehingga indikator variabel tersebut tidak signifikan. Pada indikator variabel organization performance dikatakan tidak valid dikarenakan ρ value  0.05 sehingga indikator variabel tersebut tidak signifikan. Dari kesimpulan di atas bahwa terdapat tiga indikator dinyatakan valid dikarenakan nilai ρ values ≤ 0.05.
Tabel 3. Pengujian Indicator Validity Outer Model
Indikator Outer Weight Keterangan Original Sample T- statistic P- values (≤ 0.05) x.1.1 -0.313 1.020 0.154 Tidak valid x.1.2 1.006 2.964 0.002 Valid x.1.3 0.288 1.057 0.146 Tidak valid x.2.1 0.402 1.745 0.041 Valid x.2.2 0.268 0.969 0.166 Tidak valid x.2.3 0.507 2.452 0.007 Valid x.3.1 0.271 0.976 0.165 Tidak valid x.3.2 0.247 0.947 0.172 Tidak valid x.3.3 0.044 0.136 0.446 Tidak valid x.3.4 0.058 0.217 0.414 Tidak valid x.3.5 0.506 1.218 0.112 Tidak valid x.3.6 0.042 0.123 0.451 Tidak valid y.1.1 0.418 1.153 0.125 Tidak valid y.1.2 0.343 0.843 0.200 Tidak valid y.1.3 0.379 0.709 0.239 Tidak valid y.1.4 -0.049 0.111 0.456 Tidak valid

## 3.1.3 Pengujian Significance and Relevance
Berdasarkan  Tabel  4  dapat  disimpulkan  bahwa  dari  hasil  pengujian significance  and  relevance di  atas  menunjukkan bahwa semua indikator bersifat relevance dikarenakan pada nilai outer loading ≥ 0.5. Dan terdapat tiga indikator yang significance dikarenakan  P- Value  0.05  yang  berwarna  hijau  pada  tabel  di  atas.  Dan  semua  indikator  dipertahankan dikarenakan setiap indikator signifikan dan relevan.
Tabel 4. Pengujian Significance and Relevance Outer Model Indikator Outer Weight Outer Loading T Statistik P Values ( outer weight ) P- Values ( outer loading ) Significance (P- value outer weight ≤ 0.05) Relevance (Outer loading ≥ 0.5) x.1.1 -0.313 0.610 1.020 0.154 0.000 NO YES x.1.2 1.006 0.956 2.964 0.002 0.000 YES YES x.1.3 0.288 0.798 1.057 0.146 0.000 NO YES x.2.1 0.402 0.836 1.745 0.041 0.000 YES YES x.2.2 0.268 0.832 0.969 0.166 0.000 NO YES x.2.3 0.507 0.871 2.452 0.007 0.000 YES YES x.3.1 0.271 0.772 0.976 0.165 0.000 NO YES x.3.2 0.247 0.859 0.947 0.172 0.000 NO YES x.3.3 0.044 0.855 0.136 0.446 0.000 NO YES x.3.4 0.058 0.806 0.217 0.414 0.000 NO YES x.3.5 0.506 0.906 1.218 0.112 0.000 NO YES x.3.6 0.042 0.860 0.123 0.451 0.000 NO YES y.1.1 0.418 0.929 1.153 0.125 0.000 NO YES y.1.2 0.343 0.929 0.843 0.200 0.000 NO YES y.1.3 0.379 0.880 0.709 0.239 0.000 NO YES y.1.4 -0.049 0.830 0.111 0.456 0.000 NO YES
3.2 Inner Model
3.2.1 Pengujian R-Square
Berdasarkan  Tabel  5  nilai R-Square Digital  Transformation  Dimensions sebesar  0.755.  Perolehan  nilai  tersebut menjelaskan bahwa Digital Transformation Dimensions ditentukan agile/adaptive dan traditional sebesar 75.5% artinya pengaruh  tersebut  dalam  kategori  substansial.  Sementara  itu,  untuk  nilai R-Square yang  diperoleh organizaton performance sebesar 0.585. Perolehan nilai tersebut menjelaskan bahwa organizaton performance ditentukan oleh digital transformation sebesar 58.5% artinya pengaruh tersebut dalam kategori substansial.
Tabel 5. Pengujian R-Square Inner Model Variabel R-Square Keterangan Digital Transformation Dimensions 0.755 Substansial Organizaton performance 0.585 Substansial

## 3.2.2 Pengujian F-Square
Berdasarkan  pada  Tabel  6  nilai F-Square masing-masing  variabel  bernilai  ≥  0.35  artinya  masing-masing  variabel termasuk  ke  dalam large  effect .  Artinya  pada  variabel Agile/adaptive  IT  Governance  Mechanism berpengaruh  besar terhadap Digital  Transformation  Dimensions sebesar  0.443.  pada  variabel Traditional  IT  Governance  Mechanism berpengaruh besar terhadap Digital Transformation Dimensions sebesar 0.628. selain itu, variabel Digital Transformation Dimensions berpengaruh besar terhadap Organization Performance sebesar 1.412.
Tabel 6. Pengujian Nilai F-Square Inner Model
Variabel Digital Transformation Dimensions Keterangan Agile/adaptive  IT  Governance  Mechanism  →  Digital  Transformation Dimensions 0.443 Large Effect Traditional  IT  Governance  Mechanism  →  Digital  Transformation Dimensions 0.628 Large Effect Digital Transformation Dimensions → Organization Performance 1.412 Large Effect

## 3.2.3 Pengujian Collinearity
Berdasarkan Tabel 7 menunjukkan hasil pengujian collinearity menunjukkan bahwa masing-masing indikator memiliki nilai VIF ≤ 5. Suatu indikator dikatakan valid apabila nilai VIF ≤ 5  (Hair dkk., 2021). Dari kesimpulan di atas dapat dikatakan bahwa semua indikator variabel penelitian valid dikarenakan nilai VIF pada masing-masing indikator bernilai ≤ 5.
Tabel 7. Pengujin Collinearity Inner Model Variabel Inner VIF keterangan Agile/adaptive  IT  Governance  Mechanism  →  Digital Transformation Dimensions 1.748 Tidak memiliki masalah kolinearitas Traditional  IT  Governance  Mechanism  →  Digital Transformation Dimensions 1.748 Tidak memiliki masalah kolinearitas Digital  Transformation  Dimensions  →  Organization Performance 1.000 Tidak memiliki masalah kolinearitas

## 3.2.4 Pengujian Path Coefficient
Berdasarkan  Tabel  8  nilai path  coefficience pada  variabel Agile/adaptive  IT Governance  &  Management  Mechanism bernilai  0.436  artinya  variabel  ini  memiliki  hubungan  yang  positif  terhadap digital  transformation  dimensions dikarenakan nilai path coefficient berada pada 0 sampai 1. Kemudian nilai path coefficience pada variabel Traditional IT Governance  &  Management  Mechanism bernilai  0.519  artinya  variabel  ini  memiliki  hubungan  yang  positif digital transformation dimensions . dikarenakan nilai path coefficient berada pada 0 sampai 1. Dan nilai path coefficience pada variabel Digital  Transformation  Dimensions bernilai  0.765  artinya  variabel  ini  memiliki  hubungan  yang  posistif dikarenakan nilai path coefficient berada pada 0 sampai 1. Terhadap performance organization.
Tabel 8. Pengujian Path Coefficient Inner Model
Variabel Inner Path Coefficient PLS Keterangan Agile/adaptive  IT  Governance  Mechanism  →  Digital Transformation Dimensions 0.436 Berpengaruh positif Traditional  IT  Governance  Mechanism  →  Digital Transformation Dimensions 0.519 Berpengaruh positif
Digital  Transformation  Dimensions  →  Organization Performance 0.765 Berpengaruh positif

## 3.3 Pengujian Hipotesis
Pada  pengujian  hipotesis  penelitian  ini  menggunakan path  coefficient pada bootstrapping dengan  menggunakan tools SmartPLS  3.0,  di  karenakan  pada  pengujian  hipotesis  ini  menentukan  pengaruh agile/adaptive terhadap digital transformation, pengaruh traditional terhadap digital  transformation dan  pengaruh digital  transformation terhadap performance organisation. Berdasarkan pada Tabel 9 dapat disimpulkan bahwa semua hipotesis (H1) diterima, artinya TKTI mekanisme berpengaruh terhadap TD dan KO.
Tabel 9. Pengujian Hipotesis Hipotesis Path Coefficience Inner Model Keterangan Original Sample T Statistik P Values H0-1 - - - Ditolak H1-1 0.436 2.124 0.017 Diterima H0-2 - - - Ditolak H1-2 0.519 2.371 0.009 Diterima H0-3 - - - Ditolak H1-3 0.765 8.442 0.000 Diterima

## 4. KESIMPULAN
Model tata kelola TI berpengaruh secara positif terhadap transformasi digital pada Asuransi B, pengaruh tersebut dapat dilihat  dengan  menggunakan  pendekatan  SEM.  Pengaruh  mekanisme agile/adaptive  IT  governance  &  management mechanism terhadap enam dimensi digital transformations dimensions berpengaruh secara positif pada Asuransi B. Dan pengaruh  mekanisme traditional  IT  governance  &  management  mechanism terhadap  enam  dimensi digital transformations dimensions yang berpengaruh secara positif pada Asuransi B. Namun, pengaruh mekanisme traditional IT governance & management mechanism lebih kuat dibandingkan dengan mekanisme agile/adaptive IT governance & management  mechanism karena  Asuransi  B  belum  menerapkan agile seutuhnya . Selain  itu,  pengaruh digital transformation  dimensions berpengaruh  positif  terhadap performance  organization ,  dapat  dijelaskan  bahwa  enam dimensi  pada  transformasi  digital  dapat  menunjukkan  kesuksesan  terhadap  kinerja  organisasi  dalam  empat  perspektif balanced scorecard yaitu financial, internal process, customer dan learning & growth. Tata Kelola TI berpengaruh besar terhadap transformasi digital pada Asuransi B. Hal tersebut dapat ditunjukkan dari pengaruh agile/adaptive IT governance & management mechanism terhadap digital transformation dimensions dengan nilai F-Square 0.443 di mana variabel tersebut  berpengaruh  besar  terhadap  TD. Traditional  IT  governance  &  management  mechanism berpengaruh  besar terhadap digital transformation dimensions, hal tersebut dapat dilihat dari nilai F- Square 0.628. Digital transformation dimensions berpengaruh  besar terhadap performance  organization, hal  tersebut  dapat  dilihat  dari  hasil  nilai F-Square sebesar  1.412  di  mana  variabel  tersebut  berpengaruh  besar  terhadap performance  organization. Penelitian  ini membuktikan bahwa implementasi TKTI dengan menggunakan pendekatan hibrida pada Asuransi B terbukti berpengaruh secara  positif  terhadap  TD  dan  peningkatan  KO.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  baik  untuk penelitian  selanjutnya  dalam  lingkup  terkait  dan  membantu  industri  Asuransi  dalam  melaksanakan  TKTI  untuk menyukseskan TD dan KO pada organisasi.

## REFERENCES
[1] K.  S.  R.  Warner  and  M.  Wäger,  “Building  dynamic  capabilities  for  digital  transformation:  An  ongoing  process  of  strategic renewal,” Long Range Plann. , vol. 52, no. 3, pp. 326–349, 2019, doi: 10.1016/j.lrp.2018.12.001.
[2] S. Vejseli, A. Rossmann, and T. Connolly, “IT governance and its agile dimensions: Exploratory research in the banking sector,” Proc. Annu. Hawaii Int. Conf. Syst. Sci. , vol. 2019-Janua, pp. 6209–6218, 2019.
[3] R. Mulyana, L. Rusu, and E. Perjons, “IT Governance Mechanisms Influence on Digital Transformation: A Systematic Literature Review,” Proc. 27th Annu. Am. Conf. Inf. Syst. (AMCIS 2021) , pp. 1–10, 2021.
[4] G. Vial, “Understanding digital transformation,” Manag. Digit. Transform. , pp. 13–66, 2021, doi: 10.4324/9781003008637-4.
[5] V. Gurbaxani and D. Dunkle, “Gearing up for successful digital transformation,” MIS Q. Exec. , vol. 18, no. 3, pp. 209–220, 2019, doi: 10.17705/2msqe.00017.
[6] S. de Haes and W. van Grembergen, “An Exploratory Study into IT Governance Implementations and its Impact on Business/IT Alignment,” Inf. Syst. Manag. , vol. 26, no. 2, pp. 123–137, 2009, doi: 10.1080/10580530902794786.
[7] M. Ismail, M. Khater, and M. Zaki, “Digital Business Transformation and Strategy: What Do We Know So Far?,” Manuf. Artic. , no. November 2017, p. 36, 2017, doi: 10.13140/RG.2.2.36492.62086.
[8] Z. Korachi and B. Bounabat, “General approach for formulating a digital transformation strategy,” J. Comput. Sci. , vol. 16, no. 4, pp. 493–507, 2020, doi: 10.3844/JCSSP.2020.493.507.
[9] M.  Fitzgerald,  N.  Kruschwitz,  D.  Bonnet,  and  M.  Welch,  “Embracing  Digital  Technology:  A  New  Strategic  Imperative  | Capgemini  Consulting  Worldwide,” MIT  Sloan  Manag.  Rev. ,  vol.  55,  no.  1,  pp.  1–13,  2013,  [Online].  Available: https://www.capgemini-consulting.com/SMR
[10]  S.  Vejseli,  A.  Rossmann,  and  T.  Connolly,  “Agility  matters!  Agile  mechanisms  in  IT  governance  and  their  impact  on  firm performance,” Proc. Annu. Hawaii Int. Conf. Syst. Sci. , vol. 2020-Janua, pp. 5633–5642, 2020, doi: 10.24251/hicss.2020.692.
[11]  R.  Peterson,  “Crafting  information  technology  governance,” Inf.  Syst.  Manag. ,  vol.  21,  no.  4,  pp.  7–22,  2004,  doi: 10.1201/1078/44705.21.4.20040901/84183.2.
[12]  R. S. Kaplan and D. P. Norton, “The balanced scorecard: Measures That drive performance,” Harv. Bus. Rev. , vol. 83, no. 7–8, 2005.
[13]  U. Suharsaputra, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan Tindakan . 2012.
[14]  J. F. Hair, M. Sarstedt, L. Hopkins, and V. G. Kuppelwieser, “Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM): An emerging tool in business research,” Eur. Bus. Rev. , vol. 26, no. 2, pp. 106–121, 2014, doi: 10.1108/EBR-10-2013-0128.
[15]  M. H. HANAFIAH, “Formative Vs. Reflective Measurement Model: Guidelines for Structural Equation Modeling Research,” Int. J. Anal. Appl. , vol. 18, no. 5, pp. 876–889, 2020, doi: 10.28924/2291-8639-18-2020-876.
[16]  L.  Abdurrahman,  Suhardi,  and  A.  Z.  R.  Langi,  “Information  Technology  (IT)  value  model  using  variance-based  structural equation modeling: Towards IT value engineering,” 2014 2nd Int. Conf. Inf. Commun. Technol. ICoICT 2014 , no. 2011, pp. 499– 504, 2014, doi: 10.1109/ICoICT.2014.6914112.
[17]  C. Yosani,  “Teknik  Analisis  Kuantitatif,” Makal. Tek. Anal. II ,  pp.  1–7, 2006, [Online]. Available: http://staffnew.uny.ac.id/upload/132232818/pendidikan/Analisis+Kuantitatif.pdf
[18]  J. F. Hair Jr, G. T. M. Hult, C. M. Ringle, M. Sarstedt, N. P. Danks, and S. Ray, Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) using R: A workbook . 2021.
[19]  A. Diamantopoulos, P. Riefler, and K. P. Roth, “Advancing formative measurement models,” J. Bus. Res. , vol. 61, no. 12, pp. 1203–1218, 2008, doi: 10.1016/j.jbusres.2008.01.009.
[20]  J. F. Hair, J. J. Risher, M. Sarstedt, and C. M. Ringle, “When to use and how to report the results of PLS-SEM,” Eur. Bus. Rev. , vol. 31, no. 1, pp. 2–24, 2019, doi: 10.1108/EBR-11-2018-0203.
[21]  K.  K.  K.-K.  Wong,  “28/05  -  Partial  Least  Squares  Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM)  Techniques  Using  SmartPLS,” Mark. Bull. , vol. 24, no. 1, pp. 1–32, 2013, [Online]. Available: http://marketing-
bulletin.massey.ac.nz/v24/mb_v24_t1_wong.pdf%5Cnhttp://www.researchgate.net/profile/Ken_Wong10/publication/26844935 3_Partial_Least_Squares_Structural_Equation_Modeling_(PLS-
SEM)_Techniques_Using_SmartPLS/links/54773b1b0cf293e2da25e3f3.pdf
[22]  M. Kante, C. Kipchumba Chepken, R. Oboko, and C. Chepken, “Partial Least Square Structural Equation Modelling ’ use in Information Systems : an updated guideline of practices in exploratory settings Developing a maturity model for the adoption of Mobile-based Internet of Things Health services in South Africa Vie,” Kabarak J. Res. Innov. , vol. 6, no. 1, pp. 49–67, 2018, [Online]. Available: http://eserver.kabarak.ac.ke/ojs/
[23]  J. Sarwono and U. Narimawati, “Membuat Skripsi, Tesis, dan Disertasi dengan Partial Least Square SEM (PLS-SEM),” p. 226, 2015.