Pengaruh Penerapan Warehousing Management System terhadap Kinerja Operasional

## Pergudangan Perusahaan Logistik XYZ
Effect of Warehousing Management System Implementation on Warehousing Operational Performance of XYZ Logistics Company
Tifany Yosephin Sihaloho 1 dan Nurul Hidayati 1 *
1 Departemen Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Manajemen IPB Jl. Kamper, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680

## ABSTRAK
Perusahaan  perlu  menerapkan  alat  kinerja  manajemen  yang  tepat  untuk  memaksimalkan operasional  pergudangan.  Operasional  gudang  yang  semakin  kompleks  akan  menjadi  rumit  apabila dilakukan  secara  manual.  Perusahaan  terus  ditekan  untuk  meningkatkan  operasi  pergudangan  dalam aplikasi berbasis sistem, salah satunya menggunakan warehousing management system (WMS). Perusahaan logistik  PT  XYZ  telah  menggunakan  sistem  ini  sebagai  faktor  pendukung  kinerja  operasional  dalam perusahaan.  Penggunaan warehousing  management  system perlu  disesuaikan  dengan  tujuan  dalam mencapai kinerja operasional pada perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk melihat bagaimana kualitas sistem, kualitas informasi,  dan kualitas pelayanan pada penerapan WMS berpengaruh terhadap kinerja operasional di perusahaan XYZ berdasarkan persepsi karyawan. Penelitian dilakukan di warehouse PT XYZ berlokasi  di  Cakung-Jakarta  yang  dimulai  dari  bulan  Maret-Mei  2023  dengan  responden  sebanyak  80 karyawan pergudangan di perusahaan XYZ. Metode analisis data yang  digunakan dalam penelitian ini adalah  analisis  deskriptif  melalui  tabulasi  silang  SPSS  dan  SEM-PLS.  Hasil  penelitian  menunjukkan kualitas sistem, kualitas informasi, dan kualitas pelayanan pelanggan dari penerapan WMS berpengaruh signifikan positif terhadap kinerja operasional perusahaan.
Kata kunci:  kinerja  operasional,  kualitas  informasi,  kualitas  pelayanan,  kualitas  sistem, warehousing management system .

## ABSTRACT
Companies  need  to  apply  the  right  performance  management  tools  to  maxime  warehousing operation. Manual handling of complex warehouse operation can be complicated. Companies face pressure to improve warehousing operations in system-based applications, which uses a warehousing management system (WMS). The logistics company, PT XYZ has used this system as a supporting factor for operational performance.  The  use  of  warehousing  management  system  need  to  be  adujsted  to  the  objectives  in achieving  operational  performance  in  the  company.  This  research  was  conducted  to  see  how  system quality,  information  quality,  and  service  quality  in  implementation  of  the  warehousing  management system affect operational performance at XYZ company based on employee perceptions. This research was done  at  PT  XYZ’s  warehouse  located  in  Cakung -Jakarta  which  started  from  March-May  2023  with  80 warehouse  employees  as  repondents.  The  data  analysis  method  used  in  this  research  used  descriptive analysis through cross-tabulation SPSS and SEM-PLS. The results showed that system quality, information quality, and customer service quality from the implementation of warehousing management system had a significant and positive effect on PT XYZ operational performance.
Key words: information quality, operational performnce, service quality, system quality, warehousing system

## PENDAHULUAN
Pada  tiga  tahun  terakhir,  perekonomian dunia  mengalami  pertumbuhan  global  yang melambat  (OECD,  2022).  Efek  dari  pandemi  dan dinamika  geopolitik  global  tentunya  menghadapi serangkaian tantangan pada berbagai sektor bisnis. Proyeksi  pertumbuhan  ekonomi  oleh  OECD  atau dikenal sebagai organisasi kerjasama ekonomi dan pembangunan  diperkirakan  melambat  dari  3,1% tahun 2022 turun 2,2% di tahun 2023. Pertumbuhan dan  pergeseran  ekonomi  dunia  yang  terjadi  turut membuat  pengiriman  global  semakin  meningkat, baik  secara  domestik  maupun  internasional. Peristiwa  ini  muncul  sebagai  tantangan  bagi perusahaan terutama yang bergerak di bidang jasa pengiriman  barang  karena  memberikan  tekanan tambahan  pada  penyedia  layanan  logistik.  Sejalan dengan laporan Badan Pusat Statistik (BPS) bahwa sektor logistik  mempunyai pertumbuhan tertinggi diantara  lapangan  usaha  lainnya  secara  konsisten selama tiga kuartal berturut-turut sejak awal 2022. Pada gambar di bawah berisi laporan pertumbuhan ekonomi Indonesia menurut lapangan usaha mulai dari  kuartal  I  hingga  kuartal  IV  2022  meningkat pada  15,79%,  21,27%,  25,81%,  dan  19,87%  secara berturut  dibandingkan  dengan  kuartal  yang  sama tahun sebelumnya (BPS, 2022).
Gambar 1.  Data  pertumbuhan  PDB  menurut  lapangan usaha pada kuartal I-IV tahun 2022
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sektor  logistik menjadi sektor yang memberikan kontribusi positif bagi  perkembangan  bisnis  dan  ekonomi  di
Indonesia.  Salah  satu  perusahaan  logistik  di Indonesia yaitu XYZ yang bergerak di bidang jasa pengiriman menyediakan berbagai layanan terintegrasi  dan  lengkap  sehingga  memberikan kemudahan dalam  memilih jasa sesuai  kebutuhan pelanggan. Manajemen pergudangan sebagai salah satu layanan yang disediakan di PT XYZ memiliki peran  penting  dalam  rantai  pasok  yang  meng- hubungkan  pergerakan  stok/persediaan  antara produsen dan pelanggan.
Pengelolaan aktivitas gudang yang semakin kompleks jika dilakukan dengan manual tentunya akan menjadi rumit. Masalah-masalah yang sering muncul  seperti  terjadinya  selisih  stok  barang, kapasitas  gudang  yang  tidak  memadai,  inventaris yang  tidak  akurat,  dan  kesalahan  akibat human error .  Sistem  manajemen  pergudangan  atau ware- housing  management  system (WMS)  hadir  sebagai solusi  dari  masalah  pergudangan  yang  sangat dibutuhkan perusahaan saat ini.  PT XYZ menjadi salah  satu  perusahaan  yang  menggunakan  sistem manajemen  pergudangan  (WMS)  sebagai  faktor pendukung  kinerja  operasional  pergudangan dalam  perusahaan.  Melalui  penerapan  WMS diharapkan  dalam  seluruh  kegiatan  operasional pergudangan,  baik  dalam  kualitas  informasi, kualitas  sistem  yang  dijalankan,  hingga  kualitas pelayanannya  terjamin  proses  yang  handal  dan efisien.  Kebutuhan  informasi  yang  berkembang secara  dinamis  dimana  semakin  dibutuhkannya pertukaran  data  yang  akurat,  aman,  ditambah dengan persaingan yang lebih ketat.
Berdasarkan Gambar 2 menunjukkan bahwa pendapatan  PT  XYZ  pada  layanan warehouse mengalami  peningkatan  pada  tahun  2022  diban- ding  tahun  sebelumnya.  Hal  ini  mengindikasikan semakin banyaknya konsumen yang mempercaya- kan  penggunaan  jasa warehouse pada  PT  XYZ. Berdasarkan  hasil  komunikasi  dengan  manajer pergudangan  di  PT  XYZ  penerapan  WMS  telah dilakukan sejak tahun 2018. Namun hingga saat ni perusahaan belum melakukan pengukuran kinerja apakah  penerapan  WMS  sudah  bekerja  secara optimal.  Padahal  menurut  penelitian  yang dilakukan oleh Assis dan Sagawa (2018), penilaian penerapan sistem manajemen pergudangan masih belum melakukan fungsi seperti yang diharapkan; terkait dengan pencatatan pergerakan stok masuk/ keluar,  budaya  operator  logistik,  dan  strategi perusahaan sendiri mengenai lokasi penyimpanan tetap.  Menghadapi  hal  ini,  penerapan  WMS  perlu diukur dalam mendukung bisnis dan membangun kualitas pada operasi gudang di PT XYZ.

## Gambar 2. Pendapatan PT XYZ pada layanan gudang tahun 2021-2022
Menurut Vatumalae et al. (2020), manajemen pergudangan dimana perusahaan penyedia gudang  dapat  menawarkan  layanan  yang disesuaikan  untuk  pelanggan  dan  mencapai keunggulan  kompetitif  di  pasar.  Berdasarkan penjabaran  sebelumnya  penting  dilakukan  dan menjadi  latar  belakang  penelitian  untuk  dapat menganalisis  penerapan  manajemen warehousing mencerminkan  tujuan  perusahaan  yang  relevan dan  memastikan  kinerja  perusahaan  tercapai dengan  judul: “Pengaruh  Penerapan Warehousing Management  System terhadap  Kinerja  Operasional Pergudangan Perusahaan Logistik XYZ. ”

## METODE PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  melalui  pendekatan kuantitatif.  Penelitian  ini  menggunakan  data primer dan data sekunder. Data primer berasal dari penyebaran  kuesioner  kepada  karyawan  yang wawancara  tidak  terstruktur  kepala  bagian pergudangan di PT XYZ. Kuesioner dalam bentuk fisik  dilakukan  dalam  penyebarannya  kepada responden.  Selain  penyebaran  kuesioner  kepada karyawan  juga  dilakukan  wawancara  tidak terstruktur  dengan  kepala  bagian  pergudangan untuk  memperoleh  informasi  yang  lebih  rinci mengenai  sistem  pergudangan  yang  digunakan pada perusahaan XYZ. Data sekunder didapat dari berbagai literatur seperti buku, jurnal, dan artikel yang  didapat  dari  internet,  serta  literatur  lainnya terkait dengan topik yang dibahas.
Teknik purposive sampling yaitu mengguna- kan kriteria tertentu dalam penarikan sampel yang digunakan  dalam  penelitian  ini.  Kriteria  respon- den  pada  penelitian  ini  adalah  (1)  karyawan  PT XYZ  di  bagian  pergudangan  dan  (2)  aktivitas
pekerjaannya  berkaitan  langsung  dengan  WMS. Jumlah karyawan perusahaan XYZ yang bekerja di bagian pergudangan yaitu 100 karyawan. Namun, jumlah karyawan yang memenuhi kriteria tersebut sebanyak 80 karyawan, sehingga jumlah  ini  yang dijadikan sebagai responden dalam penelitian ini.
Penelitian  ini  dilakukan  di  PT  XYZ  yang berlokasi di berlokasi di Cakung-Cilincing, Jakarta. Penelitian  dimulai  dari  bulan  Maret  2023  sampai dengan  Mei  2023  dengan  bagan  alir  pemikiran penelitian  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  3. Analisis deskriptif dan analisis SEMP-PLS (structu- ral equation modeling-partial least square) dilakukan dalam menganalisis data pada penelitian ini. 1.   Analisis Deskriptif
Analisis  deskriptif  dilakukan  untuk  mem- berikan  gambaran  mengenai  keadaan  atau  suatu data menjadi bentuk informasi yang lebih ringkas dan  mudah  dipahami.  Skor  yang  diberikan  pada setiap  jawaban  mulai  dari  bobot  satu  sampai dengan  lima  berdasarkan  pada  skala likert. Ketentuan skala likert dari jawaban yang diberikan responden  pada  item-item  pertanyaan  yang diberikan,  yaitu  (1)  sangat  tidak  setuju;  (2)  tidak setuju;  (3)  cukup  setuju;  (4)  setuju;  dan  (5)  sangat setuju (Sugiyono, 2019).
Analisis  deskriptif  persentase  digunakan sebagai  pendeskripsian  data  yang  ada  pada penelitian  ini  terdiri  dari  kualitas  sistem,  kualitas informasi,  kualitas  pelayanan  pelanggan,  dan kinerja operasional perusahaan.
Langkah-langkah dalam penggunaan teknik analisis  secara  deskriptif  persentase  menurut Ridwan (2004) sebagai berikut:
1. membuat tabel distribusi jawaban
2. menentukan  skor  jawaban  responden  dengan ketentuan skor yang telah ditetapkan
3. skor  jawaban  yang  diperoleh  dari  setiap responden dijumlahkan
4. menghitung nilai rata-rata
5. skor  tersebut  dimuat  dalam  rumus  sebagai berikut:
DP = ( n)/N x 100% . Keterangan: DP = Deskriptif Persentase (%) n = Jumlah nilai yang diperoleh N = Skor maksimal item pertanyaan Dalam menentukan tingkat kriteria didapat- kan pada perhitungan berikut:
Persentase maksimal : 4/4 x 100%  =100% Persentase minimal : 1/4 x 100%  = 25% Rentang : 100% - 25% = 75% Panjang kelas interval  : (75%)/4        = 19% 168 175 160 165 170 175 180 WHS Jenis Layanan
Pendapatan PT XYZ
pada layanan WHS (miliar rupiah) 2021 2022
Selanjutnya  skor  yang  diperoleh  (dalam  %) dengan analisis deskriptif persentase dikonsultasi- kan  dengan  tabel  kriteria  interval  untuk mengetahui tingkat kriteria tersebut yang disajikan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria analisis deskriptif persentase Interval Persentase (%) Kategori 82-100 Sangat Tinggi 63-81 Tinggi 44-62 Rendah 25-43 Sangat Rendah Sumber: Ridwan (2004) 2. Structural Equation Modeling-Partial Least
Square (SEM-PLS)
Metode  SEM-PLS  memungkinkan  para peneliti  mengatasi  dan  memperkirakan  model hubungan  sebab-akibat  yang  kompleks  dengan kedua  variabel  laten  dan  variabel  yang  diamati. Evaluasi  dalam  proses  penerapan  SEM-PLS  yang harus  diikuti  oleh  peneliti  melibatkan  perincian
outer-inner model  (spesifikasi  model  luar-dalam). Kriteria  penilaian  model  SEM-PLS  ditunjukkan pada Tabel 2.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Gambaran Umum Responden
Terdapat  sebanyak  80  responden  pada penelitian  ini  yang  merupakan  karyawan  pada bagian  operasional  pergudangan  di  perusahaan logistik  XYZ.  Responden  sebesar  90%  atau  72 orang merupakan laki-laki dan 10% atau sebanyak 8 orang perempuan. Industri sektor logistik telah lama didominasi oleh laki-laki. Namun demikian, berdasarkan survei yang dilakukan Gartner (2021) menunjukkan  partisipasi  perempuan  dalam logistik  dan supply  chain secara  global  telah mengalami  peningkatan  selama  beberapa  tahun terakhir  sebesar  41%  dari  total  tenaga  kerja industri  pada  2021,  naik  dari  39%  di  tahun sebelumnya.
Meningkatnya  persentase  perempuan  pada perusahaan  logistik,  menarik  perhatian  bagi perempuan-perempuan  lainnya  untuk  ikut  terjun ke  dalam  pekerjaan  sektor  ini.  Memiliki  tenaga kerja  yang  lebih  beragam  dapat  membantu perusahaan  untuk  meningkatkan  produktivitas, menghasilkan  keputusan  yang  lebih  baik  dengan memanfaatkan  kumpulan  karyawan  potensial yang  lebih  besar,  dan  membantu  perusahaan untuk lebih memahami kebutuhan pelanggan.
Tabel 2. Kriteria penilaian SEM-PLS Evaluasi Model Kriteria Penjelasan Model peng- ukuran Validitas: 1. Convergent validity Nilai loading factor idealnya > 0,7 dan nilai Average Variance Extracted > 0,5. 2. Discriminant validity Nilai cross loadings harus lebih besar memiliki nilai yang lebih besar pada setiap variabel laten yang diukur dibandingkan dengan nilai indikator untuk variabel laten lainnya. Reliabilitas Nilai composite reliability harus > 0,7. Model struktural 1. R-square coefficients Nilai R² yang tinggi mengindikasikan variabel eksogen semakin baik dalam menjelaskan variabel endogen dalam model 2. Path coefficients Nilai path coefficients digunakan untuk menunjukkan tingkat signifikansi antar variabel laten yang diiperoleh dari proses bootstrapping dengan nilai t-statistics lebih besar dari t-table yaitu nilai ≥ 1,96 yang menan-dakan hipotsesis pene-litian dapat diterima Sumber: Abdillah & Hartono (2015), Hair et al . (2017)
Berdasarkan  posisi  jabatan,  mayoritas responden  memiliki  jabatan  sebagai  operator gudang  68,75%  atau  sebanyak  55  orang,  diikuti dengan posisi sebagai admin gudang 18,75% atau sebanyak 15 orang. Operator gudang mempunyai jumlah  yang  mendominasi  dikarenakan  kegiatan operasional  pergudangan  membutuhkan  tenaga kerja  yang  lebih  banyak  dari  posisi  jabatan lainnnya. Operator gudang pada perusahaan XYZ dibagi menjadi checker, picker, dan shipping . Ketiga posisi  ini  bertanggungjawab  atas  pengecekan,
pengambilan,  dan  pengiriman  terhadap  barang yang  masuk  maupun  keluar  dari  gudang. Berdasarkan  usia,  sebanyak  21  orang  responden memilki  rentang  pada  umur  25-29  tahun  dan  20 orang pada umur 30-34 tahun. Kedua rentang usia ini  termasuk  ke  dalam  generasi  millenial  dan generasi  Z.  Berdasarkan  laporan  BPS  (2022), terdapat  sebanyak  143,72  juta  jumlah  angkatan kerja indonesia dengan tingkat partisipasi sebesar 68,7%  angkatan  kerja  dengan  mayoritas  dari generasi millenial dan generasi Z.
Berdasarkan  jenjang  pendidikan  terakhir didominasi  oleh  responden  yang  menempuh pendidikan  akhir  di  sekolah  menengah  atas/ sekolah menengah kejuruan (SMA/SMK/Sederajat) sebesar 67,5%, diikuti oleh lulusan Sarjana (D4/S1) sebesar  18,75%,  Ahli  Madya  (D3)  sebesar  7,5%, Sekolah  Menengah  Pertama  (SMP/Sederajat) sebesar  3,75%,  dan  Magister  (S2)  sebesar  2,5%. Berdasarkan  lama  bekerja  di  perusahaan  XYZ, sebanyak 44 orang telah bekerja lebih dari 4 tahun (55%), diikuti 15 responden telah bekerja selama 1- 2  tahun  (18,75%),  14  responden  selama  3-4  tahun (17,5%), dan 7 responden selama 0-1 tahun (8,75%). Berdasarkan  tingkat  pendidikan  di  perusahaan XYZ,  karyawan  dengan  mayoritas  tingkat  pendi- dikan  akhir  tertinggi  yaitu  SMA/SMK/Sederajat diikuti dengan Sarjana (D4/S1) pada posisi kedua. Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  di  perusahaan XYZ telah memperhatikan faktor tingkat pendidik- an  karyawan  dalam  upaya  meningkatkan  daya saing dan kinerja di perusahaan. Berdasarkan lama bekerja,  mayoritas  karyawan  telah  lama  bekerja lebih dari 4 tahun.
Semakin  lama  pengalaman  kerja  seseorang akan mengembangkan keterampilan dalam menghadapi  tugas  dan  tanggung  jawab  dalam bekerja. Sejalan dengan penelitian Harahap (2019), bahwa  tingkat  pendidikan  dan  lama  bekerja memiliki  pengaruh  signifikan  positif  terhadap kinerja karyawan di perusahaan, artinya kenaikan tingkat  pendidikan  dan  lama  bekerja  diikuti  oleh kenaikan  kinerja  karyawan.  Kinerja  karyawan yang meningkat akan berkontribusi pada produk- tivitas dan kinerja opersional di perusahaan yang lebih  baik.  Hasil  gambaran  umum  responden ditunjukkan pada Tabel 3.

## Persepsi  Karyawan  mengenai  Penerapan  WMS dengan Kinerja Operasional
Persepsi  karyawan  mengenai  penerepan WMS  dan  kinerja  operasional  dilakukan  melalui tabulasi  silang  yaitu  metode  analisis  data  yang digunakan  untuk  mengidentifikasi  hubungan
antara  dua  variabel  atau  lebih  dengan  bentuk penyajian  datanya  dalam  bentuk  tabel  baris  dan kolom  (Ghozali,  2011).  Hasil  identifikasi  tabulasi silang dapat membantu dalam membuat keputus- an berdasarkan informasi dari data yang diperoleh. Analisis  tabulasi  silang  dapat  dilakukan  untuk variabel  yang  bersifat  nominal  atau  ordinal (Ghozali, 2011).

## Tabel 3. Gambaran umum responden
Kategori Karakteristik Frekuensi (Orang) Persentase (%) Jenis Kelamin Laki-Laki Perempuan 72 8 90 10 Posisi Jabatan Manager Leader warehouse Supervisor Admin gudang Operator gudang 1 7 2 15 55 1,25 8,75 2,5 18,75 68,75 Usia 20-24 tahun 25-29 tahun 30-34 tahun 35-39 tahun 40-44 tahun 50-54 tahun 15 21 20 17 5 2 18,75 26,25 25 21,25 6,25 2,5 Jenjang Pendidikan Terakhir SMP/Sederajat SMA/SMK/Sederajat Ahli Madya (D3) Sarjana (D4/S1) Magister (S2) 3 54 6 15 2 3,75 67,5 7,5 18,75 2,5 Lama Kerja 0-1 tahun 1-2 tahun 3-4 tahun >4 tahun 7 15 14 44 8,75 18,75 17,5 55
Sumber: Data primer diolah (2023)
Persepsi  Karyawan  Mengenai  Kualitas  Sistem WMS Terhadap Kinerja  Operasional
Berdasarkan hasil persentase cross-tabulation SPSS pada  Tabel  4  nilai  persentase  paling  besar dalam  kategori  tinggi  42,5%.  Sebaliknya  nilai persentase  terkecil  terdapat  pada  kategori  sangat rendah  2,5%.  Selain  itu  terdapat  nilai  persentase 2,5%  yang  menunjukkan  kualitas  sistem  tinggi, namun  kinerja  operasional  rendah.  Berdasarkan hasil  observasi  yang  dilakukan  terdapat  keadaan dimana sistem mengalami kendala dalam jaringan sehingga  membuat  sistem  menjadi  lambat.  Akan tetapi secara keseluruhan hasil tabulasi silang me- nunjukkan sebagian besar karyawan telah menilai bahwa kualitas sistem yang dijalankan melalui pe- nerapan WMS memiliki kinerja yang baik terhadap operasional  gudang  di  perusahaan  XYZ  dengan mayoritas data terdapat dalam kategori tinggi.

## Persepsi Karyawan Mengenai Kualitas Informasi WMS Terhadap Kinerja  Operasional
Hasil  tabulasi  silang  yang  didapatkan berdasarkan Tabel 5 menunjukkan nilai persentase
terbesar  berada  pada  kategori  tinggi  sebesar 46,25%.  Sebaliknya  nilai  persentase  terkecil terdapat  pada  kategori  sangat  rendah  sebesar 1,25%.  Selain  itu  terdapat  nilai  persentase  sebesar 1,25% yang menunjukkan kualitas informasi tinggi, namun  kinerja  operasional  rendah.  Berdasarkan hasil  observasi  yang  dilakukan  terdapat  keadaan sistem  memberikan  laporan  yang  tidak  akurat. Akan tetapi secara keseluruhan hasil tabulasi silang mengindikasikan bahwa sebagian besar karyawan telah  menilai  kinerja  operasional  jika  dilihat  dari variabel  kualitas  informasi  sudah  baik,  yaitu didominasi oleh kategori tinggi.
Tabel 4.  Persepsi  karyawan  mengenai  kualitas  sistem WMS terhadap kinerja operasional
Kinerja Operasional (%) sangat rendah rendah tinggi sangat tinggi Kualitas Sistem sangat rendah 2,5 0 0 0 rendah 0 6,25 1,25 0 tinggi 0 2,5 42,5 10 sangat tinggi 0 0 8,75 26,25
Sumber: Data diolah (2023)
Tabel 5.  Persepsi  karyawan  mengenai  kualitas  infor- masi WMS terhadap kinerja operasional
Kinerja Operasional (%)
sangat rendah rendah tinggi sangat tinggi Kualitas Informasi sangat rendah 1,25 0 0 0 rendah 1,25 7,5 1,25 0 tinggi 0 1,25 46,25 6,25 sangat tinggi 0 0 5 30

## Sumber: Data diolah (2023)

## Persepsi Karyawan Mengenai Kualitas Pelayanan Pelanggan WMS Terhadap Kinerja  Operasional
Berdasarkan  Tabel  6  menunjukkan  nilai persentase  terbesar  yaitu  46,25%  (kategori  tinggi). Sebaliknya  nilai  persentase  terkecil  0%  (kategori sangat  rendah.  Selain  itu  terdapat  nilai  persentase 1,25%,  menunjukkan  kualitas  pelayanan  tinggi, namun kinerja rendah. Berdasarkan observasi yang dilakukan  terdapat  keadaaan  dimana  pengiriman barang  mengalami  kendala.  Akan  tetapi  secara keseluruhan hasil tabulasi silang mengindikasikan bahwa  sebagian  besar  karyawan  telah  menilai bahwa  sebagian  besar  kinerja  operasional  jika dilihat  dari  kualitas  pelayanan  pelanggan  sudah baik yaitu didominasi oleh kategori tinggi.
Tabel 6.  Persepsi  karyawan  mengenai  kualitas  pelayan- an pelanggan WMS terhadap kinerja operasional Kinerja Operasional (%)
sangat rendah rendah tinggi sangat tinggi Kualitas Pelayanan sangat rendah 0 1,25 0 0 rendah 2,5 6,25 3,75 0 tinggi 0 1,25 46,25 3,75 sangat tinggi 0 0 2,5 32,5 Sumber: Data diolah (2023) Analisis Structural Equation Modeling-Partial Least Square (SEM-PLS)
Evaluasi Model Pengukuran (Outer Model) Model  ini  dilakukan  dengan  pengujian validitas  dan  reliabilitas  konstruk  terhadap instrumen penelitian. Uji validitas konstruk dalam penelitian  ini  ditentukan  melalui    uji convergent validity ,  diikuti  dengan discriminant  validity ,  serta average  variance  extracted (AVE),  sedangkan  uji reliabilitas  ditentukan  dengan composite  reliability dan cronbach’s alpha .
1.  Uji Convergent Validity
Uji  validitas  konvergent  bertujuan  untuk
menguji  adanya  hubungan  yang  valid    antara indikator  dengan  variabel  latennya  berdasarkan nilai outer  loading .  Indikator  dengan  nilai outer loading lebih dari 0,7 merupakan kriteria indikator yang valid. Pada indikator yang belum memenuhi nilai kriteria, akan dilakukan dropping, selanjutnya dikalkulasikan  kembali hingga kriteria  terpenuhi. Hasil loading factor ditampilkan pada Tabel 7.
Pada  Tabel  7  menampilkan  indikator  yang dengan nilai outer loading kurang dari 0,7 sehingga dilakukan eliminasi pada indikator tersebut, yaitu pada  indikator  Rl_2  dan  indikator  Ac_1.  Setelah dilakukan dropping indikator,  model  dikalkulasi- kan  kembali  sehingga  menghasilkan  struktur  de- ngan  nilai validitas konvergen yang valid. Model setelah  dilakukan dropping ditampilkan  dalam Gambar 4.
Setelah  dilakukan  uji convergent  validity , selanjutnya dilakukan pengujian konstruk dengan memeriksa  nilai Average  Variance  Extracted (AVE) dengan nilai yang dapat diterima lebih besar dari 0,5.  Nilai average  variance  extracted pada  Tabel  8 menunjukkan lebih besar dari 0,5 maka keandalan seluruh  variabel  telah  tercapai.  Nilai  keseluruhan AVE ditampilkan pada Tabel 8.
Tabel 7. Nilai outer loading sebelum dan sesudah dilakukan dropping Variabel Laten Indikator Nilai Outer Loading sebelum dropping Keterangan Nilai Outer Loading setelah dropping Keterangan Kualitas Sistem Reliability Rl_1 0,792 Valid 0,807 Valid Rl_2 0,672 Tidak Valid Dilakukan dropping Rl_3 0,902 Valid 0,911 Valid Flexibility Fl_1 0,839 Valid 0,835 Valid Accessbilty Ak_1 0,727 Valid 0,742 Valid Integration In_1 0,787 Valid 0,788 Valid Response time Rt_1 0,816 Valid 0,816 Valid Kualias Informasi Accuracy Ac_1 0,505 Tidak Valid Dilakukan dropping Ac_2 0,827 Valid 0,825 Valid Completen-ess Co_1 0,795 Valid 0,794 Valid Co_2 0,867 Valid 0,875 Valid Format Fo_1 0,901 Valid 0,896 Valid Fo_2 0,849 Valid 0,869 Valid Currency Cu_1 0,816 Valid 0,821 Valid Kualitas Pelayanan Pelanggan Tangible Ta_1 0,818 Valid 0,818 Valid Reliability Re_1 0,806 Valid 0,806 Valid Responsiveness Res_1 0,836 Valid 0,836 Valid Res_2 0,797 Valid 0,797 Valid Assurance Ass_1 0,877 Valid 0,877 Valid Empathy Emp_1 0,783 Valid 0,783 Valid Kinerja Operasional Ko_1 0,886 Valid 0,886 Valid Ko_2 0,813 Valid 0,814 Valid Ko_3 0,754 Valid 0,754 Valid Ko_4 0,835 Valid 0,835 Valid Ko_5 0,833 Valid 0,833 Valid Ko_6 0,838 Valid 0,837 Valid Ko_7 0,834 Valid 0,834 Valid Sumber: Data primer, data diolah (2023)
Tabel 8. Nilai Average Varince Extracted Variabel Nilai AVE Keterangan Kualitas Sistem 0,669 Valid Kualitas Informasi 0,718 Valid Kualitas Pelayanan Pelanggan 0,672 Valid Kinerja Operasional 0,686 Valid Sumber: Data primer, data diolah (2023).
2.   Uji Discriminant Validity
Uji discrimintat  validity dilakukan  dengan melakukan  evaluasi  nilai cross  loading dan fornell larcker  creation dari  masing-masing  indikator-nya. Kriteria  untuk  nilai cross  loading yang  baik  dalam
memenuhi uji discriminant validity menurut Ghozali dan Latan (2015) yaitu nilai cross loading dari setiap item berkolerasi lebih tinggi dengan variabel yang diukurnya.
Pada perhitungan fornell larcker creation yang memenuhi  uji  validitas  diskriminan  dilihat  dari nilai  perbandingan  akar  kuadrat  dari  AVE  setiap konstruk  lebih  tinggi  daripada  nilai  korelasinya dengan  konstruk  yang  lain.  Nilai fornell  larcker creation pada Tabel 9 menunjukkan hasil yang telah memenuhi  uji dicriminant  validity, artinya  bahwa setiap indikator dapat diprediksi dengan baik oleh masing-masing  variabel  laten.  Nilai fornell  larcker creation ditampilkan pada Tabel 9.
Gambar 4. Outer model setelah dilakukan dropping
Tabel 9. Nilai fornell larcker creation
Variabel Kinerja Operasional Kualitas Informasi Kualitas Pelayanan Pelanggan Kualitas Sistem Kinerja Operasional 0,828 Kualitas Informasi 0,796 0,847 Kualitas Pelayanan Pelanggan 0,809 0,780 0,820 Kualitas Sistem 0,784 0,803 0,755 0,818 Sumber: Data primer, data diolah (2023)

## 3.   Uji Reliabilitas
Pada  uji  ini  dilakukan  dengan  memeriksa nilai dari composite reliability . Model struktural dapat disebut  reliebel  apabila  semua  variabel  latennya mempunyai  nilai  lebih  besar  dari  0,7  pada  nilai cronbach’s alpha dan composite reliability . Pada peneli- tian ini telah menunjukkan nilai composite reliability dan cronbach’s alpha yang lebih besar dari 0,7 sehing- ga  dapat  disimpulkan  model  konstruk  memiliki nilai  reliabel.  Nilai  keseluruhan composite  reliability dan cronbach’s alpha disajikan dalam Tabel 10.
Tabel 10. Nilai composite reliability dan cronbach'salpha
Variabel Laten Nilai Composite Reliability Nilai Cronbach’s Alpha Keterangan Kualitas Sistem 0,924 0,900 Reliabel Kualitas Informasi 0,938 0,921 Reliabel Kualitas Pelayanan Pelanggan 0,925 0,902 Reliabel Kinerja Operasional 0,939 0,923 Reliabel
Sumber: Data primer, data diolah (2023
Evaluasi Model Struktural (Inner Model) Evaluasi  model  struktural  dilakukan  untuk melihat hubungan antara variabel bebas (eksogen) dengan  variabel  terikat  (endogen).  Uji  evalusi model  ini  dilakukan  dengan  memperhatikan  nilai R² (R-square). Nilai  R-square yang tinggi mengindi- kasikan variabel bebas (eksogen) semakin baik da- lam  menjelaskan  variabel  terikat  (endogen)  dalam model. Hasil nilai R² ditampilkan pada Tabel 11.
Tabel 11. Nilai R ² (R-square)
R² (R-square) Kinerja Operasional 0,892 Sumber: Data primer, data diolah (2023)
Berdasarkan  data  nilai R-square pada  Tabel 11,  perhitungan  nilai R-square dari  variabel dependen kinerja operasional menunjukkan bahwa variabel  independen  kualitas  sistem,  kualitas informasi, dan kualitas pelayanan pelanggan dapat
menjelaskan 89,2% dari variabel dependen kinerja operasional,  sedangkan  sebesar  10,8%  dijelaskan oleh  variabel  lain  yang  tidak  diteliti  dalam peneltian ini.
Tahap evaluasi model struktural selanjutnya yaitu melakukan pengujian hipotesis untuk melihat pengaruh  antar  variabel.  Nilai p-value <  0,  05 menunjukkan suatu variabel berpengaruh, sedang- kan    nilai p-value >    0,05  mengindikasikan  suatu variabel  tidak  berpengaruh.    Pada  nilai t-statistics lebih  besar  dari  nilai t-table yaitu  1,96  maka  suatu variabel dapat disebut mempunyai pengaruh yang signifikan. Nilai original sample pada model peneliti- an  menggambarkan  arah  hubungan  positif  atau negatif antar variabel. Apabila nilai original sample bernilai positif maka arah hubungan X ke Y positif dan  sebaliknya.  Hasil  nilai path  coefficients pada penlitian ini disajikan dalam Tabel 12.
1)  Pengujian  Pengaruh  Kualitas  Sistem  terhadap Kinerja Operasional Perusahaan Logistik XYZ
H11: Kualitas sistem memiliki pengaruh signifi- kan  positif  terhadap  kinerja  operasional perusahaan XYZ
Hasil  uji  hipotesis  H 11 diterima  sehingga menunjukkan pengaruh signifikan pada hubungan kualitas  sistem  terhadap  kinerja  operasional pegudangan  karena  memiliki  nilai p-values lebih kecil  dari  0,05  yaitu  0,027  dan  memiliki  nilai t- statistics lebih besar dari 1,96 yaitu 2,217 sehingga kualitas  sistem  berpengaruh  signifikan  terhadap kinerja  operasional  pergudangan  perusahaan logistk  XYZ,  serta  memiliki  nilai original  sample yang bernilai positif sebesar 0,224.
Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  di- lakukan  Alyahya et  al. (2016)  yang  menunjukkan bahwa  kemajuan  teknologi  telah  menghasilkan solusi  untuk  mempermudah  akses  dan  pengelola- an kegiatan pergudangan, yaitu penggunaan sistem pergudangan  yang  terkomputerisasi  (WMS)  de- ngan  efisiensi  dan  akurasi  yang  tinggi  dalam pengolahan  datanya.  Hasil  penelitian  ini  menun- jukkan bahwa menurut penilaian karyawan, pene- rapan WMS pada  perusahaan  logistik  XYZ  telah
Tabel 12. Nilai path coefficients
Hipotesis Original Sample T Statistics P Values Hasil Kualitas Sistem -> Kinerja Operasional H11 0,224 2,217 0,027 Diterima Kualitas Informasi -> Kinerja Operasional H22 0,265 2,698 0,007 Diterima Kualitas Pelayanan Pelanggan -> Kinerja Operasional H33 0,497 5,562 0,000 Diterima
Sumber: Data primer, data diolah (2023)
memberikan  peningkatan  kinerja  operasional dalam  pergudangan.  Penerapan  WMS membantu karyawan  dalam  mengontrol  pergerakan  barang dan penyimpanan barang dengan cepat dan meng- optimalkan keseluruhan proses gudang dibanding- kan dilakukan secara manual.
2)  Pengujian  Pengaruh  Kualitas  Informasi  ter- hadap Kinerja Operasional Perusahaan  Logistik XYZ
H 22 : Kualitas informasi memiliki pengaruh signi- fikan  positif  terhadap  kinerja  operasional perusahaan XYZ
Hasil  uji  hipotesis  H 22 diterima  sehingga menunjukkan  pengaruh  signifikan  pada  hubung- an kualitas informasi terhadap kinerja operasional pergudangan  karena  memiliki  nilai p-values lebih kecil  dari  0,05  yaitu  0,007  dan  memiliki  nilai t- statistics lebih  besar  dari  1,96  yaitu  2,698  sehingga kualitas informasi berpengaruh signifikan terhadap kinerja  operasional  pergudangan  di  perusahan logistik  XYZ,  serta  memiliki  nilai orignal  sample yang bernilai positif sebesar 0,265.
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa karyawan  telah  menilai  kualitas  informasi  yang diberikan  melalui  penerapan  WMS  telah  mening- katkan  kinerja  operasional  perusahaan.  Hal  ini sejalan  dengan  hasil    penelitian  (Al-Shakarchy, 2015) bahwa implementasi warehousing management system menghasilkan  manfaat  signifikan  bagi sistem seperti penyediaan akses data yang real time , kemampuan  dalam  pemrosesan,  pengolahan,  dan pelaporan data, serta kemampuan otomatisasi data dalam menentukan reorder point yang  membantu meningkatkan  produktivitas  dan  efisiensi  dalam pengelolaan operasional gudang.
3)  Pengujian Pengaruh Kualitas Pelayanan Pelang- gan  terhadap  Kinerja  Operasional  Perusahaan Logistik XYZ
H 33 : Kualitas  pelayanan  pelanggan  memiliki signifikan  positif  terhadap  operasional perusahaan XYZ
Hasil  uji  hipotesis  H 33 diterima  sehingga menunjukkan pengaruh signifikan pada hubungan kualitas  pelayanan  pelanggan  terhadap  kinerja operasional  pergudangan  karena  memiliki  nilai p- values lebih kecil dari 0,05 yaitu 0,000 dan memiliki nilai t-statistics lebih  besar  dari  1,96  yaitu  5,562 sehingga  kualitas  pelayanan  pelanggan  berpenga- ruh  signifikan  terhadap  kinerja  operasional pergudangan  di  perusahaan  logistik  XYZ,  serta
memiliki nilai original sample yang bernilai positif sebesar 0,497.
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang  dilakukan  oleh  Vatumalae et  al. (2020)  yang menunjukkan  bahwa  sistem  manajemen  pergu- dangan telah meningkatkan akurasi persediaan dan peningkatan  tersebut  berpotensi  memberikan kontribusi  signifikan  pada  kepuasan  pelanggan terhadap layanan yang diberikan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa menurut penilaian karya- wan,  melalui  penerapan warehosuing  management system membantu  karyawan  dalam  memberikan pelayanan  dengan  lebih  akurat  dan  memuaskan, serta  merespon  dengan  cepat  untuk  menanggapi kebutuhan pelanggan yang membantu meningkat- kan kepuasan pelanggan.

## Implikasi Manajerial
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  menemu- kan bahwa kualitas sistem, kualitas informasi, dan kualitas  pelayanan  pelanggan  pada  penerapan WMS berpengaruh  terhadap  kinerja  operasional pergudangan  perusahaan.  Hasil  penelitian  ini  di- harapkan mampu  memberikan kontribusi sebagai strategi dan bahan evaluasi bagi pihak manajemen pergudangan  dalam  upaya  meningkatkan  kinerja operasional pergudangan di perusahaan.
Strategi dan evaluasi perlu diimplementasi- kan  agar  tujuan  dan  manfaat  penelitian  ini  dapat terpenuhi.  Beberapa  hal  yang  dapat  digunakan sebagai  rekomendasi  implikasi  pada  penelitian yang ditunjukkan pada Gambar 5, yaitu:
1. Perusahaan perlu melakukan manajemen peme- liharaan  sistem  WMS  secara  berkala  untuk memastikan sistem terus bekerja secara optimal. Hal  ini  dapat  meningkatkan  keandalan  dari sistem  manajemen  pergudangan  dalam  ke- seluruhan operasi dan proses gudang. Selain itu perusahaan  perlu  melakukan  pengendalian rutin  untuk  memastikan  sistem  terintegrasi dalam  setiap  aspek  sistem  manajemen  per- gudangan. Hal ini akan meningkatkan kemam- puan  sitem  dalam  menyesuaikan  perubahan data secara real-time .
2. Perusahaan perlu melakukan peninjauan laporan  data  dari  sistem  WMS  secara  teratur. Hal  ini  dapat  meminimalkan  kesalahan  atau ketidaksesuaian  data,  menghasilkan  pelaporan data yang lebih akurat dan meningkatkan kuali- tas dan relevansi informasi yang dilaporkan.
3. Perusahaan  dapat  meningkatkan  kualitas pelayanan  pelanggan  dengan  menetapkan prosedur  pengembalian  barang  dan  membuat kebijakan  berupa  kompensasi  atau  jaminan
terhadap  barang  yang  mengalami  kerusakan, seperti  pengembalian  barang  yang  rusak diproses dalam waktu 48 jam setelah menerima laporan  untuk  memberikan  penyelesaian  cepat bagi pelanggan. Selain itu kebijakan kompensasi juga dapat dilakukan dengan memberikan ganti rugi  pada  barang  yang  mengalami  kerusakan atas kesepakatan dengan pelanggan. Kebijakan ini  menunjukkan  komitmen  perusahaan  untuk menyelesaikan masalah dan mengurangi kekhawatiran  pelanggan  melalui  penanganan secara  efisien  dan  efektif.  Hal  ini  akan mempertahankan standar kualitas layanan yang tinggi bagi perusahaan.
4. Kualitas  pelayanan  pelanggan  juga  dapat ditingkatkan  melalui  integrasi  sistem  WMS melalui  fitur  pertukaran  barang  yang  lebih fleksibel  dengan  menggunakan real-time  return tracking kepada  pelanggan.  Melalui  fitur  ini memungkinkan  pelanggan  untuk  melacak status  dan  lokasi  barang  yang  dikembalikan selama  seluruh  proses  pertukaran  barang melalui  website  atau  aplikasi  mobile.  Fitur  ini akan meningkatkan asuransi dalam pertukaran barang secara cepat dengan memberi pelanggan rasa  kepercayaan,  transparan,  dan  kontrol langsung terhadap pergerakan barang.
Gambar 5. The  house  model implikasi  manajerial  untuk meningkatkan WMS

## KESIMPULAN
Berlandaskan  tujuan  dan  hasil  penelitian, peneliti  memperoleh  simpulan  yang  menjawab pengaruh  penerapan warehousing  management system terhadap  kinerja  operasional  perusahaan logistik  XYZ  berdasarkan  persepsi  karyawan sebagai berikut:
1. Sebagian  besar  kinerja  operasional  jika  dilihat dari variabel kualitas sistem, kualitas informasi, dan  kualitas  pelayanan  pelanggan  pada  pene- rapan WMS sudah baik, yaitu tergolong dalam kategori tinggi.
2. Kualitas  sistem  dalam  penerapan  WMS ber- pengaruh  signifikan  positif  terhadap  kinerja operasional pergudangan  perusahaan XYZ. Se- makin  tinggi  kualitas  sistem,  maka  semakin besar  pengaruhnya  terhadap  kinerja  operasio- nal pergudangan di perusahaan.
3. Kualitas  informasi  pada  penerapan  WMS berpengaruh signifikan positif terhadap kinerja operasional pergudangan perusahaan XYZ. Hal ini  menunjukkan  semakin  tinggi  kualitas informasi, maka semakin tinggi pula pengaruh- nya kepada kinerja operasional pergudangan di perusahaan.
4. Kualitas pelayanan pelanggan dalam penerapan WMS  memiliki  pengaruh  signifikan  positif terhadap  kinerja  operasional  pergudangan perusahaan  XYZ.  Hal  ini  mengindikasikan semakin  tinggi  kualitas  pelayanan  yang diberikan,  maka  akan  semakin  berpengaruh besar terhadap kinerja operasional pergudangan di perusahaan.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdillah,  W.,  J.  Hartono.  2015. Partial  Least  Square (PLS) Alternatif Structural Equation Modelling (SEM)  Dalam  Penelitian  Bisnis .  Volume  22. Yogyakarta (ID): ANDI.
Al-Shakarchy,  N.  2015.  Warehouse  Management System. Int J Sci Res . 4(10): 1 – 8.
Alyahya, S., Q. Wang, N. Bennett. 2016. Application and  integration  of  an  RFID-enabled  ware- housing  management  system – a  feasibility study. J  Ind  Inf  Integr .  4(1):  15 – 25. doi:10.1016/j.jii.2016.08.001.
Assis,  R.,  J.  Sagawa  J.  2018.  Assessment  of  the implementation  of  a  Warehouse  Mana- gement  System  in  a  multinational  company of  industrial  gears  and  drives. Gestão  &
Produção .  25(2):  370-383.  doi:10.1590/0104- 530X3315-18.
Badan  Pusat  Statistik  [BPS].  2022a.  Ekonomi Indonesia  Triwulan  III  2022.  [diakses  2023 Jan  25].  https://www.bps.go.id/pressrelease/ 2022/11/07/1914/ekonomi-indonesia-triwu- lan-iii-2022-tumbuh-5-72-persen--y-on-y- .html.
Badan  Pusat  Statistik  [BPS].  2022b.  Ekonomi Indonesia  Triwulan  IV  2022.  [diakses  2023 Jan  25].  https://www.bps.go.id/pressrelease /2023/02/06/1997/ekonomi-indonesia-tahun- 2022-tumbuh-5-31-persen.html.
Badan  Pusat  Statitik  [BPS].  2022a.  Ekonomi
Indonesia Triwulan I 2022. [diakses 2023 Jan 25]. https://www.bps.go.id/pressrelease/ 2022/05/09/1912/pertumbuhan-ekonomi- indonesia-triwulan-i-2022.html
Badan  Pusat  Statitik  [BPS].  2022b.  Ekonomi
Indonesia Triwulan II 2022. [diakses 2023 Jan 25]. https://www.bps.go.id/pressrelease/
2022/08/05/1913/ekonomi-indonesia-triwu- lan-ii-2022tumbuh-5-44-persen-y-on-y-.html. Gartner.  2021.  Gartner  Survey  Finds  Women Comprise  41%  of  the  Supply  Chain Workforce. https://www.gartner.com/en/ newsroom/press-releases/2021-06-16- gartner-survey-finds-women-comprise-41- percent-of-the-supply-chain-workforce.
Ghozali,  I.  2011.  Aplikasi  Analisis  Multivariate Dengan Program SPSS. Semarang.
Ghozali, I., H. Latan. 2015. Konsep, Teknik, Aplikasi Menggunakan Smart PLS 3.0 untuk Peneliti- an Empiris. BP Undip Semarang.
Hair,  J.,  W.  Black,  B.  Babin,  R.  Anderson.  2017. Multivariate  Data  Analysis.  Seventh  Ed. Pearson Education, Inc.
Harahap,  S.S.  2019.  Hubungan  usia,  tingkat pendidikan,  emampuan  bekerja,  dan  masa bekerja  terhadap  kinerja  pegawai  dengan menggunakan metode pearson correlation. J Teknovasi. 06(02): 12-26.
Organisation  for  Economic  Co-operation  and Development [OECD]. 2022. Russia’s war of aggression  against  Ukraine  continues  to create  serious  headwinds  for  global  econo- my,  OECD  says  -  OECD.  [diakses  2023  Jan 20]. https://www.oecd.org/newsroom/russia- s-war-of-aggression-against-ukraine- continues-to-create-serious-headwinds-for- global-economy.htm.
Ridwan.  2004.  Metode  Penelitian  Survei.  Jakarta:
Pustaka LP3ES.
Sugiyono.  2019.  Metode  Penelitian  Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung: Alfabeta.
Vatumalae,  V.,  P.  Rajagopal,  V.  Sundram.  2020. Warehouse  management  system  of  a  third party  logistics  provider  in  Malaysia.  Int  J Econ  Financ.  12(9):  73-82.  doi:10.5539/ijef. v12n9p73.