## Pengujian Model Pengaruh Tata Kelola TI Terhadap Transformasi Digital dan Kinerja Asuransi C
Nazmi Robbiyani* 1 , Rahmat Mulyana 2 , Lukman Abdurrahman 3 1, 2, 3 Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Rekayasa Industri, Universitas Telkom, Bandung, Indonesia 2 Department of Computer and Systems Sciences (DSV), Stockholm University, Kista, Sweden * 1 nazmirobbiyani@student.telkomuniversity.ac.id, 2 rahmat@dsv.su.se/rahmatmoelyana@telkomuniversity.ac.id,
3 abdural@telkomuniversity.ac.id
Abstract- The emergence of new technological disruptions, changes in stakeholder behavior, and the emergence of the COVID- 19 pandemic have made many incumbent organizations accelerate their digital transformation (DT). However, many DT-related investments  have  not  met  expectations  due  to  a  lack  of  governance  practices.  Previous  research  has  shown  the  impact  of  IT governance (ITG) on organizational performance. However, traditional ITG mechanisms are suspected not necessarily effective in controlling DT. There are knowledge gaps in exploring the influence of ITG on DT and organizational performance (OP). Therefore, this study aimed to examine the influence model of hybrid ITG (traditional and agile/adaptive) on DT and OP based on a balanced scorecard (BSC) perspective. The method used was a survey by distributing a Likert scale online questionnaire to 11 roles related to DT in Asuransi C and got 52 respondents. The data were then analyzed using Structural Equation Modeling (SEM) and the SmartPLS application. The results showed that both agile/adaptive and traditional ITG mechanisms positively affected DT with a t statistic value of 1.799/ 2.754. Likewise, TD has a positive and significant effect on OP with a t statistic value of 13.001.
Keywords: IT Governance, Digital Transformation, Organizational Performance, SEM, SmartPLS, Insurance,

## Indonesia
Abstrak- Munculnya  disrupsi  teknologi  baru,  adanya  perubahan  perilaku  pemangku  kepentingan,  serta  munculnya  pandemi COVID-19 membuat banyak organisasi incumbent melakukan akselerasi transformasi digital (TD). Namun banyak investasi terkait TD belum memenuhi harapan karena kurangnya praktik tata kelola yang baik. Penelitian sebelumnya menunjukkan adanya dampak tata kelola TI (TKTI) terhadap kinerja organisasi. Akan tetapi, praktik TKTI tradisional belum tentu efektif untuk mengawal TD. Masih sedikit penelitian mengenai pengaruh TKTI terhadap TD, serta mengeksplorasi pengaruh TD terhadap kinerja organisasi (KO). Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji model pengaruh TKTI hibrida (tradisional dan agile/ adaptive ) terhadap TD dan pengaruh DT terhadap KO pada perspektif balanced scorecard (BSC). Metode yang digunakan adalah survei dengan menyebarkan kuesioner online berskala likert kepada 11 peranan terkait TD di Asuransi C dan berhasil mendapatkan 52 responden. Data kemudian dianalisis menggunakan Structural Equation Modeling (SEM) dan aplikasi SmartPLS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mekanisme TKTI agile/ adaptive maupun tradisional berpengaruh positif terhadap TD dengan nilai t statistic 1.799/ 2.754. Begitu pun TD berpengaruh positif dan signifikan terhadap KO dengan nilai t statistic 13.001.
Kata Kunci: Tata Kelola TI, Transformasi Digital, Kinerja Organisasi, SEM, SmartPLS, Asuransi, Indonesia

## 1. Pendahuluan
Di era revolusi industri 4.0, teknologi informasi (TI) dan  digital  telah  berkembang  sangat  pesat  dan  makin berperan penting dalam membantu pencapaian efektivitas dan efisiensi organisasi dalam pencapaian visi, misi, dan tujuannya  [1].  Kemajuan  teknologi  tersebut  membuat organisasi berlomba-lomba mengembangkan produk dan layanan  berbasis  digital  serta  diikuti  dengan  penemuan atau  diferensiasi  model  bisnis  sehingga  menciptakan peluang  baru  yang  sekaligus  menjadi  ancaman  bagi organisasi lain yang lambat beradaptasi. Fenomena itulah yang  memacu  akselerasi  transformasi  digital  (TD)  pada
organisasi incumbent .  Definisi  TD  berdasarkan  Gong  & Ribiere  hal.12  [2]  di  sini  adalah, ” proses  perubahan mendasar,  yang  disebabkan  oleh  adanya  penggunaan teknologi digital yang inovatif disertai dengan pengaruh strategis dari sumber daya dan kompetensi utama, guna meningkatkan  nilai  suatu  entitas  secara  radikal  (seperti, organisasi, jaringan bisnis, industri atau masyarakat) .” Kemajuan  memicu  perubahan  cara  pemangku kepentingan berinteraksi dengan organisasi dan satu sama lainnya  menuju  digital  [3].  Agar  dapat  mengikuti kemajuan  teknologi  tersebut  sebuah  organisasi  perlu

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
mengembangkan kapabilitas TI baru yang sejalan dengan prioritas  strategi  digital  masing-masing  melalui  empat elemen, yaitu: teknologi, tata kelola, proses, dan bakat [4]. Definisi tata kelola TI (TKTI) berdasarkan De Haes dkk. Hal.2-3  [5]  pada  makalah  ini  adalah, ” bagian  tak dipisahkan dari tata kelola organisasi sebagai akuntabilitas dewan, yang terdiri atas mekanisme struktur, proses, dan relasional  untuk  menjembatani  hubungan  pemangku kepentingan  bisnis  dengan  TI    dalam  menjalankan tanggung  jawabnya  untuk  penyelarasan  bisnis/TI  serta penciptaan  dan  perlindungan  nilai  manfaat  TI  untuk bisnis .”
TKTI  dalam  TD  melibatkan  pengertian  dan implementasi struktur, proses, dan mekanisme relasional untuk para pemangku kepentingan bisnis dan TI dalam melaksanakan tanggung jawab dalam mendukung upaya transformasi  digital  [6].  Mekanisme  TKTI  juga memanfaatkan  konsep  keselarasan  di  mana  KO merupakan konsekuensi dari kesesuaian antara dua atau lebih faktor [7].
Terdapat 6 dimensi TD yang meningkatkan competitive advantage organisasi  berdasarkan  Gurbaxani  &  Dunkle hal.211-213  [8].  Dimensi  tersebut  yaitu: strategic  visison (SV) merupakan “ visualisasi masa depan digital strategis ” , culture of innovation (CI) merupakan “ mekanisme yang mendorong  penemuan  dan  perkiraan  pengambilan risiko ” , know-how and intellectual (KIP) adalah “ keahlian menggunakan  platform  digital  sebagai  manfaat ” ,  digital capabilities  (DC)  adalah “ ketersediaan  talenta  digital ” , strategic  alignment  (SA)  merupakan “ komitmen  dan kerjasama dari tingkat strategi hingga operasional untuk mendukung transformasi digital ” , dan technology assets (TA)  merupakan “ kemampuan  untuk  mengadakan teknologi  yang  relevan  dan  terkini  yang  mendukung pelaksanaan TD ” . Transformasi digital yang sukses dapat mempengaruhi  kinerja  organisasi  (KO)  menjadi  lebih baik.  Dalam  mengukur  KO  di  suatu  organisasi  Kaplan
dan  Norton  melakukan  penelitian  dan  merancang “ balanced  scorecard ” yang  digunakan  para  manajer  untuk memberikan pandangan yang cepat namun komprehensif mengenai  bisnis  agar  dapat  melihat  kinerja  di  beberapa bidang secara bersamaan.berdasarkan Kaplan & Norton hal.2-4 balanced  scorecard mempunyai  4  perspektif,  yaitu perspektif learning  and  growth merupakan  “ pencapaian berbagai  indikator  pada  aspek  SDM  dan  organisasi” , perspektif  customer merupakan  “ pencapaian  berbagai indikator mengenai kebutuhan dan kepuasan pelanggan” , perspektif  internal  business merupakan  “ pencapaian berbagai  indikator  pada  beberapa  rangkaian  aktivitas penciptaan  nilai  manfaat  di  organisasi” ,  dan  perspektif financial merupakan  “ pencapaian  berbagai  indikator mengenai financial organisasi” [9].
Transformasi  digital  tersebut  mendorong  beberapa organisasi  untuk  melakukan  inovasi  agar  meningkatkan nilai bagi organisasi itu sendiri. Salah satunya pada sektor industri  BUMN  yang  sudah  mulai  bertransformasi menuju  industri  4.0.  Melakukan  inovasi  untuk menciptakan  produk-produk  baru  dan  penguasaan teknologi harus dipersiapkan BUMN dengan memanfaatkan  sumber  daya  manusia  yang  dimiliki. Dalam  mengadopsi  transformasi  digital  pada  BUMN telah  dijabarkan  prinsip  tata  kelola  TI  salah  satunya prinsip manajemen pada Peraturan Menteri Badan usaha milik  Negara  RI  Nomor  Per-03/MBU/02/2018  bahwa dalam  prinsip  manajemen  dalam  mengadopsi  TD berfokus pada 3 area utama, yaitu customer experience untuk proses  yang  berkaitan  dengan  pemahaman  perubahan pola interaksi oleh customer, operational processes yaitu untuk proses internal dan proses ekstenal mengenai digitalisasi , dan business model adalah perubahan model bisnis  dalam mengadopsi digitalisasi . TD sendiri dapat meningkatkan kepuasan  pelanggan,  efisiensi  operasional,  proses pengambilan  keputusan  lebih  cepat,  dan  beradaptasi terhadap perubahan lebih cepat.
Gambar 1. Model Konseptual
Berdasarkan hal diatas untuk memahami, melaksanakan, dan mengevaluasi penelitian ini disusun model konseptual penelitian  seperti  Gambar  1  yang  diambil  dari  paper referensi  De  Haes  Van  Grembergen  [10],  Gurbaxani
Dunkle [8] serta paper referensi Kaplan & Norton [11]. Pada  paper  De  Haes  dijelaskan  mengenai  mekanisme TKTI  yang  terdiri  dari  tiga  mekanisme,  yaitu  struktur, proses dan relasional. Pada paper Gurbaxani menjelaskan mengenai  dimensi  DT  yang  terdiri  dari Strategic  Vision (SV), Strategic Alignment (SA), Technology Assets (TA), Know- how  &  Intellectual  Property (KIP), Digital  Capability (DC), dan Culture Innovation (CI). Sedangkan pada paper Kaplan menjelaskan  tentang  performa  kerja  pada  organisasi berdasarkan Balanced Scorecard yang terdapat 4 komponen, yaitu financial perspective, customer perspective, internal business perspective, dan learning and growth perspective.
Dari uraian tersebut pada penelitian ini peneliti ingin mengetahui  apakah  ada  pengaruh  mekanisme  TKTI agile/adaptif  maupun  dan  tradisional  terhadap transformasi digital dan apakah berpengaruh pada kinerja organisasi pada sektor industri BUMN yaitu Asuransi C yang  bergerak  dalam  bidang  reasuransi.  Terdapat beberapa  anak  usaha  yang  dimiliki  Asuansi  C,  yaitu reasuransi syariah, asuransi perdagangan, asuransi umum, asuransi  syariah,  dan  asuransi  kredit.  Penelitian  ini dilakukan dengan pengujian pengaruh model tata kelola TI  terhadap  transformasi  digital  dan  kinerja  organisasi. Dengan metode kuantitatif melalui pendekatan Structural Equation Model (SEM) menggunakan tools SmartPls 3.0.
2. Metodologi
Adapun  alur  yang  dilakukan  tim  peneliti  dalam penelitian ini sebagai berikut:
Gambar 2. Alur Penelitian
Berdasarkan Gambar 2 mengenai alur dari penelitian ini. Dimulai dari menentukan hipotesis lalu pengumpulan data  dengan  menyebarkan  kuesioner online ke  objek penelitian,  setelah  data  terkumpul  di  analisis  dan dilakukan  pengujian  model  menggunakan  aplikasi SmartPLS 3.0.
A. Penentuan Hipotesis
Gambar 3. Hipotesis Penelitian
Berdasarkan  Gambar  3  hipotesis  pada  peneliian  ini adalah:  H01  mekanisme  TKTI agile /adaptif  tidak berpengaruh  terhadap  TD;  H11  mekanisme  TKTI agile /adaptif  berpengaruh  positif  terhadap  TD;  H02 mekanisme TKTI tradisional tidak berpengaruh terhadap TD;  H12  mekanisme  TKTI  tradisional  berpengaruh
positif terhadap TD; H03 TD tidak berpengaruh terhadap kinerja  organisasi;  dan  H13  TD  berpengaruh  positif terhadap kinerja organisasi.
B. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  menyebarkan kuesioner  secara online yang  diolah  menggunakan tool Google  Form  dengan  menggunakan  skala likert dan dilengkapi dengan pertanyaan isian berdasarkan peranan terkait  pada  objek  penelitian.  Terdapat  lima  bagian dengan  total  30  pertanyaan  yang  dapat  dijawab  dalam waktu  15-30  menit  dengan  menggunakan  skala likert mulai dari Sangat Tidak Setuju (STS), Tidak Setuju (TS), Netral (N), Setuju (S), dan Sangat Setuju (SS).
Dari hasil penyebaran kuesioner online ke asuransi C didapatkan data sebanyak 52 responden  pada penelitian ini  untuk  pengukuran  SEM-PLS  berdasarkan  hanafiah [12] jumlah minimum sampel size berjumlah 30-100 dan berdasarkan Hair dkk [13] jumlah minimum sampel yaitu sepuluh  kali  jumlah  terbesar inner  model ,  dimana  pada penelitian  ini  terdapat  tiga  jalur  penghubung inner  model yaitu  H1,  H2,  dan  H3.  Berdasarkan  tiga  jalur  tersebut dikalikan dengan 10 maka didapatkan jumlah minimum sampel sebanyak 30 sampel. Dari hal tersebut jumlah 52 responden yang didapatkan sudah mewakili sampel size yang ada.

## C. Analisis Data
Data  yang  telah  dikumpulkan  dianalisis  dan  diolah menggunakan  aplikasi  SmartPLS  3.0  menggunakan pendekatan  SEM.  Teknik  yang  digunakan  pada pengolahan  data  tersebut  yaitu  algoritma  PLS  dan bootstrapping agar  dapat  dilakukan  analisis  model pengukuran, model struktural, dan pengujian hipotesis. D. Pengujian Model Model Pengukuran ( Outer Model )
Model  ini  termasuk  hubungan  prediks  searah  antar setiap  variabel  dna  indikator  yang  diteliti  [14].  Pada penelitian ini menggunakan model pengukuran formatif. Pengujian  model  pengukuran  yang  dilakukan  yaitu  uji multikolinearitas  (VIF),  uji  indikator  validitas,  dan  uji signifikan dan relevan.
Model Struktural ( Inner Model )
Model  ini  merupakan  penunjuk  hubungan  antara variabel  laten  yang  hanya  dapat  mengarah  ke  satu  arah [14].  Pengujian  model  struktural  yang  dilakukan  antara lain uji multikolinearitas (VIF), r square, f square , dan uji path coefficient.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Analisis  dan  pengujian  pada  penelitian  ini menggunakan  pendekatan  PLS-SEM.  PLS-SEM  sendiri merupakan pendeketan yang bertujuan untuk memaksimalkan  varians  yang  ada  pada  konstruk  laten dependen  [14]  dan  dapat  menjadi  alternatif  yang  baik untuk  CB-SEM  [15].      Ada  dua  jenis  pengujian  yang dilakukan, yaitu pengujian model pengukuran ( outer model ) dan  pengujian  model  sruktural  ( inner  model ). Tools yang digunakan  adalah  SmartPls  yang  telah  populer  sejak diluncurkan pada tahun 2005 [15].
Gambar 4. Hasil Penelitian

## A. Variabel Penelitian
Pada  Tabel  1  merupakan  variabel  yang  digunakan pada  penelitian  ini.  Terdapat  tiga  variabel  X  dan  satu variabel Y.
Tabel 1. Deskripsi Variabel Penelitian Variabel Indikator Deskripsi Mekanisme TKTI agile/ adaptif (X1) X1.1 Struktur Agile/Adaptif X1.2 Proses Agile/Adaptif X1.3 Mekanisme Relasional Agile/Adaptif Mekanisme TKTI tradisional (X2) X2.1 Struktur Tradisional X2.2 Proses Tradisional X2.3 Mekanisme Relasional Tradisional Dimensi TD (X3) X3.1 Strategic Vision X3.2 Strategic Alignment X3.3 Technology Assets X3.4 Know-how and Intellectual Property X3.5 Digital Capability X3.6 Culture of Innovation Kinerja organisasi (Y1) Y1.1 Learning and Growth Y1.2 Internal Process Y1.3 Customer Perspective Y1.4 Financial Perspective
B. Pengujian Model Pengukuran( Outer Model ) Variance Inflation Factor (VIF) VIF  berfungsi  untuk  melihat  masalah  kolinearitas yang terjadi dalam model pengukuran formatif pada outer model ketika  dua  atau  lebih  indikator  sangat  berkorelasi. Nilai  VIF  tidak  >5,  Tabel  2  hasil  dari  nilai  VIF  pada penelitian ini.
Tabel 2. Hasil pengujian VIF Indikator  Nilai VIF Keterangan X1.1 2.057 Tidak ada masalah kolinearitas X1.2 2.284 Tidak ada masalah kolinearitas X1.3 1.236 Tidak ada masalah kolinearitas X2.1 1.300 Tidak ada masalah kolinearitas X2.2 1.925 Tidak ada masalah kolinearitas X2.3 1.950 Tidak ada masalah kolinearitas X3.1 3.733 Tidak ada masalah kolinearitas X3.2 3.361 Tidak ada masalah kolinearitas X3.3 4.006 Tidak ada masalah kolinearitas X3.4 4.158 Tidak ada masalah kolinearitas X3.5 3.259 Tidak ada masalah kolinearitas X3.6 3.188 Tidak ada masalah kolinearitas Y1.1 2.924 Tidak ada masalah kolinearitas Y1.2 2.918 Tidak ada masalah kolinearitas Y1.3 3.353 Tidak ada masalah kolinearitas Y1.4 2.373 Tidak ada masalah kolinearitas

## Uji Indikator Validitas
Berdasarkan  hasil  uji  indikator  validasi  dari  52 responden  pada  Tabel  3,  ada  beberapa  indikator  yang hasilnya tidak valid karena nilai p values pada pengujian >0. 005.
Tabel 3. Hasil Pengujian Indikator Validitas Variabel Indikator P Values Keterangan Mekanisme TKTI agile/ adaptif (X1) X1.1 0.061 Tidak Valid X1.2 0.287 Tidak Valid X1.3 0.000 Valid Mekanisme TKTI tradisional (X2) X2.1 0.000 Valid X2.2 0.303 Tidak Valid X2.3 0.006 Valid Dimensi TD (X3) X3.1 0.047 Valid X3.2 0.073 Tidak Valid X3.3 0.047 Valid X3.4 0.258 Tidak Valid X3.5 0.001 Valid X3.6 0.000 Valid Kinerja organisasi (Y1) Y1.1 0.228 Tidak Valid Y1.2 0.017 Valid Y1.3 0.289 Tidak Valid Y1.4 0.327 Tidak Valid

## Uji Signifikan dan Relevan
Indikator  dinyatakan  tidak  signifikan  apabila  nilai  t statistic <1.96 pada outer weights dan indikator dinyatakan relevan apabila nilai p value ≤ 0,050 dalam model formatif. Pada  Hair  dkk  dan  pada  Garson  [16]  [17]  dijelaskan bahwa jika outer weights tidak signifikan namun nilai outer loading ≤ 0,05 maka indikator tetap dipertahankan dalam model.  Hasil  yang  didapatkan  dari  uji  signifikan  dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Uji Signifikan dan Relevan Indikator Outer Weights Outer Loading T- Statistic P- Values Outer Weights P- Vluer Outer Loadings 95% Bca Confidence Keterangan 5% 95% X1.1 0.559 0.675 1.563 0.061 0.000 -0.162 1.000 Tidak X1.2 -0.198 0.557 0.564 0.287 0.000 -0.597 0.538 Tidak X1.3 0.812 0.903 5.240 0.000 0.000 0.742 0.999 Ya X2.1 0.549 0.838 3.449 0.000 0.000 0.305 0.831 Ya X2.2 0.131 0.722 0.518 0.303 0.000 -0.216 0.650 Tidak X2.3 0.521 0.854 2.564 0.006 0.000 0.163 0.843 Ya X3.1 -0.477 0.575 1.696 0.047 0.002 -0.838 -0.030 Ya X3.2 0.360 0.525 1.468 0.073 0.003 -0.015 0.741 Tidak X3.3 -0.418 0.577 1.688 0.047 0.001 -0.895 -0.122 Ya X3.4 -0.164 0.636 0.652 0.258 0.000 -0.672 0.165 Tidak X3.5 0.771 0.849 3.085 0.001 0.000 0.441 1.260 Ya X3.6 0.886 0.876 4.371 0.000 0.000 0.698 1.151 Ya Y1.1 0.192 0.869 0.747 0.228 0.000 -0.266 0.540 Tidak Y1.2 0.564 0.958 2.159 0.017 0.000 0.171 1.050 Ya Y1.3 0.248 0.883 0.558 0.289 0.000 -0.478 0.882 Tidak Y1.4 0.096 0.771 0.449 0.327 0.000 -0.152 0.458 Tidak
C. Pengujian Model Struktural (Inner Model)
Variance Inflation Factor (VIF) VIF  berfungsi  untuk  melihat  masalah  kolinearitas yang terjadi dalam model pengukuran formatif pada inner model ketika  dua  atau  lebih  indikator  sangat  berkorelasi. Nilai  VIF  tidak  >5,  Tabel  5  hasil  dari  nilai  VIF  pada penelitian ini.
Tabel 5. Hasil Pengujian VIF Inner Model Variabel Nilai VIF Mekanisme TKTI agile/ adaptif 2.196 Mekanisme TKTI tradisional 1.000 Dimensi TD 2.196 R Square
R square digunakan untuk evaluasi inner model dimana semakin tinggi nilai r square maka menunjukkan kekuatan penjelas  yang  lebih  besar.  Nilai  r square dibagi  menjadi
0.75,  0.50,  dan  0.25  setiap  ukuran  dapat  dianggap substansial, sedang, dan lemah [16].
Tabel 6. Hasil Pengujian R Square Variabel R Square Adjusted R  Square Keterangan Dimensi TD 0.534 0.515 Moderate Kinerja Organisasi 0.608 0.601 Moderate
Berdasarkan  hasil  pengujian  r square pada  Tabel  6 nilai R  square pengaruh  simultan mekanisme  TKTI agile/ adaptif dan  mekanisme  TKTI  tradisional  terhadap dimensi transformasi digital sebesar 0,534, karena adjusted r  square lebih  dari  0,33  namun  kurang  dari  0,67  maka pengaruh  semua  konstruk  eksogen  terhadap  dimensi transformasi digital termasuk moderate. Selanjutnya nilai r  square pengaruh  simultan  mekanisme  TKTI agile/ adaptif , mekanisme  TKTI  tradisional  dan  dimensi transformasi  digital  terhadap  kinerja  organisasi sebesar
0,608,  karena adjusted  r  square lebih  dari  0,33  namun kurang dari 0,67 maka pengaruh semua konstruk eksogen terhadap kinerja organisasi termasuk moderate.
F Square Pengujian f squre untuk melihat besarnya pengaruh antar variabel. Nilai f square dibagi menjadi 0.02, 0.15, dan 0.35 setiap ukuran mewakili efek kecil, sedang, dan besar [16].
Tabel 7. Hasil Pengujian F Square Variabel Dimensi Transformasi Digital Kinerja Organisasi Keterangan Mekanisme TKTI agile/ adaptif 0.092 Pengaruh lemah Dimensi TD 1.554 Pengaruh kuat Mekanisme TKTI tradisional 0.220 Pengaruh cukup
Berdasarkan Tabel 7 hasil pengujian f square tidak ada variabel yang memiliki pengaruh besar dengan kriteria f square 0,35. Pada variabel mekanisme TKTI agile/ adaptif nilai f  square yang  diperoleh  sebesar  0,092  pengaruh terhadap  dimensi  transformasi  digital  yang  artinya memiliki  pengaruh  lemah  karena  <0,02,  selanjutnya variabel dimensi transformasi digital memperoleh nilai f square sebesar 1.554 pengaruh terhadap kinerja organisasi yang artinya memiliki pengaruh kuat karena >0,35 , dan yang  terakhir  variabel  mekanisme  TKTI  tradisional memperoleh  nilai f  square sebesar  0.220  pengaruh terhadap  dimensi  transformasi  digital yang  artinya memiliki pengaruh cukup karena >0,15.
Path Coefficient Pengujian path  coefficient untuk  mengukur  nilai  antar konstruk. Nilai yang mendekati +1 maka hubungan antar konstruk bersifat posiif, sedangkan nilai yang mendekati - 1 maka hubungan antar variabel bersifat negatif.
Tabel 8. Hasil Pengujian Path Coefficient Variabel Dimensi Transformasi Digital Kinerja Organisasi Mekanisme TKTI agile/ adaptif 0.307 Dimensi TD 0.780 Mekanisme TKTI tradisional 0.474 Berdasarkan hasil pengujian path coefficient pada inner model di  Tabel  8  dapat  disimpulkan  bahwa  pengaruh
langsung mekanisme TKTI agile/ adaptif terhadap Digital Transformation sebesar 0.307 yang artinya hubungan antar variabel  tersebut  berpengaruh  positif.  Selanjutnya pengaruh langsung dimensi transformasi digital terhadap kinerja  organisasi  sebesar  0.780  yang  artinya  hubungan antar  variabel  tersebut  berpengaruh  positif.  Terakhir, pengaruh  langsung  mekanisme  TKTI  tradisional terhadap  transformasi digital  sebesar 0.474 yang artinya hubungan antar variabel tersebut berpengaruh positif.

## D. Pengujian Hipotesis
Pengujian  hipotesis  diuji  berdasarkan  hasil  dari pengujian  model  struktural  ( Inner  Model) melalui  teknik bootstrapping dengan  taraf  signifikansi  <0.05  dan  nilai t statistic lebih besar dari 1.96.
Berdasarkan hasil pengujian hipotesis pada hipotesis pertama  yaitu  apakah  mekanisme  TKTI agile/ adaptif berpengaruh  terhadap dimensi  transformasi  digital.  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  nilai t  statistic sebesar  1.799 dengan nilai p values sebesar 0.038, yang artinya hipotesis dapat diterima dan berpengaruh positif.
Hipotesis  kedua  yaitu  apakah  mekanisme  TKTI tradisional berpengaruh  terhadap  dimensi  transformasi digital . Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai t statistic sebesar  2.754  dengan  nilai p  values sebesar  0.000,  yang artinya hipotesis dapat diterima dan berpengaruh positif.
Hipotesis  ketiga  yaitu  apakah  dimensi  transformasi digital  berpengaruh  terhadap  kinerja  organisasi.  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  nilai t  statistic sebesar 13.001  dengan  nilai p  values sebesar  0.004,  yang  artinya hipotesis dapat diterima dan berpengaruh positif.
Tabel 9. Hasil Pengujian Hipotesis Hipotesis Variabel T Statistic P Values Hasil H01 Mekanisme TKTI agile/ adaptif tidak berpengaruh terhadap TD - - Ditolak H11 Mekanisme TKTI agile/ adaptif berpengaruh positif terhadap TD 1.799 0.038 Diterima H02 Mekanisme TKTI tradisional tidak berpengaruh terhadap TD - - Ditolak H12 Mekanisme TKTI tradisional berpengaruh positif terhadap TD 2.754 0.000 Diterima H03 TD tidak berpengaruh terhadap kinerja organisasi - - Ditolak
H13 TD berpengaruh positif terhadap Kinerja Organisasi  13.001 0.004 Diterima

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pengujian hipotesis  yang telah  dilakukan di  Asuransi C dengan penyebaran  kuesioner online didapatkan  sebanyak  52 responden, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut. Mekanisme  tata  kelola  TI  yang agile /adaptif  pada Asuransi  C  berpengaruh  secara  positif  terhadap dimensi transformasi digital yang artinya, mekanisme tata  kelola  TI agile /adaptif  pada  Asuransi  C  sudah berjalan  dan  mencapai  keunggulan  kompetitif  dalam transformasi  digital.  Mekanisme  tata  kelola  TI tradisional pada Asuransi C berpengaruh secara positif terhadap  dimensi  transformasi  digital  yang  artinya, mekanisme tata kelola TI tradisional pada Asuransi C berjalan dengan dan mencapai keunggulan kompetitif dalam  transformasi  digital.  Dimensi  transformasi digital pada Asuransi C berpengaruh positif terhadap kinerja  organisasi  yang  artinya  enam  dimensi transformasi  digital  tersebut  membuat  kinerja Asuransi C meningkat.
Hasil dari penelitian ini dapat berkontribusi untuk penelitian selanjutnya dan juga dapat menjadi referensi bagi praktisi dalam industri asuransi.

## 5. Daftar Pustaka
[1] S. Winasis and S. Riyanto, “Transformasi Digital di Industri Perbankan Indonesia: Impak pada Stress Kerja  Karyawan,” IQTISHADIA  J.  Ekon.  dan Perbank. Syariah , vol. 7, no. 1, pp. 55 – 64, 2020, doi: 10.1905/iqtishadia.v7i1.3162.
[2] C.  Gong  and  V.  Ribiere,  “Developing  a  unified definition  of  digital  transformation,” Technovation , vol. 102, p. 102217, 2021.
[3]  A.  Karagiannaki,  G.  Vergados,  and  K.  Fouskas, “The  Impact  Of  Digital  Transformation  In  The Financial  Services  Industry:  Insights  From  An Open Innovation Initiative In Fintech In Greece,” Assoc. Inf. Syst. , pp. 1 – 13, 2017, [Online].
[4]  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.
[5]  S.  De  Haes,  L.  Caluwe,  T.  Huygh,  and  A.  Joshi, Governing digital transformation . 2020.
[6] J. Jewer and N. van der Meulen, “Governance of Digital  Transformation:  A  Review  of  the Literature,” Proc.  55th  Hawaii  Int.  Conf.  Syst.  Sci. , 2022.
[7] 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.
[8] 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.
[9] R.  S.  Kaplan  and  D.  P.  Norton,  “Putting  the balanced scorecard to work,” Econ. Impact Knowl. , pp.  315 – 324,  2009,  doi:  10.1016/b978-0-7506- 7009-8.50023-9.
[10]  S.  de  Haes  and  W.  van  Gremberge n,  “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.
[11] R.  S.  Kaplan  and  D.  P.  Norton,  “The  balanced scorecard:  Measures  That  drive  performance,” Harv. Bus. Rev. , vol. 83, no. 7 – 8, 2005.
[12] 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.
[13]  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.
[14] J.  F.  Hair,  C.  M.  Ringle,  and  M.  Sarstedt,  “PLS - SEM: Indeed a silver bullet,” J. Mark. Theory Pract. , vol.  19,  no.  2,  pp.  139 – 152,  2011,  doi:
10.2753/MTP1069-6679190202.
[15]  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].
[16]  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.
[17] G.  D.  Garson,  “Partial  least  squares.  Regression and  structural  equation  models.”  Statistical Publishing Associates, 2016.