Jurnal Teknik POMITS
1
ANALISIS PENGARUH IMPLEMENTASI TEKNOLOGI INFORMASI TERHADAP INTEGRASI DAN KIERJA RANTAI PASOK INDUSTRI OTOMOTIF DI JAWA TIMUR Sam Pambudi, Achmad Holil Noor ali, Hanim Maria Astuti Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail:
[email protected],
[email protected],
[email protected]
Abstrak— Manajemen rantai pasok dalam dunia industri merupakan hal yang sangat vital dalam menjalankan proses bisnisnya. Hampir seluruh sektor usaha di Indonesia tidak bisa terlepas dengan penerapan manajemen rantai pasok, termasuk juga sektor otomotif. Pemanfaatan alur rantai pasok pada sektor otomotif sangat berpengaruh dalam proses produksi dari hulu ke hilir perusahaan. Kesuksesan peneraan manajemen rantai pasok saat ini tidak bisa terlepas dari faktor pendukung di dalamnya. Salah satu faktor yang penting adalah dukungan implementasi teknologi informasi. Penerapan teknologi informasi dalam manajemen rantai pasok bermanfaat sebagai faktor pendukung untuk mengintegrasikan rantai pasok yang berujung pada suatu kinerja rantai pasok. [1] Tujuan dari tugas akhir ini adalah untuk menganilisis keterkaitan pengaruh implementasi teknologi informasi terhadap integrasi dan kinerja rantai pasok pada industri otomotif di Jawa timur. Tugas akhir ini menggunakan teknik analisis dengan Structural Equation Model (SEM) dan generalized structured component analysis (GSCA) untuk menguji hipotesis keterkaitan antara ketiga variabel tersebut. Artikel ini menganalisis data dari kuesioner yang diberikan kepada 30 industri otomotif yang berada di propinsi Jawa timur. Dari hasil analisis yang dilakukan, didapatkan bahwa implementasi TI memiliki pengaruh yang signifikan terhadap integrasi rantai pasok, serta integrasi rantai pasok memiliki pengaruh yang signifkan pual terhadap kinerja rantai pasok. Tetapi, implementasi TI tidak memiliki pengaruh yang signifkan terhadap kinerja rantai pasok secara langsung. Kata Kunci— Implementasi Teknologi Informasi ,Integrasi Rantai Pasok, Kinerja Rantai Pasok, Industri Otomotif Jawa Timur.
I. PENDAHULUAN rantai pasok tidak bisa terlepas dari berbagai Manajemen faktor pendukung dari perusahaan yang menerapkan sistem tersebut. Salah satu faktor yang berpengaruh adalah teknologi informasi. Melalui teknologi informasi, segala informasi dan aliran barang dari hulu ke hilir dapat terigentrasi dengan baik. Sesuai dengan [4], konsep integrasi rantai pasok secara jelas mengakui ada dua aliran penting yang mengalir pada rantai, yaitu aliran barang dan aliran informasi. Oleh sebab itu peranan teknologi informasi dapat mengefektif serta
mengifisiensikan aliran informasi dan barang dalam sebuah rantai pasok perusahaan otomotif. Teknologi Informasi (TI) menjadi salah satu solusi dalam mengintegrasikan informasi pada alur rantai pasok industri otomotif.[2] mengartikan TI sebagai alat-alat, baik berupa perangkat keras maupun perangkat lunak, yang digunakan untuk mengetahui keberadaan informasi dan menganalisis informasi tersebut untuk mengambil keputusan yang terbaik bagi rantai pasok. Dengan menyediakan informasi yang real time dan akurat mengenai ketersediaan produk, tingkat inventori, status pengiriman dan kebutuhan pasar, implementasi TI dapat mengurangi ketidakpastian lingkungan dan meningkatkan efisiensi rantai pasok [4]. Implementasi TI secara umum diyakini dapat menjadi faktor utama dalam kesuksesan manajemen rantai pasok dan menjadi kebutuhan dalam mengoptimalkan kinerja rantai pasok (KRP) [5]. Selain implementasi TI berpengaruh terhadap kinerja rantai pasok, secara tidak langsung implementasi TI juga berpengaruh terhadap integrasi rantai pasok (IRP). Melalui IRP tersebut suatu KRP dapat berpengaruh signifikan dengan adanya penerapan Implementasi teknologi informasi (ITI). [1] Keterkaitan implementasi teknologi informasi dengan rantai pasok industri otomotif tidak bisa dilepaskan karena hal tersebut sangat berkaitan. Permasalahan akan muncul apabila penerapan teknologi informasi tidak di aplikasikan secara optimal. Penulis melakukan wawancara kepada Kepala Seksi Industri Alat Angkut dan Keteknikan DISPERINDAG Jawa Timur, Dra. Ida Ismaindah menyatakan bahwa “keterbatasan penggunaan komputer pada IKM sektor jawa timur merupakan salah satu penghambat kemjuan industri mereka, hanya bebearap industri skala Perseroan yang bisa lebih berkembang karena salah satu adanya tunjangan infrastruktur TI yang diterapkan“. Inilah kondisi sebagian kecil yang terjadi di Indonesia khusunya jawa timur mengenai kondisi minimnya pengimplementasian TI yang berdampak kepada rantai pasok otomotif. Melalui tugas akhir ini diharapkan dapat mengetahui sebarapa signifikan peran implementasi teknologi informasi terhadap intergrasi rantai pasok dan dampak akhirnya terhadap kinerja rantai pasok di industri otomotif yang ada di Jawa Timur.
Jurnal Teknik POMITS
II. TINJAUAN PUSTAKA A. Industri Otomotif Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia Indsutri memiliki arti kegiatan memproses atau mengolah barang dengan menggunakan sarana dan peralatan, misal mesin. Sedangkan otomotif memiliki arti suatu ilmu yang mempelajari tentang alat transportasi darat yang menggunakan mesin seperti mobil dan motor. Sehingga, Industri otomotif merupakan segala kegiatan pemberdayaan terkait proses merancang, mengembangkan, memroduksi, memasarkan, serta menjual produk dari alat transportasi seperti mobil dan motor. Melalui data yang diambil dari International Organization of Motor Vehicle Manufactures (OICA), terdapat 48 Grup perusahaan otomotif yang ada di dunia pada tahun 2010. Diluar itu, juga terdapat industri kecil yang menghasilkan bagian yang dibutuhkan perusahaan skala besar seperti komponen-komponen kecil dari produk otomotif tersebut. Hal tersebut merupakan salah satu bagian industri otomotif. B. Proses Bisnis Rantai Pasok
2
C. Implementasi TI Terhadap IntegrasiRantai Pasok Menurut Chen dan Paulraj (2004) dalam Li dkk (2008) menyebutkan ada lima bentuk TI yang jika diimplementasikan akan berpengaruh terhadap kinerja rantai pasok, lima implementasi TI tersebut antara lain adalah: a. Penggunaan Electronic Data Interchange (EDI) b. Penggunaan bar code c. Penggunaan komputer secara efektif dalam operasional dan pembuatan keputusan d. Kode identifikasi unik dan standar terbuka e. DSS (Decision Support System) untuk partner rantai pasok Mengurangi ketidakpastian lingkungan telah menjadi salah satu tujuan manajemen rantai pasok yang paling penting (Chen dan Paulraj, 2004 dalam Li dkk, 2008). Dengan menyediakan informasi yang real time dan akurat mengenai ketersediaan produk, tingkat inventori, status pengiriman dan kebutuhan pasar, implementasi TI dapat mengurangi ketidakpastian lingkungan dan meningkatkan efisiensi rantai pasok (Radstaak dan Ketelaar, 1998 dalam Li dkk, 2008). Implementasi TI secara umum diyakini dapat menjadi faktor utama dalam kesuksesan manajemen rantai pasok dan menjadi kebutuhan dalam mengoptimalkan kinerja rantai pasok (Handfield dan Nichols, 1999 dalam Li dkk, 2008). D. Integrasi Rantai Pasok Integrasi rantai pasok merupakan salah satu alat persaingan yang kuat dalam ekonomi bisnis global. Ada tiga kekuatan penggerak pasar yang mendorong mitra rantai pasok untuk bekerja sama yaitu segmentasi pasar, permintaan konsumen dan strategi biaya. Integrasi merupakan tema kunci dalam kajian SCM, dan integrasi eksternal rantai pasok menjadi kunci untuk memperoleh keunggulan bersaing di lingkungan global saat ini). Beberapa peneliti [6] menggunakan istilah SCM dalam pengertian integrasi rantai pasok dan logistik, diantaranya menggunakan definisi “SCM adalah integrasi simultan kebutuhan pelanggan, proses internal dan kinerja pemasok sektor hulu” (Smart, 2008).
Gambar 1 Proses Bisnis Rantai Pasok, dikutip dari [Lamber & Cooper, 2000]
Melalui skema proses bisnis rantai pasok pada gambar, menunjukkan alur serta komponen yang terkait dalam manajemen rantai pasok. Proses bisnis rantai pasok dimulai dari penyuplai produk yang biasa disebut tier. Tier juga memiliki tahapan berdasarkan bahan dasar yang digunakan dan produk yang dihasilkan. Setelah sampai pada tier 1 (penyuplai tertinggi sebelum dilakukan finishing pada perusahaan utama/OEM) produk tersebut dilakukan proses yang disebut Product Flow. Setelah proses tersebut, produk yang dihasilkan disalurkan kepada pelanggan hingga pelanggan akhri perusahaan. Proses tersebut pada tiap penyuplaian membutuhkan integrasi Information Flow. Keseluruhan proses tersbut memilik pengaruh terhadap : Manajemen hubungan pelanggan, manajemen layanan pelanggan, manajemen permintaan. Pemenuhan pasar, manajemen alur manfaktur, proses pengadaan, pengembangan produk dan komersialisai. Dan semua pengaruh tersrbut kembali pada perusahaan sebagai manfaat dan evaluasi kinerja perusahaan.
E. Kinerja Rantai Pasok Pengukuran kinerja rantai pasokan bertujuan untuk medukung tujuan, evaluasi, kinerja dan penentuan aksi di masa depan pada tingkat strategi, taktik dan operasional. Oleh karena itu, dibutuhkan studi pengukuran dan indikator dalam kontek manajemen rantai pasokan karena dua alasan yaitu : i) kurangnya pendekatan yang seimbang dan ii) kurang jelasnya perbedaan antara indikator pada level strategi, taktik dan operasional [7]. Sedangkan menurut [8], nilai kinerja rantai pasok suatu perusahaan dapat diukur berdasarkan 6 ukuran, yaitu just in time dari aliran informasi, waktu tunggu pelanggan, waktu siklus cash to cash dan turnover kinerja dan kualitas pengiriman, visibilitas inventori rantai pasok dan opportunity cost, dan biaya logistik total
Jurnal Teknik POMITS
F. Generalized Structured Component Analysis GSCA menawarkan criteria global least square optimization, yang secara konsisten meminimumkan untuk mendapatkan estimasi parameter model. GSCA juga dilengkapi dengan ukuran model fit secara keseluruhan. Dalam SEM berbasis variance ini nantinya akan dijumpai 2 model indikator yaitu refleksif dan formatif. Untuk model indikator refleksif, indikator-indikator pada suatu konstruk (variable laten) dipengaruhi oleh konsep yang sama. Perubahan dalam suatu item atau indikator akan berakibat pada perubahan indikator lainnya dengan arah yang sama. Sedangkan dalam model formatif, indikator dipandang sebagai variable yang mempengaruhi variabel laten. GSCA dapat dipandang sebagai component based SEM dimana variabel laten didefinisikan sebagai komponen tertimbang dari variable observed. GSCA meliputi juga model pengukuran (measurement model) yang menggambarkan hubungan antara indikator dan konstruk. Serta model structural yang menghubungkan antara konstruk. GSCA memberikan ukuran overall model fit yang disebut FIT. Nilai FIT berkisar dari 0 sampai 1. Semakin besar nilai FIT semakin besar variance dari data yang dapat dijelaskan oleh model. Namun demikian nilai FIT dipengaruhi oleh kompleksitas model sehingga dikembangkan Adjusted FIT (AFIT) yang telah memasukkan kompleksitas model. Derajat-bebas (degree of freedom) untuk null model (W=0 dan A=0) dan yang merupakan derajat bebas model yang diuji, dan parameter bebas[3].
III. METODOLOGI A. Studi Pustaka Studi pustaka merupakan langkah awal dalam pengerjaan Tugas Akhir. Dimulai dari pencarian wawasan terkait industri otmotif yang dituju sebagai responden kuesioner. Pencarian informasi industri bisa berupa dari sasaran strategis perusahaan seperti visi dan misi, struktur organisasi hingga proses bisnis yang diterapkan oleh perusahaan. Setelah pencarian informasi terkait perusahaan otmotif yang dituju, langkah selanjutnya adalah mencari refrensi terkait pembuatan kuesioner yang disesuaikan antara industri dengan informasi yang akan dicari nantinya. Kuesioner dan model konseptual merupakan adopsi dari paper [1]. Refrensi lain yang terkait dengan pengerjaan tugas akhir ini adalah teori-teori dalam analisa statistika dan SEM yang digunakan untuk mengolah data yang telah terkumpul dari hasil kuesioner
3
B. Pembuatan Konspetual Model
IRP H1(+)
ITI
H2(+) H3(+)
KRP Gambar 2 Konseptual Model Penelitian
Pada gambar 2 terdapat tiga variabel laten yang saling berkaitan dan mempengaruhi satu sama lain. Variabel ITI merupakan singkatan dari Implementasi Teknologi Informasi yang sekaligus variabel independen yang tidak terpengaruh oleh variabel lainnya. Variabel ITI dalam konseptual model memeiliki pengaruh terhadap variabel ITI dan KRP. Sedangakn varaibel IRP merupakan singkatan dari Integrasi Rantai Pasok yang merupakan variabel dependen dari variabel ITI dan sekaligus variabel indpenden untuk variabel KRP yang artinya variabel IRP sebagai mediasi untuk mengetahui besar pengaruh nya ITI terhadap KRP. Variabel KRP merupakan singkatan dari Kinerja Rantai Pasok yang merupakan variabel dependen dari variabel ITI dan IRP. Dari ketiga variabel ini membentuk suatu hubungan yang reflektif baik dari ITI ke IRP, IRP ke KRP, dan ITI ke KRP. Dari setiap hubungan tersebut memiliki hipotesis masing-masing yang bernilai pengaruh positif antar variabel. [1]. Sesuai dengan konseptual model pada gambar 2, pada penelitan ini terdapat tiga hipotesis yang akan di lakukan uji hipotesa pada akhir penelitan. Tiga Hipotesis tersebut antara lain : H.1(+) : Implementasi Teknologi Informasi memiliki pengaruh signifikan positif terhadap Integrasi Rantai pasok H.2(+) : Integrasi Rantai Pasok memiliki pengaruh signifikan postif terhadap Kinerja Rantai Pasok. H.3(+) : Implementasi Teknologi Informasi memilik pengaruh signifikan positif terhadap Kinerja Rantai Pasok Setiap Variabel memiliki indikator untuk dapat menilai dari masing-masing variabel tersebut. Berikut tabel 1 adalah penjelasan singkat masing-masing indikator tiap variabel laten.
Tabel 1 Indiktaor Tiap Variabel Laten
Implementasi Teknologi Informasi ITI 1 ITI 2 ITI 3
Electronic data interchange (EDI) Penggunaan bar code Penggunaan komputer secara efektif dalam operasional dan pembuatan keputusan
Jurnal Teknik POMITS
ITI 4 ITI 5
IRP 1 IRP 2 IRP 3 IRP 4 IRP 5 KRP 1 KRP 2 KRP 3 KRP 4 KRP 5 KRP 6
Kode identifikasi unik dan standar terbuka DSS (decision support system) untuk partner rantai pasok Integrasi Rantai Pasok Formulasi perencanaan logistik dalam rantai pasok Tren pasar dan peramalan permintaan Perencaan aktivitas logistik Pelacakan sistem produk dan inventori Metode dan standarisasi operasional logistik Kinerja Rantai Pasok Pengembangan Just in time Rasio pergantian inventory Waktu tunggu pengiriman Kinerja pengiriman produk Visibilitas inventory rantai pasok dan biaya kesempatan Manajemen Biaya logistik
C. Pencarian Data Pencarian data merupakan serangkain tahapan yang dilakukan dalam mengumpulkan data yang dibutuhkan untuk proses analisa data statsitika maupun hipotesis (SEM). Pada tahapan ini langkah-langkah yang dilakukan antaralain : 1) Wawancara 2) Perancangan Kuesioner 3) Penyebaran Kuesioner 4) Pengumpulan Data D. Analisis Deskriptif Statistik Analisis deskrptif statistik diperlukan untuk mengetahu informasi serta karakteristik data yang diperoleh dari hasil penyebaran kuesioner. Analisis deskriptif statistik ini bisa meliputi daerah Jawa timur mana saja yang dilakukan survey, ukuran usaha industri yang berhasil dilakukan survey, kepada siapa penulis melakukan survey, serta melakukan analisis jawaban tiap indikator yang berhasil di dapatkan dari survey yang dilakukan. Hasil dari analisis tersebut bisa berupa nilai mean yang merupakan rata-rata pemusatan jawaban ataupun perbandingan presentase setiap jawaban atau data yang berhasil di dapatkan. Hal ini bisa mendukung jawaban secara deskriptif terkait data industri otomotif di Jawa timur. E. Uji Asumsi Kualitas Pengukuran Uji Asumsi kualitas pengukuran merupakan pengukuran yang perlu dilakukan sebelum dilakukan analisis inferensial pada tools SEM GSCA. Pada uji ini meliputi validitas, reliabilitas dan linieritas yang merupakan syarat untuk melakukan pengjian melalui SEM GSCA F. Analisis Inferensial Analisis Inferensial dilakukan dengan menggunakan pendekatan berbasis komponen, yakni dengan alat bantu Generalized Structured Component Analysis (GSCA). Analisis
4
ini dimulai dari dari melakukan perancangan model struktural, melakukan perancangan model pengukuran, mengambangkan diagram jalur. Setelah output dari GSCA keluar, dilakukan estimasi terhadap weight and loading estimate, path coefisient estimate, lalu means weight, loading dan path coefficient. IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Pada tahap analisis hasil dilakukan analisis terhadap keterkaitan antar variabel Implementasi TI dengan Integrasi dan Kinerja rantai pasok. Setelah itu dilaukan uji hipotesis utnuk menjawab rumusan masalah serta tujuan dari pengerjaan tugas akhir ini A. Analisis Inferensial Data yang diperoleh dari penyebaran kuesioner kemudian dimasukkan dalam model penelitian pada aplikasi online GSCA. Identifikasi Goodness Of FIT. Tabel Identifikasi Goodness of FIT
Model Fit 0.655 FIT 0.628 AFIT 0.995 GFI 0.119 SRMR 35 NPAR FIT = 0,655 FIT menunjukan varian total dari semua variabel yang dapat dijelaskan oleh model tertentu. Nilai FIT berkisar dari angka 0 sampai 1. Berdasarkan tabel diatas diketahui bahwa model yang terbentuk dapat menjelaskan semua variabel yang ada sebesar 0.655. Implementasi teknologi informasi, Integrasi rantai pasok, dan kinerja rantai pasok dapat dijelaskan oleh model sebesar 65,5 % dan sisanya 34,5 % dapat dijelaskan oleh variabel lain. Berarti model cukup baik untuk menjelaskan fenomena yang dikaji. AFIT = 0,628 Didalam model ini terdapat multi variabel yang mempengaruhi kinerja rantai pasok, oleh karena itu sebaiknya melakukan interpretasi ketepatan model dengan FIT yang sudah terkoreksi Adjusted FIT (AFIT). Jika dilihat dari nilai AFIT, keragaman implementasi teknologi informasi, Integrasi rantai pasok, dan kinerja rantai pasok yang dapat dijelaskan oleh model adalah sebesar 62,8 % dan sisanya 37,2 % dapat dijelaskan oleh variabel lain. GFI = 0,995 Unweighted Least Square (GFI) ini menunjukan bahwa model sudah sesuai atau belum, dengan retang nilai 0 hingga 1. Pada penelitian ini, nilai GFI yang dihasilkan sebesar 0,995. Dengan nilai sebesar 0,995 berarti bahwa model keseluruhan sudah sangat sesuai, sebab nilainya mendekati 1. SRMR = 0,119
Jurnal Teknik POMITS
Standardize Root Mean Square Residual (SRMR) merupakan penambahan ukuran model fit. Jika nilai SRMR mendekati 0 maka hal ini mengindikasikan kesesuaian model keseluruhan. Pada penelitian ini nilai SRMR model sebesar 0,119 berarti model berdasarkan SRMR tidak sesuai. Sedangkan menurut Imam Ghozali, 2008 nilai SRMR < 0.08. Hal ini mungkin disebabkan oleh jumlah sampel yang sedikit, sehingga variasi nilai yang dimiliki kurang baik
NPAR = 39 Number of Free Parameters Eestimated (NPAR) menunjukan banyaknya parameter bebas yang digunakan dalam perhitungan alat bantu GSCA, termasuk weights, loadings, and path coefficient. Identifikasi R Square R Square digunakan untuk mencari besarnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara simultan atau bersama-sama. Arti dari R Square tersebut apabila nilai R Square mendekati 1, maka secara bersama-sama variabel independen berpengaruh kuat terhadap variabel dependen dan apabila R square mendekati angka nol, maka variabel independen tidak berpengaruh terhadap variabel dependen. Tabel 2 Identifikasi R Square
R square of Latent Variable 0 ITI 0.811 IRP 0.875 KRP Pada tabel R Square dapat dilihat bahwa nilai R Square pada Integrasi rantai pasok adalah 0,811 dan pada kinerja rantai pasok adalah 0,813. Hal ini menunjukkan ketika terjadi peningkatan terhadap implementasi TI, maka dapat mempengaruhi integrasi rantai pasok sebesar 81%, sedangkan sisanya merupakan pengaruh dari variabel lain yang tidak masuk dalam model. Sedangkan untuk nilai R Square pada kinerja rantai pasok, menunjukkan bahwa ketika ada peningkatan terhadap implementas TI dan integrasi rantai pasok, maka akan meningkatkan kinerja rantai pasok hingga 87,5%, sedangkan sisanya merupakan pengaruh dari variabel lain yang tidak masuk dalam model. Identifikasi Faktor-faktor. Identifikasi faktor-faktor merupakan proses analisis dari GSCA yang mnghitung seberapa besar pengaruh indikator tiap variabel laten yang digunakan dalam konseptual model penelitian. Gambar 3 merupakan hasil dari analisis dari tiap indikiator variabel laten.
5
IRP 1
IRP 2 0,85*
0,88*
IRP 3 0,78*
IRP 4 0,86*
IRP 5 0,92*
IRP ITI 1 0,88*
ITI 2 ITI 3
5,8*
0,75* 0,84*
ITI
2,96*
0,75*
1,15
ITI 4 0,75*
ITI 5
KRP
0,87*
KRP 1
0,78*
KRP 2
0,74*
KRP 3
0,78*
0,74*
0,84*
KRP 4
KRP 5
KRP 6
Gambar 3 Measurement Model
Pada gambar 3 ditunjukkan pada variabel Implementasi Teknologi Informasi (ITI), indikator ITI 1 merupakan indikator yang paling mempengaruhi variabel ITI yaitu mengenai implementasi EDI pada industri otomotif di Jawa Timur. Sedangkan pada variabel Intehrasi Rantai Pasok (IRP), indikator IRP 5 yang paling besar mempengaruhi variabel IRP yaitu mengenai Metode dan standarisasi operasional logistik pada industri otomotif di Jawa Timur. Pada variabel Kinerja Rantai Pasok (KRP), indikator KRP 1 yang paling mempengaruhi variabel KRP yaitu tentang aktivitas logistik tepat waktu pada industri otomotif di Jawa Timur. B. Pengujian Hipotesis. Pada tahap ini akan dilakukanuji hipotesis yang berdasarkan hasil analisis koefisien jalur menggunaan perangkat GeSCA. Uji hipotesis ini bertujuan untuk membuktikan kebenaran hipotesis yang telah dirumuskan pada tahap perumusan hipotesis. Pada tabel 3 akan disajikan hasil dari penghitungan koefisien jalur pada GeSCA yang menunjukkan pengaruh antar variabel laten. Tabel 3 Path Coefficents
Path Coefficients Estimate SE CR 0.901 0.155 ITI->IRP 5.8* 0.301 0.262 ITI->KRP 1.15 0.655 0.222 IRP->KRP 2.96* CR* = significant at .05 level. Berikut ini merupakan penjelasan hasil uji hipotesis dari tabel 3 : 1. H1: Implementasi teknologi informasi berpengaruh positif terhadap integrasi rantai pasok pada industri otomotif Pada tabel 3 dapat dilihat bahwa nilai critical ratios(CR) koefisien jalur variabel ITI terhadap IRP akhir sebesar 5,8*. Tanda bintang (*) pada nilai critical ratios menunjukkan bahwa implementasi TI berpengaruh signifikan terhadap interasi rantai pasok pada industri otomotif. Dengan kata lain hipotesis 1 diterima.
Jurnal Teknik POMITS
6
2. H2: Integrasi rantai pasok berpengaruh positif terhadap peningkatan kinerja rantai pasok pada industri otomotif Pada tabel 3 dapat dilihat bahwa nilai critical ratios(CR) koefisien jalur variabel IRP terhadap KRP sebesar 2,96*. Tanda bintang (*) pada nilai critical ratiosmenunjukkan bahwa integrasi rantai pasok berpengaruh signifikan terhadap kinerja rantai pasok pada industri otmotif. Dengan kata lain hipotesis 2 diterima. 3. H3: Implementasi teknologi informasi berpengaruh positif terhadap kinerja rantai pasok inudstri otomotif. Pada tabel 3 dapat dilihat bahwa nilai critical ratios(CR) koefisien jalur variabel ITI terhadap KRP sebesar 1,15. Tanpa tanda bintang (*) pada nilai critical ratios menunjukkan pengaruhnya tidak signifikan karena batasan katerkaitan variabel diyatakan signifikan apabila nilai CR> 1,96. Terkait hasil analisis penelitian ini menunjukkan bahwa implementasi teknologi informasi berpengaruh terhadap kinerja rantai pasok akan tetapi tidak signifikan. Artinya hipotesis 3 ditolak. Tabel 4 merupakan rangkuman hasil pengujian hipotesi yang telah dilakukan.
Hasil
H1:
Implementasi teknologi informasi berpengaruh signifikan positif terhadap integrasi rantai pasok pada industri otomotif
Diterima
H2:
Integrasi rantai pasok berpengaruh signifikan positif terhadap kinerja rantai pasok pada industri otomotif Implementasi teknologi informasi berpengaruh signifikan positif terhadap kinerja rantai pasok.
Diterima
H3:
DAFTAR PUSTAKA V. BIBLIOGRAPHY
Tabel 4 Hasil Hipotesis
Hipotesis
implementasi teknologi informasi berkaitan erat terhadap integrasi rantai pasok. 3. Pengaruh integrasi rantai pasok terhadap kinerja rantai pasok memiliki hubungan pengaruh yang signifikan akan tetapi nilainya tidak terlalu besar, terlihat dari hasil analisis path coeffitients pada aplikasi GeSCA keterkaitan antar kedua variabel tersebut bernilai 2,96*. Hal ini disebabkan oleh integrasi rantai pasok terhadap kinerja rantai pasok hanya sebagai media penghubung antara implementasi TI terhadap kinerja rantai pasok. 4. Pengaruh implementasi TI terhadap kinerja rantai pasok tidak memiliki pengaruh yang signifikan, terlihat dari hail analisis path coeffitients pada aplikasi GeSCA keterkaitan antar kedua variabel tersebut hanya bernilai 1,15. Ini menunjukkan bahwa implementasi TI tidak bisa dilihat secara langsung pengaruhnya terhadap kinerja rantai pasok, dibutuhkan sebuah mediasi berupa integrasi rantai pasok untuk bisa mempengaruhi besarnya hasil kinerja rantai pasok industri ototmotif di Jawa Timur.
Ditolak
KESIMPULAN Adapun beberapa hal yang dapat disimpulkan dari pengerjaan Tugas Akhir ini, yaitu sebagai berikut: 1. Kondisi implementasi TI, integrasi dan kinerja rantai pasok industri otomotif di Jawa Timur saat ini masih sangat minim penerapan, hal ini terlihat melalui survey langsung di lapangan dan analisis deskriptif nilai mean tiap variabel ITI, IRP, dan KRP masing-masing bernilai 1,48, 148, dan 1,7 dari skala 1 -5. 2. Berdasarkan hasil analisis statistika inferensial, implementasi teknologi informasi pada industri otomotif di Jawa Timur memiliki pengaruh yang signifikan terhadap integrasi rantai pasok, terlihat dari hasil analisis path coeffitients pada aplikasi GeSCA keterkaitan antar kedua variabel tersebut bernilai 5,8*. Hal tersebut mengindikasikan bahwa
[1] Hongjio Yang, Linyun Sun, Amrik S.Shohal Gang Li, "The Impact of IT Implementation on Supply Chain integration and Performance," Int. J Production Economics, pp. 125 138, 2007. [2] P. Kaminsky, E. Simchi-Levi D. Simchi-Levi, Managing the Supply Chain: The Definitive Guide for the Business Professional. New York: McGraw-Hill, 2004. [3] I. Ghozali, Generalized Structured Component Analysis. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2008. [4] Ling Li, Supply Chain Management: Concepts, Techniques and Practices Enhancing the Value Through Collaboratio.: World Scientific Publishing Company, 2007. [5] J. Michael Mullis, "Trade and Industry Development; The Automotive Manufacturing Sector and Their Respective Tier One and Tier Two Suppliers," 2006. [6] Rajesh Rajaguru, "Effects of inter-organizational compatibility on supply chain capabilities: Exploring the mediating role of inter-organizational information systems (IOIS) integration," Industrial Marketing Management, 2012. [7] Bharadwaj A S, "A resource-based perspective on information technology capability and firm performance: An empirical investigation.," MIS Quarterly, 2000. [8] fang Wu, "The Impact of Information Technology On Supply Chain Capabilities and Firm Performance," Journal Of Industrial Marketing Management, 2006. [9] S. Chopra and P.Meindl, Supply Chain Management: Strategy, Planning, and Opeartion. 2001: Prentice Hall.
