7

BAB 2

Landasan Teori

2.1. Pengertian Sistem Informasi

2.1.1. Pengertian Sistem Informasi

Menurut O’Brien dan Marakas (2008,p.4), sebuah sistem informasi bisa

merupakan kombinasi dari orang-orang, hardware, software, jaringan komunikasi,

dan sumber-sumber data yang disimpan, diperoleh, dirubah dan dihilangkan di dalam

suatu organisasi. Orang-orang yang sudah bergantung pada sistem informasi untuk

berkomunikasi dengan orang lain, dengan menggunakan berbagai macam hardware,

software, jaringan, dan sumber-sumber data.

Menurut Laudon (2010 p.46) sistem informasi adalah suatu komponen yang

saling berhubungan yang bekerja sama untuk mengumpulkan, memproses,

menyimpan, dan menghilangkan informasi untuk mendukung pengambilan

keputusan, koordinasi, pengontrolan, analisis dan visualisasi dalam suatu perusahaan.

Sedangkan Martin (2004, p.355 ), mendefinisikan Sistem informasi sebagai

koleksi yang besar dari teknologi informasi, prosedur, dan tanggung jawab dari

perorangan untuk mendapat, menggerakkan, mengelola dan mendistribusikan data

dan informasi.

Menurut Connolly dan Begg (2005, p.282) sistem informasi adalah sumber

daya yang memungkinkan pengumpulan, pengaturan, pengendalian dan peyebaran

informasi ke seluruh organisasi.

Dari beberapa definisi Sistem Informasi diatas, dapat disimpulkan bahwa

sistem informasi adalah rangkaian dari beberapa komponen penting seperti

hardware, software, jaringan komunikasi, sumber-sumber data, teknologi informasi,

prosedur dan tanggung jawab perorangan yang bekerja sama untuk mengumpulkan,

memproses, menyimpan dan menghilangkan informasi guna mendukung

pengambilan keputusan dan penyelesaian masalah serta mengelola dan

mendistribusikan data dan informasi yang penting.

Aktifitas dasar dari Sistem Informasi menurut Laudon (2010, p46-47) adalah

sebagai berikut:

1. Input

8

Melibatkan penangkapan atau pengumpulan data mentah dari dalam organisasi

atau dari lingkungan eksternal untuk pengolahan dalam suatu sistem informasi.

2. Process

Melibatkan proses mengkonversi input mentah ke bentuk yang lebih bermakna.

3. Output

Mentransfer informasi kepada orang yang akan menggunakannya atau kepada

aktivitas yang akan digunakan.

4. Feedback

Output yang dikembalinkan ke anggota organisasi yang sesuai untuk kemudian

membantu mengevaluasi atau mengoreksi tahap input.

2.2. Pengertian analisis dan Perancangan Sistem

2.2.1. Pengertian Analisis Sistem

Menurut Laudon ( 2010, p.515 ), Analisis sistem terdiri dari mendefinisikan

maslaah, mengidentifikasi penyebabnya, menentukan solusi dan mengidentifikasi

kebutuhan informasi yang harus memenuhi dengan solusi sistem.

Analisis sistem adalah suatu teknik pemecahan masalah yang mengurai

sistem menjadi potongan-potongan komponen untuk tujuan mempelajari seberapa

baik bagian-bagian komponen bekerja dan berinteraksi untuk mencapai tujuan

mereka (Whitten et al., 2007, p160).

Dari beberapa pengertian diatas, dapat dismpulkan bahwa Analisis sistem

adalah teknik pemecahan masalah yang terdiri dari mendefinisikan masalah,

mengidentifikasi penyebabnya, menentukan solusi dan mengidentifikasi kebutuhan

informasi yang memenuhi kebutuhan sistem.

2.2.2. Pengertian Perancangan Sistem

Perancangan sistem adalah teknik pemecahan masalah komplementer (untuk

analisis sistem) yang mengumpulkan kembali potongan komponen sistem ke dalam

sistem yang lengkap yang sudah ditingkatkan. Ini mungkin melibatkan

menambahkan, menghapus, dan mengubah potongan relatif terhadap sistem yang asli

(Whitten et al., 2007, p160).

Menurut Laudon (2010, p.517), Perancangan sistem merupakan keseluruhan

rencana atau model untuk sistem yang terdiri dari semua spesifikasi sistem yang

memberikan bentuk dan struktur.

9

Dari pengertian di atas, maka dapat disimpulkan bahwa pengertian

perancangan sistem adalah teknik pemecahan masalah komplementer yang

merupakan keseluruhan rencana atau model untuk sistem dengan menumpulkan

kembali potongan komponen sistem ke dalam sistem yang lengkap yang sudah

ditingkatkan yang memberikan bentuk dan struktur.

2.3. OOAD

Karena pendekatan object-oriented memandang sebuah sistem informasi

sebagai kumpulan interaksi objek yang bekerja sama untuk menyelesaikan tugas,

object-oriented analysis (OOA) mendefinisikan semua jenis objek yang diperlukan

user untuk bekerja dan memperlihatkan interaksi apa yanguserdiperlukan untuk

menyelesaikan tugas.Object-oriented design (OOD) mendefinisikan semua jenis

objek tambahan yang diperlukan untuk berkomunikasi dengan orang dan perangkat-

perangkat sistem, menunjukkan bagaimana objek berinteraksi untuk menyelesaikan

tugas (Satzinger, 2005, p60).

2.3.1. Unified Modelling Language

Unified Modelling Language (Satzinger, 2005, p48) adalah kumpulan

patokan suatu gagasan-gagasan dan notasi-notasi yang dikembangkan secara spesifik

untuk pengembangan berbasis objek.

Pendekatan object-oriented membutuhkan model yang saling terkait untuk

menciptakan satu set spesifikasi lengkap. Beberapa model tersebut diperlukan untuk

menentukan kebutuhan (requirement) dan mendesain (design). Unified Modelling

Language menyediakan diagram standar untuk model-model yang dapat digunakan

dalam pendekatan object-oriented.

Beberapa UML diagram yang dapat digunakan dalam pengembangan sistem

antara lain: use case diagram, class diagram, sequence diagram, communication

diagram, state chart diagram, dan package diagram. Beberapa tambahan model juga

digunakan namun bukan merupakan UML diagram, seperti event tables dan use case

description.

2.3.2. Rich Picture

Rich Picture menurut Mathiassen et al.(2000, p26), merupakan gambaran

informal mengenai situasi yang digambarkan secara ilustrasi. Rich picture memiliki

fokus pada aspek-aspek penting dari situasi yang digambarkan. Dalam

10

menggambarkan rich picture, awalnya kita perlu menggambarkan seluruh entitas

yang penting, seperti: objek-objek, organisasi, peran maupun tugas.

2.3.3. Requirements Definitions

(Satzinger, 2005, p212) Untuk menentukan kebutuhan sistem, analis

menggunakan sekumpulan model berdasarkan use cases dengan pendekatan object-

oriented. Empat model tersebut – use case diagrams, use case description, activity

diagrams, dan system sequence diagram, yang digunakan untuk menggambarkan

sistem use case dari berbagai sudut pandang. Model lain yang diidentifikasi adalah

statechart diagram. Statechart diagram bukanlah pengendali use case tetapi

pengendali objek.

Gambar 2.1Requirement diagrams dengan model-model UML

Sumber : satzinger (2005, p 213)

2.3.3.1. Use Case Diagram

Use case diagram menurut Satzinger (2005, p213), adalah diagram yang

menunjukkan macam-macam peranan user dan cara user berinteraksi dengan sistem.

Use case diagram(Satzinger, 2005, p213) berfungsi sebagai semacam tabel

isi untuk kegiatan kegiatan bisnis yang perlu didukung oleh sistem. Usecase diagram

ini digunakan untuk mengidentifikasi bagaimana sistem digunakan dan actor yang

akan terlibat dalam use case. Use case diagram merupakan cara termudah untuk

mendokumentasikan peristiwa sistem.

11

Gambar 2.2Use case diagram

Sumber : satzinger (2005, p 215-216)

Use case diagram juga dapat diturunkan secara langsung dari event table,

dari kolom berjudul "usecase". Event tabel terdiri dari baris dan kolom yang

mewakili event-event dan detailnya masing-masing. Setiap baris dalam event table

mencatat informasi mengenai satu event dan usecase nya. Sedangkan setiap kolom

dalam event table mewakili bagian penting dari informasi mengenai event dan

usecase.

Trigger adalah sinyal yang memberitahu sistem di mana suatu event telah

terjadi, yang perlu diproses bila datanya datang. Source adalah seorang agent

eksternal yang menyediakan data ke sistem. Response adalah sebuah output yang

dihasilkan oleh sistem yang ditujukan ke tujuan akhir (destination). Destination

adalah seorang agent yang menerima data dari sistem.

Tabel 2.1Event Table

Sumber : satzinger (2005, p 176-177)

Event Trigger Source Use

case

Response Destination

12

2.3.3.2. Use Case Description

(Satzinger, 2005, p220) Seperti yang ditunjukkan sebelumnya, membuat use

case diagram hanya satu bagian dari analisis use case. Use case diagram membantu

mengidentifikasi berbagai proses yang dilakukan user dan yang didukung sistem.

Untuk menciptakan sistem yang menyeluruh, yang kuat, yang benar-benar dapat

memenuhi kebutuhan pengguna, kita harus dapat memahami semua detail langkah-

langkahnya. Maka dalam pengembangan sistem diharuskan untuk membuat deskripsi

lebih rinci.

Dalam use case description, ini memberikan informasi penting mengenai

keadaan sistem sebelum dan sesudah mengeksekusi use case, disebut precondition

dan postconditions. Precondition menyatakan kondisi apa yang harus benar sebelum

memulai suatu use case. Dengan kata lain, precondition mengidentifikasi keadaan

sistem sebelum memulai use case, termasuk objek apa yang harus sudah ada,

informasi apa yang harus tersedia dan bahkan kondisi actor harus seperti apa

sebelum memulai use case. Sedangkan postcondition mengidentifikasi apa yang

harus benar setelah selesainya use case. Item yang sama yang digunakan untuk

menggambarkan kondisi awal yang harus dimasukkan dalam keterangan

postconditions.

Tabel 2.2Use case Description example

Sumber : satzinger (2005, p 223)

Use Case Name Create new order

Triggering Events Create new telephone order

Brief Description Customer telephones MO to purchases items from the catalog

Actors Telephone sales clerk

Related Use Case Includes: Check item availability

Stakeholders

Sales departement: to provide primary definition Shipping departement: to verify that information contents is adequate for fulfillment Marketing departement: to collect customer statitstics for studies of buying patterns

Preconditions

Customer must exist Catalog, Products, and Inventory items must exist for studies of buying patterns

Postconditions Order and order line items must be created

13

Order transaction must be created for the order payment Inventory items must have the quantity on hand updated The order must be related (associated) to a customer

Flow of events

Actor System 1. Sales clerk answers

telephone and connct to a customer

2. Clerk verifies customer information.

3. Clerk initiates the creation of a new order

4. Customer requests an item be added to the order

5. Clerk verifies the item (Check item availability use case)

6. Clerk adds item to the order

7. Repeat steps 4, 5, 6 until all items are added to the order

8. Customer indicates end of order; clerk enters end of order

9. Customer submits payment; clerk enters amount

3.1 Create a new order 5.1 Display item

information. 6.1 Add an order item 8.1 Complete order 8.2 Compute totals 9.1 Verify Payment 9.2 Create order

Transaction 9.3 Finalize order

Exception Conditions

2.1 If customer does not exist, then the clerk pauses this use case and invokes Maintain customer information use case

2.2 if customer has a credit hold, then clerk transfers the customer to a customer service representative

4.1 If an item is not in stock, then customer can a. Choose not to purchase item, or b. Request item be added as back-ordered item

9.1 If customer payment is rejected due to bad-credit verification, then a. order is canceled, or b. order is put on hold until check is received

14

2.3.3.3. Activity Diagram

Activity diagram menurut Satzinger (2005, p144), adalah jenis diagram alur

kerja yang menggambarkan aktivitas user dan urutan alurnya.

(Satzinger, 2005, p226) Cara lain untuk mendokumentasikan skenario use

case adalah dengan activity diagram. Activity diagram merupakan diagram yang

mudah dipahami yang digunakan untuk mendokumentasikan alur kerja proses bisnis.

Analis juga menggunakan activity diagram untuk mendokumentasikan aliran

kegiatan untuk setiap skenario use case. Manfaat dalam membuat activity diagram

adalah activity diagram lebih visual sehingga dapat membantu baik pengguna dan

pengembang karena mereka bekerja sama untuk sepenuhnya membuat dokumen

usecase.

Untuk mendokumentasikan alur kerja (workflow) proses bisnis diperlukan

penggunaan diagram. Workflow diagram atau sering disebut sebagai activity

diagram merupakan sebuah diagram alur kerja yang menjelaskan berbagai user (atau

sistem) dan aktivitas-aktivitas yang dilakukan secara berurutan. Pada gambar 2.3

merupakan simbol-simbol dasar yang digunakan pada activity diagram.

Swimlane merupakan individu yang melakukan kegiatan. Activity mewakili

kegiatan individu dalam sebuah alur kerja. Transaction arrow mewakili urutan di

antara kegiatan. Lingkaran hitam digunakan untuk menunjukkan awal dan akhir dari

alur kerja. Decision activity adalah titik keputusan di mana aliran proses tersebut

akan mengikuti satu jalan atau jalan lain.

15

Gambar 2.3 Simbol-simbol pada activity diagram

Sumber : satzinger (2005, p 145)

2.3.3.4. System Sequence Diagram

System Sequence Diagram menurut Satzinger (2005, p213), diagram yang

menunjukkan urutan pesan antara pelaku eksternal dengan sistem dalam skenario

usecase.

(Satzinger, 2005, p213) System Sequence Diagramdigunakan untuk

menentukan input dan output, dan urutan dari input dan output. SSD digunakan

bersama dengan deskripsi detail atau dengan activity diagram untuk menunjukkan

langkah-langkah proses dan interaksi antar actor dan sistem. Dalam sequence

diagram, informasi yang masuk dan keluar dari sistem disebut messages.

16

Gambar 2.4System Sequence Diagram (SSD)

Sumber : satzinger (2005, p 229)

2.3.3.5. Statechart Diagram

Statechart diagram menurut Satzinger (2005, p214), diagram yang

menunjukkan daur hidup suatu objek dalam state dan transition.

(Satzinger, 2005, p237) Terkadang penting untuk sistem komputer untuk

menyimpan informasi mengenai status objek problem domain saat ini. Kondisi dalam

statechart untuk objek problem domain ini mirip dengan kondisi status objek

tersebut. Statechart dapat dikembangkan untuk setiap kelas problem domain yang

memiliki perilaku kompleks atau kondisi status yang perlu dilacak. Tidak semua

kelas akan membutuhkan statechart. Jika objek di kelas problem domain tidak

memiliki kondisi status yang perlu dikontrol prosesnya yang diperbolehkan untuk

objek, statechart mungkin tidak diperlukan.

State dari sebuah objek adalah suatu kondisi yang terjadi selama hidupnya

ketika memenuhi beberapa kriteria, melakukan beberapa tindakan, atau menunggu

untuk sebuah event. Transition adalah pergerakan dari sebuah objek dari satu status

ke status yang lain. Ini adalah mekanisme yang mengakibatkan sebuah objek untuk

meninggalkan status dan mengubah ke status yang baru.

17

Gambar 2.5Statechart Diagram

Sumber : satzinger (2005, p 237)

2.3.3.6. Problem Domain Classes

Problem domain classes menurut Satzinger (2005, p29) adalah segala sesuatu

yang merupakan bagian lingkungan kerja user.

Problem domain(Satzinger, 2005, p183), terdiri dari“sesuatu” yang

berhubungan dengan pekerjaan user seperti produk,pesanan, invoices, dan

pelanggan, dan sesuatu yang menjadi bagian dari sistem seperti orang yang

memberikan informasi atau menerima informasi dari sistem.

Dalam pendekatan object-oriented untuk pengembangan sistem, “sesuatu”di

sini disebut sebagai problem domain classes. Kelas-kelas, hubungan antar kelas, dan

attributedari kelas dimodelkan menggunakan domain model class diagram. Domain

model class diagrammerupakan diagram UML yang menunjukkan hal-hal yang

penting dalam pekerjaan user: kelas-kelas problem domain, hubungan antar kelas

dan attributedari kelas. Pada class diagram, tabel menggambarkan kelas dan garis

yang menghubungkan tabel menggambarkan hubungan antar class.

18

Gambar 2.6 Notasi UML class diagram

Sumber : satzinger (2005, p 185-186)

Multiplicity

Berbagai notasi dibawah ini menggambarkan association yang terjadi antar

class.

Gambar 2.7 Multiplicity hubungan

Sumber : satzinger (2005, p 186)

Hierarchy

Beberapa struktur atau hirarki yang terdapat dalam class diagram.

1. Generalization: memungkinkan subclasses untuk berbagi karakteristik

dengan superclass mereka.

2. Aggregation: menjelaskan adanya hubungan bagian-dari antar objek namun

setiap bagiannya dapat berdiri sendiri.

19

Composition: menjelaskan adanya hubungan bagian-dari antar objek yang

lebih kuat, dimana setiap bagian saling terkait dan tidak dapat berdiri sendiri.

2.3.4. Object Oriented Design

Object oriented design(Satzinger, 2005, p294)adalah proses dimana

serangkaian model object oriented design dibangun, kemudian programmer akan

menggunakannya untuk menulis kode dan menguji sistem baru. Desain sistem adalah

penghubung utama antara kebutuhan pengguna dan pemrograman untuk sistem baru.

2.3.4.1. Deployment Environment

Deployment environment (Satzinger, 2005, p270) terdiri dari perangkat keras,

sistem software, dan lingkungan jaringan di mana sistem akan beroperasi.

1. Single-computer architecture: arsitektur yang menggunakan satu sistem

komputer untuk menjalankan semua aplikasi software.

2. Multitier architecture: arsitektur yang mendistribusikan aplikasi softwarenya

atau melakukan pemrosesannya di beberapa sistem komputer. Multitier

architecture menggunakan beberapa sistem komputer dengan upaya kerja

sama untuk memenuhi kebutuhan pemrosesan informasi. Multitier

architecture dapat dibagi lagi menjadi dua jenis:

a. Clustered architecture:sekelompok komputer yang memiliki spesifikasi

yang sama dan bertindak sebagai sistem komputer tunggal yang besar.

b. Multicomputer architecture:sekelompok komputer yang memiliki

spesifikasi yang berbeda.

3. Centralized architecture: arsitektur yang menempatkan semua sumber daya

komputasi dalam satu lokasi pusat.

4. Distributed architecture: arsitektur yang menyebarkan sumber daya

komputernya di beberapa lokasi yang dihubungkan dengan sebuah jaringan

komputer.

2.3.4.2. Software Architecture

(Satzinger, 2005, p276) Banyaknya hardware dan arsitektur jaringan yang

kompleks membutuhkan software architecture yang kompleks pula.

Client/server architecture adalah model umum software dan tingkah laku

organisasi yang dapat diimplementasikan dalam berbagai cara. Client adalah sebuah

proses, modul, objek, atau komputer yang meminta layanan dari satu server atau

20

lebih. Server adalah sebuah proses, modul, objek, atau komputer yang menyediakan

layanan dalam jaringan.

Three layer architecture adalah client/server architecture yang memisahkan

aplikasi ke dalam viewlayer, business logic layer, dan data layer. Aplikasi dan

database berada dalam server yang berbeda.

2.3.4.3. Design Class Diagram

Design class diagram (Satzinger, 2005, p302) adalah perluasan dari domain

model class diagram yang dikembangkan pada OO requirements. Domain model

class diagram memperlihatkan kumpulan kelas-kelas problem domain dan hubungan

antar kelas masing-masing. Dalam proses menentukan kebutuhan (requirements),

analis biasanya tidak terlalu kuatir mengenai detail dari attributeclass atau

methodnya. Karena dalam object oriented programming, attributeclass harus

dideklarasikan sebagai public atau private dan setiap attribute juga harus

didefinisikan tipenya, seperti numeric atau character. Namun selama proses

mendesain (design), penting untuk menguraikan detailnya, seperti halnya

mendefinisikan parameter yang diberikan ke method dan mengembalikan nilai dari

method. Jadi design class diagram adalah versi detail dari domain model class

diagram.

Gambar 2.8DesignClassDiagram dengan Attribute dan Method

Sumber : satzinger (2005, p 305)

2.3.4.4. Sequence Diagram

Sequence diagram (Satzinger, \2005, p316) digunakan untuk menerangkan

interaksi objek dan dokumen. Detail sequence diagram menggunakan semua elemen

yang sama seperti SSD. Perbedaannya, objek :System diganti dengan semua internal

objek dan message di dalam sistem.

21

Gambar 2.9 Notasi dalam Sequence Diagram

Sumber : satzinger (2005, p 315)

2.3.4.5. Communication Diagram

(Satzinger, 2005, p334) Communication diagram dan sequence diagram

keduanya menangkap informasi yang sama. Dalam proses mendesain sama saja

menggunakan communication diagram atau sequence diagram. Communication

diagram berguna untuk menunjukkan pandangan berbeda dari use case- yang

menekankan pada penghubung.

Untuk actor, objek dan message dalam communication diagram

menggunakan simbol yang sama yang terdapat dalam sequence diagram. Lifeline dan

simbol activation lifeline tidak digunakan. Akan tetapi simbol yang berbeda adalah

simbol link yang digunakan. Links merupakan notasi pada communication diagram

yang membawa pesan antara objek atau antara actor dan objek.

22

Gambar 2.10 Notasi pada Communication Diagram

Sumber : satzinger (2005, p 335)

2.3.4.6. Package Diagram

(Satzinger, 2005, p339-341) Package diagram dalam UML adalah diagram

terakhir yang paling mudah, yang memperbolehkan designer menghubungkan class-

class yang saling berhubungan. Bagian package diagram diilustrasikan tiga layar

desain, yang mana meliputi view layer, domain layer dan data access layer.

Notasi package adalah tab persegi panjang. Nama package biasanya

ditampilkan di tab. Package diagram digunakan untuk menunjukkan komponen-

komponen yang saling terkait dan saling tergantung. Packagediagram digunakan

untuk menghubungkan kelas atau komponen dengan sistem lainnya seperti node

jaringan.

23

Gambar 2.11 Notasi pada Package Diagram

Sumber : satzinger (2005, p 341)

2.3.4.7. User Interface

User interface (Satzinger, 2005, p442)Bagian sistem informasi yang

membutuhkan interaksi user untuk menghasilkan input dan output.

User interface melibatkan input dan output yang secara langsung melibatkan

pengguna sistem. User Interface memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan

komputer untuk mencatat transaksi. Kadang-kadang output dihasilkan setelah

interaksi dari pengguna, seperti informasi akan ditampilkan setelah permintaan

pengguna mengenai status pesanan. Dalam sistem berbasis web, pelanggan dapat

berinteraksi langsung dengan sistem untuk meminta informasi, memesan, atau

melihat status pesanan.

2.4. E-Business

2.4.1. Pengertian E-Business

Pengertian e-business secara umum menurut Chaffey ( 2009, p.13 ) adalah

proses pertukaran informasi secara elektronik, baik antara internal perusahaan dan

dengan para stakeholder yang menunjang jangkauan bisnis proses-bisnis prosesnya.

Menurut Turban ( 2006, p.4 ), e-business merupakan konsep yang lebih luas

dari e-commerce yang mencakup tidak hanya kegiatan pembelian dan penjualan dari

24

barang dan jasa tetapi juga termasuk bagaimana pelayanan terhadap pelanggan,

bekerja sama dengan partner bisnis dan melakukan kegiatan transaksi elektronik

dalam organisasi.

Sedangkan menurut Kotler and Amstrong ( 2004, p.74 ), e-business

merupakan penggunaan peralatan elektronik, intranet, dan internet untuk

mengadakan kegiatan bisnis perusahaan.

Menurut O`Brien ( 2005, p.314 ), e-business adalah penggunaan internet

,jaringan dan teknologi informasi lainnya untuk mendukung kegiatan e-commerce,

komunikasi dan kerja sama bagi perusahaan, dan mendukung berbagai proses yang

dijalankan melalui website, baik dalam jaringan perusahaan maupun dengan para

pelanggan serta mitra bisnis lainnya.

Maka dari itu, dapat disimpulkan bahwa e-business adalah proses melakukan

aktivitas bisnis yang mencakup kegiatan pembelian dan penjualan dari barang dan

jasa tetapi juga termasuk bagaimana pelayanan terhadap pelanggan, bekerja sama

dengan partner bisnis dan melakukan kegiatan transaksi elektronik dengan bantuan

internet dan jaringan teknologi informasi lainnya.

2.4.2. Model Business to Business ( B2B )

B2B (Turban, 2004, p217) adalah transaksi yang dijalankan secara elektronik

antara bisnis melalui internet, ekstranet, intranet, atau jaringan pribadi. Transaksi ini

dapat terjadi antara bisnis dengan bisnis yang lainnya. Bisnis tersebut merujuk pada

organisasi, umum, atau swasta, profit atau non-profit.

Karakteristik umum dari B2B (Turban, 2004, p218)dapat digambarkan

dengan berbagai cara, tergantung pada jenis karakteristik yang difokuskan. Berikut

beberapa kualitas yang dapat dikarakteristikkan sebagai transaksi B2B

1. Pihak-pihak yang terlibat terhadap transaksi

B2B dapat berlangsung hanya antara pembeli dan penjual atau bisa juga

melalui perantara online. Perantara adalah pihak ketiga maya yang berdagang

diantara pembeli dan penjual; dapat berupa perantara virtual atau perantara

click-and-mortar.

2. Jenis Transaksi

Transaksi B2B ada dua jenis dasar: spot buying dan strategic sourcing.

Spotbuying mengacu pada pembelian produk dan jasa pada saat dibutuhkan,

biasanya berlaku harga pasar, yang ditentukan secara dinamis oleh

25

permintaan dan persediaan. Pembeli dan penjual bisa saja tidak saling

mengenal. Pertukaran saham dan komoditas adalah contoh spot buying.

Sedangkan strategic sourcing melibatkan pembelian kontrak jangka panjang

yang biasanya didasarkan pada negosiasi tertutup antara pembeli dan penjual.

3. Jenis Barang

Dua jenis barang dan persediaan yang didagangkan di B2B: direct dan

indirect. Direct materials adalah barang yang digunakan untuk membuat

produk, seperti baja pada mobil, atau kertas pada buku. Karakteristik direct

material yaitu digunakan secara berkala dan terencana. Biasanya dibeli dalam

jumlah besar setelah negosiasi dan kontrak

Indirect material adalah barang seperti kebutuhan kantor atau lampu pijar,

yang mendukung produksi. Biasanya digunakan untuk aktivitas

pemeliharaan, perbaikan dan operasi.

4. Arah Perdagangan

Pasar B2B dapat diklasifikasikan juga menjadi pasar vertikal, dan pasar

horizontal. Pasar vertikal berkait pada satu industri atau segmen industri.

Contohnya pasar elektronik, otomotif, logam atau kimia. Pasar horizontal

berkait pada layanan atau produk yang digunakan diseluruh jenis industri.

Contohnya kebutuhan kantor, komputer atau layanan perjalanan

Model dasar transaksi B2B (Turban, 2004, p219-220), didasarkan pada

jumlah pembeli dan penjualnya, adalah:

1. One-to-many dan many-to-one

Pada jenis ini, satu perusahaan melakukan baik membeli maupun menjual.

Karena e-commerce terfokus pada kebutuhan satu perusahaan pembeli atau

penjual pada transaksi-traksaksi ini, yang disebut company-centric EC.

Pada company-centric EC individu penjual maupun pembeli punya hak

mengontrol pihak yang dapat berpartisipasi untuk membeli atau menjual serta

sistem informasi pendukungnya. Maka transaksi-transaksi ini sangat pribadi.

Oleh karena itu, pasar pembeli dan penjual dikategorikan sebagai private e-

marketplaces

Perantara. Banyak company-centric market berlangsung tanpa bantuan

perantara. Walau begitu, ketika mengarah kepada lelang atau untuk

mengumpulkan pembeli-pembeli kecil, pihak perantara sering kali dipakai.

2. Many-to-many: exchanges

26

Pada pasar many-to-many, banyak pembeli dan banak penjual bertemu secara

maya untuk saling berjualan. Ada jenis-jenis yang berbeda untuk jenis pasar

elektronik ini yang juga dikenal sebagai exchange, trading community, atau

trading exchange. Exchange biasanya dimiliki dan dijalankan oleh pihak

ketiga atau oleh kongsi. Exchange terbuka untuk seluruh pihak yang tertarik

(pembeli maupun penjual).

3. Collaborative commerce

Suatu bisnis berhubungan dengan bisnis lainnya untuk tujuan yang lebih

mendalam daripada membeli atau menjual. Satu contoh adalah collaborative

commerce, antara lain komunikasi, perancangan, perencanaan dan pembagian

informasi antara rekan bisnis. Untuk memasuki kategori collaborative

commerce, kegiatan transaksi yang terjadi harus menggambarkan hal yang

lebih daripada hanya transaksi finansial.

2.5. Procurement

2.5.1. Pengertian Procurement

Procurement merupakan pembelian barang dan jasa oleh perusahaan.

Procurement management (manajemen pembelian)adalah suatu koordinasi seluruh

aktivitas yang berhubungan dengan pembelian barang dan jasa yang dibutuhkan

untuk melaksanakan misi organisasi (Turban, 2004, p231)

Sedangkan Kalakota dan Robinson (2004, p56) menjelaskan bahwa

procurement mengacu pada semua aktivitas yang melibatkan proses mendapatkan

barang-barang dari supplier meliputi pembelian dan juga kegiatan logistik ke dalam

seperti transportasi, barang masuk dan penyimpanan di gudang sebelum barang

tersebut digunakan.

Berdasarkan pendapat di atas, maka dapat disimpulkan bahwa procurement

tidak hanya merupakan aktivitas yang meliputi proses pembelian, kegiatan logistik

ke dalam seperti transportasi, barang masuk dan penyimpanan di gudang, tetapi juga

termasuk aktivitas pemilihan supplier, negosiasi harga, membangun strategi dengan

supplier dan evaluasi supplier.

Dalam penggunaan istilah purchasing dan procurement, sampai saat ini

masih seringtertukar. Dan untuk dapat memahami perbedaannya, terdapat pada

pelaksanaannya berbeda. Purchasing merupakan aktivitas pembelian barang atau

aktual material dan aktivitas lain yang berhubungan dengan proses pembelian.

27

Sedangkan procurement lebih mengarah pada proses dan strategik, jadi selain proses

mendapatkan barang, aktivitas lainnya antara lain pemilihan supplier, negosiasi

harga, membangun strategi dengan supplier dan evaluasi supplier.

2.5.2. Manajemen Pengadaan

Menurut Pujawan (2005, p9) fungsi pengadaan mencakup kegiatan-kegiatan

antara lain memilih pemasok, mengevaluasi kinerja pemasok, melakukan pembelian

bahan baku dan komponen, memonitor supply risk, membina dan memelihara

hubungan dengan supplier.

Berdasarkan pendapat Pujawan (2005, p139-141), secara umum tugas-tugas

yang dilakukan bagian pengadaan mencakup :

1. Merancang relationship yang tepat dengan supplier. Bagian pengadaan

bertugas untuk merencanakan kerjasama dengan supplier dan menetapkan

jumlah supplier yang harus diatur untuk setiap produk.

2. Memilih supplier. Dalam proses pemilihan supplier, ini melibatkan evaluasi

awal, undangan presentasi, kunjungan lapangan, dan sebagainya.

3. Memilih dan mengimplementasikan teknologi yang cocok. Bagian pengadaan

harus mampu memilih dan mengimplementasikan teknologi yang cocok

karena banyak aplikasi-aplikasi yang mendukung kegiatan pengadaan namun

memiliki spesifikasi dan kegunaan berbeda-beda.

4. Mengatur data barang dan data supplier yang dibutuhkan. Bagian pengadaan

harus memiliki data yang lengkap mengenai barang-barang maupun data

tentang supplier-suppliernya.

5. Melakukan proses pembelian. Kegiatan ini merupakan pekerjaan rutin bagi

bagian pengadaan.

6. Mengevaluasi kinerja supplier. Kegiatan ini penting untuk menciptakan daya

saing yang berkelanjutan. Hasil penilaian dari evaluasi ini untuk menentukan

peringkat supplier.

Manajemen Pengadaan merupakan koordinasi dari semua kegiatan yang

berhubungan dengan pembelian barang dan jasa yang dibutuhkan untuk mencapai

misi dari suatu organisasi ( Turban, 2006, p.209 ).

Jadi dapat disimpulkan bahwa manajemen pengadaan adalah kegiatan untuk

mendapatkan input, baik barang dan jasa yang dibutuhkan oleh perusahaan dari

28

pemasoknya untuk menjalankan proses bisnis perusahaan dan mencapai misi dari

perusahaan.

2.6. E-Procurement

2.6.1. Pengertian E-Procurement

E-procurement merupakan pengadaan barang dan jasa secara elektronik oleh

perusahaan (Turban, 2004, p.232). Menurut Chafey, e-procurement (electronic

procurement) yaitu “The electronic integration and management of all procurement

activities including purchase request, authorization, ordering, delivery and payment

between a purchaser and supplier.” Dengan kata lain e-procurement merupakan

integrasi dan manajemen elektronik terhadap semua aktivitas pengadaan termasuk

permintaan pembelian, pemberian hak, pemesanan, dan pengantaran serta

pembayaran antara pembeli dengan pemasok.

E-procurement adalah bentuk e-commerce untuk perantaraan produk dan jasa

atau digunakan untuk tendering produk dan jasa antara perusahaan dengan pemasok.

E-procurement merupakan aplikasi e-commerce untuk proses negosiasi dan

perjanjian (contracting).

2.6.2. Proses E-Procurement

Berikut ini adalah alur proses procurement yang digambarkan sebagai

berikut:

29

Gambar 2.12E-Procurement Process

Sumber: Turban (2004, p.233)

Dari gambar diatas, dapat dilihat bahwa proses e-procurement dalam

perusahaan dimulai dari pemilihan vendor dan produk yang akan dibeli hingga

proses pembayaran kepada pemasok.

2.6.3. Tujuan E-Procurement

Tujuan menggunakan sistem procurement ini pastinya akan menghasilkan

penghematan biaya paling besar dalam struktur biaya organisasi dan implementasi

dari e-procurement ini akan dapat mengurangi waktu proses pembelian secara

signifikan (Chaffey, 2007). E-procurement juga dapat mengurangi waktu staff yang

secara teratur dihabiskan untuk aktivitas pengadaan dan memberikan kesempatan

30

bagi staff untuk mempunyai lebih waktu mengerjakan aktivitas lain yang menambah

nilai.

Beberapa tujuan atau goal yang hendak dicapai melalui e-procurement

menurut Turban et al (2006, 209) adalah :

1. Meningkatkan produktivitas staf-staf pembelian, memberikan lebih banyak

waktu dan mengurangi tekanan pekerjaan kepada mereka.

2. Mengurangi harga pembelian melalui standarisasi produk, reserve auction,

diskon, dan gabungan pembelian.

3. Meningkatkan aliran informasi dan manajemen. Dalam informasi mengenai

supplier dan harga.

4. Meningkatkan proses pembayaran dan penghematan karena kelancaran

pembayaran.

5. Membangun hubungan kerja sama yang efisien.

6. Memastikan pengiriman tepat waktu.

7. Mengurangi waktu proses dan pemenuhan order melalui otomatisasi.

8. Membuat proses pembelian cepat dan sederhana

9. Mempersingkat rekonsiliasi invoice.

10. Mengurangi biaya pemrosesan administratif.

11. Menemukan supplier baru yang dapat menyediakan barang lebih cepat dan

murah.

12. Meminimalkan kesalahan manusia (human error) dalam proses pembelian

maupun pengiriman.

13. Memonitor perilaku pembelian.

2.6.4. Keuntungan E-Procurement

Menurut Tavi (2008), keuntungan dalam penerapan e-procurement salah

satunya adalah perlindungan bagi perusahaan terhadap tindakan penipuan. Dengan

adanya e-procurement yang memiliki tingkat keterbukaan dan kontrol yang baik,

dapat membantu perusahaan untuk mengurangi penipuan yang terjadi selama proses

pengadaan barang.

2.6.5. Jenis Aplikasi E-Procurement

Menurut Pujawan (2005, p163) terdapat beberapa jenis aplikasi e-

procurement yang masing-masing memiliki fitur yang berbeda. Jenis aktivitas yang

31

didukung oleh internet juga berbeda-beda. Secara umum ada beberapa jenis aplikasi

e-procurement yaitu:

1. E-Catalogue: dengan adanya internet, perusahaan dapat memiliki katalog

elektronik. Perusahaan mengumpulkan informasi supplier atau calon supplier

dengan segala produk maupun jasa yang dapat mereka sediakan. Biasanya, e-

catalogue dilengkapi dengan fitur pencarian (search) sehingga perusahaan

akan dengan mudah mendapatkan informasi tentang produk atau jasa yang

dibutuhkan.

2. E- Auction: merupakan aplikasi pendukung proses lelang. Lelang dilakukan

oleh pembeli dengan mengumpulkan calon-calon supplier. Namun

sebelumnya pembeli telah memberi pengumuman akan adanya tender

terhadap pengadaan suatu barang beserta dengan spesifikasi dan jumlah yang

dibutuhkan. Secara elektronik, calon supplier akan megajukan penawaran

harga dan selama proses lelang berlangsung mereka dapat melakukan revisi

atau perubahan harga penawarannya tersebut. Pada akhir periode, supplier

dengan penawaran harga terendah akan keluar sebagai pemenang.

3. B2B market exchange: aplikasi ini memungkinkan banyak pembeli dan

banyak penjual bertemu secara virtual. Biasanya aplikasi ini dimiliki oleh

pihak ketiga.

4. B2B private exchange: aplikasi ini bisa digunakan untuk membantu proses

transaksi rutin dengan supplier. Perusahaan dapat mengirim pemesanan via

elektronik, mengecek status pengiriman, melakukan transaksi pembayaran,

dan sebagainya. Selain itu, perusahaan bisa menggunakan aplikasi ini untuk

berbagi informasi tentang rencana produksi dan informasi lainnya dengan

supplier. Supplier juga dapat berbagi informasi mengenai ketersediaan stok

dan kapasitas produksi mereka.

2.7. Internet

2.7.1. Pengertian Internet

Dalam buku Kotler dan amstrong (2010, p528), dikatakan bahwa Internet

adalah web publik yang amat pesat dan dihubungkan oleh jaringan komputer, yang

menghubungkan berbagai tipe pengguna diseluruh dunia sehingga membentuk suatu

gudang informasi (information repository) yang amat besar.

32

Menurut Laudon (2010, p51), Internet adalah satu jaringan global yang

menggunakan standar umum untuk menghubugkan jutaan jaringan yang berbeda.

Dari definisi-definisi tersebut dapat disimpulkan bahwa Internet adalah

sebuah jaringan komputer global yang dapat menghubungkan berbagai tipe jaringan

pengguna yang berbeda diseluruh dunia.

2.7.2. World Wide Web ( WWW )

World Wide Webmenurut Philips (2003, p.1)merupakan suatu jaringan

hypermedia global yang menyediakan jaringan komputer pada user dengan biaya

efektif dan metode akses yang konsisten dengan beragam sumber daya informasi.

Keuntungan signifikan dari World Wide Web yaitu informasi yang tersedia dapat

diakses untuk banyak komputer dan autorisasi yang mengharuskan hanya satu orang

mengakses sebuah program.

2.7.3. Web Server

Web Server menurut Turban dan Lee (2000, p.393) merupakan suatu piranti

lunak yang berfungsi untuk:

1. Mengawasi dan menyediakan akses, menentukan siapa yang dapat mengakses

informasi tertentu di server.

2. Menjalankan script dan program eksternal untuk memberikan fungsi

tambahan bagi dokumen web atau akses ke basis data.

3. Mengelola dan menjalankan fungsi server maupun isi situs pada suatu

website.

Mencatat transaksi yang digunakan pengguna, yang dapat berisikan karakter

umum dari pengguna dan isi yang mereka minati untuk bereaksi terhadap permintaan

dari klien atau pengguna melalui browser.

2.8. Flowchart

Menurut Romney (2006, p70), Flowchart adalah teknik analitikal yang

digunakan untuk menggambarkan beberapa aspek sistem informasi dengan jelas,

ringkas dan logis. Flowchart menggunakan kumpulan simbol-simbol standar untuk

menggambarkan prosedur pemrosesan transaksi yang digunakan perusahaan dan

aliran data melalui sistem.

33

2.9. IT Infrastructure Flexibility

2.9.1. Infrastruktur IT (IT Infrastructure)

Menurut Laudon (2004, p14) Infrastruktur TI adalah komponen yang terdiri

dari perangkat keras, perangkat lunak komputer, teknologi penyimpanan, dan

jaringan yang menjadi sumberdaya teknologi informasi bagi perusahaan.

Menurut Turban (2012, p32) Infrastruktur TI adalah kumpulan dari perangkat

keras, perangkat lunak, proses-proses, jaringan dan user.

Menurut Weill (2004, p34) Infrastruktur TI adalah dasar kinerja TI (baik

teknis maupun manusia) yang telah direncanakan yang ada pada bisnis sebagai

layanan yang dapat digunakan bersama, diandalkan, dan digunakan untuk berbagai

aplikasi.

Menurut Rockart (1995, p49) yang dikutip oleh Byrd dan Turner (2000),

infrastruktur TI teknis dari telekomunikasi, komputer, perangkat lunak dan data

yang terintegrasi dan terhubung sehingga semua jenis informasi dapat ditelusuri

dengan baik—dan mudah dari sudut pandang pengguna—dialurkan melalui jaringan

dan proses yang dirancang ulang. Karena infrastruktur TI terdiri dari beberapa

komputer yang manual atau kompleks, infrastruktur yang konsisten lebih murah

dioperasikan daripada yang independen atau bebas, dan infrastruktur yang terpisah-

pisah. Sebagai tambahan, infrastruktur yang efektif adalah prasyarat untuk

melakukan bisnis global dimana berbagi informasi dan pengetahuan melalui

organisasi meningkat pesat.

Menurut Broadbent, M.; Weill, P.; O’Brien, T.: dan Neo, B,S.: dalam Firm

Context and Patterns of IT infrastructure capability. Proceeding of the Seventeenth

International Conference on Information Systems (1996, p174-179) yang dikutip

oleh Byrd dan Turner (2000) IT infrastruktur adalah berbagi sumberdaya TI yang

terdiri dari dasar fisik teknis dari perangkat keras, perangkat lunak, teknologi

komunikasi, data dan program inti dan kompetensi manusia pada skill, keahlian,

kompetensi, komitmen, nilai, norma, dan pengetahuan yang digabungkan untuk

membuat layanan TI yang unik pada perusahaan. Layanan TI ini menyediakan dasar

berkomunikasi melalui seluruh perusahaan dan untuk pengembangan dan

implementasi penggunaan bisnis saat ini dan masa depan.

Berdasarkan pengertian di atas, dapat disimpulkan bahwa infrastruktur TI

terdiri dari perangkat keras, perangkat lunak komputer, teknologi penyimpanan,

34

jaringan, dan user yang menjadi sumber daya teknologi bagi perusahaan yang

terintegrasi dan terhubung sehingga semua jenis informasi dapat ditelusuri dengan

baik—dan mudah dari sudut pandang pengguna sebagai layanan yang dapat

digunakan bersama, diandalkan, dan digunakan untuk berbagai aplikasi, melakukan

bisnis global dimana berbagi informasi dan pengetahuan melalui organisasi

meningkat pesat.

2.9.2. Komponen Infrastruktur TI

Menurut Menurut Laudon (2004, p14) Komponen Infrastruktur TI antara

lain:

1. Computer Hardware

Alat fisik yang digunakan untuk menerima masukan, memproses, dan

memberikan keluaran dari aktivitas suatu sistem informasi. Terdiri dari; CPU,

alat input, alat output, dan alat penyimpanan, serta peralatan fisik untuk

menghubungkan seluruh peralatan tersebut bersama.

2. Computer Software

Terdiri dari perintah-perintah yang terprogram secara rinci yang

mengendalikan dan mengkoordinasi perangkat keras komputer dalam suatu

sistem informasi.

3. Storage Technology

Terdiri dari media fisik untuk menyimpan data, seperti cakram optik, dan

perangkat lunak yang mengaturnya.

4. Communication Technology

Terdiri dari alat fisik dan perangkat lunak, menghubungkan berbagai

perangkat keras dan mengirimkan data dari satu lokasi ke lokasi lainnya.

Komputer dan peralatan komunikasi dapat dihubungkan pada suatu jaringan

untuk berbagi percakapan, data, gambar, suara atau bahkan video.

(Terry Anthony Byrd, Douglas E Turner, Measuring the Flexibility of

Information Technology Infrastructure: Exploratory Analysis of a Construct, Journal

of Management Information System (2000) 17, 1, 167-208). Menambahkan:

5. Human IT Infrastructure

Terdiri dari karyawan dan skill organisasional, keahlian, kompetensi,

pengetahuan, komitmen, nilai, norma dan struktur organisasi.

35

2.9.3. IT Infrastructure Flexibility

Fleksibilitas muncul sebagai kunci kunci kompetitif prioritas di banyak

aktivitas organisasi seperti manufaktur, siasat teknologi canggih, otomatisasi,

keuangan, dan teknologi informasi. Fleksibilitas dalam pengertian manajemen

didefinisikan sebagai tingkat dimana perusahaan memiliki berbagai prosedur aktual

dan potensial yang banyak dan dengannya dapat menggunakan prosedur ini untuk

mengendalikan kemampuan manajemen dan meningkatkan pengendalian organisasi

terhadap lingkungannya.

IT Infrastructure Flexibility adalah kemampuan untuk menyatukan atau

mendukung variasi luas perangkat keras, perangkat lunak, teknologi komunikasi,

data, program inti, kemampuan dan kompetensi, komitmen dan nilai pada bentuk

fisik dan komponen karyawan pada infrastruktur TI yang ada dengan mudah dan

tanggap.

(Terry Anthony Byrd, Douglas E Turner, Measuring the Flexibility of

Information Technology Infrastructure: Exploratory Analysis of a Construct, Journal

of Management Information System (2000) 17, 1, 167-208)

2.10. Indikator Fleksibilitas Infrastruktur TI

Duncan, N.B dalam Capturing flexibility of information technology

infrastructure: a study of resource characteristics and their measure. Journal of

Management Information Systems (1995, 12, 2 p37-57) yang dikutip oleh Byrd dan

Turner (2000) telah melakukan penelitian aspek teknis pada fleksibilitas infrastruktur

TI lebih presisi melalui kualitas Connectivity, Compatibility dan Modularity.

Connectivity

Adalah kemampuan komponen teknologi untuk terhubung dengan

komponen-komponen lain didalam dan diluar lingkungan perusahaan

Compatibility

Adalah kemampuan untuk berbagi informasi dalam bentuk apapun melalui

komponen teknologi. Pada titik terbawah, hanya dapat berbagi pesan teks dan pada

titik tertinggi dapat berbagi dokumen, proses, layanan, video, gambar, teks, audio

atau kombinasi-kombinasinya dan dapat digunakan pada berbagai sistem.

Modularity

Adalah kemampuan untuk menambahkan, merubah dan menghilangkan

perangkat lunak, perangkat keras atau komponen data apapun pada infrastruktur

36

dengan mudah dan tanpa berefek signifikan. Modularitas juga berhubungan dengan

tingkat dimana perangkat lunak, perangkat keras dan data dapat dengan mudah

dihubungkan dengan infrastruktur atau dapat dengan mudah didukung oleh

infrastruktur.

2.11. Dukungan Manajemen Puncak

Attitudinal interpretations cast Top Management Support (TMS)as a set of

favorable attitudes that are manifested in such ways as 'active and enthusiastic

approval' (Sultan and Chan, 2000: 111), involvement ('psychological state of the

CEO, reflecting the degree of importance placed on information technology by the

chief executive') (Jarvenpaa and Ives, 1991: 206; Liang et al. , 2007), commitment

(Keil, 1995b: 422), and'opinions or desires' (Fishbein and Ajzen, 1975; Zmud, 1984;

Leonard-Barton and Deschamps, 1988: 1254; Teo and King, 1997).

The behavioral interpretation, on the other hand, defines TMS as a set of

direct managerial behaviors such as offering technical assistance to help solve

hardware and software difficulties (Compeau and Higgins, 1995: 197), engaging in

'activities or substantive personal interventions' (Jarvenpaa and Ives, 1991: 206),

taking on 'sponsorship for a project' (Wixom and Watson, 2001: 29), and

'facilitating ERP assimilation' (Liang et al. , 2007: 5). (Linying Dong, Derrick

Neufeld, Chris Higgins, Top management support of enterprise systems

implementations,Journal of Information Technology(2009) 24, 61). Definisi diatas

mengacu bahwa, dukungan manajemen puncak merupakan sikap dan perilaku

manajemen untuk menciptakan iklim yang mendukung dan langsung memberikan

pengaruh terhadap suatu adaptasi di antara teknologi dan perusahaan.

2.12. Indikator Dukungan Manajemen Puncak

Top management’s support to IT/IS is identified as understanding the

importance of IT/IS, supporting initiatives of IT/IS personnel and participating in

projects of IS activities (Ragu-Nathan, Apigian, Ragu-Nathan, & Tu, 2004).

The most important finding in our research that the IT/IS personnel can

acquire top management’s support if they have an adequate role, knowledge and

skills. As shown by the above model, adequate knowledge mainly includes business

and managerial knowledge and skills, while an adequate role is thhe business role of

IT/IS in the company.

37

Some aspects have already been detected in earlier research. It has namely

been that successful communication is crucial for the partnership (Coughlan, et al.

2005; Huang & Hu, 2007) and that CIO should be attentive to communication with

users and top management (Earl & Feeney, 1994). We therefore suggest that CIOs

should have active communication with users and constantly present IT to the top

management as an effective tool for achieving business goals.

To achieve top management’s support CIOs should be attentive to the fact

that a company employs IT/IS personnel who already have business and managerial

knowledge. In addition, constant knowledge and skill improvement is crucial.(Mojca

Indihar Stemberger, Anton Manfreda, Andrej Kovacic, Achieving Top Management

Support with Business Knowledge and Role of IT/IS Personnel, International Journal

of Information Management,(2011) 31(5), 428-436).

Berdasarkan kutipan jurnal diatas, dinyatakan bahwa indikator-indikator

dukungan manajemen puncak, antara lain:

Manajemen puncak memahami pentingnya TI/SI perusahaan.

Manajemen puncak berpartisipasi dalam suatu proyek TI/SI perusahaan.

Karyawan TI/SI perusahaan memiliki cukup peranan dalam TI/SI perusahaan,

pengetahuan bisnis, dan skill manajerial.

Karyawan TI/SI harus memiliki komunikasi aktif dengan user

Karyawan TI/SI secara berkala menyajikan TI sebagai perangkat efektif

untuk mencapai tujuan bisnis.

2.13. Supplier Relationship

2.13.1. The Nature of Business Relationship

Menurut Jurnal (Marek Szwejczewski, Fred Lemke, Keith Goffin,

Manufacturer-Supplier relationships: An empirical study of German manufacturing

companies, International Journal of Operations & Production Management, (2005),

25,9/10, 875) memaparkan:

“Hubungan bisnis telah banyak didefinisikan dalam berbagai literature,

mmulai dari “hubungan bisnis yang baik adalah hubungan yang disesuaikan pada

keadaan yang tepat dari berbagai rangkaian kesatuan yang mungkin dari jenis suatu

hubungan” (Cooper dan Gardner, 1993, p. 14) sampai “hubungan inter-organisasi

adalah melakukan transaksi-transaksi, alur-alur dan hubungan-hubungan yang terjadi

diantara organisasi dengan satu atau lebih organisasi di lingkungannya” (Oliver,

38

1990, p. 241). Peneliti telah mengembangkan gambaran-gambaran dari banyak jenis

hubungan. Gummeson (1997) mendefinisikan 30 bentuk hubungan sendiri dan hal ini

mengilustrasikan bervariasinya sudut pandang pada konsep hubungan. Umumnya,

gambaran dari hubungan-hubungan relatif abstrak dan bervariasi sesuai dengan

disiplin ilmu yang sedang diteliti (seperti, strategi, ekonomi atau psikologi).

Meskipun begitu, kumpulan opini telah mencapai apa yang mengindikasikan telah

dibentuknya suatu hubungan bisnis, “segera setelah dua atau lebih pihak (organisasi)

mengasosiakikan dirinya dengan tujuan untuk memenuhi tujuan bisnis bersama”.

Asosiasi ini mengarah pada berbagai aktivitas bersama, yang bergantung pada tujuan

bisnis tertentu. Kunci hubungan bisnis, dimana dua pihak berasosiasi, adalah antara

produsen dengan pemasok (Ellram, 1991).

Di masa lalu, tujuan dari hubungan produsen dengan pemasok telah

difokusskan pada peningkatan kualitas, pengiriman tepat waktu, dan khususnya,

pengurangan biaya (Lamming. 1993; Lemke et al., 2003). Sejak lama fokus pada

biaya di manajemen pemasok tampak pada tujuan yang berupa maksimisasi

keuntungan. Drucker (1995, p.122) setuju bahwa pemikiran tradisional ini

“bagaimanapun selalu telah dirasa oleh bisnis sebagai hal yang dibeli dengan murah

dan dijual dengan mahal. Pendekatan baru mendefinisikan bisnis sebagai organisasi

yang menambah nilai dan menciptakan kekayaan”.

Dalam lingkungan bisnis yang dihadapi produsen saat ini, hubungan

seharusnya tidak berfokus hanya pada peningkatan perbedaan diantara biaya

pembelian dan harga jual – dibutuhkan pengembangan suatu hubungan yang kekal

(Anderson and katz, 1998; Kim, 1999). Perubahan penekanan dari pengurangan

biaya untuk meningkatkan kualitas dan memanfaatkan potensi inovatif pemasok

untuk menghasilkan nilai telah mempengaruhi hubungan dengan pemasok. Leenders

dan Fearon (1997, p.282) menekankan dalam penuturannya bahwa “keseluruhan seni

dari manajemen hubungan pemasok dari sudut pandang pemasok adalah untuk

memberikan kedua belah pihak hubungan kerja yang efektif”. Hal pasti dari suatu

hubungan telah berubah setelah beberapa dekade.”

Dari pemaparan diatas disimpulkan bahwa, supplier relationship adalah

hubungan yang disesuaikan pada keadaan yang tepat dari berbagai rangkaian

kesatuan yang mungkin dari jenis suatu hubungan untuk memberikan kedua belah

pihak hubungan kerja yang efektif dengan pemasoknya.

39

2.13.2. The Development of Supplier-Manufacturer Relationship

McGinnis dan McCarty (1998, p.13) menganjurkan “pada usaha untuk

mengoptimalkan pembelian eksternal, perusahaan memulai dengan proses pembelian

baru yang canggih dan merubah hubungan yang mereka miliki dengan para pemasok

mereka”. Gambar 2.13 menunjukkan pengembangan hubungan produsen dan

supplier selama 40 tahun.

Gambar 2.13Pengembangan Hubungan Produsen dan SupplierSelama

40 Tahun

Sumber : Marek (2005, p878)

Hubungan tradisional pada 1960 sampai 1970-an ditandai dengan pendekatan

adversarial arm’s-length. Lamming (1993, p.149) mensurvei hubungan produsen-

pemasok pada industri automotif Inggris dan mengidentifikasi pada saat itu ada

“periode yang cukup tenang pada permintaan dan pasokan domestik yang cukup

seimbang untuk banyak produsen”. Pernyataan tersebut cocok untuk pembelian

tradisional, yang berorientasi pada harga. Tekanan untuk perubahan signifikan

rendah, tetapi meningkat pada dekade berikutnya sehingga hubungan logistik

digunakan. Hal tersebut memberikan tekanan untuk membuat perpindahan bahan

baku dari pemasok ke produsen lebih efisien (Da Vila dan Panizzolo, 1996). Pada

awal 1990an, hubungan-hubungan lebih dibutuhkan pada tingkat interaksi yang lebih

tinggi karena penambahan kebutuhan akan inovasi produk dan kerjasama

40

pengembangan teknologi – dan interaksi tingkat tinggi ini disebut

partnership(Lamming, 1993). Sayangnya, belum jelas bagaimana tepatnya

partnership berbeda dengan bentuk lain hubungan. Lemke et al’s (2003) penelitian

atribut partnership jarang dilakukan. Karena terbatasnya sampel, namun

penemuannya tidak bisa digeneralisasikan. Hal yang sama pun terjadi bagaimana

hubungan pemasok-produsen akan berkembang pada tahun 2000.

2.14. Indikator Supplier Relationship

Menurut Jurnal (Marek Szwejczewski, Fred Lemke, Keith Goffin,

Manufacturer-Supplier relationships: International Journal of Operations &

Production Management, (2005), 25,9/10, 875) memaparkan, “a long-term

perspective is a prerequisite for a higher degree of integration among partners and

greater level of information exchange. Purchasing managers became information

broker as they form the interface between the manufacturers’ site and their supplier

base”

Jurnal tersebut menunjukkan bahwa tingkat pertukaran informasi menjadi

indikator yang mempengaruhi hubungan dengan pemasok.

Menurut Jurnal (Roger Bennett, Helen Gabriel, Reputation, Trust and

Supplier Commitment: The Case of Shipping Company/Seaport Relations, The

Journal of Business & Industrial Marketing (2001), 16,6/7, 424)

Pentingnya rasa percaya

Rasa percaya adalah fungsi penting pada setiap hubungan. Dalam situasi

bisnis, rasa percaya pada pemasok diperlukan untuk mendorong komitmen dan

kesediaan pembeli untuk berinvestasi pada suatu hubungan. Rasa percaya membuat

kondisi untuk pengembangan komitmen, mengurangi rasa takut pembeli akan suatu

resiko, mendorong kedekatan pada suatu hubungan dan menghilangkan customer

defection terhadap pemasok-pemasok lain secara efektif. Namun, untuk mencapai

tingkat rasa percaya tertentu jelas butuh waktu. Rasa percaya dibangun berdasarkan

dua sisi yang dipelajari dengan bekerja satu dengan yang lainnya, berangsur-angsur

memecahkan ketidakpastian dan saling mendekatkan keduanya. Proses ini adalah

prasyarat untuk membangun hubungan jangka panjang dimana kedua pihak mencoba

untuk saling memperlihatkan sumberdaya-sumber daya-nya dan keunggulan-

keunggulannya serta beradaptasi untuk kebutuhan.

41

Kontribusi reputasi perusahaan

Reputasi pemasok mebuat kontribusi penting untuk mengembangkan rasa

percaya; tentu reputasi dapat dijadikan ukuran kepercayaan dan juga indikator

reliabilitas. Bagi pihak luar, reputasi dibangun dari seluruh kesan proses kinerja

berdasarkan imej, identitas perusahaan, dan pesan pemasaran. Pengalaman, laporan

dari mulut ke mulut, profil media, dan komunikasi PR seluruhnya mempunyai bagian

untuk menghasilkan kesan ini. Reputasi perusahaan pun dihasilkan membutuhkan

waktu.

Reputasi yang baik secara bersamaan menghasilkan harapan untuk

perusahaan dan memberikan keunggulan bersaing yang dapat membantu perusahaan

untuk bertahan terhadap publisitas yang tidak baik

Mensurvei hubungan antara pelabuhan UK dan pemasoknya

Penelitian terhadap interaksi antara pelabuhan UK dan beberapa perwakilan

dari pelanggannya ingin mengkonfirmasikan pentingnya reputasi pemasok pada

pengembangan loyalitas pembeli. Untuk itu survei mengeksplorasi lima faktor pada

hubungan pembeli dan pemasok:

pengaruh kedekatan pemasok didorong oleh persepsi pembeli terhadap

reputasi pemasok

efek reputasi pada hubungan antara rasa percaya dan kedekatan

efek reputasi pada hubungan antara rasa percaya dan komitmen

efek reputasi pada hubungan antara rasa percaya dan keinginan utuk

beradaptasi dan membuat investasi hubungan spesifik pada lingkup seperti sistem

bisnis dan peralatan

pentingnya reputasi perusahaan sebagai gerbang untuk rasa percaya pada

hubungan baru

Survei ini mengeksplorasi hubungan yang ada antara tiga pelabuhan UK,

tilbury, felixstowe dan liverpool, dan beberapa perwakilan dari pelanggannya seperti

perusahaan perkapalan, agen pengatur pengiriman utamanya dan perjanjian kerja

sama bisnis temporernya. Peneliti survei sadar bahwa beberapa agen perkapalan

menghindari untuk terlalu terlibat pada prosedur penanganan barang pelabuhan

individual dengan merubah allegiance-nya secara berkala. Sementar itu, yang

lainnya membangun hubungan-hubungan dengan beberapa pelabuhan dan bekerja

dekat dengan mereka untuk mengurangi waktu perubahan haluan dan seterusnya.

Efek reputasi terhadap pengembangan rasa percaya

42

Pelanggan yang mensurvei ditanyai beberapa aspek dari pelabuhan yang

memberikan pelayanan seperti manajemen,tingkat layanan, kelangsungan keuangan,

tanggung jawab lingkungan dan inovasi. Sasarannya adalah untuk mendapatkan

tinjauan reputasi pelabuhan. Pelanggan-pelanggan juga ditanyakan tentang hal-hal

seperti berbagi informasi dan adaptasi hubungan spesifik, tingkat komitmen dan

biaya pindah potensial, dan tingkat kepercayaan dan kepuasan.

Survei tersebut menghasilkan lima hipotesis yang telah dieksplorasi dan

implikasi jelas untuk manajemen. Hubungan harus di pelihara dan perusahaan harus

membangun reputasi yang kuat jika mereka ingin dipercaya. Reputasi perusahaan

yang positif harus disiarkan dengan gencar, menekankan hal-hal penting seperti

efisiensi, fleksibilitas, keamanan, akses mudah untuk menyokong layanan dan

efektifitas biaya – dan usaha memperkenalkan berbasis-reputasi harus mentargetkan

pelanggan potensial secara spesifik, atau mereka yang memiliki sedikit pengalaman

bekerja dengan perusahaan. Pelatihan ini meningkatkan pengembangan rasa percaya.

Menurut Jurnal (Yolanda Polo Redondo, Jesus J Cambra Fierro, Moderating

Effect of Type of Product Exchanged in Long-Term Orientation of Firm-Supplier

Relationships: an Empirical Study, The Journal of Product and Brand Management

(2005), 14, 7, 424)

Data kami menunjukkan bahwa kerjasama, komunikasi, rasa percaya,

kepuasan dan komitmen mempengaruhi orientasi sementara hubungan dengan

pemasok. Tapi pemasok-pemasok yang ingin mengelola situasi harus

mengidentifikasi terlebih dahulu seberapa penting produk mereka bagi

pelanggannya. Setelah itu, mereka harus menawarkan produk-produk dengan standar

kualitas, harga, ketentuan pengiriman, dan garansi yang diinginkan ... tapi didukung

dengan beberapa elemen tambahan. Dengan cara ini, mereka harus mengingat bahwa

pada konteks pasar industri secara umum, dan sektor pangan pada khususnya, untuk

menawarkan produk yang baik tidaklah cukup. Perusahaan harus terus mengingat

aspek-aspek tambahan. Pertama, perusahaan menilai positif orientasi hubungan

dengan fungsi suplai mereka, karena hal tersebut juga mengurangi tingkat

ketidakpastian terkait dengan pemilihat pemasok. Sebagai tambahan, hal tersebut

mengarah pada penghematan penting sumberdaya yang dapat diarahkan untuk

penggunaan lain. Namun, hasil investigasi mengindikasikan tingkat komitmen

perusahaan-perusahaan terhadap pelanggan-pelanggannya semakin baik semakin

penting faktor produksi terlibat bagi perusahaan. Maka pemasok harus memahami

43

pentingnya produk yang disediakan untuk pelanggan perusahaan tersebut dan dari

sudut pandang ini menuntukkan bahwa memungkinkan untuk memenuhi kepuasan

pelanggan perusahaan tersebut. setidaknya hal tersebut harus jelas bagi pelanggan

perusahaan bahwa bahan pasokan tersebut penting sebagai ciri produk akhir, yang

memberikan switching cost secara psikologis bagi fungsi supply, yang akan

menghasilkan komitmen dengan sendirinya pada hubungan, dan mengarahkannya

untuk jangka panjang.

Untuk itu, penting untuk bertukar informasi dengan lancar antara pemasok

dan pelanggannya. Kami menemukan bahwa ada proses dua arah dimana pemasok

mungkin adalah agen yang harus memberikan usaha lebih, untuk meningkatkan

kepercayaan pelanggan. Maka, tujuan perusahaan harus merancang sistem yang

menjamin kontak tingkat personal yang sering dan efektif dengan pelanggan-

pelanggannya, yang dapat mengadaptasi kemungkinan perubahan lingkungan yang

menetapkan hubungan. Jika ada pertukaran informasi berharga dua arah yang lancar,

kami dapat mengharapkan pelanggan mempercayai pemasoknya, dan kepuasan akan

bertumbuh.

Kepercayaan, secara umum bergantung pada perilaku dan tidak pada janji

yang disepakati. Kesan bahwa pelanggan memiliki pemasoknya itu penting pada

awal hubungan, ketika perilaku diperhatikan selama berlangsungnya hubungan akan

mengganti kesan secara berkala. Rasa percaya menjadi penting untuk mencapai

kepuasan dan komitmen pelanggan. Aspek seperti brand, pertukaran informasi,

perhatian tulus pada masalah pelanggan, dan memenuhi janji, adalah hal yang harus

diperhatikan dengan ketat oleh pemasok. Membuat janji yang tidak mampu dipenuhi

bukanlah hal yang direkomendasikan.

Kerja sama terjadi dalam berbagai bentuk. Mengembangkan proyek

penelitian umum atau kampanye promosi adalah pilihan yang baik. Walaupun

kolaborasi dapat juga terbatas pada konteks internal hubungan: ketika pelanggan

memiliki masalah proses produksinya dan pemasok tertarik atau memberikan saran

untuk membantu menyelesaikannya, perusahaan akan sangat menghargai bantuan

ini, dan hasilnya tingkat kepuasan yang dirasakan akan banyak meningkat.

Akhirnya, komitmen menunjukkan keinginan untuk menjaga hubungan tetap

ada. Kami memahami bahwa dari sudut pandang pelanggan, ketika pemasok

memenuhi harapan pelanggan maka komitmen pelanggan terhadap hubungan akan

tumbuh. Pemasok dapat menunjukkan komitmen dengan kerjasama, mendedikasikan

44

waktu dan karyawan untuk mengunjungi pelanggan, atau menginvestasikan aset-aset

tertentu dari faktor-faktor tersebut. setidaknya sinyal ini harus dirasakan oleh pihak

lain untuk menentukan hubungan menjajaki jangka panjang.

2.15. Kinerja

Perusahaan yang sangat berorientasi pada profit, banyak yang memandang

bahwa karyawan adalah mesin pencetak uang sehingga perusahaan lupa untuk

memberikan maintenance dengan baik. Padahal karyawan itu sendiri adalah sebuah

investasi yang perlu untuk selalu dipelihara agar berproduksi dengan semaksimal

mungkin. Konsep tentang kinerja diungkapkan oleh Gibson, et al (2009 p371) job

performance adalah hasil dari pekerjaan yang terkait dengan tujuan organisasi,

efisiensi dan kinerja keefektifan dari kinerja lainnya. Dengan demikian, kinerja

memfokuskan pada hasil kerjanya.

Mathis dan Jackson (2006, p378), mendefinisikan bahwa kinerja pada

dasarnya adalah apa yang dilakukan dan tidak dilakukan karyawan.

2.16. Indikator Kinerja Procurement

Menurut Jurnal (Rupert A. Brandmeier, Florian Rupp, Benchmarking

Procurement Functions: Causes For Superior Performance,Benchmarking: an

International Journal Vol. 17 no. 1, (2011), 5-26). Ditemukan lima faktor yang

mempengaruhi kinerja procurement:

Finding 1, (Procurement success depends on integration). The better the

integration of the procurement unit within the company, the better is the overall

application of the procurement levers and vice versa.

Kesuksesan procurement bergantung pada integrasi. Semakin baik integrasi

departemen procurement dengan perusahaan, semakin baik keseluruhan

aplikasiprocurement lever dan sebaliknya.

Hasil temuan ini mudah untuk dipahami jika kita memikirkan tentang

skenario realistis aktivitas yang tidak terkoordinasi dari departemen procurement

yang terisolasi yang fungsinya untuk memenuhi kebutuhan untuk produksi.

Finding 2, (Procurement success depends on cross-functional interaction).

The better the cross-functional interaction of the procurement with other units, the

better is the overall application of the procurement levers and vice versa.

45

Kesuksesan procurement bergantung pada interaksi antar departemen

fungsionalnya. Semakin baik interaksi antar unit fungsional departemen procurement

dengan departemen lainnya, semakin baik keseluruhan aplikasi procurement lever

dan sebaliknya.

Penurunan pemenuhan pesanan, tidak terintegrasinya proses penentuan

keputusan dan tidak dihormati oleh antar departemen, banyak usaha procurement

menguap begitu saja, jika levers tidak diaplikasikan.

Finding 3, the better the training, the better is the overall application of the

procurement levers and vice versa.

Semakin baik pelatihan, semakin baik keseluruhan aplikasi procurement lever

dan sebaliknya.

Hasil temuan ini mengejutkan. Diketahui banyak departemen procurement

dari pemain global dan perusahaan teknologi mutakhir menderita kekurangan ahli,

tidak adanya hubungan antara pendidikan dan (kesuksesan) penggunaan beberapa

procurement levers sangat diragukan. Negosiator ulung tidak perlu memiliki titel

MBA atau PhD tapi lebih diutamakan memiliki procurement levers yang tangguh

seperti “reverse engineering” atau “design to cost” dengan baik membutuhkan

banyak pemahaman dasar “engineering” dan perhitungan biaya.

Finding 4, (Procurement success depends on supplier integration). The better

the supplier integration, the better is the overall application of the procurement

levers and vice versa.

Kesuksesan procurement bergantung pada integrasi dengan pemasok.

Semakin baik integrasi dengan pemasok, semakin baik keseluruhan aplikasi

procurement lever dan sebaliknya.

Hasil temuan diatas menjelaskan: tingkat integrasi yang tinggi memfasilitasi

penggunaan hampir setiap procurement lever. Lebih mudah untuk negosiasi harga

atau proyek reverse engineering dengan pemasok yang dekat dari pada yang jauh.

Juga lebih cepat mendapatkan hasil, banyaknya produk yang terjun ke pasar, dan

mengurangi tingkat kegagalan.

Finding 5, (Procurement success depends on supplier evaluation). The better

the supplier evaluation process (controlling), the better is the overall application of

the procurement levers and vice versa.

46

Kesuksesan procurement bergantung pada evaluasi pemasok. Semakin baik

proses evaluasi (pengendalian) pemasok, semakin baik keseluruhan aplikasi

procurement lever dan sebaliknya.

Juga hubungan kesuksesan procurement dan evaluasi pemasok bukanlah

suatu kejutan. Semakin banyak waktu yang dihabiskan untuk memeriksa dan

menyaring pemasok, akan semakin terlatih karyawan untuk menyesuaikan kriteria

pemilihan dan semakin baik karyawan mengintegrasikan tim ahli dari departemen

terkait, semakin baik kualitas pemilihan pemasok.

Finding 6, (a holistic staff development program is key for cross-functional

teams). The better the training, the better is the efficient cooperation of cross-

functional teams and vice versa.

Program pengembangan staff secara keseluruhan adalah kunci tim fungsional

antar departemen, semakin baik pelatihan, semakin baik efisiensi tim fungsional

antar departemen perusahaan.

Finding 7:

• The better the integration (organization), the better is the efficient

cooperation of cross-functional teams and vice versa.

Semakin baik integrasi di dalam perusahaan, semakin baik efisiensi kerja

sama tim fungsional antar departemen dan sebaliknya.

• The better the interactions (organization), the better is the efficient

cooperation of cross-functional teams and vice versa.

Semakin baik interaksi di dalam perusahaan, semakin baik efisiensi tim

fungsional antar departemen perusahaan dan sebaliknya.

• The better the overall application of the procurement levers, the better is

the efficient cooperation of cross-functional temas and vice versa.

Semakin baik keseluruhan pengaplikasian procurement levers, semakin

baik efisiensi tim fungsional antar departemen perusahaan dan sebaliknya.

Disimpulkan pada tabel 2.3 dibawah ini

47

Tabel 2.3 Indikator Kesuksesan Kinerja Procurement

Bidang unggulan Indikator

Strategi dan koordinasi antar perusahaan Posisi hirarki didalam perusahaan

Kerja sama dengan unit / fungsional lain

Tim fungsional antar departemen

Sumber daya manusia Pelatihan dan pengembangan sumber

daya manusia

Manajemen pemasok Evaluasi pemasok berkelanjutan

Integrasi dengan pemasok

Sumber: Brandmeier (2010)

2.17. Hubungan antar Variabel

2.17.1. Fleksibilitas Infrastruktur TI dan Dukungan Manajemen

Infrastruktur TI adalah pondasi dasar dari kemampuan TI yang dianggarkan

untuk dan disediakan oleh fungsi sistem informasi dan saling berbagi melalui banyak

bisnis unit atau area fungsional. Kemampuan TI terdiri dari kemampuan teknis dan

managerial untuk memberikan layanan yang reliabel.Kemampuan perusahaan untuk

menghasilkan sumber daya unik, dalam konteks ini adalah infrastruktur TI, semakin

baik keunggulan kompetitif yang akan dicapai perusahaan. (Paul H. Schwager, Terry

Anthony Byrd, Douglas E. Turner, Information Technology Infrastructure

Capability’s Impact on Firm Financial Performance: an Exploratory Study,

TheJournal of Computer Information Systems (2000) 40, 4).

Agar dapat mencapai keunggulan kompetitif, peran TI/SI harus didefinisikan

dengan jelas, yaitu menyelaraskan tujuan TI/SI dengan tujuan organisasi,

mendefinisikan kontribusi personil TI/SI dan berbagi pengetahuan dalam bisnis,

sehingga akan performa infrastruktur TI akan jelas. Dimana dukungan manajemen

puncak adalah faktor yang paling penting dalam menentukan kesuksesan dan

efisiensi investasi TI (Mojca Indihar Stemberger, Anton Manfreda, Andrej Kovacic,

Achieving Top Management Support with Business Knowledge and Role of IT/IS

Personnel,Journal of Information Management (2011) 31(5), 428-436).

2.17.2. Dukungan Manajemen dan hubungan dengan pemasok

Peran penting manajemen puncak sangat ditekankan pada literatur rantai

pasok (Hahn et al., Monczka et al., 1993; Ward et al., 1994; Krause, 1999).

48

Manajemen puncak lebih memahami kebutuhan manajemen rantai pasok karena

mereka yang paling menyadari strategi utama perusahaan untuk tetap kompetitif

didalam pasar (Hahn et al., 1990). Monczka et al. (1993) menyatakan bahwa

manajemen puncak harus mengkomitmenkan sumber daya waktu, tenaga kerja dan

keuangan untuk mendukung pemasok yang berkeinginan untuk menjadi partner

jangka panjang perusahaan melalui pengembangan pemasok. Satu dari fungsi utama

manajemen puncak adalah untuk mempengaruhi pengaturan nilai organisasi dan

mengembangkan cara manajemen yang cocok untuk meningkatkan kinerja

perusahaan. Penelitian sebelumnya mengemukakan bahwa manajemen puncak harus

mewaspadai keunggulan kompetitif yang dapat diperoleh dari dampak pembelian

strategis dan TI pada hubungan dengan pemasok yang efektif. Pada penelitian ini,

bagian dukungan manajemen puncak diindikasikan dengan waktu dan sumberdaya

yang dikontribusikan oleh manajemen puncak pada pembelian stratgis,

pengembangan hubungan dengan pemasok dan adaptasi TI mutakhir (Hahn et al.,

1990; Monczka et al., 1993; Krause dan Ellram, 1997; Krause 1999).(Injazz J. Chen,

Antony Paulraj, Towards a Theory of Supply Chain Management: the Constructs and

Measurements,Journal of Operation management, (2004) 22, p119-150)

Gambar 2.14 Research Framework of Supply Chain Management

Sumber: Chen (2004, p121)

49

2.17.3. Fleksibilitas Infrastruktur TI dan Hubungan dengan Pemasok

Semakin meratanya infrastruktur TI dan komunikasi merubah cara

perusahaan bersaing di era e-commerce. Hubungan langsung pembeli dan pemasok

memiliki keuntungan pengurangan biaya, pengiriman lebih cepat, respon cepat dan

pelayanan yang lebih baik, adalah konsekuensi era baru bisnis dengan mediasi ISP.

Baik pembeli atau pemasok yang berpartisipasi dalam transaksi, tujuan mereka

mungkin akan berbeda dengan atau bahkan berlawanan dengan tujuan transaksi

partner mereka. Cara partner berinteraksi tergantung pada faktor-faktor berikut:

tujuan individu, praktek manajerial, jenis hubungan dan jangkauan dominasi

perusahaan terhadap pasar. Transaksi dilakukan melalui pertukaran informasi dan

pengiriman produk atau layanan. Pemahaman status dan sifat dasar hubungan antara

partner transaksi yang lebih baik bertujuan untuk meningkatkan kinerja manajemen

rantaai pasok. Negosiasi dan kesepakatan terjadi berkala, dengan proses transaksi

tertentu yang lebih dipandang sebagai seni dari pada teknik. (Jeung-tai Eddie tang,

Daniel Y. Shee, Tzung-I Tang, A Conceptual Model for Interactive Buyer-Supplier

rrelationship in Electronic Commerce,Journal of Information Management, (2001)

21, p49-68)

2.17.4. Fleksibilitas Infrastruktur TI dan Kinerja Procurement

Menurut Weill (2004, p34) Tinjauan ke masa depan dalam membangun

infrastruktur TI pada waktu yang tepat, memungkinkan implementasi ide bisnis,

maupun penggabungan dan pengurangan biaya dari proses bisnis saat ini secara

elektronik di masa depan dengan cepat. Investasi infrastruktur yang berlebihan—atau

lebih buruk lagi, mengimplementasi infrastruktur yang salah—berdampak pada sia-

sianya penggunaan sumber daya, penundaan, dan tidak selarasnya sistem dengan

rekan bisnis. Akan tetapi investasi infrastruktur yang terlalu minim menghasilkan

implementasi yang terburu-buru untuk memenuhi deadline bisnis, kebutuhan

automatisasi perusahaan tanpa integrasi lintas perusahaan, dan berbagi sumberdaya,

informasi dan ahli yang terbatas. Dengan demikian, focus dan penentuan waktu

keinginan penggunaan infrastruktur TI dapat memiliki dampak signifikan pada

performa perusahaan.

50

2.17.5. Dukungan Manajemen dan Kinerja Procurement

Dalam Jurnal (Ofer Zqikael, Ginger Levin, Parviz F Rad, Top Management

Support—The Project Friendly Organization,Cost Engineering, Vol. 50/No. 9, (Sept

2008) 50,9), menyebutkan bahwa banyak penelitian telah menemukan hubungan

signifikan antara dukungan manajemen puncak dengan performa perusahaan, seperti.

D.S. Elenkov dan I.M. Manev menemukan bahwa faktor kepemimpinan pada

manajemen puncak memiliki efek kuat mempengaruhi inovasi.

R.G. Cooper dan Jeffrey Kleinschmidtet menemukan bahwa dukungan

manajemen puncak mempengaruhi motivasi pra-pelatihan dan penerimaan pelatihan.

C.L. Stamper dan M.C. Johlke menemukan bahwa dukungan manajemen

puncak memiliki efek kuat mengurangi ambiguitas dan konflik penugasan, serta

meningkatkan kepuasan bekerja dan keinginan bertahan di perusahaan.

P. Cook menekankan peran eksekutif senior ketika berhadapan dengan

manajemen resiko proyek.

Dukungan manajemen puncak dinyatakan meningkatkan tingkat kesuksesan

proyek secara signifikan dalam banyak penelitian. I.G. Castri menyarankan bahwa

direktur proyek menjadi bagian dari manajemen senior perusahaan.

2.18. Hubungan dengan Pemasok dan Kinerja Procurement

Hubungan pemasaran muncul dari pengukuran faktor kunci suatu hubungan

di industri dan pemasaran B2B – dari situ penulis membawa kita kepada sifat dasar

hubungan pemasok dan perusahaan. Pengukuran ulang ini dilakukan terhadap latar

belakang perubahan pasar industri. Tingkat perkembangan teknologi, efek globalisasi

dan perdagangan bebas internasional mengarah pada pengaturan strategi industri

manufaktur secara signifikan. Inti dari strategi baru ini adalah memberikan hubungan

berbeda kepada pemasok - pengiriman JIT, strategi zero inventory, dan spesialisasi-

khusus membuat tekanan yang baru dan berbeda.

Pada tingkat ini, pendekatan manajemen industri baru butuh lebih dekat dan

kerjasama aktif dengan pemasok. Untuk memenuhi pengiriman JIT membutuhkan

integrasi antara sistem perusahaan dengan pemasok. Bagaimanapun, tekanan yang

kedua memberikan tantangan baru untuk mengurangi biaya yang bertentangan

dengan hubungan yang dekat – pembeli dibebani dengan penghematan pengiriman

yang dapat merusak hubungan yang sedang dibangun antara pemasok dan

51

perusahaan. Namun diyakini bahwa kedekatan dengan pemasok adalah penting bila

nilai yang ingin didapatkan dalam jumlah maksimal.

Pemilihan dan kontrak dengan pemasok secara berkala butuh proses

procurement yang panjang. Selama proses ini kita membangun hubungan dengan

lebih dari satu perusahaan dan biasanya diketahui bahwa keputusan akhir adalah

lebih ke arah menimbang nilai dari pada penimbangan biaya atau spesifikasi. Sudah

tentu, untuk beberapa kontrak, dasar keputusan adalah kita lebih kepada “membeli”

hubungan dari pada menghasilkan produk atau layanan.(Yolanda Polo Redondo,

Jesus J Cambra Fierro, Moderating Effect of Type of Product Exchanged in Long-

Term Orientation of Firm-Supplier Relationships: an Empirical Study,Journal of

Product and Brand Management, (2005) 14, 7, 424).

Masuk ke hubungan jangka panjang dengan sedikit pemasok adalah strategi

terbaik dalam mengatur sisi pasokan dari pada bermain dengan banyak pemasok

dimana lebih banyak manfaat yang bisa didapat dengan hubungan jangka panjang

dengan sedikit pemasok. Karyawan public procurement harus mendapatkan daftar

pemasok yang telah disetujui dari pemasok terbaik. Hal tersebut dapat meningkatkan

desentralisasi fungsi procurement pada departemen-departemen lain. Karyawan

pembelian dapat berkonsentrasi pada aktivitas procurement penting lainnya seperti

pengembangan pemasok dan pengawasan pemasok secara berkala. Daftar pemasok

yang disetujui akan mengurangi kecurangan.(Redges Mandyambira, Managing

Supplier Relationship to Improve Public Procurement Performance,African journal

of Business Management Vol. 6(1), (2012), p306-312).

2.19. Partial Least Square (PLS)

2.19.1. Sejarah PLS

(Ghozali,2008 p.17-18)Partial Least Squares (PLS) dikembangkan pertama

kali oleh Wold sebagai metode umum untuk mengestimasi path model yang

menggunakan kostruk laten dengan indikator ganda. Pada tahun 1966 Herman Wold

mempresentasikan dua prosedur iteratif menggunakam metode estimasi least squares

(LS) untuk single dan multi komponen model dan untuk canonical correlation.

Kemudian melihat pendekatan LISREL untuk path modeling dengan variabel laten

Wold menyatakan:

It Struck me that it might be possibe to estimate models with the same arrow scheme

by an appropriate generalization of my Least Squares algorithms for principal

52

components and canonical correlation. The extension involved two crucial steps,

namely from two to three latent variable’s and corresponding blocks of indicators,

and from one to two inner relations. Once these steps were taken, the road to an

iterative least squares algorithm of general scope for estimation of path models with

ltent variable observed by multiple indicators was straightforward. (wold, 1982)

Pendekatan PLS adalah distribution free (tidak mengasumsikan data

berdistribusi tertentu, dapat berukpa nominal, kategori, ordinal, interval dan rasio).

PLS awalnya diberi nama NIPALS (nonlinear iterative partial least squares).

Menurut Wold dibandingkan dengan pendekatan lain khususnya metode maximum

likelihood, NIPALS lebih umum oleh karena bekerja dengan sejumlah kecil asumsi

zero intercorrelation antara residual dan variabel. Oleh karena itu pendekatan

NIPALS memberikan models yang memiliki closer fit terhadap hasil observasi.

Model dasar PLS diselesaikan tahun 1977 (Wold, 1982) dan kemudian

dikembangkan lebih lanjut oleh Lohmoller (1984, 1989) dan Chin (1996) dalam

bentuk software dengan nama PLS Graph

2.19.2. Model Pengukuran dan Model Struktural

(Ghozali,2012 p.8-12)Analisis PLS-SEM biasanya terdiri dari dua sub model

yaitu model pengukuran (measurement model) atau sering disebut outer model dan

model struktural (structural model) atau sering disebut inner model. Model

pengukuran menunjukkan bagaimana variabel manifest atau observed

variablemerepresentasi variabel laten untuk diukur. Sedangkan model struktural

menunjukkan kekuatan estimasi antar variabel laten atau konstruk.

Variabel laten yang dibentuk dalam PLS-SEM, indikatornya dapat berbentuk

refleksif maupun formatif. Indikator refleksif atau sering disebut dengan Mode A

merupakan indikator yang bersifat manifestasi terhadap konstruk dan sesuai dengan

classical test theory yang mengasumsikan bahwa variance di dalam pengukuran

score variabel laten merupakan fungsi dari true score ditambah dengan error.

Sedangkan indikator formatif atau sering disebut dengan Mode B merupakan

indikator yang bersifatmendefinisikan karakteristik atau menjelaskan konstruk.

Untuk mempermudah pemahaman, berikut diberikan contoh model struktural dan

model pengukuran yang dapat dilihat pada gambar 2.15, 2.16 dan 2.17dibawah ini

53

Gambar 2.15 Model Struktural atau Inner Model

Sumber Ghozali (2012, p9)

Gambar 2.16 Model Pengukuran atau Outer Model

Sumber Ghozali (2012, p9)

Gambar 2.17 Model Persamaan Struktural

Sumber Ghozali (2012, p10)

Inner or Structural Model

Outer or Structural Model

X11

X21

X31

1

3

X13

X23

X33 X12

X22

X32

2

X1

X2

X3

X1

X2

X3

Mode A Mode B

Model Pengukuran

ξ3

ξ1

ξ2

ξ4

ξ5

Model Struktural ξ

Ƞ1

Ƞ2 Ƞ3

Ƞ5

Ƞ4

54

2.19.2.1. Outer Model

Outer model sering juga disebut (outer relation atau measurement model)

mendefinisikan bagaimana setiap blok indikator berhubungan dengan variabel

latennya. Blok dengan indikator refleksif dapat ditulis persamaannya sebagai berikut

Dimana dan adalah indikator atau manifest variabel untuk variabel laten

exogen dan endogen dan , sedangkan dan merupakan matrik loading yang

menggambarkan koefisien regresi sederhana yang menghubungkan variabel laten

dengan indikatornya. Residual yang diukur dengan dan dapat diinterpretasikan

sebagai kesalahan pengukuran atau noise.

Blok dengan indikator formatif dapat ditulis persamaannya sebagai berikut

dimana ξ, Ƞ, dan sama dengan yang digunakan pada persamaan (3).

dan adalah koefisien regresi berganda dari variabel laten dan blok indikator dan

dan adalah residual dari regresi

2.19.2.2. Inner Model

Inner modelkadang disebut juga dengan (inner relation, structural model dan

subtantive theory) menggambarkan hubungan antar variabel laten berdasarkan pada

substantive theory. Model persamaannya dapat ditulis seperti di bawah ini.

dimana menggambarkan vektor endogen (dependen) variabel laten,

adalah vektor variabel laten exogen, dan adalah vektor variabel residual

(unexplained variance). Oleh karena PLS didesain untuk model recursive, maka

hubungan antar variabel laten, setiap variabel laten dependen , atau sering disebut

causal chain system dari variabel laten dapat dispesifikasikan sebagai berikut

55

Dimana dan adalah koefisien jalur yang menghubungkan predikor

endogen dan variabel laten exogen dan sepanjang range indeks i dan b, dan

adalah inner residual variable.

2.19.2.3. Weight Relations

Inner dan outer model memberikan spesifikasi yang diikuti dalam estimasi

algoritma PLS, kita memerlukan definisi weight relation. Nilai kasus untuk setiap

variabel laten diestimasi dalam PLS sebagai berikut

Dimana dan adalah k weight yang digunakan untuk membentuk

estimasi variabel laten dan . Estimasi variabel laten adalah linear agregat dari

indikator yang nilai weightnya didapat dengan prosedur estimasi PLS seperti

dispesifikasi oleh inner dan outer model dimana adalah vaktor variabel laten

endogen (dependen) dan adalah vektor variabel laten exogen (independen),

merupakan vektor residuan dan serta adalah matrik koefisien jalur (path

coefficient).

2.19.3. Metode PLS

(Ghozali, 2008, p.18-19) Partial Least Squares merupakan metode analisis

yang powerful oleh karena tidak mengasumsikan data harus dengan pengukuran

skala tertentu, jumlah sampel kecil. PLS dapat juga digunakan untuk konfirmasi

teori. Dibandingkan dengan covariance based SEM (yang diwakili oleh software

LISREL, EQS atau AMOS) component based PLS mampu menghindarkan dua

masalah besar yang dihadapi oleh covariance based SEM (CBSEM) yaitu

inadmissible solution dan factor indeterminacy (Fornell dan Bookstein, 1982).

Secara filosofis perbedaan antara covariance based SEM dengan component

based PLS adalah apakah kita akan menggunakan model persamaan struktural untuk

56

menguji teori atau pengembangan teori untuk tujuan prediksi (Anderson dan

Gerbing, 1988). Pada situasi dimana kita mempunyai dasar teori yang kuat dan

pengujian teori atau pengembangan teori sebagai tujuan utama riset, maka metode

dengan covariance based (Maximul Likelihood atau Generalized Least Squares)

lebih sesuai. Namun demikian adanya indeterminacy dari estimasi factor score maka

akan kehilangan ketepatan prediksi.

Untuk tujuan prediksi, pendekatan PLS lebih cocok. Dengan pendekatan PLS

diasumsikan bahwa semua ukuran variace adalah variance yang berguna untuk

dijelaskan. Oleh karena pendekatan untuk mengestimasi variabel laten dianggap

sebagai kombinasi linear dari indkator maka menghindarkan masalah indeterminacy

dan memberikan definisi yang pasti dari komponen skor. (Wold, 1982). PLS

memberikan model uum yang meliputi teknik korelasi kanonikal, redudancy

analysis, regresi berganda, multivariate analysis of variance (MANOVA) dan

Principle Component Analysis.

Oleh karena PLS menggunakan iterasi algoritma yang terdiri dari seri analisis

ordinary least squares maka persoalan identifikasi model tidak menjadi masalah

untuk model recursive, juga tidak mengasumsikan bentuk distribusi tertentu untuk

skala ukuran variabel. Lebih jauh lagi jumlah sampel dapat kecil dengan perkiraan

kasar yaitu

a. Sepuluh kali skala dengan jumlah terbesar dari indikator (kausal) formatif

(catatan skala untuk konstruk yang didesain dengna refleksif indikator dapat

diabaikan), atau

b. Sepuluh kali dari jumlah terbesar structural pathyang diarahkan pada konstruk

tertentu dalam model struktural.

PLS dapat dianggap sebagai model alternatif dari covariance based SEM.

Menuruk Joreskog dan Wold (1982) Maximum Likelihood berorientasi pada teori

dan menekankan transisi dari analisis exploratory ke confirmatory. PLS

dimaksudkan untuk causal-redictive analysis dalam situasi kompleksitas yang

tinggi dan dukungan teori rendah

2.19.4. Cara Kerja PLS

(Ghozali, 2008, p.19-22) Seperti dijelaskan di atas tujuan PLS adalah

membantu peneliti untuk mendapatkan nilai variabel laten untuk tujuan prediksi.

Model formalnya mendefinisikan variabel laten adalah linear agregat dari indikator-

57

indikatornya. Weight estimate untuk menciptakan komponen skor variabel laten

didapat berdasarkan bagaimana inner model (model pengukuran yaitu hubungan

antara indikator dengan konstruknya) dispesifikasi. Hasilnya adalah residual

variance dari variabel dependen (keduanya variabel laten dan indikator)

diminimumkan.

Estimasi parameter yang didapat dengan PLS dapat dikategorikan menjadi

tiga:

a. Kategori pertama adalah weight estimate yang digunakan untuk menciptakan

skor variabel laten.

b. Kedua mencerminkan estimasi jalur (path estimate) yang menghubungkan

variabel laten dan antar variabel laten dan blok indikatornya (loading).

c. Kategori ketiga adalah berkaitan dengan means dan lokasi parameter (nilai

konstanta regresi untuk indikator dan variabel laten.

Untuk memperoleh ketiga estimasi ini, PLS menggunakan proses iterasi tiga

tahap dan setiap tahap iterasi menghasilkan estimasi. Tahap pertama menghasilkan

weight estimate, tahap kedua menghasilkan estimasi untuk inner model dan outer

model, dan tahap ketiga menghasilkan estimasi means dan lokasi (konstanta).

Pada dua tahap pertama proses iterasi indikator dan variabel laten

diperlakukan sebagai deviasi (penyimpangan) dari nilai means (rata-rata). Pada tahap

ketiga untuk hasil estimasi dapat diperoleh berdasarkan pada data metric original,

hasil weight estimate dan path estimate pada tahap kedua digunakan untuk

menghitung means dan lokasi parameter. Tahap pertama merupakan jantung dari

algoritma PLS yang berisi prosedur iterasi yang selalu akan menghasilkan weight

estimate yang stabil. Komponen skor estimate untuk setiap variabel laten didapat

dengan dua cara. Melalui outside approximation yang menggambarkan weighted

aggregate dari indikator konstruk dan melalui inside approximation yang merupakan

weighted aggregate component score lainnya yang berhubungan dengan konstruk

dalam odel teoritis. Selama iterasi berlangsung inner model estimate digunakan

untuk mendapatkan outside approximation weight, sementara itu outer model

estimate digunakan untuk mendapatkan inide approximation weight. Prosedur iterasi

ini akan berhanti ketika prosentase perubahan setiap outside approximation weight

relatif terhadap proses iterasi sebelumnya kurang dari 0.001.

Chin (19..) memberikan ilustrasi proses iterasi seperti terlihat pada

gambar2.20dibawah ini

58

Gambar 2.18 Contoh Multiblock Model

Sumber: Ghozali (2008 p20)

Gambar 2.18 terdiri dari empat block (dua variabel exogen –ksi dimana satu

variabel menggunakan refleksif indikator dan satu variabel dengan formatif indikator

sedangkan dua variabel endogen –eta) keduanya menggunakan refleksif indikator).

Sebagai langkah awal iterasi algoritma adalah menghitung outside approximation

estimatedari variabel laten dengan cara menjumlah kan indikator dalam setiap block

dengan bobot yang sama (equal weight). Weight untuk setiap iterasi diskalakan untuk

mendapatkan unit variance dari skor variabel laten untuk N kasus dalam sampel.

Dengan menggunakan skor untuk setiap variabel laten yang diestimasi dilakukan

inside approximation estimate variabel laten.

Ada tiga skema inside approximation weight yang telah dikembangkan untuk

mengkombinasikan variabel laten tetangga (neightboring LV) guna mendapatkan

estimasi variabel laten tertentu yaitu : centroid, factor dan path weighting, walaupun

setiap skema weighting mengikuti logika tertentu tetapi hasil kajian empiris

menunjukkan bahwa apapun pilihannya hanya mempunyai pengaruh yang kecil

terhadap hasil yaitu 0.005 atau kurang untuk structural path dan 0.05 atau kurang

untuk measurement path (Nooman dan Wold, 1982). Skema weighting dengan

centroid merupakan prosedur asli yang digunakan oleh Wold. Metode ini hanya

mempertimbangkan tanda korelasi antara variabel laten dan variabel laten

tetangganya (neighboring LV). Nilai kekuatan korelasi dan arah model struktural

tidak diperhitungkan. Hasil perhitungannya menjadi sederhana karena hasil estimasi

X1 X2 X3

Ksi 1

X7 X8 X9

Eta 1

X10 X11 X12

Eta 2

X4 X5 X6

Ksi 2

59

dapat ditambahkan pada semua hubungan variabel laten dengan weight +1 atau -1

pada variabel endogen dan ini menjadi sama dengan centroid factor.

Skema weighting dengan factor menggunakan koefisien korelasi antara

variabel laten dan variabel laten tetangga sebagai pembobot (weight). Variabel laten

menjadi principal component dari variabel laten tetangganya. Menurut Lohmoller

(1989) skema weighting dengan factor memaksimumkan variance dari principle

component variabel laten ketika jumlah variabel laten menjadi tak terhingga

jumlahnya.

Skema dengan path weighting membobot variabel laten tetangga dengan cara

berbeda tergantung apakah variabel laten tetangga merupakan anteseden atau

konsekuen dari variabel laten yang ingin kita estimasi.Dengan hasil estimasi variabel

laten dari inside approximation, maka kita dapatkan satu set weight baru dari outside

approximtion. Jika skor inside approximation dibuat tetap (fixed), maka dapat

dilakukan regresi sederhana atau regresi berganda tergantung apakah block indikator

berbentuk refleksif (model A) atau block indikator berbentuk formatif (model B).

Oleh karena ksi 1, eta 1 dan eta 2 berbentuk model A dengan arah hubungan

kausalitas dar variabel laten ke indikator maka setiap indikator dalam setiap block

secara individu diregress terhadap estimasi variabel latennya (skor inside

approximation). Dalam kasus ksi 2 yang berbentu laten maka dilakukan regresi

berganda untuk mengestimasi ksi 2 terhadap indikatornya. Keofisien regresi

sederhana dan regresi berganda kemudian digunakan sebagai weight baru (new

weight) untuk outside approximation setiap variabel laten. Gambar 2.19

menggambarkan alur logika proses iterasi ini

Setelah skor variabel laten diestimasi pada tahap satu, maka hubungan jalur

(path relation) kemudian diestimasi dengan ordinary least square regression pada

tahap dua. Setiap variabel dependen dalam odel (apakah variabel laten endogen atau

indikator dalam model refleksif) diregress terhadap variabel independen (variabel

laten lainnya atau indikator dalam bentuk formatif). Jika hasil estimasi pada tahap

dua menghasilkan nilai yang berarti (perbedaan nilai means, skala, dan variance

memberikan hasil yang berarti), maka parameter mean dan lokasi untuk indikator

dan variabel laten diestimasi pada tahap ketiga. Hal ini dilakukan dengan cara mean

setiap indikator dihitung lebih dahulu dengan menggunakan data asli (original data),

kemudian menggunakan weight yang didapat dari tahap satu, means untuk setiap

variabel laten dihitung dengan nilai mean untuk setiap variabel laten dan path

60

estimate dari tahap dua, maka lokasi parameter untuk setiap variabel laten dependen

dihitung sebagai perbedaan antara mean yang baru saja dihitung dengan systematic

part accounted oleh variabel laten independen yang mempengaruhinya. Gambar 2.20

menggambarkan algoritma PLS

Gambar 2.19 Tahap 1 Algorithm untuk Estimasi LV Scores

Sumber Ghozali (2012, p17)

Yes

No

Step 0: Initial Outside Approximation LV score estimate obtained by summing up its indicators using equal weight. Multiply each estimate with appropriate scalar to

assure variance is 1

Step 1: Calculate Inside Approximation Wights Use LV score estimates from previous outside approximation to

calculate weight For example under factor weighting, weight equal the correlation

of 1. V1 and LVj if structurally connected, otherwise zero

Step 2: Perform Inside Approximation Use weight from previous step and LV score estimate from

previous outside approximation to obtain inside approximation estimates

Step 3: Calculate Outside Approximation Weight Use new inside approximation LV score estimates to calculate

weight If LVs modeled with mode A, perform simple regression treating each indicator as the dependent variable and the LV estimates as

the independent variable If LV is modeled with mode B perform multiple regression with

the LV estimates as the dependent variable

Step 4: Perform Outside Approximation Use weight from previous step and LV score estimates from

previous inside approximation to obtain new outside approximation estimates. Multiply each estimates with appropriate

scalar to assuma variance is 1

Are all outside approximation weight within 0.001 of the previous estimate?

Go to stage 2

61

Gambar 2.20Algoritma Partial Least Square

Sumber: Ghozali (2008, p22)

2.19.5. Perbandingan PLS Sem dan CB-SEM

(Ghozali, 2012, p20-24) Umumnya terdapat dua jenis tipe SEM yang sudah

dikenal secara luas (Fronell dan Bookstein 1982) yaitu covariance-based structural

equation modeling (CB-SEM) yang dikembangkan oleh Joreskog (1969) dan partial

least squares path modeling (PLS-SEM) sering disebut variance atau component-

based structural equation modeling yang dikembangkan oleh Wold (1974).

Covariance based SEM diwakili oleh software seperti AMOS, EQS, LISREL, Mplus

dan sebagainya sedangkan variance atau component based SEM diwakili oleh

software seperti PLS-Graph, SmartPLS, VisualPLS, SXSTAT-PLS dan sebagainya.

Covariance-based SEM merupakan tipe SEM yang mengharuskan konstruk

maupun indikator-indikatornya untuk saling berkorelasi satu dengan lainnya dalam

suatu model struktural. Lebih lanjut, variance atau component-based SEM

merupakan tipe SEM yang menggunakan variance dalam proses iterasi sehingga

tidak memerlukan korelasi antara indikator maupun konstruk latennya dalam suatu

The general PLS Path Modeling algorithm

Outer Estimation

Inner Estimation

Initial Step

Reiterate till convergence

Choice of weights • Centroid: correlation signs • Factorial: correlation • Path Weighting Scheme: multiple

regression coefficients or correlations

Mode A:

Mode B:

Update weights W

After convergence : OLS LV multiple regression or PLS-R for path coefficients

62

model struktural. Secara umum, penggunaan CB-SEM bertujuan untuk mengestimasi

model struktural berdasarkan telaah teoritis yang kuat untuk mengujihubungan

kausalitas antar konstruk serta mengukur kelayakan model dan mengkonfirmasinya

sesuai dengan data empirisnya. Konsekuensi penggunaan CB-SEM adalah menuntuk

basis teori yang kuat, memenuhi berbagai asumsi parametrik dan memenuhi uji

kelayakan model (goodnes of fit). Karena itu, CB-SEM sangat tepat digunakan untuk

menguji teori danmendapatkan justifikasi atas pengujian tersebut dengan serangkaian

analisis yang kompleks. Sementara PLS-SEM bertujuan untuk menguji hubungan

prediktif antar konstruk dengan melihat apakah ada hubungan atau pengaruh antar

konstruk tersebut. Konsekuensi penggunaan PLS-SEM adalah pengujian dapat

dilakukan tanpa dasar teori yang kuat, mengabaikan beberapa asumsi (non-

parametrik) dan parameter ketepatan model prediksi dilihat dari nilai koefisien

dterminasi (R-square). Karena itu, PLS, SEM sangat tepat digunakan pada penelitian

yang bertujuan mengembangkan teori.

Berikut diberikan contoh model dengan menggunakan covariance-based

SEM dan variance atau component-based SEM seperti dapat dilihat pada gambar

2.21berikut ini:

Gambar 2.21Contoh Model CB-SEM dan PLS-SEM

Sumber: Ghozali (2012, p22)

Jadi dapat disimpulkan bahwa, jika model struktural dan model pengukuran

yang dihipotesiskan benar dalam hal ini menjelaskan covariance semua indikator dan

kondisi data atau jumlah sampel dapat dipenuhi, maka covariance-based SEM

memberikan estimasi optimal dari parameter model. Namun demikian, jika tujuan

dan pandangan peneliti dari data ke teori, jumlah sampel yang terbatas dan tidak

X1 X2 X3

X4 X5 X6

X1 X2 X3

X4 X5 X6

CB-SEM

PLS-SEM

63

dapat memenuhi berbagai asumsi parametrik, maka PLS merupakan teknik analisis

yang cocok. Tabel 2.4di bawah ini memberikan perbandingan antara PLS-SEM dan

CB-SEM sebagai berikut

Tabel 2.4 Perbandingan antara PLS-SEM dan CB-SEM

Kriteria PLS-SEM CB-SEM

Tujuan Penelitian

Untuk mengembangkan

teori atau membangun

teori (orientasi prediksi)

Untuk menguji teori atau

mengkonfirmasi teori

(orientasi parameter)

Pendekatan Berdasarkan variance Berdasarkan covariance

Metode Estimasi Least Squares Maximum

Likelihood(umumnya)

Spesifikasi Model dan

Parameter Model

Components two loadings,

path coefficients dan

component weight

Factors one loadings, path

coefficients, error variances

dan factor means

Model Struktural

Model dengan

kompleksitas besar dengan

banyak konstruk dan

banyak indikator (hanya

berbentuk recursive)

Model dapat berbentuk

recursive dan non-recursive

dengan tingkat

kompleksitas kecil sampai

menengah

Evaluasi Model dan

Asumsi Normalitas

Data

Tidak mensyaratkan data

terdistribusi normal dan

estimasi parameter dapat

langsung dilakukan tanpa

persyaratan kriteria

goodness of fit

Menyaratkan data

terdistribusi normal dan

memenuhi kriteria goodness

of fit sebelum estimasi

parameter

Pengujian Signifikansi

Tidak dapat diuji dan

difalsifikasi (harus melalui

prosedur bootstrap atau

jackknife)

Model dapat diuji dan

difalsifikasi

Software Produk

PLS Graph, SmartPLS,

SPAD-PLS, XLSTAT-

PLS dan sebagainya

AMOS, EQS, LISREL,

Mplus dan sebagainya

Sumber: Ghozali (2012, p23)

64

Pada beberapa contoh kasus, peneliti ingin menganalisis model menggunakan

CB-SEM tetapi data yang dimilikinya tidak memenuhi asumsi parametrik, maka

solusi yang bisa digunakan adalah dengan menurunkan tujuan penelitian dari

mencari hubungan kausalitas menjadi mencari hubungan prediktif dengan

menggunakan PLS-SEM. Jika dipaksakan akan menggunakan CB-SEM akan

menimbulkan beberapa persoalan seperti:

• Adanya Heywood Case atau varian yang bernilai negatif(seharusnya positif)

• Terjadi indeterminasi faktor (error) yang mengakibatkan program tidak dapat

memberikan hasil estimasi karena model tidak dapat diidentifikasi (unidentified

model)

• Non-convergence algorithm

Namun demikian PLS-SEM dan CB-SEM haruslah dianggap sebagai suatu

set alat analisis yang saling melengkapi dibanding dengan suatu kompetisi alat

statistika (Chin 2010b). hal ini sejalan dengan yang dinyatakan oeh Joreskog dan

Wold (1982) di bawah ini:

“ML is theory-oriented, and emphasizes the transitiion from exloratory to

confirmatory analysis. PLS is primarily intenden for causal-predictive analysis in

situations of high complexity but low theoretical information”

2.19.6. Tahapan analisis PLS-SEM

(Ghozali, 2012, p47-88) Tahapan analisis menggunakan PLS-SEM

setidaknya harus elalui lima proses tahapan dimana setiap tahapan akan berpengaruh

terhadap tahapan selanjutnya yaitu (1) konseptualisasi model (2) menentukan metode

analisis algorithm (3) menentukan metode resampling (4) menggambar diagram jalur

dan (5) evaluasi model.

65

Konseptualisasi Model Step 1

Menentukan Metode Analisis Algorithm Step 2

Menentukan Metode Resampling Step 3

Menggambar Diagram Jalur Step 4

Evaluasi Model Step 5

Gambar 2.22Tahapan Analisis Menggunakan PLS-SEM

Sumber: Ghozali (2012, p47)

2.19.6.1. Konseptualisasi Model

Konseptualisasi model merupakan langkah awal dalam analisis PLS-SEM.

Pada tahap ini peneliti harus melakukan pengembangan dan pengukuran konstruk.

Prosedur pengembangan dan pengukuran konstruk secara konvensional pertama kali

diperkenalkan oleh Gilbert Chruchill pada tahun 1979 dalam bidang marketing.

Menurut Chirchill (1979) terdapat delapan tahapan prosedur yang harus dilewati

dalam pengembangan dan pengukuran konstruk yaitu:

1. Spesifikasi domain konstruk

2. Tentukan item yang merepresentasi konstruk

3. Pengumpulan data untuk dilakukan uji pretest

4. Purifikasi konstruk

5. Pengumpulan data baru

6. Uji reliabilitas

7. Uji validitas dan

8. Tentukan skor pengukuran konstruk

Lebih lanjut MacKenzie et al. (2011) mengajukan prosedur pengembangan

dan pengukuran konstruk dalam bidang sistem informasi dan keprilakuan menjadi

sepuluh langkah sebagai berikut:

1. Mengembangkan dan mendefinisikan konstruk secara konseptual yaitu

dengan mereview literatur serta penelitian terdahulu kemudian tentukan

66

domain konstruk. Selanjutnya, spesifikasi tema konstruk secara konseptual,

yaitu dengan menentukan karakteristik dan dimensionalitas konstruk.

2. Tentukan item-item yang merepresentasi konstruk.

3. Menuji validitas isi tiap item untuk menunjukkan apakah item-item tersebut

merepresentasi konstruk ataukah tidak.

4. Lakukan spesifikasi model pengukuran.

5. Kumpulkan data untuk melakukan uji pretest.

6. Purification dan refinement dengan melakukan evaluasi terhadap validitas

dan reliabilitas konstruk berdasarkan level abstraksi dengan menilai

convergent validity serta evaluasi goodness of fit model.

7. Pengumpulan data baru diakibatkan karena adanya item yang tidak valid atau

reliabel.

8. Pengujian kembali validitas konstruk setelah tahap purifikasi untuk

memastikan apakah item-item tersebut memang merupakan item pembentuk

konstruk dengan melakukan manipulasi eksperimen terhadap konstruk, serta

menguji validitas nomological, convergent dan discriminant.

9. Validasi silang yaitu menuji fit tidaknya model terhadap pengumpulan data

baru

10. Menentukan skor pengukuran item konstruk.

Menurut MacKenzie (2003) terdapat beberapa problem dalam konseptualisasi

konstruk yaitu:

1. Focal construct tidak didefinisikan karena sulit untuk dilakukan pengukuran

domain konstruknya sehingga menyebabkan lemahnya validitas konstruk.

2. Terjadi kesalahan pendefinisianfocal construct sehingga sulit dilakukan

pengukuran model yang pada akhirnya menyebabkan rendahnya validitas

kesimpulan statistik.

3. Pendefinisian konstruk yang kurang mencukupi sehingga melemahkan

hipotesis yang dibangun yang mengakibatkan lemahnya validitas iternal.

Berikut diberikan gambaran problem konseptualisasi konstruk seperti tampak

pada gambar 2.23di bawah ini.

67

Deficient/

Contaminated

Measures

Low Construct

Validity

Construct

Conceptualization

Measurement

Model

Misspecification

Low Statistical

Conclusion

Validity

Weak Theoretical

Rationale for

Hypothesies

Low Internal

Validity

Gambar 2.23Problem Konseptual Konstruk

Sumber: Ghozali (2012, p52) diadopsi dari MacKenzie (2003)

Selanjutnya arah kausalitas antar konstruk yang menunjukkan hubungan yang

dihipotesiskan harus ditentukan dengan jelas dan dimensionalitas serta indikator

pembentuk konstruk laten harus ditentukan apakah berbentuk refleksif ataukah

formatif.

2.19.6.1.1. Konstruk Refleksif dan Formatif

Umumnya prosedur pengembangan konstruk dalam berbagai literatur

disarankan menggunakan konstruk dengan indikator refleksif karena diasumsikan

mempunyai kesamaan domain konten, walaupun sebenarnya dapat juga

menggunakan konstruk dengan indikator formatif. Fornell dan Bookstein (1982)

menjelaskan bahwa konstruk seperti personalitas atau sikap umumnya dipandang

sebagai faktor yang menimbulkan sesuatu yang kita amati sehingga merupakan

kombinasi penjelas dari indikator (seperti perubahan penduduk atau bauran

pemasaran) yang ditentukan oleh kombinasi variabel maka indikatornya harus

berbentuk formatif. Seperti yang diketahui bahwa PLS-SEM dapat menangani

konstruk dengan indikator refleksif maupun formatif. Dalam penelitian-penelitian di

bidang organisasi (Podsakoff et al. 2003), marketing (Jarvis et al. 2003) maupun

sistem informasi (Peter et al. 2007) indikator formatif cenderung lebih digunakan

karena tidak semua konstruk dapat dibentuk dengan indikator refleksif maupun

formatif.

68

2.19.6.1.2. Konstruk dengan Indikator Refleksif

Konstruk dengan indikator refleksif mengasumsikan bahwa kovarian di

antara pengukuran model dijelaskan oleh varian yang merupakan manifestasi domain

konstruknya. Arah indikatornya yaitu dari konstruk ke indikator. Pada setiap

indikatornya harus ditambah dengan error terms atau kesalahan pengukuran. Berikut

diberikan contoh konstruk dengan indikator refleksif dapat dilihat pada gambar 2.25

dibawah ini

Gambar 2.25Contoh Konstruk dengan Indikator Refleksif

Sumber: Ghozali (2012, p60)

2.19.6.1.3. Konstruk dengan Indikator Formatif

Konstruk dengan indikator formatif mengasumsikan bahwa setiap

indikatornya mendefinisikan atau menjelaskan karakteristik domain konstruknya.

Arah indikatornya yaitu dari indikator ke konstruk. Kesalahan pengukuran ditujukan

pada konstruk bukan pada indikatornya sehingga pengujian validitas dan reliabilitas

konstruk tidak diperlukan. Berikut contoh konstruk dengan indikator formatif dapat

dilihat pada gambar 2.25dibawah ini

X1

X2

X3

Ksi 1

X4

X5

X6

X7

X8

X9

69

Gambar 2.25Contoh Konstruk dengan Indikator Formatif

Sumber: Ghozali (2012, p61)

2.19.6.1.4. Pedoman Menentukan Arah Indikator Konsruk

Untuk melakukan pengukuran model (outer model), penting bagi seorang

peneliti untuk mengetahui arah indikator suatu konstruk, apakah berbentuk refleksif

ataukah formaif agar dapat mengevaluasi hubungan antara variabel laten dengan

indikatornya. Pada kasus tertentu sering ditemukan bahwa peneliti menggunakan

indikator formatif untuk melakukan operasionalisasi konstruk refleksif. Kesalahan

penggunaan ini disebut dengan Type I Error. Dan sebaliknya jika peneliti

menggunakan indikator refleksif untuk melakukan operasionalisasi konstruk

formatif, maka kesalahan ini disebut dengan Type II Error. Berikut ringkasnya dapat

dilihat pada tabel 2.5dibawah ini.

Tabel 2.5 Kesalahan Pemilihan Indikator

Kesalahan Pemilihan

Indikator

Reflective Formative

Reflective Correct Decision Type I Error

Formative Type II Error Correct Decision

Sumber: Ghozali (2012, p62)

Untuk mencegah terjadinya kesalahan Type I Error dan Type II Error, maka

penting bagi peneliti untuk mengetahui arah indikator konstru yang dibentuk. Jarvis

et al. (2003) dan MacKenzie (2003) memberikan suatu pedoman dalam menentukan

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

70

apakah arah indikator suatu konstruk berbentuk refleksif ataukah formatif dengan

melihat beberapa kriteria berikut.

Tabel 2.6 Perbandingan Antara Indikator Refleksif dan Formatif

Kriteria Reflective Model Formative Model

1. Arah hubungan

kausalitas antara

konstruk dan

indikator dari

definisi konseptual

Arah kausalitas dari

konstruk ke indikator

(items)

Arah kausalitas dari

indikator (items) ke

konstruk

Apakah indikator (items)

(a) Mendefinisikan

karakteristik konstruk

(b) Manifestasi terhadap

konstruk

Indikator manifestasi

terhadap konstruk

Indikator mendefinisikan

karakteristik konstruk

Apakah perubahan pada

indikator mengakibatkan

perubahan pada konstruk

ataukah tidak?

Perubahan pada indikator

tidak menyebabkan

perubahan pada konstruk

Perubahan pada indikator

mengakibatkan perubahan

pada konstruk

Apakah perubahan pada

konstruk mengakibatkan

perubahan pada indikator?

Perubahan pada konstruk

mengakibatkan perubahan

pada indikator

Perubahan pada konstruk

tidak menyebabkan

perubahan pada indikator

2. Apakah indikator

atau items dapat

dipertukarkan?

Indikator dapat

dipertukarkan

Indikator tidak dapat

dipertukarkan

Haruskah indikator

memiliki konten yang

sama? Atau indikator

memiliki tema yang sama?

Indikator harus memiliki

konten yang sama dan

indikator perlu memiliki

tema yang sama

Indikator tidak harus

memiliki konten yang

sama dan indikator tidak

perlu memiliki tema yang

sama

Apakah dengan

menghilangkan satu

indikator akan mengubah

makna konstruk?

Menghilangkan satu

indikator tidak akan

mengubah makna

konstruk

Menghilangkan satu

indikator akan mengubah

makna konstruk

71

3. Apakah terdapat

kovarian antar

indikator?

Indikator diharapkan

memiliki kovarian satu

sama lainnya

Tidak perlu ada kovarian

antar indikator

Apakah perubahan satu

indikator berhubungan

dengan perubahan

indikator lainnya?

Tidak harus Ya

4. Nomological dari

indikator konstruk

Nomological indikator

tidak harus berbeda

Nomological indikator

berbeda

Apakah indikator (items)

diharapkan memiliki

anteseden dan konsekuen

yang sama?

Indikator disyaratkan

memiliki anteseden dan

konsekuen yang sama

Indikator tidak disyaratkan

memiliki anteseden dan

konsekuen yang sama

Sumber: Ghozali (2012, p62) diadopsi dari Jarvis et al. (2003); MacKenzie

(2003) dan Peter et al.(2007)

Hal yang sama juga dinyatakan oleh MacKenzie et al. (2005) bahwa untuk

dapat membedakan arah indikator suatu konstruk apakah berbentuk refleksif ataukah

formatif dapat dilihat dari beberapa pertanyaan berikut ini.

Tabel 2.7 Perbandingan Indikator Refleksif dan Formatif

No. Pertanyaan Penjelasan

1 Apakah indikator

bersifat manifestasi

terhadap konstruk

atau dapat

mendefinisikan

karakteristik suatu

konstruk?

Jika indikator bersifat manifestasi terhadap konstruk,

maka dapat diberikan judgement bahwa indikator

mempunyai arah refleksif terhadap konstruk.

Sebaliknya jika indikator bersifat mendefinisikan

karakteristik atau menjelaskan konstruk, maka dapat

diberikan judgement bahwa indikator mempunyai arah

formatif terhadap konstruk tersebut

2 Apakah indikator-

indikator tersebut

secara konseptual

dapat dipertukarkan?

Jika arah indikatr terhadap konstruk adalah refleksif,

maka tiap indikatornya harus memiliki tema yang

sama dan setiap indikator harus mampu menangkan

esensi domain konstruknya.

Sebaliknya jika arah indikator terhadap konstruk

adalah formatif, maka tiap indikator tidak perlu

72

memiliki tema yang sama tetapi setiap indikatornya

harus mampu menangkap aspek unik dari domain

konstruknya

3 Apakah terdapat

kovarian antar

indikator konstruk?

Indikator refleksif secara eksplisit memprediksi bahwa

pengukuran model harus saling berkorelasi kuat

karena memiliki kesamaan penyebab.

Sebaliknya, indikator formatif, tidak memprediksi

korelasi diantara indikator pengukurnya sehingga

korelasi dapat bersifat tinggi, rendah atau diantara

keduanya

4 Apakah indikator

memiliki anteseden

dan konsekuensi

yang sama?

Indikator refleksif suatu konstruk harus memiliki

anteseden dan konsekuensi yang sama , karena seluruh

indikator mempunyai refleksi yang sama untuk satu

konstruk dan secara konseptual dapat dipertukarkan.

Sebaliknya, untuk indikator formatif suatu konstruk

tidak perlu memiliki anteseden atau konsekuensi yang

sama, karena masing-masing indikator adalah unik

dan secara konseptual tidak dapat dipertukarkan

Sumber: Ghozali (2012, p64)

2.19.6.1.5. Konstruk Unideimensional dan Multidimensional

Dalam model persamaan struktural, penting bagi seorang peneliti untuk

memahami dimensionalitas suatu konstruk. Secara teoritis, dimensi suatu konstruk

dapat berbentuk unidimensional dan multidimensional. Perbedaan tersebut terjadi

karena tiap konstruk memiliki level abstraksi yang berbeda sehingga menuntuk

perlakuan yang berbeda pula dalam pengujian statistikanya.

2.19.6.1.6. Konstruk Unidimensional

Konstruk unidimensional adalah konstruk yang dibentuk langsung dari

manifest variabelnya dengan arah indikatornya dapat berbentuk refleksif maupun

formatif. Pada model struktural yang menggunakan konstruk unideimensional,

analisis faktor konfirmatori untuk menguji validitas konstruk dapat dilakukan

langsung melalui forst order construct yaitu konstruk laten yang direfleksikan oleh

indikator-indikatornya. Berikut ini diberikan contoh konstruk unidimensional dan

73

model struktural dengan konstruk unidimensional seperti tampak pada Gambar 2.26,

2.27 dan 2.28dibawah ini:

Gambar 2.26Konstruk Unidimensional

Sumber: Ghozali (2012, p65)

Gambar 2.27 Model Struktural dengan Konstruk Unidimensional

Refleksif

Sumber: Ghozali (2012, p66)

ξ

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

X1

X2

X3

X1

X2

X3

Konstruk Unidimensional dengan Indikator Refleksif

Konstruk Unidimensional dengan Indikator Formatif

74

Gambar 2.28 Model Struktural dengan Konstruk Unidimensional

Formatif

Sumber: Ghozali (2012, p66)

2.19.6.1.7. Konstruk Multidimensional

Konstruk multidimensional adalah konstruk yang dibentuk dari konstruk

laten dimensi yang didalamnya termasuk konstruk unidimensional dengan arah

indikatornya dapat berbentuk refleksif maupun formatif. Pada model struktural yang

menggunakan konstruk multidimensional, analisis faktor konfirmatori untuk menguji

validitas konstruk dilakukan melalui dua tahap, yaitu analisis pada first order

construct yaitu konstruk laten dimensi yang direfleksikan atau dibentuk oleh

indikator-indikatornya dan analisis pada second order construct yaitu konstruk yang

direfleksikan atau dibentuk oleh konstruk latendimensinya. Konstruk

multidimensional dapat dibentuk menjadi empat tipe yaitu reflective first order dan

reflective second order, reflective first order dan formative second order, formative

first order dan reflective second order, formative first order dan formative second

order berikut ini diberikan contoh konstruk multidimensional dan model struktural

menggunakan konstruk multidimensional seperti tampak pada gambar 2.29, 2.30,

2.31, 2.32 dan 2.33dibawah ini.

X4

X5

X6

X7

X8

X9

ξ

X1

X2

X3

75

Type I

Reflective First-Order, Reflective Second Order

Type II

Reflective First-Order, Formative Second Order

Type III

Formative First-Order, Reflective Second Order

Type IV

Formative First-Order, Formative Second Order

Gambar 2.31Konstruk Multidimensional

Sumber: Ghozali (2012, p68)

X7

X8

X9

X4

X5

X6

X1

X2

X3

ξ

X7

X8

X9

X4

X5

X6

X1

X2

X3

ξ

ξ

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

ξ

76

Gambar 2.32Model Struktural dengan Lower Order Konstruk Refleksif dan

Higher Order Konstruk Formatif

Sumber: Ghozali (2012, p69)

Gambar 2.33Model Struktural dengan Lower dan Higher Order Konstruk

Formatif

Sumber: Ghozali (2012, p69)

X4

X5

X6

X7

X8

X9

X1

X2

X3

ξ

X1 X2 X3

X4 X5 X6

ξ

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

Y1 Y2 Y3

Y4 Y5 Y6

77

Gambar 2.34Model Struktural Lower dan Higher Order Konstruk Refleksif

Sumber: Ghozali (2012, p70)

Gambar 2.35Model Struktural dengan Lower Order Konstruk Formatif dan

Higher Order Konstruk Refleksif

Sumber: Ghozali (2012, p70)

Selanjutnya MacKenzie et al. (2005) membedakan konstruk berasarkan level

abstraksi suatu konstruk. Konstruk yang direfleksikan dan dijelaskan oleh indikator-

indikatornya disebut dengan common latent construct (konstruk dengan indikator

refleksif) sedangkan konstruk yang dibentuk oleh indikator-indikatornya disebut

X4

X5

X6

X7

X8

X9

X1

X2

X3

ξ

X1 X2 X3

X4 X5 X6

ξ

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

Y1 Y2 Y3

Y4 Y5 Y6

78

sebagai composite latent construct (konstruk dengan indikator formatif). Berikut

dijelaskan level abstraksi konstruk dengan indikator refleksif dapat dilihat pada

gambar 2.34berikut

Gambar 2.34Model Pengukuran Indikator Refleksif

Sumber: Ghozali (2012, p71) diadopsi dari MacKenzie et al.(2005)

Pada gambar 2.34 di atas dapat dilihat bahwa common latent construct dapat

dijelaskan melalui tiga panel. Pada panel pertama common latent construct berbentuk

unidimensional atau first order yang langsung dapat dilakukan pengukuran model

melalui tiga indikatornya. Pada panel kedua, common latent construct berbentuk

multidimensional atau second order dengan tiga facet atau dimensi konstruk

berbentuk refleksif, yang masing-masing facet direfleksikan hanya dengan satu

indikator (indikator tunggal). Common latent construct pada panel kedua ini jika

dilakukan pengukuran model tidak akan dapat diidentifikasi (unidentified), karena

nilai unik dari indikator dan error terms tidak dapat diestimasi. Pada panel ketiga,

common latent construct juga berbentuk multidimensional atau second order dengan

tiga facet atau dimensi konstruk berbentuk refleksif, akan tetapi masing-masing

facet-nya direfleksikan dengan tiga indikator refleksif. Pengukuran model pada panel

ketiga ini dapat dilakukan melalui dua tahap. Pertama, pengukuran model dilakukan

Conceptual Differentiation

Co

nce

ptu

al A

bstraction

E

mp

irical A

bstra

ction

Panel 2

Facet1

Composite Latent

Construct

Hypothetical Construct

Facet2 Facet3

Hypothetical Construct

Common Latent Construct

Panel 1 Panel 3

Coneptual Plane

Observational Plane

Composite Latent

Construct

Hypothetical

Construct

Facet1

Facet2

Facet3

79

pada facet atau dimensi konstruk melalui tiga indikatornya, kemudian dilanjutkan

pada common latent construct melalui tiga dimensi konstruknya.

Adapun level abstraksi konstruk dengan indikator formatif dapat dilihat pada

gambar 2.35berikut

Gambar 2.35Model Pengukuran Indikator Formatif

Sumber: Ghozali (2012, p72) diadopsi dari MacKenzie et al.(2005)

Pada gambar 2.35di atas dapat dilihat bahwa composite latent construct dapat

dijelaskan melalui tiga panel. Pada panel pertama composite latent construct

berbentuk unidimensional atau first order yang langsung dapat dilakukan

pengukuran model melalui tiga formatif indikatornya. Pada panel kedua, composite

latent construct berbentuk multidimensional atau second order dengan tiga first

order laten konstruk berbentuk formatif yang masing-masing facet direfleksikan oleh

satu indikator refleksif. Composite latent construct pada panel kedua ini tidak dapat

dilakukan pengurkuran model karena terjadi perbedaan antara indikator, facet dan

composite latent construct-nya sehingga jika ingin melakukan pengukuran model

harus dirubah terlebih dahulu menjadi sama seperti panel pertama. Pada panel ketiga,

composite latent construct juga berbentuk multidimensional atau second order

dengan tiga facet atau dimensi konstruk berbentuk formatif, akan tetapi masing-

Conceptual Differentiation

Co

ncep

tua

l A

bstra

ction

Em

pirica

l A

bstra

ction

Panel 1

Hypothetical

Construct

Common Latent Construct

Panel 2

Facet1

Common Latent

Construct

Hypothetical

Construct

Facet2 Facet3

Panel 3

Coneptual Plane

Observational Plane

Common Latent

Construct

Hypothetical

Construct

Facet3

Facet2

Facet1

80

masing facet-nya direfleksikan oleh tiga indikator refleksif. Pengukuran model pada

panel ketiga ini juga tidak dapat dilakukan karena terjadi perbedaan atara indikator,

facet dan composite latent construct-nya. Perlu diingat bahwa untuk melakukan

pengukuran model, dimensi konstruk harus dispesifikasi berdasar satu basis teoritis

saja (refleksif saja atau formatif saja). Pengukuran model untuk konstruk formatif

pada jenjang multidimensional dilakukan melalui dua tahap juga sama seperti

konstruk refleksif yaitu dari facet dengan indikatornya kemudia dilanjutkan dari facet

dengan common latent construct.

2.19.6.2. Menentukan Metode Analisis Algorithm

Model penelitian yang sudah melewati tahapan konseptualisasi model

selanjutnya harus ditentukan metode analisis algorithm apa yang akan digunakan

untuk estimasi model. Dalam PLS-SEM menggunakan program SmartPLS 2.0,

metode analisis algorithm yang disediakan hanyalah algirithmPLS dengan tiga

pilihan skema yaitu factorial, centroid dan path atau structural weighting. Skema

algoritma PLS yang disarankan oleh Wold adalah path atau structural weighting.

Setelah peneliti menentukan metode analisis algoritma serta skema yang

digunakan, langkah selanjutnya yang harus dilakukan adalah menentukan berapa

jumlah sampel yang harus dipenuhi seperti yang diketahui, PLS-SEM tidak menuntut

sampel dalam jumlah besar. Minimal direkomendasikan antara 30 sampai 100 kasus.

Menurut Chin (1998) jumlah sampel PLS dapat dihitung dengan cara sepuluh kali

jumlah variabel endogen dalam model.

2.19.6.3. Menentukan metoderesampling

Umumnya terdapat dua metode yang digunakan oleh peneliti di bidang SEM

untuk melakukan proses resampling yaitu, bootstrapping dan jackknifing

“ the name ‘jackknife’ is intended to suggest the broad usefulness of a

technique as a substitute for specialiezed tools that may not be

available, just as the Boy Scout’s trusty tool serves so variedly. . . . the

basic idea is to assess the effect of each of the groups into which the

data have been divided, not by the result for that group alone, . . . but

rather through the effect upon the body of data that results from

omitting that group”

Jadi metodejackknifinghanya menggunakan subsampel dari sampel asli yang

dikelompokkan dalam grup untuk melakukan resampling kembali.

81

Sementara Diaconis dan Efron (1983) menjelaskan

metodebootsrappingsebagai

“ the bootstrap procedure is a means of estimating the statistical

accuracy. . . from the data in a single sample. The idea is to mimic the

process of selecting many samples . . . in order to find the probability

that the values of their (test statistics) fall within various intervals.

The samples are generated from the data in the original sample. . . .

the data . . . are copied an enormous number of times, say a billion

(for each group). . . . samples . . . are then selected at random and the

(test statistic) is calculated for each sample. . . . the distribution of the

(test statistic) for the bootstrap samples can be treated as if it were a

distribution constructed from real samples.”

Jadi metodebootstrapping menggunakan seluruh sampel asli untuk

melakukan resampling kembali. Metode ini lebih sering digunakan dalam model

persamaan struktural. Program SmartPLS 2.0 hanya menyediakan sat metode

resampling yaitu bootstrapping dengan tiga pilihan yaitu No Sign Changes,

Individual Sign Changes dan Construct Level Changes.

Menurut Tenenhaus et al. (2005) metode standar resampling adalah No Sign

Changes yaitu statistika resampling yang dihitung tanpa mengkompensasi tanda

apapun. Pilihan ini sangat konservatif karena menghasilkan standar error yang sangat

tinggi namun konsekuensinya rasio T-statistics menjadi rendah. Selanjutnya

Individual Sign Changes yaitu tanda pada setiap resampling dibuat konsisten dengan

tanda pada sampel aslinya tanpa memastikan koherensi secara global. Sedangkan

pada setiap individual outer weight dalam resampling juga dibuat konsisten. Dan

yang terakhir Construct Level Changes dikhususkan untuk mode B, yaitu

menggunakan outer weight untuk mengkompensasi estimasi variabel laten dalam

sampel original dan dalam resample-nya. Pilihan ini berpotensi menimbulkan

masalah multikolinieritas yang kuat antar variabel laten.

2.19.6.4. Menggambar Diagram Jalur

Seltelah melakukan konseptualisasi model, menentukan metode analisis

algoritma dan metode resampling, langkah selanjutnya adalah menggambar diagram

jalur dari model yang akan diestimasi tersebut. Dalam menggambar diagram jalur

(path diagram), Falk dan Miller (1992) merekomendasikan untuk menggunakan

82

prosedur nomogram retucular action modeling (RAM) dengan ketentuan sebagai

berikut:

a. Konstruk teoritikan (theoretical constructs) yang menunjukkan variabel laten

harus digambar dengan bentuk lingkaran atau bulatan elips (circle)

b. Variabel observed atau indikator harus digambar dengan bentuk kotak

(squares)

c. Hubungan-hubungan asimetri (asymetrical relationships) digambarkan

dengan arah panah tunggal (single headed arrow)

d. Hubungan-hubungan simetris (symetrical relationships) digambarkan dengan

arah panah ganda (double headed arrow)

Sama seperti pada CB-SEM, PLS-SEM memberikan keuntungan tambahan

dalam menggambar hubngan antar variabel secara graik dengan nomogram reticular

action modeling (RAM) melalui empat fitur berikut

� Ordering of theoretical constructs

� Specifying of arrows

� Specifying of inner model

� Blocking the manifest, theoretical variables and establishing their directions

2.19.6.5. Evaluasi Model

Karena PLS tidak mensyaratkan adanya asumsi distribusi tertentu untuk

estimasi parameter, maka teknik parametrikuntuk menguji atau mengevaluasi

signifikansi tidak diperlukan (Chin, 1998; Chin dan Newsted, 1999). Hal ini

konsisten dengan Wold (1980, 1982b) bahwa PLS bersifat distribution-free. Dengan

kata lain, dibandingkan dengan pendekatan CB-SEM, evaluasi model PLS

berdasarkan pada orientasi prediksi yang mempunyai sifat non-parametrik. Model

evaluasi PLS dilakukan dengan menilai outer model dan inner model.

Evaluasi model pengukuran atau outer model dilakukan untuk menilai

validitas dan reliabilitas model. Outer modeldengan indikator refleksif dievaluasi

melalui validitas konvergen dan diskriminan dari indikator pembentuk konstruk laten

dan composite reliability serta cronbach alpha untuk blok indikatornya. Sedangkan

outer model denganindikator formatif dievaluasi melalui substantive content-

nyayaitu denganmembandingkan besarnya relative weight dan melihat signifikansi

dari indikator konstruk tersebut (Chin 1998).

83

Evaluasi model struktural atau inner model bertujuan untuk memprediksi

hubungan antar variabel laten. Inner model dievaluasi dengan melihat besarnya

presentase variance yang dijelaskan yaitu dengan melihat nilai R-Square untuk

konstruk laten endogen, Stone-Geisser (Geisser 1975; Stone 1974) test untuk

menguji predictive relevance dan average variance extracted (Fornell dan Larcker

1981) untuk predictiveness dengan menggunakan prosedur resampling seperti

jackknifing dan bootstrapping untuk mempreoleh stabilitas dari estimasi.

2.19.6.5.1. Evaluasi Model Pengukuran atau Outer Model

Cara yang sering digunakan oleh peneliti di bidang SEM untuk melakukan

pengukuran model malalui analisis faktor konfirmatori adalah dengan

menggunakanpendekatan MTMM (MultiTrait-MultiMethod) dengan menguji

validitas convergent dan diskriminan (Campbell dan Fiske 1959). Validitas

konvergen berhubungan dengan prinsip bahwa pengukur-pengukur (manifest

variabel) dari suatu konstruk seharusnya berkorelasi tinggi. Uji validitas konvergen

indikator refleksif dengan program SmartPLS 2.0 daat dilihat dari nilai loading

factor untuk tiap indikator konstruk. Rule of thumb yang biasanya digunakan untuk

menilai validitas konvergen yaitu nilai loading factor harus lebih dari 0.7 untuk

penelitian yang bersifat confirmatory dan nilai loading factor antara 0.6 – 0.7 untuk

penelitian yang bersifat exploratory masih dapat diterima serta nilai average

variance extractedi (AVE) harus lebih besar dari 0.5. namun demikian untuk

penelitian tahap awal dari pengembangan skala pengukuran, nilai loading factor 0.5

– 0.6 masih dianggap cukup (Chin 1998).

Lebih lanjut validitas diskriminan berhubungan dengan prinsip bahwa

pengukur-pengukur (variabel manifest) konstruk yang berbeda seharusnya tidak

berkorelasi dengan tinggi. Cara untuk menguji validitas diskriminan dengan

indikator refleksif yaitu dengan melihat nilai cross loading untuk setiap variabel

harus > 0.70. juga dinilai dengan Cross Loading jika korelasi konstruk dengan iem

pengukuran lebih besar daripada ukuran konstruk lainnya, maka hal menunjukkan

bahwa konstruk laten memprediksi ukuran pada blok mereka lebih baik daripada

ukuran pada blok lainnya. cara lain yang dapat digunakan untuk menguji validitas

diskriminan adalah dengan membandingkan akar kuadrat dari AVE untuk setiap

konstruk dengan nilai korelasi antar konstruk dalam model. Validitas diskriminan

84

yang baik ditunjukkan dari akar kuadrat AVE untuk tiap konstruk lebih besar dari

korelasi antar konstruk dalam model (Fornell dan Larcker 1981).

Berikut ini rumus untuk menghitung AVE

Dimana:

adalah factor loading

adalah factor variance

adalah error variance

Jika semua indikator di standarisasi, maka ukuran ini sama dengan average

communalities dalam blok (Chin 2010b). Fornell dan Larcker (1981) menyatakan

bahwa pengukuran ini dapat digunakan untuk mengukur reliabilitas component score

variabel laten dan hasilnya lebih konservatif dibandingkan dengan composite

reliabilitiy . Nilai AVE direkomendasikan harus lebih besar dari 0.50 mempunyai arti

bahwa 50% atau lebih varians dari indikator dapat dijelaskan. Ringkasan rule of

thumb uji validitas konvergen dan diskriminan dapat dilihat pada tabel 2.8.

Selain uji validitas pengukuran model juga dilakukan untuk menguji

reliabilitas suatu konstruk. Uji reliabilitas dilakukan untuk membuktikan akurasi,

konsistensi dan ketepatan instrumen dalam mengukur konstruk. Dalam PLS-SEM

dengan menggunakan program SmartPLS 2.0, untuk mengukur reliabilitas suatu

konstruk dengan indikator refleksif dapat dilakukan dengan dua cara aitu dengan

Cronbachs Alpha dan Composite Reliability sering disebut Dillon-Goldstein’s.

Namun demikian penggunaan Cronbachs Alpha untuk menguji reliabilitas konstruk

akan memberikan nilai yang lebih rendah (under estimate) sehingga lebih disarankan

untuk menggunakan Composite Reliability dalam menguji reliabilitas suatu konstruk.

Rule of Thumb yang biasanya digunakan untuk menilai reliabilitas konstruk yaitu

nilai Composite Reliability harus lebih besari dari 0.7 untuk penelitian yang bersifat

confirmatory dan nilai 0.6 – 0.7 masih dapat diterima untuk peelitian yang bersifat

exploratory. Composite reliability disebut juga dengan Dillon-Goldstein’s dapat

dihitung dengan menggunakan rumus yang dikembangkan oleh Werts, Linn dan

Joreskog (1974) untuk mengukur internal consistency sebagai berikut

85

Dimana:

adalah factor loading

adalah factor variance

adalah error variance

Sedangkan untuk menghitung Cronbachs Alpha dapat dilakukan dengan

rumus sebagai berikut

Dimana:

adalah jumlah indikator atau variabel manifest

adalah blok indikator

Dibandingkan dengan cronbachs alpha, ukuran ini tidak mengasumsikan

ekuivalen antar pengukuran dengan asumsi semua indikator diberi bobot yang sama.

Sehingga, cronbachs alpha lebih cenderung under estimate dalam mengukur

reliabilitas, sedangkan composite reliability merupakan closer approximation dengan

asumsi estimasi parameter adalah akurat (Chin 1998, 2010b). Jadi AVE dan

composite reliability sebagai ukuran internal konsistensi hanya dapat digunakan

untuk konstruk dengan indikator refleksif (Mode A). Ringkasan rule of thumb uji

reliabilitas konstruk dengan indikator refleksif dapat dilihat pada tabel 2.8dibawah

ini

Tabel 2.8 Ringkasan Rule of Thumb Evaluasi Model Pengukuran (Mode A)

Validitas dan

Reliabilitas Parameter Rule of Thumb

Validitas

Convergent Loading Factor

� > 0.70 untuk Confirmatory

Research

� > 0.60 untuk Exploratory

Research

Average Variance Extracted

(AVE)

� > 0.50 untuk Confirmatory

maupun Exploratory

86

Research

Communality

� > 0.50 untuk Confirmatory

maupun Exploratory

Research

Validitas

Diskriminan Cross Loading

� > 0.70 untuk setiap variabel

� Setiap blok indikator

memiliki loading lebih tinggi

untuk setiap variabel laten

yang diukur dibandingkan

dengan indikator untuk laten

variabel lainnya

Akar kuadrat AVE dan

Korelasi antar Konstruk Laten

Akar kuadrat AVE > Korelasi

antar Konstruk Laten

Reliabilitas Cronbachs Alpha

� > 0.70 untuk Confirmatory

Research

� > 0.60 masih dapat diterima

untuk Exploratory Research

Composite Reliability

� > 0.70 untuk Confirmatory

Research

� 0.60 – 0.70 masih dapat

diterima untuk Exploratory

Research

Sumber: Ghozali (2012, p81) diadopsi dari Chin (1998), Chin (2010b), Hair

et al.(2011)

Seperti yang sudah dijelaskan diawal jika konstruk berbentuk formatif (mode

B), maka evaluasi model pengukuran dilakukan dengan melihat signifikansi weight-

nya. Sehingga uji validitas dan reliabilitas konstruk tidak diperlukan. Untuk

memperoeh signifikansi weight harus melalui prosedur resampling (jackknifing atau

bootstrapping). Selain itu uji multikolonieritas untuk konstruk formatif mutlak

diperlukan dengan menghitung nilai Variance Inflation Factor (VIF) dan lawannya

Tolerance. Jika didapat nilai signifikansi weight T-statistics> 1.96 maka dapat

disimpulkan bahwa indikator konstruk (mode B) adalah valid. Untuk nilai VIF

direkomendasikan < 10 atau < 5 dan nilai tolerance> 0.10 atau > 0.20. Ringkasan

87

rule of thumb evaluasi model pengukuran (mode B) dapat dilihat pada tabel

2.9dibawah ini

Tabel 2.9 Ringkasan Rule of Thumb Evaluasi Model Pengukuran (Mode B)

Kriteria Rule of Thumb

Signifikansi Weight

• > 1.65 (significance level = 10%), >

1.96 (significance level = 5%), dan >

2.58 (significance level = 1%)

Multicollinearity • Vif < 10 atau < 5

• Tolerance> 0.10 atau > 0.20

Sumber: Ghozali (2012, p82) diadopsi dari Chin (1998), Hair et al.(2011),

Henseler et al.(2009)

2.19.6.5.2. Evaluasi Model Struktural (Inner Model)

Dalam menilai model struktural dengan PLS, kita mulai dengan melihat nilai

R-Squares untuk setiap variabel laten endogen sebagai kekuatan prediksi dari model

struktural. Interpretasinya sama dengan interpretasi pada regresi OLS (Ordinary

Least Square). Perubahan nilai R-Squares dapat digunakan untuk menjelaskan

pengaruh variabel laten eksogen tertentu terhadap variabel laten endogen apakah

mempunyai pengaruh yang substantive. Nilai R-Squares 0.75, 0.50 dan 0.25 dapat

disimpulkan bahwa model kuat, moderate dan lemah. Hasil dari PLS R-Squares

merepresentasi jumlah varians dari konstruk yang dijelaskan oleh model. Pengaruh

besarnya dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut

Dimana dan adalah R-Squares dari variabel laten

endogen ketika prediktor variabel laten digunakan atau dikeluarkan di dalam

persamaan struktural. Nilai 0.02, 0.15 dan 0.35 sama dengan yang

direkomendasikan Cohen (1988) untuk definisi operasional regresi berganda. Nilai

tersebut dapat diinterpretasikan bahwa prediktor variabel laten memiliki pengaruh

kecil, menengah dan besar pada level struktural (Chin 1998; 2010b). Jika kita ingin

88

mengetahui prediktor dari konstruk endogen dapat digunakan baseline modeldalam

membandingkan antara dua atau lebih tambahan variabel laten. Kita dapat

menggunakan uji F dengan rumus sebagai berikut:

Dimana

, adalah degrees of freedom

adalah baseline model

adalah superset model sebagai tambahan dari variabel laten

adalah jumlah prediktor untuk baseline model

adalah jumlah prediktor untuk superset model

adalah jumlah sampel

Disamping melihat besarnya R-Squares, evaluasi model PLS dapat juga

dilakukan dengan Q2 predictive relevance atau sering disebut predictive sample

reuse yang dikembangkan oleh Stone (1974) dan Geisser (1975). Teknik ini dapat

merepresentasi synthesis dari cross-validation dan fungsi fitting dengan prediksi dari

observed variable dan esetimasi parameter konstruk. Pendekatan ini diadaptasi

parameter dengan menggunakan prosedur blindfolding dengan rumus

Dimana

adalah omission distance

adalah the sum of squares of prediction error

adalah the sum of squares errors using the mean for prediction

Nilai > 0 menunjukkan bahwa model mamiliki predictive relevance,

sedangkan nilai < 0 menunjukkan bahwa model kurang memiliki predictive

89

relevance. Dalam kaitannya dengan , perubahan memberikan dampak relatif

terhadap model struktural yang dapat diukur dengan

Nilai predictive relevance 0.02, 0.15 dan 0.35 menunjukkan bahwa model

lemah, rata-rata dan kuat. Selanjutnya evaluasi model dilakukan dengan mslihat nilai

signifikansi untuk mengetahui pengaruh antar variabel malalui prosedur

jackknifingatau bootstrapping. Pendekatan bootstrap merepresentasi nonparametrik

untuk ketepatan dari estimasi PLS. Metode bootstrap dikembangkan oleh Elfron

sekitar tahun 1970-an. Prosedur bootstrap menggunakan seluruh sampel asli untuk

melakukan resampling kembali. Hair et al. (2011) dan Henseler et al. (2009)

memberikan rekomendasi untuk jumlah sampel bootstrap yaitu sebesar 5000 dengan

catatan jumlah tersebut harus lebih besar dari sampel original. Namun demikian

beberapa literatur (lihat Chin 2003; 2010a) menyarankan jumlah sampel bootstrap

sebesar 200-1000 sudah cukup untuk mengoreksi standar eror estimasi PLS.

Selain bootstrap metode alternatif resampling lain yang dikenal yaitu

jackknifing yang dikembangkan oleh Jackknife sekitar tahun 1940-an. Metode ini

menggunakan sub sampel dari sampel asli untuk melakukan resampling kembali.

Metode jackknifing kurang begitu efisien dibanding metode boostrap karena

mengabaikan confidence intervals (Efron et al. 2004). Sehingga metode jackknifing

kurang begitu digunakan dalam SEM dibandingkan dengan metode bootstrap.

Program SmartPLS 2.0 hanya menyediakan metode resampling bootstrap. Nilai

signifikansi yang digunakan (two-tailed)t-value 1.65 (significance level = 10%), 1.96

(significance level = 5%), dan 2.58 (significance level = 1%). Ringkasan rule of

thumb evaluasi model struktural dapat dilihat pada tabel 2.10dibawah ini

Tabel 2.10 Ringkasan Rule of Thumb Evaluasi Model Struktural

Kriteria Rule of Thumb

R-Square

• 0.67, 0.33 dan 0.19 menunjukkan model kuat, rata-

rata dan lemah (Chin 1998)

• 0.75, 0.50 dan 0.25 menunjukkan model kuat, rata-

rata dan lemah (Hair et al. 2011)

Effect Size • 0.02, 0.15 dan 0.35 (kecil, menengah dan besar)

90

Predictive Relevance

• > 0 menunjukkan model mempunyai predictive

relevance

• < 0 menunjukkan model tidak mempunyai

predictive relevance

Predictive Relevance • 0.02, 0.15 dan 0.35 (lemah, rata-rata dan kuat)

Significance (Two-Tailed)

• t-value 1.65 (significance level = 10%), 1.96

(significance level = 5%), dan 2.58 (significance

level = 1%)

Sumber: Ghozali (2012, p85) diadopsi dari Chin (1998), Chin (2010b), Hair

et al.(2011), Hair et al.(2012)

2.19.6.5.3. Quality Indexes

PLS path modeling dapat juga mengidentifikasi kriteria global optimizaiont

untuk mengetahui goodness of fit model sama seperti CB-SEM. Seperti yang diketahi

PLS sangat kuat untuk orientasi prediksi. Jadi, validasi model lebih difokuskan untuk

model prediksi. Menurut struktur PLS-PM setiap bagian dari model membutuhkan

validasi model pengukuran, model struktural dan keseluruhan model. Untuk PLS

path modeling menyediakan tiga ukuran fit indexes yang berbeda yaitu communality

index, redundancy index dan goodness of fit (GoF) index.

Untuk setiap -th blok dalam model dengan lebih dari satu manifest variabel,

kualitas dari model pengukuran dapat diuji dengan communality index dengan rumus

Index ini mengukur berapa banyak variabel manifest sebagai variasi dalam -

th blok untuk menjelaskan skor variabel laten. Untuk average commonality index

dapat dihitung menggunakan rumus

Ini merupakan rata-rata dari seluruh Q blok communality index dengan

jumlah weiht sama untuk jumlah variabel manifest dalam tiap blok.

91

Lebih lanjut untuk melihat kekuatan prediksi dari model pengukuran untuk

satu model struktural, redundancy index dapat dihitung untuk -th blok variabel

endogen menggunakan rumus

Untuk menghitung average redundancy index menggunakan rumus

Dimana merupakan total jumlah variabel laten endogen dalam model.

Dan yang terakhir untuk overall fit index dapat menggunakan kriteria

goodness of fit yang dikembangkan oleh Tenenhaus et al.(2004) dengan sebutan GoF

index. Index ini dikembangkan untuk mengevaluasi model pengukuran dan model

struktural dan disamping itu menyediakan pengukuran sederhana untuk keseluruhan

dari prediksi model. Untuk alasan ini GoF index dihitung dari akar kuadrat nilai

average communality index dan average R-squares sebagai berikut

Atau

Dimana nilai average R-squares didapat dari:

Namun demikian, average communality dan GoF index secara konseptual

tepat digunakan untuk model pengukuran indikator refleksif. Walaupun sebenarnya,

communality dapat juga dihitung untuk kasus dengan model indikator formatif,

namun akan menghasilkan communality yang rendah dengan nilai R-squares yang

tinggi jika dibandingkan dengan model indikator refleksif. Untuk menghitung GoF

index model dengan indikator formatif dapat menggunakan rumus

92

Berdasarkan persamaan diatas dapat kita hitung relative GoF dengan rumus

Karena nilai communality yang direkomendasikan = 0.50 (Fornell dan

Larcker 1981) dan nilai R-square kecil = 0.02, sedang = 0.13, dan besar 0.26 (Cohen

1988) maka

GoF small =

GoF medium =

GoF large =

2.20. Kerangka Analisis Path

Fleksibilitas Infrastruktur TI (X1)

Indikator:

a. Connectivity

b. Compatibility

c. Modularity

Dukungan Manajemen Puncak (X2)

Indikator:

a. Kepahaman

b. Partisipasi

c. Komunikasi

d. Pengetahuan manajerial

e. Kontribusi signifikan

Hubungan dengan pemasok (Y)

Indikator:

a. Pertukaran informasi

b. Reputasi pemasok

c. Rasa percaya

d. Komitmen

e. Kerja sama

f. Kepuasan

Kinerja Procurement (Z)

93

Indikator:

a. Strategi dan koordinasi antar perusahaan

b. Sumber daya manusia

c. Manajemen pemasok

Gambar 2.36 Bagan kerangka pemikiran

Sumber: pemikiran peneliti dari kesimpulan literatur

2.21. Kerangka Berfikir

Fleksibilitas Infrastruktur TI

(X1)

Dukungan Manajemen

(X2)

Hubungan dengan

pemasok

Kinerja Procurement

(Z)

94

Gambar 2.37 Kerangka Berpikir

Sumber: pemikiran peneliti

Proses Pelaksanaan Skripsi ini dimulai dengan pengumpulan data perusahaan,

dari data-data tersebut dilakukan Analisis Component Based SEMdengan metode

Partial Least Square fleksibilitas infrastruktur TI dan dukungan manajemen terhadap

hubungan dengan pemasok dan dampaknya terhadap kinerja procurement PT

Alkindo Mitraraya. Berikutnya dijabarkan proses procurement actual PT. Alkindo

Mitraraya. Kemudian dilakukan perancangan menggunakan metode OOAD-

Satzinger dimana dibagi menjadi dua pokok bahasan, yaitu Requirement Models dan

Design Models, setelah itu akan dihasilkan peancangan aplikasi e-procurement yang

sesuai bagi PT. Alkindo Mitraraya.