Syntax
Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p�ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398
Vol. 7, No. 12 Desember �2022
ANALISIS PENGARUH PRAKTEK MANAJEMEN RANTAI PASOK TERHADAP
KINERJA EKSPOR DENGAN
MEDIASI KINERJA RANTAI PASOK
Dessy Apriyani, Farah
Margaretha, Wahyuningsih Santosa
Program Studi Megister Manajemen Fakultas Ekonomi Dan Bisnis Universitas
Trisakti Jakarta
Email: [email protected],
[email protected]
Abstrak
Pada
akhir Desember 2019, wabah novel coronavirus menyebar ke seluruh penjuru dunia,
menyebar begitu cepat sehingga WHO menyatakannya sebagai pandemi global. Situasi ini berimplikasi
pada aktivitas ekonomi global, termasuk arus perdagangan internasional. Hal ini telah menghambat kegiatan impor dan ekspor, yang
menyebabkan harga beberapa bahan makanan lebih tinggi dan mempengaruhi beberapa
bisnis. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh praktek
manajemen rantai pasok terhadap kinerja ekspor dengan mediasi kinerja rantai
pasok pada lima perusahaan yang bergerak di bidang
ekspor di salah satu perusahaan freight forwarder di Jakarta. Data yang
digunakan dalam penelitian ini merupakan data primer yang bersumber dari
penyebaran kuesioner kepada karyawan pada lima
perusahaan yang bergerak di bidang ekspor di salah satu perusahaan freight
forwarder di Jakarta. Sampel penelitian dipilih menggunakan metode purposive
sampling sehingga diperoleh 202 sampel dari lima
perusahaan yang bergerak di bidang ekspor di salah satu perusahaan freight
forwarder di Jakarta. Analisis data yang digunakan untuk
uji hipotesis yaitu SEM dengan menggunakan software IBM AMOS 24 untuk
melakukan pengujian validitas, reliabilitas serta statistik deskriptif. Hasil penelitian menunjukan bahwa Integrasi Internal berpengaruh
positif dan signifikan terhadap Kinerja Ekspor, Integrasi Pemasok berpengaruh
positif dan signifikan terhadap Kinerja Rantai Pasok. Begitupun
sebaliknya. Hal ini membuktikan bahwa integrasi pelanggan tidak terlalu berdampak
pada kinerja rantai pasok. Ini
menunjukan bahwa integrasi pelanggan yang di lakukan perusahaan yang bergerak
di bidang ekspor atau biasa disebut sebagai eksportir tidak terlalu atau bahkan
tidak sama sekali memberikan manfaat pada kinerja
rantai pasok.
Kata kunci: Berbagi Informasi,
Integrasi Internal, Integrasi Pelanggan, Integrasi Pemasok, Kinerja Ekspor,
Kinerja Rantai Pasok.
Abstract
In late December 2019, an outbreak of the novel
coronavirus swept across the world, spreading so quickly that WHO declared it a
global pandemic. This situation has implications for global economic activity,
including international trade flows. This has hampered import and export
activities, leading to higher prices for some foodstuffs and affecting some
businesses. This study aims to analyze the influence of supply chain management
practices on export performance by mediating supply chain performance in five
companies engaged in the export sector at one of the freight forwarder
companies in Jakarta. The data used in this study is primary data originating
from distributing questionnaires to employees at five companies engaged in the
export sector at one of the freight forwarder companies in Jakarta. The
research sample was selected using a purposive sampling method so that 202
samples were obtained from five companies engaged in the export sector at one
of the freight forwarder companies in Jakarta. Data analysis used to test the
hypothesis is SEM using IBM AMOS 24 software to test the validity, reliability
and descriptive statistics. The results showed that Internal Integration had a
positive and significant effect on Export Performance,
Supplier Integration had a positive and significant effect on Supply Chain
Performance. Vice versa. This proves that customer
integration does not significantly impact supply chain performance. This shows
that customer integration carried out by companies engaged in the export sector
or commonly referred to as exporters does not really or even not provide any
benefit to supply chain performance.
Keywords: Information Sharing, Internal Integration, Customer
Integration, Supplier Integration, Export Performance, Supply Chain Performance.
Pendahuluan
Pada akhir bulan
Desember 2019 terjadi wabah virus corona yang telah menyebar ke segala penjuru
dunia, dimana persebarannya ini terbilang sangat cepat, sehingga membuat WHO
menyatakan sebagai pandemi global. Keadaan ini telah berdampak pada aktivitas
perekonomian global termasuk lalu lintas pedagangan internasional. Perihal ini
menjadi terhambatnya aktivitas ekspor impor sehingga berdampak pada kenaikan
harga di sejumlah komoditas pangan dan berdampak juga di sejumlah bisnis.
Tentunya bisnis tersebut akan kehilangan pendapatan, situasi ini akan membuat
peningkatan yang signifikan angka pengangguran. Dampak dari terjadinya wabah
ini akan terus tetap terasa selama adanya pembatasan aktivitas ekonomi dan
aktivitas orang yang terbatas (Sumadi, 2020).
Bisnis logistik
yakni salah satu bidang usaha yang mempunyai tingkat pertumbuhan yang tinggi,
sejalan dengan peningkatan akan kebutuhan manusia. Di Indonesia, peranan dari
perusahaan logistik ini akan tetap terus berkembang seiring berjalannya waktu.
Melihat dari persaingan pasar logistik di era globalisasi seperti sekarang,
makin banyaknya perusahaan yang menyediakan cara operasional logistik yang
sangat baik untuk meningkatkan pangsa pasar. Industri logistic sangat penting
dalam perdagangan internasional. Lebih dari 90% perdagangan dunia dalam
pengangkutan terbanyak berada di laut dan memainkan peran penting dalam rantai
pasokan global (Anuraga, 2021).
Manajemen rantai
pasok telah menjadi area penelitian yang hangat selama dekade terakhir. Banyak
makalah penelitian diterbitkan dalam upaya untuk mengembangkan praktik
manajemen rantai pasok dan untuk menyelidiki dampaknya terhadap operasional,
organisasi, dan kinerja rantai pasokan� (Wibowo, 2022).
Dalam beberapa tahun terakhir, rantai pasokan muncul sebagai kemampuan
kompetitif bagi banyak organisasi. Globalisasi juga telah memfasilitasi sumber,
manufaktur, dan distribusi lintas batas kegiatan (Jones, Lusiana, Moderin, & Fenny, 2022).
Bulan Agustus
2021 neraca perdagangan Indonesia memperlihatkan performa yang meningkat
daripada performa bulan lalu. Berdasar pada data yang dikeluarkan
Badan Pusat Statistik (BPS), di bulan Agustus 2021 nilai perdagangan Indonesia
alami surplus sebanyak US$4,74 miliar. Tren surplus ini terhitung dari bulan
Mei 2020, dimana tren ini terjadi selama 16 bulan secara terus menerus. Nilai
surplus tersebut yakni nilai dengan skor paling tinggi yang terhitung dari
bulan Desember 2006 sebanyak US$4,64. Performa surplus ini dapat dikatakan
impresif, dimana performa ini didorong oleh adanya kenaikan ekspor yang terjadi
di Indonesia yang terakselerasi di bulan Agustus 2021 hingga menyentuh US$21,42
miliar. Angka ini alami peningkatan secara double sebanyak 20,95 persen (mtm)
atau 64,10 persen (yoy). Angka nilai ekspor itu juga tercatat sebagai rekor
baru paling tinggi bagi ekspor Indonesia. Rekor tersebut menembus rekor paling
tinggi yang pernah terjadi sepanjang masa yang mana sebelumnya di bulan Agustus
2011 pernah terjadi juga sebanyak US$18,60 miliar. Kenaikan ekspor Indonesia
ini juga akan mengkonfirmasi perbaikan pada Purchasing Managers� Index (PMI)
Manufaktur Indonesia di bulan Agustus 2021 yang naik di level 43,7 dimana
sebelumnya ada di level 40,1 yang terjadi di bulan Juli 2021. Level PMI Indonesia
terbilang lebih baik daripada beberapa negara ASEAN. Negara tersebut yakni
Myanmar dengan tingkat level 36,5; Vietnam di level 40,2; serta Malaysia ada di
level 43,4 (Erika, 2022).
Dikutip dari
jurnal Kemendag, ekspor yakni salah satu faktor dari terjadinya kenaikan
pertumbuhan ekonomi negara, seiring dengan hipotesis export-led growth (ELG).
Pelaksanaan penelitian ini melakukan analisis perkembangan ekspor serta
pertumbuhan ekonomi Indonesia pada kuartal I tahun 2001 hingga kuartal IV tahun
2015. Harga dan produk domestik bruto (PDB) akan dipergunakan sebagai variabel
dalam memprediksi kinerja ekspor Indonesia serta dengan penggunaan asumsi harga
agregat dan PDB akan berubah 30 hingga 70 persen kinerjanya (Suparman, 2022). Kajian
ini akan membangun asumsi baru untuk memprediksi kinerja ekspor Indonesia.
Penelitian ini mempergunakan analisis multiregresi dan menemukan informasi
bahwa ekspor Indonesia ini sangat bergantung pada 10 mitra utama. Mitra
tersebut meliputi negara Australia, Thailand, Malaysia, Jepang, Korea, China,
Jerman, Perancis, Amerika Serikat (AS) dan Inggris. Kinerja ekspor Indonesia ke
berbagai mitra tersebut dipengaruhi oleh fluktuasi dari perolehan PDB per
kapita mereka. Studi ini juga menemukan bahwa kinerja ekspor Indonesia teruntuk
berbagai barang pertanian dan industri secara umum bergantung terhadap
fluktuasi dari harga komoditas, PDB per kapita serta nilai tukar riil.
Manajemen ratai
pasokan itu sendiri ialah integrasi kegiatan pengadaan bahan dan pelayanan,
pengolahan barang setengah jadi menjadi barang jadi akhir dan juga
pengirimannya ke konsumen (Nasir & Supriatna, 2022).
Berbagai kegiatan tersebut merupakan kegiatan utama yang keberadaannya harus
diperhatian dengan baik didalam suatu perusahaan.
Berdasarkan
pandangan relasional, pandangan dengan basis sumber daya dan pandangan dengan
basis sumber daya yang diperluas, penelitian ini menyoroti bahwa berbagi
informasi sangat penting untuk meningkatkan dan mempertahankan kinerja rantai
pasokan, keunggulan kolaboratif, dan daya saing (Musyafi, Utami, Prasetya, & Sos, 2019).
Penelitian ini akan
menganalisa pengaruh praktek manajemen rantai pasok terhadap kinerja ekspor
dengan mediasi kinerja rantai pasok. Penelitian ini meneliti 5 perusahan eksportir
dengan jumlah ekspor terbanyak disalah satu perusahaan freight forwarder di
Jakarta berdasarkan tipe industri yaitu listrik dan elektronik, makanan, bahan
kimia, karet dan platik, tekstil, mesin dan lainnya.
Telah disebutkan sebelumnya terkait
rumusan permasalahan yang dipaparkan di atas, sehingga terdapat maksud dari
dilakukannya penelitian ini yakni: 1. Untuk menganalisis
pengaruh positif antara pengaruh
integrasi pemasok terhadap kinerja ekspor. 2. Untuk menganalisis
pengaruh positif antara pengaruh
integrasi pelanggan terhadap kinerja ekspor. 3. Untuk menganalisis
pengaruh positif antara pengaruh
integrasi internal terhadap kinerja ekspor. 4. Untuk menganalisis
pengaruh positif antara pengaruh
pembagian informasi terhadap kinerja ekspor. 5. Untuk menganalisis
pengaruh positif antara pengaruh kinerja
rantai pasok terhadap kinerja ekspor. 6. Untuk menganalisis
pengaruh positif antara pengaruh
integrasi pelanggan terhadap kinerja ekspor 7. Untuk menganalisis
pengaruh positif antara pengaruh
integrasi pemasok terhadap kinerja rantai pasok. 8. Untuk menganalisis
pengaruh positif antara pengaruh integrasi
pelanggan terhadap kinerja rantai pasok. Untuk menganalisis
pengaruh positif antara pengaruh berbagi
informasi terhadap kinerja rantai pasok. 9. Untuk menganalisis
pengaruh positif antara pengaruh
integrasi pemasok terhadap kinerja ekpor melalui mediasi kinerja rantai pasok. 10. Untuk menganalisis
pengaruh positif antara pengaruh
integrasi pelanggan terhadap kinerja ekpor melalui mediasi kinerja rantai pasok. 11. Untuk menganalisis
pengaruh positif antara pengaruh
integrasi internal terhadap kinerja ekpor melalui mediasi kinerja rantai pasok. 12. Untuk menganalisis pengaruh
positif antara pengaruh berbagi informasi terhadap kinerja
ekpor melalui mediasi kinerja rantai pasok (Mabruroh, 2022).
Beberapa
definisi manajemen rantai pasokan diusulkan oleh para peneliti dalam literatur (Raharja & Yamit, 2022)
mendefinisikan manajemen rantai pasok sebagai �Pengelolaan jaringan hubungan
pada perusahaan dan antara organisasi yang saling bergantung dan unit bisnis
yang meliputi pemasok bahan, pembelian, fasilitas produksi, logistik,
pemasaran, serta sistem yang memberi fasilitas pada proses maju dan mundur
aliran material, keuangan, jasa, dan informasi yang diawali dari produsen awal
ke pelanggan akhir dengan tujuannya menambah nilai, mengoptimalkan
profitabilitas dengan cara efisiensi dan mendapatkan kepuasan pelanggan�.
Para peneliti
telah menunjuk beberapa tujuan dan sasaran rantai pasok memiliki tujuan jangka
panjang meliputi peningkatan efisiensi dan efektivitas mitra rantai pasokan,
meningkatkan pangsa pasar dan keuntungan, serta meningkatkan kepuasan
pelanggan. Tujuan jangka pendek rantai pasok termasuk meningkatkan
produktivitas dan mengurangi waktu siklus dan persediaan (Purba et al., 2021).
Metode Penelitian
Data yang
akan dipergunakan penelitian ini mempergunakan data primer (Primary Data),
dimana data ini sendiri berdasar dari perolehan informasi secara langsung dari
tangan pertama peneliti yang berhubungan dengan variabel ketertarikan teruntuk
maksud tertentu dari penelitian. Individu diberikan informasi saat wawancara,
diberikan kuesioner atau diobservasi. Dilakukan wawancara secara mendalam pada
kelompok atau kelompok fokus yakni sumber lainnya yang termasuk data primer (Fauzi, 2021).
Data
penelitian ini dikumpulkan melalui kuesioner berbasis online. Angket atau
kuesioner yakni teknik pengumpulan data yang dilaksanakan dengan memberikan serangkaian
berbegaia pertanyaan atau pernyataan secara tertulis pada responden teruntuk
dijawab (Apriko, 2021).
Kuesioner yakni penggunaan teknik pengumpulan data yang lebih efisien jika
peneliti telah mengetahui secara pasti variabel yang akan dilakukan pengukuran
dan mengerti apa yang diinginkan dari responden. Tidak hanya itu, penggunaan
kuesioner ini juga terbilang tepat apabila dipergunakan dalam total responden
yang cukup besar dan menyebar di area yang lebih luas. Penelitian ini akan
menyebarkan kuesinoer kepada beberapa perusahaan yang ada di Indonesia
khususnya Jakarta. Terakhir, kuesionernya adalah disusun berdasarkan skala
Likert lima poin, dimana
dengan lima
memperlihatkan sangat setuju serta satu memperlihatkan sangat tidak setuju.
Pada penelitian ini menggunakan
analisis deskriptif untuk menjelaskan berdasarkan karakteristik responden
berdasarkan jenis kelamin, jabatan, lama bekerja, pendidikan terakhir, usia, tipe industri, jumlah karyawan dan usia perusahaan.
Hasil dan Pembahasan
Karakteristik responden dalam penelitian ini didasarkan atas Jenis kelamin, jabatan, lama bekerja, pendidikan terakhir, usia, tipe industri, jumlah karyawan dan usia perusahaan. Karakteristik responden ini diidentifikasi berdasarkan angket yang terkumpul yakni sesuai dengan sampel dalam penelitian ini yakni 202 responden. Hasil analisis statistik deskriptif untuk karakteristik responden disajikan sebagai berikut:
Karakteristik Berdasarkan
Jenis Kelamin
|
No |
Jenis Kelamin |
Jumlah |
Persentase |
|
1 |
Pria |
112 |
55,2% |
|
2 |
Wanita |
90 |
44,8% |
|
Total |
202 |
100 |
|
Sumber: Data Primer (2022)
Berdasarkan tabel 1 dari 202 responden dapat disimpulkan sebagian besar responden dalam penelitian ini adalah berjenis kelamin pria dengan jumlah 112 orang atau 55,2%, sisanya adalah 90 orang berjenis kelamin wanita atau 44,8%. Karakteristik kedua dari responden yang dianalisis adalah perbandingan jumlah responden berdasarkan usia dapat dilihat pada Tabel 2 berikut:
Karakteristik
Berdasarkan Usia
|
No |
Usia |
Jumlah |
Persentase |
|
1.
|
20-30
tahun |
74 |
36,7% |
|
2.
|
31-40
tahun |
68 |
33,8% |
|
3.
|
41-50
tahun |
44 |
21,9% |
|
4.
|
>
50 tahun |
16 |
7,6% |
|
Total |
202 |
100 |
|
Sumber : Data Primer (2022)
Berdasarkan
tabel 2 dari 202 responden dapat disimpulkan sebagian besar responden dalam
penelitian ini berusia 20-30 tahun yaitu berjumlah 74 orang atau 36,7%, pada
urutan kedua berusia 31-40 tahun berjumlah 68 orang atau 33,8%, pada urutan
ketiga berjumlah 44 orang atau 21,9% berusia 41-50 tahun, dan yang terakhir
berusia lebih dari 50 tahun sejumalh 16 orang atau 7,6%.
Karakteristik kedua dari responden yang dianalisis adalah perbandingan
jumlah responden berdasarkan pendidikan terakhir dapat dilihat pada Tabel 3
berikut:
Karakteristik
Berdasarkan Pendidikan
Terakhir
|
No |
Pendidikan Terakhir |
Jumlah |
Persentase |
|
1. |
SMA/Sederajat |
44 |
21,9% |
|
2. |
Diploma (D1/D2/D3/D4) |
43 |
21% |
|
3. |
Strata 1 |
54 |
26,6% |
|
4. |
Strata 2 |
40 |
20% |
|
5. |
Strata 3 |
21 |
10,5% |
|
Total |
202 |
100 |
|
Sumber : Data Primer (2022)
Berdasarkan
tabel 3 dari 202 responden dapat disimpulkan sebagian besar responden dalam
penelitian ini memilik pendidikan terakhir strata 1 (S1) yaitu 54 orang atau
26,6%, pada urutan kedua memiliki pendidikan terakhir SMA/Sederajat yaitu 21.9%
atau 44 orang, pada urutan ketiga yaitu Diploma berjumlah 43 orang atau 21%,
urutan keempat adalah strata 2 (S2) yaitu 20% atau 40 orang, dan 21 orang
sisanya atau 10,5% memiliki pendidikan terakhir strata 3 (S3).
Karakteristik
kedua dari responden yang dianalisis adalah perbandingan jumlah responden
berdasarkan jabatan dapat dilihat pada Tabel 4 berikut:
Karakteristik
Berdasarkan Jabatan
|
No |
Jabatan
|
Jumlah |
Persentase |
|
1.
|
Staf |
92 |
45,7% |
|
2.
|
Manager |
49 |
24,3% |
|
3.
|
Supervisi |
40 |
20% |
|
4.
|
Lainnya |
21 |
10% |
|
Total |
202 |
100 |
|
Sumber: Data Primer (2022)
Berdasarkan tabel 4 dari 202
responden dapat disimpulkan sebagian besar responden dalam penelitian ini
menjabat sebagai staf yaitu 92 orang atau 45,7%, pada urutan kedua yaitu 49
orang atau 24,3% memiliki jabatan sebagai manager, pada urutan ketiga yaitu
supervisi berjumlah 40 orang atau 20% dan 21 orang sisanya atau 10% memiliki
jabatan lain.
Karakteristik
Berdasarkan Lama Bekerja
|
No |
Lama Bekerja |
Jumlah |
Persentase |
|
1.
|
1-5 tahun |
75 |
37,1% |
|
2.
|
6-10 tahun |
93 |
46% |
|
3.
|
11-15 tahun |
30 |
15% |
|
4.
|
> 15 tahun |
4 |
1,9% |
|
Total |
202 |
100 |
|
Sumber: Data Primer (2022)
Berdasarkan tabel 5 dari 202
responden dapat disimpulkan sebagian besar responden dalam penelitian ini telah
bekerja di perusahaan tersebut selama 6-10 tahun yaitu berjumlah 93 orang atau
46%, pada urutan kedua yaitu 75 orang atau 37,1% telah bekerja selama 1-5
tahun, pada urutan ketiga yaitu telah bekerja selama 11-15 tahun berjumlah 30
orang atau 15% dan 4 orang sisanya atau 1,9% telah bekerja lebih dari 15 tahun.
Tabel 6
Karakteristik
Berdasarkan Tipe Industri
|
No |
Tipe Industri |
Jumlah |
Persentase |
|
1.
|
Listrik dan Elektronik |
22 |
10,7% |
|
2.
|
Makanan |
40 |
20% |
|
3.
|
Bahan Kimia |
32 |
15,5% |
|
4.
|
Karet dan plastik |
40 |
20% |
|
5.
|
Tekstil |
30 |
15% |
|
6.
|
Mesin |
25 |
12,2% |
|
7.
|
Lainnya |
13 |
6,6% |
|
Total |
202 |
100 |
|
Sumber: Data Primer (2022)
Berdasarkan tabel 6 dari 202 responden dapat
disimpulkan sebagian besar responden dalam penelitian ini merupakan perusahan
yang bergerak dibidang makanan serta karet dan plastik yaitu masing-masing 40
orang dari makanan dan 40 orang dari karet dan plastik, pada urutan kedua yaitu
32 orang atau 15,5% bergerak pada industri bahan kimia, pada urutan ketiga
yaitu bergerak pada industri tekstil 30 orang atau 15%, pada industri mesin
sejumlah 25 orang atau 12,2%, pada industri listrik dan elektronik berjumlah 22
orang atau 10,7%, dan 13 orang lainnya bergerak pada industri lain.
Karakteristik kedua dari responden yang dianalisis adalah perbandingan jumlah responden berdasarkan jumlah karyawan dapat dilihat pada Tabel 7 berikut:
Tabel 7
Karakteristik
Berdasarkan Jumlah Karyawan
|
No |
Jumlah
Karyawan |
Jumlah |
Persentase |
|
1.
|
< 50 orang |
32 |
16% |
|
2.
|
50-100 orang |
77 |
38% |
|
3.
|
100-200 orang |
69 |
34% |
|
4.
|
> 200 orang |
24 |
12% |
|
Total |
202 |
100 |
|
Sumber: Data Primer (2022)
Berdasarkan tabel 7 dari 202 responden dapat disimpulkan
sebagian besar responden dalam penelitian ini memiliki 50-100 karyawan yaitu
34%, pada urutan kedua berjumlah 100-200 karyawan yaitu 69 industri, pada
urutan ketiga yaitu 16% industri memiliki kurang dari 50 karyawan, dan 24
industri lainnya memiliki lebih dari 200 karyawan.
Karakteristik kedua dari responden yang dianalisis adalah perbandingan jumlah responden berdasarkan usia perusahaan dapat dilihat pada Tabel 8 berikut:
Karakteristik Berdasarkan Usia Perusahaan
|
No |
Usia Perusahaan |
Jumlah |
Persentase |
|
1.
|
< 5 Tahun |
28 |
14% |
|
2.
|
5-10 Tahun |
72 |
36% |
|
3.
|
10-15 Tahun |
69 |
34% |
|
4.
|
> 15 Tahun |
33 |
16% |
|
Total |
202 |
100 |
|
Sumber : Data Primer (2022)
Berdasarkan tabel 8 dari 202
responden dapat disimpulkan sebagian besar responden dalam penelitian ini
bekerja pada perusahaan yang telah berdiri selama 5-10 Tahun yaitu 36%, kedua
pada perusahaan yang telah berdiri selama 10-15 tahun yaitu 69 atau 34%, ketiga
adalah lebih dari 15 tahun yaitu 16% dan sisanya 28 orang bekerja pada industri
yang telah berdiri sejak kurang dari 5 tahun.
Analisis Partial Least Square dalam penelitian
ini dilakukan dengan menggunakan bantuan Software SmartPls versi 3.2.9. Evaluasi
model dalam analisis Partial Least Square yaitu evaluasi pengukuran model (outer model) dan
evaluasi model structural (inner model). Model pengukuran (outer model) digunakan untuk menilai validitas dan realibilitas model. Uji validitas dilakukan untuk mengetahui kemampuan instrumen
penelitian mengukur apa yang seharusnya
diukur (Permana & Mudiyanti, 2021). Sedangkan
model struktural (inner model) merupakan model
struktural untuk memprediksi hubungan
kausalitas antar variabel laten. Melalui proses boot strapping, parameter uji T-statistic diperoleh untuk memprediksi adanya hubungan
kausalitas. Model struktural (innermodel) dievaluasi dengan melihat persentase varian yang dijelaskan oleh nilai R2 untuk variabel dependen dengan menggunakan ukuran Stone-Geisser Q-square test
(Wardana
& Parwati, 2021)..
Evaluasi outer
model penelitian dilakukan dengan memperhatikan empat kriteria pengukuran outer model, adapu
keempat kriteria tersebut adalah Convergent Validity, Discriminant Validity,
Composite Reliability dan Cronbach Alpha. Adapun model penelitian ini dapat dilihat dalam gambar berikut :
Convergent validity dari measurement model dengan indikator refleksif dapat dilihat dari korelasi antara score item/indikator dengan score konstruknya. Indikator individu dianggap reliabel jika memiliki nilai korelasi di atas 0,70. Namun demikian pada riset tahap pengembangan skala, loading 0,50 sampai 0,60 masih dapat diterima �(Saputra & Yasrawan, 2021). Berdasarkan pada result for outer loading maka seluruh indikator memiliki loading di atas 0,50. Output Smart PLS untuk loading factor memberikan hasil pada tabel 9 berikut:
Nilai Outer
Loading Indikator Penelitian
|
|
Berbagi Informasi (X4) |
Integrasi Internal (X1) |
Integrasi Pelanggan (X3) |
Integrasi Pemasok (X2) |
Kinerja Ekspor (Y) |
Kinerja Rantai Pasok (Z) |
Keterangan |
|
X1.1 |
|
0.782 |
|
|
|
|
Valid |
|
X1.2 |
|
0.845 |
|
|
|
|
Valid |
|
X1.3 |
|
0.765 |
|
|
|
|
Valid |
|
X1.4 |
|
0.664 |
|
|
|
|
Valid |
|
X1.5 |
|
0.726 |
|
|
|
|
Valid |
|
X2.1 |
|
|
|
0.709 |
|
|
Valid |
|
X2.2 |
|
|
|
0.694 |
|
|
Valid |
|
X2.3 |
|
|
|
0.729 |
|
|
Valid |
|
X2.4 |
|
|
|
0.873 |
|
|
Valid |
|
X2.5 |
|
|
|
0.884 |
|
|
Valid |
|
X3.1 |
|
|
0.755 |
|
|
|
Valid |
|
X3.2 |
|
|
0.789 |
|
|
|
Valid |
|
X3.3 |
|
|
0.792 |
|
|
|
Valid |
|
X3.4 |
|
|
0.831 |
|
|
|
Valid |
|
X3.5 |
|
|
0.805 |
|
|
|
Valid |
|
X4.1 |
0.776 |
|
|
|
|
|
Valid |
|
X4.2 |
0.875 |
|
|
|
|
|
Valid |
|
X4.3 |
0.863 |
|
|
|
|
|
Valid |
|
X4.4 |
0.738 |
|
|
|
|
|
Valid |
|
Y1 |
|
|
|
|
0.729 |
|
Valid |
|
Y2 |
|
|
|
|
0.833 |
|
Valid |
|
Y3 |
|
|
|
|
0.861 |
|
Valid |
|
Y4 |
|
|
|
|
0.796 |
|
Valid |
|
Y5 |
|
|
|
|
0.713 |
|
Valid |
|
Z1.1 |
|
|
|
|
|
0.833 |
Valid |
|
Z1.2 |
|
|
|
|
|
0.691 |
Valid |
|
Z1.3 |
|
|
|
|
|
0.794 |
Valid |
|
Z1.4 |
|
|
|
|
|
0.799 |
Valid |
|
Z1.5 |
|
|
|
|
|
0.812 |
Valid |
|
Z1.6 |
|
|
|
|
|
0.717 |
Valid |
|
Z1.7 |
|
|
|
|
|
0.704 |
Valid |
Sumber: Data Primer (2022)
Berdasarkan hasil pengukuran outer loading pada indicator reflektif dikethui bahwa seluruh indicator penelitian telah memenuhi kriteria untuk digunakan sebagai indicator pengukuran variable disebabkan memiliki nilai outer loading lebih besar dari 0.6 (outer loading > 0.6). Data di atas menunjukkan tidak ada indikator variabel yang nilai outer loading-nya di bawah 0.6, sehingga semua abletor dinyatakan layak atau valid untuk digunakan penelitian dan dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut.
Discriminat
validity dari
model pengukuran dengan abletor refleksif dinilai berdasarkan cross loading pengukuran
dengan konstruk. Jika korelasi konstruk dengan item pengukuran lebih besar dari
pada
ukuran konstruk lainnya, maka hal itu menunjukkan bahwa konstruk laten
memprediksi ukuran pada blok mereka lebih baik daripada ukuran pada blok
lainnya. Adapun hasil pengukuran CrossLoading dapat dilihat pada table
berikut:
Hasil Pengukuran Cross Loading
|
Berbagi
Informasi (X4) |
Integrasi
Internal (X1) |
Integrasi
Pelanggan (X3) |
Integrasi
Pemasok (X2) |
Kinerja
Ekspor (Y) |
Kinerja
Rantai Pasok (Z) |
|
|
X1.1 |
0.789 |
0.782 |
0.600 |
0.848 |
0.860 |
0.810 |
|
X1.2 |
0.719 |
0.845 |
0.551 |
0.634 |
0.796 |
0.804 |
|
X1.3 |
0.581 |
0.765 |
0.489 |
0.521 |
0.713 |
0.726 |
|
X1.4 |
0.451 |
0.664 |
0.671 |
0.485 |
0.481 |
0.565 |
|
X1.5 |
0.537 |
0.726 |
0.757 |
0.552 |
0.571 |
0.637 |
|
X2.1 |
0.482 |
0.514 |
0.546 |
0.709 |
0.536 |
0.554 |
|
X2.2 |
0.530 |
0.628 |
0.683 |
0.694 |
0.581 |
0.689 |
|
X2.3 |
0.763 |
0.617 |
0.647 |
0.729 |
0.734 |
0.667 |
|
X2.4 |
0.773 |
0.685 |
0.608 |
0.873 |
0.835 |
0.789 |
|
X2.5 |
0.804 |
0.729 |
0.566 |
0.884 |
0.862 |
0.801 |
|
X3.1 |
0.555 |
0.519 |
0.755 |
0.549 |
0.495 |
0.533 |
|
X3.2 |
0.603 |
0.600 |
0.789 |
0.652 |
0.607 |
0.640 |
|
X3.3 |
0.630 |
0.699 |
0.792 |
0.581 |
0.620 |
0.649 |
|
X3.4 |
0.565 |
0.662 |
0.831 |
0.590 |
0.560 |
0.646 |
|
X3.5 |
0.578 |
0.638 |
0.805 |
0.686 |
0.607 |
0.707 |
|
X4.1 |
0.776 |
0.655 |
0.693 |
0.721 |
0.729 |
0.699 |
|
X4.2 |
0.875 |
0.655 |
0.633 |
0.782 |
0.783 |
0.731 |
|
X4.3 |
0.863 |
0.652 |
0.532 |
0.755 |
0.780 |
0.735 |
|
X4.4 |
0.738 |
0.746 |
0.549 |
0.582 |
0.710 |
0.708 |
|
Y1 |
0.754 |
0.655 |
0.696 |
0.710 |
0.729 |
0.675 |
|
Y2 |
0.772 |
0.672 |
0.598 |
0.868 |
0.833 |
0.785 |
|
Y3 |
0.801 |
0.719 |
0.561 |
0.878 |
0.861 |
0.799 |
|
Y4 |
0.719 |
0.845 |
0.551 |
0.634 |
0.796 |
0.804 |
|
Y5 |
0.581 |
0.765 |
0.489 |
0.521 |
0.713 |
0.726 |
|
Z1.1 |
0.648 |
0.823 |
0.664 |
0.667 |
0.766 |
0.833 |
|
Z1.2 |
0.602 |
0.624 |
0.628 |
0.660 |
0.625 |
0.691 |
|
Z1.3 |
0.750 |
0.658 |
0.566 |
0.865 |
0.815 |
0.794 |
|
Z1.4 |
0.801 |
0.719 |
0.561 |
0.878 |
0.861 |
0.799 |
|
Z1.5 |
0.727 |
0.853 |
0.565 |
0.641 |
0.805 |
0.812 |
|
Z1.6 |
0.580 |
0.747 |
0.642 |
0.476 |
0.643 |
0.717 |
|
Z1.7 |
0.590 |
0.642 |
0.741 |
0.609 |
0.594 |
0.704 |
Sumber: Data Primer (2022)
Berdasarkan sajian data
pada tabel 10
di atas dapat diketahui bahwa masing-masing indikator pada variabel penelitian
memiliki nilai cross loading terbesar pada variabel yang dibentuknya
dibandingkan dengan nilai cross loading pada variabel lainnya.
Berdasarkan hasil yang diperoleh tersebut, dapat dinyatakan bahwa
indikator-indikator yang digunakan dalam penelitian ini telah memiliki
discriminant validity yang baik dalam menyusun variabelnya masing-masing.
Cara
lain mengukur discriminat validity adalah melihat nilai square root
of average variance extracted (AVE). Nilai yang disarankan adalah di atas
0,5 (Sasongko, Kalambo, Janu, & Anggiani, 2022).
Berikut adalah nilai AVE dalam penelitian yang dihasilkan pada tabel 11.
Average
Variance Extracted (AVE)
|
Variabel |
Average Variance Extracted (AVE) |
|
Berbagi Informasi (X4) |
0.664 |
|
Integrasi Internal (X1) |
0.576 |
|
Integrasi Pelanggan (X3) |
0.632 |
|
Integrasi Pemasok (X2) |
0.612 |
|
Kinerja Ekspor (Y) |
0.622 |
|
Kinerja Rantai Pasok (Z) |
0.587 |
Sumber: Data Primer (2022)
Berdasarkan tabel 11
diketahui bahwa seluruh variable penelitian telah memenuhi nilai standar AVE di
atas 0.5 (AVE > 0.5). Variable Total Integrasi Internal (X1) memiliki nilai
AVE sebesar 0.576, variable Integrasi Pemasok (X2) memiliki nilai AVE sebesar
0.612, variable Integrasi Pelanggan (X3) memiliki nilai AVE sebesar 0.632,
variable Berbagi Informasi (X4) memiliki nilai AVE sebesar 0.664, variable
Kinerja Ekspor (Y) memiliki nilai AVE sebesar 0.622, variable Kinerja Rantai
Pasok (Z) memiliki nilai AVE sebesar 0.587. Berdasarkan pertimbangan nilai AVE
yang dimiliki oleh masing-masing variable maka dapat disimpulkan bahwa seluruh
variable memenuhi nilai Discriminant
Validity disebabkan memiliki nilai AVE lebih besar dari 0.5. Dengan
demikian dapat dinyatakan bahwa setiap variabel telah memiliki discriminant validity yang baik.
Pengujian selanjutnya adalah composite
reliability dari blok indikator yang mengukur
konstruk. Suatu konstruk dikatakan reliable jika nilai composite
reliability di atas 0,60 (Ferdinandus, Bugis, & Pattiruhu, 2022). Berikut ini hasil outer
model loading yang menunjukkan composite relaibilty masing-masing
konstruk:
Composite
Reliability
|
Variabel |
Composite Reliability |
|
Berbagi Informasi (X4) |
0.887 |
|
Integrasi Internal (X1) |
0.871 |
|
Integrasi Pelanggan (X3) |
0.896 |
|
Integrasi Pemasok (X2) |
0.886 |
|
Kinerja Ekspor (Y) |
0.891 |
|
Kinerja Rantai Pasok (Z) |
0.908 |
Sumber: Data Primer (2022)
Berdasarkan
tabel 12 menunjukkan hasil composite reliablity yang memuaskan yaitu
Integrasi Internal (X1) memiliki nilai Composite Reliability
0.871, Integrasi Pemasok (X2) memiliki nilai Composite
Reliability 0.886, Integrasi
Pelanggan (X3)
memiliki nilai Composite Reliability 0.896, Berbagi Informasi (X4) memiliki nilai Composite Reliability
0.887, Kinerja Rantai Pasok (Z) memiliki nilai Composite
Reliability 0.908, Kinerja Ekspor (Y) memiliki nilai Composite Reliability 0.891.
Hasil ini menunjukkan bahwa masing-masing variabel telah memenuhi composite
realibility sehingga dapat disimpulkan bahwa keseluruhan variabel memiliki
tingkat realibilitas yang tinggi.
Uji realibilitas dengan composite reability di atas dapat
diperkuat dengan menggunakan nilai cronbach
alpha. Suatu variabel dapat
dinyatakan reliabel atau memenuhi cronbach alpha apabila memiliki nilai
cronbach alpha > 0,7 (Ghozali, 2014).� Berikut ini adalah nilai cronbach alpha dari masing-masing variabel:
Cronbach's Alpha
|
Variabel |
Cronbach's
Alpha |
|
Berbagi Informasi (X4) |
0.829 |
|
Integrasi Internal (X1) |
0.816 |
|
Integrasi Pelanggan (X3) |
0.854 |
|
Integrasi Pemasok (X2) |
0.839 |
|
Kinerja Ekspor (Y) |
0.847 |
|
Kinerja Rantai Pasok (Z) |
0.829 |
Sumber: Data Primer (2022)
Berdasarkan
sajian data di atas pada tabel 13, dapat diketahui bahwa nilai cronbach
alpha dari masing-masing variabel penelitian >0,7. Dengan demikian hasil
ini dapat menunjukkan bahwa masing-masing variabel penelitian telah memenuhi
persyaratan nilai cronbach alpha, sehingga dapat disimpulkan bahwa
keseluruhan variabel memiliki tingkat reliabilitas yang tinggi. Menilai inner model adalah mengevaluasi hubungan antar
konstruk laten seperti yang telah dihipotesiskan dalam penelitian ini.
Setelah pengujian outer
model yang telah memenuhi, berikutnya dilakukan pengujian inner model (model
structural). Inner model dapat dievaluasi dengan melihat r-square (reliabilitas
indikator) untuk konstrak dependen dan nilai t-statistik dari pengujian
koefisien jalur (path coefficient). Semakin tinggi nilai r-square
berarti semakin baik model prediksi dari model penelitian yang diajukan. Nilai path
coefficients menunjukkan tingkat signifikansi dalam pengujian hipotesis.
Analisis Variant (R2) atau Uji Determinasi yaitu untuk mengetahui
besar pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen tersebut.
Kelemahan mendasar penggunaan koefisien determinasi adalah bias terhadap jumlah
variabel independen yang dimasukkan ke dalam model. Oleh karena itu, dianjurkan
untuk menggunakan adjusted R Square (R2) pada saat mengevaluasi model
terbaik (Ghozali, 2015). Nilai dari koefisien determinasi dapat ditunjukkan
pada Tabel 14:
�Nilai Koefisien Determinasi (R2)
|
|
R Square |
R Square Adjusted |
|
Kinerja Ekspor (Y) |
0.975 |
0.974 |
|
Kinerja Rantai Pasok (Z) |
0.949 |
0.948 |
Sumber: Data Primer (2022)
Berdasarkan
nilai Adjusted R Square pada model Kinerja Ekspor (Y) diperoleh nilai Adjusted
R Square sebesar 0,975. Hasil tersebut menunjukan bahwa variable berbagi
informasi, integrasi internal, integrasi pelanggan, integrasi pemasok, dan
kinerja rantai pasok menjelaskan variable Kinerja Ekspor sebesar 97,5% sedangkan sisahnya
yaitu 2,5% dijelasan oleh variable yang tidak dimasukan dalam model penelitian.
Pada
persamaan kedua yaitu Kinerja Rantai Pasok (Z) diperoleh nilai Adjusted R
Square sebesar 0.949. Hasil tersebut menunjukan bahwa variable berbagi
informasi, integrasi internal, integrasi pelanggan, dan integrasi pemasok mampu menjelaskan variable Kinerja
Rantai Pasok (Z) sebesar 94,9% sedangkan
sisahnya yaitu 5.1% dijelasan
oleh variable yang tidak dimasukan dalam model penelitian.
Langkah
yang perlu dilakukan sebelum melakukan pengukuran hipotesis diperlukan prosedur
evaluasi ketetapan model (Goodness of Fit). Uji ketetapan model dilakukan
dengan melihat persentase
varian yangdijelaskan oleh nilai R2 untuk variabel dependen
denganmenggunakan ukuran Stone-Geisser Q-square test (Kalnadi, 2013) dan juga melihat
besarnya koefisien jalur strukturalnya.
Pengujian
ketetapan model (Goodness off Fit) menggunakan koefisien determinasi (r2)
total dari dua persamaan. Persamaan 1 (pertama) diperoleh nilai r2 sebesar
0,906 dan
persamaan 2 (kedua) diperoleh r2 sebesar 0,896. Berikut adalah
ketetapan model yang diperoleh dengan rumus:
Berdasarkan
hasil pengukuran ketetapan model diperoleh hasil nilai Q2 sebesar 0.97 hal ini menjelaskan
bahwa kontribusi model untuk menjelaskan hubungan struktural dari ketujuh
variabel yang diteliti adalah sebesar 97% dan sisanya dijelaskan oleh variabel
lain yang tidak dimasukkan dalam model. Dari hasil terebut diketahui bahwa
model penelitian ini memiliki predictive relevance karena Q2 bernilai
lebih besar dari 0 serta dapat dikatakan baik dikarenakan mendekati nilai 1.
Berdasarkan
olah data yang telah dilakukan, hasilnya dapat digunakan untuk menjawab
hipotesis pada penelitian ini. Uji hipotesis pada penelitian ini dilakukan
dengan melihat nilai T-Statistics dan nilai P-Values. Hipotesis penelitian
dapat dinyatakan diterima apabila nilai P-Values < 0,05. Berikut ini adalah
hasil uji hipotesis yang diperoleh dalam penelitian ini melalui inner model:
Uji Hipotesis Penelitian
|
Beta (β) |
Sample
Mean (M) |
T
Statistics (|O/STDEV|) |
P
Values |
Keterangan |
|
|
Pengaruh Langsung |
|||||
|
Integrasi Pemasok (X2) -> Kinerja Ekspor (Y) |
0.305 |
0.303 |
7.213 |
0.000 |
Diterima |
|
Integrasi Pelanggan (X3) -> Kinerja Ekspor (Y) |
0.206 |
0.205 |
7.541 |
0.000 |
Diterima |
|
Integrasi Internal (X1) -> Kinerja Ekspor (Y) |
0.312 |
0.310 |
5.429 |
0.000 |
Diterima |
|
Berbagi Informasi (X4) -> Kinerja Ekspor (Y) |
0.258 |
0.264 |
6.172 |
0.000 |
Diterima |
|
Kinerja Rantai Pasok (Z)� ->
Kinerja Ekspor (Y) |
0.329 |
0.327 |
4.014 |
0.000 |
Diterima |
|
Integrasi Pemasok (X2) -> Kinerja Rantai Pasok (Z) |
0.322 |
0.322 |
8.550 |
0.000 |
Diterima |
|
Integrasi Pelanggan (X3) -> Kinerja Rantai Pasok (Z) |
0.020 |
0.020 |
0.680 |
0.497 |
Ditolak |
|
Integrasi Internal (X1) -> Kinerja Rantai Pasok (Z) |
0.581 |
0.583 |
20.127 |
0.000 |
Diterima |
|
Berbagi Informasi (X4) -> Kinerja Rantai Pasok (Z) |
0.105 |
0.103 |
2.513 |
0.012 |
Diterima |
|
Pengaruh Tidak Langsung |
|||||
|
Integrasi Pemasok (X2) -> Kinerja Rantai Pasok (Z)� -> Kinerja Ekspor (Y) |
0.106 |
0.104 |
4.367 |
0.000 |
Diterima |
|
Integrasi Pelanggan (X3) -> Kinerja Rantai Pasok (Z)� -> Kinerja Ekspor (Y) |
0.007 |
0.007 |
0.630 |
0.529 |
Ditolak |
|
Integrasi Internal (X1) -> Kinerja Rantai Pasok (Z)� -> Kinerja Ekspor (Y) |
0.191 |
0.191 |
3.994 |
0.000 |
Diterima |
|
�Berbagi Informasi (X4) ->
Kinerja Rantai Pasok (Z)� -> Kinerja
Ekspor (Y) |
0.034 |
0.035 |
1.941 |
0.053 |
Ditolak |
Sumber: Data Primer (2022)
Berdasarkan
hasil pengujian hipotesis penelitian, maka persamaan model penelitian dapat
digambarkan dalam persamaan berikut :
Y1
= 0.609X1+ 0.298X1
Y2
= 0.265X1 + 0.340X2 + 0.361Y1
Hasil pengujian
hipotesis penelitian dapat dijelaskan sebagaimana berikut:
H1: Integrasi Pemasok (X2) berpengaruh positif dan
signifikan terhadap Kinerja Ekspor (Y).
Hasil pengujian hipotesis menunjukan pengaruh
Integrasi Pemasok (X2) terhadap Kinerja
Ekspor (Y) memiliki nilai koefisien jalur sebesar 0.305 serta memiliki
nilai T statistic sebesar 7.213 dan nilai P-Value sebesar 0.000. Nilai T
statistic lebih besar dari T tabel (7.213 >1.984) serta nilai P value
sebesar 0.000 atau lebih kecil dari standar alpha 5% (0.000<0.05) menunjukan
terdapat pengaruh signifikan Integrasi
Pelanggan terhadap Kinerja
Ekspor.
Nilai koefisien jalur bernilai positif (0.305) menunjukan pengaruh yang diberikan oleh integrasi pemasok terhadap kinerja ekspor bernilai positif. Sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan oleh Integrasi Pemasok terhadap kinerja ekspor. Dengan kata lain, integrasi pemasok yang semakin baik mampu meningkatkan kinerja ekspor.
Berdasarkan
hasil penelitian yang dilakukan oleh Ayman Bahjad yang dilakukan di Jordan, pengaruh langsung
integrasi pelanggan terhadap kinerja ekspor tidak signifikan. Hal ini tidak sejalan dengan hasil penelitian ini.
Nilai koefisien jalur bernilai positif (0.312) menunjukan pengaruh yang diberikan oleh integrasi internal terhadap kinerja ekspor bernilai positif. Sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan oleh integrasi internal terhadap kinerja ekspor. Dengan kata lain, integrasi internal yang semakin baik mampu meningkatkan kinerja ekspor.
Nilai koefisien jalur bernilai positif (0.258) menunjukan pengaruh yang diberikan oleh komunikasi terhadap motivasi kerja bernilai positif. Sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan oleh berbagi informasi terhadap kinerja ekspor. Dengan kata lain, berbagi informasi yang semakin baik mampu meningkatkan kinerja ekspor.
Berbagi informasi dengan pemasok dan pelanggan memungkinkan eksplorasi baru peluang dan pasar, memfasilitasi pengenalan produk dan layanan baru, membantu dalam menemukan metode pengiriman baru dan membantu mempersingkat waktu tunggu, dengan demikian, mengarah ke peningkatan penjualan di pasar internasional (Al-Ghwayeen dan Abdallah, 2018; Devaraj et al., 2007). Selain itu, informasi kualitas waktu nyata dibagikan dengan pemasok dan memungkinkan produsen merasakan ketidakpastian pasar dan meresponsnya dengan cara yang efektif. dan cepat (Liu et al., 2013). Selain itu, integrasi rantai pasokan mengarah pada pengurangan biaya persediaan dan peningkatan pemanfaatan sumber daya keuangan dan arus kas, sehingga menghasilkan peningkatan kinerja, peningkatan penjualan dan peningkatan ekspor (Ayoub dan Abdallah, 2019; Ibrahim and Ogunyemi, 2012). Informasi yang diberikan untuk meningkatkan kinerja ekspor yaitu berupa informasi mengenai kebijakan atau perizinan tentang proses ekspor dari suatu negara ke negara lainnya yang melibatkan pihak lainnya.
Nilai koefisien jalur bernilai positif (0.329) menunjukan pengaruh yang diberikan oleh kinerja rantai pasok terhadap kinerja ekspor bernilai positif. Sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan oleh kinerja rantai pasok terhadap kinerja ekspor. Dengan kata lain, kinerja rantai pasok yang semakin baik mampu meningkatkan kinerja ekspor.
Literatur yang ada telah
memberikan bukti yang cukup mengenai efek positif dari kinerja rantai pasokan
pada kinerja
bisnis, pasar, keuangan, dan organisasi (mis. Abu Nimeh et al., 2018; Dellana dkk., 2019;
Delic dan Eyers, 2020; Huo dkk., 2014; Qrunfleh dan Tarafdar, 2014). Namun, hanya satu
penelitian sebelumnya yang diajukan oleh Ibrahim dan Ogunyemi (2012) yang
memberikan bukti empiris mengenai pengaruh positif kinerja rantai pasokan
terhadap kinerja ekspor pada perusahaan tekstil di Mesir. Meningkatkan efisiensi dan efektivitas rantai
pasokan mengarah pada peningkatan penjualan, peningkatan kinerja bisnis dan kinerja ekspor yang
lebih tinggi (Ayoub dan Abdallah, 2019; Laosirihongthong et al., 2013). Tingkat
kinerja rantai pasokan yang lebih tinggi menyiratkan pemanfaatan sumber daya
yang efisien, pencapaian tujuan terkait operasional, mencapai tingkat
kualitas yang lebih tinggi, meningkatkan bauran produk dan
fleksibilitas volume, dan
pencapaian kinerja penyampaian yang kompetitif (Abu Nimeh et al., 2018; Yu dan Ramanathan,
2016). Peningkatan kinerja rantai pasokan ini diharapkan dapat meningkatkan
bisnis kinerja
dan meningkatkan penjualan di pasar domestik dan ekspor. Akgul dkk. (2015) menegaskan bahwa
peningkatan kinerja rantai pasokan dan kinerja operasional akan mengarah ke
tingkat yang lebih tinggi dari bisnis dan kinerja ekspor. Selanjutnya, Lin et al.
(2011) menunjukkan bahwa kinerja rantai pasokan akan meningkatkan efisiensi dan
efektivitas distribusi ke pasar lokal dan internasional, sehingga mendorong kinerja
pasar dan kinerja ekspor.
Nilai koefisien jalur bernilai positif (0.322) menunjukan pengaruh yang diberikan oleh integrasi pemasok terhadap kinerja rantai pasok bernilai positif. Sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan oleh integrasi pemasok terhadap kinerja rantai pasok. Dengan kata lain, integrasi pemasok yang semakin baik mampu meningkatkan kinerja rantai pasok.
Integrasi pemasok merupakan kesatuan dan kepaduan kegiatan logistik melintasi batas- batas perusahaan atau organisasi yang mencakup antara pemasok dengan produsen (Gimenez dan Ventura, 2003). Pada penelitiannya di Spanyol, Gimenez dan Ventura (2003) menemukan bahwa integrasi pemasok memberikan pengaruh positif terhadap kinerja perusahaan. Pengaruh ini juga berimbas pada berkurangnya biaya, kehabisan persediaan, dan waktu tunggu serta meningkatnya keuggulan kompetitif yang diperoleh perusahaan. Lee et al. (2007) meneliti menemukan bahwa integrasi pemasok memberikan pengaruh positif terhadap kinerja perusahaan. Ibrahim dan Ogunyemi (2012) dalam penelitiannya yang dilakukan pada industri tekstil dan pakaian juga menemukan bahwa integrasi pemasok berpengaruh positif terhadap kinerja rantai pasokan. Seo et al. (2014) dalam penelitiannya yang dilakukan di Korea juga menemukan bahwa integrasi pemasok berpengaruh positif terhadap kinerja rantai pasokan.
Hasil pengujian hipotesis menunjukan pengaruh integrasi
pelanggan terhadap kinerja rantai pasok memiliki nilai koefisien jalur sebesar 0.020 serta memiliki nilai T
statistic sebesar 0.680 dan
nilai P-Value sebesar 0.497.
Nilai T statistic lebih kecil dari T tabel (0.680<1.984)
serta nilai P value sebesar 0.497
atau lebih besar dari standar
alpha 5% (0.497>0.05). Sehingga dapat
disimpulkan bahwa tidak terdapat
pengaruh antara integrasi pelanggan terhadap
kinerja
rantai pasok.
Pada praktek di lapangan, pelanggan tidak langsung berhubungan dengan kinerja rantai pasok. Dalam hal ini di suatu perusahaan melibatkan departemen lain yaitu sales dan marketing. Pelanggan akan menyampaikan keluhan ataupun tingkat kepuasan mereka kepada departemen ini.
Nilai koefisien jalur bernilai positif (0.581) menunjukan pengaruh yang diberikan oleh integrasi internal terhadap kinerja rantai pasok bernilai positif. Sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan oleh integrasi internal terhadap kinerja rantai pasok. Dengan kata lain, integrasi internal yang semakin baik mampu meningkatkan kinerja rantai pasok.
Nilai koefisien jalur bernilai positif (0.105) menunjukan pengaruh yang diberikan oleh berbagi informasi terhadap kinerja rantai pemasok bernilai positif. Sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan oleh berbagi informasi terhadap kinerja rantai pemasok. Dengan kata lain, berbagi informasi yang semakin baik mampu meningkatkan kinerja rantai pemasok.
Nilai koefisien jalur bernilai positif (0.106) menunjukan pengaruh yang diberikan oleh integrasi pemasok terhadap kinerja rantai pasok melalui kinerja ekspor bernilai positif. Sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan oleh integrasi pemasok terhadap kinerja rantai pasok melalui kinerja ekspor. Dengan kata lain, kinerja ekspor mampu memediasi pengaruh integrasi pemasok terhadap kinerja rantai pasok.
Dari penelitian sebelumnya, hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi internal dan integrasi pelanggan berdampak positif pada kinerja rantai pasokan, sementara integrasi pemasok tidak. Temuan itu juga menegaskan bahwa kinerja rantai pasokan berdampak positif terhadap kinerja ekspor. Selain itu, kinerja rantai pasokan ditunjukkan secara positif dan parsial menengahi dampak integrasi internal dan pelanggan terhadap kinerja ekspor. Sementara mediasi ini efeknya parsial, hasil ini menunjukkan bahwa kinerja rantai pasokan berfungsi sebagai hasil dari internal dan integrasi pelanggan dan sebagai anteseden kinerja ekspor. Efek mediasi parsial ditemukan di studi saat ini dapat dikaitkan dengan sifat kompleks dari hubungan antara integrasi rantai pasokan dan kinerja ekspor. Karena banyak faktor berbeda terkait dengan asosiasi ini, tidak masuk akal bahwa penyelidikan terhadap satu mediator dapat mengidentifikasi semua hubungan sebab akibat yang potensial di mana integrasi rantai pasokan berdampak pada kinerja ekspor. Kami menegaskan bahwa efek mediasi parsial menunjukkan di sini menggambarkan perlunya penelitian lebih lanjut tentang bagaimana hubungan timbal balik ini mempengaruhi kinerja ekspor secara keseluruhan.
Hasil pengujian hipotesis
menunjukan pengaruh integrasi pelanggan
terhadap kinerja ekspor melalui
kinerja rantai pasok memiliki nilai koefisien jalur sebesar 0.007 serta
memiliki nilai T statistic sebesar 0.630 dan nilai P-Value sebesar 0.529. Nilai
T statistic lebih kecil dari T tabel (0.630<1.984) serta nilai P value
sebesar 0.529 atau lebih besar dari standar alpha 5% (0.529>0.05). Sehingga dapat disimpulkan bahwa
tidak terdapat pengaruh antara integrasi
pelanggan terhadap kinerja
ekspor melalui kinerja
rantai pasok.
Nilai koefisien jalur bernilai positif (0.191) menunjukan pengaruh yang diberikan oleh integrasi internal terhadap kinerja rantai pasok melalui kinerja ekspor bernilai positif. Sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan oleh integrasi internal terhadap kinerja rantai pasok melalui kinerja ekspor. Dengan kata lain, kinerja ekspor mampu memediasi pengaruh integrasi internal terhadap kinerja rantai pasok.
Pada penelitian sebelumnya, integrasi internal, secara signifikan mempengaruhi kinerja ekspor. Integrasi internal mengharuskan perusahaan untuk meningkatkan sumber daya internal, kompetensi dan informasi melalui tindakan organisasi yang mendukung pengetahuan pertukaran di dalam dan di luar lingkup masing-masing departemen atau fungsi.
Hasil pengujian hipotesis
menunjukan pengaruh berbagi informasi terhadap
kinerja ekspor melalui kinerja rantai
pasok memiliki nilai koefisien jalur sebesar 0.034 serta memiliki nilai
T statistic sebesar 1.941 dan nilai P-Value sebesar 0.053. Nilai T statistic
lebih kecil dari T tabel (1.941<1.984) serta nilai P value sebesar 0.053
atau lebih besar dari standar alpha 5% (0.053>0.05). Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat pengaruh antara berbagi informasi terhadap kinerja ekspor melalui kinerja rantai pasok.
Berbagi informasi didefinisikan sebagai sejauh mana
informasi disampaikan kepada mitra pasokan. Untuk
memberikan hasil terbaik, informasi yang dibagikan harus memadai, akurat,
kredibel dan tepat waktu. Informasi yang tepat waktu
dan dibagikan dalam rantai pasokan menghasilkan keputusan yang akurat dan dapat
dianggap sebagai kinerja unggul. Berbagi informasi
juga secara signifikan dapat mengurangi biaya, memperpendek siklus waktu dan
meningkatkan kinerja secara keseluruhan.
Pada praktik di lapangan, berbagi
informasi dilakukan secara langsung tanpa mediasi baik ke kinerja ekspor maupu
ke kinerja rantai pasok. Pada kinerja
ekspor, informasi yang diberikan berkaitan dengan mengekspor produk ke luar
negeri dan kemampuan untuk mengintegrasikan pengetahuan serta sumber daya yang
berhubungan dengan aspek hukum serta persyaratan dokumen ekspor.
Kesimpulan
Berdasarkan
analisis hasil penelitian pada bab sebelumnya maka di
peroleh kesimpulan untuk menjawab rumusan masalah dalam penelitian ini adalah
Integrasi Pemasok berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kinerja Ekspor. Kemudian Integrasi Pelanggan tidak berpengaruh terhadap Kinerja
Rantai Pasok. Hal ini membuktikan bahwa integrasi pelanggan
tidak terlalu berdampak pada kinerja rantai pasok. Ini menunjukan
bahwa integrasi pelanggan yang di lakukan perusahaan yang bergerak di bidang
ekspor atau biasa disebut sebagai eksportir tidak terlalu atau bahkan tidak
sama sekali memberikan manfaat pada kinerja rantai pasok. Ketika
kompleksitas rantai pasokan tinggi, maka pengaruh integrasi pada kinerja
tinggi, tetapi pengaruh tersebut rendah atau tidak ada jika kompleksitas rantai
pasokan rendah. Hal ini membuktikan bahwa kinerja
ekspor bisa tinggi dan baik pada perusahaan yang kuat dalam berbagi informasi
maupun tidak. Ada sejumlah faktor penentu lain
yang berkontribusi lebih kuat dalam menentukan kinerja ekspor.
Anuraga, Jalu Lintang Yogiswara. (2021). Jalur Rempah
Banda, Antara Perdagangan, Penaklukan dan Percampuran: Dinamika Masyarakat
Banda Neira Dilihat Dari Sosio-Historis Ekonomi Rempah The Banda Spice Route,
Between Trade, Conquest. Jurnal Masyarakat Dan Budaya, 23(3). Google Scholar.
Apriko, Juni. (2021). Pengaruh Promosi Terhadap
Keputusan Pembelian Sepeda Motor Honda Scoopy (masyarakat Yang Menggunakan
Honda Scoopy Di Kecamatan Tenayan Raya). Universitas Islam Riau. Google Scholar.
Erika, Sovia Zahrianti. (2022). Pengaruh Inflasi
dan Nilai Tukar terhadap Ekspor Produk Halal Indonesia Periode 2016-2020.
IAIN Ponorogo. Google Scholar.
Fauzi, Irsal. (2021). Peran Internet Marketing dalam
Meningkatkan Intention To Buy (Studi pada Bangkayu. id). Among Makarti, 14(1).
Google Scholar.
Ferdinandus, Stenly Jacobus, Bugis, Muh Sahril
Gunawan, & Pattiruhu, Josef R. (2022). Analisis Pengaruh Financial
Technology Terhadap Profitabilitas Perusahaan Perbankan Bumn di Indonesia. Eqien-Jurnal
Ekonomi Dan Bisnis, 11(1), 1039�1045. Google Scholar.
Jones, Ivan, Lusiana, Lusiana, Moderin, Moderin, &
Fenny, Fenny. (2022). Pengaruh Manajemen Rantai Pasokan Sistem Erp Dalam
Meningkatkan Kinerja Perusahaan Studi Kasus: PT Latinusa TBK. Eqien-Jurnal
Ekonomi Dan Bisnis, 10(2), 410�418. Google Scholar.
Mabruroh, Kurnia Lailatul. (2022). Analisis Framing
Berita Terkait Kebijakan Pemerintah Menangani Covid-19 pada Media Online
Suarasurabaya. Net. Jurnal Jurusan Ilmu Komunikasi Fisip Unhas (IKON),
21�38. Google Scholar.
Musyafi, Roihatul, Utami, Hamidah Nayati, Prasetya,
Arik, & Sos, S. (2019). Pengaruh Information Sharing dan Information
Quality terhadap Rantai Pasok Integratif dan Kinerja Usaha.(Studi Pada petani
Bawang Merah di Jawa Timur). Universitas Brawijaya. Google Scholar.
Nasir, Akhmad, & Supriatna, Endah. (2022).
Pengaruh Praktek Supply Chain Management (SCM) dan Integrasi Suplly Chain
Terhadap Kinerja Perusahaan pada PT. Indofood CBP Sukses Makmur Tbk. Journal
of Innovation Research and Knowledge, 2(3), 621�628. Google Scholar.
Permana, Gusi Putu Lestara, & Mudiyanti, Ni Wayan.
(2021). Analisis Faktor Kesuksesan Implementasi Aplikasi Sistem Keuangan Desa
(Siskeudes) Dengan Menggunakan Model Kesuksesan Sistem Teknologi Informasi
Diperbarui Oleh Delone Dan Mclean Di Kabupaten Gianyar. KRISNA: Kumpulan
Riset Akuntansi, 13(1), 75�85. Google Scholar.
Purba, Bonaraja, Susanti, Elly, Mustaqim, Yunus,
Wisnujati, Nugrahini Susantinah, Hasan, Muhammad, Aisyah, Hesty, Hariyanti,
Anies Indah, & Sudarmanto, Eko. (2021). Etika Ekonomi. Yayasan Kita
Menulis. Google Scholar.
Raharja, Hafid Aji, & Yamit, Zulian. (2022).
Pengaruh Manajemen Rantai Pasokan terhadap Keunggulan Kompetitif Organisasi dan
Kinerja Organisasi Kelompok Ternak di Desa Girikerto. Selekta Manajemen:
Jurnal Mahasiswa Bisnis & Manajemen, 1(1), 270�278. Google Scholar.
Saputra, I.Gede Hendra Eka, & Yasrawan, Komang
Tri. (2021). Dampak Moderasi Budaya Catur Purusa Artha pada Pengaruh Self
Efficacy dan Locus of Control terhadap Kinerja Koperasi. Jurnal Ilmiah
Akuntansi Dan Humanika, 11(1), 167�178. Google Scholar.
Sasongko, Guntur, Kalambo, Yohanis, Janu, Rizaldi
Indra, & Anggiani, Sarfiliaty. (2022). Peran Kepemimpinan Strategis Dalam
Menghadapi Kondisi Era Angsa. JENIUS (Jurnal Ilmiah Manajemen Sumber Daya
Manusia), 5(3), 613�628. Google Scholar.
Sumadi, S. (2020). Menakar Dampak Fenomena Pandemi
Covid-19 Terhadap Perbankan Syariah. Jurnal Hukum Ekonomi Syariah, 3(2),
145�162. Google Scholar.
Suparman, S. E. (2022). Pembangunan
Ketenagakerjaan: Teori, Konsep, Model, dan Studi Empiris. Publica Indonesia
Utama. Google Scholar.
Wardana, Miko Andi, & Parwati, Komang Shanty Muni.
(2021). Integrasi faktor niat berkunjung wisatawan lokal di bali pada masa
pandemi covid 19. Jurnal Ilmiah Hospitality Management, 12(1),
50�58. Google Scholar.
Wibowo, Agus. (2022). Sistem Pengendalian Manajemen
(Management Control System). Penerbit Yayasan Prima Agus Teknik, 1�275. Google Scholar.
������
|
Copyright holder: Dessy Apriyani, Farah Margaretha, Wahyuningsih Santosa (2022) |
|
First publication right: Syntax Literate:
Jurnal Ilmiah Indonesia |
|
This article is licensed under: |