62 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Objek Penelitian Data penelitian ini diperoleh melalui kuesioner yang disebarkan kepada seluruh karyawan yang menggunakan sistem ERP di PT Angkasa Pura II (Persero). Peneliti menyebarkan kuesioner dengan menggunakan metode langsung dan sistem snowball. Artinya peneliti langsung mendatangi, menyebarkan dan menjelaskan tata cara pengisian kepada responden secara langsung. Penyebaran kuesioner dilakukan sendiri oleh penulis juga dibantu sejumlah rekan penulis pada bulan juni 2016 dan tambahan di bulan oktober 2016. Jumlah kuesioner yang disebarkan dibulan juni 2016 sebanyak 150 eksemplar dan oktober 2016 sebanyak 20 eksemplar sehingga totalnya 170 eksemplar. Dari jumlah tersebut, 24 kuesioner tidak kembali atau tidak mendapat respon. Sehingga kuesioner yang kembali sebanyak 146 kuesioner dan 1 kuesioner tidak dapat digunakan karena tidak lengkap. Rincian tingkat pengembalian kuesioner dapat dilihat pada tabel 4.1 berikut ini. Tabel 4.1 Sampel dan Tingkat Pengembalian Jumlah kuesioner yang disebar 170 Kuesioner yang tidak kembali (24) Jumlah kuesioner yang kembali 146 Kuesioner yang tidak dapat diolah (gugur) ( 1 ) Jumlah kuesioner yang dapat diolah 145 145 Tingkat pengembalian kuesioner x 100% 170 85.29 % Sumber : Pengolahan data hasil penelitian
63 Karakteristik responden yang menjadi sampel dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel 4.2 dibawah ini. Tabel 4.2 Karakteristik Responden Karakteristik Kategori Jumlah Persentase (%) Usia responden 20-27 50 34,48 28-35 84 57,93 >35 11 7,59 Total 145 100 Jenis kelamin Laki-laki 89 61,38 Perempuan 56 38,62 Total 145 100 Pendidikan Diploma 16 11,03 S1 114 78,62 S2 15 10,34 Total 145 100 Jabatan Staff 113 77,93 Senior Officer 20 13,79 Manajer 8 5,52 Vice President 4 2,76 Total 145 100 Masa Kerja 1-4 tahun 69 47,59 5-10 tahun 65 44,83 >10 tahun 11 7,59 Total 145 100 Sumber: Pengolahan data penelitian Berdasarkan tabel 4.2 di atas diperoleh informasi bahwa usia responden yang paling dominan adalah 28-38 tahun yaitu sebanyak 84 orang atau 57,93%. Jenis kelamin untuk laki-laki paling dominan dibandingkan dengan perempuan yaitu berjumlah 89 orang atau 61,38%. Pendidikan yang paling banyak yaitu S1 sebanyak 114 orang atau 78,62%. Sedangkan untuk jabatan yang paling banyak adalah staff berjumlah 113 orang atau 77,93%. Masa kerja yang paling dominan yaitu 1-4 tahun sebanyak 69 orang atau 47,59%.
64 B. Uji Asumsi dan Kualitas Instrumen Penelitian Analisis data dilakukan terhadap 145 buah kuesioner yang dapat diolah untuk pengolahan lebih lanjut. Pengolahan data dilakukan terhadap rata-rata jawaban responden dari setiap variabel penelitian. Statistik deskriptif variabel penelitian dapat dilihat pada Tabel 4.3 berikut. Tabel 4.3 Statistik Deskriptif Variable Mean St. Dev. Minimum Freq. Maximum Freq. DMP1 4.641 0.481 4.000 52 5.000 93 DMP2 4.372 0.645 2.313 1 5.016 66 DMP3 4.317 0.642 2.278 1 5.014 59 DMP4 4.717 0.452 4.000 41 5.000 104 DMP5 4.538 0.553 3.009 4 5.000 82 MPEf1 4.497 0.515 2.739 1 4.996 73 MPEf2 4.462 0.565 2.983 5 4.999 72 MPEf3 4.586 0.522 2.949 2 4.999 87 MPEf4 4.455 0.527 2.831 2 4.995 68 MPEf5 4.414 0.584 2.445 1 5.045 64 MPEf6 4.159 0.752 1.843 1 5.013 53 BPR1 4.366 0.550 2.927 5 4.993 58 BPR2 4.421 0.549 2.923 4 4.995 65 BPR3 4.372 0.539 2.896 4 4.992 58 BPR4 4.366 0.538 2.892 4 4.992 57 BPR5 4.310 0.559 2.949 7 4.993 52 DIKLAT1 4.234 0.613 2.217 1 5.068 44 DIKLAT2 4.455 0.589 2.473 1 5.042 70 DIKLAT3 4.359 0.549 2.519 1 5.012 56 DIKLAT4 4.172 0.505 2.433 1 5.011 32 VENDOR1 4.110 0.488 2.323 1 5.088 23 VENDOR2 4.103 0.420 2.917 6 4.975 21 VENDOR3 4.124 0.370 2.766 2 4.973 20 VENDOR4 4.048 0.557 2.180 1 5.070 23 VENDOR5 4.124 0.439 2.911 6 4.976 24 KEYUS1 4.317 0.496 2.753 2 4.988 48 KEYUS2 4.214 0.542 2.405 1 5.010 39
65 KEYUS3 4.303 0.491 2.748 2 4.987 46 KEYUS4 4.241 0.581 2.979 11 4.995 46 KEYUS5 4.172 0.660 2.436 4 5.064 42 KIMP1 4.034 0.811 1.911 4 5.243 34 KIMP2 4.007 0.750 1.703 1 5.088 34 KIMP3 4.166 0.613 2.184 1 5.048 38 KIMP4 4.179 0.561 2.975 12 4.992 38 KIMP5 4.193 0.581 2.266 1 5.052 38 KIMP6 4.200 0.522 2.347 1 5.070 34 KIMP7 4.152 0.720 2.181 4 5.216 38 KIMP8 4.097 0.605 2.138 1 5.053 31 KIMP9 4.214 0.516 2.924 7 4.985 38 KIMP10 4.207 0.470 2.848 4 4.980 34 NETB1 4.090 0.645 2.049 1 5.047 34 NETB2 4.214 0.529 2.940 8 4.987 39 NETB3 4.166 0.540 2.966 11 4.989 35 NETB4 4.234 0.500 2.883 5 4.984 39 NETB5 3.993 0.702 2.263 5 5.072 30 NETB6 4.131 0.648 2.461 5 5.093 36 NETB7 4.172 0.505 2.936 8 4.984 33 NETB8 4.172 0.505 2.936 8 4.984 33 NETB9 4.097 0.569 2.247 1 5.012 30 NETB10 4.297 0.458 4.000 102 5.000 43 Sumber: Output Lisrel pengolahan data penelitian Dari Tabel 4.3 di atas dapat diketahui bahwa frekuensi nilai minimum yang paling banyak adalah pertanyaan ke-10 dari variabel Net Benefit ERP bagi perusahaan yaitu sebesar 102 responden. Sedangkan frekuensi nilai maksimum yang paling banyak adalah pertanyaan ke-4 dari variabel Dukungan Manajemen Puncak yaitu sebesar 104 responden. Nilai mean antara masing-masing variabel tidak terlalu berbeda jauh dan yang paling tinggi adalah pertanyaan ke-4 dari variabel Dukungan Manajemen Puncak yaitu 4.717. Hal ini menunjukkan bahwa rata-rata responden mampu mengerjakan hampir semua soal yang ada.
66 C. Metode Analisis Data 1. Uji Kualitas Data Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah melakukan pengujian kualitas data yaitu menguji validitas dan reliabilitas data yang digunakan. Pengujian validitas dilakukan secara keseluruhan terhadap seluruh item pernyataan yang digunakan untuk mengukur variabel penelitian. Pengujian validitas dan reliabilitas pada penelitian ini dilakukan dengan metode Confirmatory Factor Analysis (CFA) dengan program Lisrel 8.8. Gambar 4.1 dan 4.2 adalah hasil standardized solution dan t-value dari program Lisrel 8.8. Pada hasil CFA nilai t-value terdapat variabel yang tidak memiliki lintasan. Hal ini dikarenakan Lisrel telah menetapkan secara default, yaitu berarti variabel tersebut manifest secara nyata berhubungan dengan variabel latennya.
67 Gambar 4.1 CFA : Basic model Standardized Solution Sumber : Output Lisrel hasil data olahan
68 Gambar 4.2 CFA : Basic model T-Value Sumber : Output Lisrel hasil data olahan
69 a. Validitas dan Reliabilitas Variabel-variabel teramati atau indikator pada tiap variabel laten harus memenuhi persyaratan validitas dan reliabilitas terlebih dahulu. Untuk melihat validitas dan reliabilitas dilakukan pengujian dengan menggunakan Lisrel 8.8, diperoleh hasil berupa path digram dan printed output. Output yang terdapat dalam path diagram akan menginformasikan tentang standardized solution yang menunjukkan loading factor, nilai error variance yang menunjukkan kesalahan pengukuran estimasi parameter, nilai standard error yang akan digunakan untuk membagi hasil estimasi parameter sehingga diperoleh t-value, serta t-value yang menunjukkan signifikansi (Ghozali, 2014). Jika nilai (SLF) 0,50 maka instrument penelitian bisa dikatakan valid. Sedangkan untuk pengukuran reliabilitasnya menggunakan rumus construct reliability = (jumlah standard loading factor)^2/((jumlah standard loading factor)^2)+(standar error)). Jika nilai Construct reliability nya (CR) besar atau sama dengan 0,70, maka indikator dari setiap variabel bisa dikatakan reliabel (Ghozali, 2014).
70 1. Instrumen Dukungan Manajemen Puncak (DMP) Uji validitas dan reliabilitas untuk variabel Dukungan Manajemen Puncak (DMP) digambarkan dengan tabel 4.4 dibawah ini : Tabel 4.4 Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas Data Dukungan Manajemen Puncak KODE (SLF) 0,50 (SLF) ^2 Standar Error T- Value Keterangan DMP1 0,79 0,62 0,37 10,87 VALID DMP2 0,59 0,35 0,66 7,32 VALID DMP3 0,58 0,34 0,66 7,24 VALID DMP4 0,65 0,42 0,57 8,39 VALID DMP5 0,69 0,48 0,52 9,02 VALID JUMLAH 3,3 2,21 2,78 42,84 Sumber: Output Lisrel pengolahan data penelitian Reliabilitas CR 0,70 0,80 Berdasarkan Tabel 4.4 dapat diketahui bahwa hasil uji validitas data setiap pertanyaan dari variabel Dukungan Manajemen Puncak berdasarkan nilai standarized loading factors (SLF) untuk masing-masing variabel yaitu 0.79, 0.59, 0.58, 0.65, dan 0.69. Oleh karena itu instrument dari variabel ini dapat dikatakan valid karena telah memenuhi persyaratan yaitu nilai standarized loading factors (SLF) 0,50. Sedangkan uji reliabilitas untuk instrument variabel Dukungan Manajemen Puncak dapat dikatakan reliabel, hal ini dapat diketahui dari nilai construct reliability (CR) sebesar 0.80 lebih besar dari syarat construct reliability (CR) yaitu 0.70.
71 2. Instrumen Manajemen Proyek yang efektif (MPEf) Hasil uji validitas dan reliabilitas data untuk instrumen Manajemen proyek yang efektif (MPEf) digambarkan dengan tabel 4.5 dibawah ini : Tabel 4.5 Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas Data Manajemen Proyek yang efektif KODE (SLF) 0,50 (SLF) ^2 Standar Error T- Value Keterangan MPEf1 0,68 0,46 0,53 9,08 VALID MPEf2 0,62 0,38 0,62 7,98 VALID MPEf3 0,79 0,62 0,37 11,15 VALID MPEf4 0,81 0,66 0,34 11,52 VALID MPEf5 0,82 0,67 0,32 11,79 VALID MPEf6 0,70 0,49 0,50 9,44 VALID JUMLAH 4,42 3,29 2,68 60,96 Sumber: Output Lisrel pengolahan data penelitian Reliabilitas CR 0,70 0,88 Berdasarkan Tabel 4.5 dapat diketahui bahwa hasil uji validitas data setiap pertanyaan dari variabel Manajemen Proyek yang efektif berdasarkan nilai standarized loading factors (SLF) untuk masing-masing variabel yaitu 0.68, 0.62, 0.79, 0.81, 0.82, dan 0.70. Oleh karena itu instrument dari variabel ini dapat dikatakan valid karena telah memenuhi persyaratan yaitu nilai standarized loading factors (SLF) 0,50. Sedangkan uji reliabilitas untuk instrument variabel Manajemen Proyek yang efektif dapat dikatakan reliabel, hal ini dapat diketahui dari nilai construct reliability (CR) sebesar 0.88 lebih besar dari syarat construct reliability (CR) yaitu 0.70.
72 3. Instrumen Business Process Reengineering (BPR) Hasil uji validitas dan reliabilitas data untuk instrumen Business Process Reengineering (BPR) digambarkan dengan tabel 4.6 dibawah ini : Tabel 4.6 Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas Data Business Process Reengineering KODE (SLF) 0,50 (SLF) ^2 Standar Error T- Value Keterangan BPR1 0,65 0,42 0,58 8,42 VALID BPR2 0,61 0,37 0,63 7,74 VALID BPR3 0,88 0,77 0,23 12,95 VALID BPR4 0,85 0,72 0,27 12,40 VALID BPR5 0,73 0,53 0,46 9,89 VALID JUMLAH 3,72 2,82 2,17 51,4 Sumber: Output Lisrel pengolahan data penelitian Reliabilitas CR 0,70 0,86 Berdasarkan Tabel 4.6 dapat diketahui bahwa hasil uji validitas data setiap pertanyaan dari variabel Business Process Reengineering berdasarkan nilai standarized loading factors (SLF) untuk masing-masing variabel yaitu 0.65, 0,61, 0.88, 0.85, dan 0.73. Oleh karena itu instrument dari variabel ini dapat dikatakan valid karena telah memenuhi persyaratan yaitu nilai standarized loading factors (SLF) 0,50. Sedangkan uji reliabilitas untuk instrument variabel Business Process Reengineering dapat dikatakan reliabel, hal ini dapat diketahui dari nilai construct reliability (CR) sebesar 0.86 lebih besar dari syarat construct reliability (CR) yaitu 0.70.
73 4. Instrumen Pendidikan dan Pelatihan (DIKLAT) Hasil uji validitas dan reliabilitas data untuk instrumen Pendidikan dan Pelatihan (DIKLAT) digambarkan dengan tabel 4.7 dibawah ini : Tabel 4.7 Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas Data Pendidikan dan Pelatihan KODE (SLF) 0,50 (SLF) ^2 Standar Error T- Value Keterangan DIKLAT1 0,87 0,76 0,25 12,54 VALID DIKLAT2 0,60 0,36 0,63 7,63 VALID DIKLAT3 0,80 0,64 0,36 11,11 VALID DIKLAT4 0,68 0,46 0,54 8,89 VALID JUMLAH 2,95 2,22 1,78 40,17 Sumber: Output Lisrel pengolahan data penelitian Reliabilitas CR 0,70 0,83 Berdasarkan Tabel 4.7 dapat diketahui bahwa hasil uji validitas data setiap pertanyaan dari variabel Pendidikan dan Pelatihan dalam implementasi ERP berdasarkan nilai standarized loading factors (SLF) untuk masing-masing variabel yaitu 0.84, 0.60, 0.80, dan 0.68. Oleh karena itu instrument dari variabel ini dapat dikatakan valid karena telah memenuhi persyaratan yaitu nilai standarized loading factors (SLF) 0,50. Sedangkan uji reliabilitas untuk instrument variabel Pendidikan dan Pelatihan dapat dikatakan reliabel, hal ini dapat diketahui dari nilai construct reliability (CR) sebesar 0.83 lebih besar dari syarat construct reliability (CR) yaitu 0.70.
74 5. Instrumen Dukungan Pemasok Hasil uji validitas dan reliabilitas data untuk instrumen Dukungan Pemasok (VENDOR) digambarkan dengan tabel 4.8 dibawah ini : Tabel 4.8 Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas Data Dukungan Pemasok KODE (SLF) 0,50 (SLF) ^2 Standar Error T- Value Keterangan VENDOR1 0,76 0,58 0,42 10,45 VALID VENDOR2 0,84 0,71 0,29 12,16 VALID VENDOR3 0,77 0,59 0,40 10,71 VALID VENDOR4 0,80 0,64 0,37 11,14 VALID VENDOR5 0,70 0,49 0,51 9,27 VALID JUMLAH 3,87 3,01 1,99 53,73 Sumber: Output Lisrel pengolahan data penelitian Reliabilitas CR 0,70 0,88 Berdasarkan Tabel 4.8 dapat diketahui bahwa hasil uji validitas data setiap pertanyaan dari variabel Dukungan Pemasok dalam implementasi ERP berdasarkan nilai standarized loading factors (SLF) untuk masing-masing variabel yaitu 0.76, 0.84, 0.77, 0.80, dan 0.70. Oleh karena itu instrument dari variabel ini dapat dikatakan valid karena telah memenuhi persyaratan yaitu nilai standarized loading factors (SLF) 0,50. Sedangkan uji reliabilitas untuk instrument variabel Dukungan Pemasok dapat dikatakan reliabel, hal ini dapat diketahui dari nilai construct reliability (CR) sebesar 0.88 lebih besar dari syarat construct reliability (CR) yaitu 0.70.
75 6. Instrumen Peranan Key User (KEYUS) Hasil uji validitas dan reliabilitas data untuk instrumen Peranan Key User (KEYUS) digambarkan dengan tabel 4.9 dibawah ini : Tabel 4.9 Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas Data Peranan Key User KODE (SLF) 0,50 (SLF) ^2 Standar Error T- Value Keterangan KEYUS1 0,76 0,58 0,42 10,60 VALID KEYUS2 0,88 0,77 0,20 13,61 VALID KEYUS3 0,87 0,76 0,24 13,62 VALID KEYUS4 0,85 0,72 0,27 12,57 VALID KEYUS5 0,79 0,62 0,37 11,26 VALID JUMLAH 4,15 3,46 1,5 61,66 Sumber: Output Lisrel pengolahan data penelitian Reliabilitas CR 0,70 0,92 Berdasarkan Tabel 4.9 dapat diketahui bahwa hasil uji validitas data setiap pertanyaan dari variabel Peranan Key User dalam implementasi ERP berdasarkan nilai standarized loading factors (SLF) untuk masing-masing variabel yaitu 0.76, 0.88, 0.87, 0.85, dan 0.79. Oleh karena itu instrument dari variabel ini dapat dikatakan valid karena telah memenuhi persyaratan yaitu nilai standarized loading factors (SLF) 0,50. Sedangkan uji reliabilitas untuk instrument variabel Pendidikan dan Pelatihan dapat dikatakan reliabel, hal ini dapat diketahui dari nilai construct reliability (CR) sebesar 0.92 lebih besar dari syarat construct reliability (CR) yaitu 0.70.
76 7. Instrumen Keberhasilan Implementasi sistem ERP (KIMP) Hasil uji validitas dan reliabilitas data untuk instrumen Keberhasilan Implementasi sistem ERP (KIMP) digambarkan dengan tabel 4.10 dibawah ini : Tabel 4.10 Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas Data Keberhasilan Implementasi ERP KODE (SLF) 0,50 (SLF) ^2 Standar Error T- Value Keterangan KIMP1 0,80 0,64 0,36 ** VALID KIMP2 0,89 0,79 0,21 12,75 VALID KIMP3 0,74 0,55 0,46 9,85 VALID KIMP4 0,79 0,62 0,38 10,82 VALID KIMP5 0,72 0,52 0,48 9,63 VALID KIMP6 0,76 0,58 0,42 10,29 VALID KIMP7 0,73 0,53 0,47 9,68 VALID KIMP8 0,67 0,45 0,55 8,72 VALID KIMP9 0,85 0,72 0,28 11,92 VALID KIMP10 0,72 0,52 0,49 9,51 VALID JUMLAH 7,67 5,92 4,10 93,17 Sumber: Output Lisrel pengolahan data penelitian Reliabilitas CR 0,70 0,93 Berdasarkan Tabel 4.10 dapat diketahui bahwa hasil uji validitas data setiap pertanyaan dari variabel Keberhasilan Implementasi sistem ERP berdasarkan nilai standarized loading factors (SLF) untuk masing-masing variabel yaitu 0.80, 0.89, 0.74, 0.79, 0.72, 0.76, 0.73, 0.67, 0.85 dan 0.72. Oleh karena itu instrument dari variabel ini dapat dikatakan valid karena telah memenuhi persyaratan yaitu nilai standarized loading factors (SLF) 0,50. Sedangkan uji reliabilitas untuk instrument variabel Pendidikan dan Pelatihan dapat dikatakan reliabel, hal ini dapat diketahui dari nilai construct reliability (CR) sebesar 0.93 lebih besar dari syarat construct reliability (CR) yaitu 0.70.
77 8. Instrumen Net Benefit ERP bagi perusahaan (NETB) Hasil uji validitas dan reliabilitas data untuk instrumen Net Benefit ERP bagi perusahaan (NETB) digambarkan dengan tabel 4.11 dibawah ini : Tabel 4.11 Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas Data Net Benefit ERP KODE (SLF) 0,50 (SLF) ^2 Standar Error T- Value Keterangan NETB1 0,81 0,66 0,34 ** VALID NETB2 0,74 0,55 0,45 10,19 VALID NETB3 0,81 0,66 0,34 11,68 VALID NETB4 0,85 0,72 0,28 12,38 VALID NETB5 0,76 0,58 0,42 10,61 VALID NETB6 0,87 0,76 0,25 12,84 VALID NETB7 0,94 0,88 0,12 14,63 VALID NETB8 0,93 0,86 0,13 14,51 VALID NETB9 0,87 0,76 0,25 12,84 VALID NETB10 0,63 0,40 0,6 8,32 VALID JUMLAH 8,21 6,82 3,18 108 Sumber: Output Lisrel pengolahan data penelitian Reliabilitas CR 0,70 0,95 Berdasarkan Tabel 4.11 dapat diketahui bahwa hasil uji validitas data setiap pertanyaan dari variabel Net Benefit ERP bagi perusahaan berdasarkan nilai standarized loading factors (SLF) untuk masing-masing variabel yaitu 0.81, 0.74, 0.81, 0.85, 0.76, 0.87, 0.94, 0.93, 0.87, dan 0.63. Oleh karena itu instrument dari variabel ini dapat dikatakan valid karena telah memenuhi persyaratan yaitu nilai standarized loading factors (SLF) 0,50. Sedangkan uji reliabilitas untuk instrument variabel Pendidikan dan Pelatihan dapat dikatakan reliabel, hal ini dapat diketahui dari nilai construct reliability (CR) sebesar 0.95 lebih besar dari syarat construct reliability (CR) yaitu 0.70.
78 2. Uji Goodness of Fit Model Pada penelitian ini, peneliti menggunakan Structural Equation Modelling (SEM) yang terdapat dalam program Lisrel dimana metode ini menguji secara bersama-sama model yang terdiri dari variabel independen dan variabel dependen. Setelah lolos pengujian validitas dan reliabilitas dengan model CFA, maka tahap selanjutnya adalah menganalisis kecocokan data dengan model secara keseluruhan atau dalam Lisrel disebut Goodness of Fit. Pengujian ini akan mengevaluasi apakah model yang dihasilkan merupakan model fit atau tidak. Berikut beberapa indeks kesesuaian dan cut off value untuk menguji apakah sebuah model dapat diterima atau akan ditolak (Ghozali, 2014). a. Nilai atau Chi-Square statistik yaitu 6922.98 dan P = 0.00 < 0.05. Hasil tersebut menunjukkan bahwa kecocokan kurang baik karena syarat model yang baik yaitu jika nilai Chi-Square kecil dan P > 0.05 tidak terpenuhi. b. Nilai Non-Centrality Parameter (NCP) sebesar 5769.98 yang merupakan nilai cukup besar. 90% confidence interval dari NCP yaitu (5511.42 ; 6035.81) adalah lebar, maka dapat disimpulkan bahwa kecocokan keseluruhan model kurang baik c. Nilai RMSEA (The Root Mean Square Error Of Approximation) yaitu 0.19 yang berarti kecocokan model adalah kurang baik dan 90% confidence internal dari RMSEA yaitu (0.18 ; 0.19). Nilai RMSEA yang baik adalah kurang dari atau sama dengan 0.08. P-Value for test of close fit (RMSEA < 0.05) = 0.00 < 0.50, maka kecocokan keseluruhan model kurang baik, p-value yang diinginkan adalah 0.50.
79 d. Analisis ECVI sebagai perbandingan model dan semakin kecil nilai ECVI sebuah model maka semakin baik tingkat kecocokannya. Pengujian kecocokan model dapat dilihat dengan menggunakan nilai ECVI saturated model dan ECVI independence model. Nilai ECVI model diketahui yaitu sebesar 49.77; ECVI saturated model yaitu 17.71 dan ECVI independence model yaitu 224.38. Dari hasil tersebut dapat dianalisis bahwa ECVI model lebih dekat nilainya ke ECVI saturated model dibandingkan ke ECVI independence model. Kemudian 90% confidence internal dari ECVI (47.98 ; 51.62) menandakan model berada didalam 90% confidence internal, sehingga estimasi nilai ECVI mempunyai presisi yang baik. Jadi, dapat disimpulkan bahwa kecocokan keseluruhan model berdasarkan ECVI adalah baik. Hal ini didukung pernyataan bahwa ECVI saturated model mewakili best-fit dan ECVI independence model mewakili worst-fit, maka nilai ECVI yang diinginkan model harus sedekat mungkin dengan ECVI saturated model. e. Nilai AIC model yang dihasilkan adalah 7166.98, nilai AIC saturated model 2550.00 dan nilai AIC independence model 32310.09. Dapat dilihat bahwa AIC model lebih dekat ke AIC saturated model dibandingkan ke AIC independence model, maka kecocokan keseluruhan model dapat dikatakan baik. f. Nilai CAIC model yang dihasilkan adalah 7652.14, nilai CAIC saturated model 7620.34 dan nilai CAIC independence model 32508.93. Dapat dilihat bahwa CAIC model lebih dekat ke CAIC saturated model dibandingkan ke
80 CAIC independence model, maka kecocokan keseluruhan model dapat dikatakan baik. g. Nilai standardized Root Mean Square Residual (RMR) = 0.037 > 0.05 menunjukkan bahwa kecocokan keseluruhan model baik (good fit), karena seharusnya nilai RMR 0.05. h. Nilai GFI (Goodness of fit index) yaitu 0.34 sehingga kecocokan model kurang baik. Nilai kecocokan model yang baik GFI adalah 0.90. i. Nilai AGFI (Adjusted Goodness Of Fit Index) yaitu 0.27 sehingga kecocokan model kurang baik. Nilai kecocokan model yang baik AGFI adalah 0.90. j. Nilai Normed Fit Index NFI adalah 0.83, nilai NFI berada pada interval 0.80 NFI < 0.90 maka kecocokan keseluruhan model adalah marginal fit. Kriteria kecocokan model untuk parameter NFI adalah 0.90 berarti baik (good fit) dan kecocokan yang sedang (marginal fit) ditandai oleh 0.80 NFI < 0.90. k. Nilai Non-Normed Fit Index (NNFI) adalah 0.85, nilai NNFI berada pada interval 0.80 NNFI < 0.90 maka kecocokan keseluruhan model adalah marginal fit. Kriteria kecocokan model untuk parameter NNFI adalah 0.90 berarti baik (good fit) dan kecocokan yang sedang (marginal fit) ditandai oleh 0.80 NNFI < 0.90. l. Nilai Comparat4e Fit Index (CFI) adalah 0.86, nilai CFI berada pada interval 0.80 CFI < 0.90 maka kecocokan keseluruhan model adalah marginal fit. m. Nilai Incremental Fit Index (IFI) adalah 0.86, nilai IFI berada pada interval 0.80 IFI < 0.90 maka kecocokan keseluruhan model adalah marginal fit.
81 n. Nilai Relat4e Fit Index (RFI) adalah 0.82, nilai RFI berada pada interval 0.80 RFI < 0.90 maka kecocokan keseluruhan model adalah marginal fit. Tabel 4.12 Hasil Uji Goodness of Fit Model No Kriteria GOF Target tingkat kecocokan Hasil Uji Tingkat Kecocokan 1 Chi-Square Nilai yang kecil P > 0.05 Chi-Square = 6922,98 Kurang baik 2 NCP Nilai yang kecil interval yang sempit 3 RMSEA RMSEA 0,08 P 0,50 4 ECVI Nilai yang kecil dan dekat dengan ECVI Saturated 5 AIC Nilai yang kecil dan dekat dengan AIC Saturated 6 CAIC Nilai yang kecil dan dekat dengan CAIC Saturated P = 0,0 NCP = 5769,98 (5511,42 ; 6035,81) RMSEA = 0,19 P = 0,00 M* = 49,77 S* = 17,71 I* = 224,38 M* = 7166,98 S* = 2550,00 I* = 32310,09 M* = 7652,14 S* = 7620,34 I* = 32508,93 Kurang baik Kurang baik Baik (Good fit) Baik (Good fit) Baik (Good fit) 7 RMR RMR 0.05 RMR = 0,037 Baik (Good fit) 8 GFI GFI 0.90 GFI = 0,34 Kurang baik 9 AGFI AGFI 0.90 GFI = 0,27 Kurang baik 10 NFI NFI 0.90 = good fit 0.80 NFI < 0.90 = marginal fit NFI = 0,83 Marginal fit 11 NNFI NNFI 0.90 = good fit 0.80 NNFI < 0.90 = marginal fit NNFI = 0,85 Marginal fit 12 CFI CFI 0.90 = good fit 0.80 CFI < 0.90 = marginal fit 13 IFI IFI 0.90 = good fit 0.80 IFI < 0.90 = marginal fit CFI = 0,86 IFI = 0,86 Marginal fit Marginal fit
82 14 RFI RFI 0.90 = good fit 0.80 RFI < 0.90 = marginal fit RFI = 0,82 Sumber: Output Lisrel pengolahan data penelitian Catatan : M* = Model ; S* = Saturated ; I* = Independence Marginal fit Berdasarkan tabel 4.12 dapat disimpulkan hasil uji kecocokan keseluruhan model yaitu dari 14 kriteria pengukuran Goodness of Fit Model (GOF), terdapat 5 kriteria GOF yang menunjukkan kecocokan yang kurang baik, 5 kriteria GOF menunjukkan kecocokan yang sedang (marginal fit) dan 4 kriteria menunjukkan kecocokan yang baik (good fit). Sehingga dapat disimpulkan bahwa kecocokan keseluruhan model adalah antara sedang (marginal fit) dan baik (good fit). D. Pengujian Hipotesis dan Pembahasan Setelah melakukan uji kecocokan keseluruhan model, maka tahap selanjutnya adalah menguji hipotesis penelitian pada model strukturalnya. Hasil uji hipotesis terlihat dari printed output hasil proses syntax dalam rumus persamaan olahan peneliti dan juga terdapat pada path diagram. Pada hubungan yang signifikan nilai t-value harus lebih besar daripada t-tabel. Berdasarkan data tersebut maka diperoleh persamaan sebagai berikut: 1. Persamaan struktural 1 KIMP = 0.28-0.20*DMP 0.13*MPEf + 0.35*BPR + 0.61*DIKLAT + 0.37*VENDOR - 0.025*KEYUS + e 2. Persamaan struktural 2 NETB = 0.19 + 0.90*KIMP + e
83 Dari model regresi linear berganda diatas dapat dilihat besarnya konstanta adalah 0.28. Tanda koefisisen regresi variabel eksogen (Dukungan Manajemen Puncak, Manajemen Proyek yang Efektif, Business Process Reengeineering, Pendidikan dan Pelatihan, Dukungan Pemasok dan Peranan Key User) menunjukkan arah hubungan dari variabel yang bersangkutan dengan Keberhasilan Implementasi ERP. Variabel BPR, DIKLAT, dan VENDOR, bertanda positif, menunjukkan adanya hubungan yang searah, sedangkan variabel DMP,MPEf dan KEYUS bernilai negatif sehingga menunjukkan hubungan yang berlawanan dengan Keberhasilan Implementasi ERP. Dilihat dari segi koefisien determinasi (R 2 ) antar variabel dari hasil olahan data adalah sebesar 0,72 yang artinya 72 % penentuan Keberhasilan Implementasi ERP (KIMP) dipengaruhi oleh variabel DMP, MPEf, BPR, DIKLAT, VENDOR, dan KEYUS. Begitu juga dengan Keberhasilan Implementasi ERP dengan Net Benefit bagi perusahaan mempunyai nilai koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 0.81 yang artinya 81 % perubahan Net benefit bagi perusahaan dipengaruhi oleh Keberhasilan Implementasi ERP. Sedangkan selebihnya 28% dan 19% dipengaruhi oleh variabel-variabel lain yang tidak teramati dalam penelitian ini. Hubungan yang signifikan akan ditandai dengan t-value yang berwarna hitam pada path diagram dengan nilai 1,96. Sedangkan hubungan yang tidak signifikan ditandai dengan t-value yang berwarna merah pada path diagram dengan nilai dibawah 1,96. Penelitian ini menggunakan tingkat kepercayaan 95% dengan batas t-value 1,96. Berikut di bawah ini adalah path diagram hasil uji hipotesis model :
84 Gambar 4.3 Struktural Model T-Value Sumber : Output Lisrel hasil data olahan Berdasarkan hipotesis H1, menyatakan bahwa Dukungan manajemen puncak berpengaruh positif terhadap keberhasilan implementasi sistem ERP. Dapat dilihat dari path diagram diatas, hasil pengujian model memperlihatkan bahwa t-value yaitu -0.79 dengan warna merah yang berarti t-value < 1,96. Sehingga menunjukkan bahwa Hipotesis H1 tidak terbukti atau ditolak. Hipotesis H2, menyatakan bahwa Manajemen proyek yang efektif mempunyai pengaruh positif terhadap keberhasilan implementasi ERP. Dapat dilihat dari path diagram diatas, hasil pengujian model memperlihatkan bahwa t- value yaitu -0.59 dengan warna merah yang berarti t-value < 1,96. Sehingga menunjukkan bahwa Hipotesis H2 tidak terbukti atau ditolak. Berdasarkan hipotesis H3, menyatakan bahwa Business Process Reengineering mempunyai pengaruh positif terhadap keberhasilan implementasi sistem ERP. Dapat dilihat dari path diagram diatas, hasil pengujian model
85 memperlihatkan bahwa t-value yaitu 3.01 dengan warna hitam yang berarti t-value > 1,96. Sehingga menunjukkan bahwa Hipotesis H3 terbukti atau diterima. Berdasarkan hipotesis H4, menyatakan bahwa Pendidikan dan pelatihan berpengaruh positif terhadap keberhasilan implementasi sistem ERP. Dapat dilihat dari path diagram diatas, hasil pengujian model memperlihatkan bahwa t-value yaitu 4.63 dengan warna hitam yang berarti t-value > 1,96. Sehingga menunjukkan bahwa Hipotesis H4 terbukti atau diterima. Berdasarkan hipotesis H5, menyatakan bahwa Dukungan pemasok mempunyai pengaruh positif terhadap keberhasilan implementasi sistem ERP. Dapat dilihat dari path diagram diatas, hasil pengujian model memperlihatkan bahwa t-value yaitu 2.96 dengan warna hitam yang berarti t-value > 1,96. Sehingga menunjukkan bahwa Hipotesis H5 terbukti atau diterima. Berdasarkan hipotesis H6, menyatakan bahwa Terdapat pengaruh positif peranan key user terhadap keberhasilan implementasi ERP. Dapat dilihat dari path diagram diatas, hasil pengujian model memperlihatkan bahwa t-value yaitu -0.18 dengan warna merah yang berarti t-value < 1,96. Sehingga menunjukkan bahwa Hipotesis H6 tidak terbukti atau ditolak. Berdasarkan hipotesis H7, menyatakan bahwa Keberhasilan implementasi ERP mempunyai pengaruh positif terhadap Net-Benefit sistem ERP bagi perusahaan. Dapat dilihat dari path diagram diatas, hasil pengujian model memperlihatkan bahwa t-value yaitu 10.19 dengan warna hitam yang berarti t- value > 1,96. Sehingga menunjukkan bahwa Hipotesis H7 terbukti atau diterima.
86 Sehingga membuktikan bahwa Keberhasilan implementasi ERP mempunyai pengaruh positif terhadap Net Benefit sistem ERP bagi perusahaan. Tabel 4.13 menggambarkan kesimpulan uji hipotesis dalam penelitian ini Tabel 4.13 Kesimpulan Uji Hipotesis NO HIPOTESIS PATH T-VALUE T-TABEL HASIL 1 H1 DMP KIMP -0.79 > 1,96 Ditolak 2 H2 MPEf KIMP -0,59 > 1,96 Ditolak 3 H3 BPR KIMP 3.01 > 1,96 Diterima 4 H4 DIKLAT KIMP 4.63 > 1,96 Diterima 5 H5 VENDOR KIMP 2.96 > 1,96 Diterima 6 H6 KEYUS KIMP -0.18 > 1,96 Ditolak 7 H7 KIMP NETB 10.19 > 1,96 Diterima Sumber : Output Lisrel pengolahan data penelitian Berikut penjelasan analisis dari masing-masing hipotesis : H1: Dukungan manajemen puncak berpengaruh positif terhadap keberhasilan implementasi sistem ERP hasil pengujian model memperlihatkan bahwa t-value yaitu -0.79 dengan warna merah yang berarti t-value < 1,96. Sehingga menunjukkan bahwa Hipotesis H1 tidak terbukti atau ditolak. Penolakan H1 berarti menunjukkan adanya pengaruh yang tidak signifikan antara variabel Dukungan Manajemen Puncak dengan Keberhasilan implementasi sistem ERP. Hasil penelitian ini konsisten dengan penelitian sebelumnya (Tjakrawala & Lukita, 2011), dan Ji and Min (2005) dengan argumen bahwa banyak keputusan dan pelaksanaan teknologi informasi yang dibuat atas dasar keputusan politik dan belum tentu berhubungan dengan bisnis. Dalam banyak kasus, proyek ERP diperlakukan sama seperti proyek teknologi informasi pada umumnya, dimana
87 manajemen puncak tidak secara aktif berpartisipasi didalamnya. Selain itu manajer puncak di perusahaan tidak mengandalkan informasi yang sistematis untuk membuat keputusan meskipun sistem informasi telah dilaksanakan. Keikutsertaan manajemen puncak dalam implementasi ERP sangat diperlukan untuk menghadapi masalah penolakan atas perubahan yang terjadi. Pada saat implementasi ERP, perusahaan dihadapkan pada perilaku para pengguna sistem ERP yang menolak atas perubahan. Alasan yang diberikan adalah keengganan untuk belajar hal baru, kenyamanan dan kecocokan yang sudah didapat dari sistem yang lama dan ketakutan akan pergantian terhadap posisi para pengguna. H2 : Manajemen proyek yang efektif mempunyai pengaruh positif terhadap keberhasilan implementasi ERP Hipotesis H2, menyatakan bahwa Manajemen proyek yang efektif mempunyai pengaruh positif terhadap keberhasilan implementasi ERP. Dapat dilihat dari path diagram diatas, hasil pengujian model memperlihatkan bahwa t- value yaitu -0.59 dengan warna merah yang berarti t-value < 1,96. Sehingga menunjukkan bahwa Hipotesis H2 tidak terbukti atau ditolak. Hasil penelitian ini tidak konsisten dengan penelitian sebelumnya (Tjakrawala & Lukita, 2011), dengan argumen yang dapat diberikan adalah perusahaan yang mengimplementasikan ERP harus memiliki manajemen proyek yang efektif untuk mengawasi proses implementasi ERP untuk menghindari pengeluaran yang berlebihan dan menjamin pelaksanaan sesuai dengan jadwal. Jika tidak memahami dasar-dasar dari manajemen proyek yang efektif, maka kecenderungan akan ada risiko yang dihadapi. Dalam sebuah proyek
88 implementasi ERP, ada beberapa bagian yang perlu dipertimbangkan seperti ruang lingkup, rencana integrasi, waktu, kualitas, biaya, sumber daya manusia, risiko, komunikasi, dan pengadaan. Proyek implementasi ERP akan berhasil jika manajemen proyek dapat mengatur dan menyeimbangkan semua faktor dengan benar, Dezdar dan Ainin (2010). Kurangnya sosialisasi terhadap sistem ini dapat menjadi salah satu penyebab terhambatnya keuntungan yang didapat. Proses manajemen perubahan dan memfasilitasi pelatihan-pelatihan yang diperlukan untuk menunjang pengetahuan pada pengguna sistem ERP tersebut. Analisis dampak perubahan implementasi ERP harus bisa dikoordinasikan dengan manajemen agar kesesuaian proses bisnis dengan sistem dapat selaras. H3: Business Process Reengineering mempunyai pengaruh positif terhadap keberhasilan implementasi sistem ERP Berdasarkan hipotesis H3, menyatakan bahwa Business Process Reengineering mempunyai pengaruh positif terhadap keberhasilan implementasi sistem ERP. Dapat dilihat dari path diagram diatas, hasil pengujian model memperlihatkan bahwa t-value yaitu 3.01 dengan warna hitam yang berarti t-value > 1,96. Sehingga menunjukkan bahwa Hipotesis H3 terbukti atau diterima. Hasil penelitian ini tidak konsisten dengan penelitian terdahulu (Tjakrawala & Lukita, 2011), dan Zhang, et al (2002), Dezdar and Ainin (2011). Dengan argumen bahwa dengan mengimplementasikan sistem ERP dapat mengintegrasikan sistem informasi manajemen lainnya dan memperoleh standarisasi proses bisnis yang ada di perusahaan. Memastikan tidak ada
89 perubahan data antara setiap proses bisnis dan menjamin akutasi data. Dimensi tentang business process reengineering yaitu kesediaan perusahaan untuk rekayasa ulang, kesiapan perusahaan untuk perubahan, kemampuan perusahaan untuk rekayasa ulang dan komunikasi. H4 : Pendidikan dan pelatihan berpengaruh positif terhadap keberhasilan implementasi sistem ERP Berdasarkan hipotesis H4, menyatakan bahwa Pendidikan dan pelatihan berpengaruh positif terhadap keberhasilan implementasi sistem ERP. Dapat dilihat dari path diagram diatas, hasil pengujian model memperlihatkan bahwa t-value yaitu 4.63 dengan warna hitam yang berarti t-value > 1,96. Sehingga menunjukkan bahwa Hipotesis H4 terbukti atau diterima. Hasil penelitian ini konsisten dengan penelitian sebelumnya (Tjakrawala & Lukita, 2011), tetapi konsisten dengan Rasmy, et al (2005), dengan argumen bahwa semua pengguna harus dididik dan dilatih dalam penggunaan sistem ERP. Pelatihan harus dimulai dengan pendidikan tim proyek dalam sistem, lini dan manajemen proyek, serta berakhir dengan pengguna sistem (user). Harus ada evaluasi dan pendampingan kepada pengguna sistem secara berkala agar pemahaman terhadap sistem ERP bisa lebih maksimal. Dengan pelatihan dan pendidikan membuat percaya diri pengguna sistem (user) dalam menggunakan sistem yang baru.
90 H5 : Dukungan pemasok mempunyai pengaruh positif terhadap keberhasilan implementasi sistem ERP Berdasarkan hipotesis H5, menyatakan bahwa Dukungan pemasok mempunyai pengaruh positif terhadap keberhasilan implementasi sistem ERP. Dapat dilihat dari path diagram diatas, hasil pengujian model memperlihatkan bahwa t-value yaitu 2.96 dengan warna hitam yang berarti t-value > 1,96. Sehingga menunjukkan bahwa Hipotesis H5 terbukti atau diterima. Hasil penelitian ini tidak konsisten dengan penelitian sebelumnya (Tjakrawala & Lukita, 2011), Rasmy, et al (2005). Dengan argumen bahwa dalam implementasi sistem ERP dukungan pemasok (vendor) selalu memberikan dukungan teknis yang memadai. Pemasok (vendor) mempunyai kredibilitas dan terpercaya dalam mengimplementasikan sistem ERP. Pemasok (vendor) dalam mengimplementasikan sistem ERP memiliki hubungan dan komunikasi yang baik dengan perusahaan/organisasi. Selain itu konsultan yang membantu memiliki pengalaman dan wawasan yang kompeten tentang sistem ERP. Konsultan memberikan pelatihan dan sharing knowledge yang berkualitas kepada perusahaan. H6 : Terdapat pengaruh positif peranan key user terhadap keberhasilan implementasi ERP Berdasarkan hipotesis H6, menyatakan bahwa Terdapat pengaruh positif peranan key user terhadap keberhasilan implementasi ERP. Dapat dilihat dari path diagram diatas, hasil pengujian model memperlihatkan bahwa t-value yaitu -0.18
91 dengan warna merah yang berarti t-value < 1,96. Sehingga menunjukkan bahwa Hipotesis H6 tidak terbukti atau ditolak. Hasil penelitian ini konsisten dengan penelitian sebelumnya (Tarigan, 2011), dengan argumen bahwa dalam implementasi ERP keunggulan tidak secara otomatis langsung didapatkan oleh perusahaan melalui key user karena sistem yang ada masih mengikuti sistem perusahaan. Selain itu masih banyak melakukan design bisnis proses melalui customize antara sistem perusahaan yang ada saat ini dibandingkan dengan sistem ERP. Mengacu kepada pertanyaan kuesioner, responden menganggap bahwa Key user belum maksimal mengetahui tentang proses bisnis, pengetahuan dan kemampuan dalam analisa kebutuhan bisnis dalam merancang sistem ERP. Selain itu belum maksimalnya pengujian sistem ERP dan solusi bisnis sesuai dengan kebutuhan bisnis dan menjaga stabilisasi pasca pelaksanaan implementasi ERP. Oleh karena itu perlu di optimalkan fungsi key user dan kejelasan fungsi key user dimasa yang akan datang bagi perusahaan. H7 : Keberhasilan implementasi ERP mempunyai pengaruh positif terhadap Net-Benefit sistem ERP bagi perusahaan. Berdasarkan hipotesis H7, menyatakan bahwa Keberhasilan implementasi ERP mempunyai pengaruh positif terhadap Net-Benefit sistem ERP bagi perusahaan. Dapat dilihat dari path diagram diatas, hasil pengujian model memperlihatkan bahwa t-value yaitu 10.19 dengan warna hitam yang berarti t- value > 1,96. Sehingga menunjukkan bahwa Hipotesis H7 terbukti atau diterima. Hasil penelitian ini konsisten dengan penelitian sebelumnya (Tjakrawala & Lukita, 2011), dengan argumen bahwa Net Benefit mengukur efek positif dari
92 suatu sistem informasi (Delone and Mclean, 2002) yang menunjukkan bahwa masing-masing subyek studi harus menentukan dimana manfaat ini akan terjadi atau siapa penerima manfaatnya. Individual dan organisasi yang secara khusus bertujuan untuk mencapai tujuan bisnis dan meningkatkan kemampuan operasional setelah implementasi sistem ERP.