2023 DS PP Tubagus Arief Fahmi [39019012] - Abstract
PUBLIC Open In Flip Book Abdul Aziz Ariarasa 2023 DS PP Tubagus Arief Fahmi [39019012] - List of Contents
PUBLIC Open In Flip Book Abdul Aziz Ariarasa 2023 DS PP Tubagus Arief Fahmi [39019012] - Chapter 1
PUBLIC Open In Flip Book Abdul Aziz Ariarasa 2023 DS PP Tubagus Arief Fahmi [39019012] - Chapter 2
PUBLIC Open In Flip Book Abdul Aziz Ariarasa 2023 DS PP Tubagus Arief Fahmi [39019012] - Chapter 3
PUBLIC Open In Flip Book Abdul Aziz Ariarasa 2023 DS PP Tubagus Arief Fahmi [39019012] - Chapter 4
PUBLIC Open In Flip Book Abdul Aziz Ariarasa 2023 DS PP Tubagus Arief Fahmi [39019012] - Chapter 5
PUBLIC Open In Flip Book Abdul Aziz Ariarasa 2023 DS PP Tubagus Arief Fahmi [39019012] - Chapter 6
PUBLIC Open In Flip Book Abdul Aziz Ariarasa 2023 DS PP Tubagus Arief Fahmi [39019012] - References
PUBLIC Open In Flip Book Abdul Aziz Ariarasa
Di era digital yang berkembang dengan cepat, kelangsungan hidup bisnis sangat bergantung pada keberhasilan transformasi digital. Namun, peran penting transformasi budaya dalam proses ini masih kurang tergali. Disertasi yang inovatif ini bertujuan untuk mengisi kesenjangan ini dengan menyelidiki pengaruh antara budaya perusahaan dan berbagai faktor pendukung transformasi digital dalam organisasi.
Melalui kerangka penelitian yang komprehensif, yang dibangun dengan melakukan tinjauan literatur, mengorganisir diskusi kelompok, dan wawancara, hipotesis dikembangkan. Hipotesis ini mengeksplorasi hubungan antara budaya digital, budaya perusahaan, literasi digital, sikap terhadap transformasi digital, dan kinerja. Pendekatan terstruktur ini memfasilitasi pemahaman yang lebih dalam tentang aspek-aspek yang saling terkait ini.
Mengukur dan mengembangkan budaya perusahaan memiliki tantangan karena batasan pengumpulan dan analisis data. Saat perilaku karyawan diukur, karyawan cenderung memilih jawaban yang relatif baik dalam kuesioner pilihan ganda yang konservatif, sehingga data menjadi bias. Oleh karena itu, penting untuk melengkapi pengukuran yang ada dengan metode yang mengukur perilaku bawah sadar untuk mendapatkan analisis perilaku yang lebih komprehensif, seperti menganalisis narasi yang diungkapkan dalam bentuk tulisan. Studi ini mengeksplorasi tulisan ekspresif responden melalui esai cerita yang dihasilkan oleh Thematic Apperception Test (TAT). Studi ini juga akan menggunakan Artificial Intelligence Machine Learning untuk menganalisis variabel penelitian yang lebih mendalam melalui pengukuran prediksi cerita dalam menangkap perilaku bawah sadar.
Penelitian ini melibatkan analisis data melalui metode statistik dan pembelajaran mesin, diikuti dengan pengujian hipotesis menggunakan Structural Equation Modeling (SEM). Temuan menunjukkan pengaruh signifikan dari budaya digital, budaya umum, dan literasi digital dalam membentuk sikap karyawan terhadap transformasi digital dan penilaian terhadap kinerja mereka. Literasi digital, khususnya, berfungsi sebagai mediator antara budaya digital dan sikap karyawan terhadap transformasi digital. Sikap karyawan secara signifikan memengaruhi persepsi mereka terhadap kinerja mereka sendiri.
Studi ini memperkenalkan Model Transformasi Digital Berbasis Budaya Perusahaan, dengan beberapa temuan signifikan. Kerangka kerja ini menekankan peran penting modal manusia dalam inisiatif transformasi digital yang berhasil.
Melalui pengembangan dan pengujian model, studi ini memperkenalkan beberapa temuan baru dengan interpretasi yang unik, berfokus pada munculnya budaya digital sebagai variasi dari budaya perusahaan, terutama relevan dalam perusahaan yang menjalani transformasi digital, dan pengaruh budaya digital terhadap sikap terhadap perubahan, yang ditingkatkan oleh literasi digital yang canggih. Temuan lebih lanjut diperoleh dari perbandingan pengukuran perilaku bawah sadar ini dengan pengukuran perilaku sadar, yang menunjukkan konsistensi dalam hasil pengujian hipotesis antara pengukuran perilaku sadar dan bawah sadar (nilai t > 1.96). Secara umum, skor perilaku bawah sadar lebih rendah dibandingkan dengan skor perilaku sadar (Sig.: .000). Studi ini menemukan bahwa tidak ada perbedaan generasi yang signifikan dalam mengukur variabel (Sig: >.05), yang menantang asumsi umum bahwa generasi muda lebih mahir dalam teknologi.
Selanjutnya, penelitian ini memperkenalkan alat pengukuran inovatif dan bersifat komplementer, khususnya Tes Thematic Apperception (TAT) yang dianalisis melalui prediksi skor pembelajaran mesin untuk mengukur perilaku bawah sadar dan dimensi budaya. Terdapat perbedaan dalam skor pengukuran perilaku sadar dan bawah sadar. Secara umum, skor perilaku bawah sadar cenderung lebih rendah dibandingkan dengan skor perilaku sadar (Sig.: .000). Perbedaan ini disebabkan oleh responden yang cenderung menggunakan kata-kata yang lebih sedikit dalam pengukuran TAT yang berkaitan dengan dua puluh satu dimensi pengukuran. Hal ini mendorong penjelajahan lebih lanjut untuk mengungkapkan alasan-alasan kemungkinan di balik perbedaan ini dalam konteks fenomena organisasi yang terjadi. Alasan-alasan ini mencakup kemungkinan bahwa karyawan mungkin secara sadar menerima transformasi digital sementara mereka menyimpan resistensi atau ketidakpastian secara bawah sadar.
Temuan ini menunjukkan bahwa kombinasi storytelling dan pembelajaran mesin untuk analisis sangat efektif. Mereka juga menyiratkan bahwa sementara kecerdasan buatan (AI) mengukur budaya dan perilaku dengan lebih valid, menggabungkannya dengan pendekatan statistik konvensional memberikan evaluasi yang komprehensif.
Studi ini memiliki implikasi praktis yang signifikan, mendemonstrasikan dampak budaya digital, budaya lama, dan literasi digital dalam membentuk sikap positif terhadap perubahan. Ini terutama relevan bagi organisasi yang menjalani transformasi digital, menekankan pentingnya membina budaya perusahaan yang mendukung kemajuan digital dan lingkungan yang mendorong inovasi dan peningkatan kinerja.
Namun, generalisabilitas studi ini terbatas karena pendekatannya yang menggunakan studi kasus dan ukuran sampel yang kecil, yang menawarkan peluang penelitian di masa depan untuk melibatkan sampel yang lebih besar dan menjelajahi berbagai sektor bisnis. Selain itu, bidang kecerdasan buatan (AI) yang berkembang menawarkan potensi untuk penjelajahan lebih lanjut dengan menggunakan dataset yang lebih besar dan teknologi yang lebih canggih.