Pengaruh Knowledge Sharing dan Keterlibatan

Middle Manager Terhadap Kinerja Proyek

Pengembangan Produk di Industri Otomotif

1st Annisa Dewi Akbari

Departemen Teknik Mesin dan Industri

Universitas Gadjah Mada

Yogyakarta, Indonesia annisadewiakbari90@gmail.com

2nd Budi Hartono

Departemen Teknik Mesin dan Industri

Universitas Gadjah Mada

Yogyakarta, Indonesia boed@gadjahmada.edu

sektor otomotif masih tinggi, sehingga penting untuk mengetahui

faktor kunci dari kesuksesan proyek pengembangan produk.

Knowledge sharing, keterlibatan middle manager, dan

kompleksitas merupakan faktor kesuksesan proyek yang dibahas

dalam penelitian ini. Kuesioner penelitian ditujukan kepada

middle manager proyek pengembangan produk dengan response

rate 57% (119 dataset) dan pengolahan data dilakukan dengan

SmartPLS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa knowledge

sharing berpengaruh positif terhadap keterlibatan middle

manager, namun tidak berpengaruh terhadap kinerja. Selain itu

keterlibatan middle manager berpengaruh positif terhadap kinerja

dan memediasi hubungan knowledge sharing dan kinerja proyek.

Di sisi lain kompleksitas berpengaruh negatif terhadap kinerja,

namun tidak memoderasi hubungan knowledge sharing dan

kinerja proyek.

Selain itu faktor kesuksesan proyek pengembangan produk yang kedua, yaitu organizational context yang berkaitan dengan management support dalam strategi, innovation, dan

improvement juga sangat penting untuk diperhatikan. Middle manager adalah sosok bagian dalam management yang masih kurang tereksplor perannya, padahal mempunyai peran yang penting bagi kesuksesan suatu organisasi [4]. Dua hal yang menonjol dalam penelitian peran middle manager adalah tentang peran middle manager dalam strategi dan kontribusi signifikan dalam perubahan manajemen [5]. Berkaitan dengan kesuksesan proyek, termasuk proyek pengembangan produk, tak terlepas dari masalah kompleksitas. Kompleksitas merupakan sarana analitik yang mendalam untuk memahami proyek dan menyusun strategi yang mungkin untuk mengatasi masalah [6].

Berdasarkan penjelasan latar belakang di atas, perlu dilakukan penelitian mengenai kerangka berpikir dan pengujian secara empiris mengenai hubungan antara knowledge sharing, keterlibatan middle manager dalam perancangan dan implementasi strategi, kompleksitas, serta kinerja proyek dengan rincian yaitu bagaimana hubungan knowledge sharing dan keterlibatan middle manager dalam perancangan dan implementasi strategi di perusahaan otomotif manufaktur, bagaimana hubungan keterlibatan middle manager, knowledge sharing, dan kompleksitas terhadap kinerja sebuah proyek. Selain itu, kajian ini menganalisis apakah keterlibatan middle manager dalam perancangan dan implementasi strategi memediasi pengaruh knowledge sharing terhadap kinerja proyek, dan apakah kompleksitas proyek dapat memperkuat atau memperlemah hubungan knowledge sharing dan kinerja proyek. Sehingga akhir dari penelitian ini dapat memberikan gambaran bagi praktisi maupun akademisi terkait hubungan knowledge sharing, peran middle manager, dan kompleksitas terhadap kinerja proyek.

A. Subjek Penelitian

Unit analisis dalam penelitian ini adalah proyek yaitu semua

tipe proyek pengembangan produk di perusahaan otomotif

manufaktur Indonesia. Pengambilan sampel dilakukan dengan

metode purposive sampling. Karakteristik responden dalam

penelitian ini adalah seorang middle manager proyek

pengembangan produk di perusahaan otomotif yang telah

bergabung minimal di satu siklus penuh sebuah proyek.

Penentuan jumlah sampel dilakukan dengan memperhatikan

kriteria Min R² (0.1), alpha= 5%, dan statistical power= 80%,

sehingga didapatkan ukuran sampel minimal sejumlah 103 [7]

TP-1

Abstrak—Kegagalan proyek pengembangan produk di

Persaingan pasar otomotif di Indonesia semakin meningkat ditandai dengan perubahan market share pada tiap brand. Perusahaan berlomba-lomba untuk mencapai market share tertinggi. Demi mencapai hal tersebut, proyek pengembangan produk bukan menjadi pilihan lagi, tapi suatu keharusan karena perusahaan beroperasi di pasar dengan siklus hidup produk yang lebih pendek dikarenakan meningkatnya persaingan pasar [1]. Namun sayangnya tingkat kegagalan pengembangan produk masih tinggi sehingga penting untuk mengetahui faktor kunci dalam kesuksesan proyek pengembangan produk. Knowledge dan organizational context merupakan faktor terbanyak yang mempengaruhi kesuksesan proyek pengembangan produk yaitu sebesar 57% dan 40% [1]. Berdasarkan data tersebut maka dapat disimpulkan bahwa knowledge merupakan elemen penting untuk kelangsungan hidup perusahaan di era dinamis dan kompetitif saat ini. Banyak literature review menunjukkan bahwa knowledge adalah hal yang paling penting bagi inovasi dan kesuksesan berkelanjutan [2]. Knowledge sharing adalah kunci dari proses knowledge management dan merupakan dasar untuk menghasilkan ide-ide baru dan mengembangkan peluang bisnis baru [3].

Kata kunci—industri otomotif, kinerja proyek,

knowledge sharing, kompleksitas proyek, middle manager

I. PENDAHULUAN

II. METODOLOGI

B. Desain Penelitian

Variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah variabel

bebas (independent variabel) yaitu knowledge sharing, variabel

mediasi yaitu keterlibatan middle manager, variabel moderasi

yaitu kompleksitas proyek, dan variabel terikat (dependent

variabel) yaitu kinerja proyek. Adapun pengembangan

hipotesisnya adalah sebagai berikut:

1. Knowledge sharing dan keterlibatan middle manager

Knowledge sharing tentang tujuan dan prioritas strategis

membuat middle manager cenderung memberikan pengaruh

secara terintegrasi ke top management dalam organisasi untuk

mengembangkan strategi [8]. Tingkat knowledge management

tentang pengalaman proyek sebelumnya memiliki pengaruh

positif yang signifikan terhadap keberhasilan pelaksanaan

strategi oleh middle manager [9]. Berdasarkan penelitian

tersebut dapat dibuat hipotesis bahwa,

Hipotesis 1: Knowledge sharing berpengaruh positif terhadap

keterlibatan middle manager.

2. Knowledge sharing dan kinerja proyek

Knowledge sharing tentang pelanggan, pemasok,

kompetitor, kemampuan desain dan manufaktur internal akan

membantu pencapaian tujuan pengembangan produk secara

keseluruhan [10]. Berdasarkan penelitian ini dapat dibuat

hipotesis bahwa,

Hipotesis 2: Knowledge sharing berpengaruh positif terhadap

kinerja proyek.

3. Keterlibatan middle manager dan kinerja proyek

Terdapat hubungan positif antara keterlibatan middle

manager dalam pembuatan strategi dan ukuran kinerja

organisasi [11, 12]. Peran middle manager dalam strategi akan

meningkatkan kepuasan pelanggan [13]. Berdasarkan

penelitian tersebut dapat dibuat hipotesis bahwa,

Hipotesis 3: Keterlibatan middle manager berpengaruh positif

terhadap kinerja proyek.

4. Knowledge sharing mempengaruhi kinerja proyek melalui

keterlibatan middle manager

Berdasarkan penelitian terdahulu yang sudah di bahas pada

H1 sampai H3 yaitu mengenai hubungan knowledge sharing,

peran middle manager, dan kinerja proyek, menjadikan

keterlibatan middle manager dalam strategi sebagai variabel

mediasi. Dengan demikian dapat dibuat hipotesis bahwa,

Hipotesis 4: Knowledge sharing berpengaruh positif terhadap

kinerja proyek melalui keterlibatan middle manager.

5. Kompleksitas dan kinerja proyek

Terdapat hubungan positif antara knowledge management

maturity dan project performance dengan dimoderasi oleh

kompleksitas struktural dan ketidakpastian proyek [6]. Semakin

besar kompleksitas yang ditimbulkan oleh suatu proyek,

semakin rendah peluang keberhasilan yang akan tercapai [14].

Berdasarkan penelitian tersebut dapat dibuat hipotesis bahwa,

Hipotesis 5: Hubungan antara knowledge sharing dan kinerja

proyek lebih kuat saat terdapat kompleksitas yang lebih tinggi.

Hipotesis 6: Kompleksitas proyek berpengaruh negatif

terhadap kinerja proyek.

Berdasarkan uraian penelitian sebelumnya terkait dengan

kemungkinan variabel yang mempengaruhi kinerja proyek,

maka diformulasikan framework penelitian yang ditampilkan

pada Gambar 1.

Gambar 1. Framework Penelitian

Tabel I menunjukkan penjelasan mengenai masing-masing

variabel beserta sub variabelnya.

Knowledge

Sharing

Tingkat knowledge

sharing antara individu

maupun tim

menggunakan berbagai

sarana komunikasi [10]

Pelanggan,

Pemasok,

Kompetitor,

Kapabilitas [10]

Keterlibatan

middle

manager

Keterlibatan middle

manager dalam proses

strategi dalam

pemikiran dan

komitmen terhadap

strategi [11]

Championing,

Synthesizing,

Facilitating,

Implementing

[12]

Kompleksi-

tas Proyek

Risiko dalam proyek

yang dipengaruhi oleh

faktor persepsi,

kesadaran, alam bawah

sadar dan afektif [14]

Kompleksitas

structural,

Emergent,

sosiopolitik [14]

Kinerja

Proyek

Ketepatan dalam

waktu, biaya material,

tenaga kerja dan

overhead, dan produk

dapat memenuhi

kebutuhan dan harapan

pelanggan [10]

Value to

customer, Biaya,

Waktu [10]

Strategic

Involvement of

Middle

Manager (M)

H4 Y1. Value

to customer

Y2. Biaya

Y3. Waktu

Kinerja

Proyek

(Y)

Z1. Kompleksitas

Struktural Z2.

Emergent

Z3. Kompleksitas

Sosiopolitik

H2

H1

H5

H3

M1.

Championing

M2.

Synthesizing

Kompleksi

tas Proyek

(Z)

M3.

Facilitating

M4.

Implementing

Gambar 4. 1 Framework Penelitian

H6

TP-2

TABEL I. PENJELASAN VARIABEL

Variabel Definisi Operasional Sub Variabel

C. Tahapan Penelitian

Tahapan pertama dalam penelitian adalah melakukan studi

literatur. Berdasarkan studi literatur dilakukan identifikasi

variabel yang digunakan yaitu knowledge sharing, keterlibatan

middle manager, kinerja proyek, dan kompleksitas. Setelah itu

dibangun model teoritis yaitu dengan membuat hipotesis dan

diagram model atau framework. Setelah model dibangun, maka

tahapan selanjutnya yaitu merancang instrumen survei yang

dilakukan dengan membangun kuesioner. Kuesioner yang

disusun merupakan pernyataan dari dimensi variabel yang

diadaptasi dan diadopsi dari penelitian-penelitian sebelumnya.

Tahapan selanjutnya yaitu pilot study yang dilakukan untuk

mengevaluasi instrumen survei dan mendapatkan perbaikan

instrumen. Pilot study ditujukan kepada praktisi atau akademisi

yang memiliki latar belakang proyek dan dilakukan secara dua

tahap, yaitu tahap kualitatif dan kuantitatif. Pilot study kualitatif

digunakan untuk validitas konten dan tampilan instrumen

penelitian. Sedangkan pilot study kuantitatif digunakan untuk

memastikan bahwa data sudah valid dan reliabel. Setelah semua

terpenuhi maka dilakukan pengambilan data, pengolahan, dan

analisis data. Untuk mengolah data digunakan software

SmartPLS, SPSS, dan spreadsheet (Microsoft Excel).

A. Pengumpulan Data

Pengumpulan data dilakukan setelah selesai pilot study,

sehingga instrumen penelitian sudah dipastikan valid dan

reliabel. Penyebaran instrumen penelitian dilakukan pada

responden yang sesuai dengan kriteria, yaitu middle manager

proyek pengembangan produk di otomotif dan dilakukan secara

tidak langsung yaitu menggunakan link online. Dalam penelitian

ini, jumlah kuesioner yang kembali adalah sebanyak 119 dari

210 link online yang disebarkan atau sekitar 57% respon rate.

Setelah dilakukan data cleansing, maka data akhir yang dapat

dipakai berjumlah 106. Jumlah item pernyataan untuk

penyebaran kuesioner yaitu 100 item dengan 5 skala likert. Tabel

II merupakan statistik deskriptif dari variabel-variabel utama

dalam penelitian yang didapat dari konversi nilai item-item yang

dibobotkan dengan skala likert tersebut.

Knowledge sharing (X) 4,057 4,000 0,853 4,000

Middle manager (M) 3,900 4,000 0,927 4,000

Kompleksitas (Z) 2,185 2,000 1,000 4,000

Kinerja (Y) 3,929 4,000 1,054 4,000

B. Pengolahan Data SmartPLS

Pengolahan dan pengujian data hasil kuesioner dilakukan

dengan software SmartPLS versi 3. Dalam penelitian ini terdapat

empat variabel, 14 dimensi, dan 100 item pernyataan.

1. Measurement model (outer model)

Analisa ini dilakukan untuk memastikan bahwa

measurement yang digunakan layak untuk dijadikan

pengukuran (valid dan reliabel). Pada penelitian ini terdapat

first order dan second order konstruk yang berbentuk reflektif

yaitu variabel konstruk dibangun terlebih dahulu lalu dirincikan

menjadi item-item. Konstruk first order merupakan konstruk

yang dibentuk oleh indikatornya, sedangkan konstruk second

konstruk first order.

a. Reflective indikator loadings (First Order)

Nilai loadings merupakan korelasi antara variabel laten

dengan indikatornya.Nilai outer loadings yang baik adalah

lebih dari 0,7 [15]. Setelah beberapa item dieliminasi, jumlah

item yang tersisa atau yang outer loading nya > 0,7 adalah 65

item.

b. Uji Validitas Konvergen (First Order)

Uji validitas konvergen menunjukkan ukuran adanya

korelasi positif antara suatu indikator terhadap indikator lain

yang berada dalam satu konstruk yang sama. Validitas

konvergen dianalisis berdasarkan nilai average variance

extracted (AVE). Berdasarkan hasil diketahui bahwa nilai AVE

untuk semua dimensi sudah lebih dari 0,5.

c. Internal consistency reliability (First Order)

Kriteria dari internal consistency reliability dapat dilihat

dari nilai composite reliability (CR). Data yang memiliki CR >

0,6 mempunyai reliabilitas yang tinggi atau indikator konsisten

dalam mengukur konstruknya. Selain itu juga dapat dilihat dari

dengan nilai cronbach’s alpha. Nilai cronbach’s alpha yang

diharapkan adalah > 0,6 untuk semua konstruk. Berdasarkan

hasil pengolahan diketahui bahwa nilai cronbach’s alpha dan

composite reliability untuk semua dimensi sudah lebih dari 0,6.

d. Uji Validitas Diskriminan (First Order)

Uji ini berguna untuk mengetahui apakah konstruk

memiliki diskriminan yang memadai yaitu dengan cara

membandingkan nilai loading dan akar kuadrat AVE pada

konstruk yang dituju harus lebih besar dibandingkan dengan

konstruk yang lain. Berdasarkan hasil uji, nilai loading dan akar

kuadrat AVE pada konstruk yang dituju sudah lebih besar

dibandingkan dengan nilai loading di konstruk yang lain.

Selain evaluasi konstruk first order, perlu dilakukan

evaluasi konstruk untuk second order. Berdasarkan hasil uji

diketahui bahwa semua variabel sudah memiliki nilai AVE

lebih dari 0,5 dan composite reliability serta cronbach’s alpha

lebih dari 0,6. Hasil akhir dari model menghasilkan 12 dimensi

dan 46 item indikator. Setelah uji validitas dan reliabilitas

terpenuhi, dilakukan bootsrapping untuk mengetahui tingkat

signifikansi dari masing-masing dimensi terhadap variabel

latennya. Hasil menunjukkan bahwa setiap dimensi

menghasilkan nilai yang signifikan (p value < 0,05) sehingga

semua konstruk first order valid dalam mengukur aspek yang

berbeda terhadap konstruk second order.

2. Analisis Struktural Model (Inner Model)

Analisa inner model atau analisa struktural model

dilakukan untuk memastikan bahwa model struktural yang

dibangun robust dan akurat.

a. Variance Inflation Factor (VIF)

Nilai Variance Inflation Factor (VIF) digunakan untuk

mengevaluasi multikolinearitas. Nilai VIF yang ideal adalah di

bawah tiga [15], yang menunjukkan tidak ada multikolinearitas.

TP-3

TABEL II. STATISTIK DESKRIPTIF DARI VARIABEL

Variabel Mean Median SD Range

order adalah konstruk yang dibentuk oleh dimensinya pada

III. HASIL DAN PEMBAHASAN

Berdasarkan hasil pengolahan diketahui bahwa semua nilai VIF

kurang dari tiga sehingga tidak terdeteksi multikolinearitas.

b. Koefisien Determinasi (R²) dan Relevansi Prediktif (Q²)

Koefisien determinasi atau R² menunjukkan varians yang

dapat dijelaskan dalam suatu konstruk endogen karena

pengaruh prediktornya. Sedangkan relevansi prediktif atau Q²

digunakan untuk mengukur seberapa baik nilai observasi

dihasilkan oleh model dan juga estimasi parameternya. Model

dikatakan memiliki relevansi prediktif bila memiliki nilai Q²

lebih dari nol. Berdasarkan hasil pengujian VIF, R², dan Q²

terlihat bahwa model yang dibentuk adalah robust. Sehingga

pengujian hipotesa dapat dilakukan.

3. Uji Hipotesis

Pengujian hipotesis dilakukan dengan melihat nilai pada

path coefficient yang menggambarkan hubungan antar variabel

pada signifikansi 0,05. Nilai path coefficient signifikan apabila

p-value < 0,05 dan t hitung lebih dari t tabel. Nilai tabel yang

digunakan dalam penelitian ini adalah 1,98282 (df= 105).

Coef. Mean SD T

P

Value Ket.

M -> Y 0,175 0,179 0,161 1,089 0,277 Tidak

Sig.

Z ->

X*Y 0,071 0,077 0,111 0,638 0,524

Tidak

Sig.

X -> M 0,525 0,524 0,070 7,444 0,000 Sig.

X -> Y -

0,153 -0,158 0,129 1,186 0,236

Tidak

Sig.

Z -> Y -

0,392 -0,39 0,138 2,846 0,005 Sig.

X -> M

-> Y 0,092 0,095 0,087 1,053 0,293

Tidak

Sig.

Berdasarkan Tabel III, terdapat dua nilai yang signifikan

pada model #1 yaitu antara variabel knowledge sharing (X) dan

keterlibatan middle manager (M) serta kompleksitas proyek (Z)

dan kinerja proyek (Y). Dikarenakan tidak ada efek moderasi

dari kompleksitas, maka dibangun model #2 yaitu model tanpa

variabel kompleksitas untuk mengetahui apakah ada

kemungkinan variabel lain yang saling berhubungan. Tabel IV

adalah hasil path coefficient untuk model #2.

Coef. Mean SD T

P

Value Ket.

X -> M 0,525 0,527 0,071 7,392 0,000 Sig.

M -> Y 0,406 0,400 0,120 3,388 0,001 Sig.

X -> Y -

0,071

-

0,075 0,131 0,540 0,590

Tidak

Sig.

X -> M ->

Y 0,213 0,213 0,075 2,841 0,005 Sig.

Tabel IV menunjukkan bahwa terdapat tiga nilai yang

signifikan yaitu knowledge sharing (X) terhadap keterlibatan

middle manager (M), keterlibatan middle manager (M)

terhadap kinerja proyek (Y), dan mediasi keterlibatan middle

manager (M) pada hubungan knowledge sharing (X) terhadap

kinerja proyek (Y). Model #1 dan model #2 mengindikasikan

hasil yang berbeda. Berdasarkan analisis statistik yang

dilakukan yaitu multikolinearitas, variabilitas, dan outlier atau

noise semua sudah memenuhi. Oleh karena itu kemungkinan

penyebabnya adalah ukuran sampel yang tidak memadai untuk

mendeteksi adanya efek interaksi. Jika jumlah sampel terbatas

penambahan variabel akan mengurangi statistical power.

Penentuan jumlah sampel didasarkan pada statistical power

80%, R square 0,1, signifikansi 5%, dan jumlah independent

variabel adalah 3 menghasilkan jumlah sampel minimum 103

[7]. Namun sayangnya tidak ada kriteria tambahan interaksi

disana misalnya adanya moderasi atau mediasi sehingga

kemungkinan jumlah sampel 106 dalam penelitian ini tidak

memadai untuk mendeteksi interaksi-interaksi tersebut.

Gambar 2 dan 3 merupakan model #1 dan model #2 dari PLS

setelah semua pengujian selesai dilakukan.

C. Analisis Hasil Uji Hipotesis

Tabel V menunjukkan hasil uji hipotesis yang sudah

dirangkum di dalam satu tabel.

TP-4

Gambar 3. Model #2 PLS

Gambar 2. Model #1 PLS

TABEL III. HASIL PATH COEFFICIENT MODEL #1

TABEL IV. HASIL PATH COEFFICIENT MODEL #2

Hipotesis 1 Sig. Sig.

Hipotesis 2 Tidak Sig. Tidak Sig.

Hipotesis 3 Tidak Sig. Sig.

Hipotesis 4 Tidak Sig. Sig.

Hipotesis 5 Tidak Sig. -

Hipotesis 6 Sig. - Ket. = (-) tidak di uji

a. Knowledge sharing (X)keterlibatan middle manager (M)

Berdasarkan nilai t hitung, p value, dan path coefficient

untuk kedua model yaitu model #1 dan model #2 diketahui

bahwa keputusan uji hipotesis ini adalah menolak H0 yaitu

terdapat cukup bukti bahwa knowledge sharing berpengaruh

positif terhadap keterlibatan middle manager dalam

perancangan dan implementasi strategi. Hal ini berarti semakin

tinggi knowledge sharing, maka dapat meningkatkan

keterlibatan middle manager dalam hal perancangan dan

implementasi strategi. Hasil penelitian ini sudah sesuai

hipotesis yang dibangun dan selaras dengan penelitian

terdahulu. Knowledge sharing tentang tujuan dan prioritas

strategis membuat middle manager lebih cenderung untuk

memberikan pengaruh secara terintegrasi ke top management

pengaruh positif yang signifikan terhadap keberhasilan

pelaksanaan strategi oleh middle manager [8][9]. Hasil

penelitian berupa hasil empiris membuktikan bahwa knowledge

sharing tentang pelanggan, supplier, kompetitor, dan

kapabilitas internal memang berpengaruh terhadap peran

middle manager. Hal ini dikarenakan knowledge sharing dapat

membantu middle manager untuk mengembangkan dan

memberikan ide inovasi baik itu inovasi untuk produk, proses

manufaktur, maupun proses desain. Knowledge sharing juga

bermanfaat untuk mengumpulkan dan menyampaikan

informasi dari berbagai pihak, serta menganalisis ancaman dan

peluang dari lingkungan. Selain itu knowledge sharing juga

dapat membantu middle manager dalam pelaksanaan program

atau strategi perusahaan.

b. Knowledge sharing (X) kinerja proyek (Y)

Berdasarkan nilai t hitung dan p value untuk kedua model

yaitu model #1 dan model #2 diketahui bahwa keputusan uji

hipotesis ini adalah gagal menolak H0, yang artinya tidak

terdapat cukup bukti bahwa knowledge sharing berpengaruh

terhadap kinerja proyek untuk domain industri otomotif. Hasil

ini tidak sesuai dengan hipotesis yang ditentukan di awal dan

berbeda dengan hasil penelitian terdahulu yaitu knowledge

sharing tentang pelanggan, pemasok, kompetitor, kemampuan

desain dan manufaktur internal akan membantu pencapaian

tujuan proyek pengembangan produk secara keseluruhan [10].

Perbedaan hasil penelitian ini kemungkinan dikarenakan

perbedaan jenis proyek pengembangan produk. Sebagian

proyek pengembangan produk di otomotif manufaktur

Indonesia tidak sepenuhnya local development, namun masih

campur tangan mother company. Sehingga segala keputusan

baik strategi, improvement, atau penyelesaian masalah harus

dilakukan kedua belah pihak yang terkadang mengabaikan

informasi-informasi dari kondisi lokal lapangan. Selain itu

dalam proyek pengembangan produk di otomotif diperlukan

sumber data yang valid dan tepat, sehingga info dari knowledge

sharing baik itu tacit maupun explicit kurang berpengaruh. Hal

ini selaras dengan penelitian sebelumnya, bahwa knowledge

sharing tidak berpengaruh positif terhadap kinerja proyek di

industri Polandia dikarenakan proyek membutuhkan tujuan,

alat, dan metode yang didefinisikan dengan tepat, sehingga

tidak memungkinkan dilakukannya tacit knowledge sharing

[16].

c. Keterlibatan middle manager (M) kinerja proyek (Y)

Berdasarkan hasil dari model #1, hubungan variabel ini

tidak signifikan. Namun hasil ini berbeda dengan model #2

yang menunjukkan hasil yang signifikan dengan t hitung

(3,388), p value (0,001), dan path coefficient bernilai 0,406

yang berarti keterlibatan middle manager berpengaruh positif

terhadap kinerja proyek. Hal ini dikarenakan middle manager

berada di posisi tengah yaitu antara atasan dan bawahan atau

sebagai jembatan antara keduanya. Dalam hal perancangan

strategi, middle manager mengusulkan strategi ide inovasi yang

berasal middle manager langsung atau berasal dari bawahan

yang dikumpulkan dan disampaikan middle manager ke top

management. Sehingga dengan demikian makin banyak ide-ide

inovasi yang masuk berdasarkan kondisi lapangan langsung

serta pengetahuan dan pengalaman dari berbagai pihak. Selain

itu dalam hal implementasi middle manager menjadi tonggak

implementasi yang menyampaikan strategi dan bertanggung

jawab akan implementasi strategi tersebut ke bawahan.

Sehingga berdasarkan peran middle manager tersebut maka

dapat mendukung kesuksesan kinerja proyek. Hasil ini juga

selaras dengan penelitian terdahulu, bahwa peran middle

manager dalam strategi akan meningkatkan kinerja proyek

khususnya kepuasan pelanggan [13].

d. Knowledge sharing (X) keterlibatan middle manager

(M) kinerja proyek (Y)

Berdasarkan hasil dari model #1, efek mediasi ini tidak

signifikan. Namun lain halnya pada model #2 yang

menunjukkan hasil yang signifikan dengan t hitung (2,841), p

value (0,005), dan path coefficient bernilai 0,213 yang berarti

keterlibatan middle manager memediasi pengaruh knowledge

sharing terhadap kinerja proyek. Keterlibatan middle manager

memiliki efek full mediation karena knowledge sharing tidak

memiliki pengaruh secara langsung terhadap kinerja proyek.

e. Moderating Effect (kompleksitas_Z), knowledge sharing

(X) kinerja proyek (Y)

Berdasarkan hasil dari model #1 yaitu nilai t hitung (0,604)

dan p value (0,546), diketahui bahwa keputusan uji hipotesis ini

adalah gagal menolak H0, yang artinya tidak terdapat cukup

bukti bahwa kompleksitas proyek memoderasi hubungan

knowledge sharing dan kinerja proyek. Hal ini tidak sesuai

dengan hipotesis dan peneilitian terdahulu bahwa terdapat

hubungan positif antara knowledge management maturity dan

project performance dengan dimoderasi oleh kompleksitas

struktural dan ketidakpastian proyek [6]. Hasil perbedaan ini

dikarenakan perbedaan jenis variabel yang diuji. Dalam

penelitian sebelumnya variabel yang diuji adalah knowledge

management, sedangkan dalam penelitian ini adalah knowledge

sharing yang merupakan bagian dari knowledge management.

Selain itu dari variabel kompleksitas juga terdapat perbedaan,

TP-5

TABEL V RANGKUMAN HASIL UJI HIPOTESIS

Hipotesis Model #1 PLS Model #2 PLS

yaitu dalam penelitian sebelumnya yang diuji adalah tingkat

dimensi yaitu kompleksitas strukural dan emergent, sedangkan

dalam penelitian ini yang diuji adalah variabel kompleksitas

secara keseluruhan. Sehingga berdasarkan hasil penelitian ini

variabel kompleksitas secara keseluruhan tidak akan

memperkuat atau memperlemah hubungan antara knowledge

sharing dan kinerja proyek. Terutama dalam hal ini adalah

kompleksitas sosiopolitik yang berhubungan dengan

ketersediaan sumber daya baik manusia maupun anggaran tidak

cukup untuk mempengaruhi hubungan knowledge sharing dan

kinerja proyek karena jenis kompleksitas tersebut bukan

menjadi masalah, maksudnya dalam proyek otomotif

perencanaan sumber daya telah dirancang dengan baik di awal

proyek. Dikarenakan efek moderasi ini tidak signifikan, maka

dalam pembahasan selanjutnya kompleksitas diuji secara

independen untuk mengetahui hubungannya dengan kinerja.

f. Kompleksitas proyek (Z) kinerja proyek (Y)

Pengujian antara kompleksitas proyek dan kinerja proyek

menghasilkan nilai t hitung (2,846) dengan p value (0,005) dan

path coefficient -0,392 sehingga terdapat cukup bukti bahwa

kompleksitas proyek berpengaruh negatif terhadap kinerja

proyek. Hal ini berarti semakin tinggi kompleksitas, maka dapat

menurunkan kinerja proyek. Hal ini sudah sesuai dengan

hipotesis dan sejalan dengan penelitian terdahulu yaitu yang

menunjukkan bahwa semakin besar kompleksitas yang

ditimbulkan oleh suatu proyek, semakin rendah peluang

keberhasilan yang akan tercapai [14]. Hal ini tentu saja juga

berlaku di proyek pengembangan produk otomotif. Adanya

ketidakpastian, perubahan, orang yang terkait proyek, serta

jenis proyek akan mempengaruhi kerumitan proyek yang pada

akhirnya dapat mempengaruhi pencapaian kinerja proyek.

Change atau perubahan berkaitan dengan perubahan yang

terjadi pada kebutuhan, teknologi, stakeholder, dan proyek.

Sedangkan ketidakpastian biasanya merupakan hasil dari

kebaruan teknologi atau proses dengan kondisi kurangnya

pengalaman, kurangnya ketersediaan informasi, atau beberapa

kombinasi dari ini.

Model teoritis terkait knowledge sharing, keterlibatan

middle manager dalam perancangan dan implementasi strategi,

kompleksitas, serta kinerja proyek telah dikembangkan

berdasarkan studi literatur dari penelitian-penelitian

sebelumnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa knowledge

sharing berpengaruh positif terhadap keterlibatan middle

manager, namun tidak berpengaruh terhadap kinerja. Pada

model#1 mengindikasikan bahwa keterlibatan middle manager

tidak mempengaruhi kinerja dan tidak memediasi hubungan

knowledge sharing terhadap kinerja. Namun lain halnya pada

model#2, keterlibatan middle manager mempengaruhi kinerja

dan terdapat efek mediasi. Di sisi lain kompleksitas proyek

berpengaruh negatif terhadap kinerja, namun tidak memoderasi

hubungan knowledge sharing dan kinerja proyek.

Berdasarkan hasil penelitian ini maka disarankan bagi

perusahaan untuk lebih memperhatikan dan mengembangkan

keterlibatan middle manager dalam hal perancangan dan

implementasi strategi. Selain itu kompleksitas sebaiknya

dikelola dengan baik agar dapat tercipta kinerja proyek yang

lebih optimal. Sedangkan rekomendasi untuk penelitian

selanjutnya yaitu peneliti dapat mengeksplor peran middle

manager lainnya yang mendukung kinerja di proyek

pengembangan produk, mengidentifikasi dan mengganti atau

menambah variabel atau dimensi lain yang di anggap penting

untuk membangun model. Selain itu penelitian serupa juga

dapat dicoba dilakukan untuk jenis proyek lain.

[1] M. Björklund, T. Kalling, and S. Setterberg, “The Success and Failure of

New Product Development – A Study With Focus on The Early Phases”, Nordic Academy of Management, 2007.

[2] I. Nonaka and H. Takeuchi, “The Knowledge Creating Company: How

Japanese Companies Create The Dynamics of Innovation”, Oxford University Press, New York, 1995.

[3] H.F. Lin, “Knowledge Sharing and Firm Innovation Capability: An

Empirical Study”. International Journal of Manpower, 28(3–4), 315–332, 2007.

[4] S. Ameson, “Lead from The Middle: Influence Up, Down, and Across”,

Leadersip Excellence, 25(3), 19, 2008. [5] Z. Rezvani, “Who is a Middle Manager: A Literature Review”,

International Journal of Family Business and Management, 1(2), 1–9, 2017.

[6] B. Hartono, S.R. Sulistyo, K.H. Chai, and N. Indarti, “Knowledge

Management Maturity and Performance in a Project Environment: Moderating Roles of Firm Size and Project Complexity”, Journal of

Management in Engineering, 35(6), 2019.

[7] J. Hair, G.T. Hult, C. Ringle, dan M. Sarstedt, “A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM)”, 2nd edition, SAGE

Publication Inc., United States of America, 2017.

[8] B. Wooldridge, T. Schmid, and S.W. Floyd, “The Middle Management Perspective on Strategy Process: Contributions, Synthesis, and Future

Research”, Journal of Management, 34(6), 1190-1221, 2008.

[9] F. Alamsjah, “Key Success Factors in Implementing Strategy: Middle-level Managers’ Perspectives”, Procedia - Social and Behavioral

Sciences, 24, 1444–1450, 2011.

[10] P. Hong, W.J. Doll, E. Revilla, and A.Y. Nahm, “Knowledge Sharing and Strategic Fit in Integrated Product Development Proejcts: An Empirical

Study”, International Journal of Production Economics, 132(2), 186–196,

2011. [11] M.I. Ukil and M.A. Akkas, “Determining Success Factors for Effective

Strategic Change: Role of Middle Managers’ Strategic Involvement”.

Serbian Journal of Management, 12(1), 29–40, 2017. [12] B. Wooldridge and S.W. Floyd, “The Strategy Process, Middle

Management Involvement, and Organizational Performance”, Strategic

Management Journal, 11(3), 231-241, 1990. [13] M. Ahearne, S.K. Lam, and F. Kraus, “Performance Impact of Middle

Managers Adaptive Strategy Implementation: The Role of Social

Capital”, Strategic Management Journal, 35, 68-87, 2014. [14] H.R. Maylor, N.W. Turner, and R. Murray-Webster, “How Hard Can It

Be?: Actively Managing Complexity in Technology Projects: The

Complexity Assessment Tool Offers A Framework For Articulating, Assessing, and Managing Sources of Complexity in Technology

Projects”, Research Technology Management, 56(4), 45–51, 2013.

[15] J.F. Hair, J.J. Risher, M. Sarstedt, and C.M. Ringle, “When to Use and How to Report the Results of PLS-SEM”, European Business Review,

31(1), 2–24, 2019.

[16] W. Kucharska, “Tacit Knowledge Sharing and Project Performance. Does the Knowledge Workers’ Personal Branding Matter?”, Advances in

Economics and Business, 5(9), 518-529, 2017.

TP-6

IV. KESIMPULAN

DAFTAR PUSTAKA