Ahmada, Lailatul (2026) Peran Kapabilitas Big Data Analytic dan Kolaborasi terhadap Resiliensi Supply Chain. Masters thesis, Institut Tekonologi Sepuluh Nopember.
![[thumbnail of 6031241025-Master_Thesis.pdf]](http://repository.its.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
6031241025-Master_Thesis.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy |
Abstract
Di era globalisasi dan digitalisasi, Kompleksitas dan ketidakpastian supply chain yang semakin meningkat menuntut perusahaan manufaktur untuk memperkuat Supply chain Resilience (SCRES). Penelitian ini bertujuan menganalisis peran Big Data Analytics Capability (BDAC) dan Supply chain Collaboration (SCC) dalam meningkatkan SCRES dengan Supply chain Risk Management (SCRM) sebagai mekanisme utama. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan data primer yang dikumpulkan melalui survei daring pada perusahaan manufaktur di Jawa Timur. Analisis data dilakukan dengan mengintegrasikan Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), Necessary Condition Analysis (NCA), dan fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis (fsQCA). Hasil analisis PLS-SEM menunjukkan bahwa BDAC dan SCC secara signifikan memperkuat SCRM, sementara hanya SCRM yang memiliki pengaruh positif langsung terhadap SCRES, sehingga menegaskan perannya sebagai mediator penuh. Selanjutnya, hasil NCA mengungkapkan bahwa SCRM dan SCC merupakan kondisi yang diperlukan untuk mencapai tingkat SCRES yang lebih tinggi, sedangkan BDAC bukan merupakan prasyarat yang bersifat perlu. Namun demikian, hasil fsQCA menunjukkan bahwa BDAC tetap dapat berkontribusi terhadap SCRES sebagai bagian dari konfigurasi yang bersifat cukup ketika dikombinasikan dengan SCRM atau SCC, yang mencerminkan kompleksitas kausal dan prinsip ekifinalitas dalam pembentukan resiliensi.Secara keseluruhan, penelitian ini menyimpulkan bahwa SCRES bukan merupakan hasil langsung dari kapabilitas digital atau kolaboratif semata, melainkan merupakan outcome dari kemampuan perusahaan dalam menerjemahkan kapabilitas tersebut ke dalam praktik manajemen risiko yang efektif. Temuan ini menegaskan peran sentral SCRM sebagai fondasi resiliensi serta memperkaya pemahaman teoretis melalui integrasi pendekatan simetris dan non-simetris dalam menjelaskan kompleksitas pembentukan Supply Chain Resilience.
==================================================================================================================================
In an increasingly volatile and digitalized business environment, manufacturing supply chains are exposed to various disruptions that require firms to enhance their Supply chain Resilience (SCRES). This study aims to examine how Big Data Analytics Capability (BDAC) and Supply chain Collaboration (SCC) contribute to SCRES, with Supply chain Risk Management (SCRM) as a central mechanism. Using survey data from manufacturing firms in East Java, this research applies a mixed analytical approach by integrating Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), Necessary Condition Analysis (NCA), and fuzzyset Qualitative Comparative Analysis (fsQCA). The PLS-SEM results indicate that BDAC and SCC significantly strengthen SCRM, while only SCRM has a direct positive effect on SCRES, confirming its full mediating role. NCA further reveals that SCRM and SCC are necessary conditions to achieve higher levels of SCRES, whereas BDAC is not a necessary prerequisite. However, fsQCA uncovers that BDAC can still contribute to SCRES as part of sufficient configurations when combined with SCRM or SCC, highlighting causal complexity and equifinality in resilience formation. Overall, the findings demonstrate that supply chain resilience is not an automatic outcome of digital or collaborative capabilities alone, but rather depends on firms’ ability to translate these capabilities into systematic risk management practices. This study contributes theoretically by integrating symmetric and configurational approaches and practically by emphasizing SCRM as the foundational mechanism for achieving sustainable supply chain resilience.
Actions (login required)
 |
View Item |