No title

DAFTAR PUSTAKA Akaike. H. 1987. Factor Analysis and AIC, Psychometrika, 52, 317-332 Astuti dan Dharmadiaksa. 2014. “Pengaruh Efektivitas Penerapan Sistem Informasi Akuntansi, Pemanfaatan dan Kesesuaian Tugas pada Kinerja Karyawan”. Jurnal Akuntansi Universitas Udayana, 9.2. 2014. Arikunto, S. 2006. Prosedur Penelitian: Suatu pendekatan Praktik. Jakarta: Rineka Cipta Arikunto, Suharsimi. 2009. Prosedur Penelitian : Suatu Pendekatan Praktek, jakarta : Rineka Cipta Baldrige, M. 2011 Baldrige Criteria for performance Excellence, National Istitute of standards and Technology Press, Gaithersberg MD Barizi, Ahmad. 2009. Menjadi Guru Unggul Bagaimana Menciptakan Pembelajaran Yang Produktif & Profesional Jogyakarta : Ar-Ruz Media Bentler, P.M dan D.G. Bonnet (1980) Significant Test and Goodness of Fit in the Analysis of Covariance Structures, Psychological Bulletin, 88, 588-606. Bentler, P. M. 1990. “Comparative fit indexes in structural models,” Psychological Bulletin (107:2),pp.238-246. B. Uno, Hamzah. 2007. Teori Motivasi dan Pengukurannya. Jakarta:Bumi Aksana Bollen, K. A. 1989. Structural Equations with Latent Variables. John Wiley & Sons, Inc., Amerika. Bollen, K.A. & Long, J. Scott (1993). Testing Structural Equation Models. Sage, Thousand Oaks : CA. Bozdogan, H. 1987. Asymptotically distribution-free methods for the analysis of covariance structures”. Multivariate Behavioral Research, 24, 445-455 Brahmasari, Ida Ayu dan Agus Suprayetno. 2008. Pengaruh Motivasi Kerja, Karyawan serta Dampaknya pada Kinerja Perusahaan (Studi kasus pada PT. Pei Hei International Wiratama Indonesia). Jurnal Manajemen dan Kewirausahaan. Vol. 10, September: 124-135. Brown, et. al. 2009. Chemistry Contexts Edisi 11. Australia : Pearson Education Australia Browne M.W. dan R. Cudeck 1993,”Testing Structural Equation Model, Sage, Publication. Byrne, B.M., 2001. Structural Equation Modeling with AMOS, Basic Concepts, Applications, and Programming, New Jersey: Lawraence Erlbaum Associates Inc. Campbell, Donald T.; Fiske, Donald W. 1959. Convergent and discriminant validation by the multitrait-multimethod matrix. Psychological Bulletin, Vol 56(2), Mar 1959, 81-105. D’Agostino, Jerome V. & Van Winkle, Waverely Hester. 2007. Identifying Prepared and Competent Teacher with Professional Knowledge Tests. Quantitative Research, Evaluation, and Management Section, Ohio State University. Deming, W. Edwards. 1982. Guide to Quality Control. Cambirdge: Massachussetts Institute Of Technology. Ebmeier, Howard & Jennifer Ng. 2006. Development and Field Test of an Employment Selection Instrument for Teachers in Urban School Districts.

http://digilib.mercubuana.ac.id/

University of Kansas, 439 Pearson Hall, 1122 West Campus Road, Lawrence, KS 66045, USA Elliott, Kerry. 2015. “Teacher Performance Appraisal: More about Performance or Development?”. Australian Journal of Teacher Education Vol 40, 9, September 2015. Ferdinand, A., 2005.Structural Equation Modeling Dalam Penelitian Manajemen: Aplikasi Model-model Rumit dalam Penelitian untuk Tesis S2 dan Disertasi S-3. Semarang: BP Universitas Diponegoro. Furnham, Adrian., Eracleous, Andreas., Premuzic, Tomas Chamorro. 2009. Personality, motivation and job satisfaction: Hertzberg meets the Big Five, Journal of Managerial Psychology, Vol 24, Iss 8. pp 765 –779 Ghozali, I. & Fuad. 2008. Structural Equation Modeling: Teori, Konsep, dan Aplikasi Dengan Program Lisrel 8.80 (2thed.). Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Hair, J.F., Jr., et.al. 1998. Multivariate Data Analysis 5th ed. Prentice-Hall Int’l. Englewood Cliff. New Jersey. Hair, Joseph, 2010, Multivariate Data Analysis A Global Perspective, Prentice Hall, United States of America Hammer, M., dan Champy, J., 1993. “Rekayasa Ulang Perusahaan, Sebuah Manifesto bagi Revolusi Bisnis“, diterjemahkan oleh Widodo, M. P., PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta, 1993. Bidang Hamzah B. Uno, 2008, Teori Motivasi dan Pengukurannya Analisis di Pendidikan, Bumi Aksara, Jakarta Hooper et.al. 2008. Structural Equation Modelling: Guidelines for Determining Husne Demirel and Erdamar, G.K. 2009, “Examining the Relationship between Job Satisfaction and Family ties of Turkish Primary School Teachers,”PROCEDIA-Social and Behavioral Sciences, 1(1): 22112217. Indriantoro, Supomo, 2002, Metodologi Penelitian Bisnis untuk Akuntansi dan Manajemen, Edisi Pertama, BPFE, Yogyakarta. Jimoh, A.M., 2008, “Emotional Labour, Conscientiousness and Job Tenure as Predictors of Job Performance Among University Administrative Workers in Southwestern Nigerian”, International Journal of African & African American Studies, Vol.VII, No.2 Jöreskog & Karl, 1989. Lisreal User's Reference Guide. s.l.:Scientific Software International. Joreskog, K.G.dan Sorbom,D.1996.LISREL 8: Users Reference Guide.Chicago: Software International In Scientific Kaplan, Robert S. 1992. “Conceptual Foundations of the Balanced Scorecard”. Harvard Business School, Harvard University Kelemen, Gabriela. 2014. “Developing Professional Knowledge in the Initial Teacher Education”. Procedia - Social and Behavioral Sciences 180 ( 2015 ) . Khan, Muhammad Aslam, et. al. 2011. “Impact of Training and Development on Organizational Performance”. Global Journal of Management and Business Research. Volume 11 Issue 7 Version 1.0 July 2011.


Kunandar. 2007. Guru Profesional Implementasi Kurikulum Tingkat Satuan Pendidikan (KTSP) dan Persiapan Menghadapi Sertifikasi Guru. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada Latan, Hengky. 2013. Structural Equation Modelling: Konsep dan Aplikasi Menggunakan Program Lisrel 8.80. Bandung: Penerbit Alfabeta Lestari, Siti Rokhmi. 2014. “Manajemen Pengembangan Dosen Sebagai Upaya Meningkatkan Mutu Sekolah Tinggi Pariwisata AMPTA Yogyakarta”. Jurnal Media Wisata, Volume 12, Nomor 2, November 2014. Locke, E.A., and Latham, G.P. 1990. Work Motivation and Satisfaction: Light at the End of the Tunnel. Psychological Science July 1990 vol 1. No 4 pp:240-246. Loehlin, J.C. 1992. Latent Variable Models : An Introduction to Factor. Path, and Structural Analysis. Lawrence Erlbaum Associates. New Jersey. Lu, L. T. dan Lee, Y. H. (2007). The Effect of Supervision Style and DecisionMaking on Role Stress and Satisfaction of Senior Foreign Managers in 143 International Joint Ventures in China. International Journal of Commerce & Management, 17 (4): 284-294. Maharjan, S. 2012. Association between Work Motivation and Job Satisfaction of College Majid, Abdul. 2007. Perencanaan Pembelajaran. Bandung: Remaja Rosdakarya Malhotra. 2007. Marketing Research An Applied Orientation. International Edition: Pearson Mangkuprawira.S Dan Aida V.Hubeis. 2007. Manajemen Mutu Sumber Daya Manusia. GHALIA INDONESIA. Bogor. Millete, V. dan Gagne, M., 2008, “Designing Volunteers’ Tasks to Maximize Motivation, Satisfaction and Performance: The Impact of Job Characteristics on Volunteer Engangement”, Motivation Emotion, 32, 1122. Mukhlis. 2009. Profesionalisme Kinerja Guru Menyongsong Masa Depan. http://majalahnh.com. diakses tanggal 11 Januari 2011, jam 15:15 Mulaik, S. A. 1972. The foundations of factor analysis. New York: McGraw Hill. Munandar, 2010. Budgeting, Perencanaan Kerja, Pengkoordinasian Kerja dan Pengawasan Kerja. Yogya karta: BPFE UniversitasGajahmada Teachers. Administrative and Management Review, Vol. 24, No. 2, 45-55. Nanang Fatah. 1996. Landasan Manajemen Pendidikan. Bandung: Remaja Rosdakarya Nyavon, Petrus. 2017. “Pengaruh Kinerja Dosen Dengan Motivasi Belajar Pada Mahasiswa Prodi Sosiatri Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik Universitas Mulawarman Samarinda”. PSIKOBORNEO, Volume 5, Nomor 2, 2017. P. Newton, Stephen & Hammond & Darling, Linda. 2013. Development and Assessing Beginning Teacher Effectiveness: the Potential of Performance Assessments. Stanford University, Standford, CA, USA. Pineda, Pilar. 2010. Perrspective On Practice; Evaluation of Training in Organizations: a Proposal for an Integrated Model. Universidad Automona de Barcelona, Barcelona, Spain.


Prastowo, Andi. 2011. Metode Penelitian Kualitatif dalam Perspektif Rancangan Penelitian. Jogjakarta: Ar-Ruzz Media. Rejeki, Sri. 2015. “Pengembangan Profesionalisme Dosen dan Inovasi Pembelajaran”. Majalah Ilmiah Pawiyatan. Vol : XXII, No : 3, Oktober 2015 Riduwan, 2007. Rumus dan Data Dalam Aplikasi Statistika. Bandung, ALFABETA Robbins SP, dan Judge. 2007. Perilaku Organisasi, Jakarta: Salemba Empat Hal 22. Rowland, Caroline. 2013. Management Learning, Performance and Reward: Theory and Practice Revisited. Chester Business School, University of Chester, Chester, UK, and Roger Hall, Hall Consultancy, UK. Rowland, C and Hall, R. 2010. Teaching Managers: Learning, Research and Workplace Practice. Journal of Management Development, Vol 29 pp 828-839 Sarbeng Isaac, Baafi. 2013. Staff Trainning and Devevopment Interventions and Teaching Performance: Application of Structural Equation Modelling. University of Cape Coast. Cape Coast, Ghana. Sevilla,et. al, 1993, Pengantar Metode Penelitian, Jakarta, Universitas Indonesia. Smith, J.L., S. Conley and S. You. 2015. Perceptions of Retirement Affect Career Commitment: The Mediating Role of Retirement System Satisfaction for Two Teacher Age Groups. Educational Gerontology41: 267-281. Solimun. 2002, Multivariate Analysis Structural Equation Modelling (SEM) Lisrel dan Amos. Fakultas MIPA, Universitas Brawijaya. Steiger J.H. dan J.C. Lind (1980) Statistically based test for the number of common factor, Annual Meeting of the Psychometric Society, Iowa City, IA. Stronge, J.H. 2012. Teacher Effectiveness Performance Evaluation System, Stronge & Associates Educational Consulltan, LLC, New Jersey Suarman, 2015. “Teaching Quality and Students Satisfaction: The Intermediatory Role of Relationship between Lecturers and Students of the Higher Learning Institutes”. Mediterranean Journal of Social Sciences MCSER Publishing, Rome-Italy ISSN 2039-2117 (online) ISSN 2039-9340 (print) Vol 6 No 2 March 2015 Sudiro, 2015. “Pengaruh Sarana, Proses Pembelajaran, dan Persepsi Kinerja Dosen Terhadap Kepuasan Mahasiswa Pada Politeknik Indonusa Surakarta”. Jurnal Sainstech Politeknik Indonusa Surakarta ISSN : 23555009 Vol. 1 Nomor 4 Desember Tahun 2015. Sugiyono. 2010. Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif & RND. Bandung : Alfabeta Sugiyono. 2014. Metode Penelitian Manajemen. Bandung: Penerbit Alfabeta Sultan, W.J. 1981. Practical baking. 3rded., Revised. The AVI Publishing Company Inc, Westport, Connecticut. Syafaruddin, at. al.2011. Pengelolaan Pendidikan. Medan: Perdana Publishing Tahira Nazir, Saif-Ur-Rachman Khan, Syed Fida Hussain Shah and Khalid Zaman Impact and Compensation on Job Satisfaction : Public and Private University of UK Universiti Teknologi Malaysia


Tome, Eduardo. 2011. Human Resource Development in the Knowledge Based and Services Driven Economy. Departement of Economics Universidade Luciada de Famalicao, Famalicao, Portugal. Tukijan, dan Endah Winarti, 2014. “Analisis Kepuasan Karier dan Kinerja Dosen Pada Kopertis Wilayah VI Jawa Tengah di Semarang”. Jurnal Ekonomi Manajemen dan Akuntansi No. 36 / Th. XXI / April 2014.. Wardani, I G. A. K. 2012. “Mengembangkan Profesionalisme Pendidik Guru Kajian Konseptual dan Operasional” Jurnal Pendidikan, Volume 13, Nomor 1, Maret 2012. Wibowo. 2007.Manajemen Kinerja. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada. Wijanto, Setyo Hari, 2008, Structural Equation Modeling, Penerbit Graha Ilmu, Yogyakarta Yahya, Zamharil dan Fitri Hidayati. 2014. “Analisis Kompetensi Terhadap Penilaian Kinerja Dosen (Studi Kasus Dosen UIN Sultan Syarif Kasim Riau)”. Jurnal Penelitian sosial keagamaan, Vol.17, No.1 Januari-Juni 2014




Lampiran 1

Jakarta, Nopember 2015 Kepada Yth, Bapak/Ibu Dosen Universitas Muhammadiyah Tangerang Di Tempat. Untuk Meningkatkan kualitas pelayanan kepada pelanggan, kami mohon bantuan bapak/ibu untuk dapat menyisihkan waktu sedikit untuk mengisi kuesioner, atas bantuannya kami ucapkan terima kasih. DATA DIRI Lingkari data dibawah ini : Jenis Kelamin: a. Laki-laki b. Perempuan Umur: a. 21 tahun - 33 tahun b. 33 tahun – 45 tahun c. > 45 tahun Jenjang Pendidikan: a. Sarjana (S1) b. Magister (S2) c. Doktor (S3) Status dosen: a. Dosen Tetap b. Dosen Tidak Tetap


Berikan pendapat anda atas pernyataan di bawah ini, dengan cara memberikan tanda (√) pada kolom yang tersedia. 1. PENYAMPAIAN INSTRUKSI (INSTRUKSIONAL DELIVERY) NO

Pernyataan

I

Teknik Penyampaian membuat saya?

1

Dapat meningkatkan prestasi dengan sistematika

2

Berkomunikasi dengan baik

3

Menggunakan teknologi untuk meningkatkan pembelajaran mahasiswa

II 4 5 6 III 7 8

Sangat Ragu Tidak Sangat Tidak ragu Setuju setuju setuju setuju

Efektivitas Penyampaian membuat saya Menggunakan variasi strategi instruksi yang efektif dan sumber daya Komunikasi yang jelas dan mudah dimengerti Dapat menggunakan waktu di kelas dalam pengajaran Keterlibatan mahasiswa dilakukan dengan Melibatkan dan mengaawasi mahasiswa belajar aktif membangun diantara mahasiswa pengetahuan dan ketrampilan yg ada


Berikan pendapat anda atas pernyataan berikut , dengan cara memberikan tanda (√) pada kolom yang tersedia. 2. KEMAMPUAN YANG PROFESIONAL (PROFESSIONAL KNOWLEDGE) No I 9 10

Pernyataan Pengetahuan tentang materi akan mempengaruhi Kemampuan pengetahuan tentang materi pembelajaran Kemampuan dalam menyampaikan materi sesuai tujuan.

II

Pengalaman dapat disampaikan dengan

11

Kemampuan menghubungakan pengalaman belajar yg lalu dengan yang sekarang

12 III

Sangat RaguTidak Sangat Tidak ragu Setuju Setuju Setuju Setuju

Mengerti tingkat intelektual, social, emosi dan pengembangan fisik sesuai dengan umur mahasiswa Berorientasi pada hasil dapat ditentukan dengan

13

Hasil pembelajaran sesuai dengan rencana

14

Hasil karya ilmiah (jurnal)

3. PERENCANAAN PEMBELAJARAN (INTRUCTIONAL PLANNING) NO

Pernyataan

I

Strategi pembelajarana akan membuat

15

Kemampuan membuat rencana pembelajaran

16

Kemampuan mengatur waktu untuk membuat materi pembelajaran

II

Dapat menggunakan sumber daya yang ada

17

Kememampuan menyeimbangkan obyek pembelajaran dengan kebutuhan mahasiswa

18

Kemampuan untuk mengatur fasilitas pembelajaran

III

Membuat rencana organisasi yang baik dapat dipengaruhi oleh


Sangat Tidak setuju

Tidak setuju

Ragu ragu

Setuju

Sangat setuju

Kemampuan membuat rencana sesuai dengan organisasi Kemampuan untukmembuat rencara akses 20 kurikulum untuk mahasiswa di kelas 4. KEPUASAN AKAN KARIR (CAREER SATISFACTION) 19

NO

Pernyataan

I

Jenjang karir akan mempengaruhi

21

Kepuasan akan karir sekarang

22

Tujuan yang saat ini sudah sesuai dengan yang direncanakan

II

Kesempatan untuk maju sebagai dosen

23

Sudah mendapatkan training yang cukup

24 III

Sangat Tidak Tidak Setuju setuju

Raguragu

Setuju

Sangat Setuju

Sangat Tidak Tidak Setuju setuju

Raguragu

Setuju

Sangat Setuju

Sudah mendapat kesempatan training Harapan dalam karir

25

Sudah mendapatkan jabatan yang sesuai

26

Pekerjaan sekarang sudah mencapai harapan

5. KINERJA DOSEN (PERFORMANCE) NO

Pernyataan

I

Kualitas hasil kerja dapat ditetntukan dengan

27

Kesesuain materi dengan silabus

28

Penguasahaan materi perkuliahan

II

Kuantitas hasil kerja dapat diukur dengan

29

Tingkat penyerapan materi mahasiswa

30

Tingkat kelulusan mahasiswa

III

Ketetapatan waktu hasil dapat diukur dengan

31

Ketepatan kelulusan mahasiswa

32

Hasil karya ilmiah dalam satu semester


BERITA ACARA WAWANCARA (IN DEPTH INTERVIEW) Pada hari ini tanggal 9 bulan Maret tahun dua ribu lima belas ( 9 – 3 - 2015), saya yang bertanda tangan di bwah ini: Nama : Shiddiq Waluyo NIM : 55113120293 Dalam hal ini bertindak sebagai pewawancara, yang mana hasil wawancara ini akan digunakan untuk penelitian terdahulu pada rencana Tesis. Nama : Muhammad Jonni, M.Kom Jabatan: Dosen Senior UMT Dalam hal ini sebagai yang diwawancarai, Daftar pertanyaan tentang kepuasan dosen dan jawabannya: No. 1

Pertanyaan Bagaimana pendapat Bapak terhadap tinggat kepuasan dosen?

2

Menurut Bapak apakah dosen UMT sudah puas dengan jenjang karirnya?

Jawaban Kepuasan dosen UMT pada umumnya masih rendah. Hal ini dapat dilihat dari kurangnya pelatihan, dan kesempatan untuk pengembangan karir Belum puas, karena training yang diberikan dari pihak UMT belum sesuai dengan yang diharapkan sebagaimana training yang mengarah kepada jenjang karir.

Tangerang, 9 Maret 2015 Pewawancara,

(Shiddiq Waluyo)

Yang diwawancara,

(Muhammad Jonni, M.Kom)

BERITA ACARA WAWANCARA (IN DEPTH INTERVIEW)


Pada hari ini tanggal 9 bulan Maret tahun dua ribu lima belas ( 9 - 3 - 2015),saya yang bertanda tangan di bwah ini: Nama : Shiddiq Waluyo NIM : 55113120293 Dalam hal ini bertindak sebagai pewawancara, yang mana hasil wawancara ini akan digunakan untuk penelitian terdahulu pada rencana Tesis. Nama : Wahyul Furqon, SH., MH Jabatan: Ketua Gugus Pemjaminan Mutu Fakultas Hukum UMT Dalam hal ini sebagai yang diwawancarai, Daftar pertanyaan tentang Penyampaian instruksidan jawabannya: No. 1

2

Pertnyaan Apakah dosen UMT penah mendapatkan pelatihan tentang penyampaian instruksi? Apakah pelatihan dosen tentang penyampaian instruksi dirasakan penting?

Jawaban Belum pernah

Sangat penting, karena penyampaian instruksi itu adalah suatu tektik memberikan informasi materi pembelajaran sehingga mahasiswa paham.

Daftar pertanyaan tentang Perencanaan pembelajaran dan jawabannya: No. 1

2

Pertanyaan Apakah dosen UMT penah mendapatkan pelatihan tentang perencanaan pembelajaran? Apakah pelatihan dosen tentang perencanaan pembelajaran dirasakan penting?

Jawaban Sudah ada, namun belum optimal dari segi penyampaian isi materi dari pembicara Sangat penting, karena perncanaan pembelajaran itu adalah langkah awal dari proses pembelajaran sehingga,materi yang disampaikan terarah dan sesuai dengan rencana.

Daftar pertanyaan tentang Pengetahuan yang profesional dan jawabannya: No. 1

2

Pertnyaan Apakah dosen UMT penah mendapatkan pelatihan tentang Pengetahuan yang profesional? Apakah pelatihan dosen tentang Pengetahuan yang profesional

Jawaban Pernah, pengalaman dari dosen senior, metode penetitian, pelatihan simaku Sangat penting, karena Pengetahuan yang profesional


dirasakan penting?

itu terdiri dari transfer knowledge seperti: pengalaman, tujuan akhir, subject knoledge

Tangerang, 9 Maret 2015 Yang

Pewawancara, diwawancara,

(Shiddiq Waluyo) MH)

(Wahyul Furqon, SH.,


BERITA ACARA WAWANCARA (IN DEPTH INTERVIEW) Pada hari ini tanggal 9 bulan Maret tahun dua ribu lima belas ( 9 – 3 - 2015),saya yang bertanda tangan di bwah ini: Nama : Shiddiq Waluyo NIM : 55113120293 Dalam hal ini bertindak sebagai pewawancara, yang mana hasil wawancara ini akan digunakan untuk penelitian terdahulu pada rencana Tesis. Nama : Basuki, SE., MM., Mak Jabatan: Ketua Gugus Pemjaminan Mutu Fakultas Ekonomi UMT Dalam hal ini sebagai yang diwawancarai, Daftar pertanyaan tentang kinerja dan jawabannya: No. 1

Pertnyaan Bagaimana pendapat Bapak terhadap kinerja dosen UMT?

2

Apa saja kriteria dosen yang berkinerja baik?

3

Bagaimana cara meningkatkan kinerja dosen di UMT.

Jawaban Kenerja dosen UMT masih rendah. Hal ini dapat dilihat dari disiplin waktu, hasil karya ilmiah dosen dan mahasiswa yang masih kurang. Kriteria dosen yang baik adalah dosen yang dapat melaksanakan Tridarma Perguruan Tinggi yaitu Pengajaran, Penelitian, dan Pengabdian Masyarakat Dengan cara meningkatkan, training development, meningkatkan frekuensi training, seminar, studi lanjut, dan kompensasi

Tangerang, 9 Maret 2015 Pewawancara,

Yang diwawancara,

(Shiddiq Waluyo) Mak)

(Basuki, SE., MM.,



Completely Standardized Solution LAMBDA-X


X11_1 X11_2 X11_3 X12_1 X12_2 X12_3 X13_1 X13_2 X21_1 X21_2 X22_1 X22_2 X23_1 X23_2 X31_1 X31_2 X32_1 X32_2 X33_1 X33_2 Y1_1 Y1_2 Y2_1 Y2_2 Y3_1 Y3_2 Z1_1 Z1_2 Z2_1 Z2_2 Z3_1 Z3_2

DELIVERY -------0.77 0.76 0.66 0.77 0.29 0.74 0.57 0.60 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

PLANNING -------- - - - - - - - 0.46 0.57 0.79 0.74 0.61 0.47 - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

KNOWLEDG -------- - - - - - - - - - - - - - 0.54 0.50 0.30 0.32 0.60 0.63 - - - - - - - - - - - - -


SATISFAC -------- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 0.70 0.85 0.86 0.76 0.77 0.85 - - - - - - -

PERFORMA -------- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 0.62 0.19 0.23 0.38 0.88 0.82

Completely Standardized Solution LAMBDA-X


X11_1 X11_2 X11_3 X12_1 X12_3 X13_1 X13_2 X21_2 X22_1 X22_2 X23_1 X31_1 X31_2 X33_1 X33_2 Y1_1 Y1_2 Y2_1 Y2_2 Y3_1 Y3_2 Z1_1 Z3_1 Z3_2

DELIVERY -------0.78 0.76 0.66 0.77 0.73 0.58 0.60 - - - - - - - - - - - - - - - - - -

PLANNING -------- - - - - - - 0.56 0.84 0.74 0.59 - - - - - - - - - - - - - -

KNOWLEDG -------- - - - - - - - - - - 0.63 0.60 0.60 0.62 - - - - - - - - - -

SATISFAC -------- - - - - - - - - - - - - - - 0.70 0.85 0.86 0.76 0.77 0.85 - - - -

PERFORMA -------- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 0.60 0.88 0.83

The Modification Indices Suggest to Add an Error Covariance


Between Y1_2 Y2_2 Y2_2 Y3_1 Y3_1 Y3_2 Y3_2 Y3_2 Z3_2 X11_3 X11_3 X11_3 X13_1 X13_2 X13_2 X31_2 X31_2 X31_2 X33_2 X22_2 X23_1 X23_1

and Y1_1 Y1_2 Y2_1 Y1_1 Y2_2 Y2_1 Y2_2 Y3_1 Z3_1 Z1_1 Z3_1 X11_2 X11_1 X11_1 X13_1 Z3_1 X12_3 X31_1 X13_1 Y2_2 Y1_1 Z1_1

Decrease in Chi-Square 8.3 8.8 23.4 11.6 24.5 13.4 8.8 30.6 9.1 13.7 10.3 12.1 8.5 11.9 62.0 8.1 8.3 9.2 10.3 10.8 8.4 8.4


New Estimate 0.06 -0.07 0.13 -0.09 0.13 -0.11 -0.08 0.15 0.11 0.07 -0.05 0.05 -0.05 -0.05 0.12 0.04 -0.04 0.05 -0.06 0.06 0.06 0.05


DATE: 2/21/2016 TIME: 18:06

L I S R E L 8.70 BY Karl G. Jöreskog & Dag Sörbom

This program is published exclusively by Scientific Software International, Inc. 7383 N. Lincoln Avenue, Suite 100 Lincolnwood, IL 60712, U.S.A. Phone: (800)247-6113, (847)675-0720, Fax: (847)675-2140 Copyright by Scientific Software International, Inc., 1981-2004 Use of this program is subject to the terms specified in the Universal Copyright Convention. Website: www.ssicentral.com The following lines were read from file C:\Users\wid\Dropbox\2016\sy shiddiq\New folder\shi MOD.PR2: OBSERVED VARIABLES No Status_Dosen X11_1 X13_1 X13_2 X13 X33_1 X33_2 X33

Jenis_kelamin X11_2 X11_3 XX1 X31_1 XX3 X21_1

Umur X11 X31_2 X21_2

Jenjang_Pendidikan X12_1 X12_2 X12_3 X12 X31 X32_1 X32_2 X32 X21 X22_1 X22_2 X22


X23_1 X23_2 X23 XX2 Y1_1 Y1_2 Y1 Y2_1 Y2_2 Y2 Y3_1 Y3_2 Y3 YY Z1_1 Z1_2 Z1 Z2_1 Z2_2 Z2 Z3_1 Z3_2 Z3 ZZ SAMPLE SIZE = 160 RAW DATA FROM FILE DATASHI2.PSF LATENT VARIABLES DELIVERY PLANNING KNOWLEDGE SATISFACTION PERFORMANCE RELATIONSHIP X11_1 X11_2 X11_3 X12_1 X12_3 X13_1 X13_2 =DELIVERY X21_2 X22_1 X22_2 X23_1 =PLANNING X31_1 X31_2 X33_1 X33_2 =KNOWLEDGE Y1_1 Y1_2 Y2_1 Y2_2 Y3_1 Y3_2 =SATISFACTION Z1_1 Z3_1 Z3_2=PERFORMANCE SET THE ERROR COVAIANCE BETWEEN Y3_2 AND Y3_1 SET THE ERROR COVAIANCE BETWEEN Y2_2 AND Y2_1 SET THE ERROR COVAIANCE BETWEEN Y3_1 AND Y2_2 SET THE ERROR COVAIANCE BETWEEN X13_2 AND X13_1 SET THE ERROR COVAIANCE BETWEEN Z3_2 AND Z3_1 SET THE ERROR COVAIANCE BETWEEN X11_3 AND Z1_1 SET THE ERROR COVAIANCE BETWEEN Y1_2 AND Y1_1 SET THE ERROR COVAIANCE BETWEEN X22_2 AND Y2_2 SET THE ERROR COVAIANCE BETWEEN X23_1 AND Y1_1 SET THE ERROR COVAIANCE BETWEEN X11_3 AND X11_2 SET THE ERROR COVAIANCE BETWEEN X31_2 AND X31_1 SET THE ERROR COVAIANCE BETWEEN X23_1 AND Z1_1 SET THE ERROR COVAIANCE BETWEEN X31_2 AND Z3_1 SATISFACTION = DELIVERY KNOWLEDGE PLANNING PERFORMANCE =DELIVERY KNOWLEDGE PLANNING SATISFACTION OPTIONS: RO EF SS SC AD=OFF PATH DIAGRAM END OF PROBLEM Sample Size = 160

Covariance Matrix Y1_1 Y1_2 Y2_1 -------- -------- -------- -------Y1_1 0.55 Y1_2 0.40 0.67 Y2_1 0.45 0.59 0.97 Y2_2 0.29 0.40 0.62 Y3_1 0.27 0.41 0.52 Y3_2 0.40 0.58 0.64 Z1_1 0.19 0.21 0.24 Z3_1 0.26 0.29 0.35 Z3_2 0.23 0.32 0.33 X11_1 0.24 0.27 0.32 X11_2 0.14 0.18 0.19 X11_3 0.15 0.12 0.16 X12_1 0.17 0.17 0.24 X12_3 0.18 0.24 0.27 X13_1 0.16 0.17 0.20 X13_2 0.15 0.17 0.19 X21_2 0.02 -0.03 -0.06 X22_1 0.07 0.07 0.06

Y2_2 Y3_1 -------- --------

0.71 0.52 0.47 0.16 0.25 0.22 0.19 0.13 0.07 0.11 0.16 0.10 0.08 -0.03 0.04

0.72 0.63 0.11 0.21 0.18 0.22 0.14 0.05 0.10 0.14 0.07 0.07 0.02 0.04

Y3_2

0.92 0.30 0.34 0.34 0.33 0.24 0.21 0.22 0.28 0.16 0.18 0.03 0.08


X22_2 X23_1 X31_1 X31_2 X33_1 X33_2

0.06 0.13 0.04 0.03 0.02 0.10

0.04 0.08 0.00 -0.03 0.02 0.06

0.06 0.08 -0.01 -0.02 0.01 0.04

0.09 0.09 0.05 0.04 0.06 0.08

0.02 0.06 0.07 0.04 0.04 0.09

0.05 0.09 0.05 -0.01 0.03 0.10

Covariance Matrix Z1_1 Z3_1 Z3_2 -------- -------- -------- -------Z1_1 0.38 Z3_1 0.21 0.44 Z3_2 0.19 0.34 0.47 0.18 0.24 0.24 X11_1 X11_2 0.15 0.15 0.15 X11_3 0.17 0.09 0.10 X12_1 0.14 0.14 0.14 X12_3 0.16 0.21 0.21 X13_1 0.12 0.13 0.11 X13_2 0.12 0.12 0.13 X21_2 0.05 -0.03 -0.02 X22_1 0.08 0.04 0.02 X22_2 0.10 0.04 0.03 X23_1 0.12 0.05 0.02 X31_1 0.03 0.01 -0.02 X31_2 0.02 0.02 -0.03 X33_1 0.02 0.01 0.01 X33_2 0.04 0.03 0.05

X11_1 X11_2 -------- --------

0.37 0.19 0.17 0.21 0.23 0.12 0.11 0.04 0.07 0.06 0.07 -0.01 -0.03 0.00 0.03

0.27 0.18 0.19 0.17 0.13 0.11 0.02 0.05 0.04 0.05 0.04 0.02 0.02 0.04

X11_3

0.33 0.19 0.15 0.12 0.12 0.03 0.09 0.07 0.09 0.06 0.02 0.03 0.07

Covariance Matrix X12_1 X12_3 X13_1 X13_2 X21_2 X22_1 -------- -------- -------- -------- -------- -------X12_1 0.35 X12_3 0.22 0.40 X13_1 0.13 0.13 0.30 X13_2 0.15 0.12 0.21 0.27 X21_2 0.06 0.02 -0.01 0.00 0.30 X22_1 0.06 0.07 0.03 0.03 0.15 0.32 X22_2 0.09 0.07 0.05 0.05 0.12 0.19 X23_1 0.06 0.10 0.03 0.01 0.07 0.15 X31_1 0.03 -0.01 0.01 0.01 0.07 0.07 X31_2 -0.01 -0.05 0.01 0.00 0.05 0.06 X33_1 0.03 0.03 0.03 0.05 0.06 0.08 X33_2 0.05 0.02 -0.03 0.04 0.08 0.10 Covariance Matrix X22_2 X23_1 X31_1 X31_2 X33_1 X33_2 -------- -------- -------- -------- -------- -------0.28 X22_2 X23_1 0.12 0.28 X31_1 0.02 0.07 0.22 X31_2 0.02 0.03 0.11 0.23 X33_1 0.06 0.07 0.08 0.08 0.23 X33_2 0.08 0.09 0.10 0.09 0.11 0.34


Number of Iterations = 20 LISREL Estimates (Maximum Likelihood) Measurement Equations

Y1_1 = 0.52*SATISFAC, Errorvar.= 0.27 , R² = 0.50 (0.035) 7.64 Y1_2 = 0.72*SATISFAC, Errorvar.= 0.15 , R² = 0.77 (0.066) (0.027) 10.95 5.52 Y2_1 = 0.82*SATISFAC, Errorvar.= 0.30 , R² = 0.69 (0.084) (0.044) 9.73 6.75 Y2_2 = 0.57*SATISFAC, Errorvar.= 0.35 , R² = 0.48 (0.069) (0.041) 8.31 8.55 Y3_1 = 0.57*SATISFAC, Errorvar.= 0.37 , R² = 0.47 (0.071) (0.043) 8.06 8.64 Y3_2 = 0.80*SATISFAC, Errorvar.= 0.28 , R² = 0.70 (0.082) (0.041) 9.78 6.73 Z1_1 = 0.41*PERFORMA, Errorvar.= 0.22 , R² = 0.43 (0.029) 7.61 Z3_1 = 0.54*PERFORMA, Errorvar.= 0.16 , R² = 0.65 (0.069) (0.033) 7.84 4.93 Z3_2 = 0.52*PERFORMA, Errorvar.= 0.20 , R² = 0.57 (0.070) (0.036) 7.40 5.70

X11_1 = 0.50*DELIVERY, Errorvar.= 0.13 , R² = 0.66 (0.042) (0.019) 11.89 6.67 X11_2 = 0.38*DELIVERY, Errorvar.= 0.13 , R² = 0.53 (0.037) (0.017) 10.19 7.57


X11_3 = 0.34*DELIVERY, Errorvar.= 0.20 , R² = 0.36 (0.043) (0.025) 7.96 8.26 X12_1 = 0.45*DELIVERY, Errorvar.= 0.15 , R² = 0.57 (0.042) (0.020) 10.72 7.37 X12_3 = 0.48*DELIVERY, Errorvar.= 0.17 , R² = 0.57 (0.044) (0.023) 10.72 7.37 X13_1 = 0.28*DELIVERY, Errorvar.= 0.22 , R² = 0.27 (0.043) (0.026) 6.64 8.49 X13_2 = 0.28*DELIVERY, Errorvar.= 0.19 , R² = 0.30 (0.040) (0.022) 7.07 8.42 X21_2 = 0.31*PLANNING, Errorvar.= 0.21 , R² = 0.31 (0.044) (0.026) 7.06 8.11 X22_1 = 0.49*PLANNING, Errorvar.= 0.084 , R² = 0.74 (0.041) (0.022) 11.92 3.83 X22_2 = 0.38*PLANNING, Errorvar.= 0.13 , R² = 0.53 (0.038) (0.019) 9.93 6.67 X23_1 = 0.27*PLANNING, Errorvar.= 0.19 , R² = 0.27 (0.039) (0.023) 6.80 8.27 X31_1 = 0.25*KNOWLEDG, Errorvar.= 0.16 , R² = 0.28 (0.043) (0.022) 5.79 7.23 X31_2 = 0.24*KNOWLEDG, Errorvar.= 0.17 , R² = 0.26 (0.043) (0.022) 5.66 7.42 X33_1 = 0.30*KNOWLEDG, Errorvar.= 0.14 , R² = 0.40 (0.043) (0.022) 7.06 6.32 X33_2 = 0.39*KNOWLEDG, Errorvar.= 0.19 , R² = 0.45 (0.052) (0.033) 7.47 5.73

Error Covariance for Y1_2 and Y1_1 = 0.018


(0.022) 0.80 Error Covariance for Y2_2 and Y2_1 = 0.11 (0.030) 3.85 Error Covariance for Y3_1 and Y2_2 = 0.16 (0.027) 6.03 Error Covariance for Y3_2 and Y3_1 = 0.15 (0.031) 4.85 Error Covariance for Z3_2 and Z3_1 = 0.068 (0.029) 2.35 Error Covariance for X11_3 and Z1_1 = 0.054 (0.018) 3.09 Error Covariance for X11_3 and X11_2 = 0.048 (0.015) 3.18 Error Covariance for X13_2 and X13_1 = 0.13 (0.020) 6.23 Error Covariance for X22_2 and Y2_2 = 0.056 (0.015) 3.60 Error Covariance for X23_1 and Y1_1 = 0.057 (0.019) 2.99 Error Covariance for X23_1 and Z1_1 = 0.044 (0.017) 2.60 Error Covariance for X31_2 and Z3_1 = 0.037 (0.013) 2.78 Error Covariance for X31_2 and X31_1 = 0.042 (0.017) 2.52 Structural Equations

SATISFAC = 0.72*DELIVERY - 0.11*PLANNING + 0.10*KNOWLEDG, Errorvar.= 0.50 , R² = 0.50 (0.10) (0.10) (0.11) (0.11) 7.14 -1.06 0.98 4.43


PERFORMA = 0.45*SATISFAC + 0.50*DELIVERY - 0.046*PLANNING 0.010*KNOWLEDG, Errorvar.= 0.25 , R² = 0.75 (0.12) (0.13) (0.098) (0.10) (0.091) 3.77 3.95 -0.47 -0.099 2.79

Reduced Form Equations SATISFAC = 0.72*DELIVERY - 0.11*PLANNING + 0.10*KNOWLEDG, Errorvar.= 0.50, R² = 0.50 (0.10) (0.10) (0.11) 7.14 -1.06 0.98 PERFORMA = 0.82*DELIVERY - 0.095*PLANNING + 0.037*KNOWLEDG, Errorvar.= 0.36, R² = 0.64 (0.12) (0.11) (0.11) 6.95 -0.89 0.33

Correlation Matrix of Independent Variables DELIVERY PLANNING KNOWLEDG -------- -------- -------DELIVERY 1.00 PLANNING 0.33 (0.09) 3.82 KNOWLEDG (0.10) 1.27

1.00

0.13 (0.09) 6.27

0.54

1.00

Covariance Matrix of Latent Variables SATISFAC PERFORMA DELIVERY PLANNING KNOWLEDG -------- -------- -------- -------- -------SATISFAC 1.00 PERFORMA 0.79 1.00 DELIVERY 0.70 0.80 1.00 PLANNING 0.18 0.19 0.33 1.00 KNOWLEDG 0.14 0.09 0.13 0.54 1.00

Goodness of Fit Statistics Degrees of Freedom = 229 Minimum Fit Function Chi-Square = 421.32 (P = 0.00) Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 373.77 (P = 0.00) Estimated Non-centrality Parameter (NCP) = 144.77 90 Percent Confidence Interval for NCP = (95.72 ; 201.73) Minimum Fit Function Value = 2.65


Population Discrepancy Function Value (F0) = 0.91 90 Percent Confidence Interval for F0 = (0.60 ; 1.27) Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = 0.063 90 Percent Confidence Interval for RMSEA = (0.051 ; 0.074) P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.035 Expected Cross-Validation Index (ECVI) = 3.24 90 Percent Confidence Interval for ECVI = (2.94 ; 3.60) ECVI for Saturated Model = 3.77 ECVI for Independence Model = 31.16 Chi-Square for Independence Model with 276 Degrees of Freedom = 4906.96 Independence AIC = 4954.96 Model AIC = 515.77 Saturated AIC = 600.00 Independence CAIC = 5052.76 Model CAIC = 805.11 Saturated CAIC = 1822.55 Normed Fit Index (NFI) = 0.91 Non-Normed Fit Index (NNFI) = 0.95 Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = 0.76 Comparative Fit Index (CFI) = 0.96 Incremental Fit Index (IFI) = 0.96 Relative Fit Index (RFI) = 0.90 Critical N (CN) = 107.31

Root Mean Square Residual (RMR) = 0.029 Standardized RMR = 0.073 Goodness of Fit Index (GFI) = 0.84 Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0.79 Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI) = 0.64 The Modification Indices Suggest to Add the Path to from Decrease in Chi-Square New Estimate Y3_1 PERFORMA 13.5 -0.31 Y3_2 PERFORMA 10.3 0.30 The Modification Indices Suggest to Add an Error Covariance Between and Decrease in Chi-Square New Estimate Y3_1 Y2_1 9.7 0.09 Y3_2 Y2_1 10.1 -0.08 X33_2 X13_1 15.0 -0.06

Standardized Solution LAMBDA-Y SATISFAC PERFORMA -------- -------Y1_1 0.52 -Y1_2 0.72 -Y2_1 0.82 --


Y2_2 Y3_1 Y3_2 Z1_1 Z3_1 Z3_2

0.57 0.57 0.80 ----

---0.41 0.54 0.52

LAMBDA-X DELIVERY PLANNING KNOWLEDG -------- -------- -------X11_1 0.50 --X11_2 0.38 --X11_3 0.34 --X12_1 0.45 --X12_3 0.48 --X13_1 0.28 --X13_2 0.28 --X21_2 -0.31 -X22_1 -0.49 -X22_2 -0.38 -X23_1 -0.27 -X31_1 --0.25 X31_2 --0.24 X33_1 --0.30 X33_2 --0.39 BETA SATISFAC PERFORMA -------- -------SATISFAC --PERFORMA 0.45 -GAMMA DELIVERY PLANNING KNOWLEDG -------- -------- -------SATISFAC 0.72 -0.11 0.10 PERFORMA 0.50 -0.05 -0.01 Correlation Matrix of ETA and KSI SATISFAC PERFORMA DELIVERY PLANNING KNOWLEDG -------- -------- -------- -------- -------SATISFAC 1.00 PERFORMA 0.79 1.00 DELIVERY 0.70 0.80 1.00 PLANNING 0.18 0.19 0.33 1.00 KNOWLEDG 0.14 0.09 0.13 0.54 1.00 PSI Note: This matrix is diagonal. SATISFAC PERFORMA -------- -------0.50 0.25


Regression Matrix ETA on KSI (Standardized) DELIVERY PLANNING KNOWLEDG -------- -------- -------SATISFAC 0.72 -0.11 0.10 PERFORMA 0.82 -0.10 0.04

Completely Standardized Solution LAMBDA-Y SATISFAC PERFORMA -------- -------0.71 -Y1_1 Y1_2 0.88 -Y2_1 0.83 -Y2_2 0.69 -Y3_1 0.68 -Y3_2 0.84 -Z1_1 -0.65 Z3_1 -0.80 Z3_2 -0.75 LAMBDA-X DELIVERY PLANNING KNOWLEDG -------- -------- -------0.81 --X11_1 X11_2 0.73 --X11_3 0.60 --X12_1 0.76 --X12_3 0.76 --X13_1 0.52 --X13_2 0.55 --X21_2 -0.56 -X22_1 -0.86 -X22_2 -0.72 -X23_1 -0.52 -X31_1 --0.53 X31_2 --0.51 X33_1 --0.63 X33_2 --0.67 BETA SATISFAC PERFORMA -------- ---------SATISFAC PERFORMA 0.45 -GAMMA DELIVERY PLANNING KNOWLEDG -------- -------- -------SATISFAC 0.72 -0.11 0.10 PERFORMA 0.50 -0.05 -0.01


Correlation Matrix of ETA and KSI SATISFAC PERFORMA DELIVERY PLANNING KNOWLEDG -------- -------- -------- -------- -------SATISFAC 1.00 PERFORMA 0.79 1.00 DELIVERY 0.70 0.80 1.00 PLANNING 0.18 0.19 0.33 1.00 KNOWLEDG 0.14 0.09 0.13 0.54 1.00 PSI Note: This matrix is diagonal. SATISFAC PERFORMA -------- -------0.50 0.25 THETA-EPS Y1_1 Y1_2 Y2_1 Y2_2 Y3_1 -------- -------- -------- -------- -------- -------Y1_1 0.50 Y1_2 0.03 0.23 Y2_1 --0.31 Y2_2 --0.14 0.52 Y3_1 ---0.23 0.53 Y3_2 ----0.19 0.30 Z1_1 ------Z3_1 ------Z3_2 -------

Y3_2

THETA-EPS Z1_1 Z3_1 Z3_2 -------- -------- -------0.57 Z1_1 Z3_1 -0.35 Z3_2 -0.15 0.43 THETA-DELTA-EPS Y1_1 Y1_2 Y2_1 Y2_2 Y3_1 -------- -------- -------- -------- -------- -------X11_1 ------X11_2 ------X11_3 ------X12_1 ------X12_3 ------X13_1 ------X13_2 ------X21_2 ------X22_1 ------X22_2 ---0.13 --X23_1 0.15 -----X31_1 ------X31_2 ------X33_1 -------

Y3_2


X33_2

--

--

--

--

--

--

THETA-DELTA-EPS Z1_1 Z3_1 Z3_2 -------- -------- -------X11_1 ---X11_2 ---X11_3 0.15 --X12_1 ---X12_3 ---X13_1 ---X13_2 ---X21_2 ---X22_1 ---X22_2 ---X23_1 0.14 --X31_1 ---X31_2 -0.12 -X33_1 ---X33_2 ---THETA-DELTA X11_1 X11_2 X11_3 X12_1 X12_3 -------- -------- -------- -------- -------- -------0.34 X11_1 X11_2 -0.47 X11_3 -0.16 0.64 X12_1 ---0.43 X12_3 ----0.43 X13_1 -----0.73 X13_2 -----0.44 X21_2 ------X22_1 ------X22_2 ------X23_1 ------X31_1 ------X31_2 ------X33_1 ------X33_2 -------

X13_1

THETA-DELTA X13_2 X21_2 X22_1 X22_2 X23_1 -------- -------- -------- -------- -------- -------X13_2 0.70 X21_2 -0.69 X22_1 --0.26 X22_2 ---0.47 X23_1 ----0.73 X31_1 -----0.72 X31_2 -----0.19 X33_1 ------X33_2 ------THETA-DELTA


X31_1

X31_2 X33_1 X33_2 -------- -------- -------X31_2 0.74 X33_1 -0.60 X33_2 --0.55 Regression Matrix ETA on KSI (Standardized) DELIVERY PLANNING KNOWLEDG -------- -------- -------SATISFAC 0.72 -0.11 0.10 PERFORMA 0.82 -0.10 0.04

Total and Indirect Effects Total Effects of KSI on ETA DELIVERY PLANNING KNOWLEDG -------- -------- -------SATISFAC 0.72 -0.11 0.10 (0.10) (0.10) (0.11) 7.14 -1.06 0.98 PERFORMA (0.12) 6.95

0.82 (0.11) -0.89

-0.10 (0.11) 0.33

0.04

Indirect Effects of KSI on ETA DELIVERY PLANNING KNOWLEDG -------- -------- ----------SATISFAC PERFORMA (0.09) 3.72

0.33 (0.05) -1.03

-0.05 (0.05) 0.95

0.05

Total Effects of ETA on ETA SATISFAC PERFORMA -------- -------SATISFAC --PERFORMA (0.12) 3.77

0.45

--

Largest Eigenvalue of B*B' (Stability Index) is 0.206 Total Effects of ETA on Y SATISFAC PERFORMA


-------- -------Y1_1 0.52 -Y1_2

0.72 (0.07) 10.95

--

Y2_1

0.82 (0.08) 9.73

--

Y2_2

0.57 (0.07) 8.31

--

Y3_1

0.57 (0.07) 8.06

--

Y3_2

0.80 (0.08) 9.78

--

Z1_1

0.18 (0.05) 3.77

0.41

Z3_1

0.25 0.54 (0.06) (0.07) 3.97 7.84

Z3_2

0.23 0.52 (0.06) (0.07) 3.91 7.40

Indirect Effects of ETA on Y SATISFAC PERFORMA -------- -------Y1_1 --Y1_2

--

--

Y2_1

--

--

Y2_2

--

--

Y3_1

--

--

Y3_2

--

--

Z1_1

0.18 (0.05) 3.77

--


Z3_1

0.25 (0.06) 3.97

--

Z3_2

0.23 (0.06) 3.91

--

Total Effects of KSI on Y DELIVERY PLANNING KNOWLEDG -------- -------- -------Y1_1 0.37 -0.06 0.05 (0.05) (0.05) (0.05) 7.14 -1.06 0.98 Y1_2

0.52 -0.08 0.07 (0.06) (0.07) (0.08) 8.18 -1.06 0.98

Y2_1

0.59 -0.09 0.08 (0.08) (0.08) (0.09) 7.90 -1.06 0.98

Y2_2

0.41 -0.06 0.06 (0.06) (0.06) (0.06) 7.08 -1.06 0.98

Y3_1

0.42 -0.06 0.06 (0.06) (0.06) (0.06) 6.92 -1.05 0.97

Y3_2

0.58 -0.09 0.08 (0.07) (0.08) (0.08) 7.92 -1.06 0.98

Z1_1

0.33 -0.04 0.01 (0.05) (0.04) (0.04) 6.95 -0.89 0.33

Z3_1

0.45 -0.05 0.02 (0.05) (0.06) (0.06) 8.55 -0.89 0.33

Z3_2

0.42 -0.05 0.02 (0.05) (0.06) (0.06) 7.97 -0.89 0.33

Standardized Total and Indirect Effects


Standardized Total Effects of KSI on ETA DELIVERY PLANNING KNOWLEDG -------- -------- -------SATISFAC 0.72 -0.11 0.10 PERFORMA 0.82 -0.10 0.04 Standardized Indirect Effects of KSI on ETA DELIVERY PLANNING KNOWLEDG -------- -------- -------SATISFAC ---PERFORMA 0.33 -0.05 0.05 Standardized Total Effects of ETA on ETA SATISFAC PERFORMA -------- -------SATISFAC --PERFORMA 0.45 -Standardized Total Effects of ETA on Y SATISFAC PERFORMA -------- -------Y1_1 0.52 -Y1_2 0.72 -Y2_1 0.82 -Y2_2 0.57 -Y3_1 0.57 -Y3_2 0.80 -Z1_1 0.18 0.41 Z3_1 0.25 0.54 Z3_2 0.23 0.52 Completely Standardized Total Effects of ETA on Y SATISFAC PERFORMA -------- -------Y1_1 0.71 -Y1_2 0.88 -Y2_1 0.83 -Y2_2 0.69 -Y3_1 0.68 -Y3_2 0.84 -Z1_1 0.30 0.65 Z3_1 0.37 0.80 Z3_2 0.34 0.75 Standardized Indirect Effects of ETA on Y SATISFAC PERFORMA -------- -------Y1_1 --Y1_2 --Y2_1 --Y2_2 --Y3_1 ---


Y3_2 Z1_1 Z3_1 Z3_2

-0.18 0.25 0.23

-----

Completely Standardized Indirect Effects of ETA on Y SATISFAC PERFORMA -------- -------Y1_1 --Y1_2 --Y2_1 --Y2_2 --Y3_1 --Y3_2 --Z1_1 0.30 -Z3_1 0.37 -Z3_2 0.34 -Standardized Total Effects of KSI on Y DELIVERY PLANNING KNOWLEDG -------- -------- -------0.37 -0.06 0.05 Y1_1 Y1_2 0.52 -0.08 0.07 Y2_1 0.59 -0.09 0.08 Y2_2 0.41 -0.06 0.06 Y3_1 0.42 -0.06 0.06 Y3_2 0.58 -0.09 0.08 Z1_1 0.33 -0.04 0.01 Z3_1 0.45 -0.05 0.02 Z3_2 0.42 -0.05 0.02 Completely Standardized Total Effects of KSI on Y DELIVERY PLANNING KNOWLEDG -------- -------- -------Y1_1 0.51 -0.08 0.07 Y1_2 0.64 -0.10 0.09 Y2_1 0.60 -0.09 0.09 Y2_2 0.50 -0.08 0.07 Y3_1 0.50 -0.07 0.07 Y3_2 0.61 -0.09 0.09 Z1_1 0.54 -0.06 0.02 Z3_1 0.66 -0.08 0.03 Z3_2 0.62 -0.07 0.03 Time used:

0.078 Seconds



No title

Recommend Documents