Download - dampak Implementasi ERP

BAB I

DAFTAR PUSTAKAAl-Hakim, L. (2007). Information Quality Management: Theory and Applications. Hershey: Idea Group Publishing

Chien, W., & Tsaur,S. (2007). Investigating The Success of ERP System: Case Studies in Three Taiwaness High- Tech Industries. Taiwan: Ching Yun University.

DeLone, W., & McLean, E. (2003). The DeLone and McLean Model of Information Systems Success A Ten-Year Update. Journal of Management Information Systems. .

DeLone, W.H., & McLean, E.R. (1992). Information systems success: The quest for the dependent variable. Informations SystemsResearch.

Echendu, J & Brown,k.( 2010). Definitions, Concepts and Scope of Engineering Asset Management. London : Springer- Verlag London Limited

Garvin, David A. (1988). Managing Quality: The Strategic and Competitive Edge. United State of America: Harvard Business School.

Grabot, B & Mayere,T.( 2008). ERP Systems and Organisational Change. London: Springer- Verlag London Limited.

Hasting, N. (2010). Physical Asset Management. London: Springer- Verlag London Limited.Halonen, R. (2011). Reflecting With the DeLone & McLean Model. Helsinki : International Workshop on Practice Research.

Hirata, T & Gehrke,J. (2009). Customer Satifaction Planning. New York : CRC Press Taylor & Francis Group.

Jogiyanto. (2006). Model Kesuksesan Sistem Teknologi Informasi. Yogyakarta: ANDI Yogyakarta.

Jogiyanto.( 2007). Sistem Informasi Keperilakuan. Yogyakarta: ANDI Yogyakarta.

Jogiyanto. (2007). Model Kesuksesan : Sistem Teknologi Informasi. Yogyakarta: ANDI Yogyakarta.

Knight, S., & Burn, J. (2005). Developing a Framework for Assessing Information Quality on the World Wide Web Introduction. Science Journal, 8

Kusnendi. (2008). Model Model Persamaan Struktural. Bandung: Satu Group Sample dengan Lisrel : Alfa Beta.

Lin, H., Hsu, P & Ting, P., (2005). ERP Systems Success: An Integration of IS Success Model and Balanced Scorecard. Australian : Australian Computer Society Inc.Mclood, R & Schell, G. (2008). Management Information System. India : Pearson Education, Inc.

zkan, S., & Bilgen,S. (2003). Notes Towards Information System (IS) Success : A Literature Review and Comparison of Two IS Success Model Within The Context of The Internet. International Conference WWW/Internet

Palmer, R. 2006, Maintenance Planning and Scheduling Handbook. New York: McGraw-Hill, Inc.Prez-Mira, B. (1995) . Validity Delone and McLeans Model of Information System Success at The Web Site Level of Analysis. Louisiana State University: E. J. Ourso College of Business business schoolRadityo, D., & Zulaikha. (2007). Pengujian Model DeLone and McLean Dalam Pengembangan Sistem Informasi Manajemen Kajian Sebuah Kasus. Semarang : Universitas Diponegoro. Ramakrishnan, R & Gehrke,J. (2003). Database Management System. New York : Mc Graw Hill International.Rini, A. (2008). 1.Model Kesuksesan Implementasi ERP (Enterprise Resource Planning) Pada Perusahaan PT Apac Inti Corpora untuk Pabrik Spinning II di Bawen. Yogyakarta : Universitas Gajah Mada

Scott, M., &Acton,T. (2004). The Influence of Quality on The Success of Ecommerce System. Irlandia : National University of Ireland.

Shtub, A .( 1999). Definitions, Enterprise Resource Planning (ERP): The Dynamics of Operation Managemet. United States of America: Kluwer Academic PublishersWallace, T & Kremzar, M. (2001). ERP:Making It Happen. Canada: John Wiley & Sons, Inc.

Wijaya, T. (2009).Analisis Structural Equation Modeling Menggunakan AMOS. Yogyakarta : Universitas Atma Jaya .

Wong, Z. (2011). A Proposed Revision to the DeLone and McLeans IS Success Model. California, USA : Sonoma State University.Lampiran 1KUISIONER

DAMPAK ORGANISASIONAL IMPLEMENTASI ELLIPSE

PENTUNJUK PENGISIAN

Bapak Bapak dan Ibu- Ibu yang terhormat, kuisioner ini terdiri dari beberapa pertanyaan yang dimaksud untuk mendapatkan persepsi faktor-faktor pendukung keberhasilan implementasi ERP- Ellipse dan dampaknya terhadap individual pemakainya serta dampak secara organisasional di PID dan MSD.

Kerja sama Bapak-Bapak dan Ibu-Ibu sekalian untuk mengisi pertanyaan dengan jujur sangat saya hargai. Harapannya dari jawaban jawaban yang diberikan dapat diolah dan didefinisikan, sehingga tingkat kesuksesan penerapan ERP- Ellipse PID dan MSD dapat diukur dengan baik. Dari pengukuran ini diharapkan dapat dipergunakan sebagai bahan pijakan perbaikan atau improvement penerapan Eliips di PT. Kaltim prima Coal untuk mendukung pencapai tujuan bisnis perusahaan.

Mohon dibaca dengan seksama dan teliti, pertanyaan pertanyaan berikut, tidak ada jawaban salah dari pertanyaan tersebut. Mohon dijawab seluruh pertanyaan berikut agar hasilnya bisa diolah dan dianalisa. Sebelumnya saya ucapkan terimakasih atas partisipasi Bapak-Bapak dan Ibu- Ibu sekalian.Hormat saya

Tikto Hartanto

A. Kualitas Sistem (System Quality) NoFaktor-Faktor Penentu KeberhasilanSangat Tidak SetujuTidak SetujuSetujuSangatSetujuSangat Setuju Sekali

12345

X1.1Ellipse dapat diandalkan untuk mendukup operasional departemen anda dan Ellipse tidak pernah mengalami error selama anda menggunakanya.

X1.2Ketika anda meng-input data atau mengambil data, Ellipse mampu merespond dengan waktu yang cepat.

X1.3Fiture fiture dan fasilitas yang disediakan Ellipse mudah dipelajari dan digunakan.

B. Kualitas Informasi ( Informasi Quality) NoFaktor-Faktor Penentu keberhasilanSangat Tidak SetujuTidak SetujuSetujuSangatSetujuSangat Setuju Sekali

12345

X2.1Data- data yang anda dapatkan dari Ellipse selalu memberikan tingkat akurasi yang tinggi .

X2.2Format format data yang anda padatkan dari Ellipse sangat membantu dan memudahkan anda membacanya.

X2.4Fitur fitur yang disediakan oleh Ellipse dan format format keluaran dari Ellipse sangat lengkap untuk penyusunan laporan anda dan rencana kerja anda.

C. Penggunaan ( Use ) NoFaktor-Faktor Penentu keberhasilanSangat Tidak SetujuTidak SetujuSetujuSangatSetujuSangat Setuju Sekali

12345

Y1.1Frekuensi pengunaan ellips atau anda bekerja dengan ellips sangat tinggi. Transaksi kerja atau memberikan perintah kerja anda selalu menggunakan ellipse, seperti ada selalu menerbitkan ILS, anda tidak lagi menggunakan Paper Work Request.

Y1.2Jumlah laporan yang bisa didapat dari ellipse cukup lengkap. Ellipse dapat memberikan anda laporan yang lengkap, seperti: data produksi, manpower utilisasi, backlog, MTBS unit dll.

Y1.3Fitur Fitur dan fasilitas yang disediakan oleh Ellipse terutilisasi dengan maksimal termasuk fungsi fungsi statistik seperti: Equipment Dowtime report, Statistik Analysis report,Dowtime Frequency dll

D. Kepuasan Pemakai ( User Satisfaction ) NoFaktor-Faktor Penentu keberhasilanSangat Tidak SetujuTidak SetujuSetujuSangatSetujuSangat Setuju Sekali

12345

Y2.1Anda puasa dengan performa yang ditunjukkan Ellipse sampai saat ini.

Y2.2Anda sangat puas dengan setiap keputusan yang didasarkan atas data yang diberikan Ellipse.

Y2.3Anda sangat puas interface atau tampilan dari fiture fiture yang di berikan oleh ellipse.

E. Dampak Individual ( Individual Impact ) NoFaktor-Faktor Penentu keberhasilanSangat Tidak SetujuTidak SetujuSetujuSangatSetujuSangat Setuju Sekali

12345

Y3.1Ellipse secara nyata telah membantu anda dalam memecahkan masalah yang anda temui dengan cepat berkat data- data yang diberikannya.

Y3.2Setiap masalah yang dipecahkan atas dasar data yang diberikan oleh Ellipse, memberikan dampak keputusan anda menjadi akurat.

Y3.3Ellipse secara nyata membuat anda menjadi lebih efisien dalam memecahkan masalah dan melaksanakan tugas harian anda.

F. Dampak Organisasi ( Organizational Impact ) NoFaktor-Faktor Penentu keberhasilanSangat Tidak SetujuTidak SetujuSetujuSangatSetujuSangat Setuju Sekali

12345

Y4.1Ellipse secara nyata membantu untuk mencapai penguran biaya operasional dan maintenance , seperti inventory yang lebih baik dll

Y4.2Ellipse meningkatkan produktifitas karyawan KPC secara umum, misal: jumlah Wo yang dikerjakan sesuai dengan target karena terkontrol dalam Ellipse, fungsi planner bekerja maksimal dll

Y4.3Kualitas kinerja kinerja section atau departemen anda lebih baik karena Ellips secara nyata membantu anda untuk medokumentasikan procedure kerja yang baik, kebutuhan spare part dll sehingga dampaknya kinerja crew menjadi lebih berkualitas karena terencana dengan baik.

Lampiran 2a: Rekapitulasi Kuisioner Jawaban Responden

Lampiran 2b: Rekapitulasi Kuisioner Jawaban Responden (lanjutan)

Lampiran 2c: Rekapitulasi Kuisioner Jawaban Responden (lanjutan)

Lampiran 2d: Rekapitulasi Kuisioner Jawaban Responden (lanjutan)

Lampiran 3a: Tranformasi data untuk mengatasi Multikolinieritas.

Lampiran 3b: Tranformasi data untuk mengatasi Multikolinieritas (lanjutan).

Lampiran 3c: Tranformasi data untuk mengatasi Multikolinieritas (lanjutan).

Lampiran 3d: Tranformasi data untuk mengatasi Multikolinieritas (lanjutan).

Lampiran 4 a : Hasil Analisa Cronbach's Alpha dengan SPSS 17

Variable Kualitas Sistem

Scale: ALL VARIABLES

Case Processing Summary

N%

CasesValid174100.0

Excludeda0.0

Total174100.0

a. Listwise deletion based on all variables in the procedure.

Reliability Statistics

Cronbach's AlphaN of Items

.8084

Item-Total Statistics

Scale Mean if Item DeletedScale Variance if Item DeletedCorrected Item-Total CorrelationCronbach's Alpha if Item Deleted

X1161.70480.222.648.783

X1259.88432.558.656.758

X1361.55469.093.634.780

Skortotal36.63161.1371.000.636

Lampiran 4b: Hasil Analisa Cronbach's Alpha dengan SPSS 17

Variable Kualitas InformasiScale: ALL VARIABLES


N%

CasesValid174100.0

Excludeda0.0

Total174100.0




.8144



X2159.55429.624.612.795

X2259.78420.649.693.774

X2360.41403.308.681.766

Skortotal35.95146.4891.000.664

Lampiran 4c: Hasil Analisa Cronbach's Alpha dengan SPSS 17

Variable Faktor PenggunaanScale: ALL VARIABLES


N%

CasesValid174100.0

Excludeda0.0

Total174100.0




.7904



Y1159.80446.644.604.749

Y1259.88457.760.583.759

X1361.61486.101.588.771

Skortotal36.26161.1521.000.557

Lampiran 4d: Hasil Analisa Cronbach's Alpha dengan SPSS 17

Variable Kepuasan PenggunaScale: ALL VARIABLES


N%

CasesValid174100.0

Excludeda0.0

Total174100.0




.7904



Y2158.48401.580.569.770

Y2258.18388.983.559.767

Y2360.24376.470.635.740

Skortotal35.38135.2191.000.554

Lampiran 4e: Hasil Analisa Cronbach's Alpha dengan SPSS 17

Variable Faktor Dampak Individual



N%

CasesValid174100.0

Excludeda0.0

Total174100.0




.8104



Y3161.46454.816.627.780

Y3262.60435.304.681.757

Y3364.16473.161.635.787

Skortotal37.64159.0631.000.644

Lampiran 4f: Hasil Analisa Cronbach's Alpha dengan SPSS 17

Variable Faktor Dampak Organisasional



N%

CasesValid174100.0

Excludeda0.0

Total174100.0




.7894



Y4164.38382.954.525.778

Y4263.91381.575.592.760

Y4363.58363.239.641.737

Skortotal38.37130.6401.000.551

Lampiran 5a: Hasil Analisa Pearson Correlation dengan SPSS 17

Variable Faktor Dampak Sistem

Correlations

Correlations

X11X12X13Skortotal

X11Pearson Correlation1.378**.420**.753**

Sig. (2-tailed).000.000.000

N174174174174

X12Pearson Correlation.378**1.336**.786**

Sig. (2-tailed).000.000.000

N174174174174

X13Pearson Correlation.420**.336**1.751**

Sig. (2-tailed).000.000.000

N174174174174

SkortotalPearson Correlation.753**.786**.751**1

Sig. (2-tailed).000.000.000

N174174174174

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Lampiran 5b: Hasil Analisa Pearson Correlation dengan SPSS 17

Variable Faktor Dampak InformasiCorrelations

X21X22X23Skortotal

X21Pearson Correlation1.389**.333**.736**

Sig. (2-tailed).000.000.000

N174174174174

X22Pearson Correlation.389**1.475**.792**

Sig. (2-tailed).000.000.000

N174174174174


Sig. (2-tailed).000.000.000

N174174174174


Sig. (2-tailed).000.000.000

N174174174174


Lampiran 5c: Hasil Analisa Pearson Correlation dengan SPSS 17

Variable Tingkat Penggunaan PenggunaanCorrelations

Correlations

Y11Y12X13Skortotal

Y11Pearson Correlation1.262**.330**.748**

Sig. (2-tailed).000.000.000

N174174174174

Y12Pearson Correlation.262**1.311**.729**

Sig. (2-tailed).000.000.000

N174174174174


Sig. (2-tailed).000.000.000

N174174174174


Sig. (2-tailed).000.000.000

N174174174174


Lampiran 5d: Hasil Analisa Pearson Correlation dengan SPSS 17

Variable Tingkat Kepuasan Pengguna

Correlations

Correlations

Y21Y22Y23Skortotal


Sig. (2-tailed).003.000.000

N174174174174


Sig. (2-tailed).003.000.000

N174174174174

Y23Pearson Correlation.357**.298**1.765**

Sig. (2-tailed).000.000.000

N174174174174


Sig. (2-tailed).000.000.000

N174174174174


Lampiran 5e: Hasil Analisa Pearson Correlation dengan SPSS 17

Variable Dampak Individual

Correlations

Correlations

Y31Y32Y33Skortotal


Sig. (2-tailed).000.000.000

N174174174174


Sig. (2-tailed).000.000.000

N174174174174


Sig. (2-tailed).000.000.000

N174174174174


Sig. (2-tailed).000.000.000

N174174174174


Lampiran 5f: Hasil Analisa Pearson Correlation dengan SPSS 17

Variable Dampak Organisasional

Correlations

Correlations

Y41Y42Y43Skortotal


Sig. (2-tailed).006.000.000

N174174174174


Sig. (2-tailed).006.000.000

N174174174174


Sig. (2-tailed).000.000.000

N174174174174


Sig. (2-tailed).000.000.000

N174174174174


Lampiran 6: Hasil Analisa Univariate Outliers dengan SPSS 17

Descriptives

[DataSet0]

Descriptive Statistics

NMinimumMaximumMeanStd. Deviation

Zscore(X11)174-1.531372.72710.00000001.00000000

Zscore(X12)174-1.484811.84167.00000001.00000000

Zscore(X13)174-1.439942.48658.00000001.00000000

Zscore(X21)174-1.626942.46731.00000001.00000000

Zscore(X22)174-1.639862.60080.00000001.00000000

Zscore(X23)174-1.347412.43403.00000001.00000000

Zscore(Y11)174-1.397981.97155.00000001.00000000

Zscore(Y12)174-1.432292.04981.00000001.00000000

Zscore(Y13)174-1.352902.75982.00000001.00000000

Zscore(Y21)174-1.652852.53834.00000001.00000000

Zscore(Y22)174-1.556472.25542.00000001.00000000

Zscore(Y23)174-1.194452.65095.00000001.00000000

Zscore(Y31)174-1.753061.99295.00000001.00000000

Zscore(Y32)174-1.481792.10157.00000001.00000000

Zscore(Y33)174-1.426282.77326.00000001.00000000

Zscore(Y41)174-1.555192.34774.00000001.00000000

Zscore(Y42)174-1.764052.42700.00000001.00000000

Zscore(Y43)174-1.714352.21307.00000001.00000000

Valid N (listwise)174

Lampiran 7 : Analisa Faktor Konfirmasi Konstruk Eksogen

Lampiran 7 : Analisa Faktor Konfirmasi Konstruk Eksogen (sambungan)

Notes for Model (Default model)

Computation of degrees of freedom (Default model)

Number of distinct sample moments:21

Number of distinct parameters to be estimated:13

Degrees of freedom (21 - 13):8

Result (Default model)

Minimum was achieved

Chi-square = 9.346

Degrees of freedom = 8

Probability level = .314

Estimates (Group number 1 - Default model)

Scalar Estimates (Group number 1 - Default model)

Maximum Likelihood Estimates

Regression Weights: (Group number 1 - Default model)

EstimateS.E.C.R.PLabel

X21

Download - dampak Implementasi ERP

Top Related