## METEOR STIP MARUNDA
ISSN    : 1979 – 4746 EISSN  : 2685 - 4775

## JURNAL PENELITIAN ILMIAH SEKOLAH TINGGI ILMU PELAYARAN

## Apa yang Dapat Dilakukan untuk Meningkatkan Kualitas E-Learning? Studi Kasus pada Sekolah Tinggi Ilmu Pelayaran
Denny Fitrial dan Aldo Deviano
Sekolah Tinggi Ilmu Pelayaran Jakarta Jl. Marunda Makmur No. 1, Cilincing, Jakarta Utara. Jakarta 14150

## Abstract
The presence of COVID-19 in Indonesia has made many educational institutions switch from face-to-face learning methods to online through e-learning in order to reduce the risk of  transmission, including the School of Shipping Sciences (STIP). The sudden transition has the potential to make the learning process less effective and decrease its quality. This study aims to identify what things can be done to improve the quality of e-learning at STIP, with a focus on learning the DIV program. This study uses SEM to identify the influence of 6 factors related to course content and interactions on the quality of e-learning. The quality of STIP's e-learning which has been well perceived by cadets is strongly influenced by the good structure of the course. Thus, it is necessary to make improvements to improve the quality of e-learning through other factors.
Copyright @2022, METEOR STIP MARUNDA, ISSN : 1979-4746, eISSN : 2685-4775
Keywords: COVID-19, e-learning, quality, STIP

## Abstrak
Adanya COVID-19 di Indonesia membuat banyak institusi pendidikan beralih dari metode pembelajaran tatap muka luring  ke  daring  melalui  e-learning  demi  mengurangi  risiko  penularan,  termasuk  Sekolah  Tinggi  Ilmu  Pelayaran (STIP). Peralihan  yang tiba-tiba berpotensi  membuat proses pembelajaran  kurang efektif dan  menurun  kualitasnya.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  hal-hal  apa  yang  dapat  dilakukan  untuk  meningkatkan  kualitas  e- learning  di  STIP,  dengan  fokus  pada  pembelajaran  program  DIV.  Penelitian  ini  menggunakan  SEM  untuk mengidentifikasi pengaruh 6 faktor terkait konten mata kuliah dan interaksi terhadap kualitas e-learning. Kualitas e- learning STIP yang telah dipersepsikan baik oleh taruna sangat dipengaruhi oleh baiknya struktur mata kuliah. Denga demikian, perlu dilakukan perbaikan untuk meningkatkan kualitas e-learning melalui faktor-faktor lainnya.
Copyright @2022, METEOR STIP MARUNDA, ISSN : 1979-4746, eISSN : 2685-4775
Kata kunci : COVID-19, e-learning, kualitas, STIP

## 1. PENDAHULUAN
Pada akhir tahun 2019 ditemukan kasus pneumonia misterius di kota Wuhan, Cina.  Penyakit  ini  awalnya  dinamakan
sebagai  2019  novel  Coronavirus  (2019- nCoV), di mana kemudian WHO mengumumkan  nama  baru  pada  11 Februari 2020 yaitu Corona Virus Disease (COVID-19), suatu penyakit yang
disebabkan  oleh  virus  Severe  Acute
Respiratory Syndrome Coronavirus-2 (SARS-CoV-2) [1](Paramata, 2020).
Di  Indonesia,  berdasarkan  data yang terlaporkan ke WHO sejak 3 Januari 2020  s.d.  23  Desember  2021  (7:06pm CET),  terdapat  4.261.208  kasus  COVID- 19  terkonfirmasi  di  mana  144.042  di antaranya  meninggal  dunia.  Tingginya kasus  terkonfirmasi  ini  disebabkan  oleh mudah  menularnya  COVID-19  melalui udara,  dan  oleh  karenanya  diperlukan suatu mitigasi risiko penularan di antaranya  dengan  cara  menjaga  jarak.
Kebutuhan  untuk  menjaga  jarak  ini  pada akhirnya  membuat  metode  pembelajaran di  dunia  pendidikan  berubah  drastis. Banyak institusi pendidikan yang sebelumnya mengedepankan pembelajaran tatap  muka  secara  fisik,  merubah  metode pembelajarannya  menjadi  pembelajaran jarak jauh dalam jaringan (daring), dengan tujuan untuk memperkecil risiko terjadinya penularan COVID-19.
Sekolah  Tinggi  Ilmu  Pelayaran (STIP)  merupakan  salah  satu  institusi pendidikan  yang  menerapkan  perubahan metode pembelajaran ini. STIP yang pada awalnya menerapkan sepenuhnya
pembelajaran  tatap  muka  fisik,  pada akhirnya menerapkan metode
pembelajaran  daring  untuk  mata  kuliah- mata  kuliah  yang  dapat  diajarkan  tanpa tatap  muka  fisik.  Peralihan  metode pembelajaran  dari  luring  menjadi  daring secara  mendadak  tentunya  menimbulkan potensi berkurangnya kualitas
pembelajaran,  apalagi  mengingat  desain kurikulum STIP pada awalnya tidak dibuat untuk pembelajaran daring. Untuk mencegah  potensi  penurunan  kualitas  ini, diperlukan  evaluasi  atas  pelaksanaan pembelajaran daring dengan tujuan memetakan  hal-hal  apa  saja  yang  dapat dilakukan untuk menjaga dan meningkatkan  kualitas  e-learning  yang dilakukan untuk mengakomodir
pelaksanaan pembelajaran daring di STIP.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi  hal-hal  apa  yang  dapat dilakukan untuk meningkatkan kualitas e- learning  di  STIP.  Fokus  penelitian  ini adalah terhadap pelaksanaan pembelajaran Diploma IV. Dengan diidentifikasinya hal- hal  tersebut,  diharapkan  penyampaian materi kuliah kepada taruna dapat berjalan efektif,  meningkat  secara  berkelanjutan,
dan  mendukung  peningkatan  serapan lulusan program Diploma IV STIP.
Terdapat beberapa penelitian terdahulu yang telah membahas pelaksanaan e-learning terutama mengenai bentuk  e-learning,  apa  yang  membuat  e- learning lebih disukai, apa yang perlu ada dalam  e-learning,  dan  manfaat  e-learning bagi  penyelenggara  pendidikan.    Terkait dengan  bentuk  e-learning.  Tsipianitis  & Groumpos  (2018)  menyatakan  bahwa terdapat  dua  kategori  umum  untuk  e- learning  berbasis  internet:  Synchronous dan Asynchronous. Synchronous e- learning  memerlukan  partisipasi  simultan dari pembelajar dan instruktur pada lokasi yang  berbeda.  Sedangkan  Asynchronous e-learning  merupakan  jenis  e-learning yang  tidak  memerlukan  partisipasi  secara simultan antara pembelajar dan instruktur, dan  oleh  karenanya  merupakan  “on- demand  delivery  of  learning”  dimana pembelajar  mempunya  kontrol  lebih  atas proses dan konten pembelajaran.
Pada  umumnya,  peserta  didik menyukai  e-learning  dikarenakan  adanya fleksibilitas dalam belajar. Hal ini terlihat dalam  penelitian  Sava,  Malita,  &  Nuissl (2010)  dan  [2]Tsipianitis  &  Groumpos (2018).  [3]Sava, Malita, & Nuissl (2010) menjelaskan bahwa mahasiswa
mengharapkan  adanya  fleksibilitas  dan kesempatan perluasan lingkungan pembelajaran. Sementara, Hasil penelitian Tsipianitis & Groumpos (2018) menunjukkan bahwa pembelajar
mempunyai  sikap  positif  atas  pelatihan “open  and  distance  learning”  yang  mana memberikan  kepada  mereka  kebebasan pemilihan  tempat,  waktu,  dan  tingkat belajar.
Terkait hal-hal apa yang perlu ada dalam e-learning untuk menjaga kualitasnya,  terdapat  beberapa  penelitian yang  menjelaskan  hal  tersebut  seperti [4]Hubackova  (2014),  Sava,  Malita,  & Nuissl  (2010),  dan  Sebastianelli,  et.  al (2015). Hubackova (2014) mengklarifikasi bagian  dari  constructivist  learning  yang diambil  dalam  perkembangan  e-learning. E-learning memenuhi dua fungsi: memastikan  kontak  dengan  pengajar  dan memfasilitasi  usaha  pembelajar.  Hal  ini sejalan dengan penelitian Sava, Malita, & Nuissl  (2010)  yang  menyatakan  bahwa terdapat  urgensi  untuk  meningkatkan dukungan  dari  dosen  dalam  perkuliahan
dan  interaksi  dosen  dengan  mahasiswa. Lebih lanjut, Sava, Malita, & Nuissl (2010) juga menyatakan bahwa terdapat paradoks dalam  perkuliahan  online,  di  mana  pada satu sisi, mahasiswa mengharapkan adanya  fleksibilitas  dan  kesempatan perluasan lingkungan pembelajaran, sementara di sisi lain mahasiswa menyukai perkuliahan  tatap  muka.  [5]Sebastianelli, et.  al  (2015)  juga  menemukan  hal  serupa yang  mempengaruhi  kualitas  e-learning.
Dalam  penelitiannya,  konten  perkuliahan, interaksi antar mahasiswa, dan mentoring- support  berpengaruh  signifikan  terhadap persepsi mahasiswa atas kualitas pembelajaran.
Pelaksanaan e-learning tidak hanya  dirasakan  manfaatnya  oleh  peserta didik,  namun  juga  oleh  Penyelenggara Pendidikan.  Hal  ini  ditunjukan  dalam [6]Alkhalaf,  Drew,  Alghamdi,  &  Alfarraj (2012)  yang  melakukan  studi  evaluasi sistem  e-learning  di  Kingdom  of  Saudi Arabia.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  sistem  e-learning  mempunyai organizational  impact  yang  positif  yang terdiri  dari  membantu  meningkatkan kinerja,  membantu  dalam  memikirkan penyelesaian masalah, dan memungkinkan organisasi pendidikan menyediakan produk  dan  layanan  yang  lebih  baru  dan lebih baik kepada pelanggan.

## 2. METODE
Penelitian  ini  menggunakan  Structural Equation  Model  (SEM)  untuk  analisis data,  dengan  instrument  dan  metode analisis yang diadaptasi dari Sebastianelli, et  al  (2015).  Untuk  mengukur  kualitas  e- learning, digunakan proxy berupa persepsi mahasiswa,  dalam  hal  ini  taruna.  Data diambil  melalui  survey  kuesioner  dengan responden  165  orang  taruna  Jurusan Nautika Semester 3, 7 dan 8 Tahun Kuliah Gasal 2020/2021. Respon atas pernyataan dalam  kuesioner  diberikan  dalam  5  skala dari Sangat Tidak Setuju s.d Sangat Setuju. 18 pernyataan dalam kuesioner digunakan untuk mewakili 6 faktor yang mempengaruhi  kualitas  E-Learning  dan  2 pernyataan  digunakan  untuk  mengukur kualitas[7]. Daftar pernyataan yang digunakan  beserta  variabel  yang  diukur adalah  sebagaimana  terlihat  pada  Tabel C.1 berikut:
Tabel 2.1. Daftar Pernyataan Kuesioner dan Variabel yang Diukur
VARIABEL ITEM DALAM KUESIONER FAKTOR 1. Materi perkuliahan (F1) 1. Materi perkuliahan dalam e- learning yang saya ikuti menambah pengetahuan dan wawasan saya dalam disiplin ilmu yang saya dalami. (S1) 2. Materi perkuliahan dalam e- learning yang saya ikuti dapat diaplikasikan dan bermanfaat bagi dunia professional saya nantinya (S2) 3. Dosen e-learning saya mendesain materi perkuliahan yang menekankan pada konsep- konsep penting (S3)
2. Struktur perkuliahan (F2) 1. Selama mengikuti e- learning, secara berkala, saya mendapatkan informasi tentang garis besar materi perkuliahan yang secara jelas menjabarkan tujuan pembelajaran yang harus dicapai. (S4) 2. Format tiap perkuliahan konsisten sehingga memudahkan saya dalam mengakses materi perkuliahan yang saya butuhkan. (S5) 3. Tugas yang diberikan dosen selama e-learning membantu
saya dalam pencapaian tujuan pembelajaran. (S6) 3. Rigor (F3) 1. Materi dalam perkuliahan e- learning saya menantang (S7)
2. Materi dalam e-learning yang saya ikuti tidak seberat yang saya perkirakan. (S8)
3. Saya tidak menghabiskan banyak waktu untuk belajar dalam rangka persiapan
ujian/quiz e-learning (S9) 4. Interaksi Dosen
– Taruna (F4)
1. Dosen e-learning saya aktif dalam memfasilitasi forum-
forum diskusi selama pelaksanaan e-learning (S10) 2. Sebagian besar dosen e- learning saya merespon
pertanyaan dari taruna secara tepat waktu (S11)
3. Dosen e-learning saya
sangat responsif terhadap masalah taruna (S12) 5. Interaksi Taruna – Taruna (F5) 1. Sebagian besar taruna berpartisipasi dalam forum diskusi e-learning lebih banyak dari persyaratan keaktifan minimal. (S13)
2. Konten yang di post taruna
lain dalam forum diskusi e- learning sangat membantu saya dalam memahami suatu
masalah dari sudut pandang yang berbeda. (S14)
3. Konten yang dipost taruna lain pada forum diskusi e-
learning tidak berguna dalam
mempelajari materi perkuliahan e-learning. (S15) 6. Mentoring- Support (F6) 1. Ketika memberikan pertanyaan pada dosen e- learning, saya lebih sering merasa terintimidasi (S16) 2. Saya tidak merasa nyaman dalam bertanya pada dosen e-learning untuk meminta petunjuk terkait materi perkuliahan (S17) 3. Masalah teknologi mengganggu kegiatan e- learning saya. (S18) Outcome KUALITAS 1. Perkuliahan e-learning yang saya ikuti berkualitas tinggi (S19)
2. Untuk perkuliahan teori,
saya merasa kualitas perkuliahan e-learning
setara dengan perkuliahan konvensional tatap muka di kelas. (S20)
Untuk  kepentingan  analisis  data,  skor jawaban responden untuk item pernyataan kuesioner  yang  menggunakan  kalimat negatif akan dibalik. Hal ini dimaksudkan agar  polaritas  skor  jawaban  sama  untuk semua  pernyataan.  Adapun  Structural Equation  Model  (SEM)  yang  digunakan untuk  menganalisis  pengaruh  tiap  faktor terhadap  kualitas  dapat  dilihat  pada Gambar C.1
Gambar 2.1. Structural Equation Model untuk Kualitas

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Beberapa statistic model fit ditunjukkan dalam Tabel 3.1. Tabel tersebut menunjukkan bahwa model  SEM  yang  digunakan  mempunyai goodness  of  fit  yang  kurang  baik.  Hal  ini ditunjukkan dari nilai CMIN/DF yang mempunyai nilai diatas 2, RMSEA dengan nilai diatas 0,08, dan nilai CFI yang cukup jauh dari nilai  1.  Dengan  demikian,  perlu  dilakukan Langkah-langkah untuk memperbaiki goodness of fit tersebut.
Tabel 3.1. Goodness of Fit dari Model Awal
SEM NO  INDIKATOR BATAS IDEAL NILAI 1 CMIN/DF 1<x<2 5,903 2 RMSEA <0,08 0,173 3 CFI Mendekati 1 0,621
Mengingat sample dari penelitian ini tidak terlalu  besar,  perbaikan  model  fit  melalui bootstrapping  tidak  dapat  dilakukan.  Hal  ini dikarenakan distribusi sampel bootstrap sangat tergantung pada akurasi estimasi yang didasarkan  pada  parent  distribution,  di  mana kepresisian  seperti  demikian  hanya  dapat
diturunkan dari sample yang setidaknya cukup besar [8](Byrne, 2010).
Perbaikan  model  fit  dilakukan  dengan  2 langkah, merujuk kepada sebagian metode yang diuraikan  dalam  [9]Awang  (2015).  Langkah pertama dilakukan dengan pengamatan terhadap  load  factor  item  kuesioner  untuk selanjutnya membuang item dengan load factor kurang dari 0,6, dimana rendahnya load factor ini membuat suatu item dianggap tidak berguna dan  menyebabkan  “poor  fit”.  Dari  hasil pengamatan,  diketahui  bahwa  load  factor  S7 adalah -0,84, sehingga item tersebut dikeluarkan  dari  pengamatan.  Rendahnya  load factor  S7  kemungkinan  disebabkan  oleh perbedaan persepsi mengenai “materi perkuliahan e-learning yang menantang” antara peneliti dan responden. Hal ini dikuatkan pula oleh  perbandingan  antara  S7,  S8,  dan  S9, dimana  diketahui  bahwa  responden  yang menyatakan  bahwa  “materi  perkuliahan menantang”,  menyatakan  pula  bahwa  “materi perkuliahan tidak seberat yang dipikirkan” dan “waktu  yang  dihabiskan  untuk  belajar  dalam rangka  persiapan  quiz/ujian  tidak  banyak”. Setelah  S7  dikeluarkan  dari  pengamatan, goodness  of fit  dari  model  SEM  masih  buruk, sehingga dilakukan Langkah kedua.
Perbaikan  model  fit  pada  Langkah  kedua dilakukan  dengan  mengamati  modification indices. Pengamatan dilakukan untuk menemukan item covariances dengan MI yang cukup  besar,  di  mana  hal  ini  menunjukkan adanya  redundant  antar  item.  Item  dengan  MI besar  tersebut  kemudian  dihapus  untuk memperbaiki model fit. Beberapa korelasi antar Faktor  dalam  menu  Modification  Indices dengan  nilai  MI  besar  disajikan  dalam  Tabel D.2.  Mempertimbangkan  nilai  MI  tersebut, dipilih  beberapa  faktor  yang  mempunyai  nilai MI tinggi untuk dihapus, yaitu
Konten_Mata_Kuliah,
Rigor,
Interaksi_Taruna-Taruna, dan Interaksi_Dosen- Taruna.  Goodness  of  Fit  setelah  perbaikan model  disajikan  dalam  Tabel  3.3,  sedangkan model  yang  telah  diperbaiki  disajikan  dalam gambar 3.1.
Tabel 3.2. Korelasi antar Faktor dalam Modification Indice s
Covariances: (Group number 1 - Default model)
M.I. Par Change
Interaksi_Ta runa_Taruna <--> Mentoring_S upport 8.867 .045 Interaksi_Do sen_Taruna <--> Mentoring_S upport 16.321 .139 Interaksi_Do sen_Taruna <--> Interaksi_Ta runa_Taruna 59.865 .138 Rigor <--> Interaksi_Ta runa_Taruna 36.784 -.060 Rigor <--> Interaksi_Do sen_Taruna 32.079 -.129 Struktur_Ma ta_Kuliah <--> Mentoring_S upport 7.451 .094 Struktur_Ma ta_Kuliah <--> Interaksi_Ta runa_Taruna 93.091 .173 Struktur_Ma ta_Kuliah <--> Interaksi_Do sen_Taruna 76.227 .359 Struktur_Ma ta_Kuliah <--> Rigor 52.610 -.165 Konten_Mat a_Kuliah <--> Mentoring_S upport 5.483 .058 Konten_Mat a_Kuliah <--> Interaksi_Ta runa_Taruna 75.277 .112 Konten_Mat a_Kuliah <--> Interaksi_Do sen_Taruna 52.607 .214 Konten_Mat a_Kuliah <--> Rigor 39.287 -.102 Konten_Mat a_Kuliah <--> Struktur_Ma ta_Kuliah 90.353 .282

## Tabel 3.3. Goodness of Fit Setelah Perbaikan Model SEM
NO  INDIKATOR BATAS IDEAL NILAI AWAL NILAI AKHIR 1 CMIN/DF 1<x<2 (Sebastianelli, et.al, 2015); <3,0 (Awang,2015) 5,903 1,462 2 RMSEA <0,08 (Sebastianelli, et.al, 2015; Awang, 2015) 0,173 0,053 3 CFI Mendekati 1 (Sebastianelli, et al., 2015); >0,90 (Awang, 2015) 0,621 0,985
Gambar 3.1. Structural Equation Model untuk
Kualitas Tabel 3.4. Hasil SEM untuk KUALITAS Estim ate P KUALITAS <- -- Struktur_M ata_Kuliah .880 ** * KUALITAS <- -- Mentoring_ Support .027 .57 4 S6 <- -- Struktur_M ata_Kuliah 1.000 S5 <- -- Struktur_M ata_Kuliah .681 ** * S4 <- -- Struktur_M ata_Kuliah .898 ** * S18 <- -- Mentoring_ Support 1.000 S17 <- -- Mentoring_ Support 1.932 ** * S16 <- -- Mentoring_ Support 1.229 ** * S19 <- -- KUALITAS 1.000 S20 <- -- KUALITAS 1.274 ** *
Hasil  Structural  Equation  Modelling disajikan dalam Tabel D4. Dalam tabel tersebut, terlihat bahwa koefisien regresi untuk path yang menghubungkan antara item kuesioner dengan kedua faktor, serta koefisien regresi untuk path yang  menghubungkan  outcome  dengan  item kuesionernya  terbukti  signifikan  (p<0,001), sehingga dapat dikatakan, item kuesioner telah mencerminkan  dengan  baik  Faktor  dan Outcome yang ada dalam model [10].
Adapun  terkait  koefisien  regresi  untuk path  yang  menghubungkan  antara  masing- masing  faktor  dengan  KUALITAS,  terlihat bahwa  hanya  Struktur_Mata_Kuliah  yang koefisien  regresinya  signifikan.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  Struktur  Mata  Kuliah mempunyai  dampak  yang  besar  terhadap persepsi  taruna  atas  Kualitas  e-learning. Struktur Mata Kuliah yang baik akan membuat
delivery  materi  lebih  tertata,  sehingga  akan lebih efektif dan memudahkan pemahaman bagi taruna.
Jika melihat respon taruna atas S4, S5, S6
(item kuesioner yang mewakili faktor Struktur_Mata_Kuliah)  dan  S19,  S20  (item kuesioner  yang  mewakili  KUALITAS),  di mana  mayoritas  memilih  skala  Setuju  dan Sangat Setuju, maka dapat disimpulkan bahwa taruna telah mempersepsikan bahwa kualitas e- learning  di  STIP  sudah  baik,  dengan  penentu utama  baiknya  kualitas  ini  dari  strukturisasi mata  kuliah  yang  baik.  Dengan  demikian, pengembangan e-learning STIP nantinya dapat pula  mengakomodir  faktor-faktor  lain  yang terkait  konten  mata  kuliah  seperti  kesesuaian materi  dengan  kebutuhan  industri  dan  faktor- faktor  terkait  interaksi  seperti  memfasilitasi interaksi  taruna  dengan  taruna,  taruna  dengan dosen, serta mempertimbangkan opsi e-learning secara  asynchronous  yang  efektif  bagi  taruna yang mengalami kendala terkait teknologi, baik dari sisi ketersediaan perangkat keras dan lunak yang  memadai,  maupun  ketersediaan  jaringan internet yang memadai.

## 4. KESIMPULAN
Hasil Structural Equation Modelling menunjukkan  bahwa  Struktur_Mata_Kuliah, yang  mana  merupakan  content-related  factor, mempunyai  pengaruh  yang  jauh  lebih  besar terhadap persepsi taruna atas kualitas e-learning daripada  Mentoring_Support,  yang  mana merupakan interaction-related factor.
Memperhatikan hasil SEM tersebut serta respon taruna  atas  S4,  S5,  S6,  S19,  dan  S20  di  mana mayoritas  memberikan  respon  Setuju  dan Sangat  Setuju,  maka  jelas  bahwa  taruna  telah mempersepsikan  bahwa  kualitas  e-learning  di STIP  sudah  baik,  dengan  penentu  utama baiknya  kualitas  ini  dari  strukturisasi  mata kuliah  yang  baik.  Arah  pengembangan  e- learning  di  STIP  selanjutnya  perlu  lebih difokuskan  kepada  faktor-faktor  lain  dengan tetap  mempertahankan  struktur  perkuliahan yang baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. R. Paramata, Laporan Pengabdian Masyarakat: Disinfeksi dalam Upaya
MengurangiTransmisi COVID-19 di
Tempat-tempat Ibadah . 2020.
[2] P. Tsipianitis, D., & Groumpos,
“University Asynchronous Distance
Learning Programs to Enhance Interregional Sustainable Development,”
IFAC , pp. 346–351, 2018.
[3] E. Sava, S., Malita, L., & Nuissl, Quality of the online delivery in the European Master in Adult Education . 2010.
[4] S. Hubackova, Pedagogical Foundation Of Elearning . 2014.
[5] N. Sebastianelli, R., Swift, C., & Tamimi, “Factors Affecting Perceived Learning,
Satisfaction,and Quality in the Online MBA: A Structural Equation Modeling Approach,” J. Educ. Bus. , pp. 1–10, 2015.
[6] O. Alkhalaf, S., Drew, S., Alghamdi, R., & Alfarraj, E-Learning system on higher education institutions in KSA: attitudes and perceptions of faculty members . 2012.
[7] H. B. Hussein, Assessing Elearning Teaching Quality of Faculty Members in Teacher’s College at King Saud
University: Students Perspectives . 2012.
[8] B. M. Byrne, Structural Equation Modeling with AMOS: Basic Concepts,
Application, and Programming . 2010.
[9] Z. Awang, Validating The Measurement Model:CFA. In Z. Awang, SEM Made
Simple . 2015.
[10] P. J. West, S. G., Finch, J. F., & Curran, Structural Equation Models With
Nonnormal Variables. In R. H. Hoyle,
Structural Equation Modelling: Concept, Issues, and Applications . 1995.