## Jurnal Pendidikan dan Kewirausahaan
p-ISSN: 2302-0008 e-ISSN: 2623-1964 DOI: https://doi.org/10.47668/pkwu.v12i2.1015 Volume 12 Issue 2 2024 Pages 678 - 700 website: https://journalstkippgrisitubondo.ac.id/index.php/PKWU/index

## Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kinerja Perguruan Tinggi
(Studi Kasus pada Universitas Ichsan Satya, Tangerang, Banten)
Yusuf Setiadi 1* , Amir Indrabudiman 2 1,2 Universitas Budiluhur, Jakarta *Corresponding author : Ysenote@gmail.com
Abstract: This research aims to test and analyze the effect of Internal Control and the Use of Information Technology on Higher Education Performance with Good University Governance as an Intervening Variable. The research methodology used in this research is quantitative. The population in this study were all officials, lecturers, and employees at Ichsan Satya University. The  sampling  technique  in  this  research  used  simple  random  sampling  with  a  sample  of  83 respondents who met the sample criteria. Data analysis for hypothesis testing uses path analysis through the SmartPLS Program. The results of this research show that internal control has a significantly positive effect on good university governance, the use of information technology has  a  significantly  positive  impact  on  good  university  governance,  internal  control  has  a significantly  positive  effect  on  higher  education  performance,  the  use  of  information technology  has  a  significant  positive  effect  on  higher  education  performance,  and  good university governance significantly has a positive effect on higher education performance.
Keywords: internal  control;  utilization  of  information  technology;  higher  education performance; good university;
Abstrak: Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  dan  menganalisis  pengaruh  Pengendalian Intern dan Pemanfaatan Teknologi Informasi terhadap Kinerja Perguruan Tinggi dengan Good University Governance sebagai Variabel Intervening. Metodologi penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuantitatif. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh pejabat, dosen, dan karyawan di Universitas Ichsan Satya. Teknik penentuan sampel dalam penelitian ini menggunakan simple random sampling dengan sampel sebanyak 83 responden yang telah memenuhi kriteria sampel. Analisis data untuk pengujian hipotesis menggunakan analisis jalur (path  analysis)  melalui  Program  SmartPLS.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa pengendalian  intern  secara  signifikan  berpengaruh  positif  terhadap  good  university governance, pemanfaatan teknologi informasi secara signifikan berpengaruh positif terhadap good  university  governance,  pengendalian  intern  secara  signifikan  berpengaruh  positif terhadap  kinerja  perguruan  tinggi,  pemanfaatan  teknologi  informasi  secara  signifikan berpengaruh positif terhadap kinerja perguruan tinggi, dan good university governance secara signifikan berpengaruh positif terhadap kinerja perguruan tinggi.
Kata kunci : pengendalian intern; pemanfaatan teknologi informasi, kinerja perguruan tinggi, good university governance;
Copyright (c) 2024 The Authors. This is an open-access article under the CC BY-SA 4.0 license ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ ) Received: 26-03-2024 Revised: 04-04-2024 Accepted: 11-04-2024 Published: 11-07-2024

## PENDAHULUAN
Perguruan tinggi merupakan bagian dari organisasi dengan entitas dibentuk sesuai dengan hukum yang berlaku sesuai dengan visi-misi dan tujuan pembentukannya dalam meningkatkan  mutu  pendidikan.  Perguruan  tinggi  yang  berkualitas  harus  secara  terus menerus meningkatkan kualitas kinerja dalam pengembangan tridarma perguruan tinggi.
Sebagai suatu entitas yang spesifik dalam dunia pendidikan, perguruan tinggi tentunya memiliki  tujuan  yang  spesifik  pula  sesuai  dengan  karakteristik  lingkungan  internal maupun eksternal (Aisyah, 2021). Setiap perguruan tinggi memiliki tujuan dan cita-cita masing-masing yang dinyatakan dalam visi dan misi yang disusun bersama stakeholders yang ikut berpartisipasi dalam merumuskannya (Sayidah, 2019).
Permendikbudristek nomor 53 tahun 2023 tentang Penjaminan Mutu Pendidikan Tinggi ini mengubah standar nasional pendidikan tinggi dan sistem akreditasi pendidikan tinggi  secara  fundamental.  Perguruan  tinggi  diberi  keleluasaan  untuk  melakukan diferensiasi misi  dan  berinovasi  dalam  meningkatkan  mutu tridarma  perguruan  tinggi. Selain  itu,  sistem  akreditasi  pendidikan  tinggi  kini  dibuat  lebih  sederhana,  serta mengurangi beban administrasi dan beban finansial perguruan tinggi, dengan fleksibilitas dan otonomi yang luas perguruan tinggi bisa mengembangkan standar sesuai kebutuhan kompetensi  lulusan  (Nizam  et  al.,  2022).  Permendikbud  Ristek  53  Tahun  2023  ini, memberikan  fleksibilitas  pada  perguruan  tinggi  untuk  beradaptasi  dan  menyesuaikan sistem penjaminan mutu yang ada di perguruan tinggi sesuai dengan kebutuhan yang ada di perguruan tinggi, karena pendidikan tinggi di Indonesia perlu beradaptasi lebih cepat agar  mampu  bersaing  di  tingkat  dunia  dan  memiliki  potensi  dampak  tercepat  dalam membangun SDM unggul (Kompas.com, 2023).
Institusi Perguruan Tinggi memiliki keistimewaan  dibandingkan institusi lain yang terletak  pada  fungsi  dasarnya  yaitu  dalam  hal  pendidikan,  pengajaran,  dan  usaha penemuan atau inovasi (riset) atau dikenal sebagai Tridharma Perguruan Tinggi. Fungsi- fungsi inilah yang kemudian mendefinisikan peran Perguruan Tinggi dalam masyarakat. Mengantisipasi  dinamika  perubahan  yang  begitu  cepat  dan  tantangan  yang  semakin kompleks,  pendidikan  tinggi  harus  mengupayakan  segala  macam  cara  dalam meningkatkan daya saing lulusan yang memiliki softskill dan kompetensi sebagai nilai tambah saat diterima di dunia kerja (Aisyah, 2021).
Perguruan  Tinggi  negeri  maupun  swasta  memiliki  reputasinya  masing-masing.
Reputasi  dari  instansi  Perguruan  Tinggi  salah  satunya  dipengaruhi  oleh  peningkatan prestasi akademik mahasiswanya/ student achievement / student performance (MacLeod & Urquiola, 2009). Selain itu reputasi dari Perguruan Tinggi terlihat dari beberapa hal lain yaitu: peringkat di  media, jumlah mahasiswa, akreditasi, dan kualitas pengajar. Penelitian sebelumnya  menjelaskan  bahwa  reputasi  Perguruan  Tinggi  dipengaruhi  peringkat
Perguruan Tinggi secara nasional maupun internasional dan penilaian publik berdasarkan karakteristik Perguruan Tinggi serta kelebihannya dibandingkan Perguruan Tinggi lain (Petkova  et  al.,  2005).  Berdasarkan  penelitian  dari  MacLeod  &  Urquiola  (2009) menyebutkan bahwa prestasi akademik berpengaruh terhadap reputasi  Perguruan Tinggi.
Di  dunia  akademik,  peringkat  global  dan  akreditasi  telah  memperoleh  posisi penting dan reputasi telah menjadi perhatian utama bagi pengambil keputusan (Ressler & Abratt, 2009). Perguruan Tinggi didorong untuk bersaing secara global untuk menarik perhatian financiers ,  akademik,  siswa,  dan  perusahaan  (Aula  dan  Tienari,  2011).
Pentingnya peringkat telah tumbuh secara signifikan karena permintaan untuk evaluasi institusi  akademik  telah  meningkat  dan  modus  tata  kelola  mereka  telah  menjadi lebih berbasis  pasar  (Engwall  et  al.,  2007).  Daftar  peringkat  global  telah  menjadi  sebuah penilaian  kualitas  yang  penting  bagi  Perguruan  Tinggi  (Wedlin,  2006).  Persaingan diantara Perguruan Tinggi tidak hanya terjadi secara lokal dan nasional, tetapi juga secara global.  Berbagai  studi telah  mengakui  pentingnya    reputasi  dalam  konteks  pendidikan tinggi (Vidaver, 2007; dalam Wibowo, 2014).
Menurut  THE  ( Time  Higher  Education )  tahun  2022  yang  mencakup  1.406 universitas  dari  106  negara,  THE  ( Time  Higher  Education )  menggunakan    SDG’s (Sustainable Development Goals) dalam Impact Rankings tahun 2022, ada  beberapa PTN di  Indonesia  yang  masuk  dalam  rangking  18 – 1000+.  Menurut United  Nations  E- Governance  Knowledge Base  pada E-Government Development  Index  (EGDI)  tahun 2020,  pada  hal  ini  dimensinya  menggunakan provision  of  online  services, telecommunication  connectivity  and  human  capacity ( E-Government  Survey ,  2020).
EGDI  digunakan  untuk  mengukur  kesiapan  dan  kapasitas  nasional  institusi  untuk menggunakan TIK untuk memberikan layanan publik. Langkah ini berguna bagi pejabat pemerintah,  pembuat  kebijakan,  peneliti  dan  perwakilan  masyarakat  sipil  dan  sektor swasta  untuk  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  dalam  pemahaman  tentang  posisi relatif suatu negara dalam memanfaatkan e-government untuk penyelenggaraan publik jasa.  Tahun  2020  Indonesia  berada  pada  rangking  88  dari  193  Negara  yang  terdaftar dalam PBB. Indonesia belum masuk ke dalam rangking 50 besar yang mendapatkan level Very High EDGI.
Berdasarkan fenomena tersebut maka penulis ingin mengetahui bagaimana kinerja Universitas Ichsan Satya yang berkenaan dengan elemen pengendalian internal, teknologi
informasi, dan good university governance . Perguruan tinggi juga dapat disebut sebagai agen perubahan dimana menghasilkan kaum intelektual muda yang cerdas, kreatif, dan kompetitif sehingga yang tidak tahu menjadi tahu, serta yang belum punya ijazah menjadi punya.  Sehinga  penulis  tertarik  untuk  menyusun  penelitian  berjudul  Pengaruh Pengendalian Intern Dan Pemanfaatan Teknologi Informasi Terhadap Kinerja Perguruan Tinggi Dengan Good University Governance Sebagai Variabel Intervening (Studi Kasus Pada Universitas Ichsan Satya, Tangerang, Banten) dengan harapan hasil yang diperoleh dapat  dijadikan  sebagai  suatu  bahan  kajian  dalam  proses  pelaksanaan  pengelolaan perguruan tinggi yang lebih baik di masa yang akan datang.
Berdasarkan latar belakang di atas, rumusan masalah yang dapat dikemukakan oleh penulis  adalah:  (1)  Bagaimana  Pengendalian  Intern  berpengaruh  terhadap Good University Governance , (2) Bagaimana Pemanfaatan Teknologi Informasi berpengaruh terhadap Good University Governance , (3) Bagaimana Pengendalian Intern berpengaruh terhadap  Kinerja  Perguruan  Tinggi,  (4)  Bagaimana  Pemanfaatan  Teknologi  Informasi berpengaruh  terhadap  Kinerja  Perguruan  Tinggi,  (5)  Bagaimana Good  University Governance berpengaruh  terhadap  Kinerja  Perguruan  Tinggi,  (6)  Bagaimana Good University Governance dapat memdiasi pengaruh Pengendalian Intern terhadap Kinerja Perguruan Tinggi, (7) Bagaimana Good University Governance dapat memdiasi pengaruh Pemanfaatan Teknologi Informasi terhadap Kinerja Perguruan Tinggi.
Penelitian ini bertujuan untuk menguji dan menganalisis secara empiris pengaruh Pengendalian Intern terhadap Good University Governance , menguji dan menganalisis secara  empiris  pengaruh  Pemanfaatan  Teknologi  Informasi  terhadap Good  University Governance ,  menguji  dan  menganalisis  secara  empiris  pengaruh  Pengendalian  Intern terhadap Kinerja Perguruan Tinggi, menguji dan menganalisis secara empiris pengaruh Pemanfaatan  Teknologi  Informasi  terhadap  Kinerja  Perguruan  Tinggi,  menguji  dan menganalisis  secara  empiris  pengaruh Good  University  Governance terhadap  Kinerja Perguruan  Tinggi,  menguji  dan  menganalisis  secara  empiris  pengaruh  Pengendalian Intern  terhadap  Kinerja  Perguruan  Tinggi  melalui Good  University  Governance ,  serta menguji  dan  menganalisis  secara  empiris  pengaruh  Pemanfaatan  Teknologi  Informasi terhadap Kinerja Perguruan Tinggi melalui Good University Governance .

## METODE
Pada  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  jenis  metode  penelitian  kuantitatif dengan  penelitian  survei.  Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data primer.  Penulis  melakukan  penelitian  langsung  pada  Universitas  Ichsan  Satya  untuk memperoleh  data  yang  berhubungan  dengan  penelitian  ini.  Responden  diminta  untuk mengisi kuesioner tersebut. Dalam kuesioner (angket) tersebut terdapat dua bagian yang akan diisi oleh responden.
Populasi  dalam  penelitian  ini  yaitu  seluruh  pejabat,  dosen,  dan  karyawan  di Universitas Ichsan Satya. Teknik pengambilan sampel dalam penelitian ini menggunakan sampling  acak  sederhana  ( simple  random  sampling) dengan  alasan  bahwa  seluruh anggota  dari  populasi  dilakukan  secara  acak  tanpa  memperhatikan  strata  yang  ada  di dalam populasi sehingga mempunyai kesempatan yang sama untuk dipilih jadi sampel.
Analisis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  merancang  model pengukuran  ( outer  model ),  merancang  model  struktural  ( inner  model ),  uji  kecocokan model ( model fit ), evaluasi kecocokan model, dan pengujian hipotesis menggunakan cara analisis jalur ( path analysis ).
Teori yang digunakan oleh penelitian ini ialah Teori Keagenan ( Agency Theory ).
Teori  keagenan  ( agency  theory )  ialah  kontrak  di  mana  satu  atau  lebih  pihak  yang bertindak  sebagai  kewajiban  pendelegasian  utama  memberikan  layanan  dan mendelegasikan  kekuasaan  pengambilan  keputusan  kepada  pihak  lain  yang  bertindak sebagai agen (Jensen & Meckling, 1976) dalam (Erlangga & Hakim, 2022).
Dalam penelitian ini agen yang dimaksudkan ialah DIKTI dimana mengawasi jika terjadi penyimbangan agar mengambil langkah-langkah yang diperlukan sesuai dengan ketentuan peraturan perundang-undangan.
Alasan digunakan teori agensi didalam penelitian ini dikarenakan perguruan tinggi sering memiliki beragam pemangku kepentingan, seperti dewan pengawas, dosen, staf, mahasiswa,  dan  masyarakat  umum.  Konflik  kepentingan  antara  kelompok  ini  bisa mempengaruhi kinerja perguruan tinggi. Good University Governance adalah kerangka kerja  yang  bertujuan  untuk  mengurangi  konflik  kepentingan  dan  meningkatkan akuntabilitas.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil

## Karakteristik Responden
Analisis  ini  memberikan  skala  nominal  yang  menunjukan  besarnya  frekuensi absolute dan persentase berdasarkan jenis kelamin, usia, pendidikan formal, pengalaman kerja, posisi di universitas, mampu memanfaatkan IT, mengikuti pelatihan computer, dan memahami prosedur kerja pada pejabat, dosen, dan karyawan Universitas Ichsan Satya.
Adapun distribusi responden dapat disajikan sebagai berikut:
Tabel 1. Hasil Perhitungan Data Karakteristik Responden No. Karakteristik Responden Keterangan Jumlah Persentase (%) 1 Jenis Kelamin Laki-laki Perempuan Jumlah 55 28 83 66,3% 33,7% 100% 2 Usia <30 30-39 40-49 >49 Jumlah 20 22 19 22 83 24,1% 26,5% 22,9% 26,5% 100% 3 Pendidikan Formal SMA D3 S1 S2 S3 Jumlah 19 16 20 16 12 83 22,9% 19,3% 24,1% 19,3% 14,5% 100% 4 Pengalaman Kerja (Tahun) <1 1-3 4-5 >5 Jumlah 22 13 17 31 83 26,5% 15,7% 20,5% 37,3% 100% 5 Posisi di Universitas Rektorat Kaprodi Dosen Kabag Kasubag Staff Jumlah 3 7 36 6 3 28 83 3,61% 8,43% 43,37% 7,23% 3,61% 33,73% 100% 6 Mampu memanfaatkan IT Ya Tidak Jumlah 79 4 83 95,2% 4,8% 100% 7 Mengikuti Pelatihan Komputer Pernah Belum Pernah Jumlah 75 8 83 90,4% 9,6% 100% 8 Memahami Prosedur Kerja Ya Tidak Jumlah 83 0 83 100% 0 100% Sumber : Data Primer, diolah 2023

## Evaluasi Model Pengukuran ( Outer Model)
Tujuan  evaluasi  model  pengukuran (Outer  Model) dilakukan  untuk  menilai validitas  dan  reliabilitas  model.  Adapun  model  pengukuran  untuk  uji  validitas  dan reliabilitas  untuk  model  persamaan  bisa  didapatkan  dengan  melaksanakan  proses PLS Algorithme pada Software SmartPLS .

## Convergent Validity
Pengujian convergent  validity menggunakan  nilai outer  loading  atau  loading factor. Uji convergent validity apabila nilai outer loading > 0,5. Berdasarkan penjelasan tersebut, berikut nilai convergent validity penelitian ini:
Tabel 2. Convergent Validity
Indikator Loadings Factor AVE Kriteria Keterangan Pengendalian Intern (X 1 ) X1_1 0,880 0,687 0,500 Valid X1_10 0,807 0,500 Valid X1_11 0,800 0,500 Valid X1_12 0,834 0,500 Valid X1_13 0,868 0,500 Valid X1_14 0,797 0,500 Valid X1_15 0,853 0,500 Valid X1_16 0,845 0,500 Valid X1_17 0,881 0,500 Valid X1_2 0,825 0,500 Valid X1_3 0,902 0,500 Valid X1_4 0,790 0,500 Valid X1_5 0,832 0,500 Valid X1_6 0,817 0,500 Valid X1_7 0,751 0,500 Valid X1_8 0,782 0,500 Valid X1_9 0,808 0,500 Valid Pemanfaatan Teknologi Informasi (X 2 ) X2_1 0,818 0,678 0,500 Valid X2_10 0,805 0,500 Valid X2_11 0,858 0,500 Valid X2_12 0,844 0,500 Valid X2_13 0,780 0,500 Valid X2_2 0,802 0,500 Valid X2_3 0,870 0,500 Valid X2_4 0,826 0,500 Valid X2_5 0,782 0,500 Valid X2_6 0,818 0,500 Valid X2_7 0,846 0,500 Valid X2_8 0,864 0,500 Valid X2_9 0,787 0,500 Valid
Indikator Loadings Factor AVE Kriteria Keterangan Good University Governance (Y) Y_1 0,746 0,689 0,500 Valid Y_10 0,857 0,500 Valid Y_11 0,828 0,500 Valid Y_12 0,834 0,500 Valid Y_13 0,859 0,500 Valid Y_14 0,862 0,500 Valid Y_15 0,826 0,500 Valid Y_16 0,848 0,500 Valid Y_17 0,830 0,500 Valid Y_18 0,751 0,500 Valid Y_19 0,811 0,500 Valid Y_2 0,873 0,500 Valid Y_20 0,825 0,500 Valid Y_21 0,837 0,500 Valid Y_22 0,851 0,500 Valid Y_3 0,851 0,500 Valid Y_4 0,831 0,500 Valid Y_5 0,770 0,500 Valid Y_6 0,849 0,500 Valid Y_7 0,799 0,500 Valid Y_8 0,841 0,500 Valid Y_9 0,864 0,500 Valid Kinerja Perguruan Tinggi (Z) Z_1 0,893 0,689 0,500 Valid Z_10 0,788 0,500 Valid Z_11 0,821 0,500 Valid Z_12 0,826 0,500 Valid Z_13 0,869 0,500 Valid Z_2 0,877 0,500 Valid Z_3 0,773 0,500 Valid Z_4 0,823 0,500 Valid Z_5 0,813 0,500 Valid Z_6 0,839 0,500 Valid Z_7 0,881 0,500 Valid Z_8 0,824 0,500 Valid Z_9 0,751 0,500 Valid
Berdasarkan Tabel di atas menunjukan bahwa nilai semua indikator lebih besar dari kriteria  0,5  artinya  semua  indikator  dari  variabel  penelitian  ini  lulus  uji convergent validity.

## Discriminant Validity
Uji discriminant  validity ini  menggunakan  nilai cross  loading .  Suatu  indikator dinyatakan  memenuhi discriminant  validity jika  nilai cross  loading indikator  pada
variabel  tersebut  adalah  yang  terbesar  dibandingkan  dengan  variabel  lainnya.  Berikut nilai cross loading masing-masing indikator :
Tabel 3. Discriminant Validity (Cross Loadings)
Good University Governance Kinerja Perguruan Tinggi Pemanfaatan Teknologi Informasi Pengendalian Intern X1_1 0,811 0,796 0,772 0,880 X1_10 0,800 0,776 0,797 0,807 X1_11 0,777 0,764 0,749 0,800 X1_12 0,818 0,834 0,798 0,834 X1_13 0,841 0,814 0,807 0,868 X1_14 0,778 0,749 0,765 0,797 X1_15 0,832 0,800 0,776 0,853 X1_16 0,814 0,810 0,772 0,845 X1_17 0,857 0,827 0,807 0,881 X1_2 0,801 0,797 0,772 0,825 X1_3 0,864 0,847 0,833 0,902 X1_4 0,779 0,777 0,734 0,790 X1_5 0,791 0,808 0,768 0,832 X1_6 0,763 0,761 0,759 0,817 X1_7 0,712 0,677 0,701 0,751 X1_8 0,737 0,739 0,717 0,782 X1_9 0,730 0,734 0,687 0,808 X2_1 0,834 0,804 0,818 0,816 X2_10 0,798 0,768 0,805 0,765 X2_11 0,835 0,839 0,858 0,807 X2_12 0,786 0,777 0,844 0,726 X2_13 0,741 0,779 0,780 0,708 X2_2 0,799 0,816 0,802 0,754 X2_3 0,830 0,828 0,870 0,803 X2_4 0,789 0,775 0,826 0,719 X2_5 0,762 0,752 0,782 0,737 X2_6 0,827 0,825 0,818 0,778 X2_7 0,857 0,886 0,846 0,837 X2_8 0,811 0,810 0,864 0,784
Good University Governance Kinerja Perguruan Tinggi Pemanfaatan Teknologi Informasi Pengendalian Intern X2_9 0,727 0,743 0,787 0,648 Y_1 0,746 0,716 0,690 0,701 Y_10 0,857 0,831 0,851 0,845 Y_11 0,828 0,792 0,762 0,779 Y_12 0,834 0,807 0,766 0,829 Y_13 0,859 0,874 0,816 0,849 Y_14 0,862 0,853 0,890 0,837 Y_15 0,826 0,802 0,850 0,741 Y_16 0,848 0,812 0,818 0,851 Y_17 0,830 0,836 0,817 0,804 Y_18 0,751 0,729 0,712 0,698 Y_19 0,811 0,776 0,771 0,806 Y_2 0,873 0,887 0,871 0,819 Y_20 0,825 0,779 0,794 0,785 Y_21 0,837 0,785 0,802 0,796 Y_22 0,851 0,831 0,826 0,813 Y_3 0,851 0,866 0,820 0,838 Y_4 0,831 0,817 0,863 0,802 Y_5 0,770 0,770 0,801 0,674 Y_6 0,849 0,806 0,787 0,839 Y_7 0,799 0,780 0,754 0,808 Y_8 0,841 0,804 0,823 0,794 Y_9 0,864 0,847 0,846 0,798 Z_1 0,870 0,893 0,846 0,852 Z_10 0,816 0,788 0,818 0,790 Z_11 0,809 0,821 0,795 0,770 Z_12 0,757 0,826 0,701 0,779 Z_13 0,845 0,869 0,829 0,807 Z_2 0,859 0,877 0,869 0,833 Z_3 0,727 0,773 0,782 0,698 Z_4 0,844 0,823 0,840 0,825 Z_5 0,790 0,813 0,788 0,755
Good University Governance Kinerja Perguruan Tinggi Pemanfaatan Teknologi Informasi Pengendalian Intern Z_6 0,769 0,839 0,721 0,775 Z_7 0,859 0,881 0,832 0,843 Z_8 0,833 0,824 0,869 0,802 Z_9 0,731 0,751 0,784 0,660 Sumber : Output SmartPLS
Average Variance Extracted (AVE)
Average variance extracted (AVE) merupakan faktor yang termasuk uji validitas.
Discriminant validity juga dapat diketahui melalui metode lainnya yaitu dengan melihat nilai average  variance  extracted (AVE) . Indikator  dinyatakan  memenuhi average variance extracted (AVE) apabila memiliki nilai > 0,5. Berikut tabel :
Tabel 4. Average Variance Extracted (AVE) Variabel Average Variance Extracted (AVE) Good University Governance (Y) 0,689 Kinerja Perguruan Tinggi (Z) 0,689 Pemanfaatan Teknologi Informasi (X2) 0,678 Pengendalian Intern (X1) 0,687 Sumber: Output SmartPLS (2023)
Berdasarkan Tabel di atas menunjukan bahwa variabel good university governance memiliki  nilai Average  Variance  Extracted  (AVE) sebesar 0,689 atau > 0,5 dapat dinyatakan  memenuhi Average  Variance  Extracted  (AVE) dan  dinyatakan  lolos  uji discriminant validity. Variabel kinerja perguruan tinggi memiliki nilai 0,689 atau > 0,5 maka  dapat  dinyatakan memenuhi Average  Variance  Extracted  (AVE) dan  dinyatakan lolos uji discriminant validity. Variabel pemanfaatan teknologi informasi memiliki nilai 0,678 atau > 0,5 maka dapat dinyatakan memenuhi Average Variance Extracted (AVE) dan  dinyatakan  lolos  uji discriminant  validity. Variabel  pengendalian  intern memiliki nilai sebesar 0,687 atau > 0,5 maka dapat dinyatakan memenuhi syarat Average Variance Extracted (AVE) dan dinyatakan lolos uji discriminant validity. Dengan ini maka dapat disimpulkan bahwa semua variabel > 0,5 dinyatakan memenuhi syarat Average Variance Extracted (AVE) dan dinyatakan lolos uji discriminant validity.

## Composite Reliability
Composite  reliability merupakan  uji  yang  digunakan  untuk  menguji  reliabilitas indikator-indikator pada suatu variabel. Suatu variabel dinyatakan memenuhi composite
reliability apabila memiliki nilai composite reliability > 0,6 dan rho_a > 0,7 dinyatakan sebagai composite  reliability .  Berikut  adalah  nilai composite  reliability dan rho_a variabel penelitian ini:
Tabel 5. Composite Reliability Variabel rho_A Composite Reliability Kriteria Keterangan Good University Governance (Y) 0,979 0,980 0,7 Reliabel Kinerja Perguruan Tinggi (Z) 0,963 0,966 0,7 Reliabel Pemanfaatan Teknologi Informasi (X2) 0,961 0,965 0,7 Reliabel Pengendalian Intern (X1) 0,972 0,974 0,7 Reliabel Sumber: Output SmartPLS (2023)
Berdasarkan Tabel diatas dapat diketahui bahwa nilai rho_a semua variabel > 0,7 yang dapat dinyatakan bahwa rho_a sebagai composite reliability. Jika semua variabel yaitu good  university  governance ,  kinerja  perguruan  tinggi,  pemanfaatan  teknologi informasi, dan pengendalian intern melebihi 0,7 dapat dinyatakan variabel tersebut telah memenuhi uji composite reliability.

## Cronbach Alpha
Uji  reliabilitas  dengan composite  reliability di  atas  dapat  diperkuat  dengan menggunakan cronbach  alpha. Suatu  variabel  dinyatakan  reliabel  atau  memenuhi cronbach alpha apabila memiliki nilai > 0,7. Berikut nilai cronbach alpha dari masing- masing variabel:
Tabel 6. Cronbach Alpha Variabel Cronbach Alpha Kriteria Keterangan Good University Governance (Y) 0,978 0,7 Reliabel Kinerja Perguruan Tinggi (Z) 0,962 0,7 Reliabel Pemanfaatan Teknologi Informasi (X2) 0,960 0,7 Reliabel Pengendalian Intern (X1) 0,971 0,7 Reliabel Sumber: Output SmartPLS (2023)
Berdasarkan tabel di atas, maka semua variabel yaitu good university governance , kinerja  perguruan  tinggi,  pemanfaatan  teknologi  informasi,  dan  pengendalian  intern melebihi 0,7 dapat disimpulkan bahwa seluruh pernyataan reliable, dengan arti konsisten dapat dipercaya untuk digunakan dalam penelitian.
Evaluasi Model Struktural (Inner Model)
Evaluasi  model  struktural (Inner  Model) dilakukan  untuk  menjawab  hipotesis penelitian,  sehingga  dapat  diketahui  besarnya  pengaruh  antara  variabel  laten.  Model
struktural  adalah  model  yang  menghubungkan  variabel  Independen  dengan  variabel.
Berikut rangkuman (secara visual) nilai-nilai hasil evaluasi model structural.
Gambar 1. Output PLS Algorithm

## Hierarchical Component
Hierarchical Component yang dikenal juga dengan Second Order Confirmatory Analysis  (CFA) adalah  pengujian  melalui  dua  jenjang,  analisis  pertama (Weights) dilakukan dari indikator ke variabelnya, analisis kedua (Parsial) dilakukan dari variabel ke  kontruk  laten  lainnya,  serta  pengaruh  secara  bersama-sama  (Simultan).  Hasilnya adalah sebagai berikut:
Tabel 7. Hierarchical Component Variabel Indikator Weights Path Coefficients R Square Pengendalian Intern (X 1 ) X1_1 0.072 0.166 0.966
X1_10 0.071 X1_11 0.069 X1_12 0.074 X1_13 0.074 X1_14 0.069 X1_15 0.073 X1_16 0.073 X1_17 0.076 X1_2 0.072 X1_3 0.077 X1_4 0.070 X1_5 0.072
Variabel Indikator Weights Path Coefficients R Square X1_6 0.068 X1_7 0.062 X1_8 0.066 X1_9 0.066 Pemanfaatan Teknologi Informasi (X 2 )
X2_1 0.096 0.462
X2_10 0.091 X2_11 0.098 X2_12 0.091 X2_13 0.089 X2_2 0.094 X2_3 0.097 X2_4 0.091 X2_5 0.088 X2_6 0.096 X2_7 0.102 X2_8 0.095 X2_9 0.086 Good University Governance (Y)
Y_1 0.048 0.367
Y_10 0.057 Y_11 0.053 Y_12 0.054 Y_13 0.058 Y_14 0.058 Y_15 0.055 Y_16 0.056 Y_17 0.056 Y_18 0.049 Y_19 0.053 Y_2 0.059 Y_20 0.053 Y_21 0.054 Y_22 0.056 Y_3 0.058 Y_4 0.056 Y_5 0.052 Y_6 0.055 Y_7 0.053 Y_8 0.055 Y_9 0.057 Sumber: Ouput SmartPLS
Tabel  di  atas  menunjukkan  nilai  koefisien  determinasi  ( R  Square )  pada  model pertama adalah 0,971, yang artinya secara simultan, total pengaruh pengendalian intern dan pemanfaatan teknologi informasi sebesar 97,1%. Model kedua adalah 0,966, yang artinya secara simultan, total pengaruh pengendalian intern dan pemanfaatan teknologi informasi terhadap good university governance sebesar 96,6%.

## Uji R-Square
Untuk  mengukur  seberapa  banyak  variabel  endogen  dipengaruhi  oleh  variabel lainnya digunakan nilai coefficient detemination (R-Square). Model struktural dalam PLS dievaluasi dengan mengukur koefisien determinasi atau Uji R2 sebesar 0,75 ke atas untuk variabel laten endogen dalam model struktural mengindikasikan pengaruh eksogen (yang mempengaruhi) terhadap variabel endogen (yang dipengaruhi) termasuk dalam kategori kuat.  Sedangkan  jika  hasilnya  sebesar  0,50 – 0,75  maka  termasuk  dalam  kategori moderate ,  dan  jika  hasil  sebesar  0,25 – 0,50  maka  termasuk  dalam  kategori  lemah (Ghozali, 2014) dan koefisien path t-value melalui perbandingan t-statistik dan t-tabel.
Hipotesis diterima apabila nilai t-statistik lebih besar dari 1,96 yang merupakan nilai t- tabel  untuk  pengujian  dengan  alpha  5% Parameter  pengukuran inner  model pada PLS sebagai Tabel berikut:
Tabel 8. R-Square Model Variabel Dependen R Square R Square Adjusted 1 Good University Governance 0,971 0,971 2 Kinerja Perguruan Tinggi 0,966 0,964 Sumber: Output SmartPLS (2023)
Berdasarkan Tabel 4.20 dapat diketahui bahwa variabel good university governance memiliki  nilai R  Square sebesar  0,971 artinya  variabilitas good  university  governance dapat dijelaskan oleh pengendalian intern (X 1 ), pemanfaatan teknologi informasi (X 2 ), dan kinerja perguruan tinggi (Z) sebesar 97,1%.
Sedangkan  2,9%  adalah  faktor  lain  yang  mempengaruhi good  university governance yang tidak termasuk variabel dalam penelitian ini.
Uji Kecocokan Model ( Model Fit )
Tujuan uji kecocokan model (Model Fit) adalah untuk menilai apakah data yang dikumpulkan konsisten dan cocok dengan model maka dilakukan uji kecocokan model. Dapat dilihat pada tabel 2 SmartPLS memiliki beberapa ukuran sebagai berikut:
Tabel 9. Uji Kecocokan Model ( Model Fit ) Ukuran Hasil Kriteria Keterangan SRMR 0,050 <0,08 Model Fit NFI 0,937 >90 Model Fit rms Theta 0,026 <0,12 Model Fit Sumber: Output SmartPLS (2023)
Tabel  di  atas  menunjukan  bahwa  ketiga  ukuran  diatas  (SRMR,  NFI,  dan  rms Therta) diatas kriteria, artinya model fit atau dengan kata lain, data cocok dengan model.

## Uji Hipotesis
Gambar 2. Output PLS Bootstrapping
Bagian  ini  membahas  hasil  uji  empiris  setiap  rumusan  masalah  dan  hipotesis, berdasarkan  hasil  analisis  deskriptif  dan  analisis  verifikatif,  kemudian  di  bandingkan dengan  teori  dan  hasil  penelitian  sebelumnya.  Pembahasan  yang  dilakukan,  selain menggunakan hasil jawaban kuesioner, digunakan pula hasil diskusi terhadap responden pada saat penyebaran kuesioner. Berikut merupakan tabel dari hasi uji hipotesis :
Tabel 10. Uji Hipotesis path koefisien Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Values Good University Governance -> Kinerja Perguruan Tinggi 0,367 0,375 0,156 2,345 0,019 Pemanfaatan Teknologi Informasi -> Good University Governance 0,586 0,591 0,055 10,739 0,000 Pemanfaatan Teknologi Informasi -> Kinerja Perguruan Tinggi 0,462 0,464 0,129 3,595 0,000 Pengendalian Intern -> Good University Governance 0,418 0,413 0,056 7,528 0,000
Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Values Pengendalian Intern -> Kinerja Perguruan Tinggi 0,166 0,157 0,081 2,048 0,041 Sumber: Output SmartPLS (2023)
Variabel pengendalian intern memiliki nilai P-Values sebesar 0,000 atau < 0,05, maka dapat dinyatakan bahwa pengendalian intern memiliki pengaruh positif terhadap good university governance . Artinya, jika nilai pengendalian intern meningkat maka nilai good  university  governance akan  naik.  Nilai  T- Statistic variabel  pengendalian  intern memiliki  nilai  7,528  atau  >1,966,  maka  dapat  dinyatakan  adanya  pengaruh  signifikan variabel pengendalian intern terhadap good university governance . Berdasarkan uraian tersebut maka dapat disimpulkan bahwa H₀₁ ditolak dan Hₐ₁ diterima.
Variabel pemanfaatan teknologi informasi memiliki nilai P-Values sebesar 0,000 atau  <0,05,  maka  dapat  dinyatakan  bahwa  pemanfaatan  teknologi  informasi  memiliki pengaruh  positif  terhadap good  university  governance .  Artinya,  jika  nilai  penerapan pemanfaatan teknologi informasi meningkat maka nilai good university governance akan naik. Nilai T-Hitung variabel pemanfaatan teknologi informasi memiliki nilai 10,739 atau >1,966,  maka  dapat  dinyatakan  adanya  pengaruh  signifikan  variabel  pemanfaatan teknologi informasi  terhadap good university governance . Berdasarkan uraian tersebut maka dapat disimpulkan bahwa H₀₂ ditolak dan Hₐ₂ diterima.
Variabel  pengendalian  intern  memiliki  nilai P-Values sebesar  0,041  atau  <0,05, maka dapat dinyatakan bahwa pengendalian intern memiliki pengaruh positif terhadap kinerja  perguruan  tinggi.  Artinya,  jika  nilai  penerapan  pengendalian  intern  meningkat maka  nilai  kinerja  perguruan  tinggi  akan  naik.  Nilai  T-Hitung  variabel  pengendalian intern memiliki nilai 2,048 atau >1,966, maka dapat dinyatakan bahwa adanya pengaruh signifikan variabel pengendalian intern terhadap kinerja perguruan tinggi. Berdasarkan uraian t ersebut maka dapat disimpulkan bahwa H₀₃ ditolak dan Hₐ₃ diterima.
Variabel pemanfaatan teknologi informasi memiliki nilai P-Values sebesar 0,000 atau  <0,05,  maka  dapat  dinyatakan  bahwa  pemanfaatan  teknologi  informasi  memiliki pengaruh  positif  terhadap  kinerja  perguruan  tinggi.  Artinya,  jika  nilai  penerapan pemanfaatan  teknologi  informasi  meningkat  maka  nilai  kinerja  perguruan  tinggi  akan naik. Nilai T-Hitung variabel pemanfaatan teknologi informasi memiliki nilai 3,595 atau >1,966, maka dapat dinyatakan bahwa adanya pengaruh signifikan variabel pemanfaatan
teknologi informasi terhadap kinerja perguruan tinggi. Berdasarkan uraian tersebut maka dapat disimpulkan bahwa H₀₃ ditolak dan Hₐ₃ diterima.
Variabel good university governance memiliki nilai P-Values sebesar 0,019 atau <0,05,  maka  dapat  dinyatakan  bahwa good  university  governance memiliki  pengaruh positif terhadap kinerja perguruan tinggi. Artinya, jika nilai penerapan good university governance meningkat  maka  nilai  kinerja  perguruan  tinggi  akan  naik.  Nilai  T-Hitung variabel pemanfaatan teknologi informasi memiliki nilai 2,345 atau >1,966, maka dapat dinyatakan  bahwa  adanya  pengaruh  signifikan  variabel good  university  governance terhadap kinerja perguruan tinggi. Berdasarkan uraian tersebut maka dapat disimpulkan bahwa H₀₃ ditolak dan Hₐ₃ diterima.

## Pembahasan
Pengaruh Pengendalian Intern terhadap Good University Governance
Berdasarkan tabel Hierarchical Component, diperoleh nilai koefisien jalur sebesar 0,166,  artinya  pengendalian  intern  berpengaruh  dengan  arah  positif  terhadap good university governance . Sedangkan berdasarkan hasil uji hipotesis path koefisien terdapat nilai P-values sebesar  0,000  atau  <  0,05  dan  nilai t-statistics pengendalian  intern memiliki  nilai  7,528  atau  >  1,96, maka dinyatakan  adanya  pengaruh  signifikan  antara variabel pengendalian intern terhadap good university governance.
Berdasarkan uraian tersebut maka dapat disimpulkan bahwa H 01 ditolak dan H a1 diterima.  Maka  hasil  penelitian ini  membuktikan  bahwa  pengendalian intern memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap good university governance (H 1 terbukti secara signifikan). Dengan ini dapat disimpulkan bahwa semakin tinggi tingkat pengendalian intern akan mempengaruhi good university governance .
Hal ini sejalan dengan penelitian sebelumnya, yaitu  Fatimah (2017); Khan et al. (2019);  Makori  &  Jagongo  (2013);  Sujana  et  al.  (2017)  yang  menunjukan  bahwa pengendalian intern berpengaruh positif terhadap good university governance .
Pengaruh Pemanfaatan Teknologi Informasi terhadap Good University Governance Berdasarkan tabel Hierarchical Component , diperoleh nilai koefisien jalur sebesar 0,462, artinya pemanfaatan teknologi informasi berpengaruh dengan arah positif terhadap good  university  governance .  Sedangkan  berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  path  koefisien terdapat  nilai P-values sebesar  0,000  atau  <  0,05  dan  nilai t-statistics pemanfaatan teknologi informasi memiliki nilai 10,739 atau > 1,96, maka dinyatakan adanya pengaruh
signifikan  antara  variabel  pemanfaatan  teknologi  informasi  terhadap good  university governance . Berdasarkan uraian tersebut maka dapat disimpulkan bahwa H 02 ditolak dan H a2 diterima.  Maka  hasil  penelitian  ini  membuktikan  bahwa  pemanfaatan  teknologi informasi memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap good university governance (H 2 terbukti secara signifikan).
Pemanfaatan teknologi informasi memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap good  university  governance memiliki  arti  semakin  tinggi  pemanfaatan  teknologi informasi yang diberikan maka good university governance akan semakin meningkat. Hal ini dapat disebabkan karena pemanfaatan teknologi informasi yang sangat tinggi, maka good university governance akan semakin tinggi.

## Pengaruh Pengendalian Intern terhadap Kinerja Perguruan Tinggi
Berdasarkan tabel Hierarchical Component , diperoleh nilai koefisien jalur sebesar 0,166,  artinya  pengendalian  intern  berpengaruh  dengan  arah  positif  terhadap  kinerja perguruan tinggi.
Sedangkan berdasarkan hasil uji hipotesis path koefisien terdapat nilai P-values sebesar 0,041 atau < 0,05 dan nilai t-statistics pengendalian intern memiliki nilai 2,048 atau > 1,96, maka dinyatakan adanya pengaruh signifikan antara variabel pengendalian intern terhadap kinerja perguruan tinggi.
Pengendalian intern menjadi salah satu faktor yang dapat mempengaruhi tingkat kinerja  perguruan  tinggi.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukan  bahwa  variabel pengendalian  intern  berpengaruh  terhadap  kinerja  perguruan  tinggi.  Sehingga,  dapat disimpulkan  bahwa  semakin  tinggi  pengendalian  intern  perguruan  tinggi,  maka  akan berpengaruh  terhadap  kinerja  perguruan  tinggi.  Oleh  karena  itu,  pengendalian  intern perguruan tinggi harus baik terhadap kinerja perguruan tinggi.
Berdasarkan uraian tersebut maka dapat disimpulkan bahwa H 03 ditolak dan H a3 diterima.  Maka  hasil  penelitian ini  membuktikan  bahwa  pengendalian intern memiliki pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  kinerja  perguruan  tinggi  (H 3 terbukti  secara signifikan).  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya,  yaitu  Abdul  Mumin  et  al. (2019); Apriliyani (2022); Matar et al. (2018) yang membuktikan bahwa pengendalian intern berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja perguruan tinggi.

## Pengaruh Pemanfaatan Teknologi Informasi Terhadap Kinerja Perguruan Tinggi
Berdasarkan tabel Hierarchical Component , diperoleh nilai koefisien jalur sebesar 0,462, artinya pemanfaatan teknologi informasi berpengaruh dengan arah positif terhadap kinerja  perguruan  tinggi.  Sedangkan  berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  path  koefisien terdapat  nilai P-values sebesar  0,000  atau  <  0,05  dan  nilai t-statistics pemanfaatan teknologi informasi memiliki nilai 3,595 atau > 1,96, maka dinyatakan adanya pengaruh signifikan antara variabel pemanfaatan teknologi informasi terhadap kinerja perguruan tinggi.
Pemanfaatan  teknologi  informasi  menjadi  salah  satu  faktor  yang  dapat mempengaruhi  tingkat  kinerja  perguruan  tinggi.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukan bahwa  variabel  pemanfaatan  teknologi  informasi  berpengaruh  positif  terhadap  kinerja perguruan  tinggi.  Sehingga,  dapat  disimpulkan  bahwa  semakin  tinggi  pemanfaatan teknologi informasi, maka akan berpengaruh terhadap tingkat kinerja perguruan tinggi dalam melakukan kegiatan.
Berdasarkan uraian tersebut maka dapat disimpulkan bahwa H 04 ditolak dan H a4 diterima. Maka hasil penelitian ini membuktikan bahwa pemanfaatan teknologi informasi memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja perguruan tinggi (H 4 terbukti secara signifikan).
Hal ini sejalan dengan penelitian sebelumnya, yaitu Apriliyani (2022); Al-Rahmi & Zeki (2017); Arifin (2017) yang membuktikan bahwa pemanfaatan teknologi informasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja perguruan tinggi.
Namun,  penelitian  ini  tidak  sejalan  dengan  penelitian  yang  diteliti  oleh  Mulkan Syarif (2018) yang menyatakan bahwa penggunaan teknologi informasi tidak memiliki pengaruh terhadap kinerja perguruan tinggi.
Pengaruh Good University Governance Terhadap Kinerja Perguruan Tinggi
Berdasarkan tabel Hierarchical Component , diperoleh nilai koefisien jalur sebesar 0,367,  artinya good  university  governance berpengaruh  dengan  arah  positif  terhadap kinerja  perguruan  tinggi.  Sedangkan  berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  path  koefisien terdapat nilai P-values sebesar 0,019 atau < 0,05 dan nilai t-statistics good university governance memiliki  nilai  2,345  atau  >  1,96,  maka  dinyatakan  adanya  pengaruh signifikan antara variabel good university governance terhadap kinerja perguruan tinggi.
Good university governance menjadi salah satu faktor yang dapat mempengaruhi tingkat  kinerja  perguruan  tinggi.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukan  bahwa  variabel good  univsarersity  governance berpengaruh  positif  terhadap  kinerja  perguruan  tinggi.
Sehingga, dapat disimpulkan bahwa semakin tinggi good university governance , maka akan berpengaruh terhadap tingkat kinerja perguruan tinggi dalam melakukan kegiatan.
Berdasarkan uraian tersebut maka dapat disimpulkan bahwa H 04 ditolak dan H a4 diterima.  Maka  hasil  penelitian  ini  membuktikan  bahwa good  university  governance memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja perguruan tinggi (H 4 terbukti secara signifikan).
Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya,  yaitu  Afif  et  al.  (2021);  Jaffarey (2017); Mulkan Syarif (2018); Sharma (2019) yang membuktikan bahwa good university governance berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja perguruan tinggi.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian di atas dapat ditarik Kesimpulan bahwa Pengendalian Intern secara signifikan berpengaruh positif terhadap Good University Governance pada Pejabat,  Dosen,  dan  Karyawan  di  Universitas  Ichsan  Satya.  Pemanfaatan  Teknologi Informasi secara signifikan berpengaruh positif terhadap Good University Governance pada Pejabat, Dosen, dan Karyawan di Universitas Ichsan Satya.  Pengendalian Intern secara signifikan berpengaruh positif terhadap Kinerja Perguruan Tinggi  pada Pejabat, Dosen,  dan  Karyawan  di  Universitas  Ichsan  Satya.  Pemanfaatan  Teknologi  Informasi secara signifikan berpengaruh positif terhadap  Kinerja Perguruan Tinggi  pada Pejabat, Dosen, dan Karyawan di Universitas Ichsan Satya. Good University Governance secara signifikan berpengaruh positif terhadap Kinerja Perguruan Tinggi pada Pejabat, Dosen, dan Karyawan di Universitas Ichsan Satya.

## DAFTAR RUJUKAN
Abdul Mumin, M., Farida Akhter, K., Zainal Abedin, M., & Zakir Hossain, M. (2019). Determination and Characterization of Caffeine in Tea , Coffee and Soft Drinks by Solid  Phase  Extraction  and  High  Performance  Liquid  Chromatography  (SPE – HPLC). Malaysian Journal of Chemistry , 8 (1), 045 – 051.
Afif, M., Triyawan, A., Huda, M., Sunjoto, A. R., & Fajaruddin, A. (2021). Optimalisasi Pengelolaan Filantropi Islam Berbasis Masjid . 10 – 11.
https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=mAlGEAAAQBAJ&oi=fnd&pg= PA31&dq=%22filantropi+islam%22++%22pemberdayaan+masyarakat%22&ots=c fenf5P7z8&sig=tk2jiKNQgo-SnjWI0fCUIjL1zuU
Aisyah, I. S. (2021). Ketahanan Pangan Keluarga Di Masa Pandemi Covid 19. Jurnal Kesehatan Komunitas Indonesia , 16 (2). https://doi.org/10.37058/jkki.v16i2.2576
Al-Rahmi, W. M., & Zeki, A. M. (2017). A model of using social media for collaborative learning  to  enhance  learners’  performance  on  learning. Journal  of  King  Saud University  -  Computer  and  Information  Sciences , 29 (4),  526 – 535. https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2016.09.002
Apriliyani,  I.  K.  A.  B.  (2022). Pengaruh  Pengendalian  Internal,  Good  University Governance,  Penggunaan  Teknologi  Informasi  ,  Terhadap  Kinerja  Perguruan Tinggi . 0761 . https://doi.org/10.35446/akuntansikompetif.v5i3.1030
Arifin, J. (2017). SPSS 24 Untuk Penelitian dan Skripsi. PT Gramedia , 79.
Engwall,  A.,  Sjöberg,  Ö.,  &  Sjöholm,  F.  (2007). Understanding  Rural  Poverty  in Cambodia . February , 5 – 9.
Erlangga,  R., &  Hakim,  A.  (2022).  Pengaruh  Profitabilitas  ,  Pertumbuhan  Penjualan  , Ukuran Perusahaan dan Ukuran Dewan Direksi terhadap Financial Distress. Ilmiah Akuntansi , 10 (2), 110 – 128.
Fatimah, S. (2017). Hubungan Karakteristik dan Pengetahuan Ibu dengan Pemberian ASI Eksklusif  di  Wilayah  Kerja  Puskesmas  Turi  tahun  2017. Politeknik  Kesehatan Kementerian Kesehatan , 104. http://eprints.poltekkesjogja.ac.id/1574/1/siti fatimah skripsi.pdf
Jaffarey,  N.  A.  (2017).  Problem  based  learning. Journal  of  the  Pakistan  Medical Association , 51 (8), 266 – 267.
Khan, T. I., Khan, A. Z., & Khan, S. (2019). Effect of time pressure on organizational citizenship  behavior:  Moderating  role  of  agreeableness. Sir  Syed  Journal  of Education and Social Research (SJESR) , 2 (1), 140 – 156.
Kompas.com.  (2023). Sosialisasi  Permendikbud  53/2023:  Ini  Bentuk Penyederhanaan Standar Kompetensi Lulusan . https://www.kompas.com/edu/read/2023/09/06/103305071/sosialisasi- permendikbud-53-2023-ini-bentuk-penyederhanaan-standar?page=all
MacLeod,  W.  B.,  &  Urquiola,  M.  (2009).  Anti-Lemons:  School  Reputation  and
Educational Quality. NBER Working Paper 15112 , 48.
http://www.nber.org/papers/w15112
Makori, D. M., & Jagongo, A. (2013). Environmental Accounting and Firm Profitability: An Empirical Analysis of Selected Firms Listed in Bombay Stock Exchange, India. International Journal of Humanities and Social Science , 3 (18), 248 – 256.
Matar, N., Khwaldeh, S., & Hunaiti, Z. (2018). Adaptive Unified E-learning System For Supporting Better E-Learning Approach .
Mulkan Syarif, S. T. P. (2018). Belajar Mudah Python dengan Package Open Source . 136.
Nizam, M. N., Haris Yuana, & Zunita Wulansari. (2022). Mikrokontroler Esp 32 Sebagai Alat Monitoring Pintu Berbasis Web. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) ,
6 (2), 767 – 772. https://doi.org/10.36040/jati.v6i2.5713
Petkova, A. P., Rindova, V. P., Sever, J., & Williamson, I. (2005). Being Good or Being
Known:  an  Empirical  Examination  of  the  Dimensions,  Antecedents,  and Consequences  of  Organizational  Reputation. Academy  of  Management  Journal ,
48 (6), 1033 – 1049.
Ressler,  J.,  &  Abratt,  R.  (2009).  Assessing  the  impact  of  university  reputation  on stakeholder  intentions. Journal  of  General  Management , 35 (3),  35 – 45. https://doi.org/10.1177/030630700903500104
Sayidah, N. (2019). Pengaruh Ukuran Perusahaan, Profitabilitas, Solvabilitas Dan Opini Auditor  Terhadap  Audit  Delay. Jurnal  Analisa  Akuntansi  Dan  Perpajakan , 2 (2). https://doi.org/10.25139/jaap.v2i2.1397
Sharma, K. B. R. A. V. (2019). The effect of electronic word of mouth on brand image and  purchase  intention:  An  empirical  study  in  the  automobile  industry  in  Iran. Marketing Intelligence & Planning , 32 (4), 413 – 435.
Sujana, I. W., Widnyana, I. W., & Suparsa, I. N. (2017). Peran Auditor Internal Dalam Menentukan Pengaruh Pengendalian Intern Terhadap Good University Governance Di Universitas Mahasaraswati Denpasar. Jurnal Bakti Saraswati , 06 (01), 63 – 72.
Wedlin, L. (2006). Ranking business schools: Forming fields, identities and boundaries in international management education. Ranking Business Schools: Forming Fields, Identities  and  Boundaries  in  International  Management  Education . https://doi.org/10.1108/et.2006.00448hae.001
Wibowo. (2014). Prilaku dalam Organisasi . PT. Raja Grafindo Persada : Jakarta.