Pemodelan persamaan struktur (SEM) merupakan analisis statistik multivariat yang mengkaji hubungan antara konstruk mengikut teori atau kajian terdahulu melalui model hipotesis yang dibina. Kebiasaannya, kaedah penganggaran yang digunakan dalam analisis pemodelan ini adalah penganggaran kebolehjadian maksimum (ML). Kaedah penganggaran tersebut memerlukan taburan data yang bersifat kenormalan multivariat di samping memenuhi bilangan sampel yang tertentu. Oleh itu, penganggaran kuasa dua terkecil separa (PLS) amat berperanan dalam mengatasi dua kekangan berkenaan dan isu multikolineariti. Oleh itu, makalah ini bertujuan untuk melakukan analisis perbandingan keputusan pemodelan terhadap anggaran parameter dalam Model Kecemerlangan Prestasi Institusi Pengajian Tinggi (IPT) bersandarkan nilai teras bagi mendapatkan model akhir yang mematuhi kedua-dua teknik penganggaran ML dan PLS berkenaan. Model akhir merupakan model kecemerlangan yang disemak semula berdasarkan tahap kesignifikanan secara statistik dan penting secara praktikal bagi semua pekali lintasan dalam model. Kesimpulannya, kedua-dua teknik penganggaran yang digunakan saling melengkapi antara satu sama lain dan memberikan nilai tambah kepada model hipotesis yang diuji.
The aim of this article was to validate an instrument of quality management practices (QMPs) and performance
measurement for the manufacturing industry in Malaysia. QMPs and performance were measured using the following
six value indicators: Management commitment, training, process management, quality tools, continuous improvement
and organisational performance. A total of 480 questionnaires were distributed and 210 questionnaires were valid for
analysis. A confirmatory factor analysis (CFA) approach was employed using analysis of moment structures (AMOS)
software. The results for the hypothesised CFA model showed the following fit statistics: Comparative fit index (CFI) =
0.924, Tucker Lewis index (TLI) = 0.913 and root mean square error of approximation (RMSEA) = 0.061. The values of
CFI and TLI ≥ 0.9 and at the same time the value of RMSEA ≤ 0.08 showed that CFA model fits the data very well. Hence,
the results of the study can be used by managers in manufacturing companies to consider and adapt their QMPs and
performance assessments toward increasing competitiveness