当前世界环境

介绍

印尼建设项目在各个方面都发生了许多变化，尤其是项目的方法和管理。要求承包商在建设项目的方法开发和管理上进行许多创新，以获得公众的信任。这项研究的目的是估计由承建商承建的房屋项目的表现。回顾伊斯兰教法施工管理的绩效评估，伊斯兰教法施工管理的原则可以应用于所有部门，可以为解决许多问题提供解决方案，特别是在建设项目部门。东爪哇省Jember Regency的住宅项目是本次研究的对象和地点。本研究参考了以往关于确定承包商提供施工服务的绩效因素的若干研究。

之前一些成为参考的研究包括胡达的研究¹获取变量:适当的能源效率，场地开发，制冷剂，材料资源，节水，循环，室内环境质量和舒适度。使用的方法是Greenship标准排名成为研究变量，包括空间、形式和可见的建筑，以及房间内的空调。²研究方法包括比较研究、软件建模和直接测量，以测量能源效率、自然和人工照明、通风、气候变化影响和空调系统变量^3.．从洪水强度、地下水质量、洪水区域和土壤类型等研究中生成变量的调查方法和现场应用。⁴研究了绿色开放空间服务质量的建模。使用的方法有焦点小组讨论(FGD)、质量功能部署(QFD)和重要性-性能分析(IPA)⁵．玛琅大清真寺立面元素的组成部分包括形状、大小、材料、颜色和纹理等变量⁶除了包括可持续环境友好和高性能建筑的变量。⁷这也是伊斯兰教建筑管理和绿色建筑原则⁸采用重要性能分析(IPA)和质量功能展开(QFD)方法。⁹同样，也存在技术方面的问题，不考虑用户评估承包商业绩结果的需要。¹⁰

用户感知是基于声音来获得性能评估。之前的一些研究已成为本研究的参考。然而，本研究与以往的研究存在差异。研究变量的制定可以参考前人的研究，并根据不同的研究地点进行调整。本研究的变量采用现有的研究方法和方法进行开发。

方法年代

的决心的研究变量

研究的初始阶段是确定包含研究变量的研究工具，通过前期研究、初步调查和实地访谈获得。研究变量是在收集研究数据的工具中安排的住房采购项目的绩效因素。研究工具是由几个受访者分发并回答的问卷。本研究工具的测量量表为用户对房屋采购项目的满意度，如表1所示。在初步调查中使用用户需求水平来计算研究变量，在延续调查中使用用户满意度水平来收集数据。

表格1:研究仪器的测量量表

在试验测试中，研究工具被分发给30名受访者。并对该装置的有效性和可靠性进行了测试。在本研究中，如果相关值大于0,6，则工具具有较强的相关性。¹¹相关检验采用Pearson积矩相关法，即公式计算各项目与总分的相关系数。可靠性测试用于计算数据收集工具在表达一组人在不同时间的特定症状时的准确性、稳定性或一致性水平。对强相关语句进行了信度检验。内部一致性检验使用一致性系数(Alpha Cronbach)。使用斯洛文公式测定几个应答者。人口是使用者或购房者的人数多达300人。被调查者的人数由式(1)得出如下:

描述,

n = responden

N =总体

E = 5%的错误率

通过用斯洛文公式进行计算，获得了172名受访者，这些人成为分发问卷作为研究工具的目标。

多元线性回归分析

分析确定了研究变量对住宅项目绩效的影响。要评价住宅项目的绩效，需要从研究中建立一个模型。用户满意度水平将被测量，以获得住宅项目的绩效。这种分析需要一个称为经典假设检验的测试要求，包括回归线的线性、正态性、自相关、多重共线性、部分检验和异方差。SPSS 20被用作计算机程序，用于分析，以告知研究的统计数据。由十个自变量和一个因变量组成。图1是10个独立变量与一个因变量的关系。开发的多元回归模型具有以下功能:

Y =一个₁X₁+一个₂X₂+ ...............+一个_nX_n(2)

用Y =因变量；一个₀=拦截;一个₁,一个₂,一个_3.=独立系数；X₁=自变量1；X₂=自变量2；X_n= n处的自变量

图1：10个自变量和1个因变量的关系 点击这里查看图

结果和讨论

研究变量的确定结果

研究变量是在收集研究数据的工具中安排的住房采购项目的绩效因素。这些绩效因素是通过前期研究、初步调查和访谈获得的。考虑用户需求水平确定成为研究变量的性能因素的结果如表2所示。

表格2:分类的性能的因素

八个服务要素包括美观、方便、保证、响应、可靠性、性能、设施、耐用性、环境友好性和伊斯兰价值观。表1描述了合同协议、付款、设计、文件和文件、不可抗力条件、建筑物损坏、干扰和恐吓(K1)的保证因素为用户需求水平中排名最高的性能因素，均值为4325。美学元素由设计、成本、材料规格、技术协议(K4)的平均值3,862。

结果的有效性&可靠性测试

该工具的效度检验结果描述了衡量用户对住宅项目绩效满意度水平的量表。所有题项的相关值均超过0.6，即进行效度检验，表明工具有效。而信度检验结果显示，该装置的Cronbach Alpha值为0.974，超过0.6。信度测试结果表明，该研究工具是可靠的。该研究工具有效、安全，可用于研究分析的数据收集。

多元线性回归分析结果

住房采购质量服务回归模型的建立

回归模型分析回归线的变异。检验的目的是了解回归线显著性的水平。回归分析使用SPSS软件，根据结果设置生成系数- f、系数of Durbin-Watson、显著性系数(P值)。多元线性回归方程声明如下:

Y = a + a₁X₁+一个₂X₂+一个_3.X_3.+一个₄X₄+一个₅X₅+一个₆X₆+一个₇X₇+一个₈X₈+ e

有描述，Y =项目绩效，X₁X =保证,₂=责任和可靠性，X_3.=设施性能，X₄X =美学,₅X =从容,₆X =耐久性,₇=伊斯兰设计，X₈= Environemantally友好。

多元线性回归分析经过几个阶段来寻找自变量和因变量之间的关系。各自变量回归系数的显著性检验可用t计数的比值进行¹²．如果使用系数t-count作为测度，系数值应与t-table的amount进行比较，alpha水平为0.05。

表3显示了八个性能因素的影响由X1 =保证,X2 =责任和可靠性、X3 =设施的性能,X4 =美学,X5 =从容,X6 =耐久性,X7 =伊斯兰设计和×8 =环保获得r平方值= 0.927。该值表明，承包商房屋采购项目项目绩效的变化可以用回归方程R-value的92.7%来解释，而方程模型之外的其他因素可以解释剩下的7.3%。r值为0.963，说明这8个性能因素的影响非常强。因此，分析过程可以创建如下的回归模型。

Y = 17192 + 3423 x₁x + 2036₂x + 7129_3.x + 4921₄x + 2774₅x + 7605₆x + 6872₇x + 7483₈

表格3：多元线性回归分析结果

信息:-数据数量(受访者)= 172 -因变量(Y)

正常的测试

利用SPSS 20进行Kolmogorov-Smirnov Z正态性检验的计算结果表明，对于每个变量均有渐进sig值。2尾> α水平0.05。这意味着人口数据是正态分布的。

线性测试

线性检验是指如果系数alpha水平为0.05(有5%的误差率和95%的置信水平)，则使用偏离线性的显著性系数来检验回归模型的线性程度。分析表明，8个因素的显著性值均大于0.05，回归线性模型为线性。

多重共线性检验

本试验结果表明，显著性值高于0.05的α水平。因此，自变量之间的关系不存在多重共线性。

自相关检验

本次检验的结果得到的Durbin-Watson值为1.983，接近于2的值，因此观测数据不存在自相关。

异方差性检验

8个变量结果的显著性值均高于测定的alpha水平(0.05)。因此不存在异方差。

部分测试

部分检验结果显示，由于t-count大于t-table，有8个变量具有很强的影响。

结论

合同协议、付款、设计、文件和文件、不可抗力条件、建筑物损坏、干扰和恐吓等性能因素在用户需求级别中排名最高，此描述保证要素。所得回归模型可用于房屋采购项目承包商绩效的评价和预测。评价结果可以提高承包商的绩效。

参考文献

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