Abstrak —Pemerintah menargetkan PTN-BH untuk masuk dalam rangking 500 perguruan tinggi terbaik dunia. Salah satu hal yang menjadi pertimbangan dalam perangkingan perguruan tinggi secara internasional adalah indikator publikasi penelitian pada Scopus maupun Google Scholar. Oleh karena itu pada penelitian ini, dilakukan evaluasi terhadap kondisi eksisting publikasi penelitian terindeks Scopus  dan Google Scholar  seluruh  PTN-BH  menggunakan pemodelan faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah sitasi dan indeks-h publikasi dengan regresi kuantil rekursif. Regresi kuantil digunakan sebagai alternatif metode untuk menangani distribusi data yang tidak seragam dan pemodelan rekursif digunakan karena adanya hubungan searah antara jumlah sitasi dan indeks-h publikasi. Dari hasil analisis regresi kuantil rekursif tersebut didapatkan kesimpulan bahwa jurnal Scopus Q1 memberikan dampak yang paling tinggi terhadap pertambahan jumlah sitasi Scopus  di  seluruh PTN-BH pada semua jenis kuantil dan jumlah publikasi jurnal Q1 (X2) yang sama memberikan pengaruh yang berbeda terhadap pertambahan indeks-h Scopus, yaitu 0,253 untuk kuantil 0,1, 0,382 untuk kuantil 0,5, serta 0,352 untuk kuantil 0,9.
Kata Kunci —PTN-BH, QS WUR, Regresi Kuantil Rekursif, THE WUR, Webometrics , WCU.

## I. PENDAHULUAN
ERGURUAN Tinggi Negeri atau yang disingkat dengan PTN terdiri dari beberapa kategori, salah satunya adalah PTN Badan Hukum (PTN-BH). Hingga saat ini terdapat 12 PTN-BH di Indonesia, diantaranya adalah ITS, ITB, IPB, UI, UGM, Undip, Unpad, Unair, USU, UPI, UNS, dan Unhas. Pada tahun 2019 pemerintah menargetkan PTN-BH di Indonesia dapat mencapai rangking 500 besar terbaik dunia atau World Class University (WCU).  Terdapat  beberapa lembaga  internasional  yang berperan dalam melakukan perangkingan perguruan tinggi tingkat dunia atau WCU, yaitu THE WUR, QS WUR, dan Webometrics . Dari ketiga lembaga tersebut diketahui bahwa publikasi penelitian menjadi salah satu indikator dalam melakukan perangkingan perguruan tinggi tingkat dunia sedangkan, penelitian  di Indonesia menjadi suatu hal yang perlu mendapat perhatian serius. Oleh karena itu, pemerintah berupaya meningkatkan kualitas penelitian dan juga jumlah publikasi baik skala nasional maupun internasional melalui dana penelitian.
Pada tahun 2020, PTN-BH mendapatkan dana penelitian tertinggi dari  pemerintah namun, tidak semua PTN-BH masuk dalam peringkat 500 terbaik perguruan tinggi tingkat dunia, salah satunya adalah ITS. Tetapi pada perangkingan QS WUR, THE WUR, dan Webometrics selama 3 tahun terakhir,  peringkat ITS konstan dan cenderung  naik secara
global.  Dari  ketiga perangkingan  tersebut diketahui bahwa publikasi terindeks Scopus dan publikasi terindeks Google Scholar masih perlu dievaluasi oleh ITS. Oleh karena itu terdapat beberapa penelitian yang  melakukan  pemodelan regresi OLS rekursif untuk mendapatkan faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah sitasi dan indeks-h  dosen ITS pada publikasi Scopus , dimana faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah sitasi  adalah lama bekerja, jenis kelamin, jabatan fungsional, tempat pendidikan, jumlah dokumen, serta jumlah authors sedangkan faktor-faktor yang mempengaruhi indeks-h adalah jumlah sitasi, usia, jabatan fungsional, jumlah dokumen, jumlah co-authors ,  serta  kepemilikan Scopus dosen ITS sebagai penulis utama  [1]. Selain itu, terdapat penelitian tekait  pemodelan  faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah sitasi dan indeks-h Scopus dosen ITS menggunakan regresi kuantil rekursif dan didapatkan faktor- faktor yang berpengaruh adalah usia, lama bekerja, jumlah dokumen, jumlah co-authors, jenis kelamin, jabatan fungsional, pendidikan terakhir, dan tempat pendidikan terakhir [2].
Terdapat penelitian lain  yang  melakukan pemodelan faktor-faktor yang berpengaruh terhadap  jumlah sitasi dan indeks-h Google Scholar menggunakan regresi OLS rekursif dan didapatkan faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah sitasi adalah tempat pendidikan terakhir dan jumlah dokumen dalam Bahasa Inggris sedangkan untuk indeks h adalah pendidikan terakhir, tempat pendidikan terakhir, jumlah dokumen dalam Bahasa Indonesia maupun Bahasa Inggris ditambah dengan faktor-faktor yang berpengaruh pada jumlah sitasi. Hasil penelitian juga menyatakan bahwa dosen- dosen dari program studi ITS dengan pencapaian publikasi Google Scholar  tertinggi berasal dari teknik kimia, teknik elektro, dan teknik industri sehingga diduga ada kesenjangan kondisi publikasi antar program studi di ITS [3].
Berdasarkan uraian diatas  maka  pada penelitian ini dilakukan evaluasi terhadap publikasi ITS melalui pemodelan faktor-faktor yang berpengaruh terhadap jumlah sitasi dan indeks-h dosen ITS pada Scopus dan Google Scholar dengan menggunakan regresi kuantil rekursif.  Hal tersebut didasarkan atas pertimbangan terjadinya kasus data outlier yang sangat banyak pada penelitian sebelumnya sehingga disparsitas data semakin besar serta distribusi data menjadi tidak homogen, sedangkan melalui regresi kuantil populasi data akan dibagi menjadi suatu kuantil atau beberapa bagian dengan mengestimasi fungsi kuantil bersyarat,  sehingga regresi kuantil akan robust  terhadap data outlier  dan permasalahan disparsitas data serta distribusi data yang tidak

## Analisis Perangkingan Perguruan Tinggi Negeri Berbadan Hukum (PTN-BH) di Indonesia Berdasarkan Indikator Publikasi Penelitian pada Lembaga Internasional
Era Ardhya Pramesti, Setiawan, dan Dedy Dwi Prastyo Departemen Statistika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : setiawan@statistika.its.ac.id
P
homogen dapat tertangani [4]. Pemodelan berbasis rekursif juga diterapkan pada penelitian ini karena terdapat dua kali pemodelan  yang dilakukan yaitu  pemodelan  faktor-faktor yang berpengaruh terhadap  jumlah sitasi dan faktor-faktor yang berpengaruh terhadap indeks-h dimana jumlah sitasi dapat mempengaruhi  indeks-h  sedangkan indeks-h tidak dapat mempengaruhi jumlah sitasi.  Variabel-variabel yang digunakan untuk memodelkan  jumlah sitasi dan indeks-h Scopus  serta  Google Scholar adalah  jenis kelamin, jabatan fungsional, tempat pendidikan, tingkat  pendidikan, jumlah dokumen, lama bekerja, serta jumlah dokumen publikasi dimana untuk pemodelan Scopus jumlah dokumen dipecah menjadi Q1, Q2, Q3, Q4, undefined Q, prosiding, dan buku lainnya Selain itu, adanya kesenjangan antara program studi terkait kondisi publikasi membuat  pengelompokan program studi juga dilakukan. Pengelompokan dilakukan berdasarkan skor faktor  yang didapatkan dari pemfaktoran variabel rata-rata jumlah dokumen, rata-rata jumlah sitasi, dan rata-rata indeks- h Scopus dan Google Scholar dosen setiap program studi ITS dengan analisis faktor. Diharapkan dari analisis  tersebut terbentuk dua faktor yang menyatakan indikator Scopus dan Google Scholar sehingga diketahui kelompok program studi yang cenderung pada publikasi Scopus dan cenderung pada publikasi  Google Scholar, selanjutnya dari kelompok program studi yang terbentuk diharapkan dapat diketahui pengaruh jenjang pendidikan yang dimiliki program studi yaitu sarjana, magister, atau doktoral terhadap jenis publikasi. Selain menganalisis kondisi publikasi Scopus  dan  Google Scholar  dalam ruang lingkup ITS, penelitian ini juga ditujukan untuk mengetahui perbandingan kondisi eksisting ITS dengan  keseluruhan PTN-BH  sehingga  perbedaan penelitian  ini  dengan penelitian sebelumnya adalah jangkauan yang lebih luas yang  ditunjukan dengan adanya analisis terhadap kondisi publikasi keseluruhan PTN-BH dengan langkah analisis yang sama seperti yang diterapkan di ITS.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Statistika Deskriptif
Statistika deskriptif adalah suatu ilmu yang mempelajari pengumpulan data dan penyajian data hingga memberi informasi yang berguna. Data kategorik dapat disajikan dalam bentuk grafik batang atau lingkaran sedangkan data numerik dapat disajikan melalui grafik berupa boxplot. Boxplot dapat secara efektif menampilkan beberapa sampel secara bersama-sama dengan tujuan membandingkan secara visual, komponen-komponen diantaranya yaitu nilai minimum, kuartil pertama (Q1), median (Q2), dan kuartil ketiga (Q3), nilai maksimum, serta rata-rata, dan pencilan [5]. Selain boxplot terdapat grafik yang dapat  menunjukkan perbandingan hubungan antara objek dalam 3 dimensi data yaitu  x, Y, dan n yaitu bubble chart  dimanax, Y, dan n merupakan data numerik dimana n akan menunjukkan ukuran gelembung dari bubble chart.

## B. Analisis Faktor
Analisis faktor ditujukan untuk  mendeskripsikan hubungan kovarians di antara banyak variabel yang didasari dalam beberapa hal yang tidak dapat diobservasi atau disebut
dengan faktor. Sebelum dilakukan analisis faktor, terlebih dahulu dilakukan perhitungan nilai KMO.
𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾
=
∑ ∑ 𝑟𝑟 𝑖𝑖𝑖𝑖 2 𝑝𝑝 𝑖𝑖≠𝑖𝑖 𝑝𝑝 𝑖𝑖≠𝑖𝑖 ∑ ∑ 𝑟𝑟 𝑖𝑖𝑖𝑖 2 𝑝𝑝 𝑖𝑖≠𝑖𝑖 𝑝𝑝 𝑖𝑖≠𝑖𝑖 +∑ ∑ 𝑞𝑞 𝑖𝑖𝑖𝑖 2 𝑝𝑝 𝑖𝑖≠𝑖𝑖 𝑝𝑝 𝑖𝑖≠𝑖𝑖 (1)
dimana
𝑟𝑟 𝑖𝑖𝑖𝑖 = koefisien korelasi 𝑞𝑞 𝑖𝑖𝑖𝑖 = koefisien korelasi parsial (koefisien korelasi anti-image) antara observasi pada variabel ke-i dan ke-k.
Apabila nilai KMO lebih besar dari 0,50 maka variabel- variabel yang diteliti layak untuk dianalisis faktor. Dalam pengerjaan analisis faktor, langkah-langkah yang dikerjakan adalah sebagai berikut :

## 1) Memeriksa Korelasi Semua Variabel
Bartlett’s of Sphericity digunakan untuk memeriksa jika korelasi matriks adalah matriks identitas atau semua variabel saling bebas [6].
Hipotesis: H0: 𝛒𝛒 = 𝐈𝐈 (korelasi antar variabel independen) H1: 𝛒𝛒 ≠ 𝐈𝐈 (korelasi antar variabel dependen) Statistik uji yang digunakan terdapat pada persamaan (2).
𝜒𝜒 2 = �𝑛𝑛 − 1 − 2𝑝𝑝+5 6 � 𝑙𝑙𝑛𝑛 | 𝑹𝑹 | (2)
dimana n = banyak observasi v = banyak variabel | 𝐑𝐑 | = nilai determinan matriks korelasi dengan derajat bebas 𝜒𝜒 2 adalah 𝑝𝑝 𝑝𝑝−1 2 .

## 2) Mengestimasi Matriks Loading Faktor
Salah satu metode yang dikenal untuk mengestimasi matriks loading faktor adalah analisis komponen utama (dan faktor utama). Pada solusi komponen utama untuk matriks kovarian sampel S ditunjukkan dengan pasangan eigen value dan  eigen  vector  yaitu �𝜆𝜆̂ 1 , 𝐞𝐞� 1 � , �𝜆𝜆̂ 2 , 𝐞𝐞� 2 � , . . . , �𝜆𝜆̂ 𝑝𝑝 , 𝐞𝐞� 𝑝𝑝 � dan 𝜆𝜆̂ 1 ≥ 𝜆𝜆̂ 2 ≥ ⋯ ≥ 𝜆𝜆̂ 𝑝𝑝 , misal m<p  adalah jumlah faktor  maka matriks estimasi loading faktor � ℓ � 𝑖𝑖𝑖𝑖 � adalah pada persamaan (3).
𝑳𝑳� = ��𝜆𝜆̂ 1 𝒆𝒆� 1 ⋮ �𝜆𝜆̂ 2 𝒆𝒆� 2 ⋮ ⋯ ⋮ �𝜆𝜆̂ 𝑚𝑚 𝒆𝒆� 𝑚𝑚 � (3)
Nilai komunaliti dapat diestimasi sebagai berikut [5].
ℎ� 𝑖𝑖 2 = ℓ � 𝑖𝑖1 2 + ℓ � 𝑖𝑖2 2 + ⋯ + ℓ � 𝑖𝑖𝑚𝑚 2 (4)

## 3) Rotasi Loading Faktor
Transformasi  orthogonal  dari  matriks  loading  faktor dikenal dengan rotasi faktor. Jika 𝐋𝐋̂ adalah matriks p x m dari estimasi  loading  faktor yang didapatkan dari berbagai cara salah satunya analisis komponen utama maka
𝑳𝑳� ∗ = 𝑳𝑳�𝑻𝑻 , dimana 𝑻𝑻𝑻𝑻 𝑇𝑇 = 𝑻𝑻 𝑇𝑇 𝑻𝑻 = 𝑰𝑰 (5) adalah sebuah matriks loading yang dirotasi [5].

## C. Model Rekursif
Model rekursif merupakan kasus istimewa dari sebuah sistem persamaan yang terlihat seperti sistem persamaan simultan namun pada dasarnya bukan sistem  persamaan simultan, ditunjukkan pada persamaan (6).
𝑦𝑦 1j = 𝛽𝛽 10 + 𝛾𝛾 11 𝑥𝑥 1j + 𝛾𝛾 12 𝑥𝑥 2j + 𝜀𝜀 1j (6a)
𝑦𝑦 2𝑖𝑖 = 𝛽𝛽 20 + 𝛽𝛽 21 𝑦𝑦 1𝑖𝑖 + 𝛾𝛾 21 𝑥𝑥 1j + 𝛾𝛾 22 𝑥𝑥 2j + 𝜀𝜀 2𝑖𝑖 (6b)
𝑦𝑦 3𝑖𝑖 = 𝛽𝛽 30 + 𝛽𝛽 31 𝑦𝑦 1𝑖𝑖 + 𝛽𝛽 32 𝑦𝑦 2𝑖𝑖 + 𝛾𝛾 31 𝑥𝑥 1j + 𝛾𝛾 32 𝑥𝑥 2j + 𝜀𝜀 3𝑖𝑖 (6c)
Dimana y adalah variabel dependen dan x adalah variabel independen, dengan mengasumsikan bahwa residual dari setiap persamaan dalam sistem tidak berkorelasi satu dengan yang lain maka kovarian dari residual sistem persamaan adalah nol sehingga dapat diimplementasikan metode OLS untuk penaksiran parameter di setiap persamaan [7].

## D. Regresi Kuantil
Regresi kuantil memodelkan kuantil bersyarat sebagai fungsi dari variabel independen. Model regresi kuantil menentukan perubahan variabel dependen yang terkait dengan perubahan kovariat dalam kuantil bersyarat [8]. Persamaan umum regresi kuantil linier dengan kuantil 𝜏𝜏 ∈ (0,1) ditunjukkan pada persamaan (7).
𝑦𝑦 𝜏𝜏𝑖𝑖 = 𝛽𝛽 𝜏𝜏0 + 𝛽𝛽 𝜏𝜏1 𝑥𝑥 1j +. . . + 𝛽𝛽 𝜏𝜏𝑝𝑝 𝑥𝑥 pj + 𝜀𝜀 𝜏𝜏𝑖𝑖 (7)
Dimana, 𝑦𝑦 𝜏𝜏𝑖𝑖 = variabel dependen pengamatan ke-a pada kuantil ke- 𝜏𝜏 𝛽𝛽 𝜏𝜏0 = intersep dalam model regresi kuantil ke- 𝜏𝜏 𝛽𝛽 𝜏𝜏1 = koefisien regresi variabel independen ke-k pada kuantil ke- 𝜏𝜏 𝑥𝑥 pj = variabel independen ke-p pengamatan ke-j 𝜀𝜀 𝜏𝜏𝑖𝑖 = residual acak ke-j pada kuantil ke- 𝜏𝜏 . Dalam analisis regresi kuantil langkah-langkah yang dikerjakan adalah sebagai berikut:

## 1) Mengestimasi Parameter Pada Kuantil
Estimasi parameter pada regresi kuantil menggunakan Least Absolut Deviation (LAD).  Penduga 𝛽𝛽̂ 𝜏𝜏 diperoleh persamaan (8).
𝛽𝛽̂ 𝜏𝜏 = 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑛𝑛 𝛽𝛽 𝜏𝜏 ∑ 𝜌𝜌 𝜏𝜏 ( 𝜀𝜀 𝑖𝑖 ) 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1
= 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑛𝑛 𝛽𝛽 𝜏𝜏 ∑ 𝜌𝜌 𝜏𝜏 ( 𝑦𝑦 𝑖𝑖 − 𝑿𝑿𝜷𝜷 𝝉𝝉 ) 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 𝛽𝛽̂ 𝜏𝜏 = 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑛𝑛 𝛽𝛽 𝜏𝜏 �𝜏𝜏 ∑ | 𝑦𝑦 𝑖𝑖 − 𝑿𝑿𝜷𝜷 𝝉𝝉 | + (1 − 𝜏𝜏 ) ∑
| 𝑦𝑦 𝑖𝑖 − 𝑿𝑿𝜷𝜷 𝝉𝝉 | 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 , 𝜀𝜀≥0 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 , 𝜀𝜀≥0 � (8)

## 2) Pengujian Signifikansi Parameter Model Regresi
Kuantil
Pengujian signifikansi parameter dilakukan sebagai berikut: Hipotesis:
𝐻𝐻 0 : 𝛽𝛽 𝜏𝜏𝑖𝑖 = 0 𝐻𝐻 1 : 𝛽𝛽 𝜏𝜏𝑖𝑖 ≠ 0, 𝑚𝑚 = 1,2, . . . 𝑝𝑝 Statistik uji t yang digunakan terdapat pada persamaan (9)
𝑡𝑡 = 𝛽𝛽� 𝜏𝜏𝑖𝑖 −𝛽𝛽 𝜏𝜏𝑖𝑖 𝑠𝑠 ( 𝛽𝛽� 𝜏𝜏𝑖𝑖 ) (9)
Keputusan H 0 ditolak apabila | 𝑡𝑡 | > 𝑡𝑡 ( 𝛼𝛼 / 2 , 𝑙𝑙−𝑝𝑝 ) .

## 3) Kriteria Kebaikan Model
Kriteria kebaikan model adalah dengan backtesting procedure,  yang bertujuan untuk mengukur akurasi dari estimator kuantil ( 𝑦𝑦� 𝜏𝜏 | 𝑋𝑋 ) . Akurasi yang baik jika model memiliki 𝜏𝜏 ∗ = 𝜏𝜏 dimana 𝜏𝜏 adalah kuantil dari variabel dependen dan 𝜏𝜏 ∗ = 𝑃𝑃 (( 𝑦𝑦 | 𝑋𝑋 ) ≤ ( 𝑦𝑦� 𝜏𝜏 | 𝑋𝑋 )) .

## E. Publikasi Penelitian
Salah satu upaya yang dapat digunakan untuk menyebarluaskan hasil penelitian seorang peneliti adalah dengan melakukan publikasi penelitian. Scopus adalah salah
satu database (pusat data) sitasi atau publikasi penelitian yang dimiliki oleh penerbit terkemuka dunia, Elsevier. Sedangkan scopus  juga terdapat google Scholar.  Pada  Scopus  dan Google Scholar terdapat informasi berupa jumlah dokumen publikasi, sitasi, dan indeks-h.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data yang digunakan adalah data sekunder yaitu data seluruh dosen di PTN-BH sebanyak 18.233 yang diambil dari Sintak Ristekbrin sampai 22 Agustus 2020 dan telah di- crawling oleh Dr. Suhartono, M.Sc., data dosen di ITS sebanyak 935 yang diambil dari Unit SDMO ITS, dan data 100 publikasi Scopus di setiap PTN-BH yang memiliki sitasi tertinggi, data tersebut diperoleh dari website Sinta Ristekbrin di https://sinta.ristekbrin.go.id/ yang diakses pada 08 Maret 2021.

## B. Variabel Penelitian
Variabel yang digunakan dalam penelitian adalah jumlah sitasi dan indeks-h Scopus, jumlah sitasi dan indeks-h Google Scholar, jumlah publikasi Scopus  dalam bentuk jurnal Q1, jurnal Q2, jurnal Q3, jurnal Q4, jurnal undefined-Q, jumlah publikasi Scopus dalam bentuk prosiding, jumlah publikasi Scopus  dalam bentuk lainnya, jumlah publikasi Google Scholar  dosen  untuk memodelkan faktor-faktor yang mempengaruhi sitasi dan indeks-h  Scopus  dan  Google Scholar  di seluruh PTN-BH,  terkhusus  pemodelan  ITS, variabel yang digunakan dalam penelitian ini ditambah dengan variabel  profil dosen  seperti  jenis kelamin, pendidikan terakhir, tempat pendidikan terakhir, jabatan fungsional, dan masa bekerja.  Selain itu, digunakan juga variabel rata-rata jumlah dokumen, rata-rata sitasi, dan rata- rata indeks-h  Scopus  maupun  Google Scholar  dosen per program studi  untuk  mengetahui kelompok program studi unggul pada indikator Scopus atau indikator Google Scholar. Digunakan rata-rata karena dapat membandingkan karakteristik antar program studi.

## C. Langkah Analisis
Langkah-langkah analisis data yang dilakukan dalam penelitian ini ialah sebagai berikut:
1) Mendeskripsikan Karakteristik Publikasi
Mendeskripsikan karakteristik publikasi terindeks Scopus dan Google Scholar seluruh PTN-BH.
2) Melihat Karakteristik Program Studi ITS dan Seluruh PTN-BH
Melihat karakteristik program studi ITS dan seluruh PTN- BH ditinjau dari rata-rata jumlah dokumen, rata-rata sitasi, dan rata-rata indeks-h Scopus maupun Google Scholar dosen per program studi dengan menggunakan pengelompokan skor faktor menggunakan langkah sebagai berikut: (a) Memeriksa KMO dan melakukan Bartlett Test . (b) Mengestimasi loading faktor menggunakan metode analisis komponen utama (dan faktor utama) sehingga didapatkan matriks estimasi loading faktor. (c) Melakukan rotasi faktor orthogonal dari matriks estimasi loading faktor dengan menggunakan prosedur varimax . (d) Mengestimasi skor faktor dengan menggunakan metode regresi. (e) Memvisualisasikan hasil skor faktor yang terbentuk dengan scatter plot dengan faktor indikator Scopus
merupakan sumbu x dan faktor indikator Google Scholar merupakan sumbu y.
3) Memodelkan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Sitasi
Memodelkan faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah sitasi  dan indeks-h  Scopus  serta  Google  Scholar  dari ITS seluruh PTN-BH dengan besar kuantil 10%, 50%, dan 90% dengan langkah sebagai berikut: (a) Mengestimasi parameter model regresi kuantil dengan metode Least Absolut Deviation (LAD).  (b)  Melakukan pengujian signifikansi parameter model regresi kuantil dengan menggunakan statistik uji.  (c)  Melakukan pengujian kesesuaian model menggunakan backtesting procedure dengan melihat akurasi dari model, model dikatakan baik apabila 𝜏𝜏 ∗ = 𝜏𝜏 .  (d) Menginterpretasikan model regresi.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bab empat akan dijelaskan mengenai pembahasan dari rumusan masalah penelitian, yaitu karakteristik publikasi terindeks Scopus dan Google Scholar dari seluruh PTN-BH di Indonesia,  karakteristik  publikasi terindeks Scopus  dan Google Scholar dari program studi di ITS dan seluruh PTN- BH, dan pemodelan faktor-faktor yang mempengaruhi sitasi dan indeks-h  Scopus  dan  Google Scholar  dari ITS serta seluruh PTN-BH.
A. Karakteristik Publikasi Scopus dan Google Scholar ITS dan 11 PTN-BH di Indonesia
Karakteristik publikasi Scopus  dari 12 PTN-BH di Indonesia dapat diidentifikasi dari jumlah dokumen, sitasi, dan indeks-h. Gambaran jumlah dokumen, sitasi, dan indeks- h Scopus di 12 PTN-BH dapat dilihat dengan menggunakan boxplot yang terdapat pada Gambar 1.
Gambar  1 menunjukkan  bahwa  tiga  PTN-BH  yang memiliki rata-rata jumlah dokumen, jumlah sitasi, dan indeks-h dosen tertinggi adalah ITB, ITS, dan IPB. Selain itu, dari Gambar 1 dapat dilihat bahwa masing-masing PTN-BH memiliki distribusi persebaran jumlah dokumen, jumlah sitasi, dan indeks-h yang tidak simetris.
Karakteristik publikasi Google Scholar dari 12 PTN-BH di Indonesia  juga  dapat diidentifikasi dari jumlah dokumen,
sitasi, dan indeks-h  dan gambaran tersebut disajikan pada Gambar 2. Dari Gambar 2 dapat dilihat bahwa PTN-BH yang memiliki rata-rata jumlah dokumen, jumlah sitasi, dan indeks-h  Google Scholar  tertinggi  adalah IPB. Selain itu, distribusi persebaran jumlah dokumen, jumlah  sitasi, dan indeks-h Google Scholar di masing-masing PTN-BH tersebut tidak simetris dan cenderung menjulur (skew) ke arah kanan.
B. Karakteristik Publikasi Scopus dan Google Scholar di Seluruh Program Studi PTN-BH di Indonesia
Karakteristik publikasi Scopus  dan  Google Scholar  dari seluruh program studi di PTN-BH didapatkan dengan melakukan analisis faktor terhadap rata-rata jumlah dokumen, jumlah sitasi, dan indeks-h  Scopus  serta  Google Scholar setiap program studi di PTN-BH. Sebelum dilakukan analisis faktor, dilakukan pemeriksaan dan KMO serta pengujian asumsi Bartlett Sphericity. Nilai KMO sebesar 0,762 lebih besar dari 0,50  sehingga  data layak untuk dianalisis faktor  dan nilai Bartlett Sphericity sebesar 2165,579  dengan p-value sebesar 0,000 sehingga variabel- variabel yang digunakan untuk analisis faktor saling berhubungan.
Selanjutnya, dari hasil nilai komunaliti didapatkan bahwa rata-rata indeks-h  Scopus  memiliki  proporsi variabilitas paling besar yang dijelaskan oleh faktor yang terbentuk, yaitu sebesar 94,1 persen. Banyaknya nilai eigen value yang lebih dari satu menunjukkan jumlah faktor yang terbentuk, nilai eigen value yang lebih dari satu dianggap signifikan karena dapat menjelaskan varian yang lebih besar daripada variabel tunggal. Dari hasil analisis didapatkan dua  faktor yang memiliki nilai eigen value  lebih besar dari satu sehingga terdapat  dua  faktor baru yang  terbentuk. Persentase variabilitas yang dapat dijelaskan oleh faktor kesatu sebesar 63,524 persen dan faktor kedua sebesar 17,936 persen. Oleh karena itu, variabilitas data secara keseluruhan yang dapat dijelaskan oleh kedua faktor tersebut sebesar 81,460 persen.
Selanjutnya,  ditentukan  variabel  yang  menjadi anggota dari masing-masing faktor menggunakan nilai loading terbesar dari matriks loading faktor yang telah dirotasi dan
Gambar 3. Bubble plot skor analisis faktor: Seluruh program studi ptn- bh bidang science technology.
Gambar 4. Bubble plot skor analisis faktor pada seluruh program studi yang mirip ITS.
Gambar 5. Bubble plot skor analisis faktor pada seluruh program studi di ITS.
2 2 - 1 - 0 1 2 3 4 2 - 1 - 0 1 P 0 0 ralohcS elgooG i sakilbuP s u p o c S i s a k i l b u K a i m i K . T o r t k e l E . T i s a m r o f n I . T r e t u p m o K . T a i m i K i g o l o n k e T . M a k i s i F . T a k i t a m r o f n I . T a k i s i f o e G . T a k i s i F i g r u l a t e M l a i r e t a M . T n i s e M . T k i d e m o i B . T a k i t a m e t a M i s a t n e m u r t s n I . T l i p i S r u t k u r t s a r f n I . T r o i r e t n I . D r u t k e t i s r A l i p i S . T i g o l o i B n a t u a l e K . T s i n s i B . M a t o K h a y a l i W . P V I n a r d a u K I I I n a r d a u K I I n a r d a u K I n a r d a u 3 2 - 1 - 0 1 2 3 2 - 1 - 0 1 2 P 0 0 ralohcS elgooG i sakilbu P s u p o c S i s a k i l b u S m a r g o r P 3 S 2 S 4 D / 1 K i s a t n e m u r t s n I . T n a l a p a k r e P . T r u t k e t i s r A n i s e M . T a k i s i F . T k i d e m o i B . T i g r u l a t e M l a i r e t a M . T K W P i g o l o i B s i n s i B a k i t s i t a t S i s a m r o f n I . S i r t s u d n I . T i g o l o n k e T . M a i m i K . T r e t u p m o K . T o r t k e l E . T a k i t s i t a t S a k i t a m r o f n I . T n a g n u k g n i L . T a i m i K a k i s i F V I n a r d a u K I I I n a r d a u K I I n a r d a u K I n a r d a u
Gambar  1. Boxplot kondisi publikasi scopus PTN-BH:  Jumlah dokumen (a), Jumlah sitasi (b), dan Indeks-H (c).
Gambar 2. Boxplot kondisi publikasi google scholar PTN-BH: Jumlah dokumen (a), Jumlah sitasi (b), dan indeks-H (c).
didapatkan hasil seperti pada Tabel 1. Skor dari kedua faktor yang terbentuk pada masing-masing program studi dapat divisualisasikan  sehingga  diketahui  kecenderungan setiap program studi terhadap publikasi Scopus atau publikasi Google Scholar. Didapatkan bahwa program studi yang cenderung  unggul dalam publikasi Scopus dan Google Scholar atau ada pada kuadran 1 adalah program studi yang termasuk  bidang science dan technology .  Program studi di ITS merupakan bagian dari bidang Science dan Technology dan mayoritas berada dalam rumpun ilmu MIPA serta Teknik. Berikut ini merupakan visualisasi dari skor program studi di bidang Science dan Technology , rumpun ilmu MIPA, dan rumpun ilmu Teknik.
Dari Gambar 3 didapatkan informasi bahwa program studi di bidang Science dan Technology yang masuk dalam kuadran 1  diantaranya  adalah primatologi, teknologi informasi pengelolahan sumber daya alam, ilmu pangan,
klimatologi terapan. Program studi dengan rumpun ilmu MIPA yang masuk dalam kuadran 1 adalah biokimia, biologi, geografi lingkungan, klimatologi terapan, meteorologi terapan, mikrobiologi, dan sains kebumian  serta program studi dengan rumpun ilmu teknik yang masuk dalam kuadran 1 adalah bioteknologi, ilmu kelautan, ilmu lingkungan, ilmu perencanaan wilayah, teknik fisika, teknik dan manajemen industri.
Selanjutnya, dilakukan perbandingan antara karakteristik publikasi Scopus dan Google Scholar dari seluruh program studi di PTN-BH yang mirip ITS dengan ITS. Karakteristik publikasi Scopus dan Google Scholar dari seluruh program studi PTN-BH yang mirip ITS didapatkan dengan melakukan analisis faktor tanpa menggunakan variabel rata-rata jumlah sitasi  Google Scholar  dikarenakan  nilai MSA variabel tersebut paling rendah dibandingkan dengan variabel- variabel lainnya yang digunakan untuk analisis, namun tidak lebih rendah dari 0,5. Sedangkan, untuk nilai korelasi dari variabel rata-rata jumlah sitasi Google Scholar  tersebut dengan setiap variabel lainnya memiliki nilai yang paling rendah dibandingkan  rata-rata jumlah dokumen, sitasi,
Tabel 1.
Anggota dan Penamaan Setiap Faktor Pada Program Studi Seluruh
PTN-BH di Indonesia Faktor Anggota Publikasi Scopus Rata-rata Indeks-H Scopus Rata-rata Jumlah Dokumen Scopus
Rata-rata Jumlah Sitasi Scopus Publikasi Google Scholar Rata-rata Indeks-H Google Scholar Rata-rata Jumlah Dokumen Google Scholar
Rata-rata Jumlah Sitasi Google Scholar
Tabel 2.
Hasil Estimasi Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Jumlah
Sitasi Scopus Seluruh PTN-BH Parameter Kuantil 0,1 0,5 0,9 Intersep -2,169 0,000 0,000 Jurnal Q1 ( X 2 ) 5,587 19,400 46,564 Jurnal Q2 ( X 3 ) 1,547 3,549 7,854 Jurnal Q3 ( X 4 ) 0,792 1,545 3,514 Jurnal Q4 ( X 5 ) -0,119 0,000 1,000 Jurnal Undefined-Q ( X 6 ) 0,503 1,400 4,258 Prosiding ( X 7 ) 0,528 1,120 2,676 Pub. Lainnya ( X 8 ) 2,139 3,422 3,425 Tabel 3. Thitung dan P-value pada Model Faktor-faktor yang Mempengaruhi
Jumlah Sitasi Scopus Seluruh PTN-BH Parameter Statistik Uji Kuantil 0,1 0,5 0,9 Intersep T-hit P-value -119,396 (0,0000) * 0,000 (1,0000) 0,000 (1,0000) Jurnal Q1 ( X 2 ) T-hit P-value 14,326 (0,0000) * 25,2489 (0,0000) * 19,711 (0,0000) * Jurnal Q2 ( X 3 ) T-hit P-value  9,784 (0,0000) * 32,547 (0,0000) * 18,335 (0,0000) * Jurnal Q3 ( X 4 ) T-hit P-value  9,677 (0,0000) * 9,3706 (0,0000) * 13,478 (0,0000) * Jurnal Q4 ( X 5 ) T-hit P-value  -2,113 (0,0346) *
0,000 (1,0000) 1,991
(0,0465) *
Jurnal
Undefined-Q ( X 6 ) T-hit P-value  4,681 (0,0000) * 7,6827 (0,0000) * 16,647 (0,0000) * Prosiding ( X 7 ) T-hit P-value  19,931 (0,0000) * 28,4899 (0,0000) * 19,682 (0,0000) * Pub. Lainnya ( X 8 ) T-hit P-value  6,995 (0,0000) * 23,7981 (0,0000) * 3,223 (0,0013) * Tabel 4.
Hasil Estimasi Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Indeks-
H Scopus Seluruh PTN-BH Parameter Kuantil 0,1 0,5 0,9 Intersep 0,000 0,000 0,873 Sitasi (Y1) 0,002 0,003 0,012 Jurnal Q1 ( X 2 ) 0,253 0,382 0,352 Jurnal Q2 ( X 3 ) 0,131 0,214 0,244 Jurnal Q3 ( X 4 ) 0,078 0,144 0,179 Jurnal Q4 ( X 5 ) 0,000 0,086 0,103 Jurnal Undefined-Q ( X 6 ) 0,054 0,136 0,160 Prosiding ( X 7 ) 0,038 0,080 0,102 Pub. Lainnya ( X 8 ) 0,040 0,111 0,153 Tabel 5. Thitung dan P-value pada Model Faktor-faktor yang Mempengaruhi
Indeks-H Scopus Seluruh PTN-BH Parameter Statistik Uji Kuantil 0,1 0,5 0,9 Intersep T-hit P-value 0 (1,00000) 0 (1,00000) 66.731 (0,00000)* Sitasi (Y 1 ) T-hit P-value 4.058 (0,00005)* 9.692 (0,00000)* 14.577 (0,00000)* Jurnal Q1 ( X 2 ) T-hit P-value 20.274 (0,00000)* 32.095 (0,00000)* 16.492 (0,00000)* Jurnal Q2 ( X 3 ) T-hit P-value 34.848 (0,00000)* 23.220 (0,00000)* 14.656 (0,00000)* Jurnal Q3 ( X 4 ) T-hit P-value 9.876 (0,00000)* 21.603 (0,00000)* 16.724 (0,00000)* Jurnal Q4 ( X 5 ) T-hit P-value 0 (1,00000) 13.417 (0,00000)* 18.198 (0,00000)* Jurnal Undefined-
Q ( X 6 ) T-hit P-value  17.207 (0,00000)* 14.773 (0,00000)* 13.406 (0,00000)* Prosiding ( X 7 ) T-hit P-value 17.418 (0,00000)* 35.697 (0,00000)* 25.861 (0,00000)* Pub. Lainnya ( X 8 ) T-hit P-value  1.649 (0,09913) 6.646 (0,00000)* 6.136 (0,00000)*
Tabel 6.
Backtesting untuk Model Regresi Kuantil Rekursif pada Publikasi Scopus
Kuantil ( 𝜏𝜏 ) 𝜏𝜏 ∗ Model 1 Model 2
0,1 0,5
0,099 0,404 0,092 0,583 0,9 0,947 0,899
indeks-h  Scopus  atau rata-rata jumlah dokumen maupun indeks-h Google Scholar dengan setiap variabel lainnya.
Apabila analisis faktor tetap dilakukan dengan variabel yang sama seperti pada analisis seluruh program studi PTN- BH maka rata-rata jumlah sitasi Google Scholar membentuk faktor sendiri dan faktor yang terbentuk tidak sesuai dengan yang diharapkan. Didapatkan dua faktor yang terbentuk dari hasil analisis tersebut yaitu indikator  publikasi  Scopus dan indikator  publikasi  Google Scholar dan skor faktor dari masing-masing program studi ditunjukkan melalui Gambar 5.
Dari Gambar 4 dapat dilihat bahwa program studi di PTN- BH yang mirip ITS dan cenderung unggul dalam publikasi Scopus dan publikasi Google Scholar terdapat pada kuadran 1, diantaranya Teknik Fisika, Teknik Komputer, Teknologi Informasi, Teknik Kimia, Teknik Elektro, Kimia, Teknik Informatika.  Karakteristik publikasi Scopus  dan  Google Scholar dari seluruh program studi di ITS didapatkan melalui analisis faktor dengan  variabel yang sama seperti  pada analisis seluruh program studi PTN-BH yang mirip ITS.
Didapatkan dua faktor yang terbentuk dari hasil analisis tersebut dan skor faktor dari masing-masing program studi ditunjukkan melalui Gambar 5.
Program studi Teknik Fisika ITS berada pada kuadran 3. Sedangkan dalam lingkup global yaitu seperti pada Gambar 4, program studi tersebut berada pada kuadran 1. Hal tersebut menandakan bahwa Teknik Fisika ITS perlu meningkatkan kualitas dan kuantitas publikasi pada Google Scholar  agar memiliki kondisi yang setara dengan global, karena kuadran 3 merupakan kuadran yang berisi program studi dengan indikator publikasi Scopus tinggi dan Google Scholar rendah. Selain itu, Teknik Industri dan Teknologi Informasi ITS juga perlu meningkatkan produ  ktivitas dan kualitas publikasi Scopus  dikarenakan kondisi publikasi secara global berada pada kuadran 1 sedangkan  kondisi di ITS berada pada kuadran 2.
C. Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Jumlah Sitasi dan Indeks-H Scopus serta Google Scholar di PTN- BH di Indonesia
Pemodelan yang pertama adalah pemodelan faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah sitasi dan indeks-h Scopus atau Google Scholar seluruh PTN-BH di Indonesia menggunakan
Tabel 7. Hasil Estimasi Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Jumlah
Sitasi Google Scholar Seluruh PTN-BH Parameter Kuantil 0,1 0,5 0,9 Intersep -8,333 -7,673 0,000 Publikasi ( X 10 ) 0,833 2,557 8,202 Tabel 8. Thitung dan P-value Pada Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Jumlah Sitasi Google Scholar Seluruh PTN-BH Parameter  Statistik Uji Kuantil 𝜏𝜏 0,1 0,5 0,9 Intersep T-hit P-value -17,4697 (0,0000) * -20,7295 (0,0000) * 0,000 (1,0000) Publikasi ( X 10 ) T-hit P-value 27,189 (0,0000) * 52,7948 (0,0000) * 24,6441 (0,0000) * Tabel 9.
Hasil Estimasi Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Indeks-
H Google Scholar Seluruh PTN-BH Parameter Kuantil 0,1 0,5 0,9 Intersep Sitasi ( Y 3 ) -0,024 0,0003 1,354 0,002 3,445 0,009 Publikasi ( X 10 ) 0,024 0,038 0,025 Tabel 10.
Thitung dan P-value pada Model Faktor-faktor yang Mempengaruhi Indeks-H Google Scholar Seluruh PTN-BH Parameter  Statistik Uji Kuantil 0,1 0,5 0,9 Intersep T-hit P-value -13,0039 (0,00000)* 51,3649 (0,00000) * 148,2172 (0,00000)* Sitasi ( Y 3 ) T-hit P-value 1,0867 (0,27717) 4,3731 (0,00000) * 14,7704 (0,00000)* Publikasi ( X 10 ) T-hit P-value 23,4373 (0,00000)* 27,3314 (0,00000) * 23,8474 (0,00000)* Tabel 11. Backtesting untuk Model Regresi Kuantil Rekursif pada Publikasi Scopus Kuantil ( 𝜏𝜏 ) 𝜏𝜏 ∗ Model 3 Model 4 0,1 0,5 0,100 0,494 0,0736 0,5001 0,9 0,899 0,9000
Tabel 12. Hasil Estimasi Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Jumlah
Sitasi Scopus ITS Parameter Kuantil 0,1 0,5 0,9 Intersep -9,1032  -0,10551  0,000 Jurnal Q1 ( X 2 ) 8,1478 20,4483 5 31,4957 Jurnal Q2 ( X 3 ) 2,71635  5,65188  12,0772 Jurnal Q3 ( X 4 ) 2,08506  3,83006  7,34045 Jurnal Q4 ( X 5 ) 1,92923  2,37818  1,13577 Jurnal Undefined-Q ( X 6 ) 2,83785  3,63769  10,5 Prosiding ( X 7 ) 1,02025  1,24075  3,28183 Pub. Lainnya ( X 8 ) 2,12247  3,96962  3,15621 Jenis Kelamin Laki-laki ( X 17(2) ) 0,35655  0,01945  0,000 Masa Bekerja ( X 21 ) 0,13351  0,08606  0,000 Pendidikan Terakhir S3 ( X 18(2) ) -5,1426  -8,02874  0,000 Tempat Pendidikan Terakhir Luar
Negeri ( X 19(2) ) 0,42563  -0,10551  0,000 Jabatan Fungsional Asisten Ahli ( X 20(2) ) -1,1657  -2,2878  0,000 Jabatan Fungsional Lektor ( X 20(3) ) -0,7819  -2,8203  0,000 Jabatan Fungsional Lektor Kepala ( X 20(4) ) -2,4158  -3,83675  0,000 Jabatan Fungsional Guru Besar ( X 20(5) ) 0,52568  2,02402  1,1443
Tabel 13. Hasil Estimasi Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Indeks-
H Scopus ITS Parameter Kuantil 0,1 0,5 0,9 Intersep -0,03323  0,24186  2,21968 Sitasi ( Y 1 ) 0,00471  0,0079 0,01916 Jurnal Q1 ( X 2 ) 0,28121  0,25729  0,15326 Jurnal Q2 ( X 3 ) -0,07711  0,04694  0,08867 Jurnal Q3 ( X 4 ) 0,08469  0,0171 0,04157 Jurnal Q4 ( X 5 ) 0,09204  0,07337  0,04747 Jurnal Undefined-Q ( X 6 ) 0,06488  0,18659  0,22728 Prosiding ( X 7 ) 0,04691  0,06812  0,04415 Pub. Lainnya ( X 8 ) 0,15285  0,1408 0,05818 Jenis Kelamin Laki-laki ( X 17(2) ) 0,00195  -0,2126  -0,14528 Masa Bekerja ( X 21 ) -0,00195  -0,01463  -0,0141
Pendidikan Terakhir S3 ( X 18(2) ) 0,04691  0,53532  0,44187 Tempat Pendidikan Terakhir Luar Negeri ( X 19(2) ) -0,01368  0,32491  0,11667 Jabatan Fungsional Asisten Ahli ( X 20(2) ) 0,01955  0,29261  -0,352 Jabatan Fungsional Lektor ( X 20(3) ) 0,05082  0,55597  -0,18364 Jabatan Fungsional Lektor Kepala ( X 20(4) ) 0,09578  0,7636 -0,23077 Jabatan Fungsional Guru Besar ( X 20(5) ) 0,56587  1,13181  -0,12858
regresi kuantil rekursif.  Hasil estimasi parameter model faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah sitasi dan indeks-h Scopus menggunakan regresi kuantil disajikan pada Tabel 2 dan Tabel 4, sedangkan hasil pengujian signifikansi parameter model terdapat pada Tabel 3 dan Tabel 5.
Model faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah sitasi Scopus (Y1) di seluruh PTN-BH yang terbentuk menunjukkan bahwa jumlah publikasi jurnal Q1 (X2) yang sama memberikan dampak yang berbeda pada pertambahan jumlah sitasi publikasi yaitu 5,587 untuk kuantil 0,1, 19,400 untuk kuantil 0,5, serta 46,564 untuk kuantil 0,9. Menggunakan taraf signifikan 𝛼𝛼 = 0,05 maka variabel- variabel yang berpengaruh terhadap jumlah sitasi Scopus (Y1) adalah jumlah publikasi Scopus dalam bentuk jurnal Q1 (X2), jurnal Q2 (X3), jurnal  Q3 (X4), jumlah publikasi
Scopus dalam bentuk jurnal Undefined Q (X6), jumlah publikasi Scopus dalam bentuk Prosiding (X7), dan jumlah publikasi Scopus dalam bentuk lainnya (X8) pada model regresi kuantil 0,1, 0,5, dan 0,9. Selain itu, variabel-variabel yang berpengaruh terhadap indeks-h  Scopus (Y2) adalah jumlah sitasi publikasi Scopus (Y1), jumlah publikasi Scopus dalam bentuk jurnal Q1 (X2), jurnal Q2 (X3), jurnal Q3 (X4), jumlah publikasi Scopus dalam bentuk jurnal Undefined Q (X6), dan jumlah publikasi Scopus dalam bentuk prosiding (X7) pada model regresi kuantil 0,1, 0,5, dan 0,9. Hasil backtesting untuk mengetahui akurasi dalam pemodelan, baik untuk model 1 (faktor-fak  tor yang mempengaruhi jumlah sitasi publikasi Scopus seluruh PTN-BH) maupun model 2 (faktor-faktor yang mempengaruhi indeks-h Scopus seluruh PTN-BH) disajikan pada Tabel 6 dimana model akurat jika 𝜏𝜏 ∗ = 𝜏𝜏 .  Nilai 𝜏𝜏 ∗ = 𝜏𝜏 terdapat  pada hasil backtesting untuk model 1 kuantil 0,1. Untuk model 2 didapatkan nilai 𝜏𝜏 ∗ = 𝜏𝜏 pada kuantil 0,9.
Hasil estimasi parameter model faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah sitasi dan indeks-h Google Scholar di seluruh PTN-BH menggunakan regresi kuantil rekursif disajikan pada Tabel 7  dan Tabel 9, sedangkan hasil pengujian signifikansi parameter model terdapat pada Tabel 8 dan Tabel 10, serta hasil backtesting terdapat pada Tabel 11. Model regresi kuantil yang didapatkan menunjukkan bahwa jumlah publikasi Google Scholar ( X 10 ) yang sama
Tabel 17. Hasil Estimasi Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Jumlah
Sitasi Google Scholar ITS Parameter Kuantil 0,1 0,5 0,9 Intersep -11,6137 -6,26156  -4,98775 Publikasi (X 10 ) 1,10137 2,56539 5,34364 Jenis Kelamin Laki-laki 0,54247 -4,22776  -0,71179 Masa Bekerja ( X 21 ) -0,38082 0,01818 0,35589 Pendidikan Terakhir S3 -0,60548 -1,89966  4,6266 Tempat Pendidikan Terakhir Luar Negeri ( X 19(2) ) 7,06849 10,83119  30,62427 Jabatan Fungsional Asisten Ahli 0,15068 -10,1952  -15,8845 Jabatan Fungsional Lektor 2,89863 -14,1429  -12,1004 Jabatan Lektor Kepala ( X 20(4) ) 13,74795 -10,2819  -13,5239 Jabatan Fungsional Guru Besar 51,30959 51,32889 199,2771 Tabel 18. Hasil Estimasi Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Indeks-
H Google Scholar ITS Parameter Kuantil 0,1 0,5 0,9 Intersep 0,00647 1,24376  3,83154 Sitasi ( Y 3 ) 0,00022 0,00437  0,00944 Publikasi (X 10 ) 0,02511 0,02311  0,0183 Jenis Kelamin Laki-laki ( X 17(2) ) -0,00604 -0,31107  -0,43532 Masa Bekerja ( X 21 ) -0,03158  -0,02949  -0,04133 Pendidikan Terakhir S3 ( X 18(2) ) 0,85079  0,7815 0,34738 Pendidikan Terakhir Luar Negeri 0,27673  0,42974  0,21784 Jabatan Fungsional Asisten Ahli 0,60383  0,60954  0,22656 Jabatan Fungsional Lektor ( X 20(3) ) 1,07974  1,4347 1,06372 Jabatan Fungsional Lektor Kepala 1,59285  1,97971  1,37804 Jabatan Fungsional Guru Besar 2,40445  2,73206  1,9493 Tabel 19.
Backtesting untuk Semua Model Regresi Kuantil Rekursif Faktor- Faktor yang Mempengaruhi Publikasi Google Scholar ITS Kuantil
( 𝜏𝜏 ) 𝜏𝜏 ∗
Model 3 Model 4 0,1 0,5 0,09625668 0,49304813 0,1058824 0,5016043 0,9 0,90588235 0,9069519
Tabel 14. Backtesting untuk Semua Model Regresi Kuantil Rekursif Faktor- Faktor yang Mempengaruhi Publikasi Scopus ITS Kuantil ( 𝜏𝜏 ) 𝜏𝜏 ∗ Model 1 Model 2 0,1 0,5 0,1080214 0,4983957 0,09304813 0,49197861 0,9 0,8909091 0,90695187 Tabel 15. Hasil Estimasi Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Jumlah Sitasi Scopus ITS Secara Univariabel Variabel Kuantil 0,1 0,5 0,9 Jurnal Q1 ( X 2 ) 11,000  32,000  78,833 Jurnal Q2 ( X 3 ) 6,3333  30,333  76,000 Jurnal Q3 ( X 4 ) 5,0000  19,000  59,667 Jurnal Q4 ( X 5 ) 5,5000  31,625  125,60 Jurnal Undefined-Q ( X 6 ) 6,0000  27,000  94,333 Prosiding ( X 7 ) 1,0000  4,4615  12,714
Pub. Lainnya ( X 8 ) 4,4000  20,333  109,00 Jenis Kelamin Perempuan 0,0000  10,000  127,00 Jenis Kelamin Laki-laki ( X 17(2) ) 0,0000  13,000  166,00 Masa Bekerja ( X 21 ) 0,0000  0,6364  7,4828 Pendidikan Terakhir S2 0,0000  2,0000  29,000 Pendidikan Terakhir S3 2,0000  44,000  260,00 Pendidikan Terakhir 0,0000  4,0000  54,000 Pendidikan Terakhir Luar Negeri ( X 19(2) )  0,0000  42,000  282,00 Jabatan Fungsional Non Jabatan Fungsional 0,0000  1,0000  57,000 Jabatan Fungsional Asisten Ahli 0,0000  2,0000  33,000 Jabatan Fungsional Lektor 0,0000  10,000  108,00 Jabatan Fungsional Lektor Kepala ( X 20(4) )  0,0000  20,000  199,00 Jabatan Fungsional Guru Besar ( X 20(5) ) 17,000  90,000  501,00 Tabel 16.
Hasil Estimasi Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Indeks- H Scopus ITS Secara Univariabel Variabel Kuantil 0,1 0,5 0,9 Sitasi ( Y 1 ) 0,01254802  0,023854363  0,078947368 Jurnal Q1 ( X 2 ) 0,11984635  0,366603892  0,394736842 Sitasi ( Y 1 ) 0,01031941  0,021814007  0,068965517 Jurnal Q2 ( X 3 ) 0,27665848  0,555683123  0,666666667 Sitasi ( Y 1 ) 0,01145297  0,020519263  0,0625 Jurnal Q3 ( X 4 ) 0,17887994  0,451842546  0,625 Sitasi ( Y 1 ) 0,01214482  0,024654832  0,074074074 Jurnal Q4 ( X 5 ) 0,42650092  0,738658777  0,703703704 Sitasi ( Y 1 ) 0,0129932 0,024487095  0,070175439 Jurnal Q ( X 6 ) 0,28836735  0,596955659  0,701754386 Sitasi ( Y 1 ) 0,01200332  0,014754278  0,040590406 Prosiding ( X 7 ) 0,06265973  0,156044318  0,250922509 Sitasi ( Y 1 ) 0,01292742  0,027777778  0,076923077 Pub. Lainnya ( X 8 ) 0,22939168  0,409722222  0,538461538 Sitasi ( Y 1 ) 0,01316577  0,027027027  0,033613445 Kelamin Perempuan 0 0,972972973  2,613445378 Kelamin Laki-laki 0 0,972972973  2,428571429 Sitasi ( Y 1 ) 0,01316577  0,024664537  0,048327138 Masa Bekerja ( X 21 ) 0 0,050095847  0,085501859
memberikan dampak yang berbeda terhadap  pertambahan jumlah sitasi publikasi Google Scholar , yaitu 0,833 untuk kuantil 0,1, 2,557 untuk kuantil 0,5, serta 8,202 untuk kuantil 0,9.  Pada Tabel 8 didapatkan juga bahwa variabel jumlah publikasi di Google Scholar ( X 10 )  berpengaruh  terhadap jumlah sitasi Google Scholar ( Y 3 )  di  semua jenis kuantil. Pada pemodelan faktor-faktor yang mempengaruhi indeks-h Google Scholar ( Y 4 ) seluruh PTN-BH menunjukkan bahwa jumlah publikasi Google Scholar ( X 10 ) memberikan dampak yang berbeda terhadap pertambahan indeks-h Google Scholar , yaitu 0,024 untuk kuantil 0,1, 0,038 untuk kuantil 0,5, serta 0,025 untuk kuantil 0,9, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 9 Menggunakan taraf signifikan 𝛼𝛼 = 0,05 maka variabel jumlah sitasi publikasi Google Scholar ( Y 3 ) pada model regresi kuantil 0,5 dan 0,9 berpengaruh secara signifikan terhadap indeks-h Google Scholar seluruh PTN- BH ( Y 4 ). Selain itu, jumlah Publikasi Google Scholar ( X 10 ) pada model regresi kuantil 0,1, 0,5, dan 0,9 juga memiliki pengaruh signifikan terhadap indeks-h Google Scholar seluruh PTN-BH ( Y 4 ).  Hasil backtesting untuk mengetahui akurasi dalam pemodelan, baik untuk model 3 (faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah sitasi publikasi Google Scholar seluruh PTN-BH) maupun model 4  (faktor-faktor yang mempengaruhi indeks-h Google Scholar seluruh PTN-BH) disajikan pada Tabel 11 Didapatkan nilai 𝜏𝜏 ∗ = 𝜏𝜏 untuk model 3 pada kuantil 0,1, 0,5, dan 0,9, untuk model 4 pada kuantil 0,5 dan 0,9. Pemodelan yang kedua adalah pemodelan faktor- faktor yang mempengaruhi jumlah sitasi dan indeks-h Scopus atau Google Scholar di ITS. Hasil estimasi parameter faktor- faktor yang mempengaruhi jumlah sitasi dan indeks-h Scopus di ITS terdapat pada Tabel 12, Tabel 13, dan Tabel 14.
Berdasarkan Tabel 12  jumlah publikasi Scopus  dalam bentuk jurnal Q1 (X2) memberikan dampak yang paling besar terhadap jumlah sitasi publikasi Scopus  di semua kuantil. Pada kuantil 0,5, dosen dengan lulusan pendidikan luar negeri memiliki jumlah sitasi yang  lebih rendah dibandingkan dengan dosen lulusan pendidikan dalam negeri. Selannjutnya, berdasarkan Tabel 13 jumlah publikasi Scopus jurnal Q1 (X2) yang sama memberikan dampak yang berbeda terhadap pertambahan indeks-h Scopus, yaitu 0,28121 untuk kuantil 0,1, 0,25729  untuk kuantil 0,5, dan 0,15326  untuk kuantil 0,9. Dosen dengan gelar guru besar pada kuantil 0,9 memiliki nilai lebih rendah dibandingkan dosen dengan jabatan non fungsional (Tabel 14).
Dari hasil pemodelan secara multivariabel tersebut, diduga terdapat beberapa tanda estimasi parameter yang tidak sesuai dengan teori yang ada sehingga terdapat dugaan kasus multikolinearitas. Oleh karena itu dilakukan analisis regresi kuantil rekursif dengan tanpa menggunakan intersep pada pemodelan untuk mengetahui pengaruh masing-masing variabel independen terhadap jumlah sitasi dan indeks-h Scopus. Tabel 15 dan Tabel 16 merupakan hasil dari estimasi parameter untuk masing-masing variabel terhadap jumlah sitasi Scopus dan indeks-h Scopus.
Berdasarkan Tabel 17  jumlah publikasi Google Scholar ( X 10 ) yang sama memberikan dampak yang berbeda terhadap pertambahan  jumlah sitasi publikasi Google Scholar , yaitu 1,101 untuk kuantil 0,1, 2,565 untuk kuantil 0,5, serta 5,343 untuk kuantil 0,9. Dosen dengan jabatan guru besar memiliki jumlah sitasi Google Scholar yang lebih tinggi dibandingkan dosen dengan non jabatan fungsional pada seluruh kuantil
dan dosen dengan lulusan pendidikan luar negeri memiliki jumlah sitasi Google Scholar yang lebih tinggi dibandingkan dengan dosen lulusan dalam negeri pada seluruh kuantil. Berdasarkan Tabel 18 jumlah sitasi publikasi Google Scholar ( Y 3 ) yang sama memberikan dampak yang berbeda terhadap pertambahan indeks-h Google Scholar seluruh program studi ITS, yaitu 0,0002 untuk kuantil 0,1, 0,0043 untuk 0,5, serta 0,0094 untuk kuantil 0,9. Dosen dengan jabatan guru besar memiliki indeks-h yang lebih tinggi dibandingkan dosen dengan  non jabatan fungsional pada seluruh kuantil dan dosen dengan lulusan pendidikan luar negeri memiliki indeks-h Google Scholar yang lebih tinggi dibandingkan dengan dosen lulusan dalam negeri pada seluruh kuantil (Tabel 18 dan Tabel 19).

## V. KESIMPULAN
Kesimpulan dari hasil analisis yang telah dilakukan adalah dari hasil pengelompokan program studi di seluruh PTN-BH didapatkan kesimpulan bahwa program studi  rumpun ilmu MIPA dan Teknik yang unggul dalam kualitas dan kuantitas publikasi  Scopus  dan  Google Scholar  adalah  biokimia, biologi, klimatologi terapan, meteorologi terapan, mikrobiologi, sains kebumian, bioteknologi, ilmu kelautan, ilmu lingkungan, ilmu perencanaan wilayah, dan teknik fisika.  Dari hasil pemodelan faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah sitasi dan indeks-h Scopus dan Google Scholar  menggunakan regresi kuantil rekursif  didapatkan kesimpulan bahwa di  PTN-BH, jurnal Scopus  Q1 memberikan dampak yang paling tinggi terhadap jumlah sitasi dan indeks-h Scopus.  Selanjutnya, dosen ITS dengan pendidikan terakhir S3 dan luar negeri memiliki jumlah sitasi dan indeks-h Scopus yang paling  tinggi di semua jenis kuantil.  Dari penelitian ini, saran yang dapat disampaikan pada seluruh PTN-BH adalah membuka program studi baru yang unggul dalam publikasi Scopus dan Google Scholar. Selanjutnya, apabila membuka program studi tersebut maka dapat  melakukan perekrutan dosen-dosen baru untuk program studi tersebut dengan kriteria yang diutamakan adalah tingkat pendidikan terakhir S3 dan tempat pendidikan terakhir adalah luar negeri karena dapat mendukung publikasi ITS baik di Scopus maupun Google Scholar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D. N. Rahmawati, “Pemodelan Terhadap Faktor-faktor yang Mempengaruhi Publikasi Dosen ITS di Scopus,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2016.
[2]  A. Hapsery, “Regresi Kuantil Berbasis Model Rekursif dan Estimasi Sparsity  untuk Analisis Publikasi Dosen ITS di Scopus,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2017.
[3]  C. P. P. Sari, “Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Sitasi dan Indeks H Publikasi Dosen ITS di Google Scholar,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2016.
[4]  R. Koenker and K. F. Hallock, “Quantile regression,” J. Econ. Perspect. , vol. 15, no. 4, pp. 143–156, 2001.
[5]  R. A. Johnson and D. W. Wicherin, Applied Multivariate Statistical Analysis , 6th ed. New Jersey: Person Prentice Hall, 2007.
[6]  H. F. Kaiser, “A second generation little jiffy,” Psychometrika , vol. 35, no. 4, pp. 401–415, 1970.
[7]  D. N. Gujarati, Basic Econometrics , 4th ed. New York: McGraw-Hill, 2004.
[8]  H.-F. Hsieh and S. E. Shannon, “Three approaches to qualitative content analysis,” Qual. Health Res. , vol. 15, no. 9, pp. 1277–1288, 2005.