Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Publikasi Dosen Perguruan Tinggi Negeri di Indonesia pada Pemeringkatan Level Internasional Menggunakan Regresi Kuantil Berbasis Rekursif

Islamiyah, Hikmatul (2021) Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Publikasi Dosen Perguruan Tinggi Negeri di Indonesia pada Pemeringkatan Level Internasional Menggunakan Regresi Kuantil Berbasis Rekursif. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[thumbnail of 06211940005015-Undergraduate_Thesis.pdf]
Preview
Text
06211940005015-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version

Download (12MB) | Preview

Abstract

World Class University (WCU) merupakan salah satu tantangan pada bidang pendidikan yang menuntut perguruan tinggi untuk menghasilkan lulusan yang berdaya saing tinggi. Hasil pemeringkatan dunia berdasarkan QS WUR, THE WUR, dan Webometrics diketahui bahwa Indonesia terpuruk pada indikator publikasi ilmiah. Penelitian ini mengkaji kondisi publikasi ilmiah di Google Scholar dan Scopus dari dosen seluruh PTN di Indonesia selain PTN bidang agama dan seni. Sebaran publikasi ilmiah dosen di Indonesia tidak homogen yang menyebabkan asumsi homoskedastisitas pada model regresi linier terlanggar, sehingga penelitian ini menggunakan metode regresi kuantil. Penelitian ini memodelkan faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah sitasi dan indeks h dimana jumlah sitasi memiliki hubungan dengan indeks h, namun tidak sebaliknya (searah), oleh karena itu digunakan model rekursif. Hasil analisis didapatkan bahwa hampir semua PTN-BH memiliki capaian baik pada publikasi ilmiah di Google Scholar dan Scopus, sedangkan hampir semua PTN Satker memiliki capaian yang rendah. Variabel yang memberikan pengaruh terbesar terhadap jumlah sitasi dan indeks h di Google Scholar pada semua kuantil dan tiap PTN adalah jumlah dokumen, sedangkan variabel yang memberikan pengaruh terbesar terhadap jumlah sitasi dan indeks h di Scopus pada semua kuantil adalah jumlah jurnal Q1. Diharapkan penelitian ini dapat menjadi bahan evaluasi bagi seluruh PTN dan juga Kemdikbud dalam meningkatkan reputasi dunia dari PTN di Indonesia.
===================================================================================================
World Class University (WCU) is one of the challenges in the field of education that requires universities to produce highly competitive graduates. The world ranking results based on QS WUR, THE WUR, and Webometrics, Indonesia is slumped on the indicators of scientific publications. This study examines the condition of scientific publications on Google Scholar and Scopus from lecturers of all state universities in Indonesia other than state universities in the fields of religion and art. The distribution of lecturers' scientific publications in Indonesia is not homogeneous which causes homoscedasticity in the linear regression model are violated, so this research uses the quantile regression method. This study models the factors that affect the number of citations and h-index where the number of citations has a relationship with h-index, but not vice versa (unidirectional), therefore a recursive model is used. The results of the analysis showed that almost all state universities with legal entity (PTN-BH) had good achievements in scientific publications in Google Scholar and Scopus, while almost all state universities with work unit status (PTN-Satker) had low achievements. The variable that has the greatest influence on the number of citations and h-index in Google Scholar in all quantiles and for each state university is the number of documents, while the variable that has the greatest influence on the number of citations and h-index in Scopus in all quantiles is the number of journals Q1. It is hoped this research can be an evaluation material for all state universities and the Ministry of Education and Culture to improve the world reputation of state universities.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Model Rekursif, PTN, Regresi Kuantil, WCU, Recursive Model, State University, Quantile Regression
Subjects: H Social Sciences > HA Statistics
H Social Sciences > HA Statistics > HA31.3 Regression. Correlation
L Education > LB Theory and practice of education > LB2300 Higher Education
Q Science > QA Mathematics > QA278.5 Principal components analysis. Factor analysis. Correspondence analysis (Statistics)
Divisions: Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Statistics > 49201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Hikmatul Islamiyah
Date Deposited: 02 Sep 2021 02:59
Last Modified: 18 Jan 2024 06:12
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/91458

Actions (login required)

View Item View Item