Data Envelopment Analysis (DEA) merupakan sebuah metode
optimasi program matematika yang mengukur efisiensi teknik suatu Dicision
Making Unit (DMU), dan membandingkan secara relatif terhadap DMU yang
lain. Teknik analisis DEA didesain khusus untuk mengukur efisiensi
relatif suatu DMU dalam kondisi banyak input maupun output. Efisiensi relatif suatu
DMU adalah efisiensi suatu DMU dibanding dengan DMU lain dalam sampel yang
menggunakan jenis input dan output yang sama. DEA memformulasikan DMU sebagai
program linear fraksional untuk mencari solusi, apabila model
tersebut ditransformasikan ke dalam program linear dengan nilai bobot dari input dan
output.
Efisiensi relatif DMU dalam DEA juga didefinisikan sebagai
rasio dari total output tertimbang dibagi total input tertimbang (total
weighted output/total weighted input). Setiap DMU diasumsikan bebas menentukan
bobot untuk setiap variabel-variabel input maupun output yang ada, asalkan
mampu memenuhi dua kondisi yang disyaratkan, yakni:
1. Bobot tidak boleh negatif
2. Bobot harus bersifat universal. Hal ini berarti setiap
DMU dalam sampel
harus dapat menggunakan seperangkat bobot yang sama untuk mengevaluasi rasionya (total weighted output/total weighted
input) dan rasio tersebut tidak lebih dari 1 (total weighted
output/total weighted input ≤ 1 ).
DEA berasumsi bahwa setiap DMU akan memiliki bobot yang memaksimumkan rasio efisiensinya (maximize total weighted
output/total weighted input). Asumsi maksimisasi rasio efisiensi ini enjadikan penelitian DEA ini menggunakan orientasi output dalam menghitung
efisiensi teknik.
Orientasi lainnya adalah meminimalisasi input, namun kedua
asumsi tersebut akan diperoleh hasil yang sama. Suatu DMU dikatakan efisien
secara relatif apabila nilai dualnya sama dengan 1 (nilai efisiensi 100
persen), sebaliknya apabila nilai dualnya kurang dari 1 maka DMU bersangkutan
dianggap tidak efisien secara relatif atau mengalami inefisiensi.1
Tidak ada komentar:
Posting Komentar