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:
- Bobot tidak boleh negatif
- 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