DEA (Data Envelopment Analysis) (skripsi dan tesis)

DEA merupakan metodologi non-parametrik yang didasarkan pada linear
programming. Pada awalnnya dikembangkan untuk pengukuran kinerja, dan sekarang aplikasi DEA telah dipakai sebagai pengukuran pada berbagai disiplin ilmu pengetahuan dan berbagai kegiatan operasional (Cooper, Seiford dan Tone, 2000). Metodologi ini berhasil diterapkan untuk mengukur kinerja relatif dari sekumpulan perusahaan yang menggunakan beragam input identik untuk menghasilkan beragam output identik (Hadinata, Manurung, 2007).
Data Envelopment Analysis merupakan suatu metode untuk mengevaluasi dan memecahkan masalah dengan cara mengintegrasikan beberapa masukan dan keluaran. DEA yang dirancang oleh Cooper, Seiford dan Tone (2000) bertujuan untuk mengukur efisiensi atau produktivitas dari DMU (Decision Making Unit) tertentu (Ramanathan, 2003). DMU atau unit pengambil keputusan dapat termasuk manufaktur, departemen organisasi besar seperti universitas, sekolah, bank, rumah sakit, pembangkit listrik, kantor
polisi, kantor pajak, penjara, basis pertahanan, satu set perusahaan atau bahkan individu terlatih seperti praktisi medis. DEA telah berhasil diterapkan untuk mengukur kinerja efisiensi semua jenis DMU.
Jadi, secara singkat, berbagai keunggulan dan kelemahan metode DEA adalah
1. Keunggulan DEA:
a. Bisa menangani banyak input dan output
b. Tidak butuh asumsi hubungan fungsional antara variabel input dan
output.
c. Unit Kegiatan Ekonomi dibandingkan secara langsung dengan
sesamanya.
d. Dapat membentuk garis frontier fungsi efisiensi terbaik atas variabel
input-output dari setiap sampelnya.
e. Input dan output dapat memiliki satuan pengukuran yang berbeda.
2. Keterbatasan DEA ;
a. Bersifat simple specific
b. Merupakan extreme point technique, kesalahan pengukuran bisa
berakibat fatal.
c. Hanya mengukur produktivitas relatif dari unit kegiatan ekonomi bukan
produktivitas absolut.
d. Uji hipĆ³tesis secara statistik atas hasil DEA sulit dilakukan.