Abstrak—Peningkatan  penjualan  mobil  dari  tahun  ke  tahun membuat semakin ketatnya persaingan bisnis sejenis pada sektor industri  otomotif,  sehingga  dibutuhkan  keefisiensian  dalam menjalankan  proses  bisnis  agar  bisnis  tersebut  dapat  terus berkompetisi  di  pasar.  Tolak  ukur  efisiensi  industri  otomotif dalam  menjalankan  kegiatan  bisnisnya  dilihat  dari  seberapa besar  suatu  brand  dapat  mendominasi  pangsa  pasar  yang  ada. Akan  tetapi,  tolak  ukur  tersebut  dinilai  kurang  efektif dikarenakan  oleh  capaian  pangsa  pasar  yang  diperoleh  oleh suatu  brand  industri  otomotif  terlalu  terfokus  pada  hasil  akhir (output)  tanpa  memperhitungkan  hasil  usaha  (input)  didalam kegiatan  bisnisnya.  Sehingga,  diperlukan  suatu  metode  baru untuk  mengukur  efisiensi  dari  industri  otomotif  tersebut  secara objektif.  Penelitian  sebelumnya  juga  membuktikan  bahwa penggunaan  market  share  sebagai  acuan  keefisiensian  suatu industri  otomotif  dinilai  kurang  efektif,  sehingga  digunakan metode  baru  dalam  menghitung  efisiensi  dari  industri  otomotif dengan  menggunakan  Data  Envelopment  Analysis  (DEA). Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  DEA  tersebut  dalam pengukuran efisiensi  retailer produk kendaraan merek Toyota di Jawa  Timur.  Metode  yang  digunakan  adalah  Data  Envelopment Analysis  (DEA),  dengan  objek  amatan  penelitian  ini  adalah seluruh  outlet  AUTO2000  di  Jawa  Timur  sebagai  retailer  dari produk  kendaraan  merek  Toyota.  Hasil  yang  didapat  dari penelitian ini yaitu terindentifikasinya faktor-faktor yang terlibat dalam efisiensi AUTO2000 dan terlihat perbandingan keefisiensian antar DMU AUTO2000 di seluruh Jawa Timur.
Kata Kunci— DEA, Efficiency, Toyota Retailer.

## I. PENDAHULUAN
NDUSTRI  otomotif  mobil  merupakan  salah  satu  pilar penting  sektor  manufaktur  Indonesia.  Selain  menopang pertumbuhan ekonomi, industri otomotif mobil juga menyediakan  lapangan  kerja  yang  besar  dan  menjadi  sektor yang  diminati  para  investor  mancanegara  [5].  Sebagai  salah satu  negara  di  ASEAN  dengan  populasi  terbesar,  Indonesia menjadi potensi pasar yang besar bagi pelaku industri otomotif. Hal  ini  didukung  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh Direktur  Riset  Regional  Asia-Pasifik Automotive  and Transportation  Practice  Frost  &  Sullivan , Vijay  Rao,  yang menyatakan  bahwa  Indonesia  merupakan  salah  satu  negara dengan  perkembangan  otomotif  terbesar  di  ASEAN  setelah Thailand.  Frost  &  Sullivan  memprediksi  Indonesia  akan
menjadi pasar otomotif terbesar di ASEAN pada 2019 dengan total kendaraan mencapai 2,3 juta [10]
Penelitian  lain  dari  Sekretaris  Umum  Gabungan  Industri Kendaraan Bermotor Indonesia (GAIKINDO), juga menyatakan  hasil  dari  penelitiannya  bahwa  penjualan  mobil  di Indonesia  hanya  berbeda sekitar 100 ribu unit atau 7,5 % dari Thailand  dan  pertumbuhan  penjualan  domestik  Indonesia dinyatakan  dapat  mencapai  23,6%  per  tahun  di  Seminar Prospek  Industri  Otomotif  Nasional  Menghadapi  ASEAN Economic Community (AEC) 2015[1].
Melihat  tingginya  pertumbuhan  industri  kendaraan  otomotif tersebut,  maka  kebutuhan  akan  efisiensi  merupakan  salah  satu isu  utama  bagi  kelangsungan  hidup  perusahaan  dalam menghadapi  persaingan  [1]  dan  menjadi  indikator  penting dalam  mengukur  kinerja  keseluruhan  dari  aktivitas  suatu perusahaan  agar  perusahaan  tetap  kompetitif  di  pasar  [13]. Evaluasi  efisiensi  mampu  mengidentifikasi  tolok  ukur  dalam kelompok organisasi bisnis serupa yang menawarkan informasi yang  berguna  untuk  pengambilan  keputusan.  Patokan  tersebut biasanya  mewakili  rata-rata  kinerja,  dan  dengan  demikian memberikan dealer dengan kesempatan untuk mengidentifikasi area  perbaikan  dengan  membandingkan  kinerja  mereka  relatif terhadap perusahaan sejenis [7].
Pada  industri  otomotif,  efisiensi dealer merupakan  faktor utama  dalam  memperoleh  dan  mempertahankan  daya  saing. Oleh karena itu, sangat penting untuk membangun model guna menilai efisiensi jaringan distribusi yang mungkin berguna tidak hanya untuk dealer , tetapi juga untuk perusahaan induk Persaingan  antar  industri  otomotif  mobil  di  Indonesia didominasi  oleh  sembilan  merek  bisa  dilihat  pada  tabel  1 berikut ini.
Tabel 1.
Persaingan antar merek mobil dalam industri mobil di Indonesia.
MEREK 2010 2011 2012 2013 2014 2015 TOYOTA 36,8% 34,8% 36,3% 40.56% 41.8% 31.8% DAIHATSU 11,5% 15,6% 15,9% 14.82% 14.01% 16.5% MITSUBISHI 13,9% 15,0% 13,3% 10.71% 9.11% 11.1% SUZUKI 9,3% 10,6% 11,3% 14.76% 13.23% 12% HONDA 8,0% 5,10% 6,20% 6.77% 12.27% 15.7% NISSAN 4,9% 6,30% 8,40% 4.96% 2.20% 2.5% ISUZU 3,2% 3,20% 5,12% 2.42% 2.14% 1.9% HINO 0,5% 0,4% 0,6% 2.85% 2.5% 0.1% HYUNDAI 0,6% 0,7% 0,8% 0.1% 0.04% 0.1% LAINNYA 7,9% 8,7% 8,9% 2.05% 2.7% 8.3%

## Penerapan Data Envelopment Analysis dalam Pengukuran Efisiensi Retailer Produk Kendaraan Merek Toyota
Andrew Filardo, Nugroho Priyo Negoro, dan Aang Kunaifi. Jurusan Manajemen Bisnis, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : nugroho_psu@yahoo.com
I
Induk  perusahaan  otomotif  menilai performa dealer mereka berdasarkan  dari  tingkat  pangsa  pasar  dan  merencanakan sistem  insentif  dengan  menetapkan  target  penjualan  tahunan untuk setiap dealer . Akan tetapi, penilaian kinerja berdasarkan perbandingan  pangsa  pasar  antar dealer dapat  menyebabkan perkiraan yang tidak tepat dan mengakibatkan penetapan target penjualan  tahunan  menjadi  salah,  karena  menilai  performa menggunakan  metode  seperti  ini  tidak  memperhitungkan ketersediaan ataupun pemanfaatan sumber daya [2].
Seperti contoh, dealer A bisa jadi lebih efisien dibandingkan dengan dealer B  berdasarkan  metode market  share ,  apabila dealer  A  mendapatkan  nilai output yang  lebih,  misalnya penjualan  yang  lebih  tinggi,  dibandingkan  dengan dealer B. Tetapi ternyata, hal tersebut dicapai dikarenakan oleh dealer A menggunakan  nilai input yang  lebih,  seperti  misalnya  memulai kegiatan  bisnisnya  lebih  dahulu  di  bandingkan  B,  sehingga dealer A  memiliki  daerah  cakupan  pasar  yang  lebih  banyak dibandingkan,  dan  memiliki  posisi  yang  lebih  strategis dibandingkan  dengan dealer B.  Atau  bisa  disimpulkan  bahwa, apabila  sebuah dealer memiliki  tingkat input yang  sama dibandingkan  dengan dealer lainnya,  tetapi  menggunakan tingkat output yang  lebih  tinggi,  maka  dapat  dikatakan  bahwa dealer tersebut sebagai efisien, dan begitu pula sebaliknya [12]. Dasar  dari  efisiensi  adalah  rasio  perbandingan output terhadap input [9],  sehingga  diperlukan  suatu  metode  untuk dapat  mengevaluasi  efisiensi  perusahaan  secara  objektif berdasarkan  pengeluaran  input  yang  dilakukan  untuk mendapatkan  suatu hasil output . Menanggapi konsep tersebut, Data  Envelopment  Analysis (DEA)  sudah  diakui  sebagai  alat yang  dapat  merepresentasi  pengevaluasian  kinerja  dengan menggunakan  teknik  berbasis  program  linier  untuk  mengukur efisiensi  unit  organisasi  yang  dinamakan Decision Making Units (DMU).  DMU  adalah  entitas-entitas  yang  akan  diukur efisiensinya  secara  relatif  terhadap  sekelompok  entitas  lainnya yang  homogen.  Homogen  berarti input dan output dari  DMU yang  dievaluasi  harus  sama  atau  sejenis.  DMU  dapat  berupa entitas  komersial  maupun  publik.  dimana  dalam  penelitian  ini, DMU  dalam  penelitian  ini  merupakan retailer mobil  merek Toyota yaitu AUTO2000 selaku dealer resmi Toyota.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menerapkan Data Envelopment  Analysis (DEA)  dalam  pengkuruan  efisiensi  dari dealer AUTO2000  serta  memberikan  implikasi  manajerial dengan  menetapkan  target  capaian  kepada dealer sebagai strategi  untuk  melakukan  perbaikan  efisiensi  kinerja.  DEA bekerja  dengan  langkah  mengidentifikasi  unit  yang  akan  di evaluasi, input yang  dibutuhkan  serta output yang  dihasilkan unit tersebut. Kemudian membentuk efficiency frontier atas set data  yang  tersedia  dan  menghitung nilai efisiensi dari  unit-unit yang  tidak  termasuk  dalam efficiency  frontier (tidak  efisien) yang  kemudian  ditentukan  target  efisiensi  agar  unit  tersebut lebih efisien.

## II. KAJIAN PUSTAKA

## A. Konsep Efisiensi
Efisiensi merupakan salah satu parameter kinerja yang secara teoritis  mendasari  seluruh  kinerja  sebuah  organisasi  [8].
Pengukuran  parameter  kinerja  diharapkan  dapat  menghasikan output yang  maksimal  dengan input yang  ada.  Pada  saat pengukuran  efisiensi  dilakukan,  perusahaan  dihadapkan  pada kondisi  bagaimana  mendapatkan  tingkat output yang  optimal dengan  tingkat input yang ada, atau menemukan tingkat input yang minimum dengan capaian tingkat output tertentu. Dengan diidentifikasikannya  alokasi input dan output ,  dapat  dianalisis lebih jauh untuk melihat penyebab ketidakefisiensian.

## B. Data Envelopment Analysis
DEA  adalah  sebuah  teknik  pemrograman  matematis berdasarkan  pada  linier  programming  yang  digunakan  untuk mengevaluasi  efisiensi  dari  suatu  unit  pengambilan  keputusan (unit  kerja)  yang  bertanggung  jawab  menggunakan  sejumlah input  untuk  memperoleh  suatu  output  yang  ditargetkan. Metode  DEA  diciptakan  sebagai  alat  evaluasi  kinerja  suatu aktivitas  di  sebuah  unit  entitas  (organisasi)  yang  selanjutnya disebut    Decision  Making  Unit    (DMU).  Secara  sederhana, pengukuran  ini  dinyatakan  dengan  rasio:  output/input,  yang merupakan suatu pengukuran efisiensi atau produktivitas Dalam  pengukuran  efisiensi  dengan  menggunakan  DEA terdapat  dua  model  yang  sering  digunakan,  yaitu  Constant Return  to  Scale  (CRS)  dan  Variable  Return  to  Scale  (VRS). Namun, pada penelitian ini menggunakan CRS. Model DEA ini berorientasi  pada  input  berdasarkan  asumsi constant  return  to scale sehingga  dikenal  dengan  model  CCR.  Dalam  model constant  return  to  scale setiap  DMU  akan  dibandingkan dengan seluruh DMU yang ada di sampel dengan asumsi bahwa kondisi  internal  dan  eksternal  DMU  adalah  sama.  Kritik terhadap  asumsi  ini  adalah  bahwa  asumsi    constant  return  to scale  hanya  sesuai  untuk  kondisi  dimana  seluruh  DMU beroperasi  pada  skala  optimal.  Namun,  dalam  kenyataannya meskipun  DMU  tersebut  beroperasi  dengan  sumber  daya (input)  yang  sama  dan  menghasilkan  output  yang  sama  pula tetapi  kondisi  internal  dan  eksternalnya  mungkin  berbeda sehingga  dapat  mengakibatkan  sebuah  DMU  tidak  beroperasi pada  skala  optimal.  Menurut  Charnes,  Cooper,  dan  Rhodes model  ini  dapat  menunjukkan    technical  efficiency    secara keseluruhan  atau  nilai  dari    profit  efficiency    untuk  setiap DMU.
Pengukuran  berorientasi  input  menunjukkan  sejumlah  input dapat  dikurangi  secara  proporsional  tanpa  mengubah  jumlah output  yang  dihasilkan.  Dengan  menggunakan  model berorientasi  input,  maka  model  tersebut  akan  menghitung pengurangan input yang diperlukan untuk menghasilkan kinerja yang  efisien  dengan  output  yang tetap.  Fethi & Pasiouras  [6] mengungkapkan bahwa industri perbankan yang menggunakan pendekatan  berorientasi  input  memiliki  asumsi  bahwa  manajer bank akan memiliki pengawasan atau kontrol yang lebih tinggi atas  input  (seperti:  beban–beban,  karyawan,  dan  lain–lain) daripada  output  (seperti:  kredit,  pendapatan,    dan  lain–lain). Beberapa  studi  cenderung  memilih  pendekatan  berorientasi input  karena  jumlahinput  menjadi  keputusan  utama  dalam pengambilan  variabel,  walaupun  alasan  ini tidak berlaku untuk semua industri [4].

## III. METODOLGI PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  yang  bersifat  kuantitatif bertujuan untuk menerapkan Data Envelopment Analysis dalam pengukuran  efisiensi  retailer  produk kendaraan merek Toyota. Objek  penelitian  ini  adalah  data  input  dan  output  dari perusahaan  AUTO2000.  Sementara  subjek  dari  penelitian  ini adalah dealer mobil Toyota AUTO2000 di Jawa Timur sebagai DMU.  Dari  total  101  outlet  AUTO2000,  ada  19  outlet  yang tersebar  di  Jawa  Timur  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  3  di bawah ini.
Tabel 2. Outlet Toyota AUTO2000 di Jawa Timur. Kota Kota Auto2000 Surabaya Basuki Rachmat Auto2000 Malang Sukun Auto2000 Surabaya Pecindilan Auto2000 Malang Sutoyo Auto2000 Surabaya Kenjeran Auto2000 Kediri Sumarhadji Auto2000 Surabaya Kertajaya Auto2000 Kediri Hasanudin (Kediri2) Auto2000 Surabaya Jemur Sari Auto2000 Madiun Cokroaminoto Auto2000 Surabaya Sungkono Auto2000 Jember Hayam Wuruk Auto2000 Surabaya Wiyung Auto2000 Probolinggo Sudirman Auto2000 Surabaya A.Yani Auto2000 Banyuwangi S.Parman Auto2000 Surabaya Waru Auto2000 Gresik Manyar Auto2000 Tuban Wahidin
Penggunaan  data  dalam  penelitian  ini  didasarkan  atas pengidentifikasian  tentang  penerapan data  envelopment analysis dalam  pengukuran  efisiensi  pada  AUTO2000. Sehingga  pada  penelitian  ini  dapat  ditentukan  data  yang  akan diolah  terdiri  dari  dua  jenis.  yaitu  input  dan  output.  Sebagai input pada penelitian ini (X) dan output pada penelitian ini (Y) adalah  komponen  dari  dimensi data  envelopment  analysis . Penentuan input dan output diambil  dari Journal  of  Retailing volume 71  tahun  1998.  Akan  tetapi,  berdasarkan  diskusi dengan  pihak  expert  dari  perusahaan,  penggunaan input dan output untuk perhitungan efisiensi dalam penelitian ini terbatas hanya  menggunakan input berupa kapasitas  servis  dan  jumlah karyawan.  Sementara  penggunaan output nya  berupa  volume penjualan dan kualitas pelayanan.
Metode  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah frontier  non-parametrik  deterministic  dengan  DEA.  Penelitian ini  bertujuan  untuk  menganalisis  data  tahunan  pada  sampel penelitian  ini,  dimana  ketersediaan  data  yang  sangat  terbatas untuk memenuhi penggunaan pendekatan lain, serta penggunaan  multi  input  dan  multi  output  yang  sukar  di akomodir oleh pendekatan lainnya. Dalam DEA, efisiensi relatif DMU  didefinisikan  sebagai  rasio  dari  total  output  tertimbang dibagi  total  input  tertimbangya  (total  weighted    output/total weighted  input).  Inti  dari  DEA  adalah  menentukan  bobot (weights) atau  timbangan untuk setiap input dan output DMU.
Bobot tersebut memiliki sifat : (1) tidak bernilai negatif , dan (2)  bersifat universal, artinya setiap DMU dalam sampel harus dapat  menggunakan  seperangkat  bobot  yang  sama  untuk mengevaluasi  rasionya  (total  weighted  output/total  weighted input)  dan  rasio  tersebut  tidak  boleh  lebih  dari  1  (total weighted output/total weighted input <1).
Ada  beragam  tipologi  pendekatan  DEA  yang  berbeda berdasarkan  analisis  constant  return  to  scale  ataupun  analisis variable ratio to scale, serta berdasarkan analisis input oriented ataupun output oriented. Model DEA input-oriented bertujuan untuk mengurangi jumlah input pada tingkat output, sementara model output-oriented bertujuan untuk memaksimalkan tingkat output  dari  penggunaan  input.  Model  lain  yang  dapat memaksimalkan kelebihan input dan kekurangan output secara bersamaan, diwakili oleh model Additive [3].
Penelitian  ini  menggunakan  model  DEA  CCR  primal  input- oriented, dimana model ini bertujuan untuk mengurangi jumlah input  yang  digunakan  agar  dapat  mendapatkan  hasil  output pada  tingkat  yang  sama  melalui  metode constant  return  to scale (CSR).  Alasan  penggunaan  metode  ini  adalah  untuk melihat  dampak  dari  perubahan  nilai  yang  dilakukan  terhadap input perusahaan untuk mendapatkan hasil output dengan nilai yang sama:
Model CCR primal : Subject to :
Dimana: bobot yang di tentukan terhadap output r

## IV. ANALISIS DAN DISKUSI
Pengolahan  data  input  dan  output  dilakukan  oleh  peneliti dengan  memberikan  bobot  terhadap  input  dan  output  tersebut menggunakan  instrumen  berupa add-in  solver pada software microsoft  excel  yang  menggunakan  model  DEA  CCR  primal dengan memaksimalkan fungsi objektif berbasis input-oriented. Tahap  pengolahan  data  input  untuk  setiap  DMU  AUTO2000 Jawa  Timur  dimulai  dengan  memberikan  pembobotan  untuk setiap  input  dan  output  per  tahunnya,  mulai  pada  tahun 2014, 2015,  dan  2016.  Nilai  pembobotan  tersebut  merupakan besarnya  kontribusi  terhadap  keefisiensian  DMU.  Nilai  bobot tersebut kemudian dikali dengan nilai data input per DMU yang selanjutnya  diproses  lagi  dengan  menggunakan  formula  DEA CCR primal agar didapatkan nilai skala efisiensinya.
Hasil  pengolahan  skala  efisiensi  menunjukan  tingkat keefisiensian  relatif  dari  setiap  DMU  AUTO2000  di  Jawa Timur. Skala efisiensi didapatkan melalui hasil formulasi model DEA  CCR primal antara tiap input dan output DMU. Apabila DMU  mendapatkan  nilai  efisiensi  kurang  dari  100%,  maka DMU tersebut dikatakan relatif tidak efisien. Sementara apabila nilai efisiensi tersebut sama dengan 100%, maka DMU tersebut dikatakan relatif efisien.
Gambar. 1.  Skala Efisiensi DMU AUTO2000 di Jawa Timur 2014-2016.
Setelah  mendapatkan perbandingan skala efisiensi dan besar kecilnya  pengaruh  kontribusi  dari  input  terhadap  efisiensi, selanjutnya  akan  diberikan  analisis  perbaikan  terhadap  setiap DMU  per  tahun  agar  didapatkan  DMU  dengan  skala  efisiensi yang  efisien.  Perbaikan  efisiensi  terhadap  DMU  yang  relatif tidak  efisien  pada  tahun  2014,  2015  dan  2016  dapat  dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 3.
DMU yang relatif tidak efisien pada tahun 2014 Tabel 4. DMU yang relatif tidak efisien pada tahun 2015
Tabel 5. DMU yang relatif tidak efisien pada tahun 2016

## V. SIMPULAN DAN SARAN

## A. Simpulan
Hasil  dari  analisis  penelitian  ini  menghasilkan  beberapa kesimpulan  yang  dapat  ditarik  dalam  penelitian  ini  sebagai berikut:
1. Faktor input karyawan sales, karyawan servis, dan kapasitas servis  memiliki  kontribusi  terhadap  efisiensi  semua  DMU  di Jawa Timur dengan rentang 0.1% sampai dengan 6.25%.

## B. Saran
Saran  yang  direkomendasikan  dari  penelitian  ini  ditujukan untuk  perusahaan  yang  dijadikan  sebagai  objek  amatan,  yaitu AUTO2000 dan saran selanjutnya diperuntukan bagi penelitian selanjutnya:
1. Saran  kepada  DMU  AUTO2000  yang  relatif  tidak  efisien yaitu  agar  mempertimbangkan  pembenahan  penggunaan input  yang  berlebihan  didalam  proses  bisnisnya  agar didapatkan unit bisnis yang lebih efektif dalam melaksanakan kegiatan bisnisnya
1. Penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan  data  dari AUTO2000 yang lebih banyak seperti misalnya menggunakan  data  keuangan  berupa  gaji  karyawan,  omset, pengeluaran operasional, dan lain lain.
2. Penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan  AUTO2000  dari wilayah ataupun provisi lain sebagai objek amatannya
3. Pada tahun 2014, terdapat 9 DMU yang dikategorikan relatif tidak efisien dengan DMU Surabaya HR Muhammad sebagai DMU yang paling relatif tidak efisien.
4. Pada  tahun  2015,  terdapat  DMU  yang  dikategorikan  relatif tidak efisien dengan DMU Surabaya HR Muhammad sebagai DMU yang paling relatif tidak efisien.
Pada  tahun  2016,  terdapat  11  DMU  yang  dikategorikan relatif  tidak  efisien  dengan  DMU  Malang  sukun  sebagai DMU yang paling relatif tidak efisien

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Assaf A G, Barros C, Sellers-Rubio R. 2011. “Efficiency determinants in retail stores: a Batesian framework.” Omega . 39: 283-292 [2] Biondi,  Stefano.,  Calabrese,  Armando.,  Capece,  Guendalina.,  Costa, Roberta., and Di Pillo, Francesca. 2013. “A New Approach for Assessing Dealership  Performance:  An  Application  for  the  Automotive  Industry.” International Journal of Engineering Business Management . [3] Cooper,  W.W.,  Seiford,  L.M.  and  Tone,  K.,  2006. “Introduction  to  data envelopment  analysis  and  its  uses : with  DEA-solver  software  and references .” Springer Science & Business Media .
[4] Casu,  B.,  &  Molyneux,  P. 2003. “A Comparative Study of Efficiency in European Banking.” Applied Economics , 35, 1865–1876.
[5] Dewayana,  Triwulandari  S.,  Sugiarto,  Dedy.,  & Hetharia, Dorina. 2012. “Peluang dan Tantangan Industri Komponen Otomotif Indonesia”.
[6] Fethi,  M.  D.  &  Pasiouras,  F.  2010.  “Assessing  bank  efficiency  and performance  with  operational  research  and  artificial  intelligence techniques: A survey.” European Journal of Operational Research , 204,
189–198.
[7] Gonzalez-Padron,  T.,  M.  B.  Akdeniz,  and  R.  J.  Calantone.  2014. “Benchmarking Sales Staffing Efficiency in Dealerships Using Extended Data  Envelopment  Analysis.” Journal  of  Business  Research 67  (9): 1904–1911.
[8] Hadad,  Muliaman  D.,  Wimboh  Santoso,  Dhaniel  Ilyas,  &  Eugenia Mardanugraha.  2003.  “Analisis  efisiensi  industri  perbankan  Indonesia: Penggunaan  Metode  Nonparametrik  Data  Envelopment  Analysis.”
Working Paper Bank Indonesia .
[9] Keh, H. T., and S. Chu. 2003. “Retail Productivity and Scale Economies at the Firm Level: A DEA Approach.” Omega 31 (2): 75–82.
[10] Kementrian  Perindustrian  Republik  Indonesia.  2016.  “Pasar  Indonesia Menarik Minat Produsen Otomotif”. Media Indonesia
[11] Noegarjito. 2015. “Perkembangan Otomotif di Indonesia”. Mobilkamu
[12] Yang,  Fu-Chiang.  2016.  “Efficiency  decomposition  in  dealers  from  the perspectives  of  demand  forecasting,  sales  force,  and  inventory control: a case study.” Journal of Production Planning and Control .
[13] Yu W, Ramanathan R. 2009. “An assessment of operational efficiency of retail firms in China.” Journal of Retailing and Consumer Services . 39: 109-122.