Abstrak —Industri  berbasis  tebu  dalam  negeri  di  masa  kini menghadapi  banyak  tantangan  perubahan.  Pada  periode  tahun 2017-2018  Indonesia  menjadi  importir  gula  terbesar  di  dunia. Tingginya jumlah impor gula tersebut disebabkan oleh produksi nasional  yang  belum  mencukupi  kebutuhan  nasional  yang semakin  meningkat.  PT  Perkebunan  Nusantara  XI  adalah  salah satu badan usaha milik negara (BUMN) yang bergerak di bidang agribisnis dengan core business yaitu memproduksi gula. Saat ini, PT  Perkebunan  Nusantara  XI  memiliki  permasalahan  yaitu menurunnya efisiensi produksi. Inefisiensi tersebut mengakibatkan  produksi  gula  nasional  tidak  dapat  memenuhi kebutuhan  gula  nasional. Penelitian  ini  dilakukan  untuk mengevaluasi efisiensi  produksi industri tebu di Indonesia, yaitu pada  seluruh  unit  pabrik  (13  unit  pabrik)  PT  Perkebunan Nusantara  XI  pada  tahun  2018.  Metode  yang  digunakan  adalah Data Envelopment Analysis (DEA) sebagai alat untuk melakukan pengukuran  kinerja  (efisiensi  produksi).  Berdasarkan  hasil perhitungan technical  efficiency (TE CRS ),  terdapat  5  pabrik  gula PT  Perkebunan  Nusantara  XI  yang  mencapai  tingkat  efisiensi optimal.  Berdasarkan  hasil  perhitungan technical  efficiency (TE VRS ),  terdapat  10  pabrik  gula  PT  Perkebunan  Nusantara  XI yang  mencapai  tingkat  efisiensi  optimal.  Berdasarkan  hasil perhitungan  dan  penentuan peer  group didapatkan  beberapa pabrik gula yang dijadikan sebagai referensi atau acuan, antara lain  Pabrik  Gula  Pagottan,  Panji,  Prajekan,  Wonolangan,  dan Wringin  Anom.  Variabel  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap inefisiensi  pabrik  gula  PT  Perkebunan  Nusantara  XI  adalah variabel tenaga kerja, biaya listrik, dan kapasitas produksi.
Kata  Kunci — Data  Envelopment  Analysis , Decision  Making  Unit , Efisiensi Produksi, Pabrik Gula, Pengukuran Kinerja.

## I. PENDAHULUAN
NDUSTRI  berbasis  tebu  dalam  negeri  di  masa  kini menghadapi banyak tantangan perubahan. Pada tahun 1930- an  Indonesia  pernah  menjadi  eksportir  gula  terbesar  kedua  di dunia dengan jumlah produksi 3 juta ton per tahun [1]. Namun, berdasarkan data dari Statista Indonesia menjadi importir gula terbesar di dunia pada periode tahun 2017-2018 dengan jumlah impor gula sebesar 4,45 juta ton [2]. Tingginya jumlah impor gula disebabkan oleh produksi nasional yang belum mencukupi kebutuhan konsumsi gula yang semakin meningkat [3]. Dalam lima  tahun  terakhir  (2014-2018)  jumlah  kebutuhan  gula nasional selalu meningkat tetapi jumlah produksi gula nasional selalu menurun [4]. Kendala utama yang dihadapi pabrik gula saat  ini  adalah  rendahnya  kualitas  bahan  baku,  rendahnya kapasitas  sebagian  pabrik  dan  rendahnya  efisiensi  pabrik, tingginya jam berhenti serta tingginya biaya produksi [5].
PT Perkebunan Nusantara XI adalah salah satu badan usaha milik  negara  (BUMN)  yang  bergerak  di  bidang  agribisnis dengan core business yaitu  memproduksi atau  mengolah  gula yang berkontribusi sekitar 16-18% terhadap produksi nasional [6].  PT  Perkebunan  Nusantara  XI  juga  memiliki  masalah yang terkait dengan menurunnya efisiensi produksi. Menurut Satrianegara kinerja PT Perkebunan Nusantara (PTPN) sangat jauh  tertinggal  dibandingkan  dengan  swasta  [7]. Inefisiensi tersebut  mengakibatkan  produksi  gula  tidak  dapat  memenuhi kebutuhan  dalam  negeri.  Pengukuran  kinerja  pada  PT Perkebunan  Nusantara  XI  dilakukan  pada  tiap  divisi  dengan berbagai  kriteria  pada  masing-masing  divisi,  sehingga  tidak dilakukan  secara  terpusat  atau  keseluruhan.  Pengukuran efisiensi  pada  PT  Perkebunan  Nusantara  XI  terdiri  dari pengukuran  efisiensi  gilingan  dan  efisiensi  pabrik.  Dengan metode  pengukuran existing tersebut,  maka  tidak  dapat diketahui secara keseluruhan faktor-faktor apa saja yang dapat menyebabkan terjadinya masalah inefisiensi. Dengan menggunakan  metode Data  Envelopment  Analysis (DEA), maka pengukuran kinerja (efisiensi produksi) dapat dilakukan secara keseluruhan yang melibatkan berbagai komponen.
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  evaluasi  efisiensi produksi  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik linear programming yang disebut Data Envelopment Analysis (DEA) untuk  mengukur  efisiensi  keseluruhan Decision  Making  Unit (DMU).  Dengan  hasil  evaluasi  efisiensi  produksi  yang  telah didapatkan,  kemudian  dapat  dilakukan  berbagai  langkah  atau strategi perbaikan input atau sumber daya yang digunakan pada Decision  Making  Unit (DMU)  yang  masih  kurang  tingkat efisiensinya.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Pengukuran Kinerja Berbasis Efisiensi
Efisiensi  merupakan  salah  satu  parameter  kinerja  yang mendasari  seluruh  kinerja  suatau  organisasi  atau  perusahaan [8].  Efisiensi  adalah  ukuran  yang  menunjukkan  bagaimana baiknya sumber-sumber daya ekonomi dalam proses produksi untuk  menghasilkan  output.  Sehingga  dengan  dilakukannya identifikasi  alokasi  input  dan  output,  dapat  dilakukan  suatu analisa  untuk  mengetahui  penyebab  ketidakefisiensian. Efisiensi  sebuah  perusahaan  terdiri  dari  dua  komponen,  yaitu technical  efficiency dan allocative  efficiency [9]. Sehingga

## Evaluasi Efisiensi Produksi dengan Menggunakan Metode DEA Studi Kasus: Seluruh Unit Pabrik PTPN XI Tahun 2018
Febi Murdianti, dan Syarifa Hanoum Departemen Manajemen Bisnis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : syarifa@mb.its.ac.id
I
dapat  disimpulkan  bahwa  suatu  organisasi  dapat  dikatakan efisien,  jika  output  yang  dihasilkan  dapat  ditingkatkan  tanpa menambahkan  atau  meningkatkan  input  dan  menurunkan output tertentu lainnya.

## B. Data Envelopment Analysis (DEA)
Data  Envelopment  Analysis (DEA)  adalah  sebuah  teknik pemrograman matematis berdasarkan pada linear 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  [10].  Secara sederhana, pengukuran ini dinyatakan dengan rasio output/input  yang  merupakan  suatu  pengukuran  efisiensi  atau produktivitas.  DEA  memungkinkan  kita  untuk  menghitung keseluruhan cost  efficiency (CE), technical  efficiency (TE), allocative efficiency (AE), pure technical efficiency (PFE), dan scale  efficiency (SE ) [11] . Kemampuan  DEA  untuk mengidentifikasi  unit  yang  digunakan  sebagai  referensi  yang dapat  membantu  menentukan  penyebab  dan  jalan  keluar  dari ketidakefisiensian.  Dalam  pengukuran  efisiensi  dengan menggunakan DEA terdapat dua model yang sering digunakan, yaitu:
1) Constant Return to Scale (CRS)
Model  DEA  yang  pertama  kali  diperkenalkan berorientasi pada  input  berdasarkan  asumsi constant  return  to  scale sehingga  dikenal  dengan  model  CCR  [12].  Dengan  asumsi bahwa DMU beroperasi pada skala optimal. Untuk menentukan bobot  optimal  dilakukan  dengan  menggunakan  pemrograman matematika sebagai berikut:
Max ℎ 𝑛 = ∑ 𝑢 𝑗 𝑗 𝑦 𝑗𝑛 Subject to ∑ 𝑣 𝑖 𝑖 𝑥 𝑖𝑛 = 1 ∑ 𝑢 𝑗 𝑗 𝑦 𝑗𝑛 −   ∑ 𝑣 𝑖 𝑖 𝑥 𝑖𝑛 ≤ 0 𝑢 𝑗,𝑣𝑖 ≥ 𝜀 (1)
Nilai efisiensi teknis dalam DEA tidak hanya mengidentifikasi  unit  yang  tidak  efisien,  tapi  juga  derajat ketidakefisiensiannya.  DEA  memberikan  estimasi  target peningkatan  efisiensi  untuk  DMUs  yang  tidak  efisien  berupa nilai  peningkatan  output  yang  secara  matematis  dirumuskan pada persamaan berikut:
𝑥′ 𝑖𝑛𝑜 =   𝑥 𝑖𝑛𝑜 − 𝐼𝑆 𝑖 (2) 𝑦′ 𝑖𝑛𝑜 =   𝜃 ∗ 𝑦 𝑗𝑛𝑜 + 𝑂𝑆 𝐽 (3) Sedangkan  pendekatan  lainnya,  yaitu  Input  Oriented  DEA memberikan target berupa nilai penurunan input.
2) Variable Return to Scale (VRS)
Model asumsi ini adalah variable return to scale yang artinya bahwa  penambahan  input  sebesar  x  kali  tidak  akan menyebabkan output meningkat sebesar x kali, bisa lebih kecil atau  lebih  besar.  Variable  return  to  scale  menggambarkan technical  efficiency  secara  keseluruhan  yang  terdiri  dari  dua komponen: pure  technical  efficiency dan scale  efficiency . Program  linier  DEA-CRS  dapat  dengan  mudah  dimodifikasi kedalam  model  DEA-VRS  dengan  menambahkan  pembatas konveksitas (convexity constraints) pada persamaan berikut:
∑ 𝜆 𝑛 𝑛 = 1 (4) Penggunaan  spesifikasi  CRS  dimana  DMUs  sebenarnya tidak  beroperasi  pada  skala  optimal,  akan  mengakibatkan ukuran  technical  efficiency (TE) dikalahkan  oleh scale efficiency (SE). Dengan kata lain, nilai technical efficiency (TE) yang  diperoleh  dari  formulasi DEA-CRS  (TE CRS ) dapat didekomposisikan  ke  dalam  dua  komponen,  yaitu: ‘pure’ technical efficiency (TE VRS ) dan scale efficiency (SE).
SE = 𝑇𝐸𝐶𝑅𝑆 𝑇𝐸𝑉𝑅𝑆 (5)

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Subyek dan Obyek Penelitian
Subjek penelitian ini adalah PT Perkebunan Nusantara XI . Sedangkan objek dari penelitian ini adalah seluruh unit (13 unit pabrik) di PT Perkebunan Nusantara XI. Sehingga penelitian ini menggunakan  data  dari  seluruh  unit  (13unit  pabrik)  di  PT Perkebunan Nusantara XI yang dapat dilihat pada Tabel 1.

## B. Metodologi dan Tahapan Penelitian
Terdapat  5  tahap  utama  yang  akan  dilakukan  dalam penelitian  ini  yang  terdiri  dari  tahap  persiapan,  spesifikasi model,  pengumpulan  data,  implementasi  model,  dan  tahap akhir.
1) Tahap Persiapan
a. Identifikasi  kondisi existing perusahaan  terkait  visi  misi, proses bisnis, pengukuran kinerja, pengukuran efisiensi PT Perkebunan Nusantara XI.
Hal  tersebut  digunakan  sebagai  salah  satu  dasar  untuk menentukan  fungsi  tujuan  dalam  formulasi  model Data Envelopment Analysis (DEA).
Tabel 1. Unit PT Perkebunan Nusantara XI (13 unit pabrik)
No Unit Alamat 1. PG Assembagoes Desa Trigonco Timur, Assembagoes, Kabupaten Situbondo, Jawa Timur 2. PG Djatiroto Desa Kaliboto, Jatiroto, Kabupaten L umajang, Jawa Timur 3. PG Gending Desa Sebaung, Gending, Kabupaten Probolinggo, Jawa Timur 4. PG Kanigoro Desa  Sidorejo,  Wungu,  Kabupaten  Madiun, Jawa Timur 5. PG Kedawoeng Desa  Kedawoeng  Kulon,  Grati,  Kabupaten Pasuruan, Jawa Timur 6. PG Padjarakan Desa  Sukokerto,  Probolinggo,  Kabupaten Pasuruan, Jawa Timur 7. PG Pagottan Desa  Pagottan,  Geger,  Kabupaten  Madiun, Jawa Timur 8. PG Purwodadie Desa  Palem,  Karangrejo,  Kabupaten  Magetan, Jawa Timur 9. PG Prajekan Desa  Rajekan Kidul,  Prajekan,  Kabupaten Bondowoso, Jawa Timur 10. PG Redjosari Desa  Redjosarie,  Kawedanan,  Kabupaten Magetan, Jawa Timur 11. PG Semboro Desa/Kecataman Semboro, Kabupaten Jember, Jawa Timur 12. PG Soedono Desa  Tepas,  Geneng,  Kabupaten  Ngawi,  Jawa Timur 13. PG Wonolangan Desa  Kedawoeng  Dalem,  Dringu,  Kabupaten
Probolinggo, Jawa Timur
b. Identifikasi  rumusan  penelitian  terkait  evaluasi  efisiensi produksi  pada  seluruh  unit  pabrik  di  PT  Perkebunan Nusantara XI.
Yang  dimana  valuasi  efisiensi  produksi  dilakukan  secara menyuluruh pada serangkaian proses bisnis yang dilakukan pada setiap unit pabrik. Dimulai dari tahap perolehan bahan baku,  pengolahan,  hingga  produk  jadi  (gula  kristal). Sehingga  akan  diketahui  unit  pabrik  ( Decision  Making unit /DMU)  yang  efisien  dan  inefisien  beserta  strategi rekomendasi untuk peningkatan efisiensinya c. Melakukan  studi  literatur  terkait  penelitian  terdahulu tentang  pengukuran  atau  penilaian  efisiensi  produksi  pada industri  gula  dengan  menggunakan Data  Envelopment Analysis (DEA) dan melakukan analisa perbandingan atau perbedaan  antara  penelitian  terdahulu  dengan  penelitian yang akan dilakukan.
2) Spesifikasi Model
Berikut  akan  dibahas  mengenai  spesifikasi  model  yang digunakan  pada  penelitian,  terdiri  dari  empat  tahapan  yaitu sebagai berikut:
a. Identifikasi unit pabrik ( Decision Making unit /DMU) yang akan dilakukan evaluasi efisiensi produksi. Dihasilkan  13  unit  pabrik  ( Decision  Making  Unit /DMU) yang masih beroperasi atau melakukan produksi gula kristal dan selanjutnya untuk dilakukan evaluasi efisiensi produksi.
b. Penentuan fungsi tujuan yang ingin dicapai perusahaan Tujuan  yang  ingin  dicapai  perusahaan  yaitu Output oriented-DEA yang  mengukur  efisiensi  teknis  sebagai peningkatan proporsional output . c. Penentuan variabel input dan output Variabel  Input  yang  digunakan  yaitu  Luas  lahan  (X1), Jumlah  tebu  giling  (X2),  Kapasitas  produksi  (X3),  Biaya listrik (X4), dan Jumlah tenaga kerja (X5). Variabel Output yang digunakan yaitu Jumlah produksi gula kristal (Y1). d. Menyusun  model  matematis  atau  formulasi  metode Data Enevelopment Analysis (DEA).
3) Pengumpulan Data
Peneliti  melakukan  pengumpulan  data  untuk  penelitian  ini mulai April hingga Mei 2019 di Kantor Pusat PT Perkebunan Nusantara  XI  Kota  Surabaya.  Teknis  pengumpulan  datanya yaitu  formulir  pengumpulan  data  diberikan  pada  Kadiv  atau staff  di  masing-masing  divisi  yang  terdiri  dari  Divisi  Sumber Daya Manusia, Tanaman, Pengolahan, dan Teknik. Kemudian staff  divisi  tersebut  akan  mengisi  data  yang  dibutuhkan  dan mengirinkan data berupa softfile ke email peneliti.
4) Implementasi Model
Tahapan yang keempat adalah implementasi  model. Dalam implementasi  model  ini  terdapat    berbagai  proses  yang dilakukan,  terdiri  dari  formulasi  model  matematis  DEA, perhitungan efisiensi relatif, analisis variabel DEA, analisa dan pembahasan  (Penentuan  unit  pabrik/ Decision  Making  Unit yang  efisien  dan  tidak  efisien,  serta  pemberian  rekomendasi perbaikan  untuk  yang  tidak  efisien).  Pemberian  strategi rekomendasi  pada  tahap  ini  dilakukan  berdasarkan  hasil  dari pengolahan data dan analisis.

## 5) Formulasi Model Matematis DEA
Penelitian  ini  menggunakan  dua  model DEA yaitu  Model CRS dan Model VRS Output Oriented.
a. Technical Efficiency (TE)
Nilai efisiensi atau technical efficiency (TE) dihitung dengan model  matematis  DEA    berdasarkan constant  return  to  scale (TE CRS ),  berupa  nilai  efisiensi  teknik  =1  jika  DMUs  tersebut efisien, dan <1 jika tidak efisien, sehingga dapat ditentukan unit pabrik  yang  efisien  dan  tidak  efisien.  Struktur  formulasi matematisnya dapat dilihat pada persamaan berikut: Fungsi Obyektif :
Max : 𝜃 𝑛 +  𝜀(∑ 𝑆 𝑖 𝑖 +   ∑ 𝑂𝑆 𝑗 𝑗 ) (6) Constraints (Fungsi Pembatas):
Output 1 : Jumlah produksi ∑ 𝑦 1𝑛 𝑛 𝜆 𝑛 −   𝜃 𝑛 𝑦
1𝑜 − 𝑂𝑆 1 = 0 (7) Input 1: Jumlah tebu giling
∑ 𝑥 1𝑛 𝑛 𝜆 𝑛 +   𝐼𝑆 1 = 𝑥 1𝑜 (8) Input 2: Jumlah tenaga kerja
∑ 𝑥 2𝑛 𝑛 𝜆 𝑛 +   𝐼𝑆 2 = 𝑥 2𝑜 (9) Input 3: Biaya bahan bakar
∑ 𝑥 3𝑛 𝑛 𝜆 𝑛 +   𝐼𝑆 3 = 𝑥 3𝑜 (10) Input 4: Kapasitas giling
∑ 𝑥 4𝑛 𝑛 𝜆 𝑛 +   𝐼𝑆 4 = 𝑥 4𝑜 (11) Input 5: Luas lahan
∑ 𝑥 5𝑛 𝑛 𝜆 𝑛 +   𝐼𝑆 5 = 𝑥 5𝑜 (12) Keterangan Indeks:
n = DMUs, n = 1,..,13 j =  output, j = 1,..,2 i =  input, i  = 1,..,5 Keterangan Data : y jn = nilai dari output ke- j dari DMU ke n x in = nilai dari input ke- i dari DMU ke n 𝜀 = angka positif yang kecil (10 -6 ) y jo dan x io =  nilai  output  dan  input  DMU  yang  sedang diobservasi.
Keterangan Variabel : θ n = efisiensi relatif DMU n IS i , OS j = slack dari input i , output j (  0)  n = bobot DMUn (  0) thd DMU yg dievaluasi b. Scale Efficiency (SE)
CRS Dual  dan VRS  digunakan  untuk  mencari  nilai Scale Efficiency. Perbedaan output efisiensi teknis TE CRS dan TE VRS menunjukkan  nilai scale  efficiency (SE).  Apabila  nilai  TE CRS sama dengan nilai TE VRS maka nilai SE akan sama dengan satu. Namun jika nilai SE lebih dari satu, hal itu merupakan indikasi bahwa DMU tersebut mempunyai scale inefficiency . Apabila  TE VRS >  SE  maka  perubahan  efisiensi  (baik peningkatan  maupun  penurunan)  dipengaruhi  oleh  efisiensi teknis  murni.  Namun,  apabila  TE VRS <  SE  maka  perubahan efisiensi lebih disebabkan oleh perkembangan scale efficiency . Perhitungan  ini  dilakukan  dengan  menggunakan software MaxDEA 7 Basic.
c. Analisa Variabel DEA
Analisa  variabel  dengan  metode  DEA  diperlukan  untuk mengetahui  nilai  bobot  yang  diberikan  model  terhadap  tiap variabel.  Model  yang  dimaksud  adalah  model  DEA  CRS
Primal yaitu  model  model  DEA  yang  memiliki  performansi secara  lengkap.  Variasi  besar  bobot  yang  diterima  oleh  tiap periode di bagian produksi menunjukkan bahwa setiap variabel memberikan  kontribusi  yang  berbeda , artinya  jika  variabel mendapatkan  nilai bobot terbesar hal ini  menunjukkan bahwa variabel  tersebut  lebih  berpengaruh  pada  pengambilan keputusan. Sedangkan variabel yang memiliki bobot nilai yang kecil memiliki pengaruh yang kecil pula terhadap pengambilan keputusan pada setiap periode di bagian produksi.
d. Penentuan DMU yang Efisien dan Inefisien Setelah  dilakukan  perhitungan  efisiensi  teknik  yang menggunakan  model DEA CRS Primal, maka akan diketahui
DMU  –  DMU  mana  yang  dianggap  efisien  maupun  yang inefisien.
e. Penentuan Peer Group Peer Group merupakan pengelompokkan unit  yang efisien dengan  unit  yang  tidak  efisien,  sehingga  dapat  memberikan arahan perbaikan bagi unit yang tidak efisien. Peer Group ini dibentuk  untuk  menentukan  arahan  perbaikan  efisiensi  bagi DMU  yang  inefisien  dan  sebagai  salah  satu  teknik  perbaikan dari  DEA.  Penentuan Peer  Group ini  dilakukan  dengan menggunakan software MaxDEA 7 Basic.

## IV. ANALISIS DAN DISKUSI

## A. Perhitungan Efisiensi CRS DEA-Output Oriented
Berikut adalah hasil perhitungan dan analisa Efisiensi CRS DEA- Output Oriented . Berdasarkan nilai Technical Efficiency (TE CRS ) pada Tabel 2, dapat diketahui pada tahun 2018 terdapat 5  pabrik  gula  PT  Perkebunan  Nusantara  XI  yang  mencapai tingkat  efisiensi  optimal  (nilai  efisiensi  1)  terdiri  dari  Pabrik Gula  Pagottan,  Panji,  Prajekan,  Wonolangan,  dan  Wringin Anom.

## B. Perhitungan Efisiensi VRS DEA-Output Oriented
Berikut adalah hasil perhitungan dan analisa Efisiensi VRS DEA- Output Oriented . Berdasarkan nilai Technical Efficiency
Tabel 2. Nilai Scale Efficiency (SE) No DMU 2018 Scale Efficiency Score Return to Scale (RTS) 1 Gending 0.917297 Increasing 2 Jatiroto 0.961858 Decreasing 3 Kedawung 0.92708 Increasing 4 Olean 0.823117 Increasing 5 Pagottan 1 Constant 6 Panji 1 Constant 7 Prajekan 1 Constant 8 Purwodadie 0.930249 Increasing 9 Rejosari 0.913125 Increasing 10 Semboro 0.991946 Decreasing 11 Sudhono 0.924164 Increasing 12 Wonolangan 1 Constant 13 Wringin Anom 1 Constant Tabel 3. Peer Group CRS DEA Output Oriented NO DMU Score Benchmark(Lambda) 1 Gending 0,92 Prajekan (0,392880); Wringin Anom (0,156953) 2 Jatiroto 0,96 Prajekan  (1,423894);  Wonolangan (0,276678); Wringin Anom (0,718647) 3 Kedawung 0,93 Pagottan (0,037254); Panji (0,163046); Prajekan(0,248828) 4 Olean 0,82 Prajekan (0,338036) 5 Pagottan 1,00 Pagottan (1,000000) 6 Panji 1,00 Panji (1,000000) 7 Prajekan 1,00 Prajekan (1,000000) 8 Purwodadie 0,90 Prajekan (0,564269) 9 Rejosari 0,86 Prajekan (0,509738) 10 Semboro 0,99 Prajekan (1,436902); Wringin Anom (1,276084) 11 Sudhono 0,86 Prajekan (0,543603) 12 Wonolangan 1,00 Wonolangan (1,000000) 13 Wringin Anom 1,00 Wringin Anom (1,000000) Tabel 4. Nilai Efisiensi CRS DEA -Output Oriented No DMU 2018 1 Gending 0.917297 2 Jatiroto 0.961858 3 Kedawung 0.92708 4 Olean 0.823117 5 Pagottan 1 6 Panji 1 7 Prajekan 1 8 Purwodadie 0.896788 9 Rejosari 0.859419 10 Semboro 0.991946 11 Sudhono 0.856087 12 Wonolangan 1 13 Wringin Anom 1 Tabel 5. Nilai Efisiensi VRS DEA- Output Oriented No DMU 2018 1 Gending 1 2 Jatiroto 1 3 Kedawung 1 4 Olean 1 5 Pagottan 1 6 Panji 1 7 Prajekan 1 8 Purwodadie 0.96403 9 Rejosari 0.941185 10 Semboro 1 11 Sudhono 0.926336 12 Wonolangan 1 13 Wringin Anom 1 Gambar 1. Grafik Bobot Peer Group CRS 2018 7% 7% 57% 7% 22% Grafik Bobot Kontribusi Pabrik Gula Sebagai Peer Group 2018
pagottan panji Prajekan wonolangan wringinanom
(TE VRS ), pada Tabel 3, dapat diketahui bahwa pada tahun 2018 terdapat  10  pabrik  gula  PT  Perkebunan  Nusantara  XI  yang mencapai tingkat efisiensi optimal (nilai efisiensi 1) terdiri dari Pabrik  Gula  Gending,  Jatiroto,  Kedawung,  Olean,  Pagottan, Panji, Prajekan, Semboro,  Wonolangan, dan Wringin Anom.

## C. Perhitungan Scale Efficiency (SE)
Berikut adalah hasil perhitungan dan analisa Scale Efficiency (SE). Berdasarkan hasil perhitungan Scale Efficiency (SE) pada Tabel  4,  dapat  diketahui  bahwa  pada  tahun  2018  terdapat  2 pabrik gula yang beroperasi pada skala decreasing yaitu Pabrik Gula  Jatiroto  dan  Semboro.    Untuk  DMU  (pabrik  gula)  yang beroperasi pada skala increasing sebanyak 6 pabrik gula yang terdiri  dari  Pabrik  Gula  Gending,  Kedawung,  Olean, Purwodadi,  Rejosari,  Sudhono.  Sedangkan  pabrik  gula  yang beroperasi pada skala constant sebanyak 5 DMU (pabrik gula) yang  terdiri  dari  Pabrik  Gula  Pagottan,  Panji,  Prajekan, Wonolangan, dan Wringin Anom.
D. Hasil Penentuan Peer Group CRS DEA Output Oriented
Berikut adalah hasil penentuan peer group CRS DEA- Output Oriented .  Berdasarkan  Tabel  5  terkait  hasil peer  group CRS tahun  2018  menunjukkan  bahwa  terdapat  5  pabrik  gula  yang menjadi acuan untuk masing-masing pabrik gula yang inefisien, yaitu  Pabrik  Gula  Panji,  Pabrik  Gula  Pagottan,  Pabrik  Gula Prajekan, Pabrik Gula Wonolangan, dan Pabrik Gula Wringin Anom.

## E. Analisis Peer Group CRS Output Oriented
Pabrik  gula  yang  menjadi  referensi  atau  acuan  antara  lain Pabrik  Gula  Pagottan,  Panji,  Prajekan,  Wonolangan,  dan Wringin  Anom.  Berdasarkan  grafik  bobot  kontribusi  pabrik gula sebagai peer group 2018 pada Gambar 1, dapat diketahui bahwa  presentase  bobot peer  group tertinggi  dimiliki  oleh Pabrik  Gula  Wonolangan  dengan  prosentase  sebesar  57%. Dimana pabrik gula tersebut memiliki frekuensi sebagai DMU referensi atau acauan untuk pabrik gula yang inefisien sebanyak 8 kali. Sedangkan bahwa presentase bobot peer group terendah dimiliki  oleh  Pabrik  Gula  Pagottan,  Panji,  dan  Wonolangan dengan  prosentase  7%.  Yang  dimana  pabrik  gula  tersebut memiliki frekuensi sebagai DMU referensi atau acauan untuk pabrik gula yang inefisien hanya 1 kali.

## F. Analisis Peer Groups VRS 2018
Pabrik  gula  yang  menjadi  referensi  atau  acuan  antara  lain Pabrik  Gula  Prajekan  dan  Olean.  Berdasarkan  grafik  bobot kontribusi pabrik gula sebagai peer group 2018 pada Gambar 2, dapat  diketahui  bahwa  presentase  bobot peer  group tertinggi dimiliki  oleh  Pabrik  Gula  Prajekan  dan  Olean  dengan prosentase  sebesar  50%.  Yang  dimana  pabrik  gula  tersebut memiliki frekuensi sebagai DMU referensi atau acauan untuk pabrik gula yang inefisien sebanyak 8 kali. Sedangkan bahwa
Tabel 6.

## Target Perbaikan Pabrik Gula Kedawung
Variabel Actual Pro- portionate Slack Target Improve Luas Lahan 2243 0 0 2243 0% Tebu Giling 161538 0 -8842 152696 6% Kapasitas Produksi 1827 0 -713 1114 64% PLN 807808 0 0 807808 0% Tenaga Kerja 418 0 0 418 0% Produksi 11634 915 0 12549 7% Tabel 7. Target Perbaikan Pabrik Gula Olean Variabel Actual Pro- portionate Slack Target Improve Luas Lahan 2032 0 -7 2026 0,03% Tebu Giling 134766 0 0 134766 0% Kapasitas Produksi 1054 0 -79 975 8% PLN 2164656 0 -1372710 791946 173% Tenaga Kerja 672 0 -352 320 110% Produksi 9510 2044 0 11554 18%
Gambar 2. Grafik Bobot Peer Group VRS 2018
Tabel 8.

## Target Perbaikan Pabrik Gula Gending
Variabel Actual Pro- portionate Slack Target Improve Luas Lahan 2622 0 0 2622 0% Tebu Giling 185619 0 0 185619 0% Kapasitas Produksi 1369 0 -64 1305 5% PLN 1521080 0 -98632 1422448 7% Tenaga Kerja 648 0 -172 476 36% Produksi 14241 1284 0 15525 8% Tabel 9. Target Perbaikan Pabrik Gula Jatiroto Variabel Actual Pro- portionate Slack Target Improve Luas Lahan 10551 0 0 10551 0% Tebu Giling 762478 0 0 762478 0% Kapasitas Produksi 6010 0 -642 5368 12% PLN 5995098 0 0 5995098 0% Tenaga Kerja 2781 0 -767 2014 38% Produksi 60785 2410 0 63195 4% 50% 50% Grafik Bobot Kontribusi Pabrik Gula Sebagai Peer Group 2018 Olean Prajekan
presentase bobot peer group terendah dimiliki oleh Pabrik Gula Pagottan, Panji, dan Wonolangan dengan prosentase 7%. Yang dimana pabrik gula tersebut memiliki frekuensi sebagai DMU referensi atau acauan untuk pabrik gula yang inefisien sebanyak 3 kali.

## G. Target Perbaikan CRS 2018
Dengan menggunakan metode DEA, maka didapatkan target perbaikan  untuk  DMU  (pabrik  gula)  yang  inefisien.  Masing- masing  pabrik  gula  akan  mendapatkan  dua  pilihan  target perbaikan  untuk  peningkatan  efisiensinya.  Berikut  akan dibahas mengenai target perbaikan pada masing-masing pabrik gula yang inefisien.

## 1) Pabrik Gula Gending
Target  perbaikan  untuk  Pabrik  Gula  Gending  dapat  dilihat pada  Tabel  6.  Pada  tahun  2018  nilai  efisiensi  produksi  yang dicapai Pabrik Gula Gending sebesar 0,92. Pabrik gula tersebut mengalami  inefisiensi  pada  input  kapasitas  produksi,  biaya listrik, dan tenaga  kerja. Berdasarkan hasil perhitungan target perbaikan, untuk dapat mencapai efisiensi yang optimal, Pabrik Gula  Gending  harus  mengurangi  jumlah  kapasitas  produksi
sebesar 64 ton,  mengurangi jumlah input biaya listrik  sebesar 98.632  kWh,  dan  mengurangi  jumlah  tenaga  kerja  sebanyak 172  orang.  Dengan  demikian,  jumlah  produksi  Pabrik  Gula Gending juga dapat meningkat sebanyak 1.284 ton dari jumlah produksi  yang  telah  dikeluarkan  pada  tahun  ini  sebanyak 14.241  ton,  sehingga  target  jumlah  produksi  yang  diharapkan sebesar 15.525.

## 2) Pabrik Gula Jatiroto
Target  perbaikan  untuk  Pabrik  Gula  Jatiroto  dapat  dilihat pada  Tabel  7.  Pada  tahun  2018  nilai  efisiensi  produksi  yang dicapai Pabrik Gula Jatiroto sebesar 0,96. Pabrik gula tersebut mengalami  inefisiensi  pada  input  kapasitas  produksi,  dan tenaga  kerja.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  target  perbaikan, untuk  dapat  mencapai  efisiensi  yang  optimal,  Pabrik  Gula Jatioroto harus mengurangi kapasitas produksi sebesar 642 ton, dan  mengurangi  jumlah  tenaga  kerja  sebanyak  767.  Dengan demikian,  jumlah  produksi  Pabrik  Gula  Jatiroto  juga  dapat meningkat sebanyak 2.410 ton dari jumlah produksi yang telah dikeluarkan  pada  tahun  ini  sebanyak  60.785  ton,  sehingga target jumlah produksi yang diharapkan sebesar 61.395 ton.

## 3) Pabrik Gula Kedawung
Target perbaikan untuk Pabrik Gula Kedawung dapat dilihat pada  Tabel  8.  Pada  tahun  2018  nilai  efisiensi  produksi  yang dicapai  Pabrik  Gula  Kedawung  sebesar  0,93.  Pabrik  gula tersebut  mengalami  inefisiensi  pada  input  tebu  giling  dan kapasitas  produksi.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  target perbaikan, untuk dapat mencapai efisiensi yang optimal, Pabrik Gula Kedawung harus mengurangi jumlah tebu giling sebanyak 8.842 ton, dan mengurangi kapasitas produksi sebesar 713 ton. Dengan  demikian,  jumlah  produksi  Pabrik  Gula  Kedawung juga  dapat  meningkat  sebanyak  915  ton  dari jumlah  produksi yang  telah  dikeluarkan  pada  tahun  ini  sebanyak  11.634  ton, sehingga  target  jumlah  produksi  yang  diharapkan  sebesar 12.549 ton.

## 4) Pabrik Gula Olean
Target  perbaikan  untuk  Pabrik  Gula  Gending  dapat  dilihat pada  Tabel  9.  Pada  tahun  2018  nilai  efisiensi  produksi  yang dicapai  Pabrik  Gula  Olean  sebesar  0,82.  Pabrik  gula  tersebut mengalami  inefisiensi  pada  input  luas  lahan,  kapasitas produksi,  biaya  listrik,  dan  tenaga  kerja.  Berdasarkan  hasil perhitungan  target  perbaikan,  untuk  dapat  mencapai  efisiensi yang optimal, Pabrik Gula Olean harus mengurangi luas lahan sebesar  7  ha,  mengurangi  kapasitas  produksi  sebesar  79  ton, mengurangi  penggunaan  listrik  (biaya  listrik)  sebanyak 1.372.710 kWh, dan mengurangi jumlah tenaga kerja sebanyak 352  orang.  Dengan  demikian,  jumlah  produksi  Pabrik  Gula Olean  juga  dapat  meningkat  sebanyak  2.044  ton  dari  jumlah produksi yang telah dikeluarkan pada tahun ini sebanyak 9.510 ton, sehingga target jumlah produksi  yang diharapkan sebesar 11.554 ton.

## 5) Pabrik Gula Purwodadi
Target  perbaikan  untuk  Pabrik  Gula  Gending  dapat  dilihat pada Tabel 10.  Pada  tahun  2018  nilai  efisiensi  produksi  yang dicapai  Pabrik  Gula  Purwodadi  sebesar  0,90.  Pabrik  gula tersebut mengalami inefisiensi pada input luas lahan, kapasitas produksi,  biaya  listrik,  dan  tenaga  kerja.  Berdasarkan  hasil perhitungan  target  perbaikan,  untuk  dapat  mencapai  efisiensi
Tabel 10.

## Target Perbaikan Pabrik Gula Purwodadi
Variabel Actual Pro- portionate Slack Target Im- prove Luas Lahan 3868 0 -487 3381 14% Tebu Giling 224959 0 0 224959 0% Kapasitas Produksi 2093 0 -466 1627 29% PLN 3197520 0 -1875560 1321960 142% Tenaga Kerja 1127 0 -592 535 111% Produksi 17296 1991 0 19286 10% Tabel 11. Target Perbaikan Pabrik Gula Rejosari Variabel Actual Pro- portionate Slack Target Im- prove Luas Lahan 3275 0 -220 3054 7% Tebu Giling 203219 0 0 203219 0% Kapasitas Produksi 2409 0 -938 1470 64% PLN 2253240 0 -1059033 1194207 89% Tenaga Kerja 1081 0 -598 483 124% Produksi 14973 2449 0 17422 14% Tabel 12. Target Perbaikan Pabrik Gula Semboro Variabel Actual Pro- portionate Slack Target Improve Luas Lahan 12126 0 -1341 10784 12% Tebu Giling 817749 0 -9210 808539 1% Kapasitas Produksi 5544 0 0 5544 0% PLN 7447920 0 0 7447920 0% Tenaga Kerja 2513 0 -307 2206 14% Produksi 65627 533 0 66159 1%
yang  optimal,  Pabrik  Gula  Purwodadi  harus  mengurangi  luas lahan  sebesar  487  ha,  mengurangi  jumlah  kapasitas  produksi sebesar 466 ton, mengurangi penggunaan listrik (biaya listrik) sebanyak 1.875.560 kWh, dan mengurangi jumlah tenaga kerja sebanyak 592 orang. Dengan demikian, jumlah produksi Pabrik Gula Purwodadi juga dapat meningkat sebanyak 1.991 ton dari jumlah  produksi  yang  telah  dikeluarkan  pada  tahun  ini sebanyak  17.296  ton,  sehingga  target  jumlah  produksi  yang diharapkan sebesar 19.286 ton.
6) Pabrik Gula Rejosari
Target  perbaikan  untuk  Pabrik  Gula  Gending  dapat  dilihat pada Tabel 11.  Pada  tahun  2018  nilai  efisiensi  produksi  yang dicapai  Pabrik  Gula  Purwodadi  sebesar  0,86.  Pabrik  gula tersebut mengalami inefisiensi pada input luas lahan, kapasitas produksi,  biaya  listrik,  dan  tenaga  kerja.  Berdasarkan  hasil perhitungan  target  perbaikan,  untuk  dapat  mencapai  efisiensi yang  optimal,  Pabrik  Gula  Rejosari  harus  mengurangi  luas lahan  sebesar  220  ha,  mengurangi  jumlah  kapasitas  produksi sebesar 938 ton, mengurangi penggunaan listrik (biaya listrik) sebanyak 1.059.033 kWh, dan mengurangi jumlah tenaga kerja sebanyak 598 orang. Dengan demikian, jumlah produksi Pabrik Gula  Rejosari  juga  dapat  meningkat  sebanyak  2.449ton  dari jumlah  produksi  yang  telah  dikeluarkan  pada  tahun  ini sebanyak  14.973  ton,  sehingga  target  jumlah  produksi  yang diharapkan sebesar 17.422 ton.
7) Pabrik Gula Semboro
Target  perbaikan  untuk  Pabrik  Gula  Gending  dapat  dilihat pada Tabel 12.  Pada  tahun  2018  nilai  efisiensi  produksi  yang dicapai Pabrik Gula Semboro sebesar 0,99. Pabrik gula tersebut mengalami  inefisiensi  pada  input  luas  lahan,  tebu  giling,  dan
tenaga  kerja.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  target  perbaikan, untuk  dapat  mencapai  efisiensi  yang  optimal,  Pabrik  Gula Semboro  harus  mengurangi  luas  lahan  sebesar  1.341  ha, mengurangi  jumlah  tebu  giling  sebanyak  9.210  ton,  dan mengurangi jumlah tenaga kerja sebanyak 307 orang. Dengan demikian,  jumlah  produksi  Pabrik  Gula  Semboro  juga  dapat meningkat  sebanyak  533  ton  dari jumlah  produksi  yang  telah dikeluarkan  pada  tahun  ini  sebanyak  65.627  ton,  sehingga target jumlah produksi yang diharapkan sebesar 66.159 ton.

## 8) Pabrik Gula Sudhono
Target  perbaikan  untuk  Pabrik  Gula  Gending  dapat  dilihat pada Tabel 13.  Pada  tahun  2018  nilai  efisiensi  produksi  yang dicapai Pabrik Gula Sudhono sebesar 0,86. Pabrik gula tersebut mengalami  inefisiensi  pada  input  luas  lahan,  kapasitas produksi,  biaya  listrik,  dan  tenaga  kerja.  Berdasarkan  hasil perhitungan  target  perbaikan,  untuk  dapat  mencapai  efisiensi yang  optimal,  Pabrik  Gula  Sudhono  harus  mengurangi  luas lahan  sebesar  628  ha,  mengurangi  jumlah  kapasitas  produksi sebesar 834 ton, mengurangi penggunaan listrik (biaya listrik) sebanyak 1.189.807 kWh, dan mengurangi jumlah tenaga kerja sebanyak 585 orang. Dengan demikian, jumlah produksi Pabrik Gula  Sudhono  juga  dapat  meningkat  sebanyak  2.674  ton  dari jumlah  produksi  yang  telah  dikeluarkan  pada  tahun  ini sebanyak  15.906  ton,  sehingga  target  jumlah  produksi  yang diharapkan sebesar 18.580 ton.

## H. Variabel yang Berpengaruh terhadap Inefisiensi
Penentuan variabel input output yang berpengaruh dan tidak berpengaruh  terhadap  inefisiensi  ditentukan  berdasarkan  nilai persentase  target  perbaikan  dan  nilai mean dari  persentase target perbaikan tersebut. Berdasarkan grafik target perbaikan dan  mean  target  perbaikan  yang  telah  dibahas  di  atas,  dapat disimpulkan  melalui  Gambar  3  di  bawah  ini  dapat  diketahui bahwa  variabel  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap inefisiensi  pabrik  gula  PT  Perkebunan  Nusantara  XI  adalah variabel  tenaga  kerja  dengan  persentase mean sebesar  36%, biaya  listrik  sebesar  25%,  dan  kapasitas  produksi  18%. Sedangkan  2  variabel  lainnya  yang  tidak  berpengaruh  secara signifikan terhadap inefisiensi adalah variabel produksi dengan persentase  sebesar  7%,  dan  luas  lahan  sebesar  6%.  Variabel yang tidak berpengaruh terhadap inefisiensi adalah luas lahan.

## V. KESIMPULAN
Faktor-faktor  yang  terlibat  dalam  model  pengukuran efisiensi  produksi  yaitu  kondisi existing perusahaan,  proses bisnis,  proses  produksi,  dan  variabel  input  output  yang digunakan  dalam  pengukuran  efisiensi  produksi  tersebut. Variabel tersebut terdiri dari luas lahan, tebu giling, kapasitas produksi, biaya listrik, tenaga kerja dan produksi. Berdasarkan hasil perhitungan technical efficiency (TE CRS ) terdapat 5 pabrik gula  PT  Perkebunan  Nusantara  XI  yang  mencapai  tingkat efisiensi  optimal  (nilai  efisiensi  1)  terdiri  dari  Pabrik  Gula Pagottan, Panji, Prajekan, , Wonolangan, dan Wringin Anom. Berdasarkan  hasil  perhitungan technical  efficiency (TE VRS ), terdapat  10  pabrik  gula  PT  Perkebunan  Nusantara  XI  yang mencapai tingkat efisiensi optimal (nilai efisiensi 1) terdiri dari
Tabel 13.

## Target Perbaikan Pabrik Gula Sudhono
Variabel Actual Pro- portionate Slack Target Im- prove Luas Lahan 3885 0 -628 3257 19% Tebu Giling 216720 0 0 216720 0% Kapasitas Produksi 2402 0 -834 1568 53% PLN 2463351 0 -1189807 1273544 93% Tenaga Kerja 1100 0 -585 515 113% Produksi 15906 2674 0 18580 14% Gambar 3. Variabel yang Berpengaruh terhadap Inefisiensi 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% Tenaga Kerja PLN Kapasitas produksi Produksi Luas lahan Tebu giling M ea n Variabel Input Output Variabel yang Berpengaruh
Pabrik  Gula  Gending,  Jatiroto,  Kedawung,  Olean,  Pagottan, Panji, Prajekan,  Semboro,   Wonolangan,  dan  Wringin  Anom. Pabrik gula yang dijadikan sebagai referensi atau acuan untuk pabrik  gula  yang  belum  efisien  antara  lain  Pabrik  Gula Pagottan,  Panji,  Prajekan,  Wonolangan,  dan  Wringin  Anom. Variabel  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  inefisiensi pabrik  gula  PT  Perkebunan  Nusantara  XI  adalah  variabel tenaga  kerja,  biaya  listrik,  dan  kapasitas  produksi.  Dengan menggunakan metode DEA, didapatkan target perbaikan untuk DMU (pabrik gula) yang inefisien

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  PTPN  XI  yang telah  memberikan  kesempatan  kepada  peneliti  untuk melakukan  penelitian  dan  pengambilan  data  di  perusahaan tersebut.
DAFTAR PUSTAKA [1]  S. Deny, “Ekonomi.” [Online].
Available:
https://www.liputan6.com/bisnis/read/2042901/ri-terancam-jadi- importir-gula-kedua-terbesar-dunia. [Accessed: 24-Apr-2014].
[2]  Katadata, “Statistik,” 2019. [Online]. Available:
https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2019/01/09/indonesia- importir-gula-terbesar-dunia-20172018. [Accessed: 18-Mar-2019].
[3]  V. F. Thomas, “Ekonomi,” 2019. [Online]. Available: https://tirto.id/produksi-gula-stagnan-hanya-akal-akalan-pemerintah- untuk-impor-dez4.
[4]  Direktorat Jendral Perkebunan, “Statistik perkebunan kopi Indonesia 2015- 2017,” Jakarta, 2016.
[5]  Sekretariat  Dewan  Gula  Indonesia, Rencana  Operasional  Pemecahan . 2010.
[6]  BUMN,  “Profil  Singkat  Perusahaan,”  2018.  [Online].  Available: http://www.bumn.go.id/ptpn11/halaman/2. [7]  R. Satrianegara, “Berita.” [Online]. Available:
https://www.cnbcindonesia.com/news/20180329141323-4-9046/kinerja- pabrik-gula-tradisional-rendah-ini-buktinya. [Accessed: 23-Mar-2019].
[8]  M.  D.  Hadad,  W.  Santoso,  D.  Ilyas,  and  E.  Mardanugraha,  “Analisis efisiensi industri perbankan Indonesia: Penggunaan metode nonparametrik data envelopment analysis (DEA),” Res. Pap. , vol. 7, no. 5, pp. 1–28, 2003.
[9]  M. J. Farrell, “The measurement of productive efficiency,” J. R. Stat. Soc. Ser. A , vol. 120, no. 3, pp. 253–281, 1957.
[10] A. F. L. Gaol, “Penerapan Data Envelopment Analysis dalam Pengukuran Efisiensi  Retailer  Produk  Kendaraan  Merek  Toyota,”  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember, 2017.
[11] O. Havrylchyk, “Efficiency of the Polish banking industry: Foreign versus domestic banks,” J. Bank. Financ. , vol. 30, no. 7, pp. 1975–1996, 2006.
[12] A. Charnes, W. W. Cooper, and E. Rhodes, “Measuring the efficiency of decision making units,” Eur. J. Oper. Res. , vol. 2, no. 6, pp. 429–444, 1978, doi: 10.1016/0377-2217(78)90138-8.