## JURNAL ILMIAH TEKNIK INDUSTRI
ISSN: 1412-6869 (Print), ISSN: 2480-4038 (Online) Journal homepage: http://journals.ums.ac.id/index.php/jiti/index doi: 10.23917/jiti.v17i1.6187

## Efisiensi Relatif UKM Sarung Goyor Menggunakan
Integrasi Fuzzy dan Data Envelopment Analysis (DEA)
Ida Giyanti 1* , Anita Indrasari 1#
Abstract. Sarong goyor becomes one of the excellent product of Sukoharjo city. Most of the production centers of small medium enterprise (SME) sarongs have been exported overseas, especially to African countries and the Middle East. The business of making this sarong is a hereditary business that is still maintained until now, which in the production process is still done manually using non-machine loom (ATBM). This study aims to determine the relative efficiency of SMEs gloves by using the integration of fuzzy concepts and Data Envelopment Analysis (DEA). The input variables considered include raw material costs (CMTR), direct labor costs (CDHR), and other costs (FCST). The output variables analyzed consist of sales (REVN) and profit (PRFT). The results show that there are four SMEs as an inefficient Decision Making Unit (DMU), in one DMU operating on decreasing return to scale (DRS) and three DMUs operating on increasing return to scale (IRS).
Keywords: data envelope analysis; efficiency; fuzzy; small medium enterprise
Abstrak. Sarung goyor menjadi salah satu produk unggulan kota Sukoharjo. Sebagian besar hasil produksi sentra UKM sarung goyor telah dieskpor ke luar negeri, terutama ke negara-negara Afrika dan Timur Tengah. Usaha pembuatan sarung goyor ini merupakan usaha turun temurun yang masih dipertahankan hingga sekarang, yang dalam proses produksinya masih dilakukan secara manual menggunakan alat tenun bukan mesin (ATBM). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui efisiensi relatif UKM sarung goyor dengan menggunakan integrasi konsep fuzzy dan Data Envelopment Analysis (DEA). Variabel input yang dipertimbangkan meliputi biaya bahan baku (CMTR), biaya tenaga kerja langsung (CDHR), dan biaya lainnya (FCST). Variabel output yang dianalisis terdiri dari hasil penjualan (REVN) dan keuntungan (PRFT). Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat empat UKM sebagai Decision Making Unit (DMU) yang belum efisien, dimama satu DMU yang beroperasi pada decreasing return to scale (DRS) dan tiga DMU beroperasi pada increasing return to scale (IRS).
Kata Kunci: data envelope analysis; efisiensi; fuzzy; usaha kecil menengah
I. P ENDAHULUAN 1
UKM  memiliki  peranan  penting  dalam mendorong  pertumbuhan  ekonomi  di  negara- negara  berkembang  termasuk  Indonesia.  UKM menjadi salah satu sektor yang mampu bertahan terhadap goncangan ekonomi seperti pada krisis ekonomi tahun 1997-1998 dan krisis global tahun 2008.    Salah  satu  UKM  yang  telah  lama  dirintis dan  masih  tetap  dipertahankan  hingga  saat  ini ialah  UKM  sarung  goyor  yang  terletak  di  Desa
1
1 Program Studi Teknik Industri Universitas Setia Budi Surakarta. Jalan Letjen Sutoyo Mojosongo Surakarta, 57127.
* email: idagiyanti@setiabudi.ac.id
# email: anita.indrasari@setiabudi.ac.id
Diajukan: 25-04-2018
Diperbaiki: 16-06-2018 Disetujui: 27-06-2018
Pojok,  Kecamatan  Tawangsari,  Kabupaten Sukoharjo.
UKM sarung goyor tersebut merupakan usaha turun-temurun  yang  sampai  sekarang  masih dilestarikan oleh  generasi  penerusnya.  Sarung goyor  merupakan  salah  satu  produk  unggulan daerah Kabupaten Sukoharjo. Meskipun dihasilkan  oleh  industri  skala  rumahan,  produk sarung  goyor  telah  mampu  menembus  pasar ekspor. Saat  ini  terdapat  enam  pengusaha  yang menekuni usaha  pembuatan  sarung  goyor  di Dukuh  Kenteng,  Desa  Pojok,  Kecamatan Tawangsari,  Kabupaten  Sukoharjo, dengan melibatkan  ratusan  pengrajin  di  sekitar  wilayah produksi. Proses  produksi  sarung  goyor dilakukan  secara  manual  menggunakan  alat tenun  bukan  mesin (ATBM).  Meskipun  saat  ini telah berkembang alat tenun mesin yang mampu memproduksi sarung tenun dalam jumlah banyak, namun  sarung  goyor  hasil  produksi  dengan ATBM  ini  memiliki  keunggulan  tersendiri
Giyanti & Indrasari / Efisiensi Relatif UKM Sarung Goyor Menggunakan .....JITI, Vol. 17 (No. 1), Juni 2018,83 - 90
dibandingkan  sarung  tenun  produksi  massal. Sarung goyor hasil produksi ATBM memiliki sifat hangat saat musim dingin dan sifat dingin di kala musim  panas.  Karena  bersifat handmade ,  sarung goyor  memiliki  harga  jual  yang  lebih  tinggi dibandingkan  sarung  tenun  produksi  massal, sehingga sarung  goyor  kurang  diminati  oleh konsumen  domestik. Sebagian  besar  hasil produksi  sarung  goyor justru dipasarkan  ke negara-negara  di wilayah  Afrika  dan  Timur Tengah.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui kinerja UKM  sarung  goyor di  Desa  Pojok yang diukur  berdasarkan skor efisiensi  relatif. Salah satu  metode  yang  dapat  digunakan  mengukur efisiensi  ialah data envelopment analysis (DEA). DEA  merupakan  metode  riset  operasi  yang mengukur  nilai  efisiensi  relatif  sejumlah decision making unit (DMU).  Nilai  efisiensi  berada  pada rentang dari 0 sampai dengan 1. DEA merupakan metode  yang  efektif  untuk  mengukur  efisiensi relatif  beberapa  DMU (Wen  &  Li,  2009). Dalam perkembangannya,  DEA  telah  digunakan secara luas  di  berbagai  bidang,  termasuk  salah  satunya untuk  mengukur  efisiensi  UKM (Ahmad  &  Qiu, 2009; Alvarez & Gustavo, 2003; Buyukkeklik, dkk., 2016; Harmain, dkk., 2015; Heilbrunn, dkk., 2011; Lawalata, dkk., 2015; Park, 2014; Prusa, 2009; Purwanto, dkk., 2014; Qomarudin, 2011; Setiana, 2015;  dan Winanthi, 2018). Model  DEA  dapat digunakan  sebagai  metode  tunggal  atau diintegrasikan  dengan  metode  lain  sesuai  tujuan analisis. Tabel  1  menyajikan  rekapitulasi  metode pengukuran  efisiensi  UKM  yang  dilakukan  oleh beberapa peneliti sebelumnya.
Berbeda  dengan  penelitian  yang  telah disebutkan  sebelumnya  dimana  pengukuran efisiensi  UKM  menggunakan  metode  DEA,  pada
penelitian  ini pengukuran  efisiensi  relatif  UKM sarung  goyor  mengintegrasikan  konsep fuzzy ke dalam  model  DEA.  Konsep fuzzy digunakan mengikuti karakeristik  dasar  UKM, dimana biasanya UKM tidak memiliki catatan atau laporan secara terperinci mengenai kegiatan produksinya. Karakeristik  tersebut  mengakibatkan  para  pelaku UKM  menggunakan  data  “kira-kira”  dalam memberikan estimasi nilai input dan output yang akan  dijadikan  masukan  dalam  perhitungan efisiensi  relatif  model  DEA. Dengan  demikian, nilai  variabel input dan output tidak  dapat dinyatakan dalam nilai tegas ( crisp ). Dengan kata lain, nilai variabel input dan output bersifat vague . Konsep
fuzzy mampu mengakomodasi pemodelan  yang  melibatkan  nilai  variabel  yang bersifat vague tersebut (Ross, 1995).

## II. T INJAUAN P USTAKA
Populasi  pada  penelitian  ini  ialah  UKM  yang memiliki kesamaan karakteristik, yaitu sentra UKM sarung  goyor  di Desa  Pojok, Kecamatan Tawangsari, Kabupaten Sukoharjo, dengan jumlah sebanyak  enam UKM.  Data  yang  digunakan adalah  data  primer  yang  diperoleh  melalui wawancara  terstruktur  dan  kuesioner  yang diberikan  kepada  pemilik  atau  pengelola  UKM. Prosedur  pengukuran  efisiensi  ditampilkan  pada Gambar 1.
Identifikasi  variabel input dan output DMU ditentukan  berdasarkan  studi  literatur terhadap penelitian  sebelumnya  dan  dengan  wawancara kepada  narasumber. Variabel input meliputi sumber  daya  ( resource )  atau  kondisi  yang mempengaruhi  kinerja  dari  DMU,  sedangkan variabel output meliputi  parameter–parameter keberhasilan  kinerja  atau  keuntungan  yang dihasilkan  dari  kegiatan  operasi  DMU. Karena
Tabel 1. Metode pengukuran efisiensi UKM pada penelitian terdahulu
Peneliti Metode Ahmad & Qiu (2009), Buyukkeklik, dkk. (2016), Harmain, dkk. (2015), Heilbrunn, dkk. (2011), Lawalata, dkk. (2015), Purwanto, dkk. (2014), Qomarudin (2011), Setiana (2015), Winanthi (2018) DEA Alvarez & Gustavo (2003) DEA dan Regresi Tobit Park (2014) DEA dan Kruskal-Wallis test Prusa (2009) Robust DEA
model  DEA  mengukur  efisiensi  relatif  DMU terhadap  DMU  lain,  maka  variabel input dan output untuk  semua  DMU  adalah  identik. Pemilihan  variabel input dan output sangat penting  dalam  model  DEA  karena  hasil  DEA sensitif  terhadap  kesalahan  pengukuran  variabel input dan output (Alvarez & Gustavo, 2003). Input dan output sebaiknya  dipilih  yang  memiliki kecenderungan kesalahan pengukuran kecil. Estimasi nilai setiap variabel input dan output dinyatakan  dalam  bilangan fuzzy  triangular dimana  nilai input dinyatakan  dalam = ( , , ) dan  nilai output dinyatakan  dalam = ( , , ) . Notasi l ij , m ij , dan u ij ialah nilai lower ( l ), most possible ( m ), dan upper ( u ) untuk variabel input ke- i dari  DMU  ke- j .  Notasi l rj , m rj , dan u rj menyatakan nilai lower ( l ), most  possible ( m ), dan upper ( u ) untuk variabel output ke- r dari DMU  ke- j .  Nilai fuzzy variabel input dan input kemudian ditransformasikan ke dalam nilai tegas ( crisp )  menggunakan  metode  pusat  gravitasi sebagaimana persamaan (1).
= + = + ...(1)
Nilai hasil  defuzzifikasi  variabel input dan output kemudian  diolah  menggunakan  model DEA  untuk  mendapatkan  skor  efisiensi  relatif setiap  DMU.  Nilai  efisiensi  relatif  setiap  DMU dihitung  menggunakan  DEA-CCR, dengan
pendekatan constant  return  to  scale (CRS)  dan variable  return  to  scale (VRS)  berdasarkan orientasi output . Pendekatan CRS mengasumsikan  bahwa  peningkatan output bersifat  linier  dengan  penambahan input . Sebaliknya  pendekatan  VRS  mengasumsikan bahwa  peningkatan output tidak  linier  dengan penambahan input .  Model  DEA-CCR  dalam bentuk  formulasi  programa  linier  ditunjukkan pada  persamaan  (2).  Pengolahan  data  untuk perhitungan efisiensi DEA menggunakan software
LIMDEP 11 Student version . Max = ∑ ...(2) / : ∑ − ∑
∑ = 1 ≥ 0, = 1,2, … ,
≥ 0, = 1,2, … ,
x ij ialah nilai input ke- i dari DMU ke- j dan x ij >0 untuk i =  1,2,3,…, m dan j =  1,2,…, n serta m menyatakan jumlah variabel input . y rj adalah nilai output ke- r dari  DMU  ke- j dan y rj >0  untuk r = 1,2,…, s dan j = 1,2,…, n serta s menyatakan jumlah variabel output . Variabel u r dan v i masing-masing menyatakan nilai bobot output dan input . Selanjutnya  dilakukan  analisis  skala  usaha untuk  mengetahui  apakah  DMU  perlu meningkatkan  atau  menurunkan  skala  usahanya agar  semakin  efisien. Analisis  skala  usaha dilakukan  dengan  membandingkan  antara  skor efisiensi DEA-CRS dengan skor efisiensi DEA-VRS, dimana  jika  rasio  keduanya  sama  dengan  1 menunjukkan skala efisiensi penuh dan jika rasio keduanya  kurang  dari  1  menunjukkan  adanya inefisiensi. Namun, nilai skala usaha tersebut tidak menunjukkan  posisi return  to  scale (RTS)  dari DMU  yang  diamati  apakah  beroperasi  pada increasing  return  to  scale (IRS)  atau decreasing return  to  scale (DRS).  IRS  berarti  peningkatan input sebesar  1%  akan  menaikkan output lebih besar  dari  1%.  Sebaliknya  DRS  berarti peningkatan  1% input akan  menaikkan output lebih  kecil  dari  1%.  Untuk  menentukan  apakah DMU  beroperasi  pada  IRS  atau  DRS  digunakan pendekatan non-increasing return to scale (NIRS). Jika  skor  efisiensi  DEA-VRS  sama  dengan  skor efisiensi  DEA-NIRS,  maka  DMU  beroperasi  pada DRS.  Sebaliknya, jika skor efisiensi DEA-VRS tidak
Gambar 1. Langkah-langkah pengukuran efisiensi

## sama dengan skor efisiensi DEA-NIRS, maka DMU beroperasi pada IRS (Madau, 2012).

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
DMU  yang  dijadikan  obyek  analisis  dalam penelitian ini ialah UKM sarung goyor yang masih aktif  berproduksi  pada  saat  ini.  Sentra  UKM sarung  goyor  terletak  di  Dukuh  Kenteng,  Desa Pojok,  Kecamatan  Tawangsari,  Kabupaten Sukoharjo.  Profil  UKM  sarung  goyor  ditampilkan pada Tabel 2.
Berdasarkan  hasil  studi  literatur  terhadap penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan  dengan pengukuran efisiensi UKM sebagaimana ditampilkan  pada  Tabel  3,  dapat  disimpulkan bahwa  tidak  terdapat  standar  tertentu untuk menentukan jenis  variabel input maupun output yang  dipertimbangkan  dalam  pengukuran efisiensi  relatif.  Penentuan  variabel input dan output didasarkan  pada tujuan  penelitian  dan karakteristik DMU  yang  menjadi  obyek pengukuran efisiensi. Proses  produksi  sarung  goyor  dengan  ATBM
Tabel 2. Profil UKM sarung goyor DMU i Umur usaha (tahun) Sumber modal Sifat usaha DMU-1 >20 Pribadi Sampingan DMU-2 43 Pribadi Utama DMU-3 >20 Kerjasama Sampingan DMU-4 >20 Pribadi Utama DMU-5 >20 Pribadi Utama DMU-6 45 Pribadi Utama Tabel 3. Variabel input output DEA Peneliti Tujuan penelitian Input Output Alvarez & Gustavo (2003) Faktor penentu efisiensi teknis UKM di Chili Tenaga kerja Modal Penjualan Prusa (2009) Efisiensi UKM di Czech Aset Investasi Jumlah tenaga kerja Upah tenaga kerja Modal Teknologi Lawalata, dkk. (2015) Faktor-faktor penentu efisiensi teknis usaha tani bawang merah di kabupaten Bantul Luas lahan Jumlah benih Jumlah pupuk organik Jumlah pupuk Phonska Jumlah fungisida padat Jumlah insektisida cair Jumlah tenaga kerja Jumlah produksi Heilbrunn, dkk. (2011) Pemetaan UKM yang sukses berdasarkan skor efisiensi Tenaga kerja Biaya Pemasaran Manajemen Keuangan Jumlah klien Umur usaha Purwanto, dkk. (2014) Efisiensi UKM tofu di Salatiga Jumlah tenaga kerja Luas area produksi Jumlah bahan baku Biaya produksi Pendapatan Keuntungan kotor Park (2014) Perbedaan efisiensi UKM dalam kegiatan riset dan pengembangan antara tipe kolaborasi dan tipe subsidi pemerintah Besaran subsidi pemerintah Anggaran riset Jumlah staf riset Periode riset Publikasi Paten Penjualan komersial Winanthi (2018) Efisiensi kluster UMKM perikanan di Sragen Biaya pembuatan Biaya pakan Biaya bibit Biaya tenaga kerja Omset Laba Total aset
menggunakan  bahan  baku  utama  dua  jenis benang rayon yang digunakan sebagai pakan dan lusi.  Bahan  baku  lainnya  ialah  obat  yang digunakan sebagai pewarna kain. Sebagian besar proses  produksi  dilakukan  oleh  pengrajin  yang bekerja secara lepas ( freelance ) tanpa ada target produksi  yang  ditentukan  oleh  pengusaha. Pengrajin tersebut melakukan proses produksi di rumah masing-masing menggunakan ATBM yang dimiliki.
Hasil produksi dari setiap pengrajin kemudian disetorkan ke pengusaha. Pengrajin mendapatkan upah  berdasarkan  kuantitas  produksi  yang dihasilkan. Pengusaha  akan  menyetorkan  hasil produksi dari para pengrajin ke pengepul dengan harga grosir. Pengusaha juga melayani penjualan secara  eceran  kepada  konsumen  akhir. Namun demikian, sebagian  besar  hasil  produksi disetorkan ke pengepul.
Di  antara  enam  UKM  sarung  goyor,  terdapat satu  pengusaha, yaitu  DMU-2  yang  juga bertindak  sebagai  pengepul.  Pengepul  ini kemudian  akan  memberi  label  dan  mengemas produk akhir untuk kemudian dipasarkan ke luar negeri. Sebagian besar produk sarung goyor dari DMU-1,  DMU-3,  DMU-4,  DMU-5,  dan  DMU-6 disetor ke DMU-2 dan hanya sebagian kecil yang
disetor ke pengepul lain di Kota Surakarta seperti di wilayah Pasar Kliwon dan Klewer. Hal ini berarti di  antara  enam  DMU tersebut,  hanya  satu  DMU yang  memiliki  kapabilitas  dan  akses  untuk melakukan kegiatan ekspor secara mandiri.
Berdasarkan gambaran kegiatan produksi dan penjualan  yang  dilakukan  UKM  sarung  goyor tersebut,  dapat  ditentukan  variabel input dan output yang  relevan  dengan  kegiatan  produksi UKM. Variabel input dan output yang dipertimbangkan  juga  merupakan  variabel  yang memiliki  kesalahan  pengukuran  kecil  karena langsung berkaitan dengan proses produksi yang dihadapi  sehari-hari  oleh  pengusaha  UKM. Variabel input yang  dipertimbangkan  dalam pengukuran efisiensi UKM sarung goyor meliputi biaya  bahan  baku  (CMTR),  biaya  tenaga  kerja langsung (CDHR), dan biaya lainnya (FCST). Biaya lain  yang  dipertimbangkan  meliputi  biaya transportasi,  biaya  listrik,  dan  biaya  air. Sedangkan variabel output yang dianalisis terdiri dari hasil penjualan (REVN) dan keuntungan kotor (PRFT).  Nilai  variabel input dan output dihitung dalam satuan Rupiah/bulan.
Setiap  variabel input dan output yang  telah diidentifikasi  kemudian  diestimasi  dengan menyatakannya  dalam  bentuk  bilangan fuzzy
Tabel 4. Estimasi nilai input (dalam 000)
DMU i
CMTR CDHR FCST lower most possible upper lower most possible upper lower most possible upper DMU-1 70,000 80,000 85,000 28,000 32,000 40,000 2,000 3,500 5,000 DMU-2 400,000 455,000 475,000 168,000 192,000 240,000 5,000 5,000 7,000 DMU-3 14,400 14,700 15,600 7,000 8,000 10,000 400 500 600 DMU-4 4,800 5,000 5,200 3,500 4,000 5,000 400 400 500 DMU-5 19,200 20,000 23,400 14,000 16,000 20,000 1,500 2,000 3,500 DMU-6 9,600 10,200 10,400 5,600 6,400 8,000 400 600 700
Tabel 5. Estimasi nilai output (dalam 000) DMU i REVN PRFT lower most possible upper lower most possible upper DMU-1 104,000 120,000 140,000 8,000 8,000 16,000 DMU-2 720,000 840,000 960,000 96,000 240,000 336,000 DMU-3 26,000 30,000 35,000 2,000 4,000 4,000 DMU-4 13,000 15,000 17,500 1,000 2,000 2,000 DMU-5 52,000 60,000 70,000 4,000 5,000 8,000 DMU-6 20,800 20,800 24,000 1,600 3,200 3,200
Giyanti & Indrasari / Efisiensi Relatif UKM Sarung Goyor Menggunakan .....JITI, Vol. 17 (No. 1), Juni 2018,83 - 90
triangular. Hasil estimasi nilai setiap variabel input dan output ditampilkan pada Tabel 4 dan Tabel 5. Hasil  estimasi  nilai input output yang  masih berbentuk  bilangan fuzzy  triangular ,  kemudian ditransformasikan  ke  dalam  bentuk  nilai  tunggal ( crisp )  menggunakan  metode  pusat  gravitasi menggunakan  persamaan  (1).  Hasil  defuzzifikasi nilai input dan output ditampilkan  pada  Tabel  6 dan Tabel 7.
Tabel 6. Defuzzifikasi nilai input (dalam 000) DMU i CMTR CDHR FCST DMU-1 78,333. 33 33,333. 33 3,500. 00 DMU-2 443,333. 33 200,000. 00 5,666. 67 DMU-3 14,900. 00 8,333. 33 500. 00 DMU-4 5,000. 00 4,166. 67 433. 33 DMU-5 20,866. 67 16,666. 67 2,333. 33 DMU-6 10,066. 67 6,666. 67 566. 67 Tabel 7. Defuzzifikasi nilai output (dalam 000) DMU i REVN PRFT DMU-1 121,333. 33 10,666. 67 DMU-2 840,000. 00 224,000. 00 DMU-3 30,333. 33 3,333. 33 DMU-4 15,166. 67 1,666. 67 DMU-5 60,666. 67 5,666. 67 DMU-6 21,866. 67 2,666. 67 Rekapitulasi  hasil  pengolahan  DEA  CRS,  DEA
VRS,  skala  usaha,  dan  tipe return to  scale (RTS) untuk setiap DMU ditampilkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Efisiensi relatif dan skala usaha setiap DMU
DMU i CRS VRS NIRS Skala RTS DMU-1 0. 8667 0. 8812 0. 8667 0. 9835 IRS DMU-2 1. 0000 1. 0000 1. 0000 1. 0000 - DMU-3 0. 9191 1. 0000 0. 9191 0. 9191 IRS DMU-4 1. 0000 1. 0000 1. 0000 1. 0000 - DMU-5 0. 9922 1. 0000 1. 0000 0. 9922 DRS DMU-6 0. 8607 0. 8636 0. 8607 0. 9966 IRS
Berdasarkan  hasil  pengolahan  DEA-CRS, diketahui  bahwa  di  antara  enam  UKM  yang menjadi  obyek  analisis,  terdapat empat  UKM yang  belum  efisien. UKM  yang  dinyatakan memiliki efisiensi 100% ialah DMU-2 dan DMU-4. Hasil penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian sebelumnya  tentang  efisiensi  relatif  UKM menggunakan  model  DEA yang  dilakukan  oleh Alvarez  &  Gustavo (2003), Buyukkeklik, dkk.
(2016), Harmain, dkk. (2015), Heilbrunn, dkk. (2011), Lawalata, dkk. (2015), serta Purwanto, dkk. (2014). Alvarez  &  Gustavo (2003) mengukur  efisiensi UKM sektor manufaktur di Chili dan mendapatkan hasil bahwa rata-rata efisiensi untuk usaha mikro sebesar 67%, usaha kecil sebesar 61% dan usaha menengah  sebesar  83%. Heilbrunn, dkk. (2011) menganalisis efisiensi 248 UKM dan memperoleh hasil  sebanyak  89  UKM  mampu  mencapai efisiensi  maksimal  100%,  84  UKM  mencapai efisiensi  antara  81% - 99%,  dan  75  UKM  hanya mampu mencapai efisiensi di bawah 80%. Hal ini berarti  64,11  %  UKM  dinyatakan  tidak  efisien. Purwanto, dkk. (2014) meneliti  efisiensi relatif UKM  tofu  di  daerah  Salatiga.  Dari  31  UKM tofu yang  menjadi  obyek  analisis,  hanya  dua  UKM yang mampu mencapai efisiensi 100% (Purwanto, dkk.,  2014). Buyukkeklik, dkk. (2016) meneliti tingkat  efisiensi  17  UKM  di  Turki  selama  tahun 2011 – 2014 dan memperoleh hasil bahwa dari 17 UKM  tersebut  hanya  4-8  UKM  yang  mampu mencapai efisiensi maksimal selama kurun waktu tiga  tahun  antara  2011 – 2014. Lawalata, dkk. (2015) yang  meneliti  efisiensi  relatif  usaha  tani bawang  merah  di Kabupaten  Bantul  juga mendapatkan  hasil  yang  serupa.  Dari  60 responden  usaha  tani  bawang  merah,  hanya 18,67% usaha tani yang mencapai efisiensi 100%. Harmain, dkk. (2015) yang meneliti efisiensi relatif UMKM pangan olahan perempuan di Yogyakarta memperoleh  hasil  hanya  11,2%  dari  total  169 UMKM yang mampu mencapai efisiensi maksimal 100%.  Sebagian  besar UKM tersebut belum mampu mencapai efisiensi maksimal karena skala usahanya  masih  merupakan  usaha  kecil  dengan jumlah output produksi  yang  masih  rendah sehingga  mengakibatkan tingginya rata-rata biaya produksi (Ngatindriatun & Ikasari, 2011). Jika dikaitkan antara hasil pengukuran efisiensi DEA  dengan  hasil  pengamatan  di  lapangan, DMU-2 dan DMU-4 memiliki sifat usaha sebagai usaha  utama.  Di  samping  itu,  DMU-2 telah mampu  melakukan  kegiatan  ekspor  secara langsung  ke  pasar  luar  negeri  tanpa  melalui perantara.  Sedangkan  DMU-4,  meskipun  belum mampu  melakukan  ekspor  secara  langsung namun telah menerapkan sistem penjualan secara
online  melalui  media  sosial  untuk  melayani penjualan bagi  konsumen  domestik, baik secara grosir  maupun  eceran.  Adanya  sistem  penjualan secara  online  ini  memungkinkan  DMU-4 memangkas biaya.
Berdasarkan  skor  efisiensi  antara  model  DEA- CRS dan model DEA-VRS pada Tabel 7, diketahui bahwa  terdapat  dua  DMU  (DMU-3  dan  DMU-5) yang  tidak  efisien  secara  CRS  namun  efisien secara VRS. Hal tersebut mengindikasikan bahwa DMU-3  dan  DMU-5  sudah  efisien  pada  skala usaha, namun  belum  mampu  mencapai  efisiensi teknikal.    Berdasarkan  hasil  RTS,  DMU-3  berada pada kondisi  IRS  yang  berarti  bahwa  untuk mencapai  efisiensi  penuh  DMU-3  harus meningkatkan  utilitas  penggunaan input . Sedangkan  DMU-5  yang  berada  pada  kondisi DRS menunjukkan bahwa DMU-5 belum mampu menggunakan input yang  dimiliki  secara  tepat atau  dengan  kata lain  penggunaan input tidak proporsional  dengan  jumlah output yang dihasilkan.

## IV. S IMPULAN
Hasil  pengolahan  DEA CRS menunjukkan bahwa  terdapat  empat  UKM  yang  belum  efisien. Di antara empat UKM yang belum efisien secara CRS  tersebut,  terdapat  dua  UKM  yang  telah efisien secara VRS atau dengan kata lain dua UKM tersebut  sudah  efisien  pada  skala  usaha  namun belum  mampu  mencapai  efisiensi  teknikal. Berdasarkan  hasil  RTS,  terdapat  satu UKM yang beroperasi pada decreasing return to scale (DRS) dan  tiga UKM beroperasi pada increasing return to  scale (IRS).  Hasil  penelitian  ini  memperkuat hasil  penelitian  sebelumnya  bahwa  sebagian besar UKM belum mencapai efisiensi penuh.
Perhitungan  efisiensi  DEA  pada  penelitian  ini menggintegrasikan  konsep fuzzy dengan  TFN untuk  mengestimasi  nilai  variabel input dan output .  Hal  ini  sesuai  dengan  karakteristik  UKM yang tidak memiliki pencatatan yang rapi tentang kegiatan produksinya sehingga dalam
mengetimasi nilai input dan output menggunakan  data  “kira-kira”. Namun  demikian, tentunya tidak seluruh nilai variabel input output yang  dipertimbangkan  dalam  pengukuran
efisiensi  memiliki  fungsi  keanggotaan  berbentuk TFN. Penelitian selanjutnya dapat mengeksplorasi lebih  dalam  tentang  fungsi  keanggotaan  setiap variabel input dan output sehingga  diperoleh hasil  estimasi  yang  lebih  mendekati  dengan kenyataan.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Universitas  Setia  Budi  Surakarta  yang  telah memberikan  dukungan  finansial  pada  penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
Ahmad,  N.; Qiu,  R.G.  (2009). “Integrated  Model  of Operations Effectiveness of Small to Medium-Sized Manufacturing  Enterprises”.
Journal  of  Intelligent Manufacturing , Vol. 20 (1), 79-89. Alvarez,  R.; Gustavo,  C.  (2003). “Determinants  of Technical Efficiency in Small Firms”. Small Business Economics , Vol. 20 , 233-244. Buyukkeklik,  A.; Dumlu,  H.; Evci,  S.  (2016). “Measuring the Efficiency of Turkish SMEs: A Data Envelopment Analysis  Approach”. International  Journal  of Economics and Finance , Vol. 8 (6), 190-200. Harmain, U.; Hartono, S.; Waluyati, L.R.; Darwanto, D.H. (2015). “Profil  dan  Kinerja  UMKM  Pangan  Olahan Perempuan  Di  Daerah  Istimewa  Yogyakarta”. Prosiding  Seminar  Nasional  Optimalisasi  Potensi Sumber Daya Lokal Menghadapi MEA 2015 (pp. 29- 40).  Yogyakarta: Universitas  Muhammadiyah Yogyakarta.
Heilbrunn,  S.; Rozeness,  S.; Vitner,  G.  (2011). “A  DEA Based  Taxonomy  to  Map  Successful  SMEs”. International Journal of Business and Social Science, Vol. 2 (2), 232-241. Lawalata,  M.; Darwanto,  D.H.; Hartono,  S.  (2015). “Efisiensi  Relatif  Usaha  Tani  Bawang  Merah  di Kabupaten  Bantul  dengan  Pendekatan  Data Envelopment  Analysis  (DEA)”. Ilmu  Pertanian, Vol.
18 (1), 1-8. Madau,  F.A.  (2012). Technical  and  Scale  Efficiency  in Italian  Citrus  Farming:  A  Comparison  between Stochastic  Frontier  Analysis  (SFA)  and  Data Envelopment  Analysis  (DEA)  Models .  Munich Personal RePEc Archieve (MPRA) Paper No. 41403, University of Sassari, Italy.
Ngatindriatun; Ikasari,  H.  (2011). “Efisiensi  Produksi Industri  Skala  Kecil  Batik  Semarang:  Pendekatan Fungsi  Produksi  Frontier  Stokastik”. Jurnal Manajemen Teori dan Terapan, Vol. 4 (1), 28-36.
Park,  S.  (2014). “Analyzing  the  Efficiency  of  Small  and Medium-Sized Enterprises of a National Technology Innovation  Research  and  Development  Program”. SpringerPlus, Vol. 3 (403), 1-12.
Prusa, J. (2009). The Most Efficient Czech SME Sectors: An  Application  of  Robust  Data  Envelopment Analysis.  IES  Working  Paper  3/2009,  IES  FSV, Charlest University.
Purwanto; Manongga,  D.; Pakereng,  M.I.  (2014). “Efficiency  of  Small  and  Medium-sized  Tofu Enterprises  (SME)  in  Salatiga  using  Data Envelopment  Analysis  (DEA)”. International  Journal of Computer Applications, Vol. 91 (12), 44-50. Qomarudin.  (2011). “Analisis  Efisiensi  Usaha  Kecil  dan Menengah  (UKM) Batik  di  Desa  Kauman  Kota Pekalongan  dengan  Metode  Data  Envelopment Analysis ”. Skripsi . Universitas Sebelas Maret, Jurusan Ekonomi  Pembangunan  Fakultas  Ekonomi,
Surakarta.
Ross,  T.  (1995).  Fuzzy  Logic  with  Engineering Application. New York: McGraw-Hill.
Setiana,  F.  (2015). “Analisis  Tingkat  Efisiensi  Kinerja Usaha  Mikro  Kecil  dan  Menengan  (UMKM) Pengolahan  Tempe  di  Yogyakarta  Menggunakan Data  Envelopment  Analysis  (DEA)” . Skripsi . Universitas Gadjah Mada, Program Studi Teknologi Industri Pertanian, Yogyakarta.
Wen,  M.; Li,  H.  (2009). “Fuzzy  Data  Envelopment Analysis  (DEA):  Model  and  Ranking  Method”. Journal of Computational and Applied Mathematics, Vol. 223 , 872-878. Winanthi, S. (2018). “Analisis Efisiensi Keuangan Klaster
UMKM Perikanan di Kabupaten Sragen Menggunakan  Metode  DEA  (Data  Envelopment Analysis) ”. Skripsi . Universitas  Muhammadiyah Surakarta,  Program  Studi  Manajemen  Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Surakarta