Buletin Poltanesa Vol. 23 No. 1 (Juni 2022) p-ISSN 2721-5350 e-ISSN 2721-5369 https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i1.1260 © 2022 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY

## Metode DEA untuk Benchmarking Organisasi
Suci Ramadhani * TRPL, Politeknik Pertanian Negeri Samarinda, Samarinda, 75131 suciramadhani@politanisamarinda. ac.id *Corresponding author
Muslimin B TRPL, Politeknik Pertanian Negeri Samarinda, Samarinda, 75131 muslimin@politanisamarinda.ac.id Eny Maria TRPL, Politeknik Pertanian Negeri Samarinda, Samarinda, 75131 enymaria@politanisamarinda.ac.id
Abstrak — Kinerja  tiap  organisasi  perlu  dievaluasi  secara berkala  dalam  proses benchmarking .  Proses benchmarking ini diharapkan  dapat  melakukan  perbaikan  kinerja  tiap  organisasi sehingga tiap organisasi yang in efficient dapat menjadi efficient . Pada  dasarnya  proses benchmarking ini  dilakukan  dengan mengukur input yang  diberikan  dengan output yang  dihasilkan dan  perbandingan  dengan  bagian  lain  yang  ada.  Salah  satu metode  yang  dapat  digunakan  adalah Data  Envelopment Analysis (DEA)  yang  merupakan  pendekatan  non-parametrik yang  berbasis  program  linear  ( linear  programming )  yang digunakan untuk mengukur efisiensi relatif dari setiap Decision Making  Unit yang  melibatkan  penggunaan input-input tertentu untuk  menghasilkan output-output tertentu.  Dikatakan  suatu organisasi efisien jika nilai efficiency adalah sebesar 1 dan jika lebih  kecil  dari  1  maka  dikatakan  tidak  efisien.  Hasil benchmarking diharapkan  dapat  meningkatkatkan  kinerja organisasi.  Melalui  penelitian  diperoleh  hasil  bahwa Data Envelopment  Analysis (DEA)  dapat  melakukan  kegiatan benchmarking dengan baik.
Kata Kunci — Benchmarking , Data Evnvelopment Analysis, Linear Programming, Decision Making Unit.

## I. P ENDAHULUAN
Data  Envelopment  Analysis (DEA)  pertama  kali diperkenalkan  oleh  Charnes,  Cooper,  dan  Rhodes (Benicio  &  Mello,  2015)  yang  digunakan  untuk mengukur performance dari setiap Decision Making Unit berdasarkan pada input yang diberikan untuk menghasilkan  sejumlah output tertentu(Ahmadvand  & Pishvaee,  2018).  Keunggulan  dari  metode  DEA  adalah tidak  memerlukan  penggunaan  asumsi  di  dalam  proses memberikan  penilaian  tetapi  lebih  kepada  proses mengukur multiple  input dan multiple  output yang ada(Huang  et  al.,  2021).  Banyak  pihak  yang  mengaitkan antara  DEA  dengan  proses  pengambilan  keputusan dengan menggunakan Multiple Criteria Decision Making (MCDM)  tetapi  sesungguhnya  terdapat  perbedaan  yang nyata  antara  DEA  dengan  MCDM(Su  et  al.,  2020).  Jika MCDM  fokus  kepada  penyusunan  peringkat  dari  setiap alternatif untuk banyak  kriteria maka DEA fokus kepada upaya  untuk  mendapatkan  tingkat  efisiensi  dari  setiap alternatif yang dalam hal ini dinyatakan sebagai Decision Making  Unit (DMU) dengan  memandang  tiap  DMU tersebut sebagai suatu kesatuan(Puri & Verma, 2020).
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).(Gaol & Negoro, 2017).
Penerapan  DEA  dapat  dilakukan  untuk  menentukan kinerja  suatu  organisasi.  Di  dalam  penerapan  DEA  yang perlu  ditentukan  adalah input yang  diberikan  dan output yang  dihasilkan.  Dikatakan  suatu  organisasi  efisien  jika nilai efficiency adalah sebesar 1 dan jika lebih kecil dari 1  maka  dikatakan  tidak  efisien.  Hasil  benchmarking diharapkan dapat meningkatkatkan kinerja organisasi.

## II. S TUDI P USTAKA A.  Benchmarking Benchmarking
adalah proses mengukur dan membandingkan  untuk  mengidentifikasi  cara  untuk memperbaiki  proses  dan  memperoleh performance yang lebih  tinggi. Benchmarking juga  dapat  diartikan  sebagai total  quality  tool untuk  memfasilitasi  perbaikan  dari operasi  bisnis  dan performance organisasi.  Prosess benchmarking terdiri-dari  5  (lima)  tahapan  yaitu: Plan, Find,  Collect,  Analyze ,  dan Improve (Shah  et  al.,  2019). Adapun proses yang ada pada benchmarking dapat dilihat pada benchmarking wheel seperti yang dapat dilihat pada Gambar 1.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
Ada  5  (lima)  kriteria  yang  menunjukkan  bahwa  suatu bencmarking dilakukan  dengan  baik  yaitu  sebagai berikut(Claro & Kamakura, 2017).
1. Relevant
Pembaca hasil percaya bahwa benchmarking tersebut mencerminkan sesuatu penting.
2. Repeatable
Ada  keyakinan  bahwa  proses benchmarking bila diulangi  akan  memberikan  hasil  yang  sama  (tidak berubah).
3. Fair
Semua  sistem  dan  /  atau  perangkat  lunak  yang dibandingkan dapat berpartisipasi secara setara.
4. Verifiable
Ada  keyakinan  bahwa  hasil  yang  didokumentasikan itu nyata.
5. Economical Benchmarking dapat  dijalankan  oleh  siapa  saja dengan biaya yang terjangkau.
Proses benchmarking merupakan suatu proses pengukuran performance yang diharapkan dapat memperbaiki  efisiensi  di  dalam  pelaksanaan  suatu kegiatan  (Ding  et  al.,  2018)  dan  juga  dapat  digunakan untuk  merumuskan performance standar  yang  dapat mendukung pertumbuhan organisasi (Claro & Kamakura, 2017).  Proses benchmarking dengan  komputer  harus memperhatikan 5 (lima) aspek sebagai berikut (Friginal et al., 2016).
1. Sistem  di  bawah  benchmarking  dan  benchmark target,  yang  mana  tentukan  konteks  penggunaan sistem yang sedang dievaluasi dan model target yang dipertimbangkan.
2. Langkah-langkah  yang  akan  digunakan  untuk mengkarakterisasi  dan  membandingkan  alternatif yang ada.
3. Profil  eksekusi  diperlukan  untuk  parameterisasi  dan menjalankan kedua sistem dengan benchmarking dan target benchmark selama eksperimen.
4. Prosedur  eksperimental  menentukan  bagaimana menjalankan profil eksekusi yang dipilih pada target yang  dipertimbangkan  dan  bagaimana  cara  melacak aktivitas yang dihasilkan.
5. Proses yang harus diikuti untuk  mentransformasikan jejak  yang  dihasilkan  (pengukuran  eksperimental) menjadi ukuran tolok ukur yang diharapkan.

## B. Efisiensi
Efisiensi  merupakan  rasio  antara  output  dan input, dan perbandingan antara masukan dan keluaran(Zakari  et  al.,  2022).  Menurut  Abdullah et  al. (Abdullah  et  al.,  2018),  ada  tiga  faktor  yang mempengaruhi efisiensi sebagai berikut.
1. Input yang  sama  menghasilkan output yang  lebih besar. 2. Input yang  lebih  kecil  menghasilkan output yang sama. 3. Input yang  besar  menghasilkan output yang  lebih besar.
Mengukur  efisiensi  untuk  sekelompok Decision  Making Unit (DMUs)  merupakan  salah  satu  hasil  utama Data Envelopment Analysis (DEA) teknik yang diusulkan oleh Charnes,  Cooper,  dan  Rhodes  (Benicio  &  Mello,  2015). Mereka mengukur efisiensi masing-masing DMU dengan membuat seperangkat kemungkinan produksi berdasarkan  input  yang  diamati  dan  data  keluaran  yang diamati (Ghiyasi, 2017).

## C.  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(Cook et al., 2017). Metode DEA diciptakan sebagai alat evaluasi kinerja suatu aktivitas di sebuah  unit  entitas  (organisasi)  yang  selanjutnya  disebut Decision Making Unit (DMU).(Gaol & Negoro, 2017). Linear  programming untuk  DEA  dapat  dilihat  pada Persamaan 1(Hwang et al., 2016).
1 k r rj r Maximize u y    
(1)
Keterangan:
= Efisiensi object s k = output object s yang diamati x is = jumlah output i yang diproduksi oleh object s y js = jumlah input i yang digunakan oleh object s w i = bobot output i yang dihasilkan oleh object s u j = bobot input i yang diberikan oleh object s
Adapun  tahapan  dari  DEA  dapat  dilihat  pada  Gambar 2.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY

## Gambar. 2. Tahapan DEA

## D.   Model Pengukuran Efisiensi dengan DEA
Efisiensi pada DEA diukur dengan  membandingkan rasio  antara output dengan input nya.  Secara  matematis hal  ini  dapat  dilihat  pada  Persamaan  2(Moutinho  et  al., 2018).
(2)
Di mana: h s = Efisiensi object s m = output object s yang diamati n = input object s yang diamati y is = jumlah output i yang diproduksi oleh object s x js = jumlah input i yang digunakan oleh object s u i = bobot output i yang dihasilkan oleh object s v j = bobot input i yang diberikan oleh object s
Model Pengukuran efisiensi relatif pada DEA dapat dibagi menjadi 2 (dua) model sebagai berikut.
1. Model DEA CCR (Benicio & Mello, 2015)
Asumsi  yang  digunakan  di  dalam  model  ini  adalah Constant  Return  to  Scale (CRS).  Beberapa  program linear ditransformasikan  ke dalam program ordinary linear secara primal atau dual sebagai berikut.
Maksimumkan h s = (3) Fungsi batasan atau kendala:
Efisiensi  pada  masing-masing  objek  dihitung menggunakan
linier
programming dengan memaksimumkan  jumlah output yang  dibobot  dari objek s .  Kendala  jumlah input yang  dibobot  harus sama  dengan  satu  untuk  objek s ,  sedangkan  kendala untuk  semua  objek  yaitu output yang  dibobot dikurangi  jumlah input yang  dibobot  harus  kurang atau  sama  dengan  0.  Hal  ini  berarti  bahwa  semua objek  akan  berada  atau  di  bawah  referensi  kinerja frontier yang merupakan garis lurus yang memotong sumbu origin .
2. Model DEA BCC (Brandão et al., 2020)
Asumsi  yang  digunakan  di  dalam  model  ini  adalah Variable  Return  to  Scale (VRS).  Beberapa  program linear ditransformasikan  ke dalam program ordinary linear secara primal atau dual sebagai berikut.
h s = (4)
Dengan fungsi batasan atau kendala:
2.8. Linear Programming dengan Metode CCR
(Cova-Alonso et al., 2021) telah mengemukakan model linear programming untuk menghasilkan bounded interval seperti yang dapat dilihat pada Persamaan  5 dan 6.
1 k r rj r Maximize u y    
(5)
Pada  Persamaan  5,  dapat  dilihat  bahwa  DMU  berada dalam keadaan under evaluation dalam pengertian bahwa input yang  dikeluarkan  masih  lebih  besar  dibandingkan dengan maximum  output yang  dihasilkan.  Persamaan  ini dapat disempurnakan untuk menghasilkan output bounder dengan  menggunakan linear  programming seperti  yang dapat dilihat pada Persamaan 6.
1 k r rj r Maximize u y    
Buletin Poltanesa Vol. 23 No. 1 (Juni 2022) p-ISSN 2721-5350 e-ISSN 2721-5369 https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i1.1260 © 2022 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
(6)

## III. M ETODOLOGI
Adapun  tahapan  dari  metode  penelitian  dapat  dilihat pada Gambar 3.
Gambar. 3. Tahapan Penelitian
Gambar. 3. Tahapan Metode Penelitian

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Di dalam penelitian ini dimisalkan terdapat 8 (delapan) DMU,  2  (dua) input dan  2  (dua) output untuk  masing- masing DMU seperti yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Input dan Output untuk Masing-Masing DMU DMU Input Output Input 1 Input 2 Output 1 Output 23 DMU 1 5 365 1791 DMU 2 3 376 1701 DMU 3 3 312 1797 DMU 4 4 365 1791 DMU 5 3 314 1781 DMU 6 3 321 1624 DMU 7 4 311 1612 DMU 8 3 365 1765
Maka  langkah-langkah  di  dalam  proses benchmarking adalah sebagai berikut.
1. Masukkan input dan output untuk  tiap  DMU  seperti yang dapat dilihat pada Gambar 4.
Buletin Poltanesa Vol. 23 No. 1 (Juni 2022) p-ISSN 2721-5350 e-ISSN 2721-5369 https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i1.1260 © 2022 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
Gambar. 4. Input dan Output Data untuk Tiap DMU
2. Langkah berikutnya adalah menampilkan hasil yang diperoleh seperti yang dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar. 5. Efisiensi untuk Tiap DMU
Berdasarkan pada Gambar 5 dapat dilihat bahwa hanya DMU 3, 7, dan 8 yang efisien.
3. Langkah  berikutnya  adalah  menampilkan  saran  untuk input agar  setiap  DMU  dapat  menjadi  efisien  seperti  yang dapat dilihat pada Gambar 6.
Buletin Poltanesa Vol. 23 No. 1 (Juni 2022) p-ISSN 2721-5350 e-ISSN 2721-5369 https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i1.1260 © 2022 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
Gambar. 6. Saran untuk Input Bagi DMU yang Tidak Efisien Pada  Gambar  6  dapat  dilihat  bahwa  hanya  DMU  3,  7,  dan  8  yang  tidak  memerlukan  pengurangan input sedangkan DMU yang lainnya karena tidak efisien maka untuk menjadi efisien harus mengurangi input yang ada.
4. Langkah  berikutnya  adalah  menampilkan  saran  untuk input agar  setiap  DMU  dapat  menjadi  efisien  seperti  yang dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar. 7. Saran untuk Output Bagi DMU yang Tidak Efisien
Pada  Gambar  7  dapat  dilihat  bahwa  hanya  DMU  3,  7,  dan  8  yang  tidak  memerlukan  penambahan output sedangkan DMU yang lainnya karena tidak efisien maka untuk menjadi efisien harus menambah output .
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY

## V. K ESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  dari  hasil  penelitian  ini  adalah bahwa  Metode Data  Envelopment  Analysis (DEA) berhasil  di  dalam  melakukan benchmarking organisasi dan  hal  ini  ditunjukkan  dengan  berhasil  diperolehnya efisiensi  dari  tiap  DMU.  Adapun  Bagi  DMU  yang  tidak efisien yang ditunjukkan dengan nilai efisiensi yang lebih kecil dari 1 maka diharuskan untuk memperhatikan input dan  output  yang  ada  dan  Bagi  DMU  yang  tidak  efisien agar  menjadi  efisien  maka  harus  mengurangi input dan menambah output .  Adapun  saran  terkait  dengan pengurangan input dan  penambahan output juga  berhasil diberikan  oleh  DEAsehingga  DMU  yang  tidak  efisien dapat menjadi efisien .

## D AFTAR P USTAKA
Abdullah,  D.,  Tulus,  Suwilo,  S.,  Efendi,  S.,  Hartono,  & Erliana, C. I. (2018). A Slack-Based Measures for Improving the Efficiency Performance of
Departments in Universitas Malikussaleh.
International Journal of Engineering & Technology , 7 (2), 491–494. https://doi.org/10.14419/ijet.v7i2.11253
Ahmadvand,  S.,  &  Pishvaee,  M.  S.  (2018).  An  efficient method  for  kidney  allocation  problem:  A credibility-based  fuzzy  common  weights  data envelopment  analysis  approach. Health  Care
Management Science , 21 (4), 587–603. https://doi.org/10.1007/s10729-017-9414-6
Benicio,  J.,  &  Mello,  J.  C.  S.  de.  (2015).  Productivity Analysis  and  Variable  Returns  of  Scale:  DEA Efficiency Frontier Interpretation. Procedia Computer Science , 55 , 341–349.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.07.059
Brandão,  L.  C.,  Soares  de  Mello,  J.  C.  C.  B.,  &  Del- Vecchio, R. R. (2020). A linear model for smooth DEA  BCC  frontiers. Computers  &  Industrial
Engineering , 140 , 106222.
https://doi.org/10.1016/j.cie.2019.106222
Charnes,  A.,  Cooper,  W.  W.,  &  Rhodes,  E.  (1979). Measuring the efficiency of decision-making units. European  Journal  of  Operational  Research , 3 (4), 339.  https://doi.org/10.1016/0377-2217(79)90229- 7
Claro,  D.  P.,  &  Kamakura,  W.  A.  (2017).  Identifying
Sales Performance Gaps with Internal
Benchmarking. Journal  of  Retailing , 93 (4),  401– 419. https://doi.org/10.1016/j.jretai.2017.08.001 Cook,  W.  D.,  Ruiz,  J.  L.,  Sirvent,  I.,  &  Zhu,  J.  (2017). Within-group  common  benchmarking  using  DEA. European  Journal  of  Operational  Research , 256 (3),
901–910.
https://doi.org/10.1016/j.ejor.2016.06.074 Cova-Alonso,  D.  J.,  Díaz-Hernández,  J.  J.,  &  Martínez- Budría, E. (2021). A strong efficiency measure for CCR/BCC models. European Journal of
Operational Research , 291 (1), 284–295. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2020.09.006
Ding, Y., Zhang, Z., Zhang, Q., Lv, W., Yang, Z., & Zhu, N.  (2018).  Benchmark  analysis  of  electricity consumption  for  complex  campus  buildings  in China. Applied  Thermal  Engineering , 131 ,  428– 436.
https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2017.12.0 24
Friginal,  J.,  Martínez,  M.,  de  Andrés,  D.,  &  Ruiz,  J.-C. (2016).  Multi-criteria  analysis  of  measures  in benchmarking:  Dependability  benchmarking  as  a case study. Journal of Systems and Software , 111 ,
105–118. https://doi.org/10.1016/j.jss.2015.08.052 Gaol, A.  F.  L.,  & Negoro, N. P. (2017). Penerapan Data Envelopment Analysis Dalam Pengukuran
Efisiensi  Retailer  Produk  Kendaraan  Merek
Toyota. Jurnal  Sains  dan  Seni  ITS , 6 (1),  D68- D72–D72. https://doi.org/10.12962/j23373520.v6i1.22309 Ghiyasi,  M.  (2017).  Inverse  DEA  based  on  cost  and revenue  efficiency. Computers  &  Industrial
Engineering , 114 , 258–263. https://doi.org/10.1016/j.cie.2017.10.024 Hwang,  S.-N.,  Lee,  H.-S.,  &  Zhu,  J.  (Eds.).  (2016). Handbook  of  Operations  Analytics  Using  Data Envelopment Analysis . Springer US. //www.springer.com/la/book/9781489977038
Lai,  M.-C.,  Huang,  H.-C.,  &  Wang,  W.-K.  (2011).
Designing a knowledge-based system for benchmarking:  A  DEA  approach. Knowledge- Based Systems , 24 (5), 662–671. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2011.02.006
Moutinho,  V.,  Fuinhas,  J.  A.,  Marques,  A.  C.,  & Santiago,  R.  (2018).  Assessing  eco-efficiency through the DEA analysis and decoupling index in the  Latin  America  countries. Journal  of  Cleaner
Production , 205 , 512–524.
https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.08.322
Puri,  J.,  &  Verma,  M.  (2020).  Integrated  data envelopment  analysis  and  multicriteria  decision- making  ranking  approach  based  on  peer- evaluations and subjective preferences: Case study in  banking  sector. Data  Technologies  and
Applications , 54 (4), 551–582. https://doi.org/10.1108/DTA-01-2020-0003
Rayeni, M. M., & Saljooghi, F. H. (2010). Benchmarking in  the  Academic  Departments  using  Data Envelopment  Analysis. American  Journal  of Applied Sciences , 7 (11), 1464–1469. https://doi.org/10.3844/ajassp.2010.1464.1469
Sinuany ‐ Stern,  Z.,  Mehrez,  A.,  &  Hadad,  Y.  (2000).  An AHP/DEA  methodology  for  ranking  decision making  units. International  Transactions  in Operational
Research , 7 (2), 109–124. https://doi.org/10.1111/j.1475-
3995.2000.tb00189.x
Zakari, A., Khan, I., Tan, D., Alvarado, R., & Dagar, V. (2022). Energy efficiency and sustainable development  goals  (SDGs). Energy , 239 ,  122365. https://doi.org/10.1016/j.energy.2021.122365