p-ISSN: 2088-8449 e-ISSN: 2527-4805

## Analisis Efisiensi Teknis dan Gap Teknologi Industri Pengolahan Perikanan di Indonesia: Pendekatan Metafrontier DEA
Technical Efficiency and Technology Gap of Fisheries Processing Industry in Indonesia: Meta-Frontier DEA Approach
*M. Khairul Anam* dan Endah Sih Prihatini
Universitas Islam Lamongan Jalan Veteran No. 053A, Lamongan, Jetis, Kecamatan Lamongan, Kabupaten Lamongan, Jawa Timur, Indonesia

## ARTICLE INFO ABSTRAK
Industri pengolahan perikanan di Indonesia mengalami kondisi inefisiensi yang disebabkan oleh kurangnya pasokan bahan baku, sarana yang kurang mencukupi dan penggunaan faktor produksi yang  kurang  maksimal.  Disamping  itu,  lokasi  industri  perikanan  yang  menyebar  di  Seluruh Indonesia dan tidak terpusat menambah permasalahan tersebut. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis efisiensi teknis dan gap teknologi dari industri pengolahan perikanan yang ada di Indonesia. Data  yang  digunakan  adalah  data cross section  Industri  Sedang/besar  sebanyak  1.703  industri. Analisis metafrontier DEA  digunakan  untuk menganalisis dan memperkirakan metafrontier , grup frontier , dan total gap ratio (TGR) industri pengolahan perikanan yang ada di 26 provinsi seluruh Indonesia . Terdapat 1 output (hasil produksi) dan 5 input (modal, bahan baku, tenaga kerja, lahan dan energi). Hasil penelitian  ini menunjukkan bahwa Grup 3 (Jawa Timur) memiliki persentase perusahaan efisien terbesar, yakni 67%, kemudian disusul oleh Grup 5 (provinsi lainnya) dengan nilai sebesar 65%. Sementara itu, Grup 4 (Sulawesi) merupakan wilayah dengan persentase perusahaan dengan efisiensi paling rendah, yakni hanya sebesar 38%. Hasil dari TGR menunjukkan bahwa makin tinggi nilai TGR makin kecil kesenjangan (gap) antara grup frontier dan metafrontier . TGR di Grup 3 menunjukkan nilai tertinggi, yaitu 0,977. Artinya, perusahaan yang terdapat di grup tersebut memiliki potensi peningkatan performa perusahaan sebesar 2,3% yang dapat ditingkatkan melalui investasi, pembangunan infrastruktur, dan manajemen perusahaan. Namun, masih ada beberapa daerah yang memiliki efisiensi rendah. Oleh karena itu, tingkat efisiensi input masih perlu ditingkatkan, sedangkan biaya produksi harus dikurangi. Selain itu, perusahaan harus meningkatkan kemampuan manajemen dan meningkatkan efisiensi produksi serta efisiensi energi.
Kata Kunci: analisis DEA, metafrontier, perusahaan pengolahan perikanan, Indonesia

## ABSTRACT
The fisheries processing industry in Indonesia is experiencing inefficiency caused by a lack of supply of raw materials, inadequate facilities and the use of production factors that are less than optimal. In addition, the location of the fishing industry which is spread throughout Indonesia and is not centralized adds to these problems.The purpose of this study is to analyze the technical eflciency and technological gap of the fisheries processing industry in Indonesia. The data used is cross section data for medium/large industries as many as 1,703 industries. Metafrontier DEA analysis was used to analyze and estimate the metafrontier, frontier groups, and total gap ratio (TGR) of the fisheries processing industry in 26 provinces throughout Indonesia. There are 1 outputs (production) and 5 inputs (capital, raw materials, labor, land and energy). The results of this study indicate that Group 3 (East Java) has the largest percentage of eflcient companies, i.e. 67%, followed by Group 5 (another provinces) with a value of 65%. Meanwhile, Group 4 (Sulawesi) is the region with the lowest percentage of companies with eflciency at only 38%. The results of the TGR show that the higher the TGR value, the smaller the gap between the frontier and meta-frontier groups. The TGR in Group 3 shows the highest value of 0,977. This means that the companies in this group have the potential to increase the company’s performance by 2,3%, which can be increased through investment, infrastructure development, and industry management. However, there are still some areas that have low eflciency. Therefore, the level of input eflciency still needs to be improved, while production costs must be reduced. In addition, companies must improve management capabilities and improve production eflciency as well as energy eflciency.
Keywords: DEA analysis, metafrontier, fisheries processing industry, Indonesia
Diterima tanggal : 8 Agustus 2021 Perbaikan naskah: 19 Mei 2022 Disetujui terbit   : 26 September 2022
Korespodensi penulis: Email: khoirulanam@unisla.ac.id DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ jsekp.v17i2.10214
Analisis Efisiensi Teknis dan Gap Teknologi Industri Pengolahan Perikanan Di Indonesia: Pendekatan Metafrontier DEA | Anam & Prihatini Vol. 17, No. 2, Desember 2022, pp. 227-239.
industri tersebut harus memilih kombinasi input dan output yang layak. Itu terjadi karena perbedaan stok yang tersedia dari modal keuangan ( financial capital ), modal  fisik  ( physical  capital ), manusia ( human ), dan  karakteristik  lain  dari  lingkungan  fisik,  sosial, dan ekonomi tempat kegiatan produksi tersebut dilakukan.
Oleh karena itu, perbedaan tersebut mendorong beberapa penulis untuk meneliti tingkat efisiensi suatu industri dalam memperkirakan tingkat produksi yang berbeda dari suatu kelompok. Beberapa penulis menganalisis  efisiensi  industri  pakaian  di  Indonesia (Lin & Zhao, 2016), efisiensi industri waralaba kecil di China (Medal-Bartual et al., 2012), efisiensi industri manufaktur di Vietnam (Le et al., 2018), dan efisiensi industri teknologi tinggi di China (Li et al., 2017). Namun,  berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat efisiensi dan gap teknologi industri perikanan yang terpencar di beberapa wilayah di Indonesia. Adapun dengan novelty, dalam penelitian ini digunakan metode metafrontier DEA  untuk  memperkirakan tingkat efisiensi yang lebih akurat.
Selanjutnya,  O’Donnell et al .  (2008) berargumen bahwa beberapa industri dapat dibagi menjadi lebih dari satu kelompok industri. Kendala regulasi, lingkungan, dan sumber daya dapat mencegah industri dalam kelompok tertentu untuk memilih kombinasi input- output yang layak dalam penggunaan teknologi  yang  berbeda-beda.  Pengelompokan suatu industri dapat dikategorikan berdasarkan tingkat perkembangan ekonomi, politik, dan batas geografis. Tujuannya adalah untuk lebih memahami dampak pembagian kelompok industri berdasarkan letak  geografis  tempat  industri  tersebut  beroperasi. Dengan  menimbang  letak  industri  pengolahan perikanan yang tersebar di seluruh wilayah Indonesia, perlu dilakukan analisis efisiensi teknis dan estimasi perbedaan  teknologi  yang  digunakan  oleh  industri pengolahan perikanan tersebut.

## METODOLOGI
Pada penelitian ini digunakan pendekatan kuantitatif,  yakni  dengan  menganalisis  hubungan antara variabel input dan variabel output pada produksi  perusahaan  perikanan.  Variabel-variabel tersebut kemudian diukur menggunakan prosedur statistik (Creswell, 2013). Alat analisis statistik yang digunakan adalah metafrontier DEA.
Indonesia merupakan produsen sektor perikanan terbesar kedua di dunia setelah China dengan produksi perikanan tangkap dan budi daya, termasuk tanaman air mencapai 6,2 juta ton dan 15 juta ton masing-masing pada tahun 2016 (FishStatJ, 2017). Sektor  perikanan  memainkan  peran  sangat penting terhadap perekonomian Indonesia melalui pendapatan, diversifikasi mata pencaharian, pasokan protein hewani,  dan  pendapatan  valuta  asing.  Sektor ini berkontribusi  sebesar  2,83%  terhadap  total  produk domestik bruto nasional (PDB) dan 25% terhadap total PDB pertanian serta menciptakan sekitar 15 juta lapangan  pekerjaan.  Bahkan,  ekspor  sektor  perikanan mengalami  kenaikan  sebesar  5,7%  pada  tahun  2020 (KKP, 2021) .
Kenaikan ekspor sektor perikanan berbanding terbalik dengan kontribusinya terhadap PDB Indonesia pada tahun 2020 yang mengalami penurunan sebesar 2,7% pada kuartal III (BPS, 2020). Hal itu disebabkan oleh  banyak  hal,  di  antaranya,  karena  produksi industri pengolahan perikanan yang masih di bawah kapasitas.  Hal  tersebut  terjadi  karena  kurangnya pasokan bahan baku (ikan), baik dari dalam negeri maupun  luar  negeri  sehingga  menyebabkan  banyak industri pengolahan perikanan beroperasi dengan tidak efisien. Álvarez et al. (2020) menyatakan bahwa ketidakefisienan  industri  perikanan  juga  disebabkan oleh  kapal  penangkap  ikan  yang  berkapasitas  kecil, berusia tua, dan kurang mampu memuat ikan dalam jumlah banyak. Secara teknis, kapal-kapal yang sudah tua akan menyebabkan tingkat inefisiensi lebih tinggi daripada kapal-kapal yang masih muda. Oleh karena itu, kapal yang sudah tua perlu dinonaktifkan karena sudah tidak menguntungkan. Selain itu, mesin yang digunakan untuk produksi akan sangat menentukan tingkat efisiensi dari suatu industri Zhou et al. (2016). Eigaard et  al. (2014)  juga  menambahkan  bahwa teknologi  merupakan  faktor  utama  penyebab excess fishing capacity yang berdampak pada sektor perikanan skala industri serta tradisional.
Kondisi  tersebut  tentunya  menyebabkan industri  perikanan  berupaya  untuk  terus meningkatkan  produksi  dan  produktivitasnya  agar usahanya berkelanjutan. Namun, hal itu terkendala karena lokasi industri perikanan yang ada di Indonesia tersebar dan tidak terpusat di satu wilayah. O’Donnell et al. (2008) berpendapat bahwa setiap industri yang terdapat di berbagai daerah dan/atau negara, bahkan dengan jenis industri yang berbeda, akan menghadapi peluang produksi yang berbeda pula. Secara teknis,

## PENDAHULUAN
p-ISSN: 2088-8449 e-ISSN: 2527-4805
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 � = �� �� � 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝜑𝜑𝜑 𝜑𝜑  𝜑𝜑 𝑠𝑠𝑠 𝑠𝑠
� 𝜑𝜑 � 𝑚𝑚 �� ≤  𝑚𝑚 �� 𝑖𝑖 = 𝑖𝜑 𝑖 𝜑 𝑚𝑚𝜑 � ��� � 𝜑𝜑 � 𝑦𝑦 �� ≥   𝜑𝜑𝑦𝑦 �� 𝑟𝑟 = 𝑖𝜑 𝑖 𝜑 𝑠𝑠𝜑
� ��� � 𝜑𝜑 � = 𝑖𝜑 � ��� 𝜑𝜑 � ≥ 0 𝑗𝑗 = 𝑖𝜑 𝑖 𝜑 𝑗𝑗𝜑 (1)
Keterangan: Warna Pada peta hanya menunjukkan pembagian kelompok wilayah berdasarkan Meta- Frontier
Outputs /Output Inputs /Input Metafrontier /Metafrontier
Frontier Technology A /Batasan Teknologi A Frontier Technology B /Batasan Teknologi B U U* U** Yu Yu* Yu** Xu Gambar 1 Peta Industri Pengolahan Perikanan.
(Picture 1 Map of Fisheries Processing Industry). Sumber: Data Diolah (2021) (Source: Processed Data [2021])

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian dilakukan mulai dari bulan Agustus  sampai  dengan  Desember  2020.  Lokasi penelitian  adalah  26  provinsi  di  wilayah  Indonesia yang memiliki industri pengolahan perikanan. Data tersebut  diambil  berdasarkan  data  yang  terdapat  di Badan Pusat Statistik dengan kode KBLI (Klasifikasi Baku Lapangan Indonesia).

## Jenis dan Metode Pengambilan Data
Dalam  penelitian  ini  digunakan  data cross section yang diambil dari data industri sedang/besar yang  mengacu  pada  data  survei  industri  sedang/ besar Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2017. Total industri  adalah  1.703  yang  ditulis  menggunakan KBLI (Klasifikasi Baku Lapangan Usaha Indonesia) tahun 2017. Seluruh perusahaan perikanan sedang/ besar itu tersebar di 33 provinsi di seluruh Indonesia dengan persentase terbesar didominasi Pulau Jawa, yaitu sebesar 1.166 perusahaan (68.47%) dan sisanya di luar Jawa sebesar 537 perusahaan (31.53%).
Penelitian  ini  hanya  difokuskan  pada  data industri  pengolahan  perikanan  yang  terdaftar  di KBLI  dengan  kode  10211—10219.  Total  industri pengolahan perikanan yang ada di Indonesia adalah 844 unit dan tersebar di 26 provinsi. Jumlah terbesar ada di Provinsi Jawa Timur dan paling sedikit di Provinsi  Aceh,  Provinsi  Sumatra  Barat,  Provinsi Nusa  Tenggara  Barat,  dan  Provinsi  Sulawesi  Barat dengan jumlah satu perusahaan masing-masing.
Jawa Tengah dan Jawa Timur merupakan provinsi dengan jumlah perusahaan pengolahan perikanan  terbanyak  dan  terbesar  se-Indonesia. Yaskun & Edie (2017) menyatakan bahwa Jawa Timur merupakan salah satu provinsi dengan produksi ikan laut rata-rata mencapai 288.816 ton per tahun. Sementara itu, Jawa Tengah memiliki nilai produksi yang paling tinggi, yakni rata-rata 587.002,8 ton per tahun (Sari et al., 2019).
Di  dalam  penelitian  ini  sebanyak  26 provinsi  dibagi  ke  dalam  lima  grup  besar  yang diklasifikasikan berdasarkan letak geografis dan juga kondisi  infrastruktur.  Grup  1,  Grup  2,  Grup  3, dan  Grup  4  adalah  provinsi  dengan  letak  geografis dalam  satu  pulau.  Sementara  itu,  Grup  5  adalah provinsi  lain  yang  terpecah  secara  geografis.  Letak georafis  suatu  perusahaan  sangat  penting  untuk meningkatkan  produktivitas  dan  pertumbuhannya serta mempermudah akses distribusi barang dan jasa  (Liang,  2017).  Selain  itu,  wilayah  Indonesia yang  berbatasan  langsung  dengan  Samudra  Hindia dan  Samudra  Pasifik  menjadikan  Indonesia  sebagai rute perdagagan internasional yang sangat strategis. Sementara  itu,  infrastruktur,  seperti  rel  kereta  api, jalan raya, pelabuhan, dan bandara, sangat membantu dalam meningkatkan produktivitas ekonomi secara keseluruhan dan memastikan stabilitas harga di pasar.

## Variabel
Untuk  mengukur  tingkat  efisiensi,  harus ditentukan input dan output pada perusahaan.
Analisis Efisiensi Teknis dan Gap Teknologi Industri Pengolahan Perikanan Di Indonesia: Pendekatan Metafrontier DEA | Anam & Prihatini Vol. 17, No. 2, Desember 2022, pp. 227-239.
Dalam penelitian ini digunakan 1 output dan 5 input berdasarkan proses produksi perusahaan perikanan dengan menggunakan perangkat lunak ( software ) DEAP. Deskripsi singkat input dan output disajikan pada Tabel 3.

## Metode Analisis
Banyak  model  yang  telah  digunakan  untuk mengestimasikan nilai efisiensi dengan menggunakan pendekatan  fungsi  produksi.  Hayami  &  Ruttan (1970)  telah  menetapkan  dan  mendefinisikan fungsi frontier dari  suatu  grup/kelompok/wilayah. Bahkan  O’Donnell et  al. (2008)  merumuskan fungsi  produksi metafrontier yang  disesuaikan dengan model pendekatan stochastic  frontier ,  yaitu fungsi metafrontier dapat diestimasikan dengan menggunakan metode parametrik dan nonparametrik.
Model  tersebut  memungkinkan  penggunaannya tidak  hanya  mengukur  efisiensi  teknis  dari decision making unit (DMU) dengan teknologi yang berbeda, tetapi juga dapat mengestimasikan technology  gap ratio (TGR) dari DMU dengan teknologi potensial yang tersedia untuk keseluruhan DMU.
Lin & Du (2013) mendefinisikan TGR sebagai nilai output tertinggi  yang  terdapat  atau  mungkin ada  pada  suatu  wilayah  yang  dibagi  dengan output metafrontier pada  sejumlah  input  yang  diberikan. Sementara  itu,  efisiensi  teknis  relatif  terhadap metafrontier didefinisikan  sebagai output riil dari suatu perusahaan dibagi dengan output tertinggi yang  mungkin  pada metafrontier .  Fungsi  produksi metafrontier dapat diestimasikan dengan menemukan cakupan komponen deterministik dari estimasi stochastic frontier untuk berbagai kelompok/wilayah.
Tabel 1 Jumlah Perusahaan Pengolahan Perikanan Berdasarkan Provinsi Tahun 2017.
(Table 1 Number of Fisheries Processing Industries by Province Year 2017).
Kode (Code) Provinsi ( Province) Jumlah Perusahaan (Number of Industries) 11 Aceh ( Aceh ) 1 12 Sumatra Utara (North Sumtera) 29 13 Sumatra Barat ( West Sumtera ) 1 18 Lampung ( Lampung ) 6 19 Bangka Belitung ( Bangka Belitung ) 13 21 Kepulauan Riau ( Riau Islands ) 4 31 DKI Jakarta ( DKI Jakarta ) 40 32 Jawa Barat ( West Java ) 71 33 Jawa Tengah ( Central Java ) 238 35 Jawa Timur ( East Java ) 285 36 Banten ( Banten ) 8 51 Bali ( Bali ) 34 52 Nusa Tenggara Barat ( West Nusa Tenggara ) 1 53 Nusa Tenggara Timur ( East Nusa Tenggara ) 10 61 Kalimantan Barat ( West Kalimantan ) 4 65 Kalimantan Utara ( North Kalimantan ) 5 71 Sulawesi Utara ( North Sulawesi ) 31 72 Sulawesi Tengah ( Central Sulawesi ) 9 73 Sulawesi Selatan ( South Sulawesi ) 46 74 Sulawesi Tenggara ( South East Sulawesi ) 18 75 Gorontalo ( Gorontalo ) 2 76 Sulawesi Barat ( West Sulawesi ) 1 81 Maluku ( Maluku ) 24 82 Maluku Utara ( North Maluku ) 4 91 Papua ( Papua ) 5 94 Papua Barat ( West Papua ) 2 Total Perusahaan (Number of Companies) 844 Sumber: Badan Pusat Statistik, Data Industri Sedang/Besar (2017)
(Source: Statistics Indonesia, Medium/Large Industry Data [2017])
p-ISSN: 2088-8449 e-ISSN: 2527-4805
Tabel 2 Klasifikasi Grup Berdasarkan Provinsi. (Table 2 Group Classification by Province).
Grup
( Group) Provinsi (Province) Jumlah perusahaan (Number of Companies) 1 Jawa Barat, DKI Jakarta, dan Banten (West Java, Jakarta, and Banten) 119 2 Jawa Tengah (Central Java) 238 3 Jawa Timur (East Java) 285 4 Sulawesi  Utara,  Sulawesi  Tengah,  Sulawesi  Selatan,  Sulawesi  Tenggara,  dan Sulawesi Barat (North Sulawesi, Central Sulawesi, South Sulawesi, South East Sulawesi, and West Sulawesi) 104 5 Provinsi Lainnya (Aceh, Sumatra Utara, Sumatra Barat, Lampung, Bangka Belitung, Kepulauan Riau, Bali, NTB, NTT, Kalimantan Barat, Kalimantan Utara, Gorontalo, Maluku, Maluku Utara, Papua, dan Papua Barat) (Others Provinces  [Aceh,  North  Sumatra,  West  Sumatra,  Lampung,  Bangka  Belitung, Riau Islands, Bali, NTB, NTT, West Kalimantan, North Kalimantan, Gorontalo, Maluku, North Maluku, Papua and West Papua]) 98 Gambar 2 Fungsi Metafrontier Nonconcave. (Picture 2 The Function of Metafrontier Nonconcave.
Sumber: Medal-Bartual et al (2012) ( Source: Medal-Bartual et al. [2012] ) )
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝜑𝜑𝜑 𝜑𝜑  𝜑𝜑
𝑠𝑠𝑠 𝑠𝑠
� 𝜑𝜑 � 𝑚𝑚 �� ≤  𝑚𝑚 �� 𝑖𝑖 = 𝑖𝜑 𝑖 𝜑 𝑚𝑚𝜑 �
���
� 𝜑𝜑 � 𝑦𝑦 �� ≥   𝜑𝜑𝑦𝑦 �� 𝑟𝑟 = 𝑖𝜑 𝑖 𝜑 𝑠𝑠𝜑
�
���
� 𝜑𝜑 � = 𝑖𝜑 �
��� 𝜑𝜑 � ≥ 0 𝑗𝑗 = 𝑖𝜑 𝑖 𝜑 𝑗𝑗𝜑
(1)
Outputs /Output
Inputs /Input Metafrontier /Metafrontier Frontier Technology A /Batasan Teknologi A Frontier Technology B /Batasan Teknologi B U U* U** Yu Yu* Yu** Xu Gambar 2 mendeskripsikan fungsi metafrontier yang  diperoleh  dengan  mengoperasikan  dua pendekatan model DEA. Medal-Bartual et al. (2012) menyatakan  bahwa  model metafrontier mencakup kombinasi input dan output yang  direpresentasikan dengan berbagai set teknologi.
Pada Gambar 2 estimasi model metafrontier nonconcave mencakup dua tahap. Pertama, skor efisiensi teknis diestimasikan untuk setiap unit dalam kaitannya dengan teknologi produksi frontier . Maka, rasio jarak antara dan menggambarkan skor  efisiensi  yang  berorientasi output pada teknologinya  sendiri  jika  unit  U  termasuk  dalam teknologi  B. Kedua, skor  efisiensi  diestimasikan untuk  unit  U  dalam  kaitannya  dengan  produksi
frontier pada teknologi A. Rasio jarak antara dan menentukan  indeks  efisiensi.  Jika skor efisiensi yang menggunakan teknologi B lebih tinggi  daripada  skor  efisiensi  yang  menggunakan teknologi A, hasil tersebut menunjukkan bahwa unit  yang  dievaluasi  dapat  lebih  banyak  beroperasi dengan menggunakan teknologi A ketika level input konstan.  Oleh  karena  itu,  analisis  komparatif  ini memberikan kemungkinan untuk lebih mengetahui teknologi  yang  menggambarkan  model metafrontier pada level input sekitar .
Peneliti  menggunakan  model  BCC  (Banker, Charnes, & Cooper, 1984) untuk mengestimasikan skor  efisiensi  teknis  pada  teknologi metafrontier (TE)  dan  teknologi  suatu  kelompok/grup  (TE k ).
Analisis Efisiensi Teknis dan Gap Teknologi Industri Pengolahan Perikanan Di Indonesia: Pendekatan Metafrontier DEA | Anam & Prihatini Vol. 17, No. 2, Desember 2022, pp. 227-239.
Sebelum mengestimasikan metafrontier , peneliti harus  memastikan  bahwa  ada  perbedaan  efisiensi antargrup/wilayah yang sudah dikelompokkan dalam penelitian ini. Tidaklah tepat jika menggunakan analisis metafrontier sebelum mengukur heterogenitas grup/wilayah dengan menggunakan uji statistik.
Untuk menjawab tujuan itu, peneliti menggunakan  ekstensi  dari  Uji  Mann-Whitney  U untuk  menganalisis  tiga  kelompok  atau  lebih  yang tidak memerlukan distribusi normal dari variabel yang  dianalisis,  yaitu  uji  nonparametrik  Kruskal Wallis  (Sawilowsky  &  Fahoome,  2014;  Weaver et al., 2017).
Uji  Kruskal  Wallis  berfungsi  untuk membedakan hipotesis bahwa kelompok kuantitatif yang sudah dibagi atau k sampel telah diperoleh dari populasi  yang  sama,  asalkan  dari  sampel  tersebut terdapat  perbedaan  yang  signifikan.  Oleh  karena itu, hipotesis yang dibangun untuk membandingkan tiap-tiap grup adalah sebagai berikut.
H 0 = k sampel dari populasi yang sama H 1 = beberapa sampel dari populasi yang lain Dari pengujian ini hipotesis nol dapat diterima apabila nilai p atau  tingkat  signifikansi  lebih  besar dari  5%  (0,05)  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa sampel  pengujian  hasilnya  sama  dan  tidak  berbeda nyata satu dengan yang lainnya. Sebaliknya, apabila hipotesis  nol  ditolak,  yaitu  nilai- p lebih kecil atau tingkat signifikansi lebih kecil atau sama dengan 5% (0,05), dapat disimpulkan bahwa sampel yang diuji adalah berbeda nyata satu dengan yang lainnya
Model BCC lebih fleksibel daripada model Charnes, Cooper,  Rhodes  (CCR)  yang  sering  dipakai  untuk analisis DEA. Hal tersebut terjadi karena model BCC berdasarkan variable return to scale (VRS) , sedangkan CCR berdasarkan constant return to scale (CRS).
...................................(1)
Dari  persamaan  tersebut,  variabel x ij menggambarkan kuantitas input (i=1, ...,m) dan y rj menggambarkan kuantitas output (r = 1,...,s) pada  tiap-tiap  unit  perusahaan  pengolahan perikanan (j + 1,...n) .  Kita  dapat  merumuskannya dengan  menyelesaikan  masalah  optimasi  yang diperlukan untuk memaksimalvkan potensi peningkatan output di semua output produksi. Skor  efisiensi  dapat  diinterpretasikan  oleh yang  dibatasi  oleh  interval  antara  0--1. Sebuah perusahaan dapat mencapai tingkat efisiensi saat mencapai skor sama dengan 1.
Tabel 3. Input dan output industri pengolahan perikanan. (Table 3. Input and Output of Fisheries Processing Industry).
Variabel (Variable) Deskripsi (Description) Unit ( Unit) Output Produksi olahan ikan (Processed Fish Production) Total nilai jumlah produksi ikan olahan yang dihasilkan oleh perusahaan dalam satu tahun (Total value of finished goods produced by the companies in one year) Rp ( Idr ) Input Modal (Capital) Total nilai modal yang diperoleh dari penggunaan pabrik, kendaraan, mesin dan peralatan produksi. (Total value of capital that was obtained from the usage of factory, vehicles, machinery, and equipments.) Rp ( Idr ) Bahan baku (Raw Material) Total nilai pembelian bahan baku yang digunakan dalam proses pengolahan. (Total value of raw materials that use in the Processing) Rp ( Idr ) Tenaga Kerja (Labor) Total upah/gaji tenaga kerja yang bekerja pada proses produksi. (Total value of labor who work in the production process) Rp ( Idr ) Lahan (Land) Total nilai sewa, pembelian dan perbaikan lahan tempat produksi. (Total value of land in terms of rent, purchase, and reparation) Rp ( Idr ) Energi (Energy) Total nilai energi yag digunakan dalam proses produksi, misalnya listrik, bahan bakar, pelumas, batubara dan gas.( Total value of energy that used in production process such as electricity, fuel, lubricant, coaland gas ) Rp ( Idr )
Sumber: data diolah (2021) ( Source: Processed Data [2021])
p-ISSN: 2088-8449 e-ISSN: 2527-4805
Selanjutnya, skor efisiensi untuk metateknologi (TE) tidak bisa diproses jika nilainya berada di bawah efisiensi  grup  teknologi  (TE k ) karena pembatasan masalah dari grup yang berbeda merupakan himpunan bagian dari kendala masalah metafrontier . Oleh karena itu, teknologi gap ratio (TGR) untuk grup/kelompok perusahaan pengolahan perikanan dapat dirumuskan sebagai berikut.
.......................................(2)
Indeks pertumbuhan TGR dapat dijelaskan dengan kemunduran atau kemajuan teknologi relatif dalam grup-k sehubungan dengan perubahan dalam metateknologi. Jika indeks pertumbuhan TGR kurang dari 1, kesenjangan (gap) antara metafrontier dan grup fontier menurun.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Efisiensi  Perusahaan  Pengolahan  Perikanan  di

## Indonesia
Data  pada  penelitian  ini  mencakup  844  unit industri pengolahan perikanan yang diambil dari data survei perusahaan sedang/besar tahun 2017. Terdapat 5 grup dan 6 variabel sebagaimana ditunjukkan pada Tabel  4.  Enam  variabel  tersebut  terdiri  atas  satu variabel output dan sisanya variabel input. Jika dilihat dari tabel deskriptif statistik pada Tabel 5, terdapat perbedaan yang cukup besar pada nilai besaran mean dan standar deviasi semua variabel input dan output di antara kelima kelompok karena nilai standar deviasinya  >100%.  Itu  artinya  terdapat  variabilitas yang besar antargrup sehingga memungkinkan untuk dilakukan pengujian yang kuat dan lebih valid.
Dari  kelima  grup,  3  grup  didominasi  oleh Pulau Jawa, 1 grup Pulau Sulawesi, dan 1 grup lainnya merupakan  industri  pengolahan  perikanan  yang terdapat di luar daerah yang dijadikan satu. Pulau Jawa dibagi menjadi grup yang berbeda karena memiliki perbedaan dalam hal produksi dan produktivitas hasil perikanan.  Berdasarkan  data  statistik  KKP  tahun 2021, Jawa Barat dapat menghasilkan produksi ikan, mulai dari perikanan budi daya, tangkap laut, hingga tangkap  BUD  sejumlah  321.903,23  ton/tahun. Sementara itu, Jawa Tengah menghasilkan produksi lebih  tinggi,  yaitu  345.457,03  ton/tahun  dan  Jawa Timur masih menghasilkan produksi perikanan tertinggi dengan nilai 777.437,31 ton/tahun.
Pulau  Sulawesi  merupakan  salah  satu  pulau yang memiliki jumlah unit pengolahan ikan cukup besar,  yakni  sebanyak  104  perusahaan  pengolahan
ikan  pada  tahun  2017.  Namun,  pengembangan perusahaan  baru  dimulai  pada  tahun  2012  oleh pemerintah  pusat.  Sebagai  contoh,  di  Provinsi Sulawesi Tenggara pemerintah telah membangun 13 unit cold storage . Perbedaan yang sangat mencolok di antara kelima kelompok tersebut adalah karakteristik sumber  daya  alam,  sumber  daya  teknologi,  dan sumber daya manusia di setiap daerah yang akhirnya mengakibatkan potensi setiap daerah dan industri pengolahan perikanan juga berbeda-beda.
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  nilai  rata-rata produksi terbesar didominasi oleh Grup 5 (pulau lainnya),  yakni  Rp63.900.000,00  dengan  produksi tertinggi sebesar Rp2.202.000.000,00. Grup 5 merupakan kelompok dengan daerah yang memiliki industri pengolahan perikanan paling sedikit. Sementara itu, Grup 2 (Jawa Tengah) memiliki rata-rata produksi  paling  sedikit,  yakni  Rp17.400.000,00/ tahun,  tetapi  menghabiskan  energi  paling  banyak setiap tahunnya. Hal itu terjadi karena Jawa Tengah merupakan  daerah  industri  yang  memiliki  faktor- faktor  produksi  yang  kurang  memadai.  Wibowo (2018) mengatakan bahwa penggunaan faktor-faktor produksi  industri  di  Jawa  Tengah  kurang  efisien secara  teknis  karena  kurang  efektifnya  penggunaan sarana dan prasarana perusahaan dalam bentuk mesin dan teknologi yang digunakan.
Dari sisi Output , Modal dan juga Bahan Baku, Grup  5  lebih  mendominasi  daripada  grup  lainnya. Berdasarkan  hasil  kajian  Direktorat  Kelautan  dan Perikanan  Kedeputian  Bidang  Kemaritiman  dan Sumber  Daya  Alam  BAPPENAS  (2016)  dalam menganalisis  potensi  wilayah  perikanan  di  Luar Jawa,  menemukan  bahwa  wilayah  Maluku,  Maluku Utara,  Bengkulu,  dan  Lampung  ternyata  memiliki Potensi  wilayah  yang  tinggi  dalam  pengembangan usaha perikanan. Sedangkan dari sisi variabel Tenaga Kerja  dan  Lahan  masih  didominasi  oleh  wilayah di Jawa. Hal ini menunjukkan bahwa wilayah Jawa (Grup 1-3) memiliki potensi Sumber Daya Manusia dan  Sumber  Daya  Lahan  yang  memadai.  Selain itu  perusahaan-perusahaan  perikanan  yang  ada  di Indonesia hampir keseluruhan sudah bersertifikat ISO 9001:2015,  namun  masih  sedikit  yang  menerapkan standar  sertifikasi  internasional  ISO  14001:2015 dalam pengelolaan sistem manajemen lingkungan (Ermaya  &  Mashuri,  2020).  Hal  ini  dapat  dilihat dari banyaknya penggunaan energi seperti pelumas, batubara,  gas,  bensin  dan  lain-lain  dalam  proses produksi.
Tabel 5. Uji Kruskal-Wallis. (Table 5. Kruskal Wallis Test).
Chi-squared 17.335 Degree of freedom 4 p -value 0.004
Tabel 4. Deskripsi Statistik Input dan Output Perusahaan Pengolahan Perikanan. (Table 4. Descriptive Statistic of inputs and output Fisheries Processing Industry).
Variabel (Variable) Unit Group Obs Rata2 (Average) SD Min Max Output (Juta Rupiah) ( Million Rupiah ) Produksi (Production) IDR 1 119 36.3 102 0.46 851 2 238 17.4 52.9 0.92 732 3 285 22.9 73.9 0.11 892 4 104 25.7 30.5 0.03 184 5 98 63.9 249 1.20 2.020 Total 8 29.9 120 0.03 2.020 Input (Juta Rupiah) ( Million Rupiah ) Modal (Capital) IDR 1 119 10.1 30.1 0.87 253 2 238 4.46 25.2 0.21 377 3 285 4.95 15.1 0.05 197 4 104 5.49 6.13 0.33 33.3 5 98 19.1 69.4 0.32 537 Total 844 7.75 34.5 0.05 537 Bahan Baku (Raw Materials) IDR 1 119 0.69 1.49 0 7.64 2 238 0.91 9.41 0 141 3 285 1.97 11.3 0 118 4 104 2.77 10.8 0 96.8 5 98 86.9 754 0 8.850 Total 844 16.4 314 0 8.850 Tenaga Kerja (Labor) IDR 1 119 2.07 4.78 0.30 39.6 2 238 0.86 1.52 0.12 13.1 3 285 0.91 1.97 0 19.2 4 104 1.01 1.12 0.06 8.02 5 98 1.79 4.31 0 42.1 Total 844 1.16 2.72 0 42.1 Lahan (Lands) IDR 1 119 0.65 2.76 0 20.1 2 238 2.38 30.1 0 464 3 285 9.83 26.7 0 170 4 104 1.63 5.24 0 38.3 5 98 5.84 62.8 0 759 Total 844 5.26 34.5 0 759 Energi (Energy) IDR 1 119 1.56 3.23 0 19.1 2 238 17.4 52.9 0.92 732 3 285 1.37 10.2 0 166 4 104 1.68 2.83 0 22.9 5 98 3.82 14.9 0 145 Total 844 1.55 8.76 0 732 Sumber: Data Diolah dari Survey Industri Sedang/Besar 2017 (Source: Data Processed from the 2017 Medium/Large Industry Survey)
p-ISSN: 2088-8449 e-ISSN: 2527-4805
Tabel 6. Skor Efisiensi Perusahaan Pengolahan Perikanan di Indonesia. (Table 6. The Efficiency Score of Fisheries Processing Industriy in Indonesia).
Grup Wilayah ( Regions) Jumlah Perusahaan ( Number of industries) Rata- rata ( mean) SD Min Max Perusahaan yang Efisien  ( Efficient companies) (%) Jawa  Barat,  DKI  Jakarta dan  Banten (West  Java, DKI Jakarta, and Banten) 119 TE k 0.982 0.056 0.851 1 48 TE 0.925 0.071 0.880 1 13 TGR 0.855 Jawa Tengah (Central Java) 238 TE k 0.915 0.218 0.789 1 43 TE 0.946 0.220 0.820 1 15 TGR 0.822 Jawa  Barat,  DKI  Jakarta dan  Banten (West  Java, DKI Jakarta, and Banten) 119 TE k 0.982 0.056 0.851 1 48 TE 0.925 0.071 0.880 13 TGR 0.855 Jawa Tengah (Central Java) 238 TE k 0.915 0.218 0.789 1 43 TE 0.946 0.220 0.820 15 TGR 0.822 Jawa Timur (East Java) 285 TE k 0.992 0.226 0.654 1 67 TE 0.921 0.345 0.754 1 17 TGR 0.977 Sulawesi (Sulawesi) 104 TE k 0.952 0.156 0.822 1 38 TE 0.887 0.105 0.745 1 18 TGR 0.915 Provinsi Lainnya (Others Province) 98 TE k 0.972 0.059 0.771 1 65 TE 0.917 0.084 0.882 1 19 TGR 0.901

## Uji Perbedaan Efisiensi antar Grup Perusahaan
Dari  tabel  5  di  atas  lima  grup/wilayah  yang mencakup industri pengolahan perikanan telah diterapkan  untuk  menggunakan  uji  efisiensi.  Hasil uji Kruskal Wallis di atas menunjukkan bahwa nilai p-value lebih kecil dari taraf signifikansi 99% (0.01) yakni  dengan p-value 0.004,  yang  berarti  bahwa hipotesis nol ditolak dan sampel yang diuji berbeda nyata  antara  satu  dengan  yang  lainnya.  Akhirnya, dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  signifikansi  tersebut menunjukkan bahwa terdapat perbedaan nyata antar kelima kelompok industri pengolahan perikanan dan layak untuk diuji atau diestimasi dengan menggunakan pendekatan meta-frontier.
Skor Efisiensi Perusahaan Pengolahan Perikanan di Indonesia
Setelah  diketahui  bahwa  kelompok  industri pengolahan  perikanan  layak  diuji  dan  diestimasi menggunakan  pendekatan  meta-frontier,  maka kemudian ditentukan Total Gap Ratio (TGR) dari seluruh kelompok sebagaimana yang disajikan pada Tabel 6 di bawah ini.
Tabel 6 di atas menunjukkan nilai skor Total Gap  Ratio (TGR)  dan  juga  skor  efisiensi  meta- frontier.  Dari  data  di  atas  dapat  diketahui  nilai efisiensi teknis dari masing-masing kelompok wilayah industri  pengolahan  perikanan  (TE k ). Jika dilihat dari  presentase  perusahaan  yang  efisien  (memiliki
Analisis Efisiensi Teknis dan Gap Teknologi Industri Pengolahan Perikanan Di Indonesia: Pendekatan Metafrontier DEA | Anam & Prihatini Vol. 17, No. 2, Desember 2022, pp. 227-239.
nilai efisiensi = 1), maka wilayah Jawa timur (grup 3)  memiliki  presentase  perusahaan  efisien  terbesar yakni 67% kemudian di susul dengan grup 5 (Aceh, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Lampung, Bangka Belitung, Kepulauan Riau, DKI Jakarta, Banten, Bali, NTB,  NTT,  Kalimantan  Barat,  Kalimantan  Utara, Gorontalo, Maluku, Maluku Utara, Papua, dan Papua Barat) yakni sebesar 65%, sedangkan Sulawesi (grup 4) merupakan wilayah dengan presentase perusahaan dengan  efisiensi  paling  rendah  yakni  hanya  sebesar 38%.
Sofiati et al. (2022) menulis bahwa Jawa Timur adalah salah satu Provinsi di Pulau Jawa yang yang mengalami  perkembangan  yang  pesat  khususya  di bidang perikanan. Hal tersebut sangat dimungkinkan karena kondisi infrastruktur yang ada sangat memadai dan sangat menunjang bagi pertumbuhan industri. Selain  itu  provinsi  ini  juga  memiliki  pertumbuhan ekonomi  yang  cukup  tinggi  serta  sarana  prasarana perikanan yang memadai. Hal ini bisa dilihat dengan adanya Kota Surabaya sebagai Central Business District (CBD)  dan  beberapa  daerah hiitterland- nya  seperti Gresik,  Sidoarjo,  dan  Pasuruan  yang  mempunyai wilayah pertambakan yang luas. Hasil dari budidaya perikanan  inilah  yang  kemudian  dijadikan  bahan baku utama industri pengolahan perikanan.
Grup  5  (Provinsi  Lainnya)  menunjukkan skor  TGR  0.901.  artinya  sebesar  9.9  %  performa perusahaan pengolahan perikanan di grup ini masih bisa  ditingkatkan.  Contoh  Provinsi  Maluku  dan
Maluku  Utara,  Talib  (2018)  menyatakan  bahwa kedua provinsi tersebut memiliki potensi perikanan yang  sangat  melimpah  dengan  rata-rata  jumlah Produksi  1.035.230  ton/tahun.  Hal  ini  karena perairan  Maluku  Utara  Memiliki  posisi  strategis dan  menjadi  lintasan  migrasi  ikan  dari  Samudera Pasifik ke perairan Indonesia atau sebaliknya. Selain itu Purbani et  al. (2016)  melakukan  penelitian  di Perairan Barat Sumatera, menyatakan bahwa Provinsi Sumatera khususnya Sumatera Barat memiliki potensi perikanan  yang  amat  besar  pada  jenis  ikan  pelagis besar  (tuna,  cakalang,  tongkol  dan  tenggiri)  yang banyak  terpusat  di  Perairan  di  sekitar  Kota  Padang dan Kabupaten Kepulauan Mentawai.
Kemudian jika dilihat dari nilai standar deviasi (SD) pada Tabel 6 berbeda antar grup/kelompok. Nilai SD  terendah  untuk  TE k yakni  Provinsi  Jawa  Barat (Grup  1)  0,056  dan  tertinggi  yakni  pada  Provinsi Jawa  Timur  (Grup  3)  0,226.  Hal  ini  dikarenakan pada  grup  3  memiliki  tingkat  variabilitas  yang paling tinggi diantara yang lain, ditunjukkan dengan industri pengolahan perikanan pada kelompok ini paling banyak di antara yang lainnya. Selain itu nilai SD  <  100,  menunjukkan  bahwa  terdapat  tingkat homogenitias yang tinggi antar kelompok.
Hasil ini membuktikan bahwa industri pengolahan perikanan yang ada di Indonesia secara umum memiliki tingkat efisiensi teknis yang tinggi dan  stabil  jika  dibandingkan  dengan  wilayah  yang lain. Namun, Jawa Timur (Grup 3) dan juga provinsi
0,000 0,200 0,400 0,600 0,800 1,000 1,200 1 23 45 67 89 111 133 155 177 199 221 243 265 287 309 331 353 375 397 419 441 463 485 507 529 551 573 595 617 639 661 683 705 727 749 771 793 815 837 Group Frontier Metafrontier
Group 1 Group 2 Group 3 Group 4 Group 5 X Y
Gambar 3 Perbandingan Skor Efisiensi Perusahaan Pengolahan Perikanan di Indonesia . (Picture 3 Comparison of Efficiency Scores for Fisheries Processing Industry in Indonesia). Data Diolah, 2021 ( Processed Data, 2021 )
p-ISSN: 2088-8449 e-ISSN: 2527-4805
lainnya  (Aceh,  Sumatera  Utara,  Sumatera  Barat, Lampung,  Bangka  Belitung,  Kepulauan  Riau,  DKI Jakarta, Banten, Bali, NTB, NTT, Kalimantan Barat, Kalimantan  Utara,  Gorontalo,  Maluku,  Maluku Utara,  Papua,  dan  Papua  Barat)  memiliki  jumlah perusahaan yang efisien lebih banyak.
Efisiensi  kelima  grup  industri  pengolahan perikanan jika dibandingkan skor efisiensinya dengan metafrontier,  seperti  disajikan  pada  Tabel  6  di  atas menunjukkan  hasil  yang  berbeda.  Pada  grafik  di bawah ini (Gambar 3) ditunjukkan ilustrasi grafis dari grup  frontier  (TE k )  dan  juga  efisiensi  metafrontier dari kelima industri pengolahan perikanan. Sumbu Y adalah skor efisiensi dari 0 sampai 1, sedangkan sumbu X adalah jumlah perusahaan pengolahan perikanan. Dari  grafik  tersebut  diketahui  bahwa  skor  efisiensi teknis memiliki nilai rata-rata lebih rendah dan lebih tersebar  daripada  yang  dihitung  berdasarkan  grup frontier.  Artinya  sebagian  besar  perusahaan  tidak mampu bersaing dan tidak mampu mencapai tingkat efisiensi  maksimal  apabila  dibandingkan  dengan grup/wilayah  lain,  namun  banyak  perusahaan  yang hanya  bisa  bersaing  dengan  perusahaan  lain  dalam satu grup/wilayah saja.
Selanjutnya  jika  meta-frontier  menjadi  titik acuan  dalam  menghitung  tingkat  efisiensi  teknis, maka jumlah perusahaan pengolahan perikanan yang efisien akan berkurang. Namun penurunan ini tidak sama antar grup/kelompok. Sebagai contoh, efisiensi jumlah perusahaan pengolahan perikanan di Jawa Timur adalah yang terbesar di grup frontier sebesar 67%, namun perusahaan perikanan di grup 5 (Aceh, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Lampung, Bangka Belitung,  Kepulauan  Riau,  DKI  Jakarta,  Banten, Bali,  NTB,  NTT,  Kalimantan  Barat,  Kalimantan Utara,  Gorontalo,  Maluku,  Maluku  Utara,  Papua, dan Papua Barat) memilki efisiensi tertinggi sebesar 19%  jika  dibandingkan  dengan  grup/kelompok lainnya sedangkan yang terendah yakni di Jawa Barat dengan nilai 13%.
Hasil ini menekankan bahwa untuk perusahaan pengolahan  perikanan  yang  beroperasi  di  bawah batas  efisiensi  penggunaan  teknologi  harus  lebih memperhatikan  kombinasi  spesifikasi  modelnya. Misalnya, ketika efisiensi dianalisis dalam satu grup/ kelompok rata-rata skor efisiensi teknis untuk Jawa Timur  adalah  0.992.  Namun  jika  dilihat  dari  skor efisiensi  meta-frontier  skornya  menurun  menjadi 0.921. Artinya jika perusahaan tersebut dibandingkan dengan  wilayah  yang  sama  (grup  yang  sama)  ia bisa  menghasilkan  99.2%  dari output maksimum, sedangkan jika beroperasi di grup atau wilayah yang
berbeda (Meta-Frontier) perusahaan tersebut hanya bisa  menghasilkan  92.1%  dari output maksimum. Selanjutnya  jika  dilihat  dari  Tabel  6  di  atas,  grup frontier  dan  meta-frontier  juga  bisa  digunakan untuk menghitung nilai Total Gap Ratio (TGR). Hasil dari TGR menunjukkan bahwa semakin tinggi nilai TGR maka semakin kecil kesenjangan (gap) antara grup frontier dan meta-frontier. TGR di grup 3  menunjukkan  nilai  tertinggi  yaitu  0.977,  artinya perusahaan yang terdapat di grup ini memiliki potensi peningkatan performa perusahaan sebesar 2.3%. Hal ini dikarenakan Provinsi Jawa Timur mendapatkan keuntungan  dari  segi  geografis,  kemampuan  lebih kuat dalam menarik investor asing, dan memiliki sedikit  kompetitor.  Sehingga  memiliki  manajemen yang maju. Sedangkan nilai TGR terendah yakni di wilayah  Jawa  Tengah,  sebesar  0.822.  Hal  tersebut disebabkan karena Pertumbuhan Industri di Jawa Tengah  pada  tahun  2015-2017  tidak  mengalami peningkatan (stagnan) yakni sebesar 5.20%.

## SIMPULAN DAN REKOMENDASI KEBIJAKAN

## Simpulan
Dari  hasil  penelitian  ini  dapat  diketahui bahwa  nilai  efisiensi  teknis  dari  masing-masing kelompok  wilayah  industri  pengolahan  perikanan (TE k ).  Jika  dilihat  dari  presentase  perusahaan  yang efisien  (memiliki  nilai  efisiensi  =  1),  maka  wilayah Jawa timur (grup 3) memiliki presentase perusahaan efisien terbesar yakni 67% kemudian di susul dengan grup  5  (Aceh,  Sumatera  Utara,  Sumatera  Barat, Lampung,  Bangka  Belitung,  Kepulauan  Riau,  DKI Jakarta, Banten, Bali, NTB, NTT, Kalimantan Barat, Kalimantan  Utara,  Gorontalo,  Maluku,  Maluku Utara, Papua, dan Papua Barat) yakni sebesar 65%, sedangkan  Sulawesi  (grup  3)  merupakan  wilayah dengan presentase perusahaan dengan efisiensi paling rendah yakni hanya sebesar 38%.
TGR (Total Gap Ratio) diantara kelima grup menunjukkan  hasil  yang  berbeda.  Hasil  dari  TGR menunjukkan bahwa semakin tinggi nilai TGR maka semakin kecil kesenjangan (gap) antara grup frontier dan  meta-frontier.  TGR  di  grup  3  menunjukkan nilai  tertinggi  yaitu  0.977,  artinya  perusahaan  yang terdapat di grup ini memiliki potensi peningkatan performa perusahaan sebesar 2.3%.

## Rekomendasi Kebijakan
Diantara kelima grup/wilayah di atas masih ada yang belum mencapai nilai efisiensi maksimal. Maka oleh  sebab  itu  perlu  beberapa  kebijakan-kebijakan
Analisis Efisiensi Teknis dan Gap Teknologi Industri Pengolahan Perikanan Di Indonesia: Pendekatan Metafrontier DEA | Anam & Prihatini Vol. 17, No. 2, Desember 2022, pp. 227-239.
yang  diambil  untuk  meningkatkan  nilai  efisiensi, yaitu, 1) Pemerintah sebaiknya melakukan intervensi berupa pemberian subsidi kepada perusahaan dengan  nilai  efisiensi  rendah  (grup  4)  dan  kepada perusahaan  yang  baru  berkembang  untuk  menekan biaya  produksi  supaya  mampu  bersaing  terhadap produk-produk  impor,  2)  Perlu  pengembangan teknologi pengolahan perikanan untuk implementasi hilirisasi pangan berbasis perikanan sesuai yang telah diamanatkan RIPIN ( Rencana Induk Pembangunan Industri Nasional )  tahun  2015-2035,  ,  3)  Grup    4 membutuhkan  banyak  investor  dan  manajemen yang baik untuk memaksimalkan produksi, sehingga dapat meningkatkan modal, jumlah bahan baku, produktivitas  tenaga  kerja  dan  juga  lahan.  dan  4) Pemerintah juga perlu mengembangkan kerjasama yang  baik  antar  daerah  dengan  cara  penyebaran teknologi,  transfer  industri,  dan  bantuan  keuangan khususnya untuk perusahaan-perusahaan yang berada di luar Jawa.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Dengan ini kami menyatakan bahwa tiap-tiap penulis  yang  berkontribusi  dalam  pembuatan  karya tulis  adalah  M.  Khairul  Anam  sebagai  kontributor utama serta Endah Sih Prihatini sebagai kontributor anggota.  Penulis  menyatakan  bahwa  penulis  telah melampirkan surat pernyataan kontribusi penulis.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Litbang  Pemas  Universitas  Islam  Lamongan  yang telah  membiayai  penelitian  ini,  dan  kepada  rekan peneliti  maupun  semua  pihak  yang  terlibat  dalam tabulasi data, coding data serta bantuan teknis lainnya hingga selesainya seluruh rangkaian penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Álvarez,  A.,  Couce,  L.,  &  Trujillo,  L.  (2020).  Does  special- ization  affect  the  efficiency  of  small-scale  fishing boats? Marine  Policy,  113 ,  103796.  doi:https://doi. org/10.1016/j.marpol.2019.103796.
Banker, R. D., Charnes, A., & Cooper, W. W. (1984  ).
Some  models  for  estimating  technical  and  scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management science, 30 (9), 1078-1092. https:// doi.org/10.1287/
mnsc.30.9.1078. BPS.  (2017).  Indonesia’s  Central  Statistic  Agency.  Jakarta, Indonesia.  Retrieved  from  https://silastik.bps.  go.id/ v3/index.php/site/login/.
Direktorat  Kelautan  dan  Perikanan  Kedeputian  Bidang Kemaritiman dan Sumber Daya Alam BAPPENAS. (2016). Kajian  Strategi  Industrialisasi  Perikanan Untuk  Mendukung  Pembangunan  Ekonomi Wilayah .  Kemetrian  PPN.  (Online)  Diakses  pada 24  April  2021.  https://www.bappenas.go.id/ files/4115/0459/9921/Ringkasan-Kajian-Strate- gi-Industrialisasi-Perikanan-Untuk-Men- dukung-Pembangunan-Ekonomi-Wilayah.pdf.
Eigaard, O. R., Marchal, P., Gislason, H., & Rijnsdorp, A.  D.  (2014).  Technological  development  and fisheries management. Reviews in Fisheries Science & Aquaculture , 22 (2), 156-174. https://doi.org/10 .1080/23308249.2014.899557.
Ermaya, H. N. L., & Mashuri, A. A. S. (2020). The Influence of  Environmental  Performance,  Environmental Cost  and  ISO  14001  on  Financial  Performance in  Non-Financial  Companies  Listed  on  the Indonesia Stock Exchange. Neraca: Jurnal Akuntansi Terapan , 1 (2),  74-83.  https://doi.org/10.31334/ neraca.v1i2.857.
FishStatJ. (2017). Database and Software for Fishery Statistical Analysis.  Retrieved  from  http://www.fao.org/fishery/ statistics/software/fishstatj/en.
Hayami,  Y.,  &  Ruttan,  V.  W.  (1970    ).  Agricultural productivity differences among countries. The American economic  review , 895-911. Retrieved  from:  https:// w ww.jstor.org/stable/1818289.
Kementerian Kelautan dan Perikanan Republik Indonesia.
2021.  Siaran  Pers  Kementerian  Kelautan  dan Perikanan. https://kkp.go.id/artikel/33048-treng- gono-bawa-sektor-perikanan-tumbuh-9-69-pers- en-di-triwulan-kedua-2021#:~:text=Masih%20 berdasarkan%20data%20BPS%2C%20nilai,perse- n%20terhadap%20nilai%20PDB%20Nasional. . (Online). Diakses pada tanggal 05 Februari 2022.
Le,  V.,  Vu,  X.-B.  B.,  &  Nghiem,  S.  (2018).  Technical efficiency  of  small  and  medium  manufacturing  firms in  Vietnam:  A  stochastic  meta-frontier  analysis. Economic Analysis and Policy, 59 , 84-91. https://doi. org/10.1016/j.eap.2018.03.001.
Li, L. b., Liu, B. l., Liu, W. l., & Chiu, Y. H. (2017). Efficiency evaluation of the regional high-tech industry in  China:  A  new  framework  based  on  meta-frontier dynamic  DEA  analysis. Socio-  Economic  Planning
Sciences,  60 ,  24-33.  https:// doi.org/10.1016/j. seps.2017.02.001.
Liang,  F.  H.  (2017).  Does  foreign  direct  investment improve  the  productivity  of  domestic  firms? Technology  spillovers,  industry  linkages,  and firm  capabilities. Research  Policy , 46 (1),  138-159. https://doi.org/10.1016/j.respol.2016.08.007.
Lin, B., & Zhao, H. (2016). Technology gap and regional energy  efficiency  in  China’s  textile  industry:  a non-parametric  meta-frontier  approach. Journal of  Cleaner  Production , 137 ,  21-28.  https://doi. org/10.1016/j.jclepro.2016.07.055.
Lin, B., & Du, K. (2013). Technology gap and China’s regional energy efficiency: a parametric metafrontier approach. Energy Economics , 40 , 529-536. https:// doi.org/10.1016/j.eneco.2013.08.013.
Medal-Bartual,  A.,  Garcia-Martin,  C.-J.,  &  Sala-Garrido, R.  (2012).  Efficiency  analysis  of  small  franchise enterprises  through  a  DEA  metafrontier  model. The Service Industries Journal, 32 (15), 2421-2434. https:// doi.org/10.1080/02642069.2012.677829 .
O’Donnell, C. J., Rao, D. P., & Battese, G. E. (2008 ). Metafrontier frameworks for the study of firm-level efficiencies and technology ratios. Empirical economics,
34 (2),  231-255.  https://doi. org/10.1007/s00181- 007-0119-4
Purbani, D, Abdullah A.D.Y, Eva M, Hadiwijaya, L.M, dan  Aida  H.  (2016).  Pengembangan  Industri Perikanan  Tangkap  di  Perairan  Barat  Sumatera Berbasis  Ekonomi  Biru. Jurnal  Manusia  dan Lingkungan . 23 (2).  233-240.  https://doi. org/10.22146/jml.18795.
Sari,  H.U,  Agus,  P.W,  dan  Dedy  H.  (2019).  Analisa Metode  Data  Mining  Pada  Produksi  Perikanan Laut  Yang  Dijual  di  Tempat  Perikanan  Ikan (TPI). KOMIK. 3  (1).  630-636.  http://dx.doi. org/10.30865/komik.v3i1.1671.
Sawilowsky,  S.  &  Fahoome,  G.  (2014).  Kruskal-Wallis Test: Basic. In Wiley StatsRef: Statistics Reference Online (eds N. Balakrishnan, T. Colton, B. Everitt,W. Piegorsch,  F.  Ruggeri  and  J.L.  Teugels).  https:// doi. org/10.1002/9781118445112.stat06567
Sofiati,  D.,  Fattah,  M.,  Purwanti,  P.,  Anandya,  A.,  & Aisyah,  D.  (2022).  Tipologi  Ekonomi  Dan Daya  Saing  Sektor  Perikanan  Provinsi  Jawa Timur. JFMR  (Journal  of  Fisheries  and  Marine Research) , 6 (2),  1-8.  https://doi.org/10.21776/ ub.jfmr.2022.006.02.1.
Talib,  A.  (2018).  Peluang  dan  Tantangan  Industri Teknologi Pengolahan Hasil Perikanan dalam Mendukung  Terwujudnya  Lumbung  Ikan Nasional  (LIN)  di  Maluku  Utara. Agrikan:  Jurnal Agribisnis  Perikanan. 11(1).  19-27.  https://doi. org/10.29239/j.agrikan.11.1.19-27.
Weaver,  K.F.,  Morales,  V.,  Dunn,  S.L.,  Godde,  K. &  Weaver,  P.F.  (2017).  Kruskal—Wallis.  In An  Introduction  to  Statistical  Analysis  in Research  (eds  K.F.  Weaver,  V.  Morales,  S.L. Dunn,  K.  Godde  and  P.F.  Weaver).  https://doi. org/10.1002/9781119454205.ch8.
Wibowo,  S.A.  (2018).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi  Produksi  Industri  Pengolahan dan  Efisiensi  Produksi  Pada  Kabupaten/Kota  di Jawa Tengah  Tahun  2010-2015. Media  Ekonomi  dan Manajemen .  33  (2).  205-213.  http://dx.doi. org/10.24856/mem.v33i2.727.
Yaskun,  M  &  Edie  S.  (2017).  Potensi  Hasil  Perikanan Laut  Terhadap  Kesejahteraan  Para  Nelayan  dan
Masyarakat  Di  Kabupaten  Lamongan. Jurnal  Studi Manajemen  dan  Bisnis. 4  (1).  257-264.  Retrieved from:  https://eco-entrepreneur.trunojoyo.ac.id/ jsmb/article/viewFile/3225/2391.
Zhou, L., Li, J., Li, F., Meng, Q., Li, J., & Xu, X. (2016). Energy consumption model and energy efficiency of  machine  tools:  a  comprehensive  literature review. Journal  of  Cleaner  Production , 112 , 3721-3734. https://doi.org/10.1016/j. jclepro.2015.05.093.