## SUPER EFISIENSI DAN ANALISIS SENSITIVITAS DEA: APLIKASI PADA BANK UMUM SYARIAH DI INDONESIA
1 Aam Slamet Rusydiana, 2 Fatin Fadhilah Hasib
1 Sharia Economics Applied Research and Training (SMART)
2 Universitas Airlangga
Jl. Airlangga No.4, Airlangga, Kec. Gubeng, Kota Surabaya, Jawa Timur, Indonesia 60286
aamsmart@gmail.com

## Abstrak
Kerangka kerja untuk mengukur kinerja bank syariah terkait dengan konsep efisiensi yang  telah  banyak  diterapkan.  Namun,  ada  kekurangan  dari  model  DEA,  terutama dalam menentukan peringkat terbaik dari DMU ketika ada beberapa unit DMU yang sama-sama  bernilai  1.  Dalam  penelitian  ini,  bank  syariah  di  Indonesia  digunakan sebagai  objek  studi.  Setelah  menghitung  efisiensi  super,  maka  penelitian  akan mengukur  tingkat  pengaruh  masing-masing  variabel  terhadap  nilai  efisiensi  relatif melalui  analisis  sensitivitas.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa,  dalam  efisiensi super nilai tertinggi dimiliki oleh bank BSM pada 2016 dengan nilai efisiensi relatif dari 1.351, diikuti oleh Bank Mega Syariah 2016 dengan 1.202 dan BMI 2016 dari 1.175. Untuk analisis sensitivitas, nilai efisiensi bank syariah sangat sensitif terhadap nilai variabel output, terutama variabel pendapatan operasional.

## Abstract
The  framework  for  measuring  the  performance  of  Islamic  banks  is  related  to  the concept  of  efficiency  that  has  been  widely  implemented.  However,  there  is  a deficiency of the DEA model, especially in determining the best ranking of the DMU when there are several DMU units which are equally worth 1. In this study, Islamic banks  in  Indonesia  were  used  as  objects  of  study.  After  calculating  the  super efficiency, then the research will measure the level of influence of each variable on the  relative  efficiency  value  through  sensitivity  analysis.The  results  showed  that,  in super  efficiency  the  highest  value  was  owned  by  BSM  bank  in  2016  with a  relative efficiency value of 1,351, followed by Bank Mega Syariah 2016 with 1,202 and BMI 2016 of 1,175. For sensitivity analysis, the efficiency value of Islamic banks was very sensitive to value output variables, especially operating income variables.
Keywords: Super Efficiency, Sensitivity DEA,  Islamic Bank
I. Introduction
Saat ini Perbankan Syariah terus berkembang  di  Indonesia,  terbukti  aset perbankan  syariah  serta  dana  pihak  ketiga terus  meningkat.  Hal  ini  merupakan
bentuk  kepercayaan  masyarakat  terhadap prinsip  bagi  hasil  yang  diterapkan  oleh perbankan  syariah.  Perbedaan  prinsip dasar  antara  perbankan  syariah  dengan perbankan  konvensional  menjadi  modal
penting  atas  keberadaan  bank  syariah  di Indonesia  mengingat  mayoritas  penduduk Indonesia  adalah  muslim.  Penelitian  yang dilakukan  oleh  (Nurfalah  etal,  2018) menyatakan  bahwa  perbankan  syariah relatif  lebih  stabil  dibandingkan  dengan perbankan konvensional dalam menghadapi shock baik  dari  internal maupun eksternal. Hal ini menjadi temuan menarik  yang  perlu  dibuktikan  melalui berbagai riset di masa mendatang.
Perkembangan  industri  perbankan  syariah di Indonesia relatif menunjukkan kecenderungan yang  baik, meskipun terkesan  lambat.  Data  Bulan  April  2018, berdasarkan  statistik  perbankan  syariah, jumlah  perbankan  syariah  telah  mencapai 13  Bank  Umum  Syariah,  21  Unit  Usaha Syariah dan 168 Bank Pembiayaan Rakyat Syariah  dengan  total  jaringan  kantor sebanyak 2,460 kantor di seluruh Indonesia (Otoritas Jasa Keuangan, 2018).
Sedangkan, menurut Global Islamic Finance  Report 2017,  industri  keuangan syariah  di  Indonesia  berada  di  urutan ketujuh dunia setelah Malaysia, Iran, Arab Saudi,  UAE,  Kuwait  dan  Pakistan.  Score indeks industri keuangan syariah Indonesia pada  2017  adalah  24.21  pada  skala  100 dan  menempati  urutan  ke-7  di  dunia (GIFR, 2017).
Dengan  market  share  bank  syariah  sekitar 6%  dan  potensinya  yang  cukup  besar, maka  bank  konvensional  memperluas sayapnya  dengan  membuka  unit  usaha syariah.  Sampai  saat  ini  terdapat  22  unit usaha syariah ada di Indonesia. Seharusnya  kondisi  ini  harus  menjadi sorotan  para  peneliti  karena  karakteristik bank  syariah  berbeda  dengan  bank konvensional.
Bank  syariah  memiliki  tujuan  untuk membantu  pihak  yang  membutuhkan pertolongan  terutama  bagi  masyarakat yang  membutuhkan  usaha.  Bank  syariah juga  selalu  memperhatikan  fakir  miskin, pendidikan  dan  social  lainnya  sebagai bentuk pengaplikasian syariah islam bahwa berbisnis bukanlah segalanya melainkan  harus  selalu  memperhatikan lingkungan  sekitar.  Karena  bank  syariah tidak  hanya  memprioritaskan  keuntungan komersialnya  namun  harus  menjalankan aktivitas  non  komersialnya,  hal  ini menyebabkan tingginya biaya dan tentunya akan menurunkan tingkat efisiensi  dibanding  bank  konvensional. Bahkan  dengan  kemajuan  teknologi  saat ini  yang  sangat  cepat  berdampak  pada meningkatnya  persaingan  sehingga  biaya yang  dikeluarkan  akan  terus  bertambah, pada akhirnya akan mengganggu efisiensi. Di  sisi  lain  jika  bank  syariah  tidak  peka terhadap teknologi maka akan kalah dalam persaingan  usahanya.  Sehingga  dalam jangka  panjang  pengeluaran  biaya  yang terus-menerus itu akan mengganggu kontinuitas dan likuiditas bank syariah.
Menurut  (Berger  dan  Humphrey,  1997), studi  terkait  pengukuran  tingkat  efisiensi dan  produktivitas  institusi  perbankan menjadi  bagian  penting  sejak  tahun  1990- an.  Lebih  jauh,  (Berger,  Hancock  dan Humphrey,  1993)  menyarankan  jika  bank bekerja  secara  lebih  efisien,  maka  akan berdampak  kepada  peningkatan  tingkat produktivitas,  kompetisi  harga  yang  lebih baik  dan  kualitas  pelayanan  bagi  nasabah yang  lebih  baik  dan  berkualitas.  Hal  ini tentu berlaku juga bagi industri perbankan syariah.
Sebagai lembaga intermediasi, bank syariah  harus  mampu  mengalokasikan
dana  yang  terkumpul  dari  pihak  ketiga berupa  penyaluran  pembiayaannya  ke dalam  sektor  yang  lebih  produktif  secara optimal  agar  dihasilkan  output  yang maksimal  pula.  Dengan  demikian  akan tercipta  efisiensi.  Efisiensi  yang  dimaksud adalah efisiensi teknis, yaitu memaksimalkan output dengan biaya yang ada.  Suatu  perusahaan  dikatakan  efisien secara  teknis  jika  dapat  menghasilkan lebih banyak output dengan menggunakan jumlah  masukan  tertentu  dibandingkan dengan perusahaan lainnya (Yotopulas and Lau, 1973).
Beberapa  studi  terdahulu  terkait  kerangka pengukuran performa bank syariah dikaitkan  dengan  konsep  efisiensi  telah dilakukan  penulis.  Yang  pertama  adalah Maslahah  Efficiency  Quadrant  atau  MEQ (Rusydiana  &  Sanrego,  2018).  Kerangka ini  menggabungkan  antara  pengukuran dari  sisi  efisiensi  dengan  perspektif maqasid shariah (Rusydiana & Firmansyah, 2017). Kedua adalah kerangka pengukuran efisiensi dan stabilitas bank syariah dalam satu framework (Rusydiana, 2018a). Dan terakhir adalah pengukuran tingkat produktivitas  bank  syariah  dari  sisi perubahan  tingkat  efisiensi  (EFFCH)  dan tingkat  perubahan  penggunaan  teknologi atau technological  change (TECH)  yang berdampak pada produktivitas (Rusydiana, 2018b).
Metode  yang  paling  banyak  digunakan dalam  pengukuran  efisiensi  adalah  Data Envelopment  Analysis  (DEA).  Namun, kekurangan  model  DEA  dasar  adalah adanya  kesulitan  menentukan  peringkat terbaik  dari  DMU  manakala  terdapat beberapa  unit  DMU  yang  sama-sama
bernilai  1.  (Anderson  dan  Petersen,  1993) kemudian  memperkenalkan  konsep  super efisiensi. Konsep dasar dari super efisiensi adalah membiarkan adanya efisiensi DMU yang diamati lebih besar dari 1 atau 100%. Super  efisiensi  sebenarnya  merupakan suatu  ukuran  kekuatan  unit-unit  yang efisien  yang  digunakan  untuk  meranking unit  DMU  yang  menjadi  objek  observasi. Dalam  penelitian  ini,  bank  umum  syariah di Indonesia dijadikan sebagai objek studi. Setelah dihitung super efisiensi, selanjutnya  penelitian  akan  mencoba mengukur tingkat pengaruh masing- masing  variabel  terhadap  nilai  efisiensi relatifnya melalui analisis sensitivitas.

## II. Discussion

## Landasan Teori

## Konsep Super Efisiensi
Efisiensi  mengarah  pada  ukuran  baik  atau buruknya  penggunaan  sumber  daya  dalam mencapai  tujuan.  Efisiensi  merupakan rasio  dari  output  aktual  yang  dicapai terhadap  output  standar  yang  diharapkan. Namun  karena  kondisi  efisien  yang  ideal dengan  nilai  efisiensi  1  atau  100%  sukar dicapai  maka  dikenal  istilah  efisiensi relatif.  Sehingga  suatu  unit  dikatakan efisien  relatif  bila  unit  tersebut  memiliki nilai  efisiensi  yang  lebih  baik  dari  unit lainnya.
DEA adalah sebuah pendekatan deterministik  non-parametrik  yang  pada dasarnya merupakan teknik berbasis linear programming. DEA bekerja dengan langkah  identifikasi  unit  yang  akan dievaluasi,  yakni  input  yang  dibutuhkan serta  output  yang  dihasilkan  unit  tersebut. Selanjutnya, input-output tersebut membentuk efficiency frontier atas set data
yang  tersedia  dan  menghitung  nilai produktifitas  dari  unit-unit  yang  tidak termasuk  ke  dalam efficiency  frontier .
DEA  juga  mampu  mengidentifikasi  unit mana  yang  tidak  menggunakan  input secara  efisien,  relatif  terhadap  unit berkinerja  terbaik  dari  set  data  yang dianalisis.
Untuk  mencapai  tingkat  efisiensi  yang optimum,  maka  setiap  unit  cenderung memiliki  pola  untuk  menetapkan  bobot tinggi  pada  input  yang  sedikit  digunakan dan  pada  output  yang  banyak  dihasilkan. Bobot  yang  dipilih  tersebut  tidak  semata- mata menggambarkan suatu nilai ekonomis  namun  lebih  merupakan  suatu besaran kuantitatif untuk memaksimumkan efisiensi unit yang bersangkutan.
DEA  menggunakan  model  matematis untuk  mengevaluasi  unit  berdasarkan  data dan  kinerja  pada  masa  lalu  untuk perencanaan pada masa yang akan datang. Ada 2 model matematis yang biasa dipakai yakni  model primal dan  model dual . Model  primal  merupakan  model  utama yang  dipakai  untuk  menghitung  nilai efisiensi  relatif  tiap  unit.  Sementara  itu model dual adalah model pendukung untuk menghitung nilai efisiensi relatif suatu unit dan  mengetahui  unit  yang  dijadikan sebagai acuan, untuk meningkatkan efisiensi unit yang tidak efisien.
DEA  model  dasar  menggolongkan  unit pengambil keputusan atau Decision Making Unit (DMU) ke dalam 2 kelompok besar  yakni  unit  efisien  dan  yang  tidak efisien.  Unit  efisien  bernilai  1  atau  100%, sedangkan  unit  yang  memiliki  nilai  di bawah  1  termasuk  ke  dalam  kelompok yang  tidak  efisien.  Namun,  kekurangan model  DEA  dasar  adalah  kita  akan
kesulitan  menentukan  peringkat  terbaik dari  DMU  manakala  terdapat  beberapa unit DMU yang sama-sama bernilai 1.
(Anderson  dan  Petersen,  1993)  kemudian memperkenalkan  konsep  super  efisiensi. Konsep  dasar  dari  super  efisiensi  adalah membiarkan  adanya  efisiensi  DMU  yang diamati  lebih  besar  dari  1  atau  100%.
Super  efisiensi  hanya  mempengaruhi  unit yang  dianggap  sama  efisien  dengan batasan  yang  dihilangkan.  Sementara  itu unit  yang  tidak  efisien  tidak  terpengaruh karena  efisiensi  lebih  kecil  daripada  1. Super  efisiensi  sebenarnya  merupakan suatu  ukuran  kekuatan  unit-unit  yang efisien  yang  digunakan  untuk  meranking unit DMU yang menjadi objek observasi.
Beberapa  riset  lain  yang  mengaplikasikan model  super  efisiensi  dapat  ditemukan dalam  riset  (Davidovic  et  al.  2019), (Zimkova,  2014)  dan  (Rahim,  2015). Sementara itu aplikasi pengukuran efisiensi  terbaru  dalam  industri  perbankan syariah  di  Indonesia  dapat  ditemukan dalam  riset  (Rusydiana,  2019),  (Hafez &Halim,  2019),  dan  (Rusydiana  & Marlina, 2019).

## Konsep Sensitivitas DEA
Sementara  itu  analisis  sensitivitas  DEA dirancang  untuk  mempelajari  pengaruh perubahan dalam parameter model terhadap  pemecahan  optimum.  Tujuan akhir  dari  analisis  ini  adalah  untuk memperoleh informasi  tentang pemecahan optimum yang baru dan yang dimungkinkan dengan perhitungan tambahan yang minimal.
Analisis  sensitivitas  lazim  digunakan untuk mengukur tingkat pengaruh masing- masing  variabel  terhadap  nilai  efisiensi relatifnya.  Dalam  analisis  sensitivitas  ini
dilakukan  verifikasi  apakah  nilai  efisiensi relatif dari suatu DMU terpengaruh secara signifikan apabila salah satu variabel input dan  output  diabaikan.  Oleh  karena  itu, analisis  sensitivitas  ini  dilakukan  melalui proses simulasi  menggunakan perhitungan DEA  model  super  efisiensi,  baik  CCR maupun BCC.
Untuk  mengetahui  bagaimana  pengaruh masing-masing  variabel  terhadap  nilai efisiensi,  dilakukan  perbandingan  antara nilai  efisiensi  awal  dengan  nilai  efisiensi hasil  simulasi.  Jika  suatu  perubahan  kecil dalam  variabel  menyebabkan  perubahan drastis  terhadap  nilai  efisiensi,  hal  ini berarti  nilai  efisiensi  sangat  sensitif terhadap  nilai  variabel  tersebut.  Namun
sebaliknya,  jika  perubahan  variabel  tidak mempunyai  pengaruh  besar  terhadap  nilai efisiensi,  maka  nilai  efisiensi  tersebut relatif  insensitive  terhadap  nilai  variabel. Hasil  analisis  ini  berpengaruh  pada perumusan rekomendasi akhir.
Dalam perkembangannya, model pengukuran efisiensi frontier telah meningkat,  baik  secara  konsep  teori maupun  praktik.  Secara  umum,  model pengukuran tingkat efisiensi dan produktivitas  terbagi  menjadi  dua  bagian yakni  parametric  dan  nonparametric. Berikut  ini  adalah  gambaran  umum perkembangan model pengukuran efisiensi frontier  yang  berhasil  penulis  identifikasi (Rusydiana, 2018b).
Tabel 1 Perkembangan Analisis Model Pengukuran Efisiensi Frontier N O MODEL TAH UN PENULIS TIPE 1 Stochastic Frontier Approach als77 1977 Aigner, Lovell, Schmidt Parametrik 2 SFA Model mvb77 1977 Meeusen & van den Broeck Parametrik 3 Data Envelopment Analysis CCR 1978 Charnes, Cooper, Rhodes Nonparametrik 4 SFA Model stev80 1980 Stevenson Parametrik 5 SFA Model mlti 1981 Pitt & Lee Parametrik 6 Malmquist Productivity Index 1982 Caves, Christensen, Diewert Nonparametrik 7 DEA Model BCC 1984 Banker, Charnes, Cooper  Nonparametrik 8 Free Disposal Hull [FDH] 1984 Deprins, Simar, Tulkens Nonparametrik 9 SFA Model fe 1984 Schmidt & Sickles Parametrik 10 SFA Model regls 1984 Schmidt & Sickles Parametrik 11 DEA Additive Model 1985 Charnes,Cooper,Golany, Seiford,Stutz Nonparametrik 12 DEA Window Analysis 1985 Charnes, Clarke, Cooper, Golany Nonparametrik 13 DEA Assurance Region [DEA-AR] 1986 Thompson, Singleton, Thrall, Smith Nonparametrik 14 DEA Cross Efficiency 1986 Sexton, Silkman, Hogan Nonparametrik 15 DEA Facet Model 1988 Bessent, Bessent, Elam, Clark Nonparametrik 16 SFA Model mlti 1988 Battese & Coelli Parametrik
17 SFA Model fecss 1990 Cornwell, Schmidt, Sickles Parametrik 18 SFA Model kumb90 1990 Kumbhakar Parametrik 19 DEA Cone Ratio 1990 Charnes, Cooper, Huang, Sun Nonparametrik 20 TFA [Thick Frontier Approach] 1991 Berger & Humphrey Parametrik 21 SFA Model bc92 1992 Battese & Coelli Parametrik 22 Fuzzy DEA 1992 Sengupta Nonparametrik 23 DFA [Distribution Free Approach] 1993 Berger Parametrik 24 SFA Model fels 1993 Lee & Schmidt Parametrik 25 DEA Super Efficiency 1993 Andersen & Peterson Nonparametrik 26 SFA Model bc95 1995 Battese & Coelli Parametrik 27 Network DEA 1996 Fare & Grosskopf Nonparametrik 28 Hierarchical/Nested Model DEA 1998 Cook, Chai, Doyle, Green Nonparametrik 29 Bootstrapped DEA 1998 Simar & Wilson Parametrik 30 DEA Russell Measure [ERM] 1999 Pastor, Ruiz, Sirvent Nonparametrik 31 Imprecise Data [IDEA] 1999 Cooper, Park, Yu Nonparametrik 32 Parallel Model DEA 2000 Cook, Hababou, Tuenter Nonparametrik 33 Dynamic DEA 2000 Fare & Grosskopf Nonparametrik 34 DEA Slack Based Measure [SBM] 2001 Tone Nonparametrik 35 Meta Frontier 2003 Rao, O’Donnel, Battese  Nonparametrik 36 Context-Dependent DEA 2003 Seiford & Zhu Nonparametrik 37 SFA Model gre03 2003 Greene Parametrik 38 SFA Model tfe 2005 Greene Parametrik 39 SFA Model tre 2005 Greene Parametrik 40 Game Cross Efficiency 2008 Liang, Wu, Cook, Zhu Nonparametrik

## Metodologi Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  Data  Envelopment  Analysis (DEA).  Lebih  khususnya,  super  efisiensi DEA.  DEA  adalah  metode  nonparametrik yang  menggunakan  model  program  linier untuk  menghitung  perbandingan  rasio output dan input untuk  semua  unit  yang diperbandingkan.
Keuntungan dari
penggunaan  DEA  ini  adalah  bahwa pendekatan ini tidak memerlukan spesifikasi  yang  eksplisit  dari  bentuk fungsi  dan  hanya  memerlukan  sedikit
struktur untuk membentuk frontier efisiensinya.  Kelemahan  yang  mungkin muncul adalah self identifier dan near self identifier. DEA  dikembangkan  pertama kali  oleh  (Farrel,  1957)  yang  mengukur efisiensi  teknik  satu  input  dan  satu  output menjadi multi input dan multi output.
DEA  memiliki  keunggulan  dibandingkan metode  penelitian  lainnya,  diantaranya (Siswadi dan Purwantoro, 2005):
1. DEA mampu menangani pengukuran  efisiensi  secara  relatif bagi  beberapa  Decision  Making
Unit (DMU) sejenis dengan
menggunakan  banyak  input  dan output.
2. Metode  ini  tidak  memerlukan asumsi  bentuk  fungsi  hubungan antara  variabel  input  dan  utput sebagaimana diterapkan pada regresi biasa.
3. Dalam  DEA,  DMU-DMU  tersebut dibandingkan secara langsung dengan sesamanya.
Faktor  input  dan  output  dapat  memiliki satuan  pengukuran  yang  berbeda,sebagai contoh,  misalnya  1  (X1)  dapat  berupa jumlah  jiwa  yang  diselamatkan  sedangkat output  2  (X2)  jumlah  pendapatan  yang diterima  dalam  satuan  rupiah,  tanpa  perlu melakukan  perubahan  satuan  dari  kedua variabel tersebut.
Selanjutnya,  metode  DEA  banyak  dipakai untuk  mengukur  tingkat  efisiensi  teknis, skala  dan  ekonomi  industri  bank  dan lembaga  keuangan  ((Coelli  et.al,  2005), dan  (Cooper,  2010)),  seperti  yang  telah dilakukan  oleh  (Hadad  et.  Al,  2003), (Ozdemir,  2013),  (Shahreki  etal.  2012) serta  (Tsolas  dan  Dimitris,  2012).  Namun saat  ini,  DEA  juga  mulai  banyak digunakan dalam mengukur tingkat
efisiensi lembaga non-bank, seperti: industri  asuransi  (Rusydiana  &  Nugroho, 2017),  rumah  sakit,  universitas,  kantor pajak,  termasuk  juga  lembaga  nonprofit seperti  lembaga  zakat  (Rusydiana  et.al, 2016).  Penelitian  yang  lebih  baru  terkait efisiensi  perbankan  syariah  di  Indonesia, telah dilakukan oleh (Rusydiana, 2019).
Data  yang  digunakan  adalah  5 Bank Umum Syariah dengan asset terbesar periode  2016-2017.  Data  variabel  input dan output didapat dari laporan neraca dan laba  rugi  masing-masing  bank.  Tiga  input dan dua output digunakan untuk mengukur efisiensi  dan  analisis  sensitivitas  efisiensi bank  syariah.  Sebagai  variabel  input adalah  Dana  Pihak  Ketiga  (X1),  Biaya Personalia  (X2)  dan  Biaya  administrasi- umum.  Sementara  itu  untuk  variabel output  yaitu  Total  Pembiayaan  (Y1)  dan Pendapatan Operasional (X2). Penggunaan DPK  dan  pembiayaan  dalam  input-output karena penelitian ini menggunakan pendekatan intermediasi. Tabel 1 menjelaskan statistik deskriptif dari masing-masing  variabel  input  dan  output yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 2
Statistik Deskriptif Variabel Input dan Output
Tools  software yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah Banxia  Frontier Analyst  3 untuk  mengukur  nilai  super efisiensi  seluruh  DMU  bank  syariah  yang diobservasi.
Hasil Dan Pembahasan
Dalam pengukuran tingkat efisiensi masing-masing  bank  umum  syariah  di Indonesia, diperoleh hasil bahwa di antara ke 10 DMU yang terdiri dari 5 BUS untuk periode  2016-2017,  nilai  tertinggi  dimiliki
oleh  bank  BSM  tahun  2016  dengan  nilai efisiensi  relatif  sebesar  1.351,  kemudian diikuti  oleh  Bank  Mega  Syariah  2016 sebesar  1.202  dan  BMI  2016  sebesar 1.175.  Selanjutnya,  diikuti  oleh  Mega Syariah  2017  (1.085),  BMI  2017  (1.050), BRIS  2016  (1.040)  dan  BNIS  2016 (1.026). DMU dengan nilai super efisiensi terendah adalah BRIS 2017 sebesar 0.933, BSM  2017  sebesar  0.946  dan  BNIS  2017 sebesar 1.005.
Secara  umum,  rata-rata  tingkat  efisiensi bank  syariah  yang  diobservasi  dengan pendekatan  super  efisiensi  adalah  1.081. Jika  dilihat  lebih  detail,  tingkat  efisiensi tahun  2016  relatif  lebih  tinggi  dibanding tahun  2017.  Artinya  terjadi  penurunan tingkat efisiensi bank syariah dari 2016 ke tahun  2017.  Berikut  adalah  tabel  hasil lengkap  nilai  super  efisiensi  bank  umum syariah  yang  diobservasi  periode  2016- 2017.
Tabel 3 Nilai Super Efisiensi BUS di Indonesia 2016-2017 DMU Super Efisiensi Rank BSM 2017 0.946 9 BMI 2017 1.050 5 BRIS 2017 0.933 10 BNIS 2017 1.005 8 Mega 2017 1.085 4 BSM 2016 1.351 1 BMI 2016 1.175 3 BRIS 2016 1.040 6 BNIS 2016 1.026 7 Mega 2016 1.202 2 Analisis Sensitivitas DEA Seperti yang telah
disampaikan sebelumnya, untuk mengetahui bagaimana pengaruh masing-masing variabel terhadap nilai  efisiensi,  dilakukan  perbandingan antara  nilai  efisiensi  awal  dengan  nilai efisiensi hasil simulasi. Jika suatu perubahan kecil dalam variabel menyebabkan  perubahan  drastis  terhadap nilai efisiensi, hal ini berarti nilai efisiensi sangat  sensitif  terhadap  nilai  variabel tersebut. Sebaliknya, jika perubahan
variabel  tidak  mempunyai  pengaruh  besar terhadap  nilai  efisiensi,  maka  nilai efisiensi tersebut relatif insensitive terhadap nilai variabel.
Berdasarkan  pengukuran  tingkat  pengaruh masing-masing  variabel  input  (yaitu  dana pihak  ketiga,  biaya  personalia  dan  biaya administrasi-umum)  dan  output  (yakni total pembiayaan dan pendapatan operasional)  terhadap  nilai  efisiensi  relatif yang  dilakukan  dengan  menggunakan analisis sensitivitas dan model DEA super efisiensi,  maka  diperoleh  hasil  seperti berikut ini.
Tabel 4
Nilai efisiensi relatif BUS dengan menggunakan 2 variabel input (X)
DMU Efisiensi Relatif Eksisting Tanpa X1 Tanpa X2 Tanpa X3 BSM 2017 0.946 0.945           0.946           0.912 BMI 2017 1.050 1.050           0.853           1.050 BRIS 2017          0.933 0.711           0.921           0.933 BNIS 2017          1.005 0.930           1.005           0.917 Mega 2017          1.085 0.737           1.085           1.085 BSM 2016 1.351 1.402           1.159           1.027 BMI 2016 1.175 1.141           1.018           1.175 BRIS 2016          1.040 0.716           1.040           1.040 BNIS 2016          1.026 0.795           1.026           0.969 Mega 2016          1.202 0.968           1.202           1.085
Dari hasil  yang tampak pada tabel di  atas, terdapat nilai efisiensi yang berubah ketika dilakukan  simulasi  tanpa  salah  satu variabel  input,  ada  pula  yang  memiliki nilai efisiensi tetap (tidak berubah). Secara umum,  simulasi  kedua  yakni  simulasi tanpa  X2  yang  memiliki  nilai  efisiensi relatif yang tidak berubah terbanyak yakni sebanyak 6 DMU bank syariah.
Selanjutnya,  simulasi  tanpa  X3  yang memiliki nilai efisiensi relatif yang
tidak berubah terbanyak  yakni  sebanyak 5 DMU  bank  syariah.  Terakhir,  simulasi tanpa X1 dengan nilai efisiensi tetap yakni sebanyak 2 DMU.
Untuk  mempermudah  pengukuran  tingkat sensitivitas  dalam  DEA,  jika  salah  satu variabel  dari  beberapa  input  diabaikan maka  dicari  selisih  antara  masing-masing nilai  efisiensi relatif hasil  simulasi dengan nilai  efisiensi  relatif  awal  keseluruhan DMU.  Hasilnya  dapat  dilihat  pada  tabel berikut ini
Tabel 5
Selisih efisiensi relatif BUS dengan menggunakan 2 variabel input (X) DMU Efisiensi Relatif (Selisih) Eksistin g Tanpa X1 (DPK) Tanpa X2 (B.SDM) Tanpa X3 (B.Adm) BSM 2017 0.00 0.00 0.00 0.03 BMI 2017 0.00 0.00 0.20 0.00 BRIS 2017 0.00 0.22 0.01 0.00 BNIS 2017 0.00 0.07 0.00 0.09 Mega 2017 0.00 0.35 0.00 0.00 BSM 2016 0.00 -0.05 0.19 0.32 BMI 2016 0.00 0.03 0.16 0.00 BRIS 2016 0.00 0.32 0.00 0.00 BNIS 2016 0.00 0.23 0.00 0.06 Mega 2016 0.00 0.23 0.00 0.12
Dari hasil  yang tampak pada tabel di  atas, bagian  yang  diberi  tanda  kolom  abu-abu berarti  memiliki  perbedaan  nilai  efisiensi antara  kondisi  eksisting  (input-output lengkap)  dengan  kondisi  tanpa  salah  satu variabel  input.  Sementara  itu,  jika  selisih adalah  0.00  menandakan  bahwa  tidak  ada perbedaan  nilai  antara  kondisi  eksisting (input-output  lengkap)  dengan  kondisi tanpa  salah  satu  variabel  input.  Hasilnya terlihat bahwa simulasi tanpa X1 memiliki DMU  yang  berubah  sebanyak  8  DMU. Simulasi  tanpa  X2  memiliki  DMU  yang berubah  sebanyak  4  DMU,  dan  simulasi
tanpa  X3  memiliki  DMU  yang  berubah sebanyak  5  DMU.  Artinya,  nilai  efisiensi dapat  dikatakan  sangat  sensitif  terhadap variabel dana pihak ketiga (X1).
Sementara  itu,  nilai  efisiensi  relatif  cukup sensitif  terhadap  nilai  variabel  input  biaya personalia  (X2)  dan  biaya  adminsitrasi- umum (X3).
Sementara  itu,  untuk  perhitungan  nilai efisiensi relatif masing-masing bank umum  syariah  (BUS)  apabila  salah  satu variabel  output  diabaikan,  maka  akan diperoleh hasil perhitungan seperti berikut di bawah ini.
Tabel 6 1 Nilai efisiensi relatif BUS dengan menggunakan 1 variabel output (Y) 2 DMU Efisiensi Relatif Eksisting Tanpa Y1 Tanpa Y2 BSM 2017 0.946 0.946 0.915 BMI 2017 1.050 1.050 0.877 BRIS 2017          0.933 0.830 0.915 BNIS 2017          1.005 0.941 0.994 Mega 2017          1.085 1.085 0.907 BSM 2016 1.351 1.172 1.364 BMI 2016 1.175 0.962 1.411 BRIS 2016          1.040 0.840 1.027 BNIS 2016          1.026 0.813 0.997 Mega 2016          1.202 1.202 0.923 3
Dari  hasil  yang  tampak  pada  tabel di  atas,  terdapat  nilai  efisiensi  yang berubah  ketika  dilakukan  simulasi  tanpa salah  satu  variabel  output,  ada  pula  yang memiliki  nilai  efisiensi  tetap  (tidak berubah).  Secara  umum,  simulasi  pertama yakni  simulasi  tanpa  Y1  nilai  efisiensi relatif yang tidak berubah adalah sebanyak 4  DMU  bank  syariah  dan  sisanya  6  DMU
mengalami perubahan nilai. Sementara itu, simulasi  tanpa  Y2  memiliki  nilai  efisiensi relatif yang seluruhnya berubah.
Apabila  salah  satu  variabel  output diabaikan  maka  dicari  selisih  antara masing-masing  nilai  efisiensi  relatif  hasil simulasi dengan nilai efisiensi relatif awal. Hasilnya  dapat  dilihat  pada  tabel  berikut ini.
Tabel 7
Selisih efisiensi relatif BUS dengan menggunakan 1 variabel output (Y)
DMU Efisiensi Relatif (Selisih) Eksisting Tanpa Y1 (Pemb)  Tanpa Y2 (Pend) BSM 2017 0.00 0.00 0.03 BMI 2017 0.00 0.00 0.17 BRIS 2017 0.00 0.10 0.02 BNIS 2017 0.00 0.06 0.01 Mega 2017 0.00 0.00 0.18 BSM 2016 0.00 0.18 -0.01 BMI 2016 0.00 0.21 -0.24 BRIS 2016 0.00 0.20 0.01 BNIS 2016 0.00 0.21 0.03 Mega 2016 0.00 0.00 0.28
Dari  hasil  yang  tampak  pada  tabel di  atas,  bagian  yang  diberi  tanda  kolom abu-abu  berarti  memiliki  perbedaan  nilai efisiensi  antara  kondisi  eksisting  (input- output  lengkap)  dengan  kondisi  tanpa salah  satu  variabel  output.  Sementara  itu, jika  selisih  adalah  0.00  menandakan bahwa  tidak  ada  perbedaan  nilai  antara kondisi  eksisting  (input-output  lengkap) dengan  kondisi  tanpa  salah  satu  variabel output Y.
Hasilnya terlihat bahwa simulasi tanpa Y1 memiliki  DMU  yang  berubah  sebanyak  6 DMU.  Sementara  itu,  simulasi  tanpa  Y2 memiliki  DMU  yang  berubah  seluruhnya sebanyak 10 DMU. Artinya, nilai efisiensi dapat  dikatakan  sangat  sensitif  terhadap variabel  pendapatan  operasional  (Y2). Dalam  arti  lain,  variabel  output  Y2  yakni pendapatan operasional merupakan variabel  penting  dalam  mengukur  tingkat efisiensi  bank  syariah  dari  sisi  output. Penggunaan variabel pendapatan operasional  dalam  pengukuran  efisiensi bank  syariah  juga  relevan  dan  digunakan dalam  penelitian  (Rusydiana,  2018a)
(Sarifudin  &  Faturohman,  2017)  dan (Rusydiana& Sanrego, 2018).
Berdasarkan  pengukuran  sensitivitas  yang telah  dilakukan,  dapat  dikatakan  bahwa nilai  efisiensi  relatif  cukup  sensitif terhadap nilai variabel input biaya personalia  (X2)  dan  biaya  adminsitrasi  & umum  (X3).  Sementara  itu,  nilai  efisiensi dapat  dikatakan  sangat  sensitif  terhadap variabel  dana  pihak  ketiga  (X1).  Terkait penggunaan  variabel  dana  pihak  ketiga dalam  model  pengukuran  efisiensi  bank syariah  di  Indonesia,  relatif  banyak penelitian  yang  mengamininya.  Beberapa diantaranya adalah penelitian yang dilakukan  oleh  (Yulita  &  Rizal,  2016), (Rusydiana & Sanrego, 2018) dan (Ascarya & Yumanita, 2007).
Dengan  demikian,  variabel  input  maupun output yang perlu menjadi perhatian dalam upaya  peningkatan  efisiensi  bank  umum syariah di Indonesia adalah: variabel Dana Pihak Ketiga/DPK (X1) di sisi input, serta variabel Pendapatan Operasional (Y2) dan Total Pembiayaan (Y1) pada sisi output.

## III. Conclusion
Berdasarkan  hasil  penghitungan,  dalam pengukuran  tingkat  efisiensi  masing- masing  bank  umum  syariah  di  Indonesia, diperoleh  hasil  bahwa  di  antara  ke  10 DMU  yang  terdiri  dari  5  BUS  untuk periode  2016-2017,  nilai  tertinggi  dimiliki oleh  bank  BSM  tahun  2016  dengan  nilai efisiensi  relatif  sebesar  1.351,  kemudian diikuti  oleh  Bank  Mega  Syariah  2016 sebesar  1.202  dan  BMI  2016  sebesar 1.175.
Nilai  rata-rata  tingkat  efisiensi  bank syariah yang diobservasi dengan pendekatan  super  efisiensi  adalah  1.081. Jika  dilihat  lebih  detail,  tingkat  efisiensi tahun  2016  relatif  lebih  tinggi  dibanding tahun  2017.  Artinya  terjadi  penurunan tingkat  efisiensi  bank  syariah  dari  tahun 2016 ke tahun 2017.
Berdasarkan  pengukuran  sensitivitas  yang telah  dilakukan,  dapat  dikatakan  bahwa nilai  efisiensi  relatif  cukup  sensitif terhadap nilai variabel input biaya personalia  (X2)  dan  biaya  adminsitrasi  & umum  (X3).  Sementara  itu,  nilai  efisiensi dapat  dikatakan  sangat  sensitif  terhadap variabel dana pihak ketiga (X1).
Di sisi lain, jika salah satu variabel output diabaikan,  baik  variabel  total  pembiayaan (Y1)  maupun  pendapatan  operasional (Y2),  maka  akan  terjadi  pengaruh  yang besar terhadap nilai  efisiensi.  Maka, dapat disimpulkan  bahwa  nilai  efisiensi  DMU dalam  hal  ini  bank  umum  syariah  (BUS) sangat  sensitif  terhadap  nilai  variabel output,  terutama  variabel  pendapatan operasional.

## Bibliografhy
Andersen,  P.  and  Petersen,  N.C.  (1993), “A procedure for ranking efficient units in data envelopment analysis”, Management  Science ,
Vol. 39, pp. 1261-1264.
Ascarya & Yumanita, D. (2007).
Comparing  the  Efficiency  of Islamic  Banks  in  Malaysia  and Indonesia.  Paper  presented  at IIUM International Conference on Islamic  Banking  and  Finance (IICiBF):
Research and Developement between Ideals and
Realities.  IIUM  –  Kuala  Lumpur, 23-25 April.
Berger, A. N., & Humphrey, D. B. (1997).
Efficiency of financial
institutions:  International  survey and directions for future research. European  Journal  Operational Research , 98, 175–212.
Berger, A. N., Hancock, D., & Humphrey,
D.  B.  (1993).  Bank  efficiency derived  from  the  profit  function. Journal  of  Banking  and  Finance, 17, 317-347.
Charnes,  A.,  Cooper,  W.W.,  and  Rhodes,
E. (1978). Measuring the Efficiency  of  Decision  Making
Units. European Journal of Operation  Research ,  Vol.  2,  No. 6, pp. 429-44
Coelli,  T.J,  Rao,  D.S.P.,  Prasada  Rao, Christoper  J.  O’Donnel  and  G.E. Battese.  (2005).    Introduction  to
Efficiency and Productivity Analysis, (Second Edition), Kluwer  Academic  Publishers, Boston.
Cooper, William W, Lawrance M. Seiford and  Joe  Zhu.  (2010).  Handbook on  Data  Envelopment  Analysis. London: Springer.
Davidovic, M., Uzelac, O., and Zelenovic, V.  (2019),  “Efficiency  dynamics of  the  Croatian  banking  industry: DEA  investigation”, Economic
Research-Ekonomska
Istrazivanja , Vol. 32, No.1, pp.33-49.
Farrell, M.L. (1957). The Measurement of Productive  Efficiency. Journal  of The Royal Statistical Society , 120, p.253-281.
Hadad, M.D., Santoso, W., Mardanugraha,
E., &  Illyas, D. (2003).  “Analisis Efisiensi Industri Perbankan Indonesia:  Penggunaan  Metode Nonparametrik Data Envelopment  Analysis  (DEA)”.
Biro  Stabilitas  Sistem  Keuangan Bank  Indonesia.  Research  Paper,
7/5.
Hafez, H.M., and Halim, M. (2019). “The efficiency of Islamic banks versus conventional banks: An empirical study  of  an  emerging  economy”.
Banks  and Bank Systems, Vol.14,
No.2, pp. 50-62.
Islamic Banker Association. (2017).
Global  Islamic  Finance  Report
2017.
Nurfalah,  I.,  Rusydiana,  A.S.,  Laila,  N., and Cahyono, E.F. (2018), “Early warning  to  banking  crises  in  the dual financial system in Indonesia:  The  markov  switching approach”, JKAU: Islamic
Economics , Vol.31, No.2, pp.133-
156.
Otoritas  Jasa  Keuangan.  (2018). Statistik Perbankan Syariah Indonesia
April Tahun 2018. Ozdemir,  Asli.  (2013).  “Integrating analytic network process and data envelopment analysis for efficiency measurement of Turkish commercial banks”.
Banks  and  Bank  Systems  Volume
8 issue 2 , 2013.
Rahim,  R.A.  (2015).  “Ranking  of
Malaysian  commercial  banks: Super-efficiency data envelopment analysis (DEA) approach”. Asian  Academy  of Management Journal of Accounting  and  Finance, Vol.11,
No.1, pp.123-143.
Rusydiana,  Aam  S.  (2019).  “Efisiensi sosial  dan  finansial  bank  syariah di
Indonesia: Pendekatan nonparametrik”. Riset  Akuntansi dan  Keuangan  Indonesia, Vol.  4,
No 1, pp.13-25.
Rusydiana, Aam Slamet (2018a).
“Efisiensi  dan  Stabilitas  Bank Umum  Syariah  di  Indonesia”, Akuntabilitas , Vol.11, No.2, pp.203-222.
Rusydiana,  Aam  Slamet  (2018b).  “Indeks
Malmquist untuk Pengukuran
Efisiensi  dan  Produktivitas  Bank Syariah  di  Indonesia”, Jurnal Ekonomi  dan  Pembangunan Vol.
26, No. 1, pp.47-58.
Rusydiana,  Aam  Slamet  &  Marlina,  Lina. (2019).  “Financial  and  social efficiency  onIndonesian  Islamic
Banks:
A non-parametric approach”, Journal  of  Islamic Monetary Economics and Finance ,  Vol.  5,  No.  3,  pp.579-
602.
Rusydiana,  Aam  Slamet  &  Sanrego,
Yulizar  D.  (2018).  “Measuring
the Performance of Islamic Banking in Indonesia: An Application of Maslahah Efficiency  Quadrant  (MEQ)”,
Journal  of  Islamic  Monetary Economics  and  Finance ,  Vol.  3 Special Issue, pp.103-130.
Rusydiana,  Aam  Slamet  &  Firmansyah,
Irman. (2017). “Efficiency versus Maqasid Sharia Index: An Application  on  Indonesia  Islamic Bank”. Shirkah Journal of Economics  and  Business, Vol  2 No 2, pp. 139-166.
Rusydiana,  Aam  S,  and  Taufik  Nugroho, (2017).  “Measuring  efficiency  of
life insurance institution in
Indonesia: Data envelopment analysis approach”. Global Review of Islamic Economics and Business, Vol. 5 No. 1, pp.12-24.
Rusydiana,  Aam  S.,  Hasna  Maliha  and
Salman Al Parisi,
(2016). “Efficiency measurement of zakat institution  program:  Case  study dompet dhuafa Indonesia”.
International  Journal  of  Islamic Business  Ethics, Vol.  1,  No.  1, pp.28-43.
Sarifudin, M., and Faturohman, T. (2017),
“Spin-off  efficiency  analysis  of Indonesian Islamic banks”, Journal of Business and
Management , Vol.6,
No.2, pp.192-202.
Shahreki,  Javad,  Nazar  Dahmardeh  and Mohammad Ali Ghasemi. (2012). “Efficiency  Evaluation  Bank Sepah  Branches  in  Sistan  and Baluchestan  Province  Using  Data
Envelopment Analysis”. Interdisciplinary Journal of Contemporary
Research in Business Vol. 4 No. 2 , June 2012. Siswadi, Erwinta., R. Nugroho Purwantoro (2005), “Paradigma baru
pengukuran efisiensi kinerja relatif berbasis pendekatan
matematik”, Manajemen Usahawan No.  06  TH  XXXIV
Juni 2005.
Tsolas,  Ioannis  E.  and  Dimitris  I.  Giokas.
(2012).  “Bank  branch  efficiency evaluation  by  means  of  least absolute  deviations  and  DEA”.
Managerial FinanceVol 38 No. 8 .
Yotopolous, P. A., and L. J. Lau (1973) A Test for Relative Economic Efficiency: Some Further Results. American Economic Review 63:1, 214–223.
Yulita,  I.,  and  Rizal,  S.  (2016),  “Islamic banking  efficiency:  Comparative studies  between  Malaysia  and Indonesia”,  Signifikan:  Jurnal Ilmu  Ekonomi,  Vol.  5(1),  pp.31- 50.
Zimkova, E. (2014), “Technical efficiency and super-efficiency of the banking  sector  in  Slovakia”,
Procedia Economics and Finance , Vol. 12, pp.780-787.