## PENGUKURAN EFISIENSI PUSKESMAS NON RAWAT INAP MENGGUNAKAN METODE DEA (DATA ENVELOPMENT ANALYSIS)
Vera Devani 1) , Wilita Suwandi 2)
Program Studi Teknik Industri Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau e-mail: 1) veradevani@gmail.com, 2) wilitasuwandi@gmail.com

## ABSTRAK
Fasilitas pelayanan kesehatan yang banyak digunakan oleh masyakat salah satunya adalah puskesmas. Oleh karena itu puskesmas harus meningkatkan efisiensinya yaitu keseimbangan antara yang dilayani dan yang melayani atau disebut input dan output. Metode DEA (Data Envelopment Analysis) digunakan untuk mengukur tingkat efisiensi relatif dan membandingkan efisiensi setiap puskesmas non rawat inap di  Pekanbaru  dan  mengetahui  variabel  mana  yang  paling  mempengaruhi  nilai  efisiensi  selanjutnya dilakukan  analisa  sensitivitas  untuk  mengetahui  rentang  (range)  solusi  optimal  dapat diterapkan  apabila  terjadi  perubahan  pada  model  yang  digunakan.  Berdasarkan  analisis  dan pengolahan  data  dengan  metode  DEA  CRS-Primal  yang  berorientasi  output  dapat  diketahui  bahwa seluruh  puskesmas  berada  pada  kondisi  efisien  kecuali  Puskesmas  Melur  dengan  nilai  0,9740703. Puskesmas tersebut dinilai kurang mampu memanfaatkan sumber daya yang ada untuk menghasilkan jumlah  pasien  seperti  puskesmas  lain  yang  berada  pada  kondisi  efisien.  Berdasarkan  analisa sensitivitas  nilai  dual  price  Puskesmas  Senapelan,  Puskesmas  Pekanbaru  Kota,  Puskesmas Lima  Puluh,  Puskesmas  Melur,  Puskesmas  Rumbai,  Puskesmas  Umban  Sari,  Puskesmas  Sail dan  Puskesmas  Payung  Sekaki  tidak  akan  mempengaruhi  solusi  optimal  yang  dicapai. Berdasarkan nilai slack or surplus dapat diketahui kendala mana yang aktif (bernilai nol) dan mana kendala yang tidak aktif (bernilai bukan nol),  apabila nilai dual price bernilai nol maka dapat diabaikan.
Kata kunci: Analisa Sensitivitas, Efisiensi, Data Envelopment Analysis, Program Linier.

## ABSTRACT
Health service facilities that are widely used by the community one of which is a health service center.  Therefore  the  health  service  center  (HSC)  must  improve  its  efficiency,  which  is  the balance  between  those  served  and  those  serving,  called  inputs  and  outputs.  The  DEA  (Data Envelopment Analysis) method in this study is used to measure the relative efficiency level and compare  the  efficiency  of  each  non-inpatient  health  center  in  Pekanbaru  and  find  out  which variable  most  influences  the  efficiency  value,  then  a  sensitivity  analysis  is  performed  to determine the range of optimal solutions that can be applied if there was a change in the model used. Based on the analysis and processing of data using the output-oriented CRS-Primal DEA method it can be seen that all puskesmas are in an efficient condition except Melur HSC with value 0,9740703. The health service center is considered to  be unable to  utilize the available resources  to  produce  a  number  of  patients  like  other  health  service  centers  that  are  in  an efficient condition. Based on the sensitivity analysis of the dual price value of Senapelan HSC, Pekanbaru  Kota  HSC,  Lima  Puluh  HSC,  Melur  HSC,  Rumbai  HSC,  Umban  Sari  HSC,  Sail HSC, and Payung Sekaki  HSC will  not influence the optimal solution  achieved. Based on the value of slack or surplus, it can be known which constraints are active (zero value) and which constraints are not active (non-zero value), if the value of the dual price is zero then it can be ignored.
Keywords: Efficiency, Data Envelopment Analysis, Linear Programming.

## PENDAHULUAN
Pelayanan  kesehatan  memiliki  peran  yang  sangat  penting  dalam  mendukung masyarakat  yang  sehat.  Undang-Undang  Nomor  36  Tahun  2009  tentang  kesehatan menyatakan  bahwa  fasilitas  pelayanan  kesehatan  adalah  suatu  alat  dan/atau  tempat  yang digunakan untuk menyelenggarakan upaya pelayanan kesehatan, baik promotif, preventif, kuratif, maupun rehabilitatif yang dilakukan oleh pemerintah, pemerintah daerah, dan/atau masyarakat [1].
Fasilitas pelayanan kesehatan yang banyak digunakan oleh masyarakat salah satunya adalah  Puskesmas.  Oleh  karena  itu  Puskesmas  sebagai  jasa  penyedia  layanan  kesehatan

## Pengukuran Efisiensi Puskesmas Non Rawat Inap Menggunakan Metode DEA (Data Envelopment Analysis)
harus  meningkatkan  efisiensinya.  Efisiensi  yang  dimaksud  adalah  adanya  keseimbangan antara  yang  dilayani  dan  yang  melayani,  selanjutnya  disebut  sebagai output dan input . Bekerja dengan efisien merupakan usaha yang terbaik untuk dilakukan karena keterbatasan sumber daya yang dimiliki sedangkan tugas yang membebani cukup banyak. Kemampuan Puskesmas  dalam  mengelola  sumber  daya  dapat  mencerminkan  tingkat  efisiensi puskesmas tersebut. Nilai efisiensi setiap Puskesmas dapat dijadikan sebagai ukuran untuk membandingkan  kemampuan  Puskesmas  dalam  mengelola  sumber  daya  yang  ada  agar dapat dengan maksimal melayani masyarakat.
Tabel 1. Ketersediaan Tenaga Medis di Kota Pekanbaru Menurut Indikator Indonesia Sehat 2010 per 100.000 Penduduk [2]
No Jenis Tenaga Medis Ketersediaan Target 2016 2017 1 2 3 4 Dokter Umum Dokter gigi Bidan Perawat 37 17 67 196 39 11 76 258 40 11 100 117,5
Berdasarkan Tabel 1. dapat dilihat bahwa tenaga medis dokter gigi dan perawat telah memenuhi target Indikator Indonesia Sehat 2010, bahkan ketersediaan perawat pada tahun 2017  mencapai  2  kali  target  Indikator  Indonesia  Sehat  2010.  Namun  ketersediaan  dokter umum dan bidan masih belum mencapai Indikator Indonesia Sehat 2010. Input yang utama bagi pelayanan kesehatan salah satunya adalah tenaga kesehatan yang dimilikinya. Tabel 2. menunjukkan jumlah puskesmas yang telah memenuhi standar Tenaga SDMK Puskesmas di  Kota  Pekanbaru  Tahun  2017  berdasarkan  Permenkes  No  75  Tahun  2014  Tentang Puskesmas [3].
Tabel 2. Jumlah Puskesmas yang memenuhi standar Tenaga Kerja SDMK Puskesmas di Kota Pekanbaru Tahun 2018 (Berdasarkan Permenkes No 75 Tahun 2014 Tentang
Puskesmas) No Jenis Tenaga Kesehatan Puskesmas Non Rawat Inap (Terakreditasi) Senapelan Pekanbaru Kota Lima Puluh Melur   Rumbai Umban Sari Rumbai Bukit Sail Harapan Raya Rejosari Payung Sekaki Sidomulyo 1 Dokter Umum Standar 4 2 4 2 5 2 5 2 5 2 2 2 1 2 2 2 2 2
3 2 2 2 5 2 2 Dokter Gigi 2 2 3 1 1 2 1 3 4 1 2 1 Standar 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 Perawat 10 16 15 10 3 10 13 15 13 3 10 13 Standar 8 8 8 8 8 8
8 8 8 8 8 8 4 Bidan 10 14 16 4 6 1 2 16 4 6 6 2 Standar 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 5 Tenaga Kefarmasian 1 5 9 4 1 1 4 9 4 4 1 4 Standar 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 6 Kesehatan Masyarakat dan Lingkungan 1 3 10 2 1 2 2 1 1 2 1 1 Standar 3 3 3 3 3 3 3 3
3 3 3 3 8 Gizi 2 2 3 1 1 2 1 3
1 1 2 1 Standar 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2 2 2
Berdasarkan  Tabel  2,  dari  8  jenis  tenaga  kesehatan  terdapat  jenis  tenaga  kesehatan yang jumlahnya masih belum memenuhi standar. Ada beberapa Puskesmas yang memiliki jumlah tenaga kesehatan lebih banyak atau lebih sedikit dari standar yang ditentukan. Hal ini menyebabkan pelayanan kesehatan di Puskesmas tidak optimal.
Pemrograman  linier  adalah  teknik  penelitian  operasional  yang  digunakan  untuk mengalokasikan  sumber  daya  produksi  secara  optimal  untuk  praktik  terbaik  perusahaan. Ini adalah alat yang paling banyak digunakan untuk menentukan pemanfaatan sumber daya yang optimal. Produk yang berbeda memerlukan jumlah sumber daya yang berbeda yang memiliki biaya produksi dan pendapatan yang berbeda pada tahap produksi yang berbeda
pula  [4],  teknik  pemrograman  linier  dengan  masalah  kehidupan  nyata  telah  dirumuskan secara matematis dan dipecahkan secara analitis untuk mendapatkan solusi optimal [5].
Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  mengukur  efisiensi  kinerja  produk  dan layanan  organisasi  adalah  DEA  (Data  Envelopment  Analysis).  Analisis  amplop  data (DEA),  sebagai  teknik  pemrograman  linier,  memiliki  beberapa  manfaat  dibandingkan dengan  teknik  pengukuran  kinerja  lainnya.  Keunggulan  DEA  yaitu  tidak  memerlukan artikulasi preferensi pada prioritas input/output, dan dapat memperkirakan fungsi produksi sebagai pendekatan non-parametrik [6]. DEA merupakan salah satu pendekatan yang dapat digunakan dalam pengukuran efisiensi perusahaan dengan kelebihan yaitu mengakomodasikan  banyak input maupun output dalam  banyak  dimensi,  sehingga  akan didapatkan  suatu  pengukuran  efisiensi  yang  lebih  akurat  sebagai  langkah  awal  dalam meningkatkan produktivitas kerja [7].
Sementara  itu  untuk  mempelajari  bagaimana  ketidakpastian  dalam  output  suatu model  dapat  dibagi  secara  proporsional  ke  berbagai  sumber  ketidakpastian  dalam  input model  maka  di  perlukan  Analisis  Sensivitas  [8].  Analisis  Sensitivitas  mengacu  pada serangkaian  pendekatan  matematika  yang  dirancang  untuk  mengukur  bagaimana  variasi dalam output model dapat dikaitkan dengan input model (mis., Kondisi awal dan konstanta laju).  Pendekatan-pendekatan  ini  memungkinkan  para  peneliti  untuk  menilai  seberapa besar kepercayaan untuk menempatkan dalam hasil yang diperoleh dari model matematika tertentu [9].
Penelitian  yang  dilakukan  yaitu  pengukuran  efisiensi  Puskesmas  non  rawat  inap menggunakan  metode Data  Envelopment  Analysis (DEA)  menggunakan  model  CRS- Primal  untuk  megetahui  tingkat  efisiensi  masing-masing  Puskesmas  dengan  kriteria  non rawat  inap  di  Pekanbaru.  Variabel input yang  digunakan  yaitu  jumlah  tenaga  kerja  dan fasilitas  di  Puskesmas.  Sedangkan  variabel output yang  digunakan  yaitu  pelayanan  yang diberikan kepada masyarakat sekitar. Pada penelitian ini dilakukan perhitungan bobot per variabel  untuk  mengetahui  variabel  mana  yang  mempengaruhi  nilai  efisiensi  dan selanjutnya dilakukan analisa sensitivitas terhadap solusi optimal yang dicapai.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dimulai dengan menentukan jumlah dan jenis DMU (D ecision making unit ). Unit-unit yang diukur harus homogen satu sama lain. Penelitian ini difokuskan pada Puskesmas  non  rawat  inap  Kota  Pekanbaru  yang  sudah  terakreditasi.  Pada  tahun  2017 jumlah puskesmas dengan kriteria tersebut berjumlah 12 Puskemas sehingga 12 Puskesmas tersebut  dipilih  menjadi  DMU-DMU  pada  penelitian  ini  yaitu  Puskesmas  Senapelan, Puskesmas  Pekanbaru  Kota,  Puskesmas  Lima  Puluh,  Puskesmas  Melur,  Puskesmas Rumbai,  Puskesmas  Umban  Sari,  Puskesmas  Rumbai  Bukit,  Puskesmas  Sail,  Puskesmas Harapan  Raya,  dan  Puskesmas  Rejosari.  Tahapan  selanjutnya  menentukan  variabel input dan output masing-masing  DMU.  Pengelompokkan  variabel input dan output adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Pengelompokkan Variabel Input dan Output No Input 1 X 1 : Jumlah dokter umum
2 X 2 : Jumlah dokter gigi
3 X 3 : Jumlah  perawat
4 X 4 : Jumlah bidan
5 X 5 : Jumlah tenaga kefarmasian
6 X 6 : Jumlah tenaga gizi
7 X 7 : Jumlah tenaga  kesehatan masyarakat dan lingkungan
8 X 8 : Jumlah non medis
9 X 9 : Jumlah Posyandu
10 X 10 : Jumlah tempat tidur

## Pengukuran Efisiensi Puskesmas Non Rawat Inap Menggunakan Metode DEA (Data Envelopment Analysis)
Lanjutan Tabel 3. Pengelompokkan Variabel Input dan Output No Output 1 Y 1 : Jumlah pelayanan kesehatan Gigi dan Mulut
2 Y 2 : Jumlah pelayanan kesehatan Ibu dan Anak
3 Y 3 : Jumlah pelayanan kesehatan penderita Diare
4 Y 4 : Jumlah pelayanan kesehatan penderita Hipertensi
5 Y
5 :  Jumlah pelayanan kesehatan penderita Obesitas
6 Y 6 : Jumlah pelayanan kesehatan penderita Tucerculosis (TBC)
7 Y 7 : Jumlah pelayanan kesehatan penderita Gizi Buruk
8 Y 8 : Jumlah pelayanan kesehatan penderita Pneumonia Balita
9 Y 9 : Jumlah pelayanan kesehatan penderita Demam Berdarah Dengue (DBD)
10 Y 10 : Jumlah upaya kesehatan penderita gangguan jiwa
Tahap selanjutnya analisis korelasi yaitu istilah yang digunakan untuk menunjukkan hubungan  atau  hubungan  antara  dua  (atau  lebih)  variabel  kuantitatif  [10].  Berikutnya melakukan perhitungan menggunakan model CRS Primal, dalam Talluri model ini adalah model  utama  yang  dipakai  untuk  menghitung  nilai  efisiensi  relatif  tiap  unit  UPK  dimana UPK yang efisien (=1) dan tidak efisien (<1) [11].
max ∑ 𝑣 𝑘 𝑦 𝑘𝑝 𝑠 𝑘=1 ∑ 𝑢 𝑗 𝑦 𝑗𝑝 𝑚 𝑗=1
s.t ∑ 𝑣 𝑘 𝑦 𝑘𝑖 𝑠 𝑘=1 ∑ 𝑢 𝑗 𝑦 𝑗𝑖 𝑚 𝑗=1 v k , u j ≥ 0 (1)
Keterangan:
X ji = Nilai input ke-j yang digunakan DMU ke-i Y ki = Nilai output ke-k yang digunakan DMU ke-i u j = bobot untuk input j v k = bobot untuk output k
Berdasarkan  perhitungan  CRS  Primal  diperolah  unit  yang  efisien  dan  inefisien. Persamaan umum untuk efisiensi adalah rasio antara output dan input . Metode DEA yang digunakan,  menggunakan  program  liniear  untuk  mengukur  efisiensi  relatif  model  primal menggunakan software LINDO  6.1,  sehingga  diketahui  efisiensi  relatif  masing-masing DMU  dan  DMU  mana  yang  efisien  (=1)  dan  inefisien  (<1)  serta  mengetahui  nilai  bobot variabel.  Selajutnya,  analisa  sensitivitas  dilakukan  kepada decision  making  unit (DMU) yang belum efisien. Analisa ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh dari perubahan yang terjadi  terhadap  solusi  optimal  yang  telah  dicapai  untuk  dapat  dijadikan  bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan terhadap DMU yang belum efisien.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisa Korelasi
Berdasarkan  analisa output SPSS  23.0  dapat  diketahui  bahwa  nilai Pearson Correlation yang  dimiliki  oleh  setiap input dan output tidak  berkorelasi  sempurna  maka tidak ada proses mereduksi salah satu variabel, sehingga seluruh variabel dapat digunakan untuk proses selanjutnya.
Tabel 4. Hasil Uji Korelasi Correlations
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10  Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6 Y7 Y8 Y9 Y10  Total
Total Pearson Correlation -.036  -.322  -.317  -.266  -.324  -.203  -.028  .219  .710 ** -.059  -.042  -.176  -.248  -.167  -.208  -.059  .207  -.241  -.313  .979 ** 1
Sig. (2-tailed)  .913  .307  .315  .403  .304  .526  .932  .494
.010  .855  .898  .584  .437  .603  .517  .855  .518  .451  .322 .000 N 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

## Perhitungan Menggunakan Model CRS-Primal
Model  DEA  CRS  ( Constant  Return  To  Scale )  Primal  digunakan  untuk  menghitung efisiensi  relatif  dari  12  DMU  ( Decision Making  Unit )  dengan  membandingkan atau  rasio dari  keluaran  ( output )  dengan  masukan  ( input ).  Tabel  5  menunjukkan  data Input dan Output DMU.
Tabel 5. Data Input dan Output DMU DMU 1 DMU 2 DMU 3 DMU 4 DMU 5 DMU 6 DMU 7 DMU 8 DMU 9 DMU 10 DMU 11 DMU 12 X1 4 4 5 5 5 2 1 2 2 3 2 5 X2 2 2 3 1 1 2 1 3 4 1 2 1 X3 10 16 15 10 3 10 13 15 13 3 10 13 X4 10 14 16 4 6 1 2 16 4 6 6 2 X5 1 5 9 4 1 1 4 9 4 4 1 4 X6 2 2 3 1 1 2 1 3 1 1 2 1 X7 1 3 10 2 1 2 2 1 1 2 1 1 X8 2 2 1 11 12 4 9 1 11 12 4 9 X9 4 4 5 35 35 44 32 7 10 4 6 9 X10 1 3 1 6 3 1 4 1 6 3 1 4 Y1 887 903 1.906 27 108 18 561 190 127 107 185 115 Y2 2.960 1.482 5.317 112 465 522 534 5.317 512 460 322 234 Y3 880 917 2.034 306 113 114 296 203 3.034 115 114 295 Y4 1.056 1.292 740 23 32 40 45 40 23 32 20 45 Y5 1.297 134 26 1 2 3 2 60 123 220 30 2 Y6 82 106 172 294 492 25 50 72 294 492 255 505 Y7 24 26 12 54 64 51 60 62 54 64 51 60 Y8 374 1.850 216 151 236 24 54 216 151 236 524 514 Y9 37 21 29 84 254 61 97 295 841 254 615 972 Y10 959 2.211 1.593 4.416 42.363 24.518 30.343 159 441 423 2.451 3.034

## Penentuan Unit yang Efisien dan Inefisien
Setelah  dilakukan  pengolahan  dengan  menggunakan software LINDO  6.1, didapatkan efisiensi CRS-Primal masing-masing DMU dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Efisiensi Relatif DMU CRS-Primal No DMU Efisiensi Keterangan 1 DMU 1 1 Efisien 2 DMU 2 1 Efisien 3 DMU 3 1 Efisien 4 DMU 4 0,9740703 Inefisien 5 DMU 5 1 Efisien 6 DMU 6 1 Efisien 7 DMU 7 1 Efisien 8 DMU 8 1 Efisien 9 DMU 9 1 Efisien 10 DMU 10 1 Efisien 11 DMU 11 1 Efisien 12 DMU 12 1 Efisien
Perhitungan  model  CRS  juga  menghasilkan  nilai  bobot  rata-rata  untuk  mengetahui variabel mana yang paling berpengaruh terhadap efisiensi.
Tabel  7  menunjukkan  urutan  bobot  rata-rata  pervariabel  mulai  dari  terbesar  hingga terkecil.  Nilai  bobot  adalah  nilai  optimum  variabel  keputusan  dalam  mencapai  fungsi tujuan.  Nilai  bobot  per  variabel  dalam  mencapai  fungsi  tujuan  tiap  DMU  diperoleh  dari hasil  perhitungan  model  CRS Primal menggunakan software LINDO  6.1.  Hasil penjumlahan  total  bobot  per  variabel  dibagi  dengan  banyaknya  DMU  merupakan  bobot rata-rata.  Variabel  yang  memiliki  nilai  bobot  rata-rata  0,000000  bukan  berarti  tidak memiliki pengaruh dalam efisiensi, pengaruh dari kelima variabel tersebut tetap ada namun sangat kecil sekali.

## Pengukuran Efisiensi Puskesmas Non Rawat Inap Menggunakan Metode DEA (Data Envelopment Analysis)
Tabel 7. Nilai Bobot dan Bobot Rata Rata Per Variabel Bobot Rata- Rata Rank Bobot Rata- Rata Rank X2 0,076055417 1 Y9 0,000184917 11 X1 0,036431083 2 Y3 0,00012675 12 X3 0,029560917 3 Y5 0,0000944167 13 X4 0,025544667 4 Y2 0,000073 14 X8 0,010737417 5 Y8 0,00005575 15 X9 0,00723825 6 Y1 0,00001967 16 Y7 0,001869 7 Y10 0,00000525 17 X7 0,001616833 8 X5 0 18 Y4 0,0004567 9 X6 0 19 Y6 0,0002155 10 X10 0 20

## Analisa Sensitivitas
Analisa  sensitivitas  dilakukan  dilakukan  pada  DMU  yang  inefisien  yaitu  DMU  4 dengan  melihat  nilai slack  or  surplus , dual price dan  koefisien  fungsi  tujuan. Output LINDO 6.1 dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Objective Function Value DMU 4
Berdasarkan  Gambar 1, variabel Y 3 (jumlah pelayanan kesehatan ibu dan anak), Y 7 (jumlah pelayanan kesehatan penderita gizi buruk),Y 10 (jumlah upaya kesehatan penderita gangguan  jiwa,  X 2 (jumlah  dokter  gigi),  X 3 (jumlah  perawat)  memiliki  nilai reduce  cost sebesar 0 berarti selagi nilai optimal variabel keputusan besar dari 0 (>0), maka penurunan nilai  koefisien  fungsi tujuan  jenis  variabel  tersebut  akan  mengubah  nilai  optimal  variabel sebesar  nilai  tersebut.  Sedangkan  Y 1 (jumlah  pelayanan  kesehatan  gigi  dan  mulut),  Y 2 (jumlah  pelayanan  kesehatan  ibu  dan  anak),  Y 4 (jumlah  pelayanan  kesehatan  penderita Hipertensi),  Y 5 (jumlah  pelayanan  kesehatan  penderita  obesitas),  Y 6 (jumlah  pelayanan kesehatan  penderita  Tuberculosis  (TBC)),  Y 8 (jumlah  pelayanan  kesehatan  penderita Pneumonia  Balita),  Y 9 (jumlah  pelayanan  kesehatan  penderita  Demam  Berdarah  Dengue (DBD)), X 1 (jumlah dokter umum), X 4 (jumlah bidan), X 5 (jumlah tenaga kefarmasian), X 6 (jumlah tenaga gizi), X 7 (jumlah tenaga kesehatan masyarakat dan lingkungan), X 8 (jumlah tenaga non medis), X 9 (jumlah Posyandu), X 10 (jumlah tempat tidur).
Pada  Gambar  2  juga  dapat  dilihat  nilai slack  or  surplus dan  nilai dual  price pada masing masing kendala. Kendala pada model CRS Primal adalah persamaan nilai input dan output Setiap  Puskesmas  sebagai  pembanding  dari  unit  yang  akan  dihitung.  Pada input Puskesmas  Melur,  Puskesmas  Rumbai  Bukit,  Puskesmas  Harapan  Raya,  Puskesmas Rejosari,  dan  Puskesmas  Sidomulyo  kendala  tersebut  menunjukkan  kendala  aktif  dengan nilai dual price bernilai positif. Nilai ini menunjukkan bahwa penambahan setiap unit nilai ruas kanan pada kendala tersebut akan menyebabkan nilai fungsi tujuan bertambah sebesar nilai dual  price nya.  Sedangkan  Puskesmas  Senapelan,  Puskesmas  Pekanbaru  Kota, Puskesmas  Lima  Puluh,  Puskesmas  Melur,  Puskesmas  Rumbai,  Puskesmas  Umban  Sari, Puskesmas Sail, Puskesmas Payung Sekaki memiliki nilai slack or surplus bukan nol dan nilai dual price nol yang berarti kendala tersebut tidak aktif. Maka pemanfaatan kapasitas tidak akan mempengaruhi efisiensi dan dapat diabaikan.

## Gambar 2. Koefisien Fungsi Tujuan DMU 4
Pada  koefisien  fungsi  tujuan  maka  dapat  dilihat  sejauh  mana  nilai  koefisien  dapat dirubah  tanpa  merubah  fungsi  tujuan.  Nilai  a llowable  increase nilai allowable decrease menunjukkan  jumlah  kenaikan  atau  penurunan  masing-masing  variabel.  Jika  perubahan nilai  variabel  melebihi  nilai allowable  increase dan allowable  decrease maka nilai objection function value akan berubah

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  menghasilkan  satu  Puskesmas  yang  tidak  efisien  yaitu  Puskesmas Melur  dengan  nilai  efisiensi  yaitu  0,9740703.  Berdasarkan  analisis  sensitivitas  nilai dual price Puskesmas  Senapelan,  Puskesmas  Pekanbaru  Kota,  Puskesmas  Lima  Puluh, Puskesmas  Melur,  Puskesmas  Rumbai,  Puskesmas  Umban  Sari,  Puskesmas  Sail  dan Puskesmas  Payung  Sekaki  tidak  akan  mempengaruhi  solusi  optimal  yang  dicapai.  Nilai dual  price bernilai  nol  maka  dapat  diabaikan,  berdasarkan  nilai reduced  cost dapat diketahui  penurunan  nilai  koefisien  fungsi  tujuan  semua  jenis  variabel  akan  mengubah nilai  optimal  unit  sebesar  nilai reduce  cost nya.  Berdasarkan  nilai slack  or  surplus dapat diketahui  kendala  mana  yang  aktif  (bernilai  nol)  dan  mana  kendala  yang  tidak  aktif (bernilai  bukan  nol),    apabila  nilai dual  price bernilai  nol  maka  dapat  diabaikan.

## Pengukuran Efisiensi Puskesmas Non Rawat Inap Menggunakan Metode DEA (Data Envelopment Analysis)
Sedangkan  berdasarkan  koefisien  fungsi  tujuan  dapat  diketahui  jumlah  penambahan  dan penurunan  pada  koefisien  yang  tidak  mengubah  solusi  optimal.  Penelitian  ini  dapat dilanjutkan  dengan  melakukan  perhitungan  dengan  menggunakan  model  DEA  lainnya yaitu  CRS  Dual  dan  VRS  dan  selanjutnya  dilakukan  perbaikan  target  sehingga  unit  yang belum efisien menjadi efisien.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Pemerintahan Indonesia, Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 36 Tahun 2009 Tentang  Kesehatan,  Kementrian  Kesehatan  RI,  Jakarta,  2009,  available  at www.depkes.go.id.
[2] Dinas  Kesehatan  Kota  Pekanbaru, Profil  Kesehatan  Kota  Pekanbaru  Tahun  2017 , Pekanbaru, 2018.
[3] Peraturan  Menteri  Kesehatan  Nomor  75  Tentang  Puskesmas,  2014,  available  at www.depkes.go.id.
[4] G.  W.  Woubante,  “The  Optimization  Problem  of  Product  Mix  and  Linear Programming Applications: Case Study in the Apparel Industry,” J. Open Sains ., vol.2 no.2, June. 2017, available at  https://osjournal.org
[5] Rama. S, Srividya. S, and D. Bellatti, “A Linear Programming Approach for Optimal Schedulling  of  Workers  in  a  Transport  Corporation,” International  Journal  of Engineering  Trends  and  Technology .,  vol.  45,  no.  10,  March.  2017,  available  at http://www.ijettjournal.org
[6] Z.  Zare.  “Service  Performance  in  Public  Healthcare  System:  Data  Envelopment Analysis,” Ad-Minister .,  no.  30,  January-June.  2017,  pp.  237-265,  available  at http://eafit.edu.co/ad-minister
[7] Suseno and S. Rahmawan, “Analisis Efisiensi Kerja Pelayanan Pembayaran Rekening Air dengan Pendekatan Data Envelopment Analysis (DEA),” J. Teknologi, vol. 10, no. 2, pp. 115-120, Desember. 2017, available at https://ejournal.akprind.ac.id.
[8] B. Looss and P. Lemaitre, “A reciew on Global Sensitivity Analysis Methods,” HAL archives-ouvertes. ,  April.  2014,  available  at  https://hal.archieves-ouvertes.fr/hal- 0975701
[9] K.  G.  Link,  M.  T.  Stobb,  J.D.  Paola,  K.B  .Neeves,  A.  L.  Fogelson,  S.  S.  Sindi,  K. Leiderman,  “ Plos  One .,  nol.  13,  no.  7,  July.  2018,  available  at https://doi.org/10.1371/journal.pone.0200917
[10] N.J.  Gogtay,  and  U.M.  Thatte,  “Principles  of  Correlation  Analysis,” Journal  of  The Associations of India ., vol.65. March. 2017, available at http://www.japi.org/
[11] I.  H.  Rambe  and  M.  R.  Syahputra,  “Aplikasi  Data  Envelopment  Analysis  (DEA) Untuk  Pengukuran  Efisiensi  Aktivitas  Produksi,”  J.  Mathematics  Education  and Science, vol.1, no.1, 2017, available at https://jurnal.uisu.ac.id