## EFISIENSI RELATIF AGROINDUSTRI PALA BANDA DENGAN PENDEKATAN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (DEA)

## N.R. TIMISELA, M. TURUKAY, W.B. PARERA, MARVIN LAWALATA
Staf Pengajar Program Studi Agribisnis, Fakultas Pertanian, Universitas Pattimura

## ABSTRACT
Agro-industry is an industrial activity that process agricultural raw materials into another form of the more interesting and adds value, be efficient and have a high selling value. This study aims to assess the  relative efficiency of agroindustry enterprises Banda nutmeg using DEA (Data Envelopment Analysis) concept which is a measure of efficiency that  are  free  value  (value-free)  because  it  is  based  on  data  available  regardless  of  the judgment  (judgment)  of  the  decision  makers  responsible  for  using  a  number  of  inputs  to obtain an output targeted.
The results showed that the agroindustry of nutmeg Banda has not been efficient. Because there are only five efficient producers reached a value of 100 percent, while there are 15 producers reached a value below 100 percent. Inefficient producer should refer to the  recommendation  of  the  value  of  the  projected  advised  against  the  use  of  inputs  that need  to  be  reduced  so  as  to  achieve  efficient  condition.  Efficient  producer  used  as  a reference  for  the  inefficient  producer  so  that  inefficient  producer  can  process  better activities of Banda nutmeg and allocate the optimal use of inputs.
Keywords: Agroindustry, nutmeg, DEA, efficiency

## PENDAHULUAN
Studi  agroindustri  menekankan  pada food  processing  management dalam  suatu perusahaan  produk  olahan  yang  bahan  baku utamanya adalah produk
pertanian, (Soekartawi, 2005). Dengan kata lain, agroindustri  merupakan  suatu  kegiatan  industri yang  memproses  bahan-bahan  baku  pertanian menjadi  bentuk  lain  yang  lebih  menarik  dan memberikan nilai tambah serta dapat menciptakan lapangan kerja dalam masyarakat. Komoditi pertanian umumnya dihasilkan dalam bentuk  bahan  mentah  dan  mudah  rusak, sehingga  perlu  langsung  dikonsumsi  atau diolah lanjut.
Buckle, et  al (1987)  menyebutkan bahwa pengolahan dalam agroindustri merupakan  tahapan  proses  transformasi  dan pengawetan  melalui  perubahan  fisik  atau kimiawi, penyimpanan, pengepakan, dan distribusi  terhadap  produk  yang  dihasilkan. Pengolahan dapat berupa pengolahan sederhana seperti  pembersihan,  pemilihan  ( grading ),
pengepakan atau dapat pula berupa pengolahan yang  lebih  canggih  seperti  penggilingan ( milling ),  penepungan  ( powdering ),  ekstraksi dan  penyulingan  ( extraction ),  penggorengan ( roasting ),  pemintalan  ( spinning ),  pengalengan ( canning )  dan  proses  pabrikasi  lainnyan. Pengolahan  adalah  suatu  operasi  atau  rentetan operasi  terahdap  suatu  bahan  mentah  untuk dirubah  bentuknya  dan  atau  komposisinya. Pelaku  agroindustri  pengolahan  hasil  pertanian berada  diantara  petani  yang  memproduksi dengan konsumen atau pengguna hasil agroindustri.
Salah satu agroindustri yang berkembang  di  Maluku  saat  ini  adalah pengolahan  daging  buah  pala  yang  terkenal  di Kepulauan  Banda.  Pala  sebagai  tanaman rempah-rempah  dan  sumber  minyak  atsiri, merupakan  tanaman  penting.  Bagian  dari tanaman  pala  yang  memiliki  nilai  ekonomi tinggi  adalah  buahnya  (Sunanto,  1992). Kedudukan  tanaman  pala  sebagai  bahan penting  industri  dan  sebagai  komoditas
N.R.Timisela, M. Turukay, W.B. Parera, Marvin Lawalata: Efisiensi Relatif Agroindustri…
perdagangan menyebabkan pada abad pertengahan bangsa-bangsa Eropa memperebutkan daerah-daerah sumber
penghasil  pala  di  Indonesia,  salah  satunya gugusan  Kepulauan  Banda  Neira  (Rukmana, 2004).
Pala  Banda  ( Myristica  fragrans Houtt) merupakan  salah  satu  komoditas  ekspor potensial  andalan  daerah  Maluku,  sebagai sumber  pertumbuhan  ekonomi  dan  pendapatan daerah.  Pala  merupakan  tanaman  rempah  asli kepulauan  Maluku  (Purseglove  et  al.,  1995), yang  telah  diperdagangkan  dan  dibudidayakan secara turun-temurun dalam bentuk perkebunan rakyat  di  sebagian  besar  kepulauan  Maluku. Berdasarkan  data  BPS  Maluku  tahun  2006, pertanaman pala rakyat di Maluku ada 9948 ha, yang  diusahakan  15.056  KK  dengan  produksi 1998  ton.  Komposisi  tanaman  pala  rakyat  ini terdiri  dari  2771  ha  (27,85%)  tanaman  belum menghasilkan (TBM); tanaman sudah menghasilkan  (TM)  4451  ha  (44,74%),  dan 2726 ha (27,40%) tanaman tua/rusak (TTR).
Pengukuran  kinerja  agroindustri  pala Banda dengan  menggunakan data envelopment analysis untuk  mengkaji  efisiensi  teknis agroindustri  yang  diusahakan  oleh  pengrajin pala  di  Pulau  Banda.  Kumbhaker  dan  Lovell (2000),  mengatakan  bahwa  efisiensi  teknis merupakan  salah  satu  dari  komponen  efisiensi ekonomi  secara  keseluruhan.  Tetapi,  dalam rangka  mencapai  efisiensi  ekonominya  suatu perusahaan harus efisien secara teknis. Konsep pengukuran  efisiensi  dapat  dilihat  dari  sisi input ( input-oriented )  maupun  sisi output ( output-oriented ).  Dalam  penelitian  ini  fokus pengukuran  efisiensi  bertumpu  pada  sisi  input ( input-oriented ).  Tujuan  penelitian  ini  adalah untuk  mengetahui  karakteristik  pengrajin  pala Banda  dan  efisiensi  relatif  agroindustri  pala Banda  dengan  pendekatan data  envelopment analysis . KONSEP DATA ENVELOPMENT

## ANALYSIS
Kirkley et  al. (2003)  menyatakan bahwa DEA merupakan metode non parametrik atau teknik linear programming untuk menentukan solusi optimal dengan serangkaian kendala.  DEA  bertujuan  untuk  mengukur
keragaan relatif (relative performance) dari unit analisis pada kondisi keberadaan multiple input dan output (Dyson et al ., 1990 dalam Fauzi dan Anna, 2005). DEA dapat mengatasi keterbatasan yang dimiliki analisis rasio parsial dan  regresi  berganda  untuk  pengukuran efisiensi  suatu  organisasi  atau  unit  kegiatan ekonomi  yang  melibatkan  banyak  input  dan banyak output ( multi-input-multi-output ). Pendekatan  yang  berorientasi  pada  input  dan output  dikembangkan  pertama  kali  oleh Charnes,  Cooper  dan  Rhodes  (1978)  atau dikenal  sebagai Charnes,  Cooper,  Rhodes (CCR),  kemudian  dikembangkan  lebih  lanjut oleh  Färe et  al. (1994).  Menurut  Beasley (2000),  metode  DEA  sering  disebut frontier analysis ,  yaitu  teknik  pengukuran  efisiensi relatif pada DMU.
DEA  digunakan  untuk  mengukur efisiensi  teknis  satu  input  dan  satu  output, menjadi  multi  input  dan  multi  output, menggunakan  kerangka  nilai  efisiensi  relatif sebagai rasio input (single virtual input) dengan output (single virtual output). Menurut Korhumen et al. dalamFauzi dan  Anna (2005), DEA  merupakan  pengukuran  efisiensi  yang bersifat  bebas  nilai (value  free) karena didasarkan pada data yang tersedia tanpa harus mempertimbangkan  penilaian (judgement) dari pengambil  keputusan  yang  bertanggung  jawab menggunakan sejumlah input untuk memperoleh suatu output yang ditargetkan.
DEA merupakan prosedur yang dirancang  secara  khusus  untuk  mengukur efisiensi  relatif  suatu Decision  Making  Unit (DMU)  yang  menggunakan  banyak  input  dan banyak  output,  dan  penggabungan  input  dan output tersebut tidak  mungkin  dilakukan. DEA merupakan  formulasi  program  linier  yang terdiri  dari  beberapa  manfaat  antara  lain:  1) Sebagai tolok ukur untuk memperoleh efisiensi relatif  yang  berguna  untuk  mempermudah perbandingan  antara  unit  ekonomi  yang  sama; 2) Mengukur berbagai informasi  efisiensi antar unit kegiatan ekonomi untuk mengidentifikasikan faktor-faktor
penyebabnya;  dan  3)  Menentukan  implikasi kebijakan sehingga dapat meningkatkan tingkat efisiensinya. DEAdiciptakan sebagai alat evaluasi kineja suatu aktivitas yang
N.R.Timisela, M. Turukay, W.B. Parera, Marvin Lawalata: Efisiensi Relatif Agroindustri…
memerlukan  satu  macam  input  atau  lebih  dan menghasilkan  satu  macam  output  atau  lebih. Secara  sederhana  pengukuran  dinyatakan dengan  rasio  antara  output  terhadap  inputyang merupakan  satuan  pengukuran  etisiensi  atau produktivitas  yang  bisa  dinyatakan  secara parsial  (misalnya  output  per  jam  keja,  output per pekerja, dan lain-lain).
Inti  dari  DEA  adalah  menentukan bobot  atau  timbangan  untuk  setiap  input  dan output Decision  Making  Unit (DMU).  Bobot tersebut  memiliki  sifat  tidak  bernilai  negatif dan  bersifat  universal,  artinya  setiap  DMU dalam  sampel  harus  menggunakan  seperangkat bobot yang sama untuk mengevaluasi rasionya. Bentuk  data  dengan k input  dan l output  dapat dianalisis  dengan  metode  DEA  adalah  data pasangan  ( X , Y ),  dengan X adalah  kombinasi inputX i ,  ..., X k yang digunakan  untuk memproduksi sejumlah outputY i , ..., Y k (Cooper, 2002).
Model  DEA  paling  dasar  adalah  CCR dengan  menggunakan  asumsi  dasar  tingkat skala  usaha.  Model  ini  untuk  setiap  entitas pengukuran  DMU  dibentuk  virtual  input  dan output  yang  pembobotannya v i (untuk  input) dan u i (untuk  output)  memiliki  nilai  yang belum diketahui.
Virtual input = v 1 . x 10 + v 2 . x 20 + ... + v m . x mo (1) Virtual output = u 1 . y 10 + u 2 . y 20 + ... + u s . y so (2)
Nilai  bobot u i dan v i akan  ditentukan dengan menggunakan teknik Linier Programing dengan  fungsi  tujuan  memaksimalkan  rasio antara  virtual  output  dun  virtual  input.  Dalam hal  ini  bobot  optimal  mungkin  akan  berbeda untuk  setiap  DMU.  Jadi  dalam  DEAbobot dihasilkan  dari  data  dan  bukan  ditentukan  dari awal.  Setiap  DMU  akan  diarahkan  pada penggunaan gugus bobot yang akan menghasilkan  nilai  tujuan  terbaik  untuk  setiap DMU  (Cooper,  2002).  Model  CCR  secara umum adalah:
Maksimumkan:
(3)
(4)
Dengan syarat:
u r > 0, r = 1, 2, ..., s v r > 0, r = 1, 2, ..., m Menurut Sexton (1986) dalam Blose et al .  (2005),  salah  satu  formula  umum  DEA dalam  bentuk  linear  fraksional  dirumuskan sebagai berikut:
Maksimumkan: Dengan syarat:
Keterangan:
k =  Jumlah DMU yang dianalisis s = Jumlah output m = Jumlah input y rk =  Besar  nilai  output r yang  diproduksi DMU k , r = 1, 2,..., s x ik =  Besar  nilai  input i yang  diproduksi DMU k , i = 1, 2,..., s u rk =  Nilai tertimbang output r yang diproduksi DMU k , r = 1, 2,..., s v ik =  Nilai tertimbang input i yang diproduksi DMU k , i = 1, 2,..., s
Model  di  atas  sebagai  model  DEA Dual  CCR.  Bentuk  dual  ini  memiliki  bentuk primal  dimana  jumlah  variabel  pada  model tersebut menjadi  pembatas  pada  model primalnya.  Model  CCR  primal  dapat  ditulis dengan persamaan sebagai berikut:
Minimumkan wk = w
≥ ; = 1,2, … , =1
≥ ; = 1,2, … ,
=1 ≥ 0;   = 1, 2, … ,
ℎ 0 = ∑ 0 =1 ∑ 0 =1
ℎ 0 = =1
ℎ 0 = ∑ =1 ∑ =1 ≤ 1, = 1, 2, … , ℎ 0 = =1 − ≤ 0 =1 =1 ; = 1, 2, … , = , > 0, > 0;   = 1, 2, …  dan  = 1, 2, … =1
N.R.Timisela, M. Turukay, W.B. Parera, Marvin Lawalata: Efisiensi Relatif Agroindustri…
wk adalah  efisiensi suatu DMU. wk merupakan suatu  nilai  apabila  dikalikan  dengan  input x , maka menghasilkan nilai maksimum
pengurangan  input  untuk  memperoleh  nilai output  yang  sama. λi adalah  koefisien  variabel yang  menekankan  berapa  besar  kemungkinan untuk  membuat  suatu  DMU  baru  dari  DMU yang  dihitung  efisiensi  relatifnya,  sebagai kombinasi  dari  DMU  lainnya. Σλi harus dihitung  untuk  semua n DMU  dalam  suatu kumpulan  secara  empiris.  Untuk  DMU  yang efisien  maka  nilai Σλi =  1  karena  model tersebut  tidak  menemukan  beberapa  kombinasi dari DMU lain yang lebih efisien.

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  di  Kecamatan Banda Kabupaten Maluku Tengah terkonsentrasi  pada  empat  desa  yaitu  Desa Nusantara, Desa Dwiwarna, Kampung
Merdeka  dan  Kampung  Baru.  Pemilihan  desa dilakukan  secara purposive (sengaja),  karena mayoritas  agroindustri  di  empat  desa  dengan pengembangan agroindustri  manisan, sirup, jus dan selai pala. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Nopember-Desember 2010.
Teknik  pengambilan  sampel  dilakukan  secara sensus  terhadap  keseluruhan  pengrajin  pala Banda.  Jumlah  sampel  masing-masing  desa antara  lain  :  Kampung  Baru  (1  responden), Desa  Dwiwarna  (1  responden),  Kampung Merdeka  (10  responden),  dan  Desa  Nusantara (18 responden). Sehingga total responden untuk penelitian ini adalah 30 orang.
Analisis  efisiensi  relatif  menggunakan model Data Envelopment Analysis (DEA) yaitu analisis  orientasi  input  (Zhu,  2002).  DEA bertujuan  untuk  mengukur  keragaan  relatif (relative  performance) dari  unit  analisis  pada kondisi  keberadaan  multi  input  dan  multi output  (Dyson et  al .,  1990 dalam Fauzi  dan Anna,  2005).  Data  dasar  yang  digunakan adalah tingkat efisiensi setiap pengrajin sebagai DMU  ( Decision  Making  Unit )  yang  dianalisis yaitu  variabel  output  dan  variabel  input. Pengukuran efisiensi pada dasarnya merupakan rasio antara multi output dan multi input, atau:
=
Pengukuran  efisiensi  untuk multiple  input dan output dengan  menggunakan  pengukuran efisiensi relatif yang diboboti sebagai berikut:
= ∑ =1 ∑ =1 = ⋯ ⋯
Keterangan:
w 1 =   Pembobotan untuk output i y 1j =   Jumlah output 1 dari unit j
v 1 =   Pembobotan untuk input 1 x 1 j =   Jumlah input 1 ke unit j
m  = Input-input yang berbeda p = Output-output yang berbeda
DEA  diperoleh  jika  model  ditransformasikan ke  dalam  program  linear  dengan  bobot  dari input  dan  output  DMU  sebagai  variabel keputusan  sedangkan  nilai  ( score )  efisiensi merupakan fungsi tujuan. Model input oriented atau CCR-I dengan formula sebagai berikut:

## TE = Min θ
Kendala : θ u jm  ∑ =1 , = 1,2, … ≤ , = 1,2, … =1 Z j  0, j = 1,2,...J
TE  adalah  efisiensi  teknis  untuk  DMU  ke- j ;  θ adalah nilai pengukuran untuk setiap pengamatan  (  1); u j adalah  output  ke- j ; x jn adalah  input  ke- n yang  digunakan; z j adalah intensitas  penggunaan  variabel.  Input  yang digunakan  adalah  dua  input  yang  terdiri  dari bahan baku dan modal usaha. Outputnya adalah produk manisan pala, sirup pala, juice pala, dan selai pala.
Analisis  dengan  model input  oriented , hasilnya  adalah  pengrajin  efisien  berarti mampu  mengkombinasikan  input  dan  output secara  efisien  untuk  mencapai  output  yang ditetapkan.  Analisis  efisiensi  relatif  dengan metode  DEA  akan  menghasilkan  agroindustri dengan score satu  disebut  efisien,  sedangkan
N.R.Timisela, M. Turukay, W.B. Parera, Marvin Lawalata: Efisiensi Relatif Agroindustri…
Gambar 1. Grafik Karakteristik Pengusaha Agroindustri Pala Banda Sumber: Analisis Data Primer, 2011
agroindustri dengan score di bawah satu berarti inefisien. Analisis DEA menggunakan program DEA_ Solver Microsof Excel .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Karakteristik  Pengrajin  Agroindustri  Pala Banda
Umur  seseorang  dapat  mempengaruhi kinerja  atau  aktifitas  kehidupan  baik  secara fisik  maupun  non  fisik.  Hasil  penelitian menunjukan  bahwa  umur  pengrajin  tertinggi adalah 68 tahun dan terendah 27 tahun. Gambar 1  menunjukan  bahwa  sebagian  besar  produsen berada  pada  usia  produktif.Dengan  demikian, pengrajin  di  lokasi  penelitian  lebih  mudah untuk menerima inovasi seperti yang dikemukakan  Kartosapoetra  (1998).  Seringkali terlihat bahwa usia  muda adalah usia produktif karena  kondisi  kerja,  kemampuan  fisik  dan kemampuan  berpikir  seseorang  berada  pada titik puncak. Tetapi jika dikaji dari pengalaman berusaha, pengrajin berumur tua lebih berpengalaman  jika  dibandingkan  pengrajin berumur  muda  (Soekartawi,  1998 dalam Lekalaet,  2009).  Kenyataan  ini  membuktikan bahwa  usia  tidak  menjadi  kendala  dalam berusaha,  karena  umur  semakin  tua  dan ditunjang  pengalaman  usaha  lebih  banyak menyebabkan  pengrajin  lebih  siap  dan  mampu
memperhitungkan resiko dalam kegiatan agroindustri.
Tingkat pendidikan formal pengrajin di lokasi  penelitian,  tergolong  rendah.  Gambar  1 menunjukan  bahwa  tingkat  pendidikan  lebih rendah,  menyebabkan  responden  tidak  punya banyak  pilihan  untuk  memilih  pekerjaan  lain. Oleh  sebab  itu  pengrajin  berupaya  semaksimal mungkin untuk mengembangkan usaha agroindustri  pala  yang  sudah  dijalani  secara turun  temurun.  Sebagian  besar  pengrajin menempuh  pendidikan  formal  sampai  ke tingkat  Sekolah  Dasar  sebanyak  46,6,  %. Namun demikian, pengrajin tetap terbuka untuk menerima  informasi,  inovasi  dan  teknologi baru  demi  kontinuitas  usahanya.  Gambar  1 menunjukan karakteristik pengrajin agroindustri pala Banda di Kepulauan Banda.
Jumlah  anggota  keluarga  berpengaruh terhadap  kesejahteraan  pengrajin  dan  sebagai penyumbang  tenaga  kerja  dalam  keluarga. Semakin  banyak  jumlah  anggota  keluarga, semakin beraneka ragam kebutuhan hidupnyasehingga  perlu  ditunjang  oleh  tingkat pendapatan  pengrajin  dalam  setiap  proses produksi, agar semua kebutuhan dapat terpenuhi  baik  kebutuhan  primser  (sandang, pangan, dan papan)maupun kebutuhan sekunder  (pendidikan  dan  kesehatan).  Gambar 1  terlihat  bahwa  jumlah  anggota  keluarga
N.R.Timisela, M. Turukay, W.B. Parera, Marvin Lawalata: Efisiensi Relatif Agroindustri…
respondensebanya  46%  berada  pada  kategori sedang (4 - 6 orang) yang terdiri dari ayah, ibu, dua  anak  bahkan  3-4  anak.  Pengrajin  memiliki harapan  kedepan  semoga  usaha  agroindustri pala  Banda  tetap  berkembang  secara  baik, untuk  menunjang  aktivitas  kehidupan  yang semakin hari semakin bertambah sulit.
Pengalaman  berusaha  sebagai  faktor penting,  karena  pengalaman  yang  banyak, pengrajin  mampu  memperhitungkan  resiko dalam  berusaha  dan  diharapkan  mampu mengelola  resiko  tersebut.  Gambar  1  terlihat bahwa pengalaman berusaha responden tertinggi  pada  kategori  0  -  10  tahun  sebesar 64,3  persen,  ini  berarti  bahwa  pengalaman berusaha  cukup  lama  sehingga  keterampilan dan  pengetahuan  sudah  lebih  baik.  Pengusaha lebih memahami proses pengelolaan agroindustri pala untuk keberlanjutan usahanya. Terjadi  peningkatan  kualitas  hasil  agoindustri pala  dan  teknologi  pengolahan  yang  lebih modern.  Hal  ini  terjadi  karena  dari  dulu pengrajin hanya mampu membuat manisan pala kering dan basah, tetapi karena mereka mampu mengelola  usahanya  dan  terbuka  terhadap  hal baru  sehingga  pengrajin  sudah  mengarah  pada jenis pengolahan  lainnya yaitu sirup pala, juice pala  dan  selai  pala.  Informasi  ini  didapat  dari pengrajin yang mengolah produk-produk tersebut.  Mereka  memperoleh  pelatihan  dari Dinas  Perindustrian  dan  Perdagangan  Propinsi Maluku dan Kabupaten Maluku Tengah.
Efisiensi Relatif Agroindustri Pala Banda DEA merupakan alat untuk menghitung  tingkat  efisiensi  pada  sekelompok organisasi. Tingkat efisiensi organisasi dihitung relatif  terhadap  kelompok  organisasi  yang merupakan best  practice (berkinerja  baik). Kelompok  organisasi  ini  disebut  dengan Decision  Making  Unit (DMU).  DEA  dapat diperoleh  jika  model  ditransformasikan  ke dalam  program  linear  dengan  bobot  dari  input dan  output  DMU  sebagai  variabel  keputusan ( Decision  variable )  sedangkan  nilai  (s core ) efisiensi  merupakan  fungsi  tujuan.  Penelitian ini  menggunakan  model  input oriented (CCR- I).Pengrajin  efisien  berarti  dapat  menggunakan kombinasi  input  dan  output  secara  baik  untuk mencapai  level  output  yang  ditetapkan.
Masing-masing pengrajin efisien akan membentuk efisien frontier .
Suatu  agroindustri  dapat  mencapai tingkat  efisiensi  tertinggi  100%  apabila agroindustri  menggunakan  input  secara  efisien dan  mampu  memanfaatkan  semua  kemampuan potensial yang dimilikinya untuk memproduksi outputnya,  dan  sebaliknya  agroindustri  yang nilai  efisiensinya  dibawah  100%  berarti agroindustri  belum  menggunakan  input  secara efisien  dan  harus  memaksimalkan  semua kemampuan  potensial  yang  dimilikinya  untuk menghasilkan output maksimal.Analisis efisiensi  relatif  agroindustri  pala  Banda terhadap 30 pengrajin, hasil DEA menunjukkan bahwa  terdapat  lima  pengrajin  efisien  dan  15 pengrajin inefisien.
Pengrajin efisien merupakan referensi (rujukan) terhadap pengrajin  inefisien.  Hasil  analisis  efisiensi relatif disajikan pada Tabel 1.
Hasil  analisis  efisiensi  relatif  yang diuraikan  pada  tabel  di  atas  terlihat  bahwa pengrajin  29  memiliki  score  0,914851  sebagai DMU  inefisien.  Referensinya  adalah  pengrajin 22 dengan score lambda (  = 0,589). ini artinya pengrajin  29  akan  efisien  seperti  pengrajin  22 jika  penggunaan  inputnya  sebesar  0,589  kali pengrajin 22. Hal ini berlaku  juga untuk DMU lainnya  yang  inefisien  untuk  merujuk  pada DMU  efisien  sesuai  dengan  nilai  score  lambda yang  ditampilkan.  DMU-DMU  yang  telah mencapai  nilai  efisiensi  relatif  harus  tetap dipertahakan  sehingga  keberlanjutan  usahanya akan semakin baik.
Sedangkan yang inefisien harus merujuk pada rekomendasi dari masing-masing pengrajin efisien sehingga usaha agroindustrinya  akan  semakin  baik.  Pengrajin agroindustri pala Banda yang inefisien berjumlah 15 DMU  mempunyai referensi  yang berbeda-beda  berdasarkan  urutan  DMU  yang efisien  antara  lain  DMU  3,  4,  22,  23  dan 24.Pengrajin  yang  inefisien  ini  tidak  optimal dalam  penggunaan  input  karena  hampir keseluruhan  DMU  menggunakan  input  secara berlebihan  dan  diperlukan  untuk  perbaikan untuk  menghasilkan  output  yang  lebih  tinggi. Dengan  demikian  disarankan  agar  pengrajin dapat  menurunkan  penggunaan  input  sesuai yang disarankan pada nilai proyeksi.
N.R.Timisela, M. Turukay, W.B. Parera, Marvin Lawalata: Efisiensi Relatif Agroindustri…
Tabel 1. Analisis Efisiensi Relatif Agroindustri Pala Banda di Kepulauan Banda, Maluku Tengah No. DMU Score Rank Reference set (lambda) 1 1 0,440251 18 3 0,890229 2 2 0,544517 12 22 0,726297 3 3 1 1 3 1 4 4 1 1 4 1 5 5 0,178607 23 3 0,162146 6 6 0,274426 20 3 0,256281 7 7 0,077794 29 3 0,844186 8 8 0,488939 14 3 0,401057 9 9 0,901833 7 3 0,344748 10 10 0,485013 15 22 0,903727 11 11 0,65556 8 3 0,196568 12 12 0,413728 19 3 0,81798 13 13 0,245497 22 4 6,69E-02 14 14 0,51549 13 23 1,24583 15 15 0,472191 16 23 1,139963 16 16 0,076807 30 4 0,124788 17 17 0,130389 26 3 0,923374 18 18 0,095214 28 3 6,99E-03 19 19 0,630722 9 3 0,617695 20 20 0,592605 10 3 1,99E-02 21 21 0,247673 21 3 0,90625 22 22 1 1 22 1 23 23 1 1 23 1 24 24 1 1 24 1 25 25 0,454626 17 3 0,154155 26 26 0,562229 11 3 7,96E-02 27 27 0,172057 24 22 0,635308 28 28 0,151091 25 3 0,899225 29 29 0,914851 6 22 0,58855 30 30 0,115173 27 3 0,365986 Sumber : Data Primer Diolah, 2011 Manisan Pala Basah& Kering Juice Pala
Selai Pala
Sirup Pala
Gambar 2. Produk-Produk Olahan Pala Banda Sumber : DataPrimerDiolah, 2011
N.R.Timisela, M. Turukay, W.B. Parera, Marvin Lawalata: Efisiensi Relatif Agroindustri…
Gambar 3.   Grafik Tingkat Efisiensi Relatif Pengrajin Agroindustri Pala Banda di Kepulauan Banda.
Sumber : Data primer diolah, 2011
Rata-rata  pengrajin  di  lokasi  kajian mendiversifikasi  buah  pala  menjadi  berbagai macam  produk.  Masing-masing  pengrajin dalam  penggunaan  input  produksi  berbeda yaitu  ada  yang  menggunakannya  lebih  atau kurang tergantung dari pengetahuan berproduksi.  Jenis  produk  olahan  pala  Banda dapat dilihat pada Gambar 2.
Semangatkewirausahaan  yang  dimiliki pengrajin  efisien  harus  diikuti  oleh  pengrajin inefisien  karena  mereka  sebagai  motivator untuk  pengembangan  usaha  agroindustri  pala Banda  kedepan  dan  menjadi decision  making unit (DMU) yang handal dan berjiwa usaha.
Pengrajin efisien lebih sedikit dibandingkan  pengrajin  inefisien.  Ini  artinya bahwa keseluruhan pengrajin belum menggunakan input yang efisien  untuk meningkatkan produktivitas dan tingkat pendapatannya. Mereka harus berusaha semaksimal  mungkin  sehingga  agroindustrinya menjadi  efisien.  Untuk  input  modal  seperti biaya  kemasan,  bahan  bakar,  tenaga  kerja, transportasi, bahan penolong harus diperhatikan dalam  kombinasinya.  Sehingga  apabila  modal diperhatikan  dan  digunakan  lebih  baik  maka efisiensi  usaha  akan  tercapai.  Tingkat  efisiensi masing-masing  pengrajin  digambarkan  secara grafik pada Gambar 3.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  uraian  di  atas  maka  dapat disimpulkan  bahwa  agroindustri  Pala  Banda belum  efisien.  Karena  pengrajin  yang  efisien berjumlah lima orang sedangkan yang inefisien berjumlah  15  orang.  Pengrajin  yang  inefisien harus  merujuk  kepada  rekomendasi  dari  nilai proyeksi yang disarankan terhadap penggunaan input  agar  harus  dikurangi  sehingga  mencapai kondisi efisien.

## Saran
Pengrajin  efisien  dijadikan  sebagai referensi bagi pengrajin inefisien, ini dilakukan agar  pengrajin  inefisien  dapat  melakukan aktivitas  pengolahan  pala  Banda  secara  lebih baik  dan  mampu  mengalokasikan  penggunaan input secara optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
Beasley, J.E. 2000. Data Evelopment Analysis . http://mscmga.ms.i.ac.uk/jeb.  Diakses tanggal 17 Februari 2012.
Bloose,  J.E.,  2005.  Managing  Service  Quality Using  Data  Envelopment  Analysis, Quality Management Journal 12:7-24.
N.R.Timisela, M. Turukay, W.B. Parera, Marvin Lawalata: Efisiensi Relatif Agroindustri…
Buckle, K.A., R. A. Edwards, G.H. Flet dan M. Wooton. 1987. Ilmu Pangan . Penerjamah  H.  Purnomo  dan  Adiono.
Universitas Indonesia Press, Jakarta. Charnes,  A.,  Cooper,  W.W.,  Rhodes,  E.  1978. Measuring  the  efficiency  of  decision making  units. European  Journal  of Operational Research 2: 429–444. Cooper,  2002. Data  Envelopment  Analysis .
Kluwer Academic Publisher, USA.
Färe, R., S, Grosskopf., Norris, M., and Zhang,
Z. 1994. Productivity Growth, Technical  Progress,  and  Efficiency Change  in  Industrialized  Countries. American Economic Review 84: 66-83.
Fauzi,  A  dan  Anna,  S.  2005. Pemodelan sumber  daya  perikanan  dan  kelautan untuk  analisis  kebijakan. PT  Gramedia Pustaka Utama. Jakarta. Kirkley,  J.E.,  Squires,  D.,  Mohammad,  F.A., and  Ishak,  H.O.  2003.  Capacity  and offshore  fisheries  development:  The Malaysian  purse  seine  fishery.  In  : Pascoe,  S  and  Greboval,  D.  (eds.), Measuring  capacity  in  fisheries. FAO fisherier technical paper 445:193-208.
Purseglove, J.W., E.G. Brown, S.L. Green, and S.R.J. Robbins. 1995. Spices. Longmans, New York. p. 175−228.
Rukmana,  R.  2004. Usahatani  Pala .  Penerbit Aneka Ilmu : Semarang.
Soekartawi,  2005. Agroindustri .  PT.  Raja Grafindo Persada: Jakarta. Sunanto,  H.  1992. Budidaya  Pala  Komoditas Ekspor . Penerbit Kanisius : Yokyakarta. Zhu,  J.  2002. Quantitative  Models  for Performance Evaluation and Benchmarking Data Envelopment Analysis  with  Spreadsheets  and  DEA Excel Solver. Kluwer Academic Publisher. Massachusetts.