## SATIN – Sains dan Teknologi Informasi
Yunita, Email: yunita.yut@nusamandiri.ac.id

## Penerapan Data Envelopment Analysis dalam Pengukuran Efisiensi Teknis Produktivitas Tanaman Jeruk di Kabupaten Sleman
Hardiyan 1 , Yunita 2 , Agus Junaidi 3 , Irwan Agus Sobari 4
1,3 Universitas Bina Sarana Informatika, hardiyan.hry@bsi.ac.id, agus.asj@bsi.ac.id
2,4 Universitas Nusa Mandiri, yunita.yut@nusamandiri.ac.id,Irwan.igb@nusamandiri.ac.id
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : May 5, 2023 : Juni 6, 2023 : Juni 22, 2023 Indonesia  mempunyai  potensi  pasar  yang  baik  untuk komoditas  jeruk,  salah  satunya  di  Sleman. Sleman merupakan kabupaten yang berada di lereng Gunung Merapi, sebagian besar tanahnya  digunakan  sebagai  lahan  pertanian. Jeruk  adalah  salah  satu  komoditas  unggulan  hortikultura dapat  tumbuh  dan  berproduksi  di  dataran  rendah  sampai dataran  tinggi.  Di  Kabupaten  Sleman,  untuk  produksi  jeruk belum  dapat  terpenuhi,  sehingga  harus  mendatangkan  jeruk dari  wilayah  lain.  Oleh  karenanya  diperlukan  pendekatan Data  Envelopment  Analysis    bertujuan  untuk  mengukur efisiensi  relatif  teknik  produktivitas  tanaman  jeruk  di Kabupaten  Sleman.  DMU  didasarkan  pada  perbandingan data tahunan dari 2017 hingga 2021 mengacu pada data yang homogen. Pengukuran efisiensi teknis produktivitas tanaman menunjukkan  tren  positif  kembali  di  tahun  2021,  dimana menunjukkan  pencapaian  dengan  tingkat  efisiensi  relatif mencapai  100%  atau  bernilai  1,  sehingga  dapat  menjadi acuan untuk tahun-tahun berikutnya.
Kata Kunci : DEA Pengukuran Efisiensi
Analysis Jeruk

## Abstract
Indonesia has good market potential for citrus commodities, one of which is in Sleman. Sleman is a district located on the slopes of Mount Merapi, most of the land is used as agricultural land. Orange  is  one  of  the  leading  horticultural  commodities  that  can  grow  and  produce  in  the lowlands to the highlands. In Sleman Regency, the production of oranges has not been fulfilled, so  oranges  have  to  be  imported  from  other  areas.  Therefore  a  Data  Envelopment  Analysis approach is needed to measure the relative efficiency of citrus productivity techniques in Sleman Regency.  DMU  is  based  on  a  comparison  of  annual  data  from  2017  to  2021  referring  to homogeneous data. Measurement of the technical efficiency of citrus crop productivity shows a positive trend again in 2021, which shows achievement with a relative efficiency level of 100% or a value of 1, so that it can be a reference for the following years.

## 1. Pendahuluan
Kebutuhan  makanan  pokok  dan pendamping  sebagai  hal  utama  untuk kelangsungan  hidup  manusia  (Fimawahib, Bakti,  &  Supriyanto,  2022).  Bukan  hanya makanan pokok seperti nasi yang dibutuhkan untuk  asupan  tubuh  manusia,  namun  buah juga  sebagai  makanan  pendukung  yang penting.  Salah  satunya  adalah  buah  jeruk yang  diminati  banyak  orang.  Indonesia mempunyai  potensi  pasar  yang  baik  untuk komoditas  jeruk,  salah  satunya  di  Sleman. Sleman merupakan kabupaten yang berada di lereng  Gunung  Merapi,  sebagian  besar tanahnya  digunakan  sebagai  lahan  pertanian (Sholihah,  2022).  Jeruk  adalah  salah  satu komoditas  unggulan  hortikultura  dapat tumbuh  dan  berproduksi  di  dataran  rendah sampai  dataran  tinggi,  baik  di  lahan  sawah ataupun  tegalan  (Prastika,  Puruhito,  & Listiyani,  2016).  Peremajaan  atau  replanting menurut Peraturan Menteri Pertanian Nomor 18  Tahun  2016  adalah  upaya  untuk mengembangkan  lahan  perkebunan  dengan mengganti  tanaman  yang  tua  dan  atau  tidak menghasilkan lagi dengan tanaman yang baru secara  keseluruhan  maupun  secara  bertahap (Rifqi  &  Basorudin,  2020).  Di  Kabupaten Sleman,  untuk  produksi  jeruk  belum  dapat terpenuhi,  sehingga  harus  mendatangkan jeruk  dari  wilayah  lain.  Kendalanya,  harga yang didapatkan dari wilayah lain jauh lebih tinggi  dibandingkan  dengan  harga  jeruk produksi sendiri. Oleh karenanya dibutuhkan pendekatan  Data  Envelopment  Analysis (DEA),  bertujuan  untuk  mengukur  efisiensi produktivitas  tanaman  jeruk,  dimana    tahun sebelumnya yang sudah efisien dapat sebagai acuan  untuk  tahun  berikutnya,  agar mendapatkan  jumlah  produksi,  total  pohon yang  menghasilkan  buah  dan  luas  panennya yang  meningkat. Dari hasil analisa menunjukkan  bahwa  ada  kebutuhan  yang cukup  kuat  untuk  menggunakan  DEA  di bidang  pertanian,  agar  memperoleh  hasil yang  lebih  jelas  (Kyrgiakos,  Kleftodimos, Vlontzos, & Pardalos, 2023).

## 2. Metode Penelitian
2.1. Kerangka Pemikiran Penelitian
Dibawah  ini  merupakan  kerangka pemikiran  berdasarkan  dari  penelitian  yang dilakukan:

## Sumber: (Hardiyan & Wahyudin, 2021)
Gambar 1. Kerangka Pemikiran Penelitian
Variabel  input  dan  output  yang didapat  dari  data  sekunder  yang  diperoleh dari  dataset    tahun  2017  s.d  2021  di Kabupaten Sleman, yang meliputi produktivitas perluas, produktivitas perpohon,  luas  panen,  jumlah  produksi  dan total  jumlah  pohon  yang  menghasikan. Penelitian ini menggunakan analisis deskriptif  untuk  mendeskripsikan  variabel- variabel  dalam  variabel  keputusan,  fungsi tujuan, dan fungsi batasan (Anti & Sudrajat, 2021).

## 2.2. Pengumpulan Data
Pengumpulan data didasarkan pada data sekunder  yang  telah  dipublikasikan  melalui dataset Kabupaten Sleman. Dari data tersebut diolah  untuk  mendapatkan  input  dan  output sesuai  kebutuhan.  Data  yang  akan  dijadikan pembanding  antar  unit  adalah  hasil  laporan dataset  produksi tanaman  jeruk  tahunan  dari tahun 2017 sampai dengan tahun 2021.DMU
berdasarkan  perbandingan  data  tahunan  dari tahun  2017  sampai  dengan  tahun  2021 mengacu  pada  data  yang  homogen.  Dapat dilihat pada Tabel 1 di bawah ini:
Tabel 1. DMU Input
DMUs INPUT Produktivitas per Luas (Kw/Ha) Produktivitas per Pohon (Kw/Pohon) 2017 149,55 1,19 2018 162,72 15 2019 205,56 18 2020 211 1898 2021 63 7 Sumber: (data.slemankab.go.id) Dari tabel di atas indikator input untuk mengukur
efisiensi relatif teknik produktivitas tanaman jeruk adalah produktivitas  per  luas  dan  produktivitas  per pohon.
Tabel 2. DMU Output DMUs OUTPUT Jumlah Produksi (Ton) Luas Panen (Ha) Total Pohon Menghasilkan (Pohon) 2017 503 62,66 915 2018 1770,86 108,83 120907 2019 1994,52 97,03 107797 2020 1979 94 104227 2021 1976 28 31458 Sumber: (data.slemankab.go.id) Dari tabel di atas indikator output untuk mengukur efisiensi relatif teknik
produktivitas  tanaman  jeruk  adalah  jumlah produksi,  luas  panen  dan  total  pohon  yang menghasilkan.
2.3. Data Envelopment Analysis (DEA)
Data  Envelopment  Analysis  (DEA) sebagai  metode  pemrograman  matematika banyak  digunakan  untuk  menilai  efisiensi Decision  Making  Unit (DMU)  di  berbagai sektor, diantaranya sektor pertanian (Emrouznejad,  Amin,  Ghiyasi,  &  Michali,
2023), merupakan pendekatan nonparametik evaluasi  efisiensi  (Wang,  Nguyen,  Nguyen, Hsu,  &  Nguyen,  2021)(Hersy,  Saputri, Sutopo,  &  Hisjam,  2019)  ,  yang  dapat mengevaluasi DMU secara kualitatif maupun kuantitatif (Shafiee & Saleh, 2019). Decision  Making  Unit (DMU)  di  sektor pertanian  memiliki  lebih  banyak  kontrol input  daripada  output  (Isgin,  Ozel,  Bilgic, Florkowsky, & Sevinc, 2020), dimana untuk meningkatkan  efisiensi  produksi  pertanian dalam perkembangan pembangunan (Nguyen  et  al.,  2020),  sedangkan  dampak produktivitas  pertanian  sering  disalahartikan (Bernard,  Song,  Hena,  Ahmad,  &  Wang, 2022), namun ada batasan yang cukup besar dalam  penggunaan  DEA  (Bournaris  & Vlontzos,  2019).  Penilaian  Efisiensi  untuk sektor  yang  berbeda,  sangat  penting  untuk mengontrol  produksi  (Syp  &  Osuch,  2018), berkaitan  dengan  pemanfaatan  dari  sumber daya  yang  terbatas  (Ganesha,  Vaswani,  & Subudhi,  2019),  dimana  memiliki  input tunggal  dan  output  tunggal,  maka  efisiensi didefinisikan  sebagai  berikut  (Nellutla, Goverdhan, & Vajjha, 2018):
(1)
Model  DEA  untuk  mengukur  relatif efisiensi 𝐷𝑀𝑈 𝑜 dengan  asumsi  skala  hasil konstan  adalah  CCR  model  (Charnes, Cooper, & Rhodes, 1978):
Dengan kendala-kendala:
Fungsi  objektif  pada  persamaan  (2) dan  fungsi  kendala  pada  persamaan  (3) diubah menjadi bentuk linier sehingga dapat didefinisikan sebagai berikut:
(4)
Dengan kendala-kendala:
(5) (6)
CCR  dan  BCC  adalah  dua  bentuk model dasar DEA  (Chang, Liu, Shi, & Guo, 2022).  Model  CCR  mengasumsikan  skala pengembalian konstan, yang artinya proporsionalitas antara nilai output dan input (Rybaczewska- Błazejowska  &  Gierulski, 2018),  diadopsi  ketika  hasil  skala  produksi tidak  berubah  (Liang,  Jing,  Wang,  Shi,  & Ruan, 2019).

## 3. Hasil dan Pembahasan
Variabel  input  dan  output  yang terdapat  pada  kerangka  pemikiran  penelitian ditentukan dari data sekunder yang diperoleh dari  dataset    tahun  2017  s.d  2021  di
Kabupaten Sleman, yang meliputi produktivitas perluas,
produktivitas perpohon,  luas  panen,  jumlah  produksi  dan total  jumlah  pohon  yang  menghasikan. Terdapat  2  (dua)  variable  input  yaitu: produktivitas  perluas  dan  produktivitas perpohon.  Sedangkan  3  variabel  outputnya, yaitu  luas  panen,  jumlah  produksi  dan  total jumlah  pohon  yang  menghasilkan.  Variabel input  dan  output  tersebut  diolah  dengan menggunakan pendekatan Data Envelopment Analysis (DEA) dengan modul Pemrograman Linier.  Pemrograman  linier  merupakan metode  optimasi  untuk  menemukan  nilai optimum  dari  fungsi  tujuan  linier  pada kondisi pembatasan-pembatasan (constraints) tertentu  (Saryoko,  2016).  Dari  hasil  analisa tersebut  terdapat  2  kemungkinan,  yaitu apakah  ditahun  2017  s.d  2021  tersebut dianggap efisiennya 100% atau tidak efisien,
berarti  nilai  fungsi  tujuannya  ( objective function  value )  belum  mencapai  nilai  (satu) atau 100% (tingkat efesiensinya < 100%).
3.1. Uji Hipotesis dan Analisa Dari  data  hasil  penelitian  yang diperoleh, maka dilakukan pengujian terhadap  data  ttersebut  dengan DS  for Windows dengan  modul  pemrograman  linier (LP)  untuk  tujuan  ( objective  function ), perumusan  tujuan  secara  umum  adalah sebagai berikut:
Fungsi  tujuan  Z  =  Total  ouput  tertimbang
masing-masing unit
tahunnya
Dengan   kendala:
Variabel  bobot  output  ( U r )  dan  Input ( V i ) dari DMUs dinotasikan sebagai berikut: a. WOJP  = Bobot output jumlah produksi b. WOLP  = Bobot output luas panen
c. WOTP  =  Bobot  output  total  pohon  yang menghasilkan
d. WIPL  =  Bobot  input  produktivitas  per luas
e. WIPP  =  Bobot  input  produktivitas  per pohon
Variabel output ( Y r ) dan input ( X i ) dari DMUs dinotasikan sebagai berikut: a. OJP o =  Output  jumlah  produksi  unit tahun ke-o
b. OLP o = Output luas panen unit tahun ke-o
c. OTP o =  Output  total  pohon  yang menghasilkan unit tahun ke-o
d. IPL o =  Input  produktivitas  per  luas  unit tahun ke-o
e. IPP o = Input produktivitas per pohon unit tahun ke-o
Fungsi tujuan Z: Max  Z  =  OJP*WOJP  +  OLP*WOLP  +

## OTP*WOTP
Kendala:  Rasio  tertimbang  masing  unit tahunnya
OJP*WOJP + OLP*WOLP + OTP*WOTP – IPL*WIPL + IPP*WIPP ≤ 0
Tabel 3. Hasil Input Data Teknis Tahun 2017
Sumber: Hasil penelitian
Hasil  perhitungannya  dengan  Data Envelopment  Analysis  terlihat  pada  Gambar 2 dibawah ini:
Gambar 2. Hasil solution DEA DMU Tahun 2017 dengan DS for Windows
Dari  gambar  2  hasil  output  dengan solution DEA menggambarkan bahwa:
1)  DMU  tahun  2017  merupakan  unit  yang efisien,  karena  nilai  fungsi  tujuannya ( objective  function  value )  sama  dengan  1 atau 100%.
2)  Nilai  fungsi  tujuan  tersebut  juga  sama shadow  price (nilai  dual)  pada  kendala ekstra  (total  input  tertimbang  unit  tahun 2017).  Hal  tersebut  mengindikasikan bahwa  tahun  2017  mampu  menghasilkan output  secara  optimal  dengan  input  yang digunakan.
3)  Unit  tahun  2017  memberikan  outputnya sebesar  0,0002  untuk  jumlah  produksi (OJP),  sebesar  0,0143  untuk  luas  panen (OLP)  dan  memberikan  bobot  inputnya sebesar  0,0062  untuk  produktivitas perluas  (IPL),  sebesar  0,0606  untuk produktivitas perpohon (IPP).
4)  DMU  tahun  2017  merupakan  unit  yang efisien, hal ini ditunjukkan oleh nilai dual dari  unit  tahun  2017  yang  tidak  bernilai nol  (=1).  Oleh  karenanya,  tahun  2017 tidak memiliki Efficient Reference Set dan angka pengganda ( multiplier ).
Tabel 4. Hasil Input Data Teknis Tahun 2018
Sumber: Hasil penelitian
Hasil  perhitungannya  dengan  Data Envelopment  Analysis  terlihat  pada  Gambar 3 dibawah ini:
Gambar 3. Hasil solution DEA DMU Tahun 2018 dengan DS for Windows
Dari  gambar  3  hasil  output  dengan solution DEA menggambarkan bahwa:
1)  DMU  tahun  2018  merupakan  unit  yang efisien,  karena  nilai  fungsi  tujuannya ( objective  function  value )  sama  dengan  1 atau 100%.
2)  Nilai  fungsi  tujuan  tersebut  juga  sama shadow  price (nilai  dual)  pada  kendala ekstra  (total  input  tertimbang  unti  tahun 2018).  Hal  tersebut  mengindikasikan bahwa  tahun  2018  mampu  menghasilkan output  secara  optimal  dengan  input  yang digunakan.
3)  Unit  tahun  2018  memberikan  bobot inputnya sebesar 0,0062 untuk produktivitas perluas (IPL).
4)  DMU  tahun  2018  merupakan  unit  yang efisien, hal ini ditunjukkan oleh nilai dual dari  unit  tahun  2018  yang  tidak  bernilai nol  (=1).  Oleh  karenanya,  tahun  2018 tidak memiliki Efficient Reference Set dan angka pengganda ( multiplier ).
Tabel 5. Hasil Input Data Teknis Tahun 2019
Hasil  perhitungannya  dengan  Data Envelopment  Analysis  terlihat  pada  Gambar 4 dibawah ini:
Gambar 4. Hasil solution DEA DMU Tahun 2019 dengan DS for Windows
Dari  gambar  4  hasil  output  dengan solution DEA menggambarkan bahwa:
1)  DMU  tahun  2019  merupakan  unit  yang tidak efisien, karena nilai fungsi tujuannya ( objective  function  value )  sama  dengan 0,8 atau 80%.
2)  Nilai  fungsi  tujuan  tersebut  tidak  sama shadow  price (nilai  dual)  pada  kendala ekstra  (total  input  tertimbang  unit  tahun 2019).  Hal  tersebut  mengindikasikan bahwa  tahun  2019  belum  mampu menghasilkan  output  secara  optimal dengan input yang digunakan.
3)  Unit  tahun  2019  memberikan  outputnya sebesar  0,0002  untuk  jumlah  produksi (OJP)  dan  memberikan  bobot  inputnya sebesar  0,0556  untuk  produktivitas perluas (IPL).
4)  DMU  tahun  2019  merupakan  unit  yang tidak efisien, hal ini ditunjukkan oleh nilai dual  dari  unit  tahun  2019  yang  bernilai 0,8006.  Oleh  karenanya,  tahun  2019 memiliki Efficient  Reference  Set unit tahun  2008  dengan  angka  pengganda
( multiplier ) sebesar 0,8418 dan 2021dengan angka pengganda ( multiplier )
sebesar 0,255.
Tabel 6. Hasil Input Data Teknis Tahun 2020
Sumber: Hasil penelitian
Hasil  perhitungannya  dengan  Data Envelopment  Analysis  terlihat  pada  Gambar 5 dibawah ini:
Gambar 5. Hasil solution DEA DMU Tahun 2020 dengan DS for Windows
Dari  gambar  5  hasil  output  dengan solution DEA menggambarkan bahwa:
1)  DMU  tahun  2020  merupakan  unit  yang tidak efisien, karena nilai fungsi tujuannya ( objective  function  value )  sama  dengan
0,7 atau 70%.
2)  Nilai  fungsi  tujuan  tersebut  tidak  sama shadow  price (nilai  dual)  pada  kendala ekstra  (total  input  tertimbang  unit  tahun 2020).  Hal  tersebut  mengindikasikan bahwa  tahun  2020  belum  mampu menghasilkan  output  secara  optimal dengan input yang digunakan.
3)  Unit  tahun  2020  memberikan  outputnya sebesar  0,0002  untuk  jumlah  produksi (OJP),  sebesar    0,006  untuk  luas  panen (OLP),  dan  memberikan  bobot  inputnya sebesar 0,047 untuk produktivitas perluas (IPL).
4)  DMU  tahun  2020  merupakan  unit  yang tidak efisien, hal ini ditunjukkan oleh nilai
dual  dari  unit  tahun  2020  yang  bernilai 0,697.  Oleh  karenanya,  tahun  2020 memiliki Efficient  Reference  Set unit tahun  2008  dengan  angka  pengganda ( multiplier ) sebesar 0,7956 dan 2021dengan angka pengganda ( multiplier ) sebesar 0,2885.
Tabel 7. Hasil Input Data Teknis Tahun 2021
Sumber: Hasil penelitian
Hasil  perhitungannya  dengan  Data Envelopment  Analysis  terlihat  pada  Gambar 6 dibawah ini:
Gambar 6. Hasil solution DEA DMU Tahun 2021 dengan DS for Windows
Dari  gambar  6  hasil  output  dengan solution DEA menggambarkan bahwa:
1)  DMU  tahun  2021  merupakan  unit  yang efisien,  karena  nilai  fungsi  tujuannya ( objective  function  value )  sama  dengan  1 atau 100%.
2)  Nilai  fungsi  tujuan  tersebut  juga  sama shadow  price (nilai  dual)  pada  kendala ekstra  (total  input  tertimbang  unti  tahun 2021).  Hal  tersebut  mengindikasikan bahwa  tahun  2021  mampu  menghasilkan output  secara  optimal  dengan  input  yang digunakan.
3)  Unit  tahun  2021  memberikan  outputnya sebesar  0,0002  untuk  jumlah  produksi (OJP)  dan  memberikan  bobot  inputnya sebesar  0,0159  untuk  produktivitas perluas (IPL).
4)  DMU  tahun  2021  merupakan  unit  yang efisien, hal ini ditunjukkan oleh nilai dual dari  unit  tahun  2021  yang  tidak  bernilai nol  (=1).  Oleh  karenanya,  tahun  2021 tidak memiliki Efficient Reference Set dan angka pengganda ( multiplier ).
3.2. Hasil Pengujian
Dari  hasil  pengujian  dan  analisa  yang didapat  ringkasan  hasil  analisa  dari  problem linear  programming yang  memuat objective function  value,  efficient  reference  set (unit yang  digunakan  sebagai  acuan)  ,  serta multipliers (angka  pengganda)  dari  dataset tanaman  jeruk  Kabupaten  Sleman  Tahun 2017  s.d  2021  dengan  pendekatan  Data Envelopment  Analysis  (DEA)  menggunakan program  DS  for  Windows  yaitu  terdapat  2 (dua)  DMU  yang  tidak  efisien  dari  5  (lima) DMU yang ada. Ketiga DMU tersebut dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 8. Hasil Tabulasi DEA DMUs Efficiency Relative Efficient Reference Set Multipliers 2017 100% Tidak Ada Tidak Ada 2018 100% Tidak Ada Tidak Ada 2019 80% 2018 0,8418 2021 0,255 2020 70% 2018 0,7956 2021 0,2885 2021 100% Tidak Ada Tidak Ada Sumber: Hasil penelitian
Tabel  8  diatas menggambarkan bahwa unit  tahun  2017,  2018  dan  2021  memiliki Efficiency  Relative sebesar  100%,  dengan tidak  ada Efficient  Reference  Set dan  tidak ada multiplier .  Sedangkan  untuk  unit  tahun 2019  pencapaian Efficiency  Relative sebesar
80%  dan  tahun  2020  dengan  pencapaian Efficiency Relative sebesar 70%.
Gambar  7  dibawah  ini  merupakan grafik  penggambaran  DMU  masing-masing unit  tiap  tahunnya  dari  hasil  analisis penelitian yang sesuai dengan Tabel 8. Hasil analisa  Data  Envelopment  Analysis  (DEA) yang didapatkan.
Gambar 7. Grafik Efesiensi Relatif DMUs

## 4. Simpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan pembahasan  bahwa  pengukuran  efisiensi teknik  produktivitas  tanaman  jeruk  di Kabupaten Sleman menunjukkan tren positif kembali di tahun 2021. Pada tahun 2019 dan 2020,  dimana  unit-unit  dianggap  tidak efisien,  karena  nilai  fungsi  tujuannya ( objective  function  value )  sama  dengan  0,8 atau 80% untuk unit tahun 2019 dan 0,7 atau 70 untuk unit tahun 2020. Sedangkan  tahun  2017,  2018  dan  2021, dimana  menunjukkan  pencapaian  dengan tingkat  efisiensi  relatif  mencapai  100%  atau bernilai  1,  sehingga  dapat  menjadi  acuan untuk  tahun-tahun  berikutnya.  Hal  ini membuktikan bahwa sudah mulai difokuskan untuk mendapatkan pengoptimasian produktivitas  tanaman  jeruk  yang  lebih efisien,  sehingga  dapat  hasil  produksi  yang lebih baik.

## 5. Referensi
Anti,  A.  R.,  &  Sudrajat,  A.  (2021). Optimization  of  profits  using  linear programming  simplex  method, 13 (2),
188 – 194.
Bernard, B. M., Song, Y., Hena, S., Ahmad, F.,  &  Wang,  X.  (2022).  Assessing Africa  ’  s  Agricultural  TFP  for  Food Security  and  Effects  on  Human Development :  Evidence  from  35 Countries. Bournaris,  T.,  &  Vlontzos,  G.  (2019). Efficiency  of  Vegetables  Produced  in Glasshouses :  The  Impact  of  Data Envelopment Analysis ( DEA ) in Land Management  Decision  Making,  1 – 11. https://doi.org/10.3390/land8010017
Chang,  M.,  Liu,  J.,  Shi,  H.,  &  Guo,  T. (2022).  The  Effect  of  Off-Farm Employment on Agricultural Production Efficiency : Micro Evidence in China, 1 – 12.
Charnes,  A.,  Cooper,  W.  W.,  &  Rhodes,  E. (1978).  Measuring  the  efficiency  of decision  making  units. European Journal  of  Operational  Research , 2 , 429 – 444.
Emrouznejad, A., Amin, G. R., Ghiyasi, M., &  Michali,  M.  (2023).  A  Review  of Inverse  Data  Envelopment  Analysis :
Origins  ,  Development  ,  and  Future Directions. IMA Journal of Management  Mathematics ,  (April),  1 –
38. https://doi.org/10.1093/imaman/dpad00 6 Fimawahib, L., Bakti, I. R., & Supriyanto, A. (2022).  Algoritma  K-Medoids  untuk Pengelompokan  Produksi  Padi  dan Beras  sebagai  Upaya  Optimalisasi Ketahanan  Pangan  di  Provinsi  Riau.
SATIN – Sains  Dan  Teknologi Informasi , 8 (2), 13 – 24.
https://doi.org/10.33372/stn.v8i2.877
Ganesha, H. S., Vaswani, L. K., & Subudhi, R.  N.  (2019).  Efficiency  Measurement using  Dea. International  Journal  of Recent  Technology  and  Engineering
(IJRTE) , 8 (3), 8237 – 8241. https://doi.org/10.35940/ijrte.C6721.09
8319 Hardiyan, & Wahyudin. (2021). Pengukuran Efisiensi  Relatif  Distribusi  Listrik  PT PLN  (  Persero  )  Wilayah  DKI  Jakarta
Dengan  Metode  DEA. Jurnal  Teknik
Komputer , 7 (1), 64 – 67. https://doi.org/10.31294/jtk.v4i2
Hersy, V., Saputri, L., Sutopo, W., & Hisjam,
M.  (2019).  Sustainable  Agri-Food Supply Chain Performance Measurement  Model  for  GMO  and
Non-GMO  Using  Data  Envelopment Analysis  Method. Applied  Sciences , 9 . https://doi.org/10.3390/app9061199 Isgin,  T.,  Ozel,  R.,  Bilgic,  A.,  Florkowsky, W.  J.,  &  Sevinc,  M.  R.  (2020).  DEA Performance  Measurements  in  Cotton Production of Harran Plain , Turkey : A Single and Double Bootstrap Truncated Regression  Approaches. Sustainability , 12 .
Kyrgiakos, L. S., Kleftodimos, G., Vlontzos, G.,  &  Pardalos,  P.  M.  (2023). A Systematic  Literature  Review  of  Data Envelopment  Analysis  Implementation in  Agriculture  under  the  Prism  of Sustainability . Operational  Research (Vol.  23).  Springer  Berlin  Heidelberg. https://doi.org/10.1007/s12351-023- 00741-5
Liang,  Y.,  Jing,  X.,  Wang,  Y.,  Shi,  Y.,  & Ruan,  J.  (2019).  Evaluating  Production Process  Efficiency  of  Provincial Greenhouse Vegetables in China Using Data  Envelopment  Analysis :  A  Green. Processes , 7 .
https://doi.org/10.3390/pr7110780 Nellutla,  R.,  Goverdhan,  M.,  &  Vajjha,  H. (2018).  Measuring  the  Technical Efficiency of Decision Making Units by CCR Model in Measuring the Technical Efficiency of Decision Making Units by CCR  Model  in  Data  Envelopment Analysis. International  Journal  of Scientific  Research  in  Mathematical and  Statistical  Sciences , 5 (4),  54 – 60. https://doi.org/10.26438/ijsrmss/v5i4.54 60 Nguyen,  T.  T.  T.,  Le,  H.  H.,  Ho,  T.  M.  H., Dogot,  T.,  Burny,  P.,  Bui,  T.  N.,  & Lebailly, P. (2020). Efficiency Analysis of  the  Progress  of  Orange  Farms  in Tuyen  Quang  Province  ,  Vietnam Towards  Sustainable  Development. Sustainability , 12 .
Prastika, Y. D., Puruhito, D. D., & Listiyani. (2016).  Studi  Komparatif  Penggunaan Urin  Sapi  pada  Tanaman  Jeruk  (Studi Kasus  di  Desa  Taro,  Kec.Tegallalang, Kab. Gianyar). Masepi , 1 (1).
Rifqi,  M.,  &  Basorudin.  (2020).  Penerapan Metode  Weighted  Product  untuk
Pemilihan  Tanaman  Tumpangsari  pada Kebun  Kelapa  Sawit. SATIN – Sains Dan  Teknologi  Informasi , 6 (2),  2020. https://doi.org/10.33372/stn.v6i2.670 Rybaczewska-B łazejowska, M., & Gierulski, W.  (2018).  Eco-Efficiency  Evaluation of  Agricultural  Production  in  the  EU- 28. Sustainability , 10 , 1 – 21. https://doi.org/10.3390/su10124544 Saryoko, A. (2016). Metode Simpleks Dalam Optimalisasi  Hasil  Produksi, 1 (1),  27 – 36. Shafiee,  M.,  &  Saleh,  H.  (2019).  Evaluation of  Strategic  Performance  with  Fuzzy Data Envelopment Analysis. International Journal of Data Envelopment Analysis , 7 (4), 1 – 20. Sholihah, E. N. (2022). Risk Management of Salak  Pondoh  Business  Production  in Turi District, Sleman Regency. Agrisep ,
21 (1), 193 – 206. https://doi.org/10.31186/jagrisep.21.1.1 93-206 Syp, A., & Osuch, D. (2018). Assessment of Farm  Efficiency  and  Productivity :  A Data  Analysis  Envelopment  Approach (pp. 146 – 153).
https://doi.org/10.22616/rrd.24.2018.06 5 Wang, C., Nguyen, M., Nguyen, T., Hsu, H., &  Nguyen,  T.-H.-Y.  (2021).  Effective Decision  Making :  Data  Envelopment Analysis  for  Efficiency  Evaluation  in the Cloud Computing Marketplaces, 10 , 1 – 18.