ISSN2798-0251, Vol 2, No 2, 2023, 113-120
Analisis  Efisiensi  Industri  Manufaktur  Besar  dan  Sedang di  Provinsi  Jawa  Barat  (Analysis  of  Large  and  Medium

## Manufacturing Industry Efficiency in West Java Province)
M. Mujiya Ulkhaq
Departemen Teknik Industri, Universitas Diponegoro, Jawa Tengah ulkhaq@live.undip.ac.id

## Riwayat Artikel
Diterima pada 28 November 2022 Revisi 1 pada 8 Desember 2022 Revisi 2 pada 14 Desember 2022 Disetujui pada 15 Desember 2022

## Abstract
Purpose : This study  aims to  analyse technical efficiency  of  large and  medium  manufacturing  industries  (LMMIs)  in  West  Java Province, Indonesia.
Method :  The  slacks-based  measure  (SBM)  of  efficiency  in  data envelopment analysis (DEA) is used to accomplish the objective of the study. The output is measured by total output value in thousand rupiahs; while the inputs are: labour cost, cost of materials, cost of fuels, cost of electricity, and fixed capital cost.
Results :  This  study  uses  data  from  the  annual  survey  held  by Statistics Indonesia of Central Java Province for the period of 2019. The LMMIs are divided into 24 different industrial classifications following the International Standard Industrial Classification of all Economic Activities (ISIC) Revision 4. Result shows that among 23 ISIC classifications, five of them are considered as efficient, they are:  tobacco  products;  leather  and  related  products  and  footwear; paper  and  paper  products;  coke,  refined  petroleum  products,  and electrical equipment.
Limitations : This study is performed in a cross-sectional setting. It is recommended to conduct similar analysis in a panel data setting since more information of efficiency and changes in efficiency can be obtained.
Contribution :  Literature  about  assessing  technical  efficiency  of manufacturing  industry  in  Indonesia  using  SBM-DEA  is  quite limited;  therefore,  this  study  contributes  to  the  literature  by providing such analysis.
Keywords : data  envelopment  analysis,  efficiency,  large  and medium enterprise, manufacturing industry, slacks-based measure . How  to  Cite: Ulkhaq,  M,  M.  (2023).  Analisis  Efisiensi  Industri Manufaktur  Besar  dan  Sedang  di  Provinsi  Jawa  Barat. Studi Akuntansi, Keuangan, dan Manajemen , 2(2), 113-120.

## 1. Pendahuluan
Menurut  data  dari  Kementerian  Perindustrian,  sektor  manufaktur  memberikan  kontribusi  terbesar terhadap produk domestik  bruto (PDB) nasional pada triwulan II  tahun 2021, yaitu sebesar 17,34%, meskipun ada pandemi COVID-19. Pada triwulan III tahun 2021, industri manufaktur tumbuh 3,68% dan  berkontribusi  0,75%  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  nasional.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa pertumbuhan industri ini masih berada pada jalurnya ( on track ), dan sektor ini ditetapkan untuk menjadi penggerak  perekonomian  nasional,  dengan  target  kontribusi  PDB  lebih  dari  20%  pada  tahun  2024. Badan Pusat Statistik (BPS) mengklasifikasikan industri manufaktur menjadi empat kelas berdasarkan skalanya,  yaitu  industri  besar  (dengan  jumlah  tenaga  kerja  lebih  dari  100),  industri  sedang  (jumlah tenaga kerja antara 20 sampai 99), industri kecil (jumlah tenaga kerja antara 5 sampai 19), dan industri mikro (jumlah tenaga kerja kurang dari 5). Pada triwulan I tahun 2019, produksi industri manufaktur besar dan sedang naik 4,45% dibandingkan periode yang sama di tahun lalu. Angka ini juga lebih tinggi dibandingkan rata-rata tahun 2018 yang hanya sebesar 4,07%. Peningkatan produksi tersebut ditopang
oleh sektor industri pakaian jadi yang naik 29,19% karena melimpahnya permintaan terutama dari pasar ekspor.  Dari  keseluruhan  nilai  tambah  sektor  manufaktur,  lebih  dari  40%  disumbang  oleh  industri manufaktur besar dan sedang. Sebaliknya, industri manufaktur kecil dan mikro pada periode yang sama memberikan kontribusi rata-rata kurang dari 10%.
Terlepas  dari  peran  penting  industri  manufaktur  besar  dan  sedang  dalam  perekonomian  Indonesia, sektor  ini  mengalami  pertumbuhan  yang  tidak  konsisten  baik  dalam  pertumbuhan  output  maupun pertumbuhan produktivitas tenaga kerja (Primanthi, 2021). Pertumbuhan output berfluktuasi dari minus 10%  menjadi  13%  selama  2000-2015.  Ketidakstabilan  pertumbuhan  output  dapat  dianalisis  dengan mengukur  sumber  pertumbuhan  output,  baik  karena  faktor  teknologi  maupun  pembentukan  input (Hulten, 2001). Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis efisiensi industri manufaktur besar dan sedang  di  Indonesia.  Efisiensi  secara  sederhana  didefinisikan  sebagai  rasio  output  terhadap  input (Cooper  et  al.,  2006).  Memahami  efisiensi  menjadi  penting  karena  jika  perusahaan  melakukannya secara konsisten dengan efisiensi penuh, maka semakin sedikit input yang mereka gunakan, semakin besar pula output yang mereka capai. Efisiensi pada industri manufaktur di Indonesia telah diukur dalam beberapa  penelitian.  Namun,  pada  konteks  industri  manufaktur  besar  dan  sedang,  hanya  sedikit penelitian mengenai hal ini (lihat Bagian Literature review ). Oleh karena itu, penelitian ini berupaya untuk mengisi gap pada literatur dengan mengkaji efisiensi industri manufaktur besar dan  sedang di Provinsi Jawa Barat, Indonesia.

## 2. Tinjauan pustaka
Efisiensi diukur dengan metode frontier, yang dapat dikategorikan menjadi pendekatan parametrik dan non-parametrik.  Dalam  pendekatan  parametrik,  kita  harus  mendefinisikan  fungsi  produksi  dan mengestimasi  parameter  dari  fungsi  produksi  tersebut  dari  data.  Di  sisi  yang  lain,  pendekatan  non- parametrik dianggap lebih sederhana karena tidak mengasumsikan fungsi produksi terlebih dahulu dan mudah  untuk  menangani  banyak  output.  Di  antara  pendekatan  non-parametrik,  data  envelopment analysis  (DEA)  merupakan  alat  yang  paling  populer  dalam  menilai  efisiensi.  Literatur  tentang pengukuran efisiensi pada industri manufaktur di Indonesia dengan menggunakan DEA cukup terbatas. Saya  melakukan  pencarian  di  database  Scopus untuk memverifikasi  klaim  ini. Search  query berikut digunakan: TITLE-ABS-KEY(manufactur* AND industry AND efficien* AND Indonesia* AND (dea OR “data envelopment analysis”)) 1 . Artinya, artikel yang berisi search query ini dalam judul, abstrak, atau  kata  kunci  akan  diambil.  Jangka  waktu  tidak  dibatasi.  Untuk  menjamin  kualitas,  jenis  artikel dibatasi  untuk  artikel  penelitian  peer-review  yang  diterbitkan  dalam  jurnal  karena  sumber  ini paling berguna untuk tinjauan literatur (Saunders et al., 2012). Oleh karena itu, jenis artikel lain seperti buku atau book chapters , prosiding konferensi, komunikasi singkat, surat, atau editorial tidak diikutsertakan. Dari  sudut  pandang  pragmatis,  hanya  artikel  yang  diterbitkan  dalam  bahasa  Inggris  yang  akan disertakan.
Pencarian menghasilkan  enam artikel. Hasil yang rendah ini menunjukkan bahwa area penelitian ini masih kurang dieksplorasi—khususnya di kalangan ilmuwan di Indonesia, yang membenarkan klaim sebelumnya. Namun, di antara enam artikel yang diekstrak tersebut, saya tidak dapat menemukan teks lengkap Saputra (2011) sehingga artikel ini dikecualikan untuk analisis lebih lanjut. Artikel-artikel yang yang lain akan dibahas secara singkat sebagai berikut. Sulistyawati and Suryani (2022) menggunakan DEA  untuk  menilai  efisiensi  dari  130  perusahaan  manufaktur  publik  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia pada tahun 2019. Setiawan and Sule (2020) menyelidiki efisiensi industri manufaktur badan usaha  milik  negara  Indonesia.  Mereka  menggunakan  two-stage  DEA;  tahap  pertama  dimaksudkan untuk  mengukur  efisiensi,  sedangkan  tahap  kedua  bertujuan  untuk  menyelidiki  faktor-faktor  yang berpengaruh pada efisiensi. Setiawan et al. (2019) mengukur efisiensi usaha mikro dan kecil Indonesia. Mereka menggunakan data survei industri mikro dan kecil yang bersumber dari BPS periode 2010– 2015. Efisiensi teknis diestimasi menggunakan DEA dengan pendekatan bootstrapping. Van Dijk and Szirmai (2011) menganalisis mikrodinamika produksi kertas di Indonesia menggunakan dataset tingkat
pabrik  di  Indonesia  dan  Finlandia  untuk  periode  1975–1997.  Mereka  menerapkan  DEA  untuk mengukur sejauh mana pabrik kertas Indonesia dapat mengejar pabrik Finlandia dalam hal efisiensi.
Terakhir,  Halim  (2010)  mengevaluasi  efisiensi  dan  produktivitas  pemasaran  perusahaan  manufaktur publik  Indonesia  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  selama  periode  2001–2007.  Dari  tinjauan pustaka ini, terlihat bahwa belum ada penelitian yang dilakukan, khususnya yang menyelidiki efisiensi teknis industri  manufaktur besar  dan  sedang.  Oleh  karena  itu,  penelitian ini  berusaha  untuk  mengisi kesenjangan dalam literatur. Selain itu, penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran industri manufaktur  besar  dan  sedang  di  Indonesia,  mengingat  peran  industri  tersebut  dalam  perekonomian Indonesia.
Studi ini menggunakan data survei tahunan yang diselenggarakan oleh BPS Provinsi Jawa Barat periode tahun 2019. Sektor industri manufaktur besar dan sedang dibagi menjadi 24 klasifikasi industri yang berbeda  mengikuti  International  Standard  Industrial  Classification  of  all  Economic  Activities (ISIC) Revisi 4. BPS mendefinisikan industri sedang dan besar sebagai perusahaan dengan jumlah tenaga kerja 20 sampai dengan 99; dan jumlah tenaga kerja lebih dari 100 orang. Output (O) dalam penelitian ini diukur dengan nilai total output dalam ribuan rupiah, yang terdiri dari: (i) nilai barang yang dihasilkan dari proses produksi, (ii) nilai listrik yang dihasilkan oleh perusahaan dan sebagian dijual ke pihak lain, (iii) nilai jasa industri yang diberikan (artinya bahan disediakan oleh pihak lain, sedangkan perusahaan hanya melakukan proses pengolahan dengan imbalan sejumlah uang atau barang sebagai kompensasi), (iv) peningkatan stok barang setengah jadi (yaitu selisih nilai stok produk setengah jadi pada akhir tahun dikurangi dengan stok awal tahun), dan (v) penerimaan dari jasa non-industri yang diberikan. Dalam literatur  pengukuran  efisiensi  industri  manufaktur,  nilai  total  output  semacam  ini  umum  digunakan, misalnya  dalam  Esquivias  and  Harianto,  2020;  Margono  and  Sharma,  2006;  Sugiharti  et  al.,  2017; Ulkhaq, 2022; Ulkhaq and Pratiwi, 2022.
Saya menggunakan enam input dalam penelitian ini. Yang pertama adalah biaya tenaga kerja (L), yang merupakan  total  pengeluaran  yang  dikeluarkan  oleh  perusahaan  untuk  mempekerjakan  karyawan, termasuk biaya tenaga kerja langsung dan tidak langsung. Berikutnya adalah biaya bahan baku (R) dan biaya  bahan  lainnya  (M),  yang  mewakili  biaya  bahan  yang  digunakan  untuk  memproduksi  suatu produk. Berikutnya adalah biaya bahan bakar, (F) misalnya bensin, solar, minyak tanah, dan batu bara yang digunakan selama proses produksi. Selanjutnya adalah biaya listrik (E). Dan yang terakhir adalah biaya  modal  tetap  (C),  seperti  bangunan,  mesin,  dan  peralatan.  Input  tersebut  juga  biasa  digunakan dalam studi pengukuran efisiensi industri manufaktur. Biaya tenaga kerja digunakan dalam Esquivias and Harianto (2020) dan Sugiharti et al. (2017); biaya material digunakan di Setiawan and Sule (2020), Setiawan et al. (2019), Esquivias  and Harianto (2020), Margono  and Sharma (2006), Ikhsan (2007); biaya energi digunakan dalam Esquivias  and Harianto (2020), Ikhsan (2007); dan biaya modal tetap digunakan  di  Setiawan  and  Sule  (2020),  Setiawan  et  al.  (2019),  Esquivias  and  Harianto  (2020), Margono and Sharma (2006), Ikhsan (2007). Data ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data
ISIC, Rev.4 Costs (million rupiahs) Output (million rupiahs) Labor Materials Fuel, electricity, and gas Fixed capital Represen- tation and royalty Industrial service 10 Food 7,224,572 114,949,841 2,238,169 12,695 483,672 28,436,806 234,915,547 11 Beverage 1,674,304 9,881,642 338,822 846 24,409 3,684,462 28,533,595 12 Tobacco products 96,008 507,047 2,912 5 434 40,447 1,095,906 13 Textiles 16,165,011 129,824,886 7,192,132 6,052 137,448 32,926,822 260,894,928 14 Wearing apparels 14,669,931 51,379,363 1,726,171 39,904 711,901 12,859,215 160,661,360
ISIC, Rev.4 Costs (million rupiahs) Output (million rupiahs) Labor Materials Fuel, electricity, and gas Fixed capital Represen- tation and royalty Industrial service 15 Leather and related products and footwear 6,619,417 13,022,383 3,587,856 3,670 20,665,002 7,471,763 90,032,709 16 Wood and products of wood and cork, except furniture,
and articles of straw and plaiting materials, bamboo, rattan, and the like 867,822 3,790,537 124,043 1,259 8,818 1,124,326 9,358,828 17 Paper and paper products 2,523,502 32,911,757 515,974 574 59,463 5,710,509 60,680,144 18 Printing and reproduction of recorded media 1,112,182 11,170,566 141,038 1,482 38,799 1,649,942 21,523,195 19 Coke, refined petroleum products 251,526 17,947,928 151,367 1,154 5,423 12,466,370 41,942,739 20 Chemicals and chemical products 5,858,058 97,506,528 5,977,688 29,390 205,117 20,750,608 207,545,921 21 Pharmaceuticals, medicinal chemical and botanical products 2,979,094 15,264,796 236,307 3,414 34,670 5,973,390 47,896,520 22 Rubber and plastic products 7,460,645 43,791,100 833,379 90,921 120,677 6,749,306 98,666,368 23 Other non- metallic mineral products 3,242,799 36,191,826 8,034,944 7,173 177,470 14,877,681 100,839,604 25 Fabricated metal products, except machinery and equipment 5,207,541 29,152,686 606,305 2,971 109,013 4,471,266 69,135,759 26 Computers, electronic and optical products 5,429,299 53,761,156 384,757 4,797 94,564 9,249,912 104,219,834 27 Electrical equipment 4,255,288 55,855,769 587,621 6,367 98,314 10,146,547 205,815,672 28 Machinery and equipment 3,039,139 48,273,511 689,943 11,754 119,777 8,777,774 108,990,631 29 Motor vehicles, trailers, and semi-trailers 11,842,309 130,678,078 4,173,894 19,636 599,162 39,644,518 344,082,935 30 Others transport equipment 5,742,843 49,111,941 801,035 86,976 112,586 9,461,098 110,868,891 31 Furniture 1,365,434 6,571,313 77,361 1,680 11,505 1,002,325 15,619,689 32 Others 2,663,197 6,804,602 125,263 62,249 16,937 1,202,430 18,848,293 33 Repair and installation of 213,979 785,746 59,316 360 5,550 340,488 2,772,210
ISIC, Rev.4 Costs (million rupiahs) Output (million rupiahs) Labor Materials Fuel, electricity, and gas Fixed capital Represen- tation and royalty Industrial service machinery and equipment

## 3. Metode penelitian
Efisiensi  mengacu  pada  kemampuan  unit  pengambil  keputusan  (DMU),  dalam  penelitian  ini  adalah industri besar dan sedang di Provinsi Jawa Barat, untuk meminimalkan input yang digunakan dalam memproduksi output pada tingkat tertentu; atau kemampuan untuk mendapatkan output maksimum dari input yang diberikan (Cooper et al., 2006). Konsekuensinya, suatu DMU secara teknis disebut efisien jika menghasilkan output semaksimal mungkin dari tingkat input yang tetap ( output-oriented ), atau jika menggunakan  tingkat  input  yang  seminimal  mungkin  untuk  menghasilkan  tingkat  output  tertentu ( input-oriented ).  Studi  ini  menggunakan slacks-based  measure  of  efficiency  in  data  envelopment analysis (SBM-DEA)  untuk  mengukur  efisiensi.  DEA  merupakan  pendekatan  non  parametrik  yang membutuhkan  sangat  sedikit  asumsi  dalam  mengukur  efisiensi  dibandingkan  dengan  pendekatan parametrik  seperti  stochastic  frontier  analysis  (SFA).  Di  SFA,  kita  harus  mendefinisikan  fungsi produksi terlebih dahulu dan memperkirakan parameter dari data. Selain itu, karena penggunaan metode maximum  likelihood ,  distribusi  inefisiensi  harus  ditentukan  terlebih  dahulu.  Di  DEA,  kita  tidak mempertimbangkan hal ini. DEA telah banyak digunakan untuk menilai efisiensi teknis sektor industri, misalnya  usaha  kecil  dan  menengah  (Pramono  et  al.,  2019;  Sari  et  al.,  2018)  dan  industri  kreatif (Handayani et al., 2020).
Berbeda  dengan  DEA  constant  returns-to-scale  (CRS)  dan  variable  returns-to-scale  (VRS)  yang didasarkan pada pengurangan  (atau pembesaran) secara  proporsional vektor input (output) dan tidak memperhitungkan  slacks,  SBM-DEA  secara  langsung  mempertimbangkan  kelebihan  input  dan kekurangan output yang disebut slacks (Tone, 2001). SBM-DEA mempunyai sifat-sifat sebagai berikut: unit-invariance (yaitu, ukurannya invarian sehubungan dengan unit data), monotone (yaitu, ukurannya monoton  menurun  di  setiap  slacks  input  dan  output),  dan  translation  invariant  (yaitu,  ukurannya invarian  di  bawah parallel  translation dari  sistem  koordinat  yang  diterapkan,  lihat  Ali  and  Seiford, 1990; Pastor, 1996). Selain itu, SBM DEA adalah reference-set dependent , yang menunjukkan bahwa ukuran ditentukan hanya oleh  reference-set dan tidak dipengaruhi oleh statistik di seluruh kumpulan data. Apabila M adalah jumlah input dan N adalah jumlah DMU (dalam studi ini, M = 6 dan N = 24), untuk mengukur efisiensi, pemrograman fraksional berikut dirumuskan
Min 𝜌 = 1− 1 𝑀 ∑ 𝑠𝑖 − 𝑥𝑖𝑜 𝑀 𝑖=1 1+ 𝑠+ 𝑦𝑜 Subject to
x o = X  + s -
y o = Y  - s +
  0 , s -  0 , s +  0, (1)
di mana 1 ≥  > 0 adalah indeks yang memenuhi sifat unit-invariance dan monotone; X adalah matriks input M × N ; Y adalah vektor output 1 × N ; λ adalah N × 1 vektor konstanta; x o dan y o adalah input dan output  dari  DMU  yang  diselidiki; s - dan s + masing-masing  menunjukkan  kelebihan  input  dan kekurangan output, yang disebut slacks.
Model (1) dapat diubah menjadi pemrograman linier menggunakan transformasi Charnes-Cooper (lihat Charnes and Cooper, 1962; Charnes et al., 1978) sebagai berikut. Mari kita kalikan Model (1) dengan variabel  skalar t (>0).  Hal  ini  menyebabkan  tidak  ada  perubahan  pada  .  Kita  akan  menyesuaikan t sehingga penyebutnya menjadi 1 dengan tujuan untuk meminimalkan pembilangnya sebagai berikut
Min
𝜏 = 𝑡 − 1 𝑀 ∑ 𝑡𝑠 𝑖 − 𝑥 𝑖𝑜 𝑀 𝑖=1 Subject to 1 = 𝑡 + 𝑡𝑠 +
𝑦 𝑜 x o = X  + s - y o = Y  - s +
  0 , s -  0 , s +  0, t > 0. (2)
Model (2) adalah pemrograman nonlinier karena mengandung suku nonlinier ts + . Namun, kita dapat mengubahnya menjadi pemrograman linier sebagai berikut. Mari kita definisikan S - = ts - , S + = ts + , dan  = t  . Maka Model (2) menjadi:
Min
𝜏 = 𝑡 − 1 𝑀 ∑
𝑆 𝑖 − 𝑥 𝑖𝑜 𝑀 𝑖=1 Subject to
1 = 𝑡 + 𝑆 + 𝑦 𝑜 tx o = X  + S - ty o = Y  - S +
  0 , S -  0 , S +  0, t > 0. (3)
Solusi optimalnya adalah (  *, t*,  *, S - *, S + * ). Kemudian kita memiliki solusi optimal dari Model 1 seperti yang didefinisikan oleh:  * =  *,  * =  */t, s - *= S - */t, s + *= S + */t . DMU disebut SBM-efisien jika  * = 1; jika tidak, DMU dianggap tidak efisien. Pada penelitian ini, Asumsi VRS digunakan, karena asumsi ini relevan diterapkan dalam perekonomian Indonesia yang banyak mengalami distorsi.

## 4. Hasil dan pembahasan
Hasil dari pengukuran efisiensi dengan SBM-DEA ditunjukkan pada Tabel 2. Saya menggunakan kode ISIC  sebagai  nama  DMU,  misalnya  DMU  10  adalah  industri  manufaktur  makanan,  DMU  31  berisi perusahaan di sektor furnitur, dan seterusnya. Skor efisiensi ditunjukkan pada kolom efisiensi. Menurut SBM-DEA, sektor manufaktur yang paling efisien adalah produk tembakau (kode ISIC: 12); kulit dan produk terkait serta alas kaki (15); kertas dan produk kertas (17); minuman bersoda dan produk minyak olahan (19); dan peralatan listrik (27). Sektor ini memiliki skor efisiensi satu. Sektor lainnya dianggap tidak efisien karena skor efisiensinya kurang dari satu.
Tabel 2. Hasil penelitian
DMU (ISIC Rev. 4) Efficiency DMU (ISIC Rev. 4) Efficiency 10 0.456 22 0.395 11 0.565 23 0.413 12 1.000 25 0.505 13 0.598 26 0.575 14 0.365 27 1.000 15 1.000 28 0.523 16 0.376 29 0.466 17 1.000 30 0.416 18 0.453 31 0.527 19 1.000 32 0.440 20 0.434 33 0.373 21 0.542
Sumber: Data diproses menggunakan Rstudio (2022)

## 5. Kesimpulan
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur  efisiensi  industri  manufaktur  besar  dan  sedang  di  Provinsi Jawa  Barat,  Indonesia.  SBM-DEA  dengan  pendekatan  VRS  digunakan  untuk  mencapai  tujuan penelitian. Hasil menunjukkan bahwa dari 23 DMU yang diteliti, lima di antaranya dianggap paling efisien  (lihat  Tabel  2).  Penelitian  ini  memerlukan  penelitian  selanjutnya  dengan  membandingkan temuan ini dengan penelitian tentang pengukuran efisiensi industri manufaktur kecil dan mikro karena hal  ini  dapat  memberikan  gambaran  yang  lebih  holistik  tentang  kondisi  industri  manufaktur  di Indonesia. Arah penelitian masa depan lainnya adalah melakukan analisis dengan menggunakan data panel. Dengan menggunakan data panel, lebih banyak informasi yang dapat diuraikan, dan dapat pula menjelaskan perubahan efisiensi. Sebaliknya, dalam data cross-sectional (seperti dalam penelitian ini), hanya dapat memberikan gambaran efisiensi yang sifatnya statis.

## Referensi
Cooper, W. W., Seiford, L. M., & Tone, K. (2006). Introduction to Data Envelopment Analysis and Its Uses: With DEA- solver Software and References , Springer.
Esquivias, M. A. & Harianto, S. K. (2020). Does competition and foreign investment spur industrial efficiency?: firm-level evidence from Indonesia. Heliyon, 6 (8), e04494.
Halim, R. E. (2010). Marketing productivity and profitability of Indonesian public listed manufacturing firms: An application of data envelopment analysis (DEA). Benchmarking , 17(6), 842-857. Handayani,  N.  U.,  Sari,  D.  P.,  Ulkhaq,  M.  M.,  Widharto,  Y.,  &  Fitriani,  R.  C.  A.  (2020).  A  data envelopment analysis approach for assessing the efficiency of sub-sectors of creative industry: A  case  study  of  batik  enterprises  from  Semarang,  Indonesia, AIP  Conference  Proceedings , 2217 (1), 030038. Hulten, C. R. (2001). Total factor productivity. A short biography, in New Developments in Productivity Analysis , C. R. Hulten, E. R. Dean, and M. J. Harper (Eds.), University of Chicago Press, pp. 1-54.
Ikhsan, M. (2007). Total factor productivity growth in Indonesian manufacturing: a stochastic frontier approach. Global Economic Review , 36(4), 321-342.
Margono, H. & Sharma, S. C. (2006). Efficiency and productivity analyses of Indonesian manufacturing industries. Journal of Asian Economics , 17(6), 979-995.
Pramono, S. N. W., Ulkhaq, M. M., Pujotomo, D., & Ardhini, M. A. (2019). Assessing the efficiency of small and medium industry: an application of data envelopment analysis, IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 598 (1), 012043.
Primanthi,  M.  R.  (2021).  Characteristics  of  Indonesia’s  large  and  medium  scale  manufacturing industries: an exploratory analysis. (Ph.D. Dissertation). The Australian National University, Australia.
Saputra, P. M. A. (2011). Analysis of technical efficiency of Indonesian manufacturing industries: An application of DEA. International Research Journal of Finance and Economics , 66, 107-116. Sari, D. P., Handayani, N. U., Ulkhaq, M. M., Budiawan, W., Maharani, D. L., & Ardi, F. (2018). A data envelopment  analysis approach for assessing  the  efficiency  of  small  and  medium-sized wood-furniture enterprises: a case study, MATEC Web of Conferences , 204 , 01015.
Saunders,  M.,  Lewis,  P.  &  Thornhill,  A.  (2012). Research Methods for  Business  Students  (6th ed.) . Pearson.
Setiawan,  M.  &  Sule,  E.  T.  (2020).  Technical  efficiency  and  its  determinants  of  the  state-  owned enterprises in the Indonesian manufacturing industry. International Journal of Economics and Management , 14(3), 331-342.
Setiawan,  M.  Effendi,  N.  Heliati,  R.,  &  Waskito,  A.  S.  A.  (2019).  Technical  efficiency  and  its determinants  in  the  Indonesian  micro  and  small  enterprises. Journal  of  Economic  Studies , 46(6), 1157-1173.
Sugiharti,  L.,  Purwono,  R.,  Primanthi,  M.  R.,  &  Padilla,  M.  A.  E.  (2017).  Indonesian  productivity growth:  evidence  from  the  manufacturing  sector  in  Indonesia. Pertanika  Journal  of  Social Science and Humanities , 25, 29-44.
Sulistyawati, S. N., & Suryani, A. W. (2022). Achieving operational efficiency through risk disclosure. Asian Journal of Business and Accounting , 15(1), 149-178.
Ulkhaq, M. M. (2022). Assessing technical efficiency of large and medium manufacturing industry in West Java Province, Indonesia: A data envelopment analysis approach. The ES Management and Business , 1(1), 24-30.
Ulkhaq,  M.  M.,  &  Pratiwi,  T.  N.  (2022).  A  data  envelopment  analysis  approach  to  assess  technical efficiency of large and  medium manufacturing industry in Central Java Province, Indonesia. International Economic and Finance Review, 1 (2), 54-65.
Van  Dijk,  M.,  &  Szirmai,  A.  (2011).  The  micro‐dynamics  of  catch‐  up  in  Indonesian  paper manufacturing. Review of Income and Wealth , 57(1), 61-83.