## Analisis Efisiensi Bank Syariah Mandiri Tahun 2010-2018 Dengan Pendekatan Stochastic Frontier Approach (SFA)
N. A. Rumiasih, Imam Haroki Enayatullah
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Ibn Khaldun Bogor, Indonesia na.rumiasih@gmail.com

## Abstrak
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat efisiensi pada Bank  Syariah  Mandiri.  Data  yang  diolah  adalah  data  triwulan  dari  triwulan pertama  tahun  2010  sampai  triwulan  ketiga  tahun  2018.  Penghitungan  Efisensi dilakukan  dengan  Pendekatan  Stochasitc  Frontier  Analysis  yang  diolah menggunakan  pertangkat  lunak  STATA  12.  Hasil  perhitungan  menunjukkan bahwa BSM adalah termasuk dalam kategori Bank dengan tingkat efisiensi yang tinggi. Hal ini dapat dilihat dari nilai efisiensi rata-rata dari dari triwulan pertama tahun 2010 sampai triwulan ketiga tahun 2018 pada nilai 99,88%.
Sedangkan  dari  model  regresi  yang  dihasilkan  dari  perhitungan ( TC=3.225 + 0.441 lntk + 0.533 lnbgh – 0.217 lnsb + 0.102 lnpem) , ditemukan bahwa  hanya  variabel  surat  berhrga  yang  memiliki  dampak  terhadap pengurangan total cost. Hal ini terlihat dari nilai konstanta  -0,217, artinya BSM cukup  baik  dalam  melakukan  pengelolaan  terhadap  portofolio  berupa  surat berharga yang ia miliki. Adapun variabel lainnya berdasarkan model regresi yang dihasilkan  memberikan dampak padapeningkatan total cost.

## PENDAHULUAN
.  Ditengah-tengah  kondisi  persaingan  dan  permasalahan  yang  umumnya menimpa  perbankan  nasional  di  era  industry  transformasi  digital  4.0  ini,  setiap bank  akan  berpacu  untuk  meningkatkan  kinerja  operasionalnya  untuk  mencapai titik  paling  efisiensi  dalam  bisnisnya.  Disrupsi  dalam  industri  keuangan  dan perbankan  menjadikan efisiensi perbankan  sangat  penting  saat  ini maupun  di masa  mendatang,  karena  kompetisi  yang  bertambah  ketat,  permasalahan  yang timbul sebagai akibat berkurangnya sumber daya dan kian meningkatnya standar kepuasan  nasabah . Sebagai  Bank  umum  syariah  yang  dinominasikan  dalam penghargaan  Anugerah  Syariah  Republika  Award    2018  sebagai  bank  umum syariah buku III paling efisien, Bank Syariah Mandiri tentunya memiliki strategi- strategi dalam usaha pencapaiannya
Strategi tersebut antara lainnya adalah berlomba untuk menurunkan NPF, BOPO  serta  resiko  perbankan  lainnya  seiring  usaha  untuk  meningkatkan  CAR, menjaga  likuiditas  serta  meningkatkan  profitabilitas  dalam  penyaluran  kredit demi  mencapai  efisiensi.  Titik  efisiensi  inilah  yang  akan  mendorong  maximum profit di tingkat mikro para pelaku perbankan.
Alasan efisiensi pada Bank menjadi penting : Pertama, untuk mengetahui struktur  biaya  operasional  mereka  agar  dapat  menggali  sumber  daya  yang  ada secara  lebih  efektif  dan  efisien  dalam  menjalankan  peran  sebagai  lembaga intermediasi.  Kedua,  dunia  perbankan  saat  ini  dihadapkan  pada  kompetisi  yang bertambah  ketat.  Pengaruh  era  globalisasi  dan  abad  informasi  berdampak  pada meningkatnya semangat deregulasi dan anti proteksi (Siswadi dan Arafat, 2004 : 164). Karena itu alat analisis yang tepat penting untuk mengetahui struktur biaya operasional bank guna menghadapi tantangan yang dihadapi.
Bank  yang  kegiatan  usahanya  tidak  efisien  akan  mengakibatkan ketidakmampuan  bersaing  dalam  mengerahkan  dana  masyarakat  maupun dalam  menyalurkan  dana  tersebut  kepada  masyarakat  yang  membutuhkan sebagai  modal  usaha.  Dengan  adanya  efisiensi  pada  lembaga  perbankan terutama  efisiensi  biaya  maka  akan  diperoleh  tingkat  keuntungan  yang optimal,  penambahan  jumlah  dana  yang  disalurkan,  biaya  lebih  kompetitif, peningkatan  pelayanan  kepada  nasabah,  keamanan  dan  kesehatan  perbankan yang  meningkat  (Kuncoro  dan  Suhardjono,  2002).  Efisiensi  dalam  dunia perbankan  merupakan  salah  satu  cara  ukuran  untuk  menilai  kinerja  bank. Kinerja perbankan adalah hasil yang dicapai suatu bank dalam mengelola  sumber  daya  yang  ada  secara  efektif  dan  efisien  guna  mencapai tujuan yang telah ditetapkan manajemen (Farid dan Siswanto, 1998).
Kemudian  bagaimana  langkah  kita  untuk  mengukur  efisiensi  sebuah bank.  Didalam  teori,  ada  dua  pendekatan  yang  digunakan  untuk  mengukur efisiensi, yaitu dengan menggunakan pendekatan parametrik dan non parametrik. Kedua pendekatan ini bertujuan untuk memperoleh suatu frontier yang akurat Menurut  Bauer  et.  Al.  (1998),  perhitungan  kinerja  lembaga  keuangan  lebih difokuskan  pada  frontier  efficiency  atau  x-efficiency,  yang  mengukur penyimpangan  dari  lembaga  keuangan  berdasarkan  “best  practice”  atau  yang berlaku  umum  pada  frontier  efisiensinya.  Jadi  efisiensi  frontier  dari  suatu lembaga keuangan diukur melalui bagaimana kinerja keuangan tersebut  relative terhadap  perkiraaan  kinerja  lembaga  keuangan  “terbaik”  dari  industri  tersebut, dalam pasar yang homogen.
Definisi  umum  efisiensi  merupakan  perbandingan  antara  keluaran  (output) dan  masukan  (input),  sehingga  dapat  mengetahui  perbandingan  antara  besaran jumlah yang dikeluarkan berdasarkan input yang dipergunakan (Yaruddin, 2017). Coelli  (1996)  menyatakan  bahwa  pengukuran  efiseiensi  modern  deperkenalkan oleh  Farrel  (1957),  yang  mengusulkan  dua  jenis  efisiensi  yakni  efisiensi  teknis dan  efisiensi  alokatif.  Efisiensi  teknis  adalah  kemampuan  perusahaan  untuk menghasilkan  output  terbanyak  dari  sejumlah  input  (Wajdi,2012).  Sementara efisiensi  alokatif  menurut  Berger  dan  Mester  (1997)  berhubungan  dengan kombinasi  input  untuk  menghasilkan  output  optimal  pada  harga  tertentu. Perusahaan  dapat  menekan  biaya  dalam  upaya  mengoptimalakan  laba  yang dicapai.  Hal  ini  bermakna  bahwa  efisiensi  ekonomi  memerlukan  efisiensi  biaya dan efisiensi profit.
Model  Stochastic  Frontier  berguna  untuk  menjelaskan  efisiensi  faktor  input (Kumbhakar: 1990). Menutrut pendekatan ini, yang dimaksud dengan Stochastic Frontier  adalah  suatu  batasan  yang  menggambarakn  maksimum  output  yang didapat  berdasarkan  factor  input.  Jumlah  output  yang  dihasilkan  akan  berada pada batasan yang tepat apabila mampu mengelola input secara efisien. Semakin besar  selisih  antara  batasan  yang  dihasilkan  oleh  model  Stochastic  Frontier dengan  realita  perusahaan,  maka  semakin  tidak  efisien  sebuah  perusahaan mengelola faktor input yang ada.
Frontier  efficiency  cukup  superior  bagi  sebagian  besar  standar  rasio keuangan  dari  laporan  keuangan  –seperti  ROA  atau  cost/revenue  ratio-  yang umumnya digunakan oleh regulator, manager lembaga keuangan, atau konsultan industry dalam mengevaluasi kinerja keuangan. Frontier efficiency lebih superior karena  ukuran  dari  frontier  eficiency  menggunakan  teknik  pemrograman  atau statistik yang menghilangkan pengaruh perbedaan didalam harga input dan faktor pasar eksogen lainnya  yang mempengaruhi kinerja standar (rasio) dalam rangka untuk  mendapatkan  estimasi  yang  terbaik  berdasarkan  kinerja  dari  para managernya.

## Penelitian Terdahulu
Andries dan Cocris (2010) melakukan penelitian komparasi efisiensi pada Bank-bank  di  Eropa  Timur  (bank  yang  ada  di  negara  Romania,  Hungaria  dan Czech  Republic).  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  nonparamaterik  DEA dan parametrik SFA.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa bank-bank yang ada di eropa timur ini masih berada pada tingkat efisiensi yang rendah baik dari sudut pandang  Technical Efficiency ataupun Cost Eficiency terutama bank-bank yang ada di negara Romania. Berdasarkan analisa yang dilakukan ada beberapa faktor yang menyebabkan rendahnya efisiensi ini adalah antara lain kwalitas asset, bank size, tingkat  inflasi,  kebijakan  reformasi  perbankan,tingkat  suku  bunga  dan bentuk kepemilikan.
Dengan  pendekatan  yang  sama  (DEA  dan  SFA)  Rahmawati  (2015) melakukan  penelitian  terhadap  tingkat  efisiensi  pada  BUS  dari  periode  2010- 2013.  Hasil  penelitian  memenukan  bahwa  tingkat  efisiensi  BUS  belum maksimal.  Dengan  penghitungan  menggunakan  SFA  ditemukan  bahwa  Bank Mega Syariah adalah bank dengan tingkat efiseisi paling tinggi. Adapun dengan pendekatan  DEA  ditemukan  bahwa  bank  Muamalat  Indonesia  yang  memiliki tingkat efisiensi yang paling tinggi.
Penelitian yang dilalkukan oleh Pramuka (2011) melakukan perbandingan  tingkat  efisensi  profit  dengan  pendekatan  SFA  atara  BUS  dan UUS.  Pendekatan  yang  digunakan  adalah  pendekatan intermediary .  Hasil penelitian menunjukkan bahwa BUS lebih efisien dari UUS.
Apriana  et,al  (2015)  melakukan  penelitian  tentang  faktor-faktor  yang mempengaruhi  efisiensi  biaya  padaperbankan  yang  ada  di  lima  negara  kawasan ASEAN  yaitu  Indonesia,  Singapura,  Malaysia,  Filipina  dan  Thailand.  Kajian menunjukkan  adanya  hubungan  yang  signifikan  antara  efisiensi  dengan  ROE pada masing-masing bank. Selain itu ditemukan bahwa terdapat pengaruh kirisis global  2008  terhadap  perbankan.  Adapun  untuk  kasus  indonesia  dibandingkan dengan  negara  lain  penelitian  menemukan  bahwa  bank-bank  umum  yang beroperasi di Indonesia belum beroperasi secara efisien.
Wahab  (2015)  meneliti  tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhi efisiensi  Bank  Umum  Syariah  Indonesia,  khususnya  Bank  Syariah  Mandiri. Pendekatan yang digunakan adalah SFA. Setalah nememukan nilai efisiensi  dari BSM  kemuadian  variabel  ini  dijadikan  variabel  Dependen,  kemuadian  dipilih beberapa  variabel  yang  diduga  memiliki  pengaruh  terhadap  efisiensi  antara  lain ROA,CAR,  BOPO,  PPAP  dan  NPF.  Penelitian  menemukan  hanya  CAR  yang memiliki  pengaruh  Signifikan,  adapun  variabel  lainnya  tidak  berpengaruh signifikan.

## METODE PENELITIAN

## Diskripsi Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang dikumpulkan  dari  laporan  keuangan  triwulan  Bank  Syariah  Mandiri  dari  tahun 2013 sampai 2018. Sebagian data dikumpulkan melalui website Bank Indonesia (tahun 2010-2012) hal ini dikarenakan laporan yang tersedia pada website BSM hanya dari triwulan pertama tahun 2013 sampai triwulan ketiga tahun 2018.

## Model Analisis
Analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan Stochastic  Frontier  Approach  (SFA).  Metode  ini  adalah  sebuah  fungsi  produksi yang  pada  mulanya  dikembangkan  oleh  Aigner,  Lovell  dan  Schmit  (1977)  dan dikembangkan  juga  oleh  Meeusen  dan  van  den  Broeck  (1977).  Meodel  awal yang  dikembangkan  adalah  fungsi  froduksi  untuk  data  cross  section  yang memiliki dua komponen error term. Komponen pertama adalah untuk mengitung random effect dan yang kedua adalah untuk menghitung efisensi teknikal (Coelli, 1996).  Adapun  pengolahan  data  dilakukan  menggunakan  perangkat  lunak STATA 12.

## Variabel Penelitian
Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  mengikuti  Rahmawati (2015). Dalam penelitian ini input yang digunakan adalah Beban Personalia dan Beban  Bagi  Hasil.  Adapun  output  yang  pilih  adalah  Pembiayaan  dan  Surat Berharga Yang Dimiliki. Adapun penjabarannya sebagai berikut:
Jenis Variabel Indikator Definisi Indikator Skala Dependen TC Total Biaya Rupiah Independen Input TK Beban Tenaga Kerja Rupiah BGH Beban Bagi Hasil Rupiah Output SB Surat berharga yang Dimiliki Rupiah PEMB Total Pembiayaan Rupiah

## Hipotesis Penelitian
H 0 = Tidak terdapat pengaruh antara komponen-komponen variabel input dan output terhadap tingkat efisiensi pada Bank Syariah Mandiri.
H a =  Terdapat  pengaruh  antara  komponen-komponen  variabel  input  dan output terhadap tingkat efisiensi pada Bank Syariah Mandiri

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil oleh data  yang dilakukan dengan STATA 12, diketahui bentuk  model  prediksi  tingkat  efisiensi  pada  Bank  Syariah  Mandiri  sebagai berikut:

## TC=3.225 + 0.441 lntk + 0.533 lnbgh – 0.217 lnsb + 0.102 lnpem
Dari  persamaan  regresi  diatas  diketahui  bahwa  konstanta  TC  sebesar 3,225.  Hal  ini  berarti  bahwa  jika  variabel  input  dan  output  dianggap  konstan maka  BSM  akan  mengeluarkan  biaya  minimum  untuk  tinggkat  output  tertentu sebesar 3,225 juta dari total aktiva.
Pada  variabel  input  yang  pertama  yaitu  Beban  Tenaga  Kerja menunjukkan  nilai  konstanta  0,441.  Dari  angka  ini  dapat  fahami  bahwa peningkatan  1%  pada  biaya  tenaga  kerja  akan  berkontibusi  pada  naiknya  TC sebasar  0,441%.  Pada  variabel  input  kedua  yaitu  Beban  Bagi  Hasil  didapati konstanta  dengan  angka  0,553.  Hal  dapat  diartikan  jika  terjadi  peningkatan Beban Bagi Hasil 1% akan menyebabkan naiknya TC sebesar 0,553%.
Pada  variabel  output  didapati  konstanta  Surat  Berharga  Yang  Dimiliki menunjukkan  angka  -0,217.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  peningkatan  1%  pada Surat Berharga Yang Dimiliki akan mengurangi TC sebesar 0,217%. Temuan ini juga  sejalan  dengan  penelititan  sebelumnya  yang  dilakukan  Rahmawati  (2015), sehingga  disarankan  agar  BSM  mengembangkan  investasinya  pada  pembelian surat berharga yang mengguntungkan. Temuan pada penelitian ini menunjukkan performa  BSM  dari  triwulan  ke  satu  2010  sampai  triwulan  ke  tiga  2018  dalam pengelolaan  investasi  pada  surat  berharga  konsisten  dan  stabil,  sehingga memberikan kontibusi yang positif terhadap pengurangan TC.
Dari  keempat  variabel  yang  masuk  dalam  persamaan  hanya  variabel  SB yang  memberikan  kontibusi  positif.  Varibel  output  kedua  yaitu  Pembiyaan memiliki dampak yang sama pada dengan kedua variabel input yang memberikan kontibusi negatif  terhadap TC karena keduanya berkontibusi meningkatkan TC. Berdasakan  persamaan  diatas  didapati  konstanta  Pembiayaan  adalah  0,102.  Hal ini  berarti  peningkatan  1%  pada  pembiayaan  akan  meningkatkan  TC  sebesar 0,102%.  Temuan  dari  konstanta  masing-masing  variabel  menggambarkan pengaruh  masing-masing  variabel  input  dan  output  terhadap  TC.  Berdasarkan hsail penelitian ditemukan bahwa variabel input memberikan dampak yang lebih besar  terhadap  inefisiensi  biaya  dibandingkan  dengan  variabel  output.    Dari
keempat  faktor  yang  dimasukkan  dalam  persamaan  variabel  Bagi  Hasil  adalah variabel  yang  memiliki  pengaruh  yang  paling  tinggi    (0.533) terhadap peningkatan TC kemudian diikuti oleh Beban Tenaga Kerja (0.441). Maka BSM harus memaksimalkan kembali usahanya untuk mengelola DPK yang ia peroleh agar hasil penelolaan ini memberi kontribusi yang lebih besar lagi.  Begitu juga perlu  melakukan  pengembangan  SDM  sehingga  SDM  yang  ada  lebih  produktif lagi sehingga memberikan dampak yang positif terhadap performa perusahaan.
Disisi  output  pengelolaan  surat  berharga  yang  dilakukan  BSM  sudah cukup  baik  sehingga  mendatangakan  pengurangan  pada  TC.  Namun  variabel output  lainnya  yaitu  pembiayaan  masih  memberikan  sumbangsi  pada meningkatnya  TC.  BSM  harus  mengevaluasai  kembali  pembiayaan  yang  ia lakukan agar dapat mendatangkan keuntungan yang lebih besar .Adapun tingkat efisiensi dari tahun ke tahun dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 4.1 Tingkat Efisiensi BSM Triwulan I Tahun 2010 Sampai Triwulan III  Tahun 2018
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 0.998858 0.998852 0.99885  0.998849  0.998849  0.998857  0.998848  0.998855  0.998857 0.998856 0.998848  0.998872  0.998855  0.998855  0.998839  0.998849  0.998858  0.998857 0.998855 0.998849  0.998872  0.998858  0.998858  0.998846  0.998852  0.998859  0.998856 0.998853 0.998854  0.998855 0.99886  0.998863 0.99885  0.998855  0.998861 Rata-rata 0.998855
Dari  tabel  4.1  di  atas  diketahui  bahwa  nilai  rata-rata  efisiensi  BSM  dari triwulan 1 tahun 2010 sampai triwulan 3 tahun 2018 adalah 0.998855.  Nilai ini menunjukan  bahwa  BSM    sudah  cukup  efisien  dalam  menjalankan  usahanya. Untuk melihat lebih jelas perubahan efisiensi yang terjadi pada BSM dari periode keperiode dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Sumber: data diolah
0.99882 0.99883 0.99884 0.99885 0.99886 0.99887 0.99888 20 10 1 20 10 3 20 11 1 20 11 3 20 12 1 20 12 3 20 13 1 20 13 3 20 14 1 20 14 3 20 15 1 20 15 3 20 16 1 20 16 3 20 17 1 20 17 3 20 18 1 20 18 3 Tingkat Efisiensi BSM
Triwulan I (2010) - triwulan III (2018)
Dari    Grafik  diatas  juga  bisa  dilihat  bahwa  tingkat  efisiensi  BSM  dari tahun  2010  sampai  2018  cukup  stabil,  tidak  mengalami  fluktuasi  yang  besar. Berdasarkan  Grafik  diatas  tingkat  efisiensi  BSM  konsisten  dari  periode  ke periode.  Tingkat  efisiensi  berada  pada  nilai  99%    hanya  perbedaan  pada  dua basis angka diakhir output perhitungan. Tinggkat efisiensi tertinggi dicapai pada periode triwulan kedua tahun 2012 yaitu pada angka 0.997717.
Tinggkat  efisiensi  tertinggi  dicapai  pada  periode  triwulan  kedua  tahun 2012  yaitu  pada  angka  0.997717.  Adapaun  tinggkat  effisiensi  terendah  terjadi pada  tahun  triwulan  kedua  tahun  2015.  Pada  periode  yang  sama  juga  terjadi kemerosotan  pada  hampir  semua  rasio  keuangan  BSM  seperti  penurunan  ROA, ROE dan kenaikan BOPO. Hal ini dapat dilihat pada grafik berikut ini:
Kemerosotan  ini  bersamaan  dengan  peningkatan  yang  cukup  signifikan pada NPF Gross yang terjadi dari triwulan kedua tahun 2014  yaitu berada pada angka  6,46%,  padahal  pada  triwulan  pertama  masih  berada  pada  angka  4.88%. Kondisi tingginya NPF ini bertahan sampai triwulan ke empat tahun 2015. Faktor –faktor  inilah  yang  kemungkinan  memberikan  pengaruh  pada  penurunan efisiensi BSM pada periode ini.
Untuk  melihat  kategori  tingkat  efisiensi  yang  telah  dicapai  BSM  dari triwulan  pertama  tahun  2010  sampai  triwulan  ketiga  tahun  2018  dapat  melihat tabel di berikut ini:
0.00% 20.00% 40.00% 60.00% 80.00% 100.00% 120.00% 12 1 12 2 12 3 12 4 13 1 13 2 13 3 13 4 14 1 14 2 14 3 14 4 15 1 15 2 15 3 15 4 16 1 16 2 16 3 16 4 17 1 17 2 17 3 17 4 18 1 18 2 18 3
ROA , ROE, BOPO BSM Triwulan I 2010- triwulan III 2018
roa roe bopo

## Tabel 2. Kategori Efisiensi Biaya
Tingkat Efisiensi Biaya Kategori 65% - 85% Efisiensi Rendah 86% - 96% Efisiensi Menengah 97% - 100% Efisiensi Tinggi
Sumber: Hosen dan Rahmawati (2014)
Berdasarkan  tabel  di  atas  dan  menilik  pada  nilai  rata-rata  tinggkat efisiensi  BSM  (99,8%)  BSM  tergolong  dalam  kategori  Efisiensi  Tinggi.    Hal mengingat  hasil  perhitungan  terhadap  tingkat  efisiensi  mendekati  angka  1. Dimana  angka  1  adalah  tingkat  efisiensi  yang  paling  maksimum.  Penelitian- penelitian  sebelumnya  juga  mengungkapkan  hal  yang  sama  (berkenaan  BSM tergolong  Bank  dengan  tingkat  efisensi  tinggi).  Namun  demikian  hasil penghitungan  efisiensi  BSM  untuk  tahun  2013-2015  pada  penelitian  ini  lebih tinggi  dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  penelitian  sebelumnya  seperit  Hosen dan  Rahmawati  (2014)  dan  Rahmawati  (2015).  Hal  ini  dikarenakan  pada penelitian  ini  bentuk  data  yang  diolah  adalah  time-series.  Dimana  hanya  satu bank  yang menjadi  objek penelitian. Hal  ini menybabkan perbandingan  efisensi yang terjadi adalah membandingkan efisiensi yang terjadi dari internal BSM saja tampa ada pembading dari bank lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Alfin  Apriyana,  Hermanto  Siregar  dan  Heni  Hasanah. Faktor-faktor  Yang Mempengaruhi  Efisiensi  Biaya  Perbankan  Di  Kawasan  ASEAN-5. Jurnal Manajemen Teknologi. No 3. 2015
Alin  Marius  Andries  dan  Vasile  Cocris. A  Comparative  Analysis  of  The  Bank Efficiency  of  Romanian  Banks. Romanian  Journal  of  Economic  Forcesting. 2010
Bambang  Agus  Pramuka. Assesing  Profit  Efficiency  of  Islamic  Banks  in Indonesia:  An  Intermedition  Approach. Journal  Of  Economics,  Business  and Accountancy Ventura. Vol 14,No 1, April 2011.
Federico  Belloti,  Silvio  Daidone,  Guiseppe  Ilardi  dan  Vicenzo  Atella.
Sthochastic Frontier Analysis Using Stata. The Stata Journal. no 4, 2013.
M. Farid Wajdi. Analisis Efisiensi Industri Kecil Berdasarkan Analisis Stochastic Frontier. BENEFIT Jurnal Manajemen dan Bisnis, Vol.16 No.1 Juni 2012
Muhamad  Nadratuzzaman  Hosen  dan  Rafika  Rahmawati .  Analisis  Efisiensi, Profitabilitas  Dan  Kesehatan  Bank  Umum  Syariah  Di  Indonesia  Periode 2010-2013. Finance and Banking Journal, Vol. 16 No. 2 Desember, 2014 .
Rafika  Rahmawati. Strategi  Peningkatan  Efisiensi  Biaya  Pada  Bank  Umum Syariah  Berbasis  Sthochastic  Frontier  Approach  Dan  Data  Envelopment Analysis. Buletin  Ekonomi  Moneter  dan  Perbankan,  Volume  17,  nomor  4, April 2015.
Rizky Yudaruddin, Analisis Efisiensi Bank Pembangunan Daerah di Indonesia:
Pendekatan  Stochastic  Frontier  Analysis, Jurnal  Akuntansi  &  Ekonomi  FE. UN PGRI Kediri, Vol.2 No.1 Maret 2017.
Suhel, Analisis  Efisiensi  Laba  pada  Industri  Perbankan  Syariah  di  Indonesia dengan  Pendekatan  Stochastic  Frontier  Approach  (SFA), Jurnal  Ekonomi Pembangunan Vol.9 No.1, 2011.
Tim  Coelli. A  Guide  to  Frontier  Version  4.1:  A  Computer  Program  For Sthochastic  Frontier  Production  and  Cost  Function  Estimation. CEPA Working Paper. 1996.
Wahab. Analisis  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Efisiensi  Bank  Umum Syariah  di  Indonesia  dengan  pendekatan  Two  Stage  Sthochastic  Frontier Approach  (Studi  Analisis  di  Bank  Umum  Syriah). Economica  Vol  VI/Edisi 2/2015.

## 1.Tabulasi Variabel Dependen dan Independen
(Angka dalam Juta Rupiah)
keterangan: tc : Total Cost tk : Beban Tenaga Kerja bgh : Beban Bagi Hasil sb : Surat Berharga yang dimiliki
pemb : Pembiayaan
No Periode tc tk bgh sb pem te_bank 1 2010  1 13.30704 11.49741 12.42189 15.57843 16.6856 0.998858 2 2010 2 14.03931 12.26196 13.19095 15.59146 16.8026 0.998856 3 2010 3 14.48199 12.72302 13.64545 15.51761 16.87864 0.998855 4 2010 4 14.87397 13.40405 13.98855 15.80572 16.98684 0.998853 5 2011 1 13.68355 12.22774 12.83548 15.88309 16.69474 0.998852 6 2011 2 14.42254 12.95355 13.60078 15.70373 17.21528 0.998848 7 2011 3 14.87555 13.41061 14.06147 15.81176 17.35022 0.998849 8 2011 4 15.27762 13.77976 14.40812 16.08215 17.41377 0.998854 9 2012 1 13.9521 12.51328 13.10307 16.02196 17.43455 0.99885 10 2012 2 14.25089 13.10155 12.29862 15.79341 17.49928 0.998872 11 2012 3 15.08415 12.66061 14.20463 15.75695 17.54095 0.998872 12 2012 4 15.41805 13.7883 14.4921 15.85122 17.60571 0.998855 13 2013 1 14.01453 12.50768 13.08151 15.83187 17.86891 0.998849 14 2013 2 14.84603 13.28712 13.80378 15.85227 17.92128 0.998855 15 2013 3 15.28623 13.74138 14.22781 16.08904 17.94998 0.998858 16 2013 4 15.59082 13.99148 14.57099 16.2044 17.96868 0.99886 17 2014 1 14.17049 12.74649 13.3074 16.16028 17.95848 0.998849 18 2014 2 14.97569 13.43429 14.03452 16.17619 18.01661 0.998855 19 2014 3 15.36635 13.83784 14.44144 16.40532 17.94858 0.998858 20 2014 4 15.72613 14.12283 14.73279 16.53897 17.9506 0.998863 21 2015 1 14.3365 12.84715 13.39073 16.54513 17.95586 0.998857 22 2015 2 14.80398 13.78136 14.05967 16.39788 17.9882 0.998839 23 2015 3 15.26985 14.05928 14.45318 16.38304 17.99399 0.998846 24 2015 4 15.56277 14.3374 14.72874 16.60071 18.01175 0.99885 25 2016 1 14.21416 13.10499 13.3233 16.72194 18.01298 0.998848 26 2016 2 14.89533 13.77204 13.98186 16.61734 18.05345 0.998849 27 2016 3 15.31676 14.14715 14.37944 16.71012 18.06967 0.998852 28 2016 4 15.63935 14.42782 14.68416 16.83371 18.10606 0.998855 29 2017 1 14.31032 13.11573 13.34816 16.94965 18.10952 0.998855 30 2017 2 15.0336 13.74325 14.03007 16.8565 18.146 0.998858 31 2017 3 15.46303 14.196 14.45843 16.96362 18.16019 0.998859 32 2017 4 15.76651 14.46932 14.76277 17.04827 18.19335 0.998861 33 2018 1 14.36049 13.14874 13.41961 17.21367 18.20737 0.998857 34 2018 2 15.04516 13.85218 14.08869 17.12975 18.22994 0.998857 35 2018 3 15.46642 14.26896 14.50111 16.98661 18.27304 0.998856
2. Hasil Output penghitungan Efisiensi dengan pendekatan SFA diolah menggunakan software STATA 12.
Likelihood-ratio test of sigma_u=0: chibar2(01) = 0.00   Prob>=chibar2 = 1.000 lambda     .0121959   .2712897                     -.5195222    .5439139 sigma2     .0138777   .0033537                      .0073047    .0204508 sigma_u     .0014366   .2697356                      2.2e-163    9.5e+156 sigma_v     .1177951   .0141294                      .0931165    .1490142 /lnsig2u    -13.09093   375.5156    -0.03   0.972    -749.0879    722.9061 /lnsig2v    -4.277618   .2398974   -17.83   0.000    -4.747808   -3.807428 _cons     3.225443   .9246617     3.49   0.000     1.413139    5.037746
pem     .1028188    .082026     1.25   0.210    -.0579491    .2635868 sb    -.2170984   .0718721    -3.02   0.003    -.3579651   -.0762318 bgh     .5335572   .0661163     8.07   0.000     .4039715    .6631428 tk     .4409969   .0735359     6.00   0.000     .2968692    .5851245
tc        Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval] Log likelihood =  25.192844                       Prob > chi2     =     0.0000 Wald chi2(4)    =     957.84 Stoc. frontier normal/half-normal model           Number of obs   =         35 Iteration 14:  log likelihood =  25.192844 Iteration 13:  log likelihood =  25.192843 Iteration 12:  log likelihood =   25.19284 Iteration 11:  log likelihood =  25.192837 Iteration 10:  log likelihood =  25.192823 Iteration 9:   log likelihood =    25.1928 Iteration 8:   log likelihood =  25.192703 Iteration 7:   log likelihood =  25.192614 Iteration 6:   log likelihood =  25.192266 Iteration 5:   log likelihood =  25.191946 Iteration 4:   log likelihood =  25.190496 Iteration 3:   log likelihood =  25.185703 Iteration 2:   log likelihood =  25.175725
Iteration 1:   log likelihood =   25.11477 Iteration 0:   log likelihood =  25.018387
. frontier tc tk bgh sb pem
35.      1   .9988559
34.      1   .9988569 33.      1   .9988571 32.      1    .998861 31.      1   .9988591 30.      1   .9988579 29.      1   .9988547 28.      1   .9988554 27.      1   .9988522 26.      1   .9988488 25.      1   .9988483 24.      1   .9988499 23.      1   .9988462 22.      1   .9988391 21.      1   .9988574 20.      1   .9988633 19.      1   .9988575 18.      1   .9988547 17.      1   .9988487 16.      1   .9988598 15.      1   .9988579 14.      1   .9988546 13.      1   .9988491 12.      1   .9988554 11.      1   .9988716 10.      1   .9988717 9.      1   .9988496 8.      1   .9988543 7.      1   .9988485 6.      1   .9988477 5.      1   .9988521 4.      1   .9988526 3.      1   .9988548 2.      1   .9988562 1.      1   .9988576 bank    te_bank . list bank te_bank . predict te_bank, te