## ANALISIS KINERJA INDUSTRI MANUFAKTUR PROVINSI KALIMANTAN UTARA

## PERFORMANCE ANALYSIS OF THE MANUFACTURING INDUSTRY OF NORTH KALIMANTAN PROVINCE
Charitin Devi 1 , Yohanna Thresia Nainggolan 2 , Sulistya Rini Pratiwi 3 , Meylin Rahmawati 4
1,3 Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi, Universitas Borneo Tarakan
2 Akuntansi, Fakultas Ekonomi, Universitas Borneo Tarakan
4 Manajemen, Fakultas Ekonomi, Universitas Borneo Tarakan
charitin.devi@gmail.com
__________________________________________________________________
Abstrak :  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  kinerja  sektor  industri manufaktur  provinsi  Kalimantan  Utara  menggunakan  metode  DEA  ( Data Envelopment  Analysis ).  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  data statistik  industri  Kalimantan  Utara  yang  meliputi  nilai  input  dan  output  industri manufaktur  tahun  2017  dan  2018  yang  dihitung  oleh  Badan  Pusat  Statistik. Pengolahan  data  dilakukan  dengan software EMS  ( Efficiency  Measurement System). Hasil pengolahan data menunjukkan bahwa tahun 2017 DMU 2 (industri kayu)  sudah  efisien  dengan  nilai  efisiensi  100%,  sedangkan  DMU  1  (industri makanan), DMU 3 (industri percetakan dan reproduksi media rekaman) dan DMU 4  (industri  barang  galian  bukan  logam)  inefisien  dengan  nilai  efisiensi  masing- masing sebesar 55,48%, 44,00% dan 62,00%. Untuk tahun 2018 DMU 1 (industri makanan),  DMU  2  (industri  kayu),  dan  DMU  3  (industri  percetakan  dan reproduksi  media  rekaman)  inefisien  dengan  nilai  efisiensi  sebesar  27,40%, 29,25% dan 42,26%. DMU 4 kode 23 (industri barang galian bukan logam) sudah efisien dengan nilai 100%.
Kata  kunci: Industri  manufaktur,  Input,  Ouput,  Efisiensi,  DEA  ( Data Envelopment Analysis )
Abstract : This  study  aims  to  determine  the  performance  of  the  manufacturing industry sector of North Kalimantan province using the DEA (Data Envelopment Analysis)  method.  The  data  used  in  this  study  is  North  Kalimantan  industrial statistical  data  which  includes  the  input  and  output  values  of  the  manufacturing industry in 2017 and 2018 which are calculated by the Central Statistics Agency. Data  processing  is  done  with  EMS  (Efficiency  Measurement  System)  software. The  results  of  data  processing  show  that  in  2017  DMU  2  (wood  industry)  was efficient with an efficiency value of 100%, while DMU 1 (food industry), DMU 3
(printing  industry and reproduction of recording media) and DMU 4 (non-metal mining  industry)  were  inefficient.  with  efficiency  values  of  55.48%,  44.00%  and 62.00%, respectively. For 2018, DMU 1 (food industry), DMU 2 (wood industry), and  DMU  3  (printing  and  reproduction  of  recording  media)  are  inefficient  with efficiency values  of  27.40%, 29.25% and 42.26%. DMU 4 code 23 (non-metallic mineral industry) is efficient with a value of 100%.
Keywords: Manufacturing  Industry,  Input,  Output,  Efficiency,  DEA  (Data Envelopment Analysis)

## PENDAHULUAN
Industri manufaktur dalam perekonomian nasional  berkontribusi sebesar  20,7%  pada  tahun  2020. Berdasarkan perkembangannya, peran  industri  manufaktur  saat  ini telah mampu bergeser menjadi manufacture  based dari  sebelumnya
commodity  based. Kontribusi  yang diberikan  oleh  industri  manufaktur migas sebesar  1,9%  sedangkan
industri manufaktur non migas adalah 18,8%, dengan perkembangan selama 5 tahun (2015-2019) kontribusi  sebesar  1%  hingga  2% untuk  industri  manufaktur  migas sedangkan  industri  manufaktur  non migas sebesar 19% hingga 20%.
Kontribusi  yang  lebih  besar diberikan oleh sektor industri manufaktur  non  migas  dibandingkan industri manufaktur non migas antara lain  nilai  tambah  ( value  added ) bahan baku dalam negeri, penyerapan tenaga kerja lokal, penerimaan  devisa  dari  ekspor  dan menjadi  penyumbang  terbesar  dari pajak dan cukai.
Selain kontribusi  yang diberikan oleh industri pengolahan, kinerja dari sektor  ini  juga  menghasilkan  suatu prestasi dengan menempatkan Indonesia  pada  posisi  teratas  di antara  negara  ASEAN  berdasarkan nilai  MVA  ( Manufacturing  Value Added ) dan secara global menempatkan Indonesia di peringkat ke-9  dari  seluruh  negara  di  dunia.
Permasalahan  dalam  kontribusi  yang diberikan  oleh  sektor  ini  terhadap perekonomian adalah belum maksimal  dan  signifikan  dalam kontribusi  yang  diberikan  tersebut. Beberapa tinjauan empiris membuktikan  bahwa  kinerja  dari sektor industri tidak maksimal karena daya saing industri manufaktur  masih  dinilai  rendah karena  inefisiensi  kinerja  dari  sektor ini  dan  produktivitas  dari  tiap-tiap sub-sektornya.  Hal  tersebut  dapat terjadi  akibat  adanya  ketimpangan pada  struktur  pasar  yaitu  dengan penguasaaan  pangsa  pasar  yang begitu  besar  dan  dominan  untuk beberapa  jenis  usaha  tertentu  pada tiap-tiap  subsektor  yang  ada  dalam sektor industri manufaktur. Selain itu hasil penemuan empiris menunjukkan bukti riil bahwa tingkat pemanfaatan dan
produktivitas  teknologi  dalam  sektor industri  manufaktur  di  Indonesia, relatif  masih  rendah  dibandingkan dengan  produktivitas  kapital  dan tenaga kerja.
Berdasarkan hasil yang diberikan oleh sektor industri pengolahan ini, pemerintah mengambil langkah untuk menggenjot  sektor  industri  untuk
meningkatkan pertumbuhan ekonomi dengan  meningkatkan  potensi  sektor industri  di  pasar  domestik  dan orientasi ekspor.  Beberapa perbaikan regulasi  di  sektor  industri  juga
dilakukan  untuk  terus  meningkatkan kontribusi dari sektor industri.
Tabel 1. Nilai Tambah (Harga Pasar) Industri Besar dan Sedang Menurut Subsektor (KBLI 2009) (Milyar Rupiah) 2014 - 2018 Kode KBLI 2 digit 2014 2015 2016 2017 2018 10 325.026 344.965 559.212 531.541 581.091 11 20.851 25.855 21.631 35.615 36.737 12 134.140 128.906 39.414 112.257 130.498 13 84.794 85.319 86.088 119.406 130.423 14 53.369 59.947 114.309 158.223 172.417 15 34.025 59.456 65.763 87.156 97.036 16 22.201 39.245 44.945 59.817 52.319 17 58.876 53.605 56.752 93.305 153.936 18 11.919 12.857 91.505 34.258 36.239 19 2.567 3.836 54.793 49.325 70.561 20 211.005 216.359 189.920 285.067 265.012 21 15.427 14.604 33.269 90.219 69.183 22 137.064 132.143 153.191 142.130 154.064 23 78.895 105.610 90.215 193.808 137.496 24 67.217 77.771 86.379 116.769 151.202 25 41.434 34.454 66.579 54.596 62.041 26 38.912 62.659 78.559 57.634 57.050 27 70.888 69.460 115.128 250.260 256.740 28 33.605 48.408 28.909 87.934 95.412 29 148.575 194.688 120.365 248.581 247.629 30 58.092 48.600 118.109 59.362 80.156 31 21.823 21.186 14.992 27.661 30.160 32 15.583 21.825 29.108 22.888 28.612 33 3.166 5.057 8.980 13.945 10.704 JUMLAH 1.691.470  1.866.814  2.268.113  2.931.760  3.106.719 Sumber : BPS, 2020 Tabel 2.

## Nilai Ekspor dan Berat Bersih Hasil Industri Pengolahan Non Migas
2015 - November 2020 Ekspor Hasil Industri Pengolahan Non Migas 2015 2016 2017 2018 2019 November 2020 Nilai (Juta US$) 108.603,5  110.504,1  125.103,2  130.118,1  127.377,7 106.118,9 Berat Bersih (Ribu Ton) 79.137,5 80.326,4 89.605,0 97.578,6 103.405,6 87.691,2 Sumber : BPS, 2020
Tabel 3. Pajak Tak Langsung Menurut KBLI 2 Digit (KBLI 2009) (Milyar Rupiah) 2014-2018 Kode KBLI 2 digit 2014 2015 2016 2017 2018
10 4065 4777 7890 8515 6489 11 588 601 1630 180 304 12 27865 36678 9022 1808 4268 13 733 1118 1884 1080 1517 14 4277 423 1060 305 1211 15 146 149 495 191 482
16 639 999 821 225 485 17 398 774 624 576 1342 18 261 390 276 168 249 19 15 87 156 149 357 20 2712 2344 4541 645 1462 21 826 932 1254 353 594
22 2087 2485 2424 1604 1334 23 791 1726 1231 1706 990 24 2678 1106 1764 1193 3012 25 534 693 891 618 718 26 407 394 981 274 336 27 682 837 2025 195 650 28 333 391 451 272 408 29 3339 4317 2228 3694 501 30 961 836 1518 250 371 31 176 244 645 234 293 32 178 178 376 111 569 33 53 18 199 47 45 JUMLAH 54745 62495 44386 24393 27988 Sumber : BPS, 2021
Permasalahan  dalam  kontribusi yang  diberikan  oleh  sektor  ini terhadap perekonomian adalah belum maksimal  dan  signifikan  dalam kontribusi  yang  diberikan  tersebut. Beberapa tinjauan empiris membuktikan  bahwa  kinerja  dari sektor industri tidak maksimal karena daya saing industri
manufaktur  masih  dinilai  rendah karena  inefisiensi  kinerja  dari  sektor ini  dan  produktivitas  dari  tiap-tiap sub-sektornya.  Hal  tersebut  dapat terjadi  akibat  adanya  ketimpangan pada  struktur  pasar  yaitu  dengan penguasaaan  pangsa  pasar  yang begitu  besar  dan  dominan  untuk beberapa  jenis  usaha  tertentu  pada
tiap-tiap  subsektor  yang  ada  dalam sektor industri manufaktur. Selain itu hasil penemuan empiris menunjukkan bukti riil bahwa tingkat pemanfaatan dan produktivitas  teknologi  dalam  sektor industri  manufaktur  di  Indonesia, relatif  masih  rendah  dibandingkan dengan  produktivitas  kapital  dan tenaga kerja.
Dalam statistik perekonomian Provinsi  Kalimantan  Utara,  kontribusi industri  pengolahan  selama  dua  tahun terakhir  terhadap  PDRB  Provinsi Kalimantan Utara adalah sebesar 9,4% hingga  9,6%.  Dan  dalam  statistik Industri  besar  dan  sedang  Kalimantan Utara  menunjukkan  bahwa  terjadi penurunan  nilai  ouput,  nilai  tambah dan  pajak  tak  langsung  dari  sektor industri Kalimantan Utara yang meliputi  industri  makanan  (kode  10)  ; industri kayu,  gabus  (tidak  termasuk furnitur)  dan  anyaman  dari  bambu, rotan dsj (kode 16); industri pencetakan  dan  reproduksi  media rekaman  (kode  18);  industri  barang galian  bukan  logam  (kode  23);  dan industri  furnitur  (kode  31)  tahun 2018  dari  tahun  sebelumnya.  Hal  ini berbanding terbalik
dengan kontribusinya  dalam  perekonomian Kalimantan Utara yang menunjukkan peningkatan setiap tahunnya.

## Tabel 4.
Statistik Sektor Industri Besar dan Sedang Menurut KBLI 2009, 2017 dan 2018
Tahun Nilai Output (Juta Rp.) Tenaga Kerja (000 Orang) Nilai Tambah (Harga Pasar) (Juta Rp.) Pajak Tak Langsung (Juta Rp.) 2017 16230016,6 13,5 6543953,8 3028,6 2018 8779744 16,1 4150727,9 2737,6 Sumber : BPS, 2017 & 2018
Berdasarkan penjelasan
mengenai  inefisiensi  kinerja  dan produktivitas  sektor  industri  dan data-data yang disajikan di atas maka menjadi  alasan  dalam  melakukan penelitian  mengenai  Kinerja  Industri Manufaktur Kalimantan Utara. Penelitian  ini  adalah  untuk  meneliti efisiensi  industri  manufaktur  dengan menggunakan Data  Envelopment Analysis (DEA). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui kinerja industri manufaktur Kalimantan Utara.

## TINJAUAN PUSTAKA
Produksi Produksi merupakan proses pengolahan  input  atau  beberapa  input menjadi  output.  Hubungan  antara kuantitas input dan output disebut teori produksi  yang  kadang  disebut  juga sebagai fungsi produksi. Teori produksi  membahas  hubungan  antara input dan output atau hubungan antara kuantitas  produk  dan  faktor-faktor produksi yang digunakan dalam kegiatan  produksi.  Hubungan  ini dinyatakan sebagai berikut.
Q = f (K,L,T,N) Dimana: Q  adalah  kuantitas  output  yang diproduksi,  K  adalah  faktor  kapital,  L adalah  faktor  tenaga  kerja,  T  adalah teknologi dan N adalah tanah.
Dalam  teori  produksi  terdapat asumsi  dasar  mengenai  sifat  fungsi produksi  yaitu the  law  of  diminishing atau diminishing  marginal  physical
product (hukum hasil yang berkurang).
Hukum  tersebut  menyatakan  bahwa jika  salah  satu  dari  faktor  produksi ditambah jumlah pemakaiannya secara terus menerus sedangkan input lainnya konstan,  maka  kenaikan  pemakaian input  ini  akan  meningkatkan  produksi
total dengan tingkat pertambahan yang semakin  besar  dan  apabila  sudah mencapai  tingkat  produksi  tertentu, tingkat pertambahan ini akan menurun dan  lama  kelamaan  menjadi  negatif sehingga  menyebabkan  produksi  total meningkat, mencapai maksimum kemudian menurun (Sukirno, 1985:85).
Fungsi  produksi Cobb-Douglas merupakan  suatu  fungsi  persamaan yang  melibatkan  dua  atau  lebih variabel.  Variabel  yang  satu  disebut dependent,  yang  dijelaskan  (Y)  dan variabel  lainnya  disebut  variabel independent,  yang  dijelaskan  (X) ( Soekarwati,
1997:154). Penyelesaian antara hubungan X dan Y biasanya dengan cara regresi, yaitu variasi dari Y yang akan dipengaruhi Variasi  dari  X.  adapun  fungsi produksi Cobb-Douglas sebagai berikut:
𝑄 = 𝐴𝐿 𝛼 𝐾 𝛽
Dimana,  Q  adalah  kuantitas  output, A  adalah  produktivitas  faktor  total dan  L  dan  K  masing-masing  adalah tenaga kerja dan barang modal α dan β adalah parameter-parameter positif yang ditentukan oleh data.
Sifat-sifat fungsi produksi Cobb- Douglas adalah sebagai berikut:
1. K dan L bisa saling mensubsitusi
2. Q =A (K) α (L) β , bersifat Return to Scale:
a. Constant Returns to Scale, jika α+β = 1.
b. Increasing  Returns  to  Scale, jika (α+β ) > 1
c. Decresing  Returns  of  Scale , jika (α+β ) < 1
Fungsi  Produksi  Cobb  Douglas Jangka Pendek
Jangka  pendek  merupakan  suatu metode  di  mana  perusahaan  dapat menyesuaikan  produksi  dengan  cara mengubah faktor-faktor variabel seperti  bahan  baku  dan  tenaga  kerja tetapi  tidak  dapat  mengubah  faktor- faktor tetap seperti modal ( Samuelson  dan  Nordhaus ,2003).
Syarat  dalam  kondisi  jangka  pendek adalah  minimal  ada  satu  faktor  yang menghambat proses adjustments factor produksi  (atau  harganya) sehingga  tidak  terjadi  “seketika”. Jadi konsep jangka pendek menunjukkan  adanya  friksi  dalam perekonomian  yang  menghambat proses relokasi dalam perekonomian. Fenomena adanya friksi perekonomian biasanya muncul dalam  bentuk  harga  yang  sulit berubah  seperti  pada  harga  tenaga kerja  (upah)  ( Vincent  Gaspersz , 2005:195).  Apabila  input  modal dianggap tetap dalam periode produksi  jangka  pendek,  serta  hanya terdapat  satu  input  variabel  tenaga kerja  yang  dipertimbangkan  dalam analisis produksi, maka fungsi produksi Cobb-Douglas dalam jangka  pendek  dinotasikan  dalam model berikut:
Q= δL β
Dimana  Q  =  kuantitas  output  yang diproduksi;  L  =  kuantitas  tenaga kerja  yang  digunakan.  δ  (delta) adalah  konstanta  yang  dalam  fungsi
Cobb-Douglas jangka pendek merupakan  indeks  efisiensi  yang mencerminkan hubungan antara kuantitas output yang diproduksi (Q) dan kuantitas input tenaga kerja yang digunakan  (L).  semakin  besar  nilai konstanta  δ  ,  efisiensi  penggunaan
input  tenaga  kerja  dalam  metode produksi dan lain-lain, akan tercermin  melalui  konstanta  δ  dalam fungsi  produksi Cobb-Douglas baru lebih  besar  dari  fungsi Cobb- Douglas lama.  β (beta)  merupakan elastisitas  output  dari  tenaga  kerja (Output  Elastisitas  of  Labour) ,  yang merupakan  suatu  ukuran  sensitivitas kuantitas  output yang  diproduksi terhadap perubahan penggunaan input  tenaga  kerja,  dan didefinisikan sebagai persentase perubahan kuantitas  output  yang  diproduksi dibagi  dengan  presentase  perubahan penggunaan input tenaga kerja ( Vincent Gaspersz , 2005:196).
Menurut Vincent  Gasp ersz  (
2005:197)  khusus  untuk  fungsi produksi Cobb-Douglas jangka pendek,  dapat  ditunjukkan  secara matematik, bahwa  koefisien  β dalam fungsi  Q  =  δL , merupkan  koefisien elastisitas  output  dari  tenaga  kerja sebagai berikut:
𝐸 𝐿 = %∆𝑄 %∆𝐿 = ( ∆𝑄 ∆𝐿 ) ( 𝐿 𝑄 ) ∆𝑄∆𝐿 = 𝛿𝛽𝐿 𝛽−1 = (𝛽) ( 𝛿𝛽𝐿 𝛽 𝐿 ) = 𝛽 ( 𝑄 𝐿 ) 𝐸 𝐿 = ( ∆𝑄 ∆𝐿 ) ( 𝐿 𝑄 ) =  𝛽 ( 𝑄 𝐿 ) ( 𝐿 𝑄 ) = 𝛽
Berdasarkan konsep bahwa
E 1 =MPP L /APP L =β, serta memperhatikan hubungan antara
produk  total  (Q),  produk  marginal (MPP),  dan  produk  rata-rata  (APP), dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai berikut :
1. Jika produk marginal dari tenaga kerja lebih besar daripada
produk  rata-rata  dari  tenaga
kerja  (MPP L >APP L ) , elastisitas output  dari  tenaga  kerja  lebih besar dari satu (β > 1).
2. Jika produk marginal dari tenaga kerja lebih kecil daripada produk rata-rata dari tenaga kerja
(MPP L <APP L ),  elastisitas  output dari tenaga kerja  lebih kecil dari pada satu (β<1).
3. Jika produk marginal dari tenaga kerja  sama  dengan  produk  rata- rata  dari  tenaga  kerja  (β  =  1), maka  elastisitas  output  dari tenaga kerja sama dengan satu. Menurut Vincent Ga spersz (2005:  198)  dari  fungsi  produksi Cobb  Douglas jangka  pendek  dapat ditentukan  oleh  beberapa  kondisi atau persyaratan yang harus dipenuhi, antara lain: 1. Karena kuantitas produk
(output),  (Q>0),  maka  koefisien intersep δ dalam fungsi produksi
Cobb-  Douglas jangka  pendek harus bernilai positif (δ>0).
2. Agar  produk  marginal  dari tenaga  kerja  positif,  koefisien
elastisitas  output  dari  tenaga kerja  dalam  fungsi  produksi
Cobb  Douglas jangka  pendek harus bernilai positif (β>0).
Fungsi  Produksi  Cobb  Douglas

## Jangka Panjang
1. Kurva Isoproduk Isoproduk  atau  sering  disebut isokuan atau isooutput adalah kombinasi dua faktor produksi (misalnya kapital/K dan tenaga kerja/L) yang digunakan untuk menghasilkan  kuatitas  output  yang sama.  Gambar  1  (a)  menunjukkan kurva isoproduk sedangkan gambar (b) menunjukkan  peta  isoproduk  yang
merupakan  kumpulan  dari  beberapa isoproduk (Wijaya, 2005).
Isoproduk (IP 1 ) merupakan
kombinasi  faktor  produksi  L  dan  K yang  dapat  memproduksi  beberapa satuan output. Isoproduk tersebut akan bergerak dari sebelah  kanan bawah  ke kiri  atas  untuk  memproduksi  satuan output yang sama maka harus menggantikan  satu  satuan  L  dengan beberapa  satuan  K.  Jika  hal  ini dilakukan  secara  terus  menerus  maka semakin  banyak  satuan  K  yang diperlukan untuk menggantikan L agar dapat  diproduksi  output  dalam  jumlah yang  sama.  Jadi  derajat  substitusi menurun  ini  disebut marginal  rate  of techniocal  substitusi atau  MRTS  yang dapat ditulis dengan :
𝑀𝑅𝑇 𝐿,𝐾 = ∆𝐿 ∆𝐾
Dimana  MRTS  adalah  derajat penggantian L  oleh K dan K Δ adalah perubahan  K  dan L Δ menunjukkan perubahan tenaga kerja.
K L Gambar 1 (a).  Kurva Isoproduk IP 3 IP 2 IP 1 L K
Gambar 1 (b).  Peta Isoproduk
2. Kurva Isobiaya ( isocost )
Definisi  isobiaya  adalah  kurva yang  menunjukkan  kombinasi  faktor produksi  yang  dapat  dibeli  dengan tingkat  pengeluaran  tertentu  (Wijaya,
2005).  Pengeluaran  untuk  membeli faktor-faktor produksi merupakan biaya total (TC). Gambar 2. menunjukkan  contoh  kurva  isobiaya berlereng  menurun  karena  dengan sejumlah  pengeluaran  biaya  tertentu, bila  kuantitas  suatu  faktor  produksi yang  dibeli  bertambah  maka  kuantitas faktor  produksi  lain  yang  dapat  dibeli berkurang.
Secara  matematis  persamaan  kurva isobiaya  dapat  dituliskan  sebagai berikut : 𝑇𝐶 =   [𝑃 𝐾 𝐾 + 𝑃 𝐿 𝐿]
Dimana  TC  adalah  pengeluaran biaya  total,  PK  dan  PL  masing- masing  adalah  harga  kapital  dan tenaga  kerja,  K  dan  L  adalah kuantitas  faktor  produksi  kapital  dan tenaga  kerja  yang  dapat  dibeli dengan TC tertentu.
Kerangka konseptual dari penelitian ini  ditunjukkan  pada gambar  3.  Yang  menggambarkan efisiensi  dari  nilai  output  dan  input industri manufaktur Kalimantan Utara  dengan  menggunakan Data Envelopment Analysis (DEA)

## Gambar 3. Kerangka Konseptual Penelitian

## METODOLOGI PENELITIAN
Desain Penelitian
Jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif, dimana pada penelitian  kuantitatif  penyajian  data didominasi  dalam  bentuk  angka  dan analisis data yang digunakan bersifat statistik dengan tujuan untuk menguji hipotesis. Penelitian ini juga bersifat  deskriptif  verifikatif  untuk
Data Envelopment Analysis (DEA) Nilai Output Industri Manufaktur Kalimantan Utara Nilai Input Industri Manufaktur Kalimantan Utara ) Efisiensi Ic 1 L K Ic 2 Ic 3
Gambar 2 .  Kurva Isocost
memberikan  gambaran  mengenai efisiensi  kinerja  industri  Kalimantan Utara.

## Jenis Dan Sumber Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder  yaitu  data  yang  diperoleh dari  Badan  Pusat  Statistik  Provinsi Kalimantan Utara. Data yang digunakan  meliputi  nilai  output  dan input  dari  sektor  industri  provinsi Kalimantan Utara.
Data  lain  yang  mendukung penelitian  ini  diambil  dari  berbagai sumber  lain  yang  berhubungan  baik secara langsung maupun tidak langsung dengan permasalahan penelitian  untuk  menjadi  sumber, pedoman, atau petunjuk dalam
penyelesaian masalah penelitian. Metode Pengumpulan Data Dalam rangka menghimpun data yang telah ditentukan dalam penelitian, digunakan beberapa metode antara lain:
a. Dokumentasi Metode  ini  digunakan  untuk mendapatkan  data-data  resmi yang  diterbitkan  oleh  Badan Pusat Statistik Provinsi Kalimantan Utara. b. Studi Pustaka Studi  pustaka  digunakan  untuk mempelajari  dan  mendapatkan informasi  dari  literatur  dan sumber-sumber  lain  yang  terkait seperti  buku,  catatan,  maupun laporan hasil penelitian terdahulu  yang  dianggap  dapat memberikan informasi mengenai penelitian ini.

## Metode Analisis Data
DEA  merupakan  alat  analisis yang  digunakan  untuk  mengukur efisiensi  di  berbagai  bidang,  antara lain untuk penelitian kesehatan, pendidikan,  transportasi,  manufaktur, maupun  perbankan.  Manfaat  yang diperoleh  dari  pengukuran  efisiensi dengan  DEA  (Insukindro  dkk,  2000), pertama,  sebagai  tolak  ukur  untuk memperoleh  efisiensi  relatif  yang berguna untuk mempermudah perbandingan antar unit ekonomi yang sama.  Kedua,  mengukur  berbagai variasi  efisiensi  antar  unit  ekonomi untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor penyebabnya,  dan  ketiga,  menentukan implikasi  kebijakan  sehingga  dapat meningkatkan tingkat efisiensinya.
Pada kasus  input dan  output  yang bervariasi, efisiensi suatu UKE dihitung  dengan  mentransformasikan menjadi  input  dan  output  tunggal. Transformasi  ini  dilakukan  dengan menentukan  pembobot  yang  tepat. Penentuan  pembobot  ini  yang  selalu menjadi  masalah  dalam  pengukuran efisiensi. DEA digunakan untuk menyelesaikan masalah dengan memberi  kebebasan  pada  setiap  UKE untuk menentukan pembobotnya masing-masing.
Konstruksi  DEA  yang  didasarkan
frontier data  aktual  pada  sampel  akan lebih  efisien  dibandingkan  DEA  yang tidak  menggunakan frontier .  Efisiensi UKE  diukur  dari  rasio  bobot  output dibagi  bobot  input  ( total  weighted output/total  weighted  input ).  Bobot tersebut  memiliki  nilai  positif  dan bersifat  universal,  artinya  setiap  UKE dalam sampel harus dapat
menggunakan  seperangkat  bobot  yang sama  untuk  mengevaluasi  rasionya ( total  weighted/total  weighted  input £
1 ).  Angka  rasio  1  (atau  kurang  dari satu)  berarti  UKE  tersebut  efisien (tidak  efisien)  dalam  menghasilkan
tingkat  output  maksimum  dari  tiap input. Untuk setiap UKE kita mendapatkan  ukuran  rasio  dari  semua output terhadap semua inputnya seperti u’yj/v’ki, dimana u merupakan vektor  M  x  1  dari  output  tertimbang ( weight  output) dan  v  adalah  vektor  k x  1  dari  input  tertimbang.  Untuk memilih  penimbang  yang  optimal  kita harus menspesifikasikan problem programasi matematika ( the mathematical  programming  problem ) sebagai berikut :
𝑀𝑎𝑥 𝑈,𝑉 ( 𝑈 ′ 𝑦 𝑖 𝑉 ′ 𝑥 𝑗 ) s.t. ( 𝑈 ′ 𝑦 𝑖 𝑉 ′ 𝑥 𝑗 ) ≤ 1   𝑗 = 1,2, … . , 𝑁

## 𝑢, 𝑣 ≥ 0
Dalam  hal  ini  termasuk  juga menemukan  nilai  untuk  u  dan  v sebagai  sebuah  pengukuran  efisiensi dari  UKE  ke-i  yang  maksimal  dengan tujuan  untuk  kendala  bahwa  semua ukuran  efisiensi  haruslah  kurang  dari atau  sama  dengan  satu.  Salah  satu masalah dengan formulasi atau rumusan  rasio  ini  adalah  bahwa  ia memiliki  sejumlah  solusi  yang  tidak terbatas  ( infinit ),  artinya  jika  (u*,v*) adalah  solusi  maka  (au*,av*)  juga solusi  yang  lain.  Untuk  menghindari hal  ini  maka  kita  dapat  menentukan kendala  u’xi=1  yang  menetapkan bahwa:
𝑀𝑎𝑥 𝜇,𝑉 ((𝜇 ′ 𝑦 𝑗 ) s.t. 𝑣 ∗ 𝑋 𝑖 = 1 𝑠 𝜇 ′ , 𝑦 − 𝑣𝑗 ≤ 0, 𝑗 = 1,2, … , 𝑛 𝜇, 𝑣 ≥ 0
Dimana  notasi  tersebut  berubah dari  u  dan  v  menjadi μ dan  v  yang menunjukkan  terjadinya  transformasi. Bentuk  ini  dikenal  sebagai  bentuk pengganda  ( multiplier  form )  dari problem  programasi  linier  ( linier
programming problem ). Dengan menggunakan  model  dualitas  ( duality ) dalam  programasi  linier  maka  dapat diturunkan  bentuk  kurva  amplop ( envelopment )  yang  ekuivalen  atau sama dengan problem diatas yaitu :
Min 𝜃, 𝜆𝜃,
s.t. −𝑦𝑖 + 𝑦 𝜆  ≥ 0
𝜃𝑥𝑖 − 𝑥𝜆  ≥ 0
𝜆  ≥ 0 dimana θ merupakan  skalar  dan λ adalah  konstanta  dari  vektor  N  x  1. Bentuk envelopment ini  melibatkan lebih  sedikit  kendala  ( constraint ) daripada  bentuk  multiplier  (K+M  < N+1) dan telah dijadikan acuan umum untuk memecahkan permasalahan yang  dihadapi.  Nilai  dari θ yang diperoleh  merupakan  angka  efisiensi untuk UKE ke-i.
Pengukuran tingkat disparitas efisiensi antara subsektor dalam sektor industri  manufaktur  di  Indonesia dilakukan dengan menggunakan indikator  berupa  nilai  koefisen  variasi ( coefficient  of  variation /CV)  seperti yang  disarankan  oleh  Jefferson  dan Wu  (1994)  (dalam Lestari  Etty  Puji dan Isnina  WSU,  2017) .  Secara matematis,  koefisien  ini  dirumuskan sebagai berikut:
𝐶𝑉 𝑖 = 𝑆𝐷(𝑀𝐸 𝑖𝑗 ) 𝑀𝐸 𝑖𝑗
Dimana CV = coefficient of variation ,  SD  =  standar  deviasi  dari efisensi  rata-rata  keseluruhan  UKE  i pada periode j, sedangkan ME adalah tingkat efisiensi rata-rata keseluruhan UKE  i  pada  periode  j  tertentu  dan nilai koefisien tersebut  terletak antara 0 sampai dengan 1.
Interpretasi  koefisen  tersebut  dapat dijelaskan  sebagai  berikut:  semakin mendekati  angka  nol  maka  akan semakin  rendah  tingkat  disparitas antar subsektor dalam sektor industri
manufaktur pada periode j. Demikian sebaliknya  semakin  mendekati  nilai satu  maka  semakin  besar  tingkat disparitasnya  antar  subsektor  dalam industri manufaktur pada periode j.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tingkat Efisiensi Industri Manufaktur  Provinsi  Kalimantan Utara Pengukuran efisiensi pada penelitian  ini  fokus  pada  efisiensi teknis yaitu kemampuan unit produksi  untuk  memproduksi  output yang  maksimal  dengan  sejumlah input  tertentu.  Pengukuran  efisiensi pada industri manufaktur Kalimantan Utara adalah membandingkan efisiensi  produksi  dengan  melihat nilai  output  dan  input  dari  industri manufaktur  Kalimantan  Utara  tahun 2017 dan 2018. Pengukuran efisiensi pada industri manufaktur Kalimantan Utara  menggunakan  data  (1).  Data biaya  input;  dan  (2).  Nilai  output pada  tahun  2017  dan  2018  yang ditunjukkan  dalam  tabel  5.  Biaya input  terdiri  dari  :  (1).  Biaya  bahan
baku dan penolong; (2). Biaya bahan bakar,  tenaga  listrik  dan  gas;  (3). Sewa  gedung,  mesin  dan  alat-alat; (4).  Jasa  yang  diberikan  pihak  lain; (5).  Biaya  representasi  dan  royalti; dan  (6).  Pengeluaran  lainnya  yang ditunjukkan dalam tabel 6.

## Tabel 5
Biaya Input Dan Output
Industri Manufaktur Provinsi Kalimantan Utara
Tahun 2017 dan 2018 KBLI 2 Digit Biaya Input (Juta Rp.) Output (Juta Rp.) 2017 2018 2017 2018 10 8920 096 3680 006 14125 432 6872 019 16 6222 37 9318 21 17761 22 1857 790 18 7289 1707 7 9190 4918 8 23 1184 109 2115 745
Tabel 6 Biaya Input Menurut KBLI 2 Digit Provinsi Kalimantan Utara Tahun 2017 dan 2018 KBLI 2 Digit Bahan Baku dan Penolong (Juta Rp.) Bahan Bakar, Tenaga Listrik Dan Gas (Juta Rp.) Sewa Gedung, Mesin Dan Alat-Alat (Juta Rp.) (1) (2) (3) 2017 2018 2017 2018 2017 2018 10 8581970 3513910 31253 126770 22105 2625 16 562965 785127 21105 65123 1166 40 18 1312 14619 120 793 5603 228 23 1067 45 96 51 0 0

## Lanjutan Tabel 6
Jasa yang diberikan Pihak Lain (Juta Rp.) Biaya Representasi Dan Royalti (Juta Rp.) Pengeluaran Lainnya (Juta Rp.) (4) (5) (6) 2017 2018 2017 2018 2017 2018 7072 232 1013 80 276681 36389 622 66 51 0,55 36324 81462 30 162 24 54 200 1219 19 0 0,6 0 0 12 Sedangkan  untuk  nilai  output  terdiri dari (1). Barang yang dihasilkan; (2). Listrik  yang  dijual;  (3).  Jasa  industri yang  diterima  dari  pihak  lain;  (4). Selisih  nilai  stok  barang  setengah jadi;  dan  (5).  Penerimaan  Lain  dari jasa non industri yang disajikan pada tabel 7 berikut.

## Tabel 7
Nilai Output Menurut KBLI 2 Digit Provinsi Kalimantan Utara Tahun 2017 dan 2018 KBLI 2 Digit Barang Yang Dihasilkan (000 Rp.) Listrik Yang Dijual (000 Rp.) Jasa Industri Yang Diterima Dari Pihak Lain (000 Rp.) (1) (2) (3) 2017 2018 2017 2018 2017 2018 10 13194258602  6386745906  9251391 158785 624733489 913657495 16 1219433136  1274348281  3844182  5196432 533558974 593198462 18 5656713 42118221 0 661 0 3274816 23 2082948 750000 0 0 0 0

## Lanjutan Tabel 7
Selisih Nilai Stok Barang Setengah Jadi (000 Rp.) Penerimaan Lain Dari Jasa Non Industri (000 Rp.) (4) (5) 2017 2018 2017 2018 43212321 -477776860 253976857 49234145 4734535 -15342088 14552133 389567 3533304 72927 0 3722279 0 -5000 32832 0
Dengan  menggunakan software EMS ( Efficiency Measurement System ),  berikut  ini  hasil  yang didapatkan  dari  pengolahan  data yang  telah  dilakukan.  Berdasarkan tabel  8  dapat  dilihat  bahwa  pada tahun  2017  untuk  DMU  2  kode  16 (industri  kayu)  nilai  efisiensi  adalah sebesar  100%  sedangkan  untuk DMU 1 kode 10 (industri  makanan), DMU 3 kode 18 (industri percetakan dan  reproduksi  media  rekaman)  dan DMU  4  kode  23  (industri  barang galian  bukan  logam)  nilai  efisiensi kurang  dari  100%  yaitu  55,48%, 44,00%  dan  62,00%.  Hal  ini  berarti bahwa  pada  tahun  2017  kinerja industri makanan, industri percetakan  dan  reproduksi  media rekaman  dan  industri  barang  galian bukan  logam  belum  efisien  dan industri kayu sudah efisien.

## Tabel 8
Efisiensi Industri Manufaktur Provinsi Kalimantan Utara Tahun 2017 dan 2018 No. DMU Nilai Efisiensi (%) 2017 2018 1. 10 (Industri Makanan ) 55,48 27,40 2. 16 (Industri Kayu) 100 29,25 3. 18 (Industri Percetakan Dan Reproduksi Media Rekaman) 44 42,26 4. 23 (Industri Barang Galian Bukan Logam) 62 100
Sedangkan  untuk  tahun  2018 kinerja  DMU  1  kode  10  (industri makanan), DMU 2 kode 16 (industri
kayu), dan DMU 3 kode 18 (industri percetakan  dan  reproduksi  media rekaman)  inefisien  dengan  nilai efisiensi  sebesar  27,40%,  29,25% dan 42,26%. Untuk DMU 4 kode 23 (industri barang galian bukan logam) sudah  efisien  dengan  nilai  100%.  Di tahun  2018  nilai  efisiensi  untuk industri kayu menurun sebesar 70,75%, terbesar dibandingkan penurunan  2  jenis  industri  lainnya yaitu  industri  makanan  dan  industri percetakan  dan  reproduksi  media rekaman.
Analisis Benchmark dan  Nilai Intensitas Dari  hasil  pengolahan  data melalui EMS ( Efficiency Measurement System ) juga didapatkan benchmarks bahwa  pada tahun  2017  dari  keempat  DMU dalam  penelitian,  DMU  2  dijadikan benchmark untuk  DMU  1,  3  dan  4 karena  nilai  DMU  2  kode  16 (industri kayu) mencapai nilai efisiensi  100%  dan  sedangkan  untuk tahun 2018 DMU 4 menjadi benchmark untuk DMU 1, 2 dan 3. Selain benchmark s juga didapatkan  nilai  intensitas  dari  data input dan output  industri  manufaktur provinsi  Kalimantan  Utara.  Nilai intensitas ini berfungsi untuk mencari  nilai  efisien  dari  nilai  DMU yang  belum  mencapai  efisien  100%. Nilai  intensitas  ini  berkaitan  dengan benchmarks pada  tiap  tahun.  Untuk lebih  jelasnya, benchmarks dan  nilai intensitas  disajikan  pada  tabel  10 berikut ini.
Nilai benchmarks dan  nilai intensitas  yang  disajikan  pada  tabel 10 digunakan untuk menghitung nilai input dan output yang dapat
menghasilkan  nilai  efisien  100%
terhadap  DMU  yang  nilai  efisiennya masih kurang dari 100%. Angka pada benchmark digunakan  untuk  mengetahui  DMU yang  dijadikan  patok  banding  untuk mencapai  nilai  efisien  dari  DMU yang  belum  efisien,  sedangkan  nilai intensitas  untuk  mengukur  berapa input dan output yang dapat menghasilkan  nilai  efisien.  Nilai intensitas ini dikalikan dengan DMU yang dijadikan patok banding.
Seperti  pada  tahun  2017,  dari keempat  DMU  yang  dijadikan  patok banding ( benchmark ) adalah DMU 2. DMU  1,  3  dan  4  dapat  mencapai nilai  efisien  dengan  mengalikan output  dan  input  DMU  2  dengan masing-masing nilai intensitas. Untuk DMU 1 nilai input dan output adalah  sebesar nilai  input dan output DMU  2  masing-masing  dikalikan 7,95.  Untuk  DMU  3  nilai  input  dan output  adalah sebesar nilai  input dan output DMU 2 masing-masing dikalikan  0,01  dan  untuk  DMU  4 nilai  input dan output adalah  sebesar nilai  input  dan  output  DMU  2 masing-masing dikalikan 0,00.

## Tabel 10
Benchmarks Dan Nilai Intensitas
Industri Manufaktur Provinsi Kalimantan Utara Tahun 2017 dan 2018 No. DMU Benchmarks dan Nilai Intensitas 2017 2018 1. 10 (Industri Makanan ) 2 (7,95) 4 (9224,19) 2. 16 (Industri Kayu) 3 4 (2493,68) 3. 18 (Industri Percetakan 2 (0,01) 4 (66,03)
No. DMU Benchmarks dan Nilai Intensitas 2017 2018
Dan
Reproduksi Media Rekaman)
4.
23 (Industri Barang Galian Bukan Logam) 2 (0,00) 3
Dan  juga  pada  tahun  2018,
DMU  4  dijadikan  patok  banding.
Nilai  efisien  DMU  1,  2,  dan  3  dapat dicapai  dengan  mengalikan  nilai intensitas masing-masing DMU dengan  output  dan  input  DMU  4. Untuk DMU 1 nilai input dan output adalah  sebesar nilai  input dan output DMU  4  masing-masing  dikalikan 9224,19.  DMU  2  dapat  mencapai nilai  efisien  jika  input  dan  output adalah  sebesar  nilai  input dan output DMU  4  masing-masing  dikalikan 2493,68.  Sedangkan  DMU  3  dapat mencapai  nilai  efisien  jika  jika  input dan output  adalah sebesar  nilai  input dan  output  DMU  4  masing-masing dikalikan 66,03.
Jika  nilai  input  dan  ouput masing-masing  DMU  efisien  tahun 2017  dan  2018  dikalikan  dengan nilai  intensitas  masing-masing  DMU inefisien  diolah  kembali  dengan menggunakan software
EMS
( Efficiency  Measurement  System ) maka nilai efisien dapat tercapai. Hal ini  merupakan  cara  bagaimana  agar suatu  DMU  dapat  mencapai  nilai efisien  selai  mengetahui  kinerja  dari DMU tersebut.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan data dengan software EMS
( Efficiency  Measurement  System ).
Untuk  tahun  2017  nilai  efisiensi
DMU  2  kode  16  (industri  kayu) adalah  sebesar  100%  sedangkan untuk  DMU  1  kode  10  (industri makanan), DMU 3 kode 18 (industri percetakan  dan  reproduksi  media rekaman)  dan  DMU  4  kode  23 (industri barang galian bukan logam) nilai efisiensi kurang dari 100% yaitu 55,48%, 44,00% dan 62,00%. Hal ini berarti  bahwa  pada  tahun  2017 kinerja  industri  makanan,  industri percetakan  dan  reproduksi  media rekaman  dan  industri  barang  galian bukan logam belum efisien sedangkan industri kayu sudah efisien.Untuk  tahun  2018  kinerja DMU 1 kode 10 (industri  makanan), DMU 2 kode 16 (industri kayu), dan DMU 3 kode 18 (industri percetakan dan  reproduksi  media  rekaman) inefisien dengan nilai efisiensi sebesar 27,40%, 29,25% dan 42,26%.  Untuk  DMU  4  kode  23 (industri barang galian bukan logam) sudah  efisien  dengan  nilai  100%.  Di tahun  2018  nilai  efisiensi  untuk industri kayu menurun sebesar 70,75%, terbesar dibandingkan penurunan  2  jenis  industri  lainnya yaitu  industri  makanan  dan  industri percetakan  dan  reproduksi  media rekaman. Berdasarkan nilai benchmarks ,  tahun  2017  DMU  2
menjadi benchmark (patok  banding)
DMU 1, 3, dan 4. Sedangkan DMU 4 menjadi benchmark (patok  banding) DMU 1, 2, dan 3 untuk tahun 2018. Nilai  intensitas  yang  didapatkan di tahun 2017 dapat digunakan untuk mengukur  nilai  input  dan  output
masing-masing  DMU  yang  inefisien di tahun 2007. DMU 1, 3 dan 4 dapat mencapai nilai efisien dengan mengalikan output dan input DMU 2 dengan masing-masing nilai
intensitas.  Untuk  DMU  1  nilai  input dan output  adalah sebesar nilai  input dan  output  DMU  2  masing-masing dikalikan  7,95.  Untuk  DMU  3  nilai input dan output adalah sebesar nilai input  dan  output  DMU  2  masing- masing  dikalikan  0,01  dan  untuk DMU 4 nilai input dan output adalah sebesar  nilai  input  dan  output  DMU 2  masing-masing  dikalikan  0,00. Nilai  efisien  DMU  1,  2,  dan  3 tahun 2018 dapat dicapai dengan
mengalikan  nilai  intensitas  masing- masing  DMU  dengan  output  dan input  DMU  4.  Untuk  DMU  1  nilai input dan output adalah sebesar nilai input  dan  output  DMU  4  masing- masing  dikalikan  9224,19.  DMU  2 dapat  mencapai  nilai  efisien  jika input dan output adalah sebesar  nilai input  dan  output  DMU  4  masing- masing dikalikan 2493,68.
Sedangkan  DMU  3  dapat  mencapai nilai  efisien  jika  input  dan  output adalah  sebesar  nilai  input dan output DMU  4  masing-masing  dikalikan 66,03.

## DAFTAR PUSTAKA
Arthatiani,  Freshty Yulia, dkk. 2020. Analisis Struktur, Perilaku Dan
Kinerja Pasar Industri Tuna Di Indonesia. Jurnal Sosial Ekonomi Kelautan Dan Perikanan  Balai  Besar  Riset Sosial  Ekonomi  Kelautan  Dan Perikanan KKP. Badan Pusat Statistik (BPS). Diakses dari http://www.bps.go.id/ , Januari dan Februari 2021.
Filardo, Andrew, dkk. (2017). Penerapan  Data  Envelopment Analysis  dalam  Pengukuran Efisiensi Retailer Produk Kendaraan Merek Toyota . Jurnal  Sains  Dan  Seni  ITS, Volume 6 Nomor 1. Insukindro,  Nopirin,  Makhfatih,A., Ciptono,cS.M., 2000. “Laporan Akhir  Pengukuran  Efisiensi Relatif Pelayanan Kantor Cabang Pegadaian”, Penelitian dan Pengembangan Manajemen  (PPM)  Fakultas Ekonomi  Universitas  Gadjah Mada , Yogyakarta. Lestari,  Etty  Puji,  2007,  “Disparitas Efisiensi  Teknis  Antar  Sub Sektor Dalam Industri Manufaktur Di Indonesia, Aplikasi  Data  Envelopment Analysis” Jurnal  Organisasi dan Manajemen Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Universitas Terbuka. Lestari,  Etty  Puji,  Isnina  WSU. Analisis Kinerja Industri Manufaktur Di Indonesia . Journal Of Research In Economics  And  Management,
Volume  17,  No.  1,  Januari  – Juni 2017.
Marsden,  Willyo.  2014. Analisis Struktur, Perilaku, Dan Kinerja  Industri  Semen  Di Indonesia. Jurnal Ilmiah Mahasiswa  FEB  Universitas Brawijaya. Nadia,  Hidayati  Deyshma,  dkk.
(2015). Analisis  Perbandingan
EfisiensI  Kerjasama  Asuransi Penjaminan  Di  Bank  BRI Syariah  KCI Citarum Bandung Dengan Metode Data Envelopment  Analysis  (DEA) .
Prosiding  Hukum  Ekonomi Syariah.  Volume  1  Nomor  2. Agustus 2015. Rahmatika, dkk. Pengukuran Efisiensi Kinerja Komoditi Industri  Sandang  Kabupaten Agam Menggunakan Data Envelopment  Analysis  (DEA) . UNP  Journal  of  Mathematics, Volume 2 Nomor 1, 2019.
Sa’diyah,  Nur  Halimatu.  (2016).
Analisis Efisiensi Menggunakan  Metode  Data Envelopment  Analysis  (Dea) (Kasus  Pada  PT.  Indonesia Toray  Sinthetic) .  Sains  Jurnal Manajemen dan Bisnis. Volume 9 Nomor 1. Desember 2016. Sugiyono.  2014. Metode  Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D . Bandung: Alfabeta. Suhel.  2015.  Analisis  Struktur  Dan Kinerja:  Studi  Pada  Industri Perbankan Syariah Di Indonesia. Jurnal Ekonomi Pembangunan Universitas Sriwijaya. Sukirno, Sadono. 2013. Makroekonomi: Teori Pengantar.  PT.  Raja  Grafindo Persada. Jakarta. Widiyana, Satya Swesty, dkk. Analisa  Pengukuran  Efisiensi Dengan Metode Data Envelopment  Analysis  (Dea) Di  Heaven  Store  Surabaya Barat. Prozima,  Volume  1 Nomor 1, 2017.