Model Matematis DEA CCR CRS Primal Model Matematis DEA BCC VRS Dual Model Matematis Penentuan Target Most Productive Scale Size

64 kuat, sehingga salah satunya dapat diwakilkan. Variabel yang diwakilkan atau tidak diolah dalam analisa selanjutnya dalah Jumlah Customer. Tetapi Jumlah Customer tersebut akan tetap berpengaruh sesuai dengan variabel pembandingnya. Tabel 4.4 Variabel input dan output yang dianalisa lebih lanjut No. INPUT No. OUTPUT 1. Redo Job 1. Total Pendapatan 2. Jumlah Man Hours Rating 2. Total Quality 3. Biaya Operasional 3. Total Pekerjaan 4. Jumlah Mekanik 4. Kelengkapan Suku Cadang

4.2.2 Penggunaan Model DEA

Model matematis yang digunakan dalam penelitian Data Envelopment Analysis DEA, dimana semua model DEA yang digunakan berorientasi pada input. Berikut ini adalah model-model matematis dari DEA yang digunakan dalam pengolahan data:

4.2.2.1 Model Matematis DEA CCR CRS Primal

Model matematis Data Envelopment Analysis Charnes, Cooper and Rhodes Constant Return To Scale DEA CCR CRS terdiri dari : 1. Formulasi Model Matematis DEA CCR CRS Primal Model Matematis DEA CRS Primal diambil berdasarkan persamaan yang terdapat pada bab 2 persamaan 2.5 dan 2.6 yaitu sebagai berikut : ∑ = = s 1 r rk r k Y U h Maximize 65 1 X V to Subject m 1 i ik i = ∑ = : X V Y U m 1 i ij i s 1 r rj r ≤ − ∑ ∑ = = ε ≥ i r V U , Dimana : h k = Efisiensi relatif DMU yang dicari U r V i = Bobot untuk output r dan input i ε Y rj = Nilai dari output ke-r dari DMU ke-j X i j = Nilai dari intput ke-i dari DMU ke-j ε = Angka positif yang kecil 10 -6 2. Formulasi Model Matematis DEA CCR CRS Dual Model Matematis DEA CRS Dual diambil berdasarkan persamaan yang terdapat pada bab 2 persamaan 2.7 dan 2.8 yaitu sebagai berikut :       + − = ∑ ∑ = = − + s 1 r m 1 i i r k k S S Z Minimize ε θ S Y Y - : to Subject r n 1 j j rj rk = − + + = ∑ λ X S X n 1 j j ij i ij k = − − ∑ = − λ θ S S i r j ≥ − + , , λ dibatasi tidak k = θ 66 Dimana: + − i i S S , = Slack dari input i, Slack dari output r ≥0 θ k = Nilai Efisiensi relatif h k DMU λ j = Bobot DMU j

4.2.2.2 Model Matematis DEA BCC VRS Dual

≥0 terhadap DMU yang dievaluasi Model matematis Data Envelopment Analysis Charnes, Banker, Cooper, and Charness Variable Return to Scale DEA BCC VRS yaitu : Formulasi Model Matematis DEA VRS Dual Model Matematis DEA VRS Dual diambil berdasarkan persamaan yang terdapat pada bab 2 persamaan 2.15 dan 2.16 yaitu sebagai berikut :       + − = ∑ ∑ = − = + m 1 i i s 1 r r k k S S Z Minimize ε θ S Y Y - : to Subject r n 1 j j rj rk = − + + = ∑ λ X S X n 1 j j ij i ij k = − − ∑ = − λ θ 1 n j j = ∑ λ S S i r j ≥ − + , , λ dibatasi tidak k = θ Dimana : + − i i S S , = Slack dari input i, Slack dari output r ≥0 θ k = Nilai Efisiensi relatif h k DMU 67 λ j = Bobot DMU j

4.2.2.3 Model Matematis Penentuan Target Most Productive Scale Size

MPSS ≥0 terhadap DMU yang dievaluasi Model matematis Most Productive Scale Size MPSS yaitu: Penentuan Target untuk DMU yang Inefisien Model Matematis MPSS untuk penentuan target diambil berdasarkan persamaan penentuan target yang terdapat pada bab 2 persamaan 2.20 dan 2.21 yaitu sebagai berikut : a. Input : ij n 1 j j j x h x             = ∑ = λ b. Output: ij n 1 j j r y h y             = ∑ = λ Atau dengan menggunakan rumus : n , .......... 1,2,3..... i . ˆ = − = − i ik ik S X X θ , dimana x merupakan input n ........., 1,2,3..... r ˆ = + = + r rk rk S Y Y , dimana y merupakan output

4.2.2.4 Model Matematis Perangkingan Cook and Kress CK