S MBS 1200527 Chapter3

BAB III

OBJEK DAN METODE PENELITIAN

3.1 Objek Penelitian

Penelitian ini menggunakan pendekatan manajemen operasional bank mengenai analisis efisiensi bank. William G. Zikmun, et al (2009:118) menjelaskan mengenai variabel penelitian merupakan segala sesuatu yang memiliki variasi nilai atau yang merubah dari satu hal untuk hal yang lain. variabel yang dapat menunjukkan perbedaan dalam nilai, biasanya dalam besarnya atau kekuatannya ataupun dalam petunjuk. Dalam penelitian, variabel merupakan salah satu dari dua yang dapat di observasi atau di manipulasi yang mana dengan mengajukan sebuah kasus untuk di uji cobakan.

Berdasarkan definisi tersebut, variabel yang dikaji adalah analisis efisiensi. Penelitian ini dilakukan pada BPR di kawasan Bandung. Penelitian ini memakai data runtut waktu (time series), dimana menurut Umar, H (2005:42) time series yaitu sekumpulan data dari suatu fenomena tertentu yang didapat dalam beberapa interval waktu tertentu, misalnya dalam waktu mingguan, bulanan, atau tahunan. Berdasarkan objek penelitian di atas, maka akan di analisis mengenai analisis efisiensi BPR menggunakan metode DEA dengan softwere BANXIA pada BPR di kawasan Bandung tahun 2013-2014.

3.2 Metode Penelitian

3.2.1 Jenis Penelitian dan Metode yang digunakan 3.2.1.1 Jenis Penelitian

Jenis penelitian ini adalah penelitian deskriptif. Menurut William G. Z, et al (2009:61) “descriptive research is typically focuse around one or more fairly specific research questions. It is usually much more structured and, for many common types of business research, can yield managerially actionable results”. Penelitian ini menggunakan deskriptif, hal ini sesuai dengan tujuan penelitian yang dilakukan yakni untuk mengetahui gambaran tingkat efisiensi teknik dan gambaran skala efisiensi pada BPR di di kawasan Bandung berada pada tahap

Decreasing return to scale, Constant return to scale, atau Increasing return to scale pada periode 2013-2014.

3.2.1.2 Metode Penelitian

Pengertian metode penelitian yang dikemukakan oleh Sugiyono (2010:2) bahwa metode penelitian pada dasarnya merupakan cara ilmiah untuk mendapatkan data dengan tujuan dan kegunaan tertentu.

Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuantitatif yaitu mengenai analisis efisiensi menggunakan DEA pada BPR di kawasan Bandung. Penelitian ini dilakukan dalam kurun waktu 2 tahun yaitu mulai dari tahun 2013 sampai dengan tahun 2014 maka jangka waktu penelitian ini adalah time series.

Menurut William G. Zikmun, et al (2009:280) dijelaskan mengenai desain time series yang merupakan used for an experiment investigating long-term structural changes. Sedangkan menurut Kuncoro (2009:163) time series merupakan penelitian yang bermaksud untuk mengetahui kestabilan dan kejelasan suatu keadaan yang tidak menentu dan tidak konsisten dengan menganalisis waktu ke belakang. Dengan demikian penelitian ini memfokuskan pada analisis efisiensi BPR menggunakan DEA pada BPR di kawasan Bandung tahun 2013-2014.

3.2.2 Operasionalisasi Variabel

William G, et al (2009:118) menjelaskan variabel penelitian merupakan segala sesuatu yang memiliki variasi nilai atau yang merubah dari satu hal untuk

hal yang lain”. Adapun dalam penelitian ini yang menjadi variabel penelitiannya

yaitu tingkat efisiensi bank. Untuk mengukur tingkat efisiensi bank terlebih dahulu harus dihitung variabel input dan utput masing-masing bank. dalam penelitian ini akan digunakan metode pendekatan DEA menggunakan pendekatan intermediasi.

Menurut Rubeda, Pujiati & Prasetyo (2012:177) mengungkapkan bahwa

“Pendekatan intermediasi pada kenyataannya bersifat komplemen terhadap pendekatan produksi dan menerangkan aktivitas perbankan sebagai

pentransformasian uang dipinjamkan dari deposito menjadi uang yang

dipinjamkan kepada debitor”.

Pendekatan itermediasi memandang sebuah institusi finansial sebagai intermediator, yang berfungsi untuk mengumpulkan dana dalam bentuk deposito dan sumber dana lainnya kemudian menyalurkannya sebagai pinjaman maupun aset lainnya guna memperoleh pendapatan. Total deposito yang dapat dipinjam oleh masyarakat dan berbagai total biaya yang dikeluarkan dalam melakukan proses intermediasi diasumsikan sebagai input pada model ini, sedangkan cara dimana sejumlah dana dapat dipinjamkan kepada masyarakat dianggap sebagai output model ini, termasuk didalamnya beban tenaga kerja dan beban administrasi.

Berger dan Humprey dalam Siregar, M.L (2015:52) menjelaskan bahwa pendekatan intermediasi lebih tepat digunakan untuk mengevaluasi institusi keuangan secara keseluruhan seperti segi perantara dana antara penabung dengan investor. variabel input dan output dengan pendekatan intermediasi dalam penelitian ini diambil dari variabrl penelitian yang digunakan oleh Yuksel Akay Unvan & Huseyin Talidil (2012). Variabel yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 3. 1 berikut ini:

TABEL 3. 1

OPERASIONALISASI VARIABEL

Variabel Konsep Variabel Indikator Skala Sumber

Tingkat Efisiensi

Perbandingan antara keluaran (output) dengan masukan (input), atau jumlah yang dihasilkan dari satu input yang dipergunakan Suswadi dalam Rusydiana, A. S (2013:39)

Input

Deposito: Total simpanan pada laporan keuangan

Rasio Neraca

Total Beban Bunga: Total jumlah aset pada laporan keuangan

Rasio Neraca

Beban

Personalia : Total jumlah biaya tenaga kerja pada laporan keuangan

Rasio Laporan Laba/ Rugi

Variabel Konsep Variabel Indikator Skala Sumber

Total Kredit : Total jumlah pembiayaan pada laporan keuangan

Rasio Neraca

Pendapatan Bunga: Semua pendapatan bank berupa hasil bunga dalam rupiah dan valuta asing dalam aktivitas operasionalnya

Rasio Laporan Laba/ Rugi

Ekuitas Pemegang Saham: Jumlah ekuitas yang dapat di distribusikan kepada massing-masing pemegang saham

Rasio

Neraca

Pendapatan Operasional: Total jumlah pendapatan operasional

Rasio Laporan Laba/ Rugi

3.2.3 Jenis dan Sumber Data

Penelitan memerlukan sumber data yang akurat dan diperlukan dalam kegiatan penelitian. Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan data sekunder yang merupakan data yang telah dipublikasikan oleh lembaga terkait untuk dipublikasikan kepada masyarakat pengguna data.

Berdasarkan definisi data yang telah di jelaskan, maka penulis mengumpulkan dan menyajikan dalam penelitian ini yaitu sebagai berikut:

TABEL 3. 2

JENIS DAN SUMBER DATA

No Data Jenis Data Sumber Data

1. Perkembangan industri BPR Indonesia

Sekunder Bank Indonesia 2. Kelembagaan BPR Indonesia Sekunder Bank Indonesia 3. Laporan Laba rugi BPR di

Kawasan Bandung

Sekunder Otoritas Jasa Keuangan 4. Laporan Neraca BPR di Kawasan

Bandung

3.2.4 Populasi, Sampel dan Teknik Penarikan Sampling 3.2.4.1 Populasi

Menurut William, G. Z, et al (2009:650) “populasi merupakan grup yang terdiri dari kesatuan yang memiliki keadaan yang umum dari sebuah

karakteristik”.

Populasi bukan hanya terletak pada jumlah yang ada pada obyek atau subyek yang dipelajari, tetapi meliputi seluruh karakteristik yang dimiliki oleh subyek atau obyek yang diteliti. Berdasarkan definisi populasi yang dijelaskan, dapat di tarik kesimpulan mengenai populasi yang berada dalam penelitian ini adalah 56 BPR di kawasan Bandung yang terdaftar di bank Indonesia periode 2013-2014.

3.2.4.2 Sampel

Menurut William G. Z, et al (2009:652) sampel adalah “a subset, or some part, of a larger Population” Sementara menurut Umar S (2014:77) “ sampel

yaitu bagian kecil dari suatu populasi”. Tujuan utama penarikan sampel adalah

untuk memperoleh informasi tentang populasi. Dalam penelitian ini, yang menjadi sampel yaitu BPR di kawasan Bandung yang terdaftar di BI dan memepunyai laporan Neraca, dan Laporan Laba/Rugi keuangan lengkap periode 2013-2014. Berikut daftar BPR Bandung Raya yang memenuhi kriteria sampel.

TABEL 3.3

DAFTAR BPR YANG MEMENUHI KRITERIA SAMPEL

No Nama Bank

1 PT Bpr Mulya Artra 2 PT Bpr Nehemia

3 PT BPR Hayura Artalola 4 PT BPR Mitra Rukun Mandiri 5 PT BPR Nusantara Bona Pasogit 26 6 PT. BPR Baleendah Rahayu

7 PT. BPR Bandung Kidul 8 PT. BPR Bina Sono Artha 9 PT. BPR Brata Nusantara 10 PT. BPR Duta Pasundan 11 PT. BPR Jelita Artha

No Nama Bank

12 PT. BPR Jujur Arghadana 13 PT. BPR Kredit Mandiri Jabar 14 PT. BPR Mitra Kanaka Santosa 15 PT. BPR Sarikusuma Surya 16 PT. BPR Sembada

17 PT. BPR Kota Bandung 18 KOP Bpr Tanjung Raya 19 KOP. BPR Artos Parahyangan 20 KOP. BPR Bara Ujungberung 21 PT BPR Artha Karya Usaha 22 PT BPR Artha Mitra Kencana 23 PT BPR Karya Guna Mandiri

24 PT BPR Ukabima Lumbung Sejahtera 25 PT BPR Utama Kita Mandiri

26 PT. BPR Artha Niaga Finatama 27 PT. BPR Bahtera Masyarakat Jabar 28 PT. BPR Citradana Rahayu

29 PT. BPR Daya Lumbung Asia 30 PT. BPR Emasnusantara Sentosa 31 PT. BPR Karyajatnika Sadaya 32 PT. BPR Nata Citraperdana 33 PT. BPR Permata Dhanawira

34 PT. BPR Sentral Investasi Dh Gerbang Pr 35 PT. BPR Trisurya Marga Artha

Sumber: www.ojk.go.id data diolah

3.2.4.3Teknik Sampling

Teknik sampling yang digunakan dalam penelitian ini adalah Purposive Sampling. Menurut Umar H (2014:92) “purposive sampling adalah pemilihan sampel berdasarkan pada karakteristik tertentu yang anggap mempunyai sangkut paut dengan karakteristik populasi yang sudah diketahui sebelumnya. Kriteria yang ditetapkan oleh peneliti yaitu BPR yang ada di Kawasan Bandung dengan laporan keuangan yaitu Neraca dan Laporan Laba/Rugi 2 tahun terakhir yang terdaftar di Bank Indonesia.

3.2.5 Teknik Pengumpulan Data

Menurut Sudjana (2005:8) bahwa “teknik pengumpulan data merupakan

penelitian ini adalah mendapatkan data’. Berdasarkan sumber datanya,

pengumpulan data dapat menggunakan sumber primer maupun sumber sekunder. Senada dengan pendapat di atas, Singarimbun, M dan Sofian, E (2010:149)

menjelaskan mengenai “teknik pengumpulan data dapat dilakukan dengan

melaksanakan pengamatan (observasi), pembuatan kuesioner, melakukan wawancara, serta studi pustaka dan dokumentasi”.

Dalam penelitian ini, teknik pengumpulan data dipilih dengan menggunakan dokumentasi. Dikarenakan dalam penelitian ini mengumpulkan data serta informasi yang terdapat pada artikel berita, jurnal, literatur dan hasil penelitian terdahulu yang digunakan untuk mempelajari dan memahami literatur yang dimuat dalam pembahasan yang dikaji dalam penelitian ini.

Teknik dokumentasi di jelaskan dalam Suharsimi Arikunto, S (2009:137)

yakni “berasal dari kata dokumen yang bermakna barang-barang tertulis”. Studi dokumentasi dalam penelitian ini dimaksudkan untuk memperoleh data dengan cara dokumentasi, yakni berkaitan dengan mempelajari dokumen yang berkaitan dengan seluruh data yang diperlukan dalam penelitian. Dalam melaksanakan metode dokumentasi ini, peneliti mengumpulkan data dokumen berupa publikasi yang telah di keluarkan oleh Bank Indonesia (BI), Otoritas Jasa Keuangan (OJK).

3.2.6 Rancangan Analisis Data

Rancangan analisis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu DEA (Data Envelopment Analysis) dengan pendekatan intermediasi. Pendekatan intermediasi ini memandang sebuah lembaga keuangan sebagai intermediator, yaitu merubah dan mentransfer aset-aset financial dari unit-unit surplus menjual unit-unit defisit. Dalam hal ini input-input institusional seperti biaya tenaga kerja, modal dan pembayaran bunga pada deposit, lalu dengan output yang diukur dalam bentuk kredit pinjaman (loans) dan investasi finansial (financial statement). Akhirnya pendekatan ini melihat fungsi primer sebuah institusi finansial sebagai pencipta kredit pinjaman (loans) (Muharam, H dan Rizki dan Pusvitasari, 2007:8).

Data Envelopment Analysis (DEA) merupakan salah satu teknik analisis non-parametrik yang biasa digunakan untuk mengukur efisiensi relatif baik antar organisasi bisnis yang berorientasi laba (profit oriented) maupun antar organisasi

atau pelaku kegiatan ekonomi yang tidak berorientasi laba (non-profit oriented) yang dalam proses produksi atau aktifitasnya melibatkan penggunaan input-input tertentu untuk menghasilkan output-output tertentu. Selain sebagai alat untuk mengukur efisiensi basis, DEA juga dapat digunakan sebagai alat pengambilan kebijakan untuk meningkatkan efisiensi, Ahmad Syakir Kurnia dalam Rusydiana, A. S (2013:27).

Pada dasarnya teknik analisis DEA didesain khusus untuk mengukur efisiensi relatif suatu UKE dalam kondisi input maupun output. Kondisi tersebut biasanya sulit disiasati secara sempurna oleh teknik analisis pengukuran efisiensi

lainnya Nugroho dalam Rusydiana, A. S. (2013:27). “Efisiensi relatif suatu UKE adalah efisiensi suatu UKE dibanding dengan UKE lain dalam sampel yang

menggunakan jenis input dan output yang sama”. DEA memformulasikan UKE

sebagai program linear fraksional untuk mencari solusi, apabila model tersebut ditransformasikan ke dalam program linear dengan nilai bobot dari input dan output, Adrian Sutawijaya dan Etty Puji Lestari dalam Rusydiana, A. S. (2013:27).

DEA merupakan sebuah pendekatan non-parametrik yang berbasis program linear (Linear Programming) dengan dibantu paket-paket software efisiensi, seperti Banxia Frontier Analysis (BFA) dan Warwick for Data Envelopment Analysis (WDEA). Pada intinya kedua software tersebut akan mengarah pada hasil yang sama. Efisiensi teknik perbankan diukur dengan menghitung rasio antara output dan inputnya. DEA akan menghitung bank yang menggunakan input n untuk menghasilkan output m yang berbeda (Miller dan Noulas dalam Sutawijaya, A dan Lestari, E.P. 2009). Efisiensi bank diukur sebagai berikut:

ℎ = ∑ =

� / ∑ =

� ℎ : Efisiensi teknik bank s

: Jumlah output i yang diproduksi oleh bank s. � : Jumlah input j yang digunakan oleh bank s

ui : Bobot output i yang di hasilkan oleh bank s

vj : Bobot input j yang diberikan oleh bank s, dan i dihitung dari 1 ke m serta j dihitung dari 1 ke n.

Persamaan di atas menunjukkan adanya penggunaan satu variabel input dan satu output. Rasio efisiensi (hs), kemudian dimaksimalkan dengan kendala sebagai berikut:

∑ =

� / ∑ =

� , � = , … . . , �

���

Dimana N menunjukkan jumlah bank dalam sampel. Pertidaksamaan pertama menunjukkan adanya efisiensi rasio untuk UKE lain tidak lebih dari 1, sementara pertidaksamaan kedua berbobot positif. Angka rasio akan bervariasi antara 0 sampai dengan 1. Bank dikatakan efisien apabila memiliki angka rasio mendekati 1 atau 100 persen, sebaliknya jika mendekati angka 0 menunjukkan efisiensi bank yang semakin rendah. Pada DEA, setiap bank dapat menentukan pembobotnya masing-masing dan menjamin bahwa pembobot yang dipilih akan menghasilkan ukuran kinerja yang terbaik (Sutawijaya dan Lestari, 2009).

Menurut Sutawijaya, A dan Lestari, E.P (2009) model pengukuran teknik bank berdasarkan asumsi pendekatan frontier dibagi menjadi dua jenis, yaitu: 1. Model DEA CCR (Charnes-Cooper-Rhodes 1978) asumsi yang digunakan

dalam model ini adalah Constan Return to Scale (CRS). Beberapa program linier ditransformasikan ke dalam program ordinary liniear secara primal atau dual, sebagai berikut:

Maksimasi:

ℎ = ∑ =

� Fungsi batasan

∑ =

� − ∑ =

∑ =

� = & ���

Efisiensi pada masing-masing bank dihitung menggunakan programasi linier dengan memaksimumkan jumlah output yang dibobot dari bank s. Kendala jumlah input yang dibobot harus sama dengan satu untuk bank s, sedangkan kendala untuk semua bank yaitu output yang dibobot dikurangi jumlah input yang dibobot harus kurang atau sama dengan 0. Hal ini berarti bahwa semua bank akan berada atau di bawah referensi kinerja frontier yang merupakan garis lurus yang memotong sumbu origin (Insukirdo dalam Sutawijaya dan Lestari, 2009).

2. Model DEA BCC (Bankers, Charnes dan Cooper) Asumsi yang digunakan dalam model ini adalah Variable Return to Scale (VRS). Beberapa program linier ditransformasikan ke dalam program ordinary liniear secara primal atau dual, sebagai berikut:

Maksimasi:

ℎ = ∑ =

� +

Dengan fungsi batasan ∑

=

� / ∑ =

� , � = , … . . , �

∑ =

� = & ���

di mana Uo merupakan penggal yang dapat bernilai positif atau negatif. Seperti yang telah dikemukakan di atas, bahwa terdapat dua model DEA yang sering digunakan untuk mengukur efisiensi, yaitu CCR dan BCC. Charnes, Cooper dan Rhodes (1978) mengembangkan model DEA dengan metode constant return to scale (CRS) dan selanjutnya dikembangkan oleh Banker, Charnes dan Cooper dengan metode variable return to scale (VRS) yang akhirnya terkenal dengan model CCR (Cooper-Rhodes) dan BCC (Banker- Charnes-Cooper) (Amrillah, 2010).

CCR mengasumsikan adanya CRS, yang dimaksud dengan asumsi CRS adalah bahwa perubahan proporsional pada semua tingkat input akan menghasilkan perubahan proporsional yang sama pada tingkat output. Sedangkan BCC mengasumsikan adanya VRS. Yang dimaksud dengan asumsi VRS adalah bahwa semua unit yang diukur akan menghasilkan perubahan pada berbagai tingkat output dan adanya anggapan bahwa skala produksi dapat mempengaruhi efisiensi.

Dalam penelitian ini akan menggunakan pendekatan BCC mengasumsikan adanya VRS, namun untuk lebih memastikan pendekatan mana yang lebih tepat digunakan maka penelitian ini akan menggunakan model CCR dan BCC terlebih dahulu. Ketika kedua model tersebut memberikan hasil yang jauh berbeda maka pendekatan yang lebih tepat digunakan adalah pendekatan BCC mengasumsikan adanya VRS.

No Nama Bank

12 PT. BPR Jujur Arghadana 13 PT. BPR Kredit Mandiri Jabar 14 PT. BPR Mitra Kanaka Santosa 15 PT. BPR Sarikusuma Surya 16 PT. BPR Sembada

17 PT. BPR Kota Bandung 18 KOP Bpr Tanjung Raya 19 KOP. BPR Artos Parahyangan 20 KOP. BPR Bara Ujungberung 21 PT BPR Artha Karya Usaha 22 PT BPR Artha Mitra Kencana 23 PT BPR Karya Guna Mandiri

24 PT BPR Ukabima Lumbung Sejahtera 25 PT BPR Utama Kita Mandiri

26 PT. BPR Artha Niaga Finatama 27 PT. BPR Bahtera Masyarakat Jabar 28 PT. BPR Citradana Rahayu

29 PT. BPR Daya Lumbung Asia 30 PT. BPR Emasnusantara Sentosa 31 PT. BPR Karyajatnika Sadaya 32 PT. BPR Nata Citraperdana 33 PT. BPR Permata Dhanawira

34 PT. BPR Sentral Investasi Dh Gerbang Pr 35 PT. BPR Trisurya Marga Artha

Sumber: www.ojk.go.id data diolah

3.2.4.3Teknik Sampling

Teknik sampling yang digunakan dalam penelitian ini adalah Purposive Sampling. Menurut Umar H (2014:92) “purposive sampling adalah pemilihan sampel berdasarkan pada karakteristik tertentu yang anggap mempunyai sangkut paut dengan karakteristik populasi yang sudah diketahui sebelumnya. Kriteria yang ditetapkan oleh peneliti yaitu BPR yang ada di Kawasan Bandung dengan laporan keuangan yaitu Neraca dan Laporan Laba/Rugi 2 tahun terakhir yang terdaftar di Bank Indonesia.

3.2.5 Teknik Pengumpulan Data

Menurut Sudjana (2005:8) bahwa “teknik pengumpulan data merupakan

penelitian ini adalah mendapatkan data’. Berdasarkan sumber datanya,

pengumpulan data dapat menggunakan sumber primer maupun sumber sekunder. Senada dengan pendapat di atas, Singarimbun, M dan Sofian, E (2010:149)

menjelaskan mengenai “teknik pengumpulan data dapat dilakukan dengan

melaksanakan pengamatan (observasi), pembuatan kuesioner, melakukan wawancara, serta studi pustaka dan dokumentasi”.

Dalam penelitian ini, teknik pengumpulan data dipilih dengan menggunakan dokumentasi. Dikarenakan dalam penelitian ini mengumpulkan data serta informasi yang terdapat pada artikel berita, jurnal, literatur dan hasil penelitian terdahulu yang digunakan untuk mempelajari dan memahami literatur yang dimuat dalam pembahasan yang dikaji dalam penelitian ini.

Teknik dokumentasi di jelaskan dalam Suharsimi Arikunto, S (2009:137)

yakni “berasal dari kata dokumen yang bermakna barang-barang tertulis”. Studi dokumentasi dalam penelitian ini dimaksudkan untuk memperoleh data dengan cara dokumentasi, yakni berkaitan dengan mempelajari dokumen yang berkaitan dengan seluruh data yang diperlukan dalam penelitian. Dalam melaksanakan metode dokumentasi ini, peneliti mengumpulkan data dokumen berupa publikasi yang telah di keluarkan oleh Bank Indonesia (BI), Otoritas Jasa Keuangan (OJK).

3.2.6 Rancangan Analisis Data

Rancangan analisis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu DEA (Data Envelopment Analysis) dengan pendekatan intermediasi. Pendekatan intermediasi ini memandang sebuah lembaga keuangan sebagai intermediator, yaitu merubah dan mentransfer aset-aset financial dari unit-unit surplus menjual unit-unit defisit. Dalam hal ini input-input institusional seperti biaya tenaga kerja, modal dan pembayaran bunga pada deposit, lalu dengan output yang diukur dalam bentuk kredit pinjaman (loans) dan investasi finansial (financial statement). Akhirnya pendekatan ini melihat fungsi primer sebuah institusi finansial sebagai pencipta kredit pinjaman (loans) (Muharam, H dan Rizki dan Pusvitasari, 2007:8).

Data Envelopment Analysis (DEA) merupakan salah satu teknik analisis non-parametrik yang biasa digunakan untuk mengukur efisiensi relatif baik antar organisasi bisnis yang berorientasi laba (profit oriented) maupun antar organisasi

atau pelaku kegiatan ekonomi yang tidak berorientasi laba (non-profit oriented) yang dalam proses produksi atau aktifitasnya melibatkan penggunaan input-input

tertentu untuk menghasilkan output-output tertentu. Selain sebagai alat untuk mengukur efisiensi basis, DEA juga dapat digunakan sebagai alat pengambilan kebijakan untuk meningkatkan efisiensi, Ahmad Syakir Kurnia dalam Rusydiana, A. S (2013:27).

Pada dasarnya teknik analisis DEA didesain khusus untuk mengukur efisiensi relatif suatu UKE dalam kondisi input maupun output. Kondisi tersebut biasanya sulit disiasati secara sempurna oleh teknik analisis pengukuran efisiensi

lainnya Nugroho dalam Rusydiana, A. S. (2013:27). “Efisiensi relatif suatu UKE adalah efisiensi suatu UKE dibanding dengan UKE lain dalam sampel yang

menggunakan jenis input dan output yang sama”. DEA memformulasikan UKE

sebagai program linear fraksional untuk mencari solusi, apabila model tersebut ditransformasikan ke dalam program linear dengan nilai bobot dari input dan

output, Adrian Sutawijaya dan Etty Puji Lestari dalam Rusydiana, A. S. (2013:27).

DEA merupakan sebuah pendekatan non-parametrik yang berbasis program linear (Linear Programming) dengan dibantu paket-paket software efisiensi, seperti Banxia Frontier Analysis (BFA) dan Warwick for Data Envelopment Analysis (WDEA). Pada intinya kedua software tersebut akan mengarah pada hasil yang sama. Efisiensi teknik perbankan diukur dengan menghitung rasio antara output dan inputnya. DEA akan menghitung bank yang menggunakan input n untuk menghasilkan output m yang berbeda (Miller dan Noulas dalam Sutawijaya, A dan Lestari, E.P. 2009). Efisiensi bank diukur sebagai berikut:

ℎ = ∑

=

� / ∑

=

� ℎ : Efisiensi teknik bank s

: Jumlah output i yang diproduksi oleh bank s.

ui : Bobot output i yang di hasilkan oleh bank s

vj : Bobot input j yang diberikan oleh bank s, dan i dihitung dari 1 ke

m serta j dihitung dari 1 ke n.

Persamaan di atas menunjukkan adanya penggunaan satu variabel input

dan satu output. Rasio efisiensi (hs), kemudian dimaksimalkan dengan kendala sebagai berikut:

∑

=

� / ∑

=

� , � = , … . . , � ���

Dimana N menunjukkan jumlah bank dalam sampel. Pertidaksamaan pertama menunjukkan adanya efisiensi rasio untuk UKE lain tidak lebih dari 1, sementara pertidaksamaan kedua berbobot positif. Angka rasio akan bervariasi antara 0 sampai dengan 1. Bank dikatakan efisien apabila memiliki angka rasio mendekati 1 atau 100 persen, sebaliknya jika mendekati angka 0 menunjukkan efisiensi bank yang semakin rendah. Pada DEA, setiap bank dapat menentukan pembobotnya masing-masing dan menjamin bahwa pembobot yang dipilih akan menghasilkan ukuran kinerja yang terbaik (Sutawijaya dan Lestari, 2009).

Menurut Sutawijaya, A dan Lestari, E.P (2009) model pengukuran teknik bank berdasarkan asumsi pendekatan frontier dibagi menjadi dua jenis, yaitu: 1. Model DEA CCR (Charnes-Cooper-Rhodes 1978) asumsi yang digunakan

dalam model ini adalah Constan Return to Scale (CRS). Beberapa program linier ditransformasikan ke dalam program ordinary liniear secara primal atau dual, sebagai berikut:

Maksimasi:

ℎ = ∑

=

�

Fungsi batasan

∑

=

� − ∑

=

∑

=

� = & ���

Efisiensi pada masing-masing bank dihitung menggunakan programasi linier dengan memaksimumkan jumlah output yang dibobot dari bank s. Kendala jumlah input yang dibobot harus sama dengan satu untuk bank s, sedangkan kendala untuk semua bank yaitu output yang dibobot dikurangi jumlah input yang dibobot harus kurang atau sama dengan 0. Hal ini berarti bahwa semua bank akan berada atau di bawah referensi kinerja frontier yang merupakan garis lurus yang memotong sumbu origin (Insukirdo dalam Sutawijaya dan Lestari, 2009).

2. Model DEA BCC (Bankers, Charnes dan Cooper) Asumsi yang digunakan dalam model ini adalah Variable Return to Scale (VRS). Beberapa program linier ditransformasikan ke dalam program ordinary liniear secara primal atau dual, sebagai berikut:

Maksimasi:

ℎ = ∑

=

� +

Dengan fungsi batasan

∑

=

� / ∑

=

� , � = , … . . , � ∑

=

� = & ���

di mana Uo merupakan penggal yang dapat bernilai positif atau negatif. Seperti yang telah dikemukakan di atas, bahwa terdapat dua model DEA yang sering digunakan untuk mengukur efisiensi, yaitu CCR dan BCC. Charnes, Cooper dan Rhodes (1978) mengembangkan model DEA dengan metode constant return to scale (CRS) dan selanjutnya dikembangkan oleh Banker, Charnes dan Cooper dengan metode variable return to scale (VRS) yang akhirnya terkenal dengan model CCR (Cooper-Rhodes) dan BCC (Banker- Charnes-Cooper) (Amrillah, 2010).

CCR mengasumsikan adanya CRS, yang dimaksud dengan asumsi CRS adalah bahwa perubahan proporsional pada semua tingkat input akan menghasilkan perubahan proporsional yang sama pada tingkat output. Sedangkan BCC mengasumsikan adanya VRS. Yang dimaksud dengan asumsi VRS adalah bahwa semua unit yang diukur akan menghasilkan perubahan pada berbagai tingkat output dan adanya anggapan bahwa skala produksi dapat mempengaruhi efisiensi.

Dalam penelitian ini akan menggunakan pendekatan BCC mengasumsikan adanya VRS, namun untuk lebih memastikan pendekatan mana yang lebih tepat digunakan maka penelitian ini akan menggunakan model CCR dan BCC terlebih dahulu. Ketika kedua model tersebut memberikan hasil yang jauh berbeda maka pendekatan yang lebih tepat digunakan adalah pendekatan BCC mengasumsikan adanya VRS.