analisis efisiensi penggunaan dana masyarakat …

Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan ISSN 1411 - 0393Akreditasi No. 80/DIKTI/Kep/2012

72

ANALISIS EFISIENSI PENGGUNAAN DANA MASYARAKAT UNTUKKEGIATAN DHARMA PENDIDIKAN DI INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Mohamad Nur [email protected]

Hermanto SiregarHendro Sasongko

Magister Bisnis Institut Pertanian Bogor

ABSTRACT

This study focuses on measuring efficiency of all departements in Bogor Agricultural Institute using DataEnvelopment Analysis (DEA) on the first stage and second stage is to determine the factors that influence theefficiency. DEA methodology is to evaluate the efficiency by comparing the all departement and using financialas an inputs and non-financial factors as an outputs. Second stage analysis using tobit regression becausedependent factors are cencored between 0 to 1 and independent factors uncencored. The results of first stagedemonstrate that 54,29 % of departements in Bogor Agricultural University is efficiently operated in terms ofacademic factors during the period from 2012 to 2014, while 45,71 % is inefficient. DEA results also show thatthe Department of gain increasing and decreasing on the time between 2012-2014, the increasing Department is29% from the total Department, while the decreasing is 20% and the rest always obtain a good level of efficiency.Second stage the result are international accreditation and non academic staff are the factors can influence theefficiency of departements.

Key words: efficiency, higher education, DEA, tobit

ABSTRAK

Fokus dalam penelitian ini adalah pengukuran efisiensi di seluruh Departemen di Institut PertanianBogor menggunakan Data Envelopment Analysis (DEA) pada tahap pertama dan tahap kedua adalahuntuk menentukan faktor-faktor yang memepengaruhi efisiensi. Metode DEA bertujuan untukmengevaluasi tingkat efisiensi dengan membandingkan semua departemen dan menggunakansumber pendanaan sebagai input serta faktor-faktor selain finansial sebagai output. Analisis tahap duamenggunakan regresi tobit karena variabel terikat tersensor antara 0 sampai 1 dan variabel bebastidak tersensor. Hasil dari tahap satu menunjukkan bahwa 54,29 % departemen di IPB sudah efisienuntuk pelaksanaan kegiatan akademik selama periode 2012 sampai 2014, sedangkan yang tidakefisien sebesar 45,71 %. Hasil DEA juga menunjukkan Departemen yang mengalami increasing dandecreasing dalam rentang waktu 2012-2014, Departemen yang mengalami increasing sebanyak 29% daritotal keseluruhan Departemen, sedangkan yang mengalami decreasing sebanyak 20% dan sisanyaselalu memperoleh tingkat efisiensi yang baik. Hasil tahap dua menunjukkan bahwa akreditasiinternasional dan jumlah tenaga kependidikan merupakan faktor yang mempengaruhi tingkatefisiensi dari departemen.

Kata kunci: efisiensi, pendidikan tinggi, DEA, tobit

PENDAHULUANInstitut Pertanian Bogor (IPB) sebagai

perguruan tinggi negeri badan hukum(PTN-BH) berimplikasi terhadap pengklasi-fikasian sumber dana. Seluruh dana yangdiperoleh IPB diklasifikasikan menjadi duasumber yaitu dana yang bersumber dari

Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara(APBN) dan yang bersumber dari DanaMasyarakat (DM). Sumber pendanaan DMberasal dari SPP, kegiatan kerjasama antaraIPB dan pihak ketiga, dan dana yang di-terima langsung oleh IPB. Dana tersebutbukan termasuk penerimaan negara bukan

Analisis Efisiensi Penggunaan Dana Masyarakat ... – Hadi, Siregar, Sasongko 73

pajak (PNBP).Institut Pertanian Bogor juga memiliki

otonomi pengelolaan perguruan tinggi yangberbeda dengan Perguruan tinggi negeri(PTN) biasa. Otonomi tersebut menurut UUNomor 12 Tahun 2012 pasal 63 harusdilaksanakan berdasarkan prinsip akunta-bilitas, transparansi, nirlaba, penjaminanmutu, dan efektivitas dan efisiensi. Dalamimplikasinya, IPB telah melaksanakan 5prinsip tersebut, tetapi IPB belum melaku-kan pengukuran prinsip efiensi terhadapkegiatan operasional IPB. Selama ini peng-ukuran efisiensi hanya dilakukan terhadappendanaan yang bersumber dari APBNsesuai dengan Permenkeu nomor 249/PMK.02/2011 tentang Pengukuran dan EvaluasiKinerja atas Pelaksanaan Rencana Kerja danAnggaran Kementerian Negara/Lembaga,sedangkan untuk dana yang bersumber daridana masyarakat (DM) terutama dalamkegiatan utama yang mendukung tridhar-ma perguruan tinggi belum dilakukanpengukuran efisiensi penggunaan dana.

Prinsip efisiensi penting dilakukan, ka-rena jika tidak dilakukan maka akan me-nimbulkan pemborosan di dalam pengelola-an perguruan tinggi dikarenakan ke-mungkinan adanya pengeluaran yang se-

harusnya tidak perlu. Selain itu pengukuranefisiensi terhadap pendanaan pendidikan diperguruan tinggi meningkatkan akunta-bilitas penggunaan dana, pengukuran efisi-ensi juga mampu menghasilkan alokasianggaran yang lebih baik karena pengukur-an efisiensi berdasarkan atas input danoutput dari sistem pendidikan.

Prinsip efisiensi juga sangat perlu di-lakukan untuk menghindarkan diri daripraktek-praktek kotor, jorok, buruk dan ru-sak bagi penyelenggara pemerintahan mulaipemerintah pusat sampai daerah yang se-lama ini terpola dan telah terstrukur denganrapi bagaikan gunung es (ice mountain) yangkelihatan dari luar indah dan mempesonatetapi sesungguhnya jika diteropong daridalam sangat menjijikan jorok dan rusak(disgusting slovenly and damaged) (Wibowo,2013).

Pengukuran efisiensi dilakukan denganmelihat input dan output dalam proses pen-didikan tinggi, Input dalam kegiatan pen-didikan adalah pendanaan di Fakultas,input tersebut digunakan untuk pembiayaankegiatan pendidikan dan operasional Fakul-tas untuk memperoleh output yang diharap-kan. Realisasi pendanaan di Fakultas dapatdilihat pada Tabel 1.

Tabel 1Realisasi Pendanaan di Fakultas tahun 2011-2013 (dalam Rupiah)

No Fakultas 2011 2012 20131. Fakultas Pertanian 6.695.305.534 6.206.428.798 6.520.149.9962. Fakultas Kedokteran Hewan 3.113.233.492 3.806.283.541 3.819.071.7223. Fakultas Perikanan dan Ilmu

Kelautan7.540.228.039 6.671.093.505 6.899.595.336

4. Fakultas Peternakan 2.733.789.764 2.969.452.630 2.927.301.9315. Fakultas Kehutanan 4.650.342.800 4.971.158.641 5.252.433.3756. Fakultas Teknologi Pertanian 6.608.690.472 6.542.457.585 6.800.275.4257. Fakultas MIPA 9.750.207.885 12.233.252.387 11.530.880.1008. Fakultas Ekonomi dan

Manajemen12.514.560.482 12.492.372.814 12.060.277.465

9. Fakultas Ekologi Manusia 5.438.941.275 6.689.638.906 7.191.846.322Jumlah 59.045.299.743 62.582.138.807 63.001.831.672

Sumber: RKA IPB 2011-2014

74 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 20, Nomor 1, Maret 2016 : 72 – 93

Berdasarkan Tabel 1, kenaikan/pe-nurunan pendanaan kegiatan pendidikan difakultas cenderung tidak mengalami kenai-kan dan penurunan yang signifikan setiaptahunnya. Terdapat Fakultas memiliki inputyang hampir sama yaitu fakultas pertanian,fakultas perikanan dan ilmu kelautan,fakultas teknologi pertanian, dan fakultasekologi manusia, sedangkan salah satuOutput yang digunakan adalah jumlah sertanilai mutu lulusan yang dapat dilihat dalamTabel 2.

Tabel 2 menyatakan output jumlahlulusan dan rata-rata IPK fakultas teknologipertanian, fakultas ekonomi dan manaje-men, dan fakultas ekologi manusia memilikioutput yang lebih tinggi untuk mutu lulusanselama tahun 2011-2013 sedangkan untukjumlah lulusan, fakultas ekonomi danmanajemen dan FMIPA memiliki jumlahlulusan yang lebih tinggi dari fakultaslainnya.

Berdasarkan Tabel 1 dan 2, terdapatfakultas yang memiliki input yang cen-derung sama yaitu fakultas pertanian,fakultas pertanian dan ilmu kelautan,fakultas teknologi pertanian dan fakultasekologi manusia namun output yang di-hasilkan oleh fakultas tersebut berbeda.Sebagai contoh rata-rata jumlah lulusan difakultas pertanian jauh lebih besar dari tigafakultas lainnya sehingga fakultas pertanianlebih efisien penggunaan dana pendidikanuntuk output jumlah lulusan dibandingkantiga fakultas yang memiliki input yangsama.

Berdasarkan kondisi tersebut, makadapat disusun tujuan penelitian sebagaiberikut: (1) Menganalisis tingkat efisiensidari pelaksanaan program dharma pendidi-kan yang bersumber dari dana DM, (2)Mengidentifikasi faktor-faktor yang mem-pengaruhi efisiensi pendanaan yang ber-sumber dari DM dalam pelaksanaan kegia-

Tabel 2Mutu dan Jumlah Lulusan Program Pendidikan Sarjana IPB tahun 2011-2013

No Fakultas Mutu Lulusan 2011 2012 20131. Fakultas Pertanian Rata-rata IPK 3,02 3,01 3,02

Jumlah Lulusan (orang) 338 263 3312. Fakultas Kedokteran Hewan Rata-rata IPK 2,9 3,33 2,9

Jumlah Lulusan (orang) 98 178 1373. Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Rata-rata IPK 3,01 3,03 3,07

Jumlah Lulusan (orang) 297 219 3204. Fakultas Peternakan Rata-rata IPK 3 3,01 2,96

Jumlah Lulusan (orang) 155 154 2075. Fakultas Kehutanan Rata-rata IPK 2,86 3,01 2,98

Jumlah Lulusan (orang) 284 251 3036. Fakultas Teknologi Pertanian Rata-rata IPK 3,21 3,11 3,19

Jumlah Lulusan (orang) 340 184 3157. Fakultas MIPA Rata-rata IPK 2,97 2,93 3

Jumlah Lulusan (orang) 526 443 6528. Fakultas Ekonomi dan Manajemen Rata-rata IPK 3,17 3,16 3,18

Jumlah Lulusan (orang) 602 506 5599. Fakultas Ekologi Manusia Rata-rata IPK 3,19 3,13 3,16

Jumlah Lulusan (orang) 234 228 278Sumber: RKA IPB 2011-2013


tan dharma pendidikan, (3) Mengkaji usul-an-usulan yang tepat untuk meningkatkanefisiensi dari pelaksanaan program dharmapendidikan yang bersumber dari dana DMyang sesuai dengan keadaan pendidikantinggi saat ini.

TINJAUAN TEORETISPendanaan PTN BH

Berdasarkan PP 26 Tahun 2015 tentangBentuk Dan Mekanisme Pendanaan Per-guruan Tinggi Negeri Badan Hukum pasal2 yang menyatakan “Pendanaan PTN BadanHukum dapat bersumber dari: (a) anggaranpendapatan dan belanja negara; dan (b)selain anggaran pendapatan dan belanjanegara”. Pasal 3 menyatakan “PendanaanPTN Badan Hukum yang bersumber darianggaran pendapatan dan belanja negarasebagaimana dimaksud dalam Pasal 2 hurufa, diberikan dalam bentuk: (a) bantuanPendanaan PTN Badan Hukum; dan/atau(b) bentuk lain sesuai dengan ketentuanperaturan perundang-undangan”.

Pasal 11 menyatakan bahwa: (1) Pen-danaan PTN Badan Hukum yang ber-sumber dari selain anggaran pendapatandan belanja negara sebagaimana dimaksuddalam Pasal 2 huruf b bersumber dari: (a)masyarakat; (b) biaya pendidikan; (c) pe-ngelolaan dana abadi; (d) usaha PTN BadanHukum; (e) kerja sama tridharma Perguru-an Tinggi; (f) pengelolaan kekayaan PTNBadan Hukum; (g) anggaran pendapatandan belanja daerah; dan/atau (h) pinjaman,(2) Usaha PTN Badan Hukum sebagaimanadimaksud pada ayat (1) huruf d merupakanlayanan penunjang tridharma PerguruanTinggi, (3) Sumber Pendanaan PTN BadanHukum sebagaimana dimaksud pada ayat(1) merupakan penerimaan PTN BadanHukum yang dikelola secara otonom danbukan merupakan penerimaan negara bu-kan pajak. (4) Ketentuan mengenai pinjam-an sebagaimana dimaksud pada ayat (1)huruf h diatur dengan Peraturan Menteri.

Sumber Dana di IPBRenstra IPB tahun 2014-2018 menyata

kan dana pengembangan IPB yang dapatdigunakan bersumber dari dana pemerintahdan dana masyarakat. Sumber dana pe-ngembangan IPB tahun 2014-2018 dari danapemerintah, meliputi: (a) Dana PemerintahPusat dari APBN yang dituangkan kedalam Daftar Isian Pelaksanaan Anggaran(DIPA) IPB untuk membiayai kebutuhandasar/pembiayaan utilitas, pelaksanaan tu-gas pokok dan fungsi IPB dan pembiayaanpenyelenggaraan kebutuhan dasar, sertapembiayaan untuk pengembangan IPByang sifatnya reguler (untuk pembiayaankebutuhan minimal peningkatan penyeleng-garaan pendidikan terutama untuk men-dukung pengembangan pendidikan pro-gram sarjana) dan kegiatan yang sifatnyaprioritas nasional (untuk pembiayaan bea-siswa program sarjana, pascasarjana danvokasi); (b) Dana Pemerintah Pusat dariAPBN yang dituangkan ke dalam DIPAKementerian/Lembaga untuk membiayaiprogram pengembangan melalui pembiaya-an kegiatan yang bersifat penugasan khusus(hibah dan bentuk lainnya) dan bantuanbiaya operasional; (c) Dana PemerintahDaerah dari APBD dalam rangka aktivitaskerjasama untuk pembangunan daerah danperluasan akses pendidikan (pendidikansarjana) melalui program Beasiswa UtusanDaerah (BUD), sedangkan Sumber danapengembangan IPB tahun 2014-2018 dariDana Masyarakat, meliputi: a) SumbanganPembinaan Pendidikan (SPP), meliputi SPPprogram sarjana, program sarjana beasiswautusan daerah (BUD), program pascasarja-na, mahasiswa asing, dan program vokasi;(b) Pendapatan Nonkomersial, meliputibeasiswa (seluruh program pendidikanselain BPPS, PPA/BBM serta Bidik Misi),auxiliary enterprises dan usaha lain; (c) DanaKerjasama Penelitian dan Pengabdian ke-pada Masyarakat yang dikoordinasikanoleh LPPM dan fakultas maupun kerja-sama kreatif lainnya; (d) Usaha Komersial,meliputi hasil usaha dalam bentuk pen-dapatan dividen atau pembagian keuntung-an atas badan usaha komersial (perusahaan)yang sahamnya dimiliki IPB secara ke-


seluruhan atau sebagian, diantaranya PTBogor Life Science and Technology (PTBLST), PT Prima Kelola Agribisnis danAgroindustri, dan perusahaan lain yangakan didirikan IPB; (e) Pendapatan lain-lain(pendapatan jasa program, endowmentfund, jasa bank, donatur dan lain-lain).

Pengukuran EfisiensiPengukuran efisiensi merupakan salah

satu cara untuk mengukur kinerja darisuatu entitas, Mukesh Jain dalam Wulan-sari R. (2010) menyebutkan 5 (lima) manfaatada nya pengukuran kinerja suatu entitaspemerintahan, yaitu: (a) Pengukuran kinerjameningkatkan mutu pengambilan keputus-an; (b) Pengukuran kinerja meningkatkanakuntabilitas internal; (c) Pengukuran kiner-ja meningkatkan akuntabilitas publik; (d)Pengukuran kinerja mendukung perencana-an stategi dan penetapan tujuan; (e) Peng-ukuran kinerja memungkinkan suatu enti-tas untuk menentukan penggunaan sumberdaya secara efektif, sedangkan menurutMalik (2010) penilaian efisiensi akan mem-berikan informasi penting mengenai kondi-si finansial dan performa manajemen yang

dapat berguna bagi regulator, manajer, daninvestor.

Pengukuran efisiensi dapat dilakukanmelalui dua pendekatan, yaitu pendekatanparametrik dan pendekatan nonparametrikseperti dalam Gambar 1.

Pendekatan parametrik melakukan pe-ngukuran dengan menggunakan ekono-metrik yang stokastik dan berusaha untukmenghilangkan gangguan dari pengaruhketidakefisienan. Ada tiga pendekatan para-metrik ekonometrik, yaitu: (1) StochasticFrontier Approach (SFA); (2) Thick FrontierApproach (TFA); dan (3) Distribution-freeApproach (DFA).

Sementara itu, pendekatan nonparame-trik dengan program linier (NonparametricLinear Programming Approach) melakukanpengukuran nonparametrik dengan meng-gunakan pendekatan yang tidak stokastikdan cenderung ”mengkombinasikan” gang-guan dan ketidakefisienan.

Hal ini dibangun berdasarkan penemu-an dan observasi dari populasi dan meng-evaluasi efisiensi relatif terhadap unit-unityang diobservasi. Pendekatan ini dikenalsebagai Data Envelopment Analysis (DEA).

Gambar 1

Gambar 1Metode Pengukuran Efisiensi


Jenis EfisiensiMenurut Farrell (1957) dalam Wahab et

al (2014) terdapat dua jenis efisiensi, yaituefisiensi ekonomi (economic efficiency) danefisiensi teknik (technical efficiency). Prasetyo(2008) dan Sutawijaya dan Lestari (2009)menyatakan bahwa: (a) Technical Efficiencymerefleksikan kemampuan perusahaan un-tuk mencapai level output yang optimaldengan menggunakan tingkat input ter-tentu. Efisiensi ini mengukur proses pro-duksi dalam menghasilkan sejumlah outputtertentu dengan menggunakan input se-minimal mungkin. Dengan kata lain, suatuproses produksi dikatakan efisien secarateknis apabila output dari suatu barangtidak dapat lagi ditingkatkan tanpa me-ngurangi output dari barang lain; (b) Econo-mic Efficiency, yaitu kombinasi antara efisi-ensi teknikal dan efisiensi alokatif. Efisiensiekonomis secara implisit merupakan kon-sep least cost production. Untuk tingkatoutput tertentu, suatu perusahaan produksi-nya dikatakan efisien secara ekonomi jikaperusahaan tersebut menggunakan biayadimana biaya per unit dari output adalahyang paling minimal. Dengan kata lain,untuk tingkat output tertentu, suatu prosesproduksi dikatakan efisien secara ekonomijika tidak ada proses lainnya yang dapatdigunakan untuk memproduksi tingkatoutput tersebut pada biaya per unit yangpaling kecil.

Data Envelopement AnalysisData Envelopment Analysisis (DEA)

diperkenalkan oleh Charnes, Cooper danRhodes. Metode DEA dibuat sebagai alatbantu untuk evaluasi kinerja suatu aktifitasdalam sebuah unit entitas (organisasi). DEAmerupakan suatu pendekatan non para-metrik yang pada dasarnya merupakanteknik berbasis pemrograman linier. DEAbekerja dengan langkah mengidentifikasiunit-unit yang akan dievaluasi, input sertaoutput unit. Selanjutnya, dihitung nilaiproduktivitas dan mengidentifikasi unitmana yang tidak menggunakan input se-cara efisien atau tidak menghasilkan output

secara efektif. Produktivitas yang diukurbersifat komparatif atau relatif, karenahanya membandingkan antar unit peng-ukuran dari 1 set data yang sama. DEAadalah model analisis faktor produksiuntuk mengukur tingkat efisiensi relatifdari set unit kegiatan ekonomi (Umri et. al,2011).

Menurut Aritonang (2006) DEA me-rupakan pengembangan dari linear pro-gramming (LP). Penyelesaian rnasalah de-ngan LP dilakukan dengan merumuskansecara matematika fujuan yang akan dicapaidan kendala yang dihadapi dalam men-capai tujuan itu. Tujuan itu dapat berupamaksimisasi atau minimisasi hasil yangdiinginkan. Dalam konteks DEA, yang di-gunakan untuk menilai efisiensi pengguna-an sumber-sumber daya untuk mencapaisuatu hasil bertujuan untuk maksimisasiefisiensi. Franca dan Figueiredo (2010) me-nyatakan DEA merupakan pendekatan non-parametrik yang sering banyak dipilih da-lam banyak penelitian karena DEA adalahmetode non parametrik yang menggunakanteknik pemrogram linier untuk memperolehpraktik terbaik terhadap suatu produk danmengevaluasi efisiensi terhadap organisasiyang sejenis.

Menurut Kusreni (2010) DEA diguna-kan untuk mengukur dan mengevaluasiefisiensi relatif suatu unit kegiatan ekono-mi/UKE (Decision Making UnitDMU) sua-tu organisasi. DEA merupakan alat analisisyang digunakan untuk mengukur efisiensi,antara lain untuk penelitian kesehatan (healtcare), pendidikan (education), transportasi,pabrik (manufacturing), maupun perbank-an. Ada tiga manfaat yang diperoleh daripengukuran efisiensi dengan DEA, pertama,sebagai tolak ukur untuk memperoleh efisi-ensi relatif yang berguna untuk memper-mudah perbandingan antar unit ekonomiyang sama. Kedua, mengukur berbagaivariasi efisiensi antar unit ekonomi untukmengidentifikasi faktor-faktor penyebab-nya, dan ketiga, menentukan implikasi ke-bijakan sehingga dapat meningkatkan ting-kat efisiensinya.


Menurut Pribadi (2000) DEA meng-gunakan teknik seperti program matematikyang dapat menghitung data yang besardengan berbagai variabel dan berbagaikendala sehingga setiap wilayah dianalisissecara individual.

Menurut Prasetyo (2008) penelitiandengan DEA dapat disusun dalam berbagaicara tergantung pada situasi dan per-masalahan actual yang dihadapi. Produkatau organisasi yang akan diukur efisensirelatifnya disebut sebagai DMU, yang di-ukur dengan membandingkan input danoutput yang digunakan dengan sebuah titikyang terdapat pada garis frontier efisien(efficient frontier). Garis frontier efisien inimengelilingi atau menutupi (envelop) datadari organisasi yang bersangkutan, darisinilah nama DEA diambil. Garis frontierefisien ini deperoleh dari hubungan unityang relative efisien. Unit yang berada padagaris ini dianggap memiliki efisiensi sebesar1, sedangkan unit yang berada dibawahatau diatas garis frontier memiliki efisiensilebih kecil dari 1.

Pertiwi (2007) menyatakan dalam DEA,efisiensi relatif DMU didefinisikan sebagairasio dari total output tertimbang dibagitotal input tertimbangnya (total weightedoutput/total weighted input). Inti dari DEAadalah menentukan bobot untuk setiapinput dan output DMU. Bobot tersebutmemiliki sifat: (1) tidak bernilai negatif, dan(2) bersifat universal, artinya setiap DMUdalam sampel harus dapat menggunakanseperangkat bobot yang sama untuk meng-evaluasi rasionya (total weightedoutput/totalweighted input) dan rasio tersebut tidakboleh lebih dari 1 (total weighted output/totalweighted input < 1).

Orientasi ModelBerdasarkan orientasinya terdapat dua

pengklasifikasian dasar model dalam anali-sis DEA, menurut Afonso et al. (2005)Tujuan dari metode input oriented adalahuntuk mengevaluasi seberapa banyak kuan-titas input dapat dikurangi secara pro-porsional tanpa mengubah jumlah output.

Sedangkan output oriented digunakan untukmenilai berapa banyak jumlah output yangdapat ditingkatkan secara proporsionaltanpa mengubah jumlah input yang di-gunakan. Keduanya baik input orientedmaupun output oriented akan memberikanhasil yang sama pada kondisi skala pe-ngembalian yang konstan (constant return toscale) dan hasil yang berbeda untuk skalapengembalian variabel (variable return toscale), namun demikian kedua model ter-sebut akan mengidentifikasi efisiensi/inefisi-ensi unit ekonomi pada set yang sama.

Jika pimpinan unit memiliki kontrolyang terbatas pada output ataupun tidakada keterkaitan sama sekali antara input ter-hadap outputnya (misalnya besarnya insen-tif yang diterima oleh dosen kurang ber-pengaruh terhadap jumlah mahasiswa yangdilayani), maka model DEA yang dipilihadalah yang berorientasi pada input. ModelDEA yang berorientasi pada output diguna-kan pada unit yang telah memiliki inputyang memadai sehingga pimpinan unittersebut hanya berfokus pada output danpengembangannya atau menaikkan repu-tasi kualitas pelayanannya di mata maha-siswa. Jika sebuah organisasi secara teknistidak efisien dari suatu perspektif yangberorientasi input, maka dia juga akan se-cara teknis tidak efisien dari suatu per-spektif yang berorientasi output sepertidalam Gambar 2.

Gambar 2Pengklasifikasian Model DEA

Berdasarkan klasifikasi tersebut, di-kenal dua metode dalam pendekatan DEAyaitu constant return to scale (CRS) dan


variabel return to scale (VRS). Metode CRSdikembangkan oleh Charnes, Cooper danRhodes (CCR) pada tahun 1978. Model inimengasumsikan bahwa rasio antara pe-nambahan input dan output adalah sama,sedangkan VRS dikembangkan oleh Bank-er, Charnes, dan Cooper (model BCC) padatahun 1984 dan merupakan pengembangandari model CCR. Model ini beranggapanbahwa perusahaan tidak atau belum ber-operasi pada skala yang optimal. Asumsidari model ini adalah bahwa rasio antarapenambahan input dan output tidak sama(Rusdiana, 2013).

Menurut Wulansari (2010) Hasil yangdiperoleh dari penggunaan model CRS atauVRS, digambarkan sebagai titik-titik yangdihubungkan dengan garis (frontier) berupabentuk grafik 2 dimensi, akan menunjukkanpola yang berbeda. Model CRS akan mem-bentuk garis perbatasan (frontier) lurusyang proposional terhadap kenaikan inputdan outputnya (OBX) tanpa memperhitung-kan ukuran organisasi, sementara modelVRS cenderung akan membentuk garis per-batasan cembung (VaCBD). Grafik 2 di-mensi model CRS dan VRS disajikan dalamGambar 3.

Titik B merupakan DMU yang me-wakili skala efisiensi optimal dibawah

asumsi VRS dan CRS, sedangkan titik Cberada pada batasan efisien menurut VRStapi inefisien menurut CRS dan titik Fberada pada skala inefisiensi karena takberada pada batasan efisien baik denganasumsi VRS atau CRS. Titik I berada dalamkondisi IRS (Increasing Return To Scale)dimana Skala nilai inefisiensinya ditentukanoleh rasio jarak HG/HC dengan nilaiefisiensinya berdasarkan asumsi VRS ber-ada pada jarak HC/HI, sementara titik Eyang menjauhi skala optimal berada padakondisi DRS (Decreasing Return To Scale).

Konsep Input dan Output dalam DEAMenurut Hadad et al. (2003), konsep

yang digunakan dalam mendefinisikanhubungan input-output dalam tingkah lakudari industri finansial pada metode para-metrik dan non parametrik adalah (i) pen-dekatan produksi (the production approach),(ii) pendekatan intermediasi (the intermedia-tion approach), dan (iii) pendekatan asset (theasset approach).

Rahmi (2012) dalam penelitiannya diindustri finansial menjabarkan ketiga pen-dekatan tersebut yaitu: Pendekatan produk-si melihat industri finansial sebagai pro-dusen akun deposit dan kredit pinjaman.Input yang digunakan dalam pendekatan

Gambar 3Model CSR dan VSR


ini adalah jumlah tenaga kerja, pengeluaranmodal pada asset-aktiva tetap dan materiallainnya, sedangkan outputnya adalah jum-lah dari akun-akun yang telah disebutkan(akun deposit dan kredit pinjaman) sertatransaksi-transaksi terkait.

Pendekatan intermediasi memandangbahwa sebuah institusi finansial sebagaiintermediator, merubah dan mentransferasset-asset finansial dan unit-unit surplus keunit-unit defisit. Input yang diperlukanadalah biaya tenaga kerja dan modal sertapembayaran bunga pada deposit. Outputdiukur dalam bentuk kredit pinjaman inves-tasi finansial.

Pendekatan asset melihat fungsi primersebuah institusi keuangan sebagai penciptakredit pinjaman. Efisiensi asset mengukurkemampuan perbankan dalam menanam-kan dana dalam bentuk kredit, surat-suratberharga dan alternatif asset lainnya sebagaioutput. Input diukur dari harga tenaga kerja,harga dana dan harga fisik modal. Ber-dasarkan penjabaran tersebut, maka pen-dekatan input dan output yang sesuai untukinstitusi pendidikan adalah pendekatanasset, dimana institusi pendidikan sebagaipenghasil proses kegiatan tridharma.

Manfaat DEADEA selain digunakan untuk meng-

identifikasikan Departemen dengan kinerjaterbaik, Pimpinan Institut bisa juga meng-gunakannya untuk menemukan cara-caraalternatif guna mendorong Departemenlainnya agar menjadi unit berkinerja baik.Selain itu DEA dapat membantu para Ke-pala Departemen untuk: (a) Menilai kinerjarelatif Departemen mereka dengan meng-identifikasi unit dengan kinerja terbaik di-pelaksanaan dharma pendidikan; (b) Meng-identifikasi cara-cara untuk meningkatkankinerja apabila organisasi mereka bukantermasuk golongan organisasi dengankinerja terbaik.

Manfaat lain penggunaan DEA me-nurut Qurniawati (2013) adalah DEA dapatmelihat sumber ketidakefisienan dengan

ukuran “peningkatan potensial” (potentialimprovement) dari masing-masing input.

Keterbatasan DEASelain kegunaannya diatas, DEA juga

memiliki beberapa keterbatasan dalampengaplikasiannya antara lain: (a) DEA ada-lah teknik nonparametrik/deterministikmaka uji hipotesis statistik sulit dilakukan;(b) DEA merupakan sebuah teknik titikekstrim, maka kesalahan pengukuran dapatmenyebabkan masalah yang signifikan; (c)Hasil pengolahan data dengan memanfaat-kan model DEA dapat dengan baik mem-perkirakan efisiensi ”relatif” dari suatu unitdibandingkan dengan unit lainnya namunakan sulit bila menggunakan pendekatanDEA untuk menentukan nilai efisiensi”mutlak” suatu unit secara teoritis.

Menurut Nugraha (2013) KeterbatasanDEA antara lain: (a) Mensyaratkan semuainput dan output harus spesifik dan dapatdiukur, (b) DEA berasumsi bahwa setiapunit input atau output identik dengan unitlain dalam tipe yang sama, (c) Dalam ben-tuk dasarnya DEA berasumsi adanya CRS(constant return to scale), (d) Bobot input danoutput yang dihasilkan DEA sulit untukditafsirkan dalam nilai ekonomi, (e) Maksi-masi dalam progam linier digunakan untukmencari nilai maksimal pada sistim per-samaan linier dengan 2 variabel, dimanadalam penelitian ini menggunakan 2 varia-bel, yaitu variabel input dan variabel output,sedangkan kendala dalam progam linearmerupakan persamaan-persamaan yang di-ketahui.

Regresi TobitHasil dari DEA meniliki nilai yang ter-

batas, sehingga hasil dari DEA dapat di-kategorikan sebagai data tersensor. Jenisdata tersensor merupakan data yang me-muat nilai nol pada sebagian pengamatansedangkan untuk sebagian lain mempunyainilai tertentu yang bervariasi (Umami et al.,2013). Banyak penelitian menggunakan alat-analisa regresi berganda.


Hal ini karena ada beberapa keunggul-an dari analisa tersebut. Sebagian besaranalisa yang dilakukan akademis Indonesiamenggunakan metode ordinary least squares(OLS), namun untuk analisa menggunakanvariabel tidak bebas yang censored, yaitunilai dari variabel tidak bebas tersebutterbatas atau sengaja dibatasi, metode OLStidak dapat digunakan karena parameteryang dihasilkan oleh OLS mengalami biasdan juga tidak konsisten. Untuk mengatasikekurangan tersebut, harus digunakanmetode regresi Tobit, yang dikembangkanoleh Tobin pada tahun 1958 (Suhardi, 2001).

Regresi Tobit dikemukakan pertamakali oleh Tobin yang mengasumsikan bah-wa variabel tidak bebas terbatas nilainya(censored), hanya variabel bebas yang tidakterbatas, semua variabel (baik bebas mau-pun tidak bebas) diukur dengan benar,tidak ada autokorelasi, heteroskedastisitasdan multikolinearitas yang sempurna sertamenggunakan model matematis yang tepat(Endri, 2008). Apabila data yang akan di-analisis memiliki nilai variabel tidak bebasyang terbatas (censored), Ordinary LeastSquare (OLS) tidak dapat diaplikasikanuntuk mengestimasi koefisien regresi. Jikadigunakan OLS maka akan terjadi bias danestimasi parameter yang tidak konsisten.Regresi Tobit yang mengikuti konsep maxi-mum likelihood menjadi pilihan yang tepatuntuk mengestimasi koefisien regresi (Chuet al. 2010). Indeks inefisiensi teknis yangdihasilkan dari analisis DEA berada di-antara 0 sampai dengan 1, yang akan di-gunakan dalam model regresi Tobit untukmenjelaskan hubungan antara tingkat in-efisiensi teknis dengan karakteristik petani(Idris et al., 2013).

Kajian penelitian terkait efisiensi biayadi perguruan tinggi sudah dilakukan dibeberapa negara seperti Amerika Serikat,United Kingdom (UK), dan Mexico. Kajianefisiensi di Amerika Serikat terkait akunta-bilitas perguruan tinggi dilakukan olehPowell, Gilleland, dan Pearson tahun 2012yang menyatakan bahwa akuntabilitas per-guruan tinggi telah disuarakan sejak dua

dekade terakhir di level legislatif. Penurun-an perekonomian dunia dan US saat inisemakin memperburuk kebutuhan jangkapanjang dalam rangka pengembangan efisi-ensi dan efektifitas institusi sehingga me-ningkatkan akuntabilitas.

Thanassoulis, Kortelainen, dan Johnestahun 2010 menyatakan dalam 20 tahunterakhir merupakan perubahan secara cepatdi dalam sektor perguruan tinggi di UK,banyak politeknik telah menjadi universitassehingga meningkatkan jumlah mahasiswasecara signifikan. Pada tahun 1990 mulaidiperkenalkan dana pinjaman mahasiswauntuk biaya perawatan yang selanjutnyadiperkenalkan sebagai biaya kuliah. Pe-nelitian ini mendukung penelitian yangdilakukan oleh departement for educationand skill, tujuan dari penelitian ini untukmenginvestigasi struktur biaya perguruantinggi di UK periode 2000/2001–2002/2003untuk menunjukkan fakta bahwa peme-rintah UK setiap saat ingin meningkatkantingkat kehadiran mahasiswa di universitas.

Penelitian lain mengenai efisiensi biayadi lakukan oleh Castorena (2001) terhadapperguruan tinggi di Mexico menyatakanbahwa pembiayaan terhadap perguruantinggi telah menjadi diskusi yang tidak adahabisnya, universitas dan pemerintah me-rasakan bahwa metode pembiayaan yangterjadi saat ini tidak sesuai. Metode saat iniadalah anggaran tahunan diberikan olehpemerintah dialokasikan berdasarkan ang-garan tahun sebelumnya dengan danatambahan, alokasi ini tidak melihat dariinput dan output perguruan tinggi. Sistemini tidak memberikan insentif atau hukum-an atas performa dari universitas. Modelpenelitian ini menguraikan efisiensi capaiandari universitas yang berdasarkan kepadainput dan output dari sistem pendidikandan pengusulan pendanaan masa depandengan menggunakan pengukuran ter-sebut.

Penelitian yang dilakukan oleh Sav(2013) menyatakan perkiraan efisiensi me-ngendalikan hubungan antar lingkunganoperasional di perguruan tinggi sebagai-


mana diukur dari pendanaan pemerintahdan kualitas pendidikan. Penelitian yangdilakukan oleh Ngatindriatun dan HertianaIkasari (2009). Tujuan penelitian ini adalahuntuk menganalisis efisiensi PerguruanTinggi Negeri (PTN) di Indonesia setelahdiberlakukannya otonomi kampus. Simpul-an dalam penelitian ini adalah beberapaPerguruan Tinggi Negeri di Indonesia su-dah efisien selama lima tahun berturut-turut(dari tahun 2002 sampai dengan 2006) anta-ra lain: Universitas Andalas, UniversitasGajah Mada, Universitas Sumatera Utaradan Institut Teknologi Bandung. Variabelinput = jumlah mahasiswa, output = lulusan.

METODE PENELITIANJenis Penelitian

Penelitian ini menggunakan metodedeskriptif dalam bentuk studi kasus yangbertujuan untuk memberikan atau men-jabarkan suatu keadaan yang terjadi saat inidengan menggunakan prosedur ilmiahuntuk menjawab masalah secara aktual(Sugiyono, 2009). Metode explanatory resear-ch juga digunakan dalam penelitian ini, me-nurut Utami dan Nugroho (2014) Penelitianeksplanatori merupakan penelitian yangmencoba menjelaskan fenomena yang ada.

Gambaran Objek PenelitianObjek kajian pada penelitian ini me-

liputi seluruh Departemen yang ada didalam lingkungan IPB selama tahun ang-garan 2012 sampai tahun anggaran 2014,data yang digunakan dalam penelitian initermasuk tipe data kuantitatif, penelitian inimenggunakan data sekunder berupa doku-men atau data-data internal yang terkaitdengan pendanaan pendidikan programsarjana sebagai input dan output kegiatanpendidikan sarjana di Departemen.

Teknik Pengumpulan DataData yang digunakan berupa data

sekunder, baik kuantitatif maupun kuali-tatif. Untuk mendapatkan data tersebut di-gunakan teknik pengumpulan data berikut:(1) Wawancara terstuktur, ini dilakukan

untuk mendapatkan data primer langsungdari Direktur, Kepala Biro, dan staff; (2)Observasi, teknik ini digunakan untuk me-lakukan pencatatan secara teliti dan siste-matis terhadap obyek kajian dalam me-lengkapi teknik wawancara; (3) Pengumpul-an data sekunder yang dibutuhkan dalampenelitian ini adalah jumlah pengeluarankegiatan dharma pendidikan dari dana DMsebagai input. Jumlah lulusan, mutu lulus-an, prestasi mahasiswa tingkat nasional daninternasional sebagai output. Serta sebagaifaktor yang mempengaruhi tingkat efisiensiadalah umur departemen, jumlah dosen,jumlah tenaga kependidikan, dan jumlahmahasiswa; (4) Studi Kepustakaan, metodeini digunakan untuk mempelajari danmengkaji literatur yang berhubungan de-ngan permasalahan yang diteliti. Hal inidapat memberikan informasi yang bersifatteoritis sebagai landasan teori dalam me-nunjang pelaksanaan penelitian.

Variabel PenelitianVariabel penelitian adalah sesuatu yang

dijadikan obyek pengamatan penelitian,variabel-variabel dalam penelitian ini akandiuraikan sebagaimana berikut: Pengukur-an tingkat efisiensi menggunakan metodeData Envelopment Analysis (DEA) pada FirstStage, dimana variabel input dan output danfaktor-faktor yang mempengaruhi tingkatefisiensi dalam penelitian ini mengacu padapenelitian Selim dan Aybarc (2015). Selaindari penelitian terdahulu, pemilihan varia-bel input dan output juga didasarkan padatujuan dari penelitian ini yaitu untuk meng-analisis tingkat efisiensi dari pelaksanaanprogram dharma pendidikan yang ber-sumber dari dana DM. Variabel-variabeldalam penelitian ini akan diuraikan se-bagaimana berikut:

Variabel Dependen:Efisiensi penggunaan anggaran DM di

tingkat Fakultas Variabel Independen anta-ra lain: (1) Input meliputi jumlah biayakuliah dan praktikum, jumlah biaya ujian,jumlah biaya cetak dan buku, jumlah biaya


daya dan jasa pendidikan, jumlah honormengajar dan praktikum, jumlah honorpembimbing dan penguji, jumlah bantuanmahasiswa, dan jumlah biaya pemeliharaandan pengadaan; (2) Output meliputi jum-lah lulusan, mutu lulusan, jumlah prestasimahasiswa tingkat internasional dan jumlahprestasi mahasiswa tingkat nasional; (3)Faktor-faktor yang mempengaruhi efisiensi

meliputi umur departemen , jumlah dosen ,jumlah tenaga kependidikan dan jumlahmahasiswa

Operasional VariabelUntuk memudahkan proses analisis, di-

perlukan penjabaran dan pengukuran darioperasionalisasi variabel ini dijabarkan da-lam Tabel 3.

Tabel 3Operasional Variabel

No Variabel Simbol Satuan Cara Pengukuran1 Efisiensi Y 0-1 Perbandingan input dan output dengan

menggunakan metode DEA2 Input

Sub Variabel:Biaya Kuliah danPraktikum

Biaya Ujian

Biaya Cetak danBuku

Daya dan JasaPendidikan

Honor Mengajar danPraktikum

BKP

BUJ

BCB

DJP

HMP

Rupiah

Rupiah

Rupiah

Rupiah

Rupiah

Jumlah Bahan KuliahJumlah Bahan LaboratoriumJumlah Bahan PraktikumJumlah Biaya PraktekJumlah Biaya Kegiatan WisudaJumlah Bantuan SeminarJumlah Biaya Alih SemesterJumlah Biaya Kegiatan StadiumGenerale/Kuliah UmumJumlah Bahan UjianJumlah Biaya UjianJumlah Biaya Kegiayan Sidang S1Kegiatan UTS/UASJumlah Biaya BukuJumlah Biaya CetakJumlah Daya dan Jasa Pendidikan /ListrikJumlah Daya dan Jasa Pendidikan /TeleponJumlah Daya dan Jasa Pendidikan / AirJumlah Honor Asisten DosenJumlah Honor MengajarJumlah Honor Mengajar Dosen TamuJumlah Honor Mengajar Luar BiasaJumlah Honorarium InstrukturJumlah Honor KomisiJumlah Honor Pembimbing EksternalJumlah Honor Pembimbing InternalJumlah Honor Pembuat Soal UjianJumlah Honor Pemeriksa UjianJumlah Honor Pengawas Ujian


Honor Pembimbingdan Penguji

Bantuan MahasiswaBiaya Pemeliharaandan Pengadaan

HPP

BMABPP

Rupiah

RupiahRupiah

Jumlah Bantuan LokakaryaJumlah Biaya Perjalanan MahasiswaJumlah Mahasiswa BerprestasiJumlah Bantuan PendidikanJumlah Pemeliharaan sarana/prasaranapendidikanJumlah Pengadaan/ pembelian bukuperpustakaanJumlah Peralatan LaboratoriumJumlah Sewa Peralatan untuk Kuliah/Praktikum

3 OutputSub VariabelJumlah Lulusan

Mutu Lulusan

Prestasi MahasiswaTingkat Internasional

Prestasi MahasiswaTingkat Nasional

JLM

IPK

PMI

PMN

Orang

Point

Point

Point

Jumlah lulusan program sarjana dimasing-masing fakultasRata-Rata IPK Lulusan program sarjanamasing-masing DepartemenJumlah prestasi mahasiswa tingkatinternasionalJumlah prestasi mahasiswa tingkatNasional

4 Faktor-faktor yangmempengaruhiEfisiensi Sub VariabelUmur Departemen

Jumlah Dosen

Jumlah TenagaKependidikanJumlah Mahasiswa

UDP

JTP

JTK

JMS

Tahun

Orang

Orang

Orang

Umur Departemen setelahDepartemenisasi di IPBJumlah Dosen di DepartemenJumlah Tenaga terdidik di DepartemenJumlah Student Body di Departemen

Teknik Analisis DataAnalisis Efisiensi dilakukan melalui

dua tahap atau yang sering dikenal DEATwo Stage, tahap pertama dilakukan analisisDEA untuk mengetahui tingkat efisiensisuatu DMU dengan menggunakan software

Max DEA. Metode DEA diperkenalkan olehCharnes, Cooper dan Rhodes. Metode DEAdibuat sebagai alat bantu untuk evaluasikinerja suatu aktifitas dalam sebuah unitentitas (organisasi) (Charnes et. al. 1978) dantahap kedua dilakukan analisis regresi tobit


dengan menggunakan untuk mengetahuifaktor-faktor apa saja yang mempengaruhiefisiensi suatu DMU dengan menggunakansoftware Eviews 9.

ANALISIS DAN PEMBAHASANHasil Analisis DEA

Berdasarkan hasil olah data denganasumsi Variable Return to Scale (VRS) yangberorientasi terhadap output, Departemendapat dikatakan efisien jika memiliki ting-kat efisien 1. Selain mampu menghasilkantingkat efisiensi antar Departemen, softwareMax DEA juga dapat digunakan untukmengetahui output mana yang perlu di-tingkatkan oleh Departemen agar mencapaititik efisien serta kenaikan atau penurunantingkat efisiensi tahun 2012 sampai dengan2014. Hasil dari analisis DEA dapat dilihatdalam Tabel 4.

Berdasarkan hasil analisis DEA ter-sebut, terdapat 19 Departemen yaitu Depar-temen Agribisnis, Agronomi dan Horti-kultura, Arsitektur Lanskap, Biologi, Fisika,Gizi Masyarakat, Ilmu dan Teknologi Pa-ngan, dan departemen lainnya yang telahmendapat nilai efisien yaitu 1 selama perio-de 2012-2014. Untuk Departemen yang ma-sih mengalami kenaikan atau penurunantingkat efisiensi ditunjukkan pada Gambar4. Berdasarkan hasil DEA, maka efisiensiDepartemen terbagi dalam empat kelom-pok. Pertama, Departemen yang selalu efisi-en selama 2012-2014 sebagai contoh TeknikMesin dan Biosistem, Teknologi HasilHutan, Teknologi Industri Pertanian, Mate-matika, dan Departemen lainnya yang me-miliki nilai efisiensi 1 dalam rentang waktutersebut. Kedua, Departemen selalu meng-alami peningkatan atau increasing hinggamencapai titik efisien, contoh DepartemenIlmu dan Teknologi Kelautan. Ketiga,Departemen selalu mengalami peningkatanatau increasing namun masih dibawahtingkat efisiensi, contoh Departemen IlmuTanah dan Sumberdaya Lahan. Kempat,Departemen yang mengalami penurunantingkat efisiensi atau disebut decreasing,contoh Departemen Biokimia, Budidaya

Perairan, Ekonomi dan Sumberdaya Ling-kungan, Ilmu Komputer, dan Departemenlainnya yang mengalami penurunan nilaibaik itu yang menurun setelah mencapaiefisien maupun yang selalu terus menuruntingkat efisiennya.

Analisis Inefisiensi DepartemenSelain menghasilkan tingkat efisiensi

dari Departemen, Software Max DEA jugamampu mendeteksi penyebab tidak efisien-nya suatu Departemen, sehubungan denganpendekatan yang berorientasi terhadapoutput dalam penelitian ini. Maka, penyebabtidak efisiennya suatu Departemen hanyadilihat dari sisi output saja, hasil Max DEAmampu memberikan nilai efisien darimasing-masing output sehingga dapat di-ambil keputusan berapa besar output yangperlu ditingkatkan oleh Departemen agarefisien. Dalam Tabel 5 dan 6 dapat dilihatoutput yang perlu ditingkatkan oleh Depar-temen yang inefisiensi.

Tabel 5 menunjukkan seberapa besaroutput dari JLM dan IPK yang perlu di-tingkatkan oleh Departemen untuk mem-peroleh nilai efisien di output tersebut, se-bagai contoh utuk Ilmu tanah dan sumber-daya lahan tahun 2012 perlu meningkatkanjumlah lulusan 14 orang dan mutu lulusansebesar 0,49 point agar efisien.

Tabel 6 menunjukkan seberapa besaroutput dari PMI, PMN, dan MST yang perluditingkatkan oleh Departemen untuk mem-peroleh nilai efisien di output tersebut, se-bagai contoh utuk Ilmu tanah dan sumber-daya lahan tahun 2012 perlu meningkatkanjumlah prestasi mahasiswa di tingkat inter-nasional sebanyak 2 orang dan 8 orang ditingkat nasional, selain itu departemen jugaperlu meningkatkan jumlah persentasemahasiswa yang lulus dibawah 5 tahunsebesar 18,91% agar efisien.

Hasil Analisis Regresi TobitHasil perhitungan efisiensi dengan

menggunakan DEA pada dasarnya belummempertimbangkan faktor-faktor yangmempengaruhinya, oleh karena itu untuk


mengukur faktor-faktor yang mempe-ngaruhi efisiensi DMU di Indonesia diguna-kanlah second stage analysis.

Analisis kedua dari penelitian ini

menggunakan model tobit. Model tobitdigunakan karena dependent variabelnyaberupa nilai efisiensi antara 0 dan 1(Rusydiana 2013).

Tabel 4Tingkat efisiensi Departemen selama periode 2012-2014

Departemen 2012 2013 2014Agribisnis 1 1 1Agronomi Dan Hortikultura 1 1 1Arsitektur Lanskap 1 1 1Biokimia 1 1 0,998128Biologi 1 1 1Budidaya Perairan 0,966778 1 0,941256Ekonomi Sumberdaya Dan Lingkungan 1 0,992429 0,994172Fisika 1 1 1Gizi Masyarakat 1 1 1Ilmu Dan Teknologi Kelautan 0,94706 1 1Ilmu Dan Teknologi Pangan 1 1 1Ilmu Ekonomi 1 1 0,96875Ilmu Keluarga Dan Konsumen 1 1 1Ilmu Komputer 0,950303 0,935174 0,883644Ilmu Nutrisi Dan Teknologi Pakan 1 1 1Ilmu Produksi Dan Teknologi Peternakan 1 1 0,964207Ilmu Tanah Dan Sumberdaya Lahan 0,853175 0,933278 0,942828Kedokteran Hewan 1 1 1Kimia 0,954444 1 0,951027Komunikasi Dan Pengembangan Masyarakat 1 1 1Konservasi Sumberdaya Hutan Dan Ekowisata 1 0,999014 1Manajemen 1 1 1Manajemen Hutan 1 0,938283 1Manajemen Sumberdaya Perikanan 0,976839 0,979735 0,933616Matematika 1 1 1Meteorologi Dan Geofisika 1 1 1Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan 1 1 1Proteksi Tanaman 0,928299 1 0,972069Silvikultur 0,974526 0,954954 1Statistika 1 1 0,953731Teknik Mesin Dan Biosistem 1 1 1Teknik Sipil Dan Lingkungan 1 1 1Teknologi Hasil Hutan 1 1 1Teknologi Hasil Perairan 1 0,975 1Teknologi Industri Pertanian 1 1 1


Gambar 4Diagram kenaikan dan penuruan Departemen dalam periode 2012-2014.

Tabel 5Inefisiensi Departemen untuk output JLM dan IPK selama periode 2012-2014

DEPARTEMEN Score

JLM IPK

Nilai SelisihNilai

Efisien Nilai SelisihNilai

EfisienIlmu Tanah Dan SumberdayaLahan 2012 0,853175 76,00 13,08 89,08 2,84 0,49 3,32

Ilmu Komputer 2014 0,883644 72,00 66,96 138,96 2,90 0,38 3,28Proteksi Tanaman 2012 0,928299 71,00 5,48 76,48 3,00 0,23 3,23Ilmu Tanah Dan SumberdayaLahan 2013 0,933278 49,00 3,50 52,50 2,96 0,21 3,17Manajemen SumberdayaPerikanan 2014 0,933616 18,00 38,06 56,06 3,01 0,21 3,23Ilmu Komputer 2013 0,935174 133,00 9,22 142,22 2,98 0,21 3,19


Manajemen Hutan 2013 0,938283 71,00 4,67 75,67 2,91 0,19 3,11Budidaya Perairan 2014 0,941256 25,00 34,92 59,92 3,04 0,19 3,23Ilmu Tanah Dan SumberdayaLahan 2014 0,942828 88,00 5,34 93,34 2,94 0,18 3,12Ilmu Dan Teknologi Kelautan2012 0,94706 57,00 3,19 60,19 3,03 0,17 3,20

Ilmu Komputer 2012 0,950303 147,00 7,69 154,69 2,94 0,15 3,09Kimia 2014 0,951027 54,00 2,78 56,78 2,95 0,22 3,17Statistika 2014 0,953731 29,00 23,80 52,80 3,10 0,15 3,25Kimia 2012 0,954444 103,00 4,92 107,92 2,91 0,14 3,05Silvikultur 2013 0,954954 38,00 5,05 43,05 3,05 0,14 3,19Ilmu Produksi Dan TeknologiPeternakan 2014 0,964207 51,00 1,89 52,89 3,03 0,11 3,14Budidaya Perairan 2012 0,966778 94,00 3,23 97,23 3,06 0,11 3,17Ilmu Ekonomi 2014 0,96875 32,00 13,00 45,00 3,02 0,16 3,18Proteksi Tanaman 2014 0,972069 79,00 2,27 81,27 3,08 0,09 3,17Silvikultur 2012 0,974526 57,00 1,49 58,49 3,06 0,08 3,14Teknologi Hasil Perairan 2013 0,975 40,00 5,00 45,00 3,07 0,11 3,18Manajemen SumberdayaPerikanan 2012 0,976839 63,00 1,49 64,49 3,04 0,09 3,14Manajemen SumberdayaPerikanan 2013 0,979735 39,00 0,81 39,81 3,10 0,06 3,17Ekonomi Sumberdaya DanLingkungan 2013 0,992429 55,00 6,20 61,20 3,17 0,02 3,19Ekonomi Sumberdaya DanLingkungan 2014 0,994172 33,00 46,30 79,30 3,21 0,02 3,23Biokimia 2014 0,998128 25,00 17,21 42,21 3,17 0,01 3,17Konservasi Sumberdaya HutanDan Ekowisata 2013 0,999014 80,00 0,08 80,08 3,06 0,00 3,07

Sumber: Hasil olah menggunakan Max DEA

Tabel 6Inefisiensi Departemen untuk output PMI, PMN, dan MST

DEPARTEMEN Score

PMI PMN MST

Nilai SelisihNilai



EfisienIlmu Tanah DanSumberdayaLahan 2012

0,853175 1,00 1,47 2,47 1,00 7,51 8,51 75,00 18,91 93,91

Ilmu Komputer2014

0,883644 0,00 0,56 0,56 0,00 8,29 8,30 84,72 11,16 95,88

ProteksiTanaman 2012

0,928299 6,00 4,66 10,66 5,00 9,63 14,63 83,10 9,20 92,30

Ilmu Tanah DanSumberdayaLahan 2013

0,933278 1,00 0,07 1,07 0,00 1,02 1,02 75,51 21,09 96,60

ManajemenSumberdayaPerikanan 2014

0,933616 0,00 1,52 1,53 0,00 4,10 4,10 88,89 6,32 95,21

Ilmu Komputer2013

0,935174 2,00 0,38 2,38 1,00 4,58 5,58 84,96 9,61 94,57


ManajemenHutan 2013

0,938283 2,00 0,13 2,13 4,00 0,26 4,26 74,65 15,69 90,34

BudidayaPerairan 2014

0,941256 0,00 7,21 7,21 2,00 9,28 11,28 88,00 5,49 93,49

Ilmu Tanah DanSumberdayaLahan 2014

0,942828 0,00 1,55 1,55 5,00 0,30 5,30 73,86 20,05 93,92

Ilmu DanTeknologiKelautan 2012

0,94706 2,00 4,90 6,90 6,00 1,09 7,09 63,16 26,04 89,19

Ilmu Komputer2012

0,950303 1,00 0,05 1,05 3,00 0,16 3,16 84,35 4,56 88,92

Kimia 2014 0,951027 0,00 0,36 0,36 6,00 0,31 6,31 94,44 4,86 99,31Statistika 2014 0,953731 0,00 0,00 0,00 0,00 5,05 5,05 89,66 7,20 96,86Kimia 2012 0,954444 0,00 0,72 0,72 3,00 0,14 3,14 84,47 5,77 90,23Silvikultur 2013 0,954954 0,00 0,29 0,29 0,00 4,35 4,35 84,21 14,97 99,18Ilmu ProduksiDan TeknologiPeternakan 2014

0,964207 0,00 0,27 0,27 4,00 1,67 5,67 92,16 5,43 97,59

BudidayaPerairan 2012

0,966778 0,00 8,44 8,44 8,00 3,59 11,59 84,04 7,63 91,67

Ilmu Ekonomi2014

0,96875 0,00 0,00 0,00 1,00 5,00 6,00 96,88 3,13 100,00

ProteksiTanaman 2014

0,972069 0,00 7,26 7,26 5,00 5,37 10,37 92,41 2,66 95,06

Silvikultur 2012 0,974526 2,00 0,05 2,05 0,00 2,89 2,89 82,46 14,56 97,02Teknologi HasilPerairan 2013

0,975 0,00 0,00 0,00 0,00 6,00 6,00 97,50 2,50 100,00


0,976839 2,00 0,05 2,05 4,00 1,70 5,70 95,24 2,26 97,50


0,979735 2,00 0,04 2,04 0,00 4,81 4,81 87,18 1,80 88,98

EkonomiSumberdayaDanLingkungan2013

0,992429 1,00 13,89 14,89 1,00 18,04 19,04 89,09 2,42 91,51

EkonomiSumberdayaDanLingkungan2014

0,994172 1,00 10,86 11,86 4,00 10,67 14,67 87,88 3,57 91,45

Biokimia 2014 0,998128 0,00 0,15 0,16 0,00 5,07 5,07 88,00 12,00 100,00KonservasiSumberdayaHutan DanEkowisata 2013

0,999014 2,00 0,00 2,00 6,00 0,01 6,01 82,50 4,04 86,54

Second stage dilakukan Regresi tobit di-gunakan untuk mengukur faktor-faktor apasaja yang mempengaruhi tingkat efisiensidari Departemen. Faktor-faktor yang di-tentukan dalam penelitian ini berbeda

dengan variabel input dan output, faktor-faktor tersebut adalah Akreditasi Inter-nasional Departemen (AID), Jumlah Lab(JLB), Jumlah Dosen (JTP), dan JumlahTenaga Kependidikan (JTK), sedang kan


variabel Y dalam analisis ini adalah hasildari analisis DEA. Hasil dari tobit untuk

faktor-faktor yang mempengaruhi efisiensidengan eviews 9 dapat dilihat pada Tabel 7.

Tabel 7Hasil Regresi Tobit untuk faktor-faktor yang mempengaruhi efisiensi

Variabel Coefficient Std. Error z-Statistic ProbAID 0.010754 0.005776 1.861989 0.0626JLB 7.445.469 0.000512 0.145489 0.8843JTP 0.000100 0.000158 0.636892 0.5242JTK -0.000457 0.000193 -2.375266 0.0175C 0.989995 0.006274 157.7824 0.0000

Berdasarkan hasil dari regresi tobitdiperoleh hasil: (1) Akreditasi internasionaldepartemen berpengaruh terhadap tingkatefisiensi (prob. 0,0626) pada α = 0,10 denganpengaruh positif yang menjelaskan bahwadepartemen yang sudah terakreditasi ditingkat internasional lebih efisien dibanding-kan dengan Departemen yang belum ter-akreditasi internasional; (2) Jumlah Lab ti-dak mempengaruhi tingkat efisiensi di-karenakan nilai probabilitasnya sebesar0,8843; (3) Jumlah tenaga pendidik tidakmempengaruhi tingkat efisiensi dikarena-kan nilai probabilitasnya sebesar 0,5242; (4)Jumlah tenaga kependidikan berpengaruhterhadap tingkat efisiensi (Prob. 0,0175)pada nilai signifikan α = 0,05 dengan pe-ngaruh secara negatif yang berarti bahwasemakin banyak jumlah tenaga terdidik,maka Departemen akan semakin tidakefisien. Hal ini dikarenakan tidak merata-nya sebaran tenaga kependidikan diDepartemen.

Implikasi ManajerialImplikasi manajerial menyajikan ber-

bagai kebijakan yang dapat dihubungkandengan temuan-temuan dalam penelitianini. Kebijakan tersebut adalah: (1) PimpinanDepartemen perlu melakukan akreditasiinternasional untuk Departemennya; (2)Pimpinan institut perlu mengalokasikananggaran kepada Departemen untuk me-lakukan akreditasi internasional; (3) Pimpi-nan Departemen dan institut harus me-lakukan analisis kebutuhan pegawai PNS

dan honorer, analisis beban kerja serta se-barannya serta membuat kebijakan terkaitrecruitment dan pemerataan sebaran pe-gawai berdasarkan hasil analisis tersebutkhususnya untuk terhadap tenaga ke-pendidikan.

SIMPULAN DAN SARANSimpulan

Simpulan dalam penelitian ini adalah:(1) Terdapat 19 Departemen yang sudahefisien dalam rentang waktu 2012-2014yaitu Departemen Agribisnis, Agronomidan Hortikultura, Arsitektur Lanskap, Bio-logi, Fisika, Gizi Masyarakat, Ilmu danTeknologi Pangan, Ilmu Keluarga danKonsumen, Ilmu Nutrisi dan TeknologiPakan, Kedokteran Hewan, Komunikasidan Pengembangan Masyarakat, Manaje-men, Matematika, Meteorologi dan Geo-fisika, Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan,Teknik Mesin dan Biosistem, Teknik Sipildan Lingkungan, Teknologi Hasil Hutan,dan Teknologi Industri Pertanian; (2) Ter-dapat empat kelompok hasil efisiensiDepartemen. Pertama, Departemen yangselalu efisien selama 2012-2014 sebagai con-toh Teknik Mesin dan Biosistem, TeknologiHasil Hutan, dan Departemen lainnya yangmemiliki nilai efisiensi 1 dalam rentangwaktu tersebut. Kedua, Departemen yangmengalami peningkatan atau increasinghingga mencapai titik efisien, contoh Depar-temen Ilmu dan Teknologi Kelautan. Ketiga,Departemen mengalami increasing namunmasih dibawah tingkat efisiensi, contoh


Departemen Ilmu Tanah dan SumberdayaLahan. Kempat, Departemen yang meng-alami penurunan tingkat efisiensi ataudisebut decreasing, contoh Departemen Bio-kimia, dan Departemen lainnya yang meng-alami penurunan nilai efisiensi; 3) Berdasar-kan hasil regresi tobit, diperoleh faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat efisiensi.Pertama, Akreditasi internasional depar-temen berpengaruh terhadap tingkat efisi-ensi dengan pengaruh positif yang men-jelaskan bahwa departemen yang sudahterakreditasi di tingkat internasional lebihefisien dibandingkan dengan Departemenyang belum terakreditasi internasional.Kedua, jumlah tenaga kependidikan ber-pengaruh terhadap tingkat efisiensi denganpegaruh secara negatif yang berarti bahwasemakin banyak jumlah tenaga terdidik,maka Departemen akan semakin tidakefisien. Hal ini dikarenakan tidak merata-nya sebaran tenaga kependidikan di Depar-temen.

Saran(1) Output dari kegiatan pendidikan se-

perti jumlah lulusan, IPK lulusan, prestasimahasiswa baik nasional maupun inter-nasional, dan persentase lama masa studiyang di bawah 5 tahun harus terus di-tingkatkan oleh Departemen agar peng-gunaan dana pendidikan yang bersumberdari DM efisien; (2) Departemen juga perlumelakukan akreditasi internasional dananalisis kebutuhan pegawai PNS dan hono-rer, analisis beban kerja serta sebarannyaserta membuat kebijakan terkait recruitmentdan pemerataan sebaran pegawai berdasar-kan hasil analisis tersebut khususnya untukterhadap tenaga kependidikan.

DAFTAR PUSTAKAAfonso, A. dan M. S. Aubyn. 2005. Non-

Parametric Approaches to Educationand Health Efficiency in OECD Coun-tries. Journal of Applied Economics 8(2):227-246.

Aritonang, L. R. 2006. DEA Sebagai AnalisisAlternatif Dalam Penelitian Akuntansi,

Jurnal Akuntansi Universitas Taruma-negara 10(3): 283-295.

Castorena G. D. 2001. An Efficiency-BasedDecision Making Model For HigherEducation Funding In Mexico. Disertasi.The School of Engineering and AppliedScience of The George WashingtonUniversity

Charnes, A., W. W Cooper dan E. Rhodes.1978. Measuring the Efficiency of Deci-sion Making Units. European Journal ofOperation Research 2(6): 429-444.

Chu, Y., J. Yu and Y. Huangl. 2010. Measur-ing Airport Production Efficiency Basedon Two-Stage Correlative DEA.Industrial Engineering and EngineeringManagement, 2010 IEEM 17th Inter-national Conference.

Endri. 2008. Efisiensi Teknis PerbankanSyariah di Indonesia. Jurnal Keuangandan Perbankan 10(2): 175-191

Franca, J. M. F. dan J. N. Figueiredo 2010. ADEA methodology to evaluate theimpact of information asymmetry onthe efficiency of not-for-profit organi-zations with an application to highereducation in Brazil. Ann Oper Res (2010)173: 39–56.

Hadad, M. D., W. Santoso, D. Ilyas., E.Mardanugraha. 2003, “Analisis EfisiensiIndustri Perbankan Indonesia: Peng-gunaan Metode Nonparametrik DataEnvelopment Analysis (DEA)”, ResearchPaper, no. 7/5, Biro Stabilitas Sistem Keua-ngan Bank Indonesia.

Idris, N. D., C. Siwar, dan B. Talib. 2013.Determinants of Techical Efficiency onPineapple Farming. American Journal ofApplied Sciences 10(4): 426-432.

Kusreni, S. 2010. Analisis Efisiensi Pe-nerimaan Pendapatan Asli Daerah(Pad) Di Propinsi Di Indonesia (Apli-kasi Model Data Envelopment Anali-sys) Jurnal Media Trend 5(2): 110-120.

Malik, S. A., 2010. Are Saudi Banks Effici-ent? Evidence Using Data EnvelopmentAnalysis (DEA). International Journal ofEconomics and Finance 2(2): 53-58.


Ngatindriatun dan H. Ikasari. 2009. EfisiensiRelatif Perguruan Tinggi Negeri DiIndonesia: Pendekatan Data Envelop-ment Analysis (DEA). Jurnal ManajemenTeori dan Terapan 2(3): 199-207.

Nuhraha B. W., 2013. Analisis Efisiensi Per-bankan Menggunakan Metode NonParametrik Data Envelopment Analysis(DEA). Jurnal Ilmu Manajemen 1(1): 272-284.

Pertiwi, L. D. 2007. Efisiensi PengeluaranPemerintah Daerah Di Propinsi JawaTengah. Jurnal Ekonomi Pembangunan12(2): 123-139.

Powel B. A., G. S. Gilleland., dan L. C.Pearson. 2012. Expenditures, Efficiency,and Effectiveness in U.S. Undergradu-ate Higher Education: A NationalBenchmark Model. The Journal of HigherEducation 83(1): 102-127.

Prasetyo, S. B. 2008. Analisis Efisiensi Distri-busi Pemasaran Produk Dengan Meto-de Data Envelopment Analysis (DEA),Jurnal Penelitian Ilmu Teknik 8(2): 120-128.

Pribadi, K. N. 2000. Kajian Data Envelop-ment Analysis (DEA) Untuk AnalisisTingkat Efisiensi Wilayah dan Kota.Jurnal Perencanaan Wilayah dan Kota11(2): 99-109.

Qurniawati, R. S., 2013. Efisiensi PerbankanDi Indonesia Dan Pengaruhnya Ter-hadap Return Saham Dengan Pen-dekatan Data Envelopment Analysis(DEA). BENEFIT Jurnal Manajemen danBisnis 17(1): 27-40.

Rahmi, S. M. 2012. Analisis Efisiensi UnitUsaha Syariah Di Indonesia (MetodeData Envelopment Analysis/DEA DanStochastic Frontier Approach/SFA).Jurnal Islamic Finance and BusinessReview 4(2).

Rusdiana, A. S. 2013, Mengukur TingkatEfisiensi dengan Data Envelopment Analy-sis (DEA): Teori dan Aplikasi. SMARTPublishing

Sav, G. T. 2012. Four-Stage DEA EfficiencyEvaluations: Financial Reforms inPublic University Funding. International

Journal of Economics and Finance 5(1): 24-33.

Selim, S. dan S. Aybarc. 2015, Efficiency ofHigher Education in Turkey: A Boot-strapped Two-Stage DEA Approach.International Journal of Statistics andApplications 5(2): 56-67.

Sugiyono. 2008. Metode Penelitian Bisnis.Cetakan Kesembilan. Bandung: CVAlvabeta.

Suhardi I. Y. 2001, Penggunaan Model Re-gresi Tobit untuk Menganalisa Faktor-Faktor yang Berpengaruh TerhadapKepuasan Konsumen untuk Jasa Pe-ngangkutan Barang. Jurnal Manajemen& Kewirausahaan 3(2): 106-112.

Sutawijaya, A., E. P. Lestari, 2009. EfisiensiTeknik Perbankan Indonesia Pasca-krisis Ekonomi: Sebuah Studi EmpirisPenerapan Model DEA. Jurnal EkonomiPembangunan 10(1): 49-67.

Thanassoulis, E., M. Kortelainen., G.Johnes., dan J. Johnes. 2010. Costs andefficiency of higher education insti-tutions in England: a DEA analysis.Journal of the Operational Research Society62: 1282-1297.

Umri, N., R. Hidayat, dan I. D. Utami. 2011,Kinerja Efisiensi Biaya Dengan MetodeData Envelopment Analysis (DEA).Jurnal Teknik Industri Jurusan TeknikIndustri 1(2): 216–223.

Umami, A. R., S. Handoyo., dan R. Fitriani.2013, Perbandingan Model RegresiTobit dan Model Regresi Terpotong(Studi Kasus Data Konsumsi RokokRumah Tangga Kota Kediri 2011).Jurnal Mahasiswa Statistik 1(3): 233-236.

Utami, G. dan M. A. Nugroho. 2014. Pe-ngaruh Profesionalisme Auditor, EtikaProfesi Dan Pengalaman Auditor Ter-hadap Pertimbangan Tingkat Materia-litas Dengan Kredibilitas Klien SebagaiPemoderasi. Jurnal Nominal 3(1): 75-83.

Wahab, A., M. N. Hosen., dan S. Muhari.2014. Komparasi Efisiensi Teknis BankUmum Konvensional (BUK) dan BankUmum Syariah (BUS) di IndonesiaDengan Metode Data Envelopment


Analysis. Al-Iqtishad: Jurnal Ilmu Eko-nomi Syariah 6(2), 179-194.

Wibowo, M. G. 2013, Analisis Efisiensi Pro-gram Studi dan Fakultas Pada Uni-versitas Islam Negeri Sunan Kalijaga.Jurnal EKBISI 7(2): 261-279.

Wulansari, R. RR. 2010. Efisiensi RelatifOperasional Puskesmas di Kota Sema-rang tahun 2009. Tesis. UniversitasIndonesia. Jakarta.

analisis efisiensi penggunaan dana masyarakat …

Documents