Data Envelopment Analysis untuk Menentukan Ukuran Skala Produktif dengan Data Bilangan Prima

Abstract

In the production process, productivity changes need to be known, so that efforts to increase productivity can be evaluated. For this reason, it is necessary to deter- mine the size of a productive scale. Productive scale size is a measure that states how good resources are regulated and utilized to achieve optimal results. One technique for measuring productivity scale is data envelopment analysis (DEA). DEA is a mathematical programming technique based on linear programming for decision-making unit efficiency assessment. DEA makes decisions on the basis of input and output observed, which can be expressed with various types of metrics. This study aims to find the best solution to estimate the productive scale size with prime number data using data envelopment analysis (DEA). With the Data En- velopment Analysis (DEA) method, one DMU has been efficient and worthy of operation at the best scale size, namely DMU 4, and DMU 3 which was originally inefficient, changed to efficient after scaling and obtained the new DMU data that Most Productive Scale Size

Dalam proses produksi, perubahan produktivitas perlu diketahui, sehingga usaha- usaha untuk meningkatkan produktivitas dapat dievaluasi. Untuk itu perlu di- tentukan ukuran skala produktif. Ukuran skala produktif merupakan suatu uku- ran yang menyatakan bagaimana baiknya sumber daya diatur dan dimanfaatkan untuk mencapai hasil yang optimal. Salah satu teknik untuk mengukur skala pro- duktivitas adalah Data envelopment Analysis (DEA). DEA adalah teknik pemro- graman matematis berdasarkan pada linier programming untuk penilaian efisien- si unit pengambilan keputusan. DEA mengambil keputusan atas dasar input dan output yang diamati, yang bisa diekspresikan dengan berbagai jenis metrik. Penelitian ini bertujuan mencari solusi terbaik untuk mengestimasi ukuran skala produktif dengan data bilangan prima menggunakan Data Envelopment Analysis (DEA). Dengan metode Data Envelopment Analysis (DEA), diperoleh satu DMU yang sudah efisien dan layak beroperasi pada ukuran skala terbaik yaitu DMU 4, dan DMU 3 yang awalnya inefisien, berubah jadi efisien setelah dilakukan scaling dan diperoleh data DMU yang baru yang berupa Most Productive Scale Size.