Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Data Envelopment Analysis (DEA) is mathematical programming techniques for evaluating relative efficiency of decision making unit (DMUs) in managing their resources (input) to produce results (output). DEA assumed that functional distribution/relations between input and output aren't known. This paper applied DEA to find the most effective operations between 44 bank's branches. DEA application in this case will identified effectiveness of branch's operations based on quantitative calculation. Application of DEA for this case needs few adjustments from its basic model to accommodate data which classified in 4 branch categories. Result of DEA calculation could be used as basis for determining operational performance benchmark (every branch's with DEA score al)."

"Penelitian ini menganalisis efisiensi teknis bidang pendidikan di Indonesia tahun 2008 dengan menggunakan metode Data Envelopment Analysis (DEA) dan asumsi Variabel Return to Scale (VRS), menggunakan pendekatan intermediasi dan menggunakan minimasi input pada efisiensi teknis biaya serta maksimasi output pada efisiensi teknis sistem. Penelitian ini menggunakan variabel input alokasi pendidikan perkapita, variabel intermediate output : angka partisipasi murni, rasio guru/murid dan rasio kelas/murid, serta variabel output : angka melanjutkan dan 100 ? angka putus sekolah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rata-rata tingkat efisiensi biaya 22,43% dan efisiensi teknis 99,16% untuk semua jenjang sekolah serta peningkatan pendanaan tidak menjamin peningkatan kinerja sektor pendidikan.

---

This study analyze technical efficiency of education sector in Indonesia in 2008 by using Data Envelopment Analysis (DEA) method and Variable Return to Scale (VRS) assumption, using the input orientation for the cost efficiency analysis between input and intermediate output, and output orientation for the system efficiency analysis between intermediate output and output. This study use input variables : education allocation per capita, intermediate output variables :enrollment rate, teacher / student ratios and classrooms/students ratio and output variables: the number of student proceed to higher levels of schooling and 100 - dropout rates. The results showed that the average cost efficiency level of technical efficiency of 22,43% and 99,16% for all levels of schooling and increased funding does not guarantee the improvement of education sector performance."

"Data Envelopment Analysis (DEA) digunakan untuk mengukur tingkat produktivitas KPP Pratama di Indonesia. 288 KPP Pratama digunakan sebagai sampel periode 2009-2012. KPP dibagi menjadi dua group KPP yang homogen berdasar analisis cluster. Input yang digunakan yaitu jumlah pegawai, biaya operasional dan jumlah wajib pajak. Penerimaan pajak dan laporan SPT digunakan sebagai output. Hasil DEA menunjukkan 11 KPP Pratama tetap efisien selama periode 2009-2012. Regresi tobit digunakan untuk mengkaji pengaruh input dan output terhadap skor efisiensi, hasilnya variabel output dan jumlah wajib pajak berpengaruh signifikan terhadap skor efisiensi, sedangkan biaya operasional tidak berpengaruh signifikan, jumlah pegawai hanya berpengaruh signifikan pada group 1 namun tidak berpengaruh signifikan pada group 2.

---

Data Envelopment Analysis (DEA) is used to measure productivity level of small taxpayer offices in Indonesia. Using 288 tax offices as a sample during period 2009-2012. Tax offices grouped into two homogen groups using cluster analysis. Input used in the analysis are number of tax employee, operational cost and number of taxpayers. Tax income and number of tax returns are used as outputs. DEA results show 11 tax offices remain efficient during 2009-2012. Tobit regression is used to determine the effect of the input and output to the efficiency score, the results show that output variables and number of taxpayers as a determinant factors, while operational cost not a determinant factor. Number of employee is a determinant factor in group 1 but not in group 2."

"ABSTRAKTesis ini mempergunakan pendekatan non parametrik yaitu Data Envelopment Analysis DEA untuk mengukur efisiensi dari pengadilan di Indonesia pada tahun 2014 dengan sampel pengadilan umum di Provinsi Sumatera Utara, Banten, DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tengah, dan Jawa Timur. Input yang digunakan dalam penghitungan DEA ini adalah pagu anggaran, ruang sidang, hakim, panitera, jurusita untuk bagian perdata , staf, dan jumlah pengolah data. Outputnya adalah perkara yang diputus. Pengolahan data DEA yang dilakukan dengan menggunakan asumsi VRS Model BCC orientasi input. Hasilnya teridentifikasi 62 pengadilan kelas I A Khusus bagian pidana efisien dan 38 tidak efisien. Di bagian perdatanya 69 teridentifikasi efisien dan 31 tidak efisien. Pada pengadilan kelas I B bagian pidana teridentifikasi 42 pengadilan efisien dan 58 tidak efisien sedangkan dibagian perdata terdapat 51 pengadilan efisien dan 49 tidak efisien. Pada pengadilan kelas II bagian pidana dan perdata teridentifikasi 42 efisien dan 58 tidak efisien.

---

ABSTRACTThis study use Data Envelopment Analysis DEA method of non parametric approach to measure efficiency of Indonesia rsquo s Courts in 2014 with data sample courts in North Sumatera Province, Banten Province, DKI Jakarta Province, West Java Province, Central Java Province, and East Java Province. The input variables uses in DEA rsquo s calculation of this paper consist of court budget, number of court room, number of judges, number of registar, number of bailiff for civil court , number of staff, and number of PCs, Laptops,Printers. Output variable uses is number of resolved cases. Efficiency score calculated using VRS BCC Model and input oriented. The result identified 62 efficient court and 38 inefficient in group class I A special section criminal court. In group class I A special section civil court there are 69 efficient court and 31 inefficient court. In group class I B criminal court there are 42 efficient courts and 58 inefficient court. In civil court group class I B there are 51 efficient courts and 49 inefficient courts. While in court group class II there are 42 efficient courts and 58 inefficient courts both in criminal dan civil section."

"Berbeda dengan studi yang pernah dilakukan sebelumnya, penelitian ini melakukan analisis menyeluruh terhadap efisiensi industri perbankan di Indonesia baik dari sisi operasional perusahaan, fungsi intermediasi maupun dalam perencanaan aset perbankan. Apakah pengembangan struktur industri perbankan yang telah ditempuh pemerintah sejak tahun 1983 diikuti dengan perbaikan kinerja perbankan yang diukur dari sisi efisiensi? Apakah krisis, struktur kepemilikan dan skala usaha berpengaruh terhadap efisiensi bank-bank umum di Indonesia? Pertanyaan-pertanyaan ini sangat panting untuk dikaji lebih lanjut mengingat dominasi industri perbankan dalam sektor keuangan dan peran pentingnya bagi perekonomian Indonesia.Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Data Envelopment Analysis (DEA) dengan data tahunan bank tahun 1994-2003 kecuali 1997-1998. Adapun untuk melihat hubungan antara krisis, struktur kepemilikan serta skala usaha terhadap efisiensi bank-bank umum di Indonesia digunakan korelasi hubungan Spearman's.Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengembangan struktur industri perbankan selama ini tidak diikuti dengan perbaikan kinerja perbankan yang tampak dari rendahnya efisiensi operasional, intermediasi maupun aset. Program restrukturisasi perbankan yang ditempuh oleh pemerintah dalam masa krisis, juga belum mampu memperbaiki efisiensi perbankan. Lebih dari itu, temuan empiris dari penelitian ini juga membuktikan ketidakbenaran pandangan umum bahwa bank asing dan bank dengan skala usaha (volume aset) besar meupakan kelompok bank yang paling efisien di Indonesia.Di samping merupakan studi empiris menyeluruh yang pertama untuk kasus Indonesia, temuan empiris dalam penelitian ini mempunyai sejumlah implikasi penting bagi kebijakan pengaturan dan pengawasan perbankan oleh Bank Indonesia. Pertama, kebijakan perbankan lebih ditekankan pada pengukuran kinerja, khususnya dari sisi efisiensi di samping pengembangan struktur industri yang terus ditempuh. Kedua, ukuran efisiensi hendaknya disempurnakan tidak hanya efisiensi operasional, tetapi mencakup juga efisiensi fungsi intermediasi dan penanaman aset yang sesuai dengan kekhususan fungsi dari pasar perbankan. Ketiga, pengembangan struktur industri perbankan hendaknya lebih ditekankan pada peningkatan kinerja perbankan."

"Pemasok atau kontraktor merupakan elemen pen:sng dalam rantai suplai (Supply Chain Management) suatu perusahaan. Pads saat suatu perusahaan meinutuskan untuk membeli barang atau jasa yang dibutuhkannya, maka perusahaan tersebut akan mulai berhubungan dan menciptakan ketergantungan dengan pemasok atau kontraktor yang bisa menyediakan barang atau jasa tersebut pads tingkat kualitas tertentu, waktu tertentu, dan harga yang kompetitif. Ketergantungan yang semakin kuat kepada pemasok, meningkatkan keinginan perusahaan untuk secara efektifinengelola pemasoknya. Setelah pemasok terpilih dan hubungan yang diikat dengan kontrak terbentuk, pemantauan dan pengukuran kinerja keseluruhan dari pemasok menjadi sangat panting. Evaluasi yang strategis dari kinerja pemasok akan membantu perusahaan meningkatkan kinerja operasinya melalui, pertama membantu proses pengembangan pemasok - yang kemudian tentu akan meningkatkan kinerja perusahaan, kedua memungkinkan alokasi yang optimal dari sumber daya untuk program pengembangan pemasok, dan ketiga membantu manajer daiam mciakukan restrukturisasi jaringan pemasok mereka berdasarkan kinerja.Penerapan metodologi Data Envelopment Analysis (DEA) dalam rangka mengevaluasi kinerja 11 (sebelas) pemasok di perusahaan eksplorasi minyak dan gas XYZ Indonesia menghasilkan 3 (tiga) pemasok efisien dan 8 (delapan) pemasok lainnya merupakan pemasok yang inef isien. Efisiensi pemasok diukur dari perbandingan antara 5 (lima) variabel input dan 1 (satu) variabel output. 5 (lima) variabel input tersebut adalah sistem manajemen kualitas, sistem manajamen keselamatan-kesehatan-lingkungan, aset, perputaran piutang, dan kemampuan teknis organisasi, sedangkan 1 (satu) variabel output adalah kinerja aktual dari kontrak. Pengklasifikasian lcbih lanjut dengan mengkombinasikan skor cfisiensi dengan skor kincrja menghasilkan 3 (tiga) pemasok dengan klasifikasi HE (High Performance-Efficient), 3 (tiga) pemasok dengan klasifikasi HI (High Performance-lnefcient) dan 5 (lima) pemasok dengan klasifikasi LI (Low Performance-Inefficient). Pengklasifikasian ini membantu manajemen perusahaan dalam menentukan strategi pengembangan pemasok yang sesuai untuk pemasok-pemasok dalam kategori yang sama.Potensi perbaikan yang disarankan untuk masing-masing aspek input dan output adalah scbagai berikut: Pemasok S I, S6, S7, S9, S I 1 dan S 10 secara terbatas dapat mengoptimalkan input sistem manajemen kualitas nya dan masih memenuhi standar minimum perusahaan. Pemasok S2, S8, S9 dan S11 dapat mengoptimalkan input sistem manajemen keselamatan-kesehatan-lingkungan nya dan masih memenuhi standar minimum perusahaan. Hampir seluruh pemasok inefisien (kecuali S11) dapat mengoptimalkan input aset, namun demikian rekomendasi penurunan aset yang sangat drastis (41%-96%) harus dianalisa dengan lebih detail dan dikaitkan dengan konteks pemasok efisien yang menjadi reference set, dampak terhadap operasi pemasok dan pelayanan kepada perusahaan. Hanya pemasok S lO yang masih dapat mengoptimalkan input perputaran piutang dan rekomendasi ini juga harus dianalisa lebih detail sepcrti halnya rekomendasi pada input aset. Seiring dengan model maksimasi output yang digunakan, seluruh pemasok dapat memaksimalkan outputnya dengan potensi perbaikan 10.I2% sampai dengan 37.36%.Analisa sensitivitas dan regresi pada rekomendasi DEA memberikan masukan bahwa pemasok S3 dan S5 merupakan pemasok yang benar-benar efisien sedangkan kemampuan teknis organisasi dan kinerja aktual berpengaruh secara signifikan pada efisiensi pemasok.Penerapan metodologi ini secara luas pada seluruh pemasok di perusahaan akan memberikan basil berupa pemasok yang benar-benar efisien untuk menjadi acuan bagi pemasok yang inefisien. Begitu pula evaluasi yang dilakukan terhadap pemasok akan menjadi sangat komprehensif dan dapat menjadi dasar dalam menentukan strategi pengembangan dan rasionalisasi pemasok.

---

Suppliers or contractors are critical element of company's supply chain management. When a company decides to purchase goods or services that are required for its operation, it will build a relationship and create a dependency with suppliers or contractors that are able to supply goods and services at a certain level of quality specific timing, and competitive price. A high dependency with suppliers raises company's need to effectively manage their suppliers. After the selection of suppliers and contractual relationship arc formalized, overall performance monitoring and measurement of suppliers become very crucial. Strategic evaluation of suppliers' performance will help company to boost its operation performance through, first helping supplier development process - that will ultimately improve company's performance, secondly allowing an optimum resources allocation in supplier development program, and finally assisting manager to restructure suppliers' network based on performance.The application of Data Envelopment Analysis (DEA) in evaluation of f I (eleven) suppliers of company XYZ Indonesia - an oil and gas exploration enterprise - produces 3 (three) efficient suppliers and 8 (eight) inefficient suppliers. Supplier efficiency is measured from the ratio of 5 (five) input variables and 1 (one) output variables. Those 5 (Five) input variables arc quality management system. Health safety environment management system, assets, receivables turnover, and organization capabilities. The output variable is actual performance of the contract.Further classification by combining efficiency scores and performance score generates 3 (three) suppliers classified as HE (High Performance-Efficient), 3 (three) suppliers as HI (High Performance-Inefficient) and 5 (five) suppliers as LI (Low Performance-inefficient). This classification helps company's management in developing strategy for suppliers' development specifically altered for each category.Potential improvement suggested for each input and output is as the following: Supplier S1, S6, S7, S9, SII and SIU, at certain limit, can optimize their quality management system but still meet company's minimum requirement. Supplier S2. S8, S9 and S11 can optimize their health safety environment management system but still meet company's minimum requirement. All inefficient suppliers, except SI i, can optimize their assets input. However significant decrease in assets (41 %96%) must be scrutinized for further analysis and applied with the same context of efficient supplier in respective reference set, impact to supplier operation and service level to company. Only supplier S10 can optimize its input of receivables turnover but this also must be scrutinized for further analysis. In line with output maximizing model that is used in this research, all suppliers can maximize their output with potential improvement from 10.12% to 37.36%.Sensitivity analysis and regression analysis to DEA recommendation respectively turns out that supplier S3 and S5 are genuinely efficient and organization capability and actual performance affects significantly supplier efficiency.The application of the methodology in all company's suppliers will generate a result of genuinely efficient(s) supplier as benchmark for inefficient suppliers. Therefore the supplier evaluation will be a very comprehensive process and becoming a good basis in supplier development and rationalization."

"Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis kinerja Kantor-Kantor Pelayanan Pajak Pratama (KPP Pratama) di Pulau Jawa yang berjumlah 157 kantor dengan menggunakan Data Envelopment Analysis (DEA). Penelitian ini menggunakan enam variabel input yang meliputi jumlah pegawai, jumlah anggaran, jumlah Wajib Pajak Orang Pribadi, jumlah Wajib Pajak Badan, jumlah Pengusaha Kena Pajak, dan jumlah Nomor Objek Pajak Bumi dan Bangunan. Variabel output yang digunakan ada tujuh, yaitu total penerimaan pajak, jumlah SPT Tahunan Orang Pribadi, jumlah SPT Tahunan Badan, jumlah SPT Masa PPN, jumlah SPPT dilunasi, jumlah pemeriksaan, dan jumlah Wajib Pajak Ekstensifikasi.Berdasarkan hasil penelitian, diketahui KPP Pratama yang efisien ada 47 dan inefisien 114. Untuk mengetahui faktor dominan yang berpengaruh terhadap efisiensi, penulis menggunakan analisis regresi dengan Standardized Coefficients sebagai prosedur pasca-DEA. Dari analisis ini diketahui, bahwa jumlah pegawai merupakan faktor dominan yang berpengaruh secara signifikan terhadap efisiensi. Direktorat Jenderal Pajak sebagai pembuat kebijakan harus meningkatkan efisiensi bagi KPP Pratama yang inefisien. Oleh karena itu, penulis merekomendasikan untuk meningkatkan perbaikan efisiensi berdasarkan skor efisiensi input dan output yang masih rendah.

---

The aim of this research is to analyze the performance of tax offices are called Small Taxpayer offices (STO) in Java Island with 157 offices by using Data Envelopment Analysis (DEA). This research use six variables as inputs are number of employees, total budget, the number of personal taxpayers, the number of corporate taxpayers, the number of entrepreneurs as taxpayers ,and the number of property taxes registered. The outputs used seven variables are the total amount of all revenue taxes collected, total of annual reporting of personal income taxes, total reporting of corporate income taxes, total average reporting of value added taxes, total property taxes were paid, total audits finished, and total the new tax payers from canvassing activities.According from research, it finds that the results, 43 tax offices are efficient and 114 are inefficient. For knowing the main factor can be influenced in efficiency, we use regression analysis with Standardized Coefficients as post-DEA Procedures. From this analysis, it finds that number of employees are main determinant for efficiency. Directorate General of Tax as a policy maker , has to address these problems in order to upgrade the efficiency of the inefficient tax offices. Therefore, we recommend to encourage improvement of efficiency based on lowly efficiency score of inputs and outputs."

"

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa seberapa besar pengaruh efisiensi perusahaan perbankan terhadap imbal hasil saham perusahaan tersebut pada periode 2015–2018. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah 12 bank umum konvensional yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Metode yang digunakan untuk mengukur efisiensi bank dalam penelitian adalah metode Data Envelopment Analysis (DEA). Sedangkan metode Common Effect Model/CEM digunakan untuk menganalisis pengaruh efisiensi bank tersebut terhadap imbal hasil saham.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa 12 bank umum konvensional selama 2015–2018 cukup efisien. Tahun 2015 ke 2016, rata–rata score efisiensi mengalami penurunan. Rata–rata nilai skor efisiensi dari tahun 2016 hingga 2018 terjadi peningkatan dari tahun ke tahun. Hasil penelitian lainnya menunjukkan bahwa score efisiensi bank, yang diperoleh dari pendekatan DEA, tidak berpengaruh secara signifikan terhadap imbal hasil saham bank.

 

---

This study aims to analyze bank efficiency and how much it determine stock return on banks stock return in Indonesia for 2015-2018 period. The sample of this study is 12 conventional commercial banks listed on the Indonesia Stock Exchange. The method used to measure bank efficiency is the non-parametric Data Envelopment Analysis (DEA) method. The Common Effect Model (PLS) method is used to determine the effect of bank efficiency on stock return.

The results showed that 12 conventional commercial banks during 2015–2018 were adequately efficient. From 2015 to 2016, the average efficiency score decreased. The average efficiency score from 2016 to 2018 has increased year-on-year. Other research results indicate that the bank efficiency score, which is obtained from the DEA approach, does not have a significant effect on bank stock return.

 

"

"Industri perbankan sebagai lembaga intermediasi memegang peranan sangat penting bagi pertumbuhan ekonomi Indonesia. Salah satu parameter kinerja perbankan yang telah dikembangkan sebelumnya adalah efisiensi. Pengukuran efisiensi perbankan sangat dibutuhkan dalam meneliti dan mengukur kinerja suatu bank. Bank yang efisien adalah bank yang profitable dan menghasilkan return yang besar untuk pemegang saham. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur efisiensi bank dan mengetahui pengaruh efisiensi terhadap stock return bank di Indonesia periode 2005-2010. Sampel penelitian ini adalah 19 bank umum konvensional yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Metode yang digunakan untuk mengukur efisiensi bank adalah metode non-parametrik Data Envelopment Analysis (DEA). Metode Pooled Least Squared (PLS) digunakan untuk mengetahui pengaruh efisiensi bank terhadap stock return. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 19 bank umum konvensional selama 2005-2010 relatif efisien. Tahun 2005 hingga 2007, rata-rata score efisiensi cenderung naik. Rata-rata score efisiensi dari tahun 2008 hingga 2010 terjadi penurunan, namun efisiensi bank tahun 2010 masih lebih baik dibandingkan dengan tahun 2009. Hasil penelitian lainnya menunjukkan bahwa score efisiensi bank, yang diperoleh dari pendekatan DEA, tidak berpengaruh secara signifikan terhadap stock return bank.

---

The banking industry as an intermediary institutions play a pivotal role for Indonesia's economic growth. One of the banking performance parameters that have been developed earlier is the efficiency. Measurement of the efficiency of banking is needed in researching and measuring the performance of a bank. Banks that are efficient should be profitable and generate greater shareholder returns.

This research aims to measure the efficiency of the banks and determine the effect of efficiency on the stock return of banks in Indonesia between 2005-2010. Research samples are 19 conventional commercial banks listed on the Indonesia Stock Exchange. The method used to measure the efficiency of the bank is a non- parametric method Data Envelopment Analysis (DEA). Pooled Least Squared (PLS) method is used to determine the effect of bank efficiency on stock return.

The result of this research indicates that 19 conventional commercial banks during 2005-2010 are relatively efficient. In 2005 to 2007, the average efficiency scores tend increase. The average efficiency scores from 2008 to 2010 show a decrease, but the efficiency of banks in 2010 is still better than the year 2009. The result of this research also shows that the efficiency score of banks, which is obtained from DEA approach, does not significantly influence the bank's stock return."

"Tujuan penelitian ini adalah untuk menguji secara empiris pengaruh kecakapan manajerial terhadap manajemen laba. Selain itu, tujuan dari penelitian ini juga menguji bagaimana pengaruh mekanisme corporate governance dalam memoderasi hubungan antara kecakapan manajerial dengan manajemen laba. Sampel dari penelitian ini adalah 124 perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada tahun 2013. Kecakapan manajerial diukur dengan menggunakan data envelopment analysis (DEA). Mekanisme corporate governance diukur dengan menggunakan ASEAN CG scorecard, sedangkan manajemen laba diukur dengan rumus modifikasi Jones. Dengan menggunakan analisis regresi berganda, ditemukan bahwa kecakapan manajerial berpengaruh positif terhadap manajemen laba dan mekanisme corporate governance berpengaruh signifikan dalam memoderasi hubungan antara kecakapan manajerial dan manajemen laba.

---

The objective of this study is to examine the impact of managerial ability on earnings management. In addition, objective of this study is also to examine how the effect of corporate governance mechanism in moderating the relationship between managerial ability and earnings management. The sample of the study are 124 manufacturing companies listed on the Indonesia Stock Exchange in 2013. Managerial ability is measured using data envelopment analysis (DEA). Corporate governance mechanism is measured using ASEAN CG scorecard. While earnings management is measured by Jones modification formula. Using multiple regression analysis, it is found that managerial ability has positive impact to earnings management and the corporate governance mechanism has significant influence to moderate the relationship between earnings management and managerial ability."