PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
IV- 62. Jumlah mahasiswa
4. Jumlah ruang kelas
Jumlah ruang kelas yang dimiliki oleh jurusan yang dipergunakan untuk kegiatan belajar mengajar mahasiswa S1. Jumlah ruang kelas akan berpengaruh pada proses belajar yang akan berlangsung (apakah ruangan yang dimiliki jurusan mencukupi atau tidak). Kekurangan ruang kelas akan mengakibatkan kegiatan belajar terganggu, karena akan berpengaruh terhadap jumlah mata kuliah yang akan diselenggarakan.
5. Dana Operasional
Dana operasional yang didapat jurusan untuk menjalankan semua kegiatan akademik maupun non akademik. Jumlah dana penelitian ini sangat berpengaruh terhadap semua aktivitas yang dijalankan oleh jurusan, karena jika terjadi kekurangan pada variabel ini semua kegiatan dalam jurusan akan terhambat begitu jug pengembangan jurusan. Pada penelitian ini dana operasional jurusan diasumsikan sama dengan dana SPP, biaya praktikum maupun biaya lain-lain yang dibayarkan oleh mahasiswa.
Variabel-variabel diatas dirangkum pada tabel dibawah ini.
Tabel 4.3. Input Sistem No. Input sistem
1 Jumlah dosen 2 Jumlah mahasiswa
3 Jumlah dana penelitian/tahun 4 Jumlah ruang kelas
commit to user
IV-7 4.1.4. Data Input dan Output
Berdasarkan hasil pengidentifikasian output dan input dari sistem yang diteliti, penelitian ini menggunakan empat variabel input dan enam variabel output untuk mengukur efisiensi dari jurusan.
A. Data Output
Data output yang digunakan dalam penelitian ini adalah rata-rata IPK, jumlah kelulusan tepat waktu, jumlah penelitian dan kegiatan P2M yang dilakukan dosen, jumlah mata kuliah yang diselenggarakan, jumlah lulusan, lama studi. Untuk data rata-rata IPK, jumlah kelulusan tepat waktu, lama studi dan jumlah lulusan didapat dari data lulusan di Bagian Kemahasiswaan Fakultas Teknik. Sedangkan untuk data jumlah penelitian dan kegiatan P2M didapat dari data penelitian LPPM UNS.
Khusus untuk data lama studi diperlukan pengolahan pendahuluan yaitu rasio antara lama studi target dengan lama studi aktual agar sesuai dengan fungsi tujuan yang akan dibangun. Data output lama studi disajikan pada Tabel 4.4. dan Tabel 4.5.
Tabel 4.4. Data output lama studi tahun ajaran 2008/2009
Tabel 4.5. Data output lama studi tahun ajaran 2009/2010
Data output ketiga DMU untuk tahun ajaran 2008/2009 dan 2009/2010 disajikan pada Tabel 4.6 dan Tabel 4.7 di bawah ini.
Tabel 4.6. Data output tahun ajaran 2008/2009
No DMU Lama Studi
(Target)
Lama Studi (Aktual)
Rasio Lama Studi (Target/Aktual)
1 Teknik Industri 5 4,7 1,064
2 Teknik Mesin 5 5,05 0,990
3 Teknik Kimia 5 5,1 0,980
No DMU Lama Studi
(Target)
Lama Studi (Aktual)
Rasio Lama Studi (Target/Aktual) 1 Teknik Industri 5 4,9 1,020 2 Teknik Mesin 5 5,6 0,893 3 Teknik Kimia 5 4,7 1,064 Rata-rata IPK Jumlah lulusan tepat waktu (orang) Jumlah penelitian dan kegiatan P2M Jumlah lulusan (orang) Jumlah mata kuliah Rasio Lama studi 1 Teknik Industri 3,27 25 7 42 62 1,064 2 Teknik Mesin 3,11 17 29 38 57 0,990 3 Teknik Kimia 3,14 26 9 31 57 0,980 OUTPUT No DMU
commit to user
IV-8
Tabel 4.7. Data output tahun ajaran 2009/2010
B. Data Input
Data input yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari jumlah dosen, jumlah mahasiswa, dana penelitian yang diperoleh, jumlah kelas dan dana operasional. Data jumlah mahasiswa diperoleh dari Bagian Pendidikan Fakultas Teknik UNS, sedangkan untuk data dana penelitian diperoleh dari LPPM UNS. Untuk data jumlah dosen perhitungannya menggunakan bobot berdasarkan tingkat pendidikan dosen, untuk dosen dengan pendidikan S3 dikalikan dengan bobot 1, untuk S2 dikalikan dengan bobot 0,67 dan untuk S1 dikalikan dengan bobot 0,33. Data input untuk jumlah dosen disajikan pada Tabel 4.8 dan Tabel 4.9.
Tabel 4.8. Data input jumlah dosen tahun ajaran 2008/2009
Tabel 4.9. Data input jumlah dosen tahun ajaran 2009/2010
Untuk data dana operasional didapat dari jumlah mahasiswa aktif tiap semester dikalikan dengan jumlah uang yang dibayarkan oleh mahasiswa tiap semesternya dan untuk mahasiswa yang sudah lebih dari 4 tahun jumlah uang yang dibayarkan menyesuaikan dengan biaya pada semester terakhir. Berikut adalah data jumlah mahasiswa semester Agustus 2008 – Januari 2009 beserta besarnya biaya yang dibayarkan.
Rata-rata IPK Jumlah lulusan tepat waktu (orang) Jumlah penelitian dan kegiatan P2M Jumlah lulusan (orang) Jumlah mata kuliah Rasio Lama studi 1 Teknik Industri 3,26 40 6 41 62 1,020 2 Teknik Mesin 3,16 7 18 58 58 0,893 3 Teknik Kimia 3,14 27 9 57 57 1,064 No DMU OUTPUT Teknik Industri Teknik Mesin Teknik Kimia 1 Strata 1 2 3 3 0,33 2 Strata 2 21 26 18 0,67 3 Strata 3 0 2 1 1 14,73 20,41 14,05 Jumlah dosen x Bobot
Tingkat pendidikan No DMU Bobot Teknik Industri Teknik Mesin Teknik Kimia 1 Strata 1 2 3 3 0,33 2 Strata 2 21 25 19 0,67 3 Strata 3 1 3 2 1 15,73 20,74 15,72 Jumlah dosen x Bobot
No Tingkat pendidikan
DMU
commit to user
IV-9
Tabel 4.10 Jumlah Mahasiswa dan SPP semester gasal 2008/2009
Dari perkalian antara jumlah mahasiswa aktif pada semester tersebut dengan dana yang dibayarkan didapatkan hasil dana yang didapat jurusan pada semester Agustus 2008 – Januari 2009 ditampilkan pada Tabel 4.11.
Tabel 4.11 Jumlah SPP yang diterima semester gasal 2008/2009
Data dana operasional selengkapnya disajikan pada Lampiran II. Sedangkan untuk data ruang kelas dikalikan dua karena output dari input ini yaitu jumlah mata kuliah yang dapat diselenggarakan dihitung untuk 1 tahun ajaran atau dua semester. Data input ruang kelas untuk seluruh DMU ditampilkan pada Tabel 4.12 dan Tabel 4.13.
Tabel 4.12. Data input jumlah ruang kelas tahun ajaran 2008/2009
Tabel 4.13. Data input jumlah ruang kelas tahun ajaran 2009/2010
Teknik Industri
Teknik Mesin
Teknik
Kimia Industri Mesin Kimia 2002 2 8 6 Rp 407.500 Rp 407.500 Rp 407.500 2003 18 25 10 Rp 407.500 Rp 407.500 Rp 407.500 2004 48 39 27 Rp 542.500 Rp 542.500 Rp 542.500 2005 31 20 33 Rp 543.000 Rp 550.000 Rp 568.000 2006 48 33 39 Rp 918.000 Rp 1.020.000 Rp 768.000 2007 55 46 43 Rp 1.078.500 Rp 1.228.500 Rp 1.128.500 2008 76 62 77 Rp 1.163.500 Rp 1.213.500 Rp 1.263.500 Total 278 233 235
Jumlah Mahasiswa SPP dan Dana Lain-lain Angkatan
Angkatan Teknik Industri Teknik Mesin Teknik Kimia 2002 Rp 815.000 Rp 3.260.000 Rp 2.445.000 2003 Rp 7.335.000 Rp 10.187.500 Rp 4.075.000 2004 Rp 26.040.000 Rp 21.157.500 Rp 14.647.500 2005 Rp 16.833.000 Rp 11.000.000 Rp 18.744.000 2006 Rp 44.064.000 Rp 33.660.000 Rp 29.952.000 2007 Rp 59.317.500 Rp 56.511.000 Rp 48.525.500 2008 Rp 88.426.000 Rp 75.237.000 Rp 97.289.500 Total Rp 242.830.500 Rp 211.013.000 Rp 215.678.500
No DMU Ruang Kelas Jumlah Semester Total Ruang Kelas 1 Teknik Industri 3 2 6 2 Teknik Mesin 6 2 12 3 Teknik Kimia 5 2 10
commit to user
IV-10
Data seluruh input untuk ketiga DMU tahun ajaran 2008/2009 dan 2009/2010 disajikan pada Tabel 4.14 dan Tabel 4.15.
Tabel 4.14. Data input tahun ajaran 2008/2009
Tabel 4.15. Data input tahun ajaran 2009/2010
4.2 PERHITUNGAN EFISIENSI
4.2.1 Penentuan Persamaan Linier DEA
Pada tahap penentuan persamaan linier DEA terdiri dari penentuan fungsi tujuan dan penentuan fungsi batasan untuk tiap DMU.
4.2.1.1 Penentuan Fungsi Tujuan (Objective Function)
Pengukuran efisiensi dengan DEA secara garis besar ditentukan oleh fungsi tujuan yang dapat berupa maksimasi output maupun minimasi input dan fungsi batasan. Pada penelitian ini, fungsi tujuan (objective function) dalam model
linier programming yang dibuat adalah fungsi maksimasi output. Fungsi tujuan
berfungsi untuk menentukan nilai efisiensi DEA yang terkait dengan data input. Perumusan fungsi tujuan untuk model linier programming yaitu:
dimana :
Zt = Efisiensi dari decision making unit (DMU) t.
vr = Bobot output r.
yrt = Jumlah output r yang dihasilkan oleh DMU t. r = Output; ( r = 1, 2, , 6 )
1 = Rata-rata IPK
2 = Jumlah kelulusan tepat waktu Jumlah dosen Jumlah mahasiswa Dana penelitian (ribuan) Jumlah ruang kelas Dana operasional (ribuan) 1 Teknik Industri 14,73 278 Rp 31.753 6 Rp 460.742 2 Teknik Mesin 20,41 223 Rp 211.870 12 Rp 398.327 3 Teknik Kimia 14,05 235 Rp 56.050 10 Rp 408.858 DMU No INPUT Jumlah dosen Jumlah mahasiswa Dana penelitian (ribuan) Jumlah ruang kelas Dana operasional (ribuan) 1 Teknik Industri 15,73 276 Rp 628.750 6 Rp 549.189 2 Teknik Mesin 20,74 205 Rp 1.694.450 12 Rp 425.318 3 Teknik Kimia 15,72 226 Rp 361.607 10 Rp 451.216 No DMU INPUT
commit to user
IV-11
3 = Jumlah penelitian dan kegiatan P2M 4 = Jumlah lulusan
5 = Jumlah mata kuliah yang diselenggarakan 6 = Lama studi
t = decision making unit (DMU); ( t =1, 2, 3) 1 = Teknik Industri
2 = Teknik Mesin 3 = Teknik Kimia
4.2.1.2 Penentuan Fungsi Batasan
Batasan yang digunakan untuk model linear programming dalam menentukan nilai efisiensi DEA adalah data input, yaitu data jumlah mahasiswa, data jumlah ruang kelas, data jumlah dosen dan data jumlah dana penelitian. Perumusan fungsi batasan untuk model linear programming adalah sebagai berikut: dimana : ui = Bobot input i.
xit = Jumlah input i yang dihasilkan oleh DMU t. vr = Bobot output r.
yrt = Jumlah output r yang dihasilkan oleh DMU t.
i = Input ( i = 1, 2, 3, 4, 5) 1 = Jumlah dosen 2 = Jumlah mahasiswa
3 = Jumlah dana penelitian 4 = Jumlah ruang kelas 5 = Jumlah dana operasional
commit to user
IV-12