Dalam dunia pengukuran efisiensi dan produktivitas, sering kali kita berhadapan dengan unit-unit operasional yang kompleks yang menghasilkan berbagai macam output dari berbagai input. Untuk menilai kinerja relatif dari unit-unit ini secara adil dan komprehensif, diperlukan metodologi yang mampu menangani multi-input dan multi-output. Salah satu teknik paling fundamental dan kuat dalam analisis tersebut adalah Data Envelopment Analysis (DEA). Namun, ketika kita ingin melihat gambaran besar dari kinerja suatu kelompok atau sistem secara keseluruhan, kita beralih ke konsep yang lebih canggih, yaitu DEA Agregat.
Visualisasi konseptual dari pengumpulan data unit-unit menjadi sistem agregat.
DEA (Data Envelopment Analysis) tradisional bekerja pada tingkat Unit Pembuat Keputusan (DMU) individu, membandingkan efisiensi relatif mereka berdasarkan rasio output terhadap input. Ketika penelitian atau analisis memerlukan evaluasi kinerja pada skala yang lebih tinggi—seperti seluruh departemen dalam sebuah perusahaan, serangkaian cabang bank, atau bahkan sekelompok negara yang dikelompokkan berdasarkan karakteristik tertentu—menerapkan DEA langsung pada data mentah mungkin kurang informatif atau secara statistik tidak tepat. Di sinilah DEA Agregat berperan.
DEA Agregat mengacu pada aplikasi DEA pada data yang telah digabungkan (diagregasi) dari unit-unit yang lebih kecil. Tujuannya adalah untuk menciptakan satu "meta-DMU" atau untuk menggabungkan input dan output dari banyak DMU menjadi satu set data terpadu yang mewakili kinerja kolektif dari kelompok tersebut. Metode ini sangat relevan ketika asumsi bahwa semua DMU kecil beroperasi di bawah struktur biaya dan teknologi yang sama harus dipertahankan untuk analisis skala besar.
Terdapat beberapa pendekatan untuk mencapai DEA agregat, masing-masing dengan implikasi metodologisnya sendiri:
Penerapan DEA Agregat sangat penting dalam konteks manajerial dan kebijakan publik karena beberapa alasan utama. Pertama, dalam lingkungan di mana manajer ingin membandingkan kinerja seluruh divisi atau wilayah operasional, DEA agregat menyediakan metrik tunggal yang ringkas. Ini memfasilitasi benchmarking tingkat tinggi tanpa harus meninjau ratusan atau ribuan model DEA individu.
Kedua, ketika studi berfokus pada efek kebijakan atau tren makroekonomi yang mempengaruhi sekelompok entitas—misalnya, efisiensi sistem layanan kesehatan di sebuah provinsi—data agregat membantu mengisolasi faktor sistemik dari variasi kinerja individual. Jika semua unit kecil efisien, namun sistem agregat terlihat tidak efisien, ini menunjukkan adanya inefisiensi struktural yang mendasari.
Namun, penting untuk diingat bahwa kelemahan utama DEA Agregat terletak pada hilangnya informasi granular. Sebuah agregat yang efisien mungkin menyembunyikan beberapa unit yang berkinerja sangat buruk. Oleh karena itu, DEA Agregat paling baik digunakan sebagai langkah awal untuk memahami tren skala besar, yang kemudian harus diverifikasi dengan analisis DEA pada tingkat unit jika diperlukan tindakan korektif spesifik. Secara keseluruhan, DEA Agregat adalah alat penting untuk menganalisis efisiensi di tingkat sistem atau kelompok besar.