Investasi & Studi Kelayakan

(1)

(2)

Investasi & Studi Kelayakan

Investasi

• Husnan

(1996)

:

penanaman

sumber

daya

(termasuk

di

dalamnya barang-barang untuk

dijual) untuk mendapatkan hasil

Study Kelayakan

• Kasmir dan Jakfar (2003) : suatu

kegiatan yang mempelajari secara

mendalam

tentang

kegiatan

usaha atau bisnis yang akan

dijual) untuk mendapatkan hasil

di masa yang akan datang

• Pujawan

(2004)

:

suatu

pengeluaran atau pengorbanan

yang

dilakukan

untuk

suatu

harapan di masa yang akan

datang

usaha atau bisnis yang akan

dijalankan,

dalam

rangka

menentukan layak atau tidaknya

usaha tersebut dijalankan.

(3)

Beberapa metode penilaian kelayakan investasi:

• NPV

• IRR

• Payback Period

Metode Penilaian Kelayakan Investasi

• Payback Period

• B/C Ratio

• MIRR

(Thuesen dan Fabrycky, 1989, Omotayo Brown dan Kwansa, 1999, Sullivan et al., 2000,

Pujawan, 2004, Kierulff, 2008)

(4)

Konsep NPV@Risks

(Ye dan Tiong 2000)

• Metode NPV@Risk = simulasi monte

carlo untuk mengakomodasi faktor

ketidakpastian

• Prinsip dasar = memasukkan

ketidakpastian (risiko) pada aliran

kas dalam bentuk distribusi

Sumber : Ye dan Tiong 2000

kas dalam bentuk distribusi

probabilitas.

• Output = tingkat pengembalian

(mean) dan koefisien variasi dari NPV

(representasi dari profil risiko)

(5)

Gap Penelitian

(6)

Manajemen Risiko AS/NZS ISO

31000:2009

(7)

Pengembangan Metode

A. Establish the Context

B. Identify Risks

C. Analyze Risks

1. Pencarian Likelyhood

2. Pencarian Consequences

3. Kalibrasi Risk Matriks

4. Risk Level

5. Risk Map

D. Evaluate Risks

(8)

Contoh Studi Kasus

Studi kasus yang digunakan adalah kasus

investasi mesin kompresor pada PT. Alstom

tahun

2011.

Kasus

ini

merupakan

kasus

perbandingan antara pilihan membeli mesin

atau menyewa mesin. Dalam kasus investasi ini

memiliki beberapa variability input meliputi

biaya investasi, biaya rental, biaya operasi, nilai

kurs rupiah dan eskalasi kenaikan biaya. NPV

yang dihasilkan dari investasi ini adalah

Rp

298,457,056.37.

(9)

Distribusi NPV@Risk

Tornado Diagram

(10)

Establish the Context

Tahap pertama dalam manajemen resiko adalah tahap

establish the context. Tahap ini merupakan tahap menentukan

kriteria resiko dan ruang lingkup dari resiko tersebut. Resiko

yang ada dalam analisa kelayakan proyek investasi adalah

resiko finansial yang berkaitan langsung dengan cashflow.

Resiko ini dapat berupa definisi ketika NPV mencapai satu titik

dimana titik tersebut dirasa merugikan bagi manajemen.

Resiko ini dapat berupa definisi ketika NPV mencapai satu titik

dimana titik tersebut dirasa merugikan bagi manajemen.

Kasus Alstom :

Scope Resiko : Resiko Finansial hanya terbatas pada cashflow

Criteria Resiko : NPV ≤ Rp. 149,228,528.18

(11)

Identify Risks

• Identify Risks dilakukan dengan menentukan

variabel-variabel yang menjadi faktor risiko.

Variabel yang termasuk risiko disini adalah

Variability Inputs yang telah ditetapkan

diawal.

Parameter

Value

Unit

Investment Cost

Normal(63000,6300)

$

Maintenance Cost

Normal(3150,315)

$

Overhead Cost

Normal(4784,239.2)

$

Kurs

Normal(9150.74,1428.83)

Rp

(12)

Analyze Risks

Pada tahap Analyse Risks, dilakukan analisa dan

pemetaan risiko yang dapat terjadi. Untuk membentuk

suatu peta resiko, diperlukan pencariaan nilai likelyhood

dan consequences. Secara lebih jelas, analisa resiko

dibagi menjadi beberpa tahap sebagai berikut:

• Pencarian Likekylihood

• Pencarian Consequences

• Kalibrasi Risk Matrix

• Penentuan Risk Level

(13)

Pencarian Likelyhood

Untuk mengetahui besarnya nilai faktor resiko

(Variability Input) tersebut menyebabkan

resiko terjadi, dilakukan sebuah metode yang

dinamakan sebagai metode goal seek. Metode

goal seek ini dilakukan dengan menggunakan

fitur tambahan yang ada pada Palisade @Risk.

(14)

Likelyhood

Risk

Likelihood

0.50%

0.00%

Parameter

Investment Cost

_≥

$ 79,193.00

Maintenance Cost

_≥

$ 5,535.00

NPV

_≤

Rp

149,228,

_{Overhead Cost}

_≥

_{$ 7,196.00}

_0.00%

27.00%

0.00%

Escalation

_≤

-2.66%

149,228,

528 $ 7,196.00

Kurs

_≥

Rp 10,025.00

Overhead Cost

_≥

(15)

Pencarian Consequences

Pencarian

consequences

(konsekuensi)

dilakukan untuk mengetahui dampak yang

terjadi apabila faktor resiko (variability input)

tersebut

benar-benar

terjadi.

Untuk

mengetahui seberapa besar dampak yang

terjadi, maka dilakukan suatu metode yang

disebut dengan Stress Analisys.

0.2 0.4 0.6 0.8 1 CDF Summary Baseline Kurs H19 73.00% to 100.00%

Name Book Stress Analysis Mean Min Max StdDev

(none) (none) baseline 299,846,766.38 (595,840,315.99) 1,194,552,893.40 251,202,235.70 Kurs Calculation of Compressor for Painting rev-2 @Risk Modif 2.xlsx 73.00% to 100.00% 809,442.66 (677,934,036.86) 298,107,911.43 143,491,366.02

Inputs Ranked by Mean Output

0 0.2 -1 E + 0 9 -5 E + 0 8 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 1 E + 0 9 1 .5 E + 0 9

(16)

Consequence

Risk

Parameter

Consequences

NPV

_≤

Rp

149,228,

Investment Cost

_≥

$ 79,193.00

Maintenance Cost

_≥

$ 5,535.00

NPV =

173,887,188.98

Rp

209,388,841.23

Rp

149,228,

528 Overhead Cost

_≥

$ 7,196.00

Kurs

_≥

Rp10,025.00

Escalation

_≤

-2.66%

NPV =

230,442,105.69

Rp

809,442.66

Rp

264,516,020.48

Rp

(17)

Risk Matriks

Insignificant Minor Moderate Major Catastropic

NPV ≥ $ 223,842,792 $ 149,228,528 ≤ NPV < $ 223,842,792 $ 74,614,264 ≤ NPV < $ 149,228,528 $ 14,992,853 ≤ NPV < $ 74,614,264 NPV < $ 14,992,853 Almost Certain P(X) > 75% Likely 50% < P(X) ≤ 75%

Risk Map

Likely 50% < P(X) ≤ 75% Possible 25% < P(X) ≤ 50% Unlikely 5% < P(X) ≤ 25% Kurs

Rare P(X) ≤ 5% Overhead Cost,

Escalation

Investment Cost, Maintenance Cost

(18)

Risk Level

Risk

Likelihood

Risk Level

NPV =

Rp

173,887,188.98

0.50%

Rare

NPV =

Rp

209,388,841.23

0.00%

Rare

NPV =

Rp

230,442,105.69

0.00%

Rare

NPV =

Rp

809,442.66

27.00%

Parameter

Consequences

Investment Cost

_≥

$ 79,193.00

Low Risk

Minor

Maintenance Cost

_≥

$ 5,535.00

Low Risk

Minor

NPV

_≤

Rp

149,228,

528 Low Risk

Insignificant

Overhead Cost

_≥

$ 7,196.00

NPV =

Rp

809,442.66

27.00%

Unlikely

NPV =

Rp

264,516,020.48

0.00%

Rare

528 ≤

-2.66%

Low Risk

Insignificant

Escalation

Kurs

_≥

Rp10,025.00

Extreme Risk

Catastropic

(19)

Risk Map

Insignificant Minor Moderate Major Catastropic NPV ≥ $ 223,842,792 $ 149,228,528 ≤ NPV < $ 223,842,792 $ 74,614,264 ≤ NPV < $ 149,228,528 $ 14,992,853 ≤ NPV < $ 74,614,264 NPV < $ 14,992,853 Almost Certain P(X) > 75% Likely 50% < P(X) ≤ 75%

Risk Map

Likely 50% < P(X) ≤ 75% Possible 25% < P(X) ≤ 50% Unlikely 5% < P(X) ≤ 25% Kurs Rare P(X) ≤ 5% Overhead Cost,

Escalation

Investment Cost, Maintenance Cost

(20)

Evaluate Risks

Tahap ketiga dari manajemen resiko adalah

tahap evaluasi resiko. Pada tahap ini, resiko

dievaluasi untuk ditentukan resiko mana yang

harus diprioritaskan untuk ditangani terlebih

dahulu. Pada kasus ini, resiko yang akan

ditunjukkan

proses

penanganannya

adalah

resiko kurs. Sedangkan untuk resiko lainnya tidak

dibahas.

(21)

Treat Risks

Tahap keempat adalah tahap penanganan

risiko.

Pada

tahap

sebelumnya,

telah

ditentukan

bahwa

risiko

yang

akan

ditangani pada tahap ini adalah risiko kurs.

Untuk menangani risiko kurs, digunakan

skema hedging. Skema hedging adalah

skema mengunci nilai kurs pada suatu nilai

kesepakatan antara pihak ketiga sebagai

0.4 0.6 0.8 1 CDF Summary Baseline Kurs H19 10000

kesepakatan antara pihak ketiga sebagai

pembeli valas dan investor. Pada kasus ini,

skema kurs diasumsikan dikunci pada nilai

Rp 10,000.00 / USD.

Name Book Stress Analysis Mean Min Max StdDev

(none) (none) baseline 299,433,774 (628,435,261) 1,031,933,354 254,346,959 Kurs Calculation of Compressor for Painting rev-2 @Risk Modif 2.xlsx 10,000 153,363,622 (108,931,980) 375,993,328 70,860,151

Inputs Ranked by Mean Output

0 0.2 -8 E + 0 8 -6 E + 0 8 -4 E + 0 8 -2 E + 0 8 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 0 0 0 0 8 0 0 0 0 0 0 0 0 1 E + 0 9 1 .2 E + 0 9

(22)

Kesimpulan

Metode integrasi NPV@Risk dan Risk Management ini lebih baik

daripada metode NPV@Risk. Dengan metode ini, risiko yang biasanya

hanya dilihat hasil akhirnya, dapat dianalisa lebih mendalam pada

faktor-faktor penyebab risiko tersebut. Metode ini telah diujikan ke

dalam dua buah kasus real dan menghasilkan kesimpulan bahwa

metode ini dapat bekerja secara teoritis. Adapun dalam penggunaan

pada kedua kasus tersebut, ditemukan beberapa kendala yaitu :

• Dalam menentukan distribusi dari variability input (faktor risiko),

kadang kala data historis tidak dapat ditemui, sehingga harus

dilakukan dengan expert judgement.

• Dalam penentuan kriteria resiko. Kriteria resiko dari setiap

pengambil keputusan akan berbeda-beda.

• Dalam

penentuan

penggolongan

Konsekuensi

risk

matriks.

Pengambil Keputusan yang berbeda mengakibatkan bentuk risk

matrik yang berbeda.

(23)

Saran

Penelitian

dalam

tugas

akhir

ini

dapat

dikembangkan

untuk

penelitian-penelitian

manajemen risiko secera kuantitatif lainnya, baik

untuk kasus finansial maupun bukan.

(24)

Daftar Pustaka

Goal-seeking analysis [Online]. Computer Business Research. Available:

http://sites.google.com/site/b188sjsu/Home/decision-making/goal-seeking-analysis

[Accessed 6

March 2012].

Goal seek [Online]. Business Dictionary. Available:

http://www.businessdictionary.com/definition/goal-seek.html#ixzz1oJwRuZ4J

[Accessed 6 March 2012].

Goal seeking [Online]. Wikipedia. Available:

http://en.wikipedia.org/wiki/Goal_seeking

[Accessed 6

March 2012].

Use Goal Seek to find the result you want by adjusting an input value [Online]. Microsoft. Available:

http://office.microsoft.com/en-us/excel-help/use-goal-seek-to-find-the-result-you-want-by-adjusting-an-input-value-HP010072683.aspx

[Accessed 7 March 2012].

http://office.microsoft.com/en-us/excel-help/use-goal-seek-to-find-the-result-you-want-by-adjusting-an-input-value-HP010072683.aspx

[Accessed 7 March 2012].

Using Analysis Tools : Goal Seek, Solver, and Data Tables [Online]. Available:

http://ptgmedia.pearsoncmg.com/images/0789729539/samplechapter/CH25_0789729539.pdf

[Accessed 6 March 2012].

Anityasari, M. dan Wessiani, N. A. 2011. Analisa Kelayakan Usaha. Surabaya: Guna Widya.

Authority, A. C. T. I. 2004a. Risk management AS/NZS 4360:2004 Australia: Australian Capital Territory

Insurance Authority.

(25)

Daftar Pustaka

Authority, A. C. T. I. 2004b. Risk Management Guidelines Companion to AS/NZS

4360:2004 Australia: Australian Capital Territory Insurance Authority.

Authority, A. C. T. I. 2009. AS/NZS ISO 31000:2009 Risk management - Principles and

Guidelines. Australia: Australian Capital Territory Insurance Authority.

Choi, H. H., Cho, H. N. dan Seo, J. 2004. Risk assessment methodology for underground

construction projects. Journal Of Construction Engineering And Management, 130,

258. Franke, A. 1987. Risk Analysis in Project Management. International Journal of Project

Franke, A. 1987. Risk Analysis in Project Management. International Journal of Project

Management, 5, 29-34.

Husnan, S. 1996. Manajemen Keuangan - Teori dan Penerapan. Yogyakarta: BPFE.

Husnan, S. dan Suwarsono, M. 2000. Studi Kelayakan Proyek. Yogyakarta: YKPN.

Hyde, J. dan Engel, P. 2002. Investing in a robotic milking system: A Monte Carlo

(26)

Daftar Pustaka

Kasmir dan Jakfar 2003. Studi Kelayakan Bisnis. Jakarta: Penerbit Kencana.

Kierulff, H. 2008. MIRR: A better measure. Business Horizons, 51, 321-329.

Le Roux, J. dan Brodalka, M. 2004. An Excel (TM)-VBA programme for the analysis of current velocity profiles.

Computers & geosciences, 30, 867-879.

Omotayo Brown, D. dan Kwansa, F. A. 1999. Using IRR and NPV Models to Evaluate Societal Costs of Tourism Projects in Developing Countries. International Journal of Hospitality Management, 18, 31-43.

Öztaş, A. dan Ökmen, Ö. 2004. Risk analysis in fixed-price design–build construction projects. Building and Environment, 39, 229-237.

Palisade 2009. Guide to Using @RISK - Risk Analysis and Simulation Add-In for Microsoft® Excel. New York: Palisade Corporation.

Corporation.

Park, C. S. dan Sharp-Bette, G. P. 1990. Advanced engineering economics. New York: John Wiley & Sons, Inc. Pujawan, I. N. 2004. Ekonomi Teknik. Surabaya: Guna Widya.

Roy, A. 1987. From what if to what's best in DSS. Decision Support Systems, 3, 27-35.

Schmitt, A. J. dan Singh, M. Year. Quantifying supply chain disruption risk using Monte Carlo and discrete-event simulation. In, 2009. IEEE, 1237-1248.

Sullivan, W. G., Wicks, E. M., Luxhoj, J. T. dan Woods, B. M. 2000. Engineering economy. New York: Prentice Hall. Thuesen, G. J. dan Fabrycky, W. J. 1989. Engineering economy. New York: Prentice Hall

Wibowo, A. dan Kochendörfer, B. 2005. Financial Risk Analysis of Project Finance in Indonesian Toll Roads. Journal Of

Construction Engineering And Management, 131, 963.

Ye, S. dan Tiong, R. L. K. 2000. NPV-At-Risk Method in Infrastructure Project Investment Evaluation. Journal Of