BAB II 2.1 Definisi Analisis Sensitivitas
Analisis sensitivitas adalah cara untuk mengukur seberapa besar pengaruh variabel terkait ketika nilai variabel tersebut terus berubah, meningkat atau menurun. Dengan metode analisis sensitivitas, disamping perkiraan pertama, akan disusun pula perkiraan kedua, ketiga, dan seterusnya sesuai dengan keperluan, dimana dalam setiap perkiraan tambahan dimasukkan pengaruh perubahan faktor tertentu (Pudyastuti, 2006 dikutip oleh Widyastuti, 2014).
Analisis sensitivitas dilakukan dengan pemberian perlakuan yaitu mengubah variabel input dalam unit tertentu dan mempertahankan nilai variabel lain pada nilai kasus dasarnya untuk menghasilkan nilai output yang diinginkan. Analisis sensitivitas adalah teknik analisis yang secara sistematis memeriksa apa yang terjadi dengan penerimaan penuh jika terjadi perubahan tak terduga yang menyimpang dari prediksi dan desain. Analisis sensitivitas dilakukan dengan mengubah satu elemen atau menggabungkan elemen lain, setelah itu ditentukan pengaruhnya terhadap hasil analisis.
Tujuan dari analisis sensitivitas adalah untuk melihat apa yang terjadi pada hasil analisis proyek jika terjadi kesalahan atau perubahan dasar penghitungan biaya atau manfaat. Dalam analisis sensitivitas, semua kemungkinan harus dicoba, dan dianalisis ulang setiap kali. Hal ini dilakukan karena analisis proyek didasarkan pada proyek-proyek yang mengandung banyak ketidakpastian tentang apa yang akan terjadi di masa yang akan datang (Kadariah, 1978 dikutip oleh Widyastuti, 2014). Analisis sensitivitas, atau sering disebut sebagai analisis sensitivitas, sebenarnya bukanlah teknik pengukuran risiko, melainkan teknik untuk menilai efek atau dampak dari berbagai perubahan pada setiap variabel kunci terhadap hasil yang mungkin terjadi. Analisis sensitivitas adalah suatu analisis simulasi dimana nilai variabel-variabel penyebab diubah-ubah untuk mengetahui bagaimana dampaknya terhadap hasil yang diharapkan (Riyanto, 2001 dikutip oleh Alfian, 2010)
Analisis sensitivitas adalah proses pengubahan variabel kunci, untuk menentukan besarnya “sensitif” hubungan CVP (Cost-Volume-Profit) dengan perubahan variabel kunci tersebut. Nilai variabel kunci sering berupa estimasi,
dengan demikian adalah berfaedah untuk mengetahui seberapa peka hasilnya terhadap perubahan. Dengan demikian, analisis memakai analisis sensitivitas untuk menaikkan atau menurunkan angka variabel kunci, seperti harga jual, biaya variabel per unit dan biaya tetap untuk menentukan pengaruhnya terhadap laba usaha (Simamora, 2003 dikutip oleh Alfian, 2010). Analisis yang berkaitan dengan perubahan diskrit parameter untuk melihat berapa besar perubahan dapat ditolerir sebelum solusi optimal mulai kehilangan optimalitasnya, ini dinamakan analisis sensitivitas. Jika suatu perubahan kecil dalam parameter menyebabkan perubahan drastis dalam solusi, dikatakan bahwa solusi adalah sangat sensitif terhadap nilai parameter itu. Sebaliknya, jika perubahan parameter tidak mempunyai pengaruh besar terhadap solusi dikatakan solusi relatif insensitif terhadap nilai parameter tersebut (Yusup, 2008 dikutip oleh Alfian, 2010). Analisis sensitivitas dilakukan untuk melihat sampai berapa persen peningkatan atau penurunan faktor-faktor tersebut dapat mengakibatkan perubahan dalam kriteria investasi yaitu dari layak menjadi tidak layak untuk dilaksanakan (Gittinger JP 1986). Dengan demikian, analisis sensitivitas membantu menemukan unsur yang sangat menentukan hasil proyek, dan juga dapat membantu pengelola proyek dengan menunjukkan bagian- bagian yang peka dan memerlukan pengawasan yang lebih ketat untuk mendapatkan hasil yang diharapkan akan meningkatkan perekonomian (Kadariah, 1978 oleh Widyastuti, 2014). Menurut Sutawi et al dalam Lestariningsih (2006 dikutip oleh Alfian, 2010), analisis sensitivitas berguna untuk mengkaji sejauh mana perubahan unsur-unsur dalam aspek finansial ekonomi berpengaruh terhadap usaha yang dijalankan. Dalam rangka mengkaji kelayakan aspek finansial ekonomi atas suatu investasi, lazimnya dilakukan analisis sensitivitas selama periode tertentu akibat kemungkinan perubahan berbagai unsur atau kondisi. Unsur-unsur tersebut dapat berupa perubahan harga bahan baku, biaya produksi, menciutnya pangsa pasar dan turunnya harga produk per unit atau terhadap bunga pinjaman. Analisis sensitivitas digunakan untuk melihat dampak dari suatu keadaan yang berubah-ubah terhadap hasil suatu analisis kelayakan. Menurut Gittinger dalam Nurmalina dkk (2009 dikutip oleh Alfian, 2010), analisis sensitivitas merupakan salah satu perlakuan terhadap ketidakpastian. Analisis sensitivitas dilakukan dengan cara mengubah besarnya variabel-variabel yang penting, masing-masing dapat terpisah
atau beberapa dalam kombinasi dengan suatu persentase tertentu yang sudah diketahui atau diprediksi. Kemudian dinilai seberapa besar sensitivitas perubahan variabel-variabel tersebut berdampak pada hasil kelayakan. Parameter-parameter yang memerlukan analisa sensitivitas antara lain (Giatman, 2005) : 1. Investasi 2.
Benefit/pendapatan 3. Biaya/pengeluaran 4. Suku bunga (i) Analisa sensitivitas umumnya mengandung asumsi bahwa hanya satu parameter saja yang berubah (variabel), sedangkan parameter yang lainnya diasumsikan relatif tetap dalam satu persamaan analisis. Untuk mengetahui sensitivitas parameter yang lainnya, maka diperlukan persamaan kedua, ketiga, dan seterusnya (Giatman, 2006). Jika analisis sensitivitas digunakan dua atau lebih parameter sekaligus, dimana akan terdapat dua atau lebih variabel, penyelesaiannya dapat dilakukan dengan metode persamaan dinamis, mungkin dalam bentuk program dinamis, atau program simulasi komputer. Sementara itu jika parameter yang ditinjau dalam bentuk variabel satu demi satu dengan asumsi parameter yang lain bersifat konstan, maka masalahnya dapat diselesaikan dengan persamaan sederhana saja (Giatman, 2005).
Analisis sensitivitas dapat ditinjau atas dua perspektif, yaitu (Giatman, 2005):
1. Sensitivitas terhadap dirinya sendiri, yaitu sensitivitas pada kondisi break even point (titik pulang pokok), yaitu saat NPV = 0 atau AE = 0
2. Sensitivitas terhadap alternatif lain, biasanya ditemukan jika terdapat n alternatif yang harus dipilih salah satunya untuk dilaksanakan.
2.2 Tujuan Analisis Sensitivitas
Analisis sensitivitas memiliki beberapa tujuan, yaitu untuk melihat apa yang terjadi pada hasil analisis proyek ketika terjadi kesalahan atau perubahan dasar penghitungan biaya atau manfaat. Oleh karena itu, tujuan utama dari analisis sensitivitas adalah: :
1. Memperbaiki cara pelaksanaan proyek yang sedang dilaksanakan.
2. Memperbaiki design daripada proyek, sehingga dapat meningkatkan NPV.
3. Mengurangi resiko kerugian dengan menunjukkan beberapa tindakan pencegahan yang harus diambil.
2.3 Pendekatan analisis sensitivitas
Analisis sensitivitas adalah ide sederhana yang dapat dilakukan dengan mengubah model dan mengamati perilakunya. Dalam praktiknya, model dapat
dimodifikasi dan diamati dengan berbagai cara. Bagian ini adalah tentang desain eksperimental analisis sensitivitas, apa yang harus diubah, apa yang
harus diperhatikan.
1. Apa yang harus bervariasi?
Seseorang mungkin memilih untuk memvariasikan salah satu atau semua hal berikut:
o Kontribusi kegiatan terhadap tujuan.
o Tujuannya (misalnya, meminimalkan risiko kegagalan dan bukan memaksimalkan keuntungan).
o Batas kendala (misalnya, ketersediaan sumber daya maksimum).
o Jumlah kendala (misalnya, menambahkan atau menghapus batasan yang dirancang untuk mengungkapkan preferensi pribadi pembuat keputusan atau terhadap aktivitas tertentu).
o Jumlah aktivitas (misalnya, menambahkan atau menghapus aktivitas).
o Parameter teknik. Umumnya, pendekatannya adalah untuk memvariasikan nilai parameter numerik melalui beberapa tingkatan.
Dalam kasus lain, ada ketidakpastian tentang situasi dengan hanya dua kemungkinan hasil yaitu akan terjadi atau tidak situasi tersebut.
Contohnya meliputi:
1. Bagaimana jika pemerintah mengizinkan teknologi tertentu untuk alasan lingkungan?
2. Dalam masalah rute terpendek, bagaimana jika jalan bebas hambatan baru dibangun di antara dua pusat utama?
3. Bagaimana jika masukan atau ramuan baru dengan sifat unik tersedia?
Seringkali pertanyaan jenis ini memerlukan beberapa perubahan struktural pada model. Begitu perubahan ini dilakukan, keluaran dari model yang direvisi dapat dibandingkan dengan solusi asli, atau model yang direvisi dapat digunakan dalam analisis sensitivitas
parameter yang tidak pasti untuk menyelidiki implikasi yang lebih luas dari perubahan tersebut.
2. Apa yang harus diperhatikan?
Apapun barang yang dipilih oleh pemodel bervariasi, ada banyak aspek yang berbeda dari keluaran model yang harus dibayar perhatiannya:
o Nilai fungsi objektif untuk strategi optimal.
o Nilai fungsi objektif untuk strategi suboptimal (misalnya strategi yang optimal untuk skenario lain, atau strategi khusus yang disarankan oleh pembuat keputusan).
o Perbedaan nilai fungsi objektif antara dua strategi (misal antara strategi optimal dan strategi tertentu yang disarankan oleh pengambil keputusan).
o Nilai variabel keputusan.
o Dalam model optimasi, nilai biaya bayangan atau harga bayangan.
o Peringkat variabel keputusan, biaya bayangan, dll.
3. Desain eksperimental
Desain eksperimental adalah kombinasi dari berbagai parameter dan kecepatan penentuannya. Pemodel harus memutuskan apakah akan mengubah parameter satu per satu, meninggalkan yang lain pada nilai default atau dasar, atau menguji kombinasi perubahan. Poin penting dalam keputusan ini adalah jumlah kemungkinan kombinasi yang relatif kecil. Jika kedua parameter ini cenderung berkorelasi positif (misalnya harga kedua pintu keluar serupa), ada baiknya mempertimbangkan kemungkinan bahwa keduanya relatif tinggi pada waktu yang bersamaan. Sebaliknya, jika kedua parameter berkorelasi negatif, pemodel harus membandingkan nilai tinggi dari satu kombinasi dengan nilai rendah dari kombinasi lainnya. Jika tidak ada hubungan sistematis antara parameter, akan berguna untuk mengabaikan risiko kecil yang secara bersamaan menyimpang secara signifikan dari nilai awalnya, terutama jika fluktuasi besar tidak diharapkan.
Saat memilih level parameter untuk digunakan dalam analisis sensitivitas, pendekatan yang umum dan biasanya cukup adalah menentukan nilai sebelumnya, biasanya dengan interval reguler antar level. Level yang dipilih
untuk setiap parameter harus mencakup rentang kemungkinan hasil untuk variabel tersebut, atau setidaknya rentang "kemungkinan besar".
"Kemungkinan besar" adalah pilihan subyektif oleh pemodel, tetapi satu pendekatan untuk penerimaan adalah memilih nilai maksimum dan minimum sedemikian rupa sehingga ada kemungkinan 10 persen bahwa nilai sebenarnya berada di luar rentang yang dipilih. Saat menganalisis kombinasi perubahan dalam dua parameter atau lebih, salah satu pendekatan yang mungkin adalah menggunakan desain eksperimen "faktorial penuh", di mana model diselesaikan untuk semua kemungkinan kombinasi parameter.
Meskipun hal ini memberikan banyak informasi, jumlah solusi model yang tersedia bisa sangat banyak bila ada banyak parameter yang harus dianalisis.
Untuk melakukan analisis sensitivitas faktorial penuh pada delapan parameter, masing-masing dengan lima level, akan membutuhkan solusi 390625. Jika prosesnya memakan waktu satu menit, pekerjaan akan memakan waktu sembilan bulan, setelah itu volume produksi yang dihasilkan akan terlalu besar untuk efisien. menggunakan. Dalam praktiknya, kompromi harus dilakukan dengan mengurangi jumlah variabel dan/atau jumlah tingkatan lintas fakultas. Analisis sensitivitas awal dari parameter individu berguna untuk menentukan parameter yang paling penting untuk disertakan dalam percobaan faktorial lengkap.
2.4 Cara penggunaannya
Analisis sensitivitas merupakan analisis yang menunjukkan bagaimana skenario tertentu dapat dipengaruhi oleh banyak variabel. Contohnya adalah aplikasi Microsoft Excel. Ketika seseorang membuat perhitungan model untuk hipotek rumah bulanan, Excel dapat memberikan hasil yang diharapkan dengan menggunakan variabel dalam model analisis sensitivitas. Analisis sensitivitas untuk analisis What-If mempunyai empat alat di Microsoft Excel yang dikategorikan sebagai alat sensitivitas What-If yaitu data table, goal seek, scenarios, solver. Model sensitivitas analisis bergantung pada keluaran matematis. Model seperti serangkaian persamaan, faktor masukan, parameter, dan variabel. Model matematis menggunakan bahasa matematis untuk menggambarkan sebuah sistem. Selanjutnya, analisis sensitivitas dapat
digunakan secara luas di lembaga pemerintah nasional dan internasional seperti Kantor Manajemen dan Anggaran Gedung Putih, Badan Perlindungan Lingkungan AS, dan Komisi Eropa. Hal ini karena analisis sensitivitas model melibatkan input variabel seperlunya dan merupakan bahan penting untuk penjaminan mutu. Analisis sensitivitas model paling baik digunakan untuk analisis What-If sehingga dapat mengetahui dampak input variabel dalam asumsi dan skenario. Analisis sensitivitas adalah alat yang sangat umum dalam aplikasi bisnis dan keuangan, analisis risiko, model lingkungan seperti model iklim global. Analisis sensitivitas dapat berfungsi sebagai alat untuk memahami berbagai sumber ketidakpastian terhadap keluaran model walaupun strategi sampling yang berbeda dapat direkomendasikan untuk "mencakup sensitivitas analisis multivariat."
2.5 Metode dan pendekatanan analisis sensitivitas
1. Ada berbagai metode untuk melakukan analisis sensitivitas:
o Pemodelan dan teknik simulasi.
o Alat manajemen skenario melalui Microsoft Excel.
2. Ada dua pendekatan untuk menganalisis sensitivitas:
o Analisis sensitivitas lokal
Analisis sensitivitas lokal berbasis derivatif (numerik atau analitik).
Istilah lokal menunjukkan bahwa derivatif diambil pada satu titik.
Metode ini sesuai untuk fungsi biaya sederhana, namun tidak memungkinkan untuk model yang rumit, seperti model dengan diskontinuitas tidak selalu memiliki derivatif. Sensivitas analisis lokal adalah teknik one-at-a-time (OAT) yang menganalisis dampak satu parameter pada fungsi biaya pada satu waktu, menjaga parameter lainnya tetap.
o Analisis sensitivitas global
Analisis sensitivitas global adalah pendekatan kedua untuk analisis sensitivitas, yang sering diimplementasikan dengan teknik Monte Carlo. Pendekatan ini menggunakan sekumpulan sampel global untuk mengeksplorasi ruang disain. Berbagai teknik yang diterapkan secara luas meliputi:
1. Sensitivitas analisis diferensial: Hal ini juga mengacu pada metode langsung. Ini melibatkan pemecahan turunan parsial sederhana ke sensitivitas analisis temporal. Meskipun metode ini efisien secara komputasi, pemecahan persamaan adalah tugas intensif untuk ditangani.
2. Satu per satu langkah sensitivitas: Ini adalah metode yang paling mendasar dengan diferensiasi parsial, di mana berbagai parameter nilai diambil satu per satu. Ini juga disebut sebagai analisis lokal karena ini adalah indikator hanya untuk perkiraan poin yang ditangani dan bukan keseluruhan distribusi.
3. Analisis Faktorial: Ini melibatkan pemilihan sejumlah sampel untuk parameter tertentu dan kemudian menjalankan model untuk kombinasi. Hasilnya kemudian digunakan untuk melakukan sensitivitas parameter.
Contoh: Asumsikan Sue, seorang manajer penjualan, ingin memahami dampak lalu lintas pelanggan terhadap total penjualan. Dia menentukan bahwa penjualan adalah fungsi dari harga dan volume transaksi. Harga sebuah widget adalah $ 1.000 dan Sue terjual 100 tahun lalu dengan total penjualan $ 100.000. Sue juga menentukan bahwa peningkatan 10% dalam lalu lintas pelanggan meningkatkan volume transaksi sebesar 5%, yang memungkinkannya membangun model keuangan dan analisis sensitivitas di sekitar persamaan ini berdasarkan pada pernyataan apa jika.
Ini bisa memberitahukan kepadanya apa yang terjadi pada penjualan jika lalu lintas pelanggan meningkat sebesar 10%, 50% atau 100%. Berdasarkan 100 transaksi hari ini, kenaikan lalu lintas pelanggan sebesar 10%, 50% atau 100%
sama dengan kenaikan transaksi pada 5, 25 atau 50.
Sensitivitas analisis menunjukkan bahwa penjualan sangat sensitif terhadap perubahan lalu lintas pelanggan.
2.6 Keuntungan
1. Mengarahkan usaha manajemen.
Analisis sensitivitas mengidentifikasi bidang yang sangat penting dalam pencapaian tujuan organisasi secara keseluruhan sebagaimana tercantum dalam visi dan misi organisasi.
2. Sumber informasi perencanaan.
Melalui penerapan analisis sensitivitas, informasi tersedia bagi manajemen dalam bentuk yang memfasilitasi penerapan penilaian profesional saat melaksanakan tugas manajerial mereka.
3. Kemudahan otomatis.
Proses menganalisis kemungkinan efek yang berbeda dari variabel akseptabilitas suatu proyek dapat dilakukan dalam sekejap dengan hanya memasukkan variabel dalam analisis sensitivitas perangkat lunak yang secara akurat akan melakukan perhitungan dan membiarkan Anda membuat keputusan.
4. Penerapan kunci analisis sensitivitas adalah untuk menunjukkan sensitivitas simulasi terhadap ketidakpastian pada nilai input model.
5. Mereka membantu dalam pengambilan keputusan.
6. Analisis sensitivitas adalah metode untuk memprediksi hasil keputusan jika suatu situasi ternyata berbeda dibandingkan dengan prediksi utama.
7. Ini membantu dalam menilai risiko suatu strategi.
8. Membantu mengambil keputusan yang tepat dan tepat.
2.7 Contoh analisis sensitivitas
Berikut adalah dua contoh hipotetis ketika what-if anaysis dapat digunakan:
Contoh 1
Peter menjual ransel di kios di mal. Dia tahu kesibukan kembali ke sekolah akan dimulai pada bulan Agustus, dan dia ingin menentukan apakah peningkatan lalu lintas pelanggan di mal akan meningkatkan pendapatan penjualannya dan, jika ya, berapa banyak.
Harga rata-rata tas ransel yang dijual Peter adalah 40.000. Bulan lalu, selama kesibukan kembali ke sekolah, dia menjual 250 tas ransel, menghasilkan penjualan 10.000.000. Setelah menggunakan program perangkat lunak spreadsheet, Peter menemukan bahwa ketika lalu lintas pelanggan di mal meningkat sebesar 20%, ada peningkatan 14% dalam penjualannya.
Sekarang Peter mengetahui informasi ini, dia dapat menggunakannya untuk memprediksi berapa banyak pendapatan penjualannya akan meningkat atau menurun. Jika lalu lintas pelanggan meningkat menjadi 40%, penjualannya harus meningkat sebesar 28%. Jika lalu lintas pelanggan turun 10%, maka penjualannya harus turun 7%.
Contoh 2
Jane adalah manajer penjualan dan ingin lebih memahami bagaimana peningkatan pembeli pada hari libur mempengaruhi total penjualan untuk departemennya.
Menggunakan data dari penjualan liburan tahun lalu, Jane mengetahui bahwa total penjualan hari libur merupakan fungsi dari volume transaksi dan harga. Dia menentukan bahwa ketika pembeli liburan meningkat 10%, maka penjualan meningkat 5%.
Jane dapat membangun model keuangan dan menggunakan laporan what-if anaysis menggunakan informasi ini. Berdasarkan hal ini, Jane sekarang memahami bahwa jika peningkatan pembeli liburan adalah 50%, total penjualan harus meningkat sebesar 25%.
