Sistem Penunjang Keputusan Penanaman Modal Pada Proyek Agroindustri dengan Kriteria Resiko Finansial
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN
PENANAMAN MODAL PADA PROYEK
AGROlNDUSTRl DENGAM KRlTERlA
RESIKO FlNANSlAL
Oleh
YUNA
PRABAWANGi
F 22. 1020
1 9 9 1
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
lNSTlTUT PERTANIAN BOGOR
B O G O R
Yuna Prabawangi. F22.1020.
Sistem Penunjang Keputusan
naman Modal Pada Proyek Agroindustri Dengan Kriteria
Finansial.
PenaResiko
Dibawah birnbingan Pramono D. Fewidarto.
R I N G K A S A N
Penan,an~an modal pada suatu proyek tidak terlepas
faktor
dari
resiko kegagalan, karena keadaan di masa datang
lingkupi
kondisi ketidakpastian.
Pada proyek
agroindustri
ketidakpastian bersifat spesifik, dipengaruhi
kondisi
di-
sifat produk yang dihasilkan dan cara serta proses
oleh
produksi
yang dapat dipengaruhi oleh alam.
Tujuan
penelitian ini antara lain untuk membentuk
-,:,-ngembangkan
-.
dalam
sistem
penunjang keputusan
penanaman
modal
ruang lingkup probabilistik, menganalisis resiko
nansial
dan
menlpelajari perubahan
resiko
atas
dan
fi-
perubahan
st-ruktur pembiayaan suatu investasi proyek.
Paket Anares merupakan kesatuan program berbentuk
tern
panunjany keputusan yang terdiri dari
Model
sis-
Data.bas,
Model Estimasi. Model Simulasi dan Model Utilitas.
Analisis resiko pada penanaman modal akibat ketidakpastian di masa datang dilakukan dengan pendugaan secara probahilistik
pada variabel analisisnya. Variabel analisis
bersifat
probabilistik
operasi,
harga
dalam model ini
jual, volume jual dan
meliputi
nilai
sisa
;
yang
hiaya
proyek.
bes:.:-an
nila; opt-iniistik, palins murrgkin dan pesimistik yang
ditransformasikan menjadi distribusi peluang suhjektif.
Keluaran Model Simulasi merupakan suatu informasi kelayakan
proyek (kriteria IRR dan NPV) dengan
tingkat
resiko
digantbarkan oleh standar deviasi, variansi, koefisien variasi
dan down s i d e r i s k distribusi nilai
kriteria
investasi
hasil simulasi.
Model
Utilitas adalah model untuk
memilih
kriteria jamak dalam kondisi ketidakpastian.
ngambil 'keputusan terhadap resiko digambarkan
alternatif
Preferensi peoleh
fungsi
utilitas.
Verifikasi pada proyek benilr udang dilakukan dengan ma-
.
.
sukan estinrasi biaya tetap dan biaya variabel yang
oleh
didekati
distribusi logilormal, harga dan volume jual oleh
dis-
tribusi beta dan nilai sisa proyek oleh distribusi segitiga.
Hasil simulasi menunj~lkkan bahwa dengan meningkatnya persentase debt struktur pembiayaan investasi, nilai rata-rata IRR
dan NPV meningkat tetapi tingkat resiko juga meningkat.
Verifikasi pada Model Utilitas dilakukan dengan
krite-
ria Equity, IRR. NPV, standar deviasi IRR dan standar deviasi NPV untuk mencari alternatif struktur pembiayaan iavesta-
si. Uengan preferensi subjektif pengambil keputusan terhadap
tiap kriteria didapatkan hasil bahwa
persentase debt antara
65 persen sampai 70 persen dapat dipakai sebagai bahan
+
~lmbangan
.
per-
penqailibil keputusan sebelunl ~nenentukan struktur
pembiayaan investasi proyek benur udang yang akan dibiayai.
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENANAMAN MODAL
P A D A PROYEK A G R ~ I N D U S T R IDENGAN KRITERIA RESIKO FINANSIAL
Oleh
YUNA PRABAWANGI
F 22.1020
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
B O G O R
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENANAMAN MODAL
PADA PROYEK AGROINDUSTRI DENGAN KRITERIA RESIKO FINANSIAL
Oleh
YUNA PRABAWANGI
F 22.1020
SKRIPSI
Sebagai sal ah satu syarat untuk memperoleh gel ar
SARJANA TEKNOLOGI PERTANIAN
pada Jurusan Teknologi Industri Pertanian,
Fakultas Teknologi Pertanian,
Institut Pertanian Bogor
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
B O G O R
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
SISTEM PENUNJANG XEPUTUSAN PENANAMAN MODAL
PADA PROYEK AGROINDUSTRI DENGAN KRITERIA RESIXO FTNANSIAL
SKRIPSI
Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
SARJANA TEKNOLOGI PERTANIAN
pada Jurusan Teknologi Industri Pertanian,
Fakultas ~eknologiPertanian,
Institut Pertanian Bogor
Oleh
YUNA PRABAWANGI
F 22.1020
Dilahirkan pada tanggal 23 Maret 1966
di Ciamis
Lulus
:
14 Januari 1991
Disetujui,
~~]nmono
D. Fewidarto, MS
Dosen Pembimbing
KATA PENGANTAR
Syukur alhamdulillah, penulis ucapkan ke hadirat
Aliah
SWT, karena hanya dengan rahmat dan anugerah-Nyalah sehingga
penulis dapat menyelesaikan skripsi ini.
Penulis menyampaikan terima kasih yang sebesar-besarnya
kepada
:
1. Ir.
Pramono
D:Fewidarto,
MS. selaku
Dosen
Pembimbing
yang banyak meluangkan waktu memberikan bimbingan.
2. Para staf
yang
pengajar Jurusan Teknologi Industri
telah banyak memberikan saran dan
Pertanian
petunjuk
selarna
penulis masih duduk dibangku kuliah.
3. Rekan-rekan seperjuangan Gugus Kendall Muiu (GKM) P-4
yang telah memberikan dorongan moril dan semangat
++
selama
penyelesaian skripsi ini.
4. Semua pihak yang telah membantu penulis yang tidak
dapat
penulis sebutkan satu per satu.
Penulis menyadari bahwa dalam skripsi ini masih
terdapat
banyek
kekurangan, oleh karena itu kritik dan saran
bersifat membangun sangat penulis harapkan,
Semoga skripsi ini bermanfaat.
Bogor,
Februari 1991
Penulis
yang
DAFTAR IS1
Halaman
I'iATA PENGANTAR . . . . . . . . . . . . . . . . . .
i ii
DAFTAR TAREL . . . . . . . . . . . . . . . . . .
vi
. . . . . . . . . . . . . . .
DAFTAR LAMPIRAN . . . . . . . . . . . . . .
I . PENDAHULUAN . . . . . . . . . . . . . . . .
A . LATAR BELAICANG . . . . . . . . . . . . .
DAFTAR GAMRAR
. .
vi i
. .
ix
. .
1
. .
1
. . . . . . . . . .
5
I1 . LANDASANTEORI . . . . . . . . . . . . . . . . .
6
. . . . . . . . .
6
B . RUANG. LINGKUP DAN TUJUAN
A . SISTEM PENUNJANG REPUTUSAN
8. PREFERENSI ATAS RESIKO DAN FUNGSI
UTILITAS . . . . . . . . . . . . .
C.
PEMILIHAN ALTERNATIF W.ITERIA JAMAIC
D . ARUS KAS DAN KRITERIA INVESTASI . .
E. SIMULASI
. . . . . . . . . . . . .
F . MODEL SIMULAqI PENANAMAN MODAL
. .
G . PENDERATAN ESTIMASI SUBJEKTIF . . .
H . METODA NUMERII'i . . . . . . . . . .
I11 . METODOLOGI PENELITIAN
A . PENDEICATAN SISTEM
. . . . . . . .
. . . . . . . .
B . FORMULAS1 PERMASALAHAN
C.
. . . . . .
IDENTIFIRASI SISTEM . . . . . . . .
D . VERIFIICASI MODEL
. . . . . . . .
IV
.
PERMODELAN S I S T E M
. . . . . . . . . . .
A . KONFIGIJKASI MODEL
B . KERANGKA MODEL
. . . . . . . . . .
. . . . . . . . . .
V . P E N E R A P A N P A D A P E N G U S A H A A N B E N I H UDANG
. . . . . . . . . . . . . . . .
D I PT X
A . GAMBARAN UMUM P E N G U S A H A A N U D A N G
B
.
. . . . . . . . .
PENGUMPULAN DATA
C . LANGKAH PENGOLAHAN DATA
VI
VII
.
.
. .
H A S I L DAN P E M E A H A S A N
. . . . . .
. . . . . . . . .
A . MODEL B A S I S . D A T
. . .. . . . . . . . .
B . MODEL E S T I M A S I
. . . . . . . . . .
C . MODEL S I M I J L A S I
. . . . . . . . . .
D . MODEL U T I L I T A S
. . . . . . . . . . .
K E S I M P I J L A N DAN S A R A N
A . KESIMPULAN
B
.
SARAN
. . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . .
DAFTAK PIJSTAKA
LAMPIKAN
. . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . .
DAFTAR TABEL
.
98
.
105
Nilai peluang dan peluang kumulatif estima. . . . . . . . . .
si variabel nilai sisa
110
Perincian investasi awal proyek
.
Estimasi subjektif variabel stokastik arus
kas prnyek tahun ke-1 industri
benur udang . . . . . . . . . . . . . . .
Hasil run simulasi kriteria IRR
.
113
Hasil run simulasi kriteria NPV
.
113
Masukan analisis sensitifitas simulasi
finansial
. . . . . . . . . . . . . .
116
Hasil run simulasi pada berbagai tingkat
. . . . . . . .
ketelitian clan kepercayaan
119
Urutan persen debt untuk membiayai proyek
. . . . . . . . . . .
industri benur udang
123
DAFTAR GAMBAR
Gambar
1.
Gambar
L..
Gambar-
3
Gambar
4.
.
S t r u k t u r sisteni penunjang keputusan
(Eriyatno. 1984)
. . . . . . . . . . .
8
L a n g k a h - l a n g k a h niembentuk model
s i m u l a s i (Law d a n K e l t o n . 1 9 8 2 )
Skenla s i m u l a s i p r o b a b i l i s t i k
. . . . . .
Prosedur s i m u l a s i bagi perencanaan
proyek ( H e r z t ( 1 9 6 4 ) d i dalam (Weston
dan Brigham ( 1 9 8 5 ) . . . . . . . . . .
19
.
26
. . . . . . . .
28
Gambar
5.
G r a f i k d i s t r i b u s i normal
(;ambar
6.
3-
. . . . . .
29
Gambar
7.
Grafik distribusi beta . . . . . . . . .
31
Galnbar
8.
Grafik distribusi segitiga
. . . . . . .
33
Gambar
9
.
~ .l a f i kd i s t r i b u s i l o g n o r m a l
Diagram a l i r o p t i m a s i t a n p a k e n d a l a
metode gradien . . . . . . . . . .
. . .
39
Galnbar
10 .
Skelna t a h a p a n k e r j a p e n e l i t i a n . . . . .
41
Gambar
11 .
Hubungan v a r i a b e l a n a l i s i s pada penanam. . . . . . . . . .
an modal b e r r e s i k o
44
47
(;ambar
12 .
K o n f i g u r a s i model p a k e t a n a r e s . . . . .
Gambar
13 .
D i a g r a m a l i r pemasukan d a t a b u n g a
dan angsuran . . . . . . . . . .
Diagraiil a1 i r - p e r h i t u n g a n p e n y u s u t a n
dan a m o r t i s a s i . . . . . . . . . . . . .
54
Diagram a l i r p e r h i t u n g a n p e n y u s u t a n
&an a l n o r t i s a s i ( l a n j u t a n ) . . . . .
. .
55
.
56
Diagram a l i r p e r h i t u n g a n p e n y u s u t a n
dan a l n o r t i s a s i ( l a n j u t a n ) . . . . . . .
57
.
59
Diagranl a l i r p e r h i t u n g a n p e n y u s u t a n
dan a m o r t i s a s i ( l a n j u t a n ) .
.
Diagrani a l i r d e s k r - i p t i f model e s t ' i m a s i
Gambar
Variasi pola estimasi variabel analisis
yang bersifat tidak pasti . . . . . . .
Gambar
Konfigurasi program model simulasi . . .
Gambar
Diagram'alir deskriptif model simulasi
Gambar
Diagram alir subroutine normal &an subroutine lognormal . . . . . . . . . . .
Gambar
Diagram alir subroutine beta dan subroutine gamma1 . . . . . . . . . . . . . .
Gambar
Diagram alir subroutine triangular dan
subroutine gamma2 . . . . . . . . . . .
Gambar
Diagram alir subroutine bierge-vieta . .
Gambar
Diagram alir subroutine disnormal
Gambar
Diagram alir deskriptif model utilitas .
Gambar
Diagram alir program optimasi parameter
. . . . . . . .
bentuk fungsi utilitas
Gambar
Diagram alir program optimasi paraneter
bentuk fungsi utilitas (lanjutan) . .
Gambar
Fungsi densitas dan peluang kumulatif
biaya tetap dan biaya variabel . . . .
Gambar
Fungsi densitas dan peluang kumulatif
.
.
harga dan volume jual .
Gambar
Fungsi densitas dan peluang kumulatif
nilai sisa proyek . . . . . . . . . . .
Gambar
Keluaran analisis sensitifitas simulasi
finansial dengan persentase debt 65 %
. .
.
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1.
Lampiran 2.
Perincian biaya komponen modal tetap
investasi awal
. . . . . . . . . . . .
132
Hasil perhitungan penyusutan dan
amortisasi . . . . . . . . . .
.
136
Lainpirail 3. Pemilihan fungsi peluang subjektif
variabel analisis nilai sisa prnyek
.
138
.
142
Lampiran 5. Penjajagan fungsi utilitas tiap kriteria
dan perhitungan jumlah kwadrat galat . .
150
.
Lampiran 4. Keluaran program simulasi finansial
industri benur udang
. . . . . .
Gambar bentuk fungsi utilitas pengambil
keputusan
. . . . . . . . . . . . . .
157
Lainpi ran 7. Tingkat kepentingan dan pertukaran nilai
. . . . . . .
antar kriteria .
160
Lampiran 8. Perhitungan konstanta k denyan metode
biege-vieta . . . . . . . . . . . . . .
162
Lampi ran 9. Nilai ekspektasi utilitas kriteria
gabungan
. . . . . . . . . . . . . . .
164
La~npirall6.
I. PENDAHULUAN
A.
LATAR BELAKANG
Pemerintah mempunyai t.,~gasuntuk meningkatkan
kese-
jahteraan serta taraf hidup rakyat, dalan rangka mencapai
cita-cita
melalui
hangsa,
hidup adil aan
makmur.
Pembangunan
proyek-proyek akan memberikan manfaat
syarakat
hanyak, adalah salah satu jalan
bagi
yang
ma-
ditempuh
pemerintah.
Proyek
gunakan
.
fit)
rnerlipakan kese luruhan aktif i tas
yang
sumber-sumber untuk menghasilkan manfaat
rrieng(bene-
Proyek juga berarti suatu aktifitas dimana
ditanamkan
uang
untak mendapatkan hesil (return) di rnasa
tang (Kadariah et al.. 1 9 7 8 ) .
Dalam pengertian ini
dapro-
yek rnerupakan suatu investasi .
Salah satu alat dalam evaluasi proyek atau investasi
adalah
analisis finansial.
artinya
sebagai
Hasil analisis
informasi bagi orang-orang
yang turut dalam penyelenggaraan proyek.
artinya
dari
meleksanakan proyek yang
ini
penting
atau
badan
Sebah tidak ada
menguntungkan
segi perekonomian secara keseluruhan
dilihat
tetapi
tidak
memberilran nilai tambah bagi pelaksananya.
Untuk dapat menunjukkan kelayakan suatu proyek, maka
pihak
perencana pel-lu meny3jikan informasi proyeksi
hzrhasilan
proyek
tersebut.
Kriteria
keputusan
kriteria investasi digunakan untuk menilai suatu
keatau
proyek,
apakah
proyek
tersebut p6rlu dan patut
unt-uk dibiayai
atau tidak.
Dalam
analisis finansial yang
diperhatikan
adalah
hasil (nilai tambah) dari modal saham milik sendiri (equity
capital)
disebut
yang ditanamkan dalam
private return (Gittinger,
juga
menganalisis
dan
mengendalikan keuangan
dilakukan suatu studi yang matang.
kan
karena
suatu
keadaan di masa
proyek
atau
1986).
Untuk
proyek
perlu
Hal ini perlu dilaku-
datang
dilingkupi
kondisi
ketidakpastian.
Ketidakpastian di masa datang dalam pelaksanaan proyek-proyek agroindustri bersifat spesifik, karena
sifat-
prcduk yang dihasilkan dan cara serta proses
sifat
duksi yang dipengaruhi oleh aiam.
sebagai
Hasil-hasil
pertanian
pendukung agroindustri pada umumnya dapat
longkan atas produk yang harus dipanen pada waktu
prcduk
yang
lanjut
dan
keuntungan
pertanian
cepat busuk apabila
produk yang dapat
ditunda
karena perubahan harga.
yang
tidak
untuk
masak,
Cara berproduksi
lebih
mengambil
untuk
bersifat musiman, perubahan
melonjak pads saat panen.
digo-
diproses
Khusus
pro-
hasil
harga
akan
penggunaan
,
teknologi tepat guna, keadaan iklim dan musim dapat
pengaruhi produktivitas hasil pertanian.
luasi
atas
proyek-proyek
agroindustri, beberapa
akan tirnbul dan dapat menyebabkan
ketidakpastian.
Dalam
mem-
mengeva-
masalah
Lesarnya
di
faktor
ICet idakpastian
adanya
di iiiasa datang ter:;eb:~t
resikn yang ditanggung oleh
mcnyebabkan
pengambil
keputusan
atas setiap nilai rupiah yang ditanamkal;, oleh karena i tu
perlu
dipertimbangkan masalah resiko tersebut.
Gittinger
datang
(1986). resiko atas
di
inasa
dapat digambarkan dengan melakukan analisis
sen-
sitifitas,
nilai
Menurut
ketidakpastian
akan tetapi cara ini tidak
resiko secara kuantitatif.
memberikan
Pelaksanaan
suatu
analisis
sensitifitas dengan beberapa variabel analisis dan
Sebe-
rapa alternatif skenario (optimistik, paling mungkin
pesiaiistik) ,
mengharuskan adanya usana
dan
lilengkombinasikan
kemungkinan dalaln jumlah yang banyak iBrealey dan
Myers,
1984).
Untuk
suatu
pendekatan yang probabilistik sehingga
formasi
nilai
menganalisis resiko tersebut, maka
kriteria
investasi diharapkan
akan
dilakukan
hasil
n~emberikan
yang lebih mendekati kenyataan dan dapat
menggam-
barkan resiko atas investasi yang ditanamkan dalam
proyek
industri.
Pengukuran
resiko
in-
digambarkan
suatu
oleh
standar deviasi, sebagaimana dikatakan oleh Horne (1977),
hahwa
dispersi
has,!
ztau return atas investasi yang
menggambarkan
atau jangkauan distrihusi
derajat
dihadapi oleh investor.
umum
digunakan
devijsi.
untuk
peluang
ditanamkan
ketidakpastian atau
dapat
resiko
Salah satu hentuk dispers:
mengukur
resiko
adalah
dari
yang
yang
standar
Untuk
persaalan di atas , maka dipelajari
finansial
dengan penyukuran resiko atas
analisis
investasi
yang
ditanamkan dalam suatu proyek dengan menggunakan simulasi
komputer .
Dalam
Monte Carlo.
penelitian
ini
digunakan
simulasi
Hal ini juga dilakukan oleh Herzt (1964) Q
dalam Kotler ( 1 9 7 4 ) untuk menganalisis resiko.
Guna
ineningkatkan efektif i tas pengambi Ian
keputus-
an , dikembangkan suatu program komputer berbentuk
Sistem
Penunjang Iceputusan penanaman ~ilodal pada
agroindustri .
Sistem
Penun jang
Keputusan
proyek
(SPR)
dilengkapi dengan informasi yang sesuai dengan
yang
model
yang
keputusan
akan diambil dapat memberikan suatu penunjang
pengambil
keputusan.
Sehingga
setiap
bagi
keputusan
akan
leiih akurat, tepat dan rasiona!.
Model
bangkan
MAUT (Multiattribute Utility
untuk
Theory)
melengkapi model STR sebagai
memilih alternatif kriteria jamak.
dikem-
alat
untuk
Dalain penelitian
digunakan untuk memilih titik
Debt
ini
Equity
model
MAUT
Ratio
(DEB) atau persentase d e b t ,sebagai informasi
ternatif besarnya modal pinjaman untuk membiayai
Titik
ini dipakai sebagai informasi bagi
sahaan
tor.
gai
pemilik
al-
proyek.
peru-
sebelum menentukan besarnya pinjaman dari
kredi-
Dengan mengukur utilitas pengambil keputusan
seba-
preferensi
terhadap resiko,
dengan model MAUT ini.
titik
DEB
ditentukan
Fenel i t ian
ini
a k a n n1enga:nbi 1 k a s u s
pads
rencana
p e n d i r i a n p r o y e k a g r o i n d u s t r i d a n p e m a n f a a t a n model d a p a t
d i g u n a k a n s e b a g a i p e n u n j a n g k e p u t u s a n b a y i penanarn
atau
k r e d i t o r s e b a g a i bahan pertirnbangan p e r l u
modal
tidaknya
p e m b e r i a n p e r s e t u j u a n permohonan k r e d i t .
9.
RUANG LINGRUP DAN TUJUAN
Huang l i n g k u p p e n e l i t i a n d a p a t d i u r a i k a n s e b a g a i
berikut
:
(1) proyek i n d u s t r i h e r b a s i s p e r t a n i a n ,
( 2 ) e v a l u a s i proyek hanya d i t i n j a u d a r i
segi
finansial
a r . t i n y a s e g i t e k n i s d a n penlasaran t e l a h d i e v a l u a s i ,
( 3 ) 1 r r . i t e r i a i n v e s t a s i y a n g d i g u n a k a n a d a l a h I R R d a n NPV,
(4) a r n s
kas
t e r j a d i pada periode
waktu
diskrit
dan
pasti,
( 5 ) rnetoda d i s k o n t o b e r s i f a t d i s k r i t .
Tujuan d a r i p e n e l i t i a n i n i a d a l a h
( 1 ) nlenlbentuk
:
d a n rnengernbangkan model s i r n u l a s i
analisis
r e s i k o i n v e s t a s i yang ditanarnkan,
( 2 ) nlenlpe l a j a r i p e r u b a h a n r e s i k o st.as p e r u b a h a n
struktur
pembiayaan pada s u a t u i n v e s t a s i ,
( 3 ) r n e n ~ p e i a j a r ip e n g m b i l a n k e p u t u s a n dalarn r u a n g 1i n g k u p
resiko,
( 4 ) rrien~bentuk d a n rnengernbangkar~ k o m p u t e r i s a s i m o d e l
ten1
p e n u n j a n g k e p u t u s a n penanaman modal p a d a
i n d u s t r i dalam ruang lingkup p r o b a b i l i s t i k .
sis-
proyek
11. LANDASAN TEORI
A. SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN
Pada
dengan
Sistem Penunjang.Keputusan (SPK) yang
penunjang
dapat diartikan
sebagai
dimaksud
langkah
awal
pembentukan SPK, dimana dilakukan suatu analisis keputusan
dengan mengidentifikasikan perihal keputusan yang penting.
Terminologi SPK menurut Minch dan Burns (1983).
'
ada-
!ah konsep spesifik yang menghubungkan sistem komputerisasi
dengan pengambil keputusan sebagai pemakai.
ristik pokok yang mendasari teknik SPK adalah
( I ) Interaksi langsung antara komputer
Karakte-
:
dengan
pengambil
keputusan.
(2: Adanya dukungan yang menyeluruh (hol istik) dari
kepu-
tusan bertahap ganda.
( 3 ) Suatu
sintesa dari konsep yang diambil dari
bidang
ilmu,
antara lain ilmu
komputer,
berbagai
psikologi,
ilmu sistem, ilmu manajemen dan intelegensia buatan.
( 4 ) Mempunyai kemampuan adaptif terhadap perubahan kondisi
dan
kemampuan
berevolusi menuju
sistem
yang
lebih
bermanfaat.
Menurut Keen dan Morton (1978). tujuan dari SPK
lah
ada-
:
(1) Membantu
manajer
(pengambil keputusan)
pada
proses
pengambilan,keputusan yang umumnya bersifat semistruktural, yaitu harus mampu mengawinkan proses
keputusan
struktural dengan penilaian dari masing-masing pengnmbil keputusan yang bersifat subyektif.
(2) Menunjang
penilaian
manajer dan
sama
sekali
bukan
untuk menggant'inya.
(3) ~ i k e m b a n ~ k a nuntuk lebih menitikberatkan
efektivitas
dari pengambil keputusan dan
efisiensinya.
peningkatan
bukan
pada
Efektivitas mencakup identifikasi
dari
apa yang harus dikerjakan dan menjamin bahwa
keputusan
yang
(goal oriented).
dipilih harus relevan
kriteria
dengan
tujuan
-
Menurut Mangkusubroto dan Trisnadi (1978). Setiap pengembangan SPK ditujukan untuk pengambilan keputusan
tentu, sehingga pengembangannya tidak menggunakan
ter-
standar
tertentu.
Menurut
Keen
iayak apabi la
dan Morton (1978). aplikasi
SPK
akan
:
(1) Basis data sangat banyak, sehingga pengambil keputusan
akan sulit untuk membuat konsepsi dari data tersebut.
(2) Adanya
tekanan
waktu
baik
dalam
penentuan
hasil
akhir atau proses pencapaian keputusan.
( 3 ) Manipulasi
dan komputasi dalam proses untuk
mencapai
keputusan yang cukup penting.
(4) Penentuanmasalah. pengembangan alternatif dan memilih
solusi berdasarkan aka1 sehat.
Landasan
manajemen
ketiga
untuk
model
adalah diperlukannya konsepsi model (Minch dan
Burns, 1983).
bangkan
utama dalam mengembangkan SPK
Fungsi konsepsi model adalah untuk
mengem-
dan menggambarkan secara abtsrak hubungan
antnra
komponen utama dari pengambilan keputusan, yaitil
;
(1) pengamhil keputusan (pemakai), ( 2 ) model dan (3) data.
~ u b u n g a nantara ketiga komponen di atas dapat dilihat pada
Gambar 1
I
Model dasar
Data dasar
-----
------- - - -
-- - -- ----
--- --
- - - - - -1
I
I
I
I
Model manajemen
data dasar
Sistem manajemen
data dasar
!
I
I
I
I
i
I 1
I
I
I
Sistem Pengolahan Perihal
I
1
I
?'
c+.
I
I
I
I
Sistem Manajemen Dialog
-L--
I
- -- - - - - - --
--.-- - - - - - - - - -
- -SPK
-- - -
I
I
I
- 2 .
I
Pengambil Keputusan
(Pemakai)
Gambar 1. Struktur Sistem Penunjang Reputusan
(Eriyatno, 1984)
9. PREFERENSI ATAS RESIKO DAN FUNGSI UTILITAS
Pengambilan
usaha
keputusan
pada
dasarnya
mentranformasikan suatu informasi
alternatif-alternatif
merupakan
kedalam
atau usulan-usulan.
bentuk
Beberapa
ka-
rakteristik yang menyulitkan pengambilan keputusan adalah
banyak-
ketidakpastian yang akan terjadi di masa datang,
nya
faktor yang berinteraksi (kompleks)
berubah
yang
(dinamis?
dan
lingkungan
(Mangkusubroto dan
Trisnadi,
1'387).
Rualitas
keputusan yang diambil dapat dinilai
dari
konsisten tidaknya keputusan tersebut dengan pilihan yang
ada
,
liki
informasi yanq tersedia dan preferensi yang
pengambil
Trisnadi
tiap
keputusan.
Menurut
(19871, dalam situasi
dimi-
Mangkusubroto
ketidakpastian,
alternatif mengandung tingkat resiko yang
dan
dimana
berbeda,
maka perlu untuk mengetahui preferensi pengambil keputusan.
Preferensi atas resiko dapat dinyatakan dalam bentuk
kurva
setiap
utilitas yang mencerminkan besarnya utilitas
nilai.
Kurva ini dapat menggambarkan
sifat
dari
pe-
ngambil keputusan, yaitu sifat penghindar resiko, penggemar resiko dan netral.
Nilai utilitas ditinjau dari ilmu ekonomi
sikan
sebagai tingkat kepuasan atau
pemenuhan
didefinikepuasan
apabila seseorang mengkonsumsi barang atau jasa disesuaikan dengan kemampuan yang dimiliki.
Utilitas menunjukkan
sifat objektif dan subjektif mengenai selera, preferensi,
persepsi dan s t a t e of mind tiap individu, sehingga
utilitas
adalah
suatu nilai relatif
(Thompson.
nilai
1981).
Menurut Mangkusubroto dan Trisnadi (1987). nilai utilitas
suatu kejadian tidak pasti merupakan suatu nilai ekivalen
tetap
suatu kejadian yang mencerminkan preferensi
sese-
orang dalam menghadapi resiko:
Pada dasarnya, kurva utilitas dapat dipandang
gai
kumpulan
Menurut
dari banyak
Wright
titik-titik
dan Moskowitz
(1979),
ekivalen
tetap.
beberapa
metoda
untuk mengukur nilai utilitas antar& lain adalah
kuran
seba-
langsung, von Neumann-Morgenstein (MN),
;
pengu-
MN
yang
dimodifikasi dan Ramsey.
Dengan
dapat
least square kurva
metoda
fungsi
utilitas
dlbentuk menjadi bentuk fungsi polinomial
dud,
fungsi
logaritma dan fungsi akar
(Kotler,
derajat
1974).
Sedangkan Mangkusubroto dan Trisnadi (19871, menggambarkan
bentuk fungsi utilitas sebagai bentuk fungsi
nensial yaitu
;
c (Xo-X)
l - e
U(X)
=
c (X-XI)
l - e
dimana
:
I J ( X ) = fungsi utilitas nilai X
Xo = batas bawah fungsi
XI
=
batas atas fungsi
c
=
parameter bentuk
ekspo-
Bagi yang bersifat netral fungsi utilitas dinyatakan
dalam garis lurus
:
C. PEMILIHAN ALTERNATIF KRITERIA JAMAK
Pemilihan alternatif dalam proses pengan~bilan keputusan
biasanya menggunakan kriteria
sebagai
antara alternatif-alternatif tersebut.
keputusan
yang
digunakan
akan lebih dari satu
pembanding
Dalam pengambilan
cukup kompleks, biasanya
(jamak).
kriteria
yang
Mangkusubroto
clan Trisnadi (1987). menyatakan dalam kondisi ketidakpastian
,
pemilihan alternatif dengan kriteria jamak
didasarkan
komposit).
gabungan
atas nilai utilitas kriteria majemuk
Utilitas
dari
nilai
kriteria majemuk
utilitas
dapat
(fungsi
merupakan
tunggal
suatu
masing-masing
kriteria.
Fungsi komposit dapat dinyatakan dalam bentuk
1. Fungsi Utilitas Penjumlahan
2. Fungsi Utilitas Perkalian
:
dimana
:
U(X)
= fungsi utilitas kriteria majemuk X, skala 0-1
lJI(XI)
= fungsi utilitas masing-masing
kriteria,
skaia
0-1
<
=
konstanta skala,
1.;
=
konstanta yang ditentukan dari k i , -1
Penggabungan
0
ki
<
ki
1
<
k < 0
fungsi utilitas dapat dilakukan
hanya
bi?a hubunyan antar kriteria dapat dinyatakan dalam
kon-
disi saling tak bergantungan utilitas (TBU). Kriteria
disebut
tgk bergantungan utilitas terhadap
kriteria
X
Y,
bila preferensi atas nilai X tak tergantung pada nllai Y.
D. ARUS KAS DAN KRITERIA INVESTASI
Arus kas (cash flow
an
)
didefinisikan sebagai perbeda-
antara pendapatan dan pengeluaran dalam periode
tentu
pada
suatu proyek investasi
(Schall
dan
ter-
Haiey,
1977).
Unsur-unsur arus kas terdiri dari
1. Pendapatan sebagai arus kas positif
:
(inflow)
- Penyusutan (D)
- Keuntungan bersih (PI
- Nilai akhir proyek
(S)
2. Biaya sebagai nrus kas negatif
(outflow)
- Investasi (I)
- Modal kerja (biaya tetap (FCI dan
(VC))
biaya
variabei
Konsep
money)
nam,
nilai uang berdasarkan waktu (time value .of
penting untuk menilai suatu investasi yang
karena nilai.uang nasa sekarang tidak
nilai
uang
tersebut,
masa datang (Horne.
nilai
1977).
dita-
sama
dengan
Dengan
konsep
uang masa datang (Future Value)
harus
didiskonto untuk masa sekarang iPresent Value). Formulasi
bentuk diskonto adalah
:
FV
PV =
dimana (1
(1 + i)"
+
i ) " adalah faktor diskonto.
Kriteria
metoda
baik
keputusan atau kriteria
untuk
mencari ukuran secara
tidaknya suatu proyek cntuk
investasi
menyeluruh
dilaksanakan
adalah
tentang
ditinjau
dari segi finansial (Kadariah et al., 1978).
Adapun tujuan dari analisis ekonomi penanaman
modal
atau investasi .adalah:
(1) untuk
proyek
menyatakan nilai tambah pada
penanaman modal, yaitu
setiap
kembalinya
kegiatan
investasi
yang digambarkan oleh perubahan waktu,
(2) untuk
merangking
proyek
atau
mengurut
setiap
kesempatan
investasi, sehinqga dapat memilih
alternatif
dari setiap kesempatan tersebut.
macam kriteria keputusan yang paling
Beberapa
kenal adalah
ter-
:
1. Nilai Sekarang Bersih - Net Present Value (NPV)
2 . Tinqkat Hasil Intern - Internal Rate
of Return
(IRR)
3. Ratio Pendapatan-Biaya Bersih (Net B/C)
4. Ratio Pendapatan-Biaya Kotor (Gross B/C)
5. Ratio Keuntungan iPV3/k)
Kriteria
berdasarkan
keputusan
arus
analisis
kas masuk dan arus kas
pro.yek berjalan (Horne, 1977).
yang
ditanamkan
berikut
:
NFV
=
Rt.
R
2
t=l
dimana
I,
(1 + i)'=
diturunkan
keluar
Arus kas suatu
dalam suatu proyek
+
-Ic
investasi
+
selama
investasi
dirumuskan
sebagai
Sn
(1 + i ) "
:
investasi awal
=
Rt = nilai arus kas tahun ke-t
- nilai akhir proyek
5, -
NPV merupakan selisih antara nilai sekarang dari benefit ban nilai sekarang biaya tiap periode (Kadariah
al., 1979).
Suatu proyek dikatakan layak secara finansi-
a1 apabila NPV
IRR
suatu
>
adalah
proyek
berikut
:
IRR
=
-10 +
0.
nilai discount rate
sama dengan nol, yang
n
2
t=l
i'
et
Rt.
(1 + i'It
yang
menbuat
dirumuskan
NPV
sebagai
Sn
+
(I.
= 0
+ i"In
adalah IRR yang dicari.
IRR
atas
dspat juga dianggap sebagi
tingkat
investasi dalam suatu proyek. asal
keuntungan
setiap
benefit
bersih yar>g diwu:udkan
periode
tiap periode ditanam kembali
berikutnya (Kadariah et al.,
1978).
pada
Sedangkan
menurut Horne (1977). IRR menunjukkan kekuatan laju
dis-
konto
yang
rata-rata
menunjukkan
dari suatu investasi
of return
rate
atau
rata-rata
angka
terhadap
jumlah
modal yang diinvestasikan atau ditanamkan.
Besaran R, pada arus kas mempunyai elemen-elemen
:
(1) Penyusutan (Dt). dan Amortisasi (At)
(2) Bunga yang harus dibayar (Bt)
(3) Pendapatan bersih (P,)
ii,
=
D, + A,
Penyusunan D,,
sar
+ Bt + P,
A,,
Bt dan P, berasal dari proyeksi Ikhti-
Rugi Laba (Income Statement), sebagai penyusun
kas. Struktur ikhtisar rugl laba secara umum
oleh Bowlin et al. (1980) sebagai berikut
1. Penjualan bersih (He Q,)
2. Biaya tetap (FC,)
digambarkan
:
.....................
xxx
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xxx
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xxx
3. Biaya variabel (VC,)
4. Pendapatan kotor (1)-(2)-(3)=(Gt)
............
xxx
..........
xxx
5. Penyusutan (DL) dan Amortisasi (A,)
6. Bunga pinjaman (Bt)
..........................
7. Pendapatan sebelum pajak (4)-(5)-(6)
8. Pajak pendapatan (TI,)
=
9. Pendapatan bsrsih (?)-(a)
xxx
. . . . . . . . . xxx
T (7) . . . . . . . . . . . . . . . xxx
=
arus
Pt . . . . . . . . . . . . . . .
xxx
Dari proyeksi ikhtisar rugi laba, PC atau pendapatan
bersih setelah pajak dirumuskan sebagai
Pt
= (HtQt - (FCt
Bila
+ VCtQt + Dt
:
+. Be)) (1 - T )
variabel-variabel analisis cimasukan ke
dalam
kriteria keputusan NPV, maka besaran arus kas masuk
saat t adalah
Rt
pada
:
= (HtQt - (FCt+VCtQe+Dt+At+Bt) )
(1-T) +Dt+At+B=
bila pendapatan sebelum pajak > O
Rr. = (Heat. -(FCt+VCtQe+Dt+At+B,))
+ Dt + A t + Bt
bila pendapatan sebelum pajak < O
Investasi
yang
ditanamkan pada awal
proyek
(1-1,
dapat bersumber dari dari pemilik proyek (equity capital)
dan kreditor berupa pinjaman (debt capital).
liska~lsecara ~llatematismaka
Io = PR Io
I
.
=
(DER
+
+
(1 - DR) 10
1) EC
:
PK
adalah Persentase Debt ( % I .
DER =
ditu-
;
dimana
=
Bila
ratio antara modal pinjaman dan milik sendiri atau
Debt Euity ratio^.
EC
=
modal milik sendiri.
E. SIMULASI
Penelitian
dengan simulasi ditu:ukkan
sistem yang kompleks dan besar.
pada
keadaan
Penyelesaian sistem kom-
pleks secara analitik akan menambah kerumitan
pekerjaan.
Aliernatif yang dapat dilakukan adaiah menganalisa sistem
tersebut dengan metoda simulasi (Law dan Kelton, 1982).
Menurut
merupakan
sistem
Hillier
teknik
yang
dangkan
dan
Lieberman
membangun
(1980).
eksperimen
sampling
didasarkan atas model yang
kepada proses teknik kuantitatif
valuasi
alternatif-alternatif
fakta-fakta
yang
suatu
dibentuk.
Thierauf dan Klekamp (1975) lebih
nekankan
simulasi
objektif
untuk
didasarkan
dan asumsi-asumsi dengan menggunakan
Seme-
mengekepada
kompu-
terisasi model matematik dibawah kondisi ketidakpastian.
1. Metodologi Simulasi
Membuat
model merupakan suatu
seni
tersendiri.
Model adalah suatu abstraksi dunia nyata atau gambaran
suatu sistem yang sedang dipelajari.
lum
Beherapa faktor yang perlu dipertimbangkan
sebe-
membentuk model simulasi adalah menetapkan
bahwa
persoalan membutuhkan simulasi dengan mempertimbangkan
biaya
dan
keuntungan yang akan
memperkirakan
dicapai.
waktu dan usaha yang
mengerjakan hal-ha1 sebagai berikut
dibutuhkan
;
(1) membentuk model yang akurat,
(2) mengumpulkan data,
( 3 ) implementasi model (penggunaan komputer).
( 4 ) validasi model,
Khususnya
untuk
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN
PENANAMAN MODAL PADA PROYEK
AGROlNDUSTRl DENGAM KRlTERlA
RESIKO FlNANSlAL
Oleh
YUNA
PRABAWANGi
F 22. 1020
1 9 9 1
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
lNSTlTUT PERTANIAN BOGOR
B O G O R
Yuna Prabawangi. F22.1020.
Sistem Penunjang Keputusan
naman Modal Pada Proyek Agroindustri Dengan Kriteria
Finansial.
PenaResiko
Dibawah birnbingan Pramono D. Fewidarto.
R I N G K A S A N
Penan,an~an modal pada suatu proyek tidak terlepas
faktor
dari
resiko kegagalan, karena keadaan di masa datang
lingkupi
kondisi ketidakpastian.
Pada proyek
agroindustri
ketidakpastian bersifat spesifik, dipengaruhi
kondisi
di-
sifat produk yang dihasilkan dan cara serta proses
oleh
produksi
yang dapat dipengaruhi oleh alam.
Tujuan
penelitian ini antara lain untuk membentuk
-,:,-ngembangkan
-.
dalam
sistem
penunjang keputusan
penanaman
modal
ruang lingkup probabilistik, menganalisis resiko
nansial
dan
menlpelajari perubahan
resiko
atas
dan
fi-
perubahan
st-ruktur pembiayaan suatu investasi proyek.
Paket Anares merupakan kesatuan program berbentuk
tern
panunjany keputusan yang terdiri dari
Model
sis-
Data.bas,
Model Estimasi. Model Simulasi dan Model Utilitas.
Analisis resiko pada penanaman modal akibat ketidakpastian di masa datang dilakukan dengan pendugaan secara probahilistik
pada variabel analisisnya. Variabel analisis
bersifat
probabilistik
operasi,
harga
dalam model ini
jual, volume jual dan
meliputi
nilai
sisa
;
yang
hiaya
proyek.
bes:.:-an
nila; opt-iniistik, palins murrgkin dan pesimistik yang
ditransformasikan menjadi distribusi peluang suhjektif.
Keluaran Model Simulasi merupakan suatu informasi kelayakan
proyek (kriteria IRR dan NPV) dengan
tingkat
resiko
digantbarkan oleh standar deviasi, variansi, koefisien variasi
dan down s i d e r i s k distribusi nilai
kriteria
investasi
hasil simulasi.
Model
Utilitas adalah model untuk
memilih
kriteria jamak dalam kondisi ketidakpastian.
ngambil 'keputusan terhadap resiko digambarkan
alternatif
Preferensi peoleh
fungsi
utilitas.
Verifikasi pada proyek benilr udang dilakukan dengan ma-
.
.
sukan estinrasi biaya tetap dan biaya variabel yang
oleh
didekati
distribusi logilormal, harga dan volume jual oleh
dis-
tribusi beta dan nilai sisa proyek oleh distribusi segitiga.
Hasil simulasi menunj~lkkan bahwa dengan meningkatnya persentase debt struktur pembiayaan investasi, nilai rata-rata IRR
dan NPV meningkat tetapi tingkat resiko juga meningkat.
Verifikasi pada Model Utilitas dilakukan dengan
krite-
ria Equity, IRR. NPV, standar deviasi IRR dan standar deviasi NPV untuk mencari alternatif struktur pembiayaan iavesta-
si. Uengan preferensi subjektif pengambil keputusan terhadap
tiap kriteria didapatkan hasil bahwa
persentase debt antara
65 persen sampai 70 persen dapat dipakai sebagai bahan
+
~lmbangan
.
per-
penqailibil keputusan sebelunl ~nenentukan struktur
pembiayaan investasi proyek benur udang yang akan dibiayai.
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENANAMAN MODAL
P A D A PROYEK A G R ~ I N D U S T R IDENGAN KRITERIA RESIKO FINANSIAL
Oleh
YUNA PRABAWANGI
F 22.1020
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
B O G O R
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENANAMAN MODAL
PADA PROYEK AGROINDUSTRI DENGAN KRITERIA RESIKO FINANSIAL
Oleh
YUNA PRABAWANGI
F 22.1020
SKRIPSI
Sebagai sal ah satu syarat untuk memperoleh gel ar
SARJANA TEKNOLOGI PERTANIAN
pada Jurusan Teknologi Industri Pertanian,
Fakultas Teknologi Pertanian,
Institut Pertanian Bogor
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
B O G O R
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
SISTEM PENUNJANG XEPUTUSAN PENANAMAN MODAL
PADA PROYEK AGROINDUSTRI DENGAN KRITERIA RESIXO FTNANSIAL
SKRIPSI
Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
SARJANA TEKNOLOGI PERTANIAN
pada Jurusan Teknologi Industri Pertanian,
Fakultas ~eknologiPertanian,
Institut Pertanian Bogor
Oleh
YUNA PRABAWANGI
F 22.1020
Dilahirkan pada tanggal 23 Maret 1966
di Ciamis
Lulus
:
14 Januari 1991
Disetujui,
~~]nmono
D. Fewidarto, MS
Dosen Pembimbing
KATA PENGANTAR
Syukur alhamdulillah, penulis ucapkan ke hadirat
Aliah
SWT, karena hanya dengan rahmat dan anugerah-Nyalah sehingga
penulis dapat menyelesaikan skripsi ini.
Penulis menyampaikan terima kasih yang sebesar-besarnya
kepada
:
1. Ir.
Pramono
D:Fewidarto,
MS. selaku
Dosen
Pembimbing
yang banyak meluangkan waktu memberikan bimbingan.
2. Para staf
yang
pengajar Jurusan Teknologi Industri
telah banyak memberikan saran dan
Pertanian
petunjuk
selarna
penulis masih duduk dibangku kuliah.
3. Rekan-rekan seperjuangan Gugus Kendall Muiu (GKM) P-4
yang telah memberikan dorongan moril dan semangat
++
selama
penyelesaian skripsi ini.
4. Semua pihak yang telah membantu penulis yang tidak
dapat
penulis sebutkan satu per satu.
Penulis menyadari bahwa dalam skripsi ini masih
terdapat
banyek
kekurangan, oleh karena itu kritik dan saran
bersifat membangun sangat penulis harapkan,
Semoga skripsi ini bermanfaat.
Bogor,
Februari 1991
Penulis
yang
DAFTAR IS1
Halaman
I'iATA PENGANTAR . . . . . . . . . . . . . . . . . .
i ii
DAFTAR TAREL . . . . . . . . . . . . . . . . . .
vi
. . . . . . . . . . . . . . .
DAFTAR LAMPIRAN . . . . . . . . . . . . . .
I . PENDAHULUAN . . . . . . . . . . . . . . . .
A . LATAR BELAICANG . . . . . . . . . . . . .
DAFTAR GAMRAR
. .
vi i
. .
ix
. .
1
. .
1
. . . . . . . . . .
5
I1 . LANDASANTEORI . . . . . . . . . . . . . . . . .
6
. . . . . . . . .
6
B . RUANG. LINGKUP DAN TUJUAN
A . SISTEM PENUNJANG REPUTUSAN
8. PREFERENSI ATAS RESIKO DAN FUNGSI
UTILITAS . . . . . . . . . . . . .
C.
PEMILIHAN ALTERNATIF W.ITERIA JAMAIC
D . ARUS KAS DAN KRITERIA INVESTASI . .
E. SIMULASI
. . . . . . . . . . . . .
F . MODEL SIMULAqI PENANAMAN MODAL
. .
G . PENDERATAN ESTIMASI SUBJEKTIF . . .
H . METODA NUMERII'i . . . . . . . . . .
I11 . METODOLOGI PENELITIAN
A . PENDEICATAN SISTEM
. . . . . . . .
. . . . . . . .
B . FORMULAS1 PERMASALAHAN
C.
. . . . . .
IDENTIFIRASI SISTEM . . . . . . . .
D . VERIFIICASI MODEL
. . . . . . . .
IV
.
PERMODELAN S I S T E M
. . . . . . . . . . .
A . KONFIGIJKASI MODEL
B . KERANGKA MODEL
. . . . . . . . . .
. . . . . . . . . .
V . P E N E R A P A N P A D A P E N G U S A H A A N B E N I H UDANG
. . . . . . . . . . . . . . . .
D I PT X
A . GAMBARAN UMUM P E N G U S A H A A N U D A N G
B
.
. . . . . . . . .
PENGUMPULAN DATA
C . LANGKAH PENGOLAHAN DATA
VI
VII
.
.
. .
H A S I L DAN P E M E A H A S A N
. . . . . .
. . . . . . . . .
A . MODEL B A S I S . D A T
. . .. . . . . . . . .
B . MODEL E S T I M A S I
. . . . . . . . . .
C . MODEL S I M I J L A S I
. . . . . . . . . .
D . MODEL U T I L I T A S
. . . . . . . . . . .
K E S I M P I J L A N DAN S A R A N
A . KESIMPULAN
B
.
SARAN
. . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . .
DAFTAK PIJSTAKA
LAMPIKAN
. . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . .
DAFTAR TABEL
.
98
.
105
Nilai peluang dan peluang kumulatif estima. . . . . . . . . .
si variabel nilai sisa
110
Perincian investasi awal proyek
.
Estimasi subjektif variabel stokastik arus
kas prnyek tahun ke-1 industri
benur udang . . . . . . . . . . . . . . .
Hasil run simulasi kriteria IRR
.
113
Hasil run simulasi kriteria NPV
.
113
Masukan analisis sensitifitas simulasi
finansial
. . . . . . . . . . . . . .
116
Hasil run simulasi pada berbagai tingkat
. . . . . . . .
ketelitian clan kepercayaan
119
Urutan persen debt untuk membiayai proyek
. . . . . . . . . . .
industri benur udang
123
PENANAMAN MODAL PADA PROYEK
AGROlNDUSTRl DENGAM KRlTERlA
RESIKO FlNANSlAL
Oleh
YUNA
PRABAWANGi
F 22. 1020
1 9 9 1
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
lNSTlTUT PERTANIAN BOGOR
B O G O R
Yuna Prabawangi. F22.1020.
Sistem Penunjang Keputusan
naman Modal Pada Proyek Agroindustri Dengan Kriteria
Finansial.
PenaResiko
Dibawah birnbingan Pramono D. Fewidarto.
R I N G K A S A N
Penan,an~an modal pada suatu proyek tidak terlepas
faktor
dari
resiko kegagalan, karena keadaan di masa datang
lingkupi
kondisi ketidakpastian.
Pada proyek
agroindustri
ketidakpastian bersifat spesifik, dipengaruhi
kondisi
di-
sifat produk yang dihasilkan dan cara serta proses
oleh
produksi
yang dapat dipengaruhi oleh alam.
Tujuan
penelitian ini antara lain untuk membentuk
-,:,-ngembangkan
-.
dalam
sistem
penunjang keputusan
penanaman
modal
ruang lingkup probabilistik, menganalisis resiko
nansial
dan
menlpelajari perubahan
resiko
atas
dan
fi-
perubahan
st-ruktur pembiayaan suatu investasi proyek.
Paket Anares merupakan kesatuan program berbentuk
tern
panunjany keputusan yang terdiri dari
Model
sis-
Data.bas,
Model Estimasi. Model Simulasi dan Model Utilitas.
Analisis resiko pada penanaman modal akibat ketidakpastian di masa datang dilakukan dengan pendugaan secara probahilistik
pada variabel analisisnya. Variabel analisis
bersifat
probabilistik
operasi,
harga
dalam model ini
jual, volume jual dan
meliputi
nilai
sisa
;
yang
hiaya
proyek.
bes:.:-an
nila; opt-iniistik, palins murrgkin dan pesimistik yang
ditransformasikan menjadi distribusi peluang suhjektif.
Keluaran Model Simulasi merupakan suatu informasi kelayakan
proyek (kriteria IRR dan NPV) dengan
tingkat
resiko
digantbarkan oleh standar deviasi, variansi, koefisien variasi
dan down s i d e r i s k distribusi nilai
kriteria
investasi
hasil simulasi.
Model
Utilitas adalah model untuk
memilih
kriteria jamak dalam kondisi ketidakpastian.
ngambil 'keputusan terhadap resiko digambarkan
alternatif
Preferensi peoleh
fungsi
utilitas.
Verifikasi pada proyek benilr udang dilakukan dengan ma-
.
.
sukan estinrasi biaya tetap dan biaya variabel yang
oleh
didekati
distribusi logilormal, harga dan volume jual oleh
dis-
tribusi beta dan nilai sisa proyek oleh distribusi segitiga.
Hasil simulasi menunj~lkkan bahwa dengan meningkatnya persentase debt struktur pembiayaan investasi, nilai rata-rata IRR
dan NPV meningkat tetapi tingkat resiko juga meningkat.
Verifikasi pada Model Utilitas dilakukan dengan
krite-
ria Equity, IRR. NPV, standar deviasi IRR dan standar deviasi NPV untuk mencari alternatif struktur pembiayaan iavesta-
si. Uengan preferensi subjektif pengambil keputusan terhadap
tiap kriteria didapatkan hasil bahwa
persentase debt antara
65 persen sampai 70 persen dapat dipakai sebagai bahan
+
~lmbangan
.
per-
penqailibil keputusan sebelunl ~nenentukan struktur
pembiayaan investasi proyek benur udang yang akan dibiayai.
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENANAMAN MODAL
P A D A PROYEK A G R ~ I N D U S T R IDENGAN KRITERIA RESIKO FINANSIAL
Oleh
YUNA PRABAWANGI
F 22.1020
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
B O G O R
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENANAMAN MODAL
PADA PROYEK AGROINDUSTRI DENGAN KRITERIA RESIKO FINANSIAL
Oleh
YUNA PRABAWANGI
F 22.1020
SKRIPSI
Sebagai sal ah satu syarat untuk memperoleh gel ar
SARJANA TEKNOLOGI PERTANIAN
pada Jurusan Teknologi Industri Pertanian,
Fakultas Teknologi Pertanian,
Institut Pertanian Bogor
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
B O G O R
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
SISTEM PENUNJANG XEPUTUSAN PENANAMAN MODAL
PADA PROYEK AGROINDUSTRI DENGAN KRITERIA RESIXO FTNANSIAL
SKRIPSI
Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
SARJANA TEKNOLOGI PERTANIAN
pada Jurusan Teknologi Industri Pertanian,
Fakultas ~eknologiPertanian,
Institut Pertanian Bogor
Oleh
YUNA PRABAWANGI
F 22.1020
Dilahirkan pada tanggal 23 Maret 1966
di Ciamis
Lulus
:
14 Januari 1991
Disetujui,
~~]nmono
D. Fewidarto, MS
Dosen Pembimbing
KATA PENGANTAR
Syukur alhamdulillah, penulis ucapkan ke hadirat
Aliah
SWT, karena hanya dengan rahmat dan anugerah-Nyalah sehingga
penulis dapat menyelesaikan skripsi ini.
Penulis menyampaikan terima kasih yang sebesar-besarnya
kepada
:
1. Ir.
Pramono
D:Fewidarto,
MS. selaku
Dosen
Pembimbing
yang banyak meluangkan waktu memberikan bimbingan.
2. Para staf
yang
pengajar Jurusan Teknologi Industri
telah banyak memberikan saran dan
Pertanian
petunjuk
selarna
penulis masih duduk dibangku kuliah.
3. Rekan-rekan seperjuangan Gugus Kendall Muiu (GKM) P-4
yang telah memberikan dorongan moril dan semangat
++
selama
penyelesaian skripsi ini.
4. Semua pihak yang telah membantu penulis yang tidak
dapat
penulis sebutkan satu per satu.
Penulis menyadari bahwa dalam skripsi ini masih
terdapat
banyek
kekurangan, oleh karena itu kritik dan saran
bersifat membangun sangat penulis harapkan,
Semoga skripsi ini bermanfaat.
Bogor,
Februari 1991
Penulis
yang
DAFTAR IS1
Halaman
I'iATA PENGANTAR . . . . . . . . . . . . . . . . . .
i ii
DAFTAR TAREL . . . . . . . . . . . . . . . . . .
vi
. . . . . . . . . . . . . . .
DAFTAR LAMPIRAN . . . . . . . . . . . . . .
I . PENDAHULUAN . . . . . . . . . . . . . . . .
A . LATAR BELAICANG . . . . . . . . . . . . .
DAFTAR GAMRAR
. .
vi i
. .
ix
. .
1
. .
1
. . . . . . . . . .
5
I1 . LANDASANTEORI . . . . . . . . . . . . . . . . .
6
. . . . . . . . .
6
B . RUANG. LINGKUP DAN TUJUAN
A . SISTEM PENUNJANG REPUTUSAN
8. PREFERENSI ATAS RESIKO DAN FUNGSI
UTILITAS . . . . . . . . . . . . .
C.
PEMILIHAN ALTERNATIF W.ITERIA JAMAIC
D . ARUS KAS DAN KRITERIA INVESTASI . .
E. SIMULASI
. . . . . . . . . . . . .
F . MODEL SIMULAqI PENANAMAN MODAL
. .
G . PENDERATAN ESTIMASI SUBJEKTIF . . .
H . METODA NUMERII'i . . . . . . . . . .
I11 . METODOLOGI PENELITIAN
A . PENDEICATAN SISTEM
. . . . . . . .
. . . . . . . .
B . FORMULAS1 PERMASALAHAN
C.
. . . . . .
IDENTIFIRASI SISTEM . . . . . . . .
D . VERIFIICASI MODEL
. . . . . . . .
IV
.
PERMODELAN S I S T E M
. . . . . . . . . . .
A . KONFIGIJKASI MODEL
B . KERANGKA MODEL
. . . . . . . . . .
. . . . . . . . . .
V . P E N E R A P A N P A D A P E N G U S A H A A N B E N I H UDANG
. . . . . . . . . . . . . . . .
D I PT X
A . GAMBARAN UMUM P E N G U S A H A A N U D A N G
B
.
. . . . . . . . .
PENGUMPULAN DATA
C . LANGKAH PENGOLAHAN DATA
VI
VII
.
.
. .
H A S I L DAN P E M E A H A S A N
. . . . . .
. . . . . . . . .
A . MODEL B A S I S . D A T
. . .. . . . . . . . .
B . MODEL E S T I M A S I
. . . . . . . . . .
C . MODEL S I M I J L A S I
. . . . . . . . . .
D . MODEL U T I L I T A S
. . . . . . . . . . .
K E S I M P I J L A N DAN S A R A N
A . KESIMPULAN
B
.
SARAN
. . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . .
DAFTAK PIJSTAKA
LAMPIKAN
. . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . .
DAFTAR TABEL
.
98
.
105
Nilai peluang dan peluang kumulatif estima. . . . . . . . . .
si variabel nilai sisa
110
Perincian investasi awal proyek
.
Estimasi subjektif variabel stokastik arus
kas prnyek tahun ke-1 industri
benur udang . . . . . . . . . . . . . . .
Hasil run simulasi kriteria IRR
.
113
Hasil run simulasi kriteria NPV
.
113
Masukan analisis sensitifitas simulasi
finansial
. . . . . . . . . . . . . .
116
Hasil run simulasi pada berbagai tingkat
. . . . . . . .
ketelitian clan kepercayaan
119
Urutan persen debt untuk membiayai proyek
. . . . . . . . . . .
industri benur udang
123
DAFTAR GAMBAR
Gambar
1.
Gambar
L..
Gambar-
3
Gambar
4.
.
S t r u k t u r sisteni penunjang keputusan
(Eriyatno. 1984)
. . . . . . . . . . .
8
L a n g k a h - l a n g k a h niembentuk model
s i m u l a s i (Law d a n K e l t o n . 1 9 8 2 )
Skenla s i m u l a s i p r o b a b i l i s t i k
. . . . . .
Prosedur s i m u l a s i bagi perencanaan
proyek ( H e r z t ( 1 9 6 4 ) d i dalam (Weston
dan Brigham ( 1 9 8 5 ) . . . . . . . . . .
19
.
26
. . . . . . . .
28
Gambar
5.
G r a f i k d i s t r i b u s i normal
(;ambar
6.
3-
. . . . . .
29
Gambar
7.
Grafik distribusi beta . . . . . . . . .
31
Galnbar
8.
Grafik distribusi segitiga
. . . . . . .
33
Gambar
9
.
~ .l a f i kd i s t r i b u s i l o g n o r m a l
Diagram a l i r o p t i m a s i t a n p a k e n d a l a
metode gradien . . . . . . . . . .
. . .
39
Galnbar
10 .
Skelna t a h a p a n k e r j a p e n e l i t i a n . . . . .
41
Gambar
11 .
Hubungan v a r i a b e l a n a l i s i s pada penanam. . . . . . . . . .
an modal b e r r e s i k o
44
47
(;ambar
12 .
K o n f i g u r a s i model p a k e t a n a r e s . . . . .
Gambar
13 .
D i a g r a m a l i r pemasukan d a t a b u n g a
dan angsuran . . . . . . . . . .
Diagraiil a1 i r - p e r h i t u n g a n p e n y u s u t a n
dan a m o r t i s a s i . . . . . . . . . . . . .
54
Diagram a l i r p e r h i t u n g a n p e n y u s u t a n
&an a l n o r t i s a s i ( l a n j u t a n ) . . . . .
. .
55
.
56
Diagram a l i r p e r h i t u n g a n p e n y u s u t a n
dan a l n o r t i s a s i ( l a n j u t a n ) . . . . . . .
57
.
59
Diagranl a l i r p e r h i t u n g a n p e n y u s u t a n
dan a m o r t i s a s i ( l a n j u t a n ) .
.
Diagrani a l i r d e s k r - i p t i f model e s t ' i m a s i
Gambar
Variasi pola estimasi variabel analisis
yang bersifat tidak pasti . . . . . . .
Gambar
Konfigurasi program model simulasi . . .
Gambar
Diagram'alir deskriptif model simulasi
Gambar
Diagram alir subroutine normal &an subroutine lognormal . . . . . . . . . . .
Gambar
Diagram alir subroutine beta dan subroutine gamma1 . . . . . . . . . . . . . .
Gambar
Diagram alir subroutine triangular dan
subroutine gamma2 . . . . . . . . . . .
Gambar
Diagram alir subroutine bierge-vieta . .
Gambar
Diagram alir subroutine disnormal
Gambar
Diagram alir deskriptif model utilitas .
Gambar
Diagram alir program optimasi parameter
. . . . . . . .
bentuk fungsi utilitas
Gambar
Diagram alir program optimasi paraneter
bentuk fungsi utilitas (lanjutan) . .
Gambar
Fungsi densitas dan peluang kumulatif
biaya tetap dan biaya variabel . . . .
Gambar
Fungsi densitas dan peluang kumulatif
.
.
harga dan volume jual .
Gambar
Fungsi densitas dan peluang kumulatif
nilai sisa proyek . . . . . . . . . . .
Gambar
Keluaran analisis sensitifitas simulasi
finansial dengan persentase debt 65 %
. .
.
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1.
Lampiran 2.
Perincian biaya komponen modal tetap
investasi awal
. . . . . . . . . . . .
132
Hasil perhitungan penyusutan dan
amortisasi . . . . . . . . . .
.
136
Lainpirail 3. Pemilihan fungsi peluang subjektif
variabel analisis nilai sisa prnyek
.
138
.
142
Lampiran 5. Penjajagan fungsi utilitas tiap kriteria
dan perhitungan jumlah kwadrat galat . .
150
.
Lampiran 4. Keluaran program simulasi finansial
industri benur udang
. . . . . .
Gambar bentuk fungsi utilitas pengambil
keputusan
. . . . . . . . . . . . . .
157
Lainpi ran 7. Tingkat kepentingan dan pertukaran nilai
. . . . . . .
antar kriteria .
160
Lampiran 8. Perhitungan konstanta k denyan metode
biege-vieta . . . . . . . . . . . . . .
162
Lampi ran 9. Nilai ekspektasi utilitas kriteria
gabungan
. . . . . . . . . . . . . . .
164
La~npirall6.
I. PENDAHULUAN
A.
LATAR BELAKANG
Pemerintah mempunyai t.,~gasuntuk meningkatkan
kese-
jahteraan serta taraf hidup rakyat, dalan rangka mencapai
cita-cita
melalui
hangsa,
hidup adil aan
makmur.
Pembangunan
proyek-proyek akan memberikan manfaat
syarakat
hanyak, adalah salah satu jalan
bagi
yang
ma-
ditempuh
pemerintah.
Proyek
gunakan
.
fit)
rnerlipakan kese luruhan aktif i tas
yang
sumber-sumber untuk menghasilkan manfaat
rrieng(bene-
Proyek juga berarti suatu aktifitas dimana
ditanamkan
uang
untak mendapatkan hesil (return) di rnasa
tang (Kadariah et al.. 1 9 7 8 ) .
Dalam pengertian ini
dapro-
yek rnerupakan suatu investasi .
Salah satu alat dalam evaluasi proyek atau investasi
adalah
analisis finansial.
artinya
sebagai
Hasil analisis
informasi bagi orang-orang
yang turut dalam penyelenggaraan proyek.
artinya
dari
meleksanakan proyek yang
ini
penting
atau
badan
Sebah tidak ada
menguntungkan
segi perekonomian secara keseluruhan
dilihat
tetapi
tidak
memberilran nilai tambah bagi pelaksananya.
Untuk dapat menunjukkan kelayakan suatu proyek, maka
pihak
perencana pel-lu meny3jikan informasi proyeksi
hzrhasilan
proyek
tersebut.
Kriteria
keputusan
kriteria investasi digunakan untuk menilai suatu
keatau
proyek,
apakah
proyek
tersebut p6rlu dan patut
unt-uk dibiayai
atau tidak.
Dalam
analisis finansial yang
diperhatikan
adalah
hasil (nilai tambah) dari modal saham milik sendiri (equity
capital)
disebut
yang ditanamkan dalam
private return (Gittinger,
juga
menganalisis
dan
mengendalikan keuangan
dilakukan suatu studi yang matang.
kan
karena
suatu
keadaan di masa
proyek
atau
1986).
Untuk
proyek
perlu
Hal ini perlu dilaku-
datang
dilingkupi
kondisi
ketidakpastian.
Ketidakpastian di masa datang dalam pelaksanaan proyek-proyek agroindustri bersifat spesifik, karena
sifat-
prcduk yang dihasilkan dan cara serta proses
sifat
duksi yang dipengaruhi oleh aiam.
sebagai
Hasil-hasil
pertanian
pendukung agroindustri pada umumnya dapat
longkan atas produk yang harus dipanen pada waktu
prcduk
yang
lanjut
dan
keuntungan
pertanian
cepat busuk apabila
produk yang dapat
ditunda
karena perubahan harga.
yang
tidak
untuk
masak,
Cara berproduksi
lebih
mengambil
untuk
bersifat musiman, perubahan
melonjak pads saat panen.
digo-
diproses
Khusus
pro-
hasil
harga
akan
penggunaan
,
teknologi tepat guna, keadaan iklim dan musim dapat
pengaruhi produktivitas hasil pertanian.
luasi
atas
proyek-proyek
agroindustri, beberapa
akan tirnbul dan dapat menyebabkan
ketidakpastian.
Dalam
mem-
mengeva-
masalah
Lesarnya
di
faktor
ICet idakpastian
adanya
di iiiasa datang ter:;eb:~t
resikn yang ditanggung oleh
mcnyebabkan
pengambil
keputusan
atas setiap nilai rupiah yang ditanamkal;, oleh karena i tu
perlu
dipertimbangkan masalah resiko tersebut.
Gittinger
datang
(1986). resiko atas
di
inasa
dapat digambarkan dengan melakukan analisis
sen-
sitifitas,
nilai
Menurut
ketidakpastian
akan tetapi cara ini tidak
resiko secara kuantitatif.
memberikan
Pelaksanaan
suatu
analisis
sensitifitas dengan beberapa variabel analisis dan
Sebe-
rapa alternatif skenario (optimistik, paling mungkin
pesiaiistik) ,
mengharuskan adanya usana
dan
lilengkombinasikan
kemungkinan dalaln jumlah yang banyak iBrealey dan
Myers,
1984).
Untuk
suatu
pendekatan yang probabilistik sehingga
formasi
nilai
menganalisis resiko tersebut, maka
kriteria
investasi diharapkan
akan
dilakukan
hasil
n~emberikan
yang lebih mendekati kenyataan dan dapat
menggam-
barkan resiko atas investasi yang ditanamkan dalam
proyek
industri.
Pengukuran
resiko
in-
digambarkan
suatu
oleh
standar deviasi, sebagaimana dikatakan oleh Horne (1977),
hahwa
dispersi
has,!
ztau return atas investasi yang
menggambarkan
atau jangkauan distrihusi
derajat
dihadapi oleh investor.
umum
digunakan
devijsi.
untuk
peluang
ditanamkan
ketidakpastian atau
dapat
resiko
Salah satu hentuk dispers:
mengukur
resiko
adalah
dari
yang
yang
standar
Untuk
persaalan di atas , maka dipelajari
finansial
dengan penyukuran resiko atas
analisis
investasi
yang
ditanamkan dalam suatu proyek dengan menggunakan simulasi
komputer .
Dalam
Monte Carlo.
penelitian
ini
digunakan
simulasi
Hal ini juga dilakukan oleh Herzt (1964) Q
dalam Kotler ( 1 9 7 4 ) untuk menganalisis resiko.
Guna
ineningkatkan efektif i tas pengambi Ian
keputus-
an , dikembangkan suatu program komputer berbentuk
Sistem
Penunjang Iceputusan penanaman ~ilodal pada
agroindustri .
Sistem
Penun jang
Keputusan
proyek
(SPR)
dilengkapi dengan informasi yang sesuai dengan
yang
model
yang
keputusan
akan diambil dapat memberikan suatu penunjang
pengambil
keputusan.
Sehingga
setiap
bagi
keputusan
akan
leiih akurat, tepat dan rasiona!.
Model
bangkan
MAUT (Multiattribute Utility
untuk
Theory)
melengkapi model STR sebagai
memilih alternatif kriteria jamak.
dikem-
alat
untuk
Dalain penelitian
digunakan untuk memilih titik
Debt
ini
Equity
model
MAUT
Ratio
(DEB) atau persentase d e b t ,sebagai informasi
ternatif besarnya modal pinjaman untuk membiayai
Titik
ini dipakai sebagai informasi bagi
sahaan
tor.
gai
pemilik
al-
proyek.
peru-
sebelum menentukan besarnya pinjaman dari
kredi-
Dengan mengukur utilitas pengambil keputusan
seba-
preferensi
terhadap resiko,
dengan model MAUT ini.
titik
DEB
ditentukan
Fenel i t ian
ini
a k a n n1enga:nbi 1 k a s u s
pads
rencana
p e n d i r i a n p r o y e k a g r o i n d u s t r i d a n p e m a n f a a t a n model d a p a t
d i g u n a k a n s e b a g a i p e n u n j a n g k e p u t u s a n b a y i penanarn
atau
k r e d i t o r s e b a g a i bahan pertirnbangan p e r l u
modal
tidaknya
p e m b e r i a n p e r s e t u j u a n permohonan k r e d i t .
9.
RUANG LINGRUP DAN TUJUAN
Huang l i n g k u p p e n e l i t i a n d a p a t d i u r a i k a n s e b a g a i
berikut
:
(1) proyek i n d u s t r i h e r b a s i s p e r t a n i a n ,
( 2 ) e v a l u a s i proyek hanya d i t i n j a u d a r i
segi
finansial
a r . t i n y a s e g i t e k n i s d a n penlasaran t e l a h d i e v a l u a s i ,
( 3 ) 1 r r . i t e r i a i n v e s t a s i y a n g d i g u n a k a n a d a l a h I R R d a n NPV,
(4) a r n s
kas
t e r j a d i pada periode
waktu
diskrit
dan
pasti,
( 5 ) rnetoda d i s k o n t o b e r s i f a t d i s k r i t .
Tujuan d a r i p e n e l i t i a n i n i a d a l a h
( 1 ) nlenlbentuk
:
d a n rnengernbangkan model s i r n u l a s i
analisis
r e s i k o i n v e s t a s i yang ditanarnkan,
( 2 ) nlenlpe l a j a r i p e r u b a h a n r e s i k o st.as p e r u b a h a n
struktur
pembiayaan pada s u a t u i n v e s t a s i ,
( 3 ) r n e n ~ p e i a j a r ip e n g m b i l a n k e p u t u s a n dalarn r u a n g 1i n g k u p
resiko,
( 4 ) rrien~bentuk d a n rnengernbangkar~ k o m p u t e r i s a s i m o d e l
ten1
p e n u n j a n g k e p u t u s a n penanaman modal p a d a
i n d u s t r i dalam ruang lingkup p r o b a b i l i s t i k .
sis-
proyek
11. LANDASAN TEORI
A. SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN
Pada
dengan
Sistem Penunjang.Keputusan (SPK) yang
penunjang
dapat diartikan
sebagai
dimaksud
langkah
awal
pembentukan SPK, dimana dilakukan suatu analisis keputusan
dengan mengidentifikasikan perihal keputusan yang penting.
Terminologi SPK menurut Minch dan Burns (1983).
'
ada-
!ah konsep spesifik yang menghubungkan sistem komputerisasi
dengan pengambil keputusan sebagai pemakai.
ristik pokok yang mendasari teknik SPK adalah
( I ) Interaksi langsung antara komputer
Karakte-
:
dengan
pengambil
keputusan.
(2: Adanya dukungan yang menyeluruh (hol istik) dari
kepu-
tusan bertahap ganda.
( 3 ) Suatu
sintesa dari konsep yang diambil dari
bidang
ilmu,
antara lain ilmu
komputer,
berbagai
psikologi,
ilmu sistem, ilmu manajemen dan intelegensia buatan.
( 4 ) Mempunyai kemampuan adaptif terhadap perubahan kondisi
dan
kemampuan
berevolusi menuju
sistem
yang
lebih
bermanfaat.
Menurut Keen dan Morton (1978). tujuan dari SPK
lah
ada-
:
(1) Membantu
manajer
(pengambil keputusan)
pada
proses
pengambilan,keputusan yang umumnya bersifat semistruktural, yaitu harus mampu mengawinkan proses
keputusan
struktural dengan penilaian dari masing-masing pengnmbil keputusan yang bersifat subyektif.
(2) Menunjang
penilaian
manajer dan
sama
sekali
bukan
untuk menggant'inya.
(3) ~ i k e m b a n ~ k a nuntuk lebih menitikberatkan
efektivitas
dari pengambil keputusan dan
efisiensinya.
peningkatan
bukan
pada
Efektivitas mencakup identifikasi
dari
apa yang harus dikerjakan dan menjamin bahwa
keputusan
yang
(goal oriented).
dipilih harus relevan
kriteria
dengan
tujuan
-
Menurut Mangkusubroto dan Trisnadi (1978). Setiap pengembangan SPK ditujukan untuk pengambilan keputusan
tentu, sehingga pengembangannya tidak menggunakan
ter-
standar
tertentu.
Menurut
Keen
iayak apabi la
dan Morton (1978). aplikasi
SPK
akan
:
(1) Basis data sangat banyak, sehingga pengambil keputusan
akan sulit untuk membuat konsepsi dari data tersebut.
(2) Adanya
tekanan
waktu
baik
dalam
penentuan
hasil
akhir atau proses pencapaian keputusan.
( 3 ) Manipulasi
dan komputasi dalam proses untuk
mencapai
keputusan yang cukup penting.
(4) Penentuanmasalah. pengembangan alternatif dan memilih
solusi berdasarkan aka1 sehat.
Landasan
manajemen
ketiga
untuk
model
adalah diperlukannya konsepsi model (Minch dan
Burns, 1983).
bangkan
utama dalam mengembangkan SPK
Fungsi konsepsi model adalah untuk
mengem-
dan menggambarkan secara abtsrak hubungan
antnra
komponen utama dari pengambilan keputusan, yaitil
;
(1) pengamhil keputusan (pemakai), ( 2 ) model dan (3) data.
~ u b u n g a nantara ketiga komponen di atas dapat dilihat pada
Gambar 1
I
Model dasar
Data dasar
-----
------- - - -
-- - -- ----
--- --
- - - - - -1
I
I
I
I
Model manajemen
data dasar
Sistem manajemen
data dasar
!
I
I
I
I
i
I 1
I
I
I
Sistem Pengolahan Perihal
I
1
I
?'
c+.
I
I
I
I
Sistem Manajemen Dialog
-L--
I
- -- - - - - - --
--.-- - - - - - - - - -
- -SPK
-- - -
I
I
I
- 2 .
I
Pengambil Keputusan
(Pemakai)
Gambar 1. Struktur Sistem Penunjang Reputusan
(Eriyatno, 1984)
9. PREFERENSI ATAS RESIKO DAN FUNGSI UTILITAS
Pengambilan
usaha
keputusan
pada
dasarnya
mentranformasikan suatu informasi
alternatif-alternatif
merupakan
kedalam
atau usulan-usulan.
bentuk
Beberapa
ka-
rakteristik yang menyulitkan pengambilan keputusan adalah
banyak-
ketidakpastian yang akan terjadi di masa datang,
nya
faktor yang berinteraksi (kompleks)
berubah
yang
(dinamis?
dan
lingkungan
(Mangkusubroto dan
Trisnadi,
1'387).
Rualitas
keputusan yang diambil dapat dinilai
dari
konsisten tidaknya keputusan tersebut dengan pilihan yang
ada
,
liki
informasi yanq tersedia dan preferensi yang
pengambil
Trisnadi
tiap
keputusan.
Menurut
(19871, dalam situasi
dimi-
Mangkusubroto
ketidakpastian,
alternatif mengandung tingkat resiko yang
dan
dimana
berbeda,
maka perlu untuk mengetahui preferensi pengambil keputusan.
Preferensi atas resiko dapat dinyatakan dalam bentuk
kurva
setiap
utilitas yang mencerminkan besarnya utilitas
nilai.
Kurva ini dapat menggambarkan
sifat
dari
pe-
ngambil keputusan, yaitu sifat penghindar resiko, penggemar resiko dan netral.
Nilai utilitas ditinjau dari ilmu ekonomi
sikan
sebagai tingkat kepuasan atau
pemenuhan
didefinikepuasan
apabila seseorang mengkonsumsi barang atau jasa disesuaikan dengan kemampuan yang dimiliki.
Utilitas menunjukkan
sifat objektif dan subjektif mengenai selera, preferensi,
persepsi dan s t a t e of mind tiap individu, sehingga
utilitas
adalah
suatu nilai relatif
(Thompson.
nilai
1981).
Menurut Mangkusubroto dan Trisnadi (1987). nilai utilitas
suatu kejadian tidak pasti merupakan suatu nilai ekivalen
tetap
suatu kejadian yang mencerminkan preferensi
sese-
orang dalam menghadapi resiko:
Pada dasarnya, kurva utilitas dapat dipandang
gai
kumpulan
Menurut
dari banyak
Wright
titik-titik
dan Moskowitz
(1979),
ekivalen
tetap.
beberapa
metoda
untuk mengukur nilai utilitas antar& lain adalah
kuran
seba-
langsung, von Neumann-Morgenstein (MN),
;
pengu-
MN
yang
dimodifikasi dan Ramsey.
Dengan
dapat
least square kurva
metoda
fungsi
utilitas
dlbentuk menjadi bentuk fungsi polinomial
dud,
fungsi
logaritma dan fungsi akar
(Kotler,
derajat
1974).
Sedangkan Mangkusubroto dan Trisnadi (19871, menggambarkan
bentuk fungsi utilitas sebagai bentuk fungsi
nensial yaitu
;
c (Xo-X)
l - e
U(X)
=
c (X-XI)
l - e
dimana
:
I J ( X ) = fungsi utilitas nilai X
Xo = batas bawah fungsi
XI
=
batas atas fungsi
c
=
parameter bentuk
ekspo-
Bagi yang bersifat netral fungsi utilitas dinyatakan
dalam garis lurus
:
C. PEMILIHAN ALTERNATIF KRITERIA JAMAK
Pemilihan alternatif dalam proses pengan~bilan keputusan
biasanya menggunakan kriteria
sebagai
antara alternatif-alternatif tersebut.
keputusan
yang
digunakan
akan lebih dari satu
pembanding
Dalam pengambilan
cukup kompleks, biasanya
(jamak).
kriteria
yang
Mangkusubroto
clan Trisnadi (1987). menyatakan dalam kondisi ketidakpastian
,
pemilihan alternatif dengan kriteria jamak
didasarkan
komposit).
gabungan
atas nilai utilitas kriteria majemuk
Utilitas
dari
nilai
kriteria majemuk
utilitas
dapat
(fungsi
merupakan
tunggal
suatu
masing-masing
kriteria.
Fungsi komposit dapat dinyatakan dalam bentuk
1. Fungsi Utilitas Penjumlahan
2. Fungsi Utilitas Perkalian
:
dimana
:
U(X)
= fungsi utilitas kriteria majemuk X, skala 0-1
lJI(XI)
= fungsi utilitas masing-masing
kriteria,
skaia
0-1
<
=
konstanta skala,
1.;
=
konstanta yang ditentukan dari k i , -1
Penggabungan
0
ki
<
ki
1
<
k < 0
fungsi utilitas dapat dilakukan
hanya
bi?a hubunyan antar kriteria dapat dinyatakan dalam
kon-
disi saling tak bergantungan utilitas (TBU). Kriteria
disebut
tgk bergantungan utilitas terhadap
kriteria
X
Y,
bila preferensi atas nilai X tak tergantung pada nllai Y.
D. ARUS KAS DAN KRITERIA INVESTASI
Arus kas (cash flow
an
)
didefinisikan sebagai perbeda-
antara pendapatan dan pengeluaran dalam periode
tentu
pada
suatu proyek investasi
(Schall
dan
ter-
Haiey,
1977).
Unsur-unsur arus kas terdiri dari
1. Pendapatan sebagai arus kas positif
:
(inflow)
- Penyusutan (D)
- Keuntungan bersih (PI
- Nilai akhir proyek
(S)
2. Biaya sebagai nrus kas negatif
(outflow)
- Investasi (I)
- Modal kerja (biaya tetap (FCI dan
(VC))
biaya
variabei
Konsep
money)
nam,
nilai uang berdasarkan waktu (time value .of
penting untuk menilai suatu investasi yang
karena nilai.uang nasa sekarang tidak
nilai
uang
tersebut,
masa datang (Horne.
nilai
1977).
dita-
sama
dengan
Dengan
konsep
uang masa datang (Future Value)
harus
didiskonto untuk masa sekarang iPresent Value). Formulasi
bentuk diskonto adalah
:
FV
PV =
dimana (1
(1 + i)"
+
i ) " adalah faktor diskonto.
Kriteria
metoda
baik
keputusan atau kriteria
untuk
mencari ukuran secara
tidaknya suatu proyek cntuk
investasi
menyeluruh
dilaksanakan
adalah
tentang
ditinjau
dari segi finansial (Kadariah et al., 1978).
Adapun tujuan dari analisis ekonomi penanaman
modal
atau investasi .adalah:
(1) untuk
proyek
menyatakan nilai tambah pada
penanaman modal, yaitu
setiap
kembalinya
kegiatan
investasi
yang digambarkan oleh perubahan waktu,
(2) untuk
merangking
proyek
atau
mengurut
setiap
kesempatan
investasi, sehinqga dapat memilih
alternatif
dari setiap kesempatan tersebut.
macam kriteria keputusan yang paling
Beberapa
kenal adalah
ter-
:
1. Nilai Sekarang Bersih - Net Present Value (NPV)
2 . Tinqkat Hasil Intern - Internal Rate
of Return
(IRR)
3. Ratio Pendapatan-Biaya Bersih (Net B/C)
4. Ratio Pendapatan-Biaya Kotor (Gross B/C)
5. Ratio Keuntungan iPV3/k)
Kriteria
berdasarkan
keputusan
arus
analisis
kas masuk dan arus kas
pro.yek berjalan (Horne, 1977).
yang
ditanamkan
berikut
:
NFV
=
Rt.
R
2
t=l
dimana
I,
(1 + i)'=
diturunkan
keluar
Arus kas suatu
dalam suatu proyek
+
-Ic
investasi
+
selama
investasi
dirumuskan
sebagai
Sn
(1 + i ) "
:
investasi awal
=
Rt = nilai arus kas tahun ke-t
- nilai akhir proyek
5, -
NPV merupakan selisih antara nilai sekarang dari benefit ban nilai sekarang biaya tiap periode (Kadariah
al., 1979).
Suatu proyek dikatakan layak secara finansi-
a1 apabila NPV
IRR
suatu
>
adalah
proyek
berikut
:
IRR
=
-10 +
0.
nilai discount rate
sama dengan nol, yang
n
2
t=l
i'
et
Rt.
(1 + i'It
yang
menbuat
dirumuskan
NPV
sebagai
Sn
+
(I.
= 0
+ i"In
adalah IRR yang dicari.
IRR
atas
dspat juga dianggap sebagi
tingkat
investasi dalam suatu proyek. asal
keuntungan
setiap
benefit
bersih yar>g diwu:udkan
periode
tiap periode ditanam kembali
berikutnya (Kadariah et al.,
1978).
pada
Sedangkan
menurut Horne (1977). IRR menunjukkan kekuatan laju
dis-
konto
yang
rata-rata
menunjukkan
dari suatu investasi
of return
rate
atau
rata-rata
angka
terhadap
jumlah
modal yang diinvestasikan atau ditanamkan.
Besaran R, pada arus kas mempunyai elemen-elemen
:
(1) Penyusutan (Dt). dan Amortisasi (At)
(2) Bunga yang harus dibayar (Bt)
(3) Pendapatan bersih (P,)
ii,
=
D, + A,
Penyusunan D,,
sar
+ Bt + P,
A,,
Bt dan P, berasal dari proyeksi Ikhti-
Rugi Laba (Income Statement), sebagai penyusun
kas. Struktur ikhtisar rugl laba secara umum
oleh Bowlin et al. (1980) sebagai berikut
1. Penjualan bersih (He Q,)
2. Biaya tetap (FC,)
digambarkan
:
.....................
xxx
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xxx
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xxx
3. Biaya variabel (VC,)
4. Pendapatan kotor (1)-(2)-(3)=(Gt)
............
xxx
..........
xxx
5. Penyusutan (DL) dan Amortisasi (A,)
6. Bunga pinjaman (Bt)
..........................
7. Pendapatan sebelum pajak (4)-(5)-(6)
8. Pajak pendapatan (TI,)
=
9. Pendapatan bsrsih (?)-(a)
xxx
. . . . . . . . . xxx
T (7) . . . . . . . . . . . . . . . xxx
=
arus
Pt . . . . . . . . . . . . . . .
xxx
Dari proyeksi ikhtisar rugi laba, PC atau pendapatan
bersih setelah pajak dirumuskan sebagai
Pt
= (HtQt - (FCt
Bila
+ VCtQt + Dt
:
+. Be)) (1 - T )
variabel-variabel analisis cimasukan ke
dalam
kriteria keputusan NPV, maka besaran arus kas masuk
saat t adalah
Rt
pada
:
= (HtQt - (FCt+VCtQe+Dt+At+Bt) )
(1-T) +Dt+At+B=
bila pendapatan sebelum pajak > O
Rr. = (Heat. -(FCt+VCtQe+Dt+At+B,))
+ Dt + A t + Bt
bila pendapatan sebelum pajak < O
Investasi
yang
ditanamkan pada awal
proyek
(1-1,
dapat bersumber dari dari pemilik proyek (equity capital)
dan kreditor berupa pinjaman (debt capital).
liska~lsecara ~llatematismaka
Io = PR Io
I
.
=
(DER
+
+
(1 - DR) 10
1) EC
:
PK
adalah Persentase Debt ( % I .
DER =
ditu-
;
dimana
=
Bila
ratio antara modal pinjaman dan milik sendiri atau
Debt Euity ratio^.
EC
=
modal milik sendiri.
E. SIMULASI
Penelitian
dengan simulasi ditu:ukkan
sistem yang kompleks dan besar.
pada
keadaan
Penyelesaian sistem kom-
pleks secara analitik akan menambah kerumitan
pekerjaan.
Aliernatif yang dapat dilakukan adaiah menganalisa sistem
tersebut dengan metoda simulasi (Law dan Kelton, 1982).
Menurut
merupakan
sistem
Hillier
teknik
yang
dangkan
dan
Lieberman
membangun
(1980).
eksperimen
sampling
didasarkan atas model yang
kepada proses teknik kuantitatif
valuasi
alternatif-alternatif
fakta-fakta
yang
suatu
dibentuk.
Thierauf dan Klekamp (1975) lebih
nekankan
simulasi
objektif
untuk
didasarkan
dan asumsi-asumsi dengan menggunakan
Seme-
mengekepada
kompu-
terisasi model matematik dibawah kondisi ketidakpastian.
1. Metodologi Simulasi
Membuat
model merupakan suatu
seni
tersendiri.
Model adalah suatu abstraksi dunia nyata atau gambaran
suatu sistem yang sedang dipelajari.
lum
Beherapa faktor yang perlu dipertimbangkan
sebe-
membentuk model simulasi adalah menetapkan
bahwa
persoalan membutuhkan simulasi dengan mempertimbangkan
biaya
dan
keuntungan yang akan
memperkirakan
dicapai.
waktu dan usaha yang
mengerjakan hal-ha1 sebagai berikut
dibutuhkan
;
(1) membentuk model yang akurat,
(2) mengumpulkan data,
( 3 ) implementasi model (penggunaan komputer).
( 4 ) validasi model,
Khususnya
untuk
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN
PENANAMAN MODAL PADA PROYEK
AGROlNDUSTRl DENGAM KRlTERlA
RESIKO FlNANSlAL
Oleh
YUNA
PRABAWANGi
F 22. 1020
1 9 9 1
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
lNSTlTUT PERTANIAN BOGOR
B O G O R
Yuna Prabawangi. F22.1020.
Sistem Penunjang Keputusan
naman Modal Pada Proyek Agroindustri Dengan Kriteria
Finansial.
PenaResiko
Dibawah birnbingan Pramono D. Fewidarto.
R I N G K A S A N
Penan,an~an modal pada suatu proyek tidak terlepas
faktor
dari
resiko kegagalan, karena keadaan di masa datang
lingkupi
kondisi ketidakpastian.
Pada proyek
agroindustri
ketidakpastian bersifat spesifik, dipengaruhi
kondisi
di-
sifat produk yang dihasilkan dan cara serta proses
oleh
produksi
yang dapat dipengaruhi oleh alam.
Tujuan
penelitian ini antara lain untuk membentuk
-,:,-ngembangkan
-.
dalam
sistem
penunjang keputusan
penanaman
modal
ruang lingkup probabilistik, menganalisis resiko
nansial
dan
menlpelajari perubahan
resiko
atas
dan
fi-
perubahan
st-ruktur pembiayaan suatu investasi proyek.
Paket Anares merupakan kesatuan program berbentuk
tern
panunjany keputusan yang terdiri dari
Model
sis-
Data.bas,
Model Estimasi. Model Simulasi dan Model Utilitas.
Analisis resiko pada penanaman modal akibat ketidakpastian di masa datang dilakukan dengan pendugaan secara probahilistik
pada variabel analisisnya. Variabel analisis
bersifat
probabilistik
operasi,
harga
dalam model ini
jual, volume jual dan
meliputi
nilai
sisa
;
yang
hiaya
proyek.
bes:.:-an
nila; opt-iniistik, palins murrgkin dan pesimistik yang
ditransformasikan menjadi distribusi peluang suhjektif.
Keluaran Model Simulasi merupakan suatu informasi kelayakan
proyek (kriteria IRR dan NPV) dengan
tingkat
resiko
digantbarkan oleh standar deviasi, variansi, koefisien variasi
dan down s i d e r i s k distribusi nilai
kriteria
investasi
hasil simulasi.
Model
Utilitas adalah model untuk
memilih
kriteria jamak dalam kondisi ketidakpastian.
ngambil 'keputusan terhadap resiko digambarkan
alternatif
Preferensi peoleh
fungsi
utilitas.
Verifikasi pada proyek benilr udang dilakukan dengan ma-
.
.
sukan estinrasi biaya tetap dan biaya variabel yang
oleh
didekati
distribusi logilormal, harga dan volume jual oleh
dis-
tribusi beta dan nilai sisa proyek oleh distribusi segitiga.
Hasil simulasi menunj~lkkan bahwa dengan meningkatnya persentase debt struktur pembiayaan investasi, nilai rata-rata IRR
dan NPV meningkat tetapi tingkat resiko juga meningkat.
Verifikasi pada Model Utilitas dilakukan dengan
krite-
ria Equity, IRR. NPV, standar deviasi IRR dan standar deviasi NPV untuk mencari alternatif struktur pembiayaan iavesta-
si. Uengan preferensi subjektif pengambil keputusan terhadap
tiap kriteria didapatkan hasil bahwa
persentase debt antara
65 persen sampai 70 persen dapat dipakai sebagai bahan
+
~lmbangan
.
per-
penqailibil keputusan sebelunl ~nenentukan struktur
pembiayaan investasi proyek benur udang yang akan dibiayai.
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENANAMAN MODAL
P A D A PROYEK A G R ~ I N D U S T R IDENGAN KRITERIA RESIKO FINANSIAL
Oleh
YUNA PRABAWANGI
F 22.1020
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
B O G O R
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENANAMAN MODAL
PADA PROYEK AGROINDUSTRI DENGAN KRITERIA RESIKO FINANSIAL
Oleh
YUNA PRABAWANGI
F 22.1020
SKRIPSI
Sebagai sal ah satu syarat untuk memperoleh gel ar
SARJANA TEKNOLOGI PERTANIAN
pada Jurusan Teknologi Industri Pertanian,
Fakultas Teknologi Pertanian,
Institut Pertanian Bogor
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
B O G O R
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
SISTEM PENUNJANG XEPUTUSAN PENANAMAN MODAL
PADA PROYEK AGROINDUSTRI DENGAN KRITERIA RESIXO FTNANSIAL
SKRIPSI
Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
SARJANA TEKNOLOGI PERTANIAN
pada Jurusan Teknologi Industri Pertanian,
Fakultas ~eknologiPertanian,
Institut Pertanian Bogor
Oleh
YUNA PRABAWANGI
F 22.1020
Dilahirkan pada tanggal 23 Maret 1966
di Ciamis
Lulus
:
14 Januari 1991
Disetujui,
~~]nmono
D. Fewidarto, MS
Dosen Pembimbing
KATA PENGANTAR
Syukur alhamdulillah, penulis ucapkan ke hadirat
Aliah
SWT, karena hanya dengan rahmat dan anugerah-Nyalah sehingga
penulis dapat menyelesaikan skripsi ini.
Penulis menyampaikan terima kasih yang sebesar-besarnya
kepada
:
1. Ir.
Pramono
D:Fewidarto,
MS. selaku
Dosen
Pembimbing
yang banyak meluangkan waktu memberikan bimbingan.
2. Para staf
yang
pengajar Jurusan Teknologi Industri
telah banyak memberikan saran dan
Pertanian
petunjuk
selarna
penulis masih duduk dibangku kuliah.
3. Rekan-rekan seperjuangan Gugus Kendall Muiu (GKM) P-4
yang telah memberikan dorongan moril dan semangat
++
selama
penyelesaian skripsi ini.
4. Semua pihak yang telah membantu penulis yang tidak
dapat
penulis sebutkan satu per satu.
Penulis menyadari bahwa dalam skripsi ini masih
terdapat
banyek
kekurangan, oleh karena itu kritik dan saran
bersifat membangun sangat penulis harapkan,
Semoga skripsi ini bermanfaat.
Bogor,
Februari 1991
Penulis
yang
DAFTAR IS1
Halaman
I'iATA PENGANTAR . . . . . . . . . . . . . . . . . .
i ii
DAFTAR TAREL . . . . . . . . . . . . . . . . . .
vi
. . . . . . . . . . . . . . .
DAFTAR LAMPIRAN . . . . . . . . . . . . . .
I . PENDAHULUAN . . . . . . . . . . . . . . . .
A . LATAR BELAICANG . . . . . . . . . . . . .
DAFTAR GAMRAR
. .
vi i
. .
ix
. .
1
. .
1
. . . . . . . . . .
5
I1 . LANDASANTEORI . . . . . . . . . . . . . . . . .
6
. . . . . . . . .
6
B . RUANG. LINGKUP DAN TUJUAN
A . SISTEM PENUNJANG REPUTUSAN
8. PREFERENSI ATAS RESIKO DAN FUNGSI
UTILITAS . . . . . . . . . . . . .
C.
PEMILIHAN ALTERNATIF W.ITERIA JAMAIC
D . ARUS KAS DAN KRITERIA INVESTASI . .
E. SIMULASI
. . . . . . . . . . . . .
F . MODEL SIMULAqI PENANAMAN MODAL
. .
G . PENDERATAN ESTIMASI SUBJEKTIF . . .
H . METODA NUMERII'i . . . . . . . . . .
I11 . METODOLOGI PENELITIAN
A . PENDEICATAN SISTEM
. . . . . . . .
. . . . . . . .
B . FORMULAS1 PERMASALAHAN
C.
. . . . . .
IDENTIFIRASI SISTEM . . . . . . . .
D . VERIFIICASI MODEL
. . . . . . . .
IV
.
PERMODELAN S I S T E M
. . . . . . . . . . .
A . KONFIGIJKASI MODEL
B . KERANGKA MODEL
. . . . . . . . . .
. . . . . . . . . .
V . P E N E R A P A N P A D A P E N G U S A H A A N B E N I H UDANG
. . . . . . . . . . . . . . . .
D I PT X
A . GAMBARAN UMUM P E N G U S A H A A N U D A N G
B
.
. . . . . . . . .
PENGUMPULAN DATA
C . LANGKAH PENGOLAHAN DATA
VI
VII
.
.
. .
H A S I L DAN P E M E A H A S A N
. . . . . .
. . . . . . . . .
A . MODEL B A S I S . D A T
. . .. . . . . . . . .
B . MODEL E S T I M A S I
. . . . . . . . . .
C . MODEL S I M I J L A S I
. . . . . . . . . .
D . MODEL U T I L I T A S
. . . . . . . . . . .
K E S I M P I J L A N DAN S A R A N
A . KESIMPULAN
B
.
SARAN
. . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . .
DAFTAK PIJSTAKA
LAMPIKAN
. . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . .
DAFTAR TABEL
.
98
.
105
Nilai peluang dan peluang kumulatif estima. . . . . . . . . .
si variabel nilai sisa
110
Perincian investasi awal proyek
.
Estimasi subjektif variabel stokastik arus
kas prnyek tahun ke-1 industri
benur udang . . . . . . . . . . . . . . .
Hasil run simulasi kriteria IRR
.
113
Hasil run simulasi kriteria NPV
.
113
Masukan analisis sensitifitas simulasi
finansial
. . . . . . . . . . . . . .
116
Hasil run simulasi pada berbagai tingkat
. . . . . . . .
ketelitian clan kepercayaan
119
Urutan persen debt untuk membiayai proyek
. . . . . . . . . . .
industri benur udang
123