Beta ini berfungsi mengukur sensitivitas dari tingkat pendapatan return dari saham Perusahaan terhadap pergerakan tingkat pendapatan pasar secara
keseluruhan. Beta ini dihitung sebagai covariance saham Perusahaan terhadap variance IHSG. Nilai Beta dari saham Perusahaan dihitung dari pergerakan harga
saham Perusahaan terhadap pergerakan IHSG.. Komponen biaya hutang Cost of Borrowings yang diperhitungkan dalam
struktur modal pada umumnya adalah hutang jangka panjang atau hutang investasi, yang pada umumnya sama dengan tingkat bunga hutang yang harus
dibayar oleh perusahaan. Komponen biaya hutang ini harus memperhitungkan faktor tax shield yang dinikmati oleh perusahaan. Dengan demikian maka
komponen biaya hutang dihitung sebagai tingkat bunga pinjaman setelah dikurangi tingkat pajak yang berlaku.
2.7 Analisa Resiko Menggunakan Model Simulasi
Salah satu teknik analisis resiko yang umum digunakan adalah simulasi Monte Carlo
. Teknik analisis resiko Monte Carlo ini dikembangkan pada awal tahun 1960 an. Salah satu pendukung penggunaan teknik ini adalah Hertz1964, yang
dalam makalahnya di Havard Business Review telah berjasa menyebarluaskan teknik ini ke masyarakat luas.
Pada dasarnya, simulasi Monte Carlo melibatkan penggunaan distribusi peluang dan bilangan random dalam perhitungannya. Dengan bantuan komputer,
distribusi peluang nilai Net Present Value, IRR, maupun indikator-indikator lainnya akan dapat diperoleh Abor, 2005; Evans dan Olson, 2005.
Simulasi Monte Carlo akan mengganti nilai total aliran kas bersih tiap tahun dengan distribusi peluang tiap faktor yang mempengaruhi total aliran kas
bersih contoh: pendapatan atau komponen-komponen sumberdaya. Distribusi peluang faktor-faktor penting yang disimulasikan mengambarkan unsur
ketidakpastian dari faktor-faktor penting tersebut Smith, 1994. Dengan memanfaatkan komputer, simulasi dapat melakukan observasi
acak dari tiap distribusi peluang untuk digunakan dalam perhitungan net cash flow tiap tahun sepanjang umur investasi proyek. Selanjutnya aliran kas yang diperoleh
dari hasil simulasi ini digunakan untuk menghitung indikator-indikator kinerja
investasi proyek maupun indikator-indikator keuangan perusahaan lainnya. Keseluruhan proses kemudian akan diulang kembali dalam jumlah yang besar,
untuk medapatkan distribusi peluang kinerja yang diinginkan bukan nilai tunggal. Penyebaran distribusi peluang tersebut akan menggambarkan tingkat
ketidakpastian disekitar aliran kas proyek. Proses simulasi Monte Carlo ini merupakan siklus pengulangan. Apabila
distribusi yang dihasilkan dari proses pengulangan ini digambarkan dalam bentuk grafik sebagai distibusi frekuensi, maka gambaran yang didapatkan akan dapat
dijadikan sebagai bahan pertimbangan keputusan manajerial. Pengambil keputusan akan sangat terbantu dengan gambaran resiko yang ada dibandingkan
dengan hanya menggunakan model pembangunan aliran kas yang konvensional. Meskipun penggunaan Simulasi Monte Carlo banyak digunakan pada
analisa resiko penilaian investasi, namun lebih dari itu, sebenarnya konsep dan teknik
tersebut dapat
digunakan dalam
konteks keseharian
proses manajerialAbor, 2005.
Beberapa perangkat lunak simulasi berbasis komputer sudah tersedia di pasar saat ini namun masih terbatas digunakan oleh beberapa kalangan saja.
Sebagian besar pengguna model ini menggunakan perangkat lunak Add ins yang terintegrasi dengan perangkat lunak spreadsheet seperti risk dan Crystall Ball.
Namun, dengan perkembangan paket-paket perangkat lunak spreadsheet yang telah memasukkan banyak fasilitas-fasilitas perhitungan statistik, Macro dan
VBA, ketergantungan terhadap software Add Ins menjadi semakin berkurang Gunarta, 2006. Secara umum proses simulasi Monte Carlo yang akan digunakan
untuk mengevaluasi resiko nilai tukar digambarkan berupa diagram alir pada Gambar 2-52.
Risiko pada umumnya merupakan faktor yang dapat dikelola dengan cara mengalihkan transfer, menghindarkan avoidance, mengurangi atau mencegah
reductionmitigation dan dengan menerima acceptance. Mengurangi atau mencegah merupakan pendekatan yang paling memungkinkan dalam pengelolaan
risiko bagi perusahaan perkebunan kelapa sawit dengan memaksimalkan tata kelola perusahaan Pardamean, 2011. Menurut Pardamean 2011, jenis-jenis
risiko pada agroindustri CPO antara lain sebagaimana yang terlihat padaTabel 2-9.
.
Gambar 2-52
Logika Simulasi Monte Carlo
Mulai
For i = 1 To N N = Jumlah Iterasi
TH= Umur Proyek
Sample Distribusi Probabilitas untuk
Tahun ke j Eksekusi Model
Proyeksi Keuangan
j For j = 1 To TH
Hitung dan Record Indikator Kinerja Finansial Proyek dan
Perusahaan i
Ringkas Hasil dan Gambarkan dalam Bentuk Distribusi
Frekuensi untuk Setiap Indikator Finansial
Tabel 2-9 Jenis Risiko pada Agroindustri CPO No
Jenis Risiko Bentuk Risiko
1 Risiko produk TBS
Tidak tercapainya target produksi TBS yang tidak tahan lama
Penerimaan TBS yang tidak sesuai dengan standar TBS mentah, tangkai panjang, dll
TBS telah berbentuk brondolan TBS busuk
Persaingan dari produk lain
2 Risiko pasar
Turunnya harga CPO 3
Risiko proses Bibit yang tidak layak
Pemeliharaan pembibitan Pembukaan lahan dan pemeliharaan tanaman kelapa
sawit yang tidak sesuai dengan standar
3 Risiko sistem
Kehilangan bahanmaterial Penggunaan bahan yang tidak efektif
Hari kerja fiktif Penggunaan dana tidak efisien
4 Risiko hukum
Ketidakpastian aturan Kesalahan atau ketidakmapuan
Melanggar kontrak atau perjanjian Korupsi
5 Risiko lingkungan
Pengelolaan kebun yang tidak ramah lingkungan Penerapan CSR yang tidak tepat
6 Risiko asset
Kebakaran Keamanan
IT
2.8 Penelitian Terkait
