...

pengembangan model perhitungan contingent liabilities dengan

by user

on
Category: Documents
2

views

Report

Comments

Transcript

pengembangan model perhitungan contingent liabilities dengan
PENGEMBANGAN MODEL PERHITUNGAN CONTINGENT LIABILITIES
DENGAN MENGGUNAKAN SIMULASI MONTE CARLO
Abstraksi
Kewajiban-kewajiban yang bersifat kontijensi dapat menjadi beban APBN
apabila peristiwa-peristiwa yang menjadi pemicunya terealisasi. Untuk memitigasi
kesiapan APBN dalam menghadapi kewajiban-kewajiban kontijensi terutama dalam
kaitannya dengan percepatan pembangunan infrastruktur, diperlukan analisis atas
kemampuan APBN dalam jangka menengah untuk mendukung pembangunan
infrastruktur di Indonesia, baik dalam bentuk belanja langsung maupun yang bersifat
kontijensi, sebagai implikasi dari adanya dukungan pemerintah yang diberikan dalam
skema kerjasama pemerintah dan swasta. Di sisi lain, diperlukan juga analisis atas
kewajiban-kewajiban kontijensi, baik berupa besaran maupun probabilitasnya, yang
timbul dari adanya dukungan ataupun jaminan yang diberikan pemerintah.
Kapasitas untuk memperkirakan besaran kewajiban-kewajiban kontijensi dan
kemampuan APBN untuk menanggungnya dapat ditingkatkan dengan memanfaatkan
metode monte carlo dalam penghitungannya. Metode monte carlo dapat dimanfaatkan
untuk melakukan perhitungan contingent liabilities dapat dikembangkan dan diterapkan
dalam hampir semua model penghitungan kewajiban kontijensi baik di sektor energi,
sektor transportasi, sektor BUMN dan sektor-sektor lainnya.
Terkait dengan pemanfaatan metode monte carlo dalam penghitungan
kewajiban kontijensi atas dukungan dan jaminan yang diberikan pemerintah dalam
percepatan pembangunan infrastruktur, khususnya pada infrastruktur jalan tol, beberapa
temuan menarik dapat dikemukakan. Pertama, dukungan Pemerintah (government
guarantee) merupakan instrumen yang dapat diberikan untuk mengurangi pengaruh
ketidakpastian dari variabel-variabel input untuk tetap mempertahankan kelayakan
finansial dari proyek. Kedua, dua bentuk dukungan Pemerintah yaitu Land Capping dan
Minimum Revenue Guarantee dapat menurunkan nilai probabilitas terjadinya nilai IRR,
ROE, dan DSCR berada di bawah threshold yang telah ditetapkan dan mempersempit
sebaran nilai dari masing-masing parameter, yang ditunjukan dengan menurunnya nilai
standar deviation. Ketiga, terjadinya pergeseran titik berat (expected) dari nilai untuk
parameter kelayakan finansial proyek tersebut, yang ditunjukan dari nilai mean yang
lebih besar dibandingkan dengan nilai mean ketika belum adanya Dukungan
Pemerintah. Keempat, berdasarkan hasil simulasi Monte Carlo yang mengkombinasikan
dua bentuk Dukungan Pemerintah sekaligus, didapat bahwa kombinasi yang
memberikan nilai IRR paling optimal untuk proyek diperoleh ketika proyek diberikan
MRG 100% dan investor hanya menanggung 80% dari biaya tanah. Kombinasi ini
memberikan nilai IRR sebesar 15,95%.
Praktek pemanfaatan metode monte carlo dalam menghitung kewajiban
kontijensi membutuhkan paling tidak 2 hal yang sangat krusial yaitu (i) adanya
pemodelan faktor-faktor risiko yang tepat dan akurat, serta (ii) tersedianya suatu
metodologi yang tepat untuk menentukan threshold dari masing-masing parameter
kelayakan finansial dari suatu proyek infrastruktur dengan mempertimbangkan risiko dan
karakteristik di sektor jalan tol di Indonesia. Kedua hal tersebut dapat diusahakan
pemenuhannya dengan tersedianya data historis yang memadai terkait setiap faktor
risiko, ditambah dengan dukungan justifikasi dari expert atas kewajaran dari setiap
asumsi atas faktor-faktor risiko yang digunakan. Untuk itu diperlukan suatu metodologi
yang disepakati dapat digunakan untuk menentukan baik distribusi probabilitas dari
setiap faktor risiko maupun threshold-threshold kelayakan tersebut.
I. Pendahuluan
1.1 Latar Belakang Masalah
Untuk sektor infrastruktur, dalam 5 tahun ke depan terhitung mulai tahun 2010
hingga tahun 2014, kebutuhan dana pembangunan infrastruktur di Indonesia diperkirakan
mencapai Rp1.429 triliun dimana pemerintah diharapkan dapat berkontribusi sebesar
Rp790 triliun. Sisanya sebesar Rp639 triliun diharapkan dapat diperoleh dari sektor
swasta, baik dalam dan luar negeri, di antaranya dengan menggunakan skema
kerjasama antara pemerintah dan swasta.
Dengan demikian, apabila dibagi rata, APBN diperkirakan akan menanggung
beban belanja infrastruktur sebesar sekitar Rp158 triliun per tahun sejak 2010 hingga
2014. Beban belanja infrastruktur tahunan tersebut belum merupakan keseluruhan beban
yang mungkin akan ditanggung APBN mengingat dalam menarik peran sektor swasta
dalam skema kerjasama pemerintah dan swasta, pemerintah dituntut untuk memberikan
berbagai bentuk dukungan, baik berupa dukungan finansial atau nonfinansial, yang
berpotensi menimbulkan beban tambahan terhadap APBN. Kewajiban-kewajiban yang
bersifat kontijensi dapat menjadi beban APBN apabila peristiwa-peristiwa yang menjadi
pemicunya terealisasi. Untuk memitigasi kesiapan APBN dalam menghadapi kewajibankewajiban kontijensi tersebut diperlukan analisis atas kemampuan APBN dalam jangka
menengah untuk mendukung pembangunan infrastruktur di Indonesia, baik dalam bentuk
belanja langsung maupun yang bersifat kontijensi, sebagai implikasi dari adanya
dukungan pemerintah yang diberikan dalam skema kerjasama pemerintah dan swasta.
Bagi pemerintah, pilihan kebijakan yang dapat dilakukan adalah (i) pemerintah
melakukan belanja langsung untuk membiayai infrastruktur yang akan berakibat
meningkatnya defisit, atau (ii) memberikan dukungan kepada badan usaha termasuk
sektor swasta, yang tidak secara langsung mengakibatkan peningkatan angka defisit
namun mengakibatkan meningkatnya kewajiban kontijensi pemerintah.
Dukungan pemerintah yang diberikan kepada badan usaha dituangkan dalam
perjanjian kerjasama dengan prinsip bahwa risiko dialokasikan kepada pihak yang paling
mampu mengendalikan risiko. Berbagai macam dukungan yang diberikan oleh
pemerintah dalam skema kerjasama pemerintah dan swasta dalam pembangunan
infrastruktur dapat menimbulkan kewajiban-kewajiban yang bersifat kontijensi bagi
pemerintah. Pengelolaan risiko fiskal yang timbul akibat kerjasama tersebut penting
karena pemberian dukungan itu diperlukan untuk mendukung tersedianya infrastruktur
namun tetap harus menjaga kesinambungan APBN.
Dukungan pemerintah yang diberikan dapat berupa kompensasi financial dan
atau bentuk lain melalui skema pembagian risiko. Risiko-risiko yang dapat diberikan
kompensasi adalah (i) risiko politik, (ii) risiko kinerja proyek dan (iii) risiko permintaan.
Risiko politik adalah risiko yang ditimbulkan oleh kebijakan/tindakan/keputusan sepihak
dari Pemerintah atau Negara yang secara langsung dan signifikan berdampak pada
kerugian finansial badan usaha. Risiko politik meliputi risiko pengambilalihan kepemilikan
aset, risiko perubahan peraturan perundang-undangan dan risiko pembatasan konversi
mata uang dan larangan repatriasi dana. Risiko kinerja proyek adalah risiko yang
berkaitan dengan pelaksanaan proyek, yang antara lain meliputi risiko lokasi dan risiko
operasional. Risiko permintaan adalah risiko yang ditimbulkan akibat lebih rendahnya
permintaan atas barang/jasa yang dihasilkan oleh proyek kerjasama dibandingkan
dengan yang diperjanjikan.
1.2 Tujuan
Atas dasar uraian di atas dipandang perlu untuk melakukan suatu kegiatan
pengembangan model perhitungan contingent liabilities dengan menggunakan simulasi
monte carlo. Tujuan kegiatan secara detail adalah (i) membangun kerangka analisis
model perhitungan contingent liabilities dengan simulasi monte carlo, (ii) menyusun
panduan perhitungan contingent liabilities dengan simulasi monte carlo, dan (iii)
mengembangkan model perhitungan contingent liabilities dengan simulasi monte carlo
untuk risiko fiskal yang terkait pemberian dukungan pemerintah dalam proyek-proyek
KPS.
Untuk dapat lebih memberikan gambaran praktis penggunaan metode monte
carlo dalam penghitungan contingent liabilities yang muncul dari pemberian dukungan
pemerintah dalam proyek KPS, dalam laporan ini akan digunakan infrastruktur jalan tol
sebagai studi kasus.
II. Model Keuangan (Financial Model)
2.1 Komponen Utama Model Keuangan (Financial Model)
Salah satu alat yang digunakan untuk melakukan analisis kelayakan investasi
adalah dengan menggunakan model keuangan (financial model). Model keuangan
menggambarkan hubungan diantara berbagai variabel maupun asumsi yang digunakan.
Dari model keuangan akan dapat diketahui bagaimana struktur cash flow dari proyek,
yang meliputi pendapatan, beban, kewajiban kepada kreditor maupun pembayaran pajak
kepada Pemerintah. Net cash flow yang dihasilkan dari proyek akan digunakan sebagai
basis dalam melakukan analisis kelayakan investasi.
2.1.1
Diskripsi Proyek
Model keuangan yang dikembangkan adalah untuk proyek jalan tol dengan
panjang 22 km dan akan dikonsesikan selama 35 tahun. Pendanaan proyek akan
dibiayai dengan utang dengan porsi 70% dan 30% sisanya berasal dari modal sendiri
(equity).
2.1.2
Pemodelan Cash Flow
Pemodelan cash flow dapat dijelaskan dalam langkah-langkah sebagaimana
tersebut di bawah ini:
a) Menentukan besaran total biaya proyek/investasi yang meliputi biaya pengadaan
lahan, biaya desain, biaya kontruksi dan fasilitas tol, biaya supervisi, biaya
eskalasi, biaya kontijensi, biaya PPN, biaya overhead, biaya finansial, dan interest
during construction. Hubungan antar variabel dapat dijelaskan dalam formula
sebagai berikut:
TBIi = TBPi + BPLi + BF + IDC , i = 0, … . , C
Keterangan:
TBIi
= total biaya investasi pada tahun i;
TBPi
= total biaya proyek pada tahun i;
BPLi
BF
C
= biaya pembebasan tanah pada tahun i;
= biaya finansial
= durasi pelaksanaan konstruksi
b) Menentukan besarnya revenue/pendapatan, yang bergantung dari dua
variabel yaitu besaran tarif dan volume lalu lintas. Pemodelan perhitungan
revenue dapat digambarkan dalam formula tersebut di bawah ini:
REVj =
u
t=1 Ptj
Keterangan:
REVj
=
Ptj
=
Vtj
=
N
=
L
=
× Vtj × L × 365, j = C + 1, … , N
Pendapatan Tol (Operasi) pada tahun j;
Tarif tol untuk kendaraan golongan t di tahun j;
Volume lalu lintas per hari untuk kendaraan golongan t;
Masa Konsesi;
Panjang Jalan Tol;
c) Menentukan penyesuaian terhadap besarnya tarif tol di tahun berikutnya. Tarif
tol akan disesuaikan setiap dua tahun sekali mengikuti laju inflasi (UU Nomor
38 tahun 2004 dan PP Nomor 15 tahun 2005) :
Pt
j+1
= Ptj
N
j=C+1
1 + Fj
, j = C + 1, … , N
Keterangan:
Pt(j+1)
= Tarif tol untuk golongan kendaraan t pada tahun (j+1);
Ptj
= Tarif awal tol untuk golongan kendaraan t pada tahun j;
d) Besarnya volume lalu lintas, dapat diformulasikan dalam rumus berikut:
Vt
j+1
= min[Vtj 1 + g j ; rt ∅], j = C + 1, … . , N
Keterangan:
Vt(j+1)
= Volume lalu lintas untuk tipe kendaraan t di tahun (j+1);
Vtj
= Volume lalu lintas untuk kendaraan tipe t di tahun j;
gj
= Laju pertumbuhan lalu lintas di tahun j;
ri
= Komposisi kendaraan masing-masing golongan;
Ø
= Kapasitas maksimum volume lalu lintas untuk kendaraan tipe t;
Volume lalu lintas diasumsikan akan tumbuh sebesar 7% tiap tahun, namun
diperkirakan pada tahun ke-32 setelah operasi, jalan tol mencapai kapasitas
maksimumnya sehingga laju pertumbuhannya 0%.
e) Menentukan besarnya biaya operasional
diformulasikan dalam rumus berikut ini:
COSTj = REVj × ∂, j = C + 1, … . , N
dan
pemeliharaan,
dapat
Keterangan:
COSTj
= Biaya operasi dan pemeliharaan pada tahun j;
∂
= Persentase besaran biaya operasi dan pemeliharaan terhadap
pendapatan tol.
Besarnya biaya operasi dan pemeliharaan diasumsikan sebesar 15% dari
pendapatan tol.
f)
Perhitungan depresiasi dapat dihitung dengan formula sebagai berikut:
DEPj =
TBI
N−C
, j = C + 1, … , N
Keterangan:
DEPj
= Depresiasi di tahun j;
TBI = Total biaya investasi proyek
g) Perhitungan Cash Flow After Tax proyek pada periode j, dapat dihitung
dengan formula sebagai berikut:
CFATj = REVt − COSTt − TAXt
Keterangan:
CFATj
= Cash flow after tax untuk periode j;
h) Untuk pemodelan pajak, diasumsikan ketika terjadi negative cash flow, yaitu
umumnya terjadi pada awal operasi dari proyek maka diasumsikan besaran
pajak adalah 0. Dengan demikian, maka perhitungan besaran pajak dapat
diformulasikan dengan rumus sebagai berikut:
TAX = max⁡
[0; T REVt − COSTt − DEPt − INTt ]
Keterangan:
TAXt
= Besarnya pajak penghasilan untuk periode t, diasumsikan
sebesar 30%;
INTt
= Besarnya pembayaran bunga untuk periode t;
i)
Bagi sponsor (investor equity), besaran cash flow yang diterima merupakan
residual cash flow setelah digunakan untuk pembayaran bunga dan pokok
pinjaman. Sehingga cash flow yang diterima oleh sponsor dapat
diformulasikan dengan rumus di bawah ini:
FCFEt = CFATt − INTt − PRIt
Keterangan:
FCFEt
= Free Cash Flow to Equity
INTt
= Pembayaran bunga untuk periode t;
PRIt
= Pembayaran pokok pinjaman untuk periode t;
2.2 Alur Perhitungan Dalam Model Keuangan
Secara garis besar alur perhitungan dalam model keuangan jalan tol dengan
menggunakan simulasi Monte Carlo dapat digambarkan sebagai berikut:
Gambar 3.2. Alur Perhitungan Model Keuangan
Uncertainty in Cash Flow
Identifikasi komponen arus kas
dan asumsi parameter
Pengembangan Model
Cost of Capital:
 Cost of debt
 Cost of Equity
 WACC
Keuangan
Penentuan Fungsi Distribusi
Probabilitas Variabel Risiko
Simulasi:
 Teknik Monte Carlo
 Penentuan jumlah iterasi
Output:
 NPV, IRR, ICR, DCSR
 Dukungan Pemerintah
Sementara struktur dari model keuangan proyek jalan tol dapat ditunjukan dalam
arsitektur berikut ini:
Gambar 3.3. Struktur Model Keuangan
Input
Bagian
input
dari
model
keuang
an
menjel
askan
menge
nai:
a.
b.
–
–
–
–
c.
d.
Biaya investasi (project cost);
Asumsi-asumsi
Cost of Debt (interest rate)
Cost of Equity
Tarif pajak
Weighted Average Cost of Capital (WACC)
Volume kendaraan dan pertumbuhan kendaraan;
Struktur pendanaan (financing) yang meliputi komposisi utang dan ekuitas.
III. Penggunaan Metode Monte Carlo dalam Model Keuangan Proyek Jalan
Tol
3.1 Hasil Simulasi Monte Carlo
Metode Monte Carlo dapat digunakan untuk mengevaluasi dampak pemberian
guarantee (e.q. Minimum Revenue Guarantee (MRG) dan Land Capping) terhadap
kelayakan finansial dari suatu proyek Jalan Tol. Kelayakan finansial proyek ditunjukan
oleh parameter-parameter dibawah ini:
Tabel 4.1. Financeability Test
Factor
Internal Rate of Return
Return on Equity
Debt Service Coverage Ratio
Interest Coverage Ratio
Net Present Value
- On Project
- On Equity
Result:
Threshold
14.70%
16%
1.50
2.00
0.00
0.00
Observed* Pass/ Fail
16.36%
Pass
18.88%
Pass
1.86
Pass
9.98
Pass
256,739
205,551
Pass
Proyek jalan tol dikatakan layak secara finansial apabila nilai dari setiap
parameter observed melampaui nilai threshold.
Dari perhitungan dengan simulasi
Monte Carlo sebanyak 5.000 iterasi menggunakan bantuan perangkat lunak Crystal Ball,
didapatkan hasil simulasi untuk masing-masing parameter sebagai berikut:
o
Simulasi terhadap IRR
Gambar 4.1. Forecast Chart IRR
Hasil simulasi menunjukan nilai IRR proyek mempunyai rata-rata sebesar 15,14%
dengan standard deviation 0,68%. Disamping itu, dari statistik terlihat bahwa nilai IRR
proyek berkisar diantara 12,63% sampai 17,21%. Artinya terdapat kemungkinan nilai IRR
proyek dibawah nilai threshold yang telah ditetapkan sebesar 14,70%, sebagaimana
ditunjukan dalam gambar di bawah ini:
Gambar 4.2. Risiko Kelayakan Finansial - IRR
Dari gambar di atas terlihat bahwa terdapat kemungkinan (probabilitas) nilai IRR proyek
lebih rendah dari 14,70% yaitu sebesar 25,79%. Hal ini merupakan risiko terhadap
kelayakan finansial proyek yang harus diperhatikan dan perlu dilakukan upaya untuk
mengurangi kemungkinan terjadinya terhadap risiko tersebut.
o
Simulasi terhadap ROE
Gambar 4.3. Forecast Chart ROE
Hasil simulasi menunjukan nilai rata-rata (mean) dari ROE proyek adalah 16,79% dengan
standard deviation 1,11%. Sedangkan kisaran nilai untuk ROE sebagaimana ditunjukan
dalam stastistik yaitu berada dalam range 12,83% sampai 20,38%. Dengan kisaran ini
dan memperhatikan threshold yang telah ditetapkan sebesar 16%, artinya terdapat
kemungkinan (probabilitas) nilai ROE berada dibawah nilai threshold, sebagaimana
ditunjukan dalam gambar di bawah ini:
Gambar 4.4. Risiko Kelayakan Finansial - ROE
Dari gambar di atas terlihat bahwa terdapat kemungkinan (probabilitas) nilai ROE di
bawah nilai threshold (16%), yaitu sebesar 24,20%, yang merupakan risiko terhadap
kelayakan finansial dari proyek jalan tol tersebut, khususnya dalam perspektif sponsor
(investor equity).
o
Simulasi terhadap DSCR dan ISCR
Gambar 4.5. Forecast Chart DSCR
Dari simulasi yang dilakukan terhadap parameter DSCR sebanyak 5.000 kali iterasi,
didapatkan hasil nilai rata-rata (mean) dari DSCR sebesar 1,58 dengan standard
deviation 0,15. Hal ini berarti nilai rata-rata DSCR proyek telah melampaui nilai threshold
yang telah ditetapkan yaitu sebesar 1,50. Namun dari statistik didapatkan data bahwa
range nilai dari DSCR mempunyai nilai minimum sebesar 1,26 dan maksimum sebesar
2,05. Artinya terdapat risiko terhadap aspek kelayakan finansial proyek terutama dalam
perspektif lender (pemberi pinjaman) atas kemampuan proyek memenuhi kewajibannya.
Dari frekuensi distribusi di atas terlihat bahwa terdapat kemungkinan (probabilitas) nilai
DSCR proyek di bawah nilai threshold (1,50) sebesar 31,73%. Sedangkan untuk nilai
ISCR, dari simulasi didapat bahwa untuk parameter ini tidak terdapat risiko bahwa
nilainya akan berada dibawah nilai threshold yang telah ditetapkan.
3.2 Government Guarantee (Dukungan Pemerintah)
Risiko terhadap kelayakan finansial proyek terjadi karena proyek dihadapkan
pada ketidakpastian nilai dari variabel input (asumsi-asumsi) yang digunakan. Faktorfaktor yang menjadi sumber risiko yaitu terdiri dari:
1. Biaya tanah dan biaya konstruksi;
2. Tarif awal, volume kendaraan, dan pertumbuhan traffic;
Dukungan Pemerintah (government guarantee) merupakan instrumen yang dapat
diberikan untuk mengurangi pengaruh ketidakpastian dari variabel-variabel input tersebut
untuk tetap mempertahankan kelayakan finansial dari proyek. Pembahasan terkait
government guarantee akan difokuskan pada dua bentuk guarantee (Dukungan
Pemerintah), yaitu Land Capping dan Minimum Revenue Guarantee (MRG).
3.2.1
Land Capping
Secara matematis pemberian land
notasi/persamaan matematis sebagai berikut:
capping
dapat
dinyatakan
dalam
 Kewajiban pembayaran investor, dinyatakan:
 Kewajiban pembayaran Pemerintah, dinyatakan:
Keterangan:
C0 = Kewajiban Investor
C = Kewajiban Pemerintah
C = Biaya Tanah Aktual
CMax = Batas Maksimum Tanggungan Investor
3.2.2
Minimum Revenue Guarantee (MRG)
Konsep yang sama sebagaimana diterapkan dalam land capping diterapkan juga
dalam pemberian MRG untuk proyek jalan tol ini. Hal yang membedakan dari konsep
land capping adalah dalam MRG karena terkait dengan revenue maka pemancungan
terhadap distribusi dilakukan dengan memberikan batas bawah terhadap distribusi faktor
risiko tersebut.
3.2.3 Pengaruh Pemberian Land Capping dan MRG Terhadap IRR, ROE, dan
DSCR
Secara umum pengaruh dari dua bentuk Dukungan Pemerintah terhadap ketiga
parameter kelayakan finansial di atas adalah:
1. Menurunkan nilai probabilitas terjadinya nilai IRR, ROE, dan DSCR berada di
bawah threshold yang telah ditetapkan.
2. Mempersempit sebaran nilai dari masing-masing parameter, yang ditunjukan
dengan menurunnya nilai standar deviation.
3. Terjadinya pergeseran titik berat (expected) dari nilai untuk ketiga parameter
tersebut, yang ditunjukan dari nilai mean yang lebih besar dibandingkan dengan
nilai mean ketika belum adanya Dukungan Pemerintah. Sehingga berpengaruh
juga terhadap nilai minimum dan maksimumnya yang menjadi lebih besar.
Sehingga dapat disimpulkan bahwa Dukungan Pemerintah menurunkan risiko cash flow
dari proyek, sebagaimana diindikasikan dari ketiga poin di atas
3.3
land
Contingent Liabilities
Atas Dukungan Pemerintah yang diberikan kepada proyek jalan tol dalam bentuk
capping dan MRG mengakibatkan Pemerintah memiliki kewajiban yang
kemungkinan terjadinya belum bisa dipastikan di masa mendatang. Oleh karena itu,
besaran dan probabilitas dari contingent liabilities perlu diukur.
IV. Penutup
4.1 Kesimpulan
Dari analisis dalam bab-bab terdahulu terlihat bahwa metode monte carlo dapat
dimanfaatkan untuk melakukan perhitungan contingent liabilities. Walaupun dalam
laporan ini yang digunakan sebagai kasus adalah infrastruktur jalan tol, namun
penggunaan metode monte carlo dapat dikembangkan dan diterapkan dalam hampir
semua model penghitungan contingent liabilities baik di sektor energi, sektor transportasi,
sektor BUMN dan sektor-sektor lainnya. Pusat Pengelolaan Risiko Fiskal telah memiliki
berbagai macam spreadsheet-based model terkait risiko fiskal, yang bersumber dari
pembangunan infrastruktur, BUMN maupun ekonomi makro dan sektor keuangan, yang
dapat dikembangkan kapasitasnya dengan menambahkan analisis probabilistic dalam
model-model yang masih bersifat deterministic tersebut dengan menggunakan metode
monte carlo.
Terkait dengan studi kasus infrastruktur jalan tol dalam laporan ini, dapat ditarik
beberapa kesimpulan dan rekomendasi antara lain sebagai berikut:
1) Proyek infrastruktur Jalan Tol terutama yang akan ditawarkan untuk
dikerjasamakan dengan pihak swasta harus memenuhi persyaratan secara
finansial. Ketidaklayakan suatu proyek infrastruktur khususnya jalan tol bisa
disebabkan oleh rendahnya expektasi cash flow, tingginya risiko, atau kombinasi
diantara keduanya.
2) Proyek infrastruktur jalan tol dikatakan layak secara finansial apabila parameterparameter kelayakan investasi proyek, yang meliputi IRR, ROE, DSCR, ISCR,
dan NPV melampaui nilai threshold untuk masing-masing parameter tersebut.
Penentuan kelayakan proyek dengan cara ini dilakukan secara deterministik,
artinya hanya menggunakan satu nilai (single value) dan belum memasukan
faktor-faktor risiko.
3) Risiko terhadap kelayakan finansial proyek terjadi karena proyek dihadapkan
pada ketidakpastian nilai dari variabel input (asumsi-asumsi) yang digunakan.
4) Metode simulasi dengan metode Monte Carlo dapat digunakan untuk menilai
risiko kelayakan finansial dari proyek yaitu dengan memodelkan faktor-faktor
risiko dalam suatu distribusi probabilitas, sehingga dapat dihasilkan distribusi
kemungkinan dari parameter-parameter kelayakan investasi.
5) Dukungan Pemerintah (government guarantee) merupakan instrumen yang dapat
diberikan untuk mengurangi pengaruh ketidakpastian dari variabel-variabel input
untuk tetap mempertahankan kelayakan finansial dari proyek.
6) Pengaruh dari dua bentuk Dukungan Pemerintah yaitu Land Capping dan
Minimum Revenue Guarantee terhadap kelayakan finansial proyek adalah: (a)
menurunkan nilai probabilitas terjadinya nilai IRR, ROE, dan DSCR berada di
bawah threshold yang telah ditetapkan; (b) mempersempit sebaran nilai dari
masing-masing parameter, yang ditunjukan dengan menurunnya nilai standar
deviation; (c) terjadinya pergeseran titik berat (expected) dari nilai untuk
parameter kelayakan finansial proyek tersebut, yang ditunjukan dari nilai mean
yang lebih besar dibandingkan dengan nilai mean ketika belum adanya Dukungan
Pemerintah.
7) Dukungan Pemerintah yang diberikan kepada proyek jalan tol dalam bentuk land
capping dan MRG mengakibatkan Pemerintah memiliki kewajiban yang
kemungkinan terjadinya belum bisa dipastikan di masa mendatang (contingent
liabilities). Besaran dan probabilitas dari contingent liabilities perlu diukur sebagai
dasar untuk proses pencadangan dalam budget.
8) Berdasarkan hasil simulasi Monte Carlo yang mengkombinasikan dua bentuk
Dukungan Pemerintah sekaligus, didapat bahwa kombinasi yang memberikan
nilai IRR paling optimal untuk proyek diperoleh ketika proyek diberikan MRG
100% dan investor hanya menanggung 80% dari biaya tanah. Kombinasi ini
memberikan nilai IRR sebesar 15,95%.
4.2 Rekomendasi
1) Proyek jalan tol yang sudah dinyatakan layak secara finansial tetap diperlukan
suatu analisis untuk menilai risiko kelayakan finansial dari proyek jalan tol
dimaksud, yaitu dengan memodelkan faktor-faktor risiko dalam model keuangan
proyek jalan tol.
2) Pemodelan faktor-faktor risiko harus dilakukan dengan tepat dan akurat, oleh
karenanya diperlukan data historis terkait faktor-faktor risiko tersebut, ataupun
dapat dilakukan dengan meminta pendapat dari pihak yang berkompenten.
3) Diperlukan suatu metodologi yang tepat untuk menentukan threshold dari masingmasing parameter kelayakan finansial khususnya untuk proyek jalan tol dengan
mempertimbangkan risiko dan karakteristik di sektor jalan tol di Indonesia.
4) Dukungan Pemerintah sebaiknya diberikan untuk proyek yang sudah layak secara
finansial, dan dimaksudkan untuk mengurangi ketidakpastian dari faktor-faktor
risiko sehingga dapat mempertahankan kelayakan finansial dari proyek.
5) Pencadangan dana untuk contingent liabilities terkait Dukungan Pemerintah yang
diberikan untuk suatu proyek jalan tol dilakukan dengan mempertimbangkan
kapasitas fiskal yang dimiliki oleh budget.
V. Daftar Pustaka
Fitriani, H., Farida P., Wibowo, A., “Kajian Penerapan Model NPV at Risk Sebagai Alat
Untuk Melakukan Evaluasi Investasi pada Proyek Infrastruktur Jalan Tol”, Jurnal
Infrastruktur dan Lingkungan, Vol. II, No. 1, 2006.
Wibowo, A., “Mengukur Risiko dan Atraktivitas Investasi Infrastruktur di Indonesia”, Jurnal
Teknik Sipil Institut Teknologi Bandung, Vol. 13, No. 3, 123 – 131, 2006b.
Wibowo, A., “Evaluasi Dampak Finansial Garansi Pendapatan Terhadap Kelayakan dan
Risiko Proyek Infrastruktur Menggunakan Teknik Simulasi”. Seminar Nasional
Teknik Sipil, 2007.
Brealy, R.A., Myers, S.C., dan Marcus,A.J., “Dasar-Dasar Manajemen Keuangan
Perusahaan,” 5th Ed., Erlangga, Jakarta, 2007.
Badan Pengatur Jalan Tol, Departemen Pekerjaan Umum, “Peluang Investasi Jalan Tol
di Indonesia”, Jakarta, 2007.
Suryantini, Ni Putu S., “Perbedaan Kinerja Portofolio Berdasarkan Strategi Portofolio Aktif
dan Pasif pada Saham LQ 45 di BEJ”, Buletin Studi Ekonomi Vol. 12, No. 3,
Denpasar, 2007.
Triweko, Robertus W., dan Wibowo, A., “Analisis Stokastik Kelayakan Finansial Proyek
Infrastruktur Jalan Tol yang Melibatkan Pendanaan Swasta”, Seminar Nasional
Teknik Sipil, 2008.
Wibowo, A., “Struktur Modal yang Optimal dalam Pembiayaan Proyek Infrastruktur
dengan Pendanaan Swasta”, 2008.
Wibowo, A., “Project Finance: Capital Structure dan Financial Engineering”, Workshop of
Government Contingent Liabilities Valuation from Guarantees for PPP
Infrastructure Projects, Bandung, 2008.
Wibowo, A., “Maximizing Equity Net Present Value of Project Financed Infrastructure
Projects Under Build, Operate, Transfer (BOT) Scheme”, 2009.
Fly UP