## PENERAPAN METODE SIMULASI MONTE  CARLO TERHADAP RISIKO FINANSIAL PROYEK KONSTRUKSI
(Studi Kasus : Apartemen X di Cipulir)
Andi Maddeppungeng¹, Rifky Ujianto², Marsa Fella³ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Sultan Ageng Tirtayasa Email : marsafella@gmail.com
ABSTRACT
Financial risk is the company's risk associated with the outlay that should be paid out by the project in order for the project to operate. To minimize financial risk, cost estimation is required. Cost estimates are used to find out how much it will cost to build the project.
At the cost estimation stage, it often doesn’t involve uncertainty and risk factors, whereas risk  and  uncertainty  are  important  factors  that  are  unavoidable  in  project  costs.  To  measure  the consequences of the risks and uncertainties of project financing, a Monte Carlo simulation is used to model and analyze the system to get the best project cost estimate. This study was conducted to determine the maximum and minimum value of the project based on the unit price of materials and wages, to know the probability of project success as per cost in Project’s Cost Budget Plan to the cost estimation result, and to find out the percentage of cost comparison that will be experienced by the project from Monte Carlo simulation method with Microsoft Excel and Crystal Ball Software.
In  this  research,  analysis  is  done  on  the  minimum  unit  price,  the  maximum unit  price obtained from the interview result and the most likely unit price taken from the cost budget plan. The  Monte  Carlo  simulation  is  done  using  Microsoft  Excel  and  Crystal  Ball  software.  So  the simulation will result in a more realistic probability distribution of estimated cost values. From the research results obtained a minimum value of Rp 68,133,682,809.47, the maximum value of Rp. 106,485,596,066,01  and  the  contract  value  of  Project’s  Cost  Budget  Plan  worth  Rp. 96,805,087,332.74. The probability percentage of successful project implementation as per cost in cost budget plan  is 100%. Projects can earn profit  of 9,82 % by using the results of analysis from Microsoft Excel, and earn profit of 6,42 % by using Crystal Ball analysis results.
Keyword : Monte Carlo Simulation , Financial Risk, Cost Estimation

## INTISARI
Risiko finansial adalah risiko perusahaan terkait pembiayaan yang harus dikeluarkan oleh proyek  agar  proyek  tersebut  dapat  beroperasi.  Untuk  meminimalisir  risiko  finansial,  diperlukan adanya  estimasi  biaya.  Estimasi  biaya  digunakan  untuk  mengetahui  berapa besar  biaya  yang diperlukan untuk membangun proyek.
Pada tahap estimasi biaya sering  kali tidak  melibatkan faktor ketidakpastian dan risiko, padahal risiko dan ketidakpastian merupakan faktor penting yang tidak mungkin dapat dihindari dalam biaya proyek. Untuk mengukur akibat dari risiko dan ketidakpastian dari pembiayaan proyek maka  digunakan  simulasi Monte  Carlo guna  memodelkan  dan  menganalisa  sistem  untuk mendapatkan estimasi biaya proyek yang terbaik. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui nilai maksimum dan minimum proyek berdasarkan harga satuan bahan dan upah, mengetahui probabilitas keberhasilan proyek sesuai biaya di RAB terhadap hasil estimasi biaya, dan mengetahui persentase perbandingan harga yang  akan  dialami  proyek  dari  perhitungan  metode simulasi Monte  Carlo dengan program Microsoft Excel dan Crystal Ball. Pada penelitian ini dilakukan analisa pada harga satuan minimum, harga satuan maksimum dari hasil wawancara dan harga satuan paling disukai yang diambil dari harga rencana anggaran biaya (RAB).  Selanjutnya  dilakukan  simulasi Monte  Carlo dengan  menggunakan software Microsoft Excel dan Crystal Ball . Sehingga simulasi akan menghasilkan distribusi probabilitas nilai estimasi  biaya  yang  lebih  realistis.  Dari  hasil  penelitian  diperoleh  nilai  minimum  senilai  Rp 68,133,682,809.47, nilai maksimum senilai Rp. 106,485,596,066.01 dan nilai kontrak RAB proyek senilai  Rp.  96,805,087,332.74.  Presentase  probabilitas  keberhasilan  pelaksanaan  proyek  sesuai biaya  di  RAB  adalah  100%.  Proyek  bisa mendapatkan  keuntungan  sebesar 9.82 %  bila
menggunakan  hasil  analisis  dari Microsoft  Excel ,  dan  mendapatkan  keuntungan  sebesar 6.42 % dengan menggunakan hasil analisi Crystal Ball .
Kata Kunci : Simulasi Monte Carlo, Risiko Finansial, Estimasi Biaya

## 1. PENDAHULUAN
Latar Belakang Penelitian Proyek  merupakan  suatu  kegiatan sementara  yang  berlangsung  dalam jangka waktu terbatas, dengan alokasi sumber  daya  terencana  dan  dengan tujuan  untuk  menghasilkan  produk dengan  kriteria  mutu  yang  telah direncanakan dengan jelas sebelumnya. Pada awalnya estimasi biaya dapat digunakan  untuk  mengetahui  berapa besar  biaya  yang  diperlukan  untuk membangun proyek tersebut (Firdani Ananta, 2015). Estimasi biaya proyek konstruksi merupakan suatu kompilasi  dan  analisis  dari  banyak faktor  yang  mempengaruhi  dan memberikan  konstribusi  terhadap biaya konstruksi (Clough, 1986). Tahap  estimasi  biaya  sering  kali tidak melibatkan faktor ketidakpastian  dan  risiko,  padahal risiko  dan  ketidakpastian merupakan faktor  penting  yang  tidak  mungkin dapat  dihindari  dalam  biaya  proyek (Claudia  Masita,  2015).  Menurut Zetta  Rasullia  (2014),  kesalahan pengestimasi ini bisa disebabkan oleh kurangnya  ketelitian  saat  menyusun rencana  anggaran  biaya  (RAB).  Hal ini  berpengaruh  saat  perusahaan konstruksi  mengajukan  rekapitulasi biaya  kepada owner .  Fenomena ketidakpastian  yang  terjadi  pada dunia  bisnis  seringkali  tidak  mampu diprediksi dengan baik. Maka  dari  itu  dibutuhkan penggunaan  prinsip  probabilitas untuk  memperkirakan  biaya  proyek, sehingga  didapat  estimasi  biaya proyek  yang  terbaik  serta  seakurat mungkin. Permasalahan yang difokuskan  dalam  penelitian  ini
adalah  mengetahui  probabilitas kesuksesan  proyek  sesuai  biaya  di RAB terhadap hasil estimasi biaya.
Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang diatas, maka dapat disimpulkan permasalahan yang  akan  menjadi fokus studi penulisan tugas akhir ini adalah: 1) Berapa  nilai  maksimum  dan minimum proyek bila dilaksanakan berdasarkan  harga  satuan  bahan dan upah ? 2) Berapa  probabilitas  keberhasilan proyek sesuai dengan dana di RAB terhadap hasil estimasi biaya ? 3) Berapa  persentasi  perbandingan yang  akan  dialami  proyek  dari perhitungan  metode  simulasi Monte  Carlo dengan  program
Microsoft Excel dan Crystal Ball ? Tujuan Penelitian Berdasarkan  dengan  rumusan masalah  diatas,  yang  menjadi  tujuan penelitian ini adalah :
1) Mengetahui  nilai  maksimum  dan minimum  proyek  berdasarkan harga satuan bahan dan upah. 2) Mengetahui probabilitas keberhasilan  proyek  sesuai  biaya di  RAB  terhadap  hasil  estimasi biaya. 3) Mengetahui persentase perbandingan  yang  akan  dialami proyek  dari perhitungan  metode simulasi  Monte  Carlo  dengan program Microsoft  Excel dan Crystal Ball .
Batasan Masalah Batasan  masalah  yang  terdapat dalam penulisan tugas akhir ini yaitu:
1) Lokasi  penelitian  adalah  Proyek Pembangunan  Apartemen  X  di
Cipulir, Jakarta Selatan. 2) Penelitian  ini hanya  menganalisis Rencana  Anggaran  Biaya  yang meliputi biaya pekerjaan persiapan,  pekerjaan  struktural atas  dan  pekerjaan  arsitektur dengan metode Monte Car lo.
3) Perhitungan  Harga  Satuan  Bahan dan  Upah  berdasarkan  hitungan proyek.
4) Nilai  maksimum  dan  minimum pada harga satuan upah dan bahan berdasarkan hasil kuisioner.
5) Nilai relative  error yang digunakan adalah 2%.
6) Software yang  digunakan  dalam perhitungan  adalah Microsoft Excel , Minitab dan Crystal Ball .
2. TINJAUAN PUSTAKA a. Peneliti : Zetta Rasullia Kamandang (2014) Judul : Penilaian Risiko Finansial  dengan  Menggunakan Simulasi Monte Carlo b. Peneliti : Firdani Ananta (2015) Judul :  Estimasi  Biaya  Tahap Konseptual pada Proyek Pelebaran Jalan di Aceh Tamiang c. Peneliti :  Muhammad  Akbar (2016) Judul :  Penerapan  Metode Monte  Carlo  untuk  Alokasi Kontigensi Biaya pada Pembangunan  Gedung  Kantor Dinas Kependudukan dan Catatan Sipil Kecamatan Pacitan.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN Bagan Alir Penelitian
Gambar 1. Bagan Alir Penelitian (Sumber : Analisis Penulis, 2018) Data-data  yang  telah  terkumpul diolah  secara  manual  menggunakan program Microsoft Excel dan Crystal Ball .  Pengelolaan  data  merupakan proses  dalam  melakukan  simulasi Monte Carlo untuk menemukan hasil dan  menjawab permasalahan  yang ada.  Data  yang  diambil  nilai maksimum  dan  minimum  dari kuisioner yang merupakan data harga bahan  dan  upah.  Lalu  data  harga bahan dan upah dihitung rekapitulasi RAB masing-masing item pekerjaan.
Perhitungan  rekapitulasi  ini  yang nantinya akan diolah dengan simulasi Monte Carlo . Metode  yang  digunakan  dalam pengolahan  data  dibagi  menjadi beberapa tahapan sehingga membentuk  suatu  kerangka  yang sistematis.  Adapun  masing-masing tahapan tersebut adalah: a. Menentukan Nilai Standar Deviasi Pada tahap ini dilakukan pengerjaan  perhitungan  nilai
standar  deviasi.  Nilai  standar deviasi  adalah  nilai statistik  yang digunakan  untuk  menentukan bagaimana  sebaran  data  dalam sampel  dan  seberapa  dekat  titik data individu ke mean – atau rata- rata – nilai sampel. Standar deviasi awal ini didapat dari populasi nilai minimum  dan  maksimum  biaya pada data yang ditinjau menggunakan persamaan. b. Menentukan Nilai Iterasi Pada  tahap  ini  menentukan  nilai iterasi,  untuk  mendapatkan  nilai iterasi  tersebut  kita  harus mendapatkan nilai deviasi standar awal  dan  menentukan  nilai absolute  error .  Dimana relative error yang  diharapkan  adalah sebesar 2% dan nilai yang diukur merupakan nilai rata-rata dari total nilai  RAB  minimum  dan maksimum. c. Menentukan Angka Random Pada tahap ini menentukan angka random yang dilakukan menggunakan  program Microsoft Excel dan Crystal  Ball .  Angka random  ini  adalah  angka  acak diantara nilai harga minimum dan maksimum  pada  suatu  item pekerjaan sebanyak jumlah iterasi. d. Peramalan data Pada  tahap  ini  dilakukan  iterasi sebanyak jumlah yang didapat dari perhitungan. Setelah itu, mengeluarkan  hasil  output  yang didapat dari program Minitab dan
Crystal Ball . e. Tahap Penarikan Kesimpulan dan Saran Pada  tahap ini, dilakukan penarikan  kesimpulan terhadap hasil  yang  diperoleh  yang disesuaikan  dengan  tujuan  dari penelitian ini. Selanjutnya mencoba  memberikan  saran  agar dapat  bermanfaat  di  penelitian selanjutnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan dengan cara studi kasus pada  suatu  perusahaan  konstruksi  di Jakarta.
Data  yang  digunakan  menggunakan data  internal  perusahaan  serta wawancara  dengan  pihak  yang bertanggung  jawab  di  proyek.  Data aktivitas  pekerjaan  biaya  yang  akan diteliti  adalah  pekerjaan  persiapan, pekerjaan  struktur  dan  pekerjaan arsitektur yang akan dibagi perlantai dalam  perhitungan  pengolahan  data. Berikut ini adalah tabel analisis harga satuan  pada  proyek,  yaitu  harga satuan minimum, harga satuan paling disukai atau  harga  satuan  rencana anggaran  biaya  dan  harga  satuan maksimum.

## Pembahasan Biaya Pekerjaan
Setelah  didapat  harga  satuan  dari setiap  pekerjaan,  maka  tahap selanjutnya  adalah    melakukan analisis rencana anggaran biaya pada masing  masing  harga  satuan.  Biaya adalah  jumlah  dari  masing-masing hasil perkiraan volume dengan harga satuan  pekerjaan  yang  besangkutan. Secara  umum  dapat  disimpulkan sebagai berikut: RAB =  (volume)  x  Harga  Satuan
Pekerjaan

## Tabel 1. Perhitungan Biaya Pada Pekerjaan Persiapan
Uraian Pekerjaan Volume Total Unit Harga Satuan (Rp) Jumlah Total (Rp) Pekerjaan Persiapan Proyek Manajemen dan Biaya Administrasi Lapangan 1.00 Item Rp 7,105,811,205.00 Rp 7,105,811,205.00 Peralatan dan Perlengkapan Kerja (termasuk Mob&Demob) 1.00 Item Rp3,098,640,235.00 Rp 3,098,640,235.00 Peralatan dan Perlengkapan Keselamatan Kerja serta P3K 1.00 Item Rp   243,825,750.00 Rp    243,825,750.00 Laporan 1.00 Item Rp     42,120,750.00 Rp      42,120,750.00 Dokumen Kontrak 1.00 Item Rp     20,763,750.00 Rp      20,763,750.00 Pengadaan  Gambar 1.00 Item Rp     34,238,075.00 Rp      34,238,075.00 Contoh-contoh Bahan, Brosur, dan mock up 1.00 Item Rp     17,797,500.00 Rp      17,797,500.00 Pemeriksaan  dan Pengujian Bahan 1.00 Item Rp     17,797,500.00 Rp      17,797,500.00 Kantor Pemborong Lapangan 1.00 Item Rp   650,617,275.00 Rp    650,617,275.00 Gudang Sementara dan Los Kerja 1.00 Item Rp   182,721,000.00 Rp    182,721,000.00 Pagar  Sementara Proyek 1.00 Item Rp     53,095,875.00 Rp      53,095,875.00 Jalan Masuk Ke Tempat Pekerjaan Dan Jalan Sementara 1.00 Item Rp     35,595,000.00 Rp      35,595,000.00 Kebersihan dan Kerapihan 1.00 Item Rp   308,015,400.00 Rp    308,015,400.00 Penjagaan Proyek 1.00 Item Rp   294,252,000.00 Rp    294,252,000.00 Pemadam Kebakaran 1.00 Item Rp     53,392,500.00 Rp      53,392,500.00 Pengadaan Tenaga Listrik 1.00 Item Rp1,497,363,000.00 Rp 1,497,363,000.00 Pengadaan Sumber Air Bersih 1.00 Item Rp     43,900,500.00 Rp      43,900,500.00 Kerusakan Dan Kerugian terhadap Bangunan Lain 1.00 Item Rp     86,614,500.00 Rp      86,614,500.00 Perlindungan Pemborong Terhadap Pemberi Tugas 1.00 Item Rp     23,730,000.00 Rp      23,730,000.00 Asuransi 1.00 Item Rp   316,795,500.00 Rp    316,795,500.00 Biaya Testing dan Commissioning (Pekerjaan Plumbing) 1.00 Item Rp     60,585,130.00 Rp      60,585,130.00 SUB TOTAL PEKERJAAN PERSIAPAN Rp14,187,672,445.00 (Sumber : Hasil Analisis, 2018) Dari  hasil  analisis  ini  akan  digunakan untuk  mengetahui  rekapitukasi  biaya pekerjaan  dari  harga  minimum,  harga paling  disukai dan  harga  maksimum. Kemudian hasil analisis diolah menggunakan  metode  simulasi Monte Carlo ,  dengan  bantuan software Microsoft Excel dan Crystal Ball . Berikut ini adalah tabel rekapitulasi hasil analisis dari rencana anggaran biaya.
Tabel  2.  Rekapitulasi  Hasil  Analisis  dari Rencana Anggaran Biaya (Sumber : Hasil Analisis, 2018) Simulasi Monte Carlo Pada penelitian ini akan menggunakan  dua  analisis  simulasi Monte Carlo , yang pertama menggunakan software  Microsoft Excel yang  akan  dibantu  dengan program  minitab  untuk  membuat distribusi  frekuensi  dan  yang  kedua menggunakan software Crystal Ball .  Simulasi Monte Carlo Menggunakan Microsoft Excel a. Menentukan  Nilai  Standar Deviasi Pada tahap ini dilakukan pengerjaan perhitungan nilai standar deviasi. Standar deviasi  awal  ini  didapat  dari  populasi nilai minimum, nilai paling disukai dan nilai  maksimum  biaya  pada  data  yang ditinjau dengan menggunakan persamaan sebagai berikut : σ = ( − x )²)
σ = 1
3-1 x(795,543,703,021,000,000.00 ) σ = Rp 19,944,217,779.89 Dari perhitungan diatas diketahui  bahwa  n  yang dipakai  adalah  3,  dan  hasil nilai  standar  deviasi  yang didapat adalah Rp 19,944,217,779.89. Kemudian
dari  nilai  standar  deviasi  ini dihitung  nilai absolute  error , menggunakan persamaan sebagai berikut : Absolute error = ( relative error ) x nilai yang diukur = 0.02 x Rp 90,474,788,736.07 = Rp 1,809,495,774.72 Dimana relative  error yang diharapkan adalah sebesar 2% dan  nilai  yang  diukur merupakan  nilai  rata-rata  dari biaya  pekerjaan  pada  proyek yaitu  Rp  90,474,788,736.07. Sehingga absolute error yang didapat adalah Rp 1,809,495,774.72. b. Menentukan Nilai Iterasi Nilai  iterasi  yang  akan digunakan  untuk  menentukan banyak angka random didapat menggunakan persamaan rumus sebagai berikut : N = 3σ ε ²
= 3 x Rp 19,944,217,779.89 Rp 1,809,495,774.72 ² = 1093,36 ≈ 1094 Dimana  σ  adalah  standar deviasi  awal  dengan  nilai  Rp 19,944,217,779.89  dan merupakan nilai absolute error yaitu  Rp  1,809,495,774.72, sehingga  jumlah  iterasi  yang harus dilakukan untuk simulasi Monte Carlo adalah sebanyak 1094 kali iterasi.
c. Menentukan Angka Random Dari  iterasi  yang  didapat sebanyak  1094  kali,  pada setiap  iterasi  harus  dicari angka  random  antara  nilai minimum dan nilai maksimum dari  setiap  pekerjaa.  Pada proyek ini terdapat 3 pekerjaan,  yaitu  pekerjaan persiapan,  pekerjaan  struktur dan  pekerjaan arsitektur. Dari tiap pekerjaan tersebut, kemudian data dikelompokkan sesuai  kebutuhan  disetiap lantai.  Angka  random  didapat dengan  menggunakan  rumus fungsi  =RAND*(nilai maks – nilai min) + nilai min.

## Tabel  3.  Hasil  Perhitungan  Angka
Random Untuk Setiap Pekerjaan Aktifitas Pekerjaan Persiapan - Lantai Top Roof Jumlah Total Minimum Rp 9,931,370,711 - Rp111,474,190 Maksimum Rp15,606,439,689 - Rp175,173,727 - Iterasi 1 Rp10,069,621,277 - Rp120,168,156 Rp82,691,793,822 Iterasi 2 Rp10,215,655,298 - Rp167,387,859 Rp82,883,520,610 Iterasi 3 Rp10,277,242,921 - Rp147,779,971 Rp86,465,978,778 Iterasi 4 Rp14,773,960,134 - Rp172,778,914 Rp88,560,675,747 Iterasi 5 Rp13,304,238,374 - Rp142,215,354 Rp87,876,638,206 Iterasi 6 Rp12,492,908,589 - Rp169,599,530 Rp89,164,192,799 Iterasi 7 Rp13,156,020,291 - Rp143,636,645 Rp83,746,924,748 Iterasi 8 Rp14,629,785,774 - Rp150,461,380 Rp91,597,681,731 Iterasi 9 Rp12,830,069,067 - Rp165,312,951 Rp90,339,684,142 Iterasi 10 Rp13,835,175,198 - Rp173,232,135 Rp86,312,630,341 Iterasi 11 Rp15,543,785,528 - Rp158,513,111 Rp88,022,635,187 - - - - - - - - - - - - - - - Iterasi 1094 Rp15,511,623,096 Rp160,753,696 Rp89,165,487,984 (Sumber : Hasil Analisis, 2018) d. Statistik Deskriptif Untuk  mendapatkan  statistik deskriptif  dari  hasil  iterasi simulasi Monte Carlo digunakan software minitab. Berikut ini adalah hasil analisis simulasi menggunakan software minitab :
Gambar  2.  Histogram  Hasil Simulasi dari Software Minitab (Sumber : Analisis Penulis, 2018)
Dari  gambar  diatas,  dapat dilihat  bahwa  nilai  minimum dan  nilai  maksimum  hasil simulasi monte carlo menggunakan software Microsoft  Excel adalah  Rp
79,721,696,827 dan Rp 96,669,787,983.  Sedangkan nilai rata – rata yang di dapat dari  hasil  simulasi  adalah  Rp
87,296,771,638,  maka  dapat disimpulkan bahwa nilai hasil simulasi lebih rendah dari nilai kontrak  proyek  yaitu  sebesar Rp 96,805,087,332.  Simulasi Monte Carlo Menggunakan Crystal Ball Langkah awal pengerjaan simulasi Monte Carlo dengan menggunakan
Crystal  Ball adalah  sama  dengan langkah  yang  dilakukan  pada simulasi  dengan  menggunakan
Microsoft  Excel .  Namun  pada software  Crystal  Ball  semua  data yang ini dihitung harus diinputkan terlebih dahulu secara menyeluruh untuk  kemudian  diproses  secara otomatis dan didapatkan hasil yang diharapkan.
a. Menginput Data
Gambar  3.  Menentukan  Tipe Distribusi unutk Simulasi
(Sumber : Analisis Penulis, 2018)
Pada  gambar  diatas  pilih distribusi triangular, distribusi triangular  merupakan  salah satu distribusi peluang kontinu dengan 3 parameter yaitu nilai minimum,  nilai  maksimum dan  nilai  yang  paling  disukai atau paling mungkin. Kemudian  klik  OK  untuk masuk  kedalam  kotak  dialog selanjutnya.
b. Mengatur Output
Gambar 4. Proses Define Forecast (Sumber : Analisis Penulis, 2018)
c. Menjalankan Simulasi
Gambar 5. Proses Simulasi (Sumber : Analisis Penulis, 2018) d. Statistik Deskriptif Dari hasil simulasi menggunakan crystal  ball , dapat  diketahui  data  data statistik.  Berikut  ini  adalah hasil analisis statistik deskriptif dari simulasi crystal ball :
Gambar 6.  Grafik  frekuensi dari hasil simulasi crystal ball (Sumber : Analisis Penulis, 2018)
Dari  gambar  grafik  frekuensi diatas, dapat dilihat bahwa nilai
minimum  dan  nilai  maksimum hasil  simulasi monte  carlo menggunakan software  crystal ball adalah  Rp  83,710,301,600 dan Rp 96,709,892,608. Sedangkan nilai rata – rata yang di  dapat  dari  hasil  simulasi adalah Rp 90,592,121,365, maka dapat  disimpulkan  bahwa  nilai hasil  simulasi  lebih  rendah  dari nilai  kontrak  proyek  yaitu sebesar Rp 96,805,087,332. Analisis  Perbedaan  Hasil  Simulasi Monte  Carlo Pada Software Microsoft Excel dan Crystal Ball Seperti  yang  telah  diketahui,
bahwa  biaya  aktual  pelaksanaan proyek yang terdapat di RAB adalah sebesar  Rp.  96.805.087.332,74.
Apabila  angka  tersebut  dimasukkan kedalam  hasil  forecasting  di crystal ball atau minitab ,  maka  didapat persentase  probabilitas keberhasilan pelaksanaan  proyek  sebesar  100%,
yang  berarti  dana  tersebut  dianggap cukup  untuk  pelaksanaan  proyek tersebut.  Sehingga  proyek  dikatakan bisa  mendapatkan  keuntungan  dari nilai proyek yang ada.
Gambar 7. Grafik Frekuensi Persentase  Probabilitas  Keberhasilan Pelaksanaan Proyek (Sumber : Analisis Penulis, 2018) Dari  gambar  diatas  dapat  dilihat, persentase  keberhasilan  proyek menunjukkan angka 100 % dari nilai kontrak  proyek  sebesar  Rp.  96, 96,805,087,332. Setelah  dilakukan  perhitungan simulasi Monte  Carlo dengan software Microsoft Excel dan Crystal Ball didapat beberapa perbedaan baik dari hasil angka random, hingga hasil standar  deviasi  akhir.  Berikut  ini perbedaan hasil simulasi Monte Carlo dengan software Microsoft Excel dan Crystal  Ball .  Perhitungan  untuk mendapatkan perbandingan kesalahan relatif  yang  didapat  oleh  kedua software disajikan pada tabel berikut : Tabel 4. Perbandingan Hasil Perhitungan Kesalahan Relatif (Sumber : Hasil Analisis, 2018)
Dalam  tabel  tersaji  hasil  yang didapat  dari  analisis  statistik deskriptif  pada  angka  random  untuk setiap nilai yang ditinjau. Untuk hasil perhitungan software Microsoft Excel dan Crystal  Ball yang  paling  jauh perbedaannya  adalah  pada  nilai minimum  dengan  kesalahan  relatif mencapai angka 4,764%. Untuk hasil peluang  dana  terbesar  yang  dapat dikeluarkan  oleh  perusahaan  dengan menggunakan  software  Microsoft Excel didapat Rp 96,669,787,983.00, sedangkan  hasil  perhitungan  dengan menggunakan  software Crystal  Ball didapat  Rp  96,709,892,608.36.  Dan selisih  antara  kedua  hasil  tersebut adalah  Rp 40,104,625.00,  dengan kesalahn relatif 0,041%. Persentase peramalan dari perbandingan yang  akan  dialami proyek  pembangunan  Apartemen  X adalah sebagai berikut:
Tabel  5.  Hasil Perhitungan  Persetase Perbandingan pada Proyek
(Sumber : Hasil Analisis, 2018)
Dari  tabel  diatas  dapat  disimpulkan bahwa  proyek  bisa  mendapatkan keuntungan  sebesar 9,82%  bila menggunakan  hasil  analisis  dari Microsoft  Excel ,  dan  mendapatkan keuntungan sebesar 6,42%  dengan menggunakan  hasil  analisi Crystal Ball . 5. KESIMPULAN DAN SARAN a. Kesimpulan 1. Hasil evaluasi dan perhitungan manajemen  risiko  finansial pada  Proyek  Pembangunan Apartemen  X  diperoleh  hasil perhitungan  RAB  minimum senilai Rp. 68,133,682,809.47, kemudian untuk RAB maksimum senilai Rp. 106,485,596,066.01  dan  nilai kontrak  RAB  proyek  senilai Rp.  96,805,087,332.74.  Hasil ini  didapat  dari  harga  satuan bahan  dan  upah  maksimum- minimum serta beberapa informasi  yang  didapat  dari wawancara. 2. Hasil analisa didapatkan bahwa persentase probabilitas keberhasilan pelaksanan proyek  sesuai  biaya  di  RAB adalah  sebesar  100%.  Angka tersebut  menunjukkan  bahwa biaya proyek yang direncanakan  di  RAB  cukup untuk  pelaksanaan  proyek tersebut,  sehingga  proyek dikatakan  bisa  dilaksanakan dengan  baik  sesuai  anggaran yang ada. 3. Setelah  dilakukan  perhitungan simulasi Monte  Carlo dengan software  Microsoft  Excel dan Crystal  Ball ,  dan  telah diketahui masing-masing biaya proyek, maka dapat disimpulkan bahwa proyek bisa mendapatkan keuntungan
sebesar 9,82% bila menggunakan  hasil  analisis dari Microsoft  Excel ,  dan mendapatkan keuntungan sebesar 6,42% dengan menggunakan  hasil  analisi Crystal Ball .
b. Saran
1. Perlu  dilakukan  penelitian sejenis  yang  membandingkan metode  simulasi monte  carlo dengan metode simulasi lainnya. 2. Perlu  dilakukan  analisis  lebih lanjut,  untuk  mengetahui faktor-faktor  risiko  apa  saja yang  akan  mempengaruhi perubahan biaya dalam proyek. 3. Penelitian ini tidak menghitung biaya overhead, untuk penelitian selanjutnya sebaiknya  memasukkan  biaya overhead  dalam  menghitung biaya proyek agar proyek dapat mengantisipasi risiko ketidakpastian sekecil mungkin.

## DAFTAR PUSTAKA
A Guide to the Project Management Body of  Knowledge  (PMBOK  Guide) (2013).
Ananta, Firdani. (2015). Estimasi Biaya Tahap  Konseptual  Pada  Proyek Pelebaran Jalan Provinsi Di Aceh Tamiang.  Jurnal  teknik  sipil. Medan:  Universitas  Sumatera Utara. Asiyanto,  I.,  &  IPM,  M.  (2005). Construction Project Cost Management. Pradnya  Paramita, Jakarta. Djojowirono, Soegeng. (2005). Manajemen konstruksi.Yogyakarta: Biro Penerbit KMTS UGM. Ervianto,  W.  I.,  2002. Manajemen Proyek Konstruksi.
Evans,  J.  R.  (2000).  Spreadsheets  as  a tool for teaching simulation. Informs  transactions on education, 1(1), 27-37. Fadjar, Adnan. (2011). Aplikasi Simulasi Monte  Carlo  Dalam  Estimasi Biaya  Proyek.  Jurnal  Smartek. Vol. 6 no.4 Nopember 2008: 222- 227. Faradilla,  Ninna  Keumaladewi.  (2003). Pengaruh  Risiko  Aspek  Finansial Terhadap  Kinerja  Biaya  Pada Pelaksanaan Proyek Jasa Konstruksi.  Skripsi  teknik  sipil. Depok : Universitas Indonesia Ibrahim, Bachtiar. (1993). Rencana dan Estimate Real Cost. Jakarta: Bumi Akasara. Istimawan,  D.  (1996).  Manajemen Proyek dan Konstruksi. Yogyakarta: Kanisius. Hájek, J. (1994). Origins of the banking system in interwar Czechoslovakia. Universal Banking in the Twentieth Century. Finance, Industry and the State in North and Central Europe. Harold, K. (2001). Strategic planning for project  management  using  a project  management  maturity model. NewYork: JohnWiley&Sons, inc. Hasan,  I.  (2001).  Pokok-Pokok  Materi Statistik  1  (Statistik  Deskriptif). Jakarta:  PT.  Bumi  Aksara 2005. Pokok-Pokok Materi Statistik, 2. Ketut, I. Nudja S. (2015). Rencana Biaya Pelaksanaan  (RBP)  Yang  Paling
Mungkin Pada Proyek Konstruksi Dengan Bantuan Program @Risk. PADURAKSA, Volume 4 Nomor 1,
Juni 2015. Kwak,  Y.  H.,  &  Ingall,  L.  (2007). Exploring Monte Carlo Simulation Applications For Project Management.  Risk  Management, 9,44-57. Mukomoko, JA. (1985). Dasar Penyusunan  Anggaran  Biaya. Jakarta:  CV.  Gaya  Media Pratama Nooft,  T.  (1978).  National  Estimating Society. National  Estimating Society Journal, 8(2), 21-21. Rasullia,  Zetta  Kamandang.  (2014). Penilaian Risiko Finansial Dengan  Menggunakan  Simulasi Monte  Carlo.  Jurnal  teknik  sipil. Malang: Universitas Brawijaya Saiful. (2013). Analisis Risiko Finansial Dengan  Metode  Simulasi  Monte Carlo.  Hasil  Penelitian  Fakultas Teknik. Volume 7 : Desember 2013 Soeharto,  Iman.  (1997).  Manajemen Proyek  Dari  Konseptual  Sampai Operasional. Erlangga, Jakarta. Taylor, B. W., Bector, C. R., Bhatt, S. K., & Rosenbloom, E. S. (1996). Introduction to management science. New Jersey: Prentice Hall. Uher, T. E. (1996). A probabilistic cost estimating model. Cost Engineering, 38(4), 33.