## ANALISIS RISIKO PEMODELAN CASH FLOW PROYEK INVESTASI REAL ESTATE DI KABUPATEN BADUNG DENGAN PROGRAM @ RISK
Ni Komang Armaeni 1) , I Wayan Widanan 2) , Dewa Ayu Nyoman Sriastuti 1)
1) Dosen Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Warmadewa
2) Dosen Jurusan Teknik Arsitektur Fakultas Teknik Universitas Warmadewa

## ABSTRAK
Pendanaan dalam investasi proyek-proyek real estate biasanya dilakukan dengan cara konvensional  yaitu  pendanaan  dengan  modal  sendiri  dan  pinjaman  berupa  hutang  jangka panjang dalam komposisi tertentu. Hal ini tentunya menjadi kendala yang akan dihadapi oleh perusahaan maupun investor yaitu ketersediaan  dana internal  dan karakteristik dari  masing- masing  sumber  pendanaan  sehingga  mengakibatkan  biaya  modal  dan  tingkat  pengembalian modal  yang  tidak  optimal.  Keadaan  tersebut  merupakan  suatu  hal  yang  menarik  untuk diamati, sehingga  risiko-risiko yang mungkin timbul dalam investasi proyek-proyek real estate dapat  diminimalkan  dan  selanjutnya  dapat  dipilih  beberapa  alternatif  investasi  yang  paling rasional. Untuk kondisi di Kabupaten Badung, belum ditemukan adanya kajian tentang risiko investasi  dalam  bidang  real  estate.  Oleh  karena  itu  penelitian  ini  sangat  penting  untuk dilaksanakan  sehingga  dapat  mengantisipasi  risiko  kerugian  dalam  investasi  real  estate  di Kabuapten  Badung.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  dapat  mengetahui  besar  probabilitas keuntungan  atau  kerugian  yang  terjadi,  mengetahui  pengaruh  komposisi  modal  dan  faktor yang dominan mempengaruhi risiko dari berbagai skenario investasi real estate di kabupaten Badung  sehingga  dapat  bermanfaat  bagi  investor  yang  akan  menanamkan  modalnya  untuk melakukan  investasi  real  estate  di  kabupaten  Badung  dan  dapat  mempertimbangkan  hal-hal yang  berkaitan  dengan  risiko-risiko  yang  mungkin  terjadi.  Adapun  metode  yang  digunakan adalah  metode  inferensial,  yaitu  suatu  metode  untuk  menganalisis  data  dari  suatu  sampel untuk  kemudian  membuat  kesimpulan  tentang  populasinya.  Sedangkan  analisis  risiko  yang dilakukan adalah analisis risiko secara kuantitatif (quantitative risk analysis) dengan program @ Risk. Hasil analisis risiko dengan program @Risk dengan diagram Distribusi menunjukkan bahwa semakin besar modal sendiri semakin besar probabilitas nilai NPV > 0 dan nilai BCR >  1  yang  berarti  bahwa  semakin  besar  peluang  untuk  memperoleh  keuntungan  yang  lebih besar  dan  peluang  mengalami  kerugian  yang  lebih  kecil.  Analisis  sensitivitas  menunjukkan bahwa  terdapat  4  variabel  penting  yang  memberikan  pengaruh  sangat  besar  (berkorelasi) terhadap NPV dan BCR yaitu luas lahan dan harga lahan per m2 memberikan korelasi negatif, harga rumah tipe 45/100 dan harga rumah tipe 54/100 memberikan korelasi positif.
Kata kunci: investasi real estate, analisis risiko kuantitatif dan program @ Risk

## 1 PENDAHULUAN
Kurang  matangnya  analisis  investasi yang  dilakukan  pada  investasi  real  estate akan  mengakibatkan  kegagalan,  terutama terhadap  analisis  dari  berbagai  risiko  yang mungkin  terjadi.  Salah  satunya  diakibatkan oleh  komposisi  modal  dalam  investasi real estate . Keadaan tersebut merupakan suatu hal yang  menarik  untuk  diamati,  sehingga risiko-risiko  yang  mungkin  timbul  dalam investasi real  estate dapat diminimalkan dan selanjutnya  dapat  dipilih  beberapa  alternatif investasi yang paling rasional. Untuk kondisi daerah  kabupaten  Badung,  belum  ditemukan adanya  kajian  tentang  risiko  investasi  dalam bidang real estate . Oleh karena itu penelitian ini  sangat  penting  untuk  dilaksanakan sehingga dapat mengantisipasi risiko kerugian  dalam  investasi real  estate di  Bali khususnya kabupaten Badung.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  dapat mengetahui  besar  probabilitas  keuntungan atau  kerugian  yang  terjadi,  mengetahui pengaruh  komposisi  modal  dan  faktor  yang dominan  mempengaruhi  risiko  dari  berbagai skenario  investasi real  estate di  kabupaten Badung  sehingga  dapat  bermanfaat  bagi investor  yang  akan  menanamkan  modalnya untuk  melakukan  investasi real  estate di kabupaten Badung dan dapat mempertimbangkan  hal-hal  yang  berkaitan dengan  risiko-risiko  yang  mungkin  terjadi. Adapun  metode  yang  digunakan  adalah metode inferensial, yaitu suatu metode untuk menganalisis  data  dari  suatu  sampel  untuk kemudian  membuat  kesimpulan  tentang populasinya.  Sedangkan  analisis  risiko  yang dilakukan  adalah  analisis  risiko  secara kuantitatif ( quantitative risk analysis ) dengan program @ Risk .
Adapun  yang  ingin  dicapai  adalah membuat  suatu  model cash  flow investasi yang  dianalisis  dengan  program  @risk sehingga  memudahkan  investor  menilai tingkat  risiko  investasi  real  estate  secara kuantitatif.
Berdasarkan segmen pasar yang dijadikan  sasaran  dalam  investasi  real  estate di Indonesia, secara garis besar investasi real estate  dapat  dibagi  dalam  tiga  kelompok, yaitu : real estate kelas sederhana, real estate kelas  menengah  dan  real  estate  kelas  atas. (Simanungkalit,  1996).  Mengkaji  aspek finnansial  merupakan  salah  satu  syarat terpenting    sebelum  melakukan  investasi. Dalam  proses  mengkaji  kelayakan  proyek atau investasi dari aspek finansial, pendekatan  konvensional  yang  dilakukan adalah  dengan  menganalisis  perkiraan  aliran kas  keluar  dan  masuk  selama  umur  proyek atau  investasi.  Yaitu  menguji  dengan memakai  kriteria  seleksi  (metode  penilaian). Aliran  kas  terbentuk  dari  perkiraan  biaya pertama,  modal  kerja,  biaya  operasi,  biaya produksi dan pendapatan (Soeharto, 1995).
Aliran  kas  ( Cash  Flow )  memberikan gambaran  mengenai  jumlah  dana  yang tersedia  setiap  saat  yang  dapat  dipakai  bagi berbagai  kebutuhan  operasional  perusahaan, termasuk  misalnya  investasi,  juga  memuat jumlah  pemasukan  dan  pengeluaran.  Untuk menentukan  usulan  proyek  investasi  mana yang akan diterima atau ditolak, maka usulan proyek  investasi  tersebut  harus  dinilai (Halim,  2005).  Beberapa  metode  penilaian yang  sering  digunakan  untuk  menilai  usulan proyek adalah
Metode  Nilai  Sekarang  Bersih  (NPV), jika  NPV  positif,  artinya  dana  yang diinvestasikan  dalam  proyek  tersebut  dapat menghasilkan  PV  arus  kas  lebih  tinggi  dari PV  investasi  awal.  Sebaliknya,  jika  NPV negative  artinya  dana  yang  diinvestasikan dalam  proyek  tersebut  dapat  menghasilkan PV  arus  kas  lebih  rendah  dari  nilai  investasi awal. Dengan demikian, suatu usulan proyek investasi  diterima  jika  NPV-nya  lebih  besar nol.  Sebaliknya, suatu  usulan  proyek investasi  ditolak  jika  NPV-nya  lebih  kecil nol.  Jika  NPV-nya  sama  dengan  nol,  maka harus  ditinjau  kembali  apakah  tingkat  bunga yang digunakan telah relevan dalam perhitungan NPV.
Metode  Tingkat  Pengembalian  Internal ( Internal  Rate  of  Return -  IRR),  Metode  ini adalah tingkat bunga  yang dapat  menjadikan NPV  sama  dengan  nol,  karena  PV  arus  kas pada  tingkat  bunga  tersebut  sama  dengan investasi  awalnya.  Suatu  usulan  proyek investasi  diterima  jika  IRR-nya  lebih  tinggi atau  dama  dengan  biaya  modal/tingkat  suku bunga/RRR.  Sebalikya,  suatu  usulan  proyek investasi  ditolak  jika  IRR-nya  lebih  rendah dari biaya modal/tingkat suku bunga/RRR.
Metode  Benefit  Cost  Ratio  (BCR), Penggunaan  metode  ini  amat  dikenal  dalam mengevaluasi proyek-proyek untuk kepentingan umum. Adapun metode ini akan memberikan petunjuk jika BCR > 1 maka usulan  proyek  diterima  dan  BCR  <  1  maka usulan proyek ditolak.
Menurut Flanagan (1993), analisis risiko dapat  dilakukan  baik  secara  kualitatif maupun  kuantitatif.  Analisis  risiko  kualitatif terfokus  pada  identifikasi  dan  penilaian risiko  sedangkan  analisis  kuantitatif  terfokus pada evaluasi probabilitas terhadap terjadinya  risiko,  pada  umumnya  melibatkan teknik  analisa  yang  lebih  kompleks  dengan menggunakan program komputer.
Analisis risiko kuantitatif dimulai dengan  melakukan  analisis  probabilitas terhadap  objek  yang  diteliti.  Dilanjutkan dengan melakukan analisis sensitivitas untuk mengkaji  perubahan  unsur-unsur  terhadap keputusan  yang  dipilih.  Setelah  mengetahui sensitif  tidaknya  keputusan  yang  diambil maka  dilanjutkan  dengan  membuat  model atau  skenario  dimana  skenario  yang  dibuat dianalisis  dengan  analisa  simulasi  dan dilanjutkan dengan analisa korelasi.
Kompleksnya analisis yang harus dilakukan,  maka  dalam  analisis  risiko kuantitatif  ini  pengerjaannya  dibantu  dengan menggunnakan  program  komputer  yaitu program @ Risk .

## 2 METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan adalah metode
inferensial. Metode inferensial  merupakan  suatu  metode  untuk menganalisis  data  dari  suatu  sampel  untuk kemudian  membuat  kesimpulan  tentang populasinya.  Artinya,  hasil  dari  sampel tersebut  berlaku  untuk  semua  populasi  atau dengan kata lain dapat digeneralisasikan. Jadi metode  ini  bertujuan  untuk  membuat kesimpulan dari hasil penelitian.
Persiapan dalam pelaksanaan pengumpulan  dan  survey  awal  ini  adalah penelaahan  terhadap  kebijakan  pemerintah yang berkaitan
dengan investasi
pembangunan  perumahan  atau  real  estate  di Indonesia  dan  khususnya  di  kabupaten Badung,  pembuatan  kuisioner  untuk  para pengembang atau developer tentang perencanaan  finansial  dan  investasinya  dan pembuatan jadwal kerja menyebarkan
kuisioner dan mengumpulkannnya kembali Untuk  keperluan  pengumpulan  data  di lapangan beberapa
peralatan yang dibutuhkan,  seperti  :alat-alat  tulis  sebagai alat  pencatatan,  kuisioner  untuk  mengetahui kondisi  investasi  dan  perencanaan  finansial beberapa pengembang yang sedang melaksanakan  proyek  di  kabupaten  Badung dalam waktu penelitian dan komputer dengan program @Risk untuk menganalisa hasil dan membuat permodelan.
Ada  3  model/skenario  aliran  kas  ( cash flow )  yang  dibuat,  yaitu  merubah  beberapa variabel  dalam  aliran  kas  ( cash  flow ) sebelum  dianalisis  dengan  program  @ risk . Variabel  yang  berubah  dalam  penelitian  ini difokuskan  pada  prosentase  permodalan proyek real  estate tersebut,  yaitu  sebagai berikut :  Model 1 (30% Modal Sendiri, 70% Modal  Pinjaman),  Model  2  (50%  Modal Sendiri, 50% Modal Pinjaman) dan Model 3 (100% Modal Sendiri).
ISSN: 2303-2693
Ketiga  model  aliran  kas  ( cash  flow ) investasi real  estate tersebut  selanjutnya dianalisa  dengan  membandingkan  masing- masing  variabel  kontrol  investasinya  yaitu NPV  dan  BCR  dengan  bantuan  program @ Risk .
Lokasi
penelitian pada proyek Perumahan  Tipe  Kecil  dan  Menengah  di daerah  Kabupaten  Badung  yang  meliputi  6 (enam)  wilayah  Kecamatan.  Penentuan ukuran  sampel  dalam  penelitian  ini  adalah menentukan  ukuran  sampel  dari  populasi yang terbatas, dimana populasi yang dimaksud adalah   jumlah perumahan dengan katagori  rumah  1  lantai  dengan  tipe  36/100, tipe 45/100 dan tipe 54/100  yang pengerjaan dan  penjualannya  di  lakukan  pada  tahun 2014-2015  dengan  melakukan  sensus  di  45 lokasi proyek.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengambilan  sampel  data  penelitian  ini dilakukan secara sensus dengan cara menyebarkan kuisioner sebanyak 45
eksemplar untuk 45 lokasi proyek perumahan di wilayah Kabupaten Badung yang dikerjakan  di  tahun  2014  dan  habis  terjual tahun  2015  dengan  katagori  rumah  1  lantai dengan  tipe  36/100,  tipe  45/100  dan  tipe 54/100.  Dari  45  kuisioner  yang  disebarkan, berhasil  dikumpulkan  sebanyak 38 kuisioner (lihat Tabel 1).

## Tabel 1. Jumlah Kuisioner
N o Lokasi Jumlah Kuisioner yang disebarkan Jumlah Kuisioner yang berhasil dikumpulkan 1. Petang 5 - 2. Abiansemal 10 9 3. Mengwi 10 10 4. Kuta - - 5. Kuta Utara 10 10 6. Kuta Selatan 10 9 Total 45 38 Prosentase 100% 84,44%
Dari  38  kuesioner  yang  kembali,  dapat dilihat  karakteristik  atau  profil  responden dengan perincian sebagai berikut (lihat Tabel 2).
Tabel 2. Karakteristik Responden Karakteristik Responden Jumlah Responden Persen Berdasarkan Jabatan Responden a. Pimpinan b. Manajer c. Staf Senior Total
15 12 11
38
39,47% 31,58% 28,95% 100% Berdasarkan Pengalaman Kerja a. < 1 thn b. 1 – 5 thn
c. 6 – 10 thn
d. > 10 thn Total
5 20 13 38 13,16% 52,63% 34,21% 100% Berdasarkan  Umur Perusahaan a. < 5 thn b. 5 – 10 thn c. 10 – 15 thn
d. > 15 thn Total 10 12 16 - 38
26,32% 31,58% 42,10% - 100% Responden dalam penelitian ini sebanyak  38  responden  dengan  39,47% adalah  pimpinan  perusahaan,  sedangkan sisanya  31,58%  adalah  para  manajer  dan 28,95% adalah staf senior dalam perusahaan- perusahaan  developer  tersebut.  Data  ini menunjukkan  bahwa  penyebaran  kuisioner penelitian  ini  telah  sesuai  dengan  yang direncanakan,  dimana  variabel  penelitian  ini berlaku bagi responden yang memiliki posisi pada tingkatan middle management ke upper management .
Berdasarkan pengalaman kerjanya,
responden  yang  mengisi kuisioner  ini adalah sebanyak 0 %  mempunyai pengalaman kerja dibawah  1  Tahun,  13,16%  (1-5  Tahun),
52,63% (6-10 Tahun) dan 34,21% mempunyai  pengalaman  kerja    diatas  10
Tahun.
Data  ini  menunjukkan  bahwa  kuisioner diisi  oleh  para  responden  yang  telah mempunyai pengalaman kerja yang dianggap cukup dalam bidang real estate .
Berdasarkan umur perusahaannya, perusahaan  yang  ditinjau  adalah  sebanyak 73,68%  perusahaan  yang  telah  bergerak  di bidang real  estate lebih  dari  5  Tahun.  Data ini menunjukkan tingkat pengalaman perusahaan tersebut dalam menangani proyek – proyek real estate .
Dari  38  kuisioner  yang  kembali,  dapat dilihat  sasaran  pembeli  perumahan  yang dibangun  pengembang real  estate (lihat Tabel 3).
Tabel 3 Sasaran Pembeli Real Estate Sasaran Pembeli Jumlah Persen Berdasarkan Daerah Asal Pembeli
a. Kab. Badung
b. Luar Badung c. Luar Bali Total 10 17 11 38 26,32% 44,74% 28,94% 100% Berdasarkan Pekerjaan Pembeli
a. PNS/BUMN b. Swasta c. Wiraswasta Total 3 25 10 38 7,89% 65,79% 26,32% 100% Berdasarkan Penghasilan  Keluarga Pembeli perbulan a. < 2 juta
b. 2 juta - 5 juta c. > 5 juta Total - - 38 27 - - 100% 100%
Berdasarkan  daerah  asal  pembeli,  real estate  yang  dibangun  pengembang  di Kabupaten  Badung  73,68%  pembeli  berasal dari  luar  Kabupaten  Badung  dan  26,32% berasal  dari  Kabupaten  Badung.  Data  ini menunjukkan bahwa cukup banyak masyarakat yang berasal dari luar Kabupaten Badung  berkeinginan  memiliki  rumah  di Kabupaten Badung.
Berdasarkan  pekerjaan  pembeli,  7,89% pembeli  bekerja  sebagai  PNS,  65,79% bekerja  sebagai  pegawai  swasta  dan  26,32% adalah  wiraswasta.  Hal  ini  menunjukkan bahwa pegawai swasta dan wiraswata sangat berminat untuk memiliki rumah  yang  berada di Kabupaten Badung.
Berdasarkan penghasilan keluarga pembeli  perbulan  100%  pembeli  memiliki penghasilan keluarga per bulan diatas 5  juta.
Data  ini  menunjukkan  bahwa  penghasilan keluarga  perbulan  sangat  mempengaruhi kepemilikan rumah secara KPR di
Kabupaten Badung. Analisis  data  dalam  penelitian  ini menggunakan metode estimasi yang
berkaitan  dengan  investasi real  estate khusunya  aspek  finansial.  Berdasarkan  hasil studi  literatur,  variabel-variabel  dari  aspek finansial  tersebut  diantaranya  adalah  biaya- biaya  yang  akan  dikeluarkan,  perkiraan pendapatan,  pajak  yang  dikenakan,  sumber pembiayaan, harga jual.
Seluruh  variabel-variabel  tersebut  akan tertuang  dalam  suatu  aliran  kas (cash  flow) proyek  perumahan  ( real  estate ). Pada  tahap akhir  analisis  aspek  finansial  akan  diperoleh besaran  profitibilitas  yang  menjadi  dasar pertimbangan suatu investasi real estate .
Data  yang  akan  dipergunakan  dalam aliran  kas (cash  flow) ,  dicari  nilai  distribusi probabilitasnya dengan program @Risk yang dapat  dilakukan  dengan  3  (tiga)  cara  sesuai dengan kondisi data tersebut yaitu RiskNormal(μ,σ) ; RiskUniform(min,max) dan RiskTriang(min,most likely,max) .
Adapun  data  yang  dicari  nilai  distribusi probabilitasnya  adalah  data  yang  akan dipergunakan  dalam  aliran  kas (cash  flow) , seperti pada Tabel 4.
ISSN: 2303-2693
Tabel 4. Data-data pendukung Cash Flow
Data yang telah dicari nilai distribusinya dapat  digunakan  sebagai  data  dalam  aliran kas (cash  flow) proyek  perumahan.  Aliran kas ( cash flow ) proyek perumahan terdiri dari tiga bagian, yaitu:
1. Kas Masuk ( cash in )
Kas masuk merupakan jumlah penerimaan kas yang terdiri terdiri dari 2 bagian  yaitu  modal  (modal  sendiri  dan modal  pinjaman)  dan  penjualan  rumah (uang muka dan pelunasannya).
No. Uraian Data Satuan Nilai Distribusi Probabilitas Jenis Distribusi 1. Luas lahan yang dibebaskan m 2 4050 Triangle 2. Lamanya waktu pembebasan lahan bulan 6 Triangle 3. Luas lahan yang dijadikan fasos/fasum % 22 Triangle 4. Jumlah unit yang dibangun sesuai dengan tipe yang ada - Tipe 36/100
- Tipe 45/100
- Tipe 54/150 Unit 6 18
12 Triangle Triangle Normal 5. Waktu untuk mendisain rumah bulan 2 Triangle 6. Waktu untuk mengerjakan rumah tiap unit bulan 4 Triangle 7. Waktu yang dibutuhkan untuk pemasaran
bulan
12 Normal 8. Harga rumah tiap unit sesuai tipe : - Tipe 36/100 - Tipe 45/100 - Tipe 54/150 rupiah 392.200.000 481.253.125 600.187.500 Normal Normal Normal 9. Jumlah unit terjual tiap bulannya Unit/bulan 3 Triangle 10. Waktu yang digunakan untuk mengurus perijinan bulan 4 Triangle 11. Uang Muka KPR % 28 Normal 12. Suku Bunga Kredit % 11,17 Triangle 13. Waktu umtuk pencairan dana KPR bulan 4 Normal 14. Biaya Disain dan Pengawasan rupiah 45.111.300 Normal 15. Umur Investasi
bulan
16 Normal 16. Biaya-biaya untuk pengerjaan konstruksi - cut & fill - sarana & prasarana
- bangunan Rupiah/m 3 98.333 80.000 2.557.895 Triangle Triangle Normal 17.
Biaya-biaya untuk pekerjaan non konstruksi : - Pembebasan lahan
- Pembebasan jalan masuk
- Perijinan  :
- Ijin Kapling
- IMB tipe 36/100
- IMB tipe 45/100
- IMB tipe 54/150
- Pemasaran
- Fee Penjualan
- Kontribusi pada desa wilayah
- Notaris
- Operasional Kantor - Over Head
Rupiah/m 2 Rupiah Rupiah/kav.
Rupiah/unit
Rupiah/unit Rupiah/unit rupiah % rupiah/unit rupiah/kav. rupiah/bulan rupiah/bulan 1.907.763 20.000.00 2.000.000 3.000.000 3.250.000 3.750.000 34.328.947 3 3.155.263 3.144.736 23.648.210 1.315.789 Normal Normal Uniform Uniform Uniform Uniform Normal Normal Normal Normal Normal Normal
ISSN: 2303-2693
2. Kas Keluar ( cash out )
Kas  keluar  merupakan  biaya  yang dikeluarkan  selama  umur  investasi. Biaya  yang  dikeluarkan  disesuaikan dengan  kebutuhan.  Kas  masuk  terdiri dari : pembelian tanah, pembebasan jalan masuk,  biaya  disain  dan  pengawasan, biaya  perijinan  meliputi  biaya  untuk notaris,  BPHTB,  ijin  kapling  dan  ijin mendirikan  bangunan,  biaya  konstruksi terdiri  dari  biaya  untuk  cut  &  fill, pembuatan  sarana  &  prasarana,  dan pembangunan  rumah,  biaya  pemasaran, biaya  untuk  iklan  pada  media  cetak  dan elektronik, fee penjualan, biaya kontribusi kepada desa wilayah, overhead,  biaya  operasional  kantor, potongan  administrasi  bank,  disesuaikan dengan  kesepakatan  antara  bank  dan nasabah, bunga pinjaman bank, pengembalian modal pinjaman dari bank dan pajak (PPN dan Pph)
3. Saldo, merupakan hasil dari total kas masuk dikurangi total kas keluar.
Dalam  menyusun  aliran  kas (cash  flow) diperlukan  asumsi-asumsi  dalam  penyebaran data  pada  aliran  kas (cash  flow) .  Adapun asumsi-asumsi  tersebut  disesuaikan  dengan model  aliran  kas (cash  flow) yang  akan dibuat.
Setelah menetapkan asumsi-asumsi tersebut, selanjutnya data diolah dalam aliran kas ( cash flow ).
Aliran kas yang dibuat dilakukan kontrol terhadap Net  Present  Value (NPV)  dan Benefit  Cost  Ratio (BCR).  Bila  telah  sesuai dengan penilaian investasi tersebut, selanjutnya  nilai  NPV  dan  BCR  disimulasi dengan  program  @ Risk untuk  mengetahui risiko  probabilitas  dan  sensitivitas  dari masing-masing penilaian tersebut. Berikut ini adalah hasil yang didapat dari aliran kas tiap model, seperti yang terlihat pada Tabel 5.

## Tabel 5. Kontrol terhadap Penilaian Investasi
Real Estate
MODEL CASH FLOW KONTROL PENILAIAN INVESTASI NPV BCR Model 1 934.179.890,55 1,032 Model 2 1.316.792.642,89 1,045 Model 3 2.134.493.703,02 1,075
Simulasi  pada  program  @ Risk akan menampilkan  grafik/diagram  sesuai  dengan model  aliran  kas  ( cash  flow )  yang  dibuat. Dua diagram yang dipilih untuk menganalisis kriteria penilaian investasi dari tiap cash flow yang  dibuat  adalah  diagram  Distribusi  dan diagram Tornado.
Diagram Distribusi
menunjukkan
besarnya  probabilitas  terhadap  masing- masing  kriteria  investasi  ( net  present  value - NPV dan benefit cost  ratio -BCR) sedangkan diagram  Tornado  memberikan  penjelasan bahwa semua variabel memberikan pengaruh
(korelasi) terhadap kriteria penilaian investasi  (NPV  dan  BCR)  pada  masing- masing model cash flow yang dibuat.
Gambar 1 sampai Gambar 6
menunjukkan  diagram  distribusi  tiap  model aliran kas ( cash flow ) yang dianalisis dengan program @ Risk :
Gambar 1  menunjukkan bahwa investasi dengan  komposisi  modal  :  30%  modal sendiri  dan  70%  modal  pinjaman  memiliki besar  probabilitas  NPV  ≤  0  adalah  39,7  % dan  besar  probabilitas  NPV  >  0  adalah  60,3 %
Sesuai  dengan  syarat  dalam  penilaian investasi  proyek  bahwa  NPV  harus  positif dan  hasil  yang  ditunjukkan  oleh  diagram diatas  dapat  dijelaskan  bahwa  investasi proyek perumahan dengan komposisi modal : 30% modal sendiri dan 70% modal pinjaman memiliki  peluang  untung  yang  besar  atau peluang rugi yang kecil. Hal ini berarti model aliran  kas  ( cash  flow )  ini  layak  untuk dipergunakan.
PADURAKSA, Volume 5 Nomor 2, Desember 2016
ISSN: 2303-2693
Gambar 1. Distribusi NPV Cash Flow Model 1
Gambar 2. Distribusi BCR Cash Flow Model 1
Gambar 3. Distribusi NPV Cash Flow Model 2
PADURAKSA, Volume 5 Nomor 2, Desember 2016
ISSN: 2303-2693
Gambar 4. Distribusi BCR Cash Flow Model 2
Gambar 5. Distribusi NPV Cash Flow Model 3
Gambar 6. Distribusi BCR Cash Flow Model 3
Gambar 2  menunjukkan bahwa investasi dengan komposisi modal: 30% modal sendiri dan  70%  modal  pinjaman  memiliki  besar probabilitas  BCR  ≤  1  adalah  39,20  %  dan besar probabilitas BCR > 1 adalah 60,80 %. Dilihat  dari  hasil  tersebut  dan  sesuai  dengan syarat  dalam  penilaian  investasi  proyek bahwa  BCR  harus  lebih  besar  dari  1,  maka proyek  dengan  komposisi  modal  :  30% modal  sendiri  dan  70%  modal  pinjaman memiliki  peluang  untung  yang  besar  atau peluang rugi yang kecil. Hal ini berarti model aliran  kas  ( cash  flow )  ini  layak  untuk dipergunakan.
Diagram  distribusi  ketiga  model  aliran kas  ( cash  flow )  berdasarkan  Gambar  1 sampai  Gambar  6  memberikan  gambaran bahwa  masing-masing  model  memiliki  besar probabilitas yang berbeda terhadap NPV dan BCR,  sehingga  masing-masing  model  aliran kas  ( cash  flow )  tersebut  memiliki  peluang yang  berbeda  untuk  memperoleh  besar keuntungan.
Berikut  ini  adalah  rekapitulasi  analisis dari Diagram Distribusi untuk NPV dan BCR masing-masing  model  aliran  kas  ( cash  flow ) yang  ditunjukkan  pada  Tabel  6  Nilai Probabilitas NPV dan BCR.
Tabel 6. Nilai Probabilitas NPV dan BCR
Tabel  6  memberikan  gambaran  bahwa cash  flow model  3  (investasi  dengan komposisi  modal  :  100%  modal  sendiri) memiliki  nilai  probabilitas  paling  besar terhadap NPV > 0 dan BCR > 1 yaitu 68,8 % dan 69,5 %. Hal  ini  berarti  bahwa cash flow model 3 memiliki peluang paling besar untuk
memperoleh keuntungan lebih besar
dibandingkan dengan model yang lain. Gambar 7 sampai Gambar 12
menunjukkan diagram tornado yang dihasilkan  dari  analisis  dengan  program @ Risk untuk  masing-masing  model cash flow yang dibuat.
Model Aliran Kas ( Cash Flow ) Indikator Investasi NPV BCR Probabilitas NPV ≤ 0 Probabilitas NPV > 0 Probabilitas BCR ≤ 1 Probabilitas BCR > 1 Cash Flow Model 1 ( 30% : 70%) 39,8 % 60,2 % 39,3 % 60,7 % Cash Flow Model 2 (50% : 50%) 37,1 % 62,9 % 36,7 % 63,3 % Cash Flow Model 3 (100% ) 30,2 % 68,8 % 30,5 % 69,5 %
PADURAKSA, Volume 5 Nomor 2, Desember 2016
ISSN: 2303-2693
Gambar 7. Sensitivitas NPV Cash Flow Model 1
Gambar 8. Sensitivitas BCR Cash Flow Model 1
PADURAKSA, Volume 5 Nomor 2, Desember 2016
ISSN: 2303-2693
Gambar 9. Sensitivitas NPV Cash Flow Model 2
Gambar 10. Sensitivitas BCR Cash Flow Model 2
PADURAKSA, Volume 5 Nomor 2, Desember 2016
ISSN: 2303-2693
Gambar 11. Sensitivitas NPV Cash Flow Model 3
Gambar 12. Sensitivitas BCR Cash Flow Model 3
ISSN: 2303-2693
Pada  aliran  kas  ( cash  flow )  model  1 (Komposisi  modal :  30% Modal Sendiri dan 70% Modal Pinjaman) terdapat variabel yang memiliki  koefesien  korelasi  bernilai  positif dan negatif terhadap NPV. Adapun tiga nilai yang terbesar dari  masing-masing  koefesien korelasi  yang  tersebut  pada  gambar  diatas adalah :
1. Luas  lahan,  harga  lahan  dan  biaya pembangunan rumah per m 2 berkorelasi  negatif  paling  besar diantara  variabel  yang  memberikan korelasi  negatif  terhadap  NPV  yaitu memiliki koefesien korelasi sebesar  - 0,66;  -  0,34  dan  -0,15.  Ini  artinya bahwa semakin luas dan tinggi harga lahan  serta  biaya  pembangunan rumah  per  m 2 maka  semakin  kecil nilai  probabilitas  NPV  >  0  sehingga semakin kecil peluang untuk memperoleh  keuntungan  yang  lebih besar.
2. Harga rumah tipe 45/100, tipe 54/100 dan  tipe  36/100  berkorelasi  positif paling  besar  diantara  variabel  yang memberikan korelasi positif terhadap NPV yaitu memiliki koefesien korelasi  sebesar  0,55;  0,31  dan  0,14. Hal  ini  berarti  bahwa  semakin  tinggi harga  rumah  semua  tipe  semakin besar  nilai  probabilitas  NPV  >  0 sehingga  semakin  besar  peluang untuk  memperoleh  keuntungan  yang lebih besar.
Diagram  tornado  aliran  kas  ( cash  flow ) model  1  terhadap  kontrol  BCR  dijelaskan bahwa:
1. Luas  lahan,  harga  lahan  dan  biaya pembangunan rumah per m 2 berkorelasi  negatif paling  besar  yaitu memiliki  koefesien  korelasi  sebesar- 0,65;  -0,33  dan  -0,17.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  semakin  luas lahan, harga lahan dan biaya pembangunan rumah per m 2 semakin kecil  nilai  probabilitas  BCR  >1 sehingga  semakin  kecil  peluang untuk  memperoleh  keuntungan  yang lebih besar.
2. Harga rumah tipe 45/100, tipe 54/100 dan  tipe  36/100  berkorelasi  positif paling besar yaitu memiliki koefesien korelasi  sebesar  0,52;  0,30  dan  0,14. Berarti  bahwa  semakin  tinggi  harga rumah  semua  tipe  maka  semakin besar  nilai  probabilitas  BCR  >  1 sehingga  semakin  besar  peluang untuk  memperoleh  keuntungan  yang lebih besar.
Tabel  7  dan  8  menunjukkan  rekapitulasi koefesien  korelasi  terhadap  NPV  dan  BCR. Kedua tabel ini menunjukkan bahwa terdapat dua  variabel  yang  signifikan  memberikan korelasi  negatif  terhadap  kriteria  penilaian investasi  (NPV  dan  BCR)  yaitu  luas  lahan dan  harga  lahan  per  m 2 .  Sedangkan  dua variabel  yang  memberikan  korelasi  positif adalah  harga  rumah  tipe  45/100  dan  harga rumah tipe 54/100.
Dari  ketiga  model  yang  diteliti  terdapat empat  variabel  yang  paling  menentukan, yaitu  luas  lahan,  harga  per  m 2 ,  harga  rumah tipe 45/100 dan harga rumah tipe 54/100.
ISSN: 2303-2693
Tabel 7. Koefesien Korelasi Variabel terhadap Penilaian NPV
Tabel 8. Koefesien Korelasi Variabel terhadap Penilaian BCR

## 4 SIMPULAN
Hasil analisis dengan diagram Distribusi memberikan  gambaran  bahwa cash  flow model 3 (investasi dengan komposisi modal : 100% modal sendiri) memiliki nilai probabilitas  paling  besar  terhadap  NPV  >  0 dan BCR > 1  yaitu 68,8 % dan 69,5 %. Hal ini berarti bahwa cash flow model 3 memiliki peluang  paling  besar  untuk  memperoleh keuntungan lebih besar dibandingkan dengan model  yang  lain  sedangkan  analisis  dengan
diagram Tornado menunjukkan bahwa terdapat empat variabel yang paling menentukan, yaitu luas lahan dan harga lahan per  m 2 memberikan  korelasi  negatif,    harga rumah  tipe  45/100  dan  harga  rumah  tipe 54/100 memberikan korelasi positif.
Variabel yang berpengaruh Besarnya koefesien korelasi terhadap NPV pada masing-masing model Cash Flow Model 1 Cash Flow Model 2 Cash Flow Model 3 Korelasi Positif 0. Harga rumah tipe 45/100
1. Harga rumah tipe 54/100
2. Harga rumah tipe 36/100 3. Jumlah unit terjual per bulan 0,55 0,31 0,14 0,01 0,54 0,32 0,15 0,01 0,58 0,33 0,16 0,01 Korelasi Negatif 1. Luas lahan (tanah)
2. Harga lahan per m 2
3. Biaya pembangunan rumah per m 2
4. Biaya operasional kantor per bulan
5. Fee penjualan
6. Suku bunga investasi
7. Kontribusi pada desa wilayah -0,66 -0,34 -0,15 -0,03 -0,02 -0,01 -0,01 -0,65 -0,32 -0,14 -0,04 -0,03 -0,01 -0,01 -0,63 -0,33 -0,31 -0,04 -0,02 -0,01 -0,01 Variabel yang berpengaruh Besarnya koefesien korelasi terhadap BCR pada masing-masing model Cash Flow Model 1 Cash Flow Model 2 Cash Flow Model 3 Korelasi Positif 1. Harga rumah tipe 45/100
2. Harga rumah tipe 54/150
3. Harga rumah tipe 36/100 4. Biaya cut & fill 0,52 0,3 0,14 0,011 0,53 0,29 0,14 0,011 0,54 0,32 0,15 0,011 Korelasi Negatif 1. Luas lahan (tanah)
2. Harga lahan per m 2
3. Biaya pembangunan rumah per m 2
4. Fee penjualan
5. Biaya operasional kantor per bulan 6. Kontribusi pada desa wilayah -0,65 -0,33 -0,17 -0,04 -0,04 -0,01 -0,66 -0,33 -0,17 -0,02 -0,04 -0,01 -0,66 -0,34 -0,17 -0,04 -0,05 -0,01

## 5 DAFTAR PUSTAKA
Anonim. (2015, 1 11). Retrieved 5 26, 2016, from Bisnis.com: file:///D:/DOWNLOAD%20ARTIK EL%20PERUMAHAN/Harga%20Pr operti%20Di%20Bali%20Bakal%20
Naik%2010%25%20_%20Properti% 20-%20Bisnis.com.htm
Anonim.  (2016,  Januari  14).  Retrieved  Mei 26, 2016, from Kompas.com:
file:///D:/DOWNLOAD%20ARTIK
EL%20PERUMAHAN/Di%20Bali,
%20Pasar%20Properti%20Menenga
h%20Atas%20%27Tiarap%27%20- %20Kompas.com.htm
Anonim.
(2015, desember 19). rumah58.com. Retrieved agustus 13, 2016, from rumah 58: http://www.rumah58.com/berita/deta il/meneropong-perkembangan- perumahan-tahun-2016-di-bali-
3.html
Alfredo  HS,  Ang  (1992), Konsep  –  konsep Probabilitas  dalam  Perencanaan dan  Perancangan  Rekayasa  Prinsip – prinsip Dasar , Erlangga, Jakarta.
Armaeni,  Ni  Komang,  2012, Analisis  Risiko pada Cash Flow Proyek Studi Kasus Investasi  Proyek  Perumahan  di Denpasar , Jurnal Teknik Sipil Universitas Warmadewa
“Paduraksa”  Vol.  1,  No.  1,
Desember,2012,  pp.44-58.
Chapman,  Chris  and  Stephen  Ward.  2003. Project Risk Management. Processes,  Techniques  and  Insights. Second Edition. West Sussex England : John Wiley and Sons, Ltd.
Darmawi,  H.,  2004. Manajemen  Risiko . Jakarta : Bumi Aksara.
Flanagan,  R  dan  George  Norman  (1993), Risk Management and Construction , Blackwell Science, Australia.
Godfrey,  Patrick  S.,  Sir  William  Halcrow and  Partners  Ltd.  1996. Control  of Risk.  A  Guide  to  the  Systematic Management of Risk from
Construction . Westminster London : Construction  Industry  Research  and Information Association (CIRIA).
Gaspersz, Vincent. 1990. Analisis Kuantitatif untuk Perencanaan , Penerbit
Tarsito, Bandung.
Hertz, B., David and Howard Thomas. 1983. Risk  Analysis  and  its  Applications . Chichester : John Wiley and sons.
Hanafi,  Mamduh  M.  2006. Manajemen Risiko, UPP STIM YKPN, Yogyakarta. Hargitay,  Stephen  dan  Shi  –  Ming  Yu (1993), Property Investment
Decision , E & FN Spon.
Halim,  Abdul  (2005),  Analisis  Investasi, Penerbit PT. Salemba Emban Patria,
Jakarta.
Husnan  Suad  dan  Muhammad  Suwarsono (2000), Studi  Kelayakan  Proyek , Penerbit UPP AMP YKPN, Yogyakarta.
Lesmana,  I  G.  N.  A.  Irawan,  2004.  Tesis. Analisis  Nilai  Probabilitas  dan Dampak  dari  Resiko  Investasi  Real Estate  Kelas  Menengah  ke  Atas  di Kota  Bandung .  Universitas  Katolik Parahyangan Bandung.
Miles,  Mike  E,  Richard  L.  Haney  dan  Jr. Galey  Berens  (1996), Real  Estate Development Principles and Process ,  Second  Edition,  Urban Land Institute, Indiana Avenue.
Norken I Nyoman, 2015, Pengantar Analisis dan Manajemen Risiko pada Proyek Konstruksi , Udayana University Press, Denpasar
Simanungkalit,  Panangian  (1996), Studi Property Indonesia , Jakarta.
Simanungkalit,  Panangian  (2006), Bisnis Properti , Jakarta.
Smith,  Nigel  (1995), Engineering  Project Management ,  Blackwell  Science,
Australia.
Soeharto,  Iman  (1995), Manajemen  Proyek Dari Konseptual Sampai Operasional , Erlangga,Jakarta.
Sugiyono (2004), Statistika Untuk Penelitian , CV Alfabeta Bandung.
Sartono  R.  Agus  (1996), Manajemen Keuangan  (Teori  dan  Aplikasi) , Penerbit BPFE, Yogyakarta.
Sutojo Siswanto, (2000), Pembiayaan Investasi Proyek , Penerbit PT. Damar Mulia Pustaka, Jakarta.
Thompson,  P.A.  and  J.  G.  Perry,  1991, Engineering Construction Risks , London : Thomas Telford Ltd.
Utomo,  M.  W.  (2011). Analisa  Sensitivitas Pada Investasi Perumahan . Prosiding Seminar Nasional
Manajemen  Teknologi  XIV  (pp.  1- 7).  Surabaya:  Program  Studi  MMT- ITS, Surabaya 23 Juli 2011.
Utomo,  M.  A.  (2014). Analisa  Pembeayaan Investasi  Proyek  Perumahan  Green Pakis Regency Malang . Jurnal Teknik Pomits Vol. 3, No. 2, (2014) ISSN:  2337-3539  (2301-9271  Print) , 67-71.
Vaughan,  Emmet.  J.  1978, Fundamentals  of Risk and Insurance , Second Edition, John Willey.
Vose,  David.  1996. Risk  Analysis .  West Sussex : John Willey & sons Ltd.
Wideman,  R.Max  (1992), Project  and Program Risk Management A Guide to  Managing  Project  Risks  and Oppurtunities ,  Project  Management Institute, Upper Darby.
Wurtzebach,  Charles  H  dan  Mike  E  Miles (1994), Modern  Real  Estate ,  Fifth
Edition, Jons Wiley & Sons, Canada