## PERBANDINGAN KELAYAKAN FINANSIAL GEDUNG GREEN BUILDING DAN NON- GREEN BUILDING MENGGUNAKAN METODE MONTE CARLO
Yasmin Ramadian 1 dan Fuk Jin Oei 2
1 Program Studi Magister Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta Email: yasminramadian@gmail.com
2 Program Studi Magister Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta
Email: fukjin.untar@gmail.com
Masuk: 05-01-2024, revisi: 17-04-2024, diterima untuk diterbitkan: 08-05-2024

## ABSTRACT
Since 2011, Indonesia has been committed to reducing greenhouse gas emissions, one of which is by implementing green buildings in office buildings. The aim of implementing green building is to manage and preserve the environment around  the  building,  reduce  building  operational  costs,  ensure  the  continuity  of  use  of  the  building,  and  prevent excessive  replacement  of  building  equipment.  This  study  aims  to  analyze  the  financial  feasibility  of  four  office buildings using the Monte Carlo simulation method which is divided into two categories, namely category 1 (gedung 1 and gedung 3) with grade A building type and category  2 (gedung 2 and gedung 4) with building type grade B. Gedung  1  and  gedung  2  have  received  green  building  certification  issued  by  GBCI.  Gedung  3  and  gedung  4  are buildings  with  a  conventional  concept.  Calculation  analysis  was  carried  out  using  the  Monte  Carlo  method  by comparing the Net Preset Value (NPV) and Internal Rate of Return (IRR). Based on the results of comparative analysis carried out on four research objects, the risks used are occupancy rates, rental income and inflation. So it is concluded that  the  NPV  of  each  building  is  said  to  be  financially  feasible  with  NPV  >  0,  a  comparison  of  NPV  of  290.37% (category 1) and 164.42% (category 2). The IRR obtained exceeded the MARR value, with a comparison of 53.53% (category 1) and 20.87% (category 2). So the results of the Monte Carlo analysis of office buildings with the highest and best NPV are Building 1 and Building 3 (category 1).
Keywords: green building; monte carlo; financial feasibility; net present value; internal rate of return

## ABSTRAK
Sejak  tahun  2011  Indonesia  telah  berkomitmen  untuk  menurunkan  emisi  gas  rumah  kaca  salah  satunya  dengan menerapkan green  building pada  gedung  perkantoran.  Tujuan  dalam  penerapan green  building adalah  untuk mengelola  dan  menjaga  kelestarian  lingkungan  disekitar  bangunan,  mengurangi  biaya  operasional  bangunan, menjamin  kelangsungan  penggunaan  bangunan,  serta  mencegah  penggantian  terlalu  berlebihan  pada  peralatan bangunan. Studi ini bertujuan untuk menganalisa kelayakan finansial pada empat gedung perkantoran dengan metode simulasi Monte Carlo yang dibagi menjadi dua kategori, yaitu kategori satu (gedung  1 dan gedung 3) dengan tipe bangunan grade A dan kategori dua (gedung 2 dan gedung 4) dengan tipe bangunan grade B. Gedung 1 dan gedung 2 telah mendapatkan sertifikasi green building yang dikeluarkan oleh GBCI.   Gedung 3 dan gedung 4 merupakan gedung  dengan  konsep  konvensional.  Analisa  perhitungan  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Monte  Carlo dengan  membandingkan Net  Present  Value (NPV)  dan  Internal  Rate  of  Return  (IRR).  Berdasarkan  hasil  analisis perbandingan  yang  telah  dilakukan  pada  empat  objek  penelitian  dengan  risiko  yang  digunakan  adalah  tingkat occupancy ,  pendapatan  sewa,  dan  inflasi.  Maka  disimpulkan  bahwa  NPV  masing-masing  gedung  dikatakan  layak secara finansial dengan NPV > 0, perbandingan NPV sebesar 290,37% (kategori 1) dan 164,42 % (kategori 2). IRR yang didapatkan melebihi dari nilai MARR, dengan perbandingan sebesar 53,53% (kategori 1) dan 20,87% (kategori 2). Sehingga hasil analisis Monte Carlo pada gedung perkantoran dengan NPV tertinggi dan terbaik adalah gedung 1 dan Gedung 3 (kategori 1).
Kata kunci: green building ; monte carlo ; kelayakan finansial; net present value ; internal rate of return

## 1. PENDAHULUAN
Perubahan iklim meningkatkan kondisi dan perhatian global yang berkaitan dengan gas rumah kaca dan emisi CO 2 . Mulai saat ini pelaku industri konstruksi sudah harus memperhatikan dampak dari krisis energi dan emisi CO 2 . Sejak tahun  2011  Indonesia  telah  berkomitmen  untuk  menurunkan  emisi  gas  rumah  kaca,  salah  satu  komitmen  tersebut adalah diterbitkannya Peraturan Menteri Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat (PUPR) tentang Bangunan Gedung
Hijau (Kementerian PUPR, 2015). Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Kats et al (2008) didapatkan bahwa bangunan  hijau  dapat  mengurangi  penggunaan  energi  sampai  dengan  33%  dalam  kegiatan  operasional  dan penghematan biaya energi yang dihasilkan selama 20 (dua puluh) tahun lebih besar dari pada biaya investasi awal yang dikeluarkan untuk membangun gedung hijau ( green building ). Dalam kegiatan operasional gedung selalu saja ada unsur ketidakpastian yang dapat menyebabkan risiko kerugian bagi pemilik. Untuk menghitung ketidakpastian sebuah  gedung  maka  dapat  menganalisis  biaya  menggunakan  metode  probabilitas  salah  satunya  adalah  metode simulasi Monte  Carlo .  Berdasarkan  uraian  diatas,  maka  tujuan  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah  menganalisis pengembalian  investasi  pada  gedung  perkantoran  dengan  memperhitungkan  variabel  risiko  menggunakan  metode Monte Carlo pada bangunan gedung yang menerapkan konsep green building dan non- green building .

## Green building
Green building merupakan bangunan berkelanjutan untuk menyinergikan lingkungan dengan memperlihatkan aspek- aspek dalam melindungi, menghemat, serta mengurangi penggunaan sumber daya, menjaga mutu dari kualitas udara di ruangan, dan memperhatikan kesehatan penghuninya (Widyawati, 2018). Tujuan dalam penerapan green building adalah  untuk  mengelola  dan  menjaga  kelestarian  lingkungan  disekitar  bangunan,  mengurangi  biaya  operasional bangunan,  menjamin  kelangsungan  penggunaan  bangunan,  serta  mencegah  penggantian  terlalu  berlebihan  pada peralatan bangunan (Supriyanto, 2023). Yudelson (2008)  menulis bahwa terdapat banyak manfaat pada penerapan konsep green building diantaranya penghematan energi dan air sebesar 30-50%, pengurangan biaya pemeliharaan, peningkatan nilai properti, peningkatan produktivitas pekerja sebesar 3-5%. Indonesia memiliki lembaga tersendiri untuk menyelenggarakan kegiatan sertifikasi atau penilaian bangunan hijau yaitu Green Building Council Indonesia (GBCI)  atau  Lembaga  Konsil  Bangunan  Hijau  Indonesia.  Salah  satu  program  GBCI  adalah  menyelenggarakan kegiatan  sertifikasi  bangunan  hijau  di  Indonesia  berdasarkan  peringkat  penilaian  khas  Indonesia  yang  disebut GREENSHIP (Erizal et al 2019). (2019)

## Simulasi Monte Carlo
Simulasi Monte  Carlo sering  digunakan  oleh  manajer  proyek  dalam  proses  analisis  risiko.  Simulasi Monte  Carlo didefinisikan sebagai semua teknik sampling statistik yang digunakan untuk memperkirakan solusi terhadap masalah- masalah  kuantitatif  (Fadjar,  2009).  Kwak &  Ingall  (2007) berpendapat bahwa  alasan  utama  simulasi  Monte Carl o jarang digunakan oleh kebanyakan manajer proyek adalah kurangnya pemahaman terhadap metode Monte Carlo dan statistik,  alih-alih  sebagai  manfaat,  manajer  proyek  umumnya  menganggap  penggunaan  metode  ini  lebih  sebagai beban  terhadap  organisasi  atau  perusahaannya . Simulasi Monte  Carlo dapat  dihitung  dengan  menambahkan  fitur crystal ball pada Microsoft Excel. Langkah-langkah melakukan simulasi Monte Carlo secara umum menurut Hamali (2017) adalah sebagai berikut:
1. Menetapkan variabel yang akan disimulasikan
Pada tahapan awal harus ditentukan varibel yaitu rangkaian proses atau aktivitas yang akan ditinjau.
2. Membuat distribusi probabilitas setiap variabel Mengubah distribusi probabilitas biasa menjadi sebuah distribusi probabilitas kumulatif.
3. Menetapkan angka acak bagi setiap variabel Menghitung nilai acak digunakan alat bantu spreadsheet atau software tertentu untuk mempermudah perhitungan.
4. Menetapkan jumlah iterasi yang akan disimulasikan Teknik  simulasi Monte  Carlo melakukan  simulasi  variabel  secara  berulang.  Pengulangan  atau  iterasi  dapat dilakukan dalam ratusan bahkan ribuan kali tergantung variabel yang sedang ditinjau. Penentuan jumlah iterasi dilakukan menggunakan asumsi logis dari pakar terkait atau bahasa pemrograman dari alat bantu / software yang digunakan, misalnya untuk memperoleh validitas sampai dengan 99% maka diperlukan iterasi sebanyak 10000 kali untuk masing-masing varibel. Bisa juga menggunakan formula nilai kesalahan yaitu (ε).
5. Membuat analisis hasil simulasi. Analisis hasil simulasi berupa nilai mean (µ) dan standar deviasi (σ).

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  pemodelan  simulasi  probabilitas  kedalam crystal  ball dan  mendapatkan  hasil Net Present Value (NPV) dan Internal Rate of Return (IRR) dengan memasukan unsur risiko ketidakpastian. Penelitian ini  terdiri  dari  beberapa  tahapan,  pertama  adalah  tahap  pengumpulan  data  melalui  survei  langsung  pada  masing- masing  gedung  yang  akan  diteliti.  Kedua  adalah  pengolahan  data  dengan  tahap  awal  melakukan  studi  literatur mengenai  studi  kelayakan  finansial  dan  peramalan.  Untuk  menghitung  peramalan  pendapatan  dan  pengeluaran ( cashflow )  tahun  pertama  menggunakan  data real dan  untuk  dua  puluh  tahun  mendatang  menggunakan  metode forecasting .  Komponen cashflow ini  memperhatikan  biaya  investasi,  biaya  operasional,  dan  pendapatan  sewa  per tahun. Setelah mendapatkan seluruh hasil perhitungan cashflow pada masing-masing gedung maka dilakukan analisis
dengan perhitungan NPV dan IRR. Diagram alir penelitian perhitungan masing-masing gedung digambarkan pada Gambar 1 berikut:
Gambar 1. Diagram alir penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perbandingan  gedung  dilakukan  menjadi  2  (dua)  kategori  ( grade ),  pertama  adalah  gedung  1  ( green  building )  dan gedung 3 ( non - green building ). Kedua adalah gedung 2 ( green building ) dan gedung 4 ( non - green building ). Kategori dipilih berdasarkan jenis perkantoran dengan grade A (kategori 1) dan grade B (kategori 2), serta berada di wilayah DKI Jakarta. Data terkait masing-masing gedung dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Data Gedung Jenis Properti Luas Lahan (m 2 ) Luas Bangunan (m 2 ) Jumlah Lantai Biaya Sewa (Rp) Service Charge (Rp) Gedung 1 ( Green Building ) 5.391 26.672 30 240.000 72.000 Gedung 2 ( Green Building ) 7.009 16.367 16 215.000 61.000 Gedung 3 ( Non - Green Building ) 7.879 24.045 26 170.000 63.000 Gedung 4 ( Non - Green Building )  10.770 12.942 13 200.000 54.000

## Biaya investasi
Biaya investasi pada penelitian ini terdiri dari biaya yang dikeluarkan dari perencanaan dan konstruksi fisik dan tidak termasuk biaya pengadaan tanah. Biaya investasi bersumber dari dana investasi (deposito) masing-masing perusahaan. Berdasarkan hasil perhitungan, biaya investasi pada masing-masing gedung dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 . Biaya Investasi Jenis Properti Biaya Investasi (Rp) Gedung 1 453.491.854.788 Gedung 2 300.665.572.000 Gedung 3 359.454.832.484 Gedung 4 232.431.236.361
Mulai
Analisis Risiko Investasi dengan metode perhitungan Monte Carlo Kesimpulan Selesai Pengolahan Data Survei dan Pengumpulan Data Bangunan Konsep Green Building Bangunan Konvensional

## Pendapatan
Pendapatan untuk masing-masing gedung berasal dari biaya sewa serta service charge . Besar nilai pendapatan dapat dilihat pada Tabel 3 dibawah ini.
Tabel 3 . Pendapatan No. Tahun Gedung 1 Gedung 2 Gedung 3 Gedung 4 1 2023 72.142.425.600 37.945.252.800 47.060.913.144 27.613.051.200 2 2024 77.295.456.000 40.655.628.000 50.422.406.940 29.585.412.000 3 2025 82.448.486.400 43.366.003.200 53.783.900.736 31.557.772.800 4 2026 87.601.516.800 46.076.378.400 57.145.394.532 33.530.133.600 5 2027 92.754.547.200 48.786.753.600 60.506.888.328 35.502.494.400 6 2028 97.907.577.600 51.497.128.800 63.868.382.124 37.474.855.200 7 2029 103.060.608.000 54.207.504.000 67.229.875.920 39.447.216.000 8 2030 103.060.608.000 54.207.504.000 67.229.875.920 39.447.216.000 9 2031 103.060.608.000 54.207.504.000 67.229.875.920 39.447.216.000 10 2032 103.060.608.000 54.207.504.000 67.229.875.920 39.447.216.000 11 2033 103.060.608.000 54.207.504.000 67.229.875.920 39.447.216.000 12 2034 103.060.608.000 54.207.504.000 67.229.875.920 39.447.216.000 13 2035 103.060.608.000 54.207.504.000 67.229.875.920 39.447.216.000 14 2036 103.060.608.000 54.207.504.000 67.229.875.920 39.447.216.000 15 2037 103.060.608.000 54.207.504.000 67.229.875.920 39.447.216.000 16 2038 103.060.608.000 54.207.504.000 67.229.875.920 39.447.216.000 17 2039 103.060.608.000 54.207.504.000 67.229.875.920 39.447.216.000 18 2040 103.060.608.000 54.207.504.000 67.229.875.920 39.447.216.000 19 2041 103.060.608.000 54.207.504.000 67.229.875.920 39.447.216.000 20 2042 103.060.608.000 54.207.504.000 67.229.875.920 39.447.216.000

## Biaya operasional
Biaya  operasional  masing-masing  gedung  selama  satu  tahun  berasal  dari  dua  komponen.  Pertama  adalah  biaya penggunaan listrik, air, biaya pemeliharaan, biaya perbaikan, biaya replacement, pajak, asuransi, dan retribusi sampah . Kedua adalah biaya gaji pegawai dan outsourcing . Besaran biaya pengeluaran dapat dilihat pada Tabel 4 dibawah ini.
Tabel 4. Biaya Operasional No. Tahun Inflasi Gedung 1 Gedung 2 Gedung 3 Gedung 4 1 2023 3,263% 14.251.234.852 9.211.636.020 14.691.131.439 8.029.307.959 2 2024 3,830% 14.900.874.461 9.631.982.235 15.413.368.647 8.422.111.156 3 2025 3,705% 15.552.372.731 10.053.527.642 16.137.256.720 8.815.826.355 4 2026 3,599% 16.207.061.038 10.477.131.235 16.863.978.184 9.211.106.827 5 2027 3,712% 17.053.494.435 10.986.292.766 17.889.272.649 9.770.925.495 6 2028 3,672% 17.587.288.290 11.370.050.661 18.380.350.683  10.036.432.484 7 2029 3,661% 18.299.273.294 11.830.621.604 19.157.963.099  10.459.827.073 8 2030 3,681% 18.808.189.049 12.158.969.800 19.609.982.303  10.709.539.838 9 2031 3,671% 19.334.404.633 12.498.479.700 20.077.367.222  10.967.741.214 10 2032 3,671% 20.042.169.790 12.916.984.281 20.834.219.712  11.385.450.754 11 2033 3,675% 20.445.984.566 13.215.661.791 21.064.673.021  11.513.166.849 12 2034 3,673% 21.032.497.165 13.594.074.822 21.585.613.777  11.800.954.526 13 2035 3,673% 21.640.606.801 13.986.422.080 22.125.737.029  12.099.339.351 14 2036 3,673% 22.271.140.252 14.393.236.998 22.685.777.126  12.408.727.005 15 2037 3,673% 23.087.010.815 14.881.489.691 23.538.650.877  12.879.482.370 16 2038 3,673% 23.602.398.412 15.252.153.645 23.868.201.225  13.061.943.481 17 2039 3,673% 24.304.945.631 15.705.431.244 24.492.203.982  13.406.666.566 18 2040 3,673% 25.033.280.855 16.175.347.048 25.139.111.657  13.764.043.206 19 2041 3,673% 25.788.375.595 16.662.527.869 25.809.787.146  14.134.550.099 20 2042 3,673% 26.733.463.812 17.234.150.658 26.777.432.264  14.668.709.574

## Discounted Cash Flow
Analisis kelayakan ini menggunakan Minimum Attractive Rate of Return (MARR) yang diperoleh dari rumus safe
rate ±  risiko  dikali  rata-rata  suku  bunga  deposito  dan  risiko  diasumsikan  sebesar  1,5.  Nilai  rata-rata  suku  bunga deposito menggunakan lima bank besar di Indonesia (Putri & Prabowo, 2023).
Tabel 5. Rata-rata Suku Bunga Deposito Pertiga Bulan Tahun 2023 No. Nama Bank Suku Bunga (%) 1 Bank Mandiri 2,25 2 BCA 3,50 3 BNI 2,50 4 CIMB Niaga 3,25 5 BTN 2,50 Rata-rata 2,80
*Diperoleh pada bulan November tahun 2023, dengan suku bunga pertiga bulan
Perhitungan MARR = Safe rate ± risiko x rata-rata suku bunga deposito = 2,75 ± (1,5 x 2,80) = 6,950% 1. Net Present Value (NPV) NPV = benefit – cost
Tabel 6 . Analisis NPV Jenis Properti Benefit (Rp) Cost (Rp) Gedung 1 ( Green Building ) 350.313.785.015 453.491.854.788 Gedung 2 ( Green Building ) 97.947.381.146 300.665.572.000 Gedung 3 (Non- Green Building ) 88.832.347.171 359.454.832.484 Gedung 4 (Non- Green Building ) 37.383.882.724 232.431.236.361
2. Internal Rate of Return (IRR)
Dalam perhitungan IRR terdapat hubungan antara IRR dan NPV. Hubungan ini diperoleh dari jumlah cashflow dengan asumsi 20 tahun. Hubungan antara NPV dan IRR dapat dilihat pada Tabel 7 dibawah ini.
Tabel 7 . Analisis IRR Jenis Properti i (%) NPV (Rp) Gedung 1 ( Green Building ) 15,181 350.313.785.015 Gedung 2 ( Green Building ) 10,696 97.947.381.146 Gedung 3 (Non- Green Building ) 9,846 88.832.347.171 Gedung 4 (Non- Green Building ) 8,855 37.383.882.724

## Distribusi probabilitas
Untuk membandingkan NPV dan IRR yang sudah dihitung menggunakan metode Discounted Cash Flow (DCF) maka metode Monte Carlo ini dilakukan. Dalam mengasumsikan metode Monte Carlo diperlukan 3 (tiga) parameter yaitu nilai minimum, most likely , dan maksimum. Ketiga parameter ini didapat dengan mempertimbangkan analisis risiko yang paling berpengaruh terhadap cashflow masing-masing gedung. Analisis risiko tersebut dapat digambarkan pada input factor Tabel 8 dibawah ini.
Tabel 8 . Input Factor Simulasi Monte Carlo No. Properti Minimum Most Likely Maksimum Mean St. Deviasi A. Gedung 1 1. Occupancy 40% 70% 100% 2. Pendapatan Sewa 32.006.400.000  56.011.200.000  80.016.000.000 3. Inflasi 5,6485% 3,003% B. Gedung 2 1. Occupancy 40% 70% 100% 2. Pendapatan Sewa 16.890.744.000  29.558.802.000  42.226.860.000
Tabel 8. Input Factor Simulasi Monte Carlo (lanjutan) No.  Properti Minimum Most Likely Maksimum Mean St. Deviasi 3. Inflasi 5,6485% 3,003% C. Gedung 3 1. Occupancy 40% 70% 100% 2. Pendapatan Sewa 19.620.736.320  34.336.288.560  49.051.840.800 3. Inflasi 5,6485% 3,003% D. Gedung 4 1. Occupancy 40% 70% 100% 2. Pendapatan Sewa 12.424.320.000  21.742.560.000  31.060.800.000 3. Inflasi 5,6485% 3,003%

## Simulasi Monte Carlo
Setelah didapat parameter yang dibutuhkan, dilakukan simulasi Monte Carlo dengan bantuan crystal ball. Adapun tahapan simulasi sebagai berikut:
1. Menginput item-item pekerjaan kedalam Microsoft Excel .
2. Menjadikan cell tingkat occupancy ,  pendapatan  sewa,  dan  inflasi  sebagai cell  assumption dengan  menuliskan biaya yang paling disukai didalam cell tersebut lalu mengklik define assumption pada toolbar s oftware Crystal Ball lalu  pilih Triangular .  Setelah  itu  masukan  biaya  optimis/minimum  durasi, most  likely ,  dan minimum/maksimum pada kotak yang tersedia. Jika berhasil maka secara otomatis cell tersebut akan berwarna hijau.  Lakukan  ini  pada  setiap  asumsi  risiko  masing-masing  gedung.  Simulasi  dapat  dilihat  pada  Gambar  3, Gambar 4, dan Gambar 5.
3. Menentukan  jumlah  iterasi  yang  digunakan  dalam  metode Monte  Carlo ini.  Klik  menu run  preferences lalu mengganti angka pada kotak yang tersedia. Dalam penelitian ini digunakan iterasi sebanyak 10.000 kali.
4. Menjadikan cell NPV dan IRR perhitungan DCF sebagai cell Forecast. Dengan mengklik cell yang akan dijadikan cell Forecast lalu mengklik Define Forecast pada toolbar software Crystal Ball . Jika berhasil maka secara otomatis cell tersebut akan berwarna biru muda dapat dilihat pada Gambar 2 dibawah ini.
Gambar 2 . Input Factor Gedung 1
Gambar 3. Distribusi Triangular untuk Pendapatan Sewa Gedung 1
Input Factor Most likely value Occupancy 70% Inflasi 3,263% Pendapatan Sewa 56.011.200.000 NPV 350.313.785.015 IRR 15,17%
Gambar 4 . Distribusi Triangular untuk Tingkat Occupancy Gedung 1
Gambar 5 . Distribusi Normal untuk Tingkat Inflasi Gedung 1
Setelah  melakukan  tahapan  simulasi,  maka  didapatkan  hasil  berupa  data  yang  akan  digunakan  pada  perhitungan metode Monte Carlo pada Tabel 9 dan juga grafik probabilitas/kemungkinan risiko tersebut dapat terjadi (Gambar 6). Dari simulasi Monte Carlo didapatkan hasil yakni NPV dan IRR masing-masing gedung.
Tabel 9. Hasil Simulasi Monte Carlo terhadap NPV dan IRR Gedung 1
NPV IRR Statistics Forecast values Statistics Forecast values Trials 10.000 Trials 10.000 Base Case 350.313.785.015 Base Case 15,17% Mean 346.712.149.930 Mean 15,11% Median 346.649.259.629 Median 15,10% Mode --- Mode --- Standard Deviation 11.842.039.311 Standard Deviation 0,36% Variance 140233895046388000000 Variance 0,00% Skewness -0,0227 Skewness 0,0197 Kurtosis 2,74 Kurtosis 2,59 Coeff. of Variation 0,0342 Coeff. of Variation 0,0236 Minimum 307.972.470.919 Minimum 14,06% Maximum 388.004.172.573 Maximum 16,30% Range Width 80.031.701.654 Range Width 2,24% Mean Std. Error 118.420.393 Mean Std. Error 0,00%
Gambar 6 . Hasil Frekuensi Simulasi Monte Carlo Terhadap NPV dan IRR Gedung 1
Setelah dilakukan simulasi Monte Carlo pada masing-masing gedung maka didapat NPV dan IRR yang dapat dilihat pada Tabel 10 dibawah ini.
Tabel 10 . Analisis NPV dan IRR Simulasi Monte Carlo Kelayakan Finansial Kategori 1 Ketegori 2 Gedung 1 Gedung 3 Gedung 2 Gedung 4 NPV (Rp) 346.712.149.930 88.815.154.529 97.186.521.458 36.755.148.844 IRR (%) 15,107% 9,839% 10,659% 8,819%
Grafik  kategori  1  (gedung grade A:  gedung  1  dan  gedung  3)  dan  kategori  2  (gedung grade B:  gedung  2  dan gedung 4) digambarkan pada Gambar 7 dibawah ini.
Gambar 7 . Grafik NPV dan IRR Simulasi Monte Carlo
Perbandingan  konsep  gedung green  building dan non-green  building pada  kategori  1  dan  kategori  2 digambarkan melalui Tabel 11 dibawah ini:
Tabel 11 . Perbandingan Analisis Simulasi Monte Carlo Kategori NPV (%) IRR (%) Kategori 1 290,37 53,53 Kategori 2 164,42 20,87
Perbandingan NPV sebesar  290,37% diperoleh dari hasil perbandingan NPV antara  gedung 1 dan gedung 3 untuk kategori 1 dan 164,42 % perbandingan NPV antara gedung 2 dan gedung 4 untuk kategori 2. Untuk perbandingan IRR sebesar 53,53% diperoleh dari hasil perbandingan IRR antara gedung 1 dan gedung 3 untuk kategori 1 dan 20,87% perbandingan IRR antara gedung 2 dan gedung 4 untuk kategori 2.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis perbandingan monte carlo yang telah dilakukan pada empat objek penelitian dan dibagi menjadi dua kategori, maka dapat disimpulkan bahwa NPV masing-masing gedung dikatakan layak secara finansial dengan NPV > 0, perbandingan NPV sebesar 290,37% (kategori 1) dan 164,42 % (kategori 2). IRR yang didapatkan melebihi dari nilai MARR, dengan perbandingan sebesar 53,53% (kategori 1) dan 20,87% (kategori 2) sehingga hasil analisis Monte Carlo pada gedung perkantoran dengan NPV tertinggi dan terbaik dan lebih menguntungkan adalah gedung 1 dan gedung 3 (kategori 1). Variabel risiko yang dipertimbangkan dalam analisis adalah tingkat occupancy , pendapatan sewa, dan inflasi. Keseluruhan variablel risiko tersebut memiliki pengaruh negatif terhadap NPV dan IRR.

## Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian  diharapkan  memasukan  faktor  risiko  dan  probabilitas  lain  yang  dapat  mempengaruhi perhitungan  kelayakan  investasi  properti  gedung  perkantoran.  Hasil  perhitungan  metode Monte  Carlo juga  dapat menjadi alternatif dalam merencanakan investasi properti dikarenakan metode ini sudah memperkirakan kemungkinan besar biaya yang dibutuhkan pada suatu gedung.

## DAFTAR PUSTAKA
Erizal, Chadirin, Y., & Furi, I. M. (2019). Evaluasi aspek green building pada gedung Andi Hakim Nasoetion Rektorat IPB. Jurnal Manajemen Aset Infrastruktur dan Fasilitas, 3 (2), 131-152. Fadjar, A. (2009). Aplikasi simulasi monte carlo dalam estimasi biaya proyek. Jurnal SMARTek, 6 (4), 222-227.
Hamali,  S.  (2017,  Desember  29). Simulasi  Monte  Carlo .  Diambil  kembali  dari  Binus  Management: https://bbs.binus.ac.id/management/2017/12/simulasi-monte-carlo/
International  Organization  for  Standardization.  (2018). Occupational  health  and  safety  management  systems— Requirements with guidance for use. https://www.iso.org/standard/63787.html. Kats, G. H., James, M., Apfelbaumt, S., Darden, T., Farr, D., & Fox, R. (2008). Greening buildings and communities: costs and benefits, A Capital E Report. Westborough, MA.: U.S. Green Building Council. Kementerian  PUPR.  (2015). Peraturan  Menteri  PUPR  Nomor  02/PRT/M/2015  tentang  Bangunan  Gedung  Hijau. Jakarta.
Kwak,  Y.,  &  Ingall,  L.  (2007).  Exploring  monte  carlo  simulation  applications  for  project  management. Risk Management, 9 , 44-57.
Putri, C. A., & Prabowo, A. W. (2023). Simulasi monte carlo dan real option valuation pada perhitungan kelayakan finansial Dormitory Politeknik Astra. Technologic, 14 (1), 59-66. Widyawati, R. (2018). Green building dalam pembangunan berkelanjutan konsep hemat energi. Jurnal Kalibrasi, 3 , 43-59. Yudelson, J. (2008). The Green Building Revolution. Washington, D.C.: Island Press.