Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK Untuk memenuhi kebutuhan energi seiring dengan menurunnya produksi minyak, pemanfaatan gas menjadi solusi untuk dapat memenuhi kebutuhan energi. Produksi gas Indonesia pada tahun 2015 adalah 8,102 MMSCFD berdasarkan data dari SKK Migas. Saat ini pemerintah sedang menggalakkan pembangunan jaringan gas kota di Indonesia, salah satunya di Kecamatan Muara Satu Kota Lhokseumawe. Salah satu perusahaan pemerintah berencana akan membangun 89.383 sambungan rumah tangga sampai tahun 2017 di seluruh Indonesia. Mengingat akan ada banyak proyek jaringan gas kota, penting bagi kita menganalisis risiko yang mungkin terjadi selama konstruksi maupun selama operasi dari jaringan gas tersebut. Pada penelitian ini dilakukan identifikasi risiko, kemudian mengelompokkan risiko tersebut sesuai kategorinya, kemudian dilakukan analisis kualitatif dan analisis kuantitatif dengan simulasi Monte Carlo, lalu hasilnya dievaluasi. Dengan menghitung risiko secara keseluruhan, risiko proyek jaringan gas di Kota Lhokseumawe ini tergolong rendah dengan nilai risk 3,72. Hasil penelitian ini adalah berupa strategi untuk menurunkan risiko-risiko dan kerugian yang mungkin timbul. Dengan adanya strategi penanganan terhadap risiko-risiko yang mungkin timbul, kerugian biaya dapat diturunkan menjadi 10% atau sekitar 4,5 milyar rupiah.

---

ABSTRACT To fulfill energy demand because of decreasing oil production, converting oil to gas is a good choice. Based on data from SKK Migas in 2015, Indonesia produced 8.102 MMSCFD gas. Nowdays, Indonesia?s government encourages gas pipeline project for citygas in several cities in Indonesia. One of company owned by government plans to build 89.383 connection until 2017 in Indonesia. In the future, there are many citygas projects in Indonesia, risk analysis during construction and operation of pipeline project will be an important thing. This research included risk indentification, grouping the risk into their categories, then we analyze the risk both qualitative and quantitative using Monte Carlo simulation. The summary of all risk calculation shows that this project has low risk with value 3.72. The results of this research are strategies to reduce and manage the risks during pipeline construction and operation of citygas project. By applying the strategies, risks can be reduced from 29% to 10%. It is equivalent with 4,5 billion rupiahs.

Abstrak :
ABSTRAK
Tingkat ketidakpastian pada tahap FEED yang cukup tinggi mengharuskan perencana untuk mengalokasikan biaya kontingensi guna mengantisipasi tindakan korektif yang harus dilakukan sebagai respon terhadap resiko yang terjadi. Metode yang digunakan untuk menghitung biaya kontingensi pada penelitian ini adalah Monte Carlo Simulation yang permodelannya didapatkan dari analisa regresi dimana contruct dari penelitian ini berbasis PMBOK 2013. Faktor resiko dominan yang dinilai berpengaruh signifikan terhadap kenaikan biaya proyek FEED adalah Faktor Resiko Planning Controlling yang dipengaruhi oleh Faktor Eksternal, Faktor Lemahnya Kompetensi Kontraktor Engineering dalam Mengelola Proyek, Faktor Resiko Kurangnya Pengetahuan Tim Teknis mengenai Change Management. Dengan melakukan simulasi monte carlo menggunakan data responden pada tingkat kepercayaan 95 , maka didapatkan bahwa alokasi biaya kontingensi sebesar 11,16 pada anggaran proyek FEED dapat mengantisipasi kenaikan biaya yang terjadi. Dari penelitian ini didapatkan bahwa dalam proses penyusunan anggaran, saat melakukan estimasi biaya kontinensi sebaiknya tidak menggunakan persentase kontingensi proyek terdahulu karena masing - masing proyek memiliki tingkat kesulitan yang berbeda dan risiko yang berbeda juga. Untuk itu, proses penyusunan risk register pada proses penyusunan anggaran menjadi komponen yang penting.

---

ABSTRACT
The high level of uncertainty of the FEED stage requires a planner to allocate cost contingency to anticipate the corrective actions that may occur as risk responses. The cost contingency calculation method used in this research is the Monte Carlo Simulation. The dominant risk factor that significantly affect cost increase are planning controlling risk due to external factors, shortcomings of engineering contractor competence in managing project, technical team lack of knowledge regarding change management. By using respondents data as monte carlo simulation inputs with 95 of confidence level, it is shown that the cost contingency allocation of 11,16 in FEED budget estimation is sufficient to anticipate any potential cost increase. This research shows that in the process of budget settings, planners are suggested not to use the contingency percentage from previous projects because every project has their own difficulty level and different kind of risk. Therefore, the process of constructing risk register as a part of budget estimation process becomes crucial.

Abstrak :
Mempertimbangkan kompleksitas permasalahan proyek, metode simulasi merupakan suatu pendekatan analisa risiko yang memadahi. Metode simulasi adalah teknik analisa yang berupaya rnenirukan perilaku sistem yang dikaji. Metode simulasi memungkinan menganalisa proyek dari dua sudut padang utama proyek yaitu cost dan durasi secara rinci dan mendekali nyata. Oleh karena itu penulis mencoba menganalisa risiko-risiko yang akan muncul dalam Proyek VAC RS. Brawijaya sehingga dapat dicarikan jalan keluarnya. Dalam skripsi ini dibahas bagaimana mengidentifikasi risiko dengan Failure Mode Effect Anaysis dan melakukan pembobotan dengan RPN yang berisi Severity, Occurance dan Detection. Setelah melakukan identifikasi dan pembobotan proses analisa risiko selanjutnya mengunakan bantuan software @_Risk for Project untuk melakukan simulasi. Setelah model diverifikasi dan divalidasi, maka model dirurming untuk rnendapatkan data sebagai bahan untuk melakukan analisa risiko cost dan durasi, sehingga dapat diketahui baseline cos: dan base durasi untuk proyek tersebut. Dari hasil analisa tersebut diketahui bahwa dengan cost proyek RS. Brawijaya 1.8 milyar maka memiliki tingkat risiko sebesar 51.79% dan risiko proyek mengalami kemunduran sekitar 27%. ......Considering complexity problems of project, simulation method is an approach of risk analysis. Simulation method is analysis technique coping to imitate behavior of studied system. Simulation method possible to analyze the project from two point of view ; namely cost and duration of the project. Therefore this research try to analyze risks that emerge in VAC Project at RS. Brawijaya so that can be looked for way out. In this research is studied how to identify risk with Failure Mode of Effect Analysis and conduct weighting used RPN which is containing Severity, occurrence and Detection. After steps identify and process weight analyze risk than use soiiware @Risk for Project to do simulation. After verification model and validation, hence model is rurming to get data upon which to analyze risk of cost and duration, so that can be known cost and duration baseline project. From the analysis result known that cost of project RS. Brawijaya 1.8 billion hence owning risk storey ;level equal to 51.79% and risk of project duration lagging down 27%.

Abstrak :
Indonesia Fuels demand increase every year; so that fuels subsidy increases progressively and APBN (National Budget) will become worst. With Parliament (DPR) approvement, government shall cut down the fuels subsidy step by step, and to determine type and total volume of fuels subsidized on year 2006, the type of fuels subsidized are Premium (regular Gasoline), Diesel Oil and Kerosene with total consumption equal to 41,58 million kL that was mean around 30% decreasing of subsidized fuel alocation. Analysis level of confidence in amount of Diesel Oil demand for transportation and Kerosene demand for household and small industries base on quota compared with the result of formulation from historical consumption conducted by Monte-Carlo simulation. The result of simulation indicate that in 20012 Diesel oil demand for transportation base on quota having confidence level of 78,8%, and base on formulation having confidence level of 33,l%. While the result of simulation for Kerosene demand for household and small industries base on quota having confidence level of 62.6%, and base on formulation having confidence level of 80. 4%.

Abstrak :
Dengan semakin banyaknya kebutuhan masyarakat akan layanan perbankan yang terus menerus selama 24 jam maka peranan electronic banking sebagai hentuk layanan bank yang dapat memenuhi tuntutan tersebut juga semakin meningkat. Untuk menerapkan manajemen risiko atas kegiatan operasional maka harus dilakukan proses identifikasi, proses pengukuran dan proses monitor. Hasil dari proses pengukuran risiko akan menjadi dasar dari metode mitigasi risiko yang akan digunakan. Sebagai salah satu metode yang umum dipakai untuk mengukur risiko VaR akan nnenyatakan suatu jumlah kerugian maksimum dari nilai uang yang mungkin hilang pada suatu periode tertentu dan dalam confidence level atau probabilita tertentu. Operational VaR merupakan suatu nilai kerugian maksimum pada suatu periode tertentu akibat dari adanya resiko operasional. Dalam karya akhir ini, dikemukakan langkah-langkah perhitungan Operational VaR dengan menggunakan simulasi Monte Carlo dengan data yang berasal dari kerugian operasional pada Group EIectronic Banking Bank ABC. Simuiasi Monte Carlo sesungguhnya adalah proses pembuatan distribusi kerugian untuk mendapatkan nilai Operational VaR dengan menggabungkan antara distribusi frequency of loss dengan distribusi severity of loss. Model simulasi Monte Carlo tersebut harus melalui pengujian backtestingg terlebih dahulu untuk memastikan model tersebut dapat diterima atau tidak secara statistik dalam menghasilkan nilai Operational VaR. Jika model tersebut dapat diterima maka Operational VaR yang dihasilkan dapat digunakan untuk menentukan kerugian maksimum pada periode waktu tertentu. Berdasarkan perhitungan yang dilakukan dengan menggunakan data yang berasal dari kerugian operasional pada Group Electronic Banking selama periode 2004-2005 dapat dikemukakan bahwa Operational VaR sejumlah Rp. 8.444.738.,- merupakan kemungkinan kerugian operasional maksimum yang dapat terjadi pada satu hari dengan probabiliti kejadian sebesar 95%. Berdasarkan hasil pengujian dengan backtesting ternyata metode pengukuran risiko operasional dengan menggunakan simulasi Monte Carlo dapat diterima secara statistik. Dengan dernikian dapat disarankan penerapan metode simulasi Monte Carlo untuk mengukur besarnya nilai kerugian yang akan terjadi pada satu periode tertentu dimasa yang akan datang.

---

The requirement of banking services that can operates continuously during 24 hour and 7 days a week can be fulfill by electronic banking. Implementing the risk management process of operational activity can be done by identify, measure and monitor the activity. Result from measurement process will become the base to choose the method of risk mitigation will be used. VaR is one of popular method to measure risk, that will result art amount of a maximum loss of money that is possible to lose at one particular specified period and in a certain level of confidence. Operational Var represent an amount of maximum of loss at one particular specified period effect of operational risk. This thesis, explain the calculation process of Operational Var steps by step using Monte Carlo simulation. The data used in this simulation is coming from operational loss activity held by Electronic Banking of Bank ABC. The Monte Carlo Simulation actually is the process to get a model of distribution of loss as an Operational Var value by joining the distribution of loss and the distribution of severity. The result generated from Monte Carlo simulation need to pass the back testing examination to ascertain that the model can be accepted statistically in yielding value of Operational Var. If the model accepted then the Operational Var value generated can be used to determine the maximum of loss in certain probability and period of time. The result from Monte Carlo simulation which is using operational loss data coming from Electronic Banking activity during period 2004-2005, in generated the Operational Var value of Rp. 8.404.738.,- which is representing the possibility to happened of maximum of loss from operational activity equal to 95%. The back testing examination of Operational VaR value that is generated by Monte Carlo simulation, resulted that the model can be accepted statistically. Thereby this model of distribution of loss can be suggested to be implemented in measuring value of loss that can happened in certain level of probability and at certain period of time.

Abstrak :
Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis risiko-risiko yang perlu dipertimbangkan bagi investor terkait pengembangan proyek pembangkit listrik energi terbarukan panas bumi dan mengukur besaran pengaruh penerapan simulasi Monte Carlo dalam pengambilan keputusan. Dari analisis yang dilakukan terhadap investasi proyek pembangunan energi terbarukan panas bumi 110 MW, ada 4 parameter risiko karena potensi nilainya yang dapat berubah-ubah dan dianggap sangat berpengaruh terhadap analisis tingkat kelayakan proyek yakni inflasi, capacity factor, jadwal pelaksanaan proyek dan struktur pembiayaan. Dengan memperhitungkan tingkat probabilitas risiko most likely scenario menggunakan simulasi Monte Carlo, diperoleh hasil bahwa proyek tidak layak dilakukan. Hasil analisis proyek dengan memperhitungkan risiko memberikan nilai Net Present Value (NPV), Internal Rate of Return (IRR) dan Profitability Index (PI) yang lebih rendah dibandingkan dengan analisis kelayakan proyek tanpa memperhitungkan risiko. Hal ini menunjukkan bahwa analisis risiko sangat berperan terhadap analisis tingkat kelayakan proyek. Analisis juga dilakukan untuk melihat potensi kelayakan proyek melalui skenario optimis dengan probabilitas risiko rendah serta skenario dengan memasukan perubahan harga listrik dalam perhitungan arus kas. Hasil analisis menunjukkan bahwa skenario optimis masih menghasilkan NPV negatif. Proyek dikatakan layak untuk diimplementasikan apabila harga listrik panas bumi yang diperoleh sedikitnya IDR 685/kWh dengan memperhitungkan analisis resiko dalam perhitungan arus kas. Sehingga analisis risiko menggunakan simulasi Monte Carlo disarankan dalam melakukan analisis kelayakan proyek agar memberikan hasil analisis kelayakan proyek yang konservatif untuk dapat digunakan investor dalam pengambilan keputusan.

---

This study was conducted to analyze the risks for investors to consider project related to the development of renewable energy geothermal power plant and measure the magnitude effect of the application of Monte Carlo simulation in decision making. Based on the study carried out to 110 MW geothermal renewable energy, there are four parameters that serve as a potential risk factor and considered to be very influential on the analysis of feasibility of the project, which are inflation, capacity factor, project schedule and finacing structure. Taking into account the risk using Monte Carlo simulation, the result shows that the project is not feasible. Result of Net Present Value (NPV), Internal Rate of Return (IRR) and Profitability Index (PI) by taking into account risk analysis is lower than project feasibility analysis without taking risks. It demonstrates that risk analysis having great influence for project return. Analysis was also conducted to assess the potential feasibility of the project through an optimistic scenario with a low probability of risk and scenario by including changes in electricity prices in the cash flow calculation. The analysis shows that the optimistic scenario still produces a negative NPV. The project is feasible to implement if the price of geothermal power obtained at least IDR 685 / kWh by taking into account the risk analysis in the calculation of cash flow. Hence, risk analysis using Monte Carlo simulation is suggested in the analysis of project feasibility study in order to provide conservative result to the investor for decision-making.

Abstrak :
Maraknya investasi property di Indonesia menyebabkan efek yang serius terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Banyak investor baru yang tidak memiliki pengetahuan mengenai dasar dari investasi property berakhir pada masalah yang serius atau hasil yang didapatkan tidak sesuai dengan ekspektasi. Tujuan dari karya akhir ini adalah untuk menganalisa investasi gedung kantor dari segi analisa finansial dengan menggunakan data teknis dari perusahaan yang bergerak di bidang property yang sama agar dapat memberikan analisa yang lebih akurat. Dengan menggunakan alat finansial konfensional yaitu Discounted Cash Flow (DCF). Namun untuk analisa lebih mendalam, karya akhir ini juga menganalisa menggunakan uji sensitifitas dan simulasi Monte Carlo untuk menemukan factor yang kritikan didalam investasi property dan mengukur tingkat probabilitas dari NPV yang di dapat dari perhitungan DCF. Sehingga management dapat menggunakan informasi ini dalam mengambil keputusan investasi. ......The boom of property investment in Indonesia took a serious impact in economic growth in Indonesia. Many new investors who doesn?t know the root of property investment end up with some serious problem or the results are not as their expectation. The purpose of this thesis is to analyze an Office Building Property investment from the financial analysis using the technical data from properties company expected to give more accurate analysis. Using the conventional financial tools namely discounted cash flow (DCF). However, to give more depth analysis, Sensitivity Analysis and Monte Carlo simulation are conducted in order to find the critical factors that influencing the investment and the probability of NPV from DCF calculation. Therefore management use this information to make decision about the investment.

Abstrak :
ABSTRAK


Project finance adalah bentuk pendanaan yang sifatnya unik dan perlu banyak pertimbangan aspek ekonomis dan hukum oleh semua pihak yang terlibat dalam pendanaan proyek. Beberapa hal yang harus dipahanii adalah bagaimana mengetahui risiko potensial default menggunakan ukuran Debt Service Coverage Ratio (DSCR). DSCR merupakan rasio present value fi'ee cash flow proyek terhadap outstanding loan setiap periode. Selain itu, beberapa dokumen terkait yang digunakan pada penelitian ini adalah ; Loan Agreement, Trustee and Paying Agent Agreement, Producer Agreement, Operator's Agreement dan Sales and Purchase Agreement. Pada pendanaan ini, risiko terbesarnya terletak pada ketidakpastian cash flow proyek, walaupun terdapat risikorisiko lain seperti political risk, price of project output risk; interest risk; dan lain-lain. Risiko yang terjadi ini lebih disebabkan ketidakpastian cash flow untuk pengembalian pinjaman karena harga minyak mentah Indonesia. Risiko ini ditandai apabila nilai DSCR terjadi dibawah 140%, karena proyek diperkirakan akan mengalami kesulitan likuditas dan dapat mengalami default.

Simulasi proyeksi cash flow untuk mcnghitung DSCR ini, digunakan harga minyak mentah ICP melalui simulasi Monte Carlo. Variabel input data tersebut terdistribusi normal, maka simulasi digunakan atribut data berupa mean dan deviasi standar. Sedangkan untuk analisis tingkat risiko digunakan probabilitas distribusi DSCR dalam bentuk persentil, dengan menginterpretasikan probabilitas distribusi DSCR dan discriptive statistics hasil simulasi. Perhitungan DSCR didasarkan pada cash flow proyek dan besarnya sal do pinjaman setiap peri ode kuartal melalui simulasi sampai 10.000 kali.

Berdasarkan hasil penelitian ini diperoleh bahwa proyeksi cash flow dibuat menggunakan periode 28 kuartal kedepan dan random variate harga minyak ICP. Sedangkan pengukuran risiko digunakan ukuran DSCR, yang merupakan ukuran kemampuan proyek BLRE mengembalikan pinjaman kepada pihak bank. Tingkat risiko dapat diketahui apabila nilai DSCR yang jatuh dibawah treshold DSCR sebesar 140%. Semakin kecil nilai DSCR, semakin besar tingkat risiko proyek. Selain itu, besamya nilai deviasi standar DSCR dari nilai rata-ratanya, maka akan semakin berisiko pula. Berdasarkan hasil ini, diketahui dengan baik bahwa pada periode awal kuartal dianggap paling berisiko dibanding periode berikutnya. Selanjutnya, tingkat risiko mengalami penurunan pada periode akhir pengembalian pinjaman, seperti ditunjukkan nilai DSCR makin besar. Sedangkan, nilai deviasi standar cenderung naik dari sebesar 0,7499 pada kuartal ke-1 sampai sebesar 0,867 pada kuartal ke-28. Dengan demikian, bank disarankan menggunakan proyeksi cash flow pada penelitian ini, mengingat proyeksi cash flow sangat baik dan sudah mempertimbangkan semua parameter konstan dan variabel.

Abstrak :
ABSTRAK
Tesis ini membahas mengenai estimasi Value at Risk VaR dengan metode simulasi Monte Carlo, dimana distribusi bersama yang digunakan untuk memodelkan return portofolio dibentuk melalui fungsi copula. Data yang digunakan sebagai ilustrasi model adalah return harian Indeks Papan Pengembangan dan return harian Indeks Papan Utama, dengan periode 4 Januari 2010-30 Desember 2016. Metode validasi yang dilakukan untuk memeriksa estimasi VaR yang dihasilkan adalah Haas rsquo; mixed Kupiec test TBF . Berdasarkan uji TBF, diketahui bahwa estimasi VaR dengan metode simulasi Monte Carlo-copula secara statistik tidak cocok diterapkan untuk mengestimasi VaR dari portofolio yang berisi Indeks Papan Utama dan Indeks Papan Pengembangan. Walaupun secara statistik metode simulasi Monte Carlo-copula dianggap tidak cocok diterapkan pada data ilustrasi, dari aspek manajerial, metode simulasi Monte Carlo-copula dapat dijadikan suatu pilihan dalam mengestimasi VaR.

---

ABSTRACT
Abstract This thesis uses Monte Carlo simulation with copula function as joint distribution to estimate Value at Risk VAR of a portfolio. Data used in this thesis are daily returns of IDX Main Board Index and IDX Development Board Index for period January 2010 December 2016. As for the VaR backtest, Haas 39 Mixed Kupiec Test TBF was used. Based on TBF test, Monte Carlo copula model was found not suitable statistically to estimate VaR of a portfolio consisting IDX Main Board Index and IDX Development Board Index. Although being rejected statistically, Monte Carlo copula model is still suitable for estimating VaR in managerial perspective. Key words copula, value at risk, Monte Carlo simulation, stock indexes

Abstrak :
ABSTRAK
Proses produksi logam timah merupakan rangkaian dari beberapa tahap proses seperti penambangan, penyimpanan material, peleburan dan pemurnian yang menghasilkan balok timah. Setiap proses mempunyai variabel-variabel yang sangat mempengaruhi produksi logam timah. Data historis menunjukkan penggunaan bahan-bahan pada setiap tahap proses produksi logam timah bervariasi dan acak. Multiple regression digunakan untuk menghubungkan keterkaitan antara variabel-variabel independen dan variabel-variabel dependen yang merupakan variabel-variabel acak yang resiko. Formula yang dihasilkan oleh multiple regression menjadi dasar untuk membangun model regresi. Teknik Monte Carlo digunakan untuk melakukan simulasi dari model regresi dan menghasilkan nilai-nilai ramalan. Prediksi atau peramalan ini dijadikan dasar dalam analisa proses produksi yang rentan terhadap resiko kegagalan. Analisa resiko terhadap prediksi di masa yang akan datang tersebut diharapkan mampu mengurangi dampak dari resiko.

---

ABSTRACT
Production process of tin metal is series of some states of processes like mining, storage, melting, and refining to produce tin ingot. Every state of process has variables which are very influencing the production of tin ingot. Historical data shows the use of materials in each production process of tin ingot is varies and random. Multiple regression is used to the correlationship of the between independent variables and dependent variables which are randomly risk variables. The formulas that produced by the multiple regression become basis for developing regression model. Monte Carlo technique is used for simulating the regression model to produce forecast values. The prediction or forecasting values risk used to analyse the production process failure to risk. The risk analyses future prediction is to lower the risk.