Kajian Tekno-ekonomi Layanan Kalibrasi (2/5)

 

Bab ini akan menguraikan model analisa tekno ekonomi yang digunakan berikut alasan pemilihannya berdasarkan analisa permasalahan yang ada dengan membandingkan beberapa alternatif yang tersedia dalam teori terkait. Model analisa ini akan menciptakan kebutuhan input dan output, yang cenderung majemuk karena keinginan untuk dapat menampilkan karakter komprehensif pada pemodelan dan hasil yang diinginkan, walaupun tidak bisa dilepaskan dari pertimbangan batasan dari availability data yang mampu didapatkan.

Setelah model berhasil dibuat, maka langkah selanjutnya akan mengupas satu persatu input, output, dan proses dalam model ini. Landasan teori terkait ditampilkan pada bab ini, untuk dijadikan basis pembuatan pembahasan tentang analisa teknik dan ekonomi pada bab-bab berikutnya.

2.1 Pengertian Kalibrasi

Kalibrasi memiliki pengertian yang berbeda-beda baik secara teoritis apalagi praktis. Namun demikian, ISO sudah membuat definisi resmi untuk kalibrasi ini agar menjadi standar bagi dunia metrologi secara internasional.

Menurut ISO/IEC Guide 17025:2005 dan Vocabulary of International Metrology (VIM), kalibrasi adalah serangkaian kegiatan yang membentuk hubungan antara nilai yang ditunjukkan oleh instrumen ukur atau sistem pengukuran, atau nilai yang diwakili oleh bahan ukur, dengan nilai-nilai yang sudah diketahui yang berkaitan dari besaran yang diukur dalam kondisi tertentu.

Nilai yang sudah diketahui ini biasanya merujuk ke suatu nilai dari kalibrator atau standar, yang tentunya harus memiliki akurasi yang lebih tinggi daripada alat ukur yang di-tes (biasa disebut unit under test atau UUT). Ini sesuai dengan salah satu tujuan kalibrasi adalah untuk mencapai ketertelusuran pengukuran atau menjaga agar traceability link ini tidak putus.

Manfaat apa saja yang didapatkan dari kegiatan kalibrasi ini ?

· Untuk mendukung sistem mutu yang diterapkan di berbagai industri pada peralatan laboratorium dan produksi yang dimiliki.

· Dapat mengetahui seberapa jauh perbedaan (penyimpangan) antara harga benar dengan harga yang ditunjukkan oleh alat ukur.

Unsur-unsur suatu proses kalibrasi antara lain :

1. Adanya obyek ukur (Unit Under Test)

2. Standar ukur, berupa alat standar kalibrasi, prosedur/Metrode standar, yang mengacu ke standar kalibrasi internasional atau prosedur yg dikembangkan sendiri oleh laboratorium yg sudah teruji dengan terlebih dulu dilakukan verifikasi.

3. Operator / Teknisi yang telah memenuhi persyaratan mempunyai kemampuan teknis kalibrasi dan bersertifikat.

4. Lingkungan yg dikondisikan, yaitu dengan melakukan kontrol ketat terhadap suhu dan kelembaban, minimalisasi gangguan faktor lingkungan luar sebagai sumber ketidakpastian pengukuran.

Sedangkan hasil dari proses kalibrasi tersebut antara lain :

1. Nilai obyek ukur

2. Nilai Koreksi/Penyimpangan

3. Nilai uncertainty (ketidakpastian) pengukuran yaitu dengan memperhitungkan semua sumber uncertainty yang ada di dalam metode perbandingan yang digunakan

4. Sifat metrologi lain seperti faktor kalibrasi, kurva kalibrasi, TUR (Test Uncertainty Ratio).

Catatan : TUR adalah perbandingan antara ketidakpastian karakteristik instrumen yang dikalibrasi terhadap ketidakpastian instrumen kalibratornya (spesifikasi alat bisa dianggap sebagai ketidakpastian terbesar)

Untuk penentuan interval kalibrasi, untuk electrical testing, sebagian besar biasanya dinyatakan secara periodik harus dilakukan kalibrasi, walaupun dalam beberapa kondisi penentuannya harus dengan memperhitungkan pula kondisi pemakaian, frekuensi pemakaian sampai ke persoalan bagaimana melakukan perawatannya.

Penentuan interval kalibrasi :

1. Kalibrasi harus dilakukan secara periodik

2. Selang waktu kalibrasi dipengaruhi oleh jenis alat ukur, frekuensi pemakaian, dan pemeliharaan.

3. Bisa dinyatakan dalam beberapa cara :

a. Dengan waktu kalender, misalnya 1 tahun sekali

b. Dengan waktu pemakaian, misalnya 1000 jam pakai

c. Kombinasi cara pertama dan kedua, tergantung pada mana yg lebih dulu terca-pai

2.2 Model Analisa Tekno Ekonomi

Model umum yang akan digunakan adalah model Bottom Up, yang nantinya akan disesuaikan dengan kondisi dan kebutuhan pemodelan di Lab Kalibrasi. Model ini umumnya digunakan pada model tekno ekonomi di bidang telekomunikasi, sehingga pada penelitian model mengalami perubahan sedikit karena model tersebut diterapkan dalam investasi di bidang kalibrasi, yang jelas berbeda dengan telekomunikasi secara umum walaupun secara prinsip memiliki kesamaan logika.

Model ini dipilih karena cukup memberikan tuntunan umum dan menyeluruh untuk mengidentifikasi masukan, keluaran dan fungsi model. Model ini juga cukup komprehensif karena sudah memberikan semua parameter dasar perhitungan NPV, dan sudah memenuhi syarat cukup jenis parameter yang digunakan dalam analisa tekno ekonomi karena sudah memasukkan unsur ekonomi dan teknik.

image

Gambar 3. Model Bottom-up investasi di bidang telekomunikasi

Dari model tersebut, ada beberapa parameter yang bisa dianalisa untuk mendapatkan model tekno ekonomi yang benar-benar komprehensif, yaitu :

1. Parameter-parameter teknis, meliputi :

a. Best Measurement Uncertainty (BMC), yaitu uncertainty terbaik yang secara sah boleh ditawarkan kepada kastamer. BMC ini menjadi salah satu pertimbangan teknis utama kastamer untuk melakukan order kalibrasi kepada suatu Laboratorium Kalibrasi.

b. Penyesuaian metode kalibrasi terhadap spesifikasi teknis dari calibrator baru tersebut.

c. Mutu teknis hasil kalibrasi

d. Pengaruh kondisi lingkungan baik di dalam la maupun on-site (di lingkungan di luar Lab dimana proses kalibrasi dilakukan).

2. Parameter-parameter non teknis, meliputi :

a. Pentarifan (Pricing)

b. Faktor-faktor profitability, misalnya NPV, IRR dan PB

c. Parameter-parameter antrian dalam layanan yang diberikan kepada kastamer, misalnya waktu tunggu, waktu layanan, waktu respon, dll.

d. Image, di mata kastamer dan KAN

e. Kemampuan SDM baik teknisi, administrasi, maupun manajemen

f. Kemampuan pengembangan di masa datang

image

Gambar 4. Model Bottom-Up Analisa Tekno Ekonomi

Namun sesuai dengan batasan masalah pada penelitian kali ini, input-input untuk Analisa Tekno Ekonomi yang akan dibahas pada penelitian ini adalah sebagai berikut :

1. Skenario :

a. Regulatory Scenario, yang menggambarkan competitor dan market share yang dimiliki-nya dalam bidang layanan kalibrasi. Dalam operasional lab kalibrasi, regulasi yang ditaati adalah ISO 17025 (sebagai “undang-undang dasar” laboratorium kalibrasi dan test sedunia) dan aturan-aturan Komite Akreditasi Nasional (KAN).

Dalam penelitian ini, model dan perhitungan uncertainty nanti disesuaikan dengan requirement dari kedua badan tersebut.

b. Environmental Scenario, yang menggambarkan sebaran kastamer dan infrastruktur eksisting di pasar layanan kalibrasi.

Dalam skenario environmental ini, tidak dibahas detail tentang sebaran kastamer, peta persaingan atau industri terkait, tetapi hanya sebatas pembandingan tarif dengan pesaing-pesaing utama. Dan saat pembahasan tentang probabilitas mendapatkan suatu nilai-nilai NPV per tahunnya nanti, faktor pembandingan tarif ini akan menjadi pertimbangan teknisi-teknisi untuk melakukan judgment probabilitas dimaksud.

c. Service Scenario, menggambarkan tipe-tipe layanan kalibrasi, tarif kalibrasi, dan penetrasi layanan.

d. Technology Scenario, mendeskripsikan berbagai strategi teknologi yang diterapkan sampai ke level prosedur.

2. CAPEX (Capital Expenditure), berupa Investasi kalibrator, accessories dan extension toolkit yang diperlukan.

Pada tahun 2009 ini, Manajemen Lab telah meng-angarkan sejumlah dana untuk pembelian calibrator sebagai berikut :

a. Fluke 8508

b. Agilent 3458

c. IET Capacitance Standard Series

d. IET Inductance Standard Series

e. Fluke Metcal versi 7

3. OPEX (Operational Expenditure) yang meliputi Operasi, Administrasi, Maintenance, Provisioning. OPEX yang digunakan di Lab secara keseluruhan akan dikompensasikan terhadap revenue yang diperoleh dari kastamer non JayaAbadi.

Sebagai catatan, Lab Kalibrasi diawaki 10 orang, meliputi 8 tenaga kontrak (TLH) dan 2 orang karyawan tetap yang notabene tidak full dalam menjalankan fungsi sebagai tenaga operasional kalibrasi karena terkait dengan job desc yang sudah digariskan oleh manajemen JayaAbadi. Secara garis besar, sekitar 50% saja waktu yang digunakan mereka berdua untuk operasional Lab kalibrasi.

4. Infrastruktur, yang meliputi semua perangkat alat ukur, calibrator, standard, alat monitoring lingkungan, software dan SDM teknisi dan engineer.

Sedangkan Output dari analisa tekno ekonomi ini adalah sbb :

1. Aspek Profitability yang berbasis pada metode Discounted Cash Flow, meliputi NPV, IRR dan PB

2. Aspek Teknologi, yang berfokus kepada efek pengadaan calibrator terbaru, meliputi :

a. Tingkatan ketidakpastian yang dapat ditawarkan kepada pelanggan (offered uncertainty) sesuai dengan Best Measurement Capability (BMC) yang diijinkan oleh Komite Akreditasi Nasional (KAN). BMC ini dipengaruhi oleh beberapa faktor, antara lain uncertainty dari sertifikat kalibrasi, pemilihan metode kalibrasi, dan hasil negosiasi dengan pihak KAN.

b. Kemampuan perangkat calibrator yang baru dibeli untuk mendukung operasional Laboratorium.

c. Metode diseminasi uncertainty.

Ketiga output tersebut dirangkai dalam suatu prosedur kalibrasi. Sebagai catatan, dengan adanya standard baru, maka prosedur sebelumnya dapat berubah total. Dalam prosedur ini akan dicantumkan uncertainty yang bisa dihasilkan, metode ukur, metode diseminasi uncertainty kepada UUT dan catatan teknis lainnya.

3. Berikutnya akan dibuat Sensitivity Analysis atau Risk Analysis, tergantung mana yang lebih baik dalam analisanya nanti.

image

Gambar 5. Model Tekno-ekonomi yang digunakan pada penelitian ini

2.3 Metode Penilaian Investasi

Pada umumnya ada beberapa metode yang biasa dipertimbangkan untuk dipakai dalam penilaian investasi. Metode tersebut antara lain metode average rate of return, payback, net present value (NPV), internal rate of return (IRR) dan metode profitability index.

2.3.1 Metode Average of Return

Metode ini mengukur berapa tingkat keuntungan rata-rata yang diperoleh dari suatu investasi. Angka yang digunakan adalah laba setelah pajak dibandingkan dengan total atau average investement. Hasil yang diperoleh dinyatakan dalam prosentase. Angka ini kemudian dibandingkan dengan tingkat keuntungan yang disyaratkan.

Metode ini tidak kami gunakan karena mengabaikan konsep nilai waktu uang. Konsep laba yang digunakan adalah konsep akuntansi dan bukan kas, padahal kas adalah hal yang sangat penting.

Catatan : kas masuk dan keluar tidak selalu terjadi sesuai dengan pengakuan biaya dan penghasilan.

2.3.2 Metode Payback

Metode ini mencoba mengukur seberapa cepat investasi bisa kembali, karenanya dasar yang digunakan adalah aliran kas, bukan laba. Namun problem utamanya adalah sulitnya menentukan periode payback maksimum yang disyaratkan, untuk dipergunakan sebagai angka pembanding. Dalam prakteknya, yang dipergunakan adalah payback umumnya dari perusahaan-perusahaan yang sejenis.

Kelemahan lain dari metode ini adalah diabaikannya nilai waktu uang dan diabaikannya aliran kas setelah periode payback. Akhirnya kelemahan pertama diatasi oleh metode Discounted Cash Flow. Misalnya proyek A dengan investasi 20 juta, dengan usia ekonomis 6 tahun, memiliki aliran kas 6.5 juta per tahun. Proyek B dengan investasi 20 juta juga, usia ekonomis 10 tahun, aliran kas 6 juta per tahun. Tingkat bunga yang dianggap relevan adalah 10 %. Maka dalam waktu kurang 4 tahun, investasi A akan kembali, sedangkan B membutuhkan waktu lebih 4 tahun. Namun secara total investasi B akan memberikan tambahan kas yang lebih banyak (karena usia ekonomis yang lebih lama). Jadi dengan DCF ini hanya menyelesaikan masalah diabaikannya niai waktu uang saja, tetapi belum dapat mengatasi masalah diabaikannya aliran kas setelah periode payback. Namun demikian cara ini tetap populer digunakan, namun hanya sebagai pelengkap penilaian investasi saja, terutama untuk perusahaan yang menghadapi problem likuiditas atau kelancaran keuangan jangka pendek.

2.3.3 Metode NPV

Metode ini menghitung selisih antara nilai sekarang investasi dengan nilai sekarang penerimaan-penerimaan kas bersih (operasional maupun terminal cash flow) di masa yang akan datang. Untuk menghitung nilai sekarang itu, harus ditentukan tingkat bunga yang dianggap relevan.

Ada beberapa konsep menghitung bunga yang dianggap relevan itu. Pada dasarnya tingkat bunga tersebut adalah tingkat bunga pada saat keputusan investasi masih terpisah dari keputusan pembelanjaan ataupun waktu mulai mengaitkan keputusan investasi dengan keputusan pembelanjaan (keterkaitan ini hanya mempengaruhi tingkat suku bunga, bukan aliran kas).

2.3.4 Metode IRR

Dalam metode IRR, dihitung tingkat suku bunga yang menyamakan nilai sekarang investasi dengan nilai sekarang penerimaan-penerimaan kas bersih di masa mendatang. Jika tingkat bunga ini lebih besar daripada tingkat bunga relevan (yang dipersyaratkan), maka investasi diangap menguntungkan.

2.3.5 Metode PI

Metod ini menghitung perbandingan antara nilai sekarang penerimaan-penerimaan kas bersih di masa datang dengan nilai sekarang investasi. Jika PI lebih besar dari 1, maka diannggap menguntungkan.

2.3.6 Metode Mana yang Digunakan ?

Dalam pemlihan metode penilaian investasi, metode yang paling tepat sangat tergantung pada kasus investasi yang dihadapi. Tetapi dalam perbadingan “aple to aple”, maka dapat ditarik beberapa hasil analisa sbb :

· Metode NPV dan PI, per definisi, hasilnya selalu konsisten. Namun dalam kasus tertentu, bisa terjadi suatu pilihan investasi A memilliki PI lebih kecil dari B, namun dengan NPV yang lebih besar. Dalam kasus tersebut, jika nilai investasi A lebih besar, maka sebaiknya pilihan jatuh ke proyek A, karena memiliki nilai absolut NPV yang lebih besar. Tentu dalam kenyataan dilapangan, perbandingan ini perlu juga melihat adanya faktor-faktor lain yang mungkin berpengaruh.

· Jika metode NPV dan IRR dibandingkan, maka cenderung metode NPV lebih baik daripada metode IRR, misalnya karena IRR memungkinkan munculnya tingkat bunga ganda dalam penilaian suatu investasi, dimana keadaan ini tidak akan dijumpai jika menggunakan metode NPV. Untuk kondisi seperti ini, perlu dilakukan analisa IRR incremental.

Dari uraian ini, tampak bahwa metode NPV cenderung memberikan keputusan yang lebih baik, sepanjang bisa ditentukan tingkat keuntungan yang disyaratkan dengan tepat pula.

Dengan menggunakan tool statistik yang tersedia dalam banyak software, baik yang khusus untuk statistik maupun yang umum (namun tidak kalah baiknya) dengan mudah didapatkan nilai-nilainya. Namun yang akan dijadikan patokan utama pada penelitian ini adalah metode NPV dan metode IRR saja, dengan alasan karena metode ini memperhitungkan nilai waktu.

2.4 Perhitungan Uncertainty Pengukuran Lab Kalibrasi

Ada beberapa metode perhitungan yang dapat digunakan untuk dapat menakar seberapa bagus suatu Lab Kalibrasi melakukan pengukuran, yaitu seberapa besar tingkat kesalahan yang mungkin bisa dihasilkan dalam suatu nilai hasil ukur yang dilakukan, yaitu dengan melihat nilai ketidakpastian (uncertainty) yang biasa tertera dalam sertifikat hasil kalibrasi. Nilai inilah yang seharusnya digunakan para kastamer sebagai toleransi kesalahan hasil ukur mereka, walaupun dalam prakteknya jarang dipakai karena spesifikasi pengukuran di lapangan biasanya lebih longgar dibandingkan dengan spesifikasi yang dijaminkan pabrikan alat ukur.

Perhitungan Ketidakpastian pada Lab Kalibrasi JayaAbadi sesuai dengan dokumen mutu adalah berdasarkan metode analytical Root-Sum-Squared (RSS).

Catatan : metode RSS digunakan juga dalam metode perhitungan lainnya yaitu metode Sequential Perturbation (SR).

Pada metode ini, jika suatu data adalah hasil ukur dengan beberapa input dari besaran x1, x2, x3,..xn, maka data tersebut dapat direpresentasikan dalam bentuk :

image

Dimana R adalah hasil ukur, xi adalah kuantitas terukur.

Jika ui adalah ketidakpastian (uncertainty) dari xi sehingga

image

Maka berdasarkan rumus penjalaran, maka uncertainty untuk R adalah :

image

Metode RSS tersebut banyak diaplikasikan oleh Lab Kalibrasi, termasuk Lab Kalibrasi JayaAbadi MSC Sidomukti. Namun demikian, dalam telaah teorinya, metode ini memiliki beberapa kelemahan, diantaranya :

· Metode RSS metode analitis, sehingga bergantung pada banyak masukan (xi).

· Random error tidak mudah untuk dapat dimasukkan dalam pengukuran secara individual, misalnya pada pengukuran power meter menggunakan power meter dan power sensor. Random error dari pembacaan sensor tersebut harus dikombinasaikan dengan error dari tahap self-calibration.

· Untuk kasus pengukuran power meter (misalnya), tidak mudah menghitung uncertainty untuk sensor karena dibutuhkan detil analisa pada level yang tidak praktis, bahkan dirasakan terlalu teoritis.

· Fromula perhitungan estimasi uncertainty harus diturunkan ulang jika ada beberapa step pengukuran yang berubah.

· Formula uncertainty tidak benar jika ada beberapa kesalahan (error) dalam kesalahan dalam penurunan aljabarnya. Sedangkan dalam kenyataannya banyak rumus yang tidak dipecahkan secara muhda oleh teknisi yang berpengalaman sekalipun, salah satunya karena membutuhkan analisa matematika yangs sering sangat komplek, misalnya penurunan formula uncerainty modulasi.

Dalam perkembangan metrologi terkini, ada beberapa usulan metode perhitungan uncertainty baru yang diklaim lebih mudah namun lebih akurat untuk memotret apa yang sebenarnya berpengaruh pada uncertainty total suatu hasil pengukuran. Metode tersebut yaitu Sequential Perturbation.

Metode Sequential Perturbation in mudah diimplementasikan jika prosedur reduksi datanya di lakukan secara otomatis menggunakan program komputer. Namun demikian memiliki kelemahan bahwa uncertainty-nya lebih bersifat perkiraan, tidak eksak seperti pada metode analytical.

2.4.2. Metode Sequential Perturbation-RSS

Berdasarkan teorema kalkulus yaitu :

image

dimana dxi adalah finite perturbation dari xi

Dan jika menggunakan dxi » ui, maka :

image

Jadi dapat disimpulkan bahwa uncertainty pada R yang disebabkan karena xi dapat diestimasi dengan melakukan “gangguan” pada formula R sebesar ui

Maka perhitungan uncertainty total untuk R menjadi :

image

Dengan :

image

Jadi uncertainty R didapatkan dengan secara berurutan “mengganggu” besaran xi sebesar uncertainty masing-masing.

Tetapi perlu diiingat bahwa rumus perhitungan uncertainty

image

Ini berlaku hanya untuk perturbation ui yang kecil. Jika R(x1, x2, . . . , xn) memiliki karakteristik kuat sebagai sistem nonlinier, atau ui besar, maka persamaan uR tersebut tidak baik sebagai pendekatan estimasi uncertainty total.

 

2.4.3 Pemilihan Metode Perhitungan Uncertainty

Pada kondisi eksisting, metode yang digunakan sampai saat ini adalah metode analytical-RSS. Belum pernah dicoba menggunakan metode perturbation-RSS. Untuk mengimplementasikan metode ini membutuhkan riset dan masukan-masukan dari para teknisi Lab karena harus disesuaikan dengan kondisi infrastruktur dan kesiapan personel. Jika dirasa lebih baik daripada metode sebelumnya, langkah selanjutnya adalah mengajukannya kepada Komite Akreditasi Nasional (KAN) untuk secara resmi dapat diakomodasi dalam dokumen mutu Lab Kalibrasi. Jika telah mendapat ijin dari KAN, maka Lab sudah dapat diperbolehkan menggunakan metode ini.

Pada penelitian kali ini, penulis mengasumsikan menggunakan metode analytical-RSS, dengan alasan Lab Kalibrasi JayaAbadi MSC masih menggunakan metode ini (secara resmi). Disamping itu menurut pengamatan metode ini belum berpengaruh secara signifikan dalam sudut pandang ekonomi (tidak atau belum secara signifikan berpengaruh terhadap demand).

2.5 Metode Activity Based Costing (ABC) dalam Perhitungan Tarif Layanan

Activity Based Costing (ABC) adalah metodologi dalam mengukur biaya dan kinerja suatu sumber daya, aktivitas dan obyek biaya. Obyek biaya (Cost Objects) ini mengkonsumsi aktivitas, dan aktivitas mengkonsumsi sumber daya (resources). Jadi ada dua tingkatan cost driver yaitu pada tingkatan resource driver (bagaimana aktivitas mengkonsumsi elemen-elemen biaya) dan pada tingkatan activity driver (bagaimana produk mengkonsumsi aktivitas).

image

Gambar 6. Rantai Driver pada ABC

Jika ABC adalah cost view, maka untuk proses perbaikannya diperlukan juga analisa pada process view-nya yang dikenal dengan nama ABM (Activity Based Management). Definisi dari ABM ini sendiri adalah disiplin ilmu yang memfokuskan pada pencapaian customer value melalui manajemen aktivitas secara kontinu. ABM dilakukan berdasarkan pada informasi cost dari ABC dan pengukuran kinerja (performance management) dan beberapa informasi lain yang dibutuhkan. Output performance management ini bisa berupa cost based, quality-based, time-based.

image

Gambar 7. Elemen-elemen ABM

Model ABC ini berperan dalam hal :

  1. Identifikasi productivity improvement
  2. Memahami cost total untuk mendapatkan keputusan bisnis yang lebih baik
  3. Membuat justifikasi kebutuhan
  4. Diferensiasi kastamer
  5. Membuat dan justifikasi untuk reimbursbale rates

image

Gambar 8. Model Konseptual Perhitungan ABC Pricing Lab Kalibrasi

Tahapan melakukan perhitungan ABC bisa dibagi dalam dua tahapan :

Tahap 1 :

clip_image001 Penggolongan berbagai aktivitas

clip_image001[1] Penggolongan biaya dengan berbagai aktivitas

clip_image001[2] Penentuan kelompok-kelompok biaya (cost pools) yang homogen

Catatan : Kelompok biaya homogen adalah sekumpulan biaya overhead yang terhubungkan secara logis dengan aktivitas-aktivitas yang dilaksanakan dan biaya-biaya tersebut dapat diterangkan oleh cost driver tunggal.

clip_image001[3] Penentuan tarif kelompok

Catatan : Tarif kelompok adalah tarif biaya overhead per unit cost driver yang dihitung untuk suatu kelompok aktivitas. Tarif ini dihitung dengan rumus :

image

Tahap 2 :

clip_image001[4] Penentuan Output measure

clip_image001[5] Menentukan tarif per aktivitas

clip_image001[6] Penentuan BOA (Bill of Activities)

Catatan : BOA adalah deskripsi routing aktivitas yang harus dilalui oleh produk / jasa sampai dengan tahap penyelesaian dan jumlah unit aktivitas yang dikonsumsi selama proses berlangsung.

clip_image001[7] Penentuan Biaya produk / jasa, yaitu dengan mengalikan tarif aktivitas dengan jumlah yang dikonsumsinya berdasarkan BOA yang telah dibuat sebelumnya.

2.6 Perhitungan Faktor Resiko Dalam Investasi

Ada beberapa metode untuk memasukkan faktor ketidakpastian dalam analisa investasi yaitu modifikasi certainty equivalent, analisa sensitivitas, analisa break even dan metode simulasi.

Metode certainty equivalent menghitung NPV suatu usulan investasi dengan mengekuivalenkan aliran kas yang tidak pasti menjadi aliran kas yang pasti dan menggunakan tingkat keuntungan bebas resiko sebagai tingkat bunga dalam menghitung NPV-nya. Metode ini dapat dimodifikasi dengan menghitung NPV suatu usulan investasi dengan menggunakan tingkat keuntungan bebas resiko, tetapi tidak menyesuaikan aliran kas-nya.

Dalam penelitian kali ini akan digunakan modifikasi certainty equivalent, dimana metode ini mencoba mengukur probabilitas suatu proyek akan mencapai NPV yang sama dengan atau lebih kecil dari Rp. 0. Apabila suatu proyek mempunyai NPV yang diharapkan (expected NPV) yang sama, tetapi mempunyai deviasi standar yang lebih besar, maka dengan sendirinya proyek ini mempunyai probabilitas mendaparkan NPV 0 yang lebih besar. Jadi deviasi standar inilah yang digunakan sebagai pengukur resiko. Untuk menghidari perhitungan ganda, proyek didiskontokan dengan tingkat bunga bebas resiko.

Untuk menghitung standar deviasi, bida menggunakan rumus sebagai berikut :

 

image

Maka langkah-langkah yang dibutuhkan untuk menghitung probabilitas layanan kalibrasi akan mencapai NPV yang sama dengan atau lebih kecil dari Rp. 0 adalah sbb :

1. Susun tarif sesuai dengan perhitungan Activity Based Costing yang disemppurnakan dengan melakukan perbandingan tarif antar competitor. Beberapa asumsi dan pebulatan ada dalam tahap ini.

2. Proyeksikan produksi per alat ukur dari tahun ke-0 sampai lifetime.

3. Dari langkah 1 dan 2, kalikan keduanya untuk mendapatkan revenue, dengan tambahan dari pos proyeksi sumber pendapatan lain yaitu konsultasi, pelatihan, pengetesan, kalibrasi on site dan kalibrasi khusus. Beberapa kegiatan ini memiliki perlakuan khusus sebagai site revenue “sekedar” untuk memanfaatkan potensi bisnis yang ada.

4. Dibuat taksiran aliran kas tiap tahun yang dapat dihasilkan Lab Kalibrasi untuk tahun 2010-2014.

5. Buat suatu valuation dengan menambahkan hitungan depresiasi, tax dan discount factor, sehingga didapatkan NPV dan IRR.

Untuk memperhitungkan faktor resiko, maka dilakukan langkah-langkah berikut :

1. Revenue dilengkapi dengan probabilitas pencapaiannya. Revenue setiap tahunnya (selama rentang tahun analisa), dibagi dalam lima kategori, yaitu very pesimistic revenue, pesimistic revenue, normal revenue (=expected value), optimistic value dan very optimistic value. Masing-masing memiliki probabilitas, berturut-turut 0.1, 0.2, 0.4, 0.2, 0.1 dan berdistribusi normal (sebagai setting atau asumsi).

Catatan : Untuk mendapatkan nilai probabillitas dan angka revenue yang lebih akurat, maka seharusnya dilakukan juga survey terhadap captive market, customer willingness to pay, kondisi persaingan dengan lab kalibrasi lainnya, strategi marketing Lab JayaAbadi, policy pemerintah dalam standarisasi, dan lain-lain. Namun ini membutuhkan effort yang tidak sebentar, tidak sederhana, dan dalam beberapa hal mungkin tidak efektif dan efisien. Dalam penelitian kali ini yang dilakukan adalah dengan merujuk pada hasil analisa teknisi dan manajemen Lab Kalibrasi sendiri. Orang-orang yang langsung bersentuhan langsung dengan layanan dan proses jasa kalibrasi ini tentu memiliki informasi dan analisa tersendiri yang mungkin lebiih efektif untuk keperluan pembuatan proyeksi jasa.

2. Kemudian dicari standard deviasi untuk proyek tersebut, dan dari sini dicari probabilitas mendapatkan NPV di bawah nol. NPV negatif ini tidak serta merta diartikan bahwa Lab kalibrasi merugi, karena seperti sudah diuraikan dalam bahasan sebelumnya penelitian ini tidak mengikutsertakan “pendapatan” Lab Kalibrasi dari kastamer intern JayaAbadi, yang justru menggunakan resource yang lebih banyak (secara intuitif mencapai hampir 80% resource baik infrastruktur, SDM maupun biaya operasional).

Tidak ada komentar:

Poskan Komentar