PENENTUAN STRUKTUR PENDANAAN PROYEK DENGAN PENDEKATAN OPTIMASI Ayunda Siti Aminah Koming, Naning Aranti Wessiani Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya Kampus ITS Sukolilo Surabaya 60111 E-mail:
[email protected],
[email protected] ABSTRAK Pembangunan proyek membutuhkan struktur pendanaan yang optimal karena mempengaruhi cashflow perusahaan. Saat ini masih banyak perusahaan yang mendanai proyek mereka dengan cara yang konvensional yaitu pendanaan dengan modal sendiri dan menggunakan pinjaman jangka panjang (hutang bank). Perusahaan tersebut tidak menggunakan sumber pendanaan yang lain, padahal apabila perusahaan bisa mempertimbangkan lebih cermat maka akan menghasilkan keuntungan. Beberapa sumber pendanaan lain yang bisa digunakan adalah saham, kredit ekspor, leasing, dan obligasi. Namun konsekuensi dari penggunaan banyak sumber pendanaan yakni sulitnya menentukan komposisi yang paling optimal. Perusahaan harus mempertimbangkan semua batasan yang berhubungan dengan sumber pendanaan tadi agar menjadi optimal. Penelitian ini mengidentifikasi dan menentukan struktur pendanaan optimal menggunakan teknik optimasi. Struktur pendanaan optimal ini akan memberikan jadwal pembayaran hutang pada perusahaan, dengan demikian akan mempermudah perusahaan untuk mengatur pembayaran hutang mereka. Menggunakan beberapa skema pendanaan optimasi menghasilkan weighted average of cost capital (WACC) sebesar 10,22% dan dengan cara konvensional sebesar 12,05%. Kata Kunci: Model Keuangan, StrukturPendanaan, Optimasi ABSTRACT Project constructions require an optimum funding structure because it impacts on corporate cashflow. Many corporates fund their project in conventional way which is using bank debt and equities. This way disregards other funding sources, in which, if corporate considers carefully, might deliver more benefit. Some funding resources that available are stock, expor credit, leasing, and obligation. But the consequence of using many funding resources might difficult the corporate to determine the optimum capital structure. Corporate must consider all relevant constraint related to the funding resources, to put it optimum. This research intends to identify and determine the optimum capital structure using optimization approach. This optimum capital structure will attach to corporate debt schedule, in doing so will ease management to review their debt payment. Using multi scheme financing resulted in weighted average of cost capital (WACC) that is 10,22% solved by optimization and 12,05% solved by conventional approach. Keyword: Financial Model, Capital Structure, Optimization.
1.
Pendahuluan investasi yang sangat besar mengingat dana yang dibutuhkan cukup besar untuk itu diperlukan sumber dana dari luar. Permasalahan yang akan diselesaikan dalam penelitian ini adalah mendapatkan komposisi pendanaan yang paling optimal dari alternatif pendanaan yang sudah ditentukan untuk pembiayaaan proyek pembangunan pabrik baru di PT Semen Tonasa. Tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini adalah menentukan komposisi alokasi dana yang paling optimum untuk proyek pembangunan pabrik baru di Pangkep Sulawesi Selatan yang memperhitungkan kemampuan pendanaan dari PT Semen Tonasa. Penelitian ini dibatasi pada alternatif sumber pendanaan yang disesuaikan pada karakteristik perusahaan, dan asumsi yang digunakan adalah (1) asumsi makro yang berlaku di PT Semen Tonasa, yaitu menjaga stabilitas harga, inflasi dan pertumbuhan ekonomi, (2) Harga Indeks Harga Sham Gabungan yang digunakan adalah pada periode 2001-2008, (3) Bunga setiap sumber dana didapat dari Bank Indonesia.
Salah satu karakteristik proyek adalah selalu menyerap biaya investasi yang relatif besar untuk pendanaan proyek tersebut. Pendanaan proyek biasanya dilakukan dengan cara konvensional yaitu pendanaan dengan modal sendiri dan hutang jangka panjang dengan suatu komposisi tertentu. Di sisi lain penggunaan pendanaan secara konvensional seperti ini seringkali manghasilkan cost of capital yang tidak optimal atau kurang menguntungkan perusahaan. Oleh karena itu proyek yang besar seharusnya juga dapat menggunakan sumber pendanaan yang lain seperti: saham, obligasi, leasing, kredit ekspor dan lain-lain, dengan banyaknya sumber pendanaan yang digunakan oleh perusahaan maka konsekuensinya adalah perusahaan harus mampu menentukan komposisi yang tepat sehingga cost of capital perusahaan bisa optimal. Salah satu kendala yang dapat dihadapi adalah ketersediaan dana internal perusahaan dan karakteristik dari masing-masing sumber pendanaan. Perencanaan yang paling tepat untuk mendapatkan rekayasa pendanaan yang optimal adalah dengan penerapan project financing. Menurut Collan (2004) project financing adalah kumpulan teknik untuk merancang pembiayaan dan melaksanakan investasi dengan modal besar pada suatu proyek. Menurut Shah (1986) project financing didefinisikan sebagai menyusun pendanaan atau menggabungkan beberapa sumber pendanaan proyek, dengan aliran kas proyek yang dipisahkan dari pendanaan proyek tersebut. Pada pertengahan 2009, PT Semen Tonasa yang merupakan salah satu anak perusahaan Semen Gresik Group (SGG) akan mendirikan satu pabrik lagi di Pangkep, Sulawesi Selatan. Pabrik baru ini bertujuan untuk memenuhi tingginya permintaan pasar. Pendirian pabrik ini memerlukan rancangan dan rencana yang matang untuk mencapai tujuan, dalam hal ini segi pembiayaan sangat perlu diperhatikan untuk meminimalkan risiko dan mengoptimalkan pendanaan. Pembiayaan pembangunan pabrik ini memakan dana sebesar Rp 3,5 triliun dengan kapasitas produksi 2,5 juta ton. Pada pembiayaan proyek PT Semen Tonasa ini memerlukan
2.
Metodologi Penelitian
Pada penelitian ini terdapat beberapa tahapan, tahapan yang pertama adalah membuat model keuangan existing, rencana pembangunan proyek ini selama 4 tahun dimulai dari tahun 2009 hingga 2012, model keuangan existing ini merupakan hasil proyeksi kuangan perusahaan, proyeksi dilakukan hingga 20 tahun yaitu sampai pada tahun 2032, tahapan ini ini digunakan untuk mengetahui kas pada akhir tahun, kas akhir tersebut digunakan sebagai batasan untuk penggunaan dana sendiri, sehingga penggunaan sumber dana dari perusahaan tidak boleh lebih dari ketersediaan kas perusahaan. Dan untuk tahapan yang ke 2 yaitu membuat model keuangan untuk proyek dimana model keuangan ini digunakan untuk mengetahui dana yang dibutuhkan untuk menyelesaikan pembangunan pabrik baru beserta pengembalian pinjaman. hingga 2012. Pada penentuan struktur pendanaan akan menghasilkan nilai WACC (Wieghted Average Cost of Capital) dimana setiap komponen dalam struktur modal sebuah perusahaan memiliki biaya tertentu, dan komponen biaya tersebut membentuk Biaya 1
diperlukan oleh perusahaan. Secara resmi lembaga keuangan tersebut hanya bersifat menyewakan aktiva ke perusahaan. Karakteristik leasing yang seperti ini menjadikan leasing tidak sesuai digunakan di perusahaan semen, karena aktiva seperti mesin merupakan aktiva yang penting dan hal ini tidak bisa didapatkan dari menyewa.
Modal Rata-rata Tertimbang atau Weighted Average Cost of Capital (WACC) Suatu perusahaan dalam struktur modal akan mempengaruhi harga saham dan hal ini merupakan suatu hal yang sulit. Namun ternyata diketahui bahwa struktur modal yang dapat memaksimalkan harga saham adalah struktur yang dapat meminimalkan WACC (Palliam, 2005).. Persamaan yang digunakan untuk perhitungan WACC adalah sebagai berikut:
3.
Pengumpulan Data
Pengumpulan data meliputi dari data investasi atau kebutuhan dana yang digunakan dalam pembangunan pabrik baru PT Semen Tonasa, data investasi dibagi 2 yaitu Bettery Limit dan Non Battery Limit. Battery Limit merupakan kebutuhan langsung dari pembangunan, mis: raw material, sedangkan untuk Non Battery Limit merupakan kebutuhan dana tidak langsung pembangunan, mis: preparation cost, social cost.
) …………….(2) ……………….(3)
Dimana: Ke = biaya ekuitas (cost of equity) = biaya hutang (pinjaman jangka Kd panjang) (cost of debt) Ko = biaya obligasi (cost of obligasi) = biaya kredit ekspor (cost of kredit K ke ekspor) We = Proporsi ekuitas/proporsi dana sendiri Wd = Proporsi hutang = Proporsi obligasi Wo = Proporsi kredit ekspor Wk Tax = tingkat pajak marjinal rf = Risk free (Government Bond(BI)) rm = IHSG average value for n period δ (C) = Standar deviasi nilai saham PT. Semen Tonasa δ (G) = Standar deviasi IHSG BEJ Corr(CG) = Korelasi antar nilai saham PT Semen Tonasa dengan IHSG. Sumber pendanaan yang digunakan oleh PT Semen Tonasa disesuaikan dengan kebutuhan serta karakteristik dari perusahaan semen. Berdasarkan pada hal tersebut maka terdapat beberapa sumber pendanaan yang dapat digunakan dalam pemilihan sumber dana yang optimal yaitu (1) dana sendiri; (2) pinjaman jangka panjang; (3) kredit ekspor; dan (4) obligasi. Leasing tidak dijadikan sebagai salah satu alternatif pendanaan dikarenakan karakteristik dari leasing tersebut, dimana leasing merupakan pinjaman dari lembaga keuangan non-bank dan lembaga ini menawarkan jasa untuk menyediakan aktiva (mis: mesin) yang
Tabel 3.1 Investasi ITEM
2009
BATTERY LIMIT
2011
2012
271,943
1,273,590
1,152,635
88,482
75,662
347,139
211,255
19,862
347,606
1,620,729
1,363,890
108,344
NON BATERRY LIMIT
TOTAL
2010
Adapun prediksi nilai tukar rupiah dalam periode 2009-2032 dapat dilihat dalam tabel 3.2 dibawah ini. Tabel 3.2 Nilai Tukar (sumber: Dokumen Kajian Finansial SGG) KETERANGAN
USD => RP
2009 12,000 2017 11,175 2025 10,852
2010 11,457 2018 11,135 2026 10,812
2011 11,417 2019 11,094 2027 10,772
2012 11,376 2020 11,054 2028 10,731
2013 11,336 2021 11,014 2029 10,691
2014 11,296 2022 10,973 2030 10,651
2015 11,256 2023 10,933 2031 10,610
2016 11,215 2024 10,893 2032 10,570
Selain itu adapun neraca semen tonasa digunakan untuk mengetahui kas akhir sampai pada periode 2008 sehingga kas tersebut di proyeksikan hingga tahun 2032.
2
INPUT
FUNGSI
OUTPUT
Market Data & Assumption • • • • •
Market share per sales area Local price (zak, clinker, bulk) Export price (zak, clinker, bulk) Distribution cost per sales area Price growth Financial Model Technical Data & Assumption
• • • • •
• • • • • • • • • • •
Fixed Investments Building period Installed Capacity Timing/Schedule Material Consumption & Price - Raw material (Clinker, Gypsum, Raw Mill) - Silica sand, Iron sand, Gypsum, Limestone, Clay. - Process material - Bagging material - Fuel & Electricity - Lubricant - Supporting material - Material cost growth
• • • • •
Financial Data & Assumption • • • • • • • •
Account Receivables Period (FOT, FOB) Interest during construction (Commercial Bank Loan, Kredit Export). Production days Sale days Days of inventory (Finished goods, Work in process, Raw material). Financing Structure Exchange rate Payment terms/tenure
•
Time phased investment Sales projection Account receivable projection Material flow projection Material requirement projection Material price projection Material cost projection Material purchase projection Material transportation cost projection Freight & loading cost projection Depreciation & Amortization projection Maintenance cost projection Schedule of priciple & interest repayment Working capital calculation Cost of goods sold projection Marketing & selling expenses projection General & administration expenses projection
• • • • • • •
Income statement projection Cash flow projection Balanced sheet projection Investor returns Debt service coverage Key sensitivities Financial performance
Gambar 3.1 Gambaran Umum Model Finansial untuk Pabrik Semen
4.
pelaku pasar. Instrument yang dapat mewakili investasi bebas risiko di Indonesia adalah Sertifikat Bank Indonesia atau tingkat obligasi pemerintah. Dalam penelitian ini dipilih tingkat suku bunga obligasi pemerintah FR0047 dengan nilai suku bunga sebesar 12,19%, karena nilai ini lebih bersifat jangka panjang yaitu sampai 2028 dan dapat lebih merepresentasikan pasar. 2. K M (Risiko premium), yaitu tingkat pendapatan (return) yang diharapkan investor /pemilik modal sendiri saat melakukan investasi yang berisiko dengan tingkat pendapatan yang diharapkan saat melakukan investasi yang berisiko. Dalam hal ini karena SGG adalah listed company maka tingkat pendapatan yang diharapkan investor adalah market return dari Bursa Efek Jakarta. Adapun langkah-langkah dalam mencari nilai risiko premium, yaitu: Langkah a: Menghitung nilai Excess Return IHSG dengan cara pembagian harga sekarang dengan harga hari sebelumnya.
Pengolahan Data WACC
Wd
x
COST OF DEBT (Kd)
Wo
x
COST OF Obligasi (Ko)
Wke
x
COST OF Kredit Ekspor (Kke)
COST OF EQUITY (Ke)
We
Stock Risk Premium (Rp)
Risk Free Rate (Rf)
- Government Bond - State Enterprise Bond
x
Market Risk Premium
x
Beta
Interest Expenses Ineterest Bearing Debt
Gambar 3.3 Skema Perhitungan WACC
Dalam perhitungan WACC terdapat perkalian biaya modal (cost of capital) dengan proporsi setiap sumber dana. Biaya Modal Ekuitas Biaya Modal Ekuitas (cost of equity) merupakan tingkat pengembalian yang dikehendaki investor pemegang saham.
K e = K RF + (K M -K RF )β 1. K RF (tingkat bunga bebas risiko) yaitu pendapatan yang dapat diperoleh dari suatu instrument investasi yang secara umum dianggap sebagai investasi bebas risiko oleh 3
Excess Retrun IHSG =Log P t / P (t-1) = Log (381,590/381,240) = 0,095 9,5%
Tabel 4.1 Harga IHSG (sumber: Bank Indonesia http://www.bi.go.id)
Date 1/2/2001 1/3/2001 1/4/2001 1/5/2001
Adj Close Excess Retrun IHSG 410.2 405.83 (0.011) 409.83 0.010 418.82 0.022
Mencari nilai β diperoleh dari standar deviasi nilai saham Semen Gresik dan IHSG.
Contoh perhitungan Excess Return IHSG Tgl 3/01/2001= Log 405,83/410,2 = - 0,011, perhitungan seperti ini dihitung hingga akhir tahun 2008 dan hasil dari setiap tahun dijumlah dengan menghasilkan Compound Average Growth Rate yang dapat dilihat dalam tabel 4.2 dibawah ini.
=Standar deviasi nilai saham PT. Semen Gresik Tbk. δ (G) =Standar deviasi IHSG. Corr(CG) =Korelasi antar nilai saham PT Semen Gresik Tbk dengan IHSG. Maka:
Tabel 4.2 Compound Average Growth Rate
CAGR CAGR CAGR CAGR CAGR CAGR CAGR CAGR CAGR
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
0.954719 1.080608 1.48747 1.368544 1.150463 1.440155 1.419235 0.762771 1.339265
Beta adalah ukuran reaksi harga saham perusahaan terhadap perubahan harga pada pasar saham. Langkah c: Menghitung nilai Risiko Premium (K M ) dengan menggunakan Compound Average Growth Rate tahun 2001 hingga tahun 2008.
Langkah b: Mencari Excess Return (β) terhadap nilai harga saham PT Semen Gresik Tbk dengan cara pembagian harga sekarang dengan harga hari sebelumnya.
Risiko Premium = ((CAGR 2001* CAGR 2002* CAGR 2003* CAGR 2004* CAGR 2005* CAGR 2006* CAGR 2007* CAGR 2008 )(1/8) – 1) = 1,18 – 1 ≈ 18% Perhitungan dapat ditampilkan dibawah ini:
Tabel 4.3 Data harga IHSG dan SG (sumber: Bank Indonesia http://www.bi.go.id) IHSG DATE 10/4/2001 10/5/2001 10/8/2001 10/9/2001 10/10/2001 10/11/2001
SG
CLOSE 381.240 381.590 367.070 369.800 368.300 370.590
DATE CLOSE 6,250 4-Oct-01 6,700 5-Oct-01 6,000 8-Oct-01 6,300 9-Oct-01 6,150 10-Oct-01 6,000 11-Oct-01
Oktober 2001-Mei 200 = 0,0725 Oktober 2001-Mei 2009 = 0,0233 Corr (CG) Oktober 2001-Mei 2009 = 0,383
K e = K RF + (K M -K RF )β = 12,19%+(18%-12,19%)1,1920 =19,15%
Excess Return SG Excess Return IHSG
6.95% -11.03% 4.88% -2.41%
0.09% -3.88% 0.74% -0.41%
-2.47%
0.62%
Biaya modal Hutang Jangka Panjang Komponen biaya hutang ini harus memperhitungkan faktor tax shield yang dinikmati oleh perusahaan. Dengan demikian maka komponen biaya hutang dihitung sebagai tingkat bunga pinjaman setelah dikurangi tingkat pajak yang berlaku. Dalam perhitungan WACC di wakili dengan K d (1-tax), K d adalah suku
Excess Retrun SG = Log P t / P (t-1) = Log (6.700/6250) = 0,0695 6,952%
4
Tabel 4.4 Hasil Pengolahan WACC dengan Optimasi
bunga pinjaman hutang jangka panjang yang diterbitkan oleh Bank Indonesia. Nilai suku bunga yang digunakan adalah 12% dan tax rate 25%. K d (1-tax) = 12% ( 1-25%) = 9%
KETERANGAN DANA SENDIRI PINJAMAN JANGKA PANJANG OBLIGASI KREDIT EKSPOR WACC WACC Rata-Rata
Biaya Modal Hutang Kredit Ekspor K ke adalah suku bunga kredit ekspor dan nilai suku bunga kredit ekspor yang digunakan adalah 4,5. Biaya modal hutang kredit ekspor adalah sebagai berikut: K ke (1-tax) = 4,5%( 1- 25%) = 3,19%
Tabel 4.5 Hasil Pengolahan WACC dengan Konvensional KETERANGAN DANA SENDIRI PINJAMAN JANGKA PANJANG OBLIGASI KREDIT EKSPOR WACC WACC Rata-Rata
Biaya Modal Hutang Obligasi K o adalah suku bunga obligasi yang bersumber dari Nilai Sukuk Syariah Pemerintah Agustus 2008, yakni sebesar 11,7% K o (1-tax) = 11,7%( 1- 25%) = 8,78%
• •
Komposisi 2009 Komposisi 2010 Komposisi 2011 Komposisi 2012 30% 30% 30% 30% 70% 70% 70% 70% 12.045% 12.05%
12.045%
12.045%
12.045%
Cost of capital 19.15% 9.00% 8.78% 3.19%
Pengolahan Existing Pada pengolahan ini didapat kas akhir perusahaan pada hasil proyeksi dari periode tahun 2009 hingga 2032, kas akhir ini untuk mengetahui dana yang dimiliki oleh perusahaan, dan kas akhir ini juga menjadi batasan untuk tidak menggunakan dana sendiri melebihi jumalah kas perusahaan.
Pengolahan dengan Optimasi Pada hasil pengolahan ini dihasilkan beberapa indicator keuangan diantaranya adalah Balance Sheet, Profit Los, Neraca, Proceeds, dan cash Flow. Adapun batasan-batasan dalam mencari struktur pendanaan yang optimal adalah sebagai berikut:
•
Cost of capital 19.15% 9.00% 8.78% 3.19%
Pengolahan dengan Konvensial Pada pengolahan dengan konvensional perusahaan menggunakan proporsi dana sendiri sebesar 30% dan 70% adalah dana sendiri, ini merupakan kebijakan dari perusahaan, dimana hasil WACC yang didapat dengan proporsi seperti diatas adalah sebagai berikut:
•
Komposisi 2009 Komposisi 2010 Komposisi 2011 Komposisi 2012 30% 30% 7% 30% 70% 37% 0% 47% 0% 33% 40% 23% 0% 0% 0% 0% 12.045% 11.971% 4.859% 11.993% 10.22%
Tabel 4.6 Kas Akhir Existing KETERANGAN
2009 2010 828,394 556,031 2017 2018 1,957,214 2,355,053 2025 2026 5,933,376 6,534,482
Kas Akhir
5.
Dana sendiri ketersediaan kas PT Semen Tonasa. Sumber dana Kredit Ekspor jumlah penjualan ekspor. Proporsi sumber dana sendiri 30%. Debt to Ebitda 3,5
2011 2012 2013 2014 2015 97,537 258,174 553,448 878,704 1,220,308 2019 2020 2021 2022 2023 2,800,228 3,268,331 3,760,968 4,279,855 4,826,830 2027 2028 2029 2030 2031 7,172,406 7,849,724 8,569,196 9,268,027 10,005,727
2016 1,579,403 2024 5,366,680 2032 10,795,066
Analisa dan Pembahasan Tabel 5.1 Kas Akhir Hasil Optimasi KETERANGAN
2009
Kas Akhir KETERANGAN Kas Akhir
Pada hasil pengolahan keuangan dengan optimasi dihasilkan IRR 17% dan NPV 1,087,28 Kriteria penerimaan investasi yaitu proyek dilaksanakan jika IRR lebih besar daripada WACC, jika IRR berada di atas WACC maka investasi tersebut dapat dinyatakan layak untuk dilaksanakan. IRR pada pengolahan proceeds optimasi didapatkan nilai IRR sebesar 17%, yang berarti IRR >WACC.
2021 1,322,396
2010 -
2022 1,891,689
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 - (724,063) (724,063) (405,571) (251,466) 68,417 347,920 174,968 38,731 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2,482,454 3,101,923 3,745,648 4,415,328 5,112,779 5,571,720 6,070,565 6,590,461
2019 2020 418,567 844,874
2031 2032 7,146,759 7,742,007
Pada Cash flow hasil WACC dengan optimasi pada tahun 2011 hingga akhir 2014 perusahaan mengalami rugi, hal tersebut dipengaruhi oleh beberapa faktor yaitu pada tahun 2009 hingga tahun 2012 perusahaan yang akan dibangun pada tahun tersebut belum memiliki penerimaan, karena penerimaaan tersebut dari nilai penjualan.
5
PROFITABILITAS OPTIMASI
Prosentase Keuntungan
35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% Tahun
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032
Gross Margin
30%
27%
29%
29%
29%
29%
29%
29%
29%
29%
29%
29%
29%
29%
29%
29%
29%
29%
29%
29%
Operating Margin
22%
19%
21%
21%
21%
21%
21%
21%
21%
21%
21%
21%
21%
21%
21%
21%
21%
21%
21%
21%
Net Margin
2%
2%
4%
5%
6%
7%
7%
8%
8%
8%
8%
8%
8%
8%
8%
8%
8%
8%
8%
8%
Gambar 5.1 Profitabilitas Proyek
40% obligasi hal ini dikarenakan pada tahun tersebut ketersediaan dana hanya terbatas 7% dari investasi, investasi tahun 2011 tidak semua dapat terpenuhi dikarenakan oleh jumlah dari ketersediaan kas perusahaan hanaya sebesar 47% dan sisa sebesar 53% perlu didapat dari dana segar perusahaan untuk memenuhi kekurangan tersebut, hal ini juga dipengaruhi oleh Debt to Ebitda yang tidak boleh lebih dari 3,5 dimana nilai Debt to ebitda itu merupakan kemampuan perusahaan untuk membayar hutang, bila nilai debt to ebitda lebih dari 3,5 maka perusahaan tersebut akan berisiko. Nilai komposisi tahun 2012 yaitu 30% dana sendiri, 47% pinjaman jangka panjang, dan 23% obligasi, pada setiap tahunnya dapat disimpulkan bahwa proporsi komposisi yang paling besar adalah pinjaman jangka panjang bukan dilihat dari bunga yang terkecil, hal ini dikarenakan kerakteristik dari setiap sumber dana tersebut untuk kredit ekspor yang setiap tahunnya tidak mendapatkan bobot proporsi, hal ini dikarenakan kredit ekspor menggunakan nilai mata uang asing, dimana dapat diketahui nilai mata unag asing setiap tahunnya dapat berubah yang dapat menimbulkan risiko bagi perusahaan dalam installment (cicilan). Untuk obligasi pembayaran installment hanya pada jatuh tempo hal ini akan mengakibatkan pada jatuh tempo tersebut dana yang dikeluarkan sangat besar sehingga akan mempengaruhi ketersediaan dana
Profitabilitas yang dihitung dalam hal ini adalah profitabilitas dari perusahaan hasil konsolidasi proyeksi keuangan existing perusahaan dengan proyeksi keuangan pabrik baru. Indikator-indikator keluaran untuk profitabilitas ini antara lain adalah Gross margin, Operating margin, Net margin. Pada pengoperasian optimasi tersebut terdapat beberapa variable atau constraint yang arus terpenuhi. Adapun constraint yang harus dipenuhi adalah penggunaan dana sendiri tidak boleh lebih besar dari ketersediaan dana pada model keuangan existing, hal ini akan sangat penting dikarenakan perusahaan tidak akan mengeluarkan dana diluar batas keketersediaan kas. Untuk kredit ekspor tidak lebih dari 80% hal ini dikarenakan bunga dari kredit ekspor sangat kecil yaitu hanya 4,5% dimana bunga kecil akan mengakibatkan proporsi dana akan bayak terbobot ke kredit ekspor maka untuk itu dibatasi hanya pada nilai 80%, selain itu batasan tersebut akan mengurangi risiko perusahaan dalam memenuhi installment yang akan terpengaruhi oleh nilai kurs pada saat itu. Hasil dari optimasi nilai komposisi untuk setiap tahun berbeda-beda, pada tahun 2009 komposisi dana sendiri 30% dan pinjaman jangka panjang sebesar 70%, pada tahun 2010 komposisi terdiri dari 30% dana sendiri, 37% hutang jangka panjang dan 33% dana dari obligasi, untuk tahun 2011 hasil komposisi yaitu 7% dana sendiri dan 6
sumber dana obligasi, meskipun sumber dana ini bunga cukup kecil dari pinjaman jangka panjang, hal ini dikarenakan oleh karakteristik dari obligasi tersebut, dimana hutang akan terbayar setelah jatuh tempo, jadi disetiap tahun hanya membayar bunga dan hutang tidak berkurang, hal ini akan berakibat cukup buruk dimana apabila pada tahun jatuh tempo perusahaan akan mengeluarkan dana yang cukup besar. Dari hasil kedua perhitungan dikatakan cukup layak, hal ini dikarenakan nilai IRR > WACC.
perusahaan. Nilai WACC rata-rata sebesar 10,22% dimana proyek tersebut dapat dikatakan layak hal ini dikarenakan nilai IRR yang didapatkan adalah sebesar 17% dimana IRR>WACC. Proporsi tersebut menghasilkan debt schedule yang berbeda setiap tahun dari setiap sumber dana. Untuk pinjaman jangka panjang tahun 2009 sebesar Rp 243,32 Miliar dengan asumsi cicilan selama 8 tahun, setiap tahun cicilan untuk jangka panjang sebesar Rp 30,41 Miliar cicilan dimulai pada tahun setelah pembangunan yaitu 2013 dengan bunga sebesar 12%. Untuk tahun 2010 sebesar Rp 600,52 Miliar dengan cicilan sebesar Rp 75,06 Miliar dimulai pada tahun 2014. Tahun 2011 tidak terdapat pinjaman. Tahun 2012 sebesar Rp 50,55 Miliar dengan cicilan sebesar Rp 6,32 Miliar dimulai pada tahun 2016. Untuk sumber dana obligasi (installment) cicilan dilakukan selama 7 tahun dengan bunga 11,7 %. Untuk tahun 2009 tidak terdapat pinjaman, untuk tahun 2010 besar pinjaman Rp 233,98 Miliar, tahun 2011 Rp 542,29 Miliar, tahun 2012 pinjaman sebesar Rp25,28 Miliar.
Tabel 5.2 Perbedaan WACC Optimasi dan Konvensional KETERANGAN DANA SENDIRI PINJAMAN JANGKA PANJANG OBLIGASI KREDIT EKSPOR WACC WACC Rata-Rata Optimasi WACC Rata-Rata Konvensional
Debt to Ebitda Optimasi Debt to Ebitda Konvensional
Komposisi 2009 Komposisi 2010 Komposisi 2011 Komposisi 2012 Cost of capital Optimasi Konvensional Optimasi Konvensional Optimasi Konvensional Optimasi Konvensional 30.00% 30.00% 30.00% 30.00% 7.15% 30.00% 30.00% 30.00% 19.15% 70.00% 70.00% 37.05% 70.00% 0.00% 70.00% 46.66% 70.00% 9.00% 0.00% 0.00% 32.95% 0.00% 39.76% 0.00% 23.34% 0.00% 8.78% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 3.19% 12.05% 12.05% 11.97% 12.05% 4.86% 12.05% 11.99% 12.05% 10.22% 12.05% 3.5 4.08
6.
Kesimpulan dan Saran Adapun kesimpulan dan saran yang dapat dari penelitian ini diantaranya: 6.1 Kesimpulan
Perbandingan Hasil WACC Untuk hasil WACC untuk optimasi dan konvensional terdapat perbedaan yang tidak terlalu jauh dimana untuk optimasi dihasilkan nilai WACC sebesar 10,22% dan hasil WACC konvensional sebesar 12,05 %. Pada hasil optimasi pembobotan lebih besar pada sumber dana terhadap kredit ekspor hal ini dipengaruhi oleh cost of capital (biaya modal) yang rendah, akan tetapi sumber dana ini sangat berisiko mengingat pada kredit ekpor pinjaman dengan mata uang asing. Nilai tukar setiap tahun berubah-ubah sehingga sangat berisiko apabila pembobotan dengan nilai yang tinggi pada kredit ekspor. Walaupun di sumber dana kredit ekspor sangat kecil hal ini yang sangat dihindari oleh model optimasi untuk tetap menjaga debt to ebitda sebesar 3,5. Dimana debt to ebitda 3,5 mempunyai arti bahwa perusahaan tersebut mempunyai kemampuan untuk membayar hutang. Atas analisa hasil dari pengolahan optimasi, proporsi terkecil kedua jatuh pada
Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini antara lain sebagai berikut: 1. Dari hasil perhitungan optimasi nilai WACC adalah sebesar 10,22% dan perhitungan konvensional sebesar 12,05%. 2. Hasil struktur pendanaan dengan pengolahan optimasi menghasilkan komposisi sebagai berikut: • Tahun 2009 untuk dana sendiri sebesar 30%, dan pinjaman jangka panjang 70%, obligasi dan kredit ekspor 0%. • Tahun 2010 dana sendiri 30%, pinjaman jangka panjang 37%, obligasi 33%, dan kredit ekspor 0%. • Tahun 2011 dana sendiri 7%, pinjaman jangka panjang 0%, obligasi 40%, kredit ekspor 0%.. • Tahun 2012 dana sendiri 30%, pinjaman jangka panjang47%, obligasi 23% dan kredit ekspor 0%. • Tahun 2012 dana sendiri 30%, pinjaman jangka panjang 33%, obligasi 25% dan kredit ekspor 12%. 7
3.
4.
5.
6.2 1.
2.
7.
Germany, International Journal of Project Management, pp 376-387. Eugene F. Brigham, Joel F. Houston. (2001). Manajemen Keuangan. Jakarta : Erlangga. Gunarta, I. (2009). Struktur Modal http://www.gunarta.web.id Diakses tgl 29 Maret 2009 Kerzner, H. (1986). A System Approach to Planning, Schedulling and Controlling. New York : Gulf Publishing Compancy. Pickle, Ryan H. Wiser and Steven J. (1998). Financing investment in renewable energy: the impacts of policy design. 1998, International Journal Renewable & sustainable energy reviews, pp. 361-386. Seitz, N. (1999). Capital Budgeting & Long Term Financing Decision . US of America : s.n.,. Shah, S. (1986). Optimal capital Structure and project financing.. Journal of Economic Theory, pp. 209-243. Suyanto. (2005). Algoritma Genetika dalam Matlab. Yogyakarta : Andi,. Taha, H. (1996). Riset Optimasi. Jakarta : Binarupa Aksara,.
Pada pengolahan dengan optimasi perhitungan nilai sumber dana yang paling kecil jatuh pada kredit ekspor, hal ini dikarenakan sumber dana ini sangat berisiko mengingat pembayaran cicilan dengan menggunakan mata uang asing (dollar), harga mata uang asing yang mengalami perubahan setiap harinya akan berakibat buruk apabila nilai harga dollar naik yang akan berakibat nerugikan perusahaan. Untuk pengolahan dengan cara konvensional dodaptkan debt to ebitda sebesar 4,08 dan hasil untuk pengolahan dengan optimasi sebesar 3,5. Dari sisi profitabilitas perusahaan, ide untuk membangun pabrik yang baru adalah layak untuk dilakukan karena dengan adanya pabrik yang baru, proyeksi profitabilitas perusahaan meningkat dalam rentang rata-rata industri.
Saran Perlu diadakan penelitian lebih lanjut untuk menganalisa risiko apa saja yang akan diperoleh pada setiap sumber dana yang sudah ditentukan proporsinya, seperti contoh pada kredit ekspor cukup buruk bagi perusahaan untuk menggunakan sumber dana dari kredit ekspor tersebut hal ini akan dipengaruhi oleh nilai mata uang dalam melakukan installmen. Untuk PT Semen Tonasa dapat menggunakan hasil dari optimasi akan tetapi pada tahun 2011 proporsi kurang dari 100%, kekurangan tersebut dapat diantisipasi oleh perusahaan dengan dana segar untuk kas.
Daftar Pustaka
Abu, N, C. C. (2009). Factors influencing finance on IPP projects in Asia: A legal framework to reach the goal. International Journal of Project Management , 51-58. Collan, M. (2004). Fuzzy Real Investment Valuation Model for Giga-Investments, and a Note on Giga-Investment Lifecycle and Valuation. s.l. : Abo Akademi University, 2004. Daube, D. (2008). A Comparison Of Project Finance and the Forfeiting Model as Financing Forms for PPP project in
8
9
