Seminar Nasional Pascasarjana IX – ITS, Surabaya 12 Agustus 2009 ISBN No. 978-979-96565-5-1
STUDI MODEL PEMBIAYAAN LEMBAGA KEUANGAN NON-BANK UNTUK PEMBANGUNAN KAPAL DI GALANGAN
1
2
Eka Wahyu Ardhi , Ir. Heri Supomo, M.Sc , Firmanto Hadi, ST, M.Sc
2
Mahasiswa Pasca Sarjana Teknik Produksi dan Material Kelautan 1 Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, Indonesia 2 Dosen Fakultas Teknologi Kelautan ITS 1 Email:
[email protected]
Abstrak Karakteristik industri galangan yang membutuhkan modal besar, dan resiko tinggi menyebabkan galangan kekurangan dana penunjang kegiatan produksinya. Keinginan Lembaga Keuangan Non Bank (LKNB) untuk berinvestasi pada proses produksi galangan merupakan salah satu alternatif solusi dari kesulitan modal galangan yang menjadi dasar penelitian ini. Penelitian dilakukan untuk mendapat skim pembiayaan LKNB yang terbaik. Yang berarti proses produksi galangan berlangsung lancar, serta LKNB dan galangan mendapatkan keuntungan yang optimal. Skim pembiayaan dibedakan menurut pengembalian pinjaman dan jaminan yang digunakan. Analisa dilakukan dengan pertimbangan pihak yang berperan; Galangan, Lembaga Keuangan Non Bank, Perusahaan Pelayaran, Pemerintah, Klasifikasi dan Lembaga Asuransi Kredit. Serta kriteria dalam pembiayaan; nilai pinjaman, waktu bayar, suku bunga, equity, premi asuransi dan pendapatan. Dalam penelitian ini dilakukan simulasi perhitungan dari masing-masing skim dan pemilihan model pembiayaan berdasarkan kuisioner menggunakan metode Fuzzy Multi Criteria Decision Making (FMCDM). Analisis mendapatkan skim pembiayaan dengan pengembalian menurut profit sharing dan jaminan kontrak pembayaran akan memberikan keuntungan yang optimal bagi galangan dan LKNB. Kata kunci:
lembaga keuangan non bank, lembaga asuransi kredit, FMCDM, skim pembiayaan, simulasi, equity, asuransi, bunga.
1. Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Komponen utama dalam industri galangan adalah; modal (money), tenaga kerja (men), material, metode dan teknologi peralatan. Kelangsungan proses produksi tergantung dari kesinambungan dari komponen utama ini, komponen utama tersebut dipengaruhi oleh peran serta dari masing-masing aktor yang terlibat. Industri galangan kapal sebagai salah satu sektor pendukung utama dalam industri maritim Indonesia diharapkan mampu mengikuti perkembangan era pasar bebas dimana tingkat persaingan dan standar produk yang semakin naik dari waktu ke waktu. Peran perusahaan galangan kapal sebagai pihak yang membangun maupun mereparasi kapal tidak dapat dipandang remeh. Dengan menyediakan kapal baru dan mereparasi kapal yang ada, perusahaan galangan kapal juga menyediakan lapangan kerja dan keuntungan ekonomi dari pajak pendapatan maupun investasi bagi industri maritim di
Indonesia (Pusat Komunikasi Sekjen Departemen Perhubungan, Maret 2008). Pemerintah dalam kebijakannya pada industri perairan telah mengeluarkan UU no 17 tahun 2008 mengenai investasi di industri maritim (terutama perusahaan pelayaran dan galangan kapal). Meskipun belum ada peraturan pelaksana undang-undang, diharapkan dengan undangundang ini pemerintah dapat membantu dalam pengaturan proses pembiayaan/investasi khususnya dalam bidang maritim, agar kondisi investasi galangan kapal semakin baik. Menurut Sekjen Departemen Perhubungan, sektor maritim diperkirakan memerlukan pembiayaan untuk pengembangan armada galangan kapal nasional hingga tahun 2010 mencapai US$ 3,7 milliar atau setara dengan Rp 34 triliun. Jumlah itu menunjukkan peran perbankan / lembaga pembiayaan yang sangat besar dalam pengembangan industri maritim (Pusat Komunikasi Sekjen Departemen Perhubungan, Maret 2008). Dengan adanya keinginan dari lembaga keuangan non bank untuk berinvestasi dalam
KLN - 10
1
Seminar Nasional Pascasarjana IX – ITS, Surabaya 12 Agustus 2009 ISBN No. 978-979-96565-5-1
proses pembangunan kapal, dan fakta bahwa galangan sedang kekurangan dana untuk biaya produksi yang besar, serta adanya UU no 17 Tahun 2008 mengenai investasi di industri maritim menarik peneliti untuk melakukan Studi Model Pembiayaan Lembaga Keuangan NonBank untuk Pembangunan Kapal di Galangan. 1.2 Perumusan Masalah Setiap pihak yang terlibat dalam proses pembiayaan pembangunan kapal memiliki tujuan dan keinginan masing-masing. Oleh karenanya peneliti ingin mendapatkan model pembiayaan yang optimal bagi pihak yang terlibat dalam pembiayaan. Dalam penelitian ini penulis merumuskan masalahnya sebagai berikut: • Bagaimana proses galangan mendapat investasi dari lembaga pembiayaan non bank dan kerjasama ini memperoleh keuntungan yang optimal bagi kedua pihak. • Bagaimana mensimulasikan proses pembiayaan pembangunan kapal dalam komputer. • Bagaimana seharusnya peraturan pemerintah untuk mengakomodasi kebutuhan dana dari galangan dan keinginan investasi lembaga keuangan non bank. 1.3 Tujuan dan Manfaat Penulisan Tujuan utama penelitian adalah agar perusahaan galangan kapal dan lembaga keuangan non-bank mampu menerapkan strategi dalam menyusun dan menganalisa secara teliti kriteria-kriteria dalam investasi pembangunan kapal, sehingga memperoleh keuntungan yang optimal. Adapun tujuan lain dari penelitian ini adalah: Mendapatkan alternatif skim pembiayaan dari kriteria yang berpengaruh dalam pengadaan kapal dari lembaga pembiayaan, galangan, owner (perusahaan pelayaran kapal, pengusaha, BUMN), asuransi dan pemerintah. Mendapatkan rancangan skim pembiayaan yang optimal dari hasil analisa perhitungan model financial dari alternatif model pembiayaan yang ada. Mendapatkan aspek-aspek berpengaruh dari pihak yang terlibat dalam mekanisme pembiayaan pengadaan kapal. Manfaat utama yang dapat diperoleh dari hasil penelitian ini adalah adanya kemudahan dari lembaga pembiayaan untuk investasi pembangunan kapal. Selain manfaat utama ini, diharapkan penelitian dapat memperoleh manfaat lain, yaitu; - Bagi penelitian dan pendidikan, memberikan sumbangsih pemikiran terhadap kasanah ilmu pengetahuan mengenai studi model pembiayaan lembaga keuangan non-bank untuk pembangunan kapal sebagai alternatif investasi yang optimal pada perusahaan galangan kapal. - Bagi lembaga pembiayaan, memberikan gambaran yang jelas dalam mengambil keputusan untuk menyetujui permohonan
2
investasi yang diajukan perusahaan galangan kapal. - Bagi perusahaan galangan kapal, memberikan gambaran yang jelas dalam mengambil keputusan untuk memilih bentuk pembiayaan yang lebih optimal. 1.4 Batasan Masalah Pembahasan masalah pada penelitian ini akan dibatasi pada hal-hal berikut ini; Studi kasus pembiayaan kapal untuk kapal yang dibangun PT DPS atas permintaan PT Samudera Indonesia pada 2004-2007. Aspek-aspek yang dipertimbangkan; teknis, ekonomis dan legal/hukum Pemilihan skim pembiayaan dilakukan dengan bantuan analisa perhitungan atas pembangunan kapal dalam Excel dan analisa kuesioner dari pihak ahli.
2. Tinjauan Pustaka 2.1 Karakteristik Lembaga Keuangan Non Bank (LKNB) Lembaga keuangan non bank yang dimaksud adalah perusahaan multi financial yang mempunyai fungsi sebagai; perusahaan pembiayaan (finance companies), perusahaan sekuritas dan perusahaan asuransi. Karakteristik lembaga keuangan baik itu bank maupun non bank berhubungan dengan kegiatan yang dilakukan (fungsi lembaga keuangan), sumber pendanaan, penggunaan dana dan resiko yang dihadapi. Fungsi lembaga keuangan non bank yakni (1) perusahaan pembiayaan ‘menyediakan dana untuk pinjaman investasi’ (2) perusahaan sekuritas, memperdagangkan surat-surat berharga’ (3) perusahaan asuransi ‘menjaga personal maupun perusahaan yang menjadi klien/ nasabah dari kejadian yang merugikan’. Menurut Peraturan Pemerintah Keuangan no 84/PMK.012/2006 mengenai perusahaan pembiayaan , sumber pendanaan perusahaan ini tidak boleh langsung dari masyarakat (pasal 30, Pembatasan). Sehingga modal dana diperoleh dari saham kepemilikan, laba yang ditahan, setoran modal pemilik saham, pinjaman dari bank (pasal 13, Modal; pasal 15, Kepemilikan dan Kepengurusan; pasal 25, Peminjaman dan Penyertaan). Untuk mendapatkan dana/kredit pinjaman, setiap nasabah/kreditor perlu memenuhi syarat yang diajukan oleh debitur/pemilik modal. Syarat yang dipenuhi menimbulkan kepercayaan dari pemilik modal, sehingga kredit dapat berlangsung. Kepercayaan pemilik modal pada peminjam banyak tergantung kepada kelayakan peminjam (seseorang atau badan usaha). Kelayakan penerima kredit menurut Siamat Dahlan (2004), dipengaruhi oleh 5C yaitu: 1. Character atau tabiat serta kemauan pemohon untuk memenuhi kewajiban. Perlu diteliti tentang kebiasaan kepribadian, cara hidup dan keadaan keluarga serta moral. 2. Capacity yaitu kemampuan, kepandaian dan ketrampilan menggunakan kredit yang diterima
KLN - 10
Seminar Nasional Pascasarjana IX – ITS, Surabaya 12 Agustus 2009 ISBN No. 978-979-96565-5-1
2.2 Hubungan ketersediaan dana dengan sehingga memperoleh kemajuan, keuntungan kelancaran proses produksi serta mampu melunasi kewajiban atau utangnya. Dari sudut pandang galangan menurut Ante 3. Capital yaitu modal seseorang atau badan Bistricic (2006), proses pembangunan kapal usaha penerima kredit. Tidak semua modal dibagi dalam 3 kelompok fase, antara lain; harus bersumber dari kredit. a. Fase penawaran, pada fase ini dilakukan; 4. Collateral, yaitu kepastian berupa jaminan analisa tender / inquiry (permintaan yang dapat diberikan oleh penerima kredit. penawaran), keputusan membuat penawaran, Anggunan atau jaminan sebagai alat persiapan rincian penawaran, persiapan dari pengaman dari ketidakpastian pada waktu elemen penawaran, estimasi awal dan harga yang akan datang pada saat kredit harus penawaran, penawaran gabungan, persiapan dilunasi. option penawaran, penawaran pengiriman, 5. Condition of economies yaitu dalam rencana koordinasi jika ada penutupan, penawaran pelepasan kredit harus mampu melihat ke akhir dan kemudian penandatanganan kontrak. depan, yaitu bagaimana keadaan b. Fase realisasi proyek, kegiatan yang ada perekonomian masa yang akan datang. setelah penandatanganan kontrak adalah; Dari jurnal ekonomi yang ditulis oleh persiapan untuk realisasi proyek, memulai Bambang Riyanto, (1995) disebutkan beberapa pelaksanaan proyek pekerjaan, penempatan resiko yang dihadapi oleh lembaga keuangan. keel dari kapal baru, peluncuran kapal, Resiko ini terdiri atas; pemasangan peralatan (out fitting), Secara garis besar, resiko yang dihadapi pengawasan proyek, pengujian peralatan lembaga keuangan dapat dituliskan sebagai (commisioning), hasil kesimpulan pekerjaan berikut: dan serah terima. 1. Resiko Kredit: resiko bahwa aliran kas yang c. Fase garansi, pada fase ini dilakukan; dijanjikan dari pinjaman dan surat berharga pemilihan item-item yang masuk garansi, mungkin tidak dibayar penuh. kriteria penerimaan garansi. 2. Resiko Likuiditas: resiko bahwa kenaikan tibaDari masing-masing fase ini, dilaksanakan tiba dari penarikan kewajiban dapat pekerjaan proyek pembangunan kapal selama menyebabkan lembaga keuangan melikuidasi waktu tertentu. Selama waktu ini, proyek asset dalam waktu yang sangat pendek dan pembangunan menghasilkan pendapatan, harga yang rendah. keuntungan dan menimbulkan juga biaya, 3. Resiko suku bunga: resiko yang diciptakan investasi. Untuk lebih jelasnya perhatikan ilustrasi perusahaan keuangan bahwa maturitas dari berikut; asset dan kewajiban tidak sesuai. 4. Resiko Pasar: resiko yang muncul pada assetRevenue yang diperdagangkan dan kewajiban karenaProfit perubahan tingkat suku bunga, nilai tukar dan harga asset lain. 5. Resiko Luar Neraca (Off-Balance Sheet): resiko yang muncul dari perusahaan keuangan sebagai hasil dari aktivitas yang berhubungan dengan asset yang tergantung dan kewajibankewajiban. 6. Resiko Nilai Tukar Asing: Resiko yang muncul dari perubahan nili tukar dapat menyebabkan nilai dari asset perusahaan keuangan dan kewajiban didenominasi dalam nilai tukar asing. 7. Resiko Negara atau Kedaulatan: Resiko yang muncul karena pembayaran dari peminjam luarInvestment negeri dapat tertahan karena adanya interfensi dari dari pemerintah luar negeri . 8. Resiko Teknologi: Resiko yang muncul dari perusahaan keuangan oleh sebuah Gambar 1 Fase Pembangunan Kapal Perusahaan keuangan ketika investasi Keterangan, penting yang adaFunctional selama management Organization-project managementkejadian Project management teknologi tidak menciptakan simpanan biaya proses pembangunan kapal antara lain; yang terantisipasi. A - Selama peluncuran kapal tpp, biaya Spp 9. Resiko Operasional: Resiko bahwa teknologi diberikan untuk mencapai titik TN1 dan objektif yang ada atau sistem pendukung dapat rusak B Cpp (dana yang diperoleh dari pembayaran atau hancur. pembeli kapal- setelah penandatanganan 10. Resiko Insolvensitas: Resiko bahwa kontrak) perusahaan keuangan tidak memiliki cukup - Dalam masa keel dari bangunan baru modal untuk menutup penurunan tiba-tiba dari diletakkan tpk biaya Spk dikeluarkan untuk dari nilai asetnya. mencapai titik TN2 akan diperoleh objektif Cpk (setelah diverifikasi bahwa keel sudah diletakkan)
KLN - 10
3
Seminar Nasional Pascasarjana IX – ITS, Surabaya 12 Agustus 2009 ISBN No. 978-979-96565-5-1
4
3. Pengolahan Data 3.1 Pengolahan data perhitungan Pengolahan hasil perhitungan pembiayaan pembangunan kapal dilakukan menurut pengeluaran dan pemasukan yang berbeda-beda sesuai dengan skim yang digunakan. Setiap skim memiliki karakteristik masing-masing, oleh karenanya perlu diperhatikan setiap ciri yang membedakan skim yang ada. Meskipun demikian, ada langkah-langkah pokok yang sama dalam upaya untuk mendapatkan hasil perhitungan. Berikut ini hal pokok yang dikerjakan dalam perhitungan. - Menghitung aliran kas untuk pembangunan kapal - Menetapkan awal peminjaman - Menghitung jumlah pinjaman - Menetapkan pengembalian pinjaman - Menghitung pendapatan Sehingga diperoleh grafik sebagai berikut: 3,500,000,000 3,000,000,000 2,500,000,000 1
2,000,000,000
2
1,500,000,000
3-10% 3-20%
1,000,000,000
3-30%
500,000,000
4-10%
-
f it Pro
ga
n ga la n f Pro
B KN it L mi Pre
As
nsi ura
1
2
4-20%
4- 2 4- 30 3- 3 4- 10 0% % 3- 1 3- 20 0% % 0% %
4-30%
Gambar 2 Grafik Hasil Perhitungan Tabel 1 Hasil Perhitungan Skim
Profit galangan
Profit LKNB
1 2
3,201,216,337 3,422,375,180 3,168,868,376 2,791,769,112 2,414,669,848 3,393,893,376 3,016,794,112 2,639,694,848
348,617,460 348,617,460 377,099,264 754,198,528 1,131,297,792 377,099,264 754,198,528 1,131,297,792
3 4
10% 20% 30% 10% 20% 30%
Premi Asuransi 221,158,843 225,025,000 225,025,000 225,025,000 -
3.2 Pengolahan Data Kuesioner Hasil pengolahan data sesuai tahap dalam membuat keputusan dengan Fuzzy MCDM diperoleh hasil pembobotan untuk kriteria dan sub kriteria sebagai berikut:
KLN - 10
Kemampuan bayar
rata-rata
K1
Asuransi
Hasil Bobot Kriteria dan Sub Kriteria
LKNB
Tabel 2
galangn
2.3 Fuzzy MCDM Metode fuzzy MCDM secara luas digunakan untuk menyelesaikan problem decision making dengan evaluasi multi kriteria dari sekumpulan alternatif. Menurut Aouam (2003) pengambilan keputusan dalam struktur informasi yang tidak pasti (uncertainty) dan kabur (fuziness) menggunakan metode matematis yang bersifat crisp kurang tepat, agar tepat informasi tersebut diselesaikan dengan model yang menggabungkan teori himpunan fuzzy dan unsurunsur subyektifitas (disebabkan ambiguitas) untuk mendapatkan pendekatan keputusan yang lebih tepat dan fleksibel. Metode yang diusulkan dapat dilakukan dengan input yang bersifat crisp dan fuzzy. Kelebihan metode ini sebagai berikut : 1. Model ini dapat mengakomodasi subyektifitas penilaian dan decision maker 2. Dapat menyelesaiakan persoalan keputusan dengan sumber data atau informasi yang bersifat kabur (vague), tidak jelas ( imprecision), dan kondisi keputusan yang tidak pasti ( uncertainty). 3. Preferensi dan subyektifitas decision maker dapat ditampung melalui pembuatan skala variable linguistik. 4. Dapat menyusun permasalahan kriteria yang bersifat konfliktual ke dalam struktur hirarki sehingga mudah dalam penyelesaian. 5. Menggabungkan dua model dalam analisa yaitu fuzzy AHP dan fuzzy MCDM Tahap dalam membuat keputusan dengan menggunakan fuzzy MCDM: Menentukan Problem Keputusan Fungsi Keanggotaan (Fuzzy Number) Fungsi Keanggotaan Segitiga (Triangular Fuzzy Number) Menentukan pembobotan kriteria evaluasi dengan FAHP Langkah 1 Menetapkan variabel linguistik dan skala penilaian untuk kriteria dan sub kriteria. Langkah 2 Pembentukan Matrik Perbandingan Berpasangan (Pairwise Comparison) Langkah 3 Penggunaan Model Fuzzy Geometric Mean Technique Langkah 4 Menggunakan metode center of area (COA) untuk menghitung nilai best nonfuzzy performance value (BNP) Pemilihan Alternatif Keputusan Dengan Model Fuzzy MCDM Langkah 1. Tetapkan Variabel Linguistik dan Skala Penilaian Untuk Pilihan Alternatif.
Langkah 2 Tetapkan Matrik Fuzzy Performance Langkah 3. Tetapkan Nilai Rata-Rata Fuzzy Peformance Langkah 4. Perhitungan Fuzzy Synthetic Decision Langkah 5. Merangking Fungsi Keanggotaan Fuzzy (Fuzzy Number)
kriteria/ sub kriteria
- Pada saat sub-fase peluncuran kapal tpr memerlukan biaya Spr akan diperoleh TN3 dan objektif Cpr. Kapal akan diluncurkan setelah dilakukan verifikasi. - Selama proses pelaksanaan outfitting peralatan tob diperlukan biaya Sob akan didapat TN4 dan objektif Cob diperoleh. Hal ini didapat jika commisioning, trial memperoleh hasil yang disetujui pembeli. - Pada fase garansi tg, biaya Sg digunakan untuk mencapai point Tzp (akhir dari proyek pembangunan kapal) dan objektif Czp diperoleh setelah memenuhi kondisi garansi.
0.11
0.09
0.07
0.09
Seminar Nasional Pascasarjana IX – ITS, Surabaya 12 Agustus 2009 ISBN No. 978-979-96565-5-1
SK1
Karakter
SK2
Kapital
0.04
0.03
0.02
0.03
SK3
Kapasitas
0.02
0.02
0.01
0.02
0.05
9.0286
12.011
14.898
11.979
A4
9.7282
12.604
15.405
12.579
K2
Kesanggupan
0.042
0.043
0.043
0.043
SK4
Jaminan
0.009
0.009
0.008
0.009
SK5
Masa pinjam
0.015
0.019
0.021
0.018
Dari pengolahan kuesioner diperoleh rangking menurut tiap kelompok responden maupun dari keseluruhan responden sebagai berikut:
SK6
Suku bunga
0.017
0.016
0.014
0.016
Tabel 4
0.033
0.049
0.066
0.049
0.021
0.024
0.026
0.024
Rangking
A3
Bnp Compromised *
12.538
Rangking
11.534
15.369
Bnp Asuransi
14.515
12.768
Rangking
11.645
9.4764
Bnp LKNB
8.4417
A2
Rangking
A1
Bnp Galangn
0.04
rata-rata
0.05
Alternatif
0.06
0.005
0.010
0.013
0.009
A1
10.749
4
10.852
4
13.001
4
11.534
4
A2
12.484
1
10.941
2
14.189
1
12.538
2
0.007
0.016
0.026
0.017
A3
11.783
3
10.912
3
13.242
3
11.979
3
A4
12.436
2
11.251
1
14.051
2
12.579
1
K3 SK7 SK8 SK9
Kebijakan internal Perubahan pinjaman Pembiayaan ulang Perpanjang pembiayaan
SK12
Spekulasi persaingan Kurs mata uang Pengaruh kompetisi Pembagian resiko
K5
Kondisi perusahaan
0.031
0.037
0.046
0.038
SK13
Rating kredit
0.011
0.017
0.022
0.017
SK14
Peraturan
0.019
0.021
0.024
0.021
K6
Efisiensi
0.024
0.021
0.019
0.022
SK15
Ratio pinjaman Bonus dan denda
0.019
0.017
0.015
0.017
0.005
0.005
0.004
0.005
K4 SK10 SK11
SK16
0.040
0.034
0.029
0.034
0.009
0.011
0.013
0.011
0.018
0.013
0.010
0.014
0.013
0.009
0.006
0.009
Sedangkan hasil performansi sub kriteria terhadap alternatif mendapatkan hasil sebagai berikut:
ASURANSI
LKNB
Galangan
Hasil Performansi Sub Kriteria dan Alternatif Fuzzy synthetic decision Alternatif skim
Komponen
Tabel 3
Defuzzy
a
b
A1
7.7729
10.804
c 13.67
10.749
A2
9.2772
12.879
15.295
12.484
A3
8.833
11.855
14.662
11.783
A4
9.5413
12.528
15.238
12.436
A1
8.2035
11.037
13.316
10.852
A2
8.4538
11.005
13.364
10.941
A3
8.4254
10.976
13.333
10.912
A4
8.8521
11.268
13.632
11.251
A1
9.3487
13.095
16.559
13.001
A2
10.698
14.421
17.447
14.189
A3
9.8274
13.2
16.698
13.242
A4
10.791
14.018
17.346
14.051
Hasil Rangking
* DIPEROLEH DENGAN merata-rata bobot tiap departemen dengan fuzzy geometric mean
4. Pembahasan Hasil 4.1 Analisa Bobot Kriteria dan Sub Kriteria Analisa Bobot Kriteria untuk Galangan Berdasarkan hasil perhitungan bobot kriteria dengan menggunakan fuzzy AHP untuk galangan terdapat bobot kepentingan tertinggi untuk kriteria kemampuan bayar (0.114) disusul dengan kriteria kesanggupan (0.042) kemudian kriteria spekulasi persaingan (0.040), kriteria kebijakan internal (0.033), dan kriteria kondisi perusahaan (0.031), sementara itu kriteria efisiensi (0.024) merupakan bobot kepentingan yang paling rendah. Hasil pembobotan ini menunjukkan bahwa kriteria kemampuan bayar merupakan kriteria terpenting. Analisa Bobot Sub Kriteria untuk Galangan Dari 16 sub kriteria, terdapat sub kriteria karakter (0.058), kapital (0.035), perubahan pinjaman (0.021), kapasitas, ratio pinjaman dan peraturan masing-masing (0.019), pengaruh kompetisi (0.018), suku bunga (0.017), masa pinjaman (0.015), pembagian resiko (0.013), rating kredit (0.011), jaminan dan kurs mata uang (0.009), perpanjangan pembiayaan (0.007), pembiayaan ulang dan bonus denda (0.005) Hasil bobot sub kriteria menunjukkan bahwa berarti galangan menganggap karakter merupakan sub kriteria penting dalam pemilihan pembiayaan LKNB untuk pembangunan kapal di galangan. Analisa Bobot Kriteria untuk LKNB Berdasarkan hasil perhitungan bobot kriteria dengan menggunakan fuzzy AHP untuk LKNB terdapat bobot kepentingan tertinggi untuk kriteria kebijakan internal (0.082) disusul dengan kriteria kondisi perusahaan (0.054) kemudian kriteria kemampuan bayar (0.044), kriteria kesanggupan (0.042), dan kriteria spekulasi persaingan (0.022), sementara itu kriteria efisiensi (0.018)
KLN - 10
5
Seminar Nasional Pascasarjana IX – ITS, Surabaya 12 Agustus 2009 ISBN No. 978-979-96565-5-1
merupakan kriteria dengan bobot kepentingan yang paling rendah. Hasil pembobotan ini menunjukkan bahwa kriteria kebijakan internal merupakan kriteria terpenting bagi LKNB. Analisa Bobot Sub Kriteria untuk LKNB Dari 16 sub kriteria, terdapat sub kriteria perpanjangan pembiayaan (0.035), karakter (0.030), perubahan pinjaman (0.029), peraturan (0.027), rating kredit (0.027), masa pinjaman (0.022), pembiayaan ulang (0.018), kurs mata uang (0.015), ratio pinjaman (0.014), suku bunga (0.012), jaminan (0.007), kapasitas (0.007), kapital (0.006), pengaruh kompetisi (0.005), bonus denda (0.004), dan pembagian resiko (0.002). Pihak LKNB memberikan penilaian seperti diatas hal ini berarti LKNB menganggap perpanjangan pembiayaan merupakan hal terpenting dalam pembiayaan untuk pembangunan kapal di galangan. Analisa Bobot Kriteria untuk Asuransi Berdasarkan hasil perhitungan bobot kriteria dengan menggunakan fuzzy AHP untuk responden asuransi terdapat bobot kepentingan tertinggi untuk kriteria kemampuan bayar (0.142) disusul dengan kriteria kesanggupan (0.068) kemudian kriteria kebijakan internal (0.065), kriteria kondisi perusahaan (0.031), dan kriteria spekulasi persaingan (0.029), sementara itu kriteria efisiensi (0.006) merupakan bobot kepentingan yang paling rendah Hasil pembobotan ini menunjukkan bahwa kriteria kemampuan bayar merupakan kriteria terpenting menurut pihak asuransi. Analisa Bobot Sub Kriteria untuk Asuransi Dari 16 sub kriteria, terdapat sub kriteria karakter (0.060), perpanjangan pembiayaan (0.043), kapital (0.042), kapasitas (0.039), masa pinjaman (0.026), jaminan (0.023), suku bunga (0.019), rating kredit (0.015), peraturan (0.015), perubahan pinjaman (0.014), kurs mata uang (0.013), pengaruh kompetisi (0.010), pembiayaan ulang (0.008), pembagian resiko (0.005), ratio pinjaman (0.004), dan bonus denda (0.001). Pihak Asuransi memberikan penilaian seperti diatas, hal ini berarti pihak asuransi menganggap karakter dari galangan memberikan pengaruh yang paling penting dalam pemilihan pembiayaan LKNB untuk pembangunan kapal di galangan. Analisa Bobot Kriteria untuk Rata-rata Geometrik Nilai bobot ini didapatkan dengan meratarata bobot kepentingan tiap elemen dengan metode fuzzy geometric mean untuk mendapatkan nilai keseluruhan bobot kepentingan. Terdapat kriteria kemampuan bayar dengan bobot kepentingan paling tinggi yakni dengan nilai sebesar (0.0996), kriteria kebijakan internal (0.0601), kriteria kesanggupan (0.0504), kriteria kondisi perusahaan (0.0383), dan kriteria spekulasi persaingan (0.0303) sedangkan kriteria efisiensi (0.0158) merupakan bobot kepentingan terendah.
6
Berdasarkan urutan nilai bobot kepentingan ditunjukkan bahwa kriteria kemampuan bayar yang nilai BNP paling besar (0.0996) mempunyai pengaruh yang paling besar terhadap pembiayaan LKNB untuk pembangunan kapal. Analisa Bobot Sub Kriteria untuk Rata-rata Geometrik Berdasarkan tabel 5.4 terdapat sub kriteria dengan bobot tertinggi yaitu karakter (0.049), kapital (0.028), kapasitas (0.022), perpanjangan pembiayaan (0.0017), perubahan pinjaman (0.0013), masa pinjaman (0.0011), suku bunga (0.0008), rating kredit (0.0007), jaminan (0.0007), pembiayaan ulang (0.0006), kurs mata uang (0.0004), pengaruh kompetisi (0.0003), ratio pinjaman (0.0002), pembagian resiko (0.0002), dan bonus denda (0.0001) Dari hasil rata-rata keseluruhan responden diperoleh bahwa sesuai bobot yang tertinggi sub kriteria karakter memegang peranan yang paling penting dalam pembiayaan pembangunan kapal di galangan. 4.2 Analisa Nilai Rating Performansi Analisa Nilai Rating Performansi Alternatif (A1) Dari 16 sub kriteria yang mempunyai nilai rangking tertinggi terhadap pilihan alternatif A1 adalah sub kriteria rating kredit (61.667), jaminan (51.611), masa pinjaman (48.889), suku bunga (47.333), bonus denda (44.500), pembiayaan ulang (43.278), ratio pinjaman (41.222), karakter (40.222), perpanjangan pembiayaan (38.333), pembagian resiko (36.778), pengaruh kompetisi (35.556), kurs mata uang (35.111), kapasitas (26.222), dan perubahan pinjaman (23.00) sedangkan nilai rating performansi yang terendah adalah kapital (21.778). Berdasarkan hasil penilaian rating diatas sub kriteria rating kredit mempunyai tingkat kesesuaian yang baik dengan alternatif A1 /skim 1 yaitu pengembalian sesuai bunga pinjaman dan jaminan dari asuransi penjamin. Analisa Nilai Rating Performansi Alternatif (A2) Dari 16 sub kriteria yang mempunyai nilai rating tertinggi berkaitan dengan pilihan skim 2 adalah sub kriteria karakter (50.111), jaminan (47.222), perubahan pinjaman (46.667), pembagian resiko (43.44), kapital (42.22), pengaruh kompetisi (42.22), pembiayaan ulang (39.556), suku bunga (39.00), ratio pinjaman (39.00), masa pinjaman (38.333), kapasitas (37.778), kurs mata uang (35.11), bonus denda (35.11), dan perpanjangan pembiayaan (30.111), sedangkan nilai rating performansi yang terendah adalah rating kredit (29.444) Berdasarkan hasil penilaian rating diatas sub kriteria karakter mempunyai tingkat kesesuaian yang baik dengan alternatif A2 /skim 2 yaitu pengembalian sesuai bunga pinjaman dan jaminan berupa kontrak pembayaran owner. Analisa Nilai Rating Performansi Alternatif (A3) Dari 16 sub kriteria yang mempunyai nilai rangking tertinggi terhadap pilihan alternatif A1 adalah sub kriteria ratio pinjaman (51.11),
KLN - 10
Seminar Nasional Pascasarjana IX – ITS, Surabaya 12 Agustus 2009 ISBN No. 978-979-96565-5-1
pembagian resiko (50.56), rating kredit (47.22), masa pinjaman (46.67), jaminan (46.11), pengaruh kompetisi (46.11), karakter (44.11), suku bunga (42.22), bonus denda (39.0), pembiayaan ulang (37.77), perubahan pinjaman (35.11), kapasitas (30.66), perpanjangan pembiayaan (30.667), dan kurs mata uang (30.667) sedangkan nilai rating performansi yang terendah adalah kapital (27.44). Berdasarkan hasil penilaian rating diatas sub kriteria ratio pinjaman mempunyai tingkat kesesuaian yang baik dengan alternatif A3 /skim 3 yaitu pengembalian sesuai profit sharing dan jaminan dari asuransi penjamin. Analisa Nilai Rating Performansi Alternatif (A4) Dari 16 sub kriteria yang mempunyai nilai rangking tertinggi terhadap pilihan alternatif A1 adalah sub kriteria pengaruh kompetisi (55.0), pembagian resiko (51.78), perubahan pinjaman (51.11), suku bunga (49.56), bonus denda (47.33), masa pinjaman (46.67), pembiayaan ulang (42.78), kapital (39.67), jaminan (39.56), kapasitas (39.0), ratio pinjaman (39.0), karakter (37.78), perpanjangan pembiayaan (34.56), dan kurs mata uang (30.67) sedangkan nilai rating performansi yang terendah adalah rating kredit (30.11). Berdasarkan hasil penilaian rating diatas sub kriteria pengaruh kompetisi mempunyai tingkat kesesuaian yang baik dengan alternatif A4 /skim 4 yaitu pengembalian sesuai profit sharing dan jaminan dari kontrak pembayaran owner. 4.3 Analisa Nilai Rangking Alternatif Nilai rangking alternatif diperoleh dengan mengalikan nilai fuzzy performance alternatif dengan nilai bobot keseluruhan (overall weight) tiap elemen dan dijumlahkan seluruhnya sehingga diperoleh nilai fuzzy synthetic decision. Kemudian dilakukan defuzzy untuk mendapatkan nilai crisp yang merupakan nilai rangking dari tiap-tiap alternatif tersebut.
4.4 Analisa Sensitivitas Data analisa sensitifitas diperoleh dengan mengalikan nilai performansi alternatif (NP) dengan nilai bobot keseluruhan (overall weight) dalam bentuk bilangan crisp sehingga diperoleh nilai synthetic decision (NS). Penjumlahan hasil synthetic decision menghasilkan nilai kumulatif yang merupakan nilai rating pilihan alternatif. Analisa sensitifitas dilakukan dengan merubah nilai bobot dimensi kriteria utama dengan tujuan untuk mengetahui sejauh mana perubahan nilai bobot kriteria sensitif terhadap pilihan alternatif. Kebijakan pengambilan keputusan di perusahaan kadang berubah dikarenakan pengaruh dari beberapa faktor dari masing-masing kriteria, sub kriteria. Oleh karena itu untuk mengantisipasi dilakukan perubahan kebijakan pengambil keputusan yang dinyatakan dalam perubahan bobot penilaian tingkat kepentingan kriteria utama (komponen) Karena pihak perusahaan tidak menetapkan besarnya perubahan bobot dalam 4 skim penulis menetapkan perubahan bobot dalam 4 skim dimana besar perubahan bobot pada tiap skenario 5 % untuk tiap dimensi. Skenario pertama D1+5% dengan D2 dan D3 tetap, Skenario kedua D2+5% dengan D2 dan D3 tetap, Skenario ketga D3 +5% dengan D1 dan D2 tetap Analisa Sensitivitas untuk Galangan Dari bobot analisa pada gambar 3 diketahui bahwa kondisi awal dengan bobot D1=0.468 ;D2=0.4218 ; D3=0.110 menghasilkan rangking skim dengan urutan A4; A2; A3; dan A1 Kondisi awal sensitifitas 0.6 16
0.5 0.4
12
0.3
8
0.2
Nilai Synthetic Decision
D Alternatif 1
4
0.1
Alternatif 2 Alternatif 3
Analisa Nilai Rangking Alternatif Galangan Nilai rangking tertinggi dari empat alternatif pilihan untuk galangan yaitu berurutan seperti berikut; A2 (12.484), A4 (12.436), A3 (11.783) dan A1 (10.749). Alternatif A2 merupakan pilihan terbaik menurut pandangan pihak galangan. Analisa Nilai Rangking Alternatif LKNB Nilai rangking tertinggi dari empat alternatif pilihan untuk galangan yaitu berurutan seperti berikut; A4 (11.251), A2 (10.942), A3 (10.912) dan A1 (10.852). Alternatif A4 merupakan pilihan terbaik menurut pandangan pihak LKNB.
0
0 D1
D2
D3
Gambar 3 Analisa Sensitivitas (kondisi awal)
Dari bobot analisa pada gambar 4 diketahui bahwa kondisi sensitifitas D1+5%, (D2,D3) tetap menghasilkan bobot D1=0.491; D2=0.421; D3=0.110 tidak merubah rangking skim. Sensitifitas D1+5%, (D2,D3) tetap 0.6 16
0.5 0.4
12
0.3
Analisa Nilai Rangking Alternatif Asuransi Nilai rangking tertinggi dari empat alternatif pilihan untuk galangan yaitu berurutan seperti berikut; A2 (14.189), A4 (14.051), A3 (13.242) dan A1 (13.001). Alternatif A2 merupakan pilihan terbaik menurut pandangan pihak asuransi.
Alternatif 4
8
0.2
Nilai Synthetic Decision
D Alternatif 1
4
0.1
Alternatif 2 Alternatif 3
0
0 D1
D2
D3
Alternatif 4
Gambar 4 Analisa Sensitifitas D1+5%, (D2,D3) Tetap.
Dari bobot analisa pada gambar 5 diketahui bahwa kondisi sensitifitas D2+5%, (D1,D3) tetap
KLN - 10
7
Seminar Nasional Pascasarjana IX – ITS, Surabaya 12 Agustus 2009 ISBN No. 978-979-96565-5-1
menghasilkan bobot D1=0.468; D2=0.443; D3=0.110 tidak merubah rangking skim. Sensitifitas D2+5%, (D1,D3) tetap 0.6 16
0.5 0.4
12
0.3
8
0.2 4
0.1
Nilai Synthetic Decision
D
6. Penghargaan
Alternatif 1
Ucapan terima kasih diberikan kepada semua pihak yang terlibat dan membantu dalam pengerjaan penelitian ini, khususnya kepada: Bapak Heri Supomo, Bapak Firmanto Hadi sebagai pembimbing. Dik Susilo dan dik Faig dari Lab Sisman Teknik Industri atas saran, dan bantuannya. Dik Eye atas semangat dan dukungannya. Bapak-bapak S3 dari FTK atas dukungan dan saran-sarannya.
Alternatif 2 Alternatif 3
0
0 D1
D2
D3
Alternatif 4
Gambar 5 Analisa Sensitifitas D2+5%, (D1,D3) Tetap.
Dari bobot analisa pada gambar 6 diketahui bahwa kondisi sensitifitas D3+5%, (D1,D2) tetap menghasilkan bobot D1=0.468; D2=0.422; D3=0.116 tidak merubah rangking skim. Sensitifitas D3+5%, (D1,D2) tetap 0.6 16
0.5 0.4
12
0.3
8
0.2
Nilai Synthetic Decision
D Alternatif 1
4
0.1
Alternatif 2 Alternatif 3
0
0 D1
D2
D3
Alternatif 4
Gambar 6 Analisa Sensitifitas D3+5%, (D1,D2) Tetap.
5. Kesimpulan Berdasarkan pengolahan data dan intepretasi hasil yang telah dilakukan maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1. Analisa pemilihan skim pembiayaan pembangunan kapal dengan metode Fuzzy MCDM dapat digunakan untuk memecahkan persoalan keputusan dalam struktur informasi yang tidak pasti (uncertainty) dan kabur (fuzziness) berdasarkan pilihan alternatif dari kriteria yang ada. 2. Nilai bobot kepentingan tertinggi untuk ratarata ketiga elemen yaitu kriteria kemampuan bayar (0.092). Sedangkan bobot kepentingan tertinggi untuk sub kriteria yaitu karakter (0.05) 3. Perhitungan nilai performansi untuk menentukan pilihan alternatif dengan fuzzy mendapatkan alternatif terbaik menurut elemen Galangan skim 2, menurut LKNB skim 4, menurut Asuransi skim 2. 4. Pilihan alternatif rata-rata ketiga elemen sebagai pemilihan alternatif menurut kompromi menghasilkan urutan; skim 4 sebagai pilihan pertama, skim 2 sebagai pilihan kedua, skim 3 sebagai pilihan ketiga, dan skim 1 sebagai pilihan keempat. Berdasarkan kompromi maka skim 4 sebagai pilihan terbaik. Berdasarkan hasil analisa dan intepretasi hasil maka berikut ini saran-saran yang dapat diberikan peneliti: 1. Berdasarkan hasil perangkingan pilihan skim pembiayaan sebaiknya galangan memilih untuk menerapkan skim 4 agar mendapatkan keuntungan yang optimal 2. Berdasarkan hasil perangkingan pilihan skim pembiayaan sebaiknya LKNB memberikan
8
kesempatan bagi galangan untuk mendapatkan pinjaman dengan jaminan kontrak pembayaran dari owner. 3. Bagi peneliti yang tertarik pada masalah penentuan prioritas pemilihan dapat menggunakan metode Fuzzy Neural
7. Pustaka Siamat Dahlan, (2004), Manajemen Lembaga Keuangan Edisi Empat, Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, Jakarta Amin Wijaya Tunggal dan Djohan, (2002), Akuntansi Leasing (Sewa Guna Saham), Jakarta, Rineka Cipta Bambang Riyanto, (1995), Dasar-Dasar Pembelanjaan Perusahaan, Yogyakarta, BPFE, UGM Suad Husnan, (1993) Pembelanjaan Perusahaan (Dasar-Dasar Manajemen Keuangan), Yogyakarta, Liberty. Bruce, George and Keneath Reay (1991), ”Cost Effective Planing and Control”, Journal of Ship Production, vol 7, no 3 August 1991, pp 183-187 Ante Bistricic (2006),”Shipbuilding project from shipyard’s perspektive and the role of the bank in the project lifetime”, Jurnal Management, vol 7, 12, 2007, 1.pp.101-101 H.James Harrington and Kerim Tumay (2000),”Simulation Modeling Methods”, New York, McGraw Hill Winston Albright (2001),”Practical Management Science 2nd Edition”, USA, Thompson Learning Auoam T., Chang S.I, Lee E.S., (2003), Fuzzy MADM : An Outrangking Method, European Journal of Operation Research, Vol. 145, no 2, 317-328 Belton V, and Stewart T.J., (2002), Multiple Kriteria Decision Analysis, An Integrated Approach, Kluwer Academic Ppublisher, London Buckey J.J., (1985), Rangking Alternatif Using Fuzzy Numbers, Fuzzy Sets and Systems, 15:21-31, North-Holland David F.R., (2003), Strategic Management : Concept and Cases, 9th Edition, Prentice Hall Inc. New Jersey Hsieh, Lu and Tzeng (2004), Fuzzy MCDM Approach for Planning and Design Tenders Selection in Public Office Buildings, International Journal of Project Management, Elsevier
KLN - 10