VALUASI FINANSIAL PEMBANGUNAN COAL TERMINAL BERDASARKAN KAPASITAS STOCKPILE YANG OPTIMAL PADA PT. X DENGAN PENDEKATAN SIMULASI Randa Tio Alexy, I Ketut Gunarta Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya Kampus ITS Sukolilo Surabaya 60111 Email:
[email protected],
[email protected]; Abstrak Kebutuhan energi di Indonesia, khususnya batubara beberapa tahun terakhir mengalami peningkatan yang cukup signifikan di tiap tahunnya sehingga mendorong industri pertambangan batubara Indonesia untuk memenuhi kebutuhan energi tersebut dengan meningkatkan kapasitas produksinya. Menurut data Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral, pada tahun 2011 konsumsi batubara domestik meningkat 18,7% dibandingkan dengan tahun sebelumnya. Semester awal tahun 2013 ini akan selesai sebuah mega proyek 10.000 Mega Watt PT. PLN Tahap I dimana akan ada 10 Pembangkit Listrik Tenaga Uap/Batubara (PLTU) baru di 10 provinsi yang berbeda dengan total suplai listrik sebanyak 2.438 Mega Watt yang tentu saja akan membutuhkan suplai batubara yang dalam jumlah besar untuk tahun-tahun berikutnya. Melihat hal tersebut PT. X sebagai salah satu perusahaan pertambangan batubara terbesar di Indonesia memandang perlu memperkuat rantai pasoknya untuk memeenuhi permintaan pasar baik domestik maupun ekspor melalui rencana proyek pembangunan Coal Terminal. Coal terminal tersebut akan digunakan sebagai stasiun penyimpanan atau stockpile batubara yang memiliki kapasitas muat batubara yang besar sehingga mempermudah proses pendistribusian melalui moda transportasi kereta api dan transportasi laut. Penelitian ini akan melakukan valuasi finansial terhadap proyek pembangunan Coal Terminal tersebut dengan mempertimbangkan kapasitas stockpile batubara yang diperoleh melalui pendekatan simulasi. Penelitian ini akan melakukan valuasi finansial terhadap proyek pembangunan Coal Terminal tersebut dengan mempertimbangkan kapasitas stockpile batubara yang diperoleh melalui pendekatan simulasi.penelitian ini menghasilkan model terintegrasi penilaian keuangan pembangunan coal terminal untuk PT. X. Maksimal pengiriman batubara yang dapat dilayani oleh coal terminal adalah sebesar 15 juta ton/tahun, kapasitas maksimal stockpile sebesar 400.000 ton, total investasi sebesar 1,030 trilyun rupiah dengan pertambahan nilai sebesar 1,753 trilyun rupiah. Kata kunci: Coal Terminal, stockpiles, rantai pasok batubara, simulasi, valuasi finansial, Net Present Value (NPV) Abstract The Indonesia’s energy demand, especially of coal in the last few years are experiencing some significant escalation on each year that encouraging the Indonesia coal mining industry in order to fulfilling those energy needs by increasing it’s production capacity. According to the data by Indonesia Ministry Of Energy and Mineral Resources, in year 2011 the domestic coal consumption itself increasing about 18,7% compared by last year result. In addition, there will be a completion of 10.000 Mega Watt Phase I Project by PT. PLN in the early semester of 2013. That’s where will be about 10 new steam powered electric generator (PLTU) in 10 different province with 2.438 Mega Watt total electricity supply which is mean that there is a massive need of coal supply for it’s generator in the next future ahead. Seeing that event occuring, PT.X as one of the biggest coal mining company in Indonesia should have a policy to apply it in it’s production and coal supply to the consumer that can be accounted for fulfilling domestic and export market of coal demand, with one of it’s Coal Terminal development plan as a stockpiling station that have massive capacity so that it could be some reinforcement of company coal distribution by using train and sea transportation. This research will do a financial valuation of the Coal Terminal development project by considering the coal stockpile capacity using a simulation approach. This research resulting an PT.X integrated coal terminal development financial valuation. The maximum coal throughput are 15 million ton per year, 400.000 ton stockpile capacit and total investment of 1,030 trillion rupiah with added value of 1,753 trillion rupiah in total. Key word: Coal Terminal, stockpiles, coal supply chain, simulation, financial valuation, Net Present Value (NPV) dengan banyak permintaan baik domestik maupun mancanegara sekarang ini. Hal ini dikarenakan sumber daya batubara di Indonesia yang tersedia
1. Latar Belakang Industri pertambangan, khususnya batubara merupakan salah satu industri besar di Indonesia
1
berlimpah dan juga karena konsumsi energi oleh masyarakat dunia yang terus meningkat setiap tahunnya bersamaan dengan meningkatnya permintaan oleh industri-industri baik di dalam maupun luar negeri terhadap batubara. Terlebih lagi di tahun 2013 PT. PLN (Persero) menargetkan selesainya pembangunan 10 Pembangkit Listrik Tenaga Uap (PLTU/Batubara) baru yang merupakan bagian dari proyek 10.000 Mega Watt milik perusahaan tersebut, seperti yang dilansir oleh detikfinance (2013). Adanya mega proyek tersebut dapat memproyeksikan perkiraan peningkatan kebutuhan batubara akan bergerak semakin tinggi pada wilayah domestik untuk tahun-tahun berikutnya. Berdasarkan data statistik yang dihimpun oleh Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral (ESDM, 2012), diketahui bahwa konsumsi batubara di dalam dan luar negeri adalah sebesar 79,5 juta ton atau meningkat sebanyak 18,74% apabila dibandingkan dengan tahun 2010 yang tercatat sebanyak 67 juta ton. Sedangkan untuk kebutuhan barubara di mancanegara yang dapat disuplai pada tahun 2011 adalah sebesar 272,6 juta ton atau meningkat 31,09 % jika dibandingkan dengan ekspor 208 juta ton batubara di periode yang sama di tahun sebelumnya. Dengan melihat hal tersebut maka dapat diperkirakan permintaan domestik dan ekspor batubara akan semakin meningkat setiap tahunnya dengan presentase yang cukup tinggi. Hal ini menjadi salah satu pemicu terhadap bertambahnya kapasitas produksi batubara dari berbagai perusahaan tambang di Indonesia untuk memenuhi permintaan pasar. Oleh karena itu dengan kondisi kebutuhan batubara yang semakin meningkat tiap tahunnya maka PT. X merencanakan untuk meningkatkan kapasitas produksinya dan juga memperbaiki disribusi batubara melalui penambahan jaringan transportasi multimoda yang memadai pula. Selama ini PT. X menggunakan jasa angkutan kereta api untuk mengangkut sekitar 90% dari seluruh hasil produksi batubara per tahunnya dan sekitar 10% sisanya baru menggunakan moda transportasi sungai melalui sungai Musi dengan menggunakan kapal tongkang. Di dalam penelitian ini selanjutnya akan dilakukan sebuah proses simulasi mulai datangnya angkutan kereta api dari UPT Tanjung Enim menuju coal terminal Prajen dan dilanjutkan hingga pengangkutan batubara oleh kapal tongkang dari coal terminal melalui sungai Musi hingga keluar menuju transhipment di ambang luar selat Bangka, lalu dilanjutkan dengan studi tentang valuasi finansial. Proses valuasi finansial terhadap proyek pembangunan coal terminal ini terbilang cukup kompleks, dikarenakan ada beberapa elemen variabel yang terkait antara satu dengan yang lain seperti laju suplai batubara dari kereta api yang masuk ke coal
terminal dan laju suplai batubara keluar dari coal terminal dengan menggunakan kapal tongkang, kompleksitas bertambah dengan adanya supply rate dari masing-masing elemen tersebut, oleh karena itu diperlukan sebuah model terintegrasi untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Hasil dari eksekusi model yang dilakukan nantinya akan menjadi suatu masukan untuk perusahaan terhadap besaran kapasitas stockpile dari coal terminal yang berdampak pada value perusahaan. 2. Perumusan Masalah Bagaimana melakukan valuasi finansial atas inisiatif perusahaan untuk memperkuat rantai pasok dengan mempertimbangkan kapasitas stockpile batubara yang optimal dalam proyek pembangunan coal terminal yang dilakukan oleh PT.X. 3. Metodologi Penelitian Penelitian dimulasi dengan melakukan studi literatur dan studi lapangan pada perusahaan dan objek amatan secara langsung. Selanutnya melakukan pengumpulan data mengenai kapasitas produksi batubara, data supply rate batubara dengan menggunakan transportasi kereta api serta tingkat kepadatan sungai Musi. Selain itu dilakukan pengumpulan data tentang coal handling facilities yang memuat tentang kebutuhan fasilitas material handling batubara serta data finansial perusahaan. Selanjutnya dilakukan proses pembuatan model simulasi eksisting terhadap tingkat kepadatan sungai musi yang nantinya akan digunakan sebagai disturbance simulasi dengan adanya coal terminal baru di daerah Prajen. Setelah dilakukan simulasi yang pertama kemudian dilakukan optimasi model simulasi untuk menemukan variabel-variabel yang optimal untuk input model seimulasi. Setelah dilakukan simulasi ulang didapatkan hasil stockpile yang optimal lalu dilakukan pembuatan desain coal terminal berdasar hasil simulasi, kemudian dilakukan proses pembuatan model finansial untuk menemukan seberapa besar value yang dapat diberikan oleh adanya pembangunan coal terminal oelh perusahaan. 4. Pemodelan Dan Simulasi Pemodelan simulasi yang dilakukan pada sistem amatan akan digambarkan melalui simulasi dengan menggunakan software Arena untuk bisa didapatkan model kondisi eksisting berdasarkan data yang nyata diperoleh dari perusahaan. Setelah dipastikan kondisi model yang dibuat sudah sesuai dengan kondisi eksisting maka berikutnya dilakukan simulasi dengan adanya penambahan coal terminal baru pada sistem amatan. Pada Gambar 4.1 ditampilkan Activity Cycle Diagram dari sistem simulasi yang dibuat.
2
kapal yang ada dalam sistem sungai di Palembang atau sungai Musi. Pada Tabel 4.1 ditunjukkan perhitungan validasi model simulasi yang dilakukan. Tabel 4.1 Perhitungan Validasi Model
Gambar 4.1 ACD Distribusi Batubara
Kegiatan
Stockpiling
dan
Setelah itu dilakukan formulasi model dengan memasukkan data fitting distribusi kedalam model untuk melakukan running simulasi kondisi eksisting tentang kepadatan lalu lintas sungai Musi. Tetapi sebelum model dijalankan atau di-running maka perlu dilakukan sebuah proses verifikasi model simulasi untuk memastikan apakah model yang sudah tersebut sesuai dengan model konseptual yang sudah dirancang dan juga berjalan sesuai dengan ketentuan yang sudah ditetapkan sebelumnya. Adapun verifikasi yang telah dilakukan untuk menunjukkan bahwa dalam model tidak terjadi error atau bisa dikatakan model tersebut telah verified dapat dilihat pada Gambar 4.2.
Berikutnya digunakan Confidence Interval dimana:
metode
Welch
H0 = µ 1 - µ 2 = 0 H1 = µ 1 - µ 2 ≠ 0 α = 0,05 Dari perhitungan di atas, dilakukan pengolahan untuk mendapatkan tdf,α/2 dengan df = 4,00 dan α = 0,05, maka didapatkan t4, 0,025 sebesar 4,303. Maka, langkah selanjutnya dilakukan perhitungan hw dengan rumus sebagai berikut. 𝑠12
hw = 𝑡𝑑𝑓,𝛼/2 �
𝑛1
+
𝑠22 𝑛2
; hw = 4,303�
𝑠12 𝑛1
+
𝑠22 𝑛2
hw = 1178601,868 Sehingga convidence interval yang dihasilkan adalah: P[(𝑥̅1 − 𝑥̅2 ) – hw ≤ µ1 - µ2 ≤ (𝑥̅1 − 𝑥̅2 ) + hw] = 1-α -1.178.476,1346 ≤ µ1 - µ2 ≤ 1.178.727,6012 Karena nilai 0 berada di antara di antara rentang µ1 - µ2 maka juga dapat dikatakan µ1 - µ2 = 0. Keputusan yang diambil adalah terima H0. Kesimpulan yang dapat diambil yaitu kondisi real system dengan simulasi tidak berbeda terlalu signifikan dan model simulasi lalu lintas sungai yang eksisting ini dapat disimpulkan sebagai model yang valid. Setelah dilakukan validasi model lalu dilakukan perhitungan replikasi yang menghasilkan jumlah 5 kali replikasi yang dilakukan sudah lebih dari cukup. Ketika dilakukan running simulasi awal menggunakan skenario didapatkan bahwa target awal perusahaan untuk shipment 20 juta ton tidak terpenuhi dikarenakan masalah traffic lalu lintas sungai. Hasilnya dapat dilihat melalui Tabel 4.2.
Gambar 4.2 Verifikasi Model Simulasi Kemudian langkah berikutnya yaitu validasi model. Validasi merupakan sebuah proses perbandingan antara model simulasi maupun model konseptual yang telah dibuat dengan model yang ada sebenarnya. Model dapat diputuskan dapat terbilang valid apabila hasil perbandingan dari perhitungan tidak menunjukkan adanya perbedaan yang terlalu signifikan. Tahap validasi ini dilakukan setelah proses verifikasi model simulasi yang sudah sesuai. Pada tahap validasi model simulasi ini, dilakukan perbandingan antara perhitungan dari data statistik jumlah kapal yang diperoleh dari PT. Pelindo II dengan perhitungan dari hasil simulasi. Perhitungan statistik yang dilakukan yaitu mengolah data terkait selama 3 tahun (2010-2012) yang berupa jumlah
3
Tabel 4.2 Hasil Simulasi Target 20 Juta Ton 6. Hasil Skenario Target 10 & 15 Juta Ton Setelah dilakukan optimasi dan didapatkan variabel yang paling optimal maka langkah selanjutnya adalah memasukkan variabel tersebut kedalam model simulasi skenario 10 & 15 juta ton batubara. Dari kedua skenario tersebut didapatkan hasil yang paling optimal untuk masing-masing yang ditunjukkan pada Gambar 6.1 dan 6.2 serta Tabel 6.1.
5. Optimasi Simulasi Dikarenakan pada tahap sebelumnya didapatkan hasil bahwa coal terminal tidak mampu menyuplai batubara hingga 20 juta ton/tahun yang disebabkan oleh lalu lintas/traffic sungai, maka dilakukan proses optimasi dari simulasi arena dengan menggunakan bantuan software OptQuest For Arena. Setelah dilakukan penentuan variabel kontrol, respon, konstrain dan objective simulasi. Lalu didapatkan hasil optimasi yang menunjukkan variabel paling optimal yang dimasukkan kedalam model untuk di simulasi ulang. Pada Gambar 5.1 dan Tabel 5.1 ditunjukkan hasil dan rekapitulasi optimasi simulasi yang dilakukan.
Gambar 6.1 level Stockpile Dengan Skenario 10 Juta Ton
Gambar 6.2 level Stockpile Dengan Skenario 15 Juta Ton Tabel 6.1 Rekapitulasi Hasil Simulasi Target Shipment 10 &15 Juta Ton Gambar 5.1 Hasil Running Optimasi Dari Simulasi
Target Shipment
Jumlah Barge
Level Stockpile Max
Volume Batubara Keluar
Tabel 5.1 Hasil Rekap Optimasi
10.000.000 ton
22
110.447,19 ton
10.081.672,75 ton
15.000.000 ton
34
134.850,01 ton
10.042.999,95 ton
7. Desain CHF Dan Coal Terminal PT.X mempunyai lahan yang akan digunakan sebagai Coal Terminal yang berlokasi di kabupaten Banyuasin dan berbatasan langsung
4
dengan wilayah kota Palembang yang berbagi daerah aliran sungai dari sungai Musi dimana lokasi tersebut merupakan lahan milik PT.X sendiri. Pada Gambar 7.1 ditunjukkan bagian yang berwarna kuning yang merupakan denah lokasi coal terminal prajen.
Sedangkan untuk pengukuran luasan areal stockpile yang dibutuhkan didalam coal terminal ditentukan dengan menggunakan pendekatan sederhana dari volume stockpile yang berbentuk trapesium/atau prisma segi empat sama kaki yang diperoleh dari luasan trapesium dikalikan dengan panjang sehingga bisa didapatkan volume kemudian dikalikan massa jenis batubara, dan didapatkanlah volume stockpile yang sesuai. Dibawah ini akan dijelaskan tentang penghitungan kebutuhan luasan areal stockpile dengan pendekatan yang telah dijabarkan diatas serta gambaran stockpile pada Gambar 7.3. Sisi 1 = 75 meter; Sisi 2 = 56 meter; Tinggi = 8 meter; Panjang = 253,58 meter; ρ = 1.506 kg/m3 Luas
=
1
2 1
(sisi 1 + sisi 2) x tinggi
= (75+56) x 8 meter 2 = 523,72 m2 Vol Bangun = Luas x Panjang = 523,72 m2 x 253,58 m = 132.802 m3 Vol Stockpile : m = ρ x v m = 1.506 kg/m3 x 132.802 m3 = 200.000.000 kg = 200.000 ton (1 stockpile) = 400.000 ton (2 stockpile)
Gambar 7.1 Denah Lokasi Kawasan Coal Terminal Prajen Lalu dilakukan penghitungan kebutuhan lahan stockpile demi perhitungan investasi dengan rumusan sebagai berikut: • Kapasitas Stockpile Max Simulasi = 237.598 ton • Safety Factor Stockpile = 1,5 Cap. Safety Stockpile = Kap. Stockpile simulasi x Safety factor Cap. Safety Stockpile = 237.598 x 1,5 = 356.397 ton ≈ 400.000 ton Pada Gambar 7.2 ditunjukkan desain coal terminal dari perusahaan.
Gambar 7.3 Gambaran Bentuk Stockpile Yang Digunakan 8. Pembuatan Model Finansial Perusahaan Agar dapat dibuat proyeksi keuangan dari perusahaan dalam beberapa tahun kedepan (20 tahun), diperlukan adanya sebuah model finansial yang mampu merepresentasikan kondisi keuangan perusahaan secara menyeluruh (dalam kasus ini yaitu dengan adanya penambahan sistem coal terminal baru). Keluaran/output yang dihasilkan dari model finansial ini nantinya berupa financial statements dari perusahaan seperti halnya profit & loss (pernyataan laba-rugi), cash flow (arus kas), balance sheet (neraca keuangan), dan yang terakhir adalah valuasi terhadap
Gambar 7.2 Desain Coal Terminal Prajen
5
pengembangan coal terminal yang berujung pada nilai proyek tersebut dengan indikator yang dilihat yaitu NPV (Net Present Value). Berikutnya dilakukan perhitungan WACC untuk melakukan penilaian dengan metode DCF. WACC sendiri merupakan perhitungan biaya modal suatu perusahaan dengan mempertimbangkan biaya dari masing-masing sumber modal (Ekuitas dan Pinjaman Jangka Panjang). Untuk rumusan yang dipakai dalam menghitung WACC adalah : 𝑊𝐴𝐶𝐶 = 𝐾𝑑 𝑥
Kd Ke D/A E/A
jumlah investasi untuk pembangunan coal terminal Prajen, maka didapatkan angka-angka dari arus kas bersih pada arus kas bebas (free cash flow) yang digunakan untuk mendapatkan nilai NPV. Berikut adalah NPV yang didapatkan yang tampak melalui dashboard model finansial pada Gambar 10.1 NPV 1.753.798 WACC 13,14% Arus kas akhir 750.547 Selisih growth -WACC 11% Nilai sisa 6.737.406 Gambar 10.1 Nilai NPV Pada Model Finansial
𝐷 𝐸 + 𝐾𝑒 𝑥 𝐴 𝐴
Dimana : = Cost Of Debt = Cost Of Equity = Presentase jumlah utang terhadap modal = Presentase jumlah ekuitas terhadap total modal
WACC = 𝐾𝑑 𝑥
𝐷 𝐴
+ 𝐾𝑒 𝑥
11. Kesimpulan Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah : 1. Pada penelitian ini telah dibuat model simulasi terhadap pembangunan coal terminal berdasarkan kapasitas optimal stockpile, serta telah dibuat model finansial untuk mengetahui apakah adanya pembangunan proyek tersebut mampu memberikan value yang positif bagi perusahaan. 2. Target Shipment atau pengiriman batubara maksimal yang mampu diakomodasi oleh coal terminal prajen dengan kapal tongkang melalui sungai Musi adalah sebesar 15.000.000 (lima belas juta) ton/tahun. 3. Berdasar dari hasil simulasi yang telah dilakukan, kapasitas stockpile pada coal terminal adalah sebesar 400.000 ton setelah dikalikan dengan safety factor sebagai tindakan antisipasi. 4. Investasi dalam pembangunan sistem coal terminal adalah sebesar 1.030.646 (juta rupiah). 5. Berdasarkan asumsi dan perhitungan yang telah dilakukan, pertambahan nilai (value) akibat dari pengembangan rantai pasok batubara dengan penambahan infrastruktur coal terminal adalah sebesar Rp. 1.753.798 (dalam juta rupiah)
𝐸
𝐴
= (0,004088367 x 9%) + (0,995911633 x 13.1676036%) = 13,14 %
9. Penentuan Jumlah Investasi Sistem Coal Terminal Untuk Model Finansial Didalam menentukan valuasi pengembangan coal terminal pada sistem amatan ini, diperlukan adanya input data berupa jumlah investasi yang dikeluarkan perusahaan dalam mengembangkan usahanya. Pada bagian ini akan dibagi menjadi 4 jenis investasi berdasarkan kebutuhannya yaitu investasi Persiapan Lahan & Konstruksi Tunnel, investasi Coal Handling Facilities (CHF), investasi Dermaga dan investasi Transshipment. Adapun investasi-investasi yang ditentukan dapat dilihat pada Gambar 9.1. INVESTASI Dermaga
46.674 Juta rupiah
CHF (Coal Handling Facility)
98.841 Juta rupiah
Transshipment
570.000 Juta rupiah
Land Preparation
315.131 Juta rupiah
Total investasi
1.030.646 Juta rupiah
UCAPAN TERIMAKASIH Pada penelitian ini, penulis mengucapkan terima kasih kepada seluruh pihak yang telah membantu kelancaran terselesaikannya penelitian. Serta kepada PT.X, dosen pembimbing dan juga pihak-pihak lain yang telah banyak membantu proses penyelesaian penelitian ini.
Gambar 9.1 Jumlah Investasi Yang Dikeluarkan Perusahaan 10. Hasil Penghitungan Model Finansial Dari hasil pemodelan finansial yang dilakukan, dimana ada beberapa asumsi yang dimasukkan beserta data finansial serta besaran
6
DAFTAR PUSTAKA
Hidayatullah, Mohammad. (2010). Analisis Performansi Sistem Distribusi Perusahaan Batubara ‘Xyz’dengan Adanya Penambahan Coal Terminal Baru. Indrajit. (2001). Analisis dan Perancangan Sistem Berorientasi Object. Bandung: Informatika. Inilah.com. (2010). Perkiraan Kebutuhan Batubara Domestik 2011-2014. Retrieved 27 December, 2012, Jogiyanto, Hartono M, & Akt, MBA. (2005). Analisis dan Desain Sistem Informasi: pendekatan terstruktur teori dan praktek aplikasi bisnis. Andi, Yogyakarta, 2. Joppe, Christiaan. (2011). Coal Transport Kalimantan. Deventer. Kemenristek. (2006). Penelitian, Pengembangan dan Penerapan Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Bidang Teknologi dan Manajemen Transportasi. Jakarta. Kompas.com. (2011). Produksi Batubara Mencapai 235 Juta Ton. Retrieved 27 December, 2012, Nahmias, Steven. (2005). Production and Operations Analysis. McGraw/Irwin, New York. Petrology, International Committee for Coal. (1963). International handbook of coal petrography: Centre national de la recherche scientifique. Pidd, Michael. (2004). Systems modelling: theory and practice: Wiley. Pujawan, IN. (2010). Supply Chain Management (Edisi Kedua ed.): Institu Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Report, Annual. (2011). PT. X Annual Report 2011: PT. X. Simbolon, Elviana. (2010). Penelitian Penerapan Bus Sebagai Feeder Angkutan Kereta Api Dalam Rangka Mendukung Mobilitas Di Perkotaan (pp. 124). Jakarta: Kemenristek & Kemenhub.
Association, World Coal. (2012). Coal In The GLobal Energy Supply (pp. 4). London, UK. Ballou, Ronald H. (2004). Business Logistics/Supply Chain Management-5/E. Bhatawedekhar, D, Jacobson, Dan, & Hamadeh, Hussam. (2005). Vault guide to finance interviews: Vault Incorporated. Borshchev, Andrei, & Filippov, Alexei. (2004). From system dynamics and discrete event to practical agent based modeling: reasons, techniques, tools. Paper presented at the Proceedings of the 22nd international conference of the system dynamics society. Christiansen, Marielle, Fagerholt, Kjetil, Nygreen, Bjørn, & Ronen, David. (2006). Maritime transportation. Transportation, 14, 189-284. Crainic, Teodor Gabriel, & Kim, Kap Hwan. (2007). Chapter 8 Intermodal Transportation. In B. Cynthia & L. Gilbert (Eds.), Handbooks in Operations Research and Management Science (Vol. Volume 14, pp. 467-537): Elsevier. detikfinance. (2013). Ini 10 Pembangkit Listrik Batubara PLN yang Rampung 2013. Retrieved 2 April, 2013, ESDM, Kementrian. (2012). Statistik Batubara. Esdm.go.id. (2007). Pertumbuhan Industri Batubara Semakin Pesat. Retrieved 27 December, 2012, Gitman, Lawrence J, & Zutter, Chad. (2012). Principles of managerial finance (Vol. 9): Addison Wesley. Gordon, Davis B. (1992). Kerangka Dasar Sistem Informasi Manajemen Bagian 1: PT Pustaka Binawan Presindo. Jakarta. Hidayati, R. (2008). Model Peringatan Dini Penyakit Demam Berdarah dengan Informasi Unsur Iklim.[Desertasi]. Sekolah Pascasarjana IPB Bogor.
7
