Presentasi Mata Kuliah Manajemen Risiko. Pada bab ini, kami memberikan informasi untuk mengakses dan menggambarkan risiko dalam investasi. Dimulai dari analisis nilai aset, kemudian menganalisis skenario secara umum, lalu mengujinya pada pohon keputusan, dan diakhiri dengan mengevaluasi simulasi. Kami kelompok 2 dari kelas 4EA21 yang beranggotakan : Asri Widayati, Fanny Agniya Nur Azizah, dan Tajdidatul Khiyaroh.

1. BAB 6
PENDEKATAN PROBABILISTIK
Analisis Skenario, Pohon Keputusan,
dan Simulasi
Disusun oleh :
- Asri Widayati (11216141)
- Fanny Agniya N.A (12216608)
- Tajdidatul Khiyaroh (17216283)
KELOMPOK : 2
KELAS : 4EA21

2. SUB BAB 6
Analisis skenario
Pohon keputusan
Simulasi
Penilaian Menyeluruh Pendekatan
Penilaian Risiko Secara Probabilistik
(An overall assessment of
probabilistic risk assessment
approaches)
Membandingkan Pendekatan
(Comparing the approaches)
Tepat Dalam Distribusi
(Fitting the distribution)
01
02
03
04
05
06

3. PENDAHULUAN
• Pada bab ini, kita mempertimbangkan cara-cara yang
lebih informatif di dalam mengakses dalam
merepresentasikan risiko dalam investasi.
• Dimulai dengan melihat pada versi sederhana, yaitu
analisis nilai aset dalam 3 skenario, kemudian
memperluas pembahasan dengan melihat pada analisis
skenario secara umum, lalu kita akan bergerak menguji
penggunaan pada pohon keputusan, dan mengakhirinya
dengan mengevaluasi simulasi Monte Carlo.

4. • Kita bisa memperkirakan arus kas yang diharapkan di
pergunakan untuk menilai aset berisiko dengan
maksud untuk mendapatkan efek risiko terhadap nilai
yang lebih baik dari (a better sense of the effect of risk
on value), yaitu dengan kasus terbaik atau kasus
terburuk (best case or worst case) dan analisis
beberapa skenario (multiple scenario analysis).
ANALISIS SKENARIO (SCENARIO ANALYSIS)

5. Dua cara pengambilan keputusan yaitu :
1. Gunakan perbedaan antara nilai kasus terbaik
atau kasus terburuk sebagai ukuran risiko aset.
2. Perusahaan yang menggunakan hasil kasus
terburuk membuat pertimbangan seperti
apakah investasi mempunyai potensi untuk
mendorong perusahaan ke standarnya (into
default).
Kasus Terbaik atau Kasus
Terburuk (Best Case or
Worst Case)
Dalam bentuk yang lebih umum, nilai suatu
aset berisiko bisa dihitung dalam beberapa
skenario, yaitu ekonomi makro dan variabel
spesifik aset (asset-specific variables).
Analisis Beberapa
Skenario (Multiple
Scenario Analysis)
JENIS ANALISIS
SKENARIO

6. LANGKAH-LANGKAH ANALISIS SKENARIO
Penentuan
faktor-faktor
Misal : faktor ekonomi
perusahaan mobil
mempertimbangkan untuk
membuka pabrik mobil baru
dan respon pesaing terhadap
produk baru perusahaan.
Untuk mempermudah
perkiraan, kita berfokus
pada dua atau tiga
faktor.
Memperkirakan arus kas
setiap skenario lebih
mudah kalau perusahaan
menentukan 5 skenario.
Misal : faktor ekonomi
makro seperti nilai tukar
mata uang, suku bunga, dan
pertumbuhan ekonomi.
Membuat perkiraan
aset arus kas dalam
setiap skenario
Penentuan
Banyaknya
skenario
Menentukan nilai
probabilitas terjadinya
setiap skenario
1 2 3 4

7. CONTOH ANALISIS SKENARIO
• Ketika kita ingin memprediksi laba perusahaan di tahun depan
• Awalnya, kita membuat skenario kemungkinan pendapatan
dan beban dibukukan perusahaan dengan mempertimbangkan
sejumlah informasi misal: pangsa pasar, penjualan industri,
rasio keuangan, jumlah output, jumlah karyawan.
• Kita membuat tiga pendekatan untuk kemungkinan laba
perusahaan: pertumbuhan rendah, moderat dan tinggi,
berdasarkan pertimbangan informasi tersebut.

8. GUNAKAN DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN
(USE IN DECISION MAKING)
• Artikel The Financial Times, mengilustrasikan bagaimana analisis risiko dapat dipergunakan perusahaan,
dengan pertimbangan menginvestasikan dalam jumlah besar di Cina untuk mengukur risiko yang potensial.
• Mereka mempertimbangkan 4 skenario dibangun sekitar Cina, yaitu :
1. Mitra ekonomi dunia (Global economic partner)
Cina berkembang sebagai eksportir barang dan sebagai pasar domestik untuk barang konsumsi.
2. Predator ekonomi dunia (Global economic predator)
Cina sebagai negara produsen dengan biaya produksi yang rendah.
3. Peserta dunia yang tumbuh lambat (Slow growing global participant)
Cina terus berkembang tetapi dengan laju pertumbuhan yang agak lambat karena
tantangan untuk memasuki pasar global lebih sulit.
4. Orang luar yang frustrasi dan tidak stabil (Frustrated and unstable outsider)
Pertumbuhan Cina melambat kesukaran ekonomi dan politik berkembang

9. Kunci melakukan analisis skenario yang baik adalah menetapkan
skenario dan memperkirakan arus kas setiap skenario.
Sampah masuk sampah keluar (Garbage in, garbage out)
Analisis skenario sangat tepat kalau berkaitan dengan risiko
yang mengambil bentuk hasil yang diskrit.
Risiko berkelanjutan (Continuous risk)
Berbahaya bahwa pengambilan keputusan akan melakukan
perhitungan ganda terhadap risiko.
Perhitungan risiko ganda (Double counting of risk)
MASALAH SKENARIO GANDA
(DUAL SCENARIO ISSUES)

10. POHON KEPUTUSAN
(DECISION TREE)
Pohon keputusan tidak hanya mempertimbangkan risiko
dalam tiap tahapan, tetapi juga menyiapkan respon yang
benar pada hasil setiap tahap.
Langkah pertama adalah membedakan antara simpul :
1. Simpul akar (Road nodes) : Dimulainya pohon keputusan
dimana pengambilan keputusan bisa dihadapkan dengan
pilihan keputusan yang tak pasti.
2. Simpul kejadian (Event nodes) : Mewakili hasil pada satu
judi yang berisiko. Kita harus membayangkan hasil dan
probabilitas hasil didasarkan pada informasi yang kita
miliki sekarang (berupa lingkaran).
3. Simpul keputusan (Decision nodes), menunjukkan pilihan
yang bisa dibuat oleh pengambil keputusan, memperluas
uji pasar ke pasar nasional setelah uji hasil pasar diketahui
(empat persegi panjang).
4. Simpul akhir (End nodes), menunjukkan hasil dari hasil
berisiko sebelumnya dan keputusan dibuat dalam respon.Gambar Simple Decision Tree

11. 1. Bagi analisis ke dalam tahap-tahap risiko
Kunci utama ialah membuat garis besar tahapan risiko yang akan diekspos di waktu yang akan datang.
2. Perkiraan probabilitas hasil dalam setiap tahapan
Setelah tahapan analisis dan hasil tahap sudah di definisikan, kita harus menghitung probabilitas dari hasil.
3. Mendefinisikan titik keputusan
Tersimpan dalam pohon keputusan adalah titik – titik keputusan dimana akan menentukan berdasarkan
pengamatan hasil tahap sebelumnya harapan/ekspektasi apa yang akan terjadi di waktu akan datang.
4. Menghitung arus nilai pada simpul akhir (End Node)
Seperti meninggalkan uji produk pasar, hal ini akan mudah dilakukan dan akan mewakili sejumlah uang
yang dikeluarkan untuk menguji pasar dari produk.
5. Lipat kembali pohonnya (Fold back the tree)
Langkah terakhir dalam analisis pohon keputusan dimana kita menghitung nilai harapan.
1. Nilai harapan sekarang meliputi seluruh pohon keputusan.
2. Kisaran nilai pada simpul akhir yang baru meringkas risiko dalam investasi yang potensial.
LANGKAH-LANGKAH MENGEMBANGKAN POHON KEPUTUSAN
DUA HASIL YANG TIMBUL DARI POHON KEPUTUSAN

12. PENGGUNAAN DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN
Dynamic Response To Risk Nilai Informasi Manajemen Risiko
1 2 3

13. ISSUES
• Pohon keputusan mampu mengatasi beberapa jenis risiko
dan tidak lainnya! Khususnya pohon keputusan sangat tepat
untuk risiko yang berurutan (sequendial); proses untuk FDA
di mana persetujuan terjadi dalam tahapan (by stages)
merupakan contoh yang bagus.

14. RISK ADJUSTED VALUE AND DECISION TREE
Expected Values are
not Risk Adjusted
Double-Counting
Of Risk
The Right
Discount Rate
1 2 3

16. SIMULASI
Suatu upaya menduplikasi fitur, tampilan, karakteristik suatu
sistem dengan mengembangkan sebuah model matematika
paling dekat dengan yang menggambarkan sistem
sesungguhnya.

17. COMPUTER REPAIR & SUPPORT
LANGKAH-LANGKAH DALAM SIMULASI
Membuat Distribusi Probabilitas
untuk Variable Penting.
Menentukan Distribusi
Probabilitas untuk Tiap Variabel
Menentukan Interval Bilangan
Acak pada Tiap Variabel.
Melakukan Serangkaian
Simulasi Percobaan.

18. “TOKO ALAT KESEHATAN”
Setelah melakukan pengamatan selama 200 hari, sebuah
toko alat kesehatan memperkirakan permintaan masker
per harinya seperti pada table dibawah ini. Toko tersebut
hendak memperkirakan permintaan masker untuk 10
hari ke depan
Permintaan Frekuensi (hari)
0 10
10 box 20
20 box 40
30 box 60
40 box 40
50 box 30
Total 200

19. PENYELESAIAN :
Permintaan
Masker
Frekuensi
(1)
Probabilitas Kejadian
(2)
Probabilitas Kumulatif
0 10 10/200 = 0,05 0,05
10 20 20/200 = 0,10 0,15
20 40 40/200 = 0,20 0,35
30 60 60/200 = 0,30 0,65
40 40 40/200 = 0,20 0,85
50 30 30/200 = 0,15 1,00
200 200/200 = 1,00

20. 0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
0 10 20 30 40 50
CummulativeProbability
DIAGRAM PROBABILITAS KUMULATIF

21. INTERVAL BILANGAN ACAK
Permintaan
Masker
(1)
Probabilitas
Kejadian
(2)
Probabilitas Kumulatif
(3)
Interval Bilangan Acak
0 10/200 = 0,05 0,05 1-5
10 20/200 = 0,10 0,15 6-15
20 40/200 = 0,20 0,35 16-35
30 60/200 = 0,30 0,65 36-65
40 40/200 = 0,20 0,85 66-85
50 30/200 = 0,15 1,00 86-99
200/200 = 1,00

22. PENGAMBILAN
BILANGAN
ACAK

23. MELAKUKAN SIMULASI
HARI BILANGAN ACAK HASIL SIMULASI
1 21 2
2 42 3
3 24 2
4 32 2
5 72 4
6 99 5
7 35 2
8 11 1
9 78 4
10 67 4
TOTAL 29

24. PENYELESAIAN :
E = σ𝑖=0
5
𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑚𝑎𝑠𝑘𝑒𝑟 𝑥 𝑝𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑡𝑎𝑎𝑛 𝑚𝑎𝑠𝑘𝑒𝑟
= (0,05)(0)+(0,10)(1)+(0,20)(2)+(0,30)(3)+(0,20)(4) + (0,15)(5)
= 2,95 masker
Jadi, total penjualan masker selama 10 hari kedepan adalah
29 box masker. Dengan rata-rata permintaan perhari adalah
2,9 masker.
Perkiraan :

25. PENGAMBILAN KEPUTUSAN
MELALUI SIMULASI
 Masukan perkiraan data
Dalam suatu simulasi yang ideal, maka diperlukan analisis data historis dan data
“Cross sectional” sebagai “input” sebelum membuat suatu pertimbangan yang
dipergunakan untuk parameter dari distribusi.
 Menghasilkan perkiraan yang lebih tepat dari pada hasil yang disesuaikan
Distribusi menekankan pada model value yang menghasilkan nilai perkiraan untuk
aset tidak tepat dan menjelaskan mengapa analisis yang berbeda menilai aset
yang sama mungkin sampai pada perkiraan nilai yang berbeda.

26. BATASAN DALAM SIMULASI
(SIMULATION WITH CONSTRAINTS)
Simulasi sebagai alat dalam analisis resiko, harus mengenal suatu batasan
(Constraint) jika dilanggar akan menyebabkan biaya yang sangat besar bagi
perusahaan bahkan bisa menyebabkan kematian
NILAI BUKU EKUITAS
(BOOK VALUE CONSTRAINTS)
Nilai buku ekuitas ialah konsep akunting yang abstrak untuk suatu perusahaan. Ada
dua jenis batasan pada nilai buku ekuitas yaitu :
 Regulatory capital restrictions
 Negative book vale for equity

27. Untuk menghindari terjadinya kejadian yang tidak diinginkan,
biasanya suatu perusahaan melakukan pembatasan terhadap
earning dan arus kas dengan menggunakan simulasi.
Simulasi tidak hanya untuk mengkuantitatifkan probabilitas tetapi
juga dapat membuat model pada arus kas yang diharapkan dn suku
bunga diskonto.
PEMBATASAN PENDAPATAN DAN ARUS
KAS (Earning And Cash Flow Constraints)
BATASAN NILAI PASAR
(Market Value Constraints)

28. Penggunaan simulasi pertamakali diusulkan oleh David Hertz
dalam artikel “Risk Analysis in Capital Investment” pada Havard
Bussiness Review. Berargumen bahwa dengan menggunakan
distribusi probabilitas daripada perkiraan akan menghasilkan
hasil yang lebih informative.
Ada beberapa hal yang berkaitan dengan simulasi dalam
pengambilan resiko :
 Masuk sampah keluar sampah (Garbage in Garbage Out)
 Data seringkali tidak cocok dengan distribusi (Real data may not
fit distribution)
 (Nonstationary distribution)
ISSUES

29. PENDEKATAN PROBABILISTIK YANG HARUS DIPILIH?
Selektif terhadap analisis resiko1
2 Jenis Resiko
3 Korelasi berbagai risiko

30. 6/6/2020
Dalam bentuk analisis skenario kita melihat nilai yang
bagus dan jelek yang betentangan dengan nilai
harapan.
Pohon keputusan dirancang untuk risiko yang
berurutan dan diskrit.
Simulasi menyediakan asesmen yang paling lengkap
mengenai risiko sebab mereka didasarkan pada
distribusi probabilitas untuk setiap “Input”.
KESIMPULAN

31. REFERENSI
Prof. Johannes Supranto dan Dr. Luqman Hakim. (2013). Pengambilan Risiko
Secara Strategis (Bagi Pengambil Keputusan Bisnis). Jakarta: PT RajaGrafindo
Persada.
Cerdasco (2019, 17 Agustus). Kuantitatif Analisis Skenario. Dikutip 11 Maret
2020 dari https://cerdasco.com/analisis-skenario/

32. THANK YOU