penentuan kisaran harga jual tenaga listrik dan risiko

Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XXIII
Program Studi MMT-ITS, Surabaya 1 Agustus 2015
PENENTUAN KISARAN HARGA JUAL TENAGA LISTRIK
DAN RISIKO INVESTASI REHABILITASI GAS TURBINE DI PT X
1)
Eko Purwanto1) dan I Ketut Gunarta2)
Program Studi Magister Manajemen Teknologi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Jl. Cokroaminoto 12A, Surabaya, 60264, Indonesia
e-mail: 1)[email protected]
2)
Jurusan Teknik Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
ABSTRAK
PT X adalah perusahaan swasta yang bergerak dalam bidang penyediaan utility meliputi
tenaga listrik, uap, nitrogen, dan demineralized water. Untuk meningkatkan pendapatannya,
PT. X berencana menjual sebagian tenaga listrik yang diproduksi ke PLN dengan terlebih
dahulu merehabilitasi gas turbine terpasang di fasilitas cogeneration plant yang dimilikinya.
Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan kisaran harga jual tenaga listrik yang layak
bagi PT X dan dapat diterima oleh PLN, dan menentukan profil risiko atas perubahan variabel
kritis, yakni harga bahan bakar gas alam dan tingkat inflasi US, terhadap tingkat
pengembalian investasi. Perhitungan harga jual tenaga listrik dilakukan menggunakan sebuah
model keuangan yang dibangun untuk menggambarkan kondisi investasi dalam bahasa
akuntansi. Dengan menggunakan model tersebut diperoleh kisaran harga yang layak sebesar
8.03-8.60 cent USD/kWh. Profil risiko pada tingkat pengembalian investasi ditentukan
menggunakan model simulasi Monte Carlo. Hasil simulasi menunjukkan bahwa kemungkinan
investasi menjadi tidak layak disebabkan oleh fluktuasi variabel harga bahan bakar dan
tingkat inflasi mencapai 72.198%. Nilai kemungkinan tersebut sangat besar sehingga PT. X
harus mengkaji langkah alternatif untuk menekan risiko kegagalan atas investasi yang akan
dilakukan.
Kata kunci: Harga Jual Tenaga Listrik, Profil Risiko, Variabel Kritis
PENDAHULUAN
PT. X adalah perusahaan swasta pemasok utility yang terdiri dari tenaga listrik,
thermal power berupa uap, nitrogen, dan demineralized water ke perusahaan-perusahaan di
sebuah kawasan industri. Untuk memproduksi utility tersebut PT. X memiliki cogeneration
plant berbahan bakar gas alam dengan peralatan utama terdiri dari satu unit Gas Turbine
Generator (GTG) yang memiliki Maximum Proven Capacity (MPC) sebesar 25.6 MW listrik,
dan satu unit Heat Recovery Steam Generator (HRSG) dengan kapasitas operasi 80 ton uap
per jam. Saat ini terdapat kelebihan tenaga listrik sebesar 6 MW, karena beberapa perusahaan
di kawasan industri yang selama ini membeli tenaga listrik dari PT. X, membangun
pembangkit listrik sendiri dengan memanfaatkan panas pada gas buang yang dihasilkan oleh
proses produksinya.
Berdasarkan kondisi tersebut, manajemen PT. X berencana menjual kelebihan tenaga
listrik yang diproduksinya ke PLN untuk mempertahankan pendapatan perusahaan. Rencana
ini juga dipengaruhi oleh PERMEN ESDM No. 03 Tahun 2015 tentang Harga Patokan
Tertinggi Pembelian Tenaga Listrik untuk PLTG/PLTMG yang mencantumkan patokan harga
pembelian tenaga listrik dengan nilai yang cukup tinggi yakni 8.60 cent USD/kWh. Harga
tersebut semakin menarik karena menggunakan mata uang dollar Amerika Serikat (USD). PT.
ISBN: 978-602-70604-2-5
A-9-1
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XXIII
Program Studi MMT-ITS, Surabaya 1 Agustus 2015
X harus terlebih dahulu melakukan investasi berupa rehabilitasi GTG terpasang untuk
meningkatkan kehandalan dan MPC-nya cogeneration plant menjadi 31.6 MW.
Selama ini PT. X menjual tenaga listrik ke kawasan industri dengan harga jual yang
dihitung menggunakan suatu formula yang mengandung variabel harga bahan bakar gas dan
variabel jumlah tenaga listrik, sehingga harga yang berlaku berubah-ubah mengikuti nilai
kedua variabel tersebut. Perhitungan harga tersebut tidak dapat diterapkan dalam kontrak jual
beli tenaga listrik dengan PLN, karena PLN menghendaki harga tenaga listrik yang tetap dan
tidak berfluktuasi terhadap variabel biaya pembangkitan. Meskipun demikian, penyesuaian
harga jual tenaga listrik masih memungkinkan apabila disebabkan oleh faktor-faktor eksternal
yang disepakati ketika melakukan negosiasi kontrak jual beli tenaga listrik dengan PLN.
Harga bahan bakar gas alam dan tingkat inflasi US menjadi variabel kritis pada
investasi yang dilakukan PT. X, karena fluktuasinya di luar kendali perusahaan. Oleh karena
PT. X harus memperhitungkan risiko yang diakibatkan fluktuasi kedua variabel tersebut
terhadap kelayakan investasi yang akan dilakukan. Mengacu ke PERMEN ESDM No. 03
Tahun 2015, harga bahan bakar gas ditentukan dengan menggunakan prinsip passthrough,
yakni harga bahan bakar gas ditentukan sesuai hasil negosiasi antara PLN sebagai pembeli
tenaga listrik dengan perusahaan penyedia bahan bakar gas tersebut, bukan dengan distributor
bahan bakar gas maupun dengan PT. X sebagai penyedia tenaga listrik. Hal ini menimbulkan
risiko yang harus diperhitungkan oleh PT. X terkait kenaikan biaya energi yang disebabkan
oleh fluktuasi harga bahan bakar gas alam tersebut.
Tingkat inflasi merupakan variabel yang mempengaruhi eskalasi biaya operasi dan
pemeliharaan. Seperti halnya pada variabel harga bahan bakar, terdapat risiko yang harus
diperhitungkan oleh PT. X terkait kenaikan biaya operasi dan pemeliharaan yang disebabkan
oleh fluktuasi tingkat inflasi tersebut. Risiko yang disebabkan oleh perubahan tingkat inflasi
merupakan salah satu risiko finansial pada proyek atau investasi infrastruktur (Platon,
Constantinescu, 2014). Pada penelitian ini digunakan tingkat inflasi Amerika Serikat (US)
karena semua biaya investasi, biaya bahan bakar, biaya operasi dan pemeliharaan, dan harga
jual tenaga listrik menggunakan mata uang USD.
Tujuan yang hendak dicapai dari penelitian ini adalah untuk menentukan kisaran harga
jual tenaga listrik per kWh yang layak bagi PT. X dan dapat diterima oleh PLN. Batas bawah
dari kisaran harga tersebut ditentukan sedemikian rupa sehingga tingkat pengembalian
investasi yang diperoleh PT. X sama dengan biaya modalnya, sedangkan batas atasnya adalah
patokan harga pembelian tenaga listrik sebagaimana tercantum di PERMEN ESDM No. 03
Tahun 2015. Kisaran harga tersebut akan menjadi acuan bagi PT. X ketika melakukan
negosiasi dengan PLN di awal kontrak jual beli, sekaligus sebagai dasar PT. X untuk
menentukan klausul eskalasi harga jual diusulkan ke PLN dalam rentang waktu tertentu.
Selain itu, penelitian dilakukan untuk menentukan profil risiko atas variabel-variabel
kritis yang mempengaruhi tingkat pengembalian investasi. Profil risiko tersebut menjadi
acuan bagi PT. X untuk menentukan langkah mitigasinya agar tingkat pengembalian investasi
rehabilitasi GTG sesuai dengan yang diharapkan.
METODE
Penelitian ini dilakukan secara garis besar terdiri atas tiga tahap, yaitu penelitian
pendahuluan, pengolahan data menggunakan model keuangan, serta pengolahan data dengan
model simulasi Monte Carlo. Simulasi Monte Carlo melibatkan penggunaan distribusi
peluang dan bilangan acak dalam perhitungannya (Gunarta, 2006). Tahap penelitian
pendahuluan dilakukan dengan identifikasi fakta-fakta di lapangan terkait dengan bisnis
penyediaan tenaga listrik, permasalahan, serta pengumpulan data relevan PT X. Kegiatan
tersebut dilakukan dengan cara diskusi dengan pihak PT X, mengumpulkan data biaya
ISBN: 978-602-70604-2-5
A-9-2
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XXIII
Program Studi MMT-ITS, Surabaya 1 Agustus 2015
investasi dan operasional dari departemen terkait di PT. X, dan meninjau penelitian terdahulu
yang relevan.
Tahap Pengolahan Data Menggunakan Model Keuangan
Pada tahap ini dilakukan penyusunan model keuangan untuk mendapatkan gambaran
kondisi investasi selama masa investasi dalam bahasa akuntansi. Dengan menggunakan model
keuangan tersebut dapat dihitung kisaran harga jual tenaga listrik yang layak beserta
parameter kelayakan investasinya, dan sensitivitas variabel terkait biaya pembangkitan
terhadap tingkat pengembalian. Terdapat dua model keuangan yang disusun yakni model
keuangan sebelum pelaksanaan investasi atau model kondisi saat ini, selanjutnya disebut
sebagai Model Skenario 1, dan model keuangan setelah pelaksanaan investasi rehabilitasi
GTG, selanjutnya disebut sebagai Model Skenario 2. Setiap model keuangan tersebut terdiri
dari proyeksi rugi laba, proyeksi arus kas, neraca, dan valuasi. Data yang diolah menggunakan
model keuangan adalah:
 Data biaya investasi GTG.
 Data biaya operasi dan pemeliharaan cogeneration plant.
 Data biaya energi atau biaya bahan bakar
 Data historis harga bahan bakar gas alam
 Data historis Indeks Harga Saham Gabungan
 Data historis tingkat inflasi US
Perhitungan biaya modal perusahaan yang merepresentasikan tingkat pengembalian
minimal yang layak atas sebuah investasi dilakukan dengan menggunakan metode CAPM:
]
(1)
dengan E(Ri)= tingkat pengembalian minimal yang diharapkan, Rf= tingkat pengembalian
investasi bebas risiko, β= ukuran risiko investasi pada portofolio tertentu, E(R M)= tingkat
pengembalian pasar yang merupakan tingkat pengembalian investasi portofolio saham-saham
yang diperdagangkan di pasar saham.
Tingkat pengembalian investasi portofolio saham-saham yang diperdagangkan di
pasar saham dihitungan menggunakan pada metode geometric average (Damodaran, 2004a):
1
 IHSG N  N
  1
E ( RMN )  
(2)
 IHSG0 
dengan E(RMN)= tingkat pengembalian pasar pada akhir tahun ke-N, IHSGN= IHSG pada
akhir tahun ke-N, IHSG0= IHSG pada akhir tahun ke-0, N= jumlah periode tahun ke-0 sampai
dengan ke-N.
Perhitungan terminal value investasi di akhir masa investasi dilakukan dengan metode
stable growth (Damodaran, 2004b):
(3)
dengan CFt+1= Arus kas pada tahun ke - t+1, r= discount rate, g= laju pertumbuhan arus kas.
Tahap Pengolahan Data Menggunakan Model Simulasi Monte Carlo
Pada tahap ini dilakukan simulasi Monte Carlo untuk menentukan profil risiko atas
variabel-variabel kritis yang mempengaruhi tingkat pengembalian investasi yang akan
dilakukan PT. X. Profil risiko ditentukan dengan tahapan sebagai berikut:
1. Menentukan parameter output (certain parameter), yakni tingkat pengembalian (IRR).
2. Menentukan variable input (uncertain variables), yakni harga bahan bakar gas alam dan
tingkat inflasi US.
3. Melakukan uji distribusi data historis menggunakan Program Minitab.
ISBN: 978-602-70604-2-5
A-9-3
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XXIII
Program Studi MMT-ITS, Surabaya 1 Agustus 2015
4. Melakukan simulasi Monte Carlo dengan menggunakan Program Crystal Ball.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil pengolahan data yang dilakukan dengan menggunakan model keuangan adalah
sebagai berikut:
1. Harga jual tenaga listrik minimal adalah 8.03 cent USD/kWh. Dengan harga minimal
tersebut diperoleh tingkat pengembalian investasi yang sama dengan biaya modal, yakni
sebesar 15.12%. Parameter kelayakan yang lain adalah nilai NPV sebesar USD 5,193.00,
dan payback period selama 9.08 tahun. Dengan demikian kisaran harga jual tenaga listrik
yang layak bagi PT. X dan dapat diterima oleh PLN adalah 8.03-8.60 cent USD/kWh.
Gambar 1 menunjukkan tingkat pengembalian (IRR) yang diperoleh atas investasi
rehabilitasi GTG pada beberapa variasi harga jual tenaga listrik.
Gambar 1. Grafik Pengaruh Harga Jual Tenaga Listrik Terhadap IRR
2. Hasil analisa sensitivitas menunjukkan variabel-variabel biaya pembangkitan terhadap
tingkat pengembalian investasi ditunjukkan Gambar 2. Perubahan pada setiap variabel
tersebut berdampak langsung pada arus kas yang direncanakan, sehingga analisis
sensitivitas harus mencakup variabel-variabel tersebut (Radulovic et al, 2012). Untuk
persentase kenaikan yang sama, urutan pengaruh setiap variabel terhadap tingkat
pengembalian investasi dimulai dari variabel yang paling berpengaruh adalah sebagai
berikut: jam operasi, biaya operasi dan pemeliharaan variabel, harga jual satuan tenaga
listrik (per kWh), biaya operasi dan pemeliharaan tetap, harga satuan bahan bakar gas
alam (per MMBtu), biaya investasi awal, tingkat inflasi US.
3. Harga bahan bakar gas alam dan tingkat inflasi US bukan merupakan variabel yang paling
berpengaruh terhadap tingkat pengembalian investasi, namun pengaruh kedua variabel
tersebut terhadap eskalasi biaya pokok pembangkitan tenaga listrik tidak dapat diabaikan
karena fluktuasi nilainya tidak dapat dikendalikan perusahaan. Hasil analisa sensitivitas
variabel harga bahan bakar gas alam dan tingkat inflasi US terhadap tingkat pengembalian
investasi ditunjukkan Tabel 1. Dari tabel tersebut dapat diketahui batas nilai kedua
variabel yang menyebabkan tingkat pengembalian investasi menjadi tidak layak, yaitu
kombinasi nilai kedua variabel yang menghasilkan nilai IRR dengan huruf merah. Batas
ISBN: 978-602-70604-2-5
A-9-4
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XXIII
Program Studi MMT-ITS, Surabaya 1 Agustus 2015
nilai tersebut sebagai acuan PT. X dalam menyusun klausul penyesuaian harga jual tenaga
listrik.
Gambar 2. Sensitivitas IRR Atas Variabel Biaya Operasi dan Harga Listrik
Tabel 1. Sensitivitas Harga Bahan Bakar Gas dan Tingkat Inflasi US Terhadap IRR
Pengolahan data menggunakan model simulasi Monte Carlo didahului dengan uji
distribusi data historis harga bahan bakar gas alam dan tingkat inflasi menggunakan Program
Minitab. Hasil uji distribusi tersebut seperti pada Tabel 2.
ISBN: 978-602-70604-2-5
A-9-5
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XXIII
Program Studi MMT-ITS, Surabaya 1 Agustus 2015
Tabel 2. Hasil Uji Distribusi Data Historis
Desciptive Statistics
 N
 Mean
 Standard Deviation
 Minimum
 Maximum
Goodness of Fit Test
 Distribution
 AD
 P
Data Harga Bahan
Bakar Gas Alam
Data Tingkat Inflasi
US
64
6.119
0.95
4.47
7.94
32
2.85
1.137
-0.4
5.4
Lognormal
0.703
0.063
Normal
0.291
0.587
Data hasil uji distribusi digunakan sebagai input model simulasi Monte Carlo
menggunakan Program Crystal Ball yang hasilnya seperti pada Gambar 3. Luasan area
berwarna biru merupakan nilai kemungkinan (probabillity) tingkat pengembalian investasi
kurang dari biaya modal sebesar 15.12% atau investasi dikategorikan tidak layak. Dari
gambar tersebut dapat diketahui bahwa kemungkinan investasi menjadi tidak layak karena
adanya fluktuasi harga bahan bakar gas alam dan tingkat inflasi US mencapai 72.198%.
Gambar 3. Grafik Kemungkinan IRR Akibat Kombinasi Fluktuasi Harga Bahan
Bakar Gas Alam dan Tingkat Inflasi US
Nilai kemungkinan kegagalan investasi tersebut sangat besar sehingga PT. X harus
mengkaji beberapa alternatif untuk menekan risiko kegagalan investasi rehabilitasi GTG:
 Mengurangi biaya investasi dengan mengurangi lingkup pekerjaan rehabilitasi yang tidak
major.
 Mengurangi biaya operasi dan pemeliharaan dengan melakukan outsourcing yang berupa
maintenance contract agreement dengan service company tertentu.
 Menyiapkan klausul penyesuaian harga jual tenaga listrik terkait dengan fluktuasi harga
bahan bakar gas alam dan tingkat inflasi US.
ISBN: 978-602-70604-2-5
A-9-6
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XXIII
Program Studi MMT-ITS, Surabaya 1 Agustus 2015
KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan dari hasil penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Kisaran harga jual tenaga listrik yang layak adalah 8.03-8.60 cent USD/kWh. Dengan
harga jual tersebut investasi GTG menghasilkan tingkat pengembalian yang tidak lebih
rendah dibandingkan dengan biaya modal perusahaan sebesar 15.12%.
2. Kemungkinan kegagalan investasi rehabilitasi GTG karena kombinasi fluktuasi variabel
harga bahan bakar gas alam dan tingkat inflasi US adalah sangat besar yakni 72.198%.
PT. X harus mengkaji beberapa langkah alternatif untuk menekan risiko kegagalan
investasi tersebut.
Saran untuk penelitian selanjutnya adalah:
1. Dengan mempertimbangkan risiko kegagalan investasi yang besar di bisnis penyediaan
listrik ini maka perlu diidentifikasi profil risiko tingkat pengembalian investasi atas
fluktuasi nilai tukar mata uang Rupiah terhadap USD. Hal ini untuk mengantisipasi
perubahan kebijakan pemerintah yang mengharuskan transaksi jual beli tenaga listrik
menggunakan mata uang Rupiah.
2. Selain itu juga diperlukan suatu kajian strategi mitigasi risiko atas fluktuasi variabelvariabel kritis yang tidak dapat dikendalikan oleh perusahaan penyedia tenaga listrik.
DAFTAR PUSTAKA
Damodaran, Aswath (2004a), Applied Corporate Finance, 4th Edition, Wiley.
Damodaran, Aswath (2004b), Investment Valuation: Tools and Techiques for Determining the
Value of Any Asset, 3rd Edition, Wiley.
Gunarta, I.K. (2006), “Analisis Risiko Nilai Tukar dan Struktur Modal Menggunakan
Simulasi Monte Carlo”, Majalah Ekonomi dan Komputer No. 3 Tahun XIV-2006.
Peraturan Menteri Energi dan Sumber Daya Mineral Republik Indonesia No. 03 Tahun 2015,
Prosedur Pembelian Tenaga Listrik dan Harga Patokan Pembelian Tenaga Listrik
dari PLTU Mulut Tambang, PLTU Batubara, PLTG/PLTMG, Dan PLTA Oleh PT PT
PLN (Persero) Melalui Pemilihan dan Penunjukan Langsung.
Platon, V., Constantinescu, A. (2014), “Monte Carlo Method in Risk Analysis for Investment
Projects”, Procedia Economics and Finance, 15, 393-400.
Radulovic, D., Skok, S., Kirincic, V. (2012), “Cogeneration - Investment Dilema”, Energy,
48, 177-187.
ISBN: 978-602-70604-2-5
A-9-7