Financing Analysis on Upstream project using Probabilistic Approach

July 27, 2010 • Tell FriendsPrinter Friendly

artikel ini ditulis untuk memberikan gambaran mengenai penggunaan teknik probabilistik dalam analisis pembiayaan proyek hulu migas

Pendahuluan

Saat ini industri perbankan nasional mulai menunjukkan minatnya yang besar dalam memberikan pembiayaan proyek hulu migas.
Sebenarnya sejak lama, perbankan nasional telah banyak terlibat dalam pembiayaan proyek migas namun masih untuk menunjang kegiatan para sub kontraktor dari kontraktor utama migas (kontraktor Production Sharing Contract /PSC).
Perbankan nasional masih belum banyak terlibat langsung dengan kontraktor PSC dalam pembiayaan pengeboran sumur atau pembangunan fasilitas pengolahan migas.
Hal ini dapat dipahami karena selain berkenaan dengan jumlah uang yang tidak sedikit , risiko yang ada pada proyek hulu migas relatif tinggi. Hal ini yang menyebabkan perbankan nasional masih enggan masuk ke dalam proyek hulu. Bahkan ada peraturan yang melarang pembiayaan pada proyek hulu migas terutama tahap eksplorasi yang mempunyai risiko yang tinggi.

Namun meski proyek hulu migas berisiko tinggi, namun upside potential dari proyek ini tidak terbatas (high risk, high return).
Hal ini yang mungkin menarik perhatian perbankan, karena adanya opportunity untuk mendapatkan keuntungan yang relatif lebih tinggi dengan pemberian tingkat suku bunga pinjaman yang lebih tinggi dibandingkan dengan yang diberikan kepada industri non-migas.

Adanya ketidakpastian yang tinggi pada proyek hulu migas seperti harga minyak dan tingkat produksi, membuat analisis pembiayaan untuk proyek ini tidak cukup hanya mengandalkan metode konvensional yang bersifat deterministik. Diperlukan pendekatan lain dalam melakukan analisis ini yang sifatnya probabilistik agar risiko dalam proyek hulu ini dapat dianalisis dengan lebih mendalam.

Tulisan ini berusaha menjelaskan bagaimana mengaplikasikan model probabilistik ini dalam menganalisis pembiayaan proyek hulu migas.

Peran model keekonomian dalam pembiayaan proyek (Project Finance)

Project finance didefinisikan sebagai pembiayaan suatu proyek jangka panjang dimana hutang dan ekuitas proyek yang digunakan untuk membiayai proyek ini dibayar dari arus kas yang dihasilkan dari proyek tersebut.

Umumnya pihak bank pertama kali akan melihat nilai ekonomis dari suatu proyek melalui parameter keekonomian seperti NPV dan IRR.
Jika nilai NPV lebih besar dari nol dan IRR lebih besar dari hurdle rate perusahaan, maka proyek ini ekonomis sehingga layak untuk diberikan fasilitas pinjaman.
Setelah perhitungan keekonomian diatas, hal kedua yang banyak dilihat oleh bank adalah kemampuan proyek tersebut dalam mengembalikan pinjaman selama periode hutang berjalan.

Untuk melihat kemampuan suatu proyek dalam mengembalikan pinjaman ini diperlukan suatu model keekonomian yang menggambarkan perkiraan arus kas yang dihasilkan proyek tersebut.
Model keekonomian ini menjadi alat yang penting untuk digunakan dalam mengevaluasi suatu pembiayaan proyek selama proses negosiasi antara kreditur dan debitur
Meski model keekonomian biasanya datang dari debitur, pihak kreditur seperti bank dituntut untuk memahami model keekonomian yang dibuat. Hal ini dikarenakan pihak kreditur akan menggunakan model keekonomian ini untuk menganalisis risiko yang ada pada proyek ini dengan membuat beberapa skenario serta mengevaluasi dampaknya terhadap beberapa rasio keuangan seperti debt to equity ratio.

Secara umum model keekonomian yang dibangun untuk pembiayaan suatu proyek bersifat deterministik (statis). Dalam model deterministik, asumsi yang diinput kedalam model keekonomian bersifat tunggal (single estimate) serta hanya akan menghasilkan satu output nilai NPV.

Untuk memodelkan adanya ketidakpastian dari proyek hulu ini, umumnya akan dibuat beberapa skenario dengan melakukan variasi dari asumsi inputnya.
Biasanya ada tiga skenario yang dibuat, yaitu:
1. base case (most-likely),
2. worst case (pessimistic),
3. best case (optimistic).

Hal lain yang banyak dilakukan selain menggunakan skenario, adalah dengan menggunakan pendekatan sensitifitas (sensitivity analysis) untuk memodelkan ketidakpastian dari proyek hulu ini.
Dalam analisa sensitifitas ini, masing-masing variabel dari asumsi inputnya akan dirubah satu persatu dan dilihat bagaimana dampaknya terhadap hasil output yang kita cari. Produk dari hasil analisis ini adalah sebuah grafik yang berbentuk jaring atau batang yang dikenal dengan nama spider atau tornado charts.

Dari pendekatan yang dilakukan dengan skenario dan sensitifitas ini, kita hanya bisa mendapatkan informasi mengenai variabel mana yang paling berpengaruh terhadap keekonomian suatu proyek.
Kedua pendekatan ini tidak dapat memberikan informasi seberapa besar kemungkinan nilai ekonomis itu akan terjadi (probability of occurance).
Sebagai contoh, berdasarkan model deterministic hasil NPV dari suatu proyek adalah $40 juta. Hasil ini masih menyisakan pertanyaan, berapa tingkat keyakinan dari nilai NPV ini? Apakah 50% atau 75% yakin?

Untuk memperkirakan tingkat probabilitas dari suatu ouput nilai maka diperlukan suatu model simulasi yang bersifat probabilistik.

Dengan bantuan suatu software, model simulasi ini akan menghitung interaksi perubahan beberapa variabel dalam ribuan sampai puluhan ribu iterasi untuk menghasilkan range dari suatu output nilai beserta tingkat probabilitasnya.

Dengan menggunakan simulasi ini, maka analisis risiko dalam pembiayaan suatu proyek migas akan lebih mendalam, seperti dapat membantu menjawab pertanyaan “Berapa besar kemungkinan nilai NPV akan lebih dari $30 juta?” atau “berapa besar kemungkinan kita akan kehilangan uang dalam proyek tersebut?”.

Namun demikian harus dipahami, bahwa apa yang kita asumsikan dalam simulasi ini akan menentukan nilai probabilitas dari suatu output. Selama input datanya salah maka akan dihasilkan hasil simulasi yang salah juga (garbage in, garbage out).

Opportunity Pembiayaan dalam Proyek Hulu Migas

pic-1

Berdasarkan siklus bisnisnya seperti terlihat pada gambar diatas, suatu lapangan migas akan mengalami tiga tahap kegiatan yaitu tahap
1. Eksplorasi termasuk kegiatan survey seismik
2. Pengembangan (development)
3. Produksi

Dari tahapan diatas, lapangan dalam tahap pengembangan (developing field) serta lapangan yang sudah berproduksi (producing field) adalah aset-aset dari perusahaan migas yang dapat dijadikan target pembiayaan oleh perbankan. Hal ini dikarenakan lapangan-lapangan ini mempunyai cadangan migas yang sudah terbukti secara teknis.

Dengan menggunakan data pengeboran hasil eksplorasi dan pemetaaan, seorang independent appraisal akan menentukan jumlah cadangan migas dari lapangan yang akan dikembangkan berdasarkan kategori sebagai berikut:
1. Proved Reserve (P1)

  • a. Developed
  • b. Undeveloped

2. Probable Reserve (P2)
3. Possible Reserve (P3)

Berdasarkan laporan cadangan dari Independent Appraisal ini, kontraktor PSC akan membuat suatu perencanaan pengembangan dari lapangan tersebut. atau dikenal dengan Plan of Development (POD).
Dengan menggunakan asumsi dari data historis dan benchmark study, kontraktor akan menentukan berapa jumlah sumur pengembangan yang harus dibor untuk mengangkat cadangan tersebut selama periode tahun tertentu. Disamping itu akan ditentukan besarnya fasilitas yang akan dibangun untuk memproses produksi minyak dari lapangan tersebut. Biaya-biaya yang timbul dari kegiatan ini serta biaya operasi akan dihitung dalam model keekonomian PSC yang dibuat.

Semua data dan asumsi yang dibuat kontraktor akan didiskusikan dengan BP Migas sebagai wakil pemerintah yang berwenang menyetujui rencana pengembangan suatu lapangan migas. Dalam hal ini, BP Migas akan mereview semua asumsi yang dibuat dalam rencana pengembangan lapangan tersebut.
Jika suatu POD disetujui, maka biaya yang terjadi dalam pengembangan lapangan dapat di cost recovery.

Adanya proses birokrasi dalam penyetujuan POD diatas tentunya akan menghasilkan suatu perencanaan proyek hulu yang lebih matang sebagai hasil proses review yang intense.
Situasi ini tentunya sangat membantu perbankan dalam memberikan kepastian dari sisi risiko teknis yang selama ini menjadi momok bagi perbankan untuk masuk ke dalam proyek hulu migas.

Pada dasarnya, pihak Bank dapat menggunakan model keekonomian versi POD ini sebagai basis dalam menentukan nilai pinjaman yang dapat diberikan sesuai dengan risiko yang ada dalam suatu proyek hulu.

Salah satu metode yang digunakan dalam menentukan tingkat hutang dari suatu proyek hulu migas adalah dengan menfokuskan pada nilai NPV dari arus kas proyek selama periode hutang berjalan (loan life NPV). Sebagai contoh, jika suatu proyek berumur 10 tahun, sedangkan periode pinjaman adalah 5 tahun, maka nilai loan life NPV hanya dihitung selama periode pinjaman selama 5 tahun saja.
Tingkat diskonto yang digunakan dalam memperoleh nilai NPV ini adalah tingkat suku bunga pinjaman yang biasanya terdiri dari interest rate + margin serta loan fees.

Cover ratio akan diaplikasikan terhadap nilai NPV selama periode pinjaman (loan life NPV) untuk menentukan besarnya pinjaman maksimal yang dapat dicover oleh asset pada awal dari periode hutang. Cover ratio sering didefinisikan sebagai loan life NPV dibagi dengan hutang. Sebagai contoh jika loan life NPV sebesar $150 dan pinjaman sebesar $100, maka cover ratio – nya adalah 1.5 (atau dalam persentase, nilai pinjaman adalah sebesar 66.7% dari loan life NPV).

Dengan mengunakan cover ratio ini, bank dapat menentukan besarnya pinjaman yang dapat diberikan pada suatu proyek hulu migas untuk memitigasi risiko yang ada dalam proyek hulu.

Masih adanya risiko atas ketidakpastian yang terjadi kedepan seperti fluktuasi harga serta tingkat produksi, menyebabkan penggunaan analisis dengan pendekatan deteriministik tidak cukup untuk melihat upside potential dan downside risk dari suatu proyek hulu.

Penggunaan pendekatan probabilistik dengan model simulasi akan membantu perbankan untuk melihat range besarnya pinjaman yang dapat diberikan pada saat awal pengembangan suatu proyek hulu.

Untuk menjelaskan hal ini, mari kita lihat contoh kasus PSC berikut ini.

Pembiayaan Proyek pada suatu lapangan PSC

Kontraktor PSC sedang mengembangkan lapangan gas mereka untuk menyuplai sebuah pembangkit tenaga listrik di Jawa. Kontraktor membutuhkan dana untuk membangun fasilitas pengolahan gas sekitar $60 juta. Sebuah bank tertarik untuk memberikan pembiayaan proyek mereka. Yang menjadi pertanyaan bagaimana bank dapat menjustifikasi besarnya pinjaman yang layak untuk proyek ini.

Berdasarkan perhitungan keekonomian POD yang telah disetujui oleh BP Migas, seperti terlihat pada tabel dibawah, proyek gas ini sangat prospektif dimana IRR lebih besar dari hurdle rate perusahaan sebesar 20% serta NPV positif.

pic-2

Dari screening pertama ini, pihak bank dapat menyimpulkan bahwa proyek ini sangat layak untuk menjadi target pembiayaan
Pada screening kedua, untuk melihat kemampuan proyek ini dalam mengembalikan pinjaman, maka bank akan melihat profil arus kas dari kegiatan operasi (operating cash flow).

Dengan menggunakan profil arus kas dari kegiatan operasi, akan dihitung field life NPVdan loan life NPV.

pic-3

Dari tabel diatas terlihat, nilai NPV dari arus kas operasi selama proyek berjalan adalah sebesar $ 105.8 juta (field life NPV). Jika periode pinjaman adalah 5 tahun, maka nilai NPV nya adalah sebesar $ 81.7 juta (loan life NPV).

Dengan mengasumsikan debt cover ratio yang digunakan bank adalah sebesar 1.5, maka nilai pinjaman maksimal yang dapat diberikan pada proyek ini adalah sebesar $ 54.5 juta.

Berdasarkan perhitungan diatas, maka bank tidak dapat memenuhi semua kebutuhan kontraktor dalam pendanaan untuk pembangunan fasilitas pengolahan gas yaitu sebesar $60 juta seperti yang dibahas sebelumnya.

Sesuai dengan bisnis praktis yang banyak dilakukan, maka kebutuhan pendanaan suatu proyek akan dibiayai bersama-sama antara kreditur (bank) dan debitur (kontraktor PSC). Acuan yang biasa digunakan adalah 70% bank dan 30% debitur.
Dengan komposisi seperti ini, maka yang ditanggung bank adalah sebesar 70% dari total biaya proyek $60 juta adalah 42 juta. Jumlah ini masih lebih kecil dibandingkan besar pinjaman maksimal yang dapat diberikan pada proyek ini.

Pemberian kredit diatas dilakukan dengan pendekatan deterministik dimana belum dipertimbangkan adanya risiko jika jumlah gas yang dapat dijual serta biaya capex tidak sesuai dengan target yang diharapkan sebelumnya.

Untuk itu perlu digunakan pendekatan probabilistik untuk membantu bank dalam mengidentifikasi risiko kinerja dari aset ini kedepan. Sebagai contoh jika bank akan melakukan pembiayaan kegiatan pengembangan proyek hulu, maka bank harus mempunyai tingkat kepercayaan tertentu proyek tersebut tidak masuk kedalam “loan default”.

Pendekatan Probabilistik

Berdasarkan simulasi terhadap variabel input yang berpengaruh pada keekonomian proyek gas ini, didapatkan distribusi nilai NPV seperti terlihat pada tabel berikut dibawah ini.

pic-4

Dari hasil simulasi sebanyak 50,000 iterasi, rata2 (mean) NPV proyek ini adalah sebesar $8.3 juta. Jika kita bandingkan dengan hasil perhitungan deterministik yaitu sebesar $19.8 juta, maka hasil simulasi lebih rendah. Hal ini mengindikasikan proyek ini mempunyai downside risk yang lebih besar dibandingkan potential upside -nya.

pic-5

Dari grafik diatas terlihat bahwa tingkat keyakinan terhadap nilai NPV proyek ini minimal adalah sebesar $19.7 juta (hasil deterministik) adalah sebesar 50%.

Jika suatu bank memerlukan tingkat keyakinan yang lebih tinggi dari 50%, maka batas minimal nilai NPV diatas akan semakin kecil

pic-6

Seperti terlihat pada grafik diatas, tingkat keyakinan nilai NPV proyek ini diatas 0 adalah sebesar 88.85%. Berarti ada potensi sebesar 11.15% NPV dari proyek ini negative.

Berdasarkan risk preference yang dipakai oleh bank, bank dapat menentukan pada tingkat kepercayaan berapa %, NPV sebuah proyek hulu minimal harus lebih besar 0 (positif)

pic-7

Dari gambar diatas, dengan mengasumsikan adanya ketidakpastian dari produksi gas, maka kita bisa melihat adanya range maksimal pinjaman yang diberikan atas proyek ini yaitu diantara $52.8 – 61.3 juta.

Dari studi kasus diatas, dapat disimpulkan dengan menggunakan model probabilistik, maka analisis risiko atas pembiayaan proyek hulu ini dapat dilakukan dengan lebih mendalam dan memberikan wawasan yang lebih luas mengenai downside risk dan upside potential dari proyek tersebut.

Subscribe to Real Options Valuation by email to get course schedule and updates from us.