Apa itu pemodelan keuangan?

Pemodelan keuangan banyak digunakan dalam keuangan perusahaan, perbankan investasi, ekuitas swasta, penelitian ekuitas dan konsultasi. Suatu perusahaan dapat menggunakannya untuk mengevaluasi peluncuran produk baru atau perluasan pasar baru. Seorang investor dapat menggunakannya untuk memperkirakan nilai suatu perusahaan sebelum melakukan akuisisi atau investasi. Pemberi pinjaman menggunakannya untuk menilai apakah peminjam dapat memenuhi kewajiban utang. Model juga memainkan peran utama dalam merger dan akuisisi (M&A).

Model sering digunakan untuk menjalankan skenario dan analisis sensitivitas sehingga para pemimpin dapat melihat bagaimana perubahan dalam variabel utama memengaruhi hasil. Tujuannya adalah untuk menciptakan alat yang membantu dalam pengambilan keputusan dengan forecasting bagaimana kinerja bisnis atau investasi dalam berbagai skenario. Pendekatan ini memberi perusahaan, investor, dan pemberi pinjaman cara untuk mengantisipasi risiko dunia nyata dan mengevaluasi potensi keuntungan.

Analis keuangan membangun model keuangan dalam departemen keuangan perusahaan atau perencanaan dan analisis keuangan (FP&A) mereka. Proses pemodelan keuangan dimulai dengan data historis yang akurat. Informasi ini membantu menjelaskan bagaimana bisnis beroperasi, apa pendorong utamanya, dan bagaimana berbagai bagian perusahaan terhubung.

Dari sana, asumsi dibuat tentang faktor internal masa depan seperti penjualan, pertumbuhan pelanggan, struktur biaya dan rencana investasi, serta faktor eksternal seperti kondisi ekonomi, suku bunga, dan peraturan. Input ini dimasukkan ke dalam proyeksi pernyataan dan jadwal.

Spreadsheet seperti Microsoft Excel digunakan untuk menghubungkan laporan keuangan historis dengan asumsi-asumsi masa depan. Hasilnya adalah serangkaian proyeksi yang memperkirakan pendapatan masa depan, biaya, keuntungan, arus kas dan metrik lainnya, tergantung pada fungsi model dan tujuan pemodel.

Jenis model keuangan yang paling umum adalah model tiga laporan, yang menghubungkan laporan laba rugi, neraca, dan laporan arus kas. Model yang lebih canggih dibangun di atas fondasi ini untuk menyertakan penilaian, analisis skenario, atau forecasting dengan asumsi yang berbeda.

Pemodelan keuangan yang kuat bergantung pada lebih dari keterampilan spreadsheet teknis. Hal ini membutuhkan pengetahuan yang kuat tentang akuntansi, keuangan, dan bisnis itu sendiri, serta analisis yang baik dan penilaian yang baik. Model yang baik akurat, fleksibel, dan lebih mudah diikuti. Ini menunjukkan hasil tetapi juga memberikan insight tentang apa yang mendorong hasil tersebut.

Banyak profesional keuangan meningkatkan keterampilan ini dengan mengambil kursus pemodelan keuangan yang menggabungkan teori dan praktik. Dengan munculnya kecerdasan buatan (AI) dalam pemodelan keuangan, sekolah bisnis dan program pelatihan lebih menekankan pada ilmu data, machine learning, dan AI generatif. Upaya ini bertujuan untuk mempersiapkan analis masa depan agar dapat bekerja bersama sistem yang canggih.³

Pemodelan keuangan menyediakan cara terstruktur bagi organisasi untuk memahami analisis keuangan dan prospek masa depan mereka. Perusahaan beroperasi di lingkungan yang penuh ketidakpastian, dan keputusan bisnis sering melibatkan uang dan risiko. Model keuangan mengatur data ke dalam kerangka kerja yang menunjukkan bagaimana faktor-faktor yang berbeda berinteraksi, yang memungkinkan para pemimpin untuk melihat tidak hanya angka tetapi hubungan dan dinamika yang mendorong kinerja. Tanpa kejelasan ini, pengambilan keputusan dapat menjadi terfragmentasi atau didasarkan pada informasi yang tidak lengkap.

Ini juga menghubungkan strategi dengan eksekusi. Rencana bisnis atau visi strategis pada akhirnya harus diterjemahkan ke dalam pendapatan, pengeluaran, arus kas, dan kebutuhan modal untuk menentukan apakah model bisnis yang mendasarinya layak secara finansial. Model keuangan menjembatani kesenjangan ini dengan menunjukkan apakah suatu rencana layak dan bagaimana pengaruhnya terhadap sumber daya.

Mereka juga membantu memperkirakan jenis pengembalian yang dapat dihasilkan rencana. Dengan cara ini, model mendukung penilaian dan analisis investasi yang akurat, membantu organisasi menilai apakah peluang yang ada layak untuk dikejar dan apakah penetapan harga sudah adil.

Dalam operasi sehari-hari, pemodelan keuangan membantu organisasi mengelola anggaran, mengalokasikan sumber daya, dan menjaga likuiditas. Dengan memprediksi pendapatan, biaya dan kebutuhan modal, model memperkuat perencanaan keuangan dan forecasting sementara juga memandu alokasi modal yang efisien. Sebagai contoh, perusahaan sering menggunakan model untuk melihat bagaimana penundaan pembayaran pelanggan akan mempengaruhi arus kas atau apakah mengambil utang dapat dipertahankan dalam kondisi suku bunga yang berbeda.

Startup sering mengandalkan pemodelan untuk menguji dan memvalidasi rencana mereka sebelum mencari investor. Insight ini meningkatkan manajemen risiko dengan mempersiapkan bisnis menghadapi tantangan seperti kekurangan uang tunai, penurunan pasar atau kenaikan biaya, membantu menjaga insight dan kontinuitas keuangan.

Pemodelan keuangan mendukung komunikasi dan akuntabilitas. Model menawarkan bahasa umum untuk eksekutif, investor, pemberi pinjaman, dan pemangku kepentingan lainnya. Mereka memungkinkan untuk menguji dan menyesuaikan rencana secara transparan, meningkatkan komunikasi, menyelaraskan ekspektasi, dan membantu memastikan kepercayaan.

Model keuangan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik dengan menawarkan landasan kuantitatif untuk mengevaluasi pilihan. Analisis skenario juga memperkuat perencanaan strategis jangka panjang. Organisasi dapat mengevaluasi dampak keuangan dari produk baru, ekspansi, pemotongan biaya atau transaksi besar melalui perencanaan skenario langsung sebelum eksekusi. Karena pembaruan dapat dilakukan dengan cepat setelah struktur yang solid ada, pemodelan keuangan menghemat waktu.

Secara keseluruhan, pemodelan keuangan memastikan bahwa keputusan berbasis data serta realistis, andal, dan efisien.

Pemodelan keuangan datang dalam berbagai bentuk, masing-masing dirancang untuk tujuan atau struktur teknis tertentu. Bergantung pada konteksnya, model digunakan untuk perencanaan perusahaan, penilaian, atau inisiatif pembiayaan proyek seperti investasi infrastruktur. Sering kali, templat standar disesuaikan dengan kebutuhan perusahaan. Berikut adalah deskripsi dari beberapa model umum, termasuk bagaimana mereka dibangun dan peran yang mereka mainkan.

Model ini adalah blok bangunan dasar untuk sebagian besar model keuangan. Ini menghubungkan laporan laba rugi, neraca dan laporan arus kas menjadi satu kerangka kerja, menangkap aset, kewajiban, pendapatan dan pengeluaran dengan cara yang terhubung. Asumsi tentang pendapatan, biaya, dan investasi mengalir melalui ketiga laporan tersebut. Jika terjadi perubahan, seperti pertumbuhan penjualan atau beban bunga, Anda dapat dengan jelas melacak pengaruhnya terhadap laba, kas, dan neraca.

Model DCF dibangun di atas model tiga pernyataan. Model ini memproyeksikan arus kas bebas di masa depan, yang merupakan dana yang tersisa setelah menutup biaya operasional, pajak, dan investasi kembali. Arus kas ini mewakili uang yang tersedia bagi investor dan merupakan pusat penilaian.

Arus kas yang diproyeksikan kemudian didiskonto kembali ke nilai sekarang, yang dikenal sebagai nilai sekarang bersih (NPV). Pendekatan ini melibatkan penerapan suku bunga yang mencerminkan risiko—biasanya biaya modal rata-rata tertimbang (WACC)—untuk memperkirakan nilai bisnis saat ini.

Model-model ini dibangun untuk perencanaan internal, biasanya dalam jangka pendek hingga menengah satu hingga beberapa tahun. Mereka fokus pada perkiraan pendapatan, biaya, pengeluaran modal dan kebutuhan modal kerja. Tujuannya adalah untuk membantu manajemen merencanakan sumber daya apa yang dibutuhkan dan mempersiapkan kemungkinan kinerja keuangan, menjadikannya alat sentral dalam proses perencanaan, penganggaran, dan forecasting.

Alih-alih memproyeksikan arus kas, model CCA (terkadang disebut model kelipatan) menilai bisnis dengan membandingkannya dengan perusahaan publik yang serupa (peer). Kelipatan penilaian umum termasuk harga terhadap pendapatan (P/E), nilai perusahaan ke EBITDA atau kelipatan pendapatan. 

Karena didasarkan pada harga pasar aktual, metode ini dapat diterapkan dengan cepat dan digunakan secara luas oleh para analis di Wall Street. Namun, keakuratannya sangat bergantung pada pemilihan perusahaan sejenis yang tepat dan kondisi pasar terkini.

Model konsolidasi digunakan ketika perusahaan induk memiliki beberapa anak perusahaan atau unit bisnis. Ini menggabungkan keuangan setiap unit menjadi satu set laporan. Sistem ini juga menangani masalah-masalah seperti transaksi antar perusahaan (di mana anak perusahaan berbisnis dengan satu sama lain) sehingga pendapatan atau biaya tidak dihitung dua kali.

Ketika sebuah perusahaan swasta berencana untuk go public, model IPO memperkirakan harga penawaran, jumlah saham yang akan diterbitkan, serta dampak dari biaya penjaminan emisi dan biaya regulasi. Hal ini juga menunjukkan bagaimana saham kepemilikan berubah dan memperhitungkan biaya tambahan sebagai perusahaan publik, seperti biaya pelaporan dan kepatuhan. Model ini membantu perusahaan dan calon investor memahami gambaran keuangan sebelum penawaran, yang sering kali dirangkum dalam presentasi PowerPoint.

Model LBO umum dalam ekuitas swasta. Model ini digunakan untuk memperkirakan pengembalian investor ketika mengakuisisi perusahaan terutama dengan uang pinjaman. Model ini mencakup jadwal pembayaran utang dan bunga yang terperinci, jumlah ekuitas yang diinvestasikan, dan asumsi tentang penjualan perusahaan (exit). 

Analis biasanya mengukur hasil melalui tingkat pengembalian internal (IRR) dan kelipatan uang terhadap uang. Karena utang yang besar memperbesar hasil, model-model ini sangat sensitif terhadap faktor-faktor seperti suku bunga, pertumbuhan, margin keuntungan, dan nilai keluar.

Model M&A digunakan ketika satu perusahaan mengakuisisi atau bergabung dengan yang lain. Hal ini membantu memperkirakan hasil keuangan gabungan, yang sering kali ditampilkan sebagai laporan pro forma dan menggabungkan keuntungan atau biaya yang diharapkan dari sinergi seperti pengurangan biaya atau peluang pendapatan baru. Hal ini juga memeriksa apakah transaksi tersebut bersifat akrual atau dilutif, yang berarti apakah hasil per saham meningkat atau melemah setelah transaksi.

Teknik-teknik ini adalah model canggih yang digunakan dalam kasus ketidakpastian tinggi. Model penetapan harga opsi menentukan nilai instrumen keuangan dengan opsi tertanam, seperti utang konversi atau opsi saham. Simulasi Monte Carlo menggunakan variasi acak pada input untuk menjalankan ribuan skenario masa depan yang mungkin terjadi, menciptakan berbagai hasil. Pendekatan ini berguna untuk analisis risiko dan untuk proyek dengan pengembalian yang tidak pasti.

Model SOTP digunakan ketika perusahaan memiliki beberapa divisi atau lini bisnis yang dinilai berbeda. Setiap bagian dari perusahaan dinilai secara terpisah, berdasarkan metode yang paling sesuai untuk unit tersebut, seperti DCF atau kelipatannya dari perusahaan yang sebanding. Nilai-nilai tersebut kemudian dijumlahkan untuk menunjukkan berapa nilai perusahaan secara keseluruhan jika dianggap sebagai kumpulan bisnis yang terpisah, bukan sebagai satu perusahaan besar.

Pemodelan keuangan memiliki banyak aplikasi di seluruh bisnis dan keuangan. Nilainya terletak pada kemampuannya untuk membantu para pengambil keputusan memahami bagaimana tindakan, asumsi, atau kondisi pasar yang berbeda memengaruhi kinerja keuangan. Penggunaan yang paling umum meliputi:

Perencanaan dan forecasting: Perusahaan menggunakan model keuangan untuk merencanakan masa depan. Forecasting pendapatan, pengeluaran, dan arus kas membantu manajemen menyiapkan anggaran, mengalokasikan sumber daya, dan menetapkan target kinerja. Forecasting juga memungkinkan untuk membandingkan hasil aktual dengan harapan dan menyesuaikan strategi bila diperlukan, sering bekerja bersama sistem perencanaan Sumber daya perusahaan (ERP).

Komunikasi dengan investor: Investor, pemberi pinjaman, dan pemangku kepentingan lainnya mengharapkan kejelasan keuangan. Model memberikan cara yang jelas untuk menjelaskan asumsi dan hasil, menunjukkan bagaimana bisnis diharapkan tumbuh dan bagaimana risiko dikelola. Hal ini membangun kepercayaan dan membantu mengamankan dukungan untuk strategi perusahaan.

Merger dan akuisisi (M&A): Dalam transaksi, model keuangan digunakan untuk menilai apakah akuisisi atau merger masuk akal. Model memproyeksikan hasil gabungan, memperkirakan sinergi, dan menguji bagaimana struktur transaksi yang berbeda berdampak pada pendapatan dan nilai pemegang saham. Mereka juga membantu menentukan berapa banyak pembeli harus membayar atau apakah harga yang diminta penjual masuk akal.

Pemantauan kinerja dan dukungan keputusan: Model membantu manajer dan eksekutif mengevaluasi dan memvalidasi kinerja dengan membandingkan proyeksi dengan hasil aktual. Mereka juga menyediakan kerangka kerja untuk menguji pilihan strategis, seperti memasuki pasar baru, memperkenalkan produk, atau memangkas biaya. Pendekatan ini membuat pengambilan keputusan lebih berbasis data dan kurang bergantung pada intuisi saja.

Meningkatkan modal: Ketika perusahaan mencari pendanaan, model keuangan menunjukkan berapa banyak modal yang dibutuhkan, bagaimana penggunaannya, dan apakah perusahaan dapat memenuhi kewajiban pembayaran. Model juga digunakan untuk menguji struktur pembiayaan yang berbeda, seperti utang versus ekuitas dan untuk menunjukkan kepada calon investor atau pemberi pinjaman bagaimana kinerja perusahaan.

Manajemen risiko dan analisis skenario: Model keuangan memungkinkan bisnis untuk menguji skenario “bagaimana jika”. Misalnya, apa yang terjadi jika suku bunga naik, jika penjualan menurun, atau jika biaya pasokan meningkat. Menjalankan skenario ini membantu perusahaan meningkatkan manajemen risiko dan membangun strategi yang Resilient dalam berbagai kondisi.

Penilaian perusahaan atau aset: Model digunakan untuk memperkirakan nilai bisnis, proyek atau aset tertentu seperti mesin atau real estat. Penilaian sangat penting bagi investor, pengakuisisi, atau pemilik bisnis yang ingin mengetahui berapa nilai sesuatu hari ini berdasarkan arus kas masa depan atau perusahaan yang sebanding. Metode seperti model penilaian Discounted Cash Flow (DCF) atau analisis perusahaan yang sebanding adalah standar di bidang ini.

Pemodelan keuangan paling berguna ketika dibangun di atas dasar akurasi, kemampuan beradaptasi, dan fundamental yang sehat. Para pemodel mengikuti praktik terbaik untuk memastikan bahwa model dapat memenuhi tujuannya dari waktu ke waktu dan tetap dapat dimengerti oleh pengguna yang berbeda. Berikut adalah beberapa teknik dan praktik pemodelan inti yang diikuti organisasi:

Kesalahan dapat merusak kepercayaan pada model. Akurasi dapat didukung dengan merekonsiliasi proyeksi dengan data historis, menggabungkan pemeriksaan kesalahan bawaan dan melakukan analisis sensitivitas, sambil menangani item-item seperti penyusutan dengan hati-hati.

Model yang terstruktur dengan baik mudah dinavigasi. Input, perhitungan, dan output harus dipisahkan dengan jelas dengan pemformatan yang konsisten. Menggunakan konvensi seperti pengodean warna untuk input membantu orang lain dengan cepat memahami logika tanpa kebingungan.

Rumus dan tata letak harus konsisten di seluruh lembar kerja dan bagian model. Praktik ini mengurangi kesalahan dan membuatnya lebih mudah untuk mengikuti bagaimana asumsi mengalir melalui model. Konsistensi juga membantu ketika banyak orang mengerjakan file yang sama.

Model yang baik memungkinkan pembaruan cepat ketika asumsi berubah. Hal ini berarti menghindari nilai yang dikodekan dalam rumus, menghubungkan input secara logis dan merancang model sehingga skenario dapat dijalankan tanpa restrukturisasi. Fleksibilitas membantu memastikan bahwa model tetap relevan dari waktu ke waktu.

AI dapat meningkatkan proses pemodelan keuangan dengan mengotomatiskan pengumpulan data, mengidentifikasi pola tersembunyi dalam kumpulan data dan meningkatkan akurasi forecasting. Ketika pemain besar seperti JPMorgan, Goldman Sachs, dan Morgan Stanley menanamkan AI ke dalam pemodelan dan area lainnya,² perusahaan kecil dan startup menghadapi tekanan untuk beradaptasi atau berisiko tertinggal.

• Otomatisasi juga dapat merampingkan tugas-tugas yang berulang seperti memperbarui data historis atau menjalankan skenario, sehingga memberikan analis akses ke hasil dalam nyaris seketika.
  
  
•  Gen AI yang berfokus pada keuangan dapat menyusun laporan manajemen, meringkas hasil forecasting, atau menghasilkan scenario naratif yang menjelaskan hasil “bagaimana-jika” dalam bahasa yang sederhana. Ini membantu menjembatani kesenjangan antara output teknis dan pengambilan keputusan eksekutif. Dalam survei terhadap manajer keuangan, melakukan analisis keuangan dan membuat perkiraan adalah area di mana mereka melihat gen AI memiliki dampak paling besar.³
  
  
• AI Agen membawa otomatisasi lebih jauh dengan mengelola alur kerja menyeluruh. AI Agen dapat merencanakan, melaksanakan, dan menyesuaikan prakiraan sambil tetap menyisakan ruang untuk pengawasan manusia. Gartner memperkirakan bahwa pada tahun 2028, 33% aplikasi perangkat lunak perusahaan menyertakan AI agen, naik dari kurang dari 1% pada tahun 2024.⁴
  
  
• Explainable AI (XAI) membuat model yang kompleks menjadi lebih transparan dengan menunjukkan variabel mana yang mendorong hasil, sebuah fitur penting dalam industri yang sangat diatur. Meskipun AI tidak menggantikan pemodelan tradisional, AI menambah kecepatan dan kedalaman proses.

Pengambilan keputusan jarang tentang satu hasil. Model harus memungkinkan pengguna untuk menguji berbagai skenario (misalnya, kasus optimis, dasar, dan pesimis) dan analisis sensitivitas untuk melihat bagaimana perubahan pada satu variabel memengaruhi hasil.

Model yang dirancang dengan baik lebih mudah digunakan, dirawat, dan dipercaya seiring berjalannya waktu. Prinsip-prinsip desain yang kuat membantu memastikan bahwa model tidak hanya akurat tetapi juga tahan lama dan mudah beradaptasi seiring dengan perkembangan kebutuhan bisnis.

• Struktur modular: Memecah model menjadi modul logis (seperti input, perhitungan dan output) membuatnya lebih mudah untuk memperbarui, memperluas, dan mengaudit. Pendekatan modular mengurangi kesalahan dan meningkatkan kegunaan jangka panjang.
  
  
• Kontrol versi: Pelacakan versi model mencegah kebingungan saat beberapa pembaruan dilakukan. Pengendalian versi dapat sesederhana konvensi penamaan berkas yang jelas atau secanggih penggunaan alat kolaboratif yang mencatat perubahan.
  
  
• Dokumentasi: Menambahkan catatan, instruksi atau tab "panduan pengguna" akan membantu orang lain memahami cara menggunakan model melalui panduan langkah demi langkah. Dokumentasi juga memudahkan anggota tim baru atau pemangku kepentingan eksternal untuk mengikuti asumsi dan metode tanpa tebakan, terutama ketika model dipasangkan dengan studi kasus untuk ilustrasi.

Model harus mudah diaudit. Hindari model yang terlalu rumit dengan formula atau lembar tersembunyi yang mengaburkan perhitungan. Transparansi membangun kepercayaan dengan para pemangku kepentingan dan menjadikan model sebagai alat komunikasi yang dapat diandalkan, bahkan jika pemodel baru mewarisi file tersebut.

Sementara pemodelan keuangan adalah alat yang ampuh, ia juga dilengkapi dengan keterbatasan dan potensi jebakan. Memahami tantangan ini membantu organisasi menggunakan model lebih efektif dan menghindari kesimpulan yang menyesatkan.

Kompleksitas dan kesalahan manusia: Model keuangan dapat menjadi rumit, dengan banyak rumus dan spreadsheet yang saling terkait. Bahkan kesalahan kecil dalam rumus atau tautan dapat menghasilkan kesalahan yang signifikan dalam output, yang berpotensi memengaruhi keputusan.

Kualitas data: Data historis yang akurat sangat penting untuk membangun model yang andal. Data yang tidak lengkap, tidak konsisten, atau ketinggalan zaman dapat merusak akurasi model dan menyebabkan proyeksi yang cacat.

Ketergantungan pada asumsi: Model hanya sebaik asumsi yang menjadi dasarnya. Jika tingkat pertumbuhan, biaya, atau kondisi pasar diperkirakan secara tidak benar, hasilnya bisa menyesatkan. Pengambil keputusan harus mengevaluasi asumsi secara kritis dan memperbaruinya saat kondisi berubah.

Kesulitan dalam beradaptasi dengan perubahan yang cepat: Pasar yang bergerak cepat, guncangan ekonomi, atau teknologi baru dapat dengan cepat membuat asumsi atau struktur menjadi ketinggalan zaman. Model harus sering dipelihara dan diperbarui agar tetap berguna.

Ketergantungan yang berlebihan pada model: Meskipun model memberikan insight kuantitatif, model tidak dapat menangkap setiap aspek realitas, seperti pergeseran pasar yang tidak terduga, perubahan peraturan, atau faktor perilaku. Ketergantungan yang berlebihan pada model dapat menyebabkan kepercayaan yang salah dalam proyeksi.

Potensi miskomunikasi: Jika model tidak didokumentasikan atau diatur dengan jelas, pemangku kepentingan dapat salah menafsirkan hasilnya. Kompleksitas atau kurangnya transparansi dapat mengurangi kepercayaan pada model dan output.

Persyaratan waktu dan sumber daya: Butuh waktu untuk membangun model yang terperinci dan akurat. Organisasi harus menyeimbangkan tingkat detail dengan sumber daya yang tersedia dan urgensi keputusan yang harus diambil.