Mengapa Alat Real Estate Gagal dalam Pemodelan Skenario
Sebagian besar alat studi kelayakan menghitung imbal hasil. Sedikit yang memodelkan ketidakpastian.
Analisis keuangan memerlukan asumsi tentang biaya konstruksi, suku bunga, dan permintaan pasar. Masalah sebenarnya bukanlah membuat satu skenario. Masalahnya adalah memahami bagaimana puluhan variabel berinteraksi.
Spreadsheet berfungsi untuk matematika sederhana. Mereka kesulitan dengan analisis skenario modern yang kompleks. Seiring berkembangnya proyek dan berubahnya pasar, metode tradisional akan gagal.
Analisis kelayakan adalah tentang mengelola ketidakpastian. Setiap proyek bergantung pada variabel seperti:
- Biaya konstruksi
- Suku bunga pembiayaan
- Lini masa pengembangan
- Kecepatan penjualan
- Tingkat okupansi
- Pertumbuhan sewa
- Nilai exit
Tidak ada satu pun dari variabel ini yang bersifat tetap. Mereka saling memengaruhi. Keterlambatan konstruksi meningkatkan biaya pembiayaan. Biaya pembiayaan yang lebih tinggi mengurangi laba. Laba yang lebih rendah memengaruhi keputusan investasi.
Tujuannya bukanlah menghitung hasil akhir. Tujuannya adalah melihat bagaimana hasil berubah ketika banyak asumsi bergerak secara bersamaan.
Pemodelan skenario menghadapi masalah skalabilitas. Jika Anda memiliki 3 variabel dengan masing-masing 3 opsi, Anda memiliki 27 skenario. Jika Anda memiliki 10 variabel dengan masing-masing 3 opsi, Anda memiliki 59.049 skenario.
Tidak ada manusia yang dapat meninjau 59.049 skenario secara manual. Pemodelan skenario adalah tantangan sistem.
Spreadsheet menggunakan perhitungan deterministik. Mereka berfungsi ketika input bersifat tetap. Mereka akan gagal ketika input bersifat dinamis dan saling terhubung.
Analis menghadapi pilihan yang sulit:
- Menyederhanakan model dan melewatkan risiko.
- Meningkatkan kompleksitas dan menciptakan kekacauan yang tidak dapat diaudit oleh siapa pun.
Organisasi sering mengelola hal ini dengan membuat beberapa versi spreadsheet. Satu untuk kasus dasar (base case). Satu untuk kasus optimis. Satu untuk suku bunga tinggi.
Ini menciptakan gesekan. Hal ini menyebabkan kesalahan. Tim akhirnya membandingkan file, alih-alih membandingkan skenario.
Masalahnya bukan pada matematikanya. Masalahnya adalah manusia harus mengelola kompleksitas yang terlalu besar. Ketika kompleksitas mencapai tingkat tertentu, pengelolaan manual akan gagal.
Source: https://dev.to/abdul_shamim/why-most-real-estate-feasibility-tools-fail-at-scenario-modeling-3ka5
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi