PAYDAY SALE! DISKON 95%
Belajar Data Bersertifikat 12 Bulan hanya 180K!
1 Hari 11 Jam 44 Menit 27 Detik

Membangun Aplikasi Statistik dengan Excel

Belajar Data Science di Rumah 19-November-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/a7c207d430871635941f2722b639c571_x_Thumbnail800.png

Analisis Laporan Keuangan dianggap sebagai salah satu cara terbaik untuk menganalisis aspek fundamental bisnis. Hal ini tentu membantu kita dalam memahami kinerja keuangan perusahaan yang berasal dari laporan keuangannya. Financial Analysis merupakan metrik penting untuk menganalisis profitabilitas operasi perusahaan, likuiditas, leverage, dll. Contoh analisis keuangan berikut memberikan garis besar analisis keuangan yang paling umum digunakan oleh para profesional. 


Contoh analisis keuangan adalah menganalisis kinerja dan tren perusahaan dengan menghitung rasio keuangan seperti rasio profitabilitas yang meliputi rasio laba bersih yang dihitung dengan laba bersih dibagi dengan penjualan dan ini menunjukkan profitabilitas perusahaan yang dengannya kita dapat menilai profitabilitas perusahaan dan tren laba dan ada lebih banyak rasio seperti rasio likuiditas, rasio turnover, dan rasio solvabilitas.


Yuk Pahami secara umum bersama DQLab


1. Present Value

Present Value adalah jumlah total yang bernilai sekarang dari serangkaian pembayaran di masa depan. sahabat data dapat menghitung nilai sekarang menggunakan fungsi Excel 

  • PV Menghitung nilai sekarang dari investasi dengan menggunakan tingkat bunga dan serangkaian pembayaran di masa depan (nilai negatif) dan pendapatan (nilai positif). Setidaknya salah satu arus kas harus positif dan setidaknya satu harus negatif. Arus kas PV bisa di awal atau di akhir periode sedangkan arus kas NPV harus di akhir periode.


  • NPV Menghitung nilai sekarang bersih dari suatu investasi dengan menggunakan tingkat diskonto dan serangkaian pembayaran berkala di masa depan (nilai negatif) dan pendapatan (nilai positif). Arus kas PV harus konstan sedangkan arus kas NPV dapat berubah-ubah.


  • XNPV Menghitung nilai sekarang bersih untuk skedul arus kas yang tidak harus periodik. Arus kas NPV harus periodik sedangkan arus kas XNPV tidak perlu periodik.


Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik


2.  EMI

Equated Monthly Installment atau jika di Indonesiakan menjadi Angsuran Bulanan yang Disamakan didefinisikan oleh Investopedia sebagai "Jumlah pembayaran tetap yang dilakukan oleh peminjam kepada pemberi pinjaman pada tanggal tertentu setiap bulan kalender. Angsuran bulanan yang sama digunakan untuk melunasi bunga dan pokok setiap bulan, sehingga lebih dari tahun tertentu, pinjaman itu lunas. EMI mencakup baik bunga dan sebagian pembayaran pokok. Seiring bertambahnya waktu, kedua komponen EMI ini akan bervariasi, mengurangi keseimbangan. Bagian bunga dari pembayaran bulanan sahabat data, sahabat data dapat menggunakan fungsi Excel IPMT. Pembayaran bagian pokok dari pembayaran bulanan sahabat data, sahabat data dapat menggunakan fungsi PPMT Excel.


3. Keputusan berbasis IRR

Banyak analis lebih suka menggunakan IRR dan ini adalah ukuran profitabilitas yang populer karena, sebagai persentase, mudah dipahami dan mudah dibandingkan dengan pengembalian yang diminta. Namun, ada masalah tertentu saat membuat keputusan dengan IRR. Jika sahabat data memberi peringkat dengan IRR dan membuat keputusan berdasarkan peringkat ini, sahabat data mungkin berakhir dengan keputusan yang salah.


Sahabat data telah melihat bahwa NPV akan memungkinkan sahabat data membuat keputusan keuangan. Namun, IRR dan NPV tidak akan selalu mengarah pada keputusan yang sama ketika proyek saling eksklusif.


Proyek yang saling eksklusif adalah proyek yang pemilihan satu proyek menghalangi penerimaan yang lain. Ketika proyek yang dibandingkan saling eksklusif, konflik peringkat mungkin muncul antara NPV dan IRR. Jika sahabat data harus memilih antara proyek A dan proyek B, NPV mungkin menyarankan penerimaan proyek A sedangkan IRR mungkin menyarankan proyek B.


4. Case Study : Meminimalisir Finance Unpredictable Risk dengan Monte Carlo Simulation

Teknik analisis data dengan Monte Carlo Simulation atau MCS sudah banyak dilakukan oleh industri sebagai teknik asesmen risiko pada fenomena variabel acak. Biasanya fenomena variabel acak seperti ini tidak hanya dijumpai pada real case seperti risiko pemasaran, risiko kredit, hingga risiko dalam kasus operasional yang ada pada dunia perbankan. Namun, MCS juga digunakan untuk asesmen pada industri perminyakan dan pertambangan. 


Dalam industri Monte Carlo Simulation sebagai teknik yang bercirikan kuantitatif sudah diakui dalam œISO 31000 Risk Management Standard. Monte Carlo Simulation dapat membantu kamu dalam melakukan perhitungan pengaruh banyak variabel acak yang tak terduga pada faktor tertentu. Sehingga sub teknik analisis data ini dapat memberikan bantuan dalam bidang manajemen proyek, keuangan, bahkan stok logistik dalam sebuah industri. 


Industri keuangan seperti perbankan paling banyak menggunakan MCS untuk menghitung risiko keuangan. Karena, sebagai organisasi yang memiliki proporsi dalam memberikan pinjaman keuangan kepada nasabah teknik ini sangat berguna untuk memberikan prediksi risiko finansial akibat adanya non-performing loan.


Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika


5. Belajar Data ASIK bareng DQLab Academy!

Salah satu cabang ilmu yang mendukung adanya data analyst adalah keilmuan data dan statistik. Banyak sekali teori teori statistik yang digunakan oleh data analyst dalam mengolah data. Mau tau apa saja? Yuk pahami dan terjun langsung dengan data real industri bersama DQLab Academy! Belajar Statistik dan Data Science anti ribet dengan fitur live code editor!

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login