Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Rumus Excel: IRR vs MIRR untuk Pengambilan Keputusan

Belajar Data Science di Rumah 03-Mei-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/kv-2-banner-longtail-selasa-08-2024-05-03-142713_x_Thumbnail800.jpg

Excel merupakan salah satu software yang sangat mumpuni dalam menganalisis pelaporan keuangan dan evaluasi proyek investasi. Dalam dunia bisnis, pengambilan keputusan yang tepat sangat penting untuk kesuksesan jangka panjang perusahaan. Terutama ketika mengevaluasi proyek investasi, manajer keuangan dan pemilik bisnis perlu mempertimbangkan berbagai faktor untuk memastikan investasi yang menguntungkan. Dalam hal ini, alat analisis keuangan seperti Internal Rate of Return (IRR) dan Modified Internal Rate of Return (MIRR) menjadi krusial. 


Di sisi lain, Excel sebagai salah satu alat perhitungan yang paling umum digunakan di dunia bisnis, menyediakan fungsi-fungsi untuk menghitung IRR dan MIRR dengan mudah. Artikel ini akan mengeksplorasi hubungan antara rumus IRR Excel dan MIRR dalam konteks pengambilan keputusan bisnis. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!


1. Apa itu IRR

nternal Rate of Return (IRR) merupakan tingkat pengembalian internal dari sebuah investasi. IRR mengukur tingkat pengembalian yang diharapkan dari suatu proyek dengan menghitung tingkat diskonto yang membuat nilai sekarang bersih (NPV) dari aliran kas proyek tersebut menjadi nol. Dalam Excel, rumus untuk menghitung IRR adalah IRR(values, [guess]).

Excel


Baca juga : Rumus Excel yang Paling Sering Digunakan dalam Dunia Kerja


2. Apa itu MIRR

Di sisi lain, Modified Internal Rate of Return (MIRR) merupakan salah satu variasi dari IRR yang memodifikasi pengembalian internal untuk memperhitungkan tingkat diskonto dari dana yang dikeluarkan dan dana yang diterima. MIRR memberikan gambaran yang lebih realistis dari investasi karena memperhitungkan dua tingkat diskonto yang berbeda. Dalam Excel, rumus untuk menghitung MIRR adalah MIRR(values, finance_rate, reinvest_rate).

Excel


3. MIRR dapat mengatasi kelemahan IRR

Ada hubungan yang tersingkap dari penggunaan rumus iRR dan MIRR. Salah satu kelemahan rumus IRR adalah asumsi reinvestasi dana pada tingkat pengembalian yang sama dengan tingkat IRR itu sendiri, yang dapat menghasilkan estimasi yang tidak akurat tentang tingkat pengembalian riil dari investasi. Ini terutama menjadi masalah ketika proyek memiliki aliran kas yang tidak teratur atau kompleks, di mana reinvestasi dana pada tingkat yang sama dengan IRR mungkin tidak realistis. 


Dengan penggunaan MIRR, kelemahan ini diatasi dengan mempertimbangkan tingkat diskonto yang berbeda untuk pengeluaran dan penerimaan dana, sehingga memberikan gambaran yang lebih akurat tentang efektivitas penggunaan modal. Dengan demikian, penggunaan MIRR sebagai tambahan atau alternatif untuk IRR memungkinkan para pengambil keputusan untuk membuat keputusan investasi yang lebih terinformasi dan dapat diandalkan dalam mengelola risiko dan mengoptimalkan pengembalian investasi mereka.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with Excel


4. MIRR memberikan gambaran yang lebih holistik dibandingkan IRR

Dalam beberapa kasus, terutama proyek yang memiliki aliran kas yang kompleks, MIRR bisa jadi salah satu solusinya. Ketika proyek menghasilkan aliran kas yang tidak teratur atau memiliki pola yang tidak konvensional, seperti adanya pengeluaran tambahan di tengah jalan atau penerimaan dana yang signifikan di masa depan, IRR mungkin memberikan gambaran yang kurang akurat tentang tingkat pengembalian yang sebenarnya.


Dalam situasi seperti ini, MIRR menjadi alat yang lebih andal karena mempertimbangkan tingkat reinvestasi yang berbeda untuk pengeluaran dan penerimaan dana, sehingga memberikan gambaran yang lebih akurat tentang nilai sekarang bersih dari aliran kas proyek secara keseluruhan. Dengan demikian, MIRR membantu manajer keuangan dan pemilik bisnis membuat keputusan investasi yang lebih cerdas dan menyeluruh, memastikan penggunaan modal yang efisien dan mengoptimalkan pertumbuhan perusahaan.


Tertarik untuk belajar Excel lebih lanjut? Kamu bisa mengakses modul Excel di DQLab dengan cara membeli modul Platinum Excel. Selain program tersebut, DQLab juga kerap kali mengadakan Bootcamp Data Analyst with Excel yang sangat cocok bagi pemula.


DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 


Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login