PENERAPAN COMPOUND POISSON-LOGNORMAL DAN SIMULASI MONTE CARLO DALAM MEMPREDIKSI RISIKO FLUKTUASI PENDAPATAN AGENSI KREATIF

Latar Belakang. NotionBox Creative Park merupakan agensi kreatif yang menjalankan sistem bisnis berbasis proyek sehingga pendapatannya dipengaruhi oleh jumlah proyek yang diperoleh dan nilai kontrak setiap proyek. Fluktuasi kedua komponen tersebut menyebabkan ketidakpastian pendapatan perusahaan sehingga diperlukan pengukuran risiko untuk mendukung pengambilan keputusan dan perencanaan operasional. Penelitian ini bertujuan memodelkan pendapatan agregat menggunakan model Compound Poisson–Lognormal, mengukur risiko pendapatan dengan Value at Risk (VaR) dan Tail Value at Risk (TVaR), serta menyusun alternatif skenario target pendapatan berdasarkan nilai harapan pendapatan agregat. Metode. Penelitian menggunakan data historis jumlah proyek bulanan dan pendapatan per proyek NotionBox Creative Park periode 2023–2025. Distribusi frekuensi dianalisis menggunakan uji Chi-Square, sedangkan distribusi severitas dianalisis menggunakan uji Kolmogorov–Smirnov. Pemilihan model terbaik dilakukan berdasarkan nilai Akaike Information Criterion (AIC) dan Bayesian Information Criterion (BIC). Selanjutnya dibangun model Compound Poisson–Lognormal yang disimulasikan menggunakan metode Monte Carlo sebanyak 10.000 iterasi untuk memperoleh distribusi pendapatan agregat. Risiko pendapatan kemudian diukur menggunakan VaR dan TVaR pada tingkat kepercayaan 90%, 95%, dan 99%. Hasil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa frekuensi proyek mengikuti distribusi Poisson, sedangkan pendapatan per proyek mengikuti distribusi Lognormal sebagai model terbaik berdasarkan hasil uji kesesuaian distribusi, AIC, dan BIC. Hasil simulasi Monte Carlo menghasilkan nilai harapan pendapatan agregat sebesar Rp10.372.857 per bulan. Nilai VaR pada tingkat kepercayaan 90%, 95%, dan 99% masing-masing sebesar Rp3.219.199, Rp2.132.586, dan Rp0, sedangkan nilai TVaR masing-masing sebesar Rp1.855.241, Rp1.044.494, dan Rp0. Selain itu, penelitian menghasilkan alternatif skenario target jumlah proyek dan target pendapatan rata-rata per proyek sebagai acuan perencanaan operasional berdasarkan nilai harapan pendapatan agregat. Kesimpulan. Model Compound Poisson–Lognormal mampu memodelkan risiko pendapatan agregat NotionBox Creative Park dengan baik serta memberikan estimasi risiko pendapatan melalui VaR dan TVaR. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa pendekatan simulasi Monte Carlo dapat digunakan untuk menggambarkan distribusi pendapatan agregat dan menyusun alternatif skenario target proyek serta pendapatan sebagai dasar perencanaan operasional perusahaan.