Model Strategi Harga Penawaran Untuk Proyek Konstruksi Di Indonesia Studi Kasus : Layanan Pengadaan Secara Elektronik (LPSE), Provinsi Kalimantan Timur - Agista Fitriya (Jur. Teknik Sipil Fak. Teknik UMY, 2016)

(untitled)
Strategi penawaran bagi suatu perusahaan sangatlah bergantung pada tujuan perusahaan, diantaranya adalah dengan memaksimumkan keuntungan. Permasalahan utama kontraktor dalam mengajukan penawaran adalah menetapkan harga penawaran. Apabila mengajukan harga penawaran terlalu tinggi dengan harapan mendapatkan keuntungan yang besar akan menyebabkan peluang untuk memenangkan tender menjadi sangat kecil. Sebaliknya apabila mengajukan harga penawaran sangat rendah dengan harapan memiliki peluang yang besar untuk memenangkan tender, akan menyebabkan keuntungan yang besar menjadi sangat sulit untuk diperoleh. Tujuan dari penelitian ini untuk menghitung nilai mark up menggunakan pendekatan strategi penawaran dan untuk mengetahui strategi harga penawaran terbaik untuk memenangkan suatu tender dengan nilai mark up optimum dan keuntungan maksimum. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pelelangan yang sudah selesai dari tahun 2011-2015 di LPSE Provinsi Kalimantan Timur dengan menggunakan pendekatan statistik, yaitu muti distribusi discrete, multi distribusi normal dan single distribusi normal. Model strategi penawaran yang digunakan yaitu Friedman Method, Gates Method dan Ackoff & Sasieni Method. Dengan menggunakan model Friedman menghasilkan mark up optimum sebesar 4 % untuk multi distribusi discrete dengan expected profit sebesar 0,0002, 5 % untuk multi distribusi normal dengan expected profit sebesar 0,0001 dan 9 % untuk single distribusi normal dengan expected profit 0,0001. Dengan menggunakan model gates menghasilkan mark up optimum sebesar 12 % untuk multi distribusi discrete dengan expected profit 0,4000, 20 % untuk multi distribusi normal dengan expected profit 0,0088 dan 20 % untuk single distribusi normal dengan expected profit sebesar 0,0720. Dengan menggunakan model ackoff & sasieni menghasilkan mark up optimum sebesar 4 % untuk multi distribusi discrete dengan expected profit 0,2667, 20 % untuk multi dan single distribusi normal dengan expected profit sebesar 0,0540.