BAB 2 LANDASAN TEORI
|
|
- Siska Susman
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB LANDASAN TEORI.1 Manajemen Risiko Operasional.1.1 Definisi Manajemen risiko operasional merupakan serangkaian prosedur dan metodologi yang digunakan untuk mengidentifikasi, mengukur, memantau dan mengendalikan risiko pasar yang timbul dari kegiatan usaha bank. Bagi perbankan, penerapan manajemen risiko dapat meningkatkan shareholder, memberikan gambaran kepada pengelola bank mengenai kemungkinan kerugian bank di masa datang, meningkatkan metode dan proses pengambilan keputusan yang didasarkan pada ketersediaan informasi yang digunakan untuk menilai risiko. Bagi otoritas pengawasan bank, penerapan manajemen risiko akan mempermudah penilaian terhadap kemungkinan kerugian yang dihadapi bank yang dapat mempengaruhi permodalan bank dan sebagai salah satu dasar penilaian dalam menetapkan strategi dan fokus pengawasan bank. Adapun tahap evolusi manajemen risiko operasional dibagi menjadi empat bagian tahap, yakni: a. Identifikasi dan pengumpulan data Dalam tahap ini perusahaan perlu melakukan mapping berbagai risiko operasional yang ada dalam perusahaan dan menciptakan suatu proses untuk mengumpulkan data dan menjumlahkan kerugian.
2 b. Penyusunan metric dan tracking Dalam tahap ini perusahaan perlu menyusun metric dan key risk indicator untuk tiap risiko operasional yang telah diidentifikasi dalam tahap sebelumnya, termasuk juga penyusunan sistem tracking data dan informasi frekuensi dan severitas suatu risiko tertentu. c. Pengukuran Tahap ini perusahaan perlu menyusun suatu metode untuk mengklasifikasi risiko operasional dari semua unit kerja. d. Manajemen Tahap ini perusahaan perlu melakukan konsolidasi hasil dari tahap tiga untuk mendapatkan perhitungan alokasi modal untuk menutup risiko operasional dan analisis kinerja berbasis risiko dan redistribusi portofolio untuk menyesuaikan profil risiko perusahaan yang diinginkan..1. Kejadian Risiko Operasional Risiko operasional sangat terkait dengan banyaknya masalah yang timbul karena kelemahan proses di dalam bank. Namun demikian, risiko operasional tidak hanya terdapat pada bank saja, tetapi pada setiap jenis usaha. Risiko operasional merupakan risiko yang penting yang dapat mempengaruhi nasabah secara harian. Itu sebabnya mengapa bank meningkatkan fokus perhatiannya pada proses, prosedur dan pengawasan yang sejalan dengan risiko operasional. Lembaga Pengawas Perbankan telah mendorong bank-bank untuk melihat proses operasional seluas mungkin dan mempertimbangkan events yang memiliki frekuensi rendah tetapi memiliki dampak yang tinggi (low frequency/high impact) selain risiko kredit dan risiko pasar. Kejadian risiko operasional dikelompokkan dalam dua faktor yaitu frekuensi dan dampak. Frekuensi adalah seberapa sering suatu peristiwa operasional itu terjadi, sedangkan dampak adalah jumlah kerugian yang timbul dari peristiwa tersebut.
3 Pengelompokkan risiko operasional didasarkan pada seberapa sering peristiwa terjadi dan dampak kerugian yang ditimbulkan (severity). Misalkan ada empat jenis kejadian operasional (events), yaitu: a. Low Frequency/High Impact (LFHI) b. High Frequency/High Impact (HFHI) c. Low Frequency/Low Impact (LFLI) d. High Frequency/Low Impact (HFLI) Impact LFHI HFHI LFLI HFLI Gambar.1 Jenis Kejadian Risiko Operasional Frequency Secara umum manajemen risiko operasional memfokuskan kepada dua jenis kejadian, yaitu low frequency/high impact (LFHI) dan high frequency/low impact (HFLI). LFHI sangat sulit untuk dipahami dan diprediksi serta memiliki potensi untuk menghancurkan bank. Sedangkan HFLI dikelola dengan meningkatkan efisiensi usaha, even ini umumnya sudah dipahami dan dianggap sebagai the cost of doing business. Bank mengabaikan suatu kejadian yang memiliki low frequency/low impact (LFLI) karena membutuhkan biaya yang lebih besar untuk mengelola dan memantau dibandingkan dengan tingkat kerugian yang timbul bila terjadi. Sedangkan high frequency/high impact (HFHI) tidak relevan karena bila kejadian ini terjadi bank secara cepat akan menderita kerugian yang besar dan harus menghentikan usahanya.
4 Kerugian ini juga tidak berkelanjutan dan pengawasan bank akan mengambil langkahlangkah untuk menyelesaikan praktek-praktek bisnis yang buruk..1.3 Expected Loss dan Unexpected Loss Pada saat menghitung kebutuhan modal risiko opersional, bank diwajibkan menghitung berdasarkan kepada expected loss dan unexpected loss. Expected Loss adalah kerugian yang terjadi dalam operasional bank secara normal atau dapat disederhanakan sebagai the cost of doing business. Karenanya bank berasumsi bahwa kerugian ini merupakan bagian dari operasional bank. Beberapa bank juga telah memasukkan expected loss dalam struktur harga produk. Bila suatu bank dapat membuktikan kepada lembaga pengawas bahwa bank telah menghitung expected loss, maka expected loss itu tidak perlu dihitung lagi dalam perhitungan modal regulasi. Dalam hal ini modal regulasi risiko bank sama dengan unexpected loss. Bank menggunakan metose statistik dalam memprediksikan expected loss di masa yang akan datang dengan menggunakan data dan pengalaman di masa yang lalu. Metode sederhana untuk menghitung expected loss adalah dengan menggunakan nilai rata-rata (mean) dari kerugian aktual dalam suatu periode tertentu. Unexpected loss adalah kerugian yang berasal dari suatu even yang tidak diharapkan terjadi atau suatu peristiwa ekstrim dan memiliki probabilitas terjadinya sangat rendah. Unexpected loss secara tipikal berasal dari even yang memiliki low frequency/high impact. Bank berusaha untuk memprediksi unexpected loss dengan menggunakan statistik sama seperti dalam expected loss. Unexpected loss dihitung dengan menggunakan data dan pengalaman internal bank. Untuk menghitung unexpected loss bank dapat menggunakan a. Data internal yang tersedia b. Data eksternal dari bank lain c. Data dari skenario risiko operasional
5 Untuk menghitung expected loss dan unexpected loss dalam Basel II, bank diwajibkan untuk memiliki data historis kerugian risiko operasional internal dan eksternal yang mencakup definisi-definisi risiko operasional yang berbeda dan berbagai macam kategori. Untuk memastikan pendekatan yang konsisten diantara bank-bank, Basel II Accord menetapkan suatu set definisi jenis-jenis kerugian opersional..1.4 Kategori Kejadian Risiko Operasional Cara yang paling mudah untuk memahami risiko operasional di bank adalah dengan mengkategorikan risiko operasional sebagai risiko. Oleh karena itu, pemahaman mengenai kejadian operasional yang dapat menyebabkan kerugian dapat dilakukan dengan cara mengelompokkan risiko operasional ke dalam sejumlah kategori kejadian risiko yang didasarkan pada penyebab utama kejadian risiko. Risiko operasional selanjutnya dapat dibagi dalam beberapa subkategori seperti risiko yang melekat pada: a. Risiko proses internal b. Risiko manusia c. Risiko sistem d. Risiko kejadian dari luar (external events) e. Risiko hukum dan ketentuan regulator yang berlaku (legal risk) Risiko Proses Internal Risiko proses internal didefinisikan sebagai risiko yang terkait dengan kegagalan proses atau prosedur yang terdapat pada suatu bank. Selama menjalani operasional hariannya, staff selalu mengikuti praktek-praktek kerja yang telah ditetapkan. Prosedur dan kebijakan ini mencakup seluruh pengecekan dan pengendalian yang diwajibkan untuk memastikan bahwa nasabah telah dilayani secara benar dan bank tetap dalam koridor hukum dan ketentuan yang ditetapkan. Mereview dan
6 memperbaiki proses internal merupakan bagian dari manajemen risiko operasional dan meningkatkan efisiensi. Kejadian risiko operasional internal meliputi: a. Dokumentasi yang tidak memenuhi atau tidak lengkap b. Pengendalian yang lemah c. Kesalahan dalam pemasaran d. Kesalahan penjualan produk e. Pencucian uang f. Laporan yang tidak benar atau tidak lengkap (terkait dengan aspek pemenuhan kebutuhan) g. Kesalahan transaksi.1.4. Risiko Manusia Risiko manusia didefinisikan sebagai risiko yang terkait dengan karyawan bank. Bank sering menyatakan bahwa asetnya yang paling berharga adalah pada karyawannya. Namun demikian, karyawanlah yang sering menjadi penyebab kejadian risiko operasional. Kejadian risiko manusia dapat terjadi pada fungsi manajemen risiko di mana kualifikasi dan keahlian karyawan pada fungsi tersebut merupakan hal yang paling diutamakan. Bagian-bagian yang umumnya terkait dengan risiko manusia adalah: a. Permasalahan kesehatan dan keselamatan kerja (health and safety issues) b. Perputaran karyawan yang tinggi c. Penipuan internal d. Sengketa pekerja e. Praktik manajemen yang buruk f. Pelatihan karyawan yang tidak memadai g. Terlalu tergantung pada karyawan tertentu h. Aktivitas yang dilakukan rogue trader
7 Risiko Sistem Risiko sistem adalah risiko yang terkait dengan penggunaan teknologi dan sistem. Saat ini semua bank sangat tergantung pada sistem dan teknologi yang mendukung kegiatan usahanya sehari-hari atau bank tidak dapat beroperasi tanpa sistem komputer, penggunaan teknologi seperti ini menimbulkan risiko operasional. Kejadian risiko sistem disebabkan oleh: a. Data yang tidak lengkap (data corruption) b. Kesalahan input data (data entry errors) c. Pengendalian perubahan data yang tidak memadai (inadequate change control) d. Kesalahan pemrograman (programming errors) e. Ketergantungan pada teknologi black box keyakinan bahwa model matematis yang terdapat pada sistem internal pasti benar f. Gangguan pelayanan (service interruption) baik gangguan sebagian atau seluruhnya g. Masalah yang terkait dengan keamanan sistem misalnya virus dan hacking h. Kecocokan sistem (system suitability) i. Penggunaan teknologi yang belum diuji coba (use of new untried technology) Secara teoritis, kegagalan secara menyeluruh pada teknologi yang digunakan suatu bank adalah kejadian yang sangat mungkin menyebabkan kejatuhan bank tersebut. Saat ini ketergantungan pada teknologi sudah sedemikian rupa sehingga tidak bekerjanya komputer dapat menyebabkan bank tidak beroperasi dalam periode waktu tertentu. Namun sejauh ini kegagalan komputer belum sampai menjatuhkan suatu bank Risiko Eksternal Risiko eksternal adalah risiko yang terkait dengan kejadian yang berada di luar kendali bank secara langsung. Kejadian risiko eksternal umumnya adalah kejadian low
8 frequency/high impact dan sebagai konsekuensinya dapat menyebabkan kerugian yang tidak dapat diperkirakan, misalnya perampokan dan serangan teroris dalam skala besar. Kejadian risiko eksternal dapat disebabkan oleh: a. Pencurian dan penipuan dari luar b. Kebakaran c. Bencana alam d. Kegagalan perjanjian outsourching e. Penerapan ketentuan lain f. Kerusuhan dan unjuk rasa g. Tidak beroperasinya sistem transportasi yang menyebabkan karyawan tidak dapat hadir di tempat kerja h. Kegagalan utility service seperti listrik padam Secara historis, bank sebenarnya telah secara aktif memberikan perhatian pada risiko eksternal dalam rangka melindungi diri dari dampak yang tidak menguntungkan. Beberapa kejadian eksternal memiliki dampak yang cukup besar sehingga dapat mempengaruhi kemampuan bank dalam melaksanakan kegiatan usahanya Risiko Hukum Risiko hukum adalah risiko yang timbul dari adanya ketidakpastian karena dilakukannya suatu tindakan hukum atau ketidakpastian dalam penerapan atau interpretasi suatu perjanjian, peraturan atau ketentuan. Risiko hukum berbeda antara suatu negara dengan negara lain dan semakin meningkat sebagai akibat dari: a. Penerapan ketentuan know-your-customer (KYC) yang terutama disebabkan oleh tindakan terorisme b. Penerapan ketentuan perlindungan data yang terutama disebabkan oleh reaksi terhadap semakin meningkatnya penggunaan informasi nasabah untuk tujuan pemasaran produk
9 . Pengukuran Risiko Operasional Basel II Accord membolehkan bank untuk menghitung pendapatan risiko operasional di mana BIS (Bank for International Settlement) memberikan beberapa pilihan metode yang dapat digunakan oleh suatu bank yaitu: a. Basic Indicator Approach (BIA) b. Standardized Approach (SA) c. Advanced Measurement Approach (AMA)..1 Basic Indicator Approach (BIA) Basic Indicator Approach merupakan pendekatan yang paling sederhana dan dapat digunakan oleh semua bank untuk menghitung kebutuhan modal risiko operasional berdasakan Basel II. BIA menggunakan total gross income suatu bank sebagai indikator besaran eksposur. Dalam hal ini, gross income mewakili skala kegiatan usaha dan oleh karena dapat digunakan untuk menunjukkan risiko operasional yang melekat pada bank. Persentase yang digunakan dalam formula BIA ditetapkan sebesar 15%, dengan penetapan persentase tersebut jumlah modal risiko operasional yang dipersyaratkan pada tahun tertentu adalah gross income dikalikan 15%. Formula untuk menghitung modal risiko operasional bank dapat dirumuskan sebagai berikut: K BIA ( GI1,,3 x a) n Dengan: K BIA modal risiko operasional yang disyaratkan dalam BIA GI a n gross income tahunan yang positif selama tiga tahun terakhir 15% (ketetapan) jumlah tahun pada tiga tahun terakhir yang gross incomenya positif. Ketika gross income negatif pada satu dari tiga tahun, ia dikeluarkan dari perhitungan
10 .. Standardized Approach (SA) Standardized Approach mencoba mengatasi kurangnya sensivitas risiko dari Basic Indiator Approach dengan cara membagi aktivitas dalam delapan jenis bisnis dan menggunakan pendapatan kotor (gross income) dari tiap jenis bisnis yang digunakan sebagai indikator risiko operasional atas masing-masing jenis bisnis. Delapan jenis bisnis tersebut adalah: a. Corporate Finance dengan beta 18% b. Trading and Sales dengan beta 18% c. Retail Banking dengan beta 1% d. Commercial Banking dengan beta 15% e. Payment and Settlement dengan beta 18% f. Agency Services dengan beta 15% g. Asset Management dengan beta 1% h. Retail Brokerage dengan beta 1% Dengan membagi bank menjadi bisnis yang berbeda-beda dan memberikan persentase yang berbeda kepada tiap jenis bisnis, Standardized Approach menghubungkan areal bisnis bank dan risikonya dengan pembebanan modal risiko operasional. Menurut Standardized Approach jumlah modal agregat diambil dari rataratanya untuk menghasilkan jumlah modal regulasi risiko operasional yang dibutuhkan. Modal regulasi agregat untuk tahun tunggal dihitung dengan menambahkan hasil gross income dikalikan dengan faktor beta untuk setiap jenis bisnis dengan mengabaikan apakah gross income untuk tiap jenis bisnis bernilai negatif dan jumlah keseluruhan untuk tahun tertentu adalah negatif. Maka angka tersebut akan diganti dengan nol untuk perhitungan rata-rata. Berdasarkan Basel Committee (Basel Capital Accord I) perhitungan nilai rata-rata Standardized Approach selalu dihitung selama tiga tahun terakhir dan dapat dirumuskan sebagai berikut:
11 K SA [ ( GI x β ),0] { max } 3 Dengan: K SA GI 1-8 regulator capital yang diperlukan dalam metode SA gross income untuk masing-masing jenis bisnis β 1 8 beta untuk masing-masing jenis bisnis 3 jumlah tahun, nilai 0 diikutkan dalam perhitungan rata-rata SA, sehingga rata-rata selalu dihitung selama tiga tahun..3 Advanced Measurement Approach (AMA) Metode Advanced Measurement Approach (AMA) merupakan perhitungan kebutuhan modal untuk risiko operasional dengan menggunakan model yang dikembangkan secara internal oleh bank. Dibandingkan dengan model yang standard, pendekatan model AMA lebih menekankan pada analisis kerugian operasional. Untuk bank yang ingin menerapkan model AMA dalam pengukuran risiko operasional harus mempunyai database kerugian operasional sekurang-kurangnya dua hingga lima tahun ke belakang. Bank yang ingin menggunakan metode ini harus memiliki teknologi yang tinggi sehingga dengan bantuan teknologi tersebut dapat dibuat model yang menangkap, menyeleksi dan melaporkan informasi risiko operasional eksternal untuk tujuan validasi model. Basel Committee tidak menentukan model untuk AMA karena bank diperbolehkan menggunakan sistem pengukuran risiko operasional internal mereka. Menurut standard kuantitatif Basel Committee, kategori risiko operasional dapat dikelompokkan dalam tujuh tipe sebagai berikut: a. Penyelewengan internal (internal fraud) b. Penyelewengan eksternal (eksternal fraud) c. Praktik kepegawaian dan keselamatan kerja (employment practices and workplace safety) d. Klien, produk dan praktik bisnis (client, products and business practices)
12 e. Kerusakan terhadap asset fisik perusahaan (physical asset damages) f. Terganggunya bisnis dan kegagalan sistem (business distruption and system failure) g. Manajemen proses, pelaksanaan dan penyerahan produk dan jasa (execution, delivery and process management).3 Sifat-Sifat Deskriptif Statistik Pengukuran potensi kerugian risiko operasional dan untuk melakukan pemodelan pada suatu bank perlu terlebih dahulu mengetahui karakteristik dari distribusi kerugian operasional. Adapun distribusi kerugian risiko operasional dapat dikelompokkan menjadi distribusi frekuensi kerugian operasional dan distribusi severitas kerugian operasional..3.1 Distribusi Frekuensi Kerugian Operasional Distribusi frekuensi menunjukkan jumlah atau frekuensi terjadinya suatu jenis kerugian operasional dalam suatu periode tertentu, tanpa melihat nilai atau rupiah kerugian. Distribusi frekuensi kerugian operasional merupakan distribusi diskrit yaitu distribusi atas data yang nilai data harus bilangan integer atau tidak pecahan. Frekuensi kejadian bersifat integer karena jumlah bilangan merupakan bilangan bulat positif. Distribusi frekuensi kerugian operasional dapat dikelompokkan dalam distribusi Poisson, binomial dan geometric. Selain itu distribusi kerugian operasional dapat juga berupa gabungan kombinasi dari beberapa tipe distribusi frekuensi seperti Poisson Geometric Distribusi Poisson Distribusi frekuensi Poisson merupakan distribusi frekuensi kerugian operasional yang paling banyak terjadi karena karakteristiknya yang sederhana dan paling sesuai
13 dengan frekuensi terjadinya kerugian operasional. Dimana distribusi ini mencerminkan probabilitas jumlah atau frekuensi kejadian seperti jumlah frekuensi terjadinya kesalahan bayar dari kasir, jumlah atau frekuensi terjadinya kecelakaan kerja, jumlah atau frekuensi terjadinya kegagalan sistem dan sebagainya. Rata-rata jumlah atau frekuensi terjadinya kesalahan bayar kasir atau rata-rata frekuensi terjadinya kecelakaan kerja dapat dinyatakan sebagai λ (lambda) dalam suatu periode waktu tertentu. Dengan demikian secara umum frekuensi terjadinya kerugian operasional atas suatu kejadian tertentu dapat dinyatakan sebagai distribusi Poisson. Distribuisi Poisson dari suatu kejadian kerugian tertentu dapat ditentukan probabilitasnya dengan rumus: P k k λ e k! λ Dengan: k variabel acak diskrit yang menyatakan jumlah atau frekuensi kejadian per interval waktu dimana k! k(k-1)(k-)...1 λ rata-rata jumlah atau frekuensi kejadian k per interval waktu e,7188 (bilangan konstan) Parameter λ dapat diestimasi sebagai berikut: λ k 0 k 0 kn n k k Distribusi Poisson memiliki mean dan varians sebagai berikut: E X Mean: ( ) λ V X Varians: ( ) λ
14 .3.1. Distribusi Binomial Distribusi binomial merupakan salah satu distribusi diskrit yang berguna untuk memodelkan masalah probabilitas dari frekuensi atau jumlah sukses atas suatu aktivitas yang bersifat independen. Distribusi binomial dinyatakan dengan dua parameter yaitu m yang menunjukkan kerugian operasional tertentu yang bersifat independen dan identik sedangkan q yang menunjukkan probabilitasnya dan r menyatakan kejadian ke-i dimana r>0. Probabilitas fungsi distribusi binomial dinyatakan sebagai berikut: P k m r m k ( q) k q 1, dengan k 0,1,,..,m Dengan parameter distribusi binomial yang dapat diestimasi sebagai berikut: q jumlah observasi kejadian maksimum jumlah kemungkina kejadian Distribusi binomial memiliki mean dan varians sebagai berikut: Mean: E ( X ) np Varians: V ( X ) np( 1 p) npq Distribusi Geometric Distribusi geometric digunakan untuk mengetahui berapa banyak kegagalan akan terjadi sebelum terjadinya kejadian sukses dari suatu seri aktivitas yang bersifat independen. Karakteristik dari distribusi geometric adalah suatu kejadian yang gagal dan sukses pertama. Distribusi geometric tidak berkaitan dengan kepentingan sukses pertama, sukses kedua dan seterusnya. Distribusi geometric mempunyai probabilitas fungsi sebagai berikut:
15 P k k β k + ( 1+ β ) 1 1 Parameter β dapat diestimasi dengan β kn k n Distribusi geometric memiliki mean dan varians sebagai berikut: k 1 Mean: E( X ) β p β p Varians: V ( X ).3. Distribusi Severitas Kerugian Operasional Distribusi severitas kerugian operasional sangat perlu diketahui agar dalam pemodelan kerugian risiko operasional dapat mempergunakan parameter data yang tepat. Pada penentuan jenis distribusi severitas kerugian, pendekatan yang dilakukan adalah memilih kelompok umum dari distribusi probabilitas dan kemudian menetapkan nilai parameter yang paling cocok dengan data severitas kerugian yang diobservasi. Distribusi severitas kerugian operasional dapat dikelompokkan dalam distribusi normal, distribusi lognormal, distribusi eksponensial, distribusi Pareto dan distribusi gamma Distribusi Normal Distribusi normal kerugian banyak terjadi pada risiko pasar dan risiko kredit. Distribusi normal atas suatu kerugian memiliki karakteristik parameter mean ( µ ) dan standard deviasi ( σ ). Probabilitas fungsi densitas distribusi normal dinyatakan dengan:
16 1 1 f - πσ σ ( x) exp ( x µ ), untuk < x < Jika µ 0 dan σ 1 maka distribusinya disebut distribusi normal standard. Distribusi normal standard mempunyai bentuk umum sebagai genta yang simetris disekitar nilai meannya. Hal ini berarti bahwa distribusi normal mempunyai karakteristik nilai skewness sama dengan nol dan nilai median serta modusnya sama dengan nilai meannya. Parameter µ dan σ dapat diestimasi dengan rumus momen kesatu dan kedua sebagai berikut: µ ) n i 1 n X i ) σ n ( X i X ) i 1 n.3.. Distribusi Lognormal Distribusi normal sangat bermanfaat untuk mengantisipasi kerugian risiko pasar karena karakteristik kerugian pasar dapat terdistribusi secara normal. Namun distribusi kerugian operasional tidak cocok dengan distribusi normal yang bersifat simetris. Distribusi lognormal mempunyai bentuk yang tidak simetris dan merupakan salah satu bentuk distribusi severitas yang cocok untuk kerugian operasional. Suatu data kerugian operasional dikatakan terdistribusikan secara lognormal, jika logaritma natural dari data kerugian tersebut terdistribusi secara normal. Probabilitas fungsi densitas dari variabel x dapat dirumuskan dengan: f ( x) 1 log exp xσ π σ ( x σ )
17 Dengan: σ parameter scale x variabel random Distribusi lognormal mempunyai mean dan varians sebagai berikut: σ µ + Mean: E ( X ) e µ + σ σ Varians: V ( X ) e ( e 1).3..3 Distribusi Eksponensial Distribusi eksponensial menjelaskan probabilita waktu menunggu diantara kejadian dalam distribusi Poisson. Sebagai contoh adalah jika rata-rata jumlah pemalsuan kartu kredit adalah dua per bulan atau λ, maka waktu terjadinya pemalsuan kartu kredit dijelaskan dengan distribusi eksponensial. Fungsi densitas eksponensisal dari suatu variabel random kerugian eksponensial dirumuskan sebagai berikut: f ( x) ( x θ ) 1 λ e, untuk x > θ dan λ > 0 λ Distribusi eksponensial juga dapat digunakan untuk menjelaskan tingkat kegagalan atau failure rate, dimana failure rate dalam distribusi eksponensial adalah bersifat konstan dan selalu sama dengan λ. Besarnya failure rate dapat ditentukan dengan persamaan sebagai berikut: λ ( t) f 1 ( t) F( t) λe e λx λx λ Distribusi eksponensial mempunyai nilai mean dan varians sebagai berikut: Mean: E ( X ) V X 1 λ 1 λ Varians: ( )
18 .3..4 Distribusi Pareto Distribusi Pareto dapat digunakan untuk menjelaskan kerugian operasional tertentu misalnya untuk klaim asuransi. Distribusi Pareto mempunyai beberapa model yang berbeda, salah satunya adalah rumus fungsi densitas yang mempunyai parameter α dan β sebagai berikut: f ( x) αθ α + 1 ( x + θ ) Nilai mean dan varians dari distribusi Pareto dapat dirumuskan sebagai berikut: Mean: E ( x) αβ α 1 Varians: V ( x) αβ αβ α α Distribusi Gamma Pada distribusi gamma, suatu bilangan variabel random eksponensial x dapat digunakan untuk memodelkan waktu menunggu terjadinya suatu kejadian yang diinginkan terjadi. Variabel random pada gamma x dapat digunakan untuk memodelkan waktu menunggu terjadinya suatu kejadian yang ke-n, jika kejadian yang terjadi secara berurutan bersifat independen. Dalam bagian ini suatu variabel random gamma dijadikan model untuk menunggu dua kejadian kegagalan misalnya kegagalan sistem mesin ATM dalam mengeluarkan uang atau memodelkan distribusi kerugian lainnya seperti asuransi. Distribusi gamma mempunyai parameter α dan β mempergunakan fungsi gamma Γ ( α ) dan untuk menghitung besaran fungsi densitasnya dapat dirumuskan sebagai berikut:
19 f ( t) x e θ xγ x θ ( α ) Γ α, dengan ( ) α 1 0 t e t dt Distribusi gamma mempunyai nilai mean dan varians sebagai berikut: Mean: E ( X ) α β α β Varians: V ( X ).4 Model Value at Risk Salah satu tantangan yang dihadapi pada risiko operasional adalah mengukur risiko pasar secara konsisten terhadap seluruh posisi risiko yang sensitif terhadap perubahan harga pasar. Hal ini telah dapat dijawab dengan perkembangan model Value at Risk (VaR). Pada tahun 1994, J.P. Morgan mempopulerkan konsep Value at Risk sebagai alat ukur risiko. VaR adalah kerugian yang dapat ditoleransi dengan tingkat kepercayaan (keamanan) tertentu. Pada sebelumnya model VaR ini, limit risiko ditentukan berdasarkan jumlah dari instrument tertentu yang dimiliki oleh bank. Dengan cara ini evaluasi terhadap level risiko masing-masing limit sulit dilakukan..4.1 Variabel Value at Risk Variabel-variabel utama dalam perhitungan VaR adalah jumlah data historis yang digunakan untuk menghitung volatilitas dan jumlah hari untuk proyeksi harga pasar di waktu mendatang. Basel mensyaratkan data historis yang digunakan adalah minimal satu tahun. Walaupun mungkin bank meggunakan periode yang lebih lama dan perlu diingat bahwa bank harus konsisten terhadap periode historis yang ditentukan untuk menjaga stabilitas perhitungan VaR.
20 .4. Model perhitungan VaR Perhitungan VaR untuk trading book dalam jumlah besar merupakan perhitungan yang kompleks harus dapat mencakup interaksi berbagai faktor risiko dalam mensimulasikan perubahan harga pasar. Model VaR menghitung risiko dengan membuat distribusi kerugian yang mungkin terjadi selama periode waktu tertentu untuk masing-masing posisi risiko yang dimiliki. Distribusi tersebut dapat dilakukan dengan proses dua langkah yaitu langkah pertama dimana distribusi harga pasar di waktu mendatang dihitung berdasarkan data historis. Adapun faktor utama dalam perhitungan distribusi tersebut adalah volatilitas historis. Hal ini dapat dilakukan untuk menghitung seberapa besar deviasi perubahan harga pasar terhadap nilai mean dan pada umumnya hasilnya dapat dinyatakan sebagai annual percentage. Sebagai contoh, jika volatilitas 0% per tahun diterapkan pada harga saham 100 berarti bahwa harga saham akan berfluktuasi antara 80 dan 10 dalam periode 1 bulan ke depan. Volatilitas historis dapat digunakan sebagai input dalam model untuk mensimulasikan pergerakan harga pasar di waktu mendatang. Langkah kedua yaitu menilai kembali masing-masing posisi risiko menggunakan distribusi harga pasar untuk membuat distribusi perubahan nilai dalam posisi risiko secara keseluruhan. Adapun tingkat kerugian yang mendekati confidence level yang digunakan oleh bank berdasarkan Basel adalah mensyaratkan sebesar 99% dengan menggunakan asumsi bahwa distribusi kerugian adalah distribusi operasional. Analisis ini dilakukan berulang-ulang untuk seluruh posisi risiko dan kemudian nilainya dijumlahkan untuk memperoleh nilai total VaR. Nilai VaR ini dapat dijumlahkan karena masing-masing telah dihitung dengan dasar yang konsisten oleh karena perbandingan risiko antar area bisnis yang berbeda-beda.
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Definisi Risiko Operasional Basel II Capital Accord secara khusus mendefinisikan risiko operasional sebagai risiko kerugian yang timbul dari kegagalan atau tidak memadainya proses
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Regulasi Bank Bank adalah sebuah lembaga yang diberikan izin oleh otoritas perbankan untuk menerima simpanan, memberikan kredit, dan menerima serta menerbitkan cek. Bank perlu di regulasi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Bank adalah sebuah lembaga yang diberikan izin oleh otoritas perbankan untuk menerima simpanan, memberikan kredit, dan menerima serta menerbitkan cek. Bank perlu di
Lebih terperinciBAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Pendekatan Perhitungan Risiko Operasional
BAB 3 PEMBAHASAN 3.1 Pendekatan Perhitungan Risiko Operasional Basel II Accord membolehkan bank untuk menggunakan salah satu dari tiga pendekatan untuk menghitung modal risiko operasional. Suatu bank memiliki
Lebih terperinciSTIE DEWANTARA Pengelolaan Risiko Operasional
Pengelolaan Risiko Operasional Manajemen Risiko, Sesi 9 Latar Belakang Bank-bank menempatkan perhatian terhadap risiko operasional sama pentingnya dengan risiko-risiko lainnya. Risiko operasional dapat
Lebih terperinci1 PENDAHULUAN Latar Belakang
1 PENDAHULUAN Latar Belakang Perkembangan bisnis yang pesat dan semakin meningkatnya kompleksitas produk bankmenyebabkan risiko kegiatan usaha bank juga semakin kompleks. oleh karena itu, bank ABC dituntut
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Bank adalah sebuah lembaga yang diberikan izin oleh otoritas perbankan untuk menerima simpanan, memberikan kredit, dan menerima serta menerbitkan cek. Bank perlu di
Lebih terperinciPENGUKURAN RISIKO OPERASIONAL DENGAN METODE AGGREGATING VALUE AT RISK SKRIPSI SRI JAYANTI NAPITUPULU
i PENGUKURAN RISIKO OPERASIONAL DENGAN METODE AGGREGATING VALUE AT RISK SKRIPSI SRI JAYANTI NAPITUPULU 070823024 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA
Lebih terperinciBab 12 Risiko Operasional
Pendahuluan Bab Risiko Operasional Pada awalnya (sebelum tahun 00an), sebuah bisnis akan selalu berhadapan dengan dua aspek risiko yaitu risiko bisnis dan risiko finansial. Risiko bisnis mencakup risiko
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI DAN DATA PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI DAN DATA PENELITIAN 3.1 Pengantar Dalam penelitian ini digunakan rancangan penelitian kasus karena dengan rancangan ini diharapkan dapat memberikan informasi yang mendalam, akurat, lengkap
Lebih terperinciBAB III DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN
28 BAB III DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Profil Perusahaan Bank ABC pada mulanya didirikan dengan menggunakan nama NV Perseroan Dagang dan Industrie Semarang Knitting Factory. Perusahaan mulai beroperasi
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Objek Penelitian Penelitian dalam karya akhir ini dilakukan melalui studi pustaka, pengumpulan data dan analisa kuantitatif. Studi pustaka digunakan untuk menyusun landasan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakang Dunia perbankan sebagai institusi yang memiliki izin untuk melakukan banyak aktivitas seperti menghimpun dana secara langsung dari masyarakat dalam bentuk simpanan (giro,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
15 BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini diberikan tinjauan pustaka, teori penunjang dan kerangka pemikiran. Tinjauan pustaka terdiri dari penelitian-penelitian sebelumnya yang mendasari skripsi ini, teori
Lebih terperinciPENJELASAN ATAS PERATURAN BANK INDONESIA NOMOR 13/23/PBI/2011 TENTANG PENERAPAN MANAJEMEN RISIKO BAGI BANK UMUM SYARIAH DAN UNIT USAHA SYARIAH
PENJELASAN ATAS PERATURAN BANK INDONESIA NOMOR 13/23/PBI/2011 TENTANG PENERAPAN MANAJEMEN RISIKO BAGI BANK UMUM SYARIAH DAN UNIT USAHA SYARIAH UMUM Kegiatan usaha Bank senantiasa dihadapkan pada risiko-risiko
Lebih terperinciUNIVERSITAS INDONESIA
UNIVERSITAS INDONESIA ANALISIS PERBANDINGAN PENGUKURAN RISIKO OPERASIONAL METODE LOSS DISTRIBUTION APPROACH (LDA) DENGAN BASIC INDICATOR APPROACH (BIA) : STUDI KASUS BANK X. SKRIPSI MARYAM FITRIYAH 0906610284
Lebih terperinciTAMBAHAN LEMBARAN NEGARA R.I
TAMBAHAN LEMBARAN NEGARA R.I No.5861 KEUANGAN OJK. Bank. Manajemen Risiko. Penerapan. Pencabutan. (Penjelasan atas Lembaran Negara Republik Indonesia Tahun 2016 Nomor 53) PENJELASAN ATAS PERATURAN OTORITAS
Lebih terperinciCatatan Kuliah. MA4183 Model Risiko Forecast, assess, and control your risk. Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.
Catatan Kuliah MA4183 Model Risiko Forecast, assess, and control your risk Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan Statistika - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2016 1 Tentang MA4183
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
49 III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penelitian Berdasarkan UU No. 21 Pasal 38 Tahun 2008 Tentang UU Perbankan Syariah disebutkan bahwa bank syariah dan UUS wajib menerapkan manajemen risiko,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Situasi lingkungan internal dan eksternal perbankan mengalami perkembangan pesat yang diikuti dengan semakin kompleksnya risiko kegiatan usaha perbankan sehingga
Lebih terperinciBAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN
BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN Dalam Bab 4 ini akan dibahas mengenai, analisis pengukuran risiko kredit consumer khususnya mortgage (KPR) pada Bank X dengan menggunakan Internal Model CreditRisk+. Dengan
Lebih terperinciSTATISTICS. WEEK 5 Hanung N. Prasetyo TELKOM POLTECH/HANUNG NP
STATISTICS WEEK 5 Hanung N. Prasetyo Kompetensi 1. Mahasiswa memahamikonsep dasar distribusi peluang kontinu khusus seperti uniform dan eksponensial 2. Mahasiswamampumelakukanoperasi hitungyang berkaitan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pendahuluan Pada bab ini akan diuraikan mengenai beberapa teori dan metode yang mendukung serta mempermudah dalam melakukan perhitungan dan dapat membantu di dalam pembahasan
Lebih terperinciBAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN
BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN Bab ini akan menguraikan pemecahan masalah dalam mengukur risiko kredit dengan menggunakan metode Credit Risk +. Dimana pemecahan masalah tersebut akan sesuai mengikuti metodologi
Lebih terperinciPERSATUAN AKTUARIS INDONESIA
PERSATUAN AKTUARIS INDONESIA Komisi Penguji PERSATUAN AKTUARIS INDONESIA UJIAN PROFESI AKTUARIS MATA UJIAN : A70 Pemodelan dan Teori Risiko TANGGAL : 24 Juni 2014 JAM : 13.30 16.30 WIB LAMA UJIAN : 180
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian Dalam penelitian untuk karya akhir ini akan dilakukan perhitungan risiko Kartu Kredit dengan menggunakan metode CreditRisk dalam mengukur nilai risiko kredit
Lebih terperinciCatatan Kuliah. MA4183 Model Risiko
Catatan Kuliah MA4183 Model Risiko Forecast and control your risk Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan Statistika - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2015 1 Tentang MA4183 Model Risiko
Lebih terperinciMA4183 MODEL RISIKO Control your Risk!
Catatan Kuliah MA4183 MODEL RISIKO Control your Risk! disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan STATISTIKA - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2014 Tentang MA4183 Model Risiko A. Jadwal
Lebih terperinciSISTEM PENGENDALIAN RISIKO OPERASIONAL PADA BANK PERKREDITAN RAKYAT DENGAN PENDEKATAN INDIKATOR DASAR
Jurnal Keuangan dan Perbankan, 21(1): 96 104, 2017 Nationally Accredited: No.040/P/2014 http://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jkdp SISTEM PENGENDALIAN RISIKO OPERASIONAL PADA BANK PERKREDITAN RAKYAT DENGAN
Lebih terperinciMA4183 MODEL RISIKO Control your Risk!
Catatan Kuliah MA4183 MODEL RISIKO Control your Risk! disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan STATISTIKA - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2014 Tentang MA4183 Model Risiko A. Jadwal
Lebih terperinciMA6281 Analisis Data dengan Copula Bab 1: Fungsi distribus. Bab 2: Data dan volatilitas Bab 3: Konsep Copula
MA6281 Analisis Data dengan Copula Bab 1: Fungsi distribusi bivariat Bab 2: Data dan volatilitas Bab 3: Konsep Copula Dependency is not necessarily bad Data risiko operasional Ilustrasi Data risiko operasional
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. membutuhkan peran makhluk lain untuk memenuhi kebutuhannya. Salah satu dari
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang masalah Manusia dilahirkan sebagai makhluk sosial, yang sudah pasti akan membutuhkan peran makhluk lain untuk memenuhi kebutuhannya. Salah satu dari sekian banyak kebutuhan
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
43 BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Objek Penelitian Objek penelitian yang akan dianalisis dalam karya akhir ini adalah mengenai pengukuran risiko kredit di bagian Consumer Banking, khususnya untuk kredit
Lebih terperinciMA4181 MODEL RISIKO Risk is managed, not avoided
Catatan Kuliah MA4181 MODEL RISIKO Risk is managed, not avoided disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan STATISTIKA - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2013 Tentang MA4181 Model Risiko
Lebih terperinciCatatan Kuliah. MA4183 Model Risiko Forecast, assess, and control your risk. Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.
Catatan Kuliah MA4183 Model Risiko Forecast, assess, and control your risk Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan Statistika - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2016 1 Tentang MA4183
Lebih terperinciBab 2 DISTRIBUSI PELUANG
Bab 2 DISTRIBUSI PELUANG PENDAHULUAN Setiap peristiwa akan mempunyai peluangnya masingmasing, dan peluang terjadinya peristiwa itu akan mempunyai penyebaran yang mengikuti suatu pola tertentu yang di sebut
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Bank sebagai lembaga intermediasi berperan dalam pembangunan dan perkembangan ekonomi nasional suatu negara karena bank mempunyai fungsi menyalurkan dana dari
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Pengantar Pada Bab ini akan dilakukan pembahasan untuk menetapkan beban overbooking melalui model penghitungan. Untuk dapat melakukan penghitungan tersebut, terlebih dahulu
Lebih terperinciCatatan Kuliah. MA4183 Model Risiko
Catatan Kuliah MA4183 Model Risiko Forecast and control your risk Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan Statistika - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2015 1 Tentang MA4183 Model Risiko
Lebih terperinciBAB 4 ANALISIS KREDIT KONSUMTIF BANK X DENGAN INTERNAL MODEL CREDITRISK Gambaran Umum Kredit Konsumtif pada Bank X
51 BAB 4 ANALISIS KREDIT KONSUMTIF BANK X DENGAN INTERNAL MODEL CREDITRISK + Dalam Bab 4 secara lebih mendalam akan dibahas analisis mengenai pengukuran risiko kredit konsumtif pada bank X dengan menggunakan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. tidak ada prestasi, tidak ada kemajuan dan tidak ada imbalan.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Risiko adalah bagian dari kehidupan. Menghindari semua resiko akan mengakibatkan tidak ada prestasi, tidak ada kemajuan dan tidak ada imbalan. The Institute
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. ii Bagaimana rata-rata atau nilai tengah dibuat oleh Stimulan eksternal.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan ilmu pengetahuan matematika dan penerapannya dalam berbagai bidang keilmuan selalu mencari metode baru untuk memudahkan dalam memprediksi dan menaksir
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN LITERATUR
7 BAB II TINJAUAN LITERATUR 2.1 Tinjauan Konsep Risiko Operasional Pengelolaan risiko operasional merupakan bagian integral dari manajemen risiko perusahaan. Risiko-risiko yang terkait dengan akivitas
Lebih terperinciBAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN
BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN Dalam karya akhir ini pengukuran risiko yang ditunjukan terhadap pembiayaan murabahah pada BNI Syariah dengan menggunakan Metode CreditRisk +, Dalam penerapan metode pengukuran
Lebih terperinciDistribusi Diskrit dan Kontinu yang Penting. Oleh Azimmatul Ihwah
Distribusi Diskrit dan Kontinu yang Penting Oleh Azimmatul Ihwah Distribusi Diskrit Fungsi probabilitas dari variabel random diskrit dapat dinyatakan dalam formula matematik tertentu yang dinamakan fungsi
Lebih terperinciCatatan Kuliah. MA4183 Model Risiko Risk: Quantify and Control. Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.
Catatan Kuliah MA4183 Model Risiko Risk: Quantify and Control Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan Statistika - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2017 1 Tentang MA4183 Model Risiko
Lebih terperinciPengantar Statistika Matematika II
Bab 6: Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia Inferensi Statistik Pendahuluan Inferensi Statistik Inferensi statistik adalah metode untuk menarik kesimpulan mengenai suatu populasi. Inferensi statistik
Lebih terperinciPr { +h =1 = } lim. Suatu fungsi dikatakan h apabila lim =0. Dapat dilihat bahwa besarnya. probabilitas independen dari.
6.. Proses Kelahiran Murni Dalam bab ini, akan dibahas beberapa contoh penting dari waktu kontinu, state diskrit, proses Markov. Khususnya, dengan kumpulan dari variabel acak {;0 } di mana nilai yang mungkin
Lebih terperinciDENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA GUBERNUR BANK INDONESIA,
PERATURAN BANK INDONESIA NOMOR: 11/ 25 /PBI/2009 TENTANG PERUBAHAN ATAS PERATURAN BANK INDONESIA NOMOR 5/8/PBI/2003 TENTANG PENERAPAN MANAJEMEN RISIKO BAGI BANK UMUM DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA GUBERNUR
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Menurut Open Darnius (2006, hal: 53) simulasi dapat diartikan sebagai suatu
xiv BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pendahuluan Menurut Open Darnius (2006, hal: 53) simulasi dapat diartikan sebagai suatu rekayasa dari suatu model secara logika ilmiah merupakan suatu metode alternatif
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam dunia bisnis dan investasi ada tiga hal yang perlu diperhatikan oleh investor yaitu modal, objektif dan risiko. Hal yang sering menjadi pusat perhatian investor
Lebih terperinciKONSEP DASAR PROBABILITAS DAN DISTRIBUSI PROBABILITAS LELY RIAWATI, ST, MT.
KONSEP DASAR PROBABILITAS DAN DISTRIBUSI PROBABILITAS LELY RIAWATI, ST, MT. EKSPERIMEN suatu percobaan yang dapat diulang-ulang dengan kondisi yang sama CONTOH : Eksperimen : melempar dadu 1 kali Hasilnya
Lebih terperinciUNIVERSITAS INDONESIA
UNIVERSITAS INDONESIA ANALISIS PERBANDINGAN PERHITUNGAN BEBAN MODAL RISIKO OPERASIONAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE EXTREME VALUE THEORY DAN METODE MONTE CARLO SIMULATION STUDY KASUS PT BANK ABC TESIS FERIYANTI
Lebih terperinciAnalisis Penggunaan Kernel Density Estimation pada M etode Loss Distribution Approach untuk Risiko Operasional
UNIVERSITAS INDONESIA Analisis Penggunaan Kernel Density Estimation pada M etode Loss Distribution Approach untuk Risiko Operasional TESIS Diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister
Lebih terperinciCatatan Kuliah. MA4183 Model Risiko
Catatan Kuliah MA4183 Model Risiko Forecast and control your risk Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan Statistika - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2015 1 Tentang MA4183 Model Risiko
Lebih terperinciRELIABILITAS & FUNGSI HAZARD. 05/09/2012 MK. Analisis Reliabilitas Darmanto, S.Si.
RELIABILITAS & FUNGSI HAZARD 1 RELIABILITAS Peluang bahwa suatu produk atau jasa akan beroperasi dengan baik dalam jangka waktu tertentu (durabilitas) pada kondisi pengoperasian sesuai dengan desain (suhu,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. seperti situs Bank Syariah yang terkait dalam penelitian ini. Penelitian ini
BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Data penelitian ini diambil dari situs Bank Indonesia (http://www.bi.go.id), referensi jurnal, buku yang menunjang serta situs web lainnya yang
Lebih terperinciLANDASAN TEORI. menyatakan hubungan antara variabel respon Y dengan variabel-variabel
5 II. LANDASAN TEORI 2.1 Model Regresi Poisson Analisis regresi merupakan metode statistika yang populer digunakan untuk menyatakan hubungan antara variabel respon Y dengan variabel-variabel prediktor
Lebih terperinciBAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN. penafsiran semua data yang berkaitan dengan apa yang menjadi obyek di dalam
BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Obyek Penelitian Obyek penelitian adalah proses yang mendasari pemilihan, pengolahan, dan penafsiran semua data yang berkaitan dengan apa yang menjadi obyek di dalam
Lebih terperinciTAMBAHAN LEMBARAN NEGARA RI
TAMBAHAN LEMBARAN NEGARA RI No.5626 KEUANGAN. OJK. Manajemen. Resiko. Terintegerasi. Konglomerasi. (Penjelasan Atas Lembaran Negara Republik Indonesia Tahun 2014 Nomor 348) PENJELASAN ATAS PERATURAN OTORITAS
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. komoditas, model pergerakan harga komoditas, rantai Markov, simulasi Standard
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini akan dibahas beberapa tinjauan mengenai teori yang diperlukan dalam pembahasan bab-bab selanjutnya antara lain tentang kontrak berjangka komoditas, model pergerakan
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN. Sebelum melakukan analisis dengan penerapan simulasi Monte Carlo dan VaR,
BAB IV PEMBAHASAN IV.1 Analisa Harga Saham BBCA Sebelum melakukan analisis dengan penerapan simulasi Monte Carlo dan VaR, penulis akan menganalisa pergerakan harga saham BBCA. Data yang diperlukan dalam
Lebih terperinciPENS. Probability and Random Process. Topik 5. Beberapa jenis Distribusi Variabel Acak. Prima Kristalina April 2015
Program Pasca Sarjana Terapan Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Probability and Random Process Topik 5. Beberapa jenis Distribusi Variabel Acak Prima Kristalina April 215 1 Outline 1. Beberapa macam
Lebih terperinciDistribusi Probabilitas Kontinyu Teoritis
Distribusi Probabilitas Kontinyu Teoritis Suprayogi Dist. Prob. Teoritis Kontinyu () Distribusi seragam kontinyu (continuous uniform distribution) Distribusi segitiga (triangular distribution) Distribusi
Lebih terperinciDistribusi Peluang Kontinyu STATISTIK INDUSTRI 1. Distribusi Peluang Kontinyu. Distribusi Diskrit Uniform. Distribusi Diskrit Uniform 13/11/2013
3//203 STATISTIK INDUSTRI Agustina Eunike, ST., MT., MBA Rata-rata dan Variansi Rumus Umum: Distribusi Peluang Diskrit dan Kontinyu UNIFORM Distribusi Diskrit Uniform Distribusi Diskrit Uniform Contoh:
Lebih terperinciMA4183 MODEL RISIKO Control your Risk!
Catatan Kuliah MA4183 MODEL RISIKO Control your Risk! disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan STATISTIKA - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2014 Tentang MA4183 Model Risiko A. Jadwal
Lebih terperinciIII. KERANGKA PEMIKIRAN
III. KERANGKA PEMIKIRAN 3.1 Kerangka Pemikiran Teoritis 3.1.1 Definisi dan Konsep Risiko Secara sederhana, risiko diartikan sebagai kemungkinan kejadian yang merugikan, sedangkan ketidakpastian merupakan
Lebih terperinciPENGUKURAN RISIKO MAKALAH
PENGUKURAN RISIKO MAKALAH Oleh Kelompok 2 MANAJEMEN RISIKO KELAS D PROGRAM STUDI MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS JEMBER 2015 PENGUKURAN RESIKO A. DEFINISI PENGUKURAN RESIKO Istilah risiko sudah
Lebih terperinciDISTRIBUSI PELUANG KONTINYU DISTRIBUSI PROBABILITAS
DISTRIBUSI PROBABILITAS Berbeda dengan variabel random diskrit, sebuah variabel random kontinyu adalah variabel yang dapat mencakup nilai pecahan maupun mencakup range/ rentang nilai tertentu. Karena terdapat
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Investasi pada hakekatnya merupakan penempatan sejumlah uang atau dana yang dilakukan pada saat ini dengan harapan memperoleh keuntungan di masa mendatang (Halim,
Lebih terperinciRISIKO OPERASIONAL. Andri Helmi M, SE., MM. Manajemen Risiko
RISIKO OPERASIONAL Andri Helmi M, SE., MM Manajemen Risiko DEFINISI RISIKO OPERASIONAL Risiko operasional merupakan risiko yang umumnya bersumber dari masalah internal perusahaan. Risiko ini terjadi disebabkan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Risiko adalah besarnya penyimpangan antara tingkat pengembalian yang diharapkan (expected return) dengan tingkat pengembalian aktual (actual return). Pengukuran
Lebih terperinciPENJELASAN ATAS PERATURAN BANK INDONESIA NOMOR: 5/8/PBI/2003 TENTANG PENERAPAN MANAJEMEN RISIKO BAGI BANK UMUM
PENJELASAN ATAS PERATURAN BANK INDONESIA NOMOR: 5/8/PBI/2003 TENTANG PENERAPAN MANAJEMEN RISIKO BAGI BANK UMUM UMUM Kegiatan usaha Bank senantiasa dihadapkan pada risiko-risiko yang berkaitan erat dengan
Lebih terperinciPengantar Proses Stokastik
Bab 1: Dasar-Dasar Probabilitas Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia Peluang Percobaan adalah kegiatan yang menghasilkan keluaran/hasil yang mungkin secara acak. Contoh: pelemparan sebuah dadu.
Lebih terperinciPengantar Statistika Matematik(a)
Catatan Kuliah Pengantar Statistika Matematik(a) Statistika Lebih Dari Sekadar Matematika disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan STATISTIKA - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2014
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. dibahas antara lain sejarah singkat, kegiatan, struktur organisasi, serta tata laksana
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian Objek penelitian dari skripsi ini adalah PT Rajawali. Adapun hal yang akan dibahas antara lain sejarah singkat, kegiatan, struktur organisasi, serta tata
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 \ BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Informasi-informasi faktual yang diperoleh berdasarkan hasil observasi maupun penelitian sangatlah beragam. Informasi yang dirangkum sedemikian rupa disebut dengan
Lebih terperinciMA4181 MODEL RISIKO Risk is managed, not avoided
Catatan Kuliah MA4181 MODEL RISIKO Risk is managed, not avoided disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan STATISTIKA - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2013 Tentang MA4181 Model Risiko
Lebih terperinciBAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Pengantar Di dalam penelitian ini akan dijelaskan secara detil mengenai data penelitian dan hal-hal yang terkait dengan data-data yang akan digunakan dalam penelitian
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Permasalahan
31 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan Risiko kredit atau dalam bahasa asing disebut credit risk adalah suatu potensi kerugian yang disebabkan oleh ketidak mampuan (gagal bayar) dari debitur
Lebih terperinciSURAT EDARAN OTORITAS JASA KEUANGAN NOMOR 14 /SEOJK.03/2015 TENTANG PENERAPAN MANAJEMEN RISIKO TERINTEGRASI BAGI KONGLOMERASI KEUANGAN
Yth. 1. Direksi Bank; 2. Direksi Perusahaan Asuransi dan Reasuransi; 3. Direksi Perusahaan Efek; dan 4. Direksi Perusahaan Pembiayaan; di tempat. SALINAN SURAT EDARAN OTORITAS JASA KEUANGAN NOMOR 14 /SEOJK.03/2015
Lebih terperinciUJIAN A70 PERIODE JUNI 2014 SOLUSI UJIAN PAI A70. A70-Pemodelan dan Teori Risiko 9/14/2014
SOLUSI UJIAN PAI A70 UJIAN A70 PERIODE JUNI 2014 A70-Pemodelan Teori Risiko 9/14/2014 Berikut merupakan solusi ujian PAI yang saya buat secara khusus untuk teman-teman PT Padma Radya Aktuaria, secara umum
Lebih terperinciANALISIS DAN PEMBAHASAN
Pengujian Hasil Analisis dengan Back Testing (LR) - Tentukan nilai T, V dan α - Hitung nilai - Bandingka LR dengan CV pada α tertentu - Kesimpulan uji Membandingkan Actual Loss dengan Metode Standar dengan
Lebih terperinciBank Danamon Laporan Tahunan Manajemen Risiko & Tata Kelola Perusahaan
54 Manajemen Risiko & Tata Kelola Perusahaan 55 Laporan Tahunan 2006 Bank Danamon Manajemen Risiko Risk architecture Bank Danamon telah terbukti efektif dalam masa-masa yang penuh tantangan. Pendahuluan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
18 BAB III METODE PENELITIAN Pada bab ini akan dikemukakan metode-metode yang akan digunakan pada bab selanjutnya. Metode-metode pada bab ini yaitu metode Value at Risk dengan pendekatan distribusi normal
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Antrian Teori antrian adalah teori yang menyangkut studi sistematis dari antrian atau baris-baris penungguan. Formasi baris-baris penungguan ini tentu saja merupakan suatu
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Antrian Sistem antrian adalah merupakan keseluruhan dari proses para pelanggan atau barang yang berdatangan dan memasuki barisan antrian yang seterusnya memerlukan pelayanan
Lebih terperinciANALISIS PENGUKURAN RISIKO OPERASIONAL BANK ABC DENGAN METODE LOSS DISTRIBUTION APPROACH KARYA AKHIR
ANALISIS PENGUKURAN RISIKO OPERASIONAL BANK ABC DENGAN METODE LOSS DISTRIBUTION APPROACH KARYA AKHIR Diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar S2 Nama : Gerardus Alrianto NPM : 0706169940
Lebih terperinciBAB VI DISTRIBUSI PROBABILITAS MENERUS
BAB VI DISTRIBUSI ROBABILITAS MENERUS 6. Distribusi Uniform (seragam) Menerus Distribusi seragam menerus merupakan distribusi yang paling sederhana. Karaketristik distribusi ini adalah fungsi kepadatannya
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. A. Pengertian dan Landasan Syariah Manajemen Risiko Operasional. 1. Pengertian Manajemen Risiko Operasional (Operasional Risk)
BAB II LANDASAN TEORI A. Pengertian dan Landasan Syariah Manajemen Risiko Operasional 1. Pengertian Manajemen Risiko Operasional (Operasional Risk) Risiko Operasional (Operasional Risk) adalah risiko yang
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Topik manajemen risiko menjadi mengemuka setelah terjadi banyak kejadian tidak terantisipasi yang menyebabkan kerugian perusahaan. Depresi tajam dan cepat terhadap
Lebih terperinciBAB IV METODE PENELITIAN
BAB IV METODE PENELITIAN 4.1. Desain Penelitian Penelitian ini akan memberikan penjelasan secara deskriptif mengenai hasil perhitungan statistik dalam mengukur risiko kredit menggunakan metode CreditRisk
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
25 BAB III METODE PENELITIAN A. Desain Penelitian Pada penelitian ini penulis menggunakan pendekatan deskriptif untuk mencapai tujuan dari penelitian. Dalam penelitian ini variabel yang diteliti adalah
Lebih terperinciPERENCANAAN MANAJEMEN RESIKO
PERENCANAAN MANAJEMEN RESIKO 1. Pengertian Manajemen Resiko Menurut Wikipedia bahasa Indonesia menyebutkan bahwa manajemen resiko adalah suatu pendekatan terstruktur/metodologi dalam mengelola ketidakpastian
Lebih terperinciPENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang PT. Pindad merupakan perusahaan yang bergerak dibidang produk peralatan militer dan produk komersial di Indonesia. Selain memproduksi senjata, PT. Pindad juga memproduksi
Lebih terperinciMITIGASI RISIKO KEAMANAN SISTEM INFORMASI
MITIGASI RISIKO KEAMANAN SISTEM INFORMASI Pengertian Risiko Sesuatu yang buruk (tidak diinginkan), baik yang sudah diperhitungkan maupun yang belum diperhitungkan, yang merupakan suatu akibat dari suatu
Lebih terperinciLAMPIRAN I SURAT EDARAN OTORITAS JASA KEUANGAN NOMOR 14/SEOJK.03/2015 TENTANG PENERAPAN MANAJEMEN RISIKO TERINTEGRASI BAGI KONGLOMERASI KEUANGAN
LAMPIRAN I SURAT EDARAN OTORITAS JASA KEUANGAN NOMOR 14/SEOJK.03/2015 TENTANG PENERAPAN MANAJEMEN RISIKO TERINTEGRASI BAGI KONGLOMERASI KEUANGAN - 1 - PEDOMAN PENERAPAN MANAJEMEN RISIKO TERINTEGRASI Konglomerasi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Fluktuasi atau volatilitas pasar yang semakin meningkat akan mempengaruhi
BAB I PENDAHULUAN I. 1. Latar Belakang Risiko muncul karena adanya ketidakpastian dan ketidakpastian bisa tercermin dari kondisi dengan fluktuasi yang tinggi, semakin tinggi fluktuasi semakin tinggi resiko
Lebih terperinciPENGUKURAN RISIKO OPERASIONAL DENGAN PENDEKATAN PEAK OVER THRESHOLD GENERALIZED PARETO DISTRIBUTION SKRIPSI YENNY HERMIANA ALGA
PENGUKURAN RISIKO OPERASIONAL DENGAN PENDEKATAN PEAK OVER THRESHOLD GENERALIZED PARETO DISTRIBUTION SKRIPSI YENNY HERMIANA ALGA 090823049 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Topik manajemen risiko menjadi mengemuka setelah terjadi banyak kejadian yang menyebabkan kerugian pada perusahaan. Depresi tajam dan cepat terhadap rupiah (krisis
Lebih terperinci