PENGUKURAN RISIKO MANFAAT PENGUKURAN RISIKO DIMENSI YANG DIUKUR

dokumen-dokumen yang mirip
PENGUKURAN RISIKO MANFAAT PENGUKURAN RISIKO DIMENSI YANG DIUKUR

Andri Helmi M, SE., MM.

PENANGGULANGAN RISIKO. 2. Pembiayaan Risiko (Risk financing)

PENANGGULANGAN RISIKO. 2. Pembiayaan Risiko (Risk financing)

Sekoin uang logam mempunyai dua permukaan H dan T dilemparkan berkali kali. Hasil yg diperoleh pada setiap pelemparan apakah H atau T di catat Hasil

PENGUKURAN RISIKO MAKALAH

PROBABILITAS. Disajikan oleh: Bernardus Budi Hartono. pakhartono at gmail dot com budihartono at acm dot org

ATURAN DASAR PROBABILITAS. EvanRamdan

Materi #2 TIN315 Pemeliharaan dan Rekayasa Keandalan Genap 2015/2016

PENDAHULUAN.

Bab 3 Pengantar teori Peluang

TEORI KEMUNGKINAN (PROBABILITAS)

STATISTIKA LINGKUNGAN

Universitas Gadjah Mada Fakultas Teknik Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan PROBABILITAS. Statistika dan Probabilitas

FE Unlam Banjarmasin Abdul Hadi, 2010

Probabilitas pendahuluan

Bagian 2. Probabilitas. Struktur Probabilitas. Probabilitas Subyektif. Metode Frekuensi Relatif Kejadian untuk Menentukan Probabilitas

Teknik Pengolahan Data

STATISTIK INDUSTRI 1. Agustina Eunike, ST., MT., MBA

Ruang Sampel /Sample Space (S)

The image cannot be display ed. Your computer may not hav e enough memory to open the image, or the image may hav e been corrupted.

PROBABILITY AND GENETIC EVENTS

FUNGSI MANAJEMEN RISIKO

Contoh: Aturan Penjumlahan. Independen. P(A dan B) = P(A) x P(B)

PROBABILITAS (PELUANG) PENGERTIAN PROBABILITAS

PENDAHULUAN. Langkah-langkah Penanggulangan Risiko:

International trade and risks

AMIYELLA ENDISTA. Website : BioStatistik

ALJABAR SET & AKSIOMA PROBABILITAS

TEORI PROBABILITAS (TEORI KEMUNGKINAN)

PENGERTIAN INVESTASI

Magister Pengelolaan Air dan Air Limbah Universitas Gadjah Mada. 18-Aug-17. Statistika Teknik PROBABILITAS

UNIVERSITAS SILIWANGI FAKULTAS EKONOMI SILABUS

Kompetens n i s : Mahasiswa mam a pu p menjel enj a el s a ka k n gejala ekonomi dengan meng guna k n a konsep probabil i i l t i as

Probabilitas dan Proses Stokastik

BAB 2 LANDASAN TEORI. Dalam penulisan skripsi ini, dijabarkan beberapa aksioma dan teorema yakni sebagai berikut :

GENETIKA POPULASI. Kuswanto. Fakultas Pertanian Universitas Brawijaya

FE Unlam Banjarmasin Abdul Hadi, 2010

PS-02 HUKUM-HUKUM PROBABILITAS. Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Februari 2016

MAKALAH PELUANG OLEH :

PROBABILITAS (2) Bernardus Budi Hartono. Teknik Informatika [Gasal ] FTI - Universitas Stikubank Semarang

Hidup penuh dengan ketidakpastian

PENALARAN DENGAN KETIDAKPASTIAN (UNCERTAINITY)

DECISION THEORY DAN GAMES THEORY

PEMBAHASAN UTS 2015/2016 STATISTIKA 1

FUNGSI MANAJEMEN RISIKO Pengertian Manajemen Risiko

Dalam kehidupan sehari-hari sering kita dengar istilah resiko. Berbagai macam risiko, seperti risiko kebakaran, tertabrak kendaraan lain dijalan,

BAB 1 PENDAHULUAN. masing-masing individu untuk terhindar dari kerusakan dan kehilangan. Asuransi

RESIKO DALAM ASURANSI

Pertemuan Ke-1 BAB I PROBABILITAS

ANDRI HELMI M, SE., MM. RISK MANAGEMENT

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

Eksperimen. Ruang Sampel Diskrit. Ruang Sampel. Ruang sampel S, yaitu himpunan dari semua kemungkinan hasil dari suatu percobaan acak (statistik).

BAB 1 PENDAHULUAN. bersifat inheren yang muncul sebelum risiko yang lainnya (Muslich, 2007).

Manajemen Resiko Proyek Sistem Informasi Pangkalan Data Sekolah dan Siswa (PDSS)

PENALARAN DENGAN KETIDAKPASTIAN (UNCERTAINITY)

2-1 Probabilitas adalah:

BAB I PENDAHULUAN. Dalam kehidupan di dunia, manusia selalu dihadapkan pada risiko yang setiap

Statistika. Probabilitas. Universitas Gadjah Mada Fakultas Teknik Jurusan Teknik Sipil dan Lingkungan Prodi S2 Teknik Sipil.

28/09/2012 SAMPLE SPACE, SAMPLE POINTS, EVENTS. ω Ω

Pendahuluan Teori Peluang

Berapa Peluang anda. meninggal? selesai S-1? menjadi menteri? menjadi presiden?

Wilcoxon Signed-Rank Test Single-Sample (Ade Heryana, SST, MKM) April 16, 2017

Review Teori Probabilitas

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Modul ke: STATISTIK Probabilitas atau Peluang. 05Teknik. Fakultas. Bethriza Hanum ST., MT. Program Studi Teknik Mesin

BAB V TEORI PROBABILITAS

PERTEMUAN 5 PENANGGULANGAN RISIKO

BAB II PROBABILITAS Ruang sampel (sample space)

Oleh : Achmad Sebastian Ristianto

PEMBERIAN ALASAN DI BAWAH KETIDAKPASTIAN

LANDASAN TEORI. Universitas Indonesia. Klasifikasi topik menggunakan..., Dyta Anggraeni

Bab 9. Peluang Diskrit

BAB I PENDAHULUAN. barang-barang dicuri, dan sebagainya. Kemungkinan akan kehilangan atau

Learning Outcomes Ruang Contoh Kejadian Aksioma Peluang Latihan. Aksioma Peluang. Julio Adisantoso. 16 Pebruari 2014

UJIAN A70 PERIODE JUNI 2014 SOLUSI UJIAN PAI A70. A70-Pemodelan dan Teori Risiko 9/14/2014

Probabilitas. Tujuan Pembelajaran

Konsep Peluang. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN

PE P L E U L A U N A G N

Entrepreneurship and Inovation Management

III. KERANGKA PEMIKIRAN

III KERANGKA PEMIKIRAN

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

II. TINJAUAN PUSTAKA. dua belah pihak atau lebih, dengan mana pihak penanggung mengikatkan diri kepada

Suplemen Kuliah STATISTIKA. Prodi Sistem Informasi (SI 3) STIKOM AMBON Pokok Bahasan Sub Pok Bahasan Referensi Waktu

ANALISIS BERPIKIR PROBABILISTIK MAHASISWA PENDIDIKAN MATEMATIKA IKIP PGRI PONTIANAK DALAM MATA KULIAH TEORI PELUANG

DASAR-DASAR MANAJEMEN RISIKO/ RUANG LINGKUP MANAJEMEN RISIKO

Bab 2 LANDASAN TEORI

KONSEP DASAR PROBABILITAS

I. PENDAHULUAN. Bahaya kebakaran pada kehidupan manusia banyak yang mengancam. keselamatan harta kekayaan, jiwa, dan raga manusia.

Peluang suatu kejadian

Binomial Distribution. Dyah Adila

BAB 3 METODOLOGI DAN DATA PENELITIAN. 3.1 Metodologi Untuk Pemecahan Masalah

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

PENS. Probability and Random Process. Topik 3. Dasar Probabilitas. Prima Kristalina Maret 2015

BAB II LANDASAN TEORI

Konsep Dasar Probabilitas

Transkripsi:

PENGUKURAN RISIKO MANFAAT PENGUKURAN RISIKO 1. Untuk menentukan kepentingan relatif dari suatu risiko yang dihadapi. 2. Untuk mendapatkan informasi yang sangat diperlukan oleh Manajer Risiko dalam upaya menentukan cara dan kombinasi cara-cara yang paling dapat diterima/paling baik dalam penggunaan sarana penanggulangan risiko. DIMENSI YANG DIUKUR 1. Besarnya frekuensi kerugian, artinya berapa kali terjadinya suatu kerugian selama suatu periode tertentu. 2. Tingkat kegawatan (severity) atau keparahan dari kerugiankerugian tersebut. Artinya untuk mengetahui sampai seberapa besar pengaruh dari suatu kerugian terhadap kondisi perusahaan, terutama kondisi finansialnya. 1

Dari hasil pengukuran yang mencakup dua dimensi tersebut paling tidak dapat diketahui: 1. Nilai rata-rata dari kerugian selama suatu periode anggaran. 2. Variasi nilai kerugian dari satu periode anggaran ke periode anggaran yang lain naik-turunnya nilai kerugian dari waktu ke waktu. 3. Dampak keseluruhan dari kerugian-kerugian tersebut, terutama kerugian yang ditanggung sendiri (diretensi), jadi tidak hanya nilai rupiahnya saja. Beberapa hal yang perlu diperhatikan berkaitan dengan dimensi pengukuran tersebut, antara lain: 1. Orang umumnya memandang bahwa dimensi kegawatan dari suatu kerugian potensial lebih penting dari pada frekuensinya. 2

2. Dalam menentukan kegawatan dari suatu kerugian potensial seorang Manajer Risiko harus secara cermat memperhitungkan semua tipe kerugian yang dapat terjadi, terutama dalam kaitannya dengan pengaruhnya terhadap situasi finansial perusahaan. 3. Dalam pengukuran kerugian Manajer Risiko juga harus memperhatikan orang, harta kekayaan atau exposures yang lain, yang tidak terkena peril. 4. Kadang-kadang akibat akhir dari peril terhadap kondisi finansial perusahaan lebih parah dari pada yang diperhitungkan, antara lain akibat tidak diketahuinya atau tidak diperhitungkannya kerugian-kerugian tidak langsung. 5. Dalam mengestimasi kegawatan dari suatu kerugian penting pula diperhatikan jangka waktu dari suatu kerugian, di samping nilai rupiahnya. 3

Pengukuran Frekuensi Kerugian Untuk mengetahui berapa kali suatu jenis peril dapat menimpa suatu jenis objek yang bisa terkena peril selama suatu jangka waktu tertentu, yang umumnya satu tahun. Berdasarkan Dimensi Frekuensinya ada empat kategori kerugian: Manajer Risiko harus memperhatikan 1. Almost nil 2. Slight 3. Moderate 4. Definite 1. Beberapa jenis kerugian yang dapat menimpa suatu objek. 2. Beberapa jenis objek yang dapat terkena suatu jenis kerugian. 4

Pengukuran Kegawatan Kerugian Untuk mengetahui berapa besarnya nilai kerugian, yang selanjutnya dikaitkan dengan pengaruhnya terhadap kondisi perusahaan, terutama kondisi finansialnya. 1. Kemungkinan kerugian maksimum dari setiap peril. 2. Probalilitas kerugian maksimum dari setiap peril. 3. Keseluruhan (aggregate) kerugian maksimum setiap tahunnya. 1. Normal loss expectancy 2. Probable maximum loss 3. Maximum foreseeable loss 4. Maximum possible loss. 5

KONSEP PROBABILITAS Probabilitas merupakan kesempatan atau kemungkinan terjadinya suatu kejadian atau kemungkinan jangka panjang terjadinya sesuatu. Sample Space Event Suatu set dari kejadian tertentu yang diamati (S) Merupakan segmen atau bagian dari Sample Space (E) E Tanpa Bobot: P(E)= ---- S W(E) Dengan Bobot: P(E)= -------- W(S) Di mana: P(E) = probabilitas terjadinya event E = sub set atau event S = sample space atau set W = bobot dari masing-masing event 6

Contoh: Dari catatan polisi diketahui bahwa jumlah kecelakaan kendaraan bermotor di Tasikmalaya selama tahun 2004 sebanyak 1.000 kali. Dari jumlah tersebut sebanyak 100 merupakan kecelakaan mobil pribadi dan 900 mobil penumpang umum. (Untuk mobil pribadi diberi bobot 2, sedangkan untuk mobil penumpang umum diberi bobot 1. Probabilitas terjadinya kecelakaan mobil pribadi adalah: 100 1 a. Tanpa dibobot = -------- = --- = 10% 1.000 10 2 x 100 2 b. Dengan dibobot = ----------------------- = ---- = 18,18% (2 x 100)+(1 x 900) 11 7

Asumsi dalam Probabilitas 1. Bahwa kejadian atau event tersebut akan terjadi 2. Bahwa kejadian-kejadian tersebut adalah mutually exclusive, artinya dua peristiwa tidak akan terjadi secara bersamaan. 3. Bahwa pemberian bobot pada masing-masing peristiwa dalam set adalah positif, sebab besarnya probabilitas akan berkisar antara 1 dan 0, di mana peristiwa yang pasti terjadi probabilitasnya 1, sedangkan peristiwa yang pasti tidak terjadi probabilitasnya 0. Aksioma Definisi Probabilitas 1. Probabilitas adalah suatu nilai/angka yang besarnya terletak antara 0 dan 1, yang diberikan pada masing-masing peristiwa. 0 P(A) 1 8

2. Jumlah hasil penambahan keseluruhan probabilitas dari peristiwa-peristiwa yang mutually exclusive dalam sample space adalah 1. 3. Probabilitas suatu peristiwa yang terdiri dari sekelompok peristiwa yang mutually exclusive dalam suatu set (sample space) merupakan hasil penjumlahan dari masing-masing probabilitas yang terpisah. Sifat Probabilitas Probabilitas adalah aproksimasi. Jarang sekali terjadi atau bahkan tidak mungkin dapat diketahui besarnya probabilitas secara mutlak (pasti sama dengan kenyataan). 9

Peristiwa Independen dan Acak/Random Suatu konsep yang sangat penting dalam probabilitas dan penerapannya dalam asuransi berhubungan dengan kejadian/peristiwa yang sifatnya berdiri sendiri atau independen. Artinya hasil dari suatu peristiwa dalam sekelompok kemungkinan peristiwa tidak akan mempengaruhi penilaian tentang probabilitas dari peristiwa yang lain. Peristiwa yang Berulang Apabila kita mengetahui bahwa probabilitas terjadinya suatu peristiwa dalam satu kali percobaan adalah p dan probabilitas tidak terjadinya sesuatu adalah q, maka q=1-p. Formula Binomial 10

Nilai Harapan (Expected Value) Expected Value dari suatu peristiwa dapat ditentukan dengan membuat tabel (tabel binomial) untuk hasil-hasil yang mungkin diperoleh dari menilai masing-masing hasil tersebut berdasarkan probabilitasnya. Dengan menjumlahkan hasil dari masing-masing peristiwa tersebut akan diperoleh expected value. Contoh: Diketahui: Dari 100 buah rumah kemungkinan terbakarnya satu rumah adalah 37% dan rata-rata kerugian untuk setiap kebakaran adalah Rp100.000.000, maka expected value kerugiannya Rp37.000.000 (37% x Rp100.000.000). 11

Contoh: Keuntungan yang diharapkan Rp10.000.000, Probabilitas mendapatkan keuntungan tersebut 80%. Expected value: Probabilitas Hasil Expected Value 80% 20% Rp10.000.000 Rp10.000.000 Rp8.000.000 Rp2.000.000 100% Rp6.000.000 Untuk mengamankan terhadap risiko yang dihadapi dapat dialihkan kepada pihak lain yang mau menerima (perusahaan asuransi) 12

Penafsiran Tentang Probabilitas 1. Peristiwa yang saling pilah (mutually exclusive event) Dua peristiwa dikatakan saling pilah apabila terjadinya peristiwa yang satu menyebabkan tidak terjadinya peristiwa yang lain. Menurut aturan probabilitas terjadinya salah satu peristiwa adalah jumlah probabilitas masing-masing peristiwa. Bila peritiwanya A dan B, maka probabilitas terjadinya peristiwa A atau B dapat dinyatakan sebagai berikut: Contoh: p(a atau B) = p(a) + p(b) Probabilitas terjadinya kerugian peristiwa A sebesar Rp1.000.000 adalah 1/10 dan kerugian peristiwa B sebesar Rp2.500.000 adalah 1/20, maka probabilitas akan terjadinya kerugian Rp1000.000 atau Rp2.500.000 adalah 1/10 + 1/20 = 3/20 13

2. Compound events Compound events adalah terjadinya dua atau lebih peristiwa terpisah selama jangka yang sama. Metode untuk menentukan probabilitas suatu compound events tergantung pada sifat peristiwa yang terpisah, apakah merupakan peristiwa bebas atau peristiwa bersyarat. a. Compound events yang bebas (independent) Dua peristiwa adalah bebas terhadap satu sama lain, jika terjadinya salah satu tidak ada hubungannya dengan peristiwa yang lain. Probabilitas terjadinya peristiwa itu serentak (dalam waktu yang sama) adalah sama dengan hasil perkalian probabilitas masing-masing peristiwa. 14

Contoh: Perusahaan X mempunyai dua gudang A dan B, di mana gudang A terletak di Surabaya dan gudang B terletak di Semarang. Probabilitas terbakarnya gudang A tidak mempengaruhi/dipengaruhi oleh terbakarnya gudang B. Bila probabilitas terbakarnya gudang A adalah 1/20 dan probabilitas terbakarnya gudang B adalah 1/40, maka probabilitas terbakarnya gudang A dan B adalah (1/20) x (1/40) = 1/800. Aturan tentang compound probability dapat digabungkan dengan aturan tentang mutually exclusive probability dalam rangka menghitung probabilitas dari semua kemungkinan, yaitu sebagai berikut: 15

1. Kemungkinan I: Terbakarnya gudang A dan tidak terbakarnya gudang B: (1/20) x (1 1/40) = 39/800 2. Kemungkinan II: Tidak terbakarnya gudang A dan terbakarnya gudang B: (1 1/20) x (1/40) = 19/800 3. Kemungkinan III: Tidak terbakarnya gudang A dan gudang B: (1 1/20) x (1 1/40) = 741/800 4. Kemungkinan IV: Terbakarnya gudang A dan B: (1/20) x (1/40) = 1/800 Jumlah probabilitas keempat kemungkinan = 1 16

b. Compound events bersyarat (Conditional compound events) Compound events bersyarat adalah dua peristiwa atau lebih di mana terjadinya peristiwa yang satu akan mempengaruhi terjadinya peristiwa yang lain. Probabilitas Compound events bersyarat dapat dihitung dengan rumus: p(a dan B) = p(a) x p(b/a) atau p(b dan A) = p(b) x p(a/b) di mana p(a dan B) notasi untuk probabilitas bersyarat yang terjadinya peristiwa B sesudah terjadinya peristiwa A, sedangkan p(b dan A) bila sebaliknya. 3. Peristiwa yang inklusif Peristiwa yang inklusif adalah dua peristiwa atau lebih yang tidak mempunyai hubungan saling pilah di mana ingin diketahui probabilitas terjadinya paling sedikit satu peristiwa di antara dua atau lebih peristiwa tersebut. p(a atau B) = p(a) + p(b) p(a dan B) 17