Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Industri perminyakan di Indonesia sudah dimulai sejak tahun 1940-an oleh perusahaan Belanda. Ini bisa dilihat terdapatnya lapangan-lapangan minyak tua yang terdapat pada beberapa daerah di Indonesia. Setelah Indonesia merdeka lapangan-lapangan tersebut dinasionalisasikan oleh pemerintah.Saat ini bisnis perminyakan didominasi oleh perdagangan yang bertujuan untuk penyediaan Bahan Bakar Minyak (BBM) bagi kebutuhan nasional, maupun kepentingan ekspor bagi yang bertujuan mendapatkan devisa. Dalam melakukan ekspor BBM pendapatan akan sangat tergantung pada harga yang berlaku di pasar, sehingga terdapat risiko ketidakpastian pendapatan hasil ekspor.Hal ini merupakan suatu risiko pasar yang didefinisikan sebagai risiko yang mungkin timbul karena adanya pergerakan variabel pasar (adverse movement) dari ekspor yang dilakukan dan dapat menimbulkan kerugian terhadap perusahaan. Dalam penelitian ini komponen yang dijadikan obyek penelitian adalah risiko harga BBM.Pengukuran risiko pasar dapat dilakukan dengan mempergunakan standard approach atau internal model. Penerapan internal model diharuskan mempergunakan pendekatan Value at Risk (VaR). Dalam hal ini VaR dapat mengukur potensi kerugian maksimal yang mungkin terjadi dalam selang waktu tertentu dengan confidence level tertentu serta pada kondisi pasar yang normal.Pada penelitian yang dilakukan, digunakan pendekatan Riskmetrics dalam mengukur risiko harga dengan metode Exponential Weighted Moving Average (EWMA) sesuai dengan hasil pengujian data yang ada.Untuk mengetahui mengetahui karakteristik data return telah dilakukan pengujian data dengan Cara :? Stationerry Test dengan ADF test.? Uji normalitas data dengan Jarque Bera? White Heteroscedastic TestBerdasarkan uji data yang dilakukan, diperoleh bahwa metode yang tepat untuk melakukan forecasting volatilitas return harga tersebut adalah standar normal dan EWMA. Dan hasil perhitungan volatilitas tersebut maka dapat diukur VaR harian dengan tingkat keyakinan 95% dan 99% pada holding period satu hari.Langkah selanjutnya adalah dilakukan uji validasi model berdasarkan Kupiec Test dengan Total Number of Failure (TNoF) dan Time until First Failure (TUFF). Setelah dilakukan uji validasi pada model deviasi standar dan EWMA maka dapat disimpulkan hasil pengukuran dengan metode tersebut valid. Dapat diartikan bahwa nilai VaR yang dihasilkan dapat menangkap semua pergerakan actual loss selama penelitian.Berdasarkan pengamatan yang dilakukan selama periode penelitian telah diketahui kerugian maksimum pada ekspor yang dapat terjadi. Hal ini hares menjadi perhatian pihak manajemen perusahaan, karena hares segera diambil langkah-langkah untuk mengantisipasi kerugian yang mungkin terjadi.

---

Oil industry in Indonesia has begun since 1940's by the Dutch government. It was able to be seen with many old oil fields found at some areas in Indonesia. After Indonesia was free the fields were nationalized by the government.

Currently oil business is dominated by trading which having a goal to supply the Refined Fuel Oil (BBM) for national needs, or for export interest to obtain a foreign exchange. In doing export the BBM, the income will depend on prevailing price in the market, so it was found the income uncertainty risk of the result of export.

In this case the market risk is defined as the risk may arise because any adverse movement from export to be clone and can arise the loss for a company. In this research, we used the research of the price risk of the BBM.

Determination of the market risk can be done by using standard approach or internal model. Applying the internal model is required to use the Value at Risk approach (VaR). In this case VaR can determine the maximal loss potency maybe occurred in several time with certain confidence level and in normal market condition.

Research was carried out by using riskmetrics approach to determine the price risk with the Exponential Weighted Moving Average (EWMA) method in accordance with the result of existing examining of the data.

To know the characteristics of the data return has been carried out examining of the data in a way:

a. Stationery Test with ADF Test.

b. Data Normality Test with Jarque Bera

c. White Heteroscedastic Test

Based on the data test to be done, it was found that the appropriate method to carry out forecasting volatility return the price is normal standard and EWMA. Of the result of calculation of the volatility and it was able to be determined the daily VaR with certainty level 95% and 99% at holding period one day.

The next step is carried out validation test of model based on the Kupicc Test with Total Number of Failure (TNoF) and Time until First Failure (TUFF)_ After being carried out the validation test on standard deviation model and EWMA and can be concluded the result of calculation with the method is valid. It was able to be meant that VaR value which is obtained can handle all actual losses movement during the research.

Based on the observation to be done during the research it was known the maximum loss on export which can be occurred. In this case must be concern for company management, because it must immediately be taken the steps to anticipate the loss maybe occurred."

"Kondisi perbankan di Indonesia dari tahun ke tahun mengalami peningkatan yang cukup tinggi setelah mengalami krisis ekonomi pada tahun 1997 Pada tahun 2004, tercatat persetujuan kredit baru di seluruh bank umum sebanyak Rp 31 1,63 triliun dimana jumlah ini meningkat 32,59% dari tahun 2003 yang mencapai Rp.235,04 triliun. Sehingga perbankan Indonesia dituntut untuk melakukan pengelolaan usaha dengan prinsip kehatihatian. Salah satu pengelolaan yang dilakukan perbankan adalah pengelolaan risiko Salah satu risiko vital yang butuh pengelolaan yang intcnsif adalah risiko kredit.PT. Bank XYZ merupakan bank yang sudah menerapkan pengelolaan risiko kredit dengan menggunakan infrastruktur internal rating dalam pengukuran risiko kreditnya. Salah satu melode perhitungan risiko kredit dengan menggunakan sistem internal rating adalah Macro Simulation Approach. Dengan menggunakan pendekatan Macro Simulation, PT. Bank XYZ dapat melihat pengaruh faktor ekonomi makro terhadap probability of default debiturnya. Sehingga tidak semata-mata risiko dilihat pada kondisi keuangan debiturnya saja. Adapun faktor ekonomi makro yang diamati mencakup PDB, IHSG, inflasi, SBI, Kurs USD dan Kurs WY, dimana beberapa diantara faktor ekonomi tersebut mempengaruhi pergerakan credit rating debitur sektor manufaktur PT. Bank XYZ. Sebagai contoh, SBI mempengaruhi probabilitas credit rating BF menjadi E2, D2 menjadi D3, dan D3 menjadi E2.Dengan pendekatan Macro Sinurlation Approach dapat diketahui probabilitas credit rating yang telah disesuaikan dengan pengaruh faktor ekonomi makro. Hasilnya adalah berupa matriks transisi conditional. Kemudian untuk mengetahui risiko kredit dilakukan pcrhitungan VaR krcdit) dengan menggunakan hasil probability of default kredit rating matriks transisi conditional (Macro Simmulation Approach). Sehingga jumlah maksimal kerugian yang dapat dialarni olch PT Bartk XYZ dari krcdit sektor manufaktur dengan tingkat keyakinan 95% adalah sebesar Rp.52 303 767 (dengan asumsi distribusi normal) atau Rp 181 105 913 495 (dengan asumsi distribusi tidak normal) Nilai diatas merupakan 0.0089% (dengan asumsi distribusi normal) atau 31.15% (dengan asumsi distribusi tidak normal) dari total kcseluruhan baki debet kredit sektor manufaktur. Dengan demikian PT. Bank XYZ diwajihkan untuk menyediakan pencadangan modal untuk meng-cover risiko krcdit sektor manufaktur sebesar 8% x 31,15% = 2,49% dari total baki debet pinjamannva.

---

After crisis at 1997. economic condition especially banking in Indonesia has been significantly grown. Year 2004, new credit approval for all banks achieved Rp. 311.63 billion. which is growth 32,59% from year 2003 for Rp. 235 04 billion. Subject to its growth. Indonesian banking should realized the risk especially credit risk that should be managed well.

PT. Bank XYZ has already established credit risk management with internal rating system in credit risk measurement One of credit risk measurement method using internal rating is Macro Simulation Approach. With Macro Simulation Approach. PT. Bank XYZ can observe the influence of macro economic factors aligned with probability of default of each company. The macro economic factors such as Gross Domestic Product (PDB), Indonesian Stock Price Index (1HSG). inflation. Government T-bills (SBI). USD Foreign Exchange (Kurs USD) and JPY Foreign Exchange (Kurs JPY) had effect on credit rating movement for credit manufacture at PT. Bank XYZ. For example. SBI had effect on probability of credit rating BI become E2, D2 become D3 and D3 become E2.

Result of Macro Simulation Approach which already aligned between probability of credit rating and macro economic factors is conditional transition matrix. Then calculation of credit risk with credit VaR (CreditMetrics) has to be conducted by using probability of default in conditional transition matrix (Macro Simulation Approach). Loss maximum amount of credit manufacture at PT. Bank XYZ with 95% confident level (assuming normal distribution) is Rp.52.303.767 or Rp. 183,105.913,495 (assuming actual distribution). This amount is 0 0089% (assuming normal distribution) or 31.15% (assuming actual distribution) from total of exposure of credit manufacture For capital requirement purpose. PT Bank XVZ has to reserve equity for 2.4994, 1% x 31 15% l from total exposure of credit manufacture PT Bank XYI. Using Macro Simulation Approach gives many advantage especially for capital requirement. because it is using internal rating which is gives every customer rating different portion of credit risk and so gives lesser reserve equity."

"Dalam rangka mewujudkan sistem pembayaran yang efisien, cepat, aman dan handal, Bank Indonesia selaku Bank Sentral telah menerapkan sistem pembayaran berupa Real-Time Gross Settlement (RTGS). Sistem ini telah diterapkan hampir disebagian besar wilayah Asia Pasifik yang meliputi Hong Kong, Korea, Australia, China, New Zealand, dan Thailand. Di Indonesia sistem ini dikenal dengan sebutan BI-RTGS.Selain sistem BI-RTGS, Bank Indonesia juga memberikan sistem pembayaran nasional berupa Sistem Kliring Nasional Bank Indonesia (SKNBI). Diharapkan melalui kedua sistem tersebut akan tercipta pembayaran yang efisien, cepat, aman dan handal.Peraturan Bank Indonesia (PBI) Nomor 6/8/PBI/2004 tanggal 11 Maret 2004 tentang Sistem BI-RTGS dan PBI Nomor 7/18/PBI/2005 tanggal 22 Juli 2005 tentang SKNBI telah mengadopsi standar international business practice maupun core principle BIS. Dengan demikian Bank XYZ sebagai peserta sistem BI-RTGS dan SKNBI wajib tunduk kepada kedua PBI tersebut di atas dan sudah barang tentu menimbulkan konsekuensi yaitu timtutan agar pegawai Bank XYZ yang ditempatkan pada operasional sistem pembayaran bekerja lebih teliti, hati-hati dan seksama agar dapat meminimalkan atau meniadakan risiko yang mungkin dapat muncul dalam pelaksanaan transfer dana melalui kedua sistem dimaksud.Kesalahan pengiriman dana untuk rekening atau nama nasabah penerima yang dituju dipeserta penerima ataupun kesalahan dalam nilai nominal dan double pengiriman adalah beberapa contoh dari risiko operasional dari sisi peserta pengirim, sedangkan kesalahan dalam menentukan judgement terhadap perintah kiriman dana masuk dari peserta pengirim merupakan contoh risiko operasional dari sisi peserta penerima.Adanya kewajiban dari peserta pengirim untuk menerbitkan perintah kiriman dana baru kepada rekening yang dituju atau nasabah penenma yang benar tanpa menunggu pengembalian dana membuat pengalokasian dana cadangan untuk risiko operasional sangat penting. Besarnya alokasi dana cadangan ini harus dihitung dengan suatu metode pendekatan yang dikenal dengan sebutan Value at Risk (VaR).Pengukuran VaR untuk risiko operasional dapat dilakukan dengan beberapa metode pendekatan dan yang sederhana, sedikit komplek, dan sangat komplek. Tingkat keakuratan pengukuran terhadap aktual loss berbanding lurus dengan tingkat kompleksitas metode yang diterapkan. Adapun metode pengukuran risiko operasional dibagi menjadi 2, yaitu metode Standard dan Advanced Measurement Approach (AMA). Metode Standard terdiri dari Basic Indicator Approach (BIA), Standardized Approach (SA), Alternative Standardized Approach (ASA). Sedangkan AMA terdiri dari Internal Measurement Approach (IMA), Loss Distribution Approach (LDA), Scoreboard Approach, Bootstrapping Approach, Bayesian Method, dan Extreme Value Theory ( EVT).Metode AMA adalah metode yang dianggap menghasilkan pengukuran risiko operasional yang lebih baik yang dapat digunakan bagi perusahaan maupun perbankan dibandingkan dengan metode-metode lainnya seperti BIA, SA, ASA. Metode AMA menggunakan pendekatan internal dalam mengukur risiko operasional, sehingga metode ini terlepas dan aturan Basel.Dalam mengukur risiko operasional perusahaan, LDA mengharuskan untuk menggunakan data kerugian operasional intemal perusahaan masing-masing. Data kerugian tersebut dikelompokkan menjadi data iiekuensi kejadian dan data severitas kerugian. Dalam metode LDA, terdapat 2 cara pendekatan pengukuran yaitu dengan pendekatan actuarial method dan aggregation method. Dalam penelitian ini, metode pengukuran yang digunakan adalah dengan menggunakan AMA-LDA aggregation method.Dari hasil pengukuran yang dilakukan dan setelah dilakukan uji back resting, dapat ditarik kesimpulan bahwa penerapan metode pengukuran AMA-LDA aggregation method cocok diterapkan bagi Bank XYZ untuk mengukur besamya cadangan dana yang hams disediakan akibat potensi kerugian risiko operasional dalam sistem pembayaran nasional di keempat cabang Bank XYZ.

---

In order to achieve efficient, fast, secured and reliable payment system, Bank of Indonesia as the regulator has applied Real-Time Grass Settlement (RTGS) payment system. This system has been applied in most countries among Asia-Pasitic region, including Hong Kong, Korea, Australia, China, New Zealand, and Thailand. In Indonesia, this system is known as BI-RTGS.

Besides BI-RTGS system, Bank of Indonesia also provides national (domestic) payment system which is known as ?Sistem Kliring Nasional Bank Indonesia (SKNBI)? or ?National Clearing System of Bank Indonesia". By applying both systems, It is expected that we can have an efficient, quick, secured and reliable payment system.

Peraturan Bank Indonesia (PBI) or Bank of Indonesia Policies point 6/8/PBI/2004 on March 11th 2004 regarding to BI-RTGS System and PBI point 7/18/PBI/2005 on July 22nd 2005 regarding to SKNBI have adopted intemational business practice and BIS core principle standard. Thercby Bank XYZ as participant of BI-RTGS and SKNBI systems is required to obey both PBI above and get consequence, that the officers of Bank XYZ at operational payment system are required to work more accurately and carefully in order to minimize or eliminate any risks which might emerge in fund transfer involving both systems.

Mistaken account or customer name of fund recipient, mistaken nominal value and double transfer are some examples of operational risks on the side of fund sender. In the other hand, miss-judgement against incoming fund transfer order is the operational risk on the side of fund recipient.

Obligation of fund sender to issue order for new fund transfer to directed account or recipient without waiting for fund retum makes it very important to have spare fund allocation for operational risk. The amount of the spare fund has to be calculated using a method known as Value at Risk (VaR).

VaR measurement for operational risk can be performed using simple methods, slightly more complex methods or very complex methods. More complexity of the used method means higher accuracy level of the measurement against actual loss. There are two types of operational risk measurement methods: Standard and Advanced Measurement Approach (AMA). Standard method includes Basic Indicator Approach (BIA), Standardized Approach (SA), and Altemative Standardized Approach (ASA). AMA method includes Intemal Measurement Approach (IMA), Loss Distribution Approach (LDA), Scoreboard Approach, Bootstrapping Approach, Bayesian Method, and Extreme Value Theory (EVT).

AMA is a method which is considered as the one provides better operational risk measurement, that can be used in banking or other companies, compared with other methods, such as BIA, SA and ASA. AMA method uses internal approach in measuring operational risk, making this method not to depend on Basel rule.

In measuring company operational risk, usage of LDA demands intemal operational loss data of each company to be used. This loss data is grouped into occurrence frequency data and loss severity data. In LDA method, there are two methods of measurement, namely actuarial method and aggregation method. In this research, the method to be used is AMA- LDA aggregation method.

From the measurement and back testing result, we can get conclusion that applying AMA-LDA aggregation method is lit for Bank XYZ in measuring the amount of spare fund that must be provided due to potential loss of operational risk in national payment system which is used in four of its branches."

"Dalam Peraturan Bank Indonesia nom or 5/8/PBI/2003 tanggal 19 Mei 2003 tentang Penerapan Manajemen Risiko Bagi Bank Umum ditegaskan bahwa tujuan utama dari penerapan manajemen risiko bank adalah menjaga agar aktivitas operasional yang dilakukan bank tidak menimbulkan kerugian yang melebihi kemampuan bank untuk menyerap kerugian tersebut atau bahkan dapat membahayakan kelangsungan usaha bank. Modal merupakan komponen utama bagi bank dalam di dalam mengantisipasi potensi kerugian yang mungkin terealisasi di dalam menjalankan aktivitas operasional usahanya. Untuk itu salah satu cara dalam mengelola risiko usaha bank adalah dengan mengetahui seberapa besar modal yang hams disediakan oleh bank di dalam mengantisipasi risiko usahanya atau dengan mengetahui seberapa besar total risiko yang dapat diserap dengan modal bank yang tersedia sesuai dengan kondisi, struktur, uk:uran dan kompleksitas usaha masing-masing bank. Salah satu jenis risiko yang harus dihadapi oleh bank dalam menjalankan aktivitas usahanya adalah risiko pasar (market risk), yaitu risiko yang timbul karena adanya pergerakan variabel pasar (adverse movement) dari portofolio yang dimiliki oleh bank, yang dapat merugikan bank. Variabel pasar dalam hal ini adalah suku bunga (interest rate) dan nilai tukar (foreign exchange). Sebagaimana diatur Basle Committe on Banking Supervision (BCBS) dalam Amendment to The Capital Accord Incorporate Market Risk tahun 1996 yang juga telah diadopsi oleh Bank Indonesia sebagai regulator perbankan nasional, terdapat dua pendektan altematif yang dapat digunakan dalam menghitung risiko pasar, yaitu pendekatan standar (standardized approach) dan pendekatan internal model (internal model approach). Perhitungan risiko pasar dilakukan dengan memperhitungkan risiko suku bunga dan risiko nilai tukar. Risiko suku bunga mencakup risiko spesifik (specific risk) dan risiko umum (general market risk). Perhitungan risiko nilai tukar didasarkan pada Posisi Devisa Neto (Net Open Position) yang dimiliki Bank. Karya akhir ini mengkaji aspek-aspek proses perhitungan risiko pasar dalam mengestimasi besamya modal yang harus disediakan untuk mengantisipasi risiko pasar (market risk capital charge), khususnya yang disebabkan oleh faktor perubahan nilai tukar atas posisi devisa neto PT. Bank lntemasional Indonesia Tbk per tanggal 30 Juni 2003, baik dengan menggunakan pendekatan standar maupun pendekatan internal model dengan menggunakan pendekatan simulasi. data historis (historical simulation approach) dan pendekatan varian kovarian (variance covariance approach) dengan exponentially weighted moving average (EWMA). Dalam pendekatan standar, pengukuran risiko nilai tukar dilakukan dengan menggunakan pendekatan standar yang telah ditetapkan oleh regulator, dimana besamya Market Risk Capital Charge ditetapkan sebesar 8% dari posisi yang memiliki jumlah yang terbesar antara posisi long dan posisi short. Dengan pendekatan standar, besamya Market Risk Capital Charge adalah sebesar Rp.5.735 juta,-.Penetapan besamya Value at Risk dengan pendekatan simulasi data historis dilakukan dengan mensimulasi profit and loss atas posisi devisa neto bank berdasarkan return historis nilai tukar masing-masing valuta asing terhadap rupiah selama periode pengamatan, baik dengan 250 data maupun 500 data. Dengan menggunakan 250 data dan tingkat keyakinan (confidence level) 99%, besamya Value at Risk adalah sebesar Rp.888,38 juta,- sehingga besamya Capital at Risk adalah Rp.2.665,14 juta,-. Sedangkan untuk 500 data dan confidence level 99%, basil Value at Risk sebesar Rp.1.269,61 juta,- dan Capital at Risk sebesar Rp.3.808,83 juta,-. Untuk perhitungan Value at Risk dengan menggunakan pendekatan Variance Covariance - EWMA diawali dengan cara terlebih dahulu menetapkan faktor peluruh yang optimal (optimal decay factor ), dimana dalam penelitian ini besarnya faktor peluruh optimal yang digunakan adalah sebesar 0,96. Dengan menggunakan pendekatan ini, besarnya Value at Risk dengan 250 data dan confidence level 99% adalah sebesar Rp.664,24 juta,- dan Capital at Risk sebesar Rp.L992,72 juta,~, sedangkan untuk 500 data dan confidence level 99% Value at Risk sebesar Rp.559,57 juta,- dan Capital at Risk sebesar Rp.1.678,71 juta,-. Mengingat risiko pasar yang melekat dalam portofolio yang dimiliki bank tidak hanya terbatas pada risiko nilai.tukar yang melekat pada posisi devisa neto bank, tetapi risiko pasar dan risiko suku bunga yang melekat pada seluruh portofolio yang dimiliki bank, baik berupa instrumen surat hutang ,(debt instruments),forward rate agreement (FRA),foreign exchange, forward, ataupun dalam bentuk instrumen portofolio lainnya, maka pengaruh risiko nilai tukar posisi devisa neto bank terhadap perubahan CAR bank yang sangat kecil, yaitu hanya mengalami penurunan sebesar 0,17% dengan pendekatan standar, 0,08% dengan pendekatan simulasi historis, dan 0,06% dengan pendekatan varian kovarian dari CAR bank per-tanggal 30 Juni 2003 sebesar 25,88% sebelum memasukkan risiko pasar. Sementara itu berdasarkan hasil stress testing yang dilakukan dengan pendekatan historical scenario dengan tiga skenario, yaitu. skenario terbaik (best scenario), scenario terburuk (worst case scenario), dan skenario yang mungkin (probable case scenario) terdapat potensi terjadinya kerugian sebesar Rp.749 juta dan penurunan modal bank sebesar 0,026% dari posisi modal bank pertanggal 30 Juni 2003 sebesar Rp.2.836.828juta,-. "

"Penerapan Manajemen Risiko baik bagi institusi keuangan ataupun institusi lain dirasa semakin diperlukan. Bila pada perbankan pelaksanaanya sudah diatur secara detil dalam Basle Accord dan diawasi ketat oleh Bank Indonesia sebagai Bank Sentral Republik Indonesia. Maka bagi institusi keuangan lain seperti asuransi, hal ini belum diatur sedemikian detil. Namun untuk menjaga kesehatan suatu perusahaan asuransi. Pemerintah teiah menetapkan ketentuan ketentuan Solvabilitas Minimum (BTSM). Salah satu ketentuannya adalah menentukan pengenaan faktor risiko tertentu pada aset saham yang dimiliki. Pada tesis ini Penulis mencoba untuk mengaplikasikan penerapan manajemen risiko dengan menghitung nilai Value at Risk (VaR) dengan menggunakan dua metode yaitu metode Variance Covariance dan metode Historical Simulation kemudian membandingkan dengan faktor risiko yang ditetapkan oleh Pemerintah dalam ketentuan BTSM tersebut. Hasilnya menemukan bahwa nilai VaR yang dihasi1kan dengan menggunakan metode historical simulation tidak valid dan Penulis menyarankan untuk menggunakan metode Variance Covariance sebagai metode dalam pengambilan keputusan investasi. Sedangkan BTSM dapat dilakukan untuk mengalokasikan modal.

---

Applying risk management to financial institution or any other institutions is increasingly necessary. While the implementation of risk management in banking had been arranged in detail by Basle Accord and strictly supervised by Bank of Indonesia as a central bank of Republic of Indonesia, not in other financial institution like insurance. For an insurance institution to be solvency, government has carried out the regulation by stipulating The Minimum Solvability Rate Limit. One of those stipulations is to put risk factor as a subject in the share asset possession.

In this thesis, the Writer try to applicate the implementation of risk management by calculating value at risk (VaR) using two method Variance Covariance and Historical Simulation then compare it to risk factor determined in The Minimum Solvability Rate Limit. As the result is value at risk (VaR) using historical simulation is not valid, while only the variance covariance method is. So the Writer recommended to use variance covariance method to be used in taking investment decision and use The Minimum Solvability Rate Limit for a capital allocation."

"BPK telah mengimplementasikan Sistem Informasi Pemantauan Tindak Lanjut (SIPTL) untuk melaksanakan dan memantau tindak lanjut rekomendasi hasil pemeriksaan. Sejalan dengan mandat yang diberikan Undang-Undang Dasar 1945 untuk melaksanakan pemeriksaan atas pengelolaan dan tanggung jawab keuangan negara secara bebas dan mandiri, keamanan informasi hasil pemeriksaan merupakan hal penting bagi BPK. Namun demikian, dalam operasionalnya, pemanfaatan SIPTL belum sesuai dengan standar manajemen risiko keamanan informasi. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan rancangan manajemen risiko keamanan informasi SIPTL. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dan pengumpulan data melalui wawancara dan studi literatur. Wawancara dilakukan dengan pejabat eselon III dan IV pada Biro TI BPK. Kerangka kerja yang digunakan pada penelitian ini berdasarkan SNI ISO/IEC 27005:2018 dengan penanganan risiko menggunakan SNI ISO/IEC 27001:2013, dan SNI ISO/IEC 27002:2013. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah 13 skenario risiko di mana dua risiko mempunyai level yang tinggi, lima risiko mempunyai level sedang, dan enam risiko memiliki level rendah. Berdasarkan skenario risiko selanjutnya disusun rancangan manajemen risiko keamanan informasi SIPTL, yang dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam penerapan manajemen risiko keamanan informasi di BPK.

---

BPK has implemented the Follow-up Monitoring Information Systems (SIPTL) to conduct and monitor follow-up of recommendations-audit result. In line with the mandate given by the 1945 Constitution to audit towards management of and accountability for the state’s finances a free and independent, the information security of audit results is an important matter for BPK. However, in its operations, the utilization of SIPTL is not in accordance with information security risk management standards. This study aims to obtain a SIPTL information security risk management design. This research uses qualitative methods and data collection through interviews and literature studies. Interview was conducted with middle level official at BPK’s Bureau of IT. The framework used in this research is based on SNI ISO / IEC 27005: 2018, and risk treatment based on SNI ISO / IEC 27001: 2013 also SNI ISO / IEC 27002: 2013. The results obtained from this study are 13 risk scenarios including two high level risks, five medium level risks, and six low level risks. Based on the risk scenario, the SIPTL information security risk management design is then prepared, which can be used as recommendation towards the implementation of information security risk management at BPK.

"

"Penelitian ini untuk menganalisis estimasi Value at Risk untuk mengukur volatilitas dan risiko Pasar Crude Palmoil (CPO) dengan Metode ARCH/GARCH pada Bursa Malaysia Derivative (BMD) Periode 2007-2010 dengan jumlah data observasi sebanyak 4.950 sampel harga CPO untuk jenis harga spot, future 1 bulan hingga future 4 bulan. Penelitian ini menggunakan metode ARCH/GARCH dengan pemilihan metode ARCH/GARCH yang memberikan hasil paling baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ARCH/GARCH (1,1) merupakan metode yang memberikan estimasi paling baik untuk semua harga kecuali untuk Future 3 bulan periode 2009-2010 dimana metode yang paling baik adalah ARCH/GARCH (2,1) dan ARCH/GARCH (1,2) untuk Future 4 bulan periode 2009-2010. Selain itu, hasil penelitian menunjukkan bahwa volatilitas pasar CPO periode 2009-2010 cenderung menurun dibandingkan periode 2007-2008 dengan penurunan volatilitas terbanyak sebesar 27,66% yaitu pada harga spot. Akibat menurunnya volatilitas tersebut, maka resiko pasar CPO pun mengalami penuruan dengan besaran penurunan terbanyak sebesar 10,66% untuk harga spot. Penurunan ini tetap saja merupakan resiko baik bagi produsen maupun konsumen karenanya perlu dilakukan Hedging untuk memitigasi resiko tersebut. Selain dengan melakukan kontrak dengan formula harga yang mengacu pada harga CPO yang mempunyai nilai VaR terendah, hedging juga dapat dilakukan dengan melakukan perdagangan derivative dalam hal ini futures yang dihedge pada posisi yang berlawanan dengan perdagangan pada pasar spot.

---

This study to analyze Value at Risk estimation for volatility and risk measurement of Crude Palmoil (CPO) using ARCH/GARCH method at Bursa Malaysia Derivative (BMD) for period 2007-2010 with total sample of 4.950 spot price and future price from 1 month up to 4 month future price. This study uses ARCH/GARCH method by selecting the best ARCH/GARCH method that resulting the best and closest estimation. The result shows that ARCH/GARCH(1,1) method give the closest result for whole prices excepted for Future 3 months period 2009-2010 where ARCH/GARCH(2,1) provides the best estimation and for Future 4 months period 2009-2010 where ARCH/GARCH(1,2) provides the best estimation. The other result is that the volatility of Crude Palmoil commodity for period of 2009-2010 tend to be decreased than period of 2007-2008 with the most decreases percentage is 27,66% occur to Spot price and therefore the risk also tend to be decreased with the percentage of decreases is 10,66% occur to Spot price. This decreases still appearing risks for both producer and consumer, therefore hedging is important as risk mitigation. The hedging can be done not only through taking the contract with price reference that has low VaR value, but also by trading its derivative such futures that is hedged oppositely with trading in spot price."

"Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dua metode value at-risk, delta-normal dan historical simulation diaplikasikan pada sebuah portofolio. Data yang digunakan dalam penelitian adalah rerum portofolio yang terdiri dari saham­ saham LQ45 selama interval waktu Februari 2007 sampai dengan Juli 2009 yang berjumlah 596 data. Sebelum diperbandingkan, hasil kedua metode pethitungan VaR akan diuji validitasnya sebagai rnetode pengukuran menggunakan Kupiec test. Jika kedua metode dinyatakan valid, maka kedua metode lersebut akan diperbandingkan untuk menentukan mewde manakah yang lebih cocok sebagai VaR bagi portofolio tersebut Uji normaHtas akan dilakukan karena merupakan asurnsi dalam metode delta-normal. Parameter perhitungau VaR yang digunakan adalah confidence interval 95% dengan horizon waktu 20 hari. Berdasarkan hasil pengujian Kupiec test, kedua metode dalam penelitian ini ditolak sebagai metode pengukuran VaR portofolio tersebut. Dan menurut uji normalitas, beberapa return portofolio tersebut tidak memilik.i dlstibusi normal yang berdampak metode delta-normal tidak dapat langsung diterapkan sehingga dafam perhitungannya harus menggunakan alpha prime. Hasil penelitian ini menyatakan bahwa kedua metode tersebut memiliki tingkat kesalahan yang sama, selain itu berdasarkan Kupiec test dari kedua metode tersebut tidak memiliki validitas yang baik untuk diterapkan.

---

This research aimed to comparing two method of Value-at-risk, that is delta­ normal and historical simulation applied to a portfolio. Data used in this research are portfolio return consisting LQ45's stock for time interval February 2007 till July 2009 with total 596 data. Before the comparison, result from both methods will be tested for its validity as a measurement method using Kupiec test. If both methods are valid, then both of methods will be compared to know which one is more suit as VaR for related portfolio. Normality test will be held because it needed for delta-normal method. Measurement parameters used are confidence interval 95% with 20 days time horizon.

Based on the result of Kupiec test, both methods rejected as VaR measurement method for related portfolio. And according to normality test, portfolio returns have a not normal distribution therefore can not be applied immediately to delta normal results are both method are have the same failure rate, but the result from Kupiec test shows that both methods are not suitable to be implemented."

"Penelitian dalam bidang asuransi masih jarang mempertimbangkan risiko yang akan ditanggung oleh perusahaan reasuransi. Secara teori, tanggungan risiko yang dapat diterima oleh reasuransi tidak terbatas. Tetapi, secara aplikasinya dalam industri asuransi, perusahaan reasuransi selalu menetapkan batas penerimaan risiko. Hal ini bertujuan untuk menghindari beban finansial yang sangat berat bila terjadi loss pada perusahaan asuransi. Pada skripsi ini, akan dibahas penggunaan metode pengukuran risiko Value-at-Risk VaR dalam penentuan reasuransi optimal. Untuk menganalisis VaR total tanggungan perusahaan asuransi maka akan didapat ceded loss function yang optimal. Melalui skripsi ini, diperoleh bahwa bentuk stop-loss reinsurance dengan pembatasan selalu merupakan reasuransi yang optimal. Penentuan reasuransi optimal bergantung kepada tingkat kepercayaan, safety loading dan hubungan diantaranya. Dalam skripsi ini akan dicari reasuransi optimal untuk produk Panin Premier Maxilinked berdasarkan data klaim yang ada.

---

Most researchers in insurance field have not been considering the reinsurer's risk. Theoretically, the quantity of reinsurer's risk is not limited. However, in the real world insurance industry reinsurer always place a limit on coverage, otherwise the reinsurer will be subjected to a heavy financial burden when the insurer suffers a large unexpected covered loss.

In this paper, we revisit the optimal reinsurance problem under VaR risk measures framework when the limitation for reinsurer's risk exposure are presented by a constants. By analyzing the VaR of the insurer's total risk exposure, optimality can be fulfilled and end up in obtaining the expected reinsurance policy.

Through the study, it is shown that the stop loss reinsurance with a policy limit is always the optimal reinsurance policy under VaR risk measures. The optimal quantity of ceded risk depends on the confidence level, the safety loading and the limitation of the constant. By using the Panin Premier Maxilinked product claims data, an optimal reinsurance will be found."

"Anggaran merupakan suatu komponen penting dalam perusahaan karena berfungsi sebagai alat perencanaan dan pengendalian. Akurasi dalam penyusunan anggaran menjadi poin kritis karena menentukan langkah strategis perusahaan terkait dalam inovasi dan pengembangan bisnis. Penyusunan anggaran akan semakin baik dan akurat dengan membawa proses manajemen risiko dalam penyusunan anggaran. Tujuan penelitian ini adalah memberikan panduan bagaimana suatu perusahaan dapat menyatukan proses manajemen risiko dengan proses penyusunan anggaran. Penelitian ini merupakan studi kasus proses penyusunan anggaran arus kas di salah satu perusahaan perkebunan. Penulis melakukan studi lapangan di PT. XYZ untuk mengetahui proses manajemen risiko dan proses penyusunan anggaran. Dari hasil penelitian, diketahui bahwa proses penyusunan anggaran perusahaan belum mengakomodasi faktor-faktor risiko sehingga realisasi anggaran selalu jauh dari target. Dengan menggunakan metode Enterprise Risk Budgeting, penelitian ini memberikan acuan proses dan prosedur untuk memperbaiki proses penyusunan anggaran di PT. XYZ. Dengan proses penyusunan anggaran berdasarkan metode Enterprise Risk Budgeting, realisasi anggaran menjadi semakin baik dan alokasi sumber daya perusahaan menjadi lebih efektif untuk meningkatkan profitabilitas perusahaan.

---

Budget is an important component in the company because it functions as a planning and controlling tool. Accuracy in budgeting process is a critical point since it determines the company's strategic related to innovation and business development. Budget will be better and more accurate by bringing the risk management process into budgeting process. The purpose of this study is to provide guidance on how a company can bringing the risk management into the budgeting process. This research is a case study of the cash flow budgeting process in one of the plantation companies in Indonesia. This research conducted a field study at PT. XYZ to find the risk management process and budgeting process which is implemented in the company. Based on the results of the study, it is known that the process of preparing the company's budget has not accommodated risk factors so that the realization of the budget is always far from the target. Based one the Enterprise Risk Budgeting method, this research provides a reference for processes and procedures to improve the budgeting process at PT. XYZ. This procedures enable the company to bring their risk management into budgeting process and make their budget become more accurate."