Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk menganalisis implementasi manajemen risiko terkait informasi dan komunikasi serta pemantauan pada kerja sama Pemerintah dan Badan Usaha atas proyek Palapa Ring. Penelitian menggunakan metode triangulasi data kuesioner, wawancara dan telaah dokumen . Hasil penelitian adalah implementasi informasi dan komunikasi pada Penangung Jawab Proyek Kerja sama PJPK dan Badan Usaha Pelaksana BUP sudah efektif serta mitigasi risiko dilakukan sesuai dengan risk register, namun pada Aparat Pengawasan Intern Pemerintah APIP belum efektif karena belum dikomunikasikan ke level bawah. Sedangkan implementasi pemantauan pada PJPK dan BUP sudah efektif namun pemantauan pada APIP belum efektif dikarenakan belum adanya penugasan auditor untuk melakukan pemantauan.

---

ABSTRACT

This study aims to analyze the implementation of risk management related to the information, communication and monitoring on cooperation between the government and enterprises on the Palapa Ring Project. This research uses triangulation for data gathering by administering questionnaires, interviews and documents review. This research shows that the implementation of information and communication of Person in Charge of Partnership Project PJPK and Managing Business Entities BUP has been done effectively and risk mitigation is done in accordance with the risk register but not effective with the Government Internal Supervisory Apparatus APIP because it has not been communicated to the lower level. This research also find that the implementation of the monitoring on PJPK and BUP has been done effectively, except the evaluation by APIP because there was no assignments for the auditor to carry out the monitoring task."

"Pengelolaan risiko melekat dalam dunia Perdagangan Berjangka Komoditi PBK). Untuk menjaga dari risiko tersebut diperlukan sarana risk management melalui kegiatan lindung nilai dan pembentukan harga. Seiring dengan perkembangan yang ada, dunia Perdagangan Berjangka Komoditi berjalan kurang liquid. Menurunnya transaksi yang terjadi, maka akan menghambat keinginan nasabah dan pialang yang ikut bertransaksi, karena bukan keuntungan yang diperoleh, melainkan kemungkinan kerugian yang ditanggung.Kondisi Perdagangan Berjangka Komoditi yang tidak liquid tidak terlepas dari peran semua Iembaga yang terkait di dalamnya, di samping faktor pertumbuhan ekonomi Indonesia, baik pada lembaga bursa sendiri, Badan pengawas, pelaku, maupun Iembaga kliringnya.Peneiitian ini mencoba menelusuri penyebab permasalahan tersebut, dan berusaha mencari pengungkit, agar peran dan manfaat PBK dapat berjalan sebagaimana yang ditetapkan di Undang-Undang Nomor 32/1997, tentang Perdagangan Berjangka Komoditi. Penulis mencoba menganalisis kinerja dari PT. Bursa Beqangka Jakarta (PT.BBJ), selaku bursa satu-satunya di dalam Perdagangan Berjangka Komoditi di Indonesia.Perspektif yang penulis ambil di dalam analisa ini meliputi perspektif transaksi, dan perspektif efisiensi biaya. Hal ini dikarenakan kondisi transaksi yang tidak liquid, dan penanggungan beban operasional pelaksanaan bursa yang banyak. Banyaknya variabel yang berpengaruh di dalam kinerja PT.BBJ, mendorong penulis memakai alat atau pendekatan sistem dinamis. Dengan ini diharapkan terbentuknya model pengukuran dan kebijakan yang dapat dilakukan.Dalam penelitian ini, hasil dari model yang terbentuk adalah Limit to Growth, dan success to successful. Dengan uji validitas model,dan uji sensitivitas variabel, dapat diketahui bahwa koefisien daya tarik mempunyai tingkat sensitifitas yang Iebih tinggi, di samping faktor spekulan dan pialang. Percobaan kebijakan pertama yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi Kebijakan untuk peningkatan koefisien daya tarik, yang dapat merangsang pelaku untuk bertransaksi. Kebijakan ini melalui kegiatan sosialisasi, dan training.Percobaan kebijakan kedua, meliputi peningkatan Permintaan dan Penawaran. Kondisi Permintaan dan penawaran yang berfluktuatif akan semakin meningkatkan transaksi. Hal ini dipengaruhi oleh pengetahuan dari pialang dan spekulator. Kebijakan ketiga, meliputi peningkatan peran pendendaan, atau pengketatan pelanggaran. Pengenaan sanksi dan denda yang tlnggi akan mengurangi pelanggaran, dan dana denda dapat dialokasikan untuk menutup biaya operasional. Oleh karena itu, diharapkan untuk dua tahun kedepan melalui kebijakan yang telah diskenariokan dapat menjadi pengungkit untuk perkembangan dunia Perdagangan Berjangka Komoditi.Keadaan Perdagangan Berjangka Komoditi di Indonesia tidak terlepas dari faktor eksogenous atau luar, sehingga penulis mengharapkan kemungkinan adanya penelltian yang menindaklanjuti masalah ini, dengan melihat dunia Perdagangan Berjangka Komoditi secara utuh."

"Dalam iklim globalisasi yang begitu dinamik, ketidak pastian merupakan ha! yang mau tidak mau perlu diperhatikan. Dengan scmakin besarnya ketidak pastian, berimplikasi pada semakin besar risiko yang dihadapi. Dleh karena itu, pengukuran risiko menjadi kata kunci dalam berbisnis saat ini. Pengukuran risiko secara formal, sudah lama dilakukan oleh institusi finansial, terutama bank. Akhir-akhir ini, pengukuran secara formal juga mulai dilakukan pads sektor lainnya, seperti pada sektor energi, dan telekomunikasi.Tingginya kebutuhan untuk mengukur risiko secara lebih tepat, menyebabkan banyaknya metode-metode pengukuran yang diusulkan, balk dari para peneliti maupun praktisi. Dari sekian banyak metode pengukuran risiko yang ada, hanya Value at Risk (VaR) yang paling banyak digunakan, dan menjadi de facto standar pengukuran risiko. VaR menjadi populer karena metode ini menggabungkan keunggulan dari pengukuranpengukuran risiko sebelumnya.Banyak pengukuran VaR yang didasari pada asumsi distribusi normal. Seperti diketahui, distribusi normal memiliki banyak karakteristik yang menarik; selain karakteristik distribusi ini hanya dibedakan dari kedua momen pertamanya, banyak alat analisis statistik yang didasarkan pada distribusi ini. Salah satu model pengukuran VaR yang berdasarkan pada asumsi ini adalah model RiskMetrics dari J.P. Morgan.Berdasarkan studi empiris yang telah dilakukan, banyak return instrumen finansial yang tidak mengikuti pola distribusi normal. Distribusi return instrumen finansial ini umumnya memiliki karakteristik kurva yang lancip ditengah, dan ekor yang Iebih tebal (far tail), atau dikatakan jugs bersifat leptokurtosis. Penyimpangan terhadap asumsi ini menimbulkan persoalan tersendiri, yaitu seberapa tepatkah pengukuran VaR dengan menggunakan asumsi distribusi normal, terhadap distribusi return aset yang bersifat leptokurtosis.Penelitian ini bertujuan untuk melihat seberapa jauh implikasi penggunaan asumsi distribusi normal, terhadap perhitungan VaR pada return aset finansial yang bersifat leptokurtosis. Disamping itu, penelitian ini ditujukan untuk menguji seberapa jauh penggunaan distribusi t-student, sebagai alternatif distribusi normal, dapat meningkatkan ketepatan pengukuran VaR.Penelitian ini merupakan studi kasus dengan menggunakan empat saham, yaitu saham PT. Astra International Tbk. (ASII), saham PT. Indosat Tbk. (ISAT), saham PT. Samudra Indonesia Tbk. (SMDR), dan saham PT. Unilever Indonesia (UNVR) sebagai obyek penelitian. Pemilihan saham-saham ini terutama karena rnemiliki sifat leptokurtosis. Selain itu saham-saham ini berbeda dan sektor usahanya.Model volatilitas yang digunakan dalam pengukuran VaR pada penelitian ini adalah model volatilitas Gaussian-GARCH, dan t-GARCH. Model Gaussian-GARCH adalah model GARCH yang berlandaskan pada asumsi distribusi normal. Sedangkan model t-GARCH adalah model yang-berlandaskan pada asumsi distribusi t-student.Berdasarkan uji statistik Akaike dan Scwarz, model volatilitas t-LARCH lebih ungguI dibanding Gaussian-GARCH untuk ke empat return wham yang diteliti. Sedangkan basil uji Kupiec terhadap VaR pada selang kepercayaan 99%, atau VaR(99%), yang dihitung berdasarkan asumsi distribusi t-student, hanya lebih balk untuk return SMDR dan ISAT. Sebaliknya, basil uji Kupiec terhadap VaR(95%) berdasarkan asumsi distribusi normal, Iebih balk dibanding dengan perhitungan VaR(95%) dengan asumsi distribusi t-student. Hal ini disebabkan karena basil pengukuran VaR(95%) berdasarkan asumsi distribusi t-student, menyebabkan over confident (persentase kesalahan secara statiatik signifikan lebih kecil dari 5%) untuk ke empat saham.

---

Nowadays, many companies, face with dynamic globalizations challenge. One characteristic brought by this new situation is uncertainty becomes bigger, hence drags companies to prepare with better risk measurement. Currently, not so many companies provide themselves with formal procedure for measuring risk. The obvious industry which has prepared this for a Iong time is financial institution, especially bank. Other sectors, for example energy, and telecommunication, start to develop their own style procedures.

The need to have such well proven tools for measuring risk blooms many methods proposed by dedicated researches, as well as practitioners. Among these, Value at Risk . (VaR), become de-facto standard accepted by many companies in the world. This because, VaR combines many advantages brings by previous risk measurement methods.

Many VaR measurement techniques, are based on normal distribution assumptions. As it is well known, normal distribution has several attractive properties; it is easy to use, and it produces several tractable results in many analytical exercises; all moments of positive order exist, and it is completely characterized by its first two moments, thus establishing the link with the mean-variance optimization theory. One popular technique, RiskMetric from J. P. Morgan, does not also run away from this assumption.

Many studies revealed that many financial returns do not conform to normal distribution pattern, but they tend to have peak curve, and fat tail characteristic, or also known as Leptokurtosis characteristic. The deviation from this assumption leads to important issue in risk measurement, which is, how accurate VaR calculation based on this assumption can capture real risk facing by companies.

The main purpose of this study is to identify implication of using normality assumption, when calculating VaR on return of financial instrument having leptokurtosis characteristic. The other purpose is to examine whether student-t distribution, as an alternative to normal distribution, provides better VaR calculation in said situation.

To support this study, four stocks are used. They are stocks of PT. Astra International Tbk. (ASH), PT. Indosat Tbk. (ISAT), PT. Samudra Indonesia Tbk. (SMDR), and PT. Unilever Indonesia (UNVR). The reason behind the selection is mainly because the conditional distributions of these four returns have leptokurtosis characteristic. The other reason is these stocks come from different sectors.

Volatility model used as input to VaR calculation are Gaussian-GARCH, and t-GARCH. Gaussian-GARCH is GARCH model based on normality assumption. Whereas t-GARCH is GARCH model based on student-t distribution assumption.

Statistic test results using Akaike Information Criteria (AIC), and Scwarz Criteria (SC) statistics, give conclusion that t-GARCH is better than Gaussian-GARCH when applied to four returns under study. Other interesting results come from Kupiec tests. These tests show that VaR using 99% level of confidence or Var(99%) calculation based on t-student distribution assumption, only superior, compare to VaR(99%) calculation based on normal assumption, when employed to SMDR and ISAT returns. On the other hand, VaR(95%) calculation based on normal distribution assumption is better than the ones based on t-student distribution assumption. This is because t-student-based-VaR(95%) computation produces over-confident VaR values (fault percentage statistically significant less than 5%) for all returns under study."

"New Basel II Capital Accord menyadari bahwa dengan memperkenalkan persyaratan permodalan untuk risiko operasional akan menimbulkan dampak yang cukup signifikan terhadap jumlah regulatory capital yang harus disisihkan oleh bank.Penelitian ini menganalisa perbedaan metode dengan mengacu pada metode yang dipersiapkan oleh Basel Committe dalam memperkirakan capital charge untuk risiko operasional. Analisis diperoleh dengan membandingkan Advanced Measurement Approach (AMA) melalui Loss Distribution Approach (LDA) terhadap non-advanced atau Basic Indicator Approach (BIA). Perhitungan capital charge risiko operasional melalui Basic Indicator Approach merupakan persentase tertentu dari gross income. Sedangkan LDA model menekankan pada analisis kerugian operasional yang membutuhkan data historis (Loss Event Database) mengenai kejadian risiko operasional berdasarkan distribusi frekuensi dan severitas dengan menerapkan konsep Value at Risk (VaR).Berdasarkan data yang tersedia pada Bank X, hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan advanced approach dengan LDA model menghasilkan capital charge yang lebih rendah dibandingkan dengan BIA model.

---

New Basel II Capital Accord realized that the introduction of capital requirements for operational risk will cause a significant impact on the amount of regulatory capital that must be set aside by the bank.

This research analyzes the differences of methods with in regards to the methods prepared by the Basel Committee in estimating the capital charge for operational risk. The analysis was done by comparing the Advanced Measurement Approach (AMA) of the Loss Distribution Approach (LDA) to the non-advanced or Basic Indicator Approach (BIA). Calculation of operational risk capital charge with the Basic Indicator Approach is specified by a percentage of the gross income. Meanwhile, the LDA model requires analysis of operating loss using historical data (Loss Event Database) on the operational risk incidents based on the frequency and severity distribution and applying the concept of Value at Risk (VaR).

Based on the data made available by the Bank X, the results showed that the advanced approach applied using the LDA model produces a lower capital charge compared to the BIA model."

"

Dalam dunia manajemen proyek, dikenal sebuah standar internasional bernama Project Management Body of Knowledge (PMBOK) Guide yang diperkenalkan oleh sebuah lembaga bernama Project Management Institute (PMI) yang berkedudukan di Pennsylvania, Amerika Serikat. PMBOK Guide juga tersedia dalam Bahasa Indonesia yang merupakan terjemahan dari versi aslinya. Standar ini telah secara luas dipergunakan oleh berbagai praktisi manajemen proyek di seluruh dunia dan telah terbukti keampuhannya. Secara jelas dan detil, PMBOK menampilkan konsep dan prinsip dasar apa saja yang harus dipahami dan diperhatikan oleh para praktisi manajemen proyek dan kerangka metodologi seperti apa yang harus dipergunakan sebagai paduan bagi manajer proyek untuk meningkatkan keberhasilan penyelenggaraan sebuah proyek. Tujuan yang dicapai dalam penelitian ini mendeskripsikan dan menganalisis manajemen risiko berdasarkan PMBOK di WIKA sebagai salah satu perusahaan konstruksi milik Pemerintah Indonesia. Tujuan umum ini dijabarkan ke dalam tujuh tujuan khusus berdasarkan tujuh tahapan yang terdapat di dalam buku pedoman tersebut meliputi perencanaan manajemen risiko, identifikasi risiko, analisis risiko kualitatif, analisis risiko kuantitatif, perencanaan respon risiko, pelaksanaan respon risiko dan pemantauan risiko. Manajemen risiko secara umum pada perusahaan konstruksi di Indonesia terdiri atas (a) maksud dan tujuan dilaksanakan manajemen risiko oleh tim proyek di WIKA sebagai bagian dari manajemen proyek untuk mengelola berbagai risiko di dalam proyek guna memberikan kepuasan optimal kepada pelanggan. Maksud dan tujuan dilaksanakannya manajemen risiko proyek oleh tim proyek telah sesuai dengan ketentuan dalam PMBOK; (b) tingkatan (jenis) risiko dalam proyek konstruksi menurut manajemen WIKA terdiri atas risiko individual proyek dan risiko keseluruhan proyek (sebelum proyek dikelola/dikerjakan) serta emergent risks yang terjadi saat pengerjaan proyek berlangsung.(c) pelaksanaan manajemen risiko dari setiap proyek yang dikelola oleh tim proyek di WIKA dengan berupaya untuk mengetahui apa saja tingkat eksposur risiko yang dapat terjadi dalam pencapaian sasaran proyek. Tim proyek menerapkan ambang batas risiko (risk threshold) yang terukur yang memberikan gambaran mengenai selera risiko (risk appetite) WIKA dan pemangku kepentingan proyek. Pelaksanaan manajemen risiko oleh tim proyek di WIKA telah sesuai dengan ketentuan dalam PMBOK. Untuk selera risiko, tim proyek berpedoman kepada ketentuan yang terdapat dalam International Standards Organization (ISO) 31000 tahun 2009 dan 2018 dan (d) proses-proses yang dilibatkan dalam manajemen risiko oleh tim proyek di WIKA terdiri atas perencanaan manajemen risiko, identifikasi risiko, analisis risiko kualitatif, analisis risiko kuantitatif, perencanaan respon risiko, pelaksanaan respon risiko dan pemantauan risiko. Gambaran manajemen risiko proyek secara khusus di WIKA terdiri atas tujuh proses terintegrasi. Pertama, perencanaan manajemen risiko. Kedua, identifikasi risiko. Ketiga, analisis risiko kualitatif. Keempat, analisis risiko kuantitatif. Kelima, perencanaan respon risiko. Keenam, pelaksanaan respon risiko. Ketujuh, pemantauan risiko. Untuk gambaran manajemen risiko secara umum pada perusahaan konstruksi di Indonesia, tim proyek di WIKA sebaiknya membagi risiko di dalam proyek atas risiko pra pengerjaan proyek dan risiko pasca pengerjaan proyek. Hal ini dengan pertimbangan pada kedua jenis sama-sama terdapat risiko individual proyek sebagai jenis risiko yang paling banyak terjadi yang eksposurnya pada satu atau beberapa bidang kerja.Untuk gambaran manajemen risiko secara khusus di WIKA:

1. Proses perencanaan manajemen risiko.
2. Proses identifikasi risiko.
3. Proses analisis risiko kualitatif.
4. Proses analisis risiko kuantitatif.
5. Proses perencanaan respon risiko.
6. Proses pelaksanaan respon risiko.
7. Proses pemantauan risiko.

   ---

   The purpose of research is to describe and examine the project risk management in Wijaya Karya, Inc (WIKA) based on the provisions in Project Management Body of Knowledge (PMBOK) Guide 2017. Specifically, it describes and examines seven processes are plan risk management, identify risks, qualitative risk analysis, quantitative risk analysis, plan risk responses, implement risk responses and monitor risks in that construction company. This research is descriptive with qualitative approach. Methods of collecting data use observation, especially the direct observation (participant observation), in depth interview, especially the structured interview and documentation.This paper has two main findings. First, description of the project risk management of the consruction company in Indonesia generallyby applying a measurable risk threshold that provides an overview of WIKA’s risk appetite and project stakeholders. For risk appetite, the project team is guided by the provisions contained in the International Standards Organization (ISO) 31000 in 2009 and 2018 for risk appetite (as novelty). Second, description of the project risk management of the consruction company in Indonesia specifically has seven integrated processes. Those are project risk management, planning risk management, identify risks, qualitative risk analysis, quantitative risk analysis planning risk responses, implementation risk responses and monitoring risks. All processes have complied with the provisions in the PMBOK Guide.
   "

"Induk Koperasi X memiliki unit bisnis agar bisa menyejahterakan anggota secara mandiri. Salah satu bisnis yang dijalankan adalah jasa penyewaan gedung Graha Nusantara (disamarkan). Sejak pandemi tahun 2020 permintaan penyewaan gedung menurun drastis, dan belum kembali seperti sebelum pandemi. Selain itu, sebagai bisnis yang bergerak dibidang pelayanan jasa, Graha Nusantara mengalami permasalahan yang berkaitan dengan operasional bisnisnya seperti pembatalan acara oleh pihak konsumen dengan berbagai alasan, perawatan dan pengelolaan gedung, pengelolaan pegawai hingga yang berkaitan dengan vendor rekanan. Hal ini menyebabkan Graha Nusantara terus merugi karena operasional gedung tidak efektif yang sebenarnya dapat dicegah dengan mengefektifkan operasional Graha Nusantara. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi manajemen risiko operasional di unit bisnis Graha Nusantara, yang merupakan bisnis penyewaan gedung, dengan mengacu pada standar manajemen risiko berdasarkan ISO 31000:2018 serta penilaian risiko menggunakan risk breakdown structure dan failure mode and effect analysis. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis kualitatif deskriptif dengan pendekatan studi kasus, melalui teknik pengumpulan data wawancara dan dokumentasi. Hasil penelitian menunjukan manajemen risiko belum menentukan proses ruang lingkup, konteks dan kriteria sesuai ISO 31000:2018 serta teridentifikasi sembilan belas risiko dengan berbagai tingkatan risiko. Oleh karena itu, penelitian ini merekomendasikan penanganan masing- masing risiko dan diharapkan manajemen menetapkan kebijakan manajemen risiko terutama risiko operasional.

---

Induk Koperasi X has a business unit so that it can prosper members independently. One of the businesses run is the Graha Nusantara (disguised) building rental service. Since the pandemic in 2020 the demand for building rentals has decreased dramatically, and has not returned to what it was before the pandemic. In addition, as a business engaged in services, Graha Nusantara experiences problems related to its business operations such as event cancellations by consumers for various reasons, building maintenance and management, employee management to those related to partner vendors. This causes Graha Nusantara to continue to lose money due to ineffective building operations which could have been prevented by streamlining Graha Nusantara's operations. This study aims to evaluate operational risk management in the Graha Nusantara business unit, which is a building rental business, by referring to risk management standards based on ISO 31000: 2018 and risk assessment using risk breakdown structure and failure mode and effect analysis. The method used in this research is descriptive qualitative analysis with a case study approach, through interview and documentation data collection techniques. The results showed that risk management has not determined the scope, context and criteria process according to ISO 31000: 2018 and nineteen risks with various levels of risk were identified. Therefore, this study recommends handling each risk and it is expected that management establishes risk management policies, especially operational risks."

"Risiko kegiatan usaha perbankan semakin kompleks sejalan dengan pesatnya perkembangan lingkungan ekstemal dan internal di dalam dunia perbankan. Untuk itu agar mampu beradaptasi dalam lingkungan bisnis perbankan, bank dituntut untuk mencrapkan manajemen risiko. Sesuai dengan Amendment terhadap Basle Capital Accord (BCA) 1988 yang dikeluarkan oleh The Basle Committee on Banking Supervision pada bulan Januari 1996, perbankan diharapkan untuk memasukkan unsur risiko pasar dalam perhitungan Capital Adequacy Ratio (CAR).Risiko pasar didefinisikan sebagai risiko yang timbul karena adanya pergerakan variabel pasar (adverse movement) dari portofolio yang dimiliki oleh bank, yang dapat merugikan bank. Dalam penelitian ini komponen risiko pasar yang dijadikan objek penelitian adalah risiko nilai tukar.Sesuai dengan BCA tahun 1996, pengukuran risiko yang dihadapi bank dapat dilakukan dengan standardized approach ataupun menggunakan internal model. Untuk internal model Basle Accord mensyaratkan penggunaan Value at Risk (VaR) dalam penerapannya. VaR mengukur maksimum potensi kerugian yang diyakini akan terjadi pada kurun waktu tertentu, dengan tingkat keyakinan tertentu dan pada kondisi pasar yang normal.Latar belakang penulisan karya akhir dengan judul Analisis Perbandingan Pengukuran Risiko Pasar Posisi Devisa Neto dengan Pendekatan Metode Standar dan Model Internal (VaR - Metode Varian Kovarian) adalah karena sejak diberlakukannya Peraturan Bank Indonesia No.5/121PBI12003 bank wajib menghitung penyediakan modal minimum untuk mengcover risiko pasar dengan metode standar, yang salah satu faktor risikonya adalah risiko nilai tukar. Penyediaan modal khusus risiko nilai tukar dengan metode standar diperhilungkan sebesar 8% dari Posisi Devisa Neto bank. Perniasalahan yang timbul adalah bahwa penyediaan modal minimum bagi setiap bank diwajibkan menggunakan tarif yang sama yaitu 8%. Hal ini dapat mengakibatkan besarnya penyediaan modal (capital charge) dimaksud tidak tepat dibandingkan dengan kebutuhannya (terlalu besar atau bahkan terlampau sedikit). Dari sisi pengelolaan asset dan kewajiban (Assets and Liabilities Management) hal ini dapat merugikan bank, karena dapat mengakibatkan idle fund, atau sebaliknya justru membebani solvabilitas bank akibat kerugian yang tidak terantisipasi.Mengingat dalam BCA tahun 1996 perhitungan modal minimum risiko pasar dapat dimungkinkan dilakukan dengan model internal dengan pendekatan Value at Risk (VaR), dengan demikian timbul pertanyaan manakah dari kedua metode tersebut yang lebih efisien sehingga idle fluid yang timbul akibat peneadangan modal dan beban solvabilitas bank dimaksud dapat diminimalisir.Tujuan penulisan ini adalah untuk mengetahui seberapa efisien pengukuran risiko pasar khususnya nilai tukar dapat diestimasi oleh kedua metode tersebut dan manakah dari kedua metode dimaksud yang lebih balk untuk diterapkan dalam perhitungan modal minimum yang harus disediakan bank untuk mengcover potensi kerugian bank akibat fluktuasi nilai tukar.Perhitungan capital charge dengan metode standar dilakukan sesuai ketentuan Bank Indonesia dimaksud, sedang perhitungan dengan model internal dilakukan dengan cara perhitungan Value at Risk dengan metode Varian Kovarian. Data yang menjadi bahan analisis adalah posisi nilai tukar PT Bank ABC yang terdiri dari 5 (lima) mats uang asing, yaitu GBP, EUR, USD, JPY dan SGD. Sementara periode yang digunakan dalam analisis ini adalah dari 1 Oktober 2003 sampai dengan 31 Oktober 2005, yaitu 508 hail. Khusus dalam perhitungan VaR , Confident level yang dipergunakan adalah 95% dan holding period selama 1 hari.Berdasarkan hasil uji nonnalitas, dapat diketahui bahwa seluruh data series return setiap mata uang asing tersebut adalah tidak normal, sehingga nilai a yang diperhitungkan dicari dengan teori Cornish Fisher Expansion. Sementara itu, dari basil uji volatilitas data return seluruhnya merupakan heteroscedastic. Oleh karena itu forecasting volatilitas data mempergunakan model ARCH/GARCH.Hasil perhitungan capital charge untuk portfolio mata uang PT Bank ABC dengan metode standar sebesar Rp2.951 juta jauh lebih besar dibanding jika menggunakan model internal (VaR) yaitu sebesar Rp297 juta. Sementara dan hasil pengujianvaliditas model internal VaR dengan Kupiec Test, metode Total Number of FaiIure(TNoF) terdapat kesalahan/failure sebanyak 20 (dua puluh) tanggal dan Likelihood Ratio sebesar 1,595 < 3,841 berdasarkan tabel chi square. Sementara itu untuk metode standar tidak dilakukan uji validasi karena angka 8% untuk perhitungan capital charge bersifat mandatory dari Otoritas Pengawasan Perbankan. Dengan demikian perhitungan capital charge menggunakan model internal jauh lebih efisien dibandingkan dengan penggunaan metode standar.Agar terjadi efisiensi penggunaan dana yang pada akhirnya akan lebih meningkatkan pertumbuhan usaha bank, maka penggunaan model internal (VaR) untuk keperluan penyediaan modal minimum bank terkait dengan risiko pasar perlu dipercepat. Namun apabila ketentuan Bank Indonesia telah dapat memperbolehkan bank menyediakan modal minimum dimaksud dengan perhitungan model internal (VaR) maka baik pihak Bank Indonesia yang akan berperan sebagai validator dan bank sebagai pelaksana penerapan model internal harus bersaina-sama mempersiapkan sumber daya manusia dan teknologi informasi untuk mengantisipasinya.

---

In line with the growing complexities of the banking activities, the nature of risks in banking industry are rapidly changing and becoming more difficult to,zesist. Taken into account of such risks, banks are increasingly encouraged to apply more prudent risk management Based on Basle Capital Accord which is issued by The Basle Committee on Banking Supervision in January 1996, as Amendment of Basle Capital Accord 1988, banks is expected to sufficiently cover the element of market risk for their calculation of Capital Adequacy Ratio (CAR).

Market risk is defined as a risk of loss on the entire portfolio held by the bank, which arise due to adverse movement of market variables. In our research, the particular component of market risk taken as research object is exchange rate risk.

According to Basle Accord (1996 Amendments), banks may develop and make use of internal systems or employ standardize approach as a basis of their assessment of market risk. In case of applying internal model, Basle Accord requires the bank to adopt Value at Risk (VaR) approach. VaR approach measures potential maximum loss of which may occur in certain holding period, particular level of confidence and normal market condition.

The motivation of the research, entitled "Comparative Analysis of the Measurement Of Market Risk of Foreign Exchange Net Open Position Using Standardized Method and Internal Model (VaR - Variance Covariance Method)", is related with the adoption of Bank Indonesia Regulation No. 51121PBll2003 which required the bank to provide adequate capital to cover market risk by using standardized method, pp rtieularly exchange rate risk as one of risk factors. Applying standardized method, the minimum amount of capital required to cover exchange rate risk is uniformly set at 8% of the Net Open Position posed by particular bank. This unifolnmity may create problems since it may not fairly reflect the actual risk should be covered by the banks (resulting in over/underestimate the calculation of minimum capital required to cover such a risk). From the Asset and Liabilities Management point of view, imprecise calculation of minimum capital may result in potential loss or opportunity profit forgone due to excessive idle fund. By contrast, it could also give extra burden to the bank in case bank's capital is not adequate to cover unanticipated loss.

Meanwhile, based on Basle Accord 1996, minimum capital requirement could be calculated using internal model (adopting VaR approach), it may be queried which method offers better estimate in terms of minimizing idle fund and realistically reflect actual risk.

The aim of this researsch is to measure how efficient market risk calculated using standardized method and internal model with VaR approach and which one of the two methods is better applied by bank to calculate minimum capital to cover potential loss of exchange rate volatility.

The calculation of capital charge using standardized method is based on Bank Indonesia regulation, while VaR (Variance-Covariance method) is adopted for internal model approach. Data used for the analysis are exchange rate position of PT Bank ABC consisted of 5 foreign currencies (GBP, EUR, USD, JPY, and SOD). The period of analysis is from 1 October 2003 to 31 October 2005 (508 days). For the calculation of VaR, 95% level of confidence is applied and holding period is set at one day.

Based on normality test, all of the series reveal non-normality, so the value of a should be calculated using Cornish Fisher Expansion. Meanwhile, our volatility tests showed that the entire data are heteroschedastic. Therefore, volatility forecast is conducted using ARCH 1 GARCH.

Using standardized method, capital charge for the currency portfolio of PT Bank ABC is amounted to Rp2.95 t million much higher compared to internal model (VaR) that is amounted to Rp297 million. The test on validity internal model using Kupiec Test showed that the model is valid because the Total Number of Failure (TNOF) is amounted to 20 failures and Likelihood Ratio is 1,595 < 3,841 list of chi square. Meanwhile for the standardized method is not tested for validity of the method because 8% as capital charge is provided by Banking Supervisory Authority. Therefore by using internal model in capital charge calculation is much more efficient comparing to using standardized method.

Concerning the efficiency in fund management, which in general may prudently boost the bank business, the inception of internal method for calculating market risk should be speed up. However, if Bank Indonesia permits the banks to adopt internal model for their own risk assessments, Bank Indonesia should review the use of such measurement regularly. In addition, it is important for the banking industry to continuously develop their human resources capacity and apply appropriate Information System Technology."

"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,-. "

"JORR Wx-Py adalah salah satu seksi dari keseluruhan perencanaan pembangunan jalan tol pada proyek Jakarta Outer Ring Road (JORR). Terdapat beberapa faktor yang menjadi kendala terkait dengan aspek waktu dan keseimbangan rencana dan aktual terhadap biaya proyek. Kendala?kendala tersebut menyebabkan deviasi negatif yang signifikan terhadap waktu dan biaya proyek. Dalam penelitian ini digunakan metode penelitian deskriptif, pendekatan analisa risiko, analisa SWOT dan simulasi dengan Pertmaster Software. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan suatu strategi pelaksanaan berbasis risk yang sesuai dengan kapasitas perusahaan dan melakukan simulasi agar tercapainya penyelesaian proyek pada waktu dan biaya akhir proyek yang sesuai dengan perencanaan.

---

JORR Wx-py is one section of the overall planning of development projects on the toll road Jakarta Outer Ring Road (JORR). There are several factors that are associated with aspects of the constraints of time and the actual cost of the project. In this research used descriptive research method, approximate of risk analysis, SWOT analysis and simulation with Pertmaster Software. This study aims to obtain risk-based implementation strategies that complement with the company capacity and by doing the simulation in order to accomplish project completion in accordance with time and cost that appropriate with the planning."