Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Jumlah kerugian pada masa yang akan datang diestimasi berdasarkan frekuensi terjadinya klaim dan rata-rata jumlah klaim yang terjadi pada periode sebelumnya. Jumlah nilai estimasi tidak akan pernah sama, meskipun kerugian masa lalu diakibatkan risiko yang sama. Hal ini dikarenakan terjadinya kejadian ekstrim pada ekor distribusi. Oleh karena itu diperlukan suatu cara dalam mengestimasi potensi kerugian yang akan datang. Estimasi ini berkaitan dengan dengan penentuan nilai atas suatu variable tertentu yang melampaui suatu tingkat probabilita tertentu. Ukuran yang lazim di digunakan adalah Value at Risk (VaR). EVT adalah metode dalam mengukur suatu risiko yang sifatnya ekstrim. PT XYZ menghadapi potensi kerugian risiko operasional namun tidak memiliki metode pengukuran risiko yang akurat. Penelitian ini mencoba menerapkan Metode Extreme Value Theory ? Peaks over Threshold sebagai alternative dalam menetukan nilai ekstrim. Data yang digunakan adalah data klaim asuransi kesehatan PT. XYZ dengan periode 1 Januari 2007 hingga 31 Desember 2008. Hasil uji backtesting dengan periode 1 Januari 2009 hingga 31 Desember 2009 menunjukkan metode tersebut dapat digunakan sebagai alternatif pengukuran risiko operasional bagi PT. XYZ.

---

The future annual loss burden is estimated on the basis of predicted claims frequency and predicted average individual claim amount. Total estimated value will never be the same, although past losses caused by the same risk. This is because the occurrence of extreme events on the tail distribution is therefore needed a way of estimating the potential losses that will come. This estimate relates to the determination of the value of a certain variable exceeds a certain level of probability. The size of the prevalent use is Value at Risk (VaR). EVT is a method for measuring the risk of an extreme nature. PT XYZ faces potential losses from operational risk but does not have an accurate method of measuring risk. These papers apply Extreme Value Theory Method - Peaks over Threshold as alternative in extreme determine the value. The data used is health insurance claims data PT. XYZ with the period of January 1, 2007 until December 31, 2008. Backtesting test results with the period of January 1, 2009 until December 31, 2009 shows the method can be used as an alternative operational risk measurement for PT.XYZ.

Abstrak :
Penelitian ini membahas mengenai risiko operasional yang terjadi dalam aktivitas kunjungan Medical Representative (selanjutnya disebut "MR") ke dokter dan pengaruhnya terhadap penjualan bersih PT XYZ. Hal ini sehubungan dengan audit internal yang dilaksanakan oleh PT XYZ pada tahun 2010 yang menginformasikan adanya kecurangan yang melibatkan 98% dari jumlah MR yang ada di PT XYZ. Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan menggunakan analisis korelasi dan regresi dan kualitatif dengan mengunakan analisis wawancara mendalam dengan desain deskriptif. Hasil penelitian menyarankan agar PT XYZ membuat kebijakan yang jelas melalui manajemen tingkat atasnya, yang mengatur mengenai kunjungan MR dan pelaporannya di database Optima, pelatihan kepada MR juga penting untuk dilakukan untuk meningkatkan kesadaran MR atas pentingnya kunjungan ke dokter, tindakan tegas juga diperlukan atas pelanggaran yang terjadi dan audit berkelanjutan perlu untuk terus dilakukan. ......This research is explaining the operational risk that occured in Medical Representatives (hereinafter referred to "MR") activity to doctor and its impact on the net sales of PT XYZ. This is related to the result of the internal audit conducted by PT XYZ from the year of 2010 which informed that there is misconduct involving 98% of the total MR worked for PT XYZ. This research is a quantitative research that used correlation and regresion, and also qualitative research with indepth interview with spearman's rho with descriptive design. The result of the research suggested that PT XYZ to prepare a clear policy through its top management. This policy should regulate the visit of MR and the reporting in Optima database. The training to MR is also important to be done to increase the awareness of MR regarding the importance of the visit to doctor, a firm action is also needed for any violation and continuous audit should be also carried on.

Abstrak :
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.

Abstrak :
Bank dipersyaratkan oleh pemerintah untuk mengelola risiko-risiko perbankan, salah satunya adalah risiko operasional. Risiko operasional merupakan salah satu jenis risiko yang melekat pada setiap aktifitas fungsional bank. Bank mengelola risiko operasional dengan cara menghitung kerugian yang diperkirakan sebagai kebutuhan modal bagi risiko operasional (Economic Capital). Loss distribution Approach (LDA) merupakan salah satu metode untuk perhitungan Economic Capital (EC). Dalam metode LDA, bank harus mengestimasi loss severity distribution (distribusi severitas) dan frequency distribution (distribusi frekuensi) kemudian membentuk compound distribution (distribusi majemuk). Nilai EC diperoleh dari Value at Risk (VaR) dari distribusi majemuk dengan tingkat kepercayaan 99,9%. Estimasi distribusi severitas umumnya menggunakan model distribusi tertentu yang telah ada, namun pada banyak kasus kurang baik dalam menggambarkan data. Estimasi distribusi severitas berbasis data diharapkan mampu menjadi solusi permasalahan ini. Salah satu metode yang mengestimasi distribusi severitas dengan berbasis pada data adalah Gaussian Mixture Model (GMM). GMM merupakan suatu metode parametrik untuk mengestimasi fungsi distribusi probabilitas dari suatu variabel acak. Model GMM ini merupakan model kombinasi linear sederhana dari beberapa komponen distribusi Gaussian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa GMM mampu menggambarkan data lebih baik dibandingkan dengan menggunakan model distribusi yang ada. Nilai EC yang dihasilkan oleh metode LDA yang distribusi severitasnya menggunakan GMM lebih kecil 2-2,8% dibandingkan nilai EC yang dihasilkan oleh metode LDA yang menggunakan model distribusi tersebut. ......Bank must be able to manage all of banking risk, on of them is operational risk. Operational risk is a risk that come from any functional activity of bank. Bank manage operational risk by calculate estimated risk (Economic Capital). Loss Distribution Approach (LDA) is a popular method to estimate Economic Capital (EC) of operational risk on banking. In LDA method, loss severity distribution (severity distribution) and loss frequency distribution (frequency distribution) must be estimated and then compound distribution is formed from both of them. Through LDA method, the value of EC can be gotten from Value at Risk (VaR) in compound distribution with the level of confidence reaches 99,9%. Severity distribution estimation that used a model on particular distribution cannot describe a data well through. So, Severity distribution estimation based on data is used to solved this problem. One of methode that estimated severity distribution based on data is Gaussian Mixture Model (GMM). GMM is parametric methode that estimate probability density of random variable. Model of GMM is a linear combination of many Gaussian distribution . The result on this research is estimation of severity distribution through GMM is better than existing distribution model in describing the data. The value at EC of LDA method using GMM is smaller 2 % - 2,8 % than the value at EC of LDA using existing distribution model.

Abstrak :
Kerugian klaim penjaminan KUR sebagai salah satu risiko operasional berpotensi memberikan dampak kerugian diluar yang diperkirakan. Penetapan strategi dan kebijakan yang tepat diharapkan dapat untuk meminimalkan risiko. Penelitian dengan pendekatan Quantitave Strategic Planning Matrix (QSPM) dilakukan untuk melakukan analisis strategi dan metode OpVaR GEV dan GPD untuk melakukan analisis kebijakan pencadangan klaim. Hasil penelitian membuktikan bahwa dengan pendekatan QSPM strategi yang dipilih oleh PT Askrindo sesuai dengan strategi terpilih yaitu penetrasi pasar. Metode yang dipilih untuk menentukan besarnya pencadangan klaim penjaminan KUR dari hasil pengukuran yang dilakukan adalah metode OpVaR GEV dengan pendekatan estimasi parameter PWM, karena memiliki nilai yang paling kecil selisihnya dengan realisasi klaim yang terjadi dan terbukti valid berdasarkan hasil back testing pada a = 1% dan 5%. Selisihnya dengan realisasi kerugian klaim penjaminan KUR untuk tahun 2012 hanya 26% dari realisasi, lebih kecil jika dibandingkan dengan metode regulator yaitu sebesar 60%. ......Loss of KUR claims guarantee as one kind of the operational risk have potential impact of losses beyond that predicted. Determination of appropriate strategies and policies can be expected to minimize the risk. Research with approach to Quantitative Strategic Planning Matrix (QSPM) is conducted to analyse the strategies, while methods of OpVaR GEV and GPD is conducted to analyse  claims reserves policies. Results of this study prove that with the QSPM approach strategy chosen by PT Askrindo is appropriate with the chosen strategy, i.e. market penetration. The method chosen to determine the amount of KUR claim reserves from measurements taken is OpVaR GEV method with the PWM parameter estimation approach, because it has the smallest difference with the actual claims incurred and proved to be valid based on the results of back testing at a = 1% and 5%. The difference with the realization of loss of KUR claims in 2012 is only 26% of the actual, smaller when compared with the regulator method that is equal to 60%.

Abstrak :
Tujuan penelitian ini adalah melakukan penilaian risiko operasional secara kuantitatif pada proyek konstruksi Entitas XYZ dan merancang mitigasi risiko operasional untuk mencegah dan mengurangi risiko dalam pelaksanaan proyek konstr ksi Entitas XYZ yang menjadi sampel penelitian. Pendekatan penelitian ini menggunakan metode kombinasi, yaitu wawancara mendalam dan teknik pengumpulan data sekunder dengan studi pustaka. Penilaian risiko operasional dilakukan dengan menghitung probabilitas (P), biaya (C), kualitas (Q), waktu (T), dan keselamatan kerja (S), untuk kemudian menghitung risiko proyek utama berdasarkan Risk Significance Index (RSI). Berdasarkan nilai RSI, penelitian ini mengidentifikasi sepuluh penyebab risiko dengan nilai RSI tertinggi. Selanjutnya penelitian ini merancang strategi mitigasi atas kesepuluh penyebab risiko tersebut dengan salah satu strategi berikut, yakni menghindari risiko, mengurangi risiko, memindahkan risiko, membagi risiko, atau menghadapi risiko ......The objective of this study is to conduct a quantitative operational risk assessment and design risk mitigation strategies to prevent and reduce operational risks in a selected samples of construction project in Entitas XYZ. This research method combines in-depth interviews and secondary data collection techniques. Operational risk is assessed by calculating the probability (P), cost (C), quality (Q), time (T), and work safety (S), and then calculating the main project risk using the Risk Significance Index (RSI). This study then identified ten risk factors with the highest RSI values. Furthermore, this study proposes a risk-mitigation strategy for each of these ten risk factors, using one of the following approaches: avoiding risk, reducing risk, transferring risk, sharing risk, or facing risk

Abstrak :
Penelitian ini mengkaji sebuah model perancangan pengukuran risiko operasional yang menggunakan ANP sebagai alat dalam penentuan bobot kriteria risiko pada perusahaan pembiayaan konsumen. Identifikasi risiko operasional dengan menggunakan metode Risk Breakdown Structure (RBS) menunjukkan terdapat 21 kelompok risiko dengan 569 item risiko operasional dari 12 departemen yang ada pada operasional cabang PT ABC. Risiko-risiko tersebut kemudian ditransformasi dengan mengacu Basell II Committe dengan sevent event loss categorie dengan 21 kelompok risiko. Dengan responden expert, hasil ANP menunjukkan bahwa risiko kegagalan sistem dan gangguan bisnis merupakan kelompok risiko tertinggi dibanding kategori risiko lainnya. Model strategi penanganan mengadopsi model empat strategi penanganan risiko yaitu risk acceptance, risk avoidance, risk sharing/transfer, dan risk mitigation yang disesuaikan dengan kebutuhan dan kondisi lapangan serta tingkat frekuensi dan dampak yang ditimbulkan. Pola controlling dan monitoring diterapkan dua model strategi yaitu On Going Monitoring (Pemantauan Berkelanjutan) yang penanggung jawabnya melekat pada PIC operasional. Dan yang lain yaitu : Separate Monitoring (Pemantauan oleh Pihak Ketiga : Internal Audit atau External Audit) dalam tiga kelompok yaitu : Self Compliance/Assesment, Internal Audit dan External Audit.

---

This study examined a model of operational risk measurement design using ANP as a tool in determining the risk criteria weight on consumer finance companies. Identification of operational risk using the Risk Breakdown Structure (RBS) showed there were 21 risk group and 569 items of operational risk from the existing 12 departments at the operational branch of PT ABC. Risks are then transformed by referring Basell II Committee with sevent loss event categories with 21 groups of risk. With expert respondents, ANP results showed that the risk of system failure and business disruption is the highest risk group compared to other risk categories. Model management handling strategies adopted four model risk management handling strategies that is risk acceptance, risk avoidance, risk sharing / transfer, and risk mitigation tailored to the needs and conditions in the field and the level of frequency and impact. The pattern of controlling and monitoring strategies applied two models namely On Going Monitoring (Monitoring Sustainability) that the insurer responsibilities inherent in the PIC operation. And another is: Separate Monitoring (Monitoring by Third Party: Internal Audit or External Audit) in the three groups, namely: Self Compliance / Assessment, Internal Audit and External Audit.

Abstrak :
Manajemen risiko operasional penting dilakukan untuk memberikan peringatan terkait munculnya risiko. Manajemen risiko operasional yang dilakukan saat ini belum terintegrasi dengan baik antar divisi di perusahaan. Risiko operasional yang signifikan saat ini di lokasi tambang Kalimantan Selatan ialah risiko produktivitas yang berkaitan dengan minimnya ketersediaan bahan bakar dan risiko proses berkaitan dengan material jalanan yang buruk dan kondisi cuaca. Penanganan risiko yang dilakukan ialah mengupayakan pengadaan tangki bahan bakar yang lebih besar dan penyediaan alat. Peran manajemen risiko operasional saat ini belum maksimal yang disebabkan oleh minimnya kesadaran risk owner untuk melakukan manajemen risiko. Terdapat pendekatan manajemen risiko yakni COSO Enterprise Risk Management yang menekankan bahwa risiko harus dikelola oleh seluruh pihak di perusahaan dan harus sesuai dengan tujuan perusahaan yang hendak ingin dicapai Dengan menggunakan pendekatan COSO Enterprise Risk Management, terdapat beberapa elemen yang belum terlaksana dengan baik yakni internal environment dimana masih rendahnya komitmen dari risk owner untuk mengelola risiko. Komponen control activities dan monitoring juga belum dilakukan dengan baik karena rendahnya proses dokumentasi dari penanganan risiko serta pengawasan yang kurang efektif. ......Operational risk management is necessary to provide a warning related to the emergence of risk. Operational risk management these day do not well integrated among all divison in the company. Significabt operational risks that present at the mine site in South Kalimantan is productivity risk associated with the lack of availability of the fuel and material risks associated with the poor road and weather condition. Mitigation risks undertaken is seeking procurement of larger fuel tank and adding tools. The role of operational risk management is currently not maximized due to lack of awareness from risk owner to perform risk management. There is a risk management approach, the COSO Enterprise Risk Managemet which emphasizes that the risks should be managed by the whole company and must be in accordance with the company?s goals are going to be achieved. Based on the COSO Enterprise Risk Management approach, there are some element that have not done well that is low commitment from the owner to manage the risk. Also control and monitoring activities have not done well because of poor documentation process related to risk mitigation and ineffective monitoring.