BAB 1
PENDAHULUAN
1.1Latar Belakang
Perkembangan dunia perbankan yang disertai dengan meningkatnya kompleksitas aktivitas perbankan semakin mempertegas pentingnya tata kelola perusahaan yang sehat (good corporate governance) dan manajemen risiko yang dapat diandalkan. Tindakan manajemen risiko diambil oleh para praktisi untuk merespon bermacam-macam risiko. Responden melakukan dua bermacam-macam tindakan manajemen risiko yaitu mencegah dan memperbaiki. Tindakan mencegah digunakan untuk mengurangi, menghindari atau mentransfer risiko pada tahap awal proyek konstruksi. Sedangkan tindakan memperbaiki adalah untuk mengurangi efek-efek ketika risiko terjadi atau ketika risiko harus diambil.
Bank itu sendiri memiliki pengertian sebagai lembaga yang diberikan izin oleh otoritas perbankan untuk menerima simpanan, memberikan kredit dan menerima serta menerbitkan cek. Bank perlu diregulasi untuk melindungi nasabah dan perekonomian dari kegagalan proses dan prosedur. Bank dipersyaratkan memiliki modal yang cukup untuk mengatisipasi risiko yang dihadapi. Struktur modal menunjukkan cara yang ditempuh bank untuk memperoleh pendanaan, umumnya dilakukan melalui kombinasi penerbit saham, obligasi dan penerimaan pinjaman. Struktur modal sebuah bank ditentukan oleh otoritas pengawas perbankan yang menetapkan persyaratan modal minimum sebagaimana halnya penetapan tingkat likuiditas yang harus dipertahankan oleh bank dan jenis serta struktur pemberian kredit. Sebuah bank dikatakan memiliki modal yang cukup jika bank tersebut memiliki sumber daya finasial yang memadai untuk mengantisipasi potensi kerugian.
Sesuai dengan rekomendasi Basel Committee on Banking Supervision (BCBS) yang tertuang dalam dokumen New Basel Capital Accord 2001 (NBCA 2001) disebutkan bahwa perhitungan kecukupan modal bank mengalami penyempurnaan dengan mempertimbangkan lebih dalam perhitungan cadangan modal/pembebanan (charge) untuk meng-cover risiko kredit (credit risk), risiko pasar (market risk) dan risiko operasional (operational risk) dimana Basel Committee menetapkan target rasio modal minimum pencapaian sebesar 8%. Formula Kecukupan Pemenuhan Modal Minimum (KPMM) atau Capital Adequacy Ratio (CAR) menurut NBCA 2001 tersebut adalah: % 8 Charge Risk l Operationa Charge Risk Market Charge Risk Credit Modal KPMM ≥ + + =
Untuk dapat memenuhi persyaratan kecukupan pemenuhan modal minimum di atas, maka salah satu usaha yang dilakukan bank adalah dengan meminimumkan cadangan modal untuk meng-cover risiko-risiko di atas dengan menerapkan manajemen risiko.
Manajemen risiko adalah sebuah cara yang sistematis dalam memandang sebuah risiko dan menentukan dengan tepat penanganan risiko tersebut. Ini merupakan sebuah sarana untuk mengidentifikasi sumber dari risiko dan ketidakpastian dan memperkirakan dampak yang ditimbulkan serta mengembangkan respon yang harus dilakukan untuk menanggapi risiko.
Salah satu risiko yang wajib dikelola bank adalah risiko operasional. Dewasa ini risiko operasional semakin diakui sebagai salah satu faktor kunci yang perlu dikelola dan dicermati oleh para pelaku usaha khususnya di bidang jasa keuangan. Oleh karena itu, pemahaman mengenai konsep risiko operasional beserta pendekatan matematis dan probabilistik menjadi sangat penting dikuasai oleh para praktisi dunia usaha dan akademik.
Risiko operasional adalah risiko kerugian yang timbul karena ketidakcukupan atau kegagalan proses internal, manusia dan sistem atau dari peristiwa yang terjadi di
luar bank (external events). Dalam kesepakatan Basel II (Basel Capital Accord II) yang diadopsi secara sequential oleh Bank Indonesia dalam perannya sebagai regulator dan pengawas perbankan di Indonesia ditambahkan mengenai manajemen risiko operasional di mana suatu bank disyaratkan untuk mengkuantifikasi, mengukur dan mengalokasikan modal untuk meng-cover risiko operasional.
Untuk menyelesaikan permasalahan pengukuran risiko operasional dipakai pendekatan-pendekatan seperti The Basic Indicator Approach, The Standardized
Approach dan The Advanced Measurement Approach. Sedangkan pendekatan
statistiknya menggunakan Value at Risk (VaR).
Metode Advanced Measurement Approach (AMA) merupakan perhitungan kebutuhan modal untuk risiko operasional dengan menggunakan model yang dikembangkan secara internal oleh suatu bank. Untuk menggunakan pendekatan ini, bank harus memenuhi kriteria kualitatif dan kuantitatif sebagaimana ditetapkan dalam Basel II dan harus mendapatkan persetujuan dari pengawas. Dibandingkan dengan model risiko standard pendekatan model AMA lebih menekankan pada analisis kerugian operasional. Oleh karena itu penerapan model ini harus memiliki sistem
database (data historis) kerugian operasional sekurang-kurangnya dua hingga lima
tahun ke belakang. Di mana model tersebut mempunyai teknologi yang dapat menangkap, menyeleksi dan melaporkan risiko operasional perusahaan tersebut. Secara teori terdapat insentif yang jelas bagi bank-bank untuk menggunakan metodologi perhitungan rasio permodalan yang lebih canggih karena hasil perhitungan lebih akurat dan jumlah risiko yang diasumsikan dalam modal lebih mencerminkan profil risiko bank.
1.2Perumusan Masalah
Pada penelitian ini rumusan masalah yang dibahas adalah bagaimanakah bank menentukan modal cadangan untuk meng-cover risiko operasional dengan menggunakan model Generalized Extreme Value – Teori Nilai Ekstrem dan menentukan Value at Risknya.
1.3Tinjauan Pustaka
Pada referensi [6] dijelasan bahwa dalam distribusi teori nilai ekstrem Generalized
Extreme Value (GEV) dikenal juga sebagai von Misses extreme value distribution
dengan probabilita kumulatif fungsi distribusi sebagai berikut:
( )
exp 1 ,jika 0 , 0 / 1 > − ≠ − + − = − σµ ξ ξ σµ ξ ξ x x x FDengan: µ = parameter location σ = parameter scale
ξ = parameter shape/tail index
x = variabel random
Distribusi Lognormal yang juga dibahas pada referensi [6] cocok dipakai untuk mengukur risiko kerugian operasional karena memiliki bentuk yang tidak simetris. Probabilita fungsi densitas dari variabel x, variabel kerugian operasional diberikan dalam rumus:
( )
(
)
− − = σ σ π σ 2 log exp 2 1 x 2 x x fDengan: σ = parameter scale x = variabel random
Distribusi Lognormal mempunyai nilai mean dan varians yaitu:
Mean:
( )
2 2 σ µ+ =e X E Varians: V( )
X =e2µ+σ2(
eσ2 −1)
Distribusi frekuensi Poisson yang dijelaskan pada referensi [6] merupakan distribusi frekuensi kerugian operasional yang paling banyak terjadi karena karakteristiknya yang sederhana dan paling sesuai dengan frekuensi terjadinya kerugian operasional. Distribusi Poisson mencerminkan probabilita jumlah atau frekuensi kejadian, seperti jumlah atau frekuensi terjadinya kesalahan bayar dari kasir, jumlah atau frekuensi terjadinya kecelakaan kerja, jumlah atau frekuensi terjadinya kegagalan sistem dan sebagainya. Distribusi Poisson dari suatu kejadian kerugian tertentu dapat ditentukan probabilitanya dengan rumus:
! k e P k k λ λ − =
Dengan: k = variabel acak diskrit yang menyatakan jumlah atau frekuensi kejadian per interval waktu dimana k! = k(k-1)(k-2)...1
λ = rata-rata jumlah atau frekuensi kejadian k per interval waktu
e = 2,71828 (bilangan konstan)
Parameter λ dapat diestimasi sebagai berikut:
∑
∑
∞ = ∞ = = 0 0 k k k k n kn λUntuk bentuk distribusi kepadatan peluang (probability density function - pdf)
Generalized Extreme Value dijelaskan pada referensi [11] dan [12] sebagai berikut:
( )
( )
t( )xe
x
t
x
f
=
1
ξ+1 −σ
dengan( )
( )
=
≠ − + = − − − 0 jika , 1 0 jika , 1 ξ σ µ ξ ξ ξ σ µ x e xx
t
Sedangkan bentuk mean, varians, skewness dan kurtosis dari Generalized
Extreme Value adalah sebagai berikut:
( )
X g1 E ξ σ ξ σ µ− + =( )
(
2)
1 2 2 2 g g X V = − ξ σ( )
(
2)
32 1 2 3 1 2 1 3 3 2 g g g g g g X skewness − + − =( )
(
2)
2 1 2 4 1 2 1 2 3 1 4 4 6 3 g g g g g g g g X excess kurtosis − − + − = Dengan: gk = Γ (1 − kξ) k = 1,2,3,4Γ(z) = fungsi Gamma di mana Γ
( )
=∫
∞ − −0 1 dt e t z z t
Dari distribusi GEV di atas, besarnya Value at Risk (VaR) pada referensi [6] dapat ditentukan dengan rumus sebagai berikut:
(
)
(
ξ)
ξ σ µ− − − − = p OpsVaR 1 lnDengan: OpsVaR = Operasional Value at Risk µ = parameter location
σ = parameter scale ξ = parameter shape
1.4Tujuan Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk menentukan perhitungan dalam mengukur jumlah kerugian risiko operasional dengan menggunakan model Generalized Extreme Value – Teori Nilai Ekstrem (EVT).
1.5Kontribusi Penelitian
Kesimpulan yang diperoleh setelah dilakukan penelitian, diharapkan:
a. Sebagai bahan pertimbangan bagi para pembuat keputusan untuk menghadapi risiko dan ketidakpastian dalam keadaan yang nyata, meminimumkan, mengalokasikan, serta mengestimasi modal risiko operasional demi kelangsungan usaha perusahaan pada masa yang akan datang.
b. Menambah wawasan dan memperkaya literatur dalam bidang statistika terutama yang berhubungan dengan manajemen risiko.
1.6Metode Penelitian
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah :
a. Dengan melakukan studi literatur terlebih dahulu mengenai manajemen risiko. b. Memaparkan langkah-langkah yang diperlukan untuk membentuk suatu
pengukuran potensi risiko operasional dengan pendekatan internal.
c. Mengidentifikasikan risiko operasional yang bertujuan untuk menghasilkan suatu daftar kejadian yang komprehensif yang memberi pengaruh terhadap tercapainya suatu tujuan.
d. Menentukan perhitungan dalam mengukur jumlah kerugian risiko operasional dengan pendekatan internal Generalized Extreme Value – Teori Nilai Ekstrem serta Value at Risknya dengan mengemukakan contoh kasus.
