Risiko operasional sudah ada sejak pertama kali suatu institusi perbankan berdiri dan dapat terjadi pada hampir semua aktifitas dan transaksi. Perhatian terhadap risiko operasional sudah ada sejak lama tetapi belakangan ini berkembang menjadi semakin penting dan mulai mendesak pihak perbankan untuk mengelolanya dengan baik.
Kesulitan yang dirasakan suatu organisasi untuk menghitung jumlah kerugian risiko operasional disebabkan sifatnya yang sangat subyektif dan belum ada data yang cukup untuk menghitung risiko secara konvensional.
Penelitian ini terdiri dari dua bagian_ Tahap pertama bertujuan untuk mengetahui isu risiko yang dianggap paling penting di Bank X beserta Key Risk Indicator, menggunakan pendekatan algoritma fuzzy untuk group decision making. Dan studi ini diperoleh bahwa risiko kegagalan sistem merupakan isu yang dirasakan paling berisiko dan memiliki tingkat kepentingan yang tinggi dalam aktifitas operasional di Bank X.
Tahap kedua adalah membuat perhitungan besarnya risiko operasional dengan pendekatan metode fuzzy inference yang tidak menggunakan model statistik konvensional melainkan pendekatan model logika fuzzy yang merepresentasikan situasi nyata dan menyediakan solusi untuk pengambilan keputusan terbaik. Di akhir penelitian diperoleh sejumlah nilai dana yang harus dialokasikan agar bank dapat tetap berjalan dengan baik saat terjadi materialisasi risiko kegagalan sistem.
Operational risk has been existed since a bank was first established and may occur in every activities and transactions throughout the organization. Attention to the operational risk has become an issue for a long time, but recently it grows into a major concern and forces the banking industry to manage it in a better way.The difficulties in calculating operational risk expected loss is due to its subjective nature and not enough supporting data to calculate the risk in the conventional way.This research consists of two parts. The first part is targeted to find the most important risk issue in Bank X along with its Key Risk Indicator, using fuzzy algorithm approach in group decision making. From this study we found that system failure is the most risky issue with a high grade of importance that may disturb activities in Bank X' operations.The second part is to actually calculate the operational risk's expected loss with fuzzy inference method that is not using the conventional statistical model, but using fuzzy logic approach in representing actual situation instead, and provide solutions to make the best decision. The result shows the amount of money the Bank should allocate to ensure there is no major impact to disturb bank's operations when a system failure risk is materialized.
