Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Untuk menjalankan lungsinya sebagai financial intermediary. risiko terbesar yang dihadapi bank adalah risiko kredit. Olch karena itu merupakan suatu hal yang panting bagi bank untuk dapat mengukur seberapa besar risiko kreditnya. Pengukuran risiko kredit ini dilakukan dengan terlebih dahulu menentukan model risiko kredit yang tepat.Pengukuran risiko kredit usaha mikro pada Bank X dengan pendekatan standar yaitu berdasarkan Surat Edaran BI No.8/3/DPNP tanggal 30 Januari 2006 tidak menghasilkan ukuran risiko yang tepat, karenanya diperlukan alat pengukur risiko yang lain. Tujuan penelitian dalam karya akhir ini adalah untuk mengukur besarnya risiko kredit usaha mikro (KUM) pada Bank X dengan metode Credit Risk.KUM adalah kredit kelolaan Micro Banking and Sales Group pada Bank X yang diklasifikasikan menjadi beberapa jenis produk. yaitu KUM Mandiri. KUM Mapan, KUM Prima, KUM Kelompok dan KUM Karya. Produk-produk tersebut memiliki limit kredit maksimum Rp100.000.000,00 (seratus juta Rupiah).Produk KUM dipasarkan oleh Bank X sejak bulan Maret 2005. Sampai dengan 31 Mei 2006 Bank X telah menyalurkan KUM sebanyak Rp 1,016 Milyar dengan 59.130 rekening debitur.Credit Risk+ adalah metode pengukuran risiko kredit yang tepat untuk bald debet pinjaman yang kecil dengan jumlah rekening yang sangat banyak, karena metode ini tidak memerlukan tambahan data makro dan merupakan default mode.Dalarn pengukuran risiko KUM dengan metode Credit Risk+, terdapat pembatasan sebagai berikut :1. Data yang digunakan adalah data portfolio KUM pcriode bulan Juni 2005 sampai dengan Mei 2006. Penggunaan data periode tersebut karma produk KUM barn dipasarkan pada bulan Mat-et 2005 dan krcdil dinyatakan default apabila umur tunggakan kewajiban lcbih dari 90 hari. Oleh karena itu kemungkinan terdapatnya default KUM minimal 90 hari setelah diberikannya fasilitas KUM tersebut, yaitu pada bulan Juni 2005.2. Kredit dinyatakan default apabila tunggakan kcwajibannya telah melebihi 90 hari atau berdasarkan kolektibilitas BI tergolong kredit Kurang Lancar, Diragukan dan Macet. Pengukuran risiko KUM dengan menggunakan metode Credit Risk menunjukkan hasil sebagai berikut :1. Dengan menggunakan metode Credit Risk, pada bulan Mei 2006 nilai expected loss sebesar Rp 69,74 milyar dan nilai unexpected loss sebesar Rp 104,03 milyar. Hal ini menunjukkan bahwa nilai VaR untuk bulan Mei 2006 adalah sebesar Rp 104,03 milyar, artinya dengan tingkat keyakinan sebesar 95% maka besarnya risiko kerugian maksimum akibat terjadinya default pada portfolio KUM untuk satu bulan ke depan diperkirakan sebesar Rp 104,03 milyar. Jumlah tersebut adalah 10,24% dari total baki debet KUM.2. Dengan metode Credit Risk bank hams menyediakan modal untuk mencover risiko KUM pada bulan Mei 2006 sebesar 10,24% x 8%= 0,82% dari baki debet KUM atau sebesar Rp 8,32 milyar.3. Surat Edaran BI No.813IDPNP tanggal 30 Januari 2006 menyatakan bahwa bobot risiko untuk Kredit Usaha Kecil (KUK) sebesar 85 %., maka bank harus menyediakan modal untuk mencover risiko KUM pada bulan Mci 2006 sebesar 85% x 8% = 6.80% dari baki debet KUM atau sebesar Rp 69,12 milyar.4. Perbedaan kebutuhan modal yang harus disediakan Bank X berdasarkan metode Credit Risk dan berdasarkan SE BI No.8/3/DPNP untuk bulan Mei 2006 adalah sebesar Rp 69,12 milyar - Rp 8,32 milyar = Rp 60,8 milyar.5. Berdasarkan basil pengujian model dengan backtesting dan likelihood ratio, maka metode Credit Risk dapat dipertimbangkan sebagai model internal untuk mengukur risiko KUM Bank X maupun kredit usaha kecil lainnya yang memiliki karakteristik yang sama.Metode CreditRisk+ ini dapat dikembangkan sebagai sistem pengukuran risiko yang terintegrasi dengan cor banking sistem pada Bank X juga dapat dimanfaatkan untuk melakukan monitoring dan pengawasan yang lebih efektif terhadap portfolio KUM, dengan cara memfokuskan perhatian pada kelompok debitur dengan nilai eksposur yang tinggi dengan default rate yang terbesar.

---

As a financial intermediary, the greatest risk a bank has to face is credit risk. Therefore. it is very crucial for a bank to measure its credit risk. First, determining the model of the credit risk does the measurement of credit risk.The measurement of the risk of micro banking in Bank X by standard approach does not give an accurate profile of its credit risk; therefore another measurement tool is needed. This paper is aimed to measure the credit risk of micro banking (Kredit Usaha Mikro/KUM) of Bank X by CreditRisk+ method.KUM is managed by Micro Banking and Sales Group of Bank X, which are classified into several types of products, such as KUM Mandiri, KUM Mapan, KUM Prima, KUM Kclompok and KUM Karya. Those products have maximum limit of Rp. 100.000,000,00 (a hundred million rupiahs).Bank X has launched the KUM products on March 2005. Till the end of May 2006, Bank X has facilitated KUM at the amount of Rp. 1.016 billion for 59,130 customer accounts.Credit Risk' is suitable for credit risk measurement of loans with small outstanding balance and has many customer accounts, because this method does not need additional data about macro economics and is one of the default mode method.To measure the risk of KUM by Credit Risk+ method, there are limitations as follows:1. The data used are KUM portfolio data in the period of June 2005 until May 2006. The period is chosen because the products have been launched since March 2005 and the credit is stated as default whenever the facilities arc under performed for more than 90 days. Therefore the default facilities may be found after 90 days after the first KUM were facilitated, i.e. in June 2005.2. The credit is slated as default whenever the facilities are under performed for more than 90 days or based on 131 collection is classified as Kredit Kurang Lacar, Diragukan and Macet.The risk measurement by Credit Risk has the following results:1. The amount of expected loss on May 2006 is Rp. 69.74 billion and the amount of unexpected loss is Rp. 104.03 billion. This shows that the VaR on May 2006 is Rp. 104.03 billion, which is meant that with the 95% confidence level, the maximum risk loss because of default of portfolio KUM for one month ahead is Rp. 104.03 billion. The amount is about 10.24% of the KUM's outstanding balance.2. On May 2006 the bank has to provide capital to cover the risk of KUM in the amount of 10.24% x 8% = 0.82% of tine KUM's outstanding balance, or Rp.8.32 billion.3. The circulating letter of BI no.8/3/DPNP dated January, 30, 2006 is stated that the risk-weighted for Kredit Usaha Kecil (KUK) is 85%, so the bank has to provide capital to cover the KUM credit risk on May 2006 is in the amount of 85% x 8% = 6,80% of the KUM's outstanding balance, or Rp. 69.12 billion.4. The difference of capital needed based on Credit Risk + method and SE BI no. 8/3/DPNP on May 2006 is Rp. 69.12 billion - Rp.8.32 billion = Rp. 60.8 billion.5. Based on the backtesting and likelihood ratio procedure, the Credit Risk+ method can be used as the internal model to measure the credit risk of KUM portfolio of Bank X and other small amount loans which is has the same characteristics.The CredilRisk+ method can be developed as the integrated risk measurement system with czar banking system of Bank X. and also can he used as a more effective monitoring and supervising tools for KUM portfolio, with lousing on the customer group with high exposure and high default rate."

"Krisis perbankan tempo lalu ternyata menjadi pelajaran yang berharga bagi kalangan perbankan, termasuk pihak pemegang otoritas perbankan, yakni Bank Indonesia (BI). Hikmah dari kejadian tersebut adaiah semua pihak menjadi mawas diri untuk bekerja lebih baik dan profesional pada masa mendatang. Sebelum krisis, unsur pengawasan tidak dilakukan secara optimal dan para pelaku perbankanpun tidak memperhitungkan berbagai macam faktor risiko bisnis.Namun setelah itu, BI sebagai koordinator perbankan nasionalpun mulai mengkaji dart menata kembali industri yang telah dihantam badai yang paling dahsyat, yang selama ini belum pernah terjadi dalam sejarah perbankan nasional. Pada awal Januari 2004 BI menerbitkan Arsitektur Perbankan Indonesia (API) yang merupakan sebuah program menyeluruh yang dapat dijadikan pedoman bagi seluruh kalangan perbankan hingga 2010.Ada delapan pilar API yang mesti dilaksanakan oleh para pelaku bisnis perbankan. Salah satu pilar antara lain menyebutkan tentang perlunya manalemen risiko (risk nianagenrent) bagi kalangan perbankan. Pemberlakuan ketentuan BI No. 5/8/PBI/2003 tentang Penerapan Manajemen Risiko bagi Bank Umum yang mewajibkan bank memasukkan faktor risiko operasional ke dalam perhitungan kewajiban penyediaan modal minimum diharapkan dapat memperkuat sistem pengawasan perbankan secara menyeluruh.Dalam rangka menerapkan manajcmen risiko operasional secara efektif, maka bank "X" harus mampu mengidentifikasi risiko operasional dan mengukurnya. Hasil identifikasi risiko operasional digambarkan pada LEDB berupa kejadian kerugian (loss event), penyebab kerugian dan dampak dari kejadian kerugian dalam jumlah uang.Untuk keperluan pengukuran risiko operasional mula-mula dilakukan pengumpulan data kerugian dari LEDB. Selanjutnya data disaring untuk keperluan penelitian dan dianalisis secara statistic. Data kerugian dan data observasi jumlah kejadian kerugian digunakan sebagai dasar pembuatan severity of loss probability model dan frequency of loss probability model.Kedua model tersebut diuji masing-masing dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov dan uji Chi-Square. Berdasarkan uji model tersebut dipilih Exponential distribution dan Poisson distribution.Selanjutnya, guna pengukuran risiko operasional dilakukan simulasi Monte Carlo. Untuk itu dilakukan penetapan asumsi-asumsi bagi setiap jumlah kerugian dan jumlah kejadian kerugian. Penetapan asumsi tersebut dilakukan terhadap setiap angka kerugian dan jumlah kejadian kerugian. Angka jumlah kerugian diasumsikan mengikuti Exponential distribution, sedangkan angka jumlah kejadian diasumsikan mengikuti Poisson distribution. Setelah itu ditetapkan forecast atau output yang diharapkan.Hasil simulasi Monte Carlo adalah aggregate loss distribution. Berdasarkan distribusi kerugian hasil simulasi tersebut dilakukan perhitungan OpVaR, yang besarnya adalab Rp. 17.613.014.530,- (95th percentile) dari Rp. 31.151.154.671,- (99th percentile).

---

Banking crisis in Indonesia has indeed become a worthy lesson for bankers, including Bank Indonesia as monetary authority. The crisis has encouraged related parties to be more prudent and professional in the future. Supervision has not been done properly before banking crisis occurred and business risks have not been wholly considered.

Then, Bank Indonesia began to review and rebuild the banking industry in Indonesia. In the beginning of 2004, Bank Indonesia issued Indonesian Banking Architecture (API), a comprehensive program aimed to be guidance for bankers until 2010.

API introduces 8 pillars which must be accomplished by bankers. One of them states a need for risk management in banking industry. BE regulation No. 5/8/PBI/2003 regarding Risk Management Accomplishment for Banks, requesting banks to consider operational risk in the calculation of minimum capital requirement is expected to strengthen the control system in banking as a whole.

For the purpose of effective operational risk management, bank "X" must be able to identify operational risk and measure it: The identification of this risk is reported in Loss Event Data Base (LEDB).

To measure the risk, data of losses are gathered from LEDB, The data, consisting of loss amounts and frequency of losses are then used to establish severity of loss probability model and frequency of loss probability model. Both models are tested using Kolmogorov-Smimov Test and Chi-Square Test. Based on those tests, Exponential distribution and Poisson distribution are consecutively chosen as Severity of loss probability model and Frequency of loss probability model.

For the purpose of risk measurement, Monte Carlo simulation is done. Before doing this simulation, certain assumptions are established for each loss amount and each loss frequency.

The result of this simulation is aggregate loss distribution. Based on the distribution, Operational Value at Risk (OpVaR) is Rp. 17,613,014,530.00 (95th percentile) and Rp. 31,151,154,671.00 (99th percentile)."

"Berdasarkan ketentuan Basel II perhitungan risiko kredit dapat menggunakan beberapa pendekatan, yaitu standardized approach dan Internal Rating Based Approach. Bank XYZ belum menerapkan pendekatan Internal Rating Based Approach untuk menghitung risiko kredit pada produk kartu kredit. Sampai saat ini Bank XYZ menggunakan yaitu standardized approach untuk menghitung risiko kredit pada produk kartu kredit. Pada penelitian ini menggunakan pendekatan Internal Rating Based Approach dengan pendekatan Creditrisk+ dalam menghitung risiko kredit pada produk kartu kredit. Hasil akhir dari penelitian ini dengan menggunakan metode CreditRisk+ berupa nilai expected loss dan unexpected loss atau value at risk (VaR) yang kemudian digunakan untuk memproyeksikan tingkat economic capital yang dibutuhkan. Pada penelitian ini, hasil perbandingannya adalah nilai Actual loss < nilai VaR. Dari hasil penelitian diketahui nilai rata-rata VaR selalu lebih besar dibandingkan dengan nilai actual loss untuk periode 2010-2012. Pada tahun 2010 memiliki nilai rata-rata VaR sebesar Rp 21 milyar dan nilai actual loss-nya sebesar Rp 18,174 milyar. Pada tahun 2011 memiliki nilai VaR sebesar Rp18,378 milyar dan nilai actual loss sebesar Rp 15,539 milyar. Sedangkan pada tahun 2012 memiliki nilai VaR sebesar Rp 24,471 milyar dan nilai actual loss sebesar Rp 21,179 milyar. Hal tersebut menunjukkan bahwa risiko akibat adanya default kredit masih dapat ditutupi oleh Bank XYZ. Pengujian metode CreditRisk+ pada tingkat keyakinan 95% membuktikan bahwa selama periode pengamatan jumlah kejadian yang merugikan Bank XYZ dengan kerugian yang lebih besar dari nilai Expected Loss masih dibawah ambang batas dengan kerugian yang masih dapat ditolerir. dalam hal ini memperlihatkan bahwa kinerja metode CreditRisk+ relatif akurat dalam menghitung risiko kredit untuk produk retail seperti kartu kredit. Economic capital required dihitung secara bulanan, sebagai contoh pada bulan Desember 2012 pencadangan modal yang dibutuhkan sebesar Rp 3,31 milyar. Perhitungan dilakukan sesuai dengan periode penelitian, yaitu dari bulan Januari 2010 sampai dengan Desember 2012.

---

Under the terms of the Basel II credit risk calculation can use several approaches, namely the standardized approach and the Internal Rating Based Approach . XYZ Bank has not implemented the Internal Rating Based approach for calculating credit risk on credit card products. Until now XYZ Bank uses the standardized approach to calculate credit risk on credit card products. In this study using the Internal Rating Based approach with CreditRisk + approach to calculating the credit risk on credit card products. The final results of this study using a CreditRisk+ are expected loss and unexpected loss or value-at- risk (VaR), then used to project the level of economic capital required. In this study, the results of the comparison is the value of actual loss < VaR. Thus CreditRisk+ method can be used to measure credit risk in the Bank's credit card product XYZ.

The results showed the average VaR value is always greater than the actual loss values for the period 2010-2012. In the year 2010 had an average VaR value of Rp 21 billion and the value of its actual loss of Rp 18.174 billion. In 2011 the VaR value of Rp18, 378 billion and the value of actual loss of Rp 15.539 billion. Whereas in 2012 the VaR value of Rp 24.471 billion and the value of actual loss of Rp 21.179 billion. It shows that the risk due to credit defaults can still be covered by the XYZ Bank.

Testing methods CreditRisk+ at 95% confidence level during the period of observation proves that the number of adverse events with Bank XYZ greater losses than Expected Loss value is still below the threshold at which losses can be tolerated. in this case shows that the performance of the method is relatively accurate CreditRisk+ in calculating the credit risk for retail products like credit cards. economic capital required calculated on a monthly basis, for example in December 2012 the required reserve capital of Rp 3.31 billion. The calculation is performed according for period from January 2010 to December 2012."

"Pengelolaan perbankan memerlukan manajemen resiko yang baik yang mampu mempertahankan kinerjanya pada saat krisis terjadi. Bertolak padahal ini, perlu pengkajian sejauh mana kemampuan manajemen resiko bank pada saat terjadinya krisis global 2008 sehingga dapat tetap mengendalikan kinerja bank pada posisi yang menguntungkan.Tujuan dari penelitian ini untuk menganalisis sejauhmana pengaruh manajemen risiko terhadap profitabilitas bank-bank pemerintah pada masa krisis 2008 serta pasca krisis 2009-2016. Penelitian ini termasuk dalam penelitian deskriptif dan eksplanatori. Jenis data yang digunakan merupakan data sekunder yang diperoleh dari laporan keuangan bank yang dipublikasi melalui Bursa Efek Indonesia dan Otoritas Jasa Keuangan. Data dianalis menggunakan regresi data panel dengan bantuan program eviews.Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara parsial risiko kredit berpengaruh negative dan signifikan terhadap profitabilitas bank, risiko likuiditas dan risiko pasar berpengaruh positif dan signifikan terhadap profitabilitas, risiko operasional berpengaruh negatif namun tidak signifikan terhadap profitabilitas.Secara simultan manajemen risiko risikokredit, risikolikuiditas, risiko pasar dan risiko operasional berpengaruh signifikan terhadap profitabilitas bank pemerintah.

---

Banking management requires good risk management that can maintain its performance in times of crisis. Based on this, it is necessary to assess the extent to which the bank 39 s risk management capabilities at the time of the global crisis in 2008 so as to keep controlling the bank 39 s performance in a favorable position.

The purpose of this study is to analyze the extent of the effect of risk management on the profitability of state banks during the crisis of 2008 and post crisis 2009 2016. This research is included in descriptive and explanatory research. The type of data used is secondary data obtained from bank financial statements published through the Indonesia Stock Exchange and the Financial Services Authority. Data is analyzed using panel data regression with the help of program eviews.

The results showed that partially credit risk had a negative and significant effect on bank profitability, liquidity risk and market risk had positive and significant impact on profitability, operational risk had negative but not significant effect on profitability. Simultaneously risk management credit risk, liquidity risk, market risk and operational risk have a significant effect on the profitability of state banks."

"Menggunakan data triwulanan kuartal satu 2005 sampai kuartal ketiga 2011 peneliti ingin melihat pengaruh kegiatan non interest income yang dibagi menjadi dua yaitu commission and provision ratio dan trading ratio terhadap risiko Bank Umum Konvensional di Indonesia.Risiko bank yang diteliti adalah risiko akuntansi dan risiko pasar.Dengan membagi sampel bank menjadi 3 bagian menurut besarnya asset yaitu besar, menengah dan kecil. Net non interest income menunjukkan banyaknya terjadi pengaruh signifikan pada bank dengan ukuran menengah. Terutama untuk trading income yang banyak memiliki signifikansi terhadap risiko bank.

---

Using quarterly data first quarter 2005 to the third quarter of 2011 researchers wanted to see the effect of non-interest income activities are divided into two commission and provision ratio and trading ratio of Conventional Commercial Banks in Indonesia. Bank risks are divided into accounting risk and market risk.

By dividing the sample into three sections according to the bank the amount of assets are large, medium and small. Net non-interest income showed a significant effect on the number occurs with a medium size bank. Especially for trading income that much significance to the risk of the bank."

"Tesis ini membahas mengenai penerapan manajemen risiko bagi bank umum dalam rangka perlindungan kepada nasabah, dengan studi kasus penerapan manajemen risiko pada Bank X. Pembahasannya mencakup pengertian risiko, manajemen risiko, jenis risiko, struktur organisasi manajemen risiko dan aturan hukum terkait manajemen risiko berdasarkan Basel serta aturan - aturan hukum yang berlaku di Indonesia. Pada studi kasus penerapan manajemen risiko pada Bank X, penulis meneliti penerapan manajemen risiko pada bank tersebut berdasarkan PBI No.11/ 25/PBI/2009 tentang Perubahan PBI No. 5/8/PBI/2003 tentang Penerapan Manajemen Risiko bagi Bank Umum, yaitu sekurangkurangnya adalah pengawasan aktif Dewan Komisaris dan Direksi, kecukupan kebijakan, prosedur dan penetapan limit manajemen risiko, kecukupan proses identifikasi, pengukuran, pemantauan, dan pengendalian risiko, serta sistem informasi manajemen risiko dan sistem pengendalian intern yang menyeluruh. Penelitian ini adalah penelitian hukum kepustakaan yang dilakukan berdasarkan pada kepustakaan atau data - data sekunder. Dalam tahap pengolahan data, metode yang digunakan adalah deskriptif analitis. Hasil penelitian menyarankan bahwa penerapan manajemen risiko pada bank dalam rangka perlindungan harus dilaksanakan sesuai dengan peraturan perundang - undangan dan harus didukung dengan pengembangan risk culture di setiap unit kerja pada bank tersebut.

---

This thesis discusses the application of risk management for commercial banks in order to protect the customer, with case studies of risk management at Bank X. Discussion include the definition of risk, risk management, types of risk, risk management organizational structure and related legal rules on the basis of risk management and Basel rules - rule of law in Indonesia. In the case study application of risk management at Bank X, the author examines the application of risk management at the bank based on PBI 11 / 25/PBI/2009 on Amendment PBI. 5/8/PBI/2003 on the Application of Risk Management for Commercial Banks, which at least is the active supervision of the Board of Commissioners and Directors, adequacy of policies, procedures and establishment of limits of risk management, the adequacy of the identification, measurement, monitoring, and risk control, and information systems risk management and internal control system is comprehensive. This study was conducted legal research library based on literature or secondary data. In the data processing phase, the method used is descriptive analytical. The results suggest that the application of risk management in banks in order of protection must be implemented in accordance with prevailing laws and must be supported by the development of risk culture in every work unit in the bank."

"Sejak diberlakukannya SK Bappebti No. 55 tentang Sistem Perdagangan Altematif per tanggal 1 Juni 2005, terjadi peningkatan volume transaksi yang sangat signifikan. Rata-rata volume transaksi harian sampai dengan akhir tahun 2005 mencapai 7.500 lot, meningkat 196,08 % dibandingkan tahun sebelumnya. Rata-rata volume transaksi tersebut diatas, 99% merupakan dominasi transaksi Over The Counter Derivatives (OTC-D) dengan underlying produk finansial yaitu antar mata uang asing (foreign foreign cross currency) dan indeks.Pesatnya perkembangan industri perdagangan kontrak berjangka ini membawa dampak pada besamya dana yang dikelola pada industri ini, dimana berdasarkan data hingga bulan Mei 2006 dana anggota kliring yang ditempatkan pada bank penyelesaian (settlement bank) mencapai 312 milyar. PT Kliring Berjangka Indonesia (Persero) sebagai lembaga kliring diharapkan dapat menjaga integritas pasar maupun keuangan pada industri perdagangan kontrak berjangka (derivatif) ini.Latar belakang penulisan karya akhir ini berangkat dari keinginan untuk mengetahui bagaimana cara menghitung nilai margin suatu kontrak yang diperdagangkan di Bursa Berjangka Jakarta (BBJ) yang merupakan salah satu alat proteksi (safeguard) bagi lembaga kliring dalam manajemen risikonya Besarnya nilai margin ini diharapkan dapat mencerminkan risiko yang ditimbulkan dart pergerakan harga dalam kurun waktu satu hari. Lembaga kliring yang memiliki fungsi sebagai counterparry pihak-pihak yang bertransaksi di bursa memiliki wewenang dalam menentukan nilai margin.Adapun kontrak yang akan dijadikan obyek penelitian adalah kontrak foreign cross currency yang diperdagangkan di BBJ, terdiri dari 5 produk utama yaitu: GBP/USD, EUR/USD, AUD/USD, USD/CHF dan USD/JPY. Berdasarkan kelima produk utarna tersebut, selanjutnya dibagi menjadi beberapa produk turunannya, terbagi alas yang memiliki contract size besar (USD 100.000 per lot) dan contract size kecil (USD 10.000 per lot) serta terbagi alas nilai kontrak yang di"quote" tetap dalam USD maupun dengan IDR berdasarkan nilai tukar USDIIDR yang di"peg" dalam nilai tertentu seperti Rp 6.000, Rp 10.000 maupun flowing sesuai nilai tukar setiap harinya. Metode yang digunakan untuk menghitung nilai margin ini adalah Value at Risk. Metode ini dapat menghitung potensi kerugian maksimum yang akan terjadi keesokan hari bila kondisi pasar bergerak secara berlawanan dengan posisi yang dipegang pada tingkat kepercayaan tertentu. Perhitungan VaR pada prinsipnya merupakan hasil perkalian antara volatilitas faktor pasar dengan nilai posisi kontrak yang dipegang. Penentuan volatilitas pasar ini harus didahului dengan uji statistik untuk dapat menetukan metode perhitungan volatilitas yang akan digunakan dalam estimasi VaR, baik dalam instrumen tunggal maupun dalam bentuk portfolio.Berdasarkan hasil uji statistik, diketahui bahwa karateristik data semua kontrak foreign cross currency GBP/USD, EUR/USD, AUD/USD, USD/CHF dan USD/JPY yang diperdagangkan di Bursa Berjangka Jakarta periode 1 Juli 2005 hingga 30 Juni 2006 memiliki karakteristik data yang stationalr dimana data cenderung bergerak atau berfluk-tuasi disekitar nilai mean dan tidak terdapat perubahan yang sistematis dalam variance. berdistribusi normal dan memiliki volatiiitas yang konstan dari waktu ke waktu (homoskedastic) sehingga metode perhitungan volatilitas yang digunakan adalah metode standar deviasi.Berdasarkan estimasi volatilitas dengan standar deviasi diperoleh besaran nilai margin minimum yang dipersyaratkan lembaga kliring yang digunakan sebagai jaminan awal (initial margin) yang dibutuhkan untuk dapat membuka 1 lot posisi kontrak foreign cross currency untuk satu hari kedepan adalah:1. Untuk kontrak besar foreign cross currency GBP/USD minimum sebesar Rp 5.194.484,00 dan kontrak kecil besar foreign cross currency GBP/USD minimum sebesar Rp 865.747,00;2. Untuk kontrak besar foreign cross currency EUR/USD minimum sebesar Rp 5384.062,00 dan kontrak kecil foreign cross currency EUR/USD minimum sebesar Rp 963.385,00;3. Untuk kontrak besar foreign cross currency AUD/USD minimum sebesar Rp 5.780.309,00 dan kontrak kecil foreign cross currency AUD/USD minimum sebesar Rp 963.385,00;4. Untuk kontrak besar foreign cross currency USD/CHF minimum sebesar Rp 5.949.134 dan kontrak kecil foreign cross currency USD/CHF minimum sebesar Rp 991.522,00;5. Untuk kontrak besar foreign cross currency USD/JPY minimum sebesar Rp 5.438.080,00 dari kontrak kecil ,foreign cross currency USD/JPY minimum sebesar Rp 906.347,00.Jika dibandingkan dengan ketentuan margin yang ditetapkan PT KBI sebagai lembaga kliring, dimana untuk seluruh kontrak besar foreign cross currency sebesar Rp 6.000.000,00 dan untuk kontrak kecil foreign cross currency sebesar Rp 1.000.000,00, dapat disimpulkan bahwa ketentuan tersebut telah memenuhi perhitungan margin secara teoritis. Potensi kerugian maksimum lembaga kliring untuk kurun waktu satu hari kedepan berdasarkan estimasi volatilitas dengan standar deviasi dengan confidence level 95% untuk masing-masing kontrak foreign cross currency adalah sebagai berikut :- kontrak besar foreign cross currency GBP/USD yang memiliki eksposur open interest 483 lot dan kontrak kecil foreign cross currency GBP/USD yang memiliki eksposur open interest 314 lot adalah sebesar Rp 2.780.780393,00;- kontrak besar foreign cross currency EUR/USD yang memiliki eksposur open interest 329 lot dan kontrak kecil foreign cross currency EUR/USD yang memiliki eksposur open interest 109 lot adalah sebesar Rp 1.869.166.791, 00;- kontrak besar foreign cross currency AUD/USD yang memiliki eksposur open interest 61 lot dan kontrak kecil foreign cross currency AUD/USD yang memiliki eksposur open interest 35 lot adalah sebesar Rp 386.317.301,00;- kontrak besar foreign cross currency USD/CHF yang memiliki eksposur open interest 129 lot dan kontrak kecil foreign cross currency USD/CHF yang memiliki eksposur open interest 32 lot adalah sebesar Rp 742.643.258,00;- kontrak besar foreign cross currency USD/JPY yang memiliki eksposur open interest 317 lot dan kontrak kecil foreign cross currency USDI]PY yang memiliki eksposur open interest 148 lot adalah sebesar Rp 7.405.255382,00;Sehingga total potensi kerugian maksimum lembaga kliring untuk kelima foreign cross currency tanpa memperhitungkan korelasi antar faktor pasar sebesar Rp 7.405.255382,00,Apabila dengan memperhitungkan korelasi antar faktor pasar yang merupakan estimasi VaR portfolio, maka potensi kerugian dari portfolio foreign cross currency yang dihadapi lembaga kliring jika harga bergerak berlawanan dengan posisi terbuka yang dimiliki anggotanya sebesar Rp 5.639.208.473,00. Nilai potensi kerugian ini sebaiknya digunakan lembaga kliring sebagai acuan untuk penyediaan clans cadangan minimum sehubungan dengan ketentuan pemenuhan kewajiban margin variation (profeloss) pada waktu t+l.Setelah nilai VaR diperoleh, selanjutnya dilakukan back-testing atau uji validasi model dengan Kupiec Test untuk mengetahui apakah model valid atau tidak valid. Berdasarkan basil uji validasi model diperoleh jumlah overshoot 24 hari dari 260 hari pengamatan pada confidence level 95% sehingga menghasilkan nilai Likelihood Ratio yang lebih kecil dibandingkan dengan nilai Chi-Square Critical Value dimana dapat dikatakan bahwa model digolongkan valid."

"Skripsi ini membahas mengenai ketentuan yang diatur dalam Basel Capital Accord II yang menjadi rujukan Bank Indonesia dalam penerapan kebijakan terkait dengan Manajemen Risiko, yaitu mengenai persyaratan modal minimum yang harus dimiliki oleh bank. Penelitian ini bersifat yuridis normatif.Hasil penelitian ini menyarankan agar Bank Indonesia dan bank-bank di Indonesia dapat terus bekerjasama dalam menerapkan Basel Capital Accord II ataupun pedoman yang kelak dikeluarkan oleh Komite Basel. Proses tersebut tentunya didahului dengan adanya proses kajian yang lebih menyeluruh dan berhasil merepresentasikan seluruh bank sehingga dapat mengakomodir kebutuhan perekonomian Indonesia dan mampu meningkatkan kualitas bank-bank di Indonesia sesuai dengan standar internasional.

---

This paper discusses the provisions of the Basel Capital Accord II as the reference for Bank Indonesia on implementing the Risk Management about the minimum capital requirements of a bank. This study is juridical normative.

The study suggest that Bank Indonesia and banks in Indonesia shall continue to cooperate on implementing the Basel Capital Accord II and the other guidelines will be issued later by Basel Committee. The implementation process must be preceded by a comprehensive review in order to accommodate the banks? and Indonesian economics need, besides improving the quality of banks in Indonesia in accordance with international standards."

"Penelitian ini menggunakan metode Credit Risk+ untuk menghitung risiko kredit pada PT Mandiri Tunas Finance selama periode Januari 2010 hingga Desember 2012. Penggunaan metode Credit Risk+ membutuhkan data input berupa exposure kredit, exposure at default, dan recovery rates serta tidak mengasumsikan penyebab default. Metode ini cocok digunakan untuk perhitungan risiko kredit retail. Asumsi default atau non performing loan (NPL) yaitu saat tunggakan debitur mencapai lebih dari 90 hari. Tahapan pengukuran risiko kredit yaitu pertama menghitung exposure default dari portofolio, kedua menghitung frequency of default, ketiga menghitung probability of default untuk mencari distribution of losses yang terjadi pada PT Mandiri Tunas Finance. Frequency of default dihitung dengan menggunakan asumsi tingkat keyakinan 95%. Perhitungan dengan metode ini menghasilkan nilai expected loss dan unexpected loss serta economic capital. Economic capital adalah besarnya modal yang digunakan untuk menutupi unexpected loss. Dalam penelitian ini digunakan backtesting dan validasi menggunakan Loglikehood Ratio (LR) test dan didapatkan hasil senilai 0, dimana hasil tersebut lebih kecil dibandingkan nilai kritis chi squared sebesar 3,8415. Hasil ini menunjukkan bahwa metode Credit Risk+ yang digunakan dalam penelitian ini masih valid untuk mengukur risiko kredit dan menghitung economic capital pada PT Mandiri Tunas Finance.

---

Credit Risk+ method is used to calculate the credit risk at PT Mandiri Tunas Finance during the period January 2010 to December 2012. Use of Credit Risk + method requires input data which is credit exposure, exposure defaults and recovery rates, and do not assume cause of default. This method is suitable for retail credit risk calculations. Assumptions default or non- performing loan (NPL) is currently delinquent borrowers overdue more than 90 days. Stages of credit risk assessment is the first to calculate the default exposure of the portfolio, second calculate the frequency of default, third count the probability of default to seek distribution of losses which occurred at PT Mandiri Tunas Finance. Frequency of default calculated using the assumption of 95 % confidence level. Calculations with this method generate expected loss and unexpected value loss and economic capital. Economic capital is the amount of capital that is used to cover unexpected loss. This study used backtesting and validation using Loglikehood Ratio ( LR ) test and the results 0, where the result is less than the critical value of chi- squared of 3,8415. These results indicate that the Credit Risk + method used in this study are still valid for measuring credit risk and calculate economic capital at PT Mandiri Tunas Finance."

"Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui hal apa saja yang dapat memengaruhi stabilitas bank. Pengaruh tersebut terutama berasal dari risiko perbankan berupa risiko likuiditas dan risiko kredit. Pada penelitian ini sampel yang digunakan adalah sebanyak 41 bank konvensional terbuka dari 5 negara ASEAN yang mengalami resesi akibat pandemi Covid-19 pada Tahun 2020. Analisis pada penelitian ini menggunakan metode GMM dan VECM dengan data kuartalan pada periode Q4 2015 hingga Q3 2020 sehingga mencakup periode sebelum dan ketika terjadinya krisis. Hasil penelitian ini menemukan adanya pengaruh timbal balik antara kedua risiko perbankan tersebut dalam jangka panjang dan keduanya pun secara bersamaan memengaruhi stabilitas bank secara signifikan. Hasil penelitian ini dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang manajemen risiko perbankan dengan tujuan untuk meningkatkan stabilitas bank.

---

This study was conducted to determine any matter that may affect the stability of the bank. This influence mainly comes from banking risk in the form of liquidity risk and kredit risk. In this study, the sample used was 41 open conventional banks from 5 ASEAN countries that experienced a recession due to the Covid-19 pandemic in 2020. The analysis in this study uses the GMM and VECM methods with quarterly data in the period Q4 2015 to Q3 2020 so that it covers the period before and during the crisis. The results of this study found that there is a reciprocal effect between the two banking risks in the long term and both simultaneously significantly affect bank stability. The results of this study can provide a deeper understanding of banking risk management with the aim of increasing bank stability."