Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKTesis ini membahas mengenai estimasi Value at Risk VaR dengan metode simulasi Monte Carlo, dimana distribusi bersama yang digunakan untuk memodelkan return portofolio dibentuk melalui fungsi copula. Data yang digunakan sebagai ilustrasi model adalah return harian Indeks Papan Pengembangan dan return harian Indeks Papan Utama, dengan periode 4 Januari 2010-30 Desember 2016. Metode validasi yang dilakukan untuk memeriksa estimasi VaR yang dihasilkan adalah Haas rsquo; mixed Kupiec test TBF . Berdasarkan uji TBF, diketahui bahwa estimasi VaR dengan metode simulasi Monte Carlo-copula secara statistik tidak cocok diterapkan untuk mengestimasi VaR dari portofolio yang berisi Indeks Papan Utama dan Indeks Papan Pengembangan. Walaupun secara statistik metode simulasi Monte Carlo-copula dianggap tidak cocok diterapkan pada data ilustrasi, dari aspek manajerial, metode simulasi Monte Carlo-copula dapat dijadikan suatu pilihan dalam mengestimasi VaR.

---

ABSTRACTAbstract This thesis uses Monte Carlo simulation with copula function as joint distribution to estimate Value at Risk VAR of a portfolio. Data used in this thesis are daily returns of IDX Main Board Index and IDX Development Board Index for period January 2010 December 2016. As for the VaR backtest, Haas 39 Mixed Kupiec Test TBF was used. Based on TBF test, Monte Carlo copula model was found not suitable statistically to estimate VaR of a portfolio consisting IDX Main Board Index and IDX Development Board Index. Although being rejected statistically, Monte Carlo copula model is still suitable for estimating VaR in managerial perspective. Key words copula, value at risk, Monte Carlo simulation, stock indexes"

"Manajemen risiko merupakan hal yang sangat penting dan perlu diperhatikan oleh perusahaan. Tujuan melakukan manajemen risiko adalah untuk mengelola ketidakpastian sehingga sesuai dengan target proyek. Manajemen risiko ini melakukan tahap demi tahap dalam mengidentifikasi hingga mitigasi risiko. Simulasi Monte Carlo digunakan untuk mengurangi risiko dan ketidakpastian dalam biaya dan waktu pengerjaan proyek.Hasil dari penelitian ini terdapat perbedaan cukup signifikan dari hasil simulasi biaya dan perbedaan yang tidak signifikan dari hasil simulasi waktu dengan perencanaan perusahaan pada pengerjaan proyek eksplorasi nikel serta terdapat 6 risiko tingkat tinggi, 9 risiko tingkat sedang yang memerlukan mitigasi dan 12 risiko tingkat rendah dari pengerjaan proyek tersebut.

---

Project Risk management is very important and need to be considered by the company. The purpose of doing risk management is to manage the uncertainty that the project in accordance with the target. Risk management is done step by step in identifying risk until mitigation step. Monte Carlo simulations are used to reduce risk and uncertainty in the cost and time of project.

The results of the research there were significant differences from the results of cost simulation and differences are not significant from the results of the simulation time by planning the company's nickel exploration project work and then there are 6 of high risk, 9 of medium risk requiring mitigation, and 12 of low risk."

"Value at risk merupakan suatu alat yang dipakai untuk mengukur risiko investasi. Value at risk menjelaskan besarnya kerugian terburuk yang terjadi pada investasi pada produk finansial dengan tingkat kepercayaan tertentu dan dalam interval waktu tertentu. Beberapa metode telah dikembangkan untuk menaksir Value at Risk, seperti simulasi data historis, simulasi Monte Carlo, GARCH (1,1), EWMA, dan lain-lain. Namun, metode-metode tersebut masih dianggap tidak dapat menjelaskan struktur keterkaitan masing-masing variabel random yang membentuk portfolio tersebut. Dengan menggunakan fungsi copula, keterkaitan masing-masing saham dalam distribusi gabungannya dapat dimodelkan sehingga perilaku distribusi marginalnya dapat diamati dengan lebih detail. Pada makalah ini t-copula digunakan untuk memodelkan struktur kebergantungan (dependence) pada distribusi gabungan tingkat pengembalian portfolio. Fungsi t-copula adalah bentuk umum dari fungsi distribusi multivariat t-student, dimana t-copula dapat memodelkan dan mengestimasi distribusi multivariat t-student tanpa harus mengasumsikan variabel-variabel acaknya berdtrisbusi normal. Dalam analisa data, fungsi t-copula membutuhkan data yang saling bebas dan identik dalam distribusi (iid). Data empiris yang digunakan dalam penelitian ini adalah data indeks Jakarta Stock Exchange dan indeks Kuala Lumpur Stock Exchange dicatat pada kurun waktu 30 Mei 2008 sampai 30 Mei 2013 (1270 observasi). Value at Risk yang dihitung menggunakan periode horizon T=22 hari kedepan untuk tingkat kepercayaan masing-masing 90%, 95%, 99%. dibandingkan dengan Gaussian copula, t-copula memberikan hasil yang lebih baik. Hasil ini sesuai dengan teori, walaupun perbedaannya tidak terlalu signifikan."

"Model pengukuran risiko Value at Risk (VaR) saat ini telah digunakan secara luas, tidak hanya pada sektor perbankan, tapi juga disektor lain seperti asuransi. Tujuan karya akhir ini adalah untuk mengukur Value at Risk (VaR) dengan pendekatan distribusi bersama copula, untuk menguji investasi 5 jenis saham yang dilakukan oleh PT ASABRI (Persero). Hasil distribusi return dari kelima saham bersifat heteroskedastis, sehingga dilakukan pendekatan GARCH(1,1) pada data residual. Nilai GARCH(1,1) tersebut digunakan untuk mencari distribusi portofolio saham dengan pendekatan distribusi bersama copula. Distribusi copula yang paling fit untuk digunakan adalah Clayton Copula berdasarkan nilai AIC terkecil, yang selanjutnya digunakan untuk mengukur besarnya potensi kerugian dengan menggunakan tingkat keyakinan 99% menggunakan monte carlo simulation dengan random number sebanyak 10.000 dan divalidasi dengan menggunakan Kupiec test. Hasil pengujian dengan Kupiec test menunjukkan bahwa model VaR dengan pendekatan distribusi clayton copula valid untuk mengukur besarnya potensi kerugian.

---

Risk measurement model of Value at Risk (VaR) is now widely used, not only in the banking sector, but also in other sector like insurances. The purpose of this thesis is to measure Value at Risk (VaR) with common distribution copula approach, to test 5 investment shares owned by PT ASABRI (Persero). The results of the return distribution of the five stocks are heteroskedastis, so do approach GARCH (1,1) at the data residuals. Value GARCH (1,1) is used to find the distribution of the stock portfolio distribution with copula approach. Copula distribution is most fit to be used is Clayton Copula based on smallest AIC value, which is then used to measure the magnitude of potential losses using a 99% confidence level using Monte Carlo simulation with a random number as many as 10,000 and validated using the Kupiec test. The Kupiec test results shows that the VaR model using clayton copula distribution approach is valid for measuring the magnitude of potential losses."

"Proyek konstruksi selalu melibatkan beberapa pihak, hal ini menjadi suatu tantangan tersendiri dalam mengelola resiko yang ditimbulkan oleh permasalahan interface, di antara pihak yang saling berkepentingan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor resiko interface pada tahap desain rekayasa yang paling berpengaruh terhadap keterlambatan proyek. Metode penelitian yang digunakan adalah studi kasus dan pengumpulan data melalui metode survei. Data diolah dengan analisa level resiko, analisa faktor, regresi linier dan simulasi Monte Carlo. Berdasarkan hasil penelitian ini keterlambatan proyek dipengaruhi oleh faktor-faktor resiko interface seperti kurang terdefinisinya interface pada dokumen kerja dan kontrak, serta kurang efektifnya komunikasi dan koordinasi.

---

Construction project always involves many parties, it create challenges in managing risk posed by interface problems between parties mutually interested. This study aims to determine interface risk factors in engineering design phase that most influence on project delays. The research method used is case study and data collection through survey methods. Data processed by risk level analysis, factor analysis, linier regression and Monte Carlo simulation. Based on the results of this research, project delay is affected by interface risk factors such as lack interface definition on working documents and contracts, as well as the lack of effective communication and coordination."

"Proactive accident prevention can only be efficiently and effectively implemented if hazardous conditions which may be occurred during the construction of high rise building have been clearly identified prior to construction. Safety risk assessment is an important step to quantify the risk level of hazardous conditions. The degree of control measures which will be applied, will have the same amount of the risk level of each hazards.

Statistic and probabilistic analysis are performed by computer program Crystal BaH® 2000 to decide the amount of risk each hazard has. Monte Carlo simulation is used to simulate nslt model of the data taken from 20 respondent by applying semi quantitative assessment. Data was collected from main contractors who have Significant experiences in high rise building construction.

In general, hazards which might happen during the construction of high rise building can be grouped into 3 energy sources, such as gravity, mechanic and kinetic and also electric. Gravity energy is the most dominant energy influencing, unless serious attention is given by the contractors it can bring many catastrophe. Analysis of construction fatalities from OSHA (1985-l989) and HSE (1981-1985) also show that gravity energy brings the highest contribution from all the construction fatalities."

"Penerapan langsung Market Risk Capital Charges terhadap permodalan perbankan berdampak langsung terhadap turunnya Capital Adequacy Ratio (CAR) pada masing-masing bank. Salah satu fungsi utama dari perbankan adalah menunjang pertumbuhan ekonomi melalui kemampuannya untuk memberikan pinjaman kepada masyarakat. Penurunan CAR akibat perhitungan market risk capital charges, akan mengakibatkan penurunan kemampuan ekspansi perbankan nasional secara tidak langsung. Risiko nilai tukar (Excange rate risk) merupakan salah satu komponen dari market risk. Perhitungan market risk capital charges dengan menggunakan model internal akan menghasilkan nilai yang relatif rendah dibandingkan dengan penggunaan model standar. Hal tersebut dikarenakan, dalam model internal sudah memperhitungkan efek volatilitas dan korelasi antar faktor risiko. Model internal yang banyak digunakan sekarang adalah Value at Risk (VaR). Perhitungan market risk capital charges yang efisien dengan menggunakan VaR akan berdampak langsung terhadap capital adequacy yang efisien pula. Penelitian ini menghitung market risk capital charges untuk risiko nilai tukar (exchange rate risk) dengan menggunakan VaR Monte Carlo Simulation. Penelitian yang dilakukan menyimpulkan bahwa (1) perbankan syariah dapat menggunakan metode Value at Risk pendekatan Monte Carlo Simulation untuk perhitungan capital charges risiko nilai tukar; dan (2) pengukuran capital charge risiko nilai tukar dengan VaR Monte Carlo Simulation valid untuk digunakan dalam pengukuran risiko nilai tukar pada Bank Syariah XYZ.

---

Direct application of Market Risk Capital Charges on banking capital directly impact the decline in Capital Adequacy Ratio (CAR) in each bank. One of the main function of banks is to support economic growth through its ability to lend to the public. Decrease in CAR due to the calculation of market risk capital charges, will result in decreased ability of the national banking expansion indirectly. Exchange rate risk (Excange rate risk) is one component of market risk.

Calculation of market risk capital charges using internal models will produce a relatively low value compared with the use of the standard model. That is because, in the internal model taking into account the effects of volatility and correlation between risk factors. Internal models are widely used today is the Value at Risk (VaR). Calculation of market risk capital charges are efficiently by using VaR will directly affect an efficient capital adequacy as well. This study calculates market risk capital charges for the exchange rate risk (exchange rate risk) by using the VaR Monte Carlo Simulation.

Research carried out concluded that (1) Islamic banking can use the method of Value at Risk Monte Carlo Simulation approach to calculating capital charges exchange rate risk, and (2) the measurement of capital charge exchange rate risk with VaR Monte Carlo Simulation valid for use in risk measurement value exchange at Bank Syariah XYZ."

"Penelitian dalam karya akhir ini dilatarbelakangi oleh perkembangan pasar bursa berjangka di Indonesia yang pesat pada tahun-tahun belakangan. Jumlah transaksi harian kontrak berjangka melalui BBJ meningkat dari 3.842 lot perhari di tahun 2004, 7.865 lot perhari pada tahun 2005 dan mencapai hampir 14,000 lot per had pada akhir bulan Mei 2006. Sekitar 94% transaksi di BBJ didominasi oleh produk kontrak berjangka keuangan, yaitu kontrak valuta berjangka dan kontrak indeks berjangka. indeks-indeks berjangka yang banyak diperdagangkan di BBJ adalah indeks Hangseng, Nikkei, Kospi dan JSX. Investasi pada kontrak indeks berjangka ini tidak dapat terlepas dari risiko-risiko. Untuk itu Para pelaku pasar perlu membekali diri dengan pengetahuan akan risiko-risiko investasi terutama risiko pasar.Untuk mengukur risilo pasar, pengukuran risiko secara kuantitatif yang banyak digunakan adalah Value at Risk (VaR). VaR digunakan untuk mengukur tingkat kerugian maksimum yang diperkirakan dapat terjadi ("expected loss") dari suatu posisi pada instrumen keuangan dengan tingkat probabilitas sebesar of pada satu periode waktu tertentu.Salah satu metode pengukuran VaR adalah metode parametrik yang mengukur nilai VaR dengan melakukan estimasi parameter-parameter statistik faktor risiko untuk menentukan deviasi standar. Deviasi standar selanjumya dikalikan dengan confidence level dan holding period instrumen keuangan.Penelitian dalam karya akhir ini bermaksud melakukan pengukuran VaR dengan menggunakan pendekatan estimasi volatilitas ARCH dan GARCH pada return indeks Hangseng, Nikkei, Kospi dan JSX. Pengukuran VaR dengan metode Parametrik memerlukan serangkaian uji statistik, yaitu uji stasioneritas, uji normalitas dan uji heteroskedastisitas. Data return indeks Hangseng, Nikkei, Kospi dan JSX selama periode penelitian, yaitu dari 1 Agustus 2004 sampai 30 Juni 2006 menunjukkan bahwa data return seluruhnya bersifat stasioner, tetapi tidak terdistribusi secara normal dan menunjukkan sifat heteroskedastisitas. Dengan demikian, untuk memperoleh nilai VaR yang tepat harus dicari nilai a' dengan menggunakan Cornish Fisher expansion test pada level of confidence 99% dan a dicari dengan mencari model conditional variance ARCH dan GARCH terbaik dengan bantuan aplikasi EViews 4.1.Model-model conditional variance ARCH terbaik yang dihasilkan dengan alat bantu EViews 4.1 untuk masing-masing return indeks adalah sebagai berikut :- Indeks Hangseng : 0'2 = 0.000061384990914 - 0.0662401874313E2t.L cck - Indeks Nikkei a12 = 0.000086461827168 + 0.205876283178821.- Indeks Kospi ate = 0.000114515670191 + 0.039922851633502,.- Indeks JSX a12 = 0.000104815576774 + 0.331567554254Dengan pendekatan estimasi volatilitas ARCH pada level of confidence 99% maka diperoleh nilai VaR harian :- Indeks Hangseng memiliki nilai VaR harian sebesar Rp. 310,535,130- Indeks Nikkei memiliki nilai VaR harian sebesar Rp. 434,097,566, - Indeks Kospi memiliki nilai VaR harian sebesar Rp. 377,460,253, - Indeks JSX memiliki nilai VaR harian sebesar Rp. 393,293,173,Setelah diukur VaR dengan pendekatan estimasi volatilitas ARCH, maka iangkah selanjutnya adalah meiakukan back testing dan uji validasi terhadap model sepanjang 450 hari data. Back resting membandingkan antara nilai VaR yang dihasilkan dengan actual Profit and Lass untuk mendapatkan nilai actual Profit and Loss yang melebihi nilai VaR (overshoot). Backtesting menghasilkan nilai overshoot sebanyak 3 kali pada indeks Hangseng, 2 kali pada indeks Nikkei dan Kospi dan 1 kali pada indeks JSX. Ke empat indeks valid dengan nilai LR masing-masing :- Indeks Hangseng : LR = 1.8681- Indeks Nikkei : LR = 1.0866- Indeks Kospi : LR = 0.4820- Indeks JSX : LR = 0.0987Dengan demikian dapat ditarik kesimpulan bahwa pengukuran VaR dengan estimasi volatilitas ARCH GARCH pada return indeks Hangseng, Nikkei, Kospi dan JSX selama periode penelitian adalah valid untuk digunakan.Pada pengukuran volatilitas model GARCH 1,1 diperoleh model-model return indeks yang terbaik sebagai berikut :Hangseng : ~t2 = 0.000000196213937249 - 0.0267928417261 6201 + 0.97229261920101_Nikkei : a12 = 0.00000146888597865 + 0.1001695832882w + 0.893938280184j311Kospi : 6t2 = 0.00000550843884112 + 0.071685859126E2L.l + 0.88508061998231.1 JSX : at2 = 0.00000982522829098 + 0.154121553759E214 + 0.78198762654713,.)Pengukuran dengan model GARCH 'diatas memberikan basil nilai VaR sebagai berikut:- Indeks Hangseng memiliki nilai VaR harian sebesar Rp. 437,569,761, - Indeks Nikkei memiliki nilai VaR harian sebesar Rp. 653,191,207, - Indeks Kospi memiliki nilai VaR harian sebesar Rp. 470,172,540, Indeks JSX memiliki nilai VaR harian sebesar Rp. 458,918,638, Back testing terhadap model volatilitas GARCH menghasilkan nilai overshoot sebanyak 6 kali pada indeks Hangseng, 3 kali pada indeks Nikkei dan masing-masing 2 kali pada indeks Kospi dan JSX. Berikut adalah hasil uji validasi dengan TNoP untuk model volatilitas GARCH- Indeks Hangseng : LR = I.8681- Indeks Nikkei : LR = 0.0987- Indeks Kospi : LR = 0.0126- Indeks JSX : LR = 0.0126Dengan demikian, pengukuran model volatilitas indeks Hangseng, Nikkei, Kospi dan JSX memperoleh hasi! yang valid balk dengan metode ARCH maupun GARCH.

---

Research in this paper work is initiated by the high growth in Indonesian commodity futures market in the recent years. Number of transactions has been increasing significantly from averagely 3.842 lots per day in 2004 to 7.865 lots per day in 2005 and double to almost 14,000 lots per day by the end of May 2006. Around 94% of the transactions in Bursa Berjangka Jakarta (BBJ) is dominated by financial market futures trading, which are foreign exchange futures market and index futures market. The most actively traded index futures market in BSI are Hangseng, Nikkei, Kospi dan JSX. Investment in the index futures is subject to risks and therefore investors need to equip themselves with a knowledge about risk in investment especially market risk.

In measuring market risk, a quantitative approach that recently used is Value at Risk (VaR). VaR is a measurement of maximum potential loss on exposure in financial instruments with confidence level of a in certain time period.

One of the methods in VaR calculation is parametric method, a method that estimates risk factors in statistical parameters in order to determine standard deviation. The standard deviation is therefore factored with confidence level and holding period of a financial instrument. Purpose of this working paper is to measure VaR by estimating volatility factor of ARCH and GARCH in Hangseng, Nikkei, Kospi and JSX index.

VaR calculation with parametric method requires statistical testing procedures, that are stationerity test, normality test and heteroscedasticity test. Statistical tests on return data of Hangseng, Nikkei, Kospi JSX indexes during the research period, from I August 2004 to 30 June 2006 shows that return data is stationer for all the indexes, but not normally distributed and heteroscedastic. Therefore, to get the VaR, it must first calculate value of a' using Cornish Fisher expansion test with 99% level of confidence and value of 6 that obtained by determining the most appropriate conditional variance ARCH and GARCH model using EViews 4.1.

The most appropriate Conditional variance ARCH models measured with EViews 4.1 software for each index return are as follow :

- Hangseng ;index ate 0.000061384990914 + 0.0662401874313E2t.1

- Nikkei index atz = 0.000086461827168 + 0.205876283178E2E4

- Kospi index ate =; 0.000114515670191 + 0.039922851633562,_1

- JSX index ate = 0.000104815576774 + 0.331567554254E2w

By using ARCH volatility estimation approach with 99% level of confidence, then obtained the daily VaR of :

Hangseng index has daily a VaR of Rp. 310,535,130

Nikkei indeks has daily VaR of Rp. 434,097,566,

- Kospi index has a daily VaR of Rp. 377,460,253,

- JSX index has a daily VaR ofRp. 393,293,173,

After the VaR is calculated using ARCH volatility estimation approach, then the next step is to apply a back testing and validity test on the model for 450 days. Back testing is a process to compare VaR resulted from the calculation with the actual Profit and Loss, to know how many times the actual profit and loss exceed the VaR (overshoot). The backtesting resulted to 3 times overshoot on Hangseng index, 2 times on Nikkei and Kospi index and 1 time on JSX index. The four models are valid with LR value respectively of :

- Hangseng index : LR = 1.8681

- Nikkei index : LR = 1.0866

- Kospi index LR = 0.4820

- JSX index : LR = 0.0987

Therefore, can be concluded that the measurement of VaR using ARCH volatility estimation approach on Hangseng, Nikkei, Kospi and JSX during the research period is valid to be implemented.

In measuring using GARCH 1,1 approach, the most appropriate models obtained are as follow :

Hangseng : 6,2 = 0.000000196213937249 - 0.0267928417261E21.1 + 0.972292619200, Nikkei : at' 2=--- 0.00000146888597865 + 0.10016958328821., + 0.89393828018413,4 Kospi : a12 = 0.00000550843884112 + 0.071685859126821.1 + 0.88508061998213,-1 JSX : 612 = 0.00000982522829098 + 0,15412155375982L.2 + 0.78198762654713E_1

VaR calculation with the above GARCH models has resulted to value of VaR as follow :

- Hangseng index has a daily VaR of Rp. 437,569,761,

- Nikkei index has a daily VaR of Rp. 653,191,207,

- Kospi index has a daily VaR of Rp. 470,172,540,

- JSX index has a daily VaR of Rp. 458,918,638,

Backtesting on the GARCI-J volatility models has resulted to 6 times overshoots on Hangseng index, 3 times on Nikkei index, 2 times respectively on Kospi and JSX index. The followings are the result of validity testing with TNoF on GARCH volatility models :

- Hangseng index : LR = 1.8681

- Nikkei index : LR = 0.0987

- Kospi index : LR = 0.0126

- JSX index : LR = 0.0126

The conclusion is, VaR measurement on Hangseng, Nikkei, Kospi and JSX indexes are valid both using ARCH method and GARCH method."

"Instrumen derivatif yang terus berkembang pesat menyebabkan portofolio semakin kompleks Nilai portofolia tersebut sangat tergantung pada variabel pasar seperti suku bunga dan nilai tukar. Instrumen derivatif selain digunakan untuk meng-offset (hedging) risiko dapat digunakan juga untuk berspekulasi mencari keuntungan. Pada kenyataannya banyak perusahaan merugi karena praktek tersebut. Hal ini mendorong timbulnya kebutuhan akan pengukuran kuantitatif risiko pasar dan suatu portfolio. Salah satu teknik pengukuran yang tersedia adalah Value at Risk (VaR). VaR merangkum seluruh risiko pasar yang ada pada portofolio dalam I (satu) bilangan. VaR menyatakan jumlah uang yang mungkin hilang akibat perubahan harga di pasar pada tingkat kepercayaan tertentu dalam jangka waktu tertentu. Dalam karya akhir ini, dikaji aspek-aspek praktis perhitungan VaR dengan Metode Simulasi Monte Carlo yang diterapkan pada portofolio FX Forward USD/IDR jangka waktu 1 bulan. Prinsip dari Simulasi Monte Carlo adalah melakukan simulasi berulang ulang untuk menghasilkan berbagai kemungkinan harga portofolio yang membentuk distribusi simulasi. Dari distribusi simulasi tersebut, VaR dapat ditentukan. Hasil perhitungan VaR diuji dengan backtesting untuk mengetahui validitasnya."

"Masalah kesehatan dan keselamatan kerja di Total E&P Indonesia merupakan suatu masalah signifikan yang harus ditangani dengan serius oleh segenap karyawan, baik karyawan permanen maupun kontraktor.Studi ini terdiri dari dua bagian. Studi pertama bertujuan untuk mengetahui berbagai faktor yang mempengaruhi masalah kesehatan dan keselamatan kerja, menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Dari studi diperoleh faktor yang tingkat pengaruhnya tinggi terhadap masalah kesehatan dan keselamatan kerja, meliputi peledakan atau kebocoran minyak, peledakan atau kebocoran tangki, kerusakan mesin-mesin, serta kecelakaan.Studi kedua menggunakan metode AHP, untuk mengetahui Risk Priority Level dari 10 unit major risk di unit produksi CPA(Central Processing Area), salah satu site Total E&P Indonesie, yang biaya treatment dan biaya kerugiannya tersedia. Dan hasil AHP diperoleh 6 unit major risk CPA yang level resikonya tinggi. Setelah itu dilakukan simulasi Monte Carlo dan Optquest atas high risk di CPA untuk mengetahui dinamika alokasi biaya dan total advantage yang diperoleh dari treatment yang dilakukan. Hasil pengolahan data menunjukkan bahwa semakin besar budget yang disediakan akan semakin besar total advantage yang diperoleh dan semakin besar pula treatment yang diberikan atas semua unit. Namun setelah budget mencapai $600.000, peningkatan total advantage yang diperoleh tidak sebanding dengan budget yang dikeluarkan.

---

Health and safety is a major concern that has to be considered seriously by all Total E&P Indonesia employees whether its permanent staff or contractor.

This study consists of two parts. The first part analyzes factors that affect health & safety by using Analytical Hierarchy Process (AHP). The results of this study show that factors which have high level risk are explosion or leaking of oil refinery, explosion or leaking of tank, broken machines and accident.

Using AHP, the second part analyzes risk priority level of 10 Major Risk at CPA (Central Processing Area), one of total E&P Indonesia's site that treatment cost and risk cost is provided. Moreover, this study focus to 6 units that have high level risk by using Monte Carlo simulation and Optquest by Cristal Ball, to analyze the dynamic of cost allocation and total advantage. The results of the study show that the more available budget is spent, the bigger total advantage is get, and the most treatment of units could be given. But after budget reach $600.000, the increasing of total advantage is not as many as the increasing of budget spent in treatment."