## ANALISIS VALUE AT RISK (VAR) PADA SAHAM SEKTOR PERDAGANGAN RITEL BARANG KONSUMSI DENGAN SIMULASI MONTE CARLO
Muhammad Raihan Rafly Singadipoera Program Studi Manajemen, Universitas Katolik Parahyangan raihanrafly23@gmail.com
Vera Intanie Dewi Program Studi Manajemen, Universitas Katolik Parahyangan vera_id@unpar.ac.id ( corresponding author )
Masuk: 08-06-2023, revisi: 21-09-2023, diterima untuk diterbitkan: 09-10-2023
Abstract: Measuring the risk of an asset aims to mitigate risk and make investment decisions. This study aims to calculate risk using the Value at Risk (VAR) Monte Carlo simulation in the consumer goods retail trade sub-sector. After calculating the risk using Value at Risk (VAR), Backtesting using the Kupiec Test method to validate the computed Value at Risk (VAR) value. The objects studied are ten shares of the consumer goods retail trade sub-sector listed on the IDX for 2020 to 2021. The result of calculating the highest Value at Risk (VAR) at the 95% confidence level is PT Prima Cakrawala Abadi Tbk (PCAR) is minus 10.78% and the lowest Value at Risk by PT Envesal Putra Megatrading Tbk. (EPMT) which is minus 4.32%. Based on  Backtesting  using  the  Kupiec  Test  method,  the  VAR  values  for  AMRT,  HERO,  MIDI, RANC, WICO, and EPMT stocks are valid, while the others are invalid.
Keywords: Monte Carlo, Risk, Stocks, VAR
Abstrak: Mengukur  risiko  suatu  aset  bertujuan  untuk  memitigasi  risiko  dan  membuat keputusan  investasi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghitung  risiko  dengan  menggunakan metode simulasi Value at Risk (VAR) Monte Carlo pada sub sektor perdagangan eceran barang konsumsi.  Setelah  menghitung  risiko  menggunakan Value  at  Risk (VAR), Backtesting menggunakan  metode  Kupiec  Test  untuk  memvalidasi  nilai Value  at  Risk (VAR)  yang dihitung.  Objek  yang  diteliti  adalah  sepuluh  saham  sub  sektor  perdagangan  eceran  barang konsumsi yang terdaftar di BEI untuk tahun 2020 sampai dengan tahun 2021. Hasil perhitungan Value  at  Risk (VAR)  tertinggi  pada  tingkat  kepercayaan  95%  adalah  PT  Prima  Cakrawala Abadi  Tbk  (PCAR)  minus  10,78%  dan Value  at  Risk terendah  oleh  PT  Envesal  Putra Megatrading Tbk. (EPMT) yang minus 4,32%. Berdasarkan Backtesting menggunakan metode Kupiec Test, nilai VAR untuk saham AMRT, HERO, MIDI, RANC, WICO, dan EPMT adalah valid, sedangkan yang lainnya tidak valid.
Kata Kunci: Monte Carlo, Risiko, Saham, VAR

## PENDAHULUAN Latar Belakang
Adanya Covid-19 di Indonesia menyebabkan adanya penurunan saham di semua sektor industri. Sektor industri konsumen menjadi salah satu sektor yang mengalami dampak adanya Covid-19.  Walaupun  adanya  peningkatan  persentase  perubahan  konsumsi  pada  sektor konsumen dan keunggulan sektor konsumen yang dikategorikan sebagai saham defensif, sektor konsumsi  mengalami  penurunan  terbesar  dibandingkan  sektor  lain,  yaitu  sebesar  minus 16,33% sejak adanya kasus pertama Covid-19 di Indonesia pada 2 Maret 2020 hingga 30 April 2021  (Gambar  3).  Pentingnya  mengukur  risiko  dari  suatu  aset  bertujuan  untuk  memitigasi risiko dan membuat keputusan investasi. Pada penelitian ini bertujuan untuk menghitung risiko menggunakan Value  at  Risk (VAR)  metode  simulasi  Monte  Carlo  pada  saham  sub  sektor perdagangan ritel  barang konsumsi. Dapat  dilihat pada Gambar 1, merupakan return indeks
sektoral  di  IDX  selama  periode  dimana  semua  sektor  industri  mengalami  penurunan  sejak adanya kasus pertama Covid-19, yakni pada 2 Maret 2020. Salah satu sektor terdampak, yakni sektor  industri  konsumsi,  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  1.  Sektor  industri  konsumen barang primer mengalami return saham terendah dari periode 2 Januari 2020, dimana return indeks sektoral tersebut mengalami penurunan sebesar minus 30,23%.

## Gambar 1 Return Saham antar Sektor Industri
Sumber: Peneliti (2023)
Di  sisi  lain,  dengan  adanya  pandemi  Covid-19  memberikan  dampak  pada  perubahan konsumsi  masyarakat  Indonesia.  Dimana  tiga  sub  sektor  dari  sektor  industri  konsumsi mengalami  kenaikan  konsumsi  yang  signifikan  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  2,  yakni: produk Kesehatan (73,3%), bahan makanan (65,8%), dan makanan jadi (46,1%).

## Gambar 1 Persentase Perubahan Konsumsi Masyarakat Indonesia
Sumber: Badan Pusat Statistik (2021)
Lebih  lanjut  dapat  dilihat pada Gambar 3, sejak adanya kasus pertama  Covid-19 pada tanggal 3 Maret 2020 hingga April 2021 saham konsumsi belum mengalami pemulihan, yang mana  sektor  konsumsi  mengalami  kontraksi  paling  rendah,  yakni  sebesar  minus  16,33%, dimana  naiknya  presentasi  perubahan  konsumsi  masyarakat  Indonesia  tidak  seiring  dengan kenaikan pada return indeks sektoral konsumsi (Badan Pusat Statistik, 2021).

## Gambar 2 Return Indeks Sektoral Sejak Adanya Covid-19

## Sumber: Peneliti (2023)
Di  sisi  lain  ada  pendapat  yang  mengatakan  bahwa  saham  barang  konsumen  primer dikategorikan  menjadi  saham non-cyclical atau  biasa  disebut  saham  defensif,  dengan pengertian  saham  defensif  merupakan  saham-saham  yang  memiliki  karakteristik  pergerakan harga saham  yang mandiri dan stabil  karena perusahaan memiliki bisnis yang memproduksi barang-barang kebutuhan pokok bagi konsumen, seperti harga saham  pangan/makanan yang merupakan komoditi yang dibutuhkan konsumen bahkan selama masa ekonomi depresi  atau bervolatilitas tinggi (Sunthornwat & Areepong, 2021).
Melihat  dari  kejadian  di  atas,  tentu  melakukan  perhitungan  risiko  pada  setiap instrumen/kelas aset investasi sangat perlu dilakukan agar para investor dapat mengantisipasi kejadian-kejadian  yang  tidak  terduga.  Salah  satu  teknik  pada  manajemen  risiko  untuk mengukur  dan  menilai risiko  adalah Value  at  Risk (VAR).  VAR  sendiri  merupakan metode penilaian risiko yang menggunakan teknik statistik standar yang bertujuan untuk merangkum kerugian atau downside dan keuntungan atau upside terburuk di atas target harga yang tidak akan dilampaui dengan tingkat kepercayaan tertentu  dimana hasil perhitungan Value at Risk merupakan estimasi jangkauan harga tertinggi dan terendah yang dapat diterima oleh investor (Jorion, 2006).

## Tujuan Penelitian
Penelitian  ini  akan  mengkaji  pengukuran  risiko  menggunakan Value  at  Risk dengan metode  simulasi  Monte  Carlo  karena  menurut  Dimas  et  al.  (2018),  metode  simulasi  Monte Carlo merupakan metode pengukuran VAR paling akurat karena dapat menghitung berbagai eksposur dan risiko, seperti harga non linier, risiko volatilitas, dan risiko model tetap. Hal ini diperkuat dengan hasil studi yang dilakukan Pasieczna (2019) yang menyatakan bahwa metode simulasi Monte Carlo telah dibuktikan sebagai metode yang andal untuk mengukur VAR ketika disimulasikan  dengan  baik  dan  dipengaruhi  oleh  data  historis  dan  pertimbangan  lamanya periode yang panjang.
Studi ini dilakukan pada sub sektor perdagangan ritel barang primer karena perusahaan ritel barang konsumsi mempunyai peluang risiko dan pasar yang lebih besar (Raff & Schmitt, 2016). Studi ini mengambil periode saat terjadi pandemi Covid-19, yaitu selama tahun 2020- 2021, dimana sangat menarik untuk diteliti, bahwa pada masa tersebut harga indeks konsumsi mengalami  koreksi  karena  adanya  ketidakpastian  yang  sangat  tinggi  di  pasar  modal  selama adanya  eksposur  pandemi  Covid-19.  Selain  itu,  hasil  studi  ini  dapat  menjadi  referensi  bagi
pembaca, investor, atau penelitian selanjutnya untuk dapat memitigasi risiko dan mengetahui ditingkat harga berapa investor dapat menerima kerugiannya dari suatu aset.

## TINJAUAN PUSTAKA
Manajemen risiko diperlukan tidak hanya bagi pengelolaan investasi dalam dunia bisnis, namun juga dalam pengambilan keputusan investasi individu. Bagi investor, manajer investasi, pedagang efek, dan pelaku pasar, manajemen risiko adalah proses yang penting dan bermanfaat (Trucíos et al., 2020). Pada manajemen risiko, salah satu jenis risiko yang perlu diidentifikasi adalah risiko keuangan. Dimana risiko keuangan dapat digambarkan sebagai komponen risiko yang terkait dengan kerugian modal dan uang (Dimitrova et al., 2021). Oleh karena itu dengan melakukan  estimasi  ukuran  risiko  yang  tepat,  dapat  menghasilkan  keputusan  investasi  dan strategi  investasi  yang  lebih  baik.  Melakukan  perhitungan  risiko  pada  setiap  instrumen  atau kategori  aset  investasi  sangat  perlu  dilakukan  agar  para  investor  dapat  memitigasi  eksposur yang  tidak  terduga.  Salah  satu  teknik  pada  manajemen  risiko  untuk  mengukur  dan  menilai risiko  adalah Value  at  Risk (VAR).  VAR  sendiri  merupakan  metode  penilaian  risiko  yang menggunakan teknik statistik standar yang bertujuan untuk mengukur kerugian terendah di atas target  harga  yang  tidak  akan  dilampaui  dengan  tingkat  kepercayaan  tertentu  (Jorion,  2006). VAR  merupakan  salah  satu  ukuran  risiko  yang  terbaik  dan  diikuti  secara  luas  karena memberikan ukuran tunggal tanpa banyak komplikasi (Das & Rout, 2020). Metode mengukur risiko menggunakan pendekatan VAR terdiri dari 3 model simulasi, yakni simulasi Variance- Covariance ,  simulasi  historis,  dan  simulasi  estimasi  di  masa  yang  akan  datang  ( forward- looking simulation ) atau metode Monte Carlo (Deventer et al., 2013; Saita, 2007).
Penelitian  sebelumnya  yang  mengkaji  VAR  untuk  mengukur  risiko  suatu  saham  telah dilakukan oleh Hidayati (2006), Maringga et al. (2015), Ismanto (2016), Rohmaniah (2017), serta  Luthfiyanti  dan  Rosha  (2020).  Sementara,  penelitian  yang  membandingkan  metode simulasi Monte Carlo dan historis telah yang dilakukan oleh Dimas et al. (2018) serta Oppong dan Asamoah (2016), dimana hasil simulasi Monte Carlo memberikan VAR yang lebih baik. Simulasi  Monte  Carlo  dinilai  lebih  efektif  dan  menunjukkan  hasil  yang  lebih  akurat dibandingkan  dengan  simulasi  historis  yang  ditunjukkan  dari  hasil Value  at  Risk metode simulasi Monte Carlo yang lebih besar dibandingkan metode simulasi historis. Sementara, Osei et  al.  (2018)  menyebutkan  bahwa  jika  VAR  dihitung  untuk  sumber  risiko  dan  data  historis stabil maka simulasi historis memberikan perkiraan yang baik, sedangkan jika data historisnya volatil  maka  simulasi  Monte  Carlo  memberikan  perkiraan  yang  terbaik.  Metode  simulasi Monte  Carlo  juga  disebutkan  menghasilkan  data  yang  lebih  akurat  dibandingkan  dengan metode Variance-Covariance (Maringga et al., 2015;  Pratiwi, 2020). Berdasarkan penelitian sebelumnya  di  atas,  maka  metode  simulasi  Monte  Carlo  paling  banyak  direkomendasikan digunakan karena pada pengukuran risiko menggunakan metode ini, menghasilkan data paling konsisten  dan  lebih  akurat  dibandingkan  dengan metode  simulasi Variance-Covariance dan simulasi historis.

## METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  pada  penelitian  ini  adalah kuantitatif  dan  data  panel.  Data  yang dikumpulkan merupakan harga saham sepuluh perusahaan pada sub sektor perdagangan ritel barang konsumsi yang terdaftar di BEI periode tahun 2020 hingga 2021. Teknis analisis data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan perhitungan Value at Risk (VAR) dengan metode simulasi Monte Carlo yang dilakukan dengan tahapan berikut.

## Perhitungan Return
Variabel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah return ,  merupakan  tingkat pengembalian yang diperoleh karena adanya aktivitas investasi. Return merupakan gambaran kinerja atas investasi yang telah dilakukan, return dapat bernilai positif atau negatif (Skoglund & Chen, 2015). Return suatu aset bisa dihitung menggunakan persamaan berikut:
𝑅 𝑡 = 𝑃 𝑡 − 𝑃 𝑡−1 𝑃 𝑡−1 ………………………(1)
Keterangan: Rt: Return pada waktu t Pt: Harga investasi pada saat t Pt-1:  Harga investasi pada saat t-1 t: Waktu investasi

## Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan alat bantu perangkat lunak Stata, dimana uji asumsi normalitas memiliki dua hipotesis, yaitu: Ho: Data return terdistribusi normal dan H 1 :  Data return tidak  terdistribusi  normal.  Uji  asumsi  normalitas  pada  penelitian  ini menggunakan  metode  Skewness  dan  Kurtois,  dimana  jika  hasil  probabilitas  Skewness  dan Kurtois return saham  lebih  besar  dari  0,05  maka Ho  diterima  yang  berarti  data  terdistribusi normal dan jika hasil probabilitas Skewness dan Kurtois return saham kurang dari 0,005 maka Ho  ditolak  yang  berarti  data  tidak  terdistribusi  normal.  Berikut  adalah  hasil  uji  asumsi normalitas dengan menggunakan metode Skewness-Kurtosis pada masing-masing saham.

## Tabel 1 Hasil Uji Normalitas Skewness-Kurtosis
Skewness/Kurtosis test for Normality Joint Variable Obs Pr (Skewness) Pr (Kurtosis) Adj chi 2 (2) Prob > Chi 2 AMRT HERO MIDI MPPA PCAR RANC SDPC WICO DAYA EPMT 489 489 489 489 489 489 489 489 489 489 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 . . . . . . . . . . 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

## Sumber: Peneliti (2023)
Berdasarkan hasil uji normalitas Skewness-Kurtois yang dilakukan pada return saham sub sektor perdagangan ritel barang konsumsi pada tahun 2020 hingga 2021 dengan observasi sebanyak 489 hari pada Tabel 1, dapat dilihat bahwa hasil probabilitas Chi 2 pada semua saham adalah 0,00 dimana hasil tersebut kurang dari 0,05 yang menandakan semua return saham sub sektor perdagangan ritel barang konsumsi tidak terdistribusi normal.
Pasar keuangan secara umum memiliki sifat tidak terdistribusi normal karena ekspektasi pasar yang cenderung dinamis dan tidak bisa ditebak, karena hal tersebut akan jauh dari hasil yang  diprediksi  oleh  distribusi  normal  (Jassy,  2021).  Berdasarkan  paparan  tersebut,  yang menilai  bahwa  harga  saham  tidak  terdistribusi  normal,  maka  peneliti  tetap  melanjutkan penelitian ini.

## Value at Risk Simulasi Monte Carlo
Melakukan perhitungan Value at Risk menggunakan metode simulasi Monte Carlo pada saham digunakan dengan cara:
1. Menghitung return bulanan saham menggunakan persamaan (1).
2. Menghitung average return dan standar deviasi dari data return yang telah diasumsikan terdistribusi normal.
3. Melakukan  simulasi  Monte  Carlo  dengan  membuat  simulasi  sebanyak  1000  kali menggunakan data average return dan standar deviasi.
4. Mencari tingkat kerugian maksimum pada tingkat kepercayaan (1- α), yaitu sebagai nilai kuantil  ke-  α  yang  dinotasikan  dengan  R*,  tingkat  kepercayaan  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah sebesar 95%.
5. Menghitung nilai  VAR pada tingkat kepercayaan dalam periode (t) hari menggunakan persamaan berikut:
𝑉𝑎𝑅 (1−𝛼) (𝑡) = 𝑊 𝑜 𝑅 ∗ √𝑡 ………………(2)
Keterangan: W 0 =   dana investasi awal aset atau portofolio R*  =  nilai kuantil ke- α dari distribusi return
t =  periode waktu
6. Mengulangi  langkah  tiga  (3)  sampai  lima  (5)  hingga  25  kali  set  sehingga memperlihatkan segala kemungkinan yang dapat terjadi, yaitu: Var1, Var2, …, Var25.
7. Menghitung rata-rata 25 set data kemungkinan VAR untuk menstabilkan nilai karena nilai VAR yang dihasilkan pada setiap simulasi akan berbeda.

## Uji Backtesting
Uji Backtesting merupakan pengujian yang dilakukan dari model yang telah dijalankan dengan keadaan yang sesungguhnya, bertujuan untuk menguji keakuratan prediksi yang telah dibuat (Skoglund & Chen, 2015). Backtesting juga berfungsi sebagai bentuk uji validasi dan verifikasi  ketepatan  model  yang  telah  dibuat  dengan  persyaratan  minimum  yang  telah ditetapkan. Uji Backtesting merupakan tahapan paling penting dari proses perhitungan Value at Risk . Perhitungan Value at Risk tanpa adanya uji Backtesting hanyalah sebuah angka yang tidak bisa divalidasi (Jorion, 2006).Tahapan-tahapan melakukan uji Backtesting adalah:
1. Menghitung return sepuluh saham sub sektor perdagangan ritel barang konsumsi selama periode observasi.
2. Melakukan  perhitungan Value  at  Risk menggunakan  metode  simulasi Monte  Carlo menggunakan persamaan (2).
3. Mencari  nilai  (N)  atau  jumlah failure dengan  membandingkan  nilai return masing- masing saham dengan nilai Value at Risk masing-masing saham, jika nilai return lebih besar dibandingkan nilai Value at Risk maka data tersebut dihitung sebagai failure (N).
4. Menghitung jumlah failure pada masing-masing saham.
5. Melakukan uji Backtesting , metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Kupiec Test yang dapat dihitung melalui persamaan berikut:
𝜁𝐿𝑅 =   −2 ln((1 − 𝑝) 𝑇−𝑁 𝑃 𝑁 ) + 2ln (1 − 𝑁 𝑇 ) (𝑇−𝑁) ( 𝑁 𝑇 ) 𝑁 ………………… (3)
Keterangan: N  = jumlah failure T = jumlah data observasi
p = probabilitas (1-tingkat kepercayaan)
Nilai likelihood ratio yang sudah didapat akan dibandingkan dengan chi-square derajat bebas satu dan tingkat kepercayaan sebesar 95%, maka akan mendapatkan model persamaan yang dapat diterima jika:
LR< 𝑋 (1;0,05) 2 =3,841 ………………….(4)
Berikut merupakan diagram penentuan dan simulasi Monte Carlo pada analisis Value at Risk untuk sektor perusahaan ritel.

## Gambar 4 Diagram Penentuan dan Simulasi Monte Carlo

## Sumber: Peneliti (2023)

## HASIL DAN KESIMPULAN
Berdasarkan Tabel 2, dapat dilihat bahwa rata-rata return saham PT Supra Boga Lestari Tbk.  dari  tahun  2020  sampai  2021  merupakan  yang  tertinggi  dibandingkan  perusahaan  sub sektor  perdagangan  ritel  barang  konsumsi  lainnya,  yaitu  sebesar  0,42%  dan  PT  Prima Cakrawala Abadi Tbk. memiliki nilai rata-rata saham terkecil, yaitu sebesar minus (-) 0,04%. Return saham  maksimum  tertinggi  didapatkan oleh PT  Millenium  Pharmacon  Internasional, yaitu sebesar 34,95%, sedangkan return saham minimum tertinggi didapatkan oleh PT Prima Cakrawala  Abadi  Tbk.,  yaitu  sebesar  minus  (-)  25,00%.  PT  Prima  Cakrawala  Abadi  Tbk mendapatkan hasil standar deviasi tertinggi dibandingkan perusahaan lain, yaitu sebesar 7,03% dan  PT  Envesal  Putra  Megatrading  Tbk  mendapatkan  hasil  standar  deviasi  terendah,  yaitu sebesar  2,56%.  Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  tabel  deskriptif  di  atas  adalah  terjadi volatilitas  yang  sangat  tinggi  di  setiap  perusahaan  sub  sektor  perdagangan  ritel  barang konsumen.

## Tabel 2 Statistik Deskriptif
No Kode Saham Mean Return Standar Deviasi Return Max Return Min 1 AMRT 0,10% 0,028253 0,155172 -0,069767 2 HERO 0,20% 0,033983 0,250000 -0,096154 3 MIDI 0,20% 0,037081 0,245000 -0,092857 4 MPPA 0,35% 0,050498 0,348837 -0,116505 5 PCAR -0,04% 0,070311 0,250000 -0,250000 6 RANC 0,42% 0,039422 0,250000 -0,074074 7 SDPC 0,20% 0,051803 0,349515 -0,178571 8 WICO 0,02% 0,038687 0,223404 -0,166667 9 DAYA 0,13% 0,052649 0,250000 -0,154412 10 EPMT 0,09% 0,025567 0,200000 -0,119048 Sumber: Peneliti (2023) Tabel 3

## Hasil Perhitungan Value at Risk
Nama Saham Nilai VAR Nilai VAR (%) Nilai Risiko *) (IDR) AMRT -0,0466 -4,66% -4.660.170,01 HERO -0,0553 -5,53% - 5.525.403,31 MIDI -0,0589 -5,89% - 5.892.075,27 MPPA -0,0778 -7,78% - 7.781.095,91 PCAR -0,1078 -10,78% - 10.781.960,70 RANC -0,0632 -6,32% - 6.323.524,66 SDPC -0,0809 -8,09% - 8.088.630,68 WICO -0,0635 -6,35% - 6.345.548,95
Saham Sub Sektor Perdagangan Ritel Barang Konsumsi Menghitung return, average return dan risiko masing masing saham Simulasi menggunakan Metode Monte Carlo Mencari tingkat kerugian maksimum
Validasi dan verifikasi ketepatan model, uji
Backtesting Likelihood ratio ,   Kupiac Test Menghitung Nilai
VAR
Menghitung jumlah failure pada masing-masing saham Analisis
Kesimpulan
DAYA -0,0819 -8,19% - 8.193.034,03 EPMT -0,0432 -4,32% - 4.319.608,51 Sumber: Peneliti (2023)
*) Asumsi Investasi senilai IDR. 100 juta; Confidence Interval =95%

## Tabel 4 Hasil Uji Backtesting
NO Kode Saham Jumlah Failure (N) Likelihood Ratio (Lruc) Kriteria:LR < 3,841 1 AMRT 18 1,963838 Diterima 2 HERO 16 3,483451 Diterima 3 MIDI 24 0,008769 Diterima 4 MPPA 1 41,671041 Ditolak 5 PCAR 7 18,037341 Ditolak 6 RANC 16 3,483451 Diterima 7 SDPC 6 20,764796 Ditolak 8 WICO 30 1,240602 Diterima 9 DAYA 1 41,671041 Ditolak 10 EPMT 21 0,537032 Diterima
Sumber: Peneliti (2023)
Pada Tabel 3 dapat dilihat hasil perhitungan Value at Risk pada saham-saham sub sektor perdagangan ritel barang konsumsi dengan menggunakan metode simulasi Monte Carlo. Pada penelitian  ini,  menggunakan  tingkat  kepercayaan sebesar  95  persen  pada  setiap  perhitungan Value  at  Risk ,  dimana  pada  tingkat  kepercayaan  95  persen  berarti  pada  penelitian  ini  batas terjadinya  kesalahan  pada  setiap  perhitungan  adalah  sebesar  5  persen.  Saham  PCAR mencatatkan nilai Value at Risk terbesar yaitu minus 0,1078 dimana estimasi  kerugian yang investor  akan  alami tidak  akan  melebihi  minus  10,78%  setelah  periode  waktu  30  Desember 2021. Dengan nilai investasi awal pada saham PCAR sebesar Rp. 100 juta, maka nilai estimasi kerugian  risiko  yang  investor  akan  dapat  adalah  sebesar  Rp.  8.193.034.  Selanjutnya,  nilai perhitungan Value  at  Risk tertinggi  kedua  pada  saham  sub  sektor  perdagangan  ritel  barang konsumen didapat pada perhitungan saham DAYA, yaitu sebesar minus 8,19%. Estimasi nilai kerugian paling rendah yang dapat diterima oleh investor adalah pada saham EPMT, dimana perhitungan  nilai Value  at  Risk saham  tersebut  sebesar  minus  0,0432  yang  berarti  batas maksimal kerugian yang dapat investor terima adalah sebesar minus 4,32%.
Berdasarkan hasil perhitungan uji Backtesting pada Tabel 4, dapat dilihat jumlah tingkat kegagalan terbanyak pada model perhitungan Value at Risk adalah pada saham WICO, yaitu sebesar 30 kegagalan dan jumlah tingkat  kegagalan terkecil didapat  pada saham  MPPA dan DAYA,  yaitu  sebanyak  1  kegagalan.  Tujuan  dari  perhitungan  uji Backtesting adalah  untuk melihat apakah model perhitungan Value at Risk metode simulasi Monte Carlo pada saham- saham sub sektor perdagangan ritel barang konsumen valid atau tidak valid. Berdasarkan hasil yang didapat pada pengujian ini, terdapat enam model perhitungan Value at Risk yang valid karena  hasil  angka  perhitungan  uji Backtesting tidak  lebih  besar  dari  3,841,  yaitu  saham AMRT,  HERO,  MIDI,  RANC,  WICO,  dan  EPMT  masing-masing  sebesar  1,963838, 3,483451, 0,008769, 3,483451, 1,240602, dan 0,537032. Terdapat juga 4 model pengukuran Value at Risk yang tidak valid karena nilai hasil uji Backtesting saham-saham tersebut di atas nilai 3,841, yaitu saham MPPA, PCAR, SDPC, dan DAYA yang masing-masing menghasilkan nilai sebesar 41,671041, 18,037341, 20,764796 , dan 41,671041.

## Gambar 5 Return Saham Sub Sektor Perdagangan Ritel Barang Konsumen

## Sumber: Peneliti (2023)
Simpulan  pada  penelitian  ini  adalah return saham  tertinggi  didapatkan  oleh  PT  Supra Boga  Lestari  Tbk (RANC),  yaitu  sebesar  positif 438,92%  selama  periode  observasi. Return saham paling rendah dicatatkan oleh PT Prima Cakrawala Abadi Tbk (PCAR), yaitu sebesar minus 74,36% dan ini merupakan return buruk yang dicatatkan PCAR. Hasil penelitian dan analisis Value  at  Risk metode  simulasi  Monte  Carlo  pada  tingkat  kepercayaan  95%  pada saham-saham  sub  sektor  perdagangan  ritel  barang  konsumsi  periode  2020  hingga  2021, didapatkan hasil Value at Risk tertinggi oleh PT Prima Cakrawala Abadi Tbk (PCAR), yaitu sebesar minus 10,78% dan nilai Value at Risk terendah oleh PT  Envesal  Putra Megatrading Tbk. (EPMT), yaitu sebesar minus 4,32%. Hasil uji Backtesting menggunakan metode Kupiec Test  pada tingkat  kepercayaan 95% mendapatkan hasil bahwa metode perhitungan Value at Risk pada  saham  AMRT,  HERO,  MIDI,  RANC,  WICO,  dan  EPMT  diterima  atau  valid. Sedangkan untuk saham MPPA, PCAR, SDPC, dan DAYA dinyatakan ditolak atau tidak valid.
Saham PT Envesal Putra Megatrading Tbk. (EPMT) merupakan saham pada sub sektor perdagangan ritel yang paling baik untuk dijadikan investasi, karena mencatatkan nilai Value at  Risk terkecil  yaitu  sebesar  minus  4,32%.  Selain  hal  tersebut,  perhitungan Value  at  Risk saham EPMT juga dinyatakan valid berdasarkan uji Backtesting metode Kupiec Test.
Melalui penelitian ini, diperoleh bahwa pentingnya mengukur risiko atas suatu aset yang kita akan investasikan sangatlah penting, agar investor dapat memitigasi segala kemungkinan yang dapat terjadi, tetapi melakukan analisis makro ekonomi, industri, dan laporan keuangan perusahaan  terkait  juga  sangat  perlu  dilakukan,  mengingat  pada  perhitungan Value  at  Risk hanya menggunakan variabel harga saham. Hal tersebut menjadi keterbatasan pada penelitian ini,  sehingga  menjadi  rekomendasi  untuk  penelitian  tersebut  untuk  melengkapi  kekurangan pada penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan Pusat Statistik. (2021). Indeks harga saham gabungan menurut sektor dan bulan 2020 . https://jakarta.bps.go.id/indicator/36/249/1/indeks-harga-saham-gabungan-menurut- sektor-dan-bulan.html
Das, N. M., & Rout, B. S. (2020). Impact of Covid-19 on market risk: Appraisal with value- at-risk models. The Indian Economic Journal , 68 (3), 396–416. https://doi.org/10.1177/0019466220981824
Deventer, D. R. V., Imai, K., & Mesler, M. (2013). Advanced financial risk management: Tools and techniques for integrated credit risk and interest rate risk management (2nd ed.). Wiley.
Dimas, A., Azhari, M., & Khairunnisa. (2018). Perhitungan value at risk (VaR) dengan metode historis dan Monte Carlo pada saham sub sektor rokok. Jurnal Riset Bisnis dan Manajemen , 11 (1), 1–8. https://doi.org/10.23969/jrbm.v11i1.862
Dimitrova, M., Treapăt, L.-M., & Tulyakova, I. (2021). Value at risk as a tool for economic- managerial decision-making in the process of trading in the financial market. Ekonomicko-Manazerske Spektrum , 15 (2), 13–26.
https://doi.org/10.26552/ems.2021.2.13-26
Hidayati, L. N. (2006). Mengukur risiko perbankan dengan VAR (value at risk). Jurnal Ilmu Manajemen Universitas Brawijaya , 5 (3), 156–172.
https://staffnew.uny.ac.id/upload/132309680/penelitian/Artikel_MENGUKUR+RISIKO +DENGAN+VAR_Jurnal+Ilmu+Manajemen.pdf
Ismanto, H. (2016). Analisis value at risk dalam pembentukan portofolio optimal (Studi empiris pada saham-saham yang tergabung dalam LQ45). The 3rd University Research Colloqium 2016 , 243–255. http://hdl.handle.net/11617/6737 Jassy, D. (2021, August 29). How do you calculate value at risk (VAR) in Excel?
Investopedia . https://www.investopedia.com/ask/answers/033115/how-can-you- calculate-value-risk-var-excel.asp
Jorion, P. (2006). Value at risk: The new benchmark for managing financial risk (3rd ed.). McGraw-Hill.
Luthfiyanti, A. M., & Rosha, M. (2020). Analisis risiko investasi pada portofolio dengan value at risk (VAR) menggunakan simulasi Monte Carlo. UNP Journal of Mathematics , 3 (3), 1–5. https://doi.org/10.24036/unpjomath.v5i3.10585
Maringga, F., Umbara, R. F., & Palupi, I. (2015). Perhitungan value-at-risk untuk portofolio saham dengan metode varian-kovarian dan simulasi Monte Carlo. eProceeding of Engineering , 2 (2), 6782–6791. https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/vie w/3067
Oppong, S. O., & Asamoah, D. (2016). Value at risk: Historical simulation or Monte Carlo simulation. International Conference on Management, Communication and Technology (ICMCT) , 4 (1), 45–51. https://ijictm.org/pdf/folder-1/2016-09-14-07-53-53.pdf Osei, J., Sarpong, P. K., & Amoako, S. (2018). Comparing historical simulation and Monte Carlo simulation in calculating VAR. Dama International Journal of Researchers , 3 (6), 22–35. https://damaacademia.com/dasjr/2019/03/17/comparing-historical-simulation- and-monte-carlo-simulation-in-calculating-var/
Pasieczna, A. H. (2019). Monte Carlo simulation approach to calculate Value at Risk: Application to WIG20 and mWIG40. Financial Sciences , 24 (2), 61–75. https://doi.org/10.15611/fins.2019.2.05
Pratiwi, N. (2020). Pengukuran value at risk (VAR) portofolio optimal pada investasi saham badan usaha milik negara (BUMN). Jurnal Statistika Industri dan Komputasi , 5 (1), 1– 10. https://ejournal.akprind.ac.id/index.php/STATISTIKA/article/view/2849
Raff, H., & Schmitt, N. (2016). Manufacturers and retailers in the global economy. Canadian Journal of Economics , 49 (2), 685–706. https://doi.org/10.1111/caje.12210
Rohmaniah, S. A. (2017). Perhitungan value at risk (VAR) dengan simulasi Monte Carlo (Studi kasus saham PT. XL Aciata Tbk). Jurnal UJMC , 3 (1), 15–20. https://doi.org/10.52166/ujmc.v3i1.459
Saita, F. (2007). Value at Risk and Bank Capital Management . Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-369466-9.X5000-8
Skoglund, J., & Chen, W. (2015). Financial risk management: Applications in market, credit, asset and liability management and firmwide risk . Wiley. Sunthornwat, R., & Areepong, Y. (2021). Forecasting cyclical and non-cyclical stock prices on the stock exchange of thailand. Malaysian Journal of Fundamental and Applied Sciences , 17 (5), 550–565. https://doi.org/10.11113/MJFAS.V17N5.2175
Trucíos, C., Tiwari, A. K., & Alqahtani, F. (2020). Value-at-risk and expected shortfall in cryptocurrencies’ portfolio: A vine copula–based approach. Applied Economics , 52 (24), 2580–2593. https://doi.org/10.1080/00036846.2019.1693023