Manajemen Resiko Terhadap Black Swan Event Maret 2020 di Indonesia. Studi Kasus Efek Covid-19 Terhadap Pasar Modal Indonesia

## MANAJEMEN RISIKO TERHADAP BLACK SWAN EVENT MARET 2020 DI INDONESIA. STUDI KASUS EFEK COVID-19 TERHADAP PASAR MODAL INDONESIA
Andreas Kiky Universitas Pradita andreas.kiky@pradita.ac.id

## ABSTRACT
COVID-19  has  caused  many  significant  impacts  on  various  businesses  in  Indonesia. This  pandemic  was  first  announced  by  government  on  March  2020  and  as  the  result, Indonesia  Composite  Index  moved  toward  down  trend.  To  investigate  this  matter,  this result applied event study and non-parametric test (Wilcoxon Signed Test) on observed IHSG  from  December  2019  to  March  2020.  The  result  confirmed  that  indeed  after announcement, IHSG significantly decreased and loss almost 50% from initial value in December  2019.  This  research  also  suggests  that  this  event  cannot  consider  as  Black Swan  event  because  IHSG  moved  gradually  decrease  since  February  2020.  This research also offers some contingency plan and risk management concept to overcome this pandemic crisis.
Keywords: Black  Swan,  Risk  Management,  COVID-19  Pandemic,  Event  Study, Contingency Plan, Contingency Table

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  dinamika  pasar  modal,  tentunya diperlukan  sikap  optimis  dari  investor untuk  dapat  mendorong  meningkatnya capital  inflow yang  masuk  ke  sebuah negara.  Demikian  juga outlook dari IHSG ketika di awal tahun 2020, sejauh itu  menunjukan  sinyal  yang  positif  dan baik.  IHSG  sendiri  pada  awal  tahun 2020 menyentuh nilai hampir 6,300 dan berfluktuasi tidak pernah jatuh di bawah angka  6,000  hingga  akhir  bulan  januari 2020.  Akan  tetapi  arah  pergerakan indeks  berubah  drastis  pada  awal februari  2020.  Penurunan  nilai  IHSG bahkan  terus  berlanjut  hingga  maret
2020.  IHSG  yang  pada  awalnya  berada di  angka  6,000  an  kehilangan  nyaris 50%  dari  nilai  tersebut  ketika  di  awal maret  2020.  Pertanyaan  yang  menarik dari event ini  adalah  apa  penyebabnya? Tentunya hampir semua orang pembaca artikel ini bisa menebak apa yang terjadi pada Februari 2020, atau lebih tepatnya apa yang terjadi ketika tahun baru imlek pada  Januari  2020, pandemic COVID- 19. Wabah dari COVID-19
menyebabkan  gangguan  pernapasan akut pada manusia yang mengakibatkan kota Wuhan, tempat  di mana wabah ini dimulai  harus  memutuskan lockdown demi  memperlambat  laju  penyebaran
virus.  Sejauh  ini  pada  bulan  Januari 2020,  Indonesia  belum  merasakan  efek dari  wabah  COVID-19  secara  berarti dikarenakan  belum  adanya  kasus  yang ditemukan  di  Indonesia  (setidaknya hingga Maret 2020). Berbagai perdebatan  sudah  dimulai  ketika  wabah ini dimulai di China, bagaimana respon pemerintah  dan  tindakan  pencegahan yang  tepat  untuk  mengatasi pandemic global  tersebut  (sekali  lagi,  sebelum Maret 2020 COVID-19 belum
dinyatakan  sebagai  pandemic  global). Akan  tetapi  artikel  ini  tidak  akan memperdebatkan bagaimana penanggulangan  dan  respon  pemerintah terhadap  pandemic  global  tersebut melainkan  pada “special  event” yakni
COVID-19  itu  sendiri  dan  efeknya terhadap  pasar  modal  dan  nilai  tukar  di Indonesia. Pernahkan kalian mendengar
sebuah istilah “black swan” ?
Setidaknya apakah kalian pernah berjumpa  dengan  angsa  hitam?  Black swan  adalah  sebuah  istilah  yang mengacu  pada  sebuah event dengan kemungkinan  sangat  kecil  (nyaris  tidak bisa  diprediksi,  setidaknya  dengan statistic) tetapi dapat berdampak
sistematik dan besar. istilah ini diperkenalkan oleh (Taleb, 2009) dalam bukunya  yang  berjudul “black  swan”.
Yang  menarik  dari  kejadian  ini  adalah sehebat  apa  pun  matematika  dan statistic dalam membuat prediksi, begitu adanya kejadian ini, maka dampak yang ditimbulkan dapat mengakibatkan pergeseran  hasil  prediksi  yang  sangat jauh.  Tentunya  beberapa  penyesuaian perlu  dilakukan  sebagai  respon  atas situasi  tersebut.  Yang  menjadi novelty dari  penelitian  ini  adalah  pembahasan mengenai black  swan sebagai  topik penelitian  terkait  ilmu  keuangan.  Oleh karena  itu  penelitian  ini  menggagas beberapa  masalah  yang  akan  diangkat yakni:
1. Bagaimana dampak black swan (dalam kasus ini
COVID-19)  secara  empiris pada  IHSG  dan  nilai  tukar rupiah di Indonesia?
2. Mitigasi  seperti  apa  yang dapat dilakukan untuk
meminimalisir  risiko  atas  efek COVID-19  secara  makro  di
Indonesia?

## 2. TELAAH LITERATUR

## Black Swan
Seperti  yang  telah  dijelaskan  di  atas, black  swan merupakan  sebuah event yang  sulit  sekali  untuk  diprediksi (dengan kata lain kemungkinan terjadinya event tersebut  sangat  kecil), akan  tetapi  dapat  berdampak  sangat signifikan. Impact yang  ditimbulkan dari black  swan dapat  dikategorikan sangat  besar,  sebagai  contoh,  sebuah kejadian  serangan  teroris  11  September merupakan  salah  satu  contoh  kejadian yang tergolong black swan dan berakibat  sangat  besar  bagi  Amerika Serikat  (Taleb,  2009).  Sebuah  kajian empiris  juga  dilakukan  pada  pasar modal Shanghai dan Shen Zhen pada 24 Agustus  2015  oleh  (Lin  &  Tsai,  2019). Penelitian  ini  menggunakan quantile autoregression unit-root  test untuk mengindetifikasi convergence atau dispersed pada  harga  saham  ketika event terjadi  pada  24  Agustus  2015.
Hasil  penelitian  menunjukan  kejadian black swan ini dapat dideteksi sejak dini pada  28  Mei  2015  ketika  terjadinya sudden  drop  yang  kemudian  diikuti dengan penurunan secara drastic sebagai  reaksi  atas overreaction dan underaction.  Kajian  mengenai black swan itu  sendiri  erat  kaitannya  dengan
manajemen  risiko (Aven,  On  the Meaning  of  a  Black  Swan  in  a  Risk Context,  2013). Dalam risk  assessment dan  management  diperlukan  banyak sekali  kajian  ilmiah  untuk  pengukuran probabilitas  dan  risiko  sebuah event.
Memang  yang  menjadi  sebuah  kritik dari  Taleb  adalah  dibutuhkan tools dan pengembangan  ilmiah  untuk  sebuah event  yang  sebenarnya  masih  dapat terjadi sekalipun dengan nilai kemungkinan yang sangat kecil (bahkan kurang  dari  1%)  tetapi  jika  itu  terjadi maka  dapat  mengakibatkan  kerugian yang  tinggi. (Aven,  Implications  of Black  Swans  to  the  Foundations  and Practice  of  Risk  Assessment  and Management, 2015) lebih jauh akhirnya mencoba mengklasifikasikan black swan menjadi  3  kategori black  swan dengan  tujuan  dapatnya  dilakukan contingency plan dalam penanangannya. Dengan membagi black swan tersebut  menjadi  3  kategori  maka harapannya
dapat
dilakukan penanganan  yang  lebih  tepat  dan responsive jika  memang event itu terjadi.  Penelitian  ini  mencoba  untuk menjawab  pendekatan  praktikal  dalam manajemen  risiko  terhadap event  – event yang  sering  kali  diabaikan dikarenakan assessment menganggap
likelihood nya  sangat  kecil.  Sejauh
penelitian tersebut, black swan sepertinya masih  bisa di handle dengan baik  jika  memang  dalam  manajemen risiko assessment terhadap black  swan itu sendiri tidak dikesampingkan. Tentunya  dalam  penilaian (assessment) keterbatasannya  ada  pada knowledge dan information .  Penelitian  mengenai black  swan sendiri  tidak  terbatas  pada efek pada sektor finansial saja tapi juga pada  sektor energy dan  teknologi (Krupa  &  Jones,  2013).  Penelitian  ini menekankan  bagaimana  teori black swan dapat diadaptasi pada penggunaan teknologi dan prediksinya dalam jangka panjang.  Tantangnya  adalah  dengan adanya kajian black swan tersebut maka kita  boleh skeptic terhadap  semua prediksi (forecast) mengenai  kebutuhan energy  yang  ada  sekarang.  Apa  yang penting  sekarang  adalah  bagaimana mengevaluasi sistem untuk environmental  externalities  sehingga dapat  memberikan  manfaat  lebih  besar bagi  masyarakat  secara  luas.  (Taylor  & Williams,  2008)  dalam  sebuah working paper menyatakan  pada  saat  krisis 2007-208  terjadi  lonjakan  yang  tidak biasa  pada spread LIBOR  yang  dapat mempengaruhi kebijakan moneter. Dalam  penelitian  ini  dikenalkan  TAF,
sebuah auction facility untuk mengurangi  lonjakan spread tersebut.
Dalam  pengembangannya  (dengan no- arbritage  model) dengan  meningkatnya counterparty  risk antar  bank,  maka  itu dapat  mengakibatkan  meningkatnya spread dan  penelitian  ini  menemukan secara  empiris  tidak  ada  bukti  bahwa TAF  efektif  dalam  mengurangi spread tersebut.
Classical  Works  on  Finance,  Risk, Return & Behavioral Studies
Dalam buku intelligent investor (Graham & Zweig, 2006), memperkenalkan konsep valued
investing.  Umumnya  dalam  mengkaji sebuah investasi maka investor cenderung  fokus  kepada  nilai  intrisik dari  aset  daripada  spekulasi  akan volatilitas  harga.  Tentunya  menjadi sebuah  tantangan  tersendiri  bahwa harga yang terbentuk di pasar merupakan campuran dari nilai intrinsic dan noise (atau speculator) yang  ingin mengambil  keuntungan  dari  volatilitas harga.  (Ross,  Westerfield,  Jordan,  Lim, &  Tan,  2014)  dalam  buku  manajemen keuangan klasik umumnya dalam manajemen  portofolio  maka  penting sekali bagi investor untuk mempertimbangkan expected return dan
Manajemen Resiko Terhadap Black Swan Event Maret 2020 di Indonesia. Studi Kasus efek Covid-19 Terhadap Pasar Modal di Indonesia
juga  simpangan  dari return dengan berbagai skenario yang mungkin terjadi. Oleh  karena  itu  dalam  ilmu  keuangan risiko dapat terukur dari simpangan dari expected  return  dari  sebuah  aset.  Yang menjadi  kritik  dari black  swan adalah nilai expected return itu sendiri mungkin  dapat  mendekati  nilai  aktual jika  kondisi  normal,  akan  tetapi  ketika black  swan  terjadi  maka  kemungkinan error  yang terjadi menjadi sangat tinggi (Taleb,  2009).  Lebih  jauh  lagi  banyak beberapa aspek yang tidak dapat terukur dengan mengandalkan simpangan.
Aspek  seperti  overreaction  dan  panic atau overoptimistic dapat  menyebabkan volatilitas  menjadi  tidak  terkendali  dan menjadi  penyebab  bagaimana statistic gagal dalam memprediksi sebuah event. Sekalipun demikian, (Lin & Tsai, 2019) memang menggaris bawahi bahwa pada black  swan di  China,  terdeteksi  dini pada  3  bulan  sebelum event terjadi.
Beberapa literature menekankan pentingnya  untuk  mempertimbangkan perilaku  manusia  yang  terkadang  lebih sering  tidak  rasional  dalam  mengambil keputusan.  ( Thaler,  Misbehaving:  The Making  of  Behavioral  Economics,
2016)  dan (Thaler,  Nudge:  Improving Decisions  About  Health,  Wealth,  and Happiness, 2009) merupakan kumpulan hasil penelitian bagaimana dalam membuat  keputusan  terkadang  manusia gagal  bertindak  secara  efisien.  Secara psikologis  hal  ini  memang  dijelaskan oleh  (Kahneman,  2013)  bahwa  pada dasarnya  manusia  menggunakan  sistem berpikir  automatis  dan  sistematis  yang akan  aktif  sesuai  dengan  situasi  dan mental effort yang  dibutuhkan  untuk membuat  sebuah  keputusan.  Umumnya ketika  kondisi  mental  manusia  yang sudah  lelah (mental  depletion) maka sistem  1  akan  mengambil  ahli  peran untuk membuat keputusan yang umumnya  berakhir  pada inefficiency.
Penelitian  ini  tidak  berfokus  pada berbagai  metode statistic yang  rumit dan  juga  tidak  pada  kajian puzzle perilaku.  Penelitian  ini  berusaha  untuk mencari  benang  merah  dari  terjadinya event  black  swan yang  terjadi  saat COVID-19 di Indonesia dan menuangkan gagasan untuk contingency plan yang dapat dilakukan disaat situasi seperti ini.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif  yang  bersifat  deskriptif  dan inferensial. Data  yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  data  sekunder, berdasarkan  data  historis  IHSG  sejak Januari 2020 hingga Maret 2020. Selain itu  jumlah  pasien  COVID-19  diambil dari publikasi resmi tim penanggulangan Corona dari
pemerintah  Republik  Indonesia,  dan data  nilai  tukar  rupiah  terhadap  USD diambil  dari  meta  data  Bank  Indonesia. Untuk  memahami  bagaimana  dinamika data,  maka  analisis  korelasi  digunakan untuk mengecek bagaimana impact dari jumlah  pasien  COVID-19  terhadap pergerakan  IHSG  dan  nilai  tukar. Pearson Correlation digunakan sebagai indikator  korelasi  dalam  menganalisis hubungan  antara event  black  swan
tersebut  dengan  variabel  yang  diamati
(IHSG  dan  Nilai  Tukar).  Selain  itu kaidah event  study juga  diterapkan untuk  mengamati  pergerakan  IHSG  6 dan 10 hari sebelum event date (2 Maret 2020), serta 6 dan 10 hari setelah event date. Dan non-parametric test (wilcoxon  sign  test) digunakan  untuk membandingkan  6  hari  dan  10  hari sebelum  dan  sesudah.  Apa  yang menjadi  kekurangan  dari  penelitian  ini adalah  tidak  adanya  secara  scientific pengukuran  dari event  black  swan itu sendiri.  Penelitian-penelitian  terdahulu berlomba-lomba untuk membuat “mesin prediksi”  yang  canggih,  akan  tetapi penelitian ini mencoba untuk menuangkan ide tindakan-tindakan seperti apa  yang dapat dilakukan ketika event ini terjadi.

## 4. HASIL & ANALISIS
Analisis Deskriptif COVID-19  diumumkan  pertama  kali  di Indonesia pada 2 maret 2020. Pandemik ini  sendiri  telah  dimulai  sejak  akhir Desember  2019  di  Wuhan,  China. Berikut  ini  adalah  paparan  data  IHSG pada  bulan  Desember  2019  hingga Maret 2020. Nilai IHSG sendiri pada
awal  Desember  2019  masih  pada  nilai yang cukup tinggi yakni di atas 6,000 point. Sejauh pengamatan hingga Februari 2020, nilai  IHSG masih cukup stabil  dalam  rentang  di  antara  6,000 hingga  5,800.  Akan  tetapi  sepertinya terjadi sedikit penurunan (tidak banyak) pada  awal  Februari  2020,  pertengahan Februari yang selanjutnya diikuti
Manajemen Resiko Terhadap Black Swan Event Maret 2020 di Indonesia. Studi Kasus efek Covid-19 Terhadap Pasar Modal di Indonesia
sudden  drop pada  akhir  Februari  yang akhirnya  berlanjut  hingga  akhir  Maret.
Gambar 4.1 Pergerakan IHSG Desember 2019 hingga Maret 2020 Grafik  di  atas  secara  jelas  menunjukan terjadi downtrend yang  sangat  drastis pada  awal  bulan  Maret.  Jika  dinilai lebih  lanjut  maka  penuruan  nilai  yang terjadi  bisa  mencapai  hampir  50%  dari nilai  mula-mula  di  awal  Desember 2019. Event  black  swan yang  terjadi
pada penelitian ini (D0) adalah 2 Maret 2020  ketika  pemerintah  Indonesia pertama kali
mengumumkan pengumuman resmi dari kondisi Indonesia.  Berikut  ini  adalah  data perubahan IHSG per hari.
Gambar 4.2 Return Harian IHSG dari Desember 2019 – Maret 2020 -8.000% -6.000% -4.000% -2.000% 0.000% 2.000% 4.000% 1 6 11162126313641465156616671 Daily Return IHSG Daily Return IHSG 3,000 3,500 4,000 4,500 5,000 5,500 6,000 6,500 12/2/19 1/2/20 2/2/20 3/2/20 IHSG IHSG
Pergerakan  harian  IHSG  menunjukan volatilitas yang sangat tinggi pada akhir periode pengamatan (Maret 2020).
Fluktuasi  perubahan (return) IHSG meningkat  hingga  bisa  mencapai  4  –
6% per hari pada bulan tersebut.
Gambar 4.3 Return Mingguan IHSG dari Desember 2019 – Maret 2020
Pergerakan  IHSG  berdasarkan  data mingguan  lebih  dapat  mencerminkan trend yang sebenarnya dari IHSG disaat pademik ini. Berdasarkan data mingguan  tersebut down  trend sudah bisa dideteksi sejak minggu ke-7 ketika trend  penurunan  sudah  terlihat. Trend tersebut  terlihat  terus  berlanjut  dan belum  menunjukan  sama  sekali  tanda koreksi  terhadap  pergerakan  IHSG. Secara  dramatis  pergerakan  IHSG  di awal  bulan  Maret  hingga  tanggal  20 Maret  2020  menunjukan  penurunan hingga 22%. Berdasarkan data
deskriptif  tersebut trend penurunan paling  drastis  terjadi  pada  bulan  Maret 2020.  Dengan  menggunakan  statistic maka kita dapat melihat dan sebenarnya kejadian  ini  (COVID-19)  sebenarnya bukan  tergolong black  swan yang  tidak dapat  diprediksi.  Sejauh  ini,  peneliti berpendapat  karena  kejadian  ini  sendiri sudah  terjadi  secara  pada  Desember 2019,  maka  sebenarnya  yang  terjadi  di Indonesia  sendiri  tergolong  sebagai delayed  effect .  Hanya  saja  kenapa  bisa terjadi delay hingga  3  bulan,  sejauh  ini bisa  dikarenakan  menunggu  pernyataan
-12.00% -10.00% -8.00% -6.00% -4.00% -2.00% 0.00% 2.00% 4.00% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

## Weekly Return IHSG
Weekly Return IHSG
resmi  dari  pemerintah  saja.  Jadi,  yang menarik  dari  kejadian  ini,  katakan  saja pemerintah bertindak tidak terbuka, dan tetap  diam,  bisa  jadi  reaksi  pasar  (yang tercermin dari IHSG) tidak akan seperti ini.  Namun  memang  benar  bukan kebijakan  seperti  itu  yang  diinginkan publik dan seharusnya memang COVID-19  ini  sudah  bisa  diprediksi jauh-jauh hari. Jadi jika ingin mengambil  keuntungan  dari  situasi seperti  ini,  maka  ketika  pemerintah mengumumkan  pengumuman  COVID- 19,  lebih  baik  anda  menjual  investasi anda sebelum terjun bebas. Selanjutnya, jika  fenomana  ini  dianalisis  dari perspektif event studies maka didapatkan  hasil  uji-t  sebagai  berikut. Untuk  mendapatkan  hasil  uji-t,  maka diterapkan  beberapa  asumsi  sebagai berikut:
1. Jika  dalam event  study dalam mendeteksi abnormal  return menggunakan  CAPM  dalam
memprediksi expected outcomes maka dalam penelitian ini digunakan persamaan time-series  naive model  yang  jika  dirumuskan dapat  dinyatakan sebagai Yt = a + Yt-1 + ei
2. Untuk memastikan tingkat keakuratan  model naive dari sebaran data, maka yang dicek terlebih  dahulu  adalah  nilai dari R-Square dari  model tersebut.
3. Dari  model  persamaan naive maka  diperoleh  nilai  estimasi yang  cukup  tinggi,  yakni  nilai R-Square nya mencapai 97.8% dari  data  Desember  2019 hingga Maret 2020.
4. Selanjutnya  untuk  uji-t,  maka nilai  t  pada one  tailed  test
diperoleh  signifikan  jika  > 1.725 (df = 20)
Tabel 4.1 Hasil Event Check pada Day -10 hingga Day +10 Day IHSG IHSG (t-1) E(IHSG) Diff IHSG t-test -10 5,868 5,867 5,838.87 28.65 0.36 -9 5,887 5,868 5,839.49 47.48 0.60 -8 5,929 5,887 5,860.12 68.67 0.86 -7 5,942 5,929 5,904.53 37.95 0.48 -6 5,882 5,942 5,919.07 -36.82 -0.46 -5 5,807 5,882 5,855.13 -48.08 -0.60 -4 5,787 5,807 5,775.28 11.86 0.15 -3 5,689 5,787 5,754.14 -65.22 -0.82 -2 5,536 5,689 5,649.87 -114.18 -1.43 -1 5,453 5,536 5,487.19 -34.49 -0.43 0 5,361 5,453 5,399.08 -37.84 -0.47 1 5,519 5,361 5,301.99 216.64 2.72* 2 5,650 5,519 5,469.07 181.06 2.27* 3 5,638 5,650 5,608.69 29.44 0.37 4 5,499 5,638 5,595.95 -97.41 -1.22 5 5,137 5,499 5,447.75 -310.94 -3.90* 6 5,221 5,137 5,063.71 157.12 1.97* 7 5,154 5,221 5,152.91 1.20 0.02 8 4,896 5,154 5,082.07 -186.32 -2.34* 9 4,908 4,896 4,807.78 99.79 1.25 10 4,691 4,908 4,820.33 -129.68 -1.63
Hasil  penelitian  menunjukan,  memang terdapat  beberapa  hari  nilai  dari  IHSG jauh  melebihi  prediksi  IHSG  yang  bisa diukur  dengan  model Naïve .  Yang menarik, hari-hari sebelum pengumuman resmi pemerintah, pergerakan  IHSG  masih  dalam  batas normal  jika  para  analis  menggunakan Model Naïve sebagai  predictor.  Akan tetapi  anomaly  ditemukan  ketika  D1. Pada  saat  pengumuman  pergerakan IHSG masih dikatakan wajar berdasarkan event  windows tersebut.
Reaksi  tidak  wajar  terjadi  paling  tinggi
adalah  ketika  D  (5).  Jika  dilihat  dari jumlah  penderita  COVID-19  yang diumumkan  memang  pada  D  (5) terdapat  peningkatan  hingga  5x  lipat (dari  4  orang  menjadi  19  pasien). Setelah  itu  selanjutnya  pergerakan IHSG  masih  berlanjut  menuju  down trend.  Selain  itu  digunakan  juga Wilcoxon  sign  test  pada  6  dan  10  hari sebelum  dan  sesudah  event  untuk menambah validitas penelitian.
Hipotesis  untuk Wilcoxon  signed  test adalah sebagai berikut:
Ho :  Tidak  ada  perbedaan  antara nilai IHSG sebelum dan sesudah event Ha :    Terdapat  perbedaan  antara nilai IHSG sebelum dan sesudah event
Berdasarkan  hasil Wilcoxon  Signed Test,  dibandingkan critical  value untuk test  statistic  pada event 6  dan  10  hari sebelum  dan  sesudah.  Nilai critical
value untuk two  tailed  test dengan jumlah n 6 dan 10 adalah 6 dan 8. Hasil Wilcoxon  Signed  Test  pada  penelitian ini  adalah  0  untuk  n=6  dan  0  untuk n=10. Kesimpulan yang diambil dari uji non  parametris  ini  adalah  terdapat perbedaan  IHSG  sebelum  dan  sesudah event.

## Correlation Analysis
Tabel 4.2 Hasil Korelasi IHSG, Exchange Rate dan Jumlah Pasien Positif COVID-19
Variables Correlation IHSG - EXC -0.912517798 IHSG - Patients -0.92420037 EXC - Patients 0.98316414
IHSG  dan  Nilai  Tukar  menunjukan korelasi  yang  sangat  kuat,  yakni  -0.91. Nilai  ini  sangat  tinggi  mengingat umumnya  nilai  korelasi  0.6  saja  sudah bisa dikatakan memiliki hubungan yang erat.  Ditemukan  hubungan  negatif antara  IHSG  dan  Nilai  Tukar  dan  hasil ini  berarti  pelemahan  IHSG  membuat nilai  Dolar  menjadi  sangat  mahal terhadap nilai rupiah (pelemahan rupiah).  Selain  itu  korelasi  antara  baik IHSG  dan  Nilai  Tukar  dengan  jumlah pasien  juga  sangat  erat.  Semakin bertambah  pasien  COVID-19,  maka semakin  buruk  juga  IHSG  dan  Nilai
Tukar. Sejauh ini data dari penelitian ini masih  tergolong  sangat  sedikit,  akan tetapi  sudah  ditemukan  indikasi  efek dari COVID-19 terhadap sektor keuangan (pasar modal) Indonesia. Baik berdasarkan event  study dengan t-test pada event  window maupun  dengan  uji non  parametris  (Wilcoxon  Signed  Test) ditemukan  bahwa  memang  selama bulan  Maret  2020,  terdapat  indikasi kuat  penurunan  baik  IHSG  dan  Nilai Tukar  Rupiah.  Fokus  utama  penelitian ini  adalah  memberikan  ide  untuk penanganan  COVID-19  yang  telah  di depan  mata  kita  saat  ini.  Kita  sudah
tidak  dapat  menganggap impact yang ditimbulkan  dari  COVID-19  ini  kecil, terutama untuk 2 hingga beberapa bulan ke  depan.  Jika  tidak  ditangani  dengan baik  dengan  manajemen  risiko  dan contingency  plan yang  baik  maka  efek yang  ditimbulkan  dapat  sangat  buruk. Sejauh ini memang dari sektor keuangan, COVID-19 berhasil mengikis nilai  perusahaan  terbuka  hingga  hampir 50%. Menurut penulis fokus utama dari penanganan  COVID-19  ada  pada  2 aspek utama yakni:
1. Meredam  penyebaran  lebih jauh  (mengurangi)  peluang bertambahnya  pasien  COVID-
19 2. Mengambil  tindakan  nyata untuk menjaga penurunan ekonomi  dan  dampak  sosial yang mungkin terjadi.
Untuk  lebih  detail,  berikut  ini  adalah contingency  plan yang  mungkin  bisa dilakukan  di  tengah  kondisi  COVID-19 yang  tidak  menentu  ini .  Contingency plan ini  merupakan  manajemen  risiko sederhana yang diharapkan memberikan inspirasi dan informasi penanggulangan risiko,  tentunya  tabel  ini  tidak  berarti banyak tanpa adanya tim manajemen di lapangan.
Manajemen Resiko Terhadap Black Swan Event Maret 2020 di Indonesia. Studi Kasus efek Covid-19 Terhadap Pasar Modal di Indonesia
Pada  akhirnya,  jika  memang  terpaksa, maka  opsi complete  lockdown bisa diambil jika memang sudah sangat tidak bisa dikendalikan.
Sejauh ini pemerintah sudah berusaha yang terbaik untuk pengendalian
COVID-19 sekalipun  terkesan  lambat,  akan  tetapi dalam  penanggulangan  krisis  tersebut memang  dibutuhkan  koordinasi  dan kerja  sama  lintas  instansi.  Selama semua  pihak  yang  berkepentingan  dan
masyarakat  sadar  betapa  “gentingnya” situasi  ini,  maka  peluang  skenario  1%, sebenarnya  bisa  dihindari.  Mungkin memang  tantangan  terbesarnya  adalah bagaimana  memulihkan  pasar  modal yang telah hilang hampir 50% nilainya, akan  tetapi  tentunya  jika  memang Indonesia  berhasil  mengatasi pandemic ini  maka  pasar  modal  tentunya  bisa kembali ke titik semula.

## 5. KESIMPULAN
Berikut ini adalah beberapa kesimpulan yang bisa diringkas dari hasil penelitian ini:
1. Kejadian  turunnya  IHSG  pada
Maret 2020 di Indonesia,
menurut  penulis  belum  bisa dikatakan black swan . Sejauh ini jika  melihat  pada  pergerakan IHSG  dari  Desember  2019 hingga  Februari  2020,  maka terlihat  indikasi  bahwa  pasar memang  akan  bergerak  ke  arah downtrend.  Posisi  pasar  lebih tepatnya menunggu “berita” dari pemerintah  mengenai  apakah pandemik  tersebut  sudah  tiba  di Indonesia atau belum.
2. Pernyataan pada poin 1 memang harus  diakui  masih  kurang  dari sisi penjelasan ilmiah dan pendekatan statistik dengan model-model yang sophisticated untuk  mengkonfirmasi  bahwa IHSG  sendiri  akan  terjun  di bulan  Maret  2020.  Akan  tetapi fokus  penelitian  ini  ada  pada bagaimana  pembahasan  sebuah unusual  event  dan contingency plan terhadap  risiko  itu.  Untuk pembentukan model matematika yang rumit, penelitian ini
mempercayakannya pada pengembangan penelitian selanjutnya 3. Event  study dan  juga Wilcoxon
Signed  Test mengkonfirmasi bulan Maret terdapat pergerakan yang  tidak  biasa  dari  IHSG. Korelasi  antara  IHSG,  Nilai Tukar  dan  juga  jumlah  pasien COVID-19  juga  sangat  erat. Akan  tetapi  yang  paling  penting adalah bukan pada
ditemukannya nilai korelasi yang  kuat,  melainkan  pada action  plan yang  bisa  diambil untuk meredam situasi tersebut. 4. Dalam penanganan risiko,
digagas sebuah contingency plan sebagai  “alat”  bantu  untuk mengantisipasi  dan  mendaftar tindakan-tindakan  apa  yang  bisa diambil  jika  situasi  x  terjadi. Alat  ini  akan  sangat  membantu bagi  pembuat  kebijakan  besar untuk  negara  ini,  dan  tentunya penulis percaya pemerintah juga sudah  memiliki  hal  tersebut. Penelitian ini hanya memberikan sedikit gambaran dan ide bagaimana  aplikasi contingency plan dapat  diterapkan  di  saat krisis bagi pembaca artikel.
5. Akhir  kata,  persatuan  dan  satu visi  adalah  kunci  utama  untuk keberhasilan penanggulangan COVID-19.  Tanpa  itu  semua,
jika  masih  ada  beberapa  pihak yang  mengambil  kesempatan
dan  keuntungan  dari  situasi  ini (terlihat  dari  penjual  masker yang ingin cepat kaya di market place) maka kecepatan penanggulangan juga akan berjalan lambat.

## DAFTAR PUSTAKA
Aven, T. (2015). Implications of Black Swans  to  the  Foundations  and Practice of Risk Assessment and Management. Reliability Engineering and System Safety ,
134, 83-91.
Aven, T. (2013). On the Meaning of a Black  Swan  in  a  Risk  Context.
Safety Science , 57, 44-51.
Ariely, D. (2010). Predictably Irrational .  New  York:  Harper Perennial.
Graham, B., & Zweig, J. (2006). The Intelligent Investor: The Definitive Book on Value Investing.  A  Book  of  Practical
Counsel  (Revised  Edition) .  New York: Collins Business.
Kahneman, D. (2013 ). Think Fast and
Slow. New  York:  Farrar,  Straus and Giroux.
Krupa, J., & Jones, C. (2013). Black Swan  Theory:  Applications  to Energy  Market  Histories  and Technologies. Energy  Strategy Reviews , 1, 286-290.
Lin, W.-Y., & Tsai, I.-C. (2019). Black Swan  Events  in  China's  Stock Markets: Intraday Price Behaviors on Days  of  Volatility. International Review of Economics  and  Finance  ,  59, 395-411. Ross, S. A., Westerfield, R. W., Jordan, B. D., Lim, J., & Tan, R. (2014). Fundamental of Corporate Finance  Asia  Global  Edition . McGraw Hill.
Taylor, J. B., & Williams, J. C. (2008).
A  Black  Swan  in  the  Money Market.  Federal  Reserve  Bank of San Fransisco . Taleb, N. N. (2009 ). A Black Swan;
Rahasia  Terjadinya  Peristiwa- Peristiwa  Langka  yang  Tak
Terduga. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama.
Thaler, R. (2009). Nudge: Improving
Decisions About Health, Wealth, and  Happiness .  New  York:
Penguin. Thaler, R. (2016 ). Misbehaving: The Making of Behavioral Economics. New  York:  W.  W. Norton & Company.