Volume 12, Issue 01, February, 01, 2021, Pages. 113-125

## J urnal M anajemen (E disi E lektronik )
Sekolah Pascasarjana Universitas Ibn Khaldun Bogor
http://dx.doi.org/ 10.32832/jm-uika.v12i1.4046
Risiko Pasar Saham Perbankan Syariah d engan Metode Standar Deviasi Markowitz dan Value At Risk (Var)
Anita Permanasari a Riris aishah Prasetyowati b a,b Perbankan Syariah FEB UIN Syarif Hidayatullah Jakarta Anita_permanasari19@mhs.uinjkt.ac.id a riris.aishah@uinjkt.ac.id b
A R T I C L E I N F O
DOI: 10.32832/jm-uika.v12i1.4046
Article history: Received: 12-01-2021 Accepted: 28-01-2021 Available online: 02-02-2021
Keywords: Value at Risk; VAR, Historical  Simulation;  An- alogical  Simulation;  Risk; Return,  Standard  Devia- tion

## A B S T R A C T
This study describes the measurement of market risk in Islamic banking by calculating the Markowitz standard deviation and the market risk Value at Risk (VaR). The observation period is 108 days from January 2 to June 11, 2020. The methodology used to measure the greatest potential risk (loss) is the Marko- witz standard deviation approach and the Value at Risk (VaR) using the Historical and Modelling (Analytical) methods. The results showed were BRIS banks with an E (R) of 8.5% and a risk  level  of  1.33%.  The  lowest  portfolio  return  of  -0.1109% occurs  on  the  60th  day  and  the  highest  portfolio  return  of 0.0769% occurs on the 47th day. Then On the daily 95% VAR, the lowest 5% return on a daily basis for BRIS is 5% from 108 days, occurs on the 85th day of -0.248% and the highest return occurs on the 47th day of 0.1444%. At the daily 95% VAR, the lowest  5%  daily  return  of  BTPN  SYARIAH  is  5%  from  108 days, occurs on the 67th day of -0.247% and the highest return occurs on the 47th day of 0.758%.  At the daily 95%, VAR with 5%  lowest  daily  return  of  PANIN  SYARIAH  is  5%  from  108 days. The highest return does not occur until the 108th day (the day of this research observation). If we have PANIN SYARIAH shares of Rp. 1 billion then there is no market risk (loss rate) at 95% daily. For a 5% possibility of tomorrow's portfolio loss on BRIS shares .
Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .
114 | Permanasari, Prasetyowati
Jurnal Manajemen (Edisi Elektronik)

## 1. INTRODUCTION
Pandemi Covid-19 berdampak pada menurunnya Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), dimana  pada  tanggal  13  Maret  2020  perdagangan  saham  dihentikan  untuk  pertama  kali sejak 2008 karena pandemic Covid-19. OJK telah mengeluarkan kebijakan dengan mem- perpendek jam perdagangan dan penerapan auto rejection asimetris. Sejak 26 Mei hingga 3 Juni 2020, IHSG selalu ditutup di Zona hijau. Namun masih fluktuatif. Begitu pula untuk perbankan  syariah  di  Indonesia  merasakan  dampak  atas  fluktuasi  harga  saham.  Harga pasar  bergerak ke arah  yang  merugikan organisasi  menyebabkan terjadinya risiko pasar. Bank yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia adalah (BRIS, BTPN Syariah, PANIN Syariah).
Salah satu cara untuk mengukur besarnya risiko atau potensi kerugian  yang  mungkin terjadi pada portofolio  yang dimiliki  investor adalah  Value at Risk (VaR).  Pengukuran resiko pasar (market risk) dengan menggunakan metode Value at Risk ini sangat dibutuhkan oleh bank agar dapat mengalokasikan biaya dan memperkuat modal serta mempersiapkan diri terhadap akibat kerugian yang mungkin timbul.  Potensi kerugian  diartikan sebagai estimasi kerugian maksi- mum yang akan didapat selama jangka waktu ( time horizon ) tertentu dalam kondisi pasar nor- mal pada tingkat kepercayaan ( confidence level ) tertentu.
Pada umumnya dalam industry perbankan menggunakan persentil yakni tingkat 1%, 5% atau 10%.  Semakin  kecil  persentilnya  semakin  jauh  dari  nilai  rata rata  distribusinya  sehingga  se- makin  besar  kerugian  yang  dihitung.(Dr.  M.Nur  Rianto  Al  Arif,  Msi,2018).  Sebagai  contoh portofolio  yang  bernilai  Rp  1000.000.000,-,  memiliki  VaR  bulanan  sebesar  Rp  95.000.000,- dengan tingkat kepercayaan 99%. VaR berarti bahwa ada kemungkinan 1% kerugian lebih dari Rp 95.000.000,- dalam holding period yang diartikan dalam kondisi pasar normal.
Tujuan  yang  merupakan  perumusan  masalah  dalam  penulisan  ini  adalah  pengukuran  risiko pasar menggunakan dua pendekatan standar deviasi metode Markowith dan pendekatan Value at Risk dengan metode historical dan analytical, pada perbankan syariah yang terdaftar di pasar Modal Syariah (ISI) yaitu BRIS,BTPNS dan PANINS dengan periode 1 januari – 11 Juni 2020.

## 2. LITERATURE REVIEW

## 2.1. Imbal Hasil (Return)
Imbal hasil dari suatu aset adalah pendapatan yang akan diterima jika investor menginvestasi- kan uang pada suatu asset  finansial (saham, obligasi) atau aktiva rill (property,tanah) (Ghoz- ali,2007). Menurut (Jorion,2007), return secara nyata  menunjukkan perubahan  harga. Return dalam periode waktu ke-t dinotasikan dengan 𝑅𝑡 dijabarkan sebagai berikut:
Return = {[P(t + 1) – Pt]/Pt } x 100%
Dimana :
𝑃𝑡 = harga instrumen pada saat periode dan
𝑃𝑡 −1=harga instrumen pada saat periode sebelumnya.

## 2.2. Risiko
Risiko  merupakan  kerugian  karena  kejadian  yang  tidak  diharapkan  terjadi  (Sunaryo,  2007). Risiko dapat juga berarti sebagai volatilitas hasil ( outcome ) yang merupakan simpangan baku dari return (Jorion, 2007). Volatilitas umumnya berupa nilai suatu aktiva atau hutang (Ghoz- ali,2007).
Menurut (Tandelilin, 2010), terdapat dua ukuran penyimpangan atau ukuran penyebaran data yang dapat mewakili tingkat risiko, yaitu nilai varians dan standar deviasi. Tingkat risiko inves- tasi akan semakin tinggi jika penyebaran distribusi return suatu investasi semakin besar.
Bila  terjadi  banyak  observasi  (n)  return,  maka  dengan  menghitung  mean  (rata-rata)  dapat diestimsi ekspektasi return sesuai rumus:
Return rata-rata kemudian digunakan untuk mengestimasi varians tiap periode yaitu;
Varians per periode besarnya tergantung waktu saat return diukur. Standar deviasi adalah esti- masi risiko dari harga saham yang merupakan akar dari varians. yaitu;

## 2.3. Portofolio Investasi
Portofolio  Investasi  adalah  kombinasi  atau  gabungan  aset,  baik  berupa  aset  riil  maupun  aset finansial  yang  dimiliki  oleh  investor.  Portofolio  disebut  efisien  bila  portofolio  tersebut dibandingkan dengan portofolio lain memenuhi keadaan sebagai berikut:
a) Nilai ER (Expected Return) terbesar pada risiko yang sama, atau
b) 2.Memiliki risiko terkecil pada ER yang sama Return dari portofolio didefinisikan dengan persamaan:
Dimana: n = jumlah aset pada portofolio;
𝑅𝑖 , = return aset urutan-i pada periode urutan-t;
𝑤𝑖 = jumlah komposisi asset urutan-i dalam portofolio.
116 | Permanasari, Prasetyowati

## 2.4. Diversifikasi Portofolio
Diversifikasi portofolio adalah taktik membagi sumber uang atau asset investasi kedalam be- berapa  katagori  agar  menghasilkan  profit  yang  berimbang  atau  dapat  dikatakan  merupakan strategi investasi yang  menempatkan dana dalam berbagai instrument investasi dengan tingkat risiko  dan  potensi  keuntungan  yang  berbeda  (alokasi  asset).  Risiko  yang  didiversifikasikan merupakan risiko yang tidak sistematik yaitu risiko sekuritas yang dihilangkan saat membuat portofolio. Menurut Harry M. Markowitz (1952), risiko portofolio secara keseluruhan bisa di- turunkan bila aset-aset keuangan portofolio tersebut memiliki korelasi return yang lebih kecil dari positif satu. Diversifikasi dapat bermanfaat secara optimum bila imbal hasil (return) dian- tara investasi dalam satu portofolio berkorelasi negatif.

## 2.5. Deviasi Standar (Markowitz )
VaR mengembangkan lebih lanjut konsep kurva normal dari deviasi standar. VaR memberikan informasi  estimasi  berapa  besar  kerugian  dan  berapa  besar  kemungkinan  kerugian  tersebut. Adapun teknik perhitungan Deviasi standar sebagai berikut:
a) Tanpa Probabilitas
E(R) = ∑Ri/ N σ²R  = ∑(Ri – E(R))²/ (N-1) σ R = (σR²) ¹/²

## b) Dengan  Probabilitas
E(R) = ∑ pi.Ri σ²R  = ∑ pi(Ri – E(R))² σ R = (σR²) ¹/²

## 2.6. Value at Risk (VaR)
Value at risk (VaR) diartikan sebagai  estimasi kerugian terburuk selama jangka waktu tertentu pada tingkat kepercayaan tertentu yang telah ditentukan (Jorion,2007).  Adapun teknik perhi- tungan VaR sebagai berikut:

## Value at Risk Metode Historis
Return = {[P(t + 1) – Pt]/Pt } x 100%
dimana :
Pt = return saat periode t Pt+1 = return saat periode t+1
Rumus VaR Portofolio :
VaR Portofolio = [VaRx² + VaRy² + 2 x ρxy  x VaRx  x VaRy] ¹/²
Dimana :
VaRx = VaR ( Value at Risk saham X )
VaRy = VaR ( Value at Risk saham Y )
Ρxy = korelasi return saham X dengan saham Y

## 2.7. Asumsi dalam Metode Analistis
Metode analitis mengasumsikan bahwa distribusi normal baku yang berbentuk kurva lonceng ( bell  curve )  mendasari  return  (harga).  Metode  ini  menghitung  expected  return/nilai  yang  di- harapkan  (contoh  :  rata-rata),  deviasi  standar/penyimpangan  dari  nilai  yang  diharapkan  dan VaR.  Luas Wilayah tengah  95% berada :
 (Expected Return – (1,65 x deviasi standar) dan
 (Expected Return + (1,65 x deviasi standar)

## 2.8. Penelitian sebelumnya
Analisis perhitungan VaR portofolio yang dilakukan oleh Arthini et al (2012 pada empat pe- rusahaan listing (GGRM, HMSP, WIIM, RMBA) dengan menggunakan data historis dan data simulasi Monte Carlo menunjukan bahwa  nilai VaR dari data simulasi Monte Carlo dengan metode  Exact  lebih  mendekati  nilai  VaR  data  historis  baik  dari  nilai  expected  return  dan standar deviasinya.
Cakir et. al. (2013) menganalisis  VaR dimana untuk setiap portofolio yang ditunjuk dijalan- kan  metode  simulasi  Monte-Carlo  sebanyak  seribu  kali  untuk  menghitung  VaR.  Hasilnya menunjukan ada hubungan paralel antara risiko dihitung optimal portofolio dan nilai-nilai VaR portofolio. Value at Risk pada portofolio saham.
Corkalo menghitung VaR dengan metode variance covariace , simulasi historis dan Bootstraping . Hasilnya  berbentuk  grafik Histogram  dengan    kesimpulan  tidak  ada  jawaban  metode  mana yang terbaik untuk digunakan. Para investor harus memperhatikan komposisi dari portofolionya, lalu  memilih menggunakan metode apa.  Sangat  berguna  untuk  mengalisis  data  historis  agar dapat  melihat  distributions  of  return  dan  melihat  pendekatan  mana  yang  dapat  digunakan. Disarankan oleh Corkalo agar mengindari penggunaan metode yang kompleks gunakan metode simulasi historis dan Bootstraping akan memberikan estimasi yang lebih baik.
Metode historis dan analitis dipilih oleh penulis karena merupakan metode yang paling sederhana dimana hanya menggunakan data historis serta mengesampingkan asumsi return berdistribusi nor- mal dan sifat linier antara return portofolio dengan return aset tunggalnya.
118 | Permanasari, Prasetyowati

## 3. RESEARCH METHODS

## Data yang Digunakan
Penelitian ini  menggunakan data sekunder, yaitu data closing price (harga penutupan) saham harian  yang  telah  dipublikasikan  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  untuk  Bank  BRI  Syariah (BRIS),  Bank  BTPN  Syariah  (BTPS),  Bank  PANINS  Syariah    (PNBS)  dalam  108  hari perdagangan, mulai tanggal 2 Januari 2020 sampai dengan 11 Juni 2020.

## Operasional Variabel
Menggunakan  return  dari  perhitungan  closing  price  (harga  penutupan)  saham  harian  BRIS, BTPS, PNBS dalam 108 hari perdagangan atau 246 hari bisnis.

## Analisis Data yang dilakukan
Peneliti melakukan pengukuran risiko pasar dengan menggunakan Deviasi Standard dan VaR pada  aset  BRIS,  BTPS,  PNBS  serta  portofolionya. Portofolio  yang  dibentuk  dari  ketiga  aset tersebut adalah :
P1: Portofolio dari aset BRIS P2: Portofolio dari aset BTPS. P3: Portofolio dari aset PNBS P4: Portofolio dari aset BRIS , BTPS, PNBS.
Bobot  per  aset  pada  setiap  portofolio  dihitung  berdasarkan  proposi  masing  masing  PT  BRI SYARIAH  (BRIS)  35%,  PT  BTPN  SYARIAH  (BTPS)  35%  dan  PT  PANIN  SYARIAH (PNBS) 30%. Digunakan software Microsoft Excel untuk membantu analisis data.

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  analisa  kuantitatif  dimana  perhitungan  yang  digunakan  adalah perhitungan  Standar  Deviasi  Markowitz  tanpa  atau  dengan  probabilitas.  Serta  perhitungan Value at Risk (VAR) secara historis dan analitikal menggunakan toolkit dan Microsoft Excel.

## 4. RESULTS

## 4.1. Standar Deviasi Tanpa Probalititas
Tabel 1 . E(R) dan SD

## Sumber : Data olahan (2020)
Tabel  1 .  Menunjukkan  hasil  dari  perhitungan  standar  deviasi  Markowitz  tanpa  probabilitas adalah sebagai berikut:  Pada tingkat ekspeted return dengan metode Aritmatika (AM) menun- jukkan masing-masing bank sebesar : BRIS sebesar 8,5% , BTPN sebesar 1,25%, dan Panins sebesar  0,93%.Sementara  pada  tingkat  ekspeted  return  dengan  metode  Geometrika  (GM) menunjukkan masing-masing bank sebesar : BRIS sebesar 0,52% , BTPN sebesar 0,60%, dan dan Panins sebesar 0,64%. Untuk tingkat varian (σ 2 ) pada masing-masing bank adalah : BRIS sebesar 11,51% , BTPN sebesar 11,22%, dan Panins sebesar 9,58%. Untuk tingkat risiko yang ditunjukkan oleh standar deviasi  (σ) pada masing-masing bankadalah: BRIS sebesar 1,33% , BTPN sebesar 1,26%, dan Panins sebesar 0,92%. Dari  ketiga bank ini, yang E(R) nya paling tinggi adalah BRIS pada metode AM sebesar 8,5%, sementara E ( R ) dengan metode GM yang paling tinggi adalah Panins sebesar 0,64%. Untuk tingkat varian (fluktuasi)  tertinggi adalah bank  BRIS  sebesar  11,51%.  Dan  tingkat  risiko terendah  adalah  bank  Panins  sebesar  0,92%. Rekomendasi untuk pemilihan saham yang efisien dari ketiga bank adalah  bank BRIS dengan E (R ) sebesar 8,5% dan tingkat risiko sebesar 1,33%.
Kovarian  yang menunjukkan arah pergerakan dua buah aktiva yang paling tinggi adalah BRIS dan BTPNS sebesar 1,08% dengan nilai positif dan arah yang sama. Sementara kovarian untuk PANINS dan BRIS sebesar  0,927%, hamper sama dengan kovarian dari  PANINS dan BTPN sebesar  0,925%  untuk  pergerakan  dengan  nilai  positif  dan  arah  yang  sama.  Korelasi  yang menunjukkan besarnya hubungan pergerakan antara dua aktiva relative terhadap masing-mas- ing risikonya, pada BRIS dan BTPNS  sebesar 82,82% adalah korelasi  yang kuat. Pada bank PANINS dengan BRIS menunjukkan korelasi sebesar 83,29% adalah hubungan yang kuat. Un- tuk  bank  PANINS  dengan  BTPNS  menunjukkan  korelasi  sebesar  85,25%  adalah  hubungan
yang terkuat dari ketiga korelasi tersebut
4.2 Standar Deviasi dengan Probalititas

## Tabel 2. Risiko Pasar dan SD
Sumber : data olahan (2020)
Tabel  2 menunjukkan  hasil  pengukuran  Risiko  Pasar  pada  bank-bank  Islam  yang go-publik menggunakan  standar deviasi dengan probabilitas pada portofolio dengan analysis  tool pack diperoleh  hasil  penghitungan  untuk expected  return ,  varian,  dan  tingkat  risiko  pada  masing- masing aktiva di setiap tanggal transaksi.

## 4.3 VAR Metode Historical

## a) VAR BRIS
Pada VAR 95% harian maka 5% return terendah harian BRIS  adalah 5% dari 108 hari , terjadi pada ke 85 hari sebesar -0,248% dan return tertinggi terjadi pada hari ke 47 sebesar 0,1444%. (Asumsi nilai Asset Rp. 1 Milyar pada saham BRIS). Maka :
VAR 95% harian =  -0,248% x Rp. 1 Milyar = - Rp. 2.480.000,-
Kesimpulannya :
Jika kita memiliki saham BRIS sebesar Rp. 1 Milyar maka risiko pasar (tingkat kerugian) pada 95% harian tidak lebih dari Rp. 2.480.000,-

## b) VAR BTPN SYARIAH
Pada VAR 95% harian maka 5% return terendah harian BTPN SYARIAH  adalah 5% dari 108 hari , terjadi pada ke 67 hari sebesar -0,247% dan return tertinggi terjadi pada hari ke 47 sebesar 0,758%. (Asumsi nilai Asset Rp. 1 Milyar pada saham BTPN SYARIAH). Maka :
VAR 95% harian =  -0,247% x Rp. 1 Milyar = - Rp. 2.470.000,-
Kesimpulannya :
Jika kita memiliki saham BTPN SYARIAH sebesar Rp. 1 Milyar maka risiko pasar (tingkat
kerugian) pada 95% harian tidak lebih dari Rp. 2.470.000,-.

## c) VAR PANIN SYARIAH
Pada VAR 95% harian dengan 5% return terendah harian PANIN  SYARIAH  adalah 5% dari 108 hari , Tidak terjadi,  demikian pula pada  return tertinggi tidak terjadi  sampai dengan hari ke 108 (hari pengamatan penelitian ini).   Maka :
VAR 95% harian =  0 % x Rp. 1 Milyar =  Rp. 0
Kesimpulannya :
Jika kita memiliki saham PANIN  SYARIAH sebesar Rp. 1 Milyar maka tidak ada  risiko pasar (tingkat kerugian) pada 95% harian.

## Tabel 3. Korelasi Saham Bank Syariah
Sumber : Data olahan (2020)
Korelasi return saham BRIS dan BTPN Syariah sebesar 82,82% menunjukkan hubungan yang kuat  sebagai aktiva bank syariah. Korelasi antara BRIS dan PANIN Syariah sebesar 83,29% memiliki hubungan yang kuat. Dan korelasi return BTPN Syariah dan PANIN syariah sebesar 85,24% memiliki hubungan yang lebih kuat dari dua saham lainnya.

## VAR Portofolio ketiga Bank syariah (BRIS, BTPNS, dan PANINS)
Return  portofolio  terendah  sebesar  -0,1109%  terjadi  pada  hari  ke  60  dan  return  portofolio tertinggi sebesar 0,0769% terjadi pada hari ke 47. Maka VAR 95% harian adalah :
VAR 95% harian = -0,1109% x Rp. 3 Milyar = Rp. 3.327.000,-
Kesimpulannya :
Jika memiliki asset senilai Rp. 3 Milyar dengan proporsi masing-masing saham bank syariah Rp.  1  Milyar,  maka  kemungkinan  esok  hari    total  kerugian  yang  akan  diterima  sebesar  Rp. 3.327.000, -

## 4.4. Var Metode Modelling (Analytical)
a) Var Analytical BRIS
Luas wilayah tengah 95%  (AM) berada pada (Rata-rata – (1,65 x deviasi standar), maka be- rasarkan hasil penghitungan VaR analisis pada grafik 1. Sebagai berikut:
VAR BRIS =  -0,008495(1,65*0,013246) = -0,008495 – 0,0218559  = - 0,0303509
VAR BRIS = - 0,0303509 X Rp. 1 Milyar = - Rp. 30.350.900,-
Untuk kemungkinan 5% kerugian portofolio esok hari pada saham BRIS dengan asumsi asset 1 milyar kemungkinan ruginya adalah sebesar Rp 30.350.900,-

## Grafik 1. Var Analiysis BRIS
Sumber : Data olahan (2020)

## b) VaR Analytical BTPN  Syariah
Luas wilayah tengah 95%  (AM) berada pada (Rata-rata – (1,65 x deviasi standar), maka be- rasarkan hasil penghitungan VaR analisis pada grafik 2. Sebagai berikut:
VAR BTPNS  =  -0,010245(1,65*0,012601) = -0,010245 – 0,02079165 = - 0,03103665 VAR BTPNS = - 0,03103665 X Rp. 1 Milyar = - Rp. 31.036.650,-
Untuk kemungkinan 5% kerugian portofolio esok hari pada saham BTPNS  dengan asumsi asset 1 milyar kemungkinan ruginya adalah sebesar Rp 31.036.650,-
Grafik 2. VaR Analysis BTPN
Sumber : Data Olahan (2020)

## c) VaR Analytical Panin Syariah
Luas wilayah tengah 95%  (AM) berada pada (Rata-rata – (1,65 x deviasi standar), maka be- rasarkan hasil penghitungan VaR analisis pada grafik 3. Sebagai berikut:
VAR PANINS  =  -0,009259(1,65*0,009174) = -0,009259 – 0,0151371 = - 0,0243961 VAR PANINS = - 0,0243961 X Rp. 1 Milyar = - Rp. 24.396.100,-
Untuk kemungkinan 5% kerugian portofolio esok hari pada saham  PANINS   dengan asumsi asset 1 milyar kemungkinan ruginya adalah sebesar Rp 24.396.100,-

## Grafik 3. VaR Analysis Panin Syariah
Sumber : Data Olahan (2020)
124 | Permanasari, Prasetyowati

## 5. CONCLUSION AND SUGGESTION
Pengujian resiko pasar pada saham saham bank syariah Indonesia (BRI Syariah, BTPN Syariah, PANIN Syariah) dengan dua pendekatan :
1. Standar Deviasi (Teori Markowizt)
2. Value At Risk (VaR) dengan metode Historical dan Analytical
Hasil  yang  diperoleh  adalah  pada  pendekatan  standar  Deviasi  dengan  probabilitas  dan  tanpa probabilitas menunjukkan expected return, varian dan tingkat risiko pada ketiga bank hasil yang sama dimana Expected Return tertinggi pada BRIS, demikian pula pada tingkat varian dan ting- kat risikonya. Hasil ini sesuai dengan perilaku dari pasar modal yaitu High Risk High Return.
Hasil pada pengujian risiko pasar dengan pendekatan Value At Risk (VAR) dengan dua metode yaitu, Historical dan analytical. Hasilnya menunjukkan, pada Metode Historical membuktikan bahwa tingkat kerugian yang besar dicapai oleh saham BRIS, sementara pada saham PANIN Syariah  karena  tidak  ada  pergerakan  selama  108  hari  sehingga  VAR  bernilai  nol.  Dan  hasil pada  Metode  Analytical  resiko  pasar  pada  ketiga  bank  tersebut  menunjukan  tingkat  risiko dengan metode VAR keduanya memiliki hasil  yang tidak jauh berbeda.
Untuk penelitian selanjutnya disarankan menggunakan data bank syariah regional baik asean maupun lainnya, juga dengan metode yang lengkap baik standar deviasi, VAR Historis, VAR analytical maupun metode Monte Carlo.

## R EFERENCES
[1] Al Arief M Nur Rianto,Dr, Msi, dan  Yuke Rahmawati, MA, 2018, Manajemen Risiko Perbankan Syariah, CV Pustaka Setia, Bandung
[2] Arthini,  KD  &  Harini,  2012.  Perhitungan  VaR  portofolio  saham  menggunakan  data historis dan data simulasi Monte Carlo .e-Journal Matematika, Volume 1, Nomor 1 Agustus 2012.
[3] Buchdadi, AD, 2008, penghitungan Value at Risk portofolio saham perusahaan berbasis syariah dengan pendekatan EWMA, Jurnal Akuntansi Keuangan
[4] Cakir HM  & Uyar M, 2013. Portofolio Risk Management  with  Value  at  Risk:  A  Monte- Carlo Simulation on ISE-100. International Research Journal of Finance and Economics.
[5] Čorkalo, Š. 2011. Comparison  Of Value At Risk Approaches On A Stock. CRORR, Volume 2.
[6] Habib  Ahmed,MA,M.Econ,PHd,  Dr  Tariqullah  Khan,  2014,   Manajemen  Risiko  In- dustri Keuangan Syariah, PT Aqwam Meda Profetika, Solo
[7] Hanafi,  Maduh  M.  Dr,MBA,  Dr  Tariqullah  Khan,  2014,    Manajemen  Risiko, UPP STIM YKPN , Yogyakarta.
[8] Imam W, Fenny R,  M. Budi P, Niken Iwani SP, 2015, Risk Management for Islamic Banks, Wiley Finance Series, Singapore.
[9] Jurnal Akuntansi, Department Akuntansi FEUI, Jakarta.
[10] Jogiyanto,  Hartono,Akt,Mba,Phd,CMA 2014, Teori dan Praktek Portofolio dengan Ex- cel, Salemba Empat,Jakarta.
[11] Leony P Tupan, Tohap Manurung, Jantje D. Prag (2013), Pemilihan Portofolio Optimal Dengan Pendekatan Value At Risk (VaR), Thesis, MMUGM Yogyakarta
[12] Sahara, Ayu Yanita. (2013). Analisis pengaruh inflasi, suku bunga BI, dan produk do- mestik  bruto terhadap  return  on  asset  (ROA)  bank  syariah  di  Indonesia. Jurnal  Ilmu Manajemen (JIM) , 1(1).
[13] Sudarsono, Heri . (2009). Dampak Krisis Keuangan Global terhadap Perbankan di In- donesia:  Perbandingan antara Bank  Konvensional  dan Bank Syariah . La Riba Vol. 3 No.1, 12-13
[14] Sahara, Ayu Yanita. (2013). Analisis pengaruh inflasi, suku bunga BI, dan produk do- mestik  bruto terhadap  return  on  asset  (ROA)  bank  syariah  di  Indonesia. Jurnal  Ilmu Manajemen (JIM) , 1(1).
[15] S ukarno,  Kartika  Wahyu,  &  Muhamad  Syaichu.  (2006).  Analisis  Faktor-faktor  yang Mempengaruhi Kinerja Bank Umum di Indonesia. Jurnal Studi Manajemen & Organ- isasi . 3(2): 46-57
[16] Swandayani, D. M., & Kusumaningtias, R. (2012). Pengaruh inflasi, suku bunga, nilai tukar valas dan jumlah uang beredar terhadap profitabilitas pada perbankan syariah di Indonesia periode 2005-2009. AKRUAL: Jurnal Akuntansi , 3(2), 147-166.
[17] Syafrida,  Ida,  &  Ahmad  Abror.  (2011).  Faktor-faktor  Internal  dan  Eksternal  yang Mempengaruhi Aset Perbankan Syariah di Indonesia. Jurnal Ekonomi Islam dan Bisnis . 10(1): 19-24.
[18] Werdaningtyas, H. (2002). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Profitabilitas Bank Take Over Pre Merger. Jurnal Manajemen Indonesia , 1(2).
[19] Wibowo, E. S., & Syaichu, M. (2013). Analisis pengaruh suku bunga, inflasi, car, bopo, npf terhadap profitabilitas bank syariah. Diponegoro Journal of Management , 2(2), 10- 19.
[20] Yumanita, D. (2005). Bank Syariah: Gambaran Umum. Jakarta: Pusat Pendidikan dan Studi Kebanksentralan (PPSK) Bank Indonesia .