## PERHITUNGAN TINGKAT RISIKO CYBER PADA LAYANAN KEUANGAN DIGITAL BERDASARKAN BIAYA KERUGIAN AGREGAT
Putri Chaerunnisa Febryanti 1)* , Betty Subartini 2) , Riaman 3) 1), 2), 3) Prodi Matematika FMIPA Universitas Padjadjaran, Jl Ir Soekarno Bandung-Sumedang Km 21, 45360.
* putri19041@mail.unpad.ac.id

## Abstract
The financial sector  has  innovations  that will  change the foundation  of  central banking  and revolutionize  all  users  of  financial  services,  namely  Financial  Technology  (FinTech).  The application of FinTech has resulted in technology and communication-based crimes increasing rapidly. Based on data from the Honeynest Project from BSSN - IHP in May-November 2018, Indonesia received 12,895,554 cyber attacks. This study aims to estimate the level of cyber risk based  on  the  aggregate  cost  of  losses  in  digital  financial  services  based  on  an  operational model  that  can  minimize  the  required  capital.  This  study  uses  a  quantitative  approach  by calculating the frequency of incidents of cyber attacks following the Poisson distribution, the distribution  of  losses  following  the  exponential  distribution  function,  and  calculating  the amount  of  aggregate  losses.  The  results  of  the  study  show  that  the  Poisson  distribution  and exponential distribution can be used to measure cyber risk based on the aggregate loss cost, with the largest aggregate loss cost of Rp. 2,925,235.49.
Keywords: Cyber Risk, Cyber Attack, Financial Technology.

## Abstrak
Sektor  keuangan  memiliki  inovasi  yang  akan  mengubah  fondasi  perbankan  sentral  dan merevolusi semua pengguna jasa keuangan, yaitu Financial Technology(FinTech). Penerapan FinTech  mengakibatkan  kejahatan  berbasis  teknologi  dan  komunikasi  pun  meningkat  pesat. Berdasarkan data dari Honeynest Project dari BSSN – IHP pada Bulan Mei-November 2018, Indonesia  mendapatkan  12.895.554  serangan  cyber.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengestimasi tingkat risiko cyber berdasarkan biaya kerugian agregat pada layanan keuangan digital  berdasarkan  model  operasional  yang  dapat  meminimalkan  modal  yang  diperlukan. Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  dengan  menghitung  frekuensi  kejadian serangan  cyber  mengikuti  distribusi  Poisson,  distribusi  kerugian  mengikuti  fungsi  distribusi eksponensial,  serta  perhitungan  besarnya  kerugian  agregat.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa distribusi Poisson dan distribusi eksponensial dapat digunakan untuk mengukur risiko
Volume 9 No. 1 Bulan Juni  Tahun 2023
cyber berdasarkan biaya kerugian agregat,  dengan biaya kerugian agregat  terbesar  adalah sebesar Rp2.925.235,49.
Kata kunci: Risiko Cyber, Serangan Cyber, Financial Technology

## PENDAHULUAN
Sektor  keuangan  memegang  peranan penting  dalam  perekonomian  dan  merupakan sektor  yang  terus  berkembang  sesuai  dengan kebutuhan masyarakat. Menurut Carney (2016), inovasi sektor keuangan akan mengubah fondasi perbankan  sentral  dan  merevolusi  semua pengguna jasa keuangan. Inovasi tersebut adalah Financial  Technology ( FinTech ). FinTech diharapkan  dapat  membuat  proses  transaksi keuangan ini meliputi pembayaran, peminjaman uang, transfer, ataupun jual beli saham menjadi lebih  efektif  dan  efisien.Meskipun  penerapan FinTech diikuti oleh teknologi blockchain yang digunakan  untuk  keamanan,  namun  peristiwa seperti  serangan cyber tidak  dapat  dihindari. Tujuan  dari  serangan cyber itu  sendiri  adalah untuk  merusak  hingga  menghancurkan  sistem cyber baik  pada  jaringan  komputer  maupun internet.  Adaptasi FinTech di  sektor  keuangan juga  pada  akhirnya  mengantarkan  banyak perusahaan FinTech mengeluarkan  digital currency dan  digital wallet nya  sendiri  guna mempermudah  transaksi  keuangan.  Contoh FinTech di  sektor  keuangan  yang  banyak digunakan  pada  saat  ini  adalah  Dana,  Flip, Gopay, OVO, dan sebagainya. Oleh karena itu, regulator  mewajibkan  bank  dan  perusahaan asuransi untuk menanggung risiko modal untuk kerugian operasional yang mungkin timbul dari serangan cyber . Model risiko operasional dapat meminimalkan  modal  yang  diperlukan  untuk memproyeksikan risiko operasional dan dengan demikian  memungkinkan  penggunaan  modal yang  diperlukan  untuk  ooperasi  perbankan secara  lebih  efisien  dan  lebih  tepat  sasaran (Lesmana, 2017).

## METODE PENELITIAN

## Financial Technology
Financial  Technology atau  keuangan digital adalah layanan keuangan yang disediakan melalui infrastruktur diggital seperti telepon seluler dan internet, dengan uang tunai minimal  dan  cabang  perbankan  tradisional (McKinsey,  2016). Financial  Technology mencakup semua tipe jasa keuangan (pembayaran,  kredit,  tabungan,  asuransi,  dan semua produk keuangan), semua tipe pengguna layanan  keuangan  (individu  pada  semua  level pendapatan,  pelaku  usaha  pada  semua  skala usaha,  dan  pemerintah),  serta  semua  tipe penyedia  jasa  keuangan  (bank,  penyedia  jasa pembayaran, financial  technology  start-ups, retailer ,  perusahaan  telekomunikasi,  dan institusi  keuangan  lainnya).  Berdasarkan keterlibatannya, financial  technology dapat dibedakan  menjadi  segmen  pembiayaan, pengelolaan  aset,  pembayaran,  dan  fungsi financial technology lainnya.

## Risiko
Menurut Peraturan BI No. 5/8/PBI/2003, Risiko adalah potensi kerugian akibat terjadinya suatu  peristiwa  tertentu.  Kemudian,  menurut Peraturan BI No.11/25/PBI/2009, Risiko terbagi kedalam 8 jenis, yaitu risiko kredit, risiko pasar, risiko  operasional,  risiko  likuiditas,  risiko kepatuhan,  risiko  hukum,  risiko  reputasi,  dan risiko strategis.

## Risiko Cyber
Risiko cyber dapat didefinisikan sebagai suatu risiko operasional terhadap aset informasi
Putri Chaerunnisa Febryanti, Betty Subartini, dan Riaman: Perhitungan Tingkat Risiko Cyber Pada Layanan Keuangan Digital Berdasarkan Biaya Kerugian Agregat FIBONACCI : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika. Vol. 9 (1), pp: 95-104
dan  teknologi  yang  mampu  memengaruhi kerahasiaan,  ketersediaan,  integritas,  maupun sistem  informasi  (Cebula  and  Young,  2010). Risiko cyber tidak  selalu  berbentuk  serangan cyber ( cyber  attack )  yang  bermaksud  jahat, namun ada juga insiden cyber ( cyber incidents ), seperti pembaruan perangkat lunak.

## Transaksi Berbasis Internet
Transaksi  berbasis  internet  meliputi transaksi keuangan melalui pembayaran digital dan  layanan e-Banking .  Sistem  pembayaran digital menyediakan metode pembayaran untuk pembelian  barang  dan  jasa  melalui  internet. Selanjutnya, layanan e-Banking adalah layanan perbankan  yang  meliputi Internet  Banking , Mobile  Banking, SMS Banking ,  dan Phone Banking .

## Variabel Acak
Variabel  acak  adalah  variabel  yang nilainya  ditentukan  secara  acak.  Variabel  acak terdiri  dari  variabel  acak  diskrit  dan  variabel acak kontinu. Variabel acak dikatakan variabel acak  diskrit  jika  ruangnya  terbatas  atau  dapat dihitung  (Sitopu.  J.  W,  2022).  Misalkan 𝑋 adalah  variabel  acak  diskrit  dengan  ruang  S, fungsi kepadatan peluang 𝑋 diberikan oleh:
𝑝 𝑥 (𝑥) = 𝑃(𝑋 = 𝑥), 𝑥 ∈ 𝑆, (1)
dan  memenuhi  dua  sifat  pada  persamaan  (2) berikut:
∑ 𝑝 𝑥 𝑖 (𝑥 𝑖 ) = 1 𝑛 𝑖=1 𝑑𝑎𝑛 0 ≤ 𝑝 𝑥 (𝑥) ≤ 1,
(2.2) (2)
Selanjutnya,  variabel  acak  kontinu  adalah variabel  acak  yang  menghasilkan  semua  nilai yang  berskala  kontinu  (Pratikno  et  al.,  2020).
Fungsi  kepadatan  peluang  pada  variabel  acak kontinu memenuhi persyaratan pada persamaan (3) sampai (5) berikut:
𝐹(𝑥) ≥ 0 ∀ 𝑥 ∈ 𝑅, (3) ∫ 𝑓(𝑥)𝑑𝑥 = 1 ∞ −∞ , (4)
𝑃(𝑎 < 𝑋 < 𝑏) = ∫ 𝑓(𝑥)𝑑𝑥, ∞ −∞ (5)

## Distribusi Poisson
Distribusi  Poisson  digunakan  berkenaan dengan banyaknya peristiwa  yang terjadi  pada selang  waktu  atau  area  tertentu.  Distribusi Poisson mempunyai karakteristik yaitu peubah acaknya  diskrit  dan  informasi  mengenai besarnya  nilai  rata  –  rata  dari  suatu  kejadian dalam  suatu  interval  waktu  tertentu (𝜇) . Menurut  Sugito  (2011),  persamaan  dari distribusi Poisson ditunjukkan pada persamaan berikut:
𝑃(𝑋 = 𝑥) = 𝜇 𝑥 𝑒 −𝜇 𝑥! , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥 = 0,1,2, … (6)
dengan: 𝑥 : bilangan cacah
𝑒 : bilangan eksponensial = 2,718281…
𝜇 :  rata  –  rata  dari  suatu  kejadian  dalam  suatu interval waktu tertentu.
Ekspektasi  dan  varians  dari  distribusi  Poisson adalah:
𝐸[𝑋] = 𝜇, (7) 𝑉𝑎𝑟[𝑋] = 𝜇. (8)
Volume 9 No. 1 Bulan Juni  Tahun 2023

## Distribusi Eksponensial
Distribusi  eksponensial  menggambarkan probabilitas waktu tunggu antar peristiwa dalam distribusi  Poisson.  Menurut  Sugito  (2011), variabel acak kontinu 𝑋 berdistribusi eksponensial  dengan  parameter 𝜆 > 0 ,  jika mempunyai fungsi distribusi berikut:
𝑓(𝑥) = { 𝜆𝑒 −𝜆𝑥 , 𝑥 > 0 0, 𝑥 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 (9)
dengan:
𝜆 = 1 𝜇 : parameter skala distribusi eskponensial.
Fungsi distribusi kumulatifnya adalah:
𝐹(𝑋; 𝜆) = 1 − 𝑒 −𝜆𝑥 (10)
Ekspektasi dan varians dari distribusi eksponensial adalah:
𝐸(𝑥) = 1 𝜆 (11) 𝑉(𝑥) = 1 𝜆 2 (12)

## Prosedur Uji Chi-Square
Chi-Square adalah variabel acak kontinu yang  berhubungan  dengan  suatu  item  atau respon  yang  dapat  dibagi  menjadi  beberapa kategori.  Tujuan  dari  metode  uji  Chi-Square adalah  untuk  menguji  apakah  terdapat perbedaan  yang  signifikan  antara  jumlah pengamatan  suatu  objek  atau  respon  spesifik dari setiap klasifikasi terhadap nilai harapannya berdasarkan hipotesis nol. Menurut Napitupulu (2009),  prosedur  uji  chi-square  adalah  seperti berikut:

## Menentukan formulasi hipotesis.
𝐻 𝑜 :  model  yang  diujikan  mengikuti  suatu distribusi tertentu
𝐻 1 :  model  yang  diujikan  mengikuti  distribusi lainnya
Menentukan taraf signifikan (𝛼) dan nilai 𝜒 2 dengan menghitung derajat bebas menggunakan rumus 𝑛 − 𝑘 − 1 .
Menentukan nilai tabel berdasarkan tabel Chi- Square.
Menentukan kriteria pengujian
𝐻 0 diterima apabila nilai uji statistik ≤ nilai chi- tabel
Menentukan  nilai  uji  statistik menggunakan persamaan:
𝝌 𝟐 = ∑ [ (𝑶 𝒊 − 𝑬 𝒊 ) 𝟐 𝑬 𝒊 ] 𝒏 𝒊=𝟎 (13)
dengan:
𝑂 𝑖 :  nilai  pengamatan  yang  diperoleh  pada kategori ke-i.
𝐸𝑖 :  nilai  harapan  ( expected  value )  pada kategori ke-i.
Penarikan  kesimpulan berdasarkan  kriteria pengujian.

## Objek Penelitian
Pada penelitian ini, objek penelitian yang digunakan adalah tingkat risiko cyber berdasarkan histori kerugian layanan perusahaan FinTech yang dihitung dari banyaknya kejadian serangan cyber sebelum  pandemi  covid-19,
Putri Chaerunnisa Febryanti, Betty Subartini, dan Riaman: Perhitungan Tingkat Risiko Cyber Pada Layanan Keuangan Digital Berdasarkan Biaya Kerugian Agregat FIBONACCI : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika. Vol. 9 (1), pp: 95-104
yaitu tahun 2010 – 2018 yang diasumsikan sama dan mengakibatkan adanya kerugian perusahaan yang dilansir dari situs Kaggle.

## Tahapan Analisis Data
1) Mengumpulkan  data  perusahaan  layanan keuangan global yang mengalami serangan cyber dan  terhimpun  dalam  situs  Kaggle selama periode 2010 – 2018.
2) Membuat  asumsi  model  untuk  frekuensi kejadian  serangan cyber menggunakan distribusi Poisson.
3) Membuat  asumsi  model  dan  menghitung distribusi  kerugian  menggunakan  fungsi distribusi eksponensial.
4) Menguji kecocokan model dengan menggunakan  uji  chi-square  seperti  pada persamaan  (13)  dengan  bantuan  software Microsoft Excel 2019.
5) Membuat  model  untuk  distribusi  kerugian agregat.
6) Menghitung probabilitas frekuensi kejadian dengan  menggunakan generated  random number yang  dibangkitkan  menggunakan software R Studio dengan syntax
𝑅𝑃𝑂𝐼𝑆𝑆 < −(𝑛, 𝜇) , dengan 𝑛
menyatakan banyaknya bilangan acak yang dibangkitkan,  dan 𝜇 adalah  parameter
Poisson.
7) Menghitung probabilitas distribusi kerugian dengan  menggunakan uniform  generated
random number yang dibangkitkan
menggunakan  software  R  dengan  syntax
𝑅𝑈𝑁𝐼𝐹 < −9𝑛, 𝑚𝑖𝑛 = 𝑥, 𝑚𝑎𝑥 = 𝑦) , dengan 𝑛 menyatakan banyaknya bilangan acak yang dibangkitkan, 𝑥 adalah bilangan acak minimun, dan 𝑦 adalah bilangan acak maksimum.
8) Melakukan simulasi sebanyak 1.000 kali.
9) Mengurutkan  kerugian  berdasarkan  yang terbesar.
10) Menentukan  risiko  berdasarkan  kerugian yang terbesar.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Data Penelitian
Data yang digunakan bersumber dari data jumlah penyedia layanan keuangan digital yang mengalami  serangan cyber dan  diperoleh  dari situs  Kaggle  selama  periode  2010  –  2018 (Sebelum Covid-19) dan didapatkan berjumlah 60 serangan cyber , dengan rata – rata banyaknya serangan cyber pertahun (𝜇) yaitu 6,67.

## Asumsi Model Frekuensi Kejadian
Model frekuensi serangan cyber dianalisa per  tahun.  Diasumsikan  bahwa  frekuensi mengikuti  distribusi  Poisson.  Probabilitas 𝑥 kejadian  serangan  cyber  dinyatakan  dalam fungsi:
𝑝(𝑥 𝑖 ) = 𝑒 −𝜇 𝜇 𝑥 𝑖 𝑥 𝑖 ! (14)
dengan:
𝜇 : rata – rata peristiwa serangan cyber selama periode 9 tahun, yaitu 6,67.
𝑥 𝑖 : kemungkinan terjadinya serangan cyber per tahun, dengan 𝑖 = 0,1, … ,10 .
𝑒 : bilangan eksponensial = 2,718281…

## Asumsi Model Distribusi Kerugian
Model  distribusi  frekuensi  kerugian diasumsikan mengikuti distribusi eksponensial. Distribusi kerugian dinyatakan dalam fungsi:
𝒒(𝒙) = 𝝀𝒆 −𝝀𝒙 (15)
Distribusi kerugian kumulatifnya adalah:
𝑸(𝒙; 𝝀) = 𝟏 − 𝒆 𝝀𝒙 (16)
Volume 9 No. 1 Bulan Juni  Tahun 2023
dengan:
𝜆 = 1 𝜇 = 1 6,67 = 0,15 :  parameter  skala  untuk rata  –  rata  peristiwa  serangan cyber selama periode 9 tahun.
𝑥 :  besarnya  distribusi  kerugian  dari  peristiwa yang terjadi
𝑒 : bilangan eksponensial = 2,718281…

## Uji  Kecocokan  Asumsi  Model  Frekuensi Kejadian
Uji  kecocokan  asumsi  model  frekuensi kejadian yang diasumsikan mengikuti distribusi Poisson, dengan menggunakan software Microsoft  Excel  2019,  diperoleh  hasil  uji kecocokan asumsi model pada Tabel 1 memiliki nilai  uji  statistik (𝜒 2 ) ≥ nilai  chi-tabel
(𝜒 (0,05)(7)
2 ) yaitu  14,067,  yang  menunjukkan bahwa  frekuensi  kejadian  benar  mengikuti distribusi Poisson.
Tabel 1. Hasil uji statistik chi-square untuk asumsi model frekuensi kejadian
𝒙 𝒊 𝒑(𝒙 𝒊 ) 𝑶 𝒊 𝑬 𝒊 (𝑶 𝒊 − 𝑬 𝒊 ) 𝟐 𝑬 𝒊 0 0,0014 0 0,0128 0,0128 1 0,0093 0 0,0838 0,0838 2 0,0306 0 0,2741 0,2741 3 0,0668 1 0,5965 4 0,1094 1 0,9730 0,0007 5 0,1435 1 1,2708 0,0577 6 0,1568 3 1,3864 1,8780 7 0,1468 0 1,2999 8 0,1203 0 1,0683 1,0683 9 0,0876 1 0,7810 0,0614 10 0,0575 2 0,5138 4,2996 Jumlah 0,8726 9 7,7468 7,7365
Uji  Kecocokan  Asumsi  Model  Distribusi Kerugian
Uji  kecocokan  asumsi  model  distribusi kerugian yang diasumsikan mengikuti distribusi eksponensial,  dengan  menggunakan software Microsoft  Excel  2019,  diperoleh  hasil  uji
kecocokan asumsi model pada Tabel 2 memiliki nilai  uji  statistik (𝜒 2 ) ≥ nilai  chi-tabel
(𝜒 (0,05)(2) 2 ) yaitu  5,991,  yang  menunjukkan bahwa  distribusi  kerugian  benar  mengikuti distribusi eksponensial.
Putri Chaerunnisa Febryanti, Betty Subartini, dan Riaman: Perhitungan Tingkat Risiko Cyber Pada Layanan Keuangan Digital Berdasarkan Biaya Kerugian Agregat FIBONACCI : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika. Vol. 9 (1), pp: 95-104
Tabel 2. Hasil uji statistik chi-square untuk asumsi model distribusi kerugian
𝒑 Interval Kelas 𝒙 𝒑 𝒒(𝒙 𝒑 ) 𝑸(𝒙 𝒑 ; 𝝀) 𝑶 𝒑 𝑬 𝒑 (𝑶 𝒑 − 𝑬 𝒑 ) 𝟐 𝑬 𝒑
1 0 – 3 3 0,09 𝑄(𝑋 ≤ 3) 0,36 1 1,08 0,007 𝑝 Interval Kelas 𝑥 𝑝 𝑞(𝑥 𝑝 ) 𝑄(𝑥 𝑝 ; 𝜆) 𝑂 𝑝 𝐸 𝑝 (𝑂 𝑝 − 𝐸 𝑝 ) 2 𝐸 𝑝
2 3 – 5 5 0,07 𝑄(𝑋 ≤ 5) 0,52 2 2,11 0,005 3 5 – 7 7 0,05 𝑄(𝑋 ≤ 7) 0,65 3 3,90 0,207 4 7 – 10 10 0,03 𝑄(𝑋 ≤ 10) 0,77 3 6,99 2,279 Jumlah 9 14,09 2,500

## Model Distribusi Kerugian Agregat
Berdasarkan  asumsi  model  dan  uji kecocokan yang ditunjukkan oleh Tabel 1 dan Tabel  2,  didapatkan  distribusi  Poisson  dengan parameter (𝜇) dan  distribusi  eksponensial dengan  parameter  lambda (𝜆) .  Parameter tersebut  akan  digunakan  pada  perhitungan distribusi  kerugian  agregat  dengan  cara mengombinasikan  kedua  distribusi,  sehingga terbentuklah sebuah distribusi kerugian agregat yang  berdistribusi  Poisson  atau  Eksponensial. Total kerugiannya adalah:
𝑓(𝐾 𝑥 , 𝐿 𝑥 ) = 𝑒 −𝜇 𝜇 𝐾 𝑥 𝐾 𝑥 ! + (𝜆𝑒 − 𝜆𝐿 𝑥 ) (17)
dengan:
𝜇 : rata-rata serangan cyber per tahun.
𝐾 𝑥 : banyaknya serangan yang terjadi
𝐿 𝑥 : besar distribusi kerugian
𝜆 : parameter skala untuk distribusi kerugian.

## Simulasi  Perhitungan  Biaya  Kerugian Agregat
1) Menghitung besarnya rata-rata kerugian (𝜇) berdasarkan rata – rata kejadian serangan cyber pertahun didapatkan 𝜇 = 6,67 .
2) Frekuensi  kejadian  mengikuti  distribusi Poisson  dan  distribusi  kerugian  mengikuti distribusi eksponensial.
3) Dengan menggunakan parameter data rata- rata  frekuensi  distribusi  Poisson  dan  rata- rata  kerugian  distribusi  eksponensial, dilakukan  simulasi  dengan  menggunakan parameter Poisson (𝜇 = 6,67) dan parameter skala eksponensial (𝜆 = 0,15) .
4) Melakukan  pembangkitan  bilangan  acak yang menyatakan banyaknya serangan yang terjadi dan distribusi kerugian.
5) Menghitung  total  kerugian  agregat  dan  3 perhitungan  pertamanya  ditunjukkan  pada Tabel 3.
Volume 9 No. 1 Bulan Juni  Tahun 2023
Tabel 3. Hasil simulasi perhitungan biaya kerugian agregat
No 𝑲 𝒙 (𝑷(𝒙 = 𝑲 𝒙 )) 𝑳 𝒙 (𝑷(𝒙 = 𝑳 𝒙 )) 𝒇(𝑲 𝒙 ; 𝑳 𝒙 ) Total Biaya Kerugian Agregat (Rp)
1 5 0,1397 0,788 3 0,1115 0,2512 2.511.806,18 2 9 0,0912 0,409 0 0,0595 0,1507 1.507.289,99 3 6 0,1552 0,883 0 0,1241 0,2792 2.792.314,26 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 86 6 0,1552 0,985 0 0,1373 0,2925 2.925.235,49 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 100 0 4 0,1047 0,108 8 0,0162 0,1209 1.209.348,33
6) Setelah  diurutkan  dari  1000  perhitungan, didapatkan  total  biaya  kerugian  agregat terbesarnya adalah Rp2.925.235,49.

## SIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa model  distribusi  Poisson  dan  distribusi eksponensial dapat digunakan untuk pengukuran  risiko cyber berdasarkan  biaya kerugian  agregat.  Perhitungan  uji  kecocokan asumsi  model  menggunakan  uji  chi-square menunjukkan  bahwa  frekuensi  kejadian  dapat dihitung  mengikuti  model  distribusi  Poisson, dan  juga  distribusi  kerugian  dapat  dihitung mengikuti  model  distribusi  eksponensial.  Oleh karena itu, maka distribusi kerugian agregat pun dapat  dihitung  mengikuti  model  distribusi Poisson/eksponensial.  Kemudian,  berdasarkan simulasi  perhitungan  didapatkan  estimasi besarnya potensi kerugian yang ditanggung oleh layanan keuangan dikarenakan adanya serangan cyber adalah  sebesar  Rp2.925.235,49.  Dengan diketahui  besarnya  potensi  kerugian  ini,
perusahaan  penyedia  layanan  keuangan  digital dapat  memaksimalkan  model  operasional  agar menjadi lebih efektif.

## DAFTAR PUSTAKA
Carney,  M.  2016.”Enabling  the  FinTech transformation: Revolution, Restoration,  or  Reformation?”,  in BoE Speech .
Cebula,  J.  J.  and  Young,  L.  R.  2010.  “A Taxonomy  of  Operational  Cyber Security  Risks”. Carnegie-Mellon
Univ Pittsburgh Pa Software
Engineering Inst . (December), pp. 1 – 47.
Kaggle  (no  date) Cyber  Attack .  [Online]
Tersedia:
https://www.kaggle.com/datasets/ril eyrinidad/cyber-attacks-20102018 .. [09 Maret 2023, pukul 04.46 WIB.]
Putri Chaerunnisa Febryanti, Betty Subartini, dan Riaman: Perhitungan Tingkat Risiko Cyber Pada Layanan Keuangan Digital Berdasarkan Biaya Kerugian Agregat FIBONACCI : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika. Vol. 9 (1), pp: 95-104
Lesmana, I. 2017. “Risiko Operasional Bank dan Permodelannya (Bank’s Operational Risk and Its Modelling)”. Journal  of  Accounting and Governance . Vol 1, pp. 1-16.
McKinsey.  2016.  “Unlocking  Indonesia’s Digital  Opportunity”,  in McKinsey  &
Company .
Napitupulu, S.J. et al.2009. “ Pengukuran Risiko Operaional dengan Metode Aggregating Value At Risk”
Peraturan Bank Indonesia Nomor 5 Tahun 2003
Tentang Manajemen Risiko Bagi Bank
Umum  Gubernur  Bank  Indonesia . [Online] Tersedia:
https://www.bi.go.id/id/publikasi/peratu
ran/default/aspx . [07 Januari 2023]
Peraturan  Bank  Indonesia  Nomor  11  Tahun 2009 Tentang Manajemen Risiko Bagi
Bank Umum . [Online] Tersedia: https://www.bi.go.id/id/publikasi/peratu ran/default/aspx . [07 Januari 2023]
Pratikno, A.S., Pratiwi A. A. and Ramahwati,
S.  2020.  “Sebaran  Peluang  Acak Kontinu, Distribusi
Normal,
Distribusi  Normal  Baku,  Distribusi
T,  Distribusi  Chi  Square,  dan
Distribusi  F”. Osf  Preprints .  Vol.
27(3), pp. 1–5.
Sitopu J. W. 2022. “ Jurnal Matematika dan
Pendidikan Matematika Fungsi Pembangkit  Momen  dari  Distribusi Probabilitas Diskrit Distribusi probabilitas merupakan suatu model yang  dan  2  )  kondisi  kondisi  dari model distribusi percobaan .
Distribusi probabilitas tersebut
mungkin ”. Vol. 5(c), pp. 144–153.
Sugito,  M.  A.  M.  2011. Distribusi  Poisson Pendahuluan , Media Statistika.
Volume 9 No. 1 Bulan Juni  Tahun 2023