## ANALISA PENGUKURAN BEBAN MODAL RISIKO OPERASIONAL METODE BASIC INDICATOR APPROACH (BIA) DAN ADVANCE MEASUREMENT APPROACH (AMA) DI BANK EFG

## Edian Fahmy
Program Sudi Menejemen, Fakultas Ekonomi, Universitas Pamulang, Tangerang Selatan, Banten. Email Corespondent : dosen01179@unpam.ac.id

## Abstract:
This study aims to compare the magnitude of operational risk losses between the Basic Indicator Approach (BIA) method, and the loss distribution model in the Advanced Measurement Approach (AMA) approach so as to provide a more realistic picture for banks to determine the operational risk capital burden that must be provided based on the causes Operational risks are as follows Internal Process, Human and External Events.  Measurement  of  operational  risk  capital  burden  by  the  AMA  method  is  the  determination  of frequency of loss distribution, determination of severity of loss distribution, testing with goodness of fit test, then compilation of aggregated loss distribution, calculation of Operational Value at Risk (OpVar), testing the model with back testing and comparison of capital adequacy from the results of the calculation of the Basic Indicator Approach (BIA) and the Advance Measurement Approach (AMA). The results of research based  on  the  BIA  require  an  operational  risk  capital  cost  of  Rp.291,652,000,000.  The  results  of  the research on the AMA approach use the frequency of loss distribution parameter for the internal causes of the process with a Geometric distribution of 0.17561, while for the human cause of 0.08511, for the cause of external events amounting to 0.83721. Determination of Frequency of Loss Distribution using Goodness of  Fit  for  internal  processes,  people  and  external  events.  The  results  of  the  Operational  Value  at  Risk (OpVar) with a geometric distribution pattern, then the maximum loss that can arise due to human factors is Rp.24,114,480,096,  -, for internal process factors of Rp.6,010,929,367, whereas for external causes for Rp. 2,161,092,909. In total operational risk capital needs through the AMA method of Rp. 32,286,502,372.
Keywords :Risiko  operasional,  capital  charge,  Basic  Indicator  Approach,  Advanced Measurement Approacch
Abstrak: Penelitian ini bertujuan Melakukan perbandingan  besarnya kerugian risiko operasional antara metode  Basic  Indicator  Approach  (BIA),  dengan  model  loss  distribution  pada  pendekatan  Advanced Measurement Approach (AMA) sehingga dapat memberikan gambaran yang lebih realistis bagi bank untuk menentukan  beban  modal  risiko  operasional  yang  harus  disediakan  berdasarkan    penyebab  risiko operasional sebagai berikut  Internal Proses, Manusia dan Kejadian external .  Pengukuran beban modal risiko  operasional  dengan  metode  AMA  berdsarkan  penetapan  frequency  of  loss  distribution,  penetapan severity of loss distribution, pengujian dengan goodness of fit test, kemudian penyusunan aggregated loss distribution,      perhitungan  Operational  Value  at  Risk  (OpVar),  pengujian  model  dengan  uji  back  testing dan perbandingan kecukupan modal dari hasil perhitungan Basic Indicator Approach (BIA) dan Advance Measurement  Approach    (AMA).  Hasil  penelitian  berdasarkan  BIA  dengan  membutuhkan  biaya  modal risiko  operasional  sebesar  Rp.291.652.000.000,-.  Sedangkan  hasil  penelitian  pada  pendekatan  AMA menggunakan parameter  frequency of loss distribution untuk penyebab internal proses dengan distribusi Geometric  sebesar  0.17561,  sedangkan  untuk  penyebab  manusia  sebesar  0.08511,  untuk  penyebab kejadian external sebesar 0.83721.  Hasil Nilai Operational Value at Risk (OpVar) pada pendekatan AMA dengan  pola  distribusi  geometric,  maka  kerugian  maksimal  yang  dapat  timbul  karena  faktor  penyebab manusia  sebesar  Rp.24,114,480,096,-untuk  faktor  penyebab  proses  internal  sebesar  Rp.6,010,929,367, sedangkan  untuk  faktor  penyebab  kejadian  eksternal  untuk  Rp.  2,161,092,909,-.  Secara  total  kebutuhan modal risiko operasional melalui metode AMA sebesar Rp. 32,286,502,372,-
Keywords :  Risiko  operasional,  beban  modal,  pendekatan  indicator  dasar,  Advanced Measurement Approacch
E-MABIS: JURNAL EKONOMI MANAJEMEN DAN BISNIS Volume 21, Nomor 1, APRIL 2020 P-ISSN : 1412-968X
E-ISSN : 2598-9405

## PENDAHULUAN
Pengelolaan risiko semakin disadari sebagai  salah  satu  faktor  kunci  kesuksesan  (key success  factor)  dari    kelangsungan  usaha perbankan menghadapi tantangan bisnis perbankan,  dalam  hal  ini  termasuk  bank  umum syariah.  Hal  ini  sejalan  dengan  meningkatnya tantangan  usaha  yang  dipicu  antara  lain  proses globalisasi yang meningkatkan saling ketergantungan  antara  sektor  keuangan  suatu negara dengan negara lainnya, ketatnya persaingan  usaha,  kemajuan  teknologi  informasi yang mendorong semakin variatif dan kompleksnya  produk  keuangan    perbankan,  dan semakin beragamnya lembaga keuangan.
Berdasarkan  Peraturan  Bank  Indonesia  Nomor 13/23/PBI/2011  Tentang    penerapan  manajemen risiko bagi bank umum syariah dan unit usaha syariah, terdapat 10 jenis risiko untuk bank syariah yaitu risiko kredit, risiko pasar, risiko likuiditas, risiko operasional,  risiko  kepatuhan,  risiko  stratejik,  risiko hukum,  risiko  reputasi,  risiko  imbal  hasil  (rate  of return  risk)  dan  risiko  investasi  (Equity  investment risk).  The  Basel  Committee  on  Banking  Supervision (BCBS),  sebuah  lembaga  yang  mengatur  perbankan internasional  menerbitkan  metodologi  standar  untuk menghitung  besarnya  risk  based  capitalyang  harus dimiliki bank. Pada tahun 1999 BCBS mengembangkan sebuah ketentuan terkait modal bank (Capital  Accord)  yang  tujuannya  merangkum  semua risiko bank dalam sebuah kerangka kecukupan modal secara  menyeluruh  (comprehensive  capital  adequacy framework),  yang  kemudian  disebut dengan Basel II. Basel II pada bulan Juni 2004, menerbitkan dokumen yang  berjudul  International  Convergence  of  Capital Measurement  and  Capital  Standards(A  Revised Framework),  mencantumkan  jenis  risiko  utama perbankan  terkait  dengan  pengukuran  kecukupan modal  yakni  risiko  kredit,  risiko  pasar  dan  risiko operasional.Dibandingkan  dengan  risiko  kredit  dan risiko  pasar,  perhatian  terhadap  pentingnya  risiko operasional  di  kalangan  perbankan  baru  dirasakan penting  semenjak  adanya  Basel  II.Risiko  operasional semakin dianggap penting seiring dengan perkembangan  teknologi  di  dunia  perbankan  yang mengakibatkan transaksi operasional perbankan dapat berlangsung  selama  24  jam  diseluruh  belahan  dunia dengan  tersedianya  berbagai  macam  media  transaksi electronic  banking.    Hal  lain  yang  mendukung meningkatnya  risiko  operasional  perbankan  adalah munculnya  produk  produk  baru  yang  perlu  mitigasi tambahan  yang  memadai.    Mengacu  pada  konsep
perhitungan rasio  modal sesuai Basel II bahwa setiap bank  yang  belum  memiliki  model  kuantifikasi  risiko operasional  secara  internal  (internal  model),  akan dibebani  capital  charge  berdasarkan  metode  Basic Indicator  Approach  yaitu  sebesar  15%  dari  gross income.  Untuk  itu  setiap  bank    yangdidorong  oleh otoritas  atau  pengawas  perbankan  untuk  mencari pendekatan  internal.Salah  satu  pendekatan  internal yang  dipakai  dalam  karya  akhir  ini  adalah  melalui pendekatan Advanced MeasurementApproach (AMA) yang  membutuhkan  data  historis  (Loss  Event Database).  Didalam  Surat  Edaran  Bank  Indonesia (SEBI)Nomor7/53/DPbS  tanggal  22  November  2005 tentang Kewajiban Penyediaan Modal Minimum bagi Bank  Umum  Yang  Melaksanakan  Kegiatan  Usaha Berdasarkan PrinsipSyariah, untuk perhitungan kecukupan  modal  minimum,  bank  syariah  hanya memperhitungkan  potensi  kerugian  atau  aktiva tertimbang  menurut  risiko  (ATMR)  dari  risiko  kredit dan  risiko  pasar  belum  memperhitungkan  potensi kerugian  risiko  operasional.  Perhitungan  Kecukupan Pemenuhan  Modal  Minimum  (KPMM)  bank  syariah “EFG”  saat  ini  belum  memasukan  potensi  kerugian risiko  atau  aktiva  tertimbang  menurut  risiko operasional.  Perhitungan  aktiva  tertimbang  menurut risiko  (ATMR)  risiko  operasional  bank  syariah “EFG”, dilakukan secara terpisah dengan menggunakan  metode  Basic  Indicator  Approach (BIA)  dengan  laba  kotor  (Gross  Income)  sebagai proxy  untuk  eksposur  risiko  operasional.  Seperti diketahui  jika  laba  kotor  dijadikan  patokan  untuk pengukuran  eksposur  risiko  operasional,  maka tentunya ini akan sangat berpengaruh pada kecukupan pemenuhan  modal  minimum  karena  nilainya  sangat besar jika dibandingkan dengan perhitungan eksposur risiko operasional berdasarkan pendekatan  Advanced Measurement Approach (AMA).

## TINJAUAN PUSTAKA

## 1. Perbankan dan Risiko
Pengelolaan  kelembagaan  bank  merupakan salah  satu  faktor  penting  dalam  mewujudkan terciptanya  industri  perbankan  yang  sehat,  kuat  dan dipercaya  masyarakat.  Bank  merupakan  lembaga keuangan  yang  memiliki  izin  untuk  menghimpun dana  secara  langsung  dari  masyarakat  dalam  bentuk simpanan,  yaitu  berupa  giro,  tabungan  dan  deposito. Kemudian  dana  masyarakat  tersebut  dialokasikan dalam bentuk pemberian pinjaman kepada masyarakat yang  membutuhkan  dana,  aktifitas  ini  menjadikan bank  sebagai  Lembaga  intermediary.  Dalam  proses pengumpulan  dan  penyaluran  dana  tersebut  muncul berbagai  risiko  yang  dhadapi  bank,  salah  satunya adalah risiko operasional.
Risiko  dalam  konteks  perbankan  merupakan  suatu kejadian  potensial,  baik  yang  dapat  diperkirakan (anticipated) maupun
yang tidak diperkirakan(unanticipated)  yang  berdampak  negatif terhadap  pendapatan  dan  permodalan  Bank.  Untuk dapat  menerapkan  proses  manajemen  risiko,  maka pada tahap awal Bank harus secara tepat mengidentifikasi  risiko  dengan  cara  mengenal  dan memahami  seluruh  risiko  yang  sudah  ada  (inherent risks) maupun yang mungkin timbul dari suatu bisnis baru  Bank,  termasuk  risiko  yang  bersumber  dari perusahaan terkait dan afiliasi lainnya.

## 2. Manajemen Risiko
Manajemen  risiko  menurut  Idroes  (2008) didefinisikan  sebagai  suatu  metode  logis  dan sistematik dalam identifikasi, kuantifikasi, menentukan sikap, menetapkan solusi, serta melakukan  monitor  dan  pelaporan  risiko  yang berlangsung pada setiap
aktivitas
atau proses.Sedangkan
menurut
Bank
Indonesia manajemen risiko adalah serangkaian metodologi dan prosedur  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi, mengukur, memantau, dan mengendalikan risiko yang timbul  dari  seluruh  kegiatan  usaha  Bank  (Peraturan Bank Indonesia Nomor13/23/PBI/2011).Risiko dalam konteks perbankan merupakan suatu kejadian potensial,  baikyang  dapat  diperkirakan  (anticipated) maupun yang tidak diperkirakan (unanticipated) yang berdampak negatif terhadap pendapatan dan permodalan Bank.Sehingga risiko bank harus dikelola dengan  tepat  sehingga  dampak  negatif  yang  muncul dapat  diminimalisir.Bessis  (2001),  Banking  risks  are defined as adverse impacts on profitability of  several distinct  sources  of  uncertainty.Sangatlah  tepat  jika penerapan  manajemen  risiko  harus  disusun  secara terstruktur,  adapun  penerapan  manajemen  risiko diawali  tahap  identifikasi  risiko  yaitu  dengan  cara mengenal  dan  memahami  seluruh  risiko  yang  sudah ada  (inherent  risks)  maupun  yang  mungkin  timbul dari  suatu  bisnis  baru  dan  aktivitas  baru  dari  Bank. Setelah  dilakukan  identifikasi  risiko  secara  akurat, selanjutnya dilakukan pengukuran risiko menggunakan metodologi yang ditetapkan, selanjutnya  dilakukan  pemantauan  dan  pengendalian risiko.  Tujuan  dari  pengukuran  risikodimaksudkan agar bank mampu mengkalkulasi eksposur risiko yang melekat pada kegiatan usahanya sehingga Bank dapat memperkirakan  dampaknya  terhadap  permodalan yang seharusnya dipelihara dalam rangka mendukung kegiatan usaha dimaksud.Sementara itu, dalam rangka melaksanakan pemantauan risiko, bank harus melakukan evaluasi terhadap eksposur risiko, terutama  yang  bersifat  material  dan  atau  yang berdampak pada permodalan Bank.

## 3. Risiko Operasional
Risiko  operasional  menurut  dokumen  Basel Committee  on  Banking  Supervision(BCBS,  2004), risiko  operasional  adalah    risiko  kerugian  yang disebabkan  dari  kegagalan  atau  tidak  memadainya proses  internal,  manusia  dan  sistem,  atau  kejadian- kejadian  eksternal.  Risiko  operasional  merupakan risiko  yang  mempengaruhi  semua  kegiatan  usaha karena  merupakan  suatu  hal  yang  inherent  dalam pelaksanaan suatu proses atau aktivitas operasional.Bagi  otoritas  pengawas  bank,  penerapan manajemen  risiko  akan  mempermudah  penilaian terhadap  kemungkinan  kerugian  yang  dihadapi  bank yang  dapat  mempengaruhi  permodalan  bank  dan sebagai  salah satu dasar penilaian dalam  menetapkan strategi  dan  fokus  pengawasan  bank.  Adapun  tahap evolusi  manajemen  risiko  operasional  menurut Muslich  (2007)  dibagi  menjadi  empat  tahap  yaitu tahap  identifikasi  serta  pengumpulan  data,  tahap penyusunan  data,  tahapa  pengukuran  data,  dan  tahap konsolidasi  data  untuk  pengukuran  perhitungan modal.

## 4. Kategori penyebab risiko operasional
Risiko  operasional  berdasarkan  dokumen  dari BCBS  yang  berjudul  International  Convergence  of Capital  Measurement  and  Capital  Standards  (A Revised Framework, June 2004), “Operational risk is defined as the risk of loss resulting from inadequate or failed internal processes, people and systems or from external  events”.  Dari  definisi  diatas  penyebab kejadian risiko operasional menurut Global Association  of  Risk  Professional(GARP)  dapat dikelompokkan  ke  dalam  4  kategori  yaitu  proses internal, Manusia, Sistem dan Kejadian eksternal.

## 5. Kategori kejadian risiko operasional
Kejadian  risiko  operasional  berdasarkan  Bank for  International  Settlements  (BIS)  di  dokumen berjudul  International  Convergence  of  Capital Measurementand Capital Standards (2004), BaselCommitteeBanking  Supervision  (BCBS)  yaitu Internal Fraud, External Fraud, Employment Practises and  workplace  safety,  Client  product  and  business practices,  Damage  to  Physical  Asset,  Business disruption and system failure, Execution delivery and system management

## 6. Pengukuran risiko operasional
Dokumen  International  Convergence  of  Capital Measurement  and  Capital  Standards  (2004),  Basel Committee Banking Supervision (BCBS) menetapkan tiga  metode  perhitungan  modal  untuk  risiko operasional.Ketiga  metode  tersebut  menggunakan berbagai indikator eksposur risiko. Indikator eksposur risiko  merupakan  faktor  yang  menunjukkan  tingkat
risiko  yang  dihadapi  oleh  bank.  Semakin  tinggi  nilai indikator semakin tinggi risiko yang dihadapi. Ketiga model  tersebut  adalah : Basic  indicator  approach (BIA),  Standardized  approach  (SA), Advance measurement approach.

## METODE PENELITIAN
1. Deskripsi data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kejadian risiko  operasional bank syariah “EFG” yang disebabkan  karena  faktor  karena  lemahnya  proses internal,    manusia,  dan  eksternal  selama  3  tahun terakhir  (36  bulan).  Pengumpulan  data  menggunakan metode BIA adalah mencari laba kotor (gross income) adalah pendapatan bunga bersih ditambah pendapatan operasional  non-bunga  tertentu  lainnya  bersih  yang dihitung  secara  kumulatif  dari  periode  awal  Januari sampai  dengan  akhir  Desember  setiap  tahun,  atau Laba kotor = Pendapatan Bunga Bersih + Pendapatan Bersih Bukan Bunga Pengumpulan data menggunakan  metode  AMA  Data  penelitian  dibatasi hanya  menggunakan  data  kerugian  risiko  operasional (Loss  Event  Database)  tahunan.  Data  kerugian  risiko operasional  menggunakan  data  internal  bank  syariah “EFG”  yang  diperoleh  dari    aplikasiIncident Management  Data  Collection  (IMDC)  yakni  aplikasi pencatatan data kerugian yang di input oleh unit kerja Cabang  dan  Divisi.    Selain  itu  melalui  data  kejadian risiko  operasional  dari  Divisi  Manajemen  Risiko. Data  kerugian  risiko  operasional  dikelompokan berdasarkan  penyebab  risiko  operasional  yaitu  proses internal, manusia dan kejadian eksternal.
2. Jenis Penelitian
Jenis penelitian yang dipakai adalah asosiatif, dimana tujuannya adalah untuk mengetahui mencari keterhubungan antara variabel 3. Metode Analisis Data
Metodologi  yang  banyak  digunakan  dalam Advanced Measurement  Approach  adalah  Loss  Distribution Approach  menggunakan  Operational  Value  at  Risk (OpVar)  dalam  menghitung  modal  regulatori  untuk mengcover  risiko  operasional  dengan  dua  penetapan yaitu  penetapan  distribusi  frekuensi  kerugian  dan penetapan distribusi severitas kerugian risiko operasional. Loss Distribution Approach
menggunakan  dasar  analisa  statistik  atas  kejadian kerugian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Analisis Deskriptif
Pengukuran  Metode  Basic  Indicator  Approach (BIA). Untuk  memperoleh  nilai  dari  beban  modal
risiko operasional maka harus dicari  nilai pendapatan bunga  bersih  3  tahun  terlebih  dahulu,  secara  berturut turut yakni sebesar Rp1.086.983.000.000,-, Rp.1.436.966.000.000,-  dan  Rp.  2.025.109.000.000,-.
Kemudian dilanjutkan mencari nilai total pendapatan  non  bunga tahun  2011,  2012  dan  2013 secara  berturut  turut  sebesar  Rp.411.118.000.000,-, Rp. 500.236.000.000,- Rp. 589.015.000.000,- Selanjutnya  mencari nilai  total  beban  non  bunga 3 tahun  berturut  turut  Rp.  50.295.000.000,-,  Rp. 70.201.000.000,-  dan  Rp.  95.891.000,-.  Setelah  itu dilanjutkan  dengan  menjumlahkan  nilai  pendapatan bunga bersih dengan nilai total pendapatan non bunga dikurangi  nilai  total  beban  non  bunga  sehingga diperoleh pendapatan kotor (gross income). Berdasarkan  hasil  perhitungan  pendapatan  bruto  dari bank  EFG  diketahui  pendapatan  kotor  berturut-turut Rp1.447.806.000.000,-,  Rp.  1.867.001.000.000,-dan Rp.  2.518.233.000.000,-.  Kemudian  diperoleh  rata- rata  pendapatan  bruto  selama  3  tahun  sebesar  Rp. 1.944.347.000.000,- , sehingga dapat diketahui beban modal  risiko  operasional  berdasarkan  metode  Basic Indicator  Approach  (BIA)  (Rp.1.944.347.000.000  x 15%) sebesar Rp.291.652.000.000,-
2. Analisis
a. Analisis Frequency of Loss Distribution Penetapan  Frequency  of  Loss  Distribution  dapat dilakukan  dengan  Goodness  of  Fit        pendekatan melalui  pendekatan  grafik  dan  pendekatan  formal tes statistik
Dari  hasil  Goodnes  of  Fit  maka  frequency  of  loss distribution  untuk  Internal  Proses,  manusia  dan kejadian external adalah distribusi Geometric.
Parameter  distribusi  Geometric  berturut  turut untuk  internal  proses  sebesar  sebesar  0.17561, untuk  manusia  sebesar  0.08511,  untuk  kejadian eksternal 0,83721.
b. Analisa perhitungan Operational Value at Risk (OpVar)
Operational  Value  at  Risk  merupakan  nilai perkiraan  kerugian  maksimum  yang  dapat  terjadi berdsarkan  simulasi  untuk  confidence  level tertentu.Berdasarkan tingkat keyakinan (confidence  level)  99%,  maka  yang  akan  menjadi nilai  Operational  Value  at  Risk  adalah  nilai ordered  total  pada  tingkat  99%.  Berdasarkan jumlah  actual  loss  event  yang  dimiliki  pada penelitian  sebanyak  36  data  actual  loss  maka simulasi  dilakukan  sebanyak  36  kali,  untuk masing-masing  penyebab  risiko  operasional  dari internal proses, manusia dan kejadian eksternal.
Nilai  OpVar  dengan  faktor  penyebab  internal Proses  dapat  diartikan  dalam  10.000  simulasi  hari kejadian dimasa yang akan datang dan berdasarkan pengalaman  masa lalu  yang  memiliki pola distribusi geometric, maka kerugian maksimal  yang  dapat  timbul  sebesar  Rp. 24,114,480,096,-,  untuk  faktor  penyebab  manusia sebesar  Rp.6.010.929.367,-  sedangkan  untuk faktor  penyebab  kejadian  eksternal  sebesar Rp.2.161.092.909,-

## c. Uji back testing
Pengujian  back  testing  model  dilakukan  untuk menguji  proyeksi  nilai  Value  at  Risk  kerugian operasional ini dibandingkan dengan kerugian riil, untuk  masing-masing  penyebab  kerugian  risiko operasional  yakni  Proses  Internal,  Manusia  dan Eksternal.  Hasil  uji  Back  testing  terkait  penyebab risiko  operasional  Proses  internal  nilai  Likelihood ratio sebagai berikut
Likelihood ratio back testing Chi square Internal proses Manusia Kejaidan eksternal CF=99% 0.7023 0.7236 0.7749 6.634896601 Not rejected Not rejected Not rejected

## PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN

## Beban Modal Risiko Operasional metoda BIA
Dalam Jutaan A Pendapatan Bruto 2,518,233 1,867,001 1,447,806 B Rata-rata Pendapatan Brutto 1,944,347 C Beban Modal utk Resiko Operasional (15% X B) 291,652 D ATMR utk Resiko Operasional 3,645,650
(12,5 X C)
Beban Modal Risiko Operasional Berdasarkan BIA sebesar Rp.291.652.000.000,-

## Beban Modal Risiko Operasional metoda AMA
Penyebab Risiko Operasional OpVaR Internal Process Manusia Eksternal (Confident Level 99%) 24,114,480,096 6,010,929,367,- 2,161,092,909,- 32,286,502,372.00
Metode  penelitian  ini  menggunakan  simulasi monte  carlo  sebanyak  10.000  kali  dengan menggunakan   Penyebab risiko operasional  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data kerugian  disebabkan  Proses  Internal  (internal process),manusia  (people),  dankejadian  eksternal (external event),
penelitian  ini  juga  melakukan  perbandingan perhitungan  beban  modal  (capital  charge)  risiko operasional  antara  metode  Basic  Indicator Approach (BIA) dengan metode Advance Measurement  Approach  (AMA).  Dari  hasil perbandingan  tersebut  maka  dapat  diambil kesimpulan  kebutuhan  modal  risiko  operasional menggunakan  metode  Advanced  Measurement Approach
(AMA) yaitu sebesar Rp.
32,286,502,372,- lebih kecil dibandingkan dengan kebutuhan  menggunakan  metode  Basic  Indicator Approach  (BIA)  sebesar Rp.291.652.000.000,-  . Makapengukuran  bebanmodal  risiko  operasional menggunakan  metode  Advanced  Measurement Approach  (AMA)  adalah  yang  paling  tepat  yang diperlukan  untuk  mengcover  risiko  operasional yang terjadi di Bank EFG.

## PENUTUP
1. Kesimpulan
Pengukuran beban modal risiko operasional menggunakan  metode  Basic  Indicator  Approach  (BIA) pada Bank EFG diperoleh angka sebesar Rp.291.652.000.000,-. Metoda BIA mengukur kebutuhan modal  risiko  operasional  hanya  berdasarkan  pendapatan kotor  dari  bank,  sehingga  tidak  sensitif    terhadap  risiko operasional.  Sehingga  dapat  dikatakan  pendekatan  BIA terbatas (Idroes, 2008) karena hal berikut :
a) BIA mengasumsikan tingkat risiko operasional yang dijalankan sebuah bank secara langsung proposional terhadap ukuran pendapatan kotor.
b) BIA  memperlakukan bisnis bank  yang High Margin –  Low  Volume  sama  dengan  Low  Margin  –  High Volume, meskipun profile risiko usaha bank tersebut berbeda.
c) Tidak ada penilaian terhadap  jenis kejadian (events) risiko  operasional  bank,  frekwensi,pengawasan internal bank dimana bank tersebut beroperasi.
d) Penggunaan  pendapatan  bruto  sebagai  suatu indikator eksposur risiko operasional dapat dikategorikan sangat sederhana.
Dari  hasil  seluruh  tahapan  maka  beban  modal  risiko operasional mengunakan metode Advanced Measurement  Approach sebesar  Rp  24,114,480,096,-+ Rp  6,010,929,367,-+  Rp    2,161,092,909,-  total  sebesar Rp. 32,286,502,372,-.
Hasil  perbandingan  beban  modal  risiko  operasional antara  metode  BIA  dengan  AMA  dapat  disimpulkan, beban  modal  dengan  metode  AMA lebih  kecil yaitu sebesar Rp.  32,286,502,372,-. .  dibandingkan  dengan metode BIA sebesar Rp.291.652.000.000
2. Saran
a) Dari  ke  tiga  penyebab  risiko  operasional,  dari  hasil penelitian  di  simpulkan  Proses  Internal  memiliki potensi penyebab tertinggi dibandingkan manusia dan ekternal.  Risiko  operasional  yang  disebabkan  proses internal  didefinisikan  sebagai  risiko  yang  terkait dengan kegagalan proses atau prosedur yang terdapat pada  suatu  bank.  Dalam  pelaksanaan  kegiatan operasional  sehari-hari,  staf  akan  melaksanakan kegiatan  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya.  Mitigasi risiko  operasional  yang  disebabkan  oleh  proses internal sebagai penyebab risiko operasional tertinggi maka  perlu  diantisipaasi  segera  melalui  pengendalian kepatuhan terhadap sistem dan prosedur, optimalisasi fungsi  supervisory  dari  atasan  ke  sub  ordinat,  serta fungsi  dual  control  terhadap  kebenaran  pelaporan  ke regulator (check and re check).
b) Metode  Advanced  Measurement  Approach  (AMA) sangat  mengandalkan  akurasi  data  kerugian internal.  Beberapa  saran  yang  berkaitan  dengan penggunaan  data  kerugian  internal  (Internal  Loss Data), sebagai berikut :
1. Untuk dapat menggunakan Advanced Measurement  Approach,  bank  harus      memiliki sistem  pengukuran  risiko  operasional  yang terintegrasi  dengan  proses  manajemen  risiko harian dari bank
2. Bank  harus  melakukan  proses  mengunpulkan, menyimpan,  memelihara  dan  membuat  laporan tentang  informasi  historis  kerugian  internal risiko  operasional.  Database  tersebut  dipakai untuk  memprediksi  potensi  kerugian  dimasa yang  akan  datang  menggunakan  pengalaman bank dimasa lalu.
c) Terdapat beberapa masalah inheren dalam penggunaan  internal  data  seperti  kualitas  dan  dan ketepatan  data,  karena  akan  berakibat  pada keakuratan  perhitungan  kebutuhan  modal  risiko operasional pada metode AMA
d) Perlu dikembangkan lebih lanjut penelitian terhadap pengukuran  beban  modal  risiko  operasional  yang disebabkan  factor  eksternal  dimana    kejadian tersebut  jarang  terjadi  dan  jika  terjadi  mempunyai dampak  nilai  kerugian  yang  sangat  besar  (Low Frequency  and  High  Impact).  Pengukuran  tersebut dapat  dilakukan  dengan  metode  Extreme  Value Theory (EVT), yang digunakan untuk mengestimasi potensi  besarnya  kerugian  yang  melebihi  VaR (Value at Risk).

## REFERENSI
A Suhartono, W Jati, D Sunarsi. (2019). Pengaruh Earning Per Share Dan Return On Asset Terhadap Harga Saham  Pada  PT.  Bank  Negara  Indonesia  Tbk  Periode  2009-2018.  Jurnal  Manajemen,  Bisnis  dan Organisasi (JUMBO) 3 (3), 182-194.
Bank  for  International  Settlement,  2004,  International  Convergence  of  Capital  Measurement  and  Capital Standards (A Revised Framework), BCBS.
Bank Indonesia, 2003, Pedoman Penerapan Manajemen Risiko Bagi Bank Umum, Direktorat Penelitian dan
Pengaturan Perbankan Bank Indonesia.
Bank Indonesia, 2005,Kewajiban Penyediaan Modal Minimum bagi Bank Umum Bank  Indonesia,  2011,  Penerapan  Manajemen  Risiko  Bagi  Bank  Umum  Syariah  dan  Unit  Usaha  Syariah,
Direktorat Penelitian dan Pengaturan Perbankan Bank Indonesia. Bessis, Joel, 2002, Risk Management in Banking, John Wiley & Son, Ltd Bratanovic, Greuning, 2009, Analisis Risiko Perbankan, Salemba Empat Chernobai,  Rachev,  Fabozzi, 2007,    Operational  Risk,  A  Guide  to  Basel  II  Capital  Requirement,  Models, and Analysis, John Willey & Sons, Inc.
D Sunarsi. (2014). Pengaruh Gaya Kepemimpinan, Motivasi dan Disiplin Kerja Terhadap Kinerja Pendidik.
Universitas Pamulang
Ghozali, Imam, 2007, Manajemen Risiko Perbankan, Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Global  Association  of  Risk  Professionals,  2005,  Indonesia  Certificate  In  Banking  Risk  and  Regulation,
Workbook Tingkat 1, Badan Setifikasi Manajemen Risiko Gumilar, I., Sunarsi, D. (2020). Comparison of financial performance in banking with high car and low car (Study of banks approved in the kompas 100 index for the period 2013-2017). International Journal of Psychosocial Rehabilitation. Volume 24 - Issue 7
Idroes, N Ferry, 2008,  Manajemen Risiko Perbankan, Rajawali Pers
Jobst,  Andreas  A,  2007,    It’s  all  in  the  data  –  consistent  operational  risk  measurement  and  regulation,
Journal  of  Financial  Regulation  andComplianceVol.  15  No.  4,  2007,  Emerald  Group  Publishing Limited.
Maddinsyah,  A., Sunarsi, D., Hermawati,  R.,  Pranoto. (2020). Analysis of location selection effect on  the user  decision  that  influcence  the  success  of  the  service  business  of  micro,  small  and  medium enterprise  (MSME)  in  bandung  timur  region.  International  Journal  of  Advanced  Science  and Technology. Vol. 29 No. 06
Miller, Michael B, 2012, Mathematics and Statistics for Financial Risk Management, John Willey & Sons, Inc.
Muslich, Muhammad, 2007, Manajemen Risiko Operasional, Bumi Aksara. Romadhona,  Novilia,  2006,  Pengukuran  Risiko  Operasional    Dengan  Metode  Aggregating  Value  At  Risk (Kasus Pada Bank DEF), MMUI
Supardi, 2013, Aplikasi Statistika Dalam Penelitian, Change Publication. Widarjono, Agus, (2013), Ekonometrika, Pengantar dan Aplikasinya, UPP STIM YKPN www.emeraldinsight.com Yang  Melaksanakan  Kegiatan  Usaha  Berdasarkan  Prinsip  Syariah,  Direktorat  Penelitian  dan  Pengaturan Perbankan Bank Indonesia.