How to cite: Anastasia Rasia, Achmad Zulfikar, Biko Kharunia, Cita Pelangi, Anugrah Kesuma,  Bagus Nugroho, Cipto Hartono, Dewi Hanggraeni (2022) Remodelling Perhitungan Value at Risk (VaR) Studi Kasus Bank XYZ, (7) 11, http://dx.doi.org/10.36418/syntax-literate.v7i11.12134 E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax  Literate:  Jurnal  Ilmiah  Indonesia  p–ISSN:  2541-0849  e- ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 11, November 2022

## REMODELLING PERHITUNGAN VALUE AT RISK (VAR) STUDI KASUS BANK XYZ
Anastasia  Rasia,  Achmad  Zulfikar,  Biko  Kharunia,  Cita  Pelangi,  Anugrah  Kesuma, Bagus Nugroho, Cipto Hartono, Dewi Hanggraeni
Magister Manajemen, Universitas Indonesia Faculty of Economics and Business, Universitas Indonesia, Universitas Pertamina E-mail: dewi.hanggraeni@ui.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini dirancang untuk membedakan hasil yang diperoleh dari penerapan Value at  Risk  (VaR)  di  Bank  XYZ  dengan  menggunakan  dua  metodologi  yang  berbeda: pendekatan  Variance-Covariance  ditambah  dengan  model  Delta  Gamma,  dan  teknik Historical  Simulation.  Perbandingan  ini  dilakukan  melalui  serangkaian  prosedur backtesting yang dilakukan pada model yang dihasilkan dari kedua metode. Temuan kami  menunjukkan  bahwa  penggunaan  pendekatan  Variance-Covariance,  bersama dengan model Delta Gamma, di Bank XYZ goyah selama kuartal kedua tahun 2022, disebabkan oleh osilasi harga pasar yang melebihi nilai perkiraan model. Akibatnya, metode komputasi VaR alternatif yang lebih kompatibel diperlukan. Teknik Simulasi Historis  menghasilkan  nilai  yang  menunjukkan  kecenderungan  untuk  condong  lebih tinggi, sehingga memungkinkan pengukuran risiko yang lebih konservatif. Akibatnya, Bank  XYZ  akhirnya  beralih  dari  model  Variance-Covariance  yang  dikombinasikan dengan pendekatan Delta Gamma, ke metode Simulasi Historis untuk perhitungan VaR mereka.
Kata Kunci: Value-at-Risk; Metode Historis; Volatilitas; Backtesting.

## Abstract
This  study  is  designed  to  contrast  the  outcomes  derived  from  the  implementation  of Value  at  Risk  (VaR)  at  Bank  XYZ  by  employing  two  distinct  methodologies:  the Variance-Covariance  approach  coupled  with  the  Delta  Gamma  model,  and  the Historical  Simulation  technique.  The  comparison  is  effectuated  through  a  series  of backtesting  procedures  conducted  on  the  resultant  models  from  both  methods.  Our findings  indicate  that  the  employment  of  the  Variance-Covariance  approach,  in
conjunction  with  the  Delta  Gamma  model,  in  Bank  XYZ  faltered  during  the  second quarter  of  2022,  attributable  to  market  price  oscillations  that  exceeded  the  model's forecasted values. Consequently, an alternative, more compatible VaR computational method is necessitated. The Historical Simulation technique yields values that display a propensity to skew higher, thereby enabling a more conservative risk measurement. As  a  result,  Bank  XYZ  ultimately  transitioned  from  the  Variance-Covariance  model combined with the Delta Gamma approach, to the Historical Simulation method for their VaR calculations.
Keywords : Value-at-Risk; Historical Method; Volatility; Backtesting.

## Pendahuluan
Pandemi Covid-19 yang terjadi sejak awal 2020 memberikan dampak negatif  yang signifikan  di  berbagai  aspek  kehidupan  (Murti,  2023).  Penyebaran  Covid-19  baik  secara langsung  maupun  tidak  langsung  akan  memberikan  dampak  buruk,  tidak  hanya  bagi kesehatan  masyarakat  global  tetapi  juga  perekonomian  dunia  (Kusumahadi  &  Permana, 2021).  Berbagai  tolok  ukur  ekonomi  telah  berubah  kearah  yang  belum  pernah  diprediksi sebelumnya. Kondisi ketidakpastian yang tinggi mempengaruhi volatilitas harga komoditas, nilai tukar mata uang maupun suku bunga.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Kusumahadi  (2021)  menunjukan  bahwa pengembalian saham setiap negara menunjukkan volatilitas tinggi selama pandemi COVID- 19,  terutama  pada  Maret  2020.  Selain  itu  di  Indonesia  nilai  tukar  memberikan  pengaruh negatif  kepada  pengembalian  saham  (Devi  &  Artini,  2019).  Keadaan  ini  menyebabkan perusahaan  dituntut  untuk  lebih  berhati-hati  dalam  mengelola  investasi  terutama  yang terpengaruh dengan risiko pasar (Halim, 2021).
Salah satu sektor industri yang terkena dampak Covid-19 adalah sektor perbankan. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  El-Chaarani  et  al.  (2023)  dan  Barrett  et  al.  (2020) menyebutkan bahwa pandemi Covid-19 menyebabkan peningkatan risiko kredit bank yang signifikan.  Sejalan  dengan  penelitian-penelitian  tersebut,  penelitian  Wu  dan  Olson  (2020) juga menyatakan bahwa Pandemi Covid-19 menurunkan kelayakan pinjaman yang diberikan kepada UMKM dan menyebabkan adanya pengetatan kebijakan pinjaman kepada UMKM yang  signifikan.  Oleh  sebab  itu,  perbankan  perlu  memastikan  bahwa  dana  investasi  yang tersedia dapat dikelola secara prudent. Dalam pelaksanaannya bank mempergunakan metode perhitungan  risiko  yang  tepat  dan  sesuai  dengan  kebutuhannya.  Salah  satu  metode perhitungan yang biasa dipergunakan adalah Value at Risk (VaR).
Bank XYZ merupakan salah satu Perbankan buku IV di Indonesia yang berfokus pada UMKM dan mendukung program pemerintah. Sebagai salah satu bank pioneer di Indonesia, Bank  XYZ  juga  memiliki  manuver  untuk  aktif  melakukan  optimalisasi  likuiditas  melalui instrumen  surat  berharga  baik  yang  diterbitkan  oleh  pemerintah  maupun  korporasi  yang
dikelola  secara prudent .  Secara  berkala,  pengawasan  risiko  pasar  Bank  XYZ  dilakukan menggunakan  perhitungan  VaR  dengan  Metode  Delta  Gamma  (Model  1).  Namun  pada triwulan  ketiga  dan  keempat  tahun  2021,  hasil backtesting terhadap  Model  1  menunjukan terjadinya penyimpangan ( failure ) melebihi batasan dalam regulasi dan termasuk ke dalam zona merah. Failure tersebut disebabkan oleh pergerakan harga pasar melebihi prediksi yang dihasilkan oleh Model 1. Model 1 gagal memprediksi pergerakan harga pasar pada kondisi yang tak terduga yang disebabkan oleh Covid-19. Hal tersebut menunjukan bahwa Model 1 tersebut tidak cukup mengantisipasi risiko aktual dan menjadi tidak efektif dalam menekan risiko.
Bank  XYZ  melakukan  proses remodelling metodologi  perhitungan  VaR  untuk mengatasi  permasalahan  tersebut.  Proses remodelling dilakukan  dengan  membandingkan model 1 dengan metode lain yang sesuai dengan kondisi dan kebutuhan Bank XYZ dalam memprediksi nilai  kegagalan di  masa  yang akan  datang berdasarkan risk appetite , kondisi internal dan eksternal serta perubahan yang menyertainya. Proses remodelling menghasilkan kesimpulan  bahwa Bank  XYZ  mengganti  Model  1  dengan  Metode  Historikal  (Model  2). Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan antara hasil penerapan Value at Risk di bank XYZ dengan dua metode yang berbeda yaitu metode Varians-Kovarians dengan pendekatan Delta Gamma dan metode Simulasi Historis.

## Studi Literatur
A. Risiko Pasar
Bank for International Settlements (BIS) mendefinisikan risiko pasar sebagai sebuah nilai yang akan terpengaruh oleh pergerakan di pasar ekuitas, suku bunga, nilai tukar mata uang,  dan  harga  komoditas  (Pangestuti,  2020).  Menurut  POJK,  risiko  pasar  adalah  risiko pada posisi neraca dan rekening administratif, termasuk transaksi derivatif, akibat perubahan secara keseluruhan dari kondisi pasar, termasuk risiko perubahan harga option (Safri, 2019). Secara umum definisi risiko pasar dapat disimpulkan sebagai risiko yang dihadapi oleh suatu portofolio investasi  sebagai  akibat  dari fluktuasi  nilai  aset  di  pasar keuangan (Purwanti & Nurastuti, 2020).
Penerapan manajemen dan penilaian profil risiko pasar bagi perbankan di Indonesia diatur oleh Otoritas Jasa Keuangan melalui SEOJK No. 12 Tahun 2018.  Salah satu  risiko pasar  yang  perlu  dikelola  oleh  Bank  adalah  risiko  suku  bunga  dalam  banking  book  atau Interest  Rate  Risk  in  the  Banking  Book  (IRRBB)  (Prakarsa  et  al.,  2020).  Penilaian  profil risiko mencakup penilaian terhadap risiko inheren dan kualitas penerapan manajemen risiko dalam aktivitas operasional bank (Sebayang, 2020).
Bank  perlu  untuk  memperkuat  kerangka  penerapan  manajemen  risiko  dan  metode perhitungan  risiko  suku  bunga  dalam  IRRBB  dengan  menggunakan  dua  perspektif  yaitu perspektif nilai ekonomis ( economic value ) dan perspektif rentabilitas ( earnings ) (Sasongko
& Susilawati, 2018). Hal tersebut bertujuan agar bank dapat mengidentifikasi risiko secara lebih akurat dan melakukan tindak lanjut perbaikan yang sesuai (Ulfha, 2018).
B. Value at Risk (VaR)
Value  at  risk (VaR)  adalah  salah  satu  metode  untuk  mengukur  risiko  pasar.  VaR digunakan  untuk  mengukur  potensi  kerugian  maksimum  yang  mungkin  terjadi  pada  nilai suatu  aset  atau  portofolio  dengan  tingkat  kepercayaan  tertentu,  selama  periode holding tertentu (Saputra et al., 2023). Aspek terpenting dalam perhitungan VaR adalah menentukan jenis  metodologi  dan  asumsi  yang  sesuai  dengan  distribusi return .  Penerapan  metode  dan asumsi yang tepat akan menghasilkan perhitungan VaR yang akurat untuk digunakan sebagai ukuran risiko (Saputra et al., 2023).
Terdapat tiga metode utama yang dapat digunakan untuk menghitung Value at Risk; Metode Varians-Kovarians, Metode Simulasi Historis dan Metode Simulasi Monte Carlo.
1. Varians-Kovarians
Metode  Varians-kovarians  dapat  dilakukan  dengan  dua  pendekatan  yaitu pendekatan Delta Normal dan Delta Gamma (Nugraha, 2020). Pendekatan dengan Delta Normal bergantung pada asumsi bahwa return berdistribusi normal dan menggunakan turunan orde pertama (Delta). Metode ini mudah dan efisien secara komputasi sehingga cocok untuk  portofolio besar. Kekurangan metode ini adalah ketergantungannya pada asumsi distribusi normal yang seringkali tidak berlaku pada pasar keuangan, sehingga seringkali gagal menangkap efek opsional dan hubungan non linear lainnya antara nilai portofolio dan faktor risiko (Abidin et al., 2014).
Pendekatan Delta Gamma menggabungkan turunan orde kedua (Gamma) ke dalam estimasi  VaR.  Metode  ini  mampu  menangkap  efek  opsional  dan  hubungan  non  linier antara  nilai  portofolio  dan  faktor  risiko,  memberikan  estimasi  VaR  yang  lebih  akurat dibandingkan pendekatan Delta Normal. Keakuratan estimasi VaR yang dihasilkan ini lebih kompleks dan intens secara komputasi, sehingga bukan pilihan yang paling praktis untuk portofolio besar atau institusi dengan sumber daya yang terbatas.
VaR = Pz 0,95 σ √𝑡 (1)
Dimana : P : Investasi dana awal z 0,95 : Tingkat kepercayaan sebesar 95% σ : Volatilitas return aset tunggal √𝑡 : Periode waktu
2. Simulasi Historis
Metode Simulasi Historis menggunakan data perubahan persentase harga di masa lalu  untuk  kemudian  diaplikasikan  pada  portofolio  (Cahyadi,  2018).  Metode  ini merupakan  metode  non  parametrik  karena  tidak  menggunakan  asumsi  distribusi  dari return ( risk  factor )  (Maronrong  et  al.,  2022).  Untuk  menggunakan  metode  ini  secara tepat  diperlukan  data  yang  cukup  banyak,  sehingga  model  yang  dibentuk  dapat
mengidentifikasi  kejadian  ekstrim  atau  langka.  Metode  ini  mengasumsikan  bahwa perubahan nilai pada masa lalu akan terulang. Limitasi dari metode ini adalah data lama (historis)  dan  data  baru  diberikan  bobot  nilai  yang  sama  yang  dapat  berakibat  buruk dalam pengestimasian tren terbaru.
VaR (1-α) = μ(R)-Rα (2)
Dimana : VaR (1-α) : Potensi kerugian maksimal
μ(R) : Nilai rata-rata return
Rα : Rugi maksimum α tertentu
3. Simulasi Monte Carlo
Metode  Simulasi  Monte  Carlo  mengestimasi  nilai  VaR  dengan  mambangkitkan bilangan random berdasarkan  karakteristik  dari  data  yang  akan  dibangkitkan.  VaR dengan metode ini mengasumsikan return berdistribusi normal.
VaR = μ-(Z × σ) (3) Dimana : VaR : Potensi kerugian maksimal μ : Besarnya nilai rata-rata return σ : Standar deviasi Z : Tingkat kepercayaan
VaR memiliki dua  parameter  utama  yaitu holding  period dan confidence  level . Penentuan holding period tergantung pada bagaimana resultan VaR digunakan dan VaR dapat  digunakan  untuk  berbagai holding  period .  Semakin  lama holding  period maka semakin besar nilai VaR (Wulandari & Setiawan, 2019). Confidence level mengacu pada tingkat kesalahan/kerugian maksimal yang dapat ditolerir. Confidence level yang biasa digunakan dalam perhitungan VaR adalah 90%, 95%, dan 99%. Confidence level 95% berarti  terdapat  kemungkinan  5%  sebuah  portofolio/aset  akan  mengalami  kerugian  di atas nilai VaR.
C. Backtesting dengan Uji Basel Traffic Light
Backtesting adalah sebuah pengujian yang dilakukan pada model yang sudah dibuat untuk  mengevaluasi  dan  menilai  tingkat  keakuratan  model  tersebut.  Uji Basel  Traffic Light adalah  uji  backtesting  yang  biasa  digunakan  oleh  banyak  Bank  di  dunia  untuk mengukur keakuratan model VaR yang akan digunakan.
Tabel 1 Hasil akurasi uji Basel Traffic Light Zona 99% 95% 90% Hijau 0 - 4 0 - 10 0 - 32
Kuning 5 - 9 11 - 18 33 43 Merah ⩾ 10 ⩾ 19 ⩾ 43
Bank  biasanya  menggunakan  tingkat  kepercayaan  99%.  Akurasi  model  dapat dikategorikan zona hijau apabila failure nya berada diantara 0 - 4, zona kuning apabila failure nya berada diantara 5 - 9 dan zona merah apabila failure nya 10 dan selebihnya.
Zona  merah  mengindikasikan  model  yang  digunakan  sudah  tidak  valid.  Irsan  et  al, (2022) melakukan penelitian perhitungan VaR dengan membandingkan metode varians- kovarians  dan  simulasi  historis  kemudian  dievaluasi  dengan  backtesting  untuk mengetahui keakuratan dan menentukan metode terbaik. Hasil pada holding period satu hari, metode varians-kovarians merupakan metode terbaik untuk confidence level 99% dan untuk metode simulasi historis merupakan metode terbaik untuk  confidence level 95%.
Dalbudak et al, (2017) sudah terlebih dulu melakukan penelitian perhitungan VaR dengan  membandingkan  tiga  metode  yaitu  varians-kovarians,  simulasi  historis  dan simulasi monte carlo, dengan hasil metode simulasi historis memberikan nilai VaR yang paling besar dibanding  metode lainnya karena pada saat  proses backtesting dilakukan untuk  semua  portofolio  dengan  metode  simulasi  historikal,  hasilnya  berada  pada  area yang nilai error -nya masih dapat diterima dan berada di area hijau.

## Metodologi Penulisan
Data  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  data  primer.  Teknik  pengumpulan  data dilakukan  melalui  observasi  dan  wawancara  langsung  dengan Key  Person di  Bank  XYZ. Observasi dilakukan untuk mengamati secara langsung situasi dan keadaan yang berkaitan dengan  penelitian,  sedangkan  wawancara  digunakan  untuk  mendapatkan  informasi  lebih mendalam terkait objek penelitian.

## Hasil dan Pembahasan
A. Pengukuran dan Pengawasan Risiko Pasar pada Bank XYZ
Bank  XYZ  adalah  bank  yang  memiliki  fokus  bisnis  pada  penyaluran  kredit  ke sektor  kecil  dan  menengah  (UMKM).  Sektor  UMKM  di  Indonesia  sangat  besar, Kementerian Koperasi dan Usaha Kecil dan Menengah (Kemenkop UKM) menyatakan bahwa Total UMKM di Indonesia tembus 8,71 juta unit usaha pada 2022. Hal tersebut menjadikan treasury business pada  Bank  XYZ  sebagai second  tier  business sehingga Bank XYZ dirasa perlu untuk tetap menjaga likuiditas sebagai motor dalam melakukan operasional perbankan pada rentang waktu Pandemi Covid-19 dan post Covid-19. Untuk menjaga  likuiditasnya,  Bank  XYZ  terus  melakukan  pengukuran  dan  pengawasan manajemen risiko pasar dengan cara melakukan perhitungan VaR. Proses penghitungan
VaR pada Bank XYZ menggunakan sistem aplikasi yang menyediakan beberapa metode perhitungan  yaitu  Metode  Varians  Kovarians,  Metode  Simulasi  Historis  dan  Metode Simulasi Monte-Carlo. Berikut perhitungan VaR terkait nilai tukar dan suku bunga di Bank  XYZ  berdasarkan  Catatan  Atas  Laporan  Keuangan  per  Desember  2021  sampai dengan Maret 2023:

## Tabel 2 Perbandingan Penilaian VaR di Bank XYZ
Tanggal 31 Desember 2021 31 Desember 2022 31 Maret 2023 Kategori Nilai Tukar *) Suku Bunga Nilai Tukar *) Suku Bunga Nilai Tukar *) Suku Bunga Rata-Rata Harian 4,336.52 20,217.09 6,346.86 23,774.79 7,446.15 54,560.48 Tertinggi 10,935.84 167,329.04  61,392.21 50,280.08 13,928.13 79,465.09 Terendah 21.62 1,559.98 40.38 9,470.17 37.93 40,097.64 Metode Metode Varians-Kovarians Delta Gamma (Model 1) Metode Simulasi Historis (Model 2)
Sumber : Data Laporan Keuangan Tahunan dan Triwulanan Bank XYZ, data diolah.
Berdasarkan tabel di atas, rata-rata harian VaR memiliki kecenderungan naik per Desember 2021 sampai dengan Maret 2023 yang mana tercatat nilai tertinggi untuk nilai tukar sebesar 7,446.15 dan suku bunga 56,560.48. Selain itu, terjadi perubahan metode perhitungan VaR pada bank XYZ pada periode Maret 2023.

## B. Remodelling VaR pada Bank XYZ
Proses  perubahan  model  ( remodelling) Metodologi  Perhitungan  VaR  di  Bank XYZ  dilakukan  untuk  memilih  metode  perhitungan  risiko  pasar  yang  sesuai  dengan kebutuhan Bank XYZ dengan mempertimbangkan keandalan dan ketersediaan metode pada  sistem  aplikasi  yang  digunakan  oleh  Bank  XYZ.  Proses remodelling dilakukan dengan tahapan gap assessment and analysis, simulasi/piloting/uji coba, dan pengujian backtesting. Hasil gap  assessment  and  analysis yang  dilakukan  oleh  Bank  XYZ  dari yang  sebelumnya  menggunakan  metode  Varians-Kovarians  dengan  pendekatan  Delta Gamma (Model 1) menjadi metode Simulasi Historis (Model 2) tersebut terjadi setelah hasil  dari backtesting terhadap  metode  perhitungan  VaR  Varians-Kovarians  dengan pendekatan Delta Gamma menunjukkan kegagalan sebanyak 12 kali di triwulan III dan 13  kali  pada  triwulan  IV  tahun  2021.  Atas  kejadian  tersebut  Bank  XYZ    perlu
mengadakan backtesting dan pilot project terkait rencana perubahan model VaR yang dapat berdampak pada keseluruhan dampak terjadinya risiko di masa yang akan datang. Berdasarkan kebijakan internal Bank XYZ, backtesting perlu dilakukan secara berkala untuk  memperoleh  keyakinan  bahwa  pemodelan  VaR  telah  dapat  memprediksi kegagalan di masa yang akan datang.
Iorgulescu  (2012),  menjelaskan  bahwa  kinerja  metode  VaR  sangat  dipengaruhi oleh karakteristik dari data series yang digunakan, maka untuk meningkatkan akurasi dan keandalannya perlu diperbarui secara berkala. Bank XYZ juga perlu melakukan pilot project sebelum  dilakukan  pengambilan  keputusan  pada  perubahan  model  VaR  yang mana  ini  terkait  dengan  adanya risk  appetite dari  masing-masing  perusahaan. Berdasarkan  studi  literatur  dan  simulasi  yang  dilakukan  oleh  internal  Bank  XYZ, perhitungan VaR dengan metode Historikal memiliki beberapa keunggulan dari metode Delta-Gamma diantaranya:
a. Metode perhitungan yang lebih sederhana, sehingga lebih mudah dilakukan validasi.
b. Proses perhitungan yang lebih cepat.
c. Tingkat akurasi akan meningkat seiring bertambahnya jumlah data historis.
d. Dibandingkan metode Delta-Gamma, akurasi perhitungan dengan metode Historikal lebih stabil jika di pasar terjadi krisis.
C. Backtesting Model 1 (Delta Gamma)
Bank XYZ melakukan backtesting terhadap model VaR dengan metode Varians- Kovarians  ( Delta Gamma)  secara  reguler.  Namun  khusus  pada  Triwulan  III  dan  IV Tahun 2021 backtesting mengalami kegagalan berdasarkan uji basel traffic light . Hal ini disebabkan  oleh  adanya  faktor  eksternal  perubahan  sumber  data  pasar  dari  salah  satu broker Bank XYZ yang disesuaikan dengan kondisi pasar terkini.

## Tabel 3
Backtesting VaR pada Model 1 (Delta Gamma) Tahun 2021 Metode Delta Gamma Jenis Risiko Suku Bunga Nilai Tukar Jumlah Data 250 250 Periode Failure Zona Failure Zona TW I 2021 ≤ 4 Hijau ≤ 4 Hijau TW II 2021 ≤ 4 Hijau ≤ 4 Hijau TW III 2021 ≥10 Merah ≤ 4 Hijau
TW IV 2021 ≥10 Merah ≤ 4 Hijau
Berdasarkan  tabel  di  atas,  Model  1  (Delta  Gamma)  telah  mengalami  kegagalan sebanyak dua kali berturut-turut pada triwulan ketiga dan keempat yang disebabkan oleh perubahan suku bunga. Sehingga dalam perhitungan VaR, pergerakan harga pasar lebih dari prediksi yang dihasilkan metode perhitungan VaR Delta Gamma. Oleh karena itu, diperlukan adanya alternatif metode perhitungan VaR yang sesuai.
D. Backtesting Model 1 (Delta Gamma) dan Model 2 (Historikal)
Sesuai  dengan  kebijakan  internal  Bank  XYZ  atas  kegagalan backtesting pemodelan  VaR  sebelumnya,  perlu  adanya  alternatif  melalui pilot  project dengan menggunakan pemodelan lain. Penggunaan metode perhitungan VaR Historikal secara garis besar akan menghasilkan angka VaR yang lebih besar dibandingkan dengan Delta Gamma, berikut adalah perbandingan pada triwulan berikutnya:

## Tabel 4
Backtesting VaR pada Model 1 (Delta Gamma) Semester I 2022
Metode Delta Gamma Jenis Risiko Suku Bunga Nilai Tukar Jumlah Data 250 250 Periode Failure Zona Failure Zona TW I 2022 ≤ 4 Hijau < 4 Hijau TW II 2022 5 - 9 Kuning < 4 Hijau Tabel 5 Backtesting VaR pada Model 2 (Historikal) Semester I 2022 Metode Historikal Jenis Risiko Suku Bunga Nilai Tukar Jumlah Data 250 55 Periode Failure Zona Failure Zona TW I 2022 < 4 Hijau
TW II 2022 < 4 Hijau < 4 Hijau
Berdasarkan  tabel  di  atas,  Model  1  ( Delta  Gamma )  telah  mengalami  kegagalan sebanyak  satu  kali  pada  triwulan  kedua  tahun  2022  yakni  sebanyak  6  kali  yang disebabkan pergerakan asumsi suku bunga melebihi dari prediksi yang dihasilkan oleh metode perhitungan VaR Delta Gamma . Sehingga hal berikut menjadi penguat bahwa model  VaR  yang  dipergunakan  oleh  Bank  XYZ  perlu  mencari  alternatif  perhitungan yang sesuai dengan dinamika perubahan situasi internal dan eksternal.
Sedangkan  dalam  pilot  project  Bank  XYZ  mengambil    Model  2  (Historikal), model  memiliki  nilai  yang  cenderung  lebih  besar  sehingga  mampu  mengukur  risiko secara  konservatif.  Dengan  adanya  kegagalan  backtesting  dalam  penggunaan  metode Delta Gamma yang tidak mampu memprediksi perubahan data pasar, sejak tahun 202. Bank  XYZ  telah  mengganti  metode  perhitungan  VaR  dari  metode  Varians-Kovarians dengan pendekatan Delta Gamma menjadi metode Simulasi Historis. Secara lebih luas, dalam metode perhitungan VaR secara Historikal yang membutuhkan data lebih panjang dan beragam dapat terpenuhi dengan data histori yang dimiliki oleh Bank XYZ dalam periode  normal  yang  telah  cukup  panjang  dilalui.  Data  histori  yang  dibutuhkan  pun menjadi  lebih  lengkap  dengan  adanya  tambahan  data  di  masa  pandemi  yang  bersifat tidak normal dan menghasilkan dasar analisis untuk pemahaman menyeluruh atas risiko pasar yang dihadapi perusahaan di masa mendatang.

## Kesimpulan
Kegunaan  VaR  bagi  Bank  XYZ  jika  disesuaikan  dengan  bisnis  Bank  XYZ  adalah sebagai  dasar  perhitungan  limit  risiko  dan  pengambilan  keputusan  pada  transaksi trading treasury . Sehingga perlu bagi Bank XYZ dalam melakukan backtesting secara berkala untuk meyakini  bahwa  perhitungan  VaR  telah  mengabsorbsi  kemungkinan  akan  terjadinya perubahan dan kegagalan pasar sebagai upaya mitigasi risiko pasar yang dihadapi oleh bank XYZ.  Keputusan  penggantian  metode  perhitungan  VaR  Delta  Gamma  menjadi  Metode Historikal disertai dengan adanya pertimbangan kemudahan penggunaan perhitungan, karena bisnis treasury merupakan  bisnis  lini  kedua.  Sehingga  Bank  XYZ  mempertimbangkan efisiensi waktu dan sumber daya manusia, serta pertimbangan tambahan data historis aktual yang dimiliki oleh perusahaan termasuk pada saat pandemi maupun setelah pandemi selama hampir tiga tahun yang memberikan sumber informasi yang mencerminkan titik terendah dan tertinggi pada suatu krisis. Remodelling VaR setelah krisis ini merupakan langkah taktis dan implementatif apabila dibandingkan pada perhitungan VaR dengan menggunakan parameter tetap seperti pada perhitungan VaR dengan Metode Varians-Kovarians ( Delta Gamma) serta lebih tepat digunakan pada situasi yang statis.

## BIBLIOGRAFI
Abidin, M. Z., Priyono, A., & Mudlofar, A. (2014). Kombinasi Estimator Kernel Gaussian Order Tinggi Dengan Simulasi Historikal Terhadap Pengukuran Value at Risk (VAR) Return Portfolio. SAINTEKBU , 7 (2).
Barrett, E. S., Horton, D. B., Roy, J., Gennaro, M. L., Brooks, A., Tischfield, J., Greenberg, P., Andrews, T., Jagpal, S., & Reilly, N. (2020). Prevalence of SARS-CoV-2 infection in previously undiagnosed health care workers in New Jersey, at the onset of the US COVID-19 pandemic. BMC Infectious Diseases , 20 , 1–10.
Cahyadi,  I.  (2018).  Algorithmic  Trading  Strategies  Berbasis  Artificial  Neural  Network Sebagai  Alat  Bantu  Analisis  Teknikal  Pada  Perdagangan  Valuta  Asing. Jurnal  Tata Kelola Dan Kerangka Kerja Teknologi Informasi , 4 (1), 1–20.
Dalbudak,  Z.  I., Murat,  A., & Yilmaz, V. (2017). Comparison  of Value  at  Risk  Methods: Application of ISE 30. Journal of Business Economics and Finance , 6 (3), 254–263.
Devi, N., & Artini, L. G. S. (2019). Pengaruh Roe, Der, Per, dan nilai tukar terhadap return saham. E-Jurnal Manajemen , 8 (7), 4183–4212.
EL-Chaarani, H., Skaf, Y., Roberto, F., Hamdan, A., & Binsaddig, R. O. (2023). Assessing the  Direct  and  Moderating  Effect  of  COVID-19  on  the  Performance  of  the  Banking Sector in the MENA Region. FIIB Business Review , 23197145221137960.
Halim,  K.  I.  (2021).  Pengaruh  Leverage,  Opini  Audit  Tahun  Sebelumnya,  Pertumbuhan Perusahaan,  dan  Ukuran  Perusahaan  terhadap  Opini  Audit  Going  Concern. Owner: Riset Dan Jurnal Akuntansi , 5 (1), 164–173.
Iorgulescu, M.,  & Beloiu, R. (2012). Study of DC motor diagnosis based on the vibration spectrum  and  current  analysis. 2012  International  Conference  on  Applied  and Theoretical Electricity (ICATE) , 1–4.
Irsan,  I.,  Sufinuran,  S.,  &  Fauziah,  R.  (2022).  Analisis  Perkembangan  Perilaku  Sosio- Emosional Siswa dalam Pelaksanaan Pembelajaran Secara Daring (Online) di Sekolah Dasar. Jurnal Basicedu , 6 (1), 943–953.
Kusumahadi, T. A., & Permana, F. C. (2021). Impact of COVID-19 on global stock market volatility. Journal of Economic Integration , 36 (1), 20–45.
Maronrong, R., Hermastuti, P., & Muntahak, S. M. I. A. A. (2022). Analisis Value at Risk untuk  Keputusan  Investasi  Menggunakan  Simulasi  Historis. Jurnal  Akuntansi  STEI , 5 (02), 21–30.
Murti,  C.  D.  (2023).  What  is  Known  About  Environmental  Cost  Accounting?  Systematic Literature Review. Journal of Accounting and Investment , 24 (1), 84–100.
Nugraha, J. (2020). Penerapan Metode Structural Equation Modeling pada Analisis Tingkat Kepuasan Mahasiswa FMIPA UII Tahun 2018 .
Pangestuti, D. C. (2020). Manajemen Keuangan Internasional . Deepublish.
Prakarsa,  R.  B.,  Yadiati,  W.,  &  Suciati,  N.  R.  H.  (2020).  Pengaruh  Risk  Profile,  Good Corporate  Governance,  Earning,  Capital  terhadap  Value  of  Firm  di  Bursa  Efek Indonesia. Jurnal Maksipreneur: Manajemen, Koperasi, Dan Entrepreneurship , 9 (2), 137–152.
Purwanti, Y., & Nurastuti, P. (2020). Pengaruh analisis fundamental  dan risiko  sistematik terhadap  harga  saham  pada  pasar  modal  syariah. EKOMABIS:  Jurnal  Ekonomi Manajemen Bisnis , 1 (01), 103–118.
Safri,  H.  (2019).  Analisis  Risiko  Profile  Terhadap  Tingkat  Kesehatan  Bank  Syari’ah  Di Indonesia  (Studi  Kasus  Bank  Muamalat  Indonesia). ECOBISMA  (Jurnal  Ekonomi, Bisnis Dan Manajemen) , 6 (1), 37–45.
Saputra, D., Zukhri, N., Altin, D., Nugroho, A. A., Setyawan, R. D., Fitari, T., & Thohari, M. (2023). Analisis Value At Risk Dengan Metode Historis dan Simulasi Monte Carlo Pada  Perusahaan  Sektor  Perbankan  dan  Sektor  Pertambangan. SEIKO:  Journal  of Management & Business , 6 (1), 184–190.
Sasongko,  A.  S.,  &  Susilawati,  C.  E.  (2018).  Pengaruh  risk  profile,  earnings,  dan  capital terhadap nilai perusahaan melalui good corporate govermance (Studi pada perusahaan perbankan di Indonesia). Jurnal Ilmiah Mahasiswa Manajemen , 6 (2), 69–84.
Sebayang,  S.  (2020).  Manajemen  Kepatuhan  dan  Meningkatkan  Kesehatan  Perbankan Syariah. Jurnal Kajian Ekonomi Dan Kebijakan Publik (JEpa) , 5 (2), 156–165.
Ulfha, S. M. (2018). Analisis Tingkat Kesehatan Bank Dengan Menggunakan Metode RBBR (Risk-Based  Bank  Rating)(Risk  Profile,  Good  Corporate  Governance,  Earnings, Capital). Jurnal Ilmiah Cano Ekonomos , 7 (2), 9–26.
Wu, D. D., Olson, D. L., Wu, D. D., & Olson, D. L. (2020). The effect of COVID-19 on the banking sector. Pandemic Risk Management in Operations and Finance: Modeling the Impact of COVID-19 , 89–99.
Wulandari,  E.  A.,  &  Setiawan,  M.  A.  (2019).  Pengaruh  growth  opportunity,  net  working capital,  cash  conversion  cycle  dan  dividend  payout  terhadap  cash  holding. Jurnal Eksplorasi Akuntansi , 1 (3), 1259–1274.
Copyright holder:
Anastasia Rasia, Achmad Zulfikar, Biko Kharunia, Cita Pelangi, Anugrah Kesuma, Bagus Nugroho, Cipto Hartono, Dewi Hanggraeni (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: