PENGUKURAN RISIKO ERVITA SAFITRI

DIMENSI YANG DIUKUR Dua dimensi risiko yang perlu diukur, yaitu : Besarnya frekuensi kerugian yang terjadi Tingkat kegawatan (severity)atau keparahan dari kerugian

Dari hasil pengukuran tersebut akan dapat diketahui : Nilai rata-rata dari kerugian selama satu periode anggaran Variasi nilai kerugian dari satu periode anggaran ke periode anggaran lain Dampak keseluruhan dari kerugian-kerugian itu jika seandainya kerugian ditanggung sendiri,harus dimasukkan dalam analisis, jadi tidak hanya nilainya dalam rupiah saja

Pengukuran Frekuensi Kerugian Pengukuran frekuensi kerugian potensiil adalah untuk mengetahui berapa kali suatu jenis peril dapat menimpa suatu jenis objek yang bisa terkena peril selama jangka waktu tertentu

Dimensi frekuensi ada empat kategori kerugian, yaitu ; Kerugian yang hampir tidak mungkin terjadi (almost nil) Kerugian yang kemungkinan terjadinya kecil (slight) Kerugian yang mungkin (moderate) Kerugian yang mungkin sekali (definite)

Dalam pengukuran frekuensi kerugian Manajer Risiko harus memperhatikan : Berapa jenis kerugian yang dapat menimpa suatu objek Berapa jenis objek yang dapat terkena suatu jenis kerugian. Sebab kedua hal tersebut sangat mempengaruhi besarnya probabilitas kerugian potensiil

Pengukuran Kegawatan Kerugian Pengukuran kegawatan kerugian adalah untuk mengetahui berapa besarnya nilai kerugian yang akan mempengaruhi kondisi perusahaan, terutama kondisi keuangan

Dimensi kegawatan ada empat kategori kerugian potensiil: Kemungkinan kerugian yang wajar (normal loss expectancy) Probabilitas kerugian maksimum (probable maximum loss) Kerugian maksimum yang dapat diduga (maximum foreseeable loss) Kemungkinan kerugian maksimum (maximum possible loss)

KONSEP PROBABILITAS Pengukuran kerugian baik dari dimensi frekuensi dan kegawatan berhubungan dengan kemungkinan (probabilitas) dari kerugian potensiil tersebut. Untuk melakukan analisa terhadap kemungkinan dari suatu kerugian potensiil perlu memahami prinsip dasar teori probabilitas. Probabilitas adalah kesempatan atau kemungkinan terjadinya suatu kejadian/ peristiwa

Tahapan Perhitungan Probabilitas Langka-langka dalam menghitung probabilitas : Mendefinisikan hasil yang mungkin terjadi Memperkirakan probabilitas suatu kejadian Penetapan probabilitas suatu kejadian harus memenuhi dua persyaratan : a. Probabilitas suatu kejadian berada diantara 0 s/d 1 (0≤ P ≤1) b. Jumlah dari suatu probabilitas adalah 1

3. Penentuan probabilitas suatu kejadian Penentuan/perhitungan probabilitas suatu kejadian menggunakan metode : Metode Klasikal Metode Frekuensi Relatif Metode Subjektif

Beberapa pengertian probabilitas yaitu : Peristiwa yang saling bebas (mutually exclusive event ) Dua peristiwa atau lebih dikatakan saling lepas apabila terjadinya peristiwa yang satu menyebabkan tidak terjadinya peristiwa yang lain. P(A atau B) = P(A) + P(B)

2. Peristiwa yang inklusif Peristiwa yang inklusif adalad dua peristiwa atau lebih yang tidak mempunyai hubungan saling bebas dimana kita ingin mengetahui probabilitas terjadinya paling sedikit satu peristiwa diantara dua atau lebih peristiwa tersebut P (A atau B) = P(A) + P(B) – P(A dan B)

Compound events yang bebas ( independent) 3. Compound Events Compount events adalah terjadinya dua atau lebih peristiwa terpisah selama jangka yang sama Compound events yang bebas ( independent) Dua peristiwa atau lebih dikatakan peristiwa bebas jika terjadinya salah satu tidak ada hubungannya dengan lain. P(A dan B) = P(A) X P(B)

b.Compound events bersyarat (conditionl compount events) Dua peristiwa atau lebih dima terjadinya peristiwa yang satu akan mempengaruhi terjadinya peristiwa yang lain. P(A dan B) = P(A)X P(B/A)

DISTRIBUSI PROBABILITAS Distribusi Binomial Distribusi binomial adalah distribusi probabilitas dengan variabel diskrit, mempunyai ciri-ciri : Banyaknya percobaan adalah tetap Setiap percobaan mempunyai dua hasil yaitu sukses-gagal, ya-tidak Probabilitas sukses sama pada setiap percobaan Hasil percobaan yang satu tidak mempengaruhi hasil percobaab lainnya

P (X) = Dimana : C = kombinasi P = Probabilitas sukses q = Probabilitas gagal (I-p) n = Banyaknya percobaan P(X) =Probabilitas sukses x kali percobaan

2.Distribusi Poisson Distribusi poisson merupakan distribudi yang bervariabel diskrit., yang mempunyai nilai n yang besar dan nilai p yang kecil P(X) = Dimana: P(X) = Probabilitas x kali = Rata-rata distribusi e = 2,71828

3. Distribusi Normal Distribusi normal mempunyai variabel kontinu Mempunyai ciri-ciri sbb : Kurve normal berbentuk lonceng atau simetris, sisi kiri dan sisi kanan tidak mempunyai batas Distribusi normal memiliki dua parameter yaitu rata-rata dan standar deviasi Nilai tertinggi (puncak)kurve adalah rata-rata Luas total kurve normal adalah 1

Distribusi normal bisa distandarisasi, sehingga rata-rata =0 dan standar deviasi = 1 dengan konversi rumus : Z =