Penentuan Nilai Resiko Saham PT. Gudang Garam Tbk Dengan Momen Statistika

1

BAB I
PENDAHULUAN

1.1. Belakang
Topik manajemen risiko menjadi mengemuka setelah terjadi banyak kejadian
yang menyebabkan kerugian pada perusahaan. Depresi tajam dan cepat terhadap
rupiah (krisis moneter), serangkaian kecelakaan transportasi darat, laut, udara,
kecurangan dalam perbankan, memperbesar permintaan terhadap manajemen
risiko.
Risiko dalam konteks bisnis merupakan suatu kejadian potensial, baik yang
dapat diperkirakan (anticipated), yang tidak diperkirakan (unanticipated) maupun
yang berdampak negatif terhadap pendapatan dan permodalan perusahaan (Agus
Pracoyo,2010). Karena itu risiko dalam dunia bisnis harus dikelola sedemikian,
sehingga risiko tersebut dapat diminimumkan sekecil mungkin yang disebut dengan
manajemen risiko. Manajemen risiko (risk management) pada dasarnya adalah
proses menyeluruh yang dilengkapi dengan alat, teknik, dan sains yang diperlukan
untuk mengenali, mengukur, dan mengelola risiko secara lebih transparan. Sebagai
sebuah proses menyeluruh manajemen risiko menyentuh hampir setiap aspek
aktifitas sebuah entitas bisnis, mulai dari proses pengambilan keputusan untuk

menginvestasikan sejumlah uang, sampai pada keputusan untuk menerima seorang
karyawan baru.
Indonesia dikenal sebagai salah satu pasar industri utama yang sedang
berkembang dari para pesaing lokal maupun internasional, PT Gudang Garam Tbk
telah menyiapkan diri untuk dapat menguasai target yang lebih besar di pasar
industri yang tengah berkembang pesat saat ini. satu diantaranya adalah industri
rokok, selama beberapa tahun terakhir produksi rokok terus mengalami kenaikan
bila dibandingkan dengan industri lainnya. Industri rokok memiliki nilai penting
dalam perekonomian Indonesia yang merupakan sumber penerimaan pemerintah
untuk Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara yang berasal dari penerimaan
cukai.

1
Universitas Sumatera Utara

2

Saat ini perkembangan dunia usaha semakin maju, yang menimbulkan
persaingan antara perusahaan pun semakin ketat, sehingga perusahaan pun dituntut
untuk dapat mengembangkan inovasi, meningkatkan kinerja serta melakukan

perluasan bisnis sehingga dapat meningkatkan kemampuan bersaing demi
kelangsungan hidup perusahaan. Dalam hal ini penulis mengambil judul
“PENENTUAN NILAI RESIKO SAHAM PT. GUDANG GARAM TBK
DENGAN MOMEN STATISTIKA”

1.2. RUMUSAN MASALAH
Semakin tinggi harga pasar menunjukkan bahwa saham tersebut juga semakin
diminati oleh investor, karena semakin tinggi harga saham akan menghasilkan
capital again yang semakin besar pula. Capital againmerupakan selisih antara
harga pasar pada periode sekarang dengan periode sebelumnya. Oleh karena itu
penelitian ini akan mencari besar kemungkinan return (keuntungan) pada PT.
Gudang Garam Tbk menggunakan Value at Risk dengan standard normalitas, serta
memperhitungkan sifat statistika yaitu skewness dan kurtosis.

1.3. BATASAN MASALAH
Dalam penelitian ini, pengambilan sampel akan didasarkan pada batasanbatasan sebagai berikut:
1. Data yang digunakan merupakan data yang secara resmi dipublikasikan
oleh Bursa efek Indonesia dan Bank Indonesia.
2. Tingkat kepercayaan yang digunakan dalam penelitian ini adalah 5%
dan potensi terjadinya kerugian maksimum (VaR), dihitung selama 30

hari.
3. Risiko pasar yang diamati pada penelitian ini hanya mencakup risiko
nilai perubahan harga dengan asumsi harga yang ada bersifat tetap
selama periode penelitian.

Universitas Sumatera Utara

3

1.4. TUJUAN PENELITIAN
Menentukan value at risk pada keadaan saham PT Gudang Garam Tbk
dengan menggunakan standard normalitas dan momen statistika yaitu skewnes dan
kurtosis.

1.5. MANFAAT PENELITIAN
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat kepada:
1. Para analis dan investor di pasar saham Indonesia akan dapat memperoleh
gambaran yang jelas mengenai model yang tepat dari Value at Risk untuk
mengukur salah satu risiko pasar yaitu menggunakan statistik distribusi
return dari saham-saham PT Gudang Garam Tbk, sehingga dalam

pengambilan keputusan investasinya dapat memperhitungkan apakah
resiko yang ditanggung sesuai dengan return yang diharapkan.
2. Perusahaan yang sahamnya tergabung dalam PT Gudang Garam Tbk
dapat mengevaluasi performa saham perusahaan tersebut dengan
mengetahui VaR dari sekumpulan keadaan saham yang terpilih.
3. Para akademisi dapat mengambil manfaat penelitian ini sebagai kasus
nyata yang dapat digunakan dalam penelitian manajemen keuangan dan
dapat menjadi pelengkap penilitian-penelitian yang lain serta dapat
mengembangkan penelitian-penelitian selanjutnya.

1.6. TINJAUAN PUSTAKA
Sudjana (1992) dan Supangat, Andi (2007), memaparkan bahwa distribusi
normal atau sering pula disebut distribusi Gauss yang variabel acaknya bersifat
kontinu. Distribusi ini merupakan salah satu yang paling penting dan banyak
digunakan.

Ada sejumlah konsep statistik dan ukuran yang perlu diketahui ketika
menganalisa distribusi menggunakan statistik. Statistik deskriptif salah satu ukuran
statistik yang akan di bahas dalam menghitung pengukuran risiko.

Universitas Sumatera Utara

4

1. Nilai rata-rata

�̅ =
Dengan:�� = tanda kelas interval

∑�� ��
∑��

�� = frekuensi yang sesuai dengan tanda kelas ��

2. Modus adalah nilai yang muncul dengan frekuensi terbesar
�1
�� = � + � �
�
�1 + �2

Dengan:

b =batas bawah kelas modal ialah kelas interval dengan
frekuensi terbanyak
p = panjang kelas modal
�1 = frekuensi kelas modal dikurangi frekuensi kelas interval
dengan tanda kelas yang lebih kecil sebelum tanda
kelas modal
�2 = frekuensi kelas modal dikurangi frekuensi kelas

interval dengan tanda kelas yang lebih besar sesudah
tanda kelas modal.

3. Median adalah nilai tengah dari sebuah kelompok angka tertentu yang
diperingkat berdasarkan besarnya nilai angka tersebut.
1

Dengan:

�� = � + � �2

�−�
�

�

b = batas bawah kelas median
p = panjang kelas median
n = banyak data

Universitas Sumatera Utara

5

F = jumlah frekuensi dengan tanda kelas lebih kecil dari tanda kelas
median
f = Frekuensi kelas median

4. Standar deviasi adalah ukuran simpangan nilai tertentu dari nilai rataratanya. Dalam hal ini standar deviasi akan mengukur simpangan kerugian
dari suatu risiko terhadap rata-rata (mean) kerugian dari seluruh kejadian

risiko. Rumusnya yaitu:

�=�

∑(� � − �̅ )2
�−1

5. Skewness atau kecondongan adalah tingkat ketidaksimetrisan atau
kejauhan simetri dari sebuah distribusi. Sebuah distribusi yang tidak
simetri akan memiliki rata-rata, median dan modus yang tidak sama
besarnya, sehingga distribusi akan terkonsentrasi pada salah satu sisi dan
kurvanya akan menceng. Untuk mengetahui bahwa konsentrasi distribusi
menceng ke kanan atau menceng ke kiri, dapat digunakan metode
koefisien

kemencengan

pearson.

Koefisien

kemencengan

pearson

merupakan nilai selisih rata-rata dengan modus dibagi simpangan baku.
Koefisien kemencengan pearson dirumuskan:

�� =

�̅ − ��
�

Dengan: Sk = koefisien kemencengan
�̅ = rata-rata

Me = median
σ = standart deviasi

apabila secara empiris didapatkan hubungan antar nilai pusat sebagai:

�̅ − �0 = (�̅ − �0 )
Universitas Sumatera Utara

6

Maka rumus kemencengan diatas dapat diubah menjadi:

�� =

�̅ − ��
�

6. Kurtosis
Kurtosis (keruncingan) adalah tingkat kepuncakan dari sebuah distribusi
yang biasanya diambil secara relatif terhadap suatu distribusi normal.
Berdasarkan keruncingannya, kurva distribusi dapat dibedakan atas tiga
macam, yaitu:

a. Leptokurtik merupakan distribusi yang memiliki puncak relatif tinggi.
b.Platikurtik merupakan distribusi yang memiliki puncak hampir

mendatar.
c.Mesokurtik merupakan distribusi yang memiliki puncak tidak tinggi dan
tidak mendatar.

Untuk mengetahui keruncingan suatu distribusi dan menyelidiki apakah
distribusi normal atau tidak, salah satu ukuran yang sering digunakan
adalah koefisien keruncingan atau koefisien kurtosis persentil dengan
rumus:

k=

��

�90−� 10

=

1
(� −�1 )
2 3

�90 −�10

Dimana:
SK

= rentang semi antar kuartil

K1

= kuartil kesatu

K3

= kuartil ketiga

P10

= persentil kesepuluh

P90

= persentil ke-90

P90 – P10 = rentang 10 – 90 persentil

Universitas Sumatera Utara

7

Situngkir, Hokky dan Surya, Yohanes (2004) memaparkan bahwa untuk
menghitung nilai VaR dengan kesalahan normal disimbolkan dengan
Ψnormal, dinyatakan sebagai:

Ψnormal = mean – aσ
Dimana nilai a merupakan nilai dari distribusi normal yang di dapat dari
tabel Z untuk tingkat kepercayaan α.
Perhitungan VaR dengan kesalahan skewness dan kurtosis disimbolkan
dengan ΨSK dinyatakan sebagai:

a‫(׳‬α) = α +

��
6

(α) – 1) +

�

24

(α) – 3(α) –

�� 2
36

(2(α) – 5(α))

Dengan:
a‫ = ׳‬kesalahan skewnes kurtosis

sk = nilai skewness

α = tingkat kepercayaan

k = nilai kurtosis

sehingga rumusnya dapat diperoleh:

Ψnormal = mean – a‫׳‬σ
1.7. METODE PENELITIAN
Metode yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu:
1. Proses identifikasi risiko financial.
Pada bagian ini diuraikan mengenai jenis risiko yang melekat (inherent
risk) dalam transaksi trading untuk memastikan bahwa pengukuran risiko
financial dapat dilakukan secara akurat yang meliputi risiko harga
pasar/sekuritas (price risk). Nilai yang diambil merupakan daftar nilai
closing pada saham PT. Gudang Garam Tbk per hari selama 30 hari.

2. Proses pengukuran risiko financial menggunakan Value at Risk (VaR).
Pengukuran

risiko

financial

dapat

dilakukan

dengan

mencoba

mengkontraskan pendekatan VaR dengan pendekatan tradisional yang
menggunakan

asumsi

kenormalan

data

dan

perhitungan

yang

Universitas Sumatera Utara

8

memperhatikan sifat statistika, yaitu rata-rata, modus, median, skewness
dan kurtosis.
3. Menghitung nilai VaR dengan kesalahan normal Ψnormal = mean – aα
dan menghitung VaR dengan kesalahan skewness dan kurtosis
ΨSK =mean – a‫׳‬α
4. Kemudian mengambil kesimpulan untuk membandingkan nilai VaR
dengan kesalahan normal dengan VaR dengan kesalahan skewness
dengan menggunakan tingkat kepercayaan sebesar 5 %.

Universitas Sumatera Utara