ESTIMASI VALUE AT RISK (VAR) DENGAN METODE MONTE CARLO UNTUK MENGUKUR RISIKO KERUGIAN PETANI KETIMUN DI KABUPATEN KAPUAS HULU

Resti Arsanti; Evy Sulistianingsih; Anggi Septiawan

doi:10.20527/epsilon.v18i2.11433

ESTIMASI VALUE AT RISK (VAR) DENGAN METODE MONTE CARLO UNTUK MENGUKUR RISIKO KERUGIAN PETANI KETIMUN DI KABUPATEN KAPUAS HULU

Resti Arsanti, Evy Sulistianingsih, Anggi Septiawan

Abstract

Measurement of an estimated loss needs to be done by every business actor. The measurement can be done by calculating the Value at Risk (VaR). VaR is an estimate of the maximum loss that is assumed to be experienced in a certain period at the confidence interval used. Three forms of calculation methods can be used in calculating VaR estimates, namely parametric methods, methods with Monte Carlo simulation approaches, and Historical Simulation Methods. The data used is the average monthly producer price data of cucumber commodities with a period range starting from January 2020 to December 2022. The VaR calculation method in this analysis is the Monte Carlo simulation approach method which has the condition that the return data from the average producer price is normally distributed. The results of the VaR calculation with the Monte Carlo simulation method show that after generating return data with repetition 1000 times for an investment of 1 rupiah, the probability that cucumber farmers in Kapuas Hulu Regency, West Kalimantan Province will experience maximum losses is 5.79% for a confidence level of 80%, 9.08% for a confidence level of 90%, 11.39% for a confidence level of 95%, and 14.81% for a confidence level of 99%.

Keywords

Value-at-Risk; Monte-Carlo; Producer Price; West-Kalimantan

Full Text:

PDF PDF

References

Andespa, R., Maruddani, D. A. I., & Tarno, T. (2022). Expected Shortfall Dengan Ekspansi Cornish-Fisher Untuk Analisis Risiko Investasi Sebelum Dan Sesudah Pandemi Covid-19 Dilengkapi Gui R. Jurnal Gaussian. Vol. 11(2), 173–182.

Asia, N. (2020). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Return Saham Pada Perusahaan Property Tahun 2014-2016 di Bursa Efek Indonesia. Forecasting: Jurnal Ilmiah Ilmu Manajemen. Vol. 2(1), 76–101.

Astuti, N. I. Y., Tarno, T. & Yasin, H. (2016). Optimasi Value At Risk Return Aset Tunggal Dan Portofolio Menggunakan Simulasi Monte Carlo

BPS Provinsi Kalimantan Barat. (2022). Statistik Harga Produsen Perdesaan Kalimantan Barat 2022.

BPS Kabupaten Kapuas Hulu. (2022). Kabupaten Kapuas Hulu Dalam Angka 2022.

Dimas, A., Azhari, M. & Khairunnisa. (2018). Perhitungan Value at Risk (VaR) dengan Metode Historis dan Monte Carlo Pada Saham Subsektor Rokok. Jurnal Riset Bisnis dan Manajemen. Vol. 11(1), 1.

Irawan, B. (2007). Fluktuasi Harga, Transmisi Harga dan Marjin Pemasaran Sayuran dan Buah. Analisis Kebijakan Pertanian. Vol. 5(4), 358–373.

Maruddani, D. A. I. & Purbowati, A. (2012). Pengukuran Value At Risk Pada Aset Tunggal Dan Portofolio Dengan Simulasi Monte Carlo. Media Statistika. Vol. 2(2), 93–104.

Ningsih, S. & Arsal, A. (2022). Penerapan Simulasi Monte Carlo untuk Pengukuran Value at Risk (VaR). Research in the Mathematical and Natural Sciences. Vol. 1(2), 8–16.

Ondja, T. N., Musdalifah, S., Lusiyanti, D., & Andri. (2021). Pengukuran Conditional Value At Risk (CVAR) Pada Aset Tunggal dengan Metode Simulasi Monte Carlo. Jurnal Ilmiah Matematika Dan Terapan.Vol. 18(1), 130–135.

Rahmawati, R., Rusgiyono, A., Hoyyi, A. & Maruddani, D. A. I. (2019). Expected Shortfall Untuk Mengukur Risiko Kerugian Petani Jagung. Media Statistika. Vol. 12(1), 117-128.

Tupan, L. P., Manurung, T. & Prang, J.D. (2013). Pengukuran Value at Risk pada Aset Perusahaan dengan Metode Simulasi Monte Carlo. Jurnal MIPA UNSRAT Online. Vol. 2(1), 5–11.

Yuliah & Triana, L. (2021). Pengukuran Value At Risk Pada Aset Perusahaan Dengan Simulasi Monte Carlo. Jurnal Valuasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Manajemen dan Kewirausahaan. Vol. 1(1), 48–57.

DOI: https://doi.org/10.20527/epsilon.v18i2.11433