JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: 2301-928X D-56 Abstrak— Investasi di pasar modal bertujuan untuk memperoleh return, sebesar-besarnya dengan risiko tertentu. Pengukuran resiko merupakan hal yang sangat penting berkaitan dengan investasi dana yang cukup besar, sehingga dapat mengurangi terjadinya kerugian berinvestasi. Salah satu metode yang berkembang pesat dan sangat populer dipergunakan saat ini ialah Value at Risk (VaR). Karena pada data finansial diduga mempunyai kecenderungan adanya kasus ekor gemuk (heavy tailed), maka pengukuran risiko dalam penelitian ini dilakukan dengan pendekatan Generalized Pareto Distribution (GPD). Data yang digunakan adalah data saham Semen Gresik dari periode bulan Agustus 2007 sampai bulan Maret 2012. Hasil perhitungan VaR dengan metode GPD diperoleh besar risiko penanaman saham pada Semen Gresik dalam kurun waktu 20 hari ke depan terdapat potensi 1 hari diantaranya investor akan mengalami kerugian minimal Rp. 31.200.000,00. Kata Kunci—Ekor gemuk, GARCH, GPD, VaR I. PENDAHULUAN ASAR modal merupakan salah satu alternatif investasi jangka panjang dan sebagai media investasi bagi pemodal. Tiap investasi antar saham yang dilakukan akan memberikan keuntungan dan risiko yang berbeda meskipun dalam sektor industri yang sama. Penyebab perbedaan ini adalah faktor internal dan faktor eksternal. Faktor internal meliputi manajemen, pemasaran, keadaan keuangan, kualitas produk dan kemampuan bersaing. Faktor eksternal terdiri dari kebijakan pemerintah, poleksosbudhankam (politik, ekonomi, sosial dan budaya, pertahanan dan keamanan), pesaing, serta selera dan daya beli masyarakat. Harapan dari investor terhadap investasinya adalah memperoleh return sebesar-besarnya dengan risiko tertentu. Risiko merupakan besarnya penyimpangan antara tingkat pengembalian yang diharapkan (expected return) dengan tingkat pengembalian aktual (actual return) [1]. Pengukuran risiko merupakan hal yang sangat penting berkaitan dengan investasi dana yang cukup besar. Oleh sebab itu, pengukuran risiko perlu dilakukan agar risiko berada dalam tingkatan yang terkendali sehingga dapat mengurangi terjadinya kerugian berinvestasi. Salah satu metode yang berkembang pesat dan sangat populer dipergunakan saat ini ialah Value at Risk (VaR) yang dipopulerkan oleh J. P. Morgan pada tahun 1994. Data deret waktu keuangan sebagian besar memiliki ekor distribusi yang gemuk (heavy tailed) yaitu ekor distribusi turun secara lambat bila dibandingkan dengan distribusi normal [2]. Hal ini menyebabkan peluang terjadinya nilai ekstrem yang dapat menyababkan bencana keuangan. Karena adanya kasus ekstrem maka perhitungan nilai VaR dilakukan dengan menggunakan metode Generalized Pareto Distribution (GPD). II. METODOLOGI A. Pengertian Return Return suatu saham adalah hasil yang diperoleh dari investasi dengan cara menghitung selisih harga saham periode berjalan dengan periode sebelumnya dengan mengabaikan dividen. Nilai return dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut [3].  ௜ ൌ  ௧ െ  ௧ଵ  ௧ଵ (1) Dengan  ௜ adalah return saham,  ௧ harga saham pada periode ke-t dan  ௧ଵ adalah harga saham pada periode t-1. B. Statistika Deskrptif Skewness merupakan derajat letak simetran atau kejauhan dari simetri suatu distribusi. Jika kurva frekuensi suatu distribusi mempunyai ekor yang lebih panjang ke kanan, maka distribusi tersebut mempunyai kemiringan positif. Sebaliknya jika distribusi mempunyai ekor yang lebih panjang ke kiri, maka mempunyai kemiringan negatif. Nilai skewness dari distribusi normal adalah nol [4]. Kurtosis merupakan ukuran kecenderungan data berada di luar distribusi. Kurtosis dari distribusi normal adalah 3, artinya jika kurtosis lebih besar dari 3 maka sampel data cenderung untuk di luar distribusi normal. Jika kurtosis lebih kecil dari 3, sampel data cenderung berada di dalam lingkupan distribusi normal [4]. C. Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedas- ticity (GARCH) GARCH merupakan suatu model yang dapat digunakan untuk memodelkan data deret waktu bidang finansial yang sangat tinggi nilai volatilitasnya. Pemodelan GARCH merupakan pengembangan yang dilakukan oleh Bollerslev pada tahun 1986 dari model Autoregressive Conditional Heteroskedascity (ARCH) yang diperkenalkan oleh Engle pada tahun 1982 dan telah berhasil diterapkan pada data keuangan [5]. Secara umum model GARCH (k, l) adalah ߪ ௧ ଶ ൌ ߙ ଴ ൅ ߙ ଵ ߝ ௧ଵ ଶ ൅⋯൅ ߙ ௣ ߝ ௧௞ ଶ ൅ ଵ ߪ ௧ଵ ଶ ൅⋯൅ ௤ ߪ ௧௟ ଶ Penggunaan Metode VaR (Value at Risk) dalam Analisis Risiko Investasi Saham dengan Pendekatan Generalized Pareto Distribution (GPD) Ummi Zuhara, M. Sjahid Akbar dan Haryono Jurusan Statistika, Fakultas MIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 E-mail: m_syahid_a@statistika.its.ac.id, haryono@statistika.its.ac.id P