<p>Semakin bertambahnya usia bisnis perbankan, semakin banyak permasalahan yang dihadapi oleh para Bankir dalam mengelola bisnis proses operasional perusahaannya. Seiring dengan berkembangnya zaman, beberapa Bank umum di luar negeri telah mengalami kebangkrutan, seperti Bank Barings, bank Morgans, dll dikarenakan akibat / impact dari risiko-risiko yang dialaminya, khususnya risiko operasional yang tidak terkendali. Dengan semakin besarnya impact / akibat dari timbulnya risiko operasional dan semakin kompleksnya teknologi informasi dalam mengelola industri jasa perbankan, maka risiko operasional bank menjadi tidak terkendali, oleh karena itu, penting bagi semua stake holder untuk peduli terhadap risiko yang semakin besar potensi terjadinya. Di antaranya selain Dewan Direksi, Komisaris, pekerja, nasabah dan Internal Auditnya sendiri harus peduli terhadap gejala, sebab-sebab timbulnya risiko operasional untuk dapat mengidentifikasi, selanjutnya dapat mengukur berapa besar risiko operasional yang timbul, dan pada akhirnya menerapkan upaya-upaya untuk memitigasi besar resiko operasional yang berhasil dipetakan/di-capture. Penerapan manajemen risiko operasional pada sektor perbankan diharuskan memperhitungkan baik dari sisi peraturan maupun mengantisipasi dan mengendalikan risiko tersebut. Agar risiko tersebut dapat diantisipasi dan dikendalikan , maka bank harus dapapt mengukur eksposur resiko operasional. Salah satu tools yang dapat digunakan oleh bank untuk mengukur eksposur risiko operasional didasarkan pada konsep Value at Risk (VaR). Untuk melihat dan meneliti hasil analisis pengukuran risiko operasional apakah akurat dan modelnya tepat untuk diterapkan, penulis mencoba menguji hasil pengukuran risiko operasional (VaR) pada Bank “XYZ” dengan Backtesting dan Kupiec Test. Selanjutnya penulis juga menyajikan langkahlangkah atau cara menerapkan metodologi pengukuran risiko operasional dengan actuarial model. Langkah-langkah yang diambil adalah: data dihimpun dari LEDB (Loss Event database) yang tercatat selama dua tahun terakhir pada Bank “XYZ” termasuk probabilitas, frekuensi, dan severity yang timbul dan diakibatkan oleh risiko operasional (diperoleh dari analisis hasil audit data LEDB yang berasal dari Divisi Komite Manajemen Risiko). Selanjutnya data dianalisis secara statistik, yaitu menerapkan formula-formula VaR dengan menggunakan actuarial model. Untuk memenuhi harapan bank “XYZ” dalam mengukur risiko operasional, serta memenuhi tujuan penulisan karya akhir ini bagi penulis <br>JURNAL RISET AKUNTANSI DAN BISNIS <br><br>VOLUME 4 NO 2 JULI 2018 <br><br>Jurnalakuntansi.lp3ibdg@gmail.com <br><br><br>sendiri, diperoleh kesimpulan akhir bahwa besar risiko operasional bank “XYZ” dengan menghitung VAR-nya seperti tercantum dalam Tabel 4.1 dan Tabel 4.2 terutama sebagian besar disebabkan oleh 3 faktor pada bagian SDM adalah KAS sebesar Rp 36.824.000,- disebabkan oleh “Selisih kurang kas phisik di ATM (incl.re-stocking)”; TAB/ATM sebesar Rp 1.091.235.000,- disebabkan oleh “Manipulasi Rekening Tabungan oleh Pegawai” dan DALAM NEGERI sebesar Rp 523.134.000,- disebabkan oleh “Manipulasi inkasso fiktif oleh pegawai” (confidence level=95%). Serta 2 faktor pada bagian SISDUR adalah LUAR NEGERI sebesar Rp 473.592.000,- disebabkan oleh “Kerugian aktivitas LN karena sebab lainnya” dan LAINNYA sebesar Rp 28.125.000,- disebabkan oleh “Pos /saldo debet yg timbul karena kelemahan system” (confidence level = 95%). Saran penulis berdasarkan hasil analisis pengukuran risiko operasional dengan pendekatan VAR dan menggunakan actuarial model, ternyata hasil pengujiannya dengan Backtesting dan Kupiec Test dapat diterima, maka akan lebih baik, jika Bank “XYZ” mencoba menerapkan model ini untuk mengetahui besar risiko yang harus di-cover. Demikian Kesimpulan dan Saran-saran yang dapat penulis sampaikan, semoga hasil ini dapat bermanfaat baik bagi mahasiswa di lingkungan akademik maupun bagi para pelaku bisnis perbankan yang selalu berkembang dalam pelayanannya</p>