RPS minggu 5 · 2x50 menit

LGD, EAD & Expected Loss

Manajemen Risiko Kredit — Magister Manajemen FEB UNDIP

Peta Pembelajaran Hari Ini

Sub-CPMK 5: menghitung expected loss dari komponen PD, LGD, dan EAD.

Jam ke-1 (50 menit)

Definisi LGD & komponen recovery (agunan, guarantor, post-default)
Faktor penentu LGD: senioritas, jenis agunan, yurisdiksi
Hitung LGD term loan dengan FSV & biaya eksekusi

Jam ke-2 (50 menit)

EAD term loan vs revolving (CCF)
Formula EL portofolio & sensitivitas
Expected vs Unexpected Loss; economic capital & VaR

Posisi dalam alur: P4 (PD) → LGD + EAD + EL → P6 (internal rating) → P10 (PSAK 71 ECL). Hari ini menutup atom EL = PD × LGD × EAD.

Mengapa LGD dan EAD Sama Pentingnya dengan PD

Banyak analis fokus pada PD dan mengabaikan LGD/EAD — padahal keduanya menentukan separuh dari EL.

LGD Sering Di-underestimate

Asumsi naif "agunan = LGD rendah" mengabaikan FSV, biaya, waktu eksekusi

EAD Revolving Berbeda dari Saldo

Debitur "menguras" plafond menjelang default; EAD bisa 2-4× saldo rata-rata

Pengabaian LGD/EAD dapat meng-underestimate EL hingga 50–75% — sebuah kesalahan fatal di pricing-to-risk.

Saya mulai dengan pertanyaan fundamental ini karena banyak analis pemula fokus pada PD dan mengabaikan LGD atau EAD, padahal keduanya menentukan separuh dari expected loss. LGD sering di-underestimate karena asumsi naif bahwa agunan Rp 800 juta otomatis menjamin recovery Rp 800 juta — padahal forced sale value, biaya eksekusi, dan waktu dapat memangkas recovery menjadi separuhnya. EAD untuk revolving facilities seperti kartu kredit sering di-underestimate karena bank menggunakan saldo tercatat padahal debitur cenderung menguras plafond menjelang default, sehingga EAD aktual bisa dua hingga empat kali saldo rata-rata. Pengabaian LGD atau EAD dapat meng-underestimate EL hingga 50 sampai 75 persen — kesalahan fatal yang merusak pricing-to-risk dan menyebabkan bank salah harga jual kredit.

Bagian 1 · 1/4

Loss Given Default (LGD)

Diskusi kelas: dari pengalaman Anda, jenis agunan apa yang paling sering mengecewakan ekspektasi recovery di Indonesia?

Definisi LGD & Komponen Recovery

LGD adalah porsi eksposur yang benar-benar hilang bersih setelah semua recovery dikurangi biaya.

LGD = 1 − Recovery Rate = (EAD − Total Recovery) ÷ EAD

Recovery Pre-default

Negosiasi sukarela debitur
Penjualan aset sendiri
Subordinated debt injection

Recovery dari Agunan

Eksekusi lelang tanah/bangunan
Penjualan mesin/inventaris
Foreclosure ekuitas

Recovery dari Pihak Ketiga

Guarantor (corporate/individual)
Asuransi kredit
CDS / hedging derivatif

Definisi LGD tampak sederhana — satu minus recovery rate — tetapi yang rumit adalah mengestimasi recovery rate sendiri secara realistis. Recovery dapat datang dari tiga sumber. Pertama, recovery pre-default melalui negosiasi sukarela di mana debitur menjual aset sendiri atau menanam subordinated debt. Kedua, recovery dari agunan melalui eksekusi lelang tanah, penjualan mesin, atau foreclosure ekuitas — di sinilah FSV, biaya eksekusi, dan waktu menjadi penentu. Ketiga, recovery dari pihak ketiga seperti guarantor, asuransi kredit, atau credit default swap yang memberi proteksi derivatif. Yang penting Anda pahami: total recovery harus dikurangi biaya eksekusi yang sering luput dari estimasi naif — biaya hukum, biaya lelang, dan terutama waktu yang punya opportunity cost. Slide HDN berikutnya akan menghitung ini secara konkret.

Faktor Penentu LGD

LGD bukan angka tetap — dipengaruhi empat faktor struktural yang harus dipahami analis.

Faktor 1 & 2

Senioritas — utang senior recovery lebih tinggi dari subordinated; struktur waterfall hukum
Jenis agunan — tanah likuid, mesin illikuid, inventaris sangat illikuid

Faktor 3 & 4

Yurisdiksi — sistem hukum (common law vs civil law); kecepatan pengadilan
Siklus makro — agunan jatuh nilai saat resesi (fire sale externalities)

Korelasi LGD-PD: saat resesi (PD naik), LGD juga naik karena nilai agunan jatuh — asumsi independen PD dan LGD sering salah.

Empat faktor struktural ini menentukan variasi LGD antar produk, antar yurisdiksi, dan antar siklus. Senioritas mengikuti waterfall hukum kepailitan: utang senior dibayar lebih dulu, subordinated terakhir, sehingga LGD senior lebih rendah. Jenis agunan sangat menentukan likuiditas: tanah di lokasi strategis likuid dan tahan siklus, mesin industri spesifik sangat illikuid karena pembeli terbatas, inventaris cepat usang. Yurisdiksi menentukan kecepatan eksekusi — pengadilan Indonesia relatif lambat dibanding common law, sehingga LGD di Indonesia cenderung lebih tinggi dari yurisdiksi dengan eksekusi cepat. Yang paling sering luput adalah korelasi LGD-PD: saat resesi, PD naik karena banyak debitur kesulitan, dan LGD juga naik karena nilai agunan jatuh saat semua bank melelang simultan — fenomena fire sale externalities. Asumsi independen PD dan LGD yang dipakai banyak model sederhana adalah salah secara konseptual dan dapat underestimate EL di resesi.

Hitung dari Nol: LGD Term Loan dengan Agunan Tanah

Skenario: Term loan Rp 1 M dengan agunan tanah. EAD saat default = Rp 1,05 M (saldo pokok + bunga akrual). Nilai pasar agunan Rp 800 juta; FSV 75% dari pasar. Biaya eksekusi (lelang, hukum, waktu) 10% dari FSV. Recovery debitur langsung Rp 50 juta.

Langkah	Perhitungan	Nilai
1. FSV	Nilai pasar × 75% = Rp 800 juta × 0,75	Rp 600.000.000
2. Hasil bersih agunan	FSV × (1 − biaya) = Rp 600 juta × 0,90	Rp 540.000.000
3. Total recovery	Agunan + debitur = Rp 540 + Rp 50 juta	Rp 590.000.000
4. LGD (rupiah)	EAD − recovery = Rp 1.050 − Rp 590 juta	Rp 460.000.000
5. LGD (rasio)	LGD rupiah ÷ EAD = Rp 460 ÷ Rp 1.050 juta	0,438 (43,8%)

Kesimpulan

LGD 43,8%

Meski ada agunan 80% eksposur, hampir separuh hilang setelah FSV, biaya, dan discount

Mari kita hitung realistis untuk merasakan mengapa LGD aktual jauh lebih tinggi dari yang diasumsikan credit officer pemula. Langkah 1 menerapkan FSV 75 persen — nilai pasar Rp 800 juta menjadi FSV Rp 600 juta karena lelang memerlukan penjualan cepat. Langkah 2 mengurangi biaya eksekusi 10 persen yang menutup biaya hukum, lelang, dan waktu, menyisakan Rp 540 juta. Langkah 3 menambahkan recovery langsung Rp 50 juta dari negosiasi debitur. Langkah 4 menghitung LGD rupiah: dari EAD Rp 1,05 M, recovery Rp 590 juta, kerugian Rp 460 juta. Langkah 5 mengkonversi ke rasio LGD 43,8 persen. Bandingkan dengan asumsi naif bahwa agunan 80 persen berarti LGD 20 persen: LGD aktual hampir dua kali lipat karena FSV, biaya, dan struktur. Inilah mengapa bank harus menghitung LGD berdasarkan data historis workout, bukan asumsi optimis appraisal awal.

Bagian 2 · 2/4

Exposure at Default (EAD)

Diskusi kelas: untuk kartu kredit plafon Rp 50 juta dengan saldo rata-rata Rp 12 juta, berapa EAD yang seharusnya dipakai? Mengapa bukan Rp 12 juta?

Definisi EAD & CCF untuk Revolving

EAD adalah eksposur pada saat default terjadi, bukan saldo saat pencairan atau rata-rata periodik.

EAD = Drawn + (CCF × Undrawn)

Konsep Drawn vs Undrawn

Drawn — saldo terpakai debitur saat ini
Undrawn — plafon tersisa yang masih bisa ditarik
CCF — Credit Conversion Factor (% undrawn yang akan tertarik menjelang default)

Baseline BCBS

CCF baseline 75% untuk revolving retail
CCF baseline 50% untuk committed facilities korporasi
Bank IRB Advanced boleh estimasi CCF internal (tervalidasi)

Definisi EAD tampak sederhana — eksposur pada saat default — tetapi implementasinya berbeda antara term loan dan revolving. Untuk term loan, EAD biasanya sama dengan saldo pokok ditambah bunga akrual karena saldo sudah fixed. Untuk revolving seperti kartu kredit atau credit line, EAD harus memproyeksikan berapa porsi undrawn yang akan tertarik menjelang default — disinilah CCF atau Credit Conversion Factor berperan. Baseline BCBS menetapkan CCF 75 persen untuk revolving retail seperti kartu kredit, dan 50 persen untuk committed facilities korporasi seperti credit line. Bank dengan pendekatan IRB Advanced Basel boleh mengestimasi CCF internal sendiri berdasarkan data historis, tetapi harus divalidasi regulator. Yang penting Anda pahami: menggunakan saldo tercatat sebagai EAD untuk revolving adalah underestimate serius yang akan merusak perhitungan EL.

EAD Term Loan vs Revolving vs Contingent

Tiga jenis fasilitas dengan dinamika EAD yang sangat berbeda.

Jenis Fasilitas	Karakteristik EAD	Contoh
Term Loan	EAD = saldo pokok + bunga akrual (fixed schedule)	Investment loan, KMK tenor tetap
Revolving	EAD = drawn + CCF × undrawn (dapat membengkak)	Kartu kredit, credit line, overdraft
Contingent (off-balance)	EAD = CCF lebih tinggi (karena tidak drawn sama sekali)	Bank guarantee, L/C, standby L/C
Derivative	EAD =Replacement Cost + PFE (potensial future exposure)	IRS, FX forward, CDS — P11

Contingent facilities menunjukkan mengapa EAD off-balance sheet harus di-CCF kan — bank guarantee yang belum ditarik tetap berisiko.

Empat jenis fasilitas ini menunjukkan mengapa konsep EAD berbeda per produk. Term loan paling sederhana — EAD sama dengan saldo pokok ditambah bunga akrual karena schedule pembayaran sudah fixed. Revolving paling rumit karena drawn dan undrawn berfluktuasi, dan debitur menuju default cenderung menguras plafond — disinilah CCF berperan. Contingent facilities seperti bank guarantee atau letter of credit bersifat off-balance sheet dengan CCF yang lebih tinggi karena porsi drawn awalnya nol, tetapi bank tetap berisiko jika beneficiary menarik. Derivative punya dinamika paling unik: EAD Replacement Cost ditambah Potential Future Exposure yang menangkap pergerakan nilai derivatif — subjek yang akan kita dalami di P11 counterparty credit risk. Intinya: memilih formula EAD yang benar per jenis fasilitas adalah langkah awal yang krusial dalam perhitungan EL.

Hitung dari Nol: EAD Kartu Kredit dengan CCF

Skenario: Kartu kredit plafon Rp 50 juta; saldo terpakai (drawn) rata-rata Rp 12 juta; saldo saat ini Rp 15 juta. Bank menggunakan CCF internal 80% (konservatif dari baseline BCBS 75%).

Langkah	Perhitungan	Nilai
1. Undrawn	Plafon − drawn saat ini = Rp 50 − Rp 15 juta	Rp 35.000.000
2. Penarikan tambahan	CCF × undrawn = 80% × Rp 35 juta	Rp 28.000.000
3. EAD	Drawn saat ini + penarikan tambahan = Rp 15 + Rp 28 juta	Rp 43.000.000
4. Verifikasi	EAD ÷ plafon = Rp 43 ÷ Rp 50 juta	86% plafon

Kesimpulan

EAD Rp 43 juta

86% plafon — jauh lebih tinggi dari saldo rata-rata Rp 12 juta atau saldo saat ini Rp 15 juta

Hitungan ini menunjukkan secara konkret mengapa mengabaikan CCF berarti underestimate EL besar. Saldo rata-rata kartu Rp 12 juta terlihat tidak berisiko — tetapi EAD aktual saat default diproyeksikan Rp 43 juta, hampir empat kali saldo rata-rata. Bank yang menggunakan saldo tercatat sebagai dasar pencadangan akan underestimate EL sekitar 75 persen — kesalahan fatal yang dapat menyebabkan underpricing risiko kredit. Baseline BCBS 75 persen adalah konservatif; bank dengan data historis memadai dapat mengestimasi CCF internal sendiri yang mungkin berbeda per segmen — misalnya CCF kartu platinum mungkin berbeda dari kartu regular karena pola konsumsi berbeda. Penggunaan internal CCF memerlukan persetujuan regulator dan validasi sebagai bagian dari pendekatan IRB Advanced Basel. Untuk praktik dasar, baseline 75 persen adalah asumsi aman jika data internal tidak tersedia.

Bagian 3 · 3/4

Expected Loss Calculation

Diskusi kelas: apakah EL portofolio = penjumlahan EL per debitur? Mengapa ya/tidak?

Formula EL Portofolio

EL portofolio adalah penjumlahan linear EL individu — sifat expected value yang akan berbeda untuk UL di blok berikutnya.

EL_portofolio = Σ (PDᵢ × LGDᵢ × EADᵢ) untuk semua fasilitas i

Sifat Linearitas EL

EL total = jumlah EL per fasilitas
Tidak bergantung korelasi antar debitur
Dapat dijumlahkan tanpa transformasi

Implikasi Pricing

EL/EAD portofolio = beban risiko rata-rata
Margin bunga harus mengcover EL + biaya + profit
Underestimate EL = underpricing = erosi modal

EL portofolio adalah biaya risiko yang pasti — bukan kemungkinan — sehingga harus dibebankan upfront ke pricing.

Formula EL portofolio tampak sederhana — penjumlahan EL per fasilitas — tetapi implikasinya mendalam. EL bersifat linear karena merupakan expected value atau rata-rata probabilistik; tidak peduli bagaimana debitur berkorelasi, jumlah EL individu selalu sama dengan EL portofolio. Inilah yang berbeda dengan unexpected loss yang akan kita bahas di blok empat. Implikasi pricing yang penting Anda pegang: EL portofolio dibagi total EAD menghasilkan beban risiko rata-rata yang harus dibebankan ke bunga portofolio. Jika EL portofolio Rp 19 miliar dan total EAD Rp 1,7 triliun, beban risiko rata-rata adalah 1,12 persen — yang berarti bank harus menambahkan setidaknya 1,12 persen di atas biaya dana, biaya operasi, dan profit margin. Underestimate EL berarti underpricing, yang akhirnya mengerosi modal bank secara diam-diam.

Sensitivitas EL terhadap Tiap Komponen

EL linier terhadap ketiga komponen — perubahan 10% di salah satu akan menggeser EL sebesar 10% (ceteris paribus).

Skenario	Perubahan	Dampak EL
PD naik 10%	Dari 4% ke 4,4%	EL naik 10%
LGD naik 10%	Dari 40% ke 44%	EL naik 10%
EAD naik 10%	Dari Rp 100 M ke Rp 110 M	EL naik 10%
Resesi: PD & LGD naik simultan	PD +50%, LGD +25% (korelasi)	EL naik 87,5% (1,5 × 1,25)

Sensitivitas linier berlaku ceteris paribus — di resesi, PD dan LGD naik simultan sehingga efeknya berlipat ganda.

Hitung dari Nol: EL Portofolio Tiga Fasilitas

Skenario: Bank XYZ memiliki 3 fasilitas — F1 Term Loan (PD 3%, LGD 40%, EAD Rp 500 M); F2 Revolving Kartu (PD 5%, LGD 70%, EAD dengan CCF Rp 200 M); F3 Korporasi (PD 2%, LGD 30%, EAD Rp 1.000 M).

Langkah	Perhitungan	Nilai
1. EL F1	PD × LGD × EAD = 3% × 40% × Rp 500 M	Rp 6.000.000.000
2. EL F2	PD × LGD × EAD = 5% × 70% × Rp 200 M	Rp 7.000.000.000
3. EL F3	PD × LGD × EAD = 2% × 30% × Rp 1.000 M	Rp 6.000.000.000
4. EL Portofolio	EL F1 + EL F2 + EL F3	Rp 19.000.000.000
5. EL/EAD Portofolio	EL Portofolio ÷ Total EAD (Rp 1.700 M)	1,12%

Kesimpulan

EL Rp 19 M (1,12%)

Bank harus membebankan minimal ~1,12% bunga tambahan ke portofolio untuk menutup EL

Bagian 4 · 4/4

Unexpected Loss & Economic Capital

Diskusi kelas: jika EL adalah biaya yang pasti, mengapa bank butuh modal di atas EL? Apa yang ditutupi modal?

Expected vs Unexpected Loss

EL adalah rata-rata/expected; UL adalah deviasi di atas rata-rata yang menyerap modal bank.

Diagram distribusi kerugian ini adalah visualisasi paling penting untuk memahami mengapa bank butuh dua lapis pertahanan. Sumbu horizontal adalah magnitude kerugian, sumbu vertikal adalah probabilitas. Sebagian besar waktu, kerugian aktual mendekati EL atau rata-rata yang sudah dipricing ke bunga debitur. Tetapi di skenario buruk — ekor kanan distribusi — kerugian dapat melonjak jauh di atas EL, ke titik VaR 99 persen yang berarti kerugian maksimum dalam 99 persen skenario. Selisih antara EL dan VaR inilah yang disebut unexpected loss, dan harus ditutup oleh modal bank alias economic capital. Tanpa modal yang cukup, bank dapat collapse di skenario tail risk meski secara rata-rata profitable. Inilah mengapa Basel III menuntut modal minimum 8 persen dari RWA — untuk menyerap UL di skenario stress.

Economic Capital & VaR Kredit

Economic capital adalah modal yang dibutuhkan untuk menyerap unexpected loss pada tingkat kepercayaan tertentu (mis. 99,9%).

Economic Capital = VaR(99,9%) − EL

VaR Kredit

Value at Risk — kerugian maksimum pada confidence level
VaR 99,9% = kerugian tidak melebihi ini di 999 dari 1000 skenario
Mengasumsikan distribusi kerugian portofolio

Komponen Economic Capital

UL idiosinkratik — dapat didiversifikasi
UL sistemik — tidak dapat didiversifikasi, butuh modal
Concentration risk — tambahan modal untuk konsentrasi

Economic capital adalah konsep inti kecukupan modal bank yang menjadi jembatan ke materi Basel di P12. Economic capital dihitung sebagai VaR pada confidence level tertentu dikurangi EL — selisih ini adalah modal yang dibutuhkan untuk menyerap unexpected loss di skenario stress. VaR 99,9 persen yang dipakai Basel IRB berarti kerugian tidak akan melebihi angka ini dalam 999 dari 1000 skenario — tingkat kepercayaan yang sangat konservatif. Komponen economic capital dapat diurai menjadi UL idiosinkratik yang dapat dihilangkan dengan diversifikasi portofolio, UL sistemik yang tidak dapat didiversifikasi dan harus ditutup modal, serta concentration risk yang merupakan tambahan modal untuk portofolio yang terkonsentrasi pada sedikit debitur atau sektor. Konsep-konsep ini akan kita operasionalisasi di P12 ketika membahas perhitungan RWA dan CAR.

Sintesis: EL + UL untuk Portofolio Kecil

Mari gabungkan semua konsep hari ini dalam satu portofolio untuk mengkristalkan pemahaman.

Komponen	Nilai	Sumber/Dasar
Total EAD portofolio	Rp 1.700 M	Penjumlahan EAD 3 fasilitas
EL portofolio	Rp 19 M (1,12%)	Σ PD × LGD × EAD
UL (VaR 99,9% − EL)	~Rp 60 M (3,5%)	Model Vasicek / IRB Basel (ilustrasi)
VaR 99,9%	~Rp 79 M (4,65%)	EL + UL
Economic capital (modal)	~Rp 60 M	Untuk menyerap UL di stress
Pricing EL ke bunga	Min +1,12% di atas biaya dana	Upfront, dipungut dari debitur

Dua lapis pertahanan: EL dipricing ke bunga debitur (biaya yang pasti); UL ditutup modal bank (untuk skenario stress).

Tabel sintesis ini menggabungkan semua konsep hari ini dalam satu portofolio kecil. Total EAD Rp 1.700 M menghasilkan EL Rp 19 M atau 1,12 persen yang harus dipricing ke bunga debitur secara upfront. UL di estimasi VaR 99,9 persen sekitar Rp 60 M atau 3,5 persen yang harus ditutup oleh modal economic capital — angka ini dihitung dari model Vasicek atau IRB Basel yang akan kita dalami di P12. VaR total 99,9 persen adalah Rp 79 M atau 4,65 persen dari EAD, terdiri dari EL ditambah UL. Pesan utama yang harus Anda pegang: bank punya dua lapis pertahanan terhadap risiko kredit. Lapis pertama adalah EL yang dipricing ke bunga debitur sebagai biaya yang pasti — jika EL diestimasi benar, dalam jangka panjang bank break-even pada komponen ini. Lapis kedua adalah modal economic capital yang menyerap UL di skenario stress — tanpa modal cukup, bank dapat collapse di tail risk meski rata-rata profitable.

Ringkasan Kunci Pertemuan 5

LGD Realistis

Hitung dengan FSV, biaya eksekusi, waktu — bukan asumsi naif "agunan = LGD rendah"

EAD Revolving

Drawn + CCF × Undrawn; debitur menguras plafond menjelang default

EL vs UL

EL dipricing ke bunga; UL ditutup modal economic capital — dua lapis pertahanan

Bawa kerangka EL = PD × LGD × EAD dan dual-layer (EL pricing + UL modal) sebagai fondasi P6 (rating), P10 (PSAK 71), & P12 (Basel).

Persiapan P6: baca Saunders & Allen bab 6 (internal rating); refresh konsep master scale & migration matrix dari P4.

Sebagai penutup, saya ingin menegaskan tiga pesan kunci hari ini. Pertama, LGD harus dihitung realistis dengan FSV, biaya eksekusi, dan waktu — bukan asumsi naif bahwa agunan otomatis menjamin recovery tinggi. Kedua, EAD untuk revolving facilities harus memproyeksikan porsi undrawn yang akan tertarik menjelang default lewat CCF — menggunakan saldo tercatat adalah underestimate serius. Ketiga, EL dipricing ke bunga sebagai biaya yang pasti, sementara UL ditutup modal economic capital sebagai pertahanan terhadap skenario stress — dua lapis pertahanan yang berbeda dan saling melengkapi. Sampai jumpa di pertemuan 6 di mana kita akan masuk ke sistem pemeringkatan kredit internal atau internal credit rating yang mengoperasionalkan PD, LGD, dan EAD ke master scale yang dipakai credit committee sehari-hari.

Coba Sendiri: PD × LGD × EAD & RAROC

Atur PD, LGD, EAD, dan biaya modal untuk melihat langsung bagaimana EL berubah dan apakah pricing (RAROC) menutup kerugian yang diharapkan.

Coba Sendiri: Eksplorasi Expected Loss Slider

Geser probabilitas dan dampak untuk membentuk pemahaman intuitif tentang hubungan EL = P × D.