Membentuk portofolio pada investasi saham dapat mengurangi risiko yang dihadapi. Pengukuran risiko berkaitan dengan investasi yang besar karena risiko mempengaruhi kerugian yang akan dialami investor. GJR merupakan salah satu metode dalam analisis time series yang digunakan untuk memodelkan data yang bergerak terhadap waktu (volatilitas) dan memiliki efek asimetis. Value-at-Risk dapat digunakan untuk mengestimasi risiko. Penentuan VaR dengan distribusi Normal menjadi tidak relevan ketika data keuangan memiliki ekor distibusi yang tebal (heavy tail) yang diimplementasikan dengan distribusi student-t. Metode Copula digunakan sebagai indikator dependensi antar variabel sehingga digunakan sebagai alat memodelkan distribusi bersama. Dalam Tugas Akhir ini ditentukan nilai VaR pada portofolio dua aset dari harga close indeks saham S&P100 dan S&P600. Model GJR dan Copula digunakan
untuk penentuan nilai VaR. Berdasarkan hasil VaR portofolio menggunakan GJR-n-Copula Clayton, GJR-t-Copula Clayton, GJR-n-Copula Gumbel dan GJR-t-Copula Gumbel didapatkan model dengan mean error terkecil adalah GJR-n-Copula Clayton dan GJR-t-Copula Clayton dengan masing-masing nilainya 138,56 dan 164,44. Oleh karena itu, model GJR-n-Copula Clayton lebih representatif untuk memprediksi nilai VaR portofolio.