MANAJEMEN RISIKO DAN AKSI MITIGASI
RISIKO DENGAN METODE MATRIKS
HOUSE OF RISK (HOR) PADA PROSES
IMPOR CKD DI PT. ASTRA DAIHATSU
MOTOR
Thalita Putri Almanar
School of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, BINUS University, Jl. KH Syahdan No. 9, Palmerah, Jakarta, 11410, Indonesia, 021-5345830, thata_nih@yahoo.com
Thalita Putri Almanar, Ir. Gunawarman Hartono, M.Eng
ABSTRACT
Risk Management and Mitigation with Matrix House of Risk (HOR) Method in CKD
Import Process at PT. Astra Daihatsu Motor
This research is describes about the application of risk management in CKD import process at PT. Astra Daihatsu Motor (PT. ADM). The method for this research is House of Risk (HOR) which is combination between House of Quality (HOQ) method and Failure Mode and Effect Analysis (FMEA). Variable required for this research is severity of risk event, occurrence of risk agent, relationship between risk event and risk agent, difficulty of prevention action, and relationship between prevention action and risk agent. To obtain those variables that used questioner. Based on research the highest risk agent in CKD import process at PT. ADM is interference (disability of communication, error in office equipment, electricity off). Prevention action or mitigation that used based on HOR 2 method analysis is activate generator set (coordination with General Affair Department) and install UPS
(Uninterruptable Power
System).
So the possibility of risk agent occur in import process could be reduced as expected.Key Word : Risk, House of Risk (HOR), Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) ABSTRAK
Manajemen Risiko dan Aksi Mitigasi Risiko Dengan Metode Matriks House of Risk (HOR) Pada Proses Impor CKD di PT. Astra Daihatsu Motor
Penelitian ini menjelaskan tentang penerapan manajemen risiko pada kegiatan impor CKD di PT. Astra Daihatsu Motor (PT. ADM). Metode yang digunakan adalah House of Risk (HOR) yang merupakan perpaduan antara metode House of Quality (HOQ) dan Failure Mode and Effect Analysis (FMEA). Variabel yang diperlukan dalam penelitian ini adalah tingkat bahaya dari kejadian risiko, tingkat kemungkinan dari penyebab risiko, hubungan antara kejadian dan penyebab risiko, tingkat kesulitan dari aksi pencegahan dan hubungan antara aksi pencegahan dengan penyebab risiko. Untuk mendapatkan variabel tersebut digunakan kuesioner sebagai teknik pengumpulan data. Berdasarkan penelitian ini didapatkan penyebab risiko yang paling tinggi pada proses impor CKD di PT. ADM adalah terjadi gangguan (kelumpuhan komunikasi, error pada perangkat, mati listrik). Aksi pencegahan atau mitigasi yang dapat dilakukan berdasarkan analisa dengan metode HOR 2 adalah mengaktifkan genset (koordinasi dengan General Affair Departement) dan memasang UPS (Uninterruptable Power System). Sehingga diharapkan dapat mengurangi kemungkinan terjadinya penyebab risiko pada proses impor.
PENDAHULUAN
Ditinjau dari lingkup makro, populasi mobil di Indonesia dari tahun 2000 sampai 2011 terus meningkat sampai 10,532,412 unit, ditambah dengan data penjualan domestik di Indonesia pada tahun 2013 dari bulan Januari sampai November mengalami peningkatan sampai 1,026,758 unit. Seiring dengan meningkatnya pertumbuhan industri otomotif di Indonesia maka meningkat pula impor kendaraan bermotor dan bagiannya dari Thailand sepanjang Januari-November 2010 hingga US$ 1,87 miliar. Ditinjau dari lingkup mikro yaitu tempat penelitian di PT. Astra Daihatsu Motor (PT.ADM) bahwa angka produksi meningkat dari 2007 sampai dengan 2012, diiringi dengan peningkatan impor part CKD (Completely Knocked Down).
Gambar 1 Angka Produksi PT. Astra Daihatsu Motor per Tahun
Aktivitas impor yang semakin tinggi dapat meningkatkan pula risiko dalam proses impor. Menurut Fahmi (2010) risiko dapat muncul dimanapun dan risiko cenderung terus meningkat setiap tahunnya dikarenakan globalisasi dunia, liberalisasi dunia dan pemrosesan informasi yang semakin cepat serta reaksi investor yang semakin cepat. Peningkatan proses impor ini tidak diimbangi dengan penambahan karyawan maupun perbaikan system, sedangkan proses impor memerlukan ketepatan waktu, komunikasi yang baik dan lancar dengan Bea Cukai, serta ketepatan data.
Gambar 3 Grafik Pencapaian Ketepatan Waktu Penerimaan Tagihan
Gambar 4 Grafik Pencapaian Ketepatan Waktu Proses Custom Clearance
Berdasarkan data Key Performance Index (KPI) bulan Januari – Juni 2013 menunjukkan bahwa terdapat keterlambatan dalam berbagai proses yaitu penerimaan Form-D, penerimaan tagihan dan proses custom clearance (proses pengeluaran part dari pelabuhan untuk dibawa ke PT. ADM). Oleh karena itu perlu diadakannya penelitian mengena manajemen risiko dan aksi mitigasi risiko pada proses impor CKD di PT. ADM, agar target produksi dan penjualan dapat tetap tercapai.
METODE PENELITIAN
Untuk dapat menyelesaikan penelitian ini, ada beberapa tahap yang dilakukan, yaitu pengumpulan data yang terdiri atas observasi langsung menanyakan mengenai proses impor kepada member tim impor MSP; pengumpulan data KPI bulan Januari-Juni 2013; pengumpulan data Risk Management Review yang dilakukan PT. ADM pada tahun 2010 serta menyebarkan kuesioner untuk mendukung metode House of Risk (HOR). Langkah selanjutnya adalah melakukan pengolahan data, pada langkah ini dilakukan tahapan utama metode HOR yaitu pemetaan proses aliran, dengan bantuan SCOR dalam memetakan proses impor secara keseluruhan berikut lead time nya; identifikasi risiko, mengidentifikasi kejadian risiko yang mungkin terjadi pada aktivitas impor berdasarkan KPI dan Risk Management Review serta menentukan penyebab risiko; analisis risiko, menentukan penyebab risiko yang paling besar berpengaruh dalam aktivitas impor berdasarkan hasil kuesioner; evaluasi risiko, menentukan aksi mitigasi risiko yang dapat dilakukan untuk meminimalisir risiko pada aktivitas impor dengan mengolah rumus HOR 1; dan risk response, menentukan aksi mitigasi tertinggi yang paling memungkinkan untuk dapat dilakukan berdasarkan hasil kuesioner dan pengolahan rumus HOR 2. Langkah berikutnya adalah analisa data yang terdiri atas uji kelayakan data dengan validitas dan reliabilitas menggunakan Excel dan Minitab 15; dan pengolahan data kuesioner. Dengan penjabaran metode penelitian di atas diharapkan penelitian ini mendapatkan uraian kejadian risiko, penyebab risiko utama dan aksi mitigasi yang efektif.
HASIL DAN BAHASAN
Berdasarkan data KPI dan Risk Management Review didapat 6 kejadian risiko berikut 12 penyebab risiko pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1 Uraian Kejadian Risiko Pada Proses Impor
Code Kejadian Risiko (E)
E1 Keterlambatan Penerimaan Tagihan dari supplier, SGLT dan Shipping Line E2 Keterlambatan penerimaan Form-D
E3 Terjadi keterlambatan custom clearance
E4 Parts / material terlambat diterima oleh warehouse ADM E5 Menganggu line produksi
E6 Keterlambatan dalam pembayaran Bea Masuk dan Pajak Impor lainnya di Bea Cukai secara berkala Tabel 2 Uraian Penyebab Risiko Pada Proses Impor
Code Penyebab Risiko (A)
A1 Adanya pemogokan di pelabuhan.
A2 Kerusakan mesin kapal / keterlambatan pengiriman oleh supplier / carrier. A3 Cuaca buruk.
A4 Terjadi Ommit (perpindahan barang menggunakan kapal lain dan tidak singgah ke tujuan awal). A5 Gangguan sistem / administrasi bea cukai di pelabuhan.
A6 Terjadi gangguan (kelumpuhan komunikasi, error pada perangkat, mati listrik) A7 Perjalanan dari SGLT ke Departemen Perdagangan Thailand menempuh 3 jam A8 Kartu DFT (Department of Foreign Trade) yang sudah habis masa berlaku A9 Cost Structure (CS) yang belum dibuat
A10 Invoice Supplier dan FCR (Forwarding Cargo Receipt) yang terlambat diterima SGLT A11 Terkena denda 10% dari Nilai Bea Masuk yg dibayar
A12 Transfer PIB akan ditolak oleh Bea Cukai
Pada tahap analisis risiko ditentukan tingkat bahaya (severity) dari kejadian risiko, kemungkinan terjadi (occurrence) dari penyebab risiko dan korelasi (correlation) antara kejadian risiko dan penyebab risikonya yang didapat dari hasil kuesioner. Dari hasil kuesioner tersebut dimasukan ke dalam matriks House of Risk 1 (HOR 1) didapatkan hasil bahwa penyebab risiko tertinggi pada proses impor adalah terjadi gangguan (kelumpuhan komunikasi, error pada perangkat, mati listrik) dengan nilai keseluruhan potensi kejadian risiko dengan penyebab risiko (ARPj) 435. Seperti dapat dilihat tabel perhitungan matriks dan diagram paretto House of Risk 1 pada Gambar 5 di bawah ini.
Tabel 3 Matriks House of Risk 1 (HOR 1) Kejadian
Risiko (E)
Penyebab Risiko (A) Tingkat
Bahaya Kejadian Risiko (Si) A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12
E1 3 3 3 3 3 1 1 4 E2 1 1 3 1 3 3 3 3 3 3 3 3 4 E3 3 3 3 3 3 9 3 3 1 3 1 3 5 E4 3 1 3 1 3 3 1 3 3 3 3 E5 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 E6 1 3 3 1 1 1 1 3 3 3 1 4 Kemungkinan Terjadi (Oj) 4 4 3 6 5 5 5 4 7 4 5 6 Keseluruhan Potensi Kejadian Risiko dengan Penyebab Risiko (ARPj) 152 220 153 318 275 435 245 140 287 244 235 294 Peringkat Penyebab Risiko (Pj) 11 9 10 2 5 1 6 12 4 7 8 3
Dari data tingkat bahaya, kemungkinan terjadi dan hubungan antara kejadian risiko dengan penyebab risiko, dapat dihitung keseluruhan potensi kejadian risiko dengan penyebab risiko (ARPj) menggunakan rumus :
Contoh perhitungan dengan mengambil data E1 dan A1 : Diketahui : Oj = 4 A1 = 3, 1, 3, 1, 1 S1 = 4, 4, 5, 3, 4 Ditanyakan : ARPj ? Jawab :
Pada tahap evaluasi risiko, didapatkan aksi mitigasi dan seberapa sulit aksi tersebut dilakukan (difficulty). Pada Tabel 3 merupakan data aksi mitigasi risiko.
Tabel 4 Aksi Pencegahan
Code Aksi Pencegahan (PAj)
PA1 Monitoring schedule shipment (termasuk info pemogokan, sehingga unit bisa segera diambil) dan menginformasikan perubahan ke Logistik, PCD, Export Impor Division
PA2 Perbaikan perangkat / sistem EDI oleh EDI HelpDesk.
PA3 Mengaktifkan genset (koordinasi dengan General Affair Departement) dan memasang UPS (Uninteruptable Power System)
PA4 Menggunakan kantor EDI sebagai alternatif tempat untuk menginput data. PA5 Request Import Staff untuk memonitor kondisi di lapangan jika terjadi demo PA6 Request Shipping line untuk menginformasikan update shipping schedule.
PA7 Menunjuk beberapa PIC di import departement untuk berkomunikasi dengan EDI HelpDesk PA8 Memonitor proses pembuatan Form-D.
PA9 Membuat komunikasi yang baik dengan SGLT, agar dokumen yang harus disiapkan dalam pembuatan Form-D tidak akan terhambat.
PA11 Berkoordinasi dengan pihak supplier mengenai penjadwalan PA12 Memonitor Proses PIB (Persiapaan Impor Barang)
PA13 Koordinasi dengan pihak Bank untuk memastikan konfirmasi pembayaran bea masuk dan pajak import lainnya sudah diterima oleh Bea Cukai
PA14 Menunjuk satu PIC di Import Departement untuk memonitor proses PIB dan mengecek respon penerimaan pembayaran oleh bea cukai.
PA15 Membuat SOP (Standard Operation Procedure) untuk monitoring pembayaran Bea Masuk dan pajak di bea cukai
Setelah dimasukan ke dalam matriks House of Risk 2 (HOR 2), didapat hasil bahwa aksi mitigasi yang efektif adalah mengaktifkan genset (koordinasi dengan General Affair Department) dan memasang UPS (Uninterruptable Power System) dengan nilai rasio keefektifan dengan kesulitan (ETDk) adalah 1596. Dengan memasukan hasil kuesioner kedalam matriks HOR 2 dan diagram paretto HOR2 ditunjukan pada Gambar 2 di bawah ini.
Tabel 5 Tabel House of Risk 2 (HOR2) Penye
bab Risiko
(A)
Aksi Preventif (PAk)
ARPj PA 1 PA2 PA 3 PA4 PA5 PA 6 PA 7 PA 8 PA 9 PA1 0 PA 11 PA 12 PA 13 PA 14 PA 15 A6 1 3 9 1 3 3 1 3 3 3 1 3 350 A4 3 1 3 3 3 1 259 A12 3 3 3 3 3 3 255 A9 3 3 3 3 244 A5 3 3 3 3 228 A7 3 3 3 216 A10 3 3 3 171 A11 3 3 3 9 160 A2 3 3 9 1 3 145 A3 3 1 3 3 3 132 A1 3 1 1 9 3 1 1 1 3 1 124 A8 3 3 3 3 105 Total Keefek tifan (Tek) 226 4 143 3 478 9 124 7 324 6 114 9 160 9 368 4 338 2 235 3 440 7 261 0 311 0 229 5 327 2 Kesuli tan Aksi Preven tive (Dk) 4 5 3 4 4 3 3 3 3 3 4 3 4 3 4 Rasio Keefek tifan denga 566 286. 6 159 6 311. 8 811. 5 383 536 122 8 112 7 784. 3 110 2 870 778 765 818
n Kesuli tan (ETDk ) Pering kat Aksi Preven tive 11 15 1 14 7 13 12 2 3 8 4 5 9 10 6
Contoh perhitungan, menggunakan data ke satu (PA1): Diketahui : ARPj = 350, 259, 255, 124
PA1 = 1, 3, 3, 3 Dk = 4 Ditanyakan : TEk ?
ETDk
Jawab : Menghitung Total Keefektifan :
Menghitung Rasio Keefektifan dengan Kesulitan :
Gambar 6 Diagram Pareto House of Risk 2
Untuk mempertajam hasil penelitian dilakukan analisis biaya penggunaan UPS, biaya dan risiko yang keluar jika tidak dilakukan pemasangan UPS dan risiko yang ditanggung ketika UPS sudah dipasang dengan asumsi risiko berkurang 50%. Hasil perhitungan efektifitas penggunaan UPS adalah 48,65%.
SIMPULAN DAN SARAN
Dengan diketahuinya kejadian risiko, penyebab risiko dan aksi mitigasi yang terjadi pada aktivitas impor, maka departemen impor dapat meminimalisir kesalahan data, keterlambatan data dan proses serta memperlancar komunikasi dengan berbagai pihak. Sehingga target produksi PT. ADM dapat tercapai meskipun tidak ada penambahan karyawan dan perbaikan system. Saran bagi manajemen untuk dapat mengatasi penyebab risiko terjadi gangguan (kelumpuhan komunikasi, error pada perangkat, mati listrik)
adalah dengan mengaktifkan genset (koordinasi dengan General Affair Departement) dan memasang UPS (Uninteruptable Power System). Dengan manfaat yang didapat oleh PT. ADM adalah :
1. Anggota Tim MSP memiliki waktu 15 – 30 menit untuk mengirimkan PIB dan menunggu respon dari Bea Cukai,
2. PIB akan selesai tepat waktu,
3. Proses custom clearance tidak akan terhambat dan terlambat
4. Tidak akan ada penumpukan di gudang dan tidak ada biaya yang keluar atas penumpukan, 5. Tidak terjadi line stop akibat keterlambatan kedatangan parts.
REFERENSI
Akib, Syubhan. (2012, September 21). Industri Otomotif Sumbang Rp 80 Triliun Buat Ekonomi RI. DetikOTO, pp.4,5,8.
Anatan, L.,& Ellitan, L. (2008). Supply Chain Management Teori dan Aplikasi. Bandung: Penerbit Alfabeta.
Badariah, N., Surjasa., D & Trinugraha,Y. (2012) Analisa Supply Chain Management Berdasarkan Metode Failure Mode And Effects Analysis (FMEA). Jurnal Teknik Industri, 2(2), 110-118 Blackhurst, J., Craighead, C.W., Elkins, D., & Handfield, R.B. (2005). An empirically derived agenda of
critical research issues for managing supply chain disruptions. International Journal of Production Research. 43 (19), 4067-81.
Chopra, S., &Sodhi, S.M. (2004). Managing risk to avoid supply-chain breakdown. Sloan Management Review. 46 (1), 53-61.
Cormack, Mc Kevin. (2004). Linking SCOR planning practices to supply chain performance. International Journal of Operations & Production Management, 24 (12), 1192-1218.
Craighead, C.W., Blackhurst, J., Rungtusanatham, M.J.,& Handfield, R.B. (2007). The severity of supply chain disruptions: design characteristics and mitigation capabilities. Decision Sciences. 38 (1), 131-56.
Fahmi, I. (2010). Manajemen risiko teori, kasus, dan solusi. Bandung : Penerbit Alfabeta.
Finch, P. (2004). Supply chain risk management. Supply Chain Management: An International Journal. 9 (2), 183-96.
Haraito, Gloria. (2011, January 10). Impor Otomotif : Impor Kendaraan dan Bagiannya Menggeliat. Tribun News, pp. 5.
Hanafi M., Mamduh. (2009). Manajemen risiko. Yogyakarta : UPP STIM YKPN.
Husein, Umar. (1999). Metode Penelitian : Aplikasi Dalam Pemasaran. Jakarta : PT. Gramedia Pustaka Utama.
Goh, M., Lim, J.Y.S., & Meng, F. (2007). A stochastic model for risk management in global supply chain networks. European Journal of Operational Research. 182, 164-73.
Kerlinger, Fred N. (1990). Asas-asas Penelitian Behavioural, Edisi Terjemahan. Yogyakarta : Gadjah Mada University Press.
Kumar, Awadhesh., Poonia, M.p., Jethoo., A.s., Pandel, Upender. (2011). FMEA: Methodology, Design and Implementation in a Foundry. Issn : 0975-5462, 3 (6).
Lehmann, E. L. (1975). Nonparametrics: Statistical methods based on ranks.San Francisco: Holden-Day. Muslimin. (2002). Metode Penelitian di Bidang Sosial. Malang : Bayu Media UMM Press.
Norrman, A., & Jansson, U. (2004). Ericsson’s proactive supply chain risk managementapproach after a serious sub-supplier accident. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management. 34 (5), 434-56.
Pujawan, I. N. (2009). House of risk: a model for proactive supply chain risk management. Business Process ManagementJournal, 15 (6), 953-967.
Pujawan Nyoman, I & Geraldin H. Laudine. (2009). House of risk: a model for proactive supply chain risk management. Business Process Management Journal, 15 (6), 953-967.
Griffin, R. W., & Ebert, R. J. (1996). Business. New York : Prentice Hall International Editions.
Sheffi, Y., & Rice, J.B. Jr. (2005). A supply chain view of the resilient enterprise. MIT Sloan Management Review, 47 (1), 41-8.
Sinha, P.R., Whitman, L.E., & Malzahn, D. (2004). Methodology to mitigate supplier risk in an aerospace supply chain. Supply Chain Management: An International Journal. 9 (2), 154-68.
Tang, C.S. (2006a). Perspectives in supply chain risk management: a review. International Journal of Production Economics, 103, 451-8.
Zsidisin A., George & Ritchie, Bob. (2010).Supply chain risk : A Handbook Of Asessment, Management, And Performance. New York : Springer
RIWAYAT PENULIS
Thalita Putri Almanar lahir di kota Bandung pada 2 Agustus 1989. Thalita menamatkan pendidikan D3 di Politeknik Negeri Bandung dalam bidang ilmu Teknik Kimia pada tahun 2010. Saat ini bekerja sebagai administrator bagian ekspor di PT. Astra Daihatsu Motor.
