Strategi Mitigasi Risiko pada Produksi Ikan Tuna Menggunakan Metode House of Risk dan Fuzzy
Edy Fradinata1*, Didi Asmadi2, Ammariza3
1,2,3Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh Indonesia
*Koresponden email: edy.fradinata@unsyiah.ac.id
Diterima: 8 September 2022 Disetujui: 6 Oktober 2022
Abstract
Risk is a threat that can disrupt activities or stop the production process. PT.YPT is one of the business entities engaged in the processing of tuna, especially tuna. PT.YPT itself has produced a lot of tuna which cannot be avoided, so risk mitigation is needed. The purpose of this research is to provide risk mitigation from priority risk sources that occur in tuna production activities using the House of Risk (HOR) approach and Fuzzy Logic. Data was collected by means of field observations and literature studies as preliminary research, after which the authors also conducted interviews, brainstorming and distributing questionnaires to internal companies. It can be seen that the risks that can occur in production activities are 23 risk events and 22 risk causes of which 3 risk causes have the highest percentage, namely unskilled operators (A5), less than optimal employee performance (A17) and corrosion of tools (A21). . With the Mamdani fuzzy logic approach that forms 124 IF-THEN rules, it can be seen that the three risks can be solved easily.
Mitigation design is carried out to overcome these three risks by making preventive actions as many as 14 mitigation alternatives based on literacy studies and the results of discussions with the company which will be designed in the form of a traceability chart.
Keywords: strategy, risk management, risk mitigation, production, house of risk, fuzzy logic
Abstrak
Risiko merupakan ancaman yang dapat mengganggu aktivitas atau menghentikan proses produksi. PT.YPT merupakan salah satu badan usaha yang bergerak dibidang pengolahan ikan tuna khususnya ikan tuna.
PT.YPT sendiri telah memproduksi banyak ikan tuna yang mana tidak dapat terhindar dari risiko sehingga diperlukan sebuah mitigasi risiko. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk memberikan mitigasi risiko dari sumber risiko prioritas yang terjadi pada aktivitas produksi ikan tuna menggunakan pendekatan House of Risk (HOR) dan Logika Fuzzy. Pengumpulan data dilakukan dengan cara observasi lapangan dan studi literatur sebagai penelitian pendahuluan, setelah itu penulis juga melakukan wawancara, brainstorming serta menyebarkan kuesioner kepada internal perusahaan. Dapat diketahui risiko yang dapat terjadi pada aktivitas produksi ialah 23 kejadian risiko dan 22 penyebab risiko yang mana 3 penyebab risiko memiliki persentase tertinggi yaitu operator yang belum ahli (A5), kinerja karyawan yang kurang maksimal (A17) dan terjadinya korosi pada alat (A21). Melalui pendekatan logika Fuzzy Mamdani yang membentuk 124 aturan IF-THEN, maka dapat diketahui ketiga risiko dapat diselesaikan dengan mudah. Perancangan mitigasi dilakukan untuk mengatasi ketiga risiko tersebut dengan membuat preventif action sebanyak 14 alternatif mitigasi berdasarkan studi literasi dan hasil diskusi dengan pihak perusahaan yang akan dirancang dalam bentuk bagan traceability.
Kata Kunci : strategi, manajemen risiko, mitigasi risiko, produksi, house of risk, logika fuzzy
1. Pendahuluan
Aceh merupakan salah satu dari wilayah Indonesia penghasil ikan tuna yang cukup berlimpah, sehingga dari penangkapan ikan tuna tersebut dapat membantu sektor perekonomian Aceh dikarenakan harga jual ikan tuna juga cukup lumayan yaitu dapat mencapai puluhan sampai ratusan ribu rupiah per kilogram dengan bobot ikan tuna bisa mencapai lebih dari seratus kilogram. Harga ikan tuna yang tinggi berpengaruh terhadap kesejahteraan dan penghasilan nelayan [1].
Meningkatnya pertumbuhan hasil tangkapan tuna membuat berkembangnya usaha pengolahan tuna serta ekspor dan impor ikan tuna. Setiap aktivitas yang dilakukan oleh perusahaan tidak akan terlepas dari ketidakpastian atau kejadian peristiwa tak terencana yang bisa mempengaruhi aliran bahan dan komponen pada aliran produksi. Salah satu faktor yang mempengaruhi aktivitas produksi ialah risiko yang terjadi dalam proses produksi [2].
Risiko murni adalah risiko yang disertai dengan kemungkinan kerugian dan tidak adanya kemungkinan keuntungan, contohnya adalah risiko aset fisik, risiko karyawan, dan risiko legal. Risiko spekulatif adalah risiko di mana diharapkan terjadinya kerugian dan keuntungan, contohnya adalah risiko pasar, risiko kredit, risiko likuiditas, dan risiko operasional [3]. Penanganan risiko pada produksi merupakan titik kritis yang akan sangat menentukan mutu dan jumlah dari produksi ikan tuna [4]. Perusahaan hanya bisa mendapatkan hasil tangkapan dilaut oleh nelayan yang mana perlu pengawasan terhadap risiko dari ikan tuna ditangkap hingga didistribusikan setelah menjadi produk jadi. manajemen risiko adalah suatu proses identifikasi, mengatur risiko, serta membentuk strategi untuk mengelolanya melalui sumber daya yang tersedia [5].
Mitigasi risiko merupakan proses pencegahan dalam penanganan risiko dalam menentukan perlakuan yang tepat untuk mengatasi risiko yang terjadi. Metode yang digunakan dalam proses mitigasi risiko ialah metode House of Risk (HOR) dan Fuzzy [6]. Metode HOR digunakan dalam mengidentifikasi risiko dan merancang mitigasinya yang bertujuan untuk mengurangi probabilitas terjadinya risk agent dari suatu risiko melalui upaya pencegahan. Kelebihan House of Risk (HOR) adalah suatu perangkat analisa yang dapat mengevaluasi reliabilitas dengan memeriksa modus kegagalan dan merupakan salah satu teknik yang sistematis untuk menganalisa kegagalan [7].
Terdapat dua fase yang digunakan dalam melakukan pendekatan HOR yaitu HOR fase 1 dan HOR fase 2, yang mana HOR fase 1 ini adalah fase identifikasi risiko yang digunakan untuk memastikan agen risiko yang mesti diberikan prioritas buat aksi penangkalan. Langkah- langkah dalam HOR fase 1 ini ialah identifikasi risiko serta evaluasi risiko yang meliputi evaluasi tingkatan akibat (severity), evaluasi tingkatan kemunculan (occurance), evaluasi korelasi (correlation) serta perhitungan nilai Aggregate Risk Potential (ARP) [8]. House of Risk fase 2 ialah mencari besar hubungan antara strategi penanganan dengan agen resiko, menghitung nilai Total Effectiveness (TEk), Degree of Difficulty (Dk) dan Rasio Effectiveness to Difficulty (ETDk) untuk mengetahui rangking prioritas dari strategi mitigasi risiko yang telah dirancang agar tidak terjadi bias [5].
Metode yang dikombinasikan dengan HOR ialah Fuzzy, logika fuzzy dapat diartikan sebagai logika kabur yang mempunyai unsur ketidakpastian. Unsur ketidakpastian dapat kita jumpai dalam kotak hitam yang terdapat pada saat kita memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output dengan didasari oleh konsep himpunan Fuzzy [9]. Logika Fuzzy digunakan untuk mengidentifikasikan masalah ataupun kegagalan yang terjadi melalui pertimbangan kriteria kegagalan, Fuzzy juga dapat membantu dalam pengambilan keputusan dan pemetaan masalah sehingga dapat melakukan pencegahan dan penanggulangan risiko yang terjadi [10,11].
PT. YPT merupakan anak perusahaan dari PT YPT yang terletak di Aceh, bergerak di bidang industri pengolahan ikan, khususnya ikan tuna dan ikan cakalang segar. Perusahaan yang resmi didirikan pada tahun 2017 ini memasarkan produknya ke dalam negeri dan juga melakukan ekspor produk ke luar negara yaitu Jepang, Brunei, dan Singapura. Perusahaan ini memiliki karyawan sebanyak 30 orang, yaitu 20 orang dibagian produksi dan 10 orang bagian administrasi dan kantor. Adapun produk yang dihasilkan adalah ikan tuna, ikan cakalang dan ikan segar yang diminta khusus untuk diproduksi.
PT.YPT memiliki beberapa risiko permasalahan dalam proses produksi ikan tuna seperti hasil produksi ikan tuna yang berkurang kualitas akibat kesalahan pada pemotongan, rusaknya pendingin, terkontaminasinya produk ikan tuna dan kerusakan pada mesin lainnya, sehingga perlu dilakukan sebuah strategi mitigasi risiko pada produksi ikan tuna menggunakan metode HOR dan Fuzzy yang hasil dari penelitian ini dapat membantu produksi ikan tuna menjadi lebih baik lagi [12,13].
2. Metode Penelitian
Berdasarkan uraian dari permasalahan yang terjadi pada perusahaan PT.YPT dalam proses produksi ikan tuna sehingga diperlukan penanganan risiko yang ada menggunakan metode House of Risk dan Logika Fuzzy.
Penelitian ini menggunakan data sekunder yaitu data proses produksi ikan tuna dan data primer yaitu data kejadian risiko dan penyebab risiko. Berikut ini merupakan penjelasan mengenai tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini
a. Tahap pengumpulan data
Pada tahapan ini dilakukan pengumpulan data dengan data yang diperoleh dari studi literatur berdasarkan jurnal-jurnal tahun sebelumnya mengenai kejadian risiko dan penyebab risiko pada produksi ikan tuna untuk mendapatkan data yang relevan, sehingga dapat diformulasikan terhadap permasalahan yang sedang diteliti.
Data kejadian risiko (risk event) dan penyebab kejadian risiko (risk agent) yang telah didapatkan kemudian dilakukan uji validasi oleh ekspert dari PT Yakin Pasifik Tuna.
b. Melakukan Validasi Kejadian Risiko dan Penyebab Risiko
Pada tahapan ini data yang sudah dikumpulkan yaitu kejadian risiko dan penyebab risiko kemudian divalidasi dengan wawancara langsung kepada 5 orang responden dan observasi di perusahaan tersebut.
Jika kejadian risiko dan penyebab risiko pernah terjadi atau memungkinkan terjadi pada PT Yakin Pasifik Tuna, maka risiko dianggap valid, jika risiko tidak terdapat pada perusahaan maka risiko akan dibuang atau dianggap tidak valid.
c. Menentukan Nilai Severity, Occurance dan Correlation dari Kejadian risiko dan Penyebab Risiko Setelah dilakukan validasi data kejadian risiko dan penyebab risiko, selanjutnya dilakukan penentuan nilai severity, occurance dan correlation pada kedua data tersebut dengan membagikan kuesioner kepada kelima responden.
d. Perhitungan Aggregate Risk Potential (ARP) dan Pembuatan Diagram Pareto
Pada tahap ini dilakukan perhitungan Aggregate Risk Potential (ARP) untuk menentukan prioritas agen risiko yang perlu dirancang strategi mitigasi risikonya, dan selanjutnya pembuatan diagram Pareto untuk menentukan penanganan risiko yang tepat untuk mencegah risiko tersebut terjadi dengan cara yaitu agen risiko mana yang terlebih dahulu diprioritaskan untuk diberi penanganan. Diagram Pareto sendiri memiliki aturan 80/20 yang menunjukkan 80% risiko yang terjadi dikarenakan 20% penyebab risiko.
e. Penyusunan Skenario Menggunakan Logika Fuzzy
Pada tahap ini penyusunan skenario Fuzzy dilakukan dengan menggunakan Fuzzy Interference System (FIS) setelah didapatkan prioritas penyebab risiko. FIS yang digunakan ialah Fuzzy Mamdani dimana terdapat beberapa tahapan yang harus dilakukan. Tahapan pertama ialah pembentukan himpunan fuzzy untuk menentukan variabel range dan parameter [14,15]. Tahapan kedua ialah aplikasi fungsi keanggotaan untuk menghitung derajat keanggotaan suatu himpunan. Tahapan ketiga adalah penentuan aturan keputusan yang merupakan hasil output sistem dengan menggunakan if-then rules. Tahapan yang terakhir ialah defuzzifikasi yaitu penegasan menggunakan metode centroid untuk memperoleh nilai crips sebagai output untuk melihat apakah risiko bisa diatasi atau sulit untuk diatasi. Pembuatan skenario Fuzzy dilakukan dengan bantuan software Matlab R2014a.
f. Identifikasi Strategi Mitigasi Risiko
Tahapan ini dilakukan dengan pertimbangan bahwa suatu agen risiko dapat menjadi penyebab munculnya beberapa risiko sehingga satu strategi mitigasi dapat mencegah atau mengurangi beberapa agen risiko. Strategi mitigasi risiko diperoleh dari studi literatur dan wawancara ke pihak perusahaan sehingga didapatkan strategi-strategi mitigasi risiko yang tepat.
g. Perhitungan Nilai Korelasi Antara Mitigasi dengan Sumber Risiko
Tahapan ini dilakukan perhitungan nilai korelasi antara alternatif mitigasi risiko dan penyebab risiko.
h. Perhitungan Total Efectiveness (TEk), Degree of Difficulty, dan Rasio Total Effectiveness Diffuclty (ETDk) Mitigasi Risiko.
Pada tahap ini perhitungan total keefektifan bertujuan untuk menilai keefektifan dari aksi mitigasi Selanjutnya mengukur nilai keefektifan dilakukan, pada tahap ini dilakukan pengukuran derajat kesulitan dari setiap preventive action, selanjutnya setelah dilakukan perhitungan derajat kesulitan ialah menghitung rasio total keefektifan derajat kesulitan untuk melihat rangking prioritas dari setiap preventive action.
i. Perancangan Mitigasi Risiko
Tahapan perancangan mitigasi risiko dilakukan setelah menentukan status keputusan mitigasi risiko terhadap risiko yang diperoleh, perancangan mitigasi risiko yang tepat sehingga risiko yang ada dapat berkurang.
3. Hasil dan Pembahasan 3.1 Pengumpulan data
Tabel 1 adalah data dari kejadian risiko/Risk Event pada aktivitas produksi ikan tuna.
Tabel 1. Daftar kejadian risiko/risk event pada aktivitas produksi ikan tuna
No. Risk Event Kode
1. Jumlah rak yang terbatas E1
2. Jumlah ikan tuna tidak konstan atau tidak tetap E2
3. Bahan baku tidak tersedia E3
4. Kesalahan operator dalam penimbangan awal E4 5. Kesalahan operator dalam pencucian ikan E5 6. Kualitas air dalam ruang proses berubah E6
7. Kesalahan dalam pemotongan ikan E7
8. Kerusakan mesin proton untuk freezing E8
9. Kerusakan mesin vakum packaging E9
10. Kerusakan mesin metal detector E10
11. Terkontaminasinya Ikan Tuna dengan zat lain E11 12. Bertambahnya bakteri di ikan tuna E12
13. Jumlah produksi tidak tetap E13
14. Terhentinya proses produksi E14
15. Kualitas produk tidak sesuai standar E15 16. Pengiriman bahan baku tidak tepat waktu E16
17. Kecelakaan kerja E17
18. Terjadi delay pada proses produksi E18 19. Sanitasi produksi yang kurang baik E19
20. Pengemasan yang kurang sempurna E20
21. Kenaikan harga bahan pendukung produksi E21
22. Penyaringan air kurang efisien E22
23. Kerusakan pada produk E23
Sumber: Data penelitian (2022)
Terdapat 23 kejadian risiko yang terjadi pada aktivitas produksi ikan tuna dan juga terdapat 22 penyebab risiko/risk agent pada aktivitas produksi ikan tuna seperti yang ditunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2. Data penyebab risiko/ risk agent
Penyebab Risiko (Risk Agent) Kode
Adanya kesalahan dalam perencanaan bahan baku A1
Perubahan rencana penjualan A2
Hasil tangkapan nelayan tidak pasti A3
Kesalahan operator pada prosedur pemotongan A4
Operator yang belum ahli A5
Operator yang kurang higienis/bersih A6
Operator lalai dalam pemeriksaan kembali A7
Mesin yang sudah tua A8
Suhu ruang pendingin tidak stabil A9
Terdapat penyumbatan pada saluran air A10 Pengaruh alam dalam ketersediaan bahan baku A11
Jasa Pemasok ikan terlambat A12
Komunikasi dengan pemasok kurang baik A13
Penurunan kinerja mesin A14
Kesalahpahaman informasi A15
Perawatan Mesin tidak rutin A16
Kinerja karyawan tidak maksimal A17
Kecelakaan Kerja pada operator A18
Mesin kurang andal A19
Kesalahan dalam maintenance A20
Terjadinya korosi pada alat A21
Kalibrasi timbangan yang berubah A22
Sumber: Data penelitian (2022)
3.2 Penilaian Risiko
Penilaian risiko meliputi penilaian severity atau penilaian tingkat dampak yang terjadi akibat risiko, penilaian occurance atau penilaian tingkat kemunculan dari penybebab risiko dan penilaian correlation atau penilaian tingkat korelasi dari kejadian risiko dan penyebab risiko.
3.3 Perhitungan Aggregate Risk Potential (ARP)
Aggregate Risk Potential (ARP) digunakan dalam menentukan urutan prioritas risk agent yang paling efektif untuk dilakukan mitigasi. Dalam perhitungan ARP menggunakan beberapa elemen yaitu, tingkat dampak dari suatu risiko (Si), tingkat probabilitas intensitas agen risiko (Oj), dan tingkat keterkaitan antara agen risiko dalam memunculkan kejadian (Rj).
Berikut merupakan perhitungan untuk ARP1 dan perhitungan keseluruhan bisa dilihat pada tabel HOR fase 1:
ARPj = Oj ∑ Si Rj (1)
ARP1 = O1 ∑ S1 R1
= 4 {(1×6) + (3×7)+ (9×7) + (3×7) + (1×10) + (3×7) + (1×5) + (3×7)
+ (3×7) + (1×7)}
= 4 {(6) + (21) + (63) + (21) + (10) + (21) + (5) + (21) + (21) + (7)}
= 4 (196)
= 784 3.4 Evaluasi Risiko
Tahapan selanjutnya ialah evaluasi risiko. Tahapan ini dilakukan untuk mengevaluasi risiko dengan perangkingan risiko dari ARP. Berdasarkan perangkingan tersebut dapat diketahui agen risiko yang menghambat proses produksi pada PT Yakin Pasifik Tuna. Berikut Tabel 3 yang menunjukkan rekapitulasi ARP serta perangkingannya.
Tabel 3 Rekapitulasi Agregate Risk Potential (ARP) Ranking Kode ARP Persentase Persentase
Kumulatif
1. A5 1980 8,378% 8,378%
2. A17 1956 8,276% 16,654%
3. A21 1844 7,802% 24,456%
4. A3 1752 7,413% 31,869%
5. A10 1564 6,618% 38,487%
6. A15 1512 6,398% 44,884%
7. A6 1456 6,161% 51,045%
8. A9 1356 5,737% 56,783%
9. A11 1278 5,407% 62,190%
10. A12 1088 4,604% 66,794%
11. A14 936 3,960% 70,754%
12. A4 920 3,893% 74,647%
13. A2 896 3,791% 78,438%
14. A16 846 3,580% 82,017%
15. A8 844 3,571% 85,589%
16. A20 804 3,402% 88,990%
17. A1 784 3,317% 92,308%
18. A7 732 3,097% 95,405%
19. A13 480 2,031% 97,436%
20. A19 255 1,079% 98,515%
21. A22 216 0,914% 99,429%
22. A18 135 0,571% 100,000%
Total 23634 100%
Sumber: Data penelitian (2022)
Berdasarkan hasil dari ARP didapatkan urutan dari setiap penyebab risiko. Selanjutnya digunakan diagram Pareto yang mana hukum Pareto menyatakan bahwa setiap kejadian sekitar 80% akibat dipengaruhi oleh 20% penyebab. Oleh karena itu, dengan memfokuskan manajemen risiko pada 20% risiko kritis, kita dapat meminimalkan 80% dampak risiko. Berikut merupakan Gambar 1 diagram Pareto.
Jika dilihat dari grafik persentase kumulatif pada Gambar 1, maka Operator yang belum ahli (A5), Kinerja Karyawan tidak maksimal (A17), Terjadinya korosi pada alat (A21) merupakan risiko kritis yang harus dimitigasi. Hal ini dikarenakan memiliki persentase kumulatif sebesar 24 %. Persentase ini telah memenuhi 20% risiko kritis dari konsep Pareto. Tabel 4 menunjukkan agen risiko yang dipilih untuk mitigasi.
Gambar 1. Diagram Pareto nilai ARP Sumber: Data penelitian (2022)
Tabel 4. Agen risiko yang terpilih
Penyebab Risiko Kode ARP Persentase Persentase Kumulatif Operator yang belum ahli A5 1980 8,378% 8,4%
Kinerja karyawan tidak maksimal A17 1956 8,276% 17%
Terjadinya korosi pada alat A21 1844 7,802% 24%
Tabel 5. HOR Fase 1
Risk Event Risk Agent Severity
(Si)
A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12 A13 A14 A15 A16 A17 A18 A19 A20 A21 A22
E1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 9 0 0 0 0 0 0 0 6
E2 3 3 9 0 0 0 0 0 0 0 9 3 3 0 1 0 0 0 0 0 0 0 7
E3 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 9 1 3 0 1 0 0 0 0 0 0 0 7
E4 0 0 0 0 1 9 0 3 0 0 0 0 0 0 1 0 3 0 0 0 0 9 6
E5 0 0 0 1 9 0 3 0 0 0 0 0 0 0 1 0 3 0 0 0 0 0 6
E6 0 0 0 0 0 0 1 0 0 9 0 0 0 0 1 0 3 0 0 0 0 0 7
E7 0 1 1 0 9 3 1 0 0 0 0 0 0 0 3 0 3 0 0 0 0 0 6
E8 0 0 1 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 3 1 9 3 0 0 9 3 0 6
E9 0 0 1 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 3 1 9 3 0 0 9 3 0 6
E10 0 0 1 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 3 1 9 3 0 0 9 9 0 6
E11 0 0 0 0 9 9 0 0 9 3 0 0 0 0 3 0 9 0 0 0 9 0 7
E12 0 1 0 0 9 3 0 0 9 3 0 0 0 0 3 0 9 0 0 0 9 0 7
E13 3 1 1 3 3 0 0 0 0 0 0 3 3 3 3 3 3 0 1 1 3 0 7
E14 1 3 3 1 3 3 3 1 3 3 3 3 1 3 3 3 3 3 3 3 3 0 10
E15 0 0 0 9 3 3 3 3 3 9 0 0 0 3 3 3 3 0 3 3 3 0 8
E16 3 3 9 1 3 1 3 3 3 1 3 3 3 3 3 0 0 0 0 0 1 0 7
E17 0 0 0 0 3 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 3 0 0 7
E18 1 1 3 1 3 3 3 3 3 9 3 3 1 3 3 3 3 3 3 3 9 0 5
E19 3 3 0 3 3 9 3 3 3 9 0 0 0 3 0 0 3 0 0 0 9 0 7
E20 3 3 3 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 0 0 0 0 1 0 7
E21 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6
E22 1 1 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 3 0 7
E23 0 1 0 9 9 3 9 3 9 3 0 0 0 3 9 1 9 0 1 1 3 0 9
Oj 4 4 6 4 4 4 3 4 4 4 6 8 4 4 4 3 4 3 3 3 4 4
ARP 784 896 1752 920 1980 1456 732 844 1356 1564 1278 1088 480 936 1512 846 1956 135 255 804 1844 216
Pj 17 13 4 12 1 7 18 15 8 5 9 10 19 11 6 14 2 22 20 16 3 21
Sumber: Data penelitian (2022)
4058
3. Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan pada aktivitas produksi ikan tuna di PT.YPT maka didapatkan kesimpulan bahwa hasil identifikasi kejadian risiko sebanyak 23 dan penyebab risiko sebanyak 22 pada aktivitas produksi ikan tuna dengan metode House of Risk diperoleh 3 penyebab risiko dengan ARP tertinggi yaitu operator yang belum ahli (A5), kinerja karyawan tidak maksimal (A17) dan terjadinya korosi pada alat (A21) dengan masing-masing nilai ARP-nya berturut-turut ialah sebesar 1980, 1956, 1844.
Status risiko yang didapat berdasarkan Fuzzy Mamdani ialah operator yang belum ahli (A5), kinerja karyawan tidak maksimal (A17) dan terjadinya korosi pada alat (A21) dengan status mudah diatasi.
Perancangan mitigasi risiko untuk aktivitas produksi ikan tuna pada PT.YPT ialah dengan merancang 14 preventif action berbasis terhadap berbagai risiko yang mana preventif action prioritas dengan nilai ETDk tertinggi ialah melakukan brifing setiap hari (PA13) dengan nilai sebesar 5904, dan yang terendah corrective maintenance (PA14) dengan nilai sebesar 326.
4. Daftar Pustaka
[1] A. Muthmainnah, “Perancangan Mitigasi Risiko Berbasis Traceability Pada Aktivitas Produksi Minuman Sari Buah Berkemasan Dengan Pendekatan Fuzzy Based House Of Risk (HOR),” Tugas Akhir” Universitas Syiah Kuala, 2020.
[2] C. Kusnindah, Y. Sumantri, and R. Yuniarti, “Pengelolaan Risiko Pada Supply Chain dengan Menggunakan Metode House of Risk (HOR) (Studi Kasus di PT. XYZ) Risk Management in The Supply Chain Using The Method of House Of Risk (HOR) (Case Study : PT. XYZ),” J. Rekayasa Dan Manaj. Sist. Ind., vol. 2, no. 3, pp. 661–671, 2014.
[3] E. Fradinata and Z. M. Kesuma, "Numeric model to predict the location of market demand and economic order quantity for retailers of supply chain," in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2018, p. 012010.
[4] E. Fradinata, "Quality Control Chart for Controlling the Defect in Production Output," in ASEAN/Asian Academic Society International Conference Proceeding Series, 2013.
[5] E. Fradinata, Rekayasa Produkstifitas. Bondowoso: CV. KHD Production, 2021.
[6] E. Fradinata, Z. M. Kesuma, and L. Rahayu, "Pembuatan Nuget Dan Pentolan Bakso Sehat Berbahan Baku Ikan Tuna Di Lampulo Aceh," Jurnal Pengabdian Mandiri, vol. 1, pp. 1397-1404, 2022.
[7] E. Fradinata, S. Suthummanon, W. Suntiamorntut, and M. M. Noor, "Compare the forecasting method of artificial neural network and support vector regression model to measure the bullwhip effect in supply chain," Journal of Mechanical Engineering and Sciences, vol. 13, pp. 4816-4834, 2019.
[8] E. Fradinata, Z. M. Kesuma, and S. Rusdiana, "Support vector regression and Adaptive neuro fuzzy to measure the Bullwhip effect in supply chain," in Journal of Physics: Conference Series, 2018, p.
022010.
[9] E. Fradinata, Z. M. Kesuma, and S. Rusdiana, "Optimal Lot-Sizing Algorithms on Stochastic Demand at the Retailer," in Proceedings of MICoMS 2017, ed: Emerald Publishing Limited, 2018.
[10] T. Athaillah, A. H. Hamid, and . Indra, “Analisis Efisiensi Kinerja Rantai Pasok Ikan Tuna Pada Cv.
Tuah Bahari Dan PT. Nagata Prima Tuna Di Banda Aceh,” Marine Fisheries: Journal of Marine Fisheries Technology and Management., vol. 9, no. 2, p. 169, 2018, doi: 10.29244/jmf.9.2.169-181.
[11] R. Magdalena, “Analisis Risiko Supply Chain Dengan Model House of Risk (HOR) Pada PT Tatalogam Lestari,” J@ti Undip J. Tek. Ind., vol. 14, no. 2, pp. 53–62, 2019, doi: 10.14710/jati.14.2.
[12] M. Ulfah and M. Syamsul, “Analisis Dan Perbaikan Manajemen Risiko Rantai Pasok Gula Rafinasi Dengan Pendekatan House of Risk,” J. Teknol. Ind. Pertan., vol. 26, no. 1, pp. 87–103, 2016, doi:
10.24961/jtip.26.%p.
[13] Utami, K. S., Sitania, F. D., & Profita, A. Penerapan FMEA Dan AHP Dalam Perumusan Strategi Mitigasi Risiko Proses Penyaluran Jaringan Gas. Journal Of Industrial and Manufacture Engineering, 6(1), 23-35. 2022
[14] W. D. Astutik, P. B. Santoso, and Y. Sumantri, “Strategi Penanganan Risiko pada Rantai Pasok Pupuk Organik Menggunakan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) (Studi Kasus di PT Tiara Kurnia, Malang),” J. Rekayasa dan Manaj. Sisten Ind., vol. 3, no. 3, pp. 558–567, 2016.
[15] Pertiwi, Y. E., & Susanty, A. Analisis strategi mitigasi resiko pada supply chain CV Surya Cip dengan House of Risk model. Industrial Engineering Online Journal. 6(1). 2017.
