## Jurnal Teknik Lingkungan Volume 23 Nomor 1, April 2017 (Hal 32 – 40)
ANALISIS PENGARUH LEADERSHIP STYLE DAN SAFETY CLIMATE TERHADAP DATA KECELAKAAN KERJA DI INDUSTRI MANUFAKTUR

## LEADERSHIP STYLE AND SAFETY CLIMATE INFLUENCES ON WORK ACCIDENTS IN MANUFACTUR INDUSTRY
*1 Pancasila Putri dan 2 Dwina Roosmini Program Studi Magister Teknik Lingkungan Fakultas Teknik Sipil dan Lingkungan, Institut Teknologi Bandung,
Jl. Ganesha 10 Bandung 40132 Email: 1 pancasilaputry@gmail.com, 2 dwinaroosmini@yahoo.com
Abstrak: Masalah K3 (Kesehatan dan Keselamatan Kerja) di Indonesia secara umum masih terabaikan, terlihat dari  meningkatnya  data  kecelakaan kerja  yang  dikeluarkan  oleh BPJS dari  tahun  2013  hingga 2015. Berdasarkan penelitian sebelumnya oleh Tucker et al (2016) dan Brown et al (2017), salah satu cara untuk  memecahkan  masalah  ini  adalah  dengan  mengevaluasi  leadership  style  dan  safety  climate. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bagaimana leadership style dan safety climate yang ada pada perusahaan dapat mempengaruhi data kecelakaan kerja. Penelitian ini dilaksanakan dengan melakukan observasi, wawancara dan kuesioner. Kuesioner NOSACQ-50 dan MLQ yang digunakan terlebih dahulu diuji  validitas  dan  reliabilitasnya.  Hasil  pengukuran  menggunakan  kuesioner  tersebut  dianalisa menggunakan  regresi logistik. Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  didapatkan kesimpulan  bahwa  iklim keselamatan kerja berdasarkan kuesioner NOSACQ-50 berkorelasi negatif terhadap data kecelakaan kerja dengan  nilai  Nagelkerke  R  Square  atau  kemampuan  safety climate  dalam  menjelaskan data kecelakaan kerja adalah sebesar 21%. Leadership style yakni transformasional dan transaksional berkorelasi negatif, sedangkan  tipe  laissez-fair  berkorelasi  positif  terhadap  data  kecelakaan  kerja.  Kelloway  et  al  (2006) menyatakan  bahwa  transformasional  dan  laissez-fair  berkorelasi  terhadap  kecelakaan  kerja  masing- masing positif dan negatif dengan R square sebesar 44%. Pada penelitian ini nilai Nagelkerke R Square atau kontribusi leadership style dalam menjelaskan data kecelakaan kerja adalah 47,7%.
Kata kunci: leadership style, safety climate, data kecelakaan kerja, MLQ, NOSACQ-50
Abstract: Occupational Health and Safety problems in Indonesia are generally still neglected, as evidenced by  the  increasing  work  accident  data  released  by  BPJS  from  2013  to  2015.  Manufacturing  industry activities such as PT Z, occupy the third position of fatal workplace accident statistics. PT Z itself has a working  procedure,  but  in  its  application  is  still  often  the  case  of  work  accidents.  Based  on  previous research  by  Tucker  et  al  (2016)  and  Brown  et  al  (2017),  one  way  to  solve  this  problem  is  to  evaluate leadership style and safety climate. This study aims to analyze how the leadership style and safety climate that  exist  in  the  company  can  affect  work  accident  data.  This  research  was  conducted  by  observation, interview  and  questionnaire.  The  NOSACQ-50  and  MLQ questionnaires  used  were  first  tested  for  their validity and reliability. The results of the measurement using the questionnaire were analyzed using logistic regression.  Based  on  the  result  and  discussion,  it  can  be  concluded  that  safety  climate  is  negatively correlated with the work accident data with the value of Nagelkerke R Square or the safety clarity ability in explaining the accident data is 21%. Leadership style ie transformational and transactional types are negatively correlated, whereas laissez-fair type is positively correlated with work accident data. Kelloway et  al  (2006)  stated  that  transformational  and  laissez-fair  correlates  to  occupational  accidents  of  each positive and negative with R square of 44%. In this study the value of Nagelkerke R Square or leadership style ability in explaining work accident data is 47.7%.
Keywords: leadership style, safety climate, accident, MLQ, NOSACQ-50

## PENDAHULUAN
Pesatnya  kemajuan  teknologi  tentunya  memberikan  pengaruh  baik  terhadap  kesejahteraan masyarakat,  tetapi  kemajuan  dan  perubahan  seperti  ini  juga  bisa  menimbulkan  dampak  negatif terhadap para pekerja maupun perusahaan. Industri manufaktur merupakan salah satu yang rentan sekali  dengan  kecelakaan  kerja  dalam  skala  besar.  Menurut  Woodside  dan  Kocurek  (1997), industri manufaktur menempati posisi ketiga dari statistik kecelakaan fatal. PT. Z yang berada di Bekasi  merupakan  perusahaan  industri  manufaktur.  PT.  Z  sendiri  telah  mempunyai  prosedur kerja,  namun  masih  terdapat  beberapa  kasus  kecelakaan  yang  terjadi  di  perusahaan. Salah  satu cara  untuk  memecahkan  masalah  ini  adalah  dengan  melakukan  evaluasi  gaya  kepemimpinan (leadership style) dan iklim keselamatan (safety climate). Brown et al (2017) dan Clarke (2013) mengemukakan  bahwa  leadership  style  dan  safety  climate  mempengaruhi  kesehatan  dan keselamatan  pekerja  gaya  kepemimpinan  dan  iklim  keselamatan  mempengaruhi  kesadaran pekerja  terhadap  keselamatan  kerja.  Hal  yang  sama  juga  dinyatakan  dari  penelitian  Farag  et  al (2017) menunjukkan bahwa perilaku kepemimpinan mempengaruhi budaya keselamatan (safety culture)  dan  kinerja  keselamatan  dalam  industri  perawatan  kesehatan.  Nielsen  et  al  (2013) melakukan  analisis  melalui  pemodelan  persamaan  struktural,  yang  menunjukkan  bahwa kepemimpinan transformasional dan kepemimpinan pasif memiliki efek berlawanan pada iklim keselamatan dan kesadaran keselamatan. Hal ini juga diperkuat dengan penelitian yang dilakukan Tucker  et  al  (2016)  memprediksi  safety  events  dan  injuries  dengan  kesimpulan  bahwa kepemimpinan pasif memiliki efek negatif pada iklim keselamatan dan kesadaran keselamatan. Berdasarkan penelitian tersebut dapat disimpulkan bahwa leadership style dan safety climate yang buruk berpotensi berbahaya bagi kesehatan dan keselamatan pekerja. Oleh karena itu, penilaian leadership style dan safety climate terhadap kecelakaan kerja menjadi penting untuk peningkatan sistem manajemen keselamatan di industri manufaktur, khususnya PT. Z Bekasi.

## METODOLOGI PENELITIAN
Pada penelitian ini, data primer berupa kuesioner dan wawancara. Data sekunder yang digunakan merupakan data yang dibutuhkan untuk mendukung analisis yang akan dilakukan pada penelitian ini,  yaitu  profil  dan  peraturan  perusahaan,  SOP,  proses  produksi,  data  kecelakaan  kerja,  dan laporan  investigasi  kecelakaan.  Responden  pada  penelitian  ini  ialah  pertama,  leader  yang memiliki  staf  tercatat  pernah  mengalami  insiden  kecelakaan  kerja  pada  rentang  tahun  2014 sampai 2016 beserta pekerja yang berada dibawah pimpinan  leader tersebut dan  masih bekerja pada saat penelitian ini dilakukan. Dan kedua sebagai  pembanding, leader yang tidak  memiliki staf tercatat pernah  mengalami  insiden  kecelakaan kerja pada rentang tahun 2014 sampai 2016 beserta  pekerja  yang  berada  dibawah  pimpinan  leader  tersebut  dan  masih  bekerja  pada  saat penelitian ini dilakukan. Kuesioner dan wawancara dilakukan untuk mendapatkan data primer.
Kuesioner yang  digunakan untuk  mengukur iklim  keselamatan yaitu NOSACQ-50  yang terdiri dari tujuh dimensi iklim kerja dan pertanyaan tambahan yang dapat disesuaikan dengan penelitian yang akan dilakukan. Jenis-jenis pernyataan yang terdapat di kuesioner terbagi menjadi dua jenis, yaitu pernyataan positif dan negatif. Penilaian kuesioner digunakan  skala Likert 4 poin dengan pernyataan  sangat  setuju,  setuju,  tidak  setuju,  dan  sangat  tidak  setuju.  Pengukuran  gaya kepemimpinan dilakukan dengan menggunakan MLQ yang dikembangkan oleh Bass dan Avolio (1995). Kuesioner disediakan baik dalam bentuk forms penilaian untuk diri sendiri (leader) dan forms penilaian  pemimpin  oleh  pekerja.  Responden  diminta  untuk  menilai  seberapa  sering perilaku  yang  digambarkan  setiap  pernyataan  dilaksanakan  oleh  pemimpin  mereka.  Peringkat respon  dimulai  dari  0  sampai  4,  dengan  0  untuk  "Tidak  pernah";  1  untuk  "Jarang";  2  untuk "Netral"; 3 untuk "Sering" dan 4 untuk "Selalu".
Pengolahan  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis  statistik.  Uji  validitas dilakukan  menggunakan  tes  KMO  (Kaiser-Meyer-Olkin Measure  of  Sampling  Adequacy ). Pengukuran  reliabilitas  dilakukan  dengan  menggunakna  teknik  Alpha  Cronbach.  Analisis deskriptif  juga  dilakukan  untuk  menghasilkan  gambaran  dari  data  dan  variabel  yang  telah
terkumpul berdasarkan jawaban responden. Analisa regresi logistik digunakan untuk mengetahui atau menjelaskan pengaruh variabel data kecelakaan kerja ( dependent ) yang bersifat kategorial.
Tabel 1. Data kecelakaan kerja yang tercatat pada tahun 2014-2016 oleh PT. Z
Unit Kerja Tanggal Waktu Kejadian Cidera Hari hilang Status Kerja QA 7-Jan-14 22:30 Terjepit jig M/C Ujung jari kelingking sobek 18 hari Habis kontrak Tubemach 26-Jan-15 22:00 Terjepit clamp M/C Bulging Ujung jari telunjuk kanan 6 hari Habis kontrak Tubemach 11-Mei-15 11:40 Terkena sabetan ujung tube spinning Luka memar 6 hari Habis kontrak GIC 31-Agus-15 17:30 Terjepit tabel Jari manis dan tengah kiri memar 3 hari Habis kontrak HVAC 16-Nov-15 12:45 Jari terkena screw Luka sobek pada ujung jari telunjuk kiri 6 hari Habis kontrak N2R 18-Nov-15 3:20 Terjepit tabel luka memar pada ujung jari telunjuk kanan 3 hari Masih kerja Tubebend 9-Apr-16 0:30 Terkena chuck ujung jari tengah kiri luka sobek 6 hari Masih kerja

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Konsistensi sangat penting dalam pengambilan keputusan dan besar kecilnya konsistensi dapat  diketahui  melalui  nilai  rasio  konsistensi  (CR).  Nilai  ini  menunjukkan  seberapa  besar responden  tidak  konsisten  dalam  melakukan  penilaian  perbandingan  berpasangan,  Setelah diketahui  nilai  CR  setiap  responden  pada  penilaian  matriks  perbandingan  berpasangan  untuk kiteria,  subkriteria  dan  alternatif  maka  selanjutnya  dicari  nilai  rata-rata  jumlah  konsistensi masing-masing  responden.  Rata-rata  jumlah  konsistensi  adalah  banyaknya  nilai  konsisten (CR<0,1) untuk matriks perbandingan pada setiap responden dibagi total matriks perbandingan berpasangan (13) pada setiap responden. Diketahui bahwa sebanyak 7  responden memiliki nilai rata-rata jumlah konsistensi <75% yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Rata-rata jumlah konsistensi responden (%)
Menurut AICHE (1992), pemilihan suatu metode identifikasi bahaya dan penerapannya sangat dipengaruhi oleh  kondisi lokasi  suatu perusahaan yang  meliputi: tipe  operasi yang ada, alat  dan  mesin,  tim  K3  yang  ada,  pengalaman  dari  masing-masing  personil,  dll.  Dalam  hal  ini responden melakukan penilaian berdasarkan kondisi PT X yang belum tentu sama dengan kondisi perusahaan yang lain. Selain itu ketergantungan model AHP pada input utamanya berupa persepsi seorang  ahli  melibatkan subyektifitas  sang  ahli  yang  dapat  dipengaruhi  oleh  pemahaman  dan keahlian,  tingkat  pendidikan,  ataupun  pengalaman  responden.  Hal  tersebut  akan  menyebabkan perbedaan  penilaian  antara  satu  responden  dengan  responden  yang  lain  (Saaty,  1994).  Pada penelitian  ini  dilakukan  penilaian  AHP  berdasarkan  karakteristik  responden  untuk  melihat bagaimana penilaian masing-masing kelompok responden terhadap alternatif.
Terjadi beberapa perbedaan penilaian antar kelompok responden terhadap alternatif pada setiap subkriteria yang  ditunjukkan pada Gambar 3 . Untuk tingkat ketelitian terjadi perbedaan penilaian antara kelompok responden internal dan eksternal dimana kelompok responden internal memilih JHA, sedangkan responden eksternal memilih FMEA, namun setelah semua responden digabungkan  diperoleh  JHA  sebagai  metode  yang  paling  teliti.  Untuk  subkriteria  kemudahan, responden  internal  lebih  memilih what-if sedangkan responden  eksternal  memilih JHA, namun jika  responden  digabungkan  akan  diperoleh  JHA  sebagai  metode  yang  termudah.  Pada subkriteria  kelebihan,  responden  internal  lebih  memilih what-if sedangkan  responden  eksternal memilih  JHA,  namun  jika  responden  digabungkan  akan  diperoleh  JHA  sebagai  metode  yang memiliki  paling  banyak  kelebihan.  Pada    subkriteria  kekurangan,  responden  internal  lebih memilih  FMEA  sedangkan  responden  eksternal  memilih what-if ,  namun  jika  responden digabungkan akan diperoleh what-if sebagai metode yang memiliki paling sedikit kekurangan . Pada  subkriteria  jumlah  personil,  responden  internal  lebih  memilih  FMEA  sedangkan responden eksternal memilih what-if , namun jika responden digabungkan akan diperoleh what-if sebagai  metode  yang  membutuhkan  jumlah  personil  yang  paling  sedikit.  Pada    subkriteria dokumentasi, responden internal lebih memilih FMEA sedangkan responden  eksternal  memilih what-if ,  namun  jika  responden  digabungkan  akan  diperoleh what-if sebagai  metode  yang membutuhkan persyaratan dokumentasi yang paling sedikit.
Gambar 3. Penilaian antar kelompok responden berdasarkan subkriteria
Sedang Rendah Tinggi
Selanjutnya dilakukan analisis mengenai bobot keseluruhan alternatif untuk mengetahui penilaian  masing-masing  kelompok  responden  terhadap  bobot  keseluruhan  alternatif.  Terjadi perbedaan hasil penilaian bobot keseluruhan alternatif seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4. Responden internal PT X  terdiri dari 3 karyawan yang bekerja di area produksi PT X, dimana 2 orang memiliki usia pengalaman kerja lebih dari 10 tahun dengan tingkat pendidikan SMK, dan 1 karyawan memiliki pengalaman kerja kurang dari 5 tahun dengan pendidikan terakhir S1. Dari hasil  penilaian  diketahui  bahwa  JHA  memiliki  bobot  terbesar  (0,376),  disusul  oleh  FMEA (0,352),  dan what-if (0,265).  Responden  menilai  bahwa  JHA adalah  prioritas  utama  sebagai metode identifikasi bahaya yang dapat diterapkan di PT X, dimana subkriteria ketelitian memiliki bobot terbesar (0,155) yang merupakan keunggulan dari metode JHA.
Responden eksternal PT X adalah orang-orang yang berprofesi di bidang K3 di luar PT X  baik  praktisi  K3  ataupun  karyawan  industri.  Total  responden  sebanyak  37  orang,  dimana responden  dengan  latar  belakang  pendidikan  S1  sebanyak  21  orang,  S2  sebanyak  7  orang,  D3 sebanyak 6 orang, dan SMK sebanyak 3 orang. Responden dengan usia pengalaman kerja kurang dari 5 tahun sebanyak 19 orang, pengalaman kerja antara 5 sampai dengan 10 tahun sebanyak 14 orang, dan pengalaman kerja lebih dari 10 tahun sebanyak 4 orang. Dari hasil penilaian responden eksternal PT X terhadap penentuan keseluruhan bobot masing-masing alternatif, diketahui bahwa what-if memiliki  bobot  terbesar  (0,380),  disusul  oleh  JHA  (0,357),  dan  FMEA  (0,263). Responden menilai bahwa what-if adalah prioritas utama sebagai metode identifikasi bahaya yang dapat  diterapkan  di  PT  X.  Keunggulan  dari  metode what-if dapat  dilihat  dari  nilai  bobot subkriteria yang tertinggi, yaitu biaya yang dikeluarkan (0,041), waktu analisis (0,051), jumlah personil tim (0,040), dokumentasi (0,060), dan keahlian tim yang diperlukan (0,111).
Hasil  penilaian  AHP  berdasarkan  responden  internal  dan  eksternal  digabungkan,  dan dihitung  total  bobot  keseluruhan  masing-masing  alternatif  dan  diperoleh  hasil  bahwa what-if memiliki  bobot  terbesar  (0,378),  disusul  oleh  JHA  (0,357),  dan  FMEA  (0,265).  Responden menilai  bahwa what-if adalah  prioritas  utama  sebagai  metode  identifikasi  bahaya  yang  dapat diterapkan  di  PT  X.  Keunggulan  dari  metode what-if dapat  dilihat  dari  nilai  bobot  subkriteria yang tertinggi, yaitu biaya yang dikeluarkan (0,039), waktu analisis (0,047), jumlah personil tim (0,038), dokumentasi (0,063), dan keahlian tim yang diperlukan (0,109).
Gambar 4 . Penilaian antar kelompok responden terhadap bobot keseluruhan alternatif
Selanjutnya  dilakukan  penilaian  AHP  untuk  melihat  bagaimana  penilaian  responden internal  dan  eksternal  PT  X  terhadap  penentuan  keseluruhan  bobot  masing-masing  alternatif berdasarkan tingkat pendidikan dan usia pengalaman kerja.
Persepsi  ahli  dalam  menentukan  metode  identifikasi  bahaya  melalui  penilaian  AHP dipengaruhi  oleh  tingkat  pendidikan  dan  usia  pengalaman  kerja,  hal  ini  dapat  dilihat  dari  hasil penilaian AHP antar kelompok responden berdasarkan tingkat pendidikan yang ditunjukkan pada Gambar  5 dan  usia  pengalaman  kerja yang  ditunjukkan  pada Gambar  6. Setiap  kelompok responden  memberikan  penilaian  bobot  keseluruhan  yang  berbeda-beda  pada  setiap  alternatif. Diketahui  bahwa  terjadi  kesamaan  persepsi  pada  tingkat  pendidikan  S1,  S2,  dan  D3  dimana metode  yang  terpilih  adalah  metode what-if. Namun  berbeda  dengan  persepsi  dari  responden untuk tingkat pendidikan SMK, dimana metode yang terpilih adalah JHA.
Gambar 5 . Penilaian antar kelompok responden terhadap bobot keseluruhan alternatif berdasarkan tingkat pendidikan
Gambar 6 . Penilaian antar kelompok responden terhadap bobot keseluruhan alternatif berdasarkan usia pengalaman kerja
Untuk hasil penilaian respoden berdasarkan usia pengalaman kerja, responden dengan usia pengalaman  5  sampai  dengan  10  tahun  memiliki  kesamaan  persepsi  dengan  responden  dengan usia pengalaman lebih dari 10 tahun, dimana metode what-if dipilih sebagai metode yang dapat diterapkan di PT X. Namun terjadi perbedaan persepsi dengan responden pada usia pengalaman kerja kurang dari 5 tahun, dimana metode yang terpilih adalah metode JHA.
Setelah penilaian AHP dilakukan dan diperoleh nilai bobot dari masing-masing alternatif, kemudian  dilakukan  pengambilan  keputusan  untuk  metode  yang  akan  diterapkan  pada  PT  X, dimana pengambilan keputusan diserahkan kepada pihak PT X dalam  hal ini adalah kordinator K3. Hasil keputusan yang diperoleh dari PT X, bahwa dengan melihat analisis AHP berdasarkan jumlah responden terbanyak yang mewakili responden internal dan eksternal PT X serta melihat nilai bobot alternatif metode terbesar berdasarkan hasil penilaian AHP dengan nilai jumlah rata- rata konsistensi responden ≥ 75% untuk 40 responden, dimana what-if memiliki bobot terbesar yaitu  0,378.  Maka what-If menjadi  alternatif  utama  metode  identifikasi  bahaya  yang  dapat diterapkan di PT X.
Untuk kondisi PT X saat ini, kriteria persyaratan teknis yang dibutuhkan menjadi prioritas utama dalam memilih metode identifikasi bahaya seperti terlihat pada Gambar 7 dengan bobot 40.5%. Namun apabila terjadi perubahan kondisi pada PT X sehingga mempengaruhi preferensi terhadap  masing-masing  kriteria,  maka  perlu  dilakukan  analisis  lebih  lanjut.  Analsis  dilakukan dengan metode Dynamic Sensitivity yang terdapat pada Software Expert Choice 11.
Gambar 7 . Dynamic sensitivity tanpa peningkatan preferensi
Jika  diasumsikan  terjadi  peningkatan  preferensi  kriteria  sumber  daya  yang  dibutuhkan sedemikian  rupa  sehingga  secara  kuantitif  nilai  bobotnya  menjadi  50,1%  dari  preferensi  awal 28,5% yang ditunjukkan pada Gambar 8 , ternyata what-if tetap memiliki bobot tertinggi  yaitu 39,2%.  Hal  ini  berarti  peningkatan  preferensi  dari  kriteria  sumber  daya  yang  dibutuhkan  akan tetap  memberikan  bobot  yang  terbesar  bagi  metode what-if sama  halnya  dengan  persyaratan teknis.  Namun  bila  terjadi  peningkatan  preferensi  bobot  kriteria  keunggulan  dan  keterbatasan metode identifikasi bahaya menjadi 40,3% dari preferensi awal 31.0% seperti yang ditampilkan pada Gambar 9 , maka akan memberikan hasil bobot yang sama antara JHA dan what-If sebesar 36,2%,  hal  ini  berarti  peningkatan  preferensi  di  atas  40,3%  pada  kriteria  keunggulan  dan keterbatasan metode akan menjadikan JHA sebagai prioritas utama untuk diterapkan pada PT X.
Gambar 8.  Dynamic Sensitivity terhadap peningkatan preferensi sumber daya yang dibutuhkan
Gambar 9 . Dynamic Sensitivity terhadap peningkatan keunggulan dan keterbatasan

## KESIMPULAN
Terjadi  perbedaan  hasil  penilaian  antara  kelompok  responden  internal  dan  eksternal dalam  pemilihan  metode  identifikasi  bahaya,  dimana  kelompok  responden  internal  memilih metode JHA sedangkan responden eksternal memilih metode what-if sebagai metode yang dapat diterapkan  pada  PT  X.    Hasil  penilaian  responden  berdasarkan  tingkat  pendidikan,  terjadi kesamaan penilaiaan pada tingkat pendidikan S1, S2, dan D3 dimana metode yang terpilih adalah metode what-if. Namun berbeda dengan hasil penilaian dari responden dengan tingkat pendidikan SMK  yang  mana  metode  yang  terpilih  adalah  JHA.  Hasil  penilaian  respoden  berdasarkan  usia pengalaman kerja, responden dengan usia pengalaman kerja 5 sampai dengan 10 tahun memiliki kesamaan penilaian dengan responden dengan usia pengalaman kerja lebih dari 10 tahun, dimana metode what-if dipilih sebagai metode yang dapat diterapkan di PT X. Namun terjadi perbedaan
hasil penilaian dengan responden pada usia pengalaman kerja kurang dari 5 tahun, dimana metode yang terpilih adalah metode JHA.
Perbedaan penilaian antar kelompok responden dapat terjadi dikarenakan pemilihan suatu metode  identifikasi  bahaya  dan  penerapannya  sangat  dipengaruhi  oleh  kondisi  lokasi    suatu perusahaan yang meliputi: tipe operasi yang ada, alat dan mesin, tim K3 yang ada, pengalaman dari masing-masing personil, dll (AICHE,1992). Selain itu menurut Saaty (1994), ketergantungan model AHP pada input utamanya berupa persepsi seorang ahli melibatkan subyektifitas sang ahli yang dapat dipengaruhi oleh pemahaman dan keahlian, tingkat pendidikan, ataupun pengalaman responden. Sehingga dapat terjadi perbedaan penilaian antara satu responden dengan responden yang lain.
What-if menjadi  alternatif  metode  yang  terpilih  untuk  diterapkan  pada  PT  X,    hal  ini berdasarkan  penilaian  dari  jumlah  responden  terbanyak  yang  mewakili  responden  internal  dan eksternal  PT  X  (nilai  jumlah  rata-rata  konsistensi  responden  ≥  75%)  serta  melihat  nilai  bobot alternatif metode terbesar, dimana what-if memiliki bobot 0,378 . Keunggulan dari metode what- if yaitu: biaya yang dikeluarkan paling  murah, waktu analisis paling cepat, jumlah personil tim dan persyaratan dokumentasi yang dibutuhkan paling sedikit, dan keahlian tim yang diperlukan paling minim dibandingkan dengan metode JHA dan FMEA.

## Daftar Pustaka
AICHE  (1992):  Guidelines  for  hazard  evaluation  procedures  (Second  Edition),  Center  For  Chemical Process Safety of the American Institute of Chemical Engineers, USA Bruno,  G.  (2012):  AHP-based  approaches  for  supplier  evaluation:  problem and  perspectives, Journal  of Purchasing & Supply Management , 3 (2012), 159-172
Joshi, P., Sharma, P., Thakur, T.C., dan Khatter, A. (2012): Safety in construction line: important issue for risk identification and prevention, International Journal of Advanced Engineering Research and Studies , 1 (2012), 30-34.
Koç, E., & Burhan, H. A. (2014). An Analytic Hierarchy Process (AHP) Approach to a Real World Supplier Selection Problem. A Case Study of Carglass Turkey. Global Business and Management Research : An International Journal, 6 (2014) 1-14.
Pinto, A., Nunes, I. L., dan Ribeiro, R. A. (2011): Occupational risk assessment in construction industry – overview and reflection. Safety Science , 49 (2011), 616-624. Rahadi,  K.D.  (2006):  Identifikasi  bahaya  dan  pengendalian  resiko  salah  satu  industri  batu  alam  di Citeureup, Jawa Barat , Tesis Magister Teknik Lingkungan, Institut Teknologi Bandung. Raj,  S.G.,  dan  N.  Shivasankaran  (2014):  Hazard  identification  and  risk  assessment  in  deinking  plant, International Journal of Research in Aeronautical and Mechanical Engineering, 2 (2014) 202-208. Saaty,  T.L.  (1994):  Fundamentals  of  decision  making  and  priority  theory  with  the  analytic  hierarchy process, Pittsburgh USA: RWS Publications Sener,  H.Y.  (2014):  Determining  new  markets  using  analytic  hierarchy  process:  case  study  in  gural porcelain, International Journal of Marketing Studies ; 6 ( 2014), 1918-7203 Smit, H.H. (2014): Identifikasi bahaya dan analisis resiko pada proses produksi di industri kertas PT X, Tesis Magister Teknik Lingkungan. Institut Teknologi Bandung.
Occupational  Safety  and  Health  Administration.  (2012):  Health hazards  in  construction  – Construction Safety Council , data diperoleh melalui situs dari internet:
https://www.osha.gov/dte/grant_materials/fy09/sh-19495-09/health_hazards_workbook.pdf. Diunduh pada tanggal 20 Agustus 2016.
Wachyudi,  Y.  (2010):  Identifikasi  Bahaya,  analisis,  dan  pengendalian  risiko  dalam  tahap  desain  proses produksi minyak dan gas di kapal floating production storage & offloading (FPSO) untuk proyek PETRONAS bukit Tua tahun 2010, Tesis Magister Keselamatan & Kesehatan Kerja. Universitas Indonesia