## PENGEMBANGAN SISTEM ANALISA DATA KECELAKAAN UNTUK INDUSTRI PERTAMBANGAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE HUMAN FACTOR ANALYSIS AND CLASSIFICATION SYSTEM (HFACS)
Ade Rivandi Kurniawan 1 *, Darmawan Saputra Setiawan 2 , Ronny P Tambunan 3

## 1,2,3( HSE Operation Departemen
Artikel masuk : 01-02-2024 , Artikel diterima : 26-02-2024
Ade Rivandi Kurniawan : adekurniawangf@gmail.com Doi : https://doi.org/10.36986/impj.v5i2.117

## ABSTRAK
Industri pertambangan adalah industri dengan tingkat risiko keselamatan yang tinggi sehingga  dapat  mengancam  keselamatan  para  pekerjanya.  Dalam  rangka mewujudkan nihil kecelakaan pada kegiatan operasionalnya, salah satu perusahaan yang bergerak dibidang pertambangan dan energi melakukan pengembangan pada sistem  analisa  data  kecelakaan  sebagai  upaya  untuk  mengetahui  lebih  spesifik penyebab  kasus  kecelakaan  yang  terjadi.  Hal  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk menghindari kasus kecelakaan dengan penyebab yang sama terulang kembali serta menetapkan rekomendasi perbaikan dan pencegahan yang tepat sasaran. Metode Human  Factors  Analysis  and  Classification  System (HFACS)  adalah  suatu  alat analisa kecelakaan yang digunakan untuk menganalisa suatu kecelakaan pada aspek Human Factor . HFACS dikembangkan oleh Wiegmann dan Shappell untuk analisis kecelakaan  penerbangan  militer  dan  sipil.  Metode  ini  berdasarkan  pada  model kesalahan manusia yang menjelaskan empat tingkat kegagalan manusia, yaitu: (1) tindakan tidak aman, (2) prasyarat untuk tindakan tidak aman, (3) kepemimpinan tidak aman,  dan  (4)  pengaruh  organisasi.  Analisa  kecelakaan  menggunakan  metode HFACS  menunjukkan  pelanggaran  yang  bersifat  pengecualian  serta  kesalahan pengambilan keputusan menjadi penyebab tertinggi untuk tindakan tidak aman. Pada prasyarat untuk tindakan tidak aman yang berkontribusi tertinggi adalah keadaan fisik dan mental operator, dan kebugaran untuk bekerja. Pada faktor kepemimpinan antara lain:  pengawasan  tidak  memadai  dan  kegagalan  untuk  memperbaiki  masalah.
Pengaruh  organisasi  yang  berkontribusi  terhadap  kasus  kecelakaan  adalah perencanaan yang kurang, serta kurangnya penegakan norma dan aturan. Hasil uji koefisien kontingensi diperoleh nilai α = 0, 047 yang menunjukkan terdapat asosiasi pada setiap tahapan sehingga semua kegagalan mempengaruhi kegagalan di tingkat lainnya. Hasil analisa tersebut ditindaklanjuti dengan menetapkan tindakan perbaikan dan pencegahan berdasarkan kegagalan pada tingkatan personal dan organisasi.
Kata  kunci:  Pertambangan,
Analisa Kecelakaan, HFACS
Keyword:  Mining,  Accident Analysis, HFACS

## ABSTRACT
The mining industry is an industry with a high level of safety risk that can threaten the safety of its workers. In order to reach zero accidents in its operational activities, one of the companies, which is engaged in energy and mining  company,  has  developed  an  accident  data analysis system to find out more specifically the causes of accidents that occur. It aims to prevent accidents with the  same  cause  and  establish  recommendations  for corrective and preventive action that are right on target. The Human Factors Analysis and Classification System (HFACS)  method  is  an  accident  analysis  tool  used  to analyze  an  accident  on  the  Human  Factor  aspect. HFACS was developed by Wiegmann and Shappell for the analysis of military and civil aviation accidents . This method  is  based  on  the  human  error  model  which describes  four  levels  of  human  failure,  namely:  (1) unsafe  acts,  (2)  the  preconditions  for  unsafe  acts,  (3) unsafe  leadership,  and  (4)  organizational  influences. Accident  analysis  using  the  HFACS  method  shows exceptional violations and decision errors are the highest causes  of  unsafe  acts.  The  highest  contribute  of preconditions  for  unsafe  acts  that  are  the  operator's physical  and  mental  state  and  fitness  for  duty.Unsafe leadership  factor  include:  inadequate  supervision  and failed to correct problem. Organizational influences that contribute  to  accident cases are  lack of  planning,  and lack of enforcement of norms and rules. The contingency coefficient  test results  obtained  a  value  of  α  =  0.047 which indicates that there is an association at each stage so  that  all  failures  affect  failures  at  other  levels.  The results  of  the analysis  are  followed  up by establishing corrective  and  preventive  actions  based  on  failures  at the personal and organizational levels

## PENDAHULUAN
Industri  pertambangan  adalah  industri  dengan  tingkat risiko  keselamatan  yang  tinggi  sehingga  dapat mengancam  keselamatan  para  pekerjanya.  Industri pertambangan telah meyajikan keberhasilan luar biasa dalam keselamatan selama beberapa dekade terakhir, akan tetapi bekerja di industri pertambangan tetap
menjadi salah satu profesi berisiko tertinggi di seluruh dunia  (Coleman  dan  Kerkering,  2007).  Selama  kurun waktu operasional ditahun 2021- 2022 terdapat berbagai kasus kecelakaan yang terjadi pada operasional salah satu  perusahaan  yang  kegiatan  penambangannya berlokasi  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan.  Perusahaan tersebut  merupakan  salah  satu  pemasok  utama batubara untuk kebutuhan dalam negeri. Dalam rangka mewujudkan  nihil  kecelakaan  pada  kegiatan operasionalnya,  dilakukanlah  pengembangan  pada sistem  analisa  data  kecelakaan  sebagai  upaya  untuk mengetahui lebih spesifik penyebab kasus kecelakaan yang  terjadi.  Pengembangan  sistem  analisa  data kecelakaan  ini  diharapkan  dapat  mengidentifikasi kekurangan dalam sistem perusahaan daripada hanya menyalahkan  individu  yang  terlibat  dalam  kecelakaan tersebut.  Pendekatan  sistem  menyeluruh  untuk investigasi  kecelakaan  akan  mengidentifikasi  akar masalah  dari  kasus  kecelakaan  yang  terjadi. Pengembangan  sistem  analisa  data  kecelakaan  ini bertujuan untuk menghindari kasus kecelakaan dengan penyebab  yang  sama  terulang  kembali  serta menetapkan  rekomendasi  perbaikan  dan  pencegahan yang  tepat  sasaran.  Selain  itu,  dengan  dilakukannya analisa  data  kecelakaan  akan  membantu  dalam penyusunan  Program  Keselamatan  yang  akan dilaksanakan oleh perusahaan.

## METODE PENELITIAN
Metode Human  Factors  Analysis  and  Classification System (HFACS) adalah suatu alat analisa kecelakaan yang  digunakan  untuk  menganalisa  kecelakaan  pada aspek Human  Factor .  Metode  ini  dikembangkan  oleh Wiegmann dan Shappell pada tahun 2003 untuk analisa kecelakaan  penerbangan  militer  dan  sipil.  Metode  ini didasarkan  pada  model  kesalahan  manusia "Swiss Cheese" yang  melihat  empat  tingkat  kegagalan manusia,  yaitu:  tindakan  tidak  aman,  prasyarat  untuk tindakan  tidak  aman,  pengawasan  tidak  aman,  dan pengaruh organisasi (Reason, 1990).
Dengan  kata  lain,  kerangka  kerja  HFACS  melampaui identifikasi  sederhana  tentang  kesalahan  yang dilakukan  pekerja  garis  depan  untuk  memberikan pemahaman  yang  jelas  tentang  alasan  mengapa kesalahan terjadi sejak awal. Dengan cara ini, kesalahan dipandang sebagai konsekuensi dari kegagalan sistem, gejala  masalah  sistemik  yang  lebih  dalam,  sehingga bukan  hanya  kesalahan  karyawan  yang  bekerja  di “ujung tombak” . Kelebihan dari metode ini adalah karena sifatnya umum dan dapat diterapkan di industri manapun termasuk untuk industri pertambangan. Metode HFACS ini mencakup aspek individu dan organisasi yang mudah untuk  dipelajari,  dan  outputnya  mudah  ditafsirkan sehingga  memudahkan  peneliti  untuk  menganalisa kecelakaan  yang  terjadi.  Seperti  namanya “swiss cheese”, model  ini  merepresentasikan  lubang  pada sebuah  keju.  Lubang  tersebut  terdiri  dari  4  (empat) tingkatan  dimana  masing-masing  tingkatan  memiliki
lubang  kekeliruan  atau  kesalahan  pada  posisi  yang acak.  Banyak  dan  besarnya  ukuran  lubang menunjukkan jumlah kemungkinan terjadinya kecelakaan.

## Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data kasus kecelakaan yang terjadi di salah satu  perusahaan pertambangan yang beroperasi di Provinsi Kalimantan Selatan  pada  periode  tahun  2022.  Data-data  yang dikumpulkan  merupakan  hasil  investigasi  kasus kecelakaan  yang  sudah  dilakukan  oleh  tim  investigasi dan  ditambahkan  dengan  data  pendukung  lainnya ( People, Position, Part, and Paper ). Data-data tersebut kemudian dikelompokkan pada kerangka kerja HFACS untuk industri pertambangan.

## Gambar 2. Kerangka kerja HFACS pada industri pertambangan

## Pengolahan Data
Kasus  kecelakaan  yang  dianalisa  adalah  kasus kecelakaan  dengan  tingkat  risiko  tinggi  hingga  kritikal. Selanjutnya  data  tersebut  disusun  berdasarkan  jenis kecelakaan  dan  frekuensinya.  Analisa  hubungan
kegagalan  pada  setiap  tingkatan  HFACS  dilakukan secara  kuantitatif  dan  kualitatif.  Analisa  kuantitatif menggunakan teori uji koefisien kontingensi (C) dengan menggunakan perangkat lunak yaitu SPSS. Sementara analisa  kualitatif  dilakukan  dengan  menghubungkan setiap detail penyebab pada setiap tingkatan kegagalan
pada  kerangka  HFACS.  Rekomendasi  perbaikan  dan pencegahan dari laporan investigasi kasus kecelakaan juga  dilakukan  analisa  untuk  melihat  perbandingan antara rekomendasi kecelakaan yang berulang. HFACS membantu menganalisa rekomendasi yang efektif yang dapat diberikan agar kecelakaan tidak terus berulang.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Secara frekuensi kasus kecelakaan yang terjadi dengan persentase tertinggi adalah jenis kecelakaan “menabrak sesuatu”  disusul  dengan  “kebakaran  pada  unit”. Selanjutnya,  hasil  investigasi  yang  berkaitan  dengan kategori  kasus  kecelakaan  tersebut  dimasukkan  ke dalam  detail  penyebab  kecelakaan  sesuai  dengan kerangka  kerja  HFACS.  Pada  jenis  kecelakaan “menabrak sesuatu” terlihat pada gambar 3 .
Gambar 3. Detail penyebab kasus kecelakaan menabrak sesuatu
Pada  kasus  kecelakaan dengan  jenis  “menabrak sesuatu”  d iperoleh  hasil  bahwa  untuk  tindakan  tidak aman  tertinggi  adalah  pelanggaran  yang  bersifat pengecualian  disusul  dengan  kesalahan  dalam pengambilan  keputusan.  Beberapa  contoh  untuk tindakan tidak aman yang dilakukan oleh pekerja antara lain:  tidak  mengikuti  arahan  dan  prosedur,  tidak memenuhi syarat untuk operasional, manuver yang tidak sesuai  saat  mengoperasikan  unit,  dan  pengambilan keputusan  yang  tidak  tepat.  Prasyarat  untuk  tindakan tidak aman  yang  berkontribusi  tertinggi adalah  kondisi operator dan kebugaran untuk bekerja. Kondisi operator yang  menjadi  penyebab  diantaranya  adalah  kelelahan fisik,  merasa  yakin/puas,  tergesa-gesa,  dan  motivasi
yang salah tempat. Sementara  pada faktor kebugaran untuk bekerja disebabkan oleh pelanggaran persyaratan jam istirahat.  Faktor kepemimpinan  yang  berkontribusi tertinggi  terhadap  kasus  kecelakaan  adalah pengawasan tidak memadai disusul dengan kegagalan untuk  memperbaiki  masalah.  Beberapa  contoh penyebabnya  antara  lain:  gagal  memberikan pengawasan,  gagal  memulai  tindakan  perbaikan,  dan gagal  mengidentifikasi  operasional  yang  berisiko. Pengaruh organisasi yang berkontribusi terhadap kasus kecelakaan  adalah  perencanaan  yang  kurang,  serta kurangnya  penegakan  norma  dan  aturan.  Untuk  jenis kecelakaan “unit terbakar saat beroperasi” terlihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Detail penyebab kasus kecelakaan unit terbakar saat beroperasi
Pada kasus kecelakaan dengan jenis “unit terbakar saat beroperasi”  tindakan  tidak  aman  yang  berkontribusi adalah  melewatkan  atau  menghilangkan  atau mengabaikan  langkah  di  prosedur.  Prasyarat  untuk tindakan  tidak  aman  adalah  alat  atau  material  tidak memadai.  Faktor  kepemimpinan  disebabkan  oleh pengawasan  yang  tidak  memadai  disusul  dengan kegagalan  untuk  memperbaiki  masalah.  Pengaruh organisasi  yang  berkontribusi  terhadap  kasus kecelakaan  adalah  desain  yang  buruk  dan  belum memadainya standar dan prosedur.

## Analisa Kuantitatif
Untuk mengetahui asosiasi pada kegagalan antara tiap tahapan  HFACS  dilakukan  analisa  menggunakan  uji koefisien  kontingensi.  Uji  koefisien  kontingensi digunakan  untuk  menghitung  hubungan  antar  variabel bila datanya berbentuk nominal. Berikut ini adalah tabel data  variabel  yang  akan  digunakan  untuk  menguji hubungan di tiap tahapan HFACS.

## Tabel 1. Distribusi Faktor Penyebab sesuai Kategory HFACS
Setelah  memberikan  kode  kepada  masing-masing kasus pada tahapan HFACS, langkah berikutnya adalah melakukan uji koefisien kontingensi.
H0: Tidak ada asosiasi antar tahapan HFACS H1: Ada asosiasi antar tahapan HFACS Taraf  signifikansi  yang  digunakan  adalah  10%  (α  = 0,10), dimana jika nilai probabilitas (signifikansi) < 0,10
maka H0 ditolak atau H1 diterima. Dari uji kontingensi koefisien  (C)  maka  asosiasi  yang  signifikan  dapat digambarkan.  Hasil  analisa  menggunakan  perangkat lunak SPSS diperoleh nilai α = 0, 047 yang menunjukkan terdapat asosiasi pada setiap tahapan sehingga semua kegagalan mempengaruhi kegagalan di tingkat lainnya.
Tabel 2. Hasil pengolahan data menggunakan perangkat lunak SPSS

## Analisa Kualitatif
Analisa kualitatif dilakukan dengan cara menghubungkan setiap kegagalan pada masing-
masing tingkatan kerangka HFACS. Untuk jenis kecelakaan “menabrak sesuatu” hubungan kegagalan pada masing-masing tingkatan terlihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Hubungan antar penyebab untuk jenis kecelakaan menabrak sesuatu
Dari hasil hubungan antar penyebab diperoleh 4 pattern yang menjadi kegagalan aktif dan laten dari
jenis kecalakaan “unit menabrak sesuatu”. Hasil dapat dilihat pada Tabel 3. Tabel 3. Hubungan kegagalan aktif dan laten pada kasus unit menabrak sesuatu Jenis Kecelakaan Pattern #  Kegagalan aktif Kegagalan laten Implikasi Unit menabrak sesuatu #1 Manuver mundur tanpa ada arahan dari pengawas Tergesa atau terburu-buru Kurangnya penegakan norma dan aturan Tidak melakukan pembinaan terhadap pekerja yang salah Tidak ada identifikasi dan evaluasi kerugian bahaya Gagal menegakkan aturan dan regulasi #2 Salah memperkirakan jarak interval pengereman Merasa percaya diri bisa melakukan pengereman dari jarak yang tidak sesuai Kurangnya penegakan norma dan aturan #3 Tidak menjaga jarak aman beriringan Merasa percaya diri bisa melakukan pengereman dari jarak yang tidak sesuai Kurangnya penegakan norma dan aturan Level 4 Level 3 Level 2 Level 1 Latent Failure Latent Failure Latent Failure Active Failure ORGANIZATIONAL INFLUENCES UNSAFE LEADERSHIP PRECONDITION FOR UNSAFE ACTS UNSAFE ACTS
Resouce Management
Inadequate Leadership Gagal melakukan pengawasan Technological environment Decision errors Salah memperkirakan jarak interval pengereman Organizational Climate Kurangnya penegakan norma dan aturan Planned Inappropriate operations Physical environment
Skill based errors
Organizational Process Tidak ada identifikasi dan evaluasi kerugian bahaya Failed to Correct Problem Tidak melakukan pembinaan terhadap pekerja yang salah Adverse mental state Merasa percaya diri bisa melakukan
pengereman dari jarak yg tidak sesuai Perceptual Errors Standar dan prosedur yang tidak sesuai
Gagal memperbaiki dokumen karena kesalahan Tergesa/terburu-buru Perencanaan yg kurang Gagal mengidentifikasi operasional yang berisiko Merasa puas/yakin Program keselamatan yg belum memadai
Leadership Violations Gagal menegakkan aturan dan regulasi Adverse physiological state Kelelahan fisik
Routine Violations Tidak menjaga jarak aman beriringan
Kru resmi yang tidak memenuhi syarat untuk operasional
Physical mental limitations Exceptional Violations Manuver mundur tanpa ada arahan dari pengawas
Gagal mematuhi arahan Memaksakan bekerja dalam kondisi kelelahan
Communication and coordination Gagal berkomunikasi/berkoordinasi
Fitness for duty Pelanggaran persyaratan istirahat
Jenis Kecelakaan Pattern # Kegagalan aktif Kegagalan laten Implikasi Gagal berkomunikasi atau berkoordinasi Standar dan prosedur yang tidak sesuai Gagal melakukan pengawasan Gagal menegakkan aturan dan regulasi Gagal memperbaiki dokumen karena kesalahan #4 Memaksakan bekerja dalam kondisi kelelahan Kelelahan Fisik Kurangnya penegakan norma dan aturan Merasa puas atau yakin Perencanaan yang kurang Pelanggaran persyaratan istirahat Standar dan prosedur yang tidak sesuai Gagal memberikan pengawasan Program keselamatan yang belum memadai Gagal mengidentifikasi operasional yang berisiko Kru resmi yang tidak memenuhi syarat untuk operasional
Untuk jenis kecelakaan “Unit terbakar saat beroperasi” hubungan kegagalan pada masing -masing tingkatan terlihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Hubungan antar penyebab jenis kecelakaan unit terbakar saat beroperasi
Pada jenis kecelakaan “unit terbakar saat beroperasi” diperoleh 1 pattern kegagalan aktif dan kegagalan laten yang dapat dilihat pada Tabel 4.
Level 4 Level 3 Level 2 Level 1 Latent Failure Latent Failure Latent Failure Active Failure ORGANIZATIONAL INFLUENCES UNSAFE LEADERSHIP PRECONDITION FOR UNSAFE ACTS UNSAFE ACTS Resouce Management Pelatihan yang belum memadai Inadequate Leadership Gagal melakukan pengawasan Technological environment Terdapat kebocoran oli Decision errors Organizational Climate Kurangnya penegakan norma dan aturan
Planned Inappropriate operations
Physical environment Penumpukan fine coal Skill based errors Melewatkan/menghilangkan/menga baikan langkah Organizational Process Standar dan prosedur yang tidak sesuai Failed to Correct Problem Gagal mengidentifikasi operasional yang berisiko Adverse mental state Perceptual Errors
Perencanaan yg kurang
Leadership Violations Adverse physiological state Routine Violations
Physical mental limitations
Exceptional Violations
Communication and coordination
Fitness for duty
Tabel 4. Hubungan kegagalan aktif dan laten pada kasus unit terbakar saat beroperasi Jenis Kecelakaan Pattern # Active Failure Latent Failure Implication Unit terbakar saat beroperasi #5 Melewatkan atau menghilangkana tau mengabaikan langkah dalam proses pencucian atau maintenance unit Terdapat kebocoran oli Pelatihan yang belum memadai Penumpukan fine coal Standar dan Prosedur (Manajemen Risiko, Checklist pemeriksaan) Gagal mengidentifikasi operasional yang berisiko Perencanaan yang kurang baik Alat dan material yang tidak memadai Hasil  analisa pattern yang  diidentifikasi,  ditindaklanjuti dengan  menetapkan  tindakan  perbaikan  dan pencegahan  berdasarkan  kegagalan  pada  tingkatan personal dan organisasi sesuai Tabel 5. Tabel 5. Tindakan perbaikan dan pencegahan No Kode Permasalahan Tindakan perbaikan dan pencegahan 1 Pattern #1 Kurangnya penegakan norma dan aturan larangan mundur bagi unit HD a. Resosialisasi kepada semua operator terkait aturan larangan mundur bagi unit produksi
b. Peningkatan kampanye Do and Don’t di area-area yang berpotensi terjadinya pelanggaran larangan mundur bagi unit Heavy Duty
c. Pengawas melakukan patroli parkir liar saat jam istirahat
d. Penutupan akses area yang tidak digunakan atau belum di assessment
e. Melakukan Identifikasi terhadap area yang tidak digunakan atau belum di assessment seperti Ex Pit Stop , di masukkan dalam laporan inspeksi dan Peta
f. Mereview prosedur perencanaan tambang terkait kebutuhan lokasi dengan fungsi sebagai tempat istirahat (contoh: Change Shift Area dan sebagainya) 2 Pattern #2 & Pattern 3 Kurangnya penegakan norma dan aturan tentang menjaga jarak aman beriringan a. Pemahaman kepada semua operator tentang jarak aman beriringan dan keselamatan berlalu lintas b. Peningkatan Sidak jarak beriringan dan aturan berlalu lintas lainnya
c. Peningkatan skill operator yang berbasis kompetensi dan dapat diukur pencapaiannya serta dilakukan evaluasi secara berkala
d. Pemenuhan parameter keselamatan jalan ( Road safety ) dan mengevaluasinya secara berkala
e. Penggunaan teknologi tambahan seperti: CCTV jalan, Dashboard Camera, dan teknologi lainnya untuk membantu monitoring dan evaluasi penegakan norma dan aturan perusahaan 3 Pattern #4 Pengelolaan kelelahan kerja belum memadai a. Peningkatan hasil penilaian Program Pencegahan Kelelahan Kerja (P2K2) pada setiap perusahaan b. Peningkatan sidak pada waktu yang berpotensi terjadinya kelelahan kerja
c. Audit Implementasi Program Pencegahan Kelelahan Kerja (P2K2) secara berkala 4 Pattern #5 Perbaikan dan perawatan unit belum memadai a. Perbaikan kualitas inspeksi pada saat service pada unit b. Peningkatan kualitas pencucian unit
c. Merencanakan dengan baik penggantian setiap peralatan atau material yang memasuki atau melebihi masa pakai
d. Mengevaluasi kebutuhan fasilitas pencucian unit dan menambahkannya bila terdapat kekurangan fasilitas guna mendukung kebutuhan operasional
e. Kampanye pencegahan kebakaran unit kepada semua pekerja
Hasil rekomendasi yang sudah diperoleh diimplementasikan  pada  kegiatan  operasional  untuk melihat  tingkat  keberhasilan  dari  analisa  yang  sudah dilakukan.  Perbandingan  dilakukan  dengan  melihat seberapa besar penurunan total kasus kecelakaan dan
penurunan kasus kecelakaan jenis “menabrak sesuatu” dan “unit terbakar saat beroperasi”.

## Gambar 7. Perbandingan TIFR tahun 2022 dengan 2023
Secara total kasus kecelakaan yang terjadi di tahun 2022  dibandingkan  dengan  tahun  2023  terjadi penurunan  sebesar  45%.  Untuk  kasus  kecelakaan jenis  “ unit  menabrak  sesuatu ” terjadi  penurunan kasus sebesar  42%.  Kasus  kecelakaan  “unit terbakar saat beroperasi terjadi penurunan sebesar 40%.

## KESIMPULAN
1. Hasil analisa menggunakan perangkat lunak SPSS diperoleh nilai α = 0,047 yang menunjukkan terdapat asosiasi  pada  setiap  tahapan  sehingga  semua kegagalan  mempengaruhi  kegagalan  di  tingkat lainnya.
2. Terdapat  5 pattern yang  menjelaskan  kegagalan aktif  dan  laten  yang  menjadi  penyebab  kasus kecelakaan  yang  terjadi  dari  hasil  analisa  data kecelakaan menggunakan metode HFACS
3. Secara total kasus kecelakaan yang terjadi di tahun 2022  dibandingkan  dengan  tahun  2023  terjadi penurunan sebesar 45% setelah rekomendasi yang sudah  diperoleh  diimplementasikan  pada  kegiatan operasional
4. Studi ini menunjukkan bahwa kerangka kerja HFACS mampu mengindentifkasi keselahan-kesalahan dan merencanakan  perbaikan  sistem  yang  lebih  baik. HFACS  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi secara  sistematis  penyebab  faktor  manusia  yang mendasari  kasus  kecelakaan  dan  kecelakaan
pertambangan. Selain itu, HFACS ini menyediakan pengembangan  intervensi  kasus  kecelakaan berbasis  data  karena  bentuk  kesalahan  manusia yang  berbeda  memerlukan  jenis  intervensi  yang berbeda. Mengetahui bentuk kesalahan yang paling umum  akan  memungkinkan  Penanggung  Jawab Area  (PJA),  Penanggung  Jawab  Pekerjaan  (PJPk) dan  personil  keselamatan  untuk  mengembangkan intervensi yang ditargetkan.
5. Peran manajemen puncak sangat dibutuhkan dalam melakukan  intervensi  faktor  penyebab  kecelakaan pada  setiap pattern kegagalan  aktif  ( active  failure ) dan  kegagalan  laten  ( latent  failure )  di proses/aktivitas  yg  serupa  dan  proses  lainnya  yg berpotensi.
6. Penanggung Jawab Area (PJA), Penanggung Jawab Pekerjaan  (PJPk)  dan  personil  keselamatan  harus menambahkan  faktor-faktor  kegagalan  aktif  ( active failure ) dan kegagalan laten ( latent failure ) sebagai tool monitoring kegiatan operasional.
7. Manajemen perusahaan mengevaluasi tindak lanjut perbaikan dan pencegahan setiap kasus kecelakaan apakah sudah dijalankan dan tepat sasaran.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  ingin  menyampaikan  ucapan  terima  kasih sebesar-besarnya kepada Bapak Suhernomo, Mursal Hedi Harahap, Didik Triwibowo yang telah memberikan masukan terhadap penelitian ini serta Keluarga besar
7,63 6,12 5,61 4,66
4,41 4,18 4,00 4,08 3,86 3,74 3,66 3,51 2,89 3,45 3,41 3,30
Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec

## TIFR Kumulatif 2023 vs 2022
Objective
2022 2023
HSE Division. Penulis juga mengucapkan terimakasih kepada  PERHAPI  karena  telah  menyelenggarakan TPT XXXII PERHAPI dan pihak-pihak yang tidak bisa disebutkan satu-persatu yang membantu penyelesaian penilitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Coleman,  P.J.,  Kerkering,  J.C.,  (2007): Measuring mining  safety  with  injury  statistics:  lost workdays as indicator of risks . J. Safety. Res.
38 , 523 – 533. Patterson, J.M., Shappell, S.A., (2010): Operator error and  system  deficiencies:  Analysis  of  508 mining  incidents  and  accidents  from Queensland, Australia using HFACS, Accident Analysis and Prevention 42 , 1379 – 1385. Reason, J., (1990): Human Error . Cambridge University Press, New York. Seohyung,  K,  (2017): Application  of  HFACS  (The Human  Factors  Analysis  and  Classification System)  to  the  Korean  domestic  passenger ship accidents, Disertation Master of Science in Maritime Affair, World Maritime University Wiegmann, D.A., Shappell, S.A., (2003): A Human Error Approach  to  Aviation  Accident  Analysis:  The Human  Factors  Analysis  and  Classification System. Ashgate Publishing  Company,
Burlington, VT.