Abstrak—Dewasa  ini  seiring  dengan  persaingan  pasar  dagang global  yang  ketat  menyebabkan  sebuah  perusahaan  harus memiliki competitive advantage guna mendapatkan laba secara optimal.  Namun,  pada  praktiknya  tak  mudah  bagi  suatu perusahaan  untuk  dapat  menjalankan  sebuah  bisnis  dengan ideal  dikarenakan  ada  hambatan  berupa  risiko  bisnis  yang timbul  dari  tiap  aktivitas  dalam  rantai  pasok  perusahaan. Risiko rantai pasok dapat muncul dari berbagai aspek yang ada dalam perusahaan dan dapat berdampak fatal bagi perusahaan apabila tidak ditangani dengan tepat. Pada penelitian ini, PT X yang  merupakan  sebuah  perusahaan  yang  bergerak  dalam industri pupuk memiliki berbagai macam permasalahan rantai pasok  mulai  dari  fluktuasi  permintaan  yang  tidak  tetap, kelangkaan barang dari pemasok, kapasitas gudang yang sering terjadi overcapacity, dan jadwal pengiriman produk yang tidak efektif. Oleh karena itu,  penulis bertujuan untuk  menerapkan manajemen risiko rantai pasok dimulai dengan mengidentifiksai risk agent dan risk event yang terdapat dalam proses  bisnis  perusahaan  yang  diolah  menggunakan  metode house  of  risk  dengan  standar  ISO  31000:2018  sebagai framework yang digunakan. Dalam pengerjaannya penulis juga menerapkan  SCOR  Model  untuk  mengklasifikasikan  tiap aktivitas  kedalam  tahapan  rantai  pasok  yakni  plan,  source, make,  delivery  dan  return  dan  didukung  oleh  salah  metode pemilihan  keputusan  terkini  yakni  best-worst  method  untuk memberikan  output  yang  lebih  objektif  melalui  pembobotan preventive  action.  Berdasarkan  hasil  identifikasi  house  of  risk fase 1 didapatkan sejumlah 24 sub proses aktivitas rantai pasok PT  X,  yang  berpotensi  menghasilkan  35  risk  event  dengan  45 risk  agent  sebagai  penyebab  permasalahan  dengan  output berupa  15  risk  agent  prioritas.  Kemudian,  pada  hosue  of  risk fase  2  didapatkan  30  preventive  action  dari  15  risk  agent prioritas  yang  pada  akhirnya  menyisakan  hanya  8  preventive action  prioritas  yang  berguna  untuk  mengatasi  9  risk  agent prioritas  yang  menjadi  penyebab  dari  17  risk  event  pada aktivitas rantai pasok PT X.
Kata  Kunci—House  of  Risk,  Supply  Chain  Risk  Management, SCOR Model, ISO 31000:2018, Best-Worst Method.

## I. PENDAHULUAN
EWASA  ini  seiring  dengan  persaingan  pasar  dagang global  yang  ketat  menyebabkan  sebuah  perusahaan harus  memiliki competitive  advantage guna  mendapatkan laba  secara  optimal  melalui  proses  bisnis  yang  efektif  dan pemanfaatan  sumber  daya  yang  optimal.  Namun,  pada praktiknya  tak  mudah  bagi  suatu  perusahaan  untuk  dapat menjalankan  sebuah  bisnis  dengan  ideal  dikarenakan  ada hambatan  berupa  risiko  bisnis  yang  dapat  timbul  dari aktivitas  rantai  pasok  perusahaan.  Rantai  pasok  sendiri memiliki  arti  sebagai  sebuah  jaringan  yang  terbentuk  dari berbagai  entitas  yang  bekerja  sama  untuk  mencapai  sebuah tujuan  yakni  untuk  melangsungkan  proses  produksi  hingga menghantarkan produk ke end user [1]. Risiko rantai pasok
dapat muncul dari berbagai aspek yang ada dalam perusahaan dan  dapat  berdampak  fatal  bagi  perusahaan  apabila  tidak ditangani dengan tepat oleh perusahaan, maka dari itu guna menghindari  risiko  bisnis  memerlukan  pengelolaan  risiko rantai  pasok  yang  baik  guna  menghindari  dampak  yang berpotensi muncul dikemudian hari.
Pentingnya  pengelolaan  risiko  rantai  pasok  perusahaan dapat dilihat dari fungsinya yakni untuk memastikan pasokan barang  tepat  jumlah  dan  dikirmkan  pada  waktu  yang  tepat serta memastikan dapat memenuhi kebutuhan customer guna mencapai service level perusahaan yang baik.  Salah satu cara dalam  pengelolaan  risiko  rantai  pasok  adalah  dengan menerapkan manajemen risiko rantai pasok pada perusahaan secara efektif dan sistematis. Manajemen risiko sendiri dapat diartikan  sebagai  sebuah  langkah  yang  bertujuan  untuk membantu perusahaan dalam memahami, mengevaluasi, dan dapat mengambil langkah mitigasi pada seluruh risiko yang mungkin  terjadi  dengan  harapan  dapat  meningkatkan probabilitas kesuksesan dan mengurangi risiko kegagalan [2]. Penerapan manajemen risiko rantai pasok dimulai dari tahap identifikasi  seluruh  risiko  dari  aktivitas  yang  berlangsung dalam rantai pasok dengan menggunakan permodelan SCOR yang  terdiri  dari  proses plan,  source,  make,  deliver, dan return .  Kemudian,  manajemen  risiko  memerlukan  sebuah kerangka  berpikir  yang  dijadikan  acuan  dalam  tahapan pengerjaan. Salah satu kerangka berpikir yang populer ialah standar ISO 31000 manajemen risiko yang membagi tahapan pengerjaan  ke  beberapa  fase  yakni risk  identification , risk analysis, risk evaluation, dan risk mitigation and contingency plans [3].
Adapun beberapa penelitian terhadahulu yang mendorong saya  melakukan  penelitian  ini  antara  lain  penelitian  yang dilakukan  oleh  Iwan  Vanany  dkk  yang  mengklasifikasikan supply  chain  risk  management kedalam  5  kategori  yakni conceptual,  descriptive,  empirical,  exploratory  cross- sectional,  and  exploratory  longitudinal yang  diharapkan dapat menjadi basis bagi peneliti selanjutnya dalam penelitian di bidang SCRM [4]. Lalu, penelitian yang dilakukan Hana Catur Wahyuni dkk yang bertujuan untuk mengidentifikasikan risiko pada keamanan pangan dan status halal  pada  manufaktur  makanan  dengan  menggunakan bayesian  network dengan  output  berupa  4  tingkatan  level risiko integrasi [5]. Dan, penelitian yang dilakukan Nurainia Nadif  dan  Iwan  Vanany  yang  bertujuan  untuk  mengetahui tingkat  gangguan  permintaan  selama  pandemi  COVID-19 dengan  menggunakan bayesian  network dengan  output presentase availabilitas produk dan jumlah kejadian stock out [6] . Pada  penilitian  ini,  penulis  menjadikan  PT  X  sebagai objek  amatan,  dimana  PT  X  merupakan  perusahaan  yang

## Pengelolaan Risiko Rantai Pasok pada Industri Pupuk Organik dengan Menggunakan Metode House of Risk dan Best Worst Method
Antasena Thabit Abisha, Iwan Vanany
Departemen Teknik Sistem dan Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : iwan.vanany@gmail.com
D
bergerak  dalam  bidang  agrikultur  yakni  pupuk  organik. Berdasarkan  hasil  wawancara  penulis  dengan  manajer operasional PT X, penulis mendapati permasalahan yang ada merupakan  permasalahan  rantai  pasok  baik  dalam  lingkup internal  maupun  eksternal.  Dari  hasil  wawancara  didapati bahwa PT X memiliki lima masalah utama yang krusial yakni terkait  pemenuhan  permintaan,  pengadaan  bahan  baku, kapasitas gudang, jadwal pengiriman, dan spesifikasi produk.
PT  X  memiliki  pemasok  tetap  terkait  kebutuhan  bahan baku pokok yang dibutuhkan untuk produksi pupuk, namun terkadang  pemasok  tersebut  tidak  dapat  memenuhi permintaan  dari  PT  X  sehingga  harus  mencari  pemasok alternatif  yang  memiliki  risiko  pada  perbedaan  kualitas material. Berdasarkan penjelasan dari manajer pengadaan PT X didapatkan ada sebanyak 12 kali supplier gagal memenuhi pesanan PT X dari 168 pemesanan secara lengkap sepanjang tahun  2021.    Lalu,  adanya  permasalahan  terkait  jadwal pengiriman produk yang tidak pasti dan dapat mundur hingga satu minggu yang mengakibatkan menumpukkan barang dan penambahan  beban  kerja  kepada  pegawai  PT  X.  Kemudian ada permasalahan terkait produksi yakni adanya defect pada hasil jadi pupuk yang menyababkan perlunya proses rework yang membutuhkan waktu cukup  lama.  Dan terkahir, PT X juga memiliki permasalahan pada gudang penyimpanan yang sering  penuh,  yang  mana  apabila  ditarik overcapacity ini diakibatkan oleh permasalahan rantai pasok yang sebelumnya telah  dijelaskan.  Permasalahan  ini  dapat  tercermin  melalui data ending inventory gudang PT X pada tahun 2021 Terlihat bahwa permasalahan yang sedang dialami oleh PT X merupakan permasalahan rantai pasok yang kompleks dan berasal dari banyak proses dan entitas. Maka dari itu, penulis akan  mengimplementasikan    pendekatan  supply  chain  risk management untuk menanggulangi risiko yang dapat muncul dari  keseluruhan  aktivitas  bisnis  perusahaan  dengan  tujuan
untuk  mengidentifikasi  seluruh  risiko  dari  seluruh  aktivitas yang terkandung dalam tahapan plan, source, make, deliver, dan  return  serta  dapat  memberikan  preventive  action  pada tiap  aktivitas  yang  menjadi  pemicu  risiko.  Terlebih,  PT  X sama  sekali  belum  menerapkan  manajemen  risiko  rantai pasok yang terstruktur sebelumnya. Dalam melakukan proses identifikasi  dan  analisis  risiko  penulis  menggunakan pendekatan  House  of  Risk  (HOR)  serta best  worst  method yakni  sebuah  metode  pengambilan  keputusan  multi  krtieria yang  bertujuan  untuk  memberikan  bobot  pada  krtieria penilaian pada metode HOR.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Manajemen Risiko Rantai Pasok
Manajemen  risiko  merupakan  studi  turunan  dari  ilmu manajemen umum yang berfokus kepada proses identifikasi, pengukuran,  dan  penanganan  10  sebab  dan  akibat  dari ketidakpastian  pada  sebuah  perusahaan  [7].  Manajemen risiko  sendiri  bertujuan  untuk  meminimalisir  biaya,  waktu, biaya dan ketidakpastian yang berpotensi terjadi di masa yang akan datang.
Tabel 1. Sub-Proses Aktivitas Rantai Pasok PT X No Sub Proses Aktivitas Rantai Pasok 1 Melakukan negosiasi jumlah produksi pupuk tahunan dengan PT Petrokimia 2 Melakukan inventory control raw material terkait kebutuhan
produksi pupuk
3 Membuat material resource planning 4 Pengajuan RPB ke manajer pengadaaan
5 Mencetak Purchase Order berdasarkan RPB 6 Melakukan pembayaran atas bahan baku yang dipesan
7 Proses unloading barang  di tempat bongkar muat
8 Melakukan pengambilan sampel atas bahan baku yang telah dipesan 9 Rekap investaris dengan update ke database
10 Meletakkan bahan baku kedalam gudang raw material
11 Cek stok barang digudang sesuai dengan kebutuhan produksi
12 Proses pengolahan bahan baku menjadi barang jadi 13 Melakukan screening produk akhir
14 Melakukan packaging produk jadi kedalam karung pupuk
15 Melakukan proses sampling terhadap pupuk jadi untuk mendapatkan COA
16 Meletakkan seluruh produk jadi di dalam gudang finished goods
17 Berkoordinasi dengan PT Petrokimia terkait jadwal pengiriman
18 Mengambil produk dari gudang produk ke delivery zone
19 Memantau pengambilan produk dari gudang ke delivery zone
20 Melakukan proses angkut barang ke truk PT Petrokimia
21 Pengiriman produk ke PT Petrokimia Gresik( customer ) 22 Penerimaan produk komplain dari PT Petrokimia
23 Pemilahan antara produk yang masih dapat di rework dan tidak
24 Pengembalian barang defect kepada supplier
Tabel 2.
Daftar Risk Event pada Sub-Proses Aktivitas Rantai Pasok PT X
Kode Risk Event E1 Tidak dapat memenuhi kebutuhan produksi tahunan PT Petrokimia E2 Terjadi overproduction dikarenakan minimnya kebutuhan tahunan PT Petrokimia E3
Terjadi kesalahan dalam menghitung jumlah on-hand raw material E4 Jumlah bahan baku yang dipesan tidak optimal E5 Waktu pemesanan bahan baku tidak tepat E6 Jumlah barang tidak disetujui oleh manajer pengadaan E7 Purchase order tidak terkirim ke manajer pengadaan E8 Pembayaran tidak berhasil E9 Bahan baku yang diterima tidak sesuai dengan pesanan
E10
Keterlambatan kedatangan bahan baku E11 Adanya cacat produk E12
Terjadi kecelakaan kerja saat proses unloading
E13 Sampel tidak memenuhi standar E14 Adanya ketidaksesuaian antara database dengan inventaris E15 Proses peletakkan bahan baku ke gudang terlalu lama E16 Palet rusak E17 Kesalahan dalam memasukan palet kedalam rak E18 Raw material tidak mencukupi kebutuhan produksi E19 Terjadi gagal produksi E20 Produk cacat tidak terdeteksi E21 Pupuk tumpah saat proses penuangan E22 Karung mengalami kebocoran (robek) E23 Tidak lolos uji sampling E24 Pengiriman belum dapat dilangsungkan E25 Ketidaksesuaian antara jumlah produk dengan jumlah barang yang akan dikriim E26 Ketidaksesuaian antara jenis produk dengan jenis barang yang akan dikirim E27 Ketidaktelitian dalam inspeksi E28 Jumlah barang yang diangkut tidak sesuai dengan pesanan E29
Keterlambatan pengiriman barang ke PT Petrokimia E30 Keterlambatan kedatangan truk muatan pada gudang penyangga E31 Barang yang diterima tidak sesuai dengan surat pengembalian yang diajukan E32 Tidak dapat menampung barang komplain E33 Kesalahan inspeksi dalam klasifikasi jenis produk E34 Kesalahan pencatatan kondisi produk E35 Kuantitas barang yang diterima tidak sesuai dengan surat pengembalian barang

## B. Supply Chain Operations Reference (SCOR)
Supply  Chain  Operations  Reference  atau  biasa  disebut dengan  SCOR  model  merupakan  sebuah  metode  penelitian yang  rancang  oleh  SCC  (Supply  Chain  Council)  sebagai sebuah  standar  manajemen  rantai  pasok.  SCOR  Model
memberikan kerangka proses bisnis, indikator kerja dan best practices  yang  didukung  oleh  teknologi  guna  menunjang kesinambungan  antar  tiap  mata  rantai  pasok  [8].  SCOR Model  yang  terdiri  dari  enam  proses  utama  yakni  plan, source,  make,  delivery,  return  dan  enable  dengan  beberapa key  player  yang  berada  didalam  ekosistem  ini  seperti supplier, manufakturer, distributor, dan customer.
C. House of Risk (HOR)
House of Risk merupakan sebuah pendekatan manajemen risiko yang dikembangkan oleh Pujawan dan Gerladin yang menggabungkan  pendekatan  manajemen  risiko  terdahulu yakni Failure  Mode  and  Effect  Analysis (FMEA)  sebagai model  untuk  kuantifikasi  risiko  dengan  House  of  Quality
Tabel 3.
Daftar Risk Agent pada Sub-Proses Aktivitas Rantai Pasok PT X
Kode Risk Agent A1 Hasil negosiasi produksi tahunan dibawah kapasitas produksi PT X A2 Hasil negosiasi produksi tahunan melebihi kapasitas produksi PT X A3 Inspeksi tidak teliti A4 Data historis tidak representatif A5 Perhitungan tidak akurat A6 Adanya fluktuasi demand yang tinggi A7 Kesalahan dalam input data A8 Pengajuan pembelian terlalu dekat dengan rencana pembelian barang A9 Terjadi kendala pada server database perusahaan A10 Terjadi kendala pada jaringan internet A11 Nominal yang dibayarkan salah A12 Nomor rekening tujuan salah A13 Pembayaran belum diverifikasi oleh bank A14 Terjadi perubahan bentuk bahan baku saat perjalanan A15 Terjadi kemacetan saat pengiriman A16 Adanya kendala pada truk angkut saat proses pengiriman A17 Lahan parkir pabrik yang terbatas A18 Udara yang lembab saat pengiriman barang A19 Material handling yang tidak optimal A20 Produk telah kadaluarsa saat sampai ke PT X A21 Operator tertimpa barang ketika menurunkan barang dari truk A23 Salah dalam menghitung jumlah raw material yang ada A24 Koordinasi antar staff kurang baik A25 Kondisi gudang yang terlalu penuh A26 Kurangnya tenaga kerja A27 Masa penggunaan palet yang terlalu lama A28 Berat barang diatas kapasitas maksimal palet A29 Human Error A30 Kesalahan dalam perencanaan pembelian bahan baku A31 Raw material yang dipesan belum datang A32 Mesin mengalami malfungsi A33 Suhu alat pembakaran terlalu panas A34 Bahan karung yang terlalu tipis A35 Berat barang diatas kapasitas maksimal karung A36 Kadar air dalam pupuk terlalu tinggi A37 Komposisi bahan baku tidak tepat A38 Truk angkutan barang belum tersedia A39 Pekerja tidak mengambil produk sejumlah ketentuan surat jalan angkutan A40 Durasi pemuatan barang teralu lama A41 Surat jalan tidak lengkap A42 PT Petrokimia salah mengembalikan barang yang dikomplain A43 Terjadi kejadian yang merubah bentuk produk saat pengembalian Tabel 4. Hasil Penilaian Severity dari Risk Event Kode Severity Score Average Kode Severity Score Average Kode Severity Score Average E1 1,25 E13 3,375 E25 1,125 E2 8,625 E14 2,125 E26 1 E3 7,75 E15 2,375 E27 2,25 E4 7 E16 4,75 E28 1 E5 8,625 E17 1 E29 7,25 E6 3,125 E18 5,125 E30 3 E7 1,25 E19 2,75 E31 1 E8 1 E20 3,125 E32 1 E9 7,875 E21 7,625 E33 1 E10 8,375 E22 8 E34 1 E11 2,625 E23 7 E35 1 E12 1 E24 8
Tabel 5. Hasil Penilaian Occurance dari Risk Agent
Kode Occurance Score Average Kode Occurance Score Average Kode Occurance Score Average A1 7,00 A16 1,38 A31 4,38 A2 7,13 A17 7,50 A32 2,38 A3 2,88 A18 2,38 A33 1,88 A4 1,38 A19 4,63 A34 1,00 A5 1,63 A20 1,00 A35 1,50 A6 5,25 A21 1,00 A36 1,25 A7 2,25 A22 3,50 A37 1,13 A8 8,25 A23 4,25 A38 6,38 A9 8,00 A24 2,88 A39 1,00 A10 7,63 A25 7,38 A40 1,75 A11 1,00 A26 3,50 A41 1,00 A12 1,00 A27 4,38 A42 1,00 A13 1,00 A28 1,00 A43 1,00 A14 1,00 A29 2,25 A15 3,00 A30 4,50
Tabel 6.
Hasil Penilaian Derajat Korelasi antara Risk Event dengan Risk Agent
Kode Risk Event Kode Risk Agent Nilai Korelasi Kode Risk Event Kode Risk Agent Nilai Korelasi E1 A1 1 E12 A21 0 E2 A2 0 E13 A22 9 E3 A3 1 E14 A23 1 E9 3 E14 A24 3 E14 3 E15 A25 9 E33 0 E24 3 E35 9 E32 1 E4 A4 3 E15 A26 9 E5 3 E28 9 E4 A5 9 E16 A27 3 E5 1 E16 A28 1 E4 A6 1 E17 A29 1 E5 1 E20 3 E6 A7 3 E21 9 E6 A8 0 E26 3 E7 A9 0 E33 0 E27 0 E34 0 E7 A10 0 E35 0 E8 A11 0 E18 A30 9 E8 A12 0 E18 A31 9 E8 A13 1 E19 A32 3 E9 A14 0 E20 3 E10 A15 3 E19 A33 1 E30 9 E22 A34 1 E10 A16 3 E22 A35 1 E30 3 E23 A36 9 E10 A17 9 E23 A37 9 E30 0 E24 A38 9 E11 A18 0 E25 A39 3 E11 A19 3 E29 A40 3 E15 1 E29 A41 1 E28 3 E31 A42 3 E28 A20 3 E31 A43 0
sebagai model untuk memprioritaskan risk agent yang krusial agar dapat mengurangi dampa risiko secara efisien. Metode bertujuan  untuk  membuat  sebuah  model  manajemen  risiko rantai  pasok  yang  proaktif  melalui  pendeketan  secara preventif  [9].  Dalam  metode  House  of  Risk  terdapat  dua langkah  pengerjaan  yang  disebut  dengan  HOR  fase  1  dan HOR  fase  2.  Kedua  langkah  pengerjaan  ini  merupakan modifikasi dari house of quality model. HOR fase 1 memiliki fungsi untuk menentukan risk agent yang akan diprioritaskan untuk mengambil tindakan preventif dengan cara memberikan  ranking  pada  setiap  risk  agent  dan  dilanjutkan dengan  HOR  fase  2  yakni  penyusunan  strategi  penanganan yang berbasiskan prioritas utama.
D. Best-Worst Method (BWM)
Best-Worst  Method merupakan  salah  satu  metode  multi-
criteria  decision  making  yang  dikembangkan  oeh  Dr.  Jafar Rezaei  dari  Universitas  Delft  pada  tahun  2015.  BWM menggunakan dua vektor dalam pairwise comparison untuk menentukan  bobot  kriteria  yakni  adalah  yang  terbaik  atau paling  diinginkan  atau  best  dan  terburuk  atau  paling  tidak diinginkan atau worst [10].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Tahap Perancangan
Pada tahap perancangan adapun aktivitas yang dilakukan oleh  penulis  yakni  untuk  megetahui  kondisi  eksisting  yang ada  di  PT  X  secara  rinci  sehingga  dapat  menjadi  fondasi penelitian  yang  baik.  Metode  yang  digunakan  adalah wawancara  dengan  stakeholder  pada  perusahaan  untuk mendapatkan  gambaran  terkait  kondisi  perusahaan.  Lalu, penulis  melanutkan  dengan  mengidentifikasi  permasalahan yang  ada  secara  rinci  dan  berdiskusi  kembali  dengan stakeholder perusahaan. Kemudian, penulis mencari tau akar permasalahannya menggunakan cause and effect analysis dan mencoba  mencarikan  metode  penyelesaian  masalah  yang diharapakan  dapat  menjadi  solusi  bagi  perusahaan  amatan. Dari  tahapan  ini,  penulis  memutuskan  untuk  menggunakan metode  house  of  risk  sebagai  metode  utama  dikarenakan melihat  permasalahan  yang  ada  merupakan  permasalahan rantai pasok dengan akar permasalahan yang beragam.

## B. Tahap Pengumpulan Data
Pada tahap ini penulis telah mengetahui kondisi eksisting perusahaan dan telah memahami permasalahan yang sedang berlangsung beserta metode penyelesaian masalah yang akan digunakan  yakni  house of risk. Pada  tahap  ini  penulis  akan dilakukan pengumpulan datadata yang akan dperlukan dalam proses penyelesaian masalah.

## C. Tahap Pengolahan Data
Pada  tahap  ini  penulis  menerapkan  kerangka  berpikir standar manajemen risiko ISO:31000:2018 untuk menjabarkan  proses  pengolahan  data  yang  menggunakan metode  house  of  risk  pada  penelitian  ini  yang  meliputi identifikasi  risiko,  analisa  risiko,  evaluasi  risiko,  dan perencanaan penanganan risiko.
Tabel 7. Definisi Skala Derajat Korelasi Skala Deskripsi 0 Tidak Berkorelasi 1 Berkorelasi Rendah 3 Berkorelasi Sedang 9 Berkorelasi Tinggi Tabel 8.
Pengolahan Data menggunakan Metode House of Risk Fase 1 Kode Risk Agent ARP Rank Presentase   Presentase Kumulatif A17 565,3 1 17,20% 17,20% A38 459,4 2 13,98% 31,18% A25 342,0 3 10,41% 41,59% A30 207,6 4 6,32% 47,90% A31 201,8 5 6,14% 54,04% A29 184,5 6 5,61% 59,66% A15 156,4 7 4,76% 64,42% A3 134,6 8 4,10% 68,51% A5 116,4 9 3,54% 72,06% A22 106,3 10 3,24% 75,29% A26 106,3 10 3,24% 78,53% A6 82,0 12 2,50% 81,02% A36 78,8 13 2,40% 83,42% A37 71,2 14 2,17% 85,58% A4 64,5 15 1,96% 87,55% A27 62,4 16 1,90% 89,45% A19 61,3 17 1,86% 91,31% A9 54,0 18 1,64% 92,95% A16 46,9 19 1,43% 94,38% A32 41,9 20 1,27% 95,65% A40 38,1 21 1,16% 96,81% A7 21,1 22 0,64% 97,45% A24 18,3 23 0,56% 98,01% A35 12,0 24 0,37% 98,38% A23 9,0 25 0,27% 98,65% A1 8,8 26 0,27% 98,92% A34 8,0 27 0,24% 99,16% A41 7,3 28 0,22% 99,38% A33 5,2 29 0,16% 99,54% A28 4,8 30 0,14% 99,68% A39 3,4 31 0,10% 99,79% A20 3,0 32 0,09% 99,88% A42 3,0 32 0,09% 99,97% A13 1,0 34 0,03% 100,00% A2 0,0 35 0,00% 100,00% A8 0,0 35 0,00% 100,00% A10 0,0 35 0,00% 100,00% A11 0,0 35 0,00% 100,00% A12 0,0 35 0,00% 100,00% A14 0,0 35 0,00% 100,00% A18 0,0 35 0,00% 100,00% A21 0,0 35 0,00% 100,00% A43 0,0 35 0,00% 100,00%
Tabel 9.
Daftar Risk Agent Prioritas Rank Kode Risk Agent ARP 1 A17 Lahan parkir pabrik yang terbatas 565 2 A38 Truk angkutan barang belum tersedia 459 3 A25 Kondisi gudang yang terlalu penuh 342 4 A30 Kesalahan dalam perencanaan pembelian bahan baku 208 5 A31 Raw material yang dipesan belum datang 202 6 A29 Human Error 185 7 A15 Terjadi kemacetan saat pengiriman 156 8 A3 Inspeksi tidak teliti 135 9 A5 Perhitungan tidak akurat 116 10 A22 Kualitas raw material tidak memenuhi standar lembaga sertifikasi 106 10 A26 Kurangnya tenaga kerja 106 12 A6 Adanya fluktuasi demand yang tinggi 82 13 A36 Kadar air dalam pupuk terlalu tinggi 79 14 A37 Komposisi bahan baku tidak tepat 71 15 A4 Data historis tidak representatif 64

## IV. PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
Isi  publikasi on-line ini  melalui  proses  telaah  oleh  tim editor. Beberapa hal yang penting diperhatikan oleh penulis:

## A. House of Risk Fase 1
Pengolahan data yang dilakukan pada House of Risk fase 1 adalah meliputo penentukan risk agent prioritas dengan cara melakukan pengukuran severity pada risk event, pengukuran occurance pada risk agent, serta mencari korelasi antara risk agent  dengan  risk  event  dengan  output  berupa  Aggregate
Risk Potential (ARP) yang menjadi basis bagi penetuan risk agent priority.
1) Identifikasi Aktivitas Sub-Proses
Dalam  melakukan  tahapan  identifikasi  sub  proses  dalam penelitian  ini  peneliti  menggunakan  SCOR  Model  sebagai framework rantai pasok untuk memetakan aktivitas kedalam lima  proses  utama  yakni  plan,  source,  make,  delivery,  dan return. Rangkaian aktivitas rantai pasok yang terjadi pada PT X  dimana  terdapat  24  aktivitas  yang  didapat  dari  hasil wawancara  dengan  manajer  teknik  PT X  dapat  dilihat pada tabel 1.
Tabel 10. Preventive Action sebagai Langkah Penanganan pada tiap Risk Agent Kode Preventive Action Kode PA A3 Membuat sistem dan prosedur yang baik PA1 Mengisi list inspeksi secara berkala PA2 A4 Membuat sistem dan prosedur yang baik PA1 Koordinasi antar divisi lebih ditingkatkan PA3 Management file dan standarisasi form laporan dan dokumen lainnya PA4 A5 Penghitungan kesusutan bahan baku disetiap proses PA5 Evaluasi dan monitoring pekerja PA6 Penerapan reward & punishment PA7 Penetapan minimum buffer stock PA8 A6 Memperkuat koordinasi dengan PT Petrokimia Gresik PA9 Penetapan minimum stock barang jadi PA10 A15 Penjadwalan pengiriman yang dimajukan dan koordinasi dengan transportir PA11 Penetapan jalur alternatif dan waktu pengiriman PA12 A17 Usulan ke direksi penambahan area pabrik PA13 Penentuan jadwal masuk suplier bahan baku PA14 A22 Mencari sumber alternatif bahan baku selain yang sudah ada PA15 Membina kerja sama dengan pemilik kandang dan pengolahan PA16 A25 Memperkuat koordinasi dengan PT Petrokimia Gresik PA9 Menerapkan kaidah FIFO PA17 Menyewa gudang sebagai alternatif tempat penampungan sementara PA18 A26 Melakukan recruitment PA19 A29 Pelatihan, briefing dan pengawasan PA20 Penerapan reward & punishment PA7 Evaluasi dan monitoring pekerja PA6 A30 Koordinasi antar divisi lebih ditingkatkan PA3 Membuat sistem dan prosedur yang baik PA1 Dilakukan weekly meeting mengenai produksi PA21 Evaluasi dan monitoring pekerja PA6 Penerapan reward & punishment PA7 Konfirmasi ulang pada saat sebelum pengiriman PA22 A31 Menambah jumlah supplier PA23 Evaluasi supplier PA24 A36 Penetapan kadar air dalam setiap proses PA25 Inspeksi barang jadi setiap hari PA26 Penambahan kapasitas blower pada proses cooling PA27 A37 Pengawasan terhadap proses mixing lebih ditingkatkan PA28 Koordinasi antar divisi lebih ditingkatkan PA3 Analisa kadar bahan baku sebelum unloading PA29 A38 Mencari transportir kedua dan membuat kontrak kerjasama yang lebih mengikat PA30 Memperkuat koordinasi dengan PT Petrokimia Gresik PA9 Tabel 11. Tabel Perhitungan Bobot Tingkat Efektivitas menggunakan BWM Criteria number = 6 Criterion 1 (C1) Criterion 2 (C2) Criterion 3 (C3) Criterion 4 (C4) Names of Criteria Biaya Waktu Dampak Usaha Select the Best Dampak Select The Worst Biaya Best to Others Criterion 1 (C1) Criterion 2 (C2) Criterion 3 (C3) Criterion 4 (C4) Dampak 5 4 1 4 Others to the Worst Biaya Criterion 1 (C1) 1 Criterion 2 (C2) 4 Criterion 3 (C3) 3 Criterion 4 (C4) 3 Weights Criterion 1 (C1) Criterion 2 (C2) Criterion 3 (C3) Criterion 4 (C4) 0,086956 0,195652 0,52173 0,195652 Ksi* 0,2608

## 2) Identifikasi Risk Event dan Risk Agent
Berdasarkan  hasil  pemetaan  sub  proses  aktivitas  rantai pasok  yang  didapatkan  dari  hasil  wawancara  dapat diklasifikasikan kedalam proses inti dari SCOR model maka dapat dilanjutkan ke tahap selanjutnya yakni identifikasi risk event  dan  risk  agent.  Dari  24  sub-proses  aktivitas  PT  X didapati  sebanyak  35 risk  event yang  merupakan  dampak
risiko dari aktivitas rantai pasok yang berlangsung pada PT X yang didapatkan dari hasil wawancara yang dapat dilihat pada tabel 2.
Dari 35 risk event yang ada pada tabel 2  dapat dicarikan penyebab terjadinya risiko yakni sebanyak 43 risk agent yang merupakan  penyebab  terjadinya  risiko  dari  aktivitas  rantai pasok  yang  berlangsung  pada  PT  X  yang  didapatkan  dari hasil wawancara yang dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 12.

## Perhitungan Bobot Tingkat Kesulitan menggunakan BWM
Criteria number = 6 Criterion 1 (C1) Criterion 2 (C2) Criterion 3 (C3) Criterion 4 (C4) Names of Criteria Penerapan Konsistensi Penyuluhan Realisasi Select the Best Konsistensi Select The Worst Penyuluhan Best to Others Criterion 1 (C1) Criterion 2 (C2) Criterion 3 (C3) Criterion 4 (C4) Konsistensi 3 1 5 2 Others to the Worst Penyuluhan Criterion 1 (C1) 2 Criterion 2 (C2) 5 Criterion 3 (C3) 1 Criterion 4 (C4) 5 Weights Criterion 1 (C1) Criterion 2 (C2) Criterion 3 (C3) Criterion 4 (C4) 0,18518 0,46296 0,07407 0,27777 Ksi* 0,09259 Tabel 13.
Penjelasan Definisi dan Range dari Skala Tingkat Kesulitan Skala Definisi Range 3 Low 0 – 3,33 4 Moderate 3,34 – 6,66 5 High 6,67 - 10 Tabel 14. Daftar Penilaian Tingkat Kesulitan Penerapan Preventive Action Kode C1 C2 C3 C4 Total Tingkat Kesulitan 19% 46% 7% 28% PA1 0,56 0,93 0,15 0,28 1,91 3 PA2 0,93 2,31 0,22 1,94 5,41 4 PA3 0,93 2,78 0,07 0,83 4,61 4 PA4 1,30 1,39 0,52 1,67 4,87 4 PA5 0,37 3,24 0,07 1,67 5,35 4 PA6 0,37 4,17 0,37 1,94 6,85 5 PA7 1,30 4,17 0,15 1,11 6,72 5 PA8 0,74 3,70 0,15 0,56 5,15 4 PA9 0,74 3,24 0,15 0,28 4,41 4 PA10 0,37 2,31 0,07 0,28 3,04 3 PA11 0,19 3,24 0,07 0,28 3,78 4 PA12 0,56 2,78 0,15 0,28 3,76 4 PA13 0,19 2,78 0,07 0,28 3,31 3 PA14 0,37 2,78 0,07 0,28 3,50 4 PA15 0,19 0,46 0,37 0,28 1,30 3 PA16 0,37 1,85 0,15 0,28 2,65 3 PA17 0,37 3,24 0,07 0,28 3,96 4 PA18 0,19 2,31 0,37 0,28 3,15 3 PA19 1,30 3,70 0,52 0,28 5,80 4 PA20 1,48 2,78 0,67 2,50 7,43 5 PA21 0,37 0,46 0,59 2,22 3,65 4 PA22 0,74 1,85 0,37 0,56 3,52 4 PA23 1,48 3,24 0,30 2,50 7,52 5 PA24 0,37 1,39 0,07 0,28 2,11 3 PA25 0,37 0,46 0,15 0,83 1,81 3 PA26 0,37 0,46 0,07 0,28 1,19 3 PA27 0,74 2,78 0,15 0,83 4,50 4 PA28 0,93 0,93 0,59 1,39 3,83 4 PA29 1,11 2,31 0,59 2,50 6,52 4 PA30 0,93 2,31 0,15 1,39 4,78 4 Tabel 15. Penjelasan Definisi dan Range dari Skala Tingkat Efektivitas Nilai Korelasi Definisi Range 0 Tidak efektif 0 -2,5 1 Efektivitas Rendah 2,51 – 5 3 Efektivitas sedang 5,01 – 7,5 9 Evektivitas tinggi 7,51 - 10

## 3) Analisis dan Evaluasi Risiko
Selanjutnya pada tahapan analisis dan evaluasi risiko, akan dilakukan penilaian terkait nilai severity dari risk event dan nilai  occurance  dari risk  agent yang  selanjutnya  akan digunakan untuk menghitung ARP.
Perhitungan nilai severity yang diisikan oleh 8 stakeholder PT  X  menggunakan  skala  likert  1-10  yang  telah  dirata- ratakan  untuk  setiap risk  event yang  ada  dapat  dilihat  pada tabel 4.
Perhitungan  nilai occurance yang  diisikan  oleh  8 stakeholder PT X menggunakan skala likert 1-10 yang telah dirata-ratakan untuk setiap risk agent yang ada dapat dilihat pada tabel 5. Nilai korelasi kesesuaian  antar  tiap risk agent dengan risk  event yang  diisikan  oleh  manajer  teknik  PT  X didapatkan pada tabel 6.  Adapun panduan terkait penilaian derajat korelasi antar tiap risk agent dengan risk event dengan skala  dan  definisi  sesuai  tabel  7.  Selanjutnya,  dilakukan perhitungan  ARP  menggunakan  kerangka  HOR  fase  1
dengan  input  berupa  nilai severity,  occurance, dan  derajat korelasi  dan  dilanjutkan  dengan  analisis  pareto  untuk mengetahui  berapa  dan  apa  saja risk  agent yang  akan dipriortiaskan untuk ditangani yang dapat dilihat pada tabel 8.
Output dari HOR fase 1 yakni risk agent prioritas dimana didapatkan  sebanyak  15 risk  agent prioritas  yang  akan ditangani pada HOR fase 2 dapat dilihat pada tabel 9.

## B. House of Risk Fase 2
House of Risk fase  2 memiliki tujuan  untuk  menentukan strategi  penanganan  berdasarkan  hasil  peringkat  prioritas yang  didapatkan  dari  House  of  Risk  fase  1.  Peringkat  17 prioritas ini didasari oleh nilai besaran nilai Aggregate Risk Potential  yang  semakin  besar  maka  mednapatkan  peringkat lebih tinggi pula.

## 1) Identifikasi Preventive Action
Pada house of risk fase didapatkan hasil akhir berupa 15 risk  agent  priorities  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  9. Selanjutnya,  risk agent  terpilih  tersebut akan  diberikan  aksi penanganan pencegahan yang didapat dari hasil wawancara.
Tahapan  pertama  yang  dilangsungkan  pada  HOR  fase  2 adalah  mencari  potensi preventive  action dari  setiap risk agent prioritas  yang  dilambangkan  dengan  kode  PA  pada tabel 10.

## 2) Penilaian Preventive Action
Seletah mendapatkan preventive action prioritas pada sub- bab  sebelumnya,  tahapan  selanjutnya  adalah  memberikan penilaian  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat  yang didapatkan  melalui  wawanacara  sebagai  input  dalam
Tabel 16.
Pengolahan Data menggunakan Metode House of Risk Fase 2 Kode Preventive Action Rank ETD Presentase (%) Presentase Kumulatif (%) PA1 1 407 11,6% 11,6% PA30 2 345 9,8% 21,5% PA20 3 332 9,5% 30,9% PA9 4 325 9,3% 40,2% PA6 5 305 8,7% 48,9% PA7 5 305 8,7% 57,7% PA3 7 244 7,0% 64,6% PA13 8 188 5,4% 70,0% PA28 9 160 4,6% 74,6% PA23 10 121 3,5% 78,0% PA11 11 117 3,4% 81,4% PA14 12 113 3,2% 84,6% PA2 13 101 2,9% 87,5% PA8 14 87 2,5% 90,0% PA17 15 86 2,4% 92,4% PA19 16 80 2,3% 94,7% PA12 17 39 1,1% 95,8% PA16 18 35 1,0% 96,9% PA5 19 29 0,8% 97,7% PA10 20 27 0,8% 98,5% PA27 21 20 0,6% 99,0% PA29 22 18 0,5% 99,5% PA4 23 16 0,5% 100,0% PA15 24 0 0,0% 100,0% PA18 24 0 0,0% 100,0% PA21 24 0 0,0% 100,0% PA22 24 0 0,0% 100,0% PA24 24 0 0,0% 100,0% PA25 24 0 0,0% 100,0% PA26 24 0 0,0% 100,0%
Tabel 17.
Daftar Preventive Action yang Diprioritaskan Rank Preventive Action Kode ETD 1 Membuat sistem dan prosedur yang baik PA1 407 2 Mencari transportir kedua dan membuat kontrak kerjasama yang lebih mengikat PA30 345 3 Pelatihan, briefing dan pengawasan PA20 332 4 Memperkuat koordinasi dengan PT Petrokimia Gresik PA9 325 5 Evaluasi dan monitoring pekerja PA6 305 5 Penerapan reward & punishment PA7 305 7 Koordinasi antar divisi lebih ditingkatkan PA3 244 8 Usulan ke direksi penambahan area pabrik PA13 188
Tabel 18.
Daftar Korelasi antara Risk Agent dengan Preventive Action
Preventive Action Kode Risk Agent Priority Kode Membuat sistem dan prosedur yang baik PA1 Inspeksi tidak teliti A3 Data historis tidak representatif A4 Kesalahan dalam perencanaan pembelian bahan baku A30 Mencari transportir kedua dan membuat kontrak kerjasama yang lebih mengikat PA30 Truk angkutan barang belum tersedia A38 Pelatihan, briefing dan pengawasan PA20 Human Error A29 Memperkuat koordinasi dengan PT Petrokimia Gresik PA9 Adanya fluktuasi demand yang tinggi A6 Truk angkutan barang belum tersedia A38 Evaluasi dan monitoring pekerja PA6 Perhitungan tidak akurat A5 Human Error A29 Kesalahan dalam perencanaan pembelian bahan baku A30 Penerapan reward & punishment PA7 Perhitungan tidak akurat A5 Human Error A29 Kesalahan dalam perencanaan pembelian bahan baku A30 Koordinasi antar divisi lebih ditingkatkan PA3 Data historis tidak representatif A4 Komposisi bahan baku tidak tepat A37 Usulan ke direksi penambahan area pabrik PA13 Lahan parkir pabrik yang terbatas A17
perhitungan ETD.
Dalam melakukan perhitungan  preventive  action, penulis menggunakan  metode  tambahan  yakni best-worst  method yang  digunakan  untuk  membobotkan  setiap  kriteria keputusan  dari  tingkat  efektivitas  maupun  tingkat  kesulitan penerapan preventive  action .  BWM model dari  tingkat efektivitas  penerapan  PA  dapat  dilihat  pada  tabel  11. Sedangkan, pada tabel 12 terdapat BWM model dari tingkat kesulitan penerapan PA yang terdiri dari 4 kriteria keputusan yakni  penerapan,  konsistensi,  penyuluhan,  dan  realisasi dengan  bobot  masing-masing  18,5%,  46,3%,  6,4%,  dan 27,8%.
Selanjutnya, stakeholder dari PT X akan memberikan nilai dengan skala 1-10 untuk setiap PA terkait tingkat efektivitas dari  masing-masing  kriteria  keputusan  dan  dikalikan langsung dengan bobot yang didapat mengacu pada tabel 11. Kemudian, setelah mendapatkan total nilai keseluruhan akan dikategorikan  kedalam  tingkat  kesulitan  pada  tabel  13. Evaluasi dan monitoring pekerja mengacu pada tabel 14.
Kemudian,  stakeholder  dari  PT  X  akan  juga  akan memberikan nilai dengan skala 1-10 untuk setiap PA terkait tingkat  kesulitan  penerapan  dari  masing-masing  kriteria keputusan dan dikalikan langsung dengan bobot yang didapat keseluruhan  akan  dikategorikan  kedalam  tingkat  kesulitan pada tabel 15.
Selanjutnya, dilakukan perhitungan ETD ( Effectiveness to Difficulty  ratio) menggunakan  keragka  HOR  fase  2  dengan input  berupa  nilai  nilai  tingkat  efektivitas  dan  tingkat kesulitan pada tiap aksi pencegahan pada tabel 16.
Kemudian,  dilanjutkan  dengan  analisis  pareto  untuk menentukan berapa preventive action yang akan diprioritaskan  sebagai  solusipermasalahan  yang  ada  pda kondisi eksisting PT X yakni 8 aksi pencegahan dari total 15 potensi aksi pencegahan yang dapat dilihat di tabel 17.
Alhasil,    didapatkan  8 preventive  action prioritas  yang akan  dijadikan  solusi  sebagai  aksi  pencegahan  dari  9 risk agent yang  diprioritaskan  dengan  harapan  dapat  mencegah terjadinya 17 risk event pada aktivitas rantai pasok PT X yang dapat dilihat pada tabel 18.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan, maka  dapat  disimpulkan  sebagai  berikut:  (1)  Didapatkan sebanyak  24  sub-proses  aktivitas  yang  ada  pada  kegiatan bisnis  PT  X dimana  berpotensi  untuk  menimbulkan  35 risk event  yang  berasal  dari  43  risk  agent  yang  menjadi  akar permasalahan  dari  potensi  risiko  tersebut.  (2)  Dari  hasil
pengolahan data menggunakan kerangka house of risk fase 1 didapatkan 15 risk agent yang akan diprioritaskan dari total 43  risk  agent  dengan  menggunakan  analisis  pareto  beserta expert  judgement  didapatkan  persentase  sebsear  87,55% merupakan penyebab keseluruhan risk event. (3) Dari 15 risk agent  prioritas  yang  didapatkan  pada  house  of  risk  fase  1 maka  dari  hasil  diskusi  dengan  manajer  teknik  PT  X didapatkan  sebanyak  30  preventive  action  sebagai  aksi pencegahan  yang  bersifat  preventif.  (4)  Berdasrkan  hasil pengolahan data pada house of risk fase 2 dari 15 preventive action  yang  didapatkan  8  preventive  action  prioritas  yang akan  dijadikan  solusi  sebagai  aksi  pencegahan  dari  9  risk agent  yang  diprioritaskan  yakni  membuat  sistem  dan prosedur  yang  baik  (PA1),  mencari  transportir  kedua  dan membuat  kontrak  kerjasama  yang  lebih  mengikat  (PA30), pelatihan,  briefing,  dan  pengawasan  (PA20),  memperkuat koordinasi dengan PT Petrokimia Gresik (PA9), evaluasi dan monitoring  pekerja  mengacu  pada  tabel  14.  Lalu,  setelah mendapatkan  total  nilai  (PA6),  penerapan  reward  dan punishment (PA7), koordinasi antar divisi lebih ditingkatkan (PA3), dan usulan ke direksi untuk menambahkan area pabrik (PA13)  dengan  harapan  dapat  mencegah  terjadinya  17  risk event pada aktivitas rantai pasok PT X.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I. N. Pujawan, M. Er, and Maya, Supply Chain Management , 3rd ed.
Yogyakarta: Andi, 2017.
[2]  N. Slack, S. Chambers, and R. Johnston, Operation Management 6th Edition . England: Financial Times Prentise Hall, 2010.
[3]  R. Tummala and T. Schoenherr, “Assessing and managing risks using the Supply Chain Risk Management Process (SCRMP),” Supply Chain Manag. , vol. 16, no. 6, pp. 474–483, 2011, doi: 10.1108/13598541111171165.
[4]  I. Vanany, S. Zailani, and N. Pujawan, “Supply chain risk management: literature  review  and future research,” Int.  J.  Inf.  Syst.  Supply  Chain Manag. , vol. 2, no. 1, pp. 16–32, 2009.
[5]  U. C. & J. D. T. P. Hana Catur Wahyuni, Iwan Vanany, “Integrated risk to  food  safety  and  halal  using  a  Bayesian  Network  model,” Supply Chain Forum An Int. J. , vol. 21, no. 4, pp. 260–273, 2020.
[6]  N.  Nadif,  I.  Vanany,  and  B.  Network,  “Analisa  disrupsi  permintaan pada ketersediaan produk di industri retail,” PROZIMA (Productivity, Optim. Manuf. Syst.) , vol. 5, no. 1, pp. 12–20, 2021.
[7]  P.  G.  G.  C,  W.  Mendenhall,  and  R.  Beaver, Risk  Management: Challenges and Solutions , 1st ed. New York: McGraw-Hill Education, 1995.
[8]  J.  Paul, Transformasi  Rantai  Suplai  dengan  Model  SCOR .  Jakarta: PPM. Manajemen, 2014.
[9]  I. N. Pujawan and L. H. Geraldin, “House of risk: A model for proactive supply chain risk management,” Bus. Process Manag. J. , vol. 15, no. 6, pp. 953–967, 2009, doi: 10.1108/14637150911003801.
[10]  J. Rezaei, “Best-worst multi-criteria decision-making method,” Omega (United Kingdom) , vol. 53, pp. 49–57, 2015, doi:
10.1016/j.omega.2014.11.009.