Volume 7 Nomor 4, Tahun 2024 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## ANALISIS RISIKO RANTAI PASOK CABAI DENGAN METODE FAILURE MODE AND EFFECT ANALYSIS (FMEA) PADA PT. XYZ

## RISK ANALYSIS OF THE CHILI SUPPLY CHAIN USING THE FAILURE MODE AND EFFECT ANALYSIS (FMEA) METHOD AT PT. XYZ
Lutfiah Putri 1 , Hartomo Soewardi 2 , Ratna Agil Apriani 3 , Nabila Aulia Azizah 4 , Demas Emirbuwono Basuki 5 1,2,3,5 Magister Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia
4 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia 22916010@students.uii.ac.id

## ABSTRACT
PT. XYZ is a company based in Makassar that specializes in shipping chili peppers to various regions such as Timika, Jayapura, Tarakan, Palu, and Mamuju, in collaboration with suppliers. They source chilies from areas like Jeneponto, Malino, Barombong, and Enrekang. Chili peppers are a crucial commodity in the agricultural sector,  and  the  community's  dependence  on  chilies  makes  supply  stability  essential  for  ensuring  operational continuity.  The  quality  of  chilies  can  deteriorate  due  to  several  factors,  including  weather  conditions,  over- ripening, excessive moisture, prolonged storage,  and handling during  shipping. Therefore, the purpose of this study  is  to  analyze  the  risk  factors  in  chili  pepper  shipments  to  prevent  damage.  The  method  used  is  Failure Mode and Effect Analysis (FMEA), a structured and systematic approach to identifying and assessing the risk levels  that affect  the quality of a product. The  research findings on the  risk analysis of the chili  supply chain indicate  that  the  highest  RPN  (Risk  Priority  Number)  among  farmers  is  due  to  harvesting  overly  ripe  chilies, with an RPN value of 72. Among collectors, the highest RPN is caused by chilies getting wet, with an RPN value of 294. During sorting, the highest RPN is due to separating rotten chilies from fresh ones, with an RPN value of 112.
Keywords : Chili; FMEA; RPN

## ABSTRAK
PT.XYZ adalah salah satu perusahaan di kota Makassar yang bergerak dibidang pengiriman cabai ke beberapa daerah seperti Timika, Jayapura, Tarakan, Palu, dan Mamuju yang bekerja sama dengan suplayer, dan beberapa daerah  pemasok  cabai  seperti  Jeneponto,  Malino,  Barombong  dan  Enrekang.  Cabai  merupakan  komoditas penting  dalam  sector  pertanian  dan  ketergantungan  masyarakat  terhadap  cabai  membuat  stabilitas  pasokan menjadi  kunci  dalam  memastikan  kelangsungan  oporasional.  Hilangnya  kualitas  pada  cabai  di  sebabkan  oleh beberapa  faktor  seperti  cuaca,  cabai  terlalu  masak  atau  berair,  cabai  di  simpan  terlalu  lama,  dan  penanganan pengiriman.  Oleh  karena  itu,  tujuan  penelitian  ini  untuk  menganalisis  faktor  resiko  pengiriman  cabai  untuk menghindari terjadinya kerusakan pada cabai, metode yang digunakan adalah metode Failure Mode and Effect Analysis  (FMEA)  yaitu  suatu  metode  yang  terstruktur  dan  sistematis  untuk  mengidentifikasi  dan  mengetahui tingkat risiko penyebab kualitas suatu produk.  Hasil penelitian dalam menganalisis risiko rantai pasok cabai ini terdapat  bahwa  pada  petani  RPN  tertinggi  penyebab  kabusukan  pada  cabai  yaitu  memanen  buah  yang  terlalu masak  dengan  nilai  RPN  72,  dan  pada  Pengumpul  RPN  tertinggi  penyebab  kabusukan  pada  cabai  yaitu  cabai terkena  air  dengan  nilai  RPN  294,  sedangkan  RPN  tertinggi  penyebab  kabusukan  pada  penyortiran  yaitu memisahkan cabai yang busuk dan cabai yang masih segar dengan nilai RPN 112.
Kata Kunci : Cabai; FMEA; RPN

## PENDAHULUAN
Cabai  merupakan  tanaman  yang memiliki  nilai  ekonomis  yang  tinggi, selain itu tanaman cabai juga memiliki gizi yang  baik  untuk  antoksidan(Darmansah, 2020).  Cabai  juga  salah  satu  bumbu maupun sayuran yang memiliki daya minat tinggi,  terutama  di  Indonesia,  dikarenakan
masyarakat  Indonesia  menggunakan  cabai sebagai  bumbu  pokok  pada  masakan sehari-hari  (Astining  et  al.,  2020).  Selain itu,  Cabai  mengandung Karbohidrat, lemak,  protein,  kalsium,  vitamin  A,  B1, dan vitamin C yang dibutuhkan oleh tubuh serta  mengandung lasparaginase sebagai anti  kanker  (Astining  et  al.,  2020;  Susi
Agustina, 2014),sehingga dapat memenuhi kebutuhan harian setiap orang.
Cabai secara fisiologis setelah panen masih  mengalami  proses  metabolisme dikarenakan  adanya  kandungan  air  yang tinggi  sehingga  cabai  mudah  mengalami kerusakan  (Azis  &  Sinadia,  2020).  Secara umum,  kerugian  yang  ditimbulkan  setelah panen  pada  cabai  adalah  penurunan kualitas,    perubahan  tekstur  (kekerasan), kelunakan yang dapat memicu susut bobot dengan  cepat,  perubahan  warna  dan  rusak dalam  beberapa  hari  ketika  disimpan (Utari, 2021).
Kerusakan cabai dikarenakan kadar airnya yang tinggi dapat menyebabkan terjadinya kerusakan- kerusakan  fisiologi,  mekanis  maupun aktivitas mikroorganisme (Umarudin et al., 2020)  ,  hal  ini  juga  diungkapkan  oleh Prayudi,  2020  bahwa  cabai  mengalami respirasi  juga  mengalami  proes  pelayuan dengan  tingkat  pelayuan  yang  tinggi sehingga  mengalami  kerusakan  dengan tingkat  kerusakan  pada  cabai  mencapai 40% (Penelitian et al., n.d.). Pengembangan  usaha  di  bidang  pertanian tentunya  memiliki  risiko  produksi  karena bergantung pada alam seperti halnya cabai merah  besar  dimana  terdapat  peluang risiko terjadinya kegagalan produksi dikarenakan produktivitas rendah dan tidak stabil  yang  disebabkan  oleh  iklim  atau cuaca yang tidak mendukung (Wijantara et al.,  2022).  Risiko  adalah  potensi  kejadian yang  tidak  diinginkan  yang  disebabkan oleh  ketidakpastian  akan  terjadinya  suatu kejadian(Wijaya et al., 2024).
Risiko  dalam  Risiko  dalam  rantai pasok  cabai  mencakup  berbagai  faktor yang  dapat  mempengaruhi  ketersediaan dan  kualitas  produk  dari  petani  hingga konsumen. Berdasarkan penelitian terbaru, berikut beberapa risiko utama dalam rantai pasok  cabai  antara  lain:  (a)  Faktor  alam, Cuaca  ekstrem  seperti  hujan  lebat,  banjir, dan  kekeringan  dapat  merusak  tanaman cabai,  mengurangi  hasil  panen,  dan memperpanjang  waktu  pemulihan  lahan pertanian.  Kondisi  ini  membuat  pasokan cabai  menjadi  tidak  stabil  dan  sulit
diprediksi  (Gurtu  &  Johny,  2021).  (b) Panjangnya  rantai  distribusi  dari  petani  ke konsumen  menyebabkan  inefisiensi  yang dapat meningkatkan biaya dan mengurangi margin  keuntungan  bagi  petani.  Masalah logistik,  seperti  keterlambatan  pengiriman dan  infrastruktur  yang  kurang  memadai, juga  menjadi  tantangan  utama  (Richter  et al., n.d.). (c) Monokultur cabai meningkatkan kerentanan terhadap serangan  hama  dan  penyakit.  Penelitian menunjukkan bahwa penggunaan pestisida dan  pengelolaan  tanaman  yang  tidak optimal  dapat  menyebabkan  kerugian besar bagi petani (Sataral et al., 2023). (d) Ketidakstabilan  permintaan  pasar  juga menjadi  faktor  risiko,  di  mana  pasokan yang  melimpah  pada  satu  waktu  bisa menyebabkan  harga  jatuh,  sementara kekurangan  pasokan  bisa  menyebabkan harga melonjak tinggi (Richter et al., n.d.). (e)  Fluktuasi  Harga,  ketidaktetapan  harga cabai  merah  menyebabkan  ketidakpuasan konsumen,  sehingga  mereka  mengalihkan konsumsi  mereka  ke  produk  pengganti yang  diimpor.  Untuk  produsen,  fluktuasi mengakibatkan  risiko  perdagangan  yang tinggi  (Misqi  &  Karyani,  2019).  Sebagai salah  satu  contoh  yaitu  pengiriman  cabai ke  daerah  Tarakan  yang  sering  terjadinya kebusukan  pada  cabai  tersebut  sehingga perlu  penanganan  resiko  megenai  rantai pasok yang ada di PT.XYZ sehingga dapat mengidentifikasi resiko-resiko yang menyebabkan kebusukan pada cabai.
Dalam  Penelitian  ini,  salah  satu metode  manajemen  risiko  yang  digunakan oleh  peneliti  untuk  menganalisis  risiko rantai  pasok  cabai  yaitu  metode  Failure Mode  and  Effects  Analysis  (FMEA) (Wiwik  Handayani  1),  2022).  FMEA merupakan suatu pendekatan yang digunakan  untuk  mengidentifikasi  potensi kegagalan  dalam  proses  dan  menentukan prioritas  tindakan  perbaikan  berdasarkan tingkat keparahan, frekuensi, dan kemampuan  deteksi  kegagalan  tersebut (Wijaya et al., 2024), (Basuki et al., 2023). Metode FMEA juga menggunakan manajemen sistematis untuk
mendokumentasikan penyebab dan kegagalan dalam sebuah proses (Ridwan et al., 2019). Tahap penilaian risiko sebagian besar  menggunakan  metode  Failure  Mode Effect  Analysis  (FMEA)  dengan  Angka Prioritas  Risiko  (RPN)  berdasarkan  tiga indikator  utama  yaitu  tingkat  keparahan kerugian akibat risiko, frekuensi terjadinya risiko,  dan  kesulitan  mendeteksi  risiko (Mailena et al., 2021).
Analisis  risiko  rantai  pasok  cabai menggunakan  metode  FMEA  (Failure Modes  and  Effects  Analysis)  penting dilakukan  karena  dapat  mengidentifikasi dan  memprioritaskan  risiko-risiko  yang berpotensi  mengganggu  kelancaran  rantai pasok.  Metode  ini  membantu  dalam menentukan tindakan mitigasi yang diperlukan  untuk  mengurangi  dampak negatif  dari  risiko-risiko  tersebut.  Dalam penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Analysis et  al.,  2020) di  Jurnal  Teknologi  Industri Pertanian, FMEA digunakan untuk menganalisis  rantai  pasok  pestisida.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan FMEA efektif dalam
mengidentifikasi dan memprioritaskan risiko-risiko yang perlu dimitigasi, sehingga  rantai  pasok  dapat  berjalan  lebih efisien dan efektif. Sementara itu, penelitian  lain  yang  membahas  rantai pasok bawang merah menggunakan integrasi  metode  Fuzzy  FMEA  dan  AHP oleh  (Winanto  &  Santoso,  2017) ,  juga menegaskan bahwa FMEA dapat membantu mengidentifikasi risiko prioritas di  berbagai  level  rantai  pasok,  mulai  dari petani  hingga  pengecer.  Metode  ini memungkinkan penentuan strategi mitigasi yang  tepat  untuk  mengatasi  risiko  yang telah  diidentifikasi.  Penelitian-penelitian ini  menunjukkan  bahwa  metode  FMEA memiliki  peran  penting  dalam  analisis risiko rantai pasok, termasuk untuk produk pertanian seperti cabai.
Beberapa  penelitian  seperti  yang dilakukan  oleh  Hadi  et  al.  (2020) menyoroti  penggunaan  FMEA  dalam mengidentifikasi  risiko  rantai  pasok  (Hadi et  al.,  2020).  Mereka  menemukan  bahwa dengan  metode  ini,  perusahaan  dapat mengidentifikasi beberapa modus kegagalan  utama  dan  merancang  langkah mitigasi yang lebih efektif. Hasil studi lain juga  menekankan  pentingnya  kombinasi FMEA  dengan  pendekatan  lain  seperti House of Risk (HOR) untuk meningkatkan manajemen  risiko  rantai  pasok  secara keseluruhan.  Sedangkan,  penelitian  yang dilakukan  di  PT.  XYZ  ini  berfokus  pada identifikasi  dan  analisis  risiko  pengiriman cabai untuk menghindari terjadinya kerusakan pada cabai dengan menggunakan  metode  Failure  Mode  And
Effect  Analysis  (FMEA)  yaitu    suatu metode  yang  terstruktur  dan  sistematis untuk mengidentifikasi penyebab terjadinya  resiko  pada  pembusukan  pada cabai pada rantai pasok

## METODE Tahapan Umum Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada PT. XYZ di  kota  Makassar  yang  bergerak  dibidang pengiriman  cabai  ke  beberapa  daerah  seperti Timika, Jayapura, Tarakan, Palu, dan Mamuju yang  bekerja  sama  dengan  suplayer,  dan beberapa  daerah  pemasok  cabai  seperti Jeneponto, Malino, Barombong dan Enrekang. Data penelitian diambil pada bulan Februari tahun 2024. Pengumpulan data yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  yaitu  dengan melakukan  observasi  secara  langsung  di lapangan,    jenis  data  yang  digunakan  yaitu data  kualitatif  yang  berasal  dari  hasil wawancara dan obeservasi dan data kuantitatif adalah  data  kebusukan  cabai  yang  ada  pada PT.XYZ.
Kriteria penilaian risiko yang meliputi  aspek severity , occurrence ,  dan detection pada  masing-masing  faktor risiko  dalam  FMEA.  Selain  itu  terdapat nilai  RPN.  Nilai  RPN  yang  diperoleh
untuk masing-masing faktor risiko kemudian  diurutkan  sari  yang  terbesar  ke terkecil

## Alur Penelitian
Pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan  metode  Failure  Mode  And Effect Analysis (FMEA)
untuk mengetahui resiko tertinggi yang menyebabkan  kebusukan  pada  cabai.  Di mana  langkah-langkah  pengolahan  data yaitu  (Utomo,  2022) , (Dian  Kurniasih  et al., 2023);

## Gambar 1. Kerangka Alur Penelitian
Kriteria penilaian risiko yang meliputi  aspek severity , occurrence ,  dan detection pada  masing-masing  faktor risiko  dalam  FMEA.  Selain  itu  terdapat nilai  RPN.  Nilai  RPN  yang  diperoleh untuk masing-masing faktor risiko kemudian  diurutkan  sari  yang  terbesar  ke terkecil  untuk  mendapatkan  prioritas faktor risiko yang paling berpegaruh.
Nilai Risk  Priority  Number (RPN) dihitung dengan rumus sebagai berikut:
RPN = No x Ns x N D Dimana: RPN  = Risk Priority Number ;
No = Nilai Occcurence (kemungkinan)
Ns = Nilai Severity (dampak) N D = Nilai Detection (deteksi

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  data  selama  periode studi  dari  bulan  Juli  hingga  Desember, kami mencatat jumlah barang  yang masuk serta  kategori  kategori  kelayakan  untuk dikirim.  Analisis  data  yang  menunjukkan variasi  dalam  jumlah  barang  yang  masuk dan  kategori  kelayakannya  untuk  dikirim dari  bulan  ke  bulan.  Perubahan  jumlah barang  masuk  yaitu  jumlah  barang  yang masuk menunjukkan fluktuasi yang signifikan  selama  periode  studi.  Pada bulan  November  mencatat  jumlah  barang tertinggi  yang  masuk  yaitu  13.500, sementara agustus memiliki jumlah terendah  yaitu  6.450.  Dan  pada  bulan Desember  mencatat  jumlah  barang  masuk
yang  cukup  tinggi  yaitu  9.600,  hampir mendekati  bulan  November.  Kelayakan barang  untuk  dikirim  dengan  kategori barang  layak  kirim  mencapai  puncaknya pada  bulan  November  dengan  10.127 barang,  menunjukkan  efisiensi  tinggi dalam  pengelolaan  barang  selama  bulan tersebut.  Presentase  tertinggi  barang  layak kirim  yaitu  pada  bulan  Desember  dengan 95%  dari  total  barang  9.120  dari  9.600 barang yang masuk, menunjukkan kualitas atau  penyaringan  yang  lebih  baik. Bulan dengan  persentase  tertinggi  barang  tidak layak  kirim  adalah  September,  dengan 40%  dari  total  barang  3.728  dari  9.320 jumlah  barang  masuk  ,  menunjukkan tantangan dalam pengelolaan kualitas pada bulan tersebut.
Tabel 1. Data Jumlah Barang Bulan Barang Masuk Kategori Layak Kirim Tidak Layak Kirim Juli 8500 6800 1700 Agustus 6450 4193 2257 September 9320 5592 3728 November 13500 10127 3373 Desember 9600 9120 480
Tabel  di  atas  merangkum  data jumlah  barang  masuk  serta  kategori kelayakan barang untuk dikirim dari bulan Juli  hingga  Desember.  Informasi  ini  dapat digunakan  untuk  analisis  lebih  lanjut  dan membantu  dalam  perencanaan  manajemen persediaan dan strategi kualitas.
Berdasarkan  data  jumlah  barang yang  layak  dan  tidak  layak  kirim  mulai dari  bulan  Juli  sampai  bulan  Desember tahun  2023  dapat  dilihat  dari  gambar histogram untuk lebih jelasnya :

## Gambar 2. Histogram Data Barang
Pada gambar 2
histogram menunjukkan jumlah layak kirim dan tidak layak  kirim  atau  busuk  mulai  dari  bulan Juli sampai dengan bulan Desember tahun 2023. Menunjukkan bahwa data kebusukan  pada  bulan  September  data kebusukan  memiliki  data  yang  paling banyak  yaitu  sebesar  3728  kg  dan  pada bulan  Desember  data  kerusakan  cabai mengalami penurunan yaitu sebesar 480kg.

## Identifikasi  Risiko  Kerusakan  Cabai Pada Petani
Identifikasi  risiko  petani,  dimana petani  sebagai  penghasil  atau  pemasok cabai.  Daerah  penghasil  atau  pemasok cabai  tersebut  ada  di  Enrekang  dan    data ini  diambil  dari  hasil  wawancara  pada petani  tentang  risiko-risiko  yang  timbul pada saat panen.
Tabel 2. Identifikasi Risiko Kerusakan
Cabai Pada Petani Saat Panen Penyebab Kerusakan Masalah yang timbul Akibat Memanen buah cabai pada saat hujan atau pada saat buah cabai masih lembab Cabai yang telah di panen mengandung air yang banyak atau lembab sehingga menyebabkan kerusakan atau pembusukan pada cabai Cabai menjadi lembab dan berisiko mengalami kebusukan Memanen buah cabai yang terlalu masak Cabai yang terlalu masak mengandung air yang terlalu Cabai terlalu masak dan berair (busuk)
Penyebab Kerusakan Masalah yang timbul Akibat banyak Identifikasi  Risiko  Kerusakan  Cabai Pada Pengepul / Pengumpul Identifikasi risiko berdasarkan karakteristik  Pengepul/Pengumpul  sebagai penadah  pertama  cabai  dari  petani  yang akan  menyalurkan  cabai  ke  pengirim  dan pengecer.    juga  berasal  dari  daerah Endrekang yang sudah diwawancai mengenai risiko kerusakan cabai.
Tabel 3. Identifikasi Risiko Kerusakan Cabai Pada  Pengepul/Pengumpul Penyebab Kerusakan Masalah yang timbul Akibat Menyimpan cabai terlalu lama Cabai disimpan terlalu lama sehingga mempengaruhi keadaan cabai Cabai akan rusak dan mengalami kebusukan tangkai,bahkan membuat cabai busuk dan berair Pengiriman cabai yang terlalu lama Pengiriman cabai ke PT.XYZ yang terlalu lama (tidak tepat waktu) akan mengakibatkan cabai mengalami kerusakan Cabai sampai ke tangan pengirim dalam keadaan yang tidak layak untuk dikirim Cabai terkena air Cabai yang terkena air akan mengakibatkan cabai lembab dan mengakibatkan kerusakan atau pembusukan
Cabai berair Tempat penyimpanan cabai Tempat penyi mpanan terlalu terbuka dan kelebihan udara akan mengakibatkan cabai berair dan tangkai menjadi hitam
Cabai berair dan tangkai menjadi hitam

## Identifikasi  Risiko  Kerusakan  Cabai Pada PT.XYZ
PT.XYZ sebagai penerima cabai dari Pengepul/Pengumpul yang ada di makassar   dan  yang  akan  mengirimkan  ke daerah-daerah  tertentu seperti Tarakan.
Tabel 4. Identifikasi Risiko Kerusakan Cabai Pada PT. XYZ Penyebab Kerusakan Masalah yang timbul Akibat Packingan Terjadi Cabai yang
8500 6450 9320 13500 9600 6800 4193 5592 10127  9120 1700  2257 3728  3373 480 0 5000 10000 15000 Barang Masuk Kategori  Layak Kirim Kategori  Tidak Layak Kirim
Penyebab Kerusakan Masalah yang timbul Akibat yang tidak tepat masalah dalam pengiriman dikirim kualitasnya sudah tidak bagus (busuk) Pada saat pemisahan cabai yang busuk dan cabai yang masih segar Cabai yang segar terkontaminasi dengan cabai yang sudah busuk Cabai yang segar terkontaminasi dengan cabai yang busuk Penyimpanan pada cabai yang tidak tepat Cabai disimpan ditempat yang lembab dan basah Cabai menjadi lembab dan berair Cuaca yang sulit diprediksi Keterlambatan pada pengiriman cabai Cabai akan tersimpan dan menunggu untuk pengiriman selanjutnya

## Penilaian RPN (FMEA)
Berdasarkan hasil
wawancara langsung  kepada  responden  maka,  hasil data – data tersebut adalah sebagai berikut: 1. Tahapan  perhitugan  nilai  RPN  (Risk Prioroti  Number  berdasarkan  nilai severity, Occurance dan detections . Hasil dari RPN menunjukkan keseriusan  dari Potential  Failure semakin  tinggi  nilai  RPN  maka menunjukkan semakin tinggi
permasalahan. Berikut adalah hasil dari perhitungan  RPN  ( Risk  Priority Number ):
Tabel 5. Penilaian RPN Pada Petani Penyebab Kebusukan Jenis risiko yang ditimbulkan Penilaian S O D RPN Memanen buah cabai
cabai pada saat buah cabai lembab Cabai yang telah  di  panen mengandu  ng air yang banyak atau lembab 7 5 2 70 Memanen buah cabai yang  terlalu masak Cabai yang terlalu  masak mengandu  ng air yang terlalu banyak
8 3 3 72
Berdasarkan  hasil  dari  penilaian RPN  pada  Tabel.7  dapat  dilihat  bahwa Penyebab  kebusukan  pada  saat  memanen buah cabai yang terlalu masak lebih tinggi
yaitu  nilai  RPN  sebesar  72  sehingga prioritas  utama  yang  akan  diperhatikan petani  pada  saat  memanen  buah  cabai terlalu  masak  karena  termasuk    dalam kategori  yang  berdampak  buruk  terhadap pembusukan cabai petani.
Tabel 6. Penilaian RPN Pada Pengumpul Penyebab Kebusukan Jenis risiko yang ditimbulkan Penilaian S O D RPN Menyimpan cabai terlalu lama Terjadi kerusakan pada cabai 6 4 3 72 Pengiriman yang terlalu lama pada cabai Cabai tersimpan lama  sehingga mempengaruhi keadaan cabai 5 3 8 120 Cabai Terkontaminas i air Cabai yang terkena air akan mengakibatka n cabai lembab dan mengakibatka n terjadi kebusukan
7 7 6 294 Tempat penyimpanan cabai (gudang) terkena air yang  membuat cabai basah dan mengakibatka n  cabai  busuk dan terkena angin secara berlebihan akan mengakibatka n tangkai cabai menjadi hitam
6 4 4 96
Berdasarkan  hasil  penilaian  RPN pada tabel 8. dapat dilihat bahwa penyebab kerusakan cabai pada pengepul/pengumpul cabai  dikarenakan  cabai  terkontaminasi dengan air yang dapat menimbulkan risiko cabai  menjadi  lembab  dan  mengakibatkan terjadinya  kebusukan  dengan  nilai  RPN yang  tinggi  yaitu  294  sehingga  menjadi prioritas  utama  yang  harus  diperhatikan pengepul/pengumpul  cabai  pada  saat meletakkannya. Nilai tertinggi  yang kedua yaitu  RPN  120    pada  pengiriman  yang terlalu  lama  sehingga  mempengaruhi kualitas  cabai.  Dan  nilai  RPN  96  dengan 72 juga perlu untuk diperhatikan.
Tabel 7. Penilaian RPN pada PT.XYZ
Penyebab Kebusukan Jenis risiko yang ditimbulkan Penilaian S  O  D RP N
Peckingan yang tidak tepat Terjadi masalah dalam pengiriman 5 4 4 80
Pemilahan cabai yaitu memisahkan cabai yang busuk dan cabai yang masih segar Cabai yang segar terkontaminas i dengan cabai yang sudah busuk 8 7 2 112
Penyimpana n  pada  cabai yang tidak tepat Cabai di simpan di tempat yang tidak  lembab atau basah 6 5 3 90 Cuaca  yang sulit di prediksi Keterlambatan pada pengiriman cabai 5 3 7 105
Berdasarkan  hasil  penilaian  RPN pada Tabel 9. Bahwa penyebab kebusukan cabai di PT.XYZ yaitu di pemilahan cabai pada  saat  memisahkan  cabai  yang  busuk dengan  cabai  yang  masih  segar  dengan risiko yang
ditimbulkan
cabai terkontaminasi  dengan  cabai  yang  busuk dengan  nilai  RPN  tertinggi  112  sehingga menjadi  prioritas  utama  yang  harus diperhatikan pada PT.XYZ. Nilai RPN 105 yaitu  kebusukan  cabai  disebabkan  oleh cuaca yang sulit diprediksi sehingga terjadi keterlambatan  pengiriman  cabai  sebagai prioritas  kedua  yang  harus  diperhatikan. Dan  diikuti  nilai  RPN  90  dan  80  juga harus diperhatikan penyebabnya.

## Identifikasi Penyebab (Causal and effect diagram).
Diagram Fishbone atau Causal  and effect diagram,  juga  dikenal  sebagai diagram  Ishikawa  atau  sebab-akibat, adalah alat yang efektif untuk menganalisis  risiko  dalam  manajemen rantai  pasok.  Diagram  ini  membantu mengidentifikasi  akar  penyebab  masalah potensial  dengan  mengkategorikannya  ke dalam  area  kunci  seperti  orang,  proses, material,  dan  lingkungan.  Menggunakan diagram Fishbone untuk  analisis  risiko rantai  pasok  memungkinkan  organisasi secara  sistematis  mengeksplorasi  berbagai faktor  yang  berkontribusi  pada  risiko, sehingga  memungkinkan  identifikasi  dan
strategi mitigasi risiko yang komprehensif. Sifat  visual  metode  ini  meningkatkan komunikasi dan pemahaman di antara para pemangku kepentingan, memfasilitasi pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik dan manajemen risiko proaktif (Hohenstein, 2022).
Berikut adalah identifikasi penyebab kerusakan/kebusukan  pada  cabai  dengan menggunakan  Diagram Fishbone atau Casual  ans  Effect diagram  yang  terjadi pada petani yaitu sebagai berikut:
Gambar 3. Diagram sebab akibat penyebab kebusukan pada cabai pada petani a. Cuaca Faktor yang sering menyebabkan terjadinya  kebusukan  pada  cabai  yaitu petani  memanen  buah  cabai  pada  saat hujan  yang  mengakibatkan  kebusukan pada caba
b. Manusia Faktor yang sering menyebabkan  terjadinya  kebusukan pada cabai yaitu petani kurang memperhatikan  waktu  panen,  sehingga cabai  menjadi  terlalu  masak  sehingga cabai berair bahkan busuk

## Gambar 4. Diagram Sebab Akibat Penyebab Kebusukan Pada Cabai Pada Pengumpul
Penyebab  kebusukan  pada  cabai yang  terjadi  di  Pengumpul  yaitu  sebagai berikut:
a. Alat transportasi dan vasilitas
1) Mobil  sering  mengalami  kerusakan yang  mengakibatkan  cabai  yang  di kirim terlalu lama di perjalanan.
2) Tempat  penyimpanan  yang  kurang baik  akan  mengakibatkan  cabaai terkena hujan. Sehingga cabai lembab  atau  basaah  yang  aakan mengakibatkan cabai busuk.
b. Cuaca Faktor yang sering menyebabkan terjadinya  kebusukan  pada  cabai  yaitu hujan  deras  yang  mengakibatkan  banjir di  perjalanan  sehingga  cabai  tersimpan di  perjalanan  yang  mengaakibatkan cabai  lama  sampai  ke  PT.XYZ  daan berisiko megalami kebusukan.
c. Manusia
Faktor
yang sering menyebabkan  terjadinya  kebusukan pada cabai yaitu kurangnya memperhatikan  kualitas  cabai  di  mana Pengumpul  sering  menyimpan  cabai dengan  kualitas  yang  berbeda  sehingga caabai  yang  kualitas  buruk  akan tersimpan lebih lama.

## Gambar 5. Diagram Sebab Akibat Penyebab Kebusukan Pada Cabai Pada PT.XYZ
Penyebab  kebusukan  pada  cabai yang  terjadi  di  PT.XYZ  yaitu  sebagai berikut:
a. Fasilitas dan peralatan
1) Gudang  yang  tidak  baik  sehingga cabai  terken  oleh  air  dan  beresiko mengalami  kebusukan,  dan  juga ukuran  gudang  yang  kecil  sehingga membuat cabai tertumpuk.
2) Kapal mengalaami keruskan sehingga cabai yang di akan di kirim tertinggal  di  kaapal  dan  memakan waku untuk sampaai ke tujuan.
b. Cuaca
1) Cuaca yang sulit di prediksi sehingga  cabai  yang  akan  di  kirim sewaktu-waktu terkena air hujan.
2) Pengiriman  di  batalkan  (tunda)  akan mengakibatkan cabai tersimpan
sementara sehingga akan
mempengaruhi  kulitas  cabaai  itu sendiri.
c. Manusia Faktor yang sering menyebabkan  kebusukan  pada  cabai yaitu kurang teliti dalam memilih cabai yang  berkulitas  bagus  dan  cabai  yang berkulitas  busuk  sehingga  cabi  yang berkulitas  bagus  akan  terkontaminasi dengan cabai yang busuk.
d. Metode Kurangnya informasi jadwal  kapal  akan  mengakibatkan permintaan tidak dapat di kirim.

## Pembobotan Faktor Kebusukan Cabai
Berikut adalah tabel skala pembobotan  berdasarkan  penilaian  dari faktor  penyebab  untuk  mengidentifikasi seberapa  besar  pengaruh  masing-masing faktor  terhadap  kebusukan  cabai  pada setiap tahapan:
Tabel 8. Skala Pembobotan Tahapan Faktor Penilaian Rata-rata Bobot Petani Cuaca 3 4 4 3.67 0.4 Manusia 6 6 5 5.67 0.6 Pengepul/Pengumpu l Alat Transportasi dan Fasilitas 3 4 3 3.33 0.3 Cuaca 3 3 3 3.00 0.3 Manusia 4 4 5 4.33 0.4 PT.XYZ Fasilitas dan Peralatan 4 4 5 4.33 0.4 Cuaca 3 3 3 3.00 0.3 Manusia 2 2 2 2.00 0.2 Metode 1 1 1 1.00 0.2
 Skala: Penilaian  dilakukan  dengan skala  1-6,  di  mana  1  menunjukkan pengaruh  yang  sangat  rendah  dan  6 menunjukkan  pengaruh  yang  sangat tinggi.
 Rata-rata: Merupakan  nilai  rata-rata dari  penilaian  para  ahli  untuk  setiap faktor.
 Bobot: Dihitung  berdasarkan  proporsi rata-rata  nilai  penilaian  untuk  masing- masing faktor di setiap tahapan.
Dengan menggunakan rata-rata penilaian  dari  para  ahli,  bobot  masing- masing  faktor  dihitung  untuk  menentukan area  prioritas  perbaikan.  Misalnya,  pada tahap  petani,  faktor  manusia  memiliki bobot  tertinggi  (0.6),  menunjukkan  bahwa fokus utama perbaikan harus pada pelatihan dan manajemen waktu panen.
Solusi  dari  faktor  bobot  tertinggi yaitu  pada  manusia  dengan  memberikan pelatihan  kepada  petani  mengenai  tanda- tanda  cabai  siap  panen  dan  pentingya
memanen  pada  waktu  yang  tepat,  dengan mengadakan  worksop  atau  seminar  yang menjelaskan  waktu  panen  yang  optimal untuk menghindari cabai terlalu masak dan busuk,  dengan  hal  tersebut  diharapkan cabai yang dipanen dalam kondisi optimal akan mengurangi risiko kebusukan.

## Mitigasi Risiko
Berdasarkan  hasil  pengumpulan  dan analisis  data,  tidakan  selanjutnya  untuk mengatasi  risiko  kebusukan  pada  cabai dapat diuraikan sebagai beriku:
a. Perlu  dilakukan  pelatihan  kepada  para petani  tentang  waktu  panen  yang  tepat untuk  mencegah  pemetikan  buah  yang terlalu  masak.  Selain  itu,  metode pengeringan yang efektif harus diterapkan  segera  setelah  panen  untuk mengurangi kelembaban pada cabai.
b. Penting  untuk  dipastikan  oleh  para pengepul/pengumpul cabai agar melindungi  dari  air  selama  penanganan dan  transportasi.  Proses  pengiriman harus  optimal  untuk  mengurangi  waktu transit,  dan  gudang  penyimpanan  harus diperbaiki  untuk  memastikan  kondisi yang  sesuai.  Penyimpanan  cabai  juga harus dibatasi waktunya untuk mencgah kebusukan.
c. Proses  penyortiran  pada  PT.XYZ  cabai harus ditingkatkan untuk mengeliminasi cabai  yang  berpotensi  cepat  busuk. Penanganan  terhadap  cuaca  ekstrem perlu  dipertimbangkan  dengan  metode penyimpanan  yang  lebih  baik.  Teknik penyimpanan  dan  pengepakan  harus disesuaikan  agar  lebih  efektif  dalam menjaga kualitas cabai.
d. Impelentasi  dari  langkah-langkah  ini akan  membantu  mengurangi  risiko kerusakan/kebusukan  cabai  disetiap tahap  rantai  pasok,  meningkatkan efisiensi  dan  kualitas  produk  secara keseluruhan

## SIMPULAN
Berdasarkan  data  selama  periode studi  dari  bulan  Juli  hingga  Desember, jumlah  barang  yang  masuk  serta  kategori
kelayakan  untuk  dikirim  menunjukkan variasi yang signifikan dari bulan ke bulan. Jumlah  barang  yang  masuk  fluktuatif, dengan  puncaknya  pada  bulan  November (13.500  barang)  dan  terendah  pada  bulan Agustus (6.450 barang). Desember mencatat  jumlah  barang  masuk  yang cukup tinggi, yaitu 9.600 barang. Kategori kelayakan  barang  untuk  dikirim  juga bervariasi, dengan bulan November mencatat  barang  layak  kirim  tertinggi (10.127 barang) yang menunjukkan efisiensi  tinggi  dalam  pengelolaan  barang. Bulan  Desember  mencatat  persentase tertinggi  barang  layak  kirim  sebesar  95% dari  total  9.600  barang  yang  masuk, mengindikasikan kualitas penyaringan yang  lebih  baik.  Sebaliknya,  bulan September menunjukkan persentase tertinggi  barang  tidak  layak  kirim  (40% dari  9.320  barang),  mengindikasikan tantangan dalam pengelolaan kualitas pada bulan tersebut.
Analisis  risiko  kerusakan  cabai menunjukkan bahwa faktor cuaca, manusia,  dan  fasilitas  memainkan  peran signifikan dalam menyebabkan kebusukan. Pada  tahap  petani,  pemanenan  pada kondisi  lembab  dan  buah  yang  terlalu masak  adalah  penyebab  utama  kerusakan. Di  tingkat  pengepul,  penyimpanan  dan pengiriman yang tidak optimal menyebabkan  kebusukan.  Sementara  itu, pada PT.XYZ, pemilahan cabai yang tidak tepat dan penyimpanan yang buruk adalah penyebab utama kebusukan. Untuk mengatasi  risiko  ini,  pelatihan  petani tentang waktu panen yang tepat, pengelolaan transportasi dan penyimpanan yang  lebih  baik  oleh  pengepul,  serta peningkatan proses penyortiran dan penanganan  cuaca  ekstrem  di  PT.XYZ adalah langkah-langkah yang perlu diambil. Implementasi langkah-langkah ini diharapkan dapat mengurangi risiko kerusakan  cabai,  meningkatkan  efisiensi, dan  memastikan  kualitas  produk  tetap terjaga.

## DAFTAR PUSTAKA
Analysis,  R.,  Pesticides,  O.  F.,  Chain,  S., &  Agricon,  A.  T.  (2020).  Analisis Risiko  Rantai  Pasok  Pestisida  Pada PT. Agricon. Jurnal  Teknologi Industri  Pertanian , 30 (2),  151–168. https://doi.org/10.24961/j.tek.ind.per t.2020.30.2.151
Astining,  A.,  Herawaty, R., &  Bangun,  B. (2020). Karakteristik  Petani  Dan Kelayakan  Usahatani  Cabai  Besar (Capsicum  Annuum  L)  Dan  Cabai Rawit  (Capsicum  Frutescens  L)  Di Sumatera Utara . 5 (1). Azis,  R.,  &  Sinadia,  B.  S.  (2020). Pengeringan  Cabai  Dengan  Sistem Kontrol  Fuzzy-Expert  Pada  Alat
Bertenaga  Hibrida  Surya  Dan  Gas Menggunakan Sistem Kontrol Fuzzy Expert. Jurnal Technopreneur (JTech) , 8 (2), 77–81. https://doi.org/10.30869/jtech.v8i2.6
22
Basuki,  D.  E.,  Cahyo,  W.  N.,  Handayani,
D.,  Apriani,  R.  A.,  &  Mukarim,  R. N. (2023). Combined Waste Assessment  Model  and  Fuzzy- FMEA  in  Lean  Six  Sigma  for Generating Waste Reduction Strategy:  A  Proposed  Model. Jurnal
Teknik  Industri , 25 (2),  153–168. https://doi.org/10.9744/jti.25.2.153- 168
Darmansah,  N.  W.  W.  (2020).  Analisa Penyebab Kerusakan Tanaman
Cabai  Menggunakan  Metode  K- Means. Jurnal  Teknik  Informatika Dan  Sistem  Informasi , Vol.  7,  No.
2, (ISSN 2407-4322), 126–134.
Dian  Kurniasih,  Yusman  Syaukat,  Rita Nurmalina,  &  Suharno.  (2023). Persepsi  Petani  terhadap  Tingkat Kekritisan Risiko Usahatani Bawang Putih dan Strategi Manajemen Risikonya (Studi Kasus di Kabupaten  Temanggung). Jurnal Penyuluhan , 19 (02), 95–112.
https://doi.org/10.25015/1920234608 2
Gurtu,  A.,  &  Johny,  J.  (2021).  Supply chain  risk  management:  Literature
review.
Risks ,
9 (1), 1–16.
https://doi.org/10.3390/risks9010016 Hadi,  J.  A.,  Febrianti,  M.  A.,  Yudhistira, G.  A.,  &  Qurtubi,  Q.  (2020). Identifikasi  Risiko  Rantai  Pasok dengan  Metode  House  of  Risk (HOR). Performa:  Media  Ilmiah
Teknik Industri , 19 (2), 85–94.
https://doi.org/10.20961/performa.19
.2.46388
Hohenstein,  N.-O.  (2022).  Supply  chain risk  management  in the  COVID-19 pandemic:  strategies  and  empirical lessons for improving global logistics service providers’ performance. The International
Journal  of  Logistics  Management , 33 (4),
1336–1365. https://doi.org/10.1108/IJLM-02-
2021-0109
Mailena,  L.,  Indrawanto,  C.,  &  Astuti,  E. P. (2021). Risk management of chilli supply chains using weighted failure mode effect analysis. IOP
Conference Series: Earth and
Environmental Science , 782 (2). https://doi.org/10.1088/1755-
1315/782/2/022004
Misqi,  R.  H.,  &  Karyani,  T.  (2019). Analisis  Risiko  Usahatani  Cabai Merah Besar (Capsicum Annuum L.) Di  Desa  Sukalaksana  Kecamatan Banyuresmi  Kabupaten  Garut  Risk Analysis  Of  Red  Chili  (Capsicum Annuum L.) Farming In Sukalaksana Village,  Banyuresmi  District,  Garut Regency.
Jurnal Pemikiran Masyarakat Ilmiah Berwawasan
Agribisnis , 6 (1), 65–76.
Penelitian,  B.,  Pertanian,  P.,  Pengkajian, B.,  Pertanian,  T.,  Tengah,  J., Sertifikasi,  L.,  &  Mutu,  S.  (n.d.). CABAI  MERAH  (Capsicum  annuum .) L .
Richter, L. E., Carlos, A., & Beber, D. M.
(n.d.). Distribusi Perdagangan
Komoditas Cabai Merah di
Indonesia 2022 .
Ridwan,  A.,  Ferdinant,  P.  F.,  &  Laelasari,
N.  (2019).  Simulasi  Sistem  Dinamis
Dalam  Perancangan  Mitigasi  Risiko Pengadaan  Material  Alat  Excavator
Dengan  Metode  Fmea  Dan  Fuzzy
Ahp. FLYWHEEL :  Jurnal  Teknik Mesin Untirta , V (1), 51. https://doi.org/10.36055/fwl.v0i0.52 47 Sataral,  M.,  Palebang,  M.,  &  Qodri,  A.
(2023). Diversity and ecological role of  macro  insects  on  cultivated  chili pepper using barrier crops. Comunicata Scientiae , 14 . https://doi.org/10.14295/CS.v14.377
6
Susi  Agustina,  P.  W.  H.  A.  H.  (2014).
Analisis  Fenetik  Kultivar  Cabai Besar  Capsicum  annuum  L.  Dan Cabai  Kecil  Capsicum  frutescens  L.
SCRIPTA BIOLOGICA , 1 , 117–125.
Umarudin, U., Surahmaida, S., Irawan, M. S.  A.,  &  Amalia,  A.  R.  (2020).
Pelapisan Kitosan Cangkang Bekicot (Achatina  fulica  F)  Pada  Cabai
Merah (Capsicum annum L.) Sebagai Pengawet Alami. Gorontalo Agriculture Technology Journal , 3 (1), 1. https://doi.org/10.32662/gatj.v0i0.95 5 Utari, N. W. A. (2021). Kinetika Pengaruh
Kalsium  Klorida  dan  Kelembaban Relatif  terhadap  Kualitas  Cabai
Merah (Capsicum annum L.). Journal  of  Science  and  Applicative Technology , 5 (1), 30. https://doi.org/10.35472/jsat.v5i1.39
3 Utomo,  Z.  R.  (2022). Kegagalan  Proses Fabrikasi  Bracket  Conveyor  Di  Pt  . Xyz  Analysis  Of  The  Application  Of The  Fmea  Method  To  Minimize  The Risk Cacat bracket conveyor .
Wijantara,  I.  G.  A.,  Febila,  D.  A.  M.,
Mawarni,  K.  D.,  &  Arisena,  G.  M. K.  (2022).  Kajian  Risiko  Usahatani Cabai  Merah  Besar. Benchmark ,
3 (1),
53–63.
https://doi.org/10.46821/benchmark. v3i1.265
Wijaya,  M.  A.,  Handayani,  D.,  &  Basuki, D.  E.  (2024). Mengoptimalkan Pengembangan  Produk  Baru  di Industri  Hijab :  Analisis  House  of Risk (HOR) pada Proses Pemasaran dan Desain . 10 (1), 1–11.
Winanto,  E.  A.,  &  Santoso,  I.  (2017). Integrasi  Metode  Fuzzy  FMEA  dan AHP  dalam  Analisis  dan  Mitigasi Risiko Rantai Pasok Bawang Merah. Jurnal  Teknologi  Industri  &  Hasil Pertanian , 22 (1), 21–32.
Wiwik Handayani 1), M. A. Y. 2). (2022).
Analisis Dan Mitigasi Resiko Rantai Pasok  Dengan  Metode  AHP  Dan FMEA. Jurnal Ilmu Manajemen , 11 . https://doi.org/10.56304/s004036362
208002