## Analisis Risiko Pekerjaan Erection Jembatan Kereta Api Menggunakan Metode Fuzzy FMEA
Melania Uswatul Nurjanah 1 , Septiana Widi Astuti 2 *, Muhamad Nurhadi 3
Politeknik Perkeretaapian Indonesia Madiun melania@ppi.ac.id 1 , septiwdhi123@gmail.com 2* , noerhadi999@gmail.com 3

## ABSTRAK
Proyek  jalur  kereta  api  ganda Solo-Semarang  dinilai  memiliki  risiko  bahaya  yang  tinggi karena terletak sangat berdekatan dengan perlintasan sebidang dan menjadi pertemuan antara tujuh ruas jalan sehingga dapat membahayakan warga dan lingkungan serta pekerja proyek yang  berada  di  area  proyek.  Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  melakukan  penilaian  risiko dengan metode Fuzzy Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) terhadap bahaya atau potensi insiden pada pekerjaan erection jembatan kereta api. Metode Fuzzy FMEA (digunakan untuk mengidentifikasi risiko kecelakaan kerja dan menentukan prioritas mitigasi risiko berdasarkan nilai Fuzzy RPN ( Risk Priority Number ) tertinggi. Hasil dari penelitian yang dilakukan dari bulan  Maret  -  April  2023  diperoleh  14  (empat  belas)  risiko  yang  diperoleh  dari  hasil pengamatan dan dokumen Job Safety Analysis . Berdasarkan hasil pengolahan diperoleh nilai Fuzzy RPN tertinggi pada pekerjaan erection sebesar 500 (lima ratus) untuk risiko kerusakan mesin. Nilai ini masuk pada kategori tinggi sehingga diperlukan tindakan mitigasi risiko untuk mencegah dan mengurangi dampak dari risiko.
Kata Kunci : Identifikasi Risiko, Penilaian Risiko, Mitigasi Risiko, Fuzzy Failure Mode and Effect Analysis.

## ABSTRACT
The  Solo-Semarang  dual  railway  line  project  is  considered  to  have  a  high  risk  of  danger because it is located very close to level crossings and becomes a meeting between seven roads so that it can endanger residents and the environment as well as project workers who are in the  project  area.  The  purpose  of  this  study  is  to  conduct  a  risk  assessment  using  the  Fuzzy Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) method of hazards or potential incidents in railroad bridge  erection  work.  The  Fuzzy  FMEA method  is  used  to  identify  work  accident  risks  and determine risk mitigation priorities based on the highest Fuzzy RPN (Risk Priority Number) value. The results of the research conducted from March - April 2023 obtained 14 (fourteen) risks obtained from observations and Job Safety Analysis documents. Based on the processing results, the highest Fuzzy RPN value was obtained in the erection work of 500 (five hundred) for  the  risk  of  machine  damage.  This  value  is  in  the  high  category  so  that  risk  mitigation actions are needed to prevent and reduce the impact of risks.
Keywords:  Risk  Identification,  Risk  Assessment,  Risk  Mitigation,  Fuzzy  Failure  Mode  and Effect Analysis.
Submitted: 03 Oktober 2023 Reviewed: 20 November 2023 Revised 03 Desember 2023 Published: 02 Februari 2024

## PENDAHULUAN
Kementerian Ketenagakerjaan (Kemenaker)
mengklaim  kasus  kecelakaan  kerja  mengalami peningkatan  dari  234.370  kasus  pada  tahun 2021 menjadi  265.334  kasus  kecelakaan  kerja  pada November  2022,  jumlah  tersebut  meningkat 30.964 kasus dibandingkan sepanjang tahun 2021 dilihat  dari trend peningkatan  kecelakaan  kerja. Jumlah  kecelakaan  kerja  di  Indonesia  terus meningkat  antara  tahun  2017  hingga  2022, menjadi  indikasi  bahwa  penerapan  keselamatan
dan  kesehatan  kerja  (K3)  perlu  mendapat perhatian.
Berdasarkan  Direktorat  Jenderal  Bina  Konstruksi Kementerian  Pekerjaan  Umum  dan  Perumahan Rakyat  Republik  Indonesia,  Manajemen  Risiko adalah    proses  pengelolaan  risiko  yang  mulai dengan kegiatan mengidentifikasi bahaya, menilai tingkat risiko dan mengendalikan risiko (Direktorat  Jenderal  Bina  Konstruksi,  2016). Identifikasi  risiko  adalah  proses  menemukan, mengidentifikasi dan merekam risiko. Tujuan dari identifikasi  risiko  adalah  untuk  mengidentifikasi
potensi bahaya atau situasi yang dapat mempengaruhi  pencapaian  sistem  atau  tujuan organisasi.
Penilaian  risiko  dilakukan  sebagai  proses  seleksi tingkat  risiko  yang  ditinjau  dari  kemungkinan kejadian  ( likelihood) dan  keparahan  yang ditimbulkan (severity). Penilaian  risiko  dengan analisis risiko dan evaluasi risiko dapat dilakukan setelah semua risiko teridentifikasi (Alpan, 2017). Mitigasi  risiko  merupakan  suatu  rancangan  yang disusun  untuk  memperkecil  risiko  kerugian materil, kehilangnya jam kerja maupun kecelakaan kerja  di  masa  yang  akan  datang.  Mitigasi  risiko dapat  disusun  berdasarkan  penyebab  risiko  yang bisa  berasal  dari  factor  manusia,  material,  mesin, metode dan lingkungan(Yeni et al., 2022). Proyek pembangunan jalur kereta api ganda Solo- Semarang  merupakan  salah  satu  proyek  dengan letak  sangat  berdekatan  dengan  perlintasan sebidang yang paling sibuk di Solo dan jalan raya yang  padat  menjadi  lalu-lalang  masuk  keluarnya kendaraan  yang  masuk  proyek.  Kemacetan  yang kerap  terjadi  terlebih  saat  intensitas  perjalanan kereta api meningkat dengan pengoperasian kereta bandara.  Mengingat  risiko  kecelakaan  kerja  yang tinggi  pada  proyek  tersebut  maka  penelitian  ini akan menggunakan metode Fuzzy FMEA ( Failure Mode and Effect Analysis ) untuk mengidentifikasi risiko  kecelakaan  kerja  dan  menentukan  prioritas risiko  kecelakaan  kerja  serta  mitigasi  risikonya khususnya  untuk  pekerjaan erection jembatan kereta  api  berdasarkan  nilai  Fuzzy  RPN  ( Risk Priority Number ).

## METODE PENELITIAN Lokasi Penelitian
Penelitian dilaksanakan pada Satuan Kerja Area I Proyek  Jalur  Ganda  Solo-Semarang  di  Kota Surakarta  Provinsi  Jawa  Tengah  dan  dilakukan mulai Maret sampai dengan April 2023. Penelitian dilakukan  pada  pekerjaan erection yang  terletak pada  Simpang  Joglo  Kota  Surakarta.  Simpang Joglo  merupakan  simpang  dengan  7  (tujuh)  jalan yang mengelilingi jalur kereta api serta merupakan daerah yang berpenduduk padat.
Gambar 1. Lokasi Penelitian (sumber : Google Maps, 2023)

## Diagram Alir
Tahapan  proses  yang  dilakukan  dalam  penelitian ini digambarkan pada gambar 2.
Gambar 2. Diagram Alir Penelitian

## Teknik Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  digunakan  data  primer  dan sekunder.  Data  primer  berupa  observasi  dan dokumentasi  yaitu  pengamatan  dan  pencatatan terhadap  proses  dan  lingkungan  kerja  guna mengidentifikasi  potensi  permasalahan  yang dimungkinkan  terjadi  kondisi  berbahaya  dan perbuatan  berbahaya,  penyebaran  kuesioner  dan wawancara.  Responden  yang  diambil  pada penelitian  ini  menggunakan sampling  purposive yaitu  penentuan  sampel  dengan  pertimbangan tertentu  (Sugiyono,  2014).  Jumlah  responden sebanyak  15  orang  yang  berasal  dari  Ahli  K3, Konsultan,  Kontraktor  dan  Pengawas  dari  Balai Teknik  Perkeretaapian  Semarang  yang  terlibat pada proyek pembangunan jalur kereta api ganda Solo-Semarang.  Data  sekunder  diperoleh  dari dokumen keselamatan kerja antara lain Job Safety Analysis .

## Analisis Data
Setelah  data  diperoleh,  tahap  selanjutnya  yaitu analisis data. Proses analisis data sebagai berikut. 1. Tahap  FMEA  ( Failure  Mode  and  Effect Analysis )  (Sukwadi  et  al.,  2017),  meliputi
Mulai Studi Literatur Pengumpulan Data Analisis Data: 1. Identifikasi Risiko 1. - Membuat daftar identifikasi risiko 2. - Penyusunan kuesioner berdasarkan daftar identifikasi risiko 3. - Penyebaran kuesioner 4. - Uji validitas dan reliabilitas hasil kuesioner identifikasi risiko 2.  Analisis Risiko 1. - Penyusunan kuesioner analisis risiko
berdasarkan hasil kuesioner identifikasi risiko
2. - Penyebaran kuesioner analisis risiko 3. - Uji validitas dan reliabilitas kuesioner analisis risiko 4. - Analisis risiko menggunakan metode FMEA dan Fuzzy FMEA
3.  Penyusunan tindakan mitigasi Kesimpulan dan Saran Selesai Data Primer - Wawancara - Kuisioner - Dokumentasi
Data Sekunder - Dokumen JSA - Data Kecelakaan Kerja
penilaian severity (S), occurrence (O), detection (D)  dari  setiap  kegiatan  kegagalan yang  teridentifkasi.  Penilaian  ini  dilakukan dengan  cara  penyebaran  kuesioner  kepada responden  yang  telah  berpengalaman,  serta dengan  melakukan  perhitungan Risk  Priority Number (RPN).
2. Tahap Fuzzy Failure Mode and Effect Analysis
(FMEA),  yaitu fuzzification,  rule  evaluation, deffuzification, dan perhitungan F-RPN (Suriyanto et al., 2022)
3. Tahap  menyusun  tindakan  mitigasi  risiko. Maksud dari upaya mitigasi risiko adalah untuk mengendalikan  atau  mengatasi  jenis  risiko yang  telah  dikenali,  sehingga  memungkinkan penemuan  solusi  dan  penunjukan  pihak  yang bertanggung jawab atas risiko tersebut (Giri et al., 2021).

## HASIL PENELITIAN Identifikasi Risiko
Erection merupakan  proses  pemasangan  atau perakitan  segmen  pra-cetak  atau girder menjadi suatu frame atau kerangka dari struktur jembatan. Berdasarkan  hasil  pengamatan  didapatkan  8 (delapan)  risiko,  sedangkan  berdasarkan JSA diperoleh  6  (enam)  risiko  sehingga  total  risiko yang  teridentifikasi  sebanyak  14  (empat  belas) risiko.
Tabel 1. Identifikasi Risiko No Risiko Simbol 1. Orang  yang  tidak  berwenang masuk H1 2. Operator kurang konsentrasi H2 3. Alat berat menimpa pekerja H3 4. Jarak  pekerja  terlalu  dekat dengan pengangkatan / penurunan material H4 5. Kerusakan mesin H5 6. Tertimpa alat yang terjatuh H6 7. Tertimpa sling yang putus H7 8. Material terlalu lebar dan berat H8 9. Pekerja  kurang  fit/tidak  enak badan pada saat pengelasan di ketinggian I1 10. Pekerja yang tidak berkepentingan masuk I2 11. Penggunaan  APD  (helm, face shield, kacamata  ( goggles ), sepatu,  baju  kerja/  apron/ wearpack ,  sarung  tangan,  dan masker) pada saat menggunakan mesin las I3 12. Penggunaan APD (helm, sepatu, rompi, full body harness dan sarung tangan)  di ketinggian I4
No Risiko Simbol 13. Kecelakaan kerja yang mengakibatkan  terganggunya perjalanan  operasional  kereta api I5 14. Tertabrak kereta yang melintas I6

## Penilaian Risiko

## Perhitungan Nilai RPN
Input FMEA dilakukan  dengan  memasukkan S,O,D kemudian dilanjut dengan perhitungan RPN yaitu  perkalian  antara  SxOxD  dan  ditentukan peringkat RPN sesuai dengan tabel 2.
Tabel 2. Peringkat RPN
No Risiko S O D RPN Tingkat Risiko 1. 1. H1 7 6 4 168 Tinggi 2. 2. H2 9 6 4 216 Sangat Tinggi 3. 3. H3 9 6 4 216 Sangat Tinggi 4. 4. H4 9 7 4 252 Sangat Tinggi 5. 5. H5 8 5 5 200 Tinggi 6. 6. H6 9 5 4 180 Tinggi 7. 7. H7 9 5 4 180 Tinggi 8. 8. H8 7 7 4 196 Tinggi 9. 9. I1 8 7 4 224 Sangat Tinggi 10. 10. I2 7 5 4 140 Tinggi 11. 11. I3 6 4 4 96 Sedang 12. 12. I4 7 3 4 84 Sedang 13. 13. I5 9 6 4 216 Sangat Tinggi 14. 14. I6 9 7 4 252 Sangat Tinggi
Dari FMEA pekerjaan dengan risiko paling tinggi dengan  nilai RPN 252  dengan  kategori  sangat tinggi  yaitu  jarak  pekerja  terlalu  dekat  dengan pengangkatan/penurunan  material  dan  tertabrak kereta yang melintas.
a. Input Fuzzy Berdasarkan  dari input  fuzzy yang  diperoleh  dari FMEA , maka akan terbentuk keanggotaan variabel input. Masing-masing  variabel input memiliki parameter  yang  menunjukkan  kategori  serta  tipe kurva. Berikut merupakan fungsi keanggotaan dari masing-masing variabel input fuzzy , yaitu severity, occurrence , dan detection (Puente, 2012).
1. Keanggotaan akibat kesalahan ( severity )
a. 𝑁𝑜𝑛𝑒
(𝑥) = { (2 − 𝑥) (2 − 1) → 1 ≤ 𝑥 < 2
b. 𝑉𝑒𝑟𝑦 𝑚𝑖𝑛𝑜𝑟
(𝑥) = { 0 → 𝑥 ≤ 1 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 3 (𝑥−1)
(2−1) → 1 < 𝑥 ≤ 2
(3−𝑥)
(3−2) → 2 < 𝑥 < 3
c. 𝑀𝑖𝑛𝑜𝑟
(𝑥) =
{ 0 → 𝑥 ≤ 2 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 4 (𝑥−2)
(3−2) → 2 < 𝑥 ≤ 3
(4−𝑥)
(4−3) → 3 < 𝑥 < 4
d. 𝑉𝑒𝑟𝑦 𝑙𝑜𝑤
(𝑥) =
{ 0 → 𝑥 ≤ 5 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 5
(𝑥−3)
(4−3) → 3 < 𝑥 ≤ 4
(5−𝑥)
(5−4) → 4 < 𝑥 < 5
e. 𝐿𝑜𝑤
(𝑥) =
{ 0 → 𝑥 ≤ 4 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 6 (𝑥−4)
(5−4) → 4 < 𝑥 ≤ 5
(6−𝑥)
(6−5) → 5 < 𝑥 < 6
f. 𝑀𝑜𝑑𝑒𝑟𝑎𝑡𝑒
(𝑥) =
{ 0 → 𝑥 ≤ 5 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 7 (𝑥−5)
(6−5) → 5 < 𝑥 ≤ 6
(7−𝑥)
(7−6) → 6 < 𝑥 < 7
g. 𝐻𝑖𝑔ℎ
(𝑥) =
{ 0 → 𝑥 ≤ 6 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 8
(𝑥−6)
(7−6) → 6 < 𝑥 ≤ 7
(8−𝑥)
(8−7) → 7 < 𝑥 < 8
h. 𝑉𝑒𝑟𝑦 ℎ𝑖𝑔ℎ
(𝑥) =
{ 0 → 𝑥 ≤ 7 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 9
(𝑥−7)
(8−7) → 7 < 𝑥 ≤ 8
(9−𝑥)
(9−8) → 8 < 𝑥 < 9
i. 𝐻𝑎𝑧𝑎𝑟𝑑𝑜𝑢𝑠 𝑤𝑖𝑡ℎ 𝑤𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔
(𝑥) =
{
0 → 𝑥 ≤ 8 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 10
(𝑥−8)
(9−8) → 8 < 𝑥 ≤ 9
(10−𝑥) (10−9) → 9 < 𝑥 < 10
j. 𝐻𝑎𝑧𝑎𝑟𝑑𝑜𝑢𝑠 𝑤𝑖𝑡ℎ𝑜𝑢𝑡 𝑤𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔 (𝑥) =
{ 0 → 𝑥 ≤ 8 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 10 (𝑥−9)
(10−9) → 9 < 𝑥 ≤ 10
2. Keanggotaan penyebab kesalahan ( occurence)
a. 𝑅𝑒𝑚𝑜𝑡𝑒
(𝑥) = { (2−𝑥)
(2−1) → 1 ≤ 𝑥 < 2 0 →   𝑥 ≥ 2 b. 𝐿𝑜𝑤 (𝑥) = {
0 → 𝑥 ≤ 1 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 4
(𝑥−1)
(2−1) → 1 < 𝑥 < 2 1            → 2 ≤ 𝑥 ≤ 3 (4−𝑥)
(4−3) → 3 < 𝑥 < 4
c. 𝑀𝑜𝑑𝑒𝑟𝑎𝑡𝑒 (𝑥) = {
0 → 𝑥 ≤ 1 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 4
(𝑥−3)
(4−3) → 3 < 𝑥 < 4 1            → 4 ≤ 𝑥 ≤ 6 (7−𝑥)
(7−6) → 6 < 𝑥 < 7
d. 𝐻𝑖𝑔ℎ (𝑥) = { 0 → 𝑥 ≤ 1 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 4 (𝑥−6)
(7−6) → 6 < 𝑥 < 7 1              → 7 ≤ 𝑥 ≤ 8 (9−𝑥)
(9−8) → 8 < 𝑥 < 9
e. 𝑉𝑒𝑟𝑦 ℎ𝑖𝑔ℎ
(𝑥) = { 0 → 𝑥 ≤ 4 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 6
(𝑥−8)
(9−8) → 8 < 𝑥 < 9
1       → 𝑥 ≥ 10
3. Keanggotaan kontrol deteksi ( detection )
a. 𝐴𝑙𝑚𝑜𝑠𝑡 𝑐𝑒𝑟𝑡𝑎𝑖𝑛
(𝑥) = { (2−𝑥)
(2−1) → 1 ≤ 𝑥 < 2 0 →   𝑥 ≥ 2 b. 𝑉𝑒𝑟𝑦 ℎ𝑖𝑔ℎ
(𝑥) =
{ 0 → 𝑥 ≤ 1 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 3
(𝑥−1)
(2−1) → 1 < 𝑥 < 2
(3−𝑥) (3−2) → 2 < 𝑥 < 3
c. 𝐻𝑖𝑔ℎ
(𝑥) =
{ 0 → 𝑥 ≤ 2 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 4 (𝑥−2)
(3−2) → 2 < 𝑥 < 3
(4−𝑥) (4−3) → 3 < 𝑥 < 4
d. 𝑀𝑜𝑑𝑒𝑟𝑎𝑡𝑒𝑙𝑦 ℎ𝑖𝑔ℎ
(𝑥) =
{
0 → 𝑥 ≤ 5 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 5
(𝑥−3)
(4−3) → 3 < 𝑥 < 4
(5−𝑥)
(5−4) → 4 < 𝑥 < 5
e. 𝑀𝑜𝑑𝑒𝑟𝑎𝑡𝑒
(𝑥) =
{ 0 → 𝑥 ≤ 4 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 6
(𝑥−4)
(5−4) → 4 < 𝑥 < 5
(6−𝑥)
(6−5) → 5 < 𝑥 < 6
f. 𝐿𝑜𝑤
(𝑥) =
{ 0 → 𝑥 ≤ 5 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 7 (𝑥−5)
(6−5) → 5 < 𝑥 ≤ 6
(7−𝑥) (7−6) → 6 < 𝑥 < 7
g. 𝑉𝑒𝑟𝑦 𝑙𝑜𝑤
(𝑥) =
{ 0 → 𝑥 ≤ 6 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 8
(𝑥−6)
(7−6) → 6 < 𝑥 ≤ 7
(8−𝑥) (8−7) → 7 < 𝑥 < 8
h. 𝑅𝑒𝑚𝑜𝑡𝑒
(𝑥) =
{
0 → 𝑥 ≤ 7 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 9 (𝑥−7)
(8−7) → 7 < 𝑥 ≤ 8
(9−𝑥)
(9−8) → 8 < 𝑥 < 9
i. 𝑉𝑒𝑟𝑦 𝑟𝑒𝑚𝑜𝑡𝑒
(𝑥) =
{ 0 → 𝑥 ≤ 8 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 10
(𝑥−8)
(9−8) → 8 < 𝑥 ≤ 9
(10−𝑥)
(10−9) → 9 < 𝑥 < 10
j. 𝐴𝑏𝑠𝑜𝑙𝑢𝑡𝑒𝑙𝑦 𝑖𝑚𝑝𝑜𝑠𝑠𝑖𝑏𝑙𝑒
(𝑥) = { 0 → 𝑥 ≤ 8 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 10
(𝑥−9)
(10−9) → 9 < 𝑥 ≤ 10
1      → 𝑥 ≥ 10
b. Output Fuzzy Keanggotaan  untuk output himpunan fuzzy berdasarkan  dari  nilai  skala severity,  occurrence, dan detection dengan  rentang  nilai  antara  1-10. Sedangkan  untuk output- nya  memiliki  rentang nilai  1-1000.  Masing-masing  parameter  nilai tersebut  memiliki  kategori  dan  tipe  kurva  yang berbeda.
a. 𝑉𝑒𝑟𝑦 𝑙𝑜𝑤
(𝑥) = { 0     → 𝑥 ≥ 75
(75 − 𝑥)
(75 − 25) → 25 < 𝑥 < 75 1               → 0 ≤ 𝑥 ≤ 25
b. 𝑉𝑒𝑟𝑦 𝑙𝑜𝑤 − 𝑙𝑜𝑤 (𝑥) =
{
0 → 𝑥 ≤ 25 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 125
(𝑥 − 25)
(75 − 25) → 5 < 𝑥 ≤ 75
(125 − 𝑥)
(125 − 75) → 75 < 𝑥 < 125
c. 𝐿𝑜𝑤
(𝑥) = {
0 → 𝑥 ≤ 75 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 200 (𝑥 − 75) (125 − 75) → 75 < 𝑥 ≤ 125
(200 − 𝑥)
(200 − 125) → 125 < 𝑥 < 200
d. 𝐿𝑜𝑤 − 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑟𝑎𝑡𝑒
(𝑥) = {
0 → 𝑥 ≤ 125 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 300 (𝑥 − 125) (200 − 125) → 125 < 𝑥 ≤ 200
(300 − 𝑥)
(300 − 200) → 200 < 𝑥 < 300
e. 𝑀𝑜𝑑𝑒𝑟𝑎𝑡𝑒 (𝑥) = {
0 → 𝑥 ≤ 200 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 400
(𝑥 − 200)
(300 − 200) → 200 < 𝑥 ≤ 300
(400 − 𝑥)
(400 − 300) → 300 < 𝑥 < 400
f. 𝑀𝑜𝑑𝑒𝑟𝑎𝑡𝑒 − ℎ𝑖𝑔ℎ
(𝑥) = {
0 → 𝑥 ≤ 300 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 500 (𝑥 − 400) (400 − 300) → 300 < 𝑥 ≤ 400
(500 − 𝑥)
(500 − 400) → 400 < 𝑥 < 500
g. 𝐻𝑖𝑔ℎ
(𝑥) =
{
0 → 𝑥 ≤ 400 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 700 (𝑥 − 400) (500 − 400) → 400 < 𝑥 ≤ 500
(700 − 𝑥)
(700 − 500) → 500 < 𝑥 < 700
h. 𝐻𝑖𝑔ℎ − 𝑣𝑒𝑟𝑦 ℎ𝑖𝑔ℎ
(𝑥) = { 0 → 𝑥 ≤ 500 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 900
(𝑥 − 500)
(700 − 500) → 500 < 𝑥 ≤ 700
(900 − 𝑥)
(900 − 700) → 700 < 𝑥 < 900 i. 𝑉𝑒𝑟𝑦 ℎ𝑖𝑔ℎ (𝑥) = { 0      → 𝑥 ≤ 700 (𝑥 − 700) (900 − 700) → 700 < 𝑥 < 900
1      → 𝑥 ≥ 900
c. Rules Fuzzy
Aturan  yang  terdapat  didalam fuzzy FMEA ini merupakan  kombinasi  dari  3  variabel  input  yaitu severity, occurrence, dan detection serta ditambah output dari fuzzy RPN itu  sendiri  dengan menggunakan if-then  rules. Rules yang  terbentuk dari  3  variabel input tersebut  terdiri  dari  S sebanyak 10 kategori, O sebanyak 5 kategori, dan D  sebanyak  10  kategori  sehingga  diperoleh  total sebanyak  500 rules (10x5x10).  Berikut  akan diberikan contoh penentuan rules output F-RPN .
Gambar 3 . Rules Fuzzy FMEA yang terbentuk
Contoh mengaplikasikan Software MatLab R2018b  Input nilai  [9;7;4]  berasal  dari  rata-rata hasil  kuesioner  yang  memiliki F-RPN 350.  Nilai severity memiliki  parameter    (8;  9;  10),  nilai occurence memiliki  parameter  (6;  7;  8;  9)  Nilai detection memiliki parameter (3; 4 5).
d. Defuzzifikasi
Deffuzifikasi adalah  proses  mengubah  hasil himpunan fuzzy menjadi bilangan real yang tegas ( crisp ). Nilai tegas harus diperoleh kembali karena sistem inferensi hanya dapat membaca nilai  yang tegas, sehingga diperlukan suatu mekanisme yang disebut  unit  defuzzifikasi untuk  mengubah  nilai keluaran fuzzy menjadi  nilai  yang  tegas. Defuzzifikasi memiliki tujuan untuk mempertegas peringkat  hasil  dari Fuzzy RPN .  Peringkat  tegas untuk F-RPN digunakan  untuk  melakukan
evaluasi  kinerja  pekerja.  Proses defuzzifikasi menggunakan metode centroid.
Berdasarkan  dari  hasil  defuzzifikasi  diperoleh nilai Fuzzy Risk Priority Number . Nilai Fuzzy RPN diperoleh dari hasil output pengolahan menggunakan software  MatLab  R2018b . Input dari  proses defuzzifikasi yang  menggunakan software  MatLab  R2018b adalah  nilai RPN lama yang diperoleh dari perkalian antara nilai severity, occurrence, dan detection . Nilai Fuzzy RPN sesuai dengan rules yang  diinputkan  kedalam software. Serta  terdapat  perubahan  peringkat  nilai RPN setelah diinputkan ke dalam software dengan nilai Fuzzy RPN (Puspitaloka & Ekawati, 2022).
e. Hasil Fuzzy RPN
Tabel 3. Nilai Fuzzy RPN Risiko Fuzzy- RPN Peringkat Kategori H1 179 5 L H2 258 4 M H3 258 4 M H4 350 2 M-H H5 500 1 H H6 258 4 M H7 258 4 M H8 258 4 M I1 300 3 M-H I2 179 5 L I3 133 6 L I4 108 7 VL-L I5 258 4 M I6 350 2 M-H
Pada  pekerjaan erection memiliki  nilai F-RPN tertinggi  sebesar  500  dengan  kategori  H  ( High ) yaitu  kerusakan  mesin.  Sedangkan  risiko  dengan nilai F-RPN terendah  yaitu  penggunaan  APD (helm, sepatu, rompi, full body harness dan sarung tangan) di ketinggian.
22% 43% 21% 7% 7% Low Moderate
Moderate - High High Very Low - Low
Dari  gambar  4  di  atas  terlihat  bahwa  mayoritas pekerjaan erection memiliki  risiko  keselamatan dan  kesehatan  kerja  yang  berada  dalam  kategori sedang hingga tinggi, dengan total mencapai 64% ( Moderate  -  High  Risk: 21% dan Moderate  Risk : 43%). Risiko yang rendah ( Very Low - Low Risk: 7%)  dan  risiko  yang  tinggi  ( High  Risk: 7%) memiliki  persentase  yang  relatif  lebih  rendah dibandingkan dengan risiko dalam kategori sedang ( Moderate  Risk )  dan  tinggi  ( Moderate  -  High Risk ). Risiko rendah ( Low Risk : 22%) juga cukup signifikan, tetapi masih lebih rendah dibandingkan dengan risiko sedang dan tinggi.

## Mitigasi Risiko
Pada  pekerjaan erection memiliki  nilai F-RPN tertinggi  sebesar  500  sehingga  masuk  pada kategori  H  ( High )  yaitu  kerusakan  mesin.  Oleh karena  itu,  dibuatlah  diagram fishbone agar memudahkan  membuat  mitigasi  risiko  (Astuti  et al.,  2022).  Diagram fishbone dibuat  untuk  risiko dengan hasil F-RPN tertinggi dengan faktor yang menyebabkan terjadinya risiko diambil dari faktor manusia, mesin, metode, material dan lingkungan.
Gambar 5. Diagram Fishbone Pekerjaan Erection
Berdasarkan  diagram  penyebab  risiko,  diusulkan beberapa mitigasi risiko untuk pekerjaan Erection sebagai berikut:
a. Faktor Manusia Pada pekerjaan erection , alat berat crane berfungsi untuk  melakukan  pengangkatan  beban  dengan berat mencapai beberapa ton. Kegiatan operasi ini mempunyai risiko tinggi untuk terjadi kecelakaan sehingga  dibutuhkan  tenaga  kerja  khusus  yang sudah  terlatih  dan  mempunyai  ijin  untuk melakukan pekerjaan menggunakan crane. Tenaga kerja  ini  adalah  operator,  juru  ikat  ( rigger )  dan teknisi. b. Mesin
Peralatan  yang  digunakan  untuk  mengangkat girder, baik itu crane dan alat bantu angkat harus diinspeksi  terlebih  dahulu.  Pemeriksaan  mesin secara  rutin  untuk  memastikan  mesin  sebelum digunakan dalam kondisi baik. Pemeriksaan rutin dapat dilakukan berupa inspeksi sebelum pemakaian, inspeksi berkala dan inspeksi tahunan. c. Metode
Beberapa  mitigasi  risiko  dari  sisi  metode  antara lain  penempatan train  watcher untuk  mengawasi lalu lintas perjalanan kereta api dan menghentikan pekerjaan  saat  kereta  melintas,  penempatan flagman dan/atau Safety  Officer untuk  mengatur pergerakan alat angkat angkut maupun kendaraan operasional  agar  tidak  terlalu  dekat  dengan  jalur
kereta,  pemasangan  pagar  proyek,  pemasangan bendera  merah  sebagai  tanda  kepada  masinis untuk menurunkan kecepatan kereta, dan perencanaan traffic management yang tepat. d. Material
Beberapa  mitigasi  risiko  dari  sisi  material  antara lain  memastikan  ikatan  pengait  kuat  dan  kokoh dan  dilakukan  oleh rigger yang  memiliki kompetensi  terkait,  memastikan  saat  melakukan swing material, load  indicator yang  terbaca  pada kabin  operator  tetap  dalam Safe  Working  Load (SWL)  dan  selalu  waspada  pada  kondisi  bagian belakang crane bila terjungkit.
e. Lingkungan
Mitigasi risiko untuk faktor lingkungan antara lain penempatan  penghalang  pada  jalan  transmisi, pemberlakuan kebijakan Stop Work Action (SWA) untuk  menghentikan  pekerjaan  saat  hujan  lebat dan penyediaan tenda untuk berteduh.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perhitungan Fuzzy  RPN , mayoritas  pekerjaan erection memiliki  risiko keselamatan  dan  kesehatan  kerja  yang  berada dalam kategori sedang hingga tinggi dengan nilai Fuzzy  RPN tertinggi  yaitu    500  termasuk  pada kategori  risiko  tinggi.  Untuk  mencegah  dan mengurangi  dampak  dari  terjadinya  risiko terutama  untuk  risiko  tinggi  diperlukan  upaya
Kurangnya pemahaman tentang pengoperasian mesin Kurang perhatian terhadap perawatan mesin - Kebisingan - Hujan - Suhu Panas Material terlalu lebar  dan berat Kerusakan Mesin Material Metode Lingkungan n
Mesin Manusia
Pekerjaan  berada didekat jalur kereta  api  dan jalan raya
mitigasi  risiko  baik  dari  faktor  manusia,  mesin, metode,  material  dan  lingkungan.  Beberapa mitigasi risiko yang bisa dilaksanakan antara lain peningkatan  pelatihan,  memastikan  pemeriksaan rutin  untuk  alat-alat  berat  yang  digunakan, penggunaan  alat  pelindung  diri  yang  tepat  dan pengawasan  yang  ketat  terhadap  pelaksanaan pekerjaan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  sebesar- besarnya  kepada  Balai  Teknik  Perkeretaapian Kelas 1 Semarang yang telah memberikan izin dan kesempatan  untuk  melaksanakan  penelitian  di Satuan  Kerja  Area  I  Proyek  Jalur  Ganda  Solo- Semarang. Selain itu, penulis juga ucapkan terima kasih  kepada  semua  pihak  yang  turut  membantu dan mendukung dalam penyelesaian penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Alpan,  D.  B.  (2017). Hazard  Identification  Risk Asessessment  Risk  Control  pada  Tahap Pemasangan Precast  Fasade  di  Wika Cakra KSO  Tahun  2017 [Universitas  Binawan]. https://repository.binawan.ac.id/617/
Astuti,  S.  W.,  Alfariji,  M.  D.,  Armyta,  A., Prativi,  A.  (2022).  Efforts  To  Prevent  Work Accidents  with  Failure  Mode  and  Effect Analysis (FMEA) Method. Journal of World Science , 1 (11), 1077–1093.
https://doi.org/10.58344/jws.v1i11.145
Direktorat  Jenderal  Bina  Konstruksi.  (2016). Manajemen  Risiko  K3 .  Direktorat  Jenderal Bina  Konstruksi,  Kementrian  Pekerjaan Umum dan Penataan Ruang.
Giri, J. P., Alit, I. K., Putra, A.,  Mahendra, I. W. (2021).  Identifikasi  Penilaian  dan  Mitigasi Resiko  pada  Proyek  Villa  Nini  Elly. Jurnal Teknik Gradien , 13 (01), 61–73.
Kangari, R. (1995). Risk management perceptions and  trends  of  US  construction. Journal  of Construction  Engineering and  Management , 121 (4), 422-429.
https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733- 9364(1995)121:4(422)
Puente, J. (2012). Artificial Intellegence Tools for Applying  Failure  Mode  and  Effect  Analysis (FMEA). International Journal of Quality Reliability Management , 19 (1), 137–143.
Puspitaloka,  M.  A.  C.  D.,   Ekawati,  Y.  (2022). Analisis  Perbaikan  Kualitas  Proses  Produksi di  PT.  XYZ  dengan  Menggunakan  Metode Fuzzy  FMEA. Jurnal  Teknik  Industri  UMC ,
2 (1), 14–26.
https://doi.org/10.33479/jtiumc.v2i1.19 Sugiyono, S. (2014). Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, dan RD . Alfabeta.
Suhatmaja,  R.,  Chayati,  N.,    Taqwa,  F.  M.  L. (2018). Analisis Risiko dalam Pekerjaan Atap Stadion Renang Aquatic Senayan. Prosiding Seminar Nasional Pascasarjana,
Departemen  Teknik  Sipil  FT-UI,  Depok ,
August , 376–382
Sukwadi, R., Wenehenubun, F.,  Wenehenubun, T.  W.  (2017).  Pendekatan  Fuzzy  FMEA dalam  Analisis  Faktor  Risiko  Kecelakaan Kerja. Jurnal Rekayasa Sistem Industri , 6 (1), 29. https://doi.org/10.26593/jrsi.v6i1.2425.29-38 Suriyanto, S., Profita, A.,  Saptaningtyas, W. W. E. (2022). Penilaian Risiko Pada PDAM Tirta Kencana dengan Metode Fuzzy Failure Mode and  Effects  Analysis. Journal  of  Industrial and  Manufacture  Engineering , 6 (2),  238– 247.
https://doi.org/10.31289/jime.v6i2.8311
Yeni,  S.  F.,  Masril,  M.,    Dewi,  S.  (2022).
Analisis Manajemen Risiko terhadap Pelaksanaan Pembangunan Konstruksi Gedung Bertingkat di Kabupaten
Dhamasraya. Ensiklopedia  Research  and Community  Service  Review , 1 (2),  96–101. https://doi.org/10.33559/err.v1i2.1131