Analisis Penyebab Risiko pada Rantai Pasok Darah di Masa Pandemi COVID-19 Menggunakan Model Supply Chain Operations Reference (SCOR) dan Failure Modes and Effects Analysis (FMEA)
Ninda Nurseha Amalina 1 , David Try Liputra 1 , Rainisa Maini Heryanto 1*
1 Program Studi Teknik Industri, Universitas Kristen Maranatha, Bandung, Jl. Prof. drg. Surya Sumantri M.P.H. No. 65, 40164
E-mail: rainisa.mh@eng.maranatha.edu

## ABSTRAK
Kebutuhan  darah  merupakan  sesuatu  hal  yang  perlu  mendapat  prioritas  perhatian  karena  dapat menyangkut  keberlanjutan  hidup  manusia.  Entitas  dalam  suatu  rantai  pasok  darah  dapat  terdiri  dari Palang  Merah  Indonesia  (PMI)  sebagai  pemasok  darah,  Bank  Darah  Rumah  Sakit  (BDRS)  sebagai penyalur darah, dan pasien sebagai konsumen darah. BDRS merupakan unit pelayanan yang bertanggung jawab  terhadap  ketersediaan  darah  yang  dapat  memadai  untuk  menunjang  pelayanan  medis.  Semenjak masa  pandemi  COVID-19,  kemampuan  pemenuhan  produk  darah  di  BDRS  Kota  Bandung  mengalami penurunan. Banyak faktor yang menyebabkan terjadinya penurunan pemenuhan produk darah.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  identifikasi  risiko  dan  analisis  penyebab  risiko  pada  suatu  rantai pasok  darah  di  masa  pandemi  khususnya  di  BDRS  Kota  Bandung.  Penelitian  diawali  dengan  tahap identifikasi risiko dengan model Supply Chain Operations Reference (SCOR). Penyebab risiko di BDRS dianalisis  menggunakan  metode Fishbone  Analysis .  Nilai  risiko  ( severity )  dan  penyebab  risiko ( occurrence )  dinilai menggunakan metode Failure  Mode  and  Effect  Analysis (FMEA).  Hasil  penelitian menunjukkan  terdapat  34  risiko  dan  29  penyebab  risiko  yang  teridentifikasi.  Melalui  penelitian  ini diharapkan  BDRS  dapat mengidentifikasi  dan  menganalisis risiko  serta  penyebabnya agar  BDRS  dapat segera  melakukan  penanganan  sehingga  permasalahan  dalam  rantai  pasok  darah  dapat  diminimasi terutama pada masa pandemi.
Kata kunci : BDRS, rantai pasok darah, risiko, SCOR, FMEA

## ABSTRACT
The  need for blood  is something  that requires  priority  attention  because it is  vital for sustaining human  life.  Entities  within  the  blood  supply  chain  can  include  the  Indonesian  Red  Cross  as  a  blood supplier, Hospital Blood Banks (HBB) as blood distributors, and patients as blood consumers. HBB is a service  unit  responsible  for  ensuring  an  adequate  blood  supply  to  support  medical  services.  However, since the COVID-19 pandemic, the ability to fulfill blood product demands at HBB in Bandung City has decreased. Several factors contribute to this decrease in the supply of blood products.
This  research  focuses  on  the  identification  and  analysis  of  risks  within  the  blood  supply  chain, particularly at BDRS Bandung City, during the pandemic. The study commences with risk identification using  the  Supply  Chain  Operations  Reference  (SCOR)  model.  Subsequently,  the  causes  of  risk  at  HBB are  analyzed  employing  the  Fishbone  Analysis  method.  Assessment  of  risk  severity  and  occurrence  is conducted through the Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) method. The research findings reveal the identification of 34 risks and 29 risk causes. Through this study, it is hoped that HBB could promptly identify and analyze risks and their causes to effectively address them, thereby minimizing issues within the blood supply chain especially during the pandemic.
Keywords: blood supply chain, HBB, risk, SCOR, FMEA
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi E-ISSN: 2550-083X

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan  darah  merupakan  sesuatu hal  yang  memerlukan  prioritas  perhatian karena  dapat  menyangkut  keberlanjutan hidup  manusia.  Darah  merupakan  salah  satu sumber  daya  medis  yang  paling  penting dalam  perawatan  kesehatan.  Permintaan darah  biasanya  tidak  pasti  dan  tidak  dapat dikontrol. Manajemen rantai pasok memainkan peranan penting untuk memperkuat  sistem  pelayanan  kesehatan (Boonyanusith & Jittamai, 2018).
Kegiatan pada rantai pasok darah yang ada  pada  bank  darah  rumah  sakit  (BDRS) memiliki banyak risiko yang dapat mempengaruhi  jalannya  kegiatan  rantai pasok.    Rantai  pasok  darah pada  sebuah BDRS di Kota Bandung melibatkan beberapa entitas,  yaitu  Palang  Merah  Indonesia  (PMI) Kota  Bandung,  pihak  internal  BDRS,  dan pasien  rumah  sakit.  PMI  Kota  Bandung secara  rutin  memberikan  persediaan  darah kepada  BDRS.  Pada  saat  pandemi  COVID- 19  berlangsung,  kemampuan  pemenuhan permintaan produk darah di BDRS menurun. Tingginya  permintaan  produk  darah  di  masa pandemi  membuat  pihak  BDRS  kesulitan dalam  memenuhi  permintaan  produk  darah. Kondisi tersebut dapat mengakibatkan banyak risiko muncul di BDRS. Risiko-risiko yang  muncul  dapat  menghambat  kegiatan  di BDRS  dan  dapat  membahayakan  nyawa pasien yang membutuhkan darah.
Sangat  penting  untuk mengenali  risiko yang dapat mengganggu operasi rantai pasok darah  dan  juga  menggambarkan  struktur pengaruh  dan  dampaknya  satu  sama  lain untuk  mengelolanya  dengan  lebih  baik selama kondisi kritis seperti bencana (Fahimnia  et  al,  2017).  Pada  penelitian  ini dilakukan  identifikasi  risiko-risiko  yang terjadi dalam  rantai  pasok darah dan  analisis
penyebab  risiko  agar  BDRS  dapat  segera melakukan penanganan sehingga
permasalahan dalam rantai pasok darah dapat diminimasi terutama pada masa pandemi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Supply chain risk management
(SCRM)  adalah  sebuah  pendekatan  yang digunakan  untuk  mengawasi  risiko  yang dapat  terjadi  dalam  jaringan  rantai  pasok. SCRM ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi potensi  penyebab  risiko  dan  mengetahui
bagaimana  cara  mengambil  tindakan  yang tepat  untuk  menghindari  kerentanan  rantai pasokan  (Narasimhan  &  Talluri,  2009). Terdapat  tiga  jenis  risiko  yang  ada  pada rantai  pasok  (Jüttner  et  al.,  2003),  yaitu: risiko  internal  meliputi  semua  kejadian  pada proses  dan control  activities ,  risiko  eksternal meliputi  sub  kategori  permintaan  dan supply chain ,  dan  risiko  eksternal  lain  meliputi semua  sub  kategori  kejadian  risiko  pada lingkungan yang berpengaruh pada upstream dan downstream .
Rantai  pasok  darah  dimulai  dengan donor darah dan diakhiri dengan pasien yang menerima  donor,  kebutuhan  darah  bagi pasien  merupakan  penggerak  rantai  pasok, sehingga jumlah pendonor dibutuhkan ( International  Society  of  Blood  Transfusion , 2022).  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi rantai  pasok  darah  yaitu:  jumlah  pendonor yang  bersedia  mendonor  secara  rutin,  faktor musiman seperti hari libur nasional, kemampuan pelayanan darah untuk memprediksi  secara  memadai  jumlah  unit darah  yang  dibutuhkan  sepanjang  tahun  dan perlu  dipastikan  agar  tidak  terlalu  banyak stok darah yang tidak terpakai, dan kesadaran dokter tentang pemesanan dan transfusi darah, serta  kemampuan  laboratorium  rumah  sakit untuk memastikan kecukupan stok darah
Proses  pada  rantai  pasok  darah  terdiri dari  pengumpulan , pengujian , pemrosesan , dan  pendistribusian  darah  dan  produk  darah dari pendonor ke pasien. Produk darah  dapat digunakan  untuk  melakukan  transfusi  darah sebagai  perawatan  medis  atau  saat  operasi dan  situasi  darurat (Osorio  et  al.,  2015).
Eselon utama dalam rantai pasok darah dapat dilihat pada Gambar 1.
Pengumpulan Produksi Penyimpanan Pendistribusian
Gambar 1. Eselon dalam rantai pasok darah
Tahap  pengumpulan  terdiri  dari  proses pengadaan darah dan produk darah. Tahap ini merupakan eselon pertama rantai pasok darah yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  jumlah darah  dan  produk  darah  yang  dibutuhkan untuk memenuhi permintaan. Hal utama pada tahap ini adalah tentang pengelolaan pengumpulan darah, seperti keputusan dalam menentukan  lokasi  dan  kapasitas,  metode pengambilan  dan  pengelolaan  donor. Tahap
produksi  ini  merupakan  tahap  di  mana  satu unit  darah  diterima  oleh  pusat  darah kemudian dilakukan pengujian dan difraksinasi  (dipecah  menjadi  komponen- komponen produk darah). Tahap ini berkaitan dengan  pengisian  persediaan  produk  darah saat  periode  normal  hingga  darurat.  Pada persediaan  sering  kali  terfokus  pada  produk darah  tertentu  dan  tidak  mempertimbangkan produk darah lainnya selama fraksinasi.
Tahap  persediaan  merupakan  tahap dari  rantai  pasok  darah  yang  paling  banyak mendapatkan perhatian dalam literatur. Sejak tahun 1960, para peneliti mulai mengembangkan  metodologi  baru  untuk mempelajari  kebijakan  produk  darah  dalam persediaan.  Sifat  dari  produk  darah  yang mudah  rusak  serta  memerlukan  pencocokan silang  sangat  meningkatkan  kompleksitas dari  permasalahan  yang  dapat  terjadi  pada produk  darah,  hal  tersebut  menyebabkan banyak  perkembangan  teoritis  pada  hal  ini. Tahap  distribusi  dapat  terjadi  di  banyak tempat,  seperti  tempat  di  mana  terdapat layanan  darah  regional,  darah  dapat  dikirim dari  pusat  darah  ke  pusat  darah  lainnya  jika ada kekurangan di suatu lokasi dan kelebihan produk  darah  di  tempat  lain.  Selain  itu, distribusi juga mencakup pengiriman internal seperti dari bank darah rumah sakit ke pasien. Umumnya rumah sakit menyediakan permintaan  darah  harian  dari  pusat  darah berdasarkan  data  historis,  peramalan,  dan pengetahuan klinis.
Model Supply Chain Operations Reference (SCOR)  disahkan  oleh Supply Chain Council (SCC). Model SCOR diciptakan oleh SCC dalam rangka menyediakan suatu metode penilaian mandiri dan  perbandingan  aktivitas-aktivitas  dan kinerja  rantai  pasok  sebagai  suatu  standar manajemen  rantai  pasok  lintas  industri. Model  SCOR  ini  menyediakan  kerangka proses  bisnis,  indikator  kinerja,  praktik- praktik terbaik serta teknologi untuk mendukung  komunikasi  dan  kolaborasi  pada rantai  pasok  sehingga  dapat  meningkatkan efektivitas  manajemen  rantai  pasok.  Model SCOR  adalah  sebuah  bahasa  rantai  pasok yang  dapat  digunakan  dalam  berbagai konteks  untuk  merancang,  mendeskripsikan, mengonfigurasi  dan  melakukan  konfigurasi ulang  berbagai  jenis  aktivitas  bisnis  pada suatu  rantai  pasok.  Penerapan  model  ini
dalam  batas-batas  tertentu  cukup  fleksibel dan  dapat  disesuaikan  untuk  meningkatkan produktivitas  demi  memenuhi  kebutuhan konsumen (Paul, 2014).
Fishbone Analysis atau dikenal dengan diagram tulang ikan merupakan metode yang digunakan  untuk  meningkatkan  kualitas. Fishbone Analysis juga sering disebut dengan diagram  sebab-akibat  atau cause  effect diagram karena menunjukkan sebuah dampak  atau  akibat  dari  suatu  permasalahan beserta  berbagai  penyebabnya.  Akibat  dari suatu  permasalahan  ditempatkan  di  kepala ikan,  sedangkan  tulang-tulang  badan  ikan diisi dengan penyebab permasalahan tersebut dapat  terjadi.  Pemanfaatan  penggunaan fishbone diagram (Jannah & Siswanti, 2017) adalah  membantu  pengidentifikasian  akar penyebab masalah, membantu
membangkitkan ide-ide solusi untuk menyelesaikan  masalah,  dan  membantu dalam  penyelidikan  atau  pencarian  fakta lebih lanjut.
Failure  Mode  and  Effect  Analysis
(FMEA)  merupakan  teknik  yang  digunakan untuk  mendefinisikan,  mengidentifikasi,  dan mengeliminasi potensi dari kegagalan, masalah, error , dan lainnya . Pada umumnya, terdapat empat tipe dari FMEA, yaitu  sistem FMEA, design FMEA, process FMEA,  dan service FMEA  (Kurniawan,  2018).  Metode FMEA pada penelitian ini hanya menggunakan  dua  penilaian,  yaitu  kriteria occurence dan severity . Severity adalah  nilai yang  menunjukkan  tingkat  keseriusan  risiko (efek) dari suatu potensi kegagalan. Terdapat korelasi antara risiko dengan tingkat keparahan.  Sebagai  contoh  jika  risiko  serius maka tingkat keparahan tinggi dan di sisi lain, jika  risiko  tidak  terlalu  serius  maka  tingkat keparahan  rendah.  Tingkat  keparahan  dari risiko  ( severity )  untuk service FMEA  dapat dilihat pada Tabel 1.
Occurrence atau  frekuensi  kejadian adalah  nilai  probabilitas  kejadian  atau kemungkinan  penyebab  risiko  terjadi.  Untuk dapat  mengidentifikasi  frekuensi  setiap penyebab risiko dapat menggunakan Cumulative  Number  of  Component  Failures (CNF)  per  100  atau  1000  komponen.  Cara lain  untuk  mengidentifikasi  kejadian  jika penggunaan  CNF  tidak  dapat  diestimasikan seperti  penyebab  kejadian  yang  bersifat kualitatif maka penilaian dilakukan
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
berdasarkan  penilaian  ahli  (Kurniawan, 2018).  Pedoman  penilaian occurrence untuk
sistem FMEA dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 1. Severity untuk FMEA (Stamatis, 2003) Rank Dampak Keterangan 1 Tidak ada Tidak berdampak 2 Sangat sedikit Mengakibatkan sangat sedikit dampak pada sistem atau produk (konsumen tidak terganggu) 3 Sedikit Mengakibatkan sedikit dampak pada sistem atau produk (konsumen sedikit terganggu) 4 Minor Mengakibatkan dampak kecil pada sistem atau produk (konsumen mengalami gangguan kecil) 5 Moderat Mengakibatkan dampak moderat (konsumen mengalami beberapa ketidakpuasan) 6 Signifikan Produk dan kinerja sistem mengalami penurunan tetapi masih dapat dioperasikan dan aman (pelanggan mengalami ketidaknyamanan) 7 Major Performa produk mengalami dampak parah tetapi masih dapat dioperasikan dan aman, sistem tidak dapat dioperasikan (pelanggan tidak puas) 8 Ekstrim Produk tidak dapat dioperasikan tetapi aman. Sistem tidak dapat dioperasikan (konsumen sangat tidak puas) 9 Serius Berpotensi mengakibatkan dampak yang sangat berbahaya. Kepatuhan terhadap kebijakan, prosedur, hukum, peraturan, kontrak, regulasi pemerintah terancam. 10 Hazardous Mengakibatkan dampak yang sangat berbahaya terkait keselamatan, kegagalan secara mendadak. Ketidakpatuhan
terhadap kebijakan, prosedur, hukum, peraturn, dan regulasi
pemerintah. Tabel 2. Occurrence untuk FMEA (Stamatis, 2003) Rank Probabilitas Keterangan CNF/1000 1 Hampir tidak pernah Tidak mungkin terjadi, data historis tidak menunjukkan kegagalan < 0,00058 2 Tipis (sangat kecil) Kemungkinan jumlah kegagalan sangat langka 0,0068 3 Sangat sedikit Kemungkinan jumlah kegagalan sangat sedikit 0,0063 4 Sedikit Kemungkinan terjadi sedikit kegagalan 0,46 5 Kecil Kemungkinan kecil terjadinya kegagalan 2,7 6 Sedang Kemungkinan sedang terjadinya kegagalan 12,4 7 Cukup tinggi Kemungkinan jumlah kegagalan cukup tinggi 46 8 Tinggi Kemungkinan jumlah kegagalan tinggi 134 9 Sangat tinggi Kemungkinan jumlah kegagalan sangat tinggi 316 10 Hampir pasti Kegagalan hampir pasti > 316

## 3. METODE PENELITIAN
Pengumpulan  data  dalam  penelitian dilakukan  melalui  proses  wawancara  dengan responden  di  BDRS  Kota  Bandung  dan pengambilan  data  sekunder.  Rantai  pasok darah  pada  penelitian  ini  melibatkan  tiga stakeholder , yaitu pihak PMI Kota Bandung, BDRS,  dan  pasien.  Pada  rantai  pasok  darah di Kota Bandung, BDRS melakukan peramalan  atau  perencanaan  stok  produk darah  serta  alat  dan  bahan  berdasarkan permintaan  pasien  dan  data  historis.  BDRS memesan  produk  darah  kepada  pihak  PMI Kota  Bandung  dengan  mengisi form  order dan  dikirimkan  melalui  aplikasi  pengiriman pesan.  Pengiriman  produk  darah  dilakukan secara  rutin (dropping) oleh  pihak  PMI sebanyak  tiga  kali  dalam  satu  minggu,  yaitu setiap  hari  Senin,  Rabu,  dan  Jumat.  Ketika BDRS  memesan  produk  darah  di  luar pemesanan  rutin,  maka  pihak  BDRS  sendiri yang  mengambil  produk  darah  ke  PMI dengan driver dari rumah sakit.
Setelah  produk  darah  tiba  di  BDRS, staf BDRS mengecek administrasi, kesesuaian  kuantitas  produk  darah  yang dipesan,  dan  kualitas  dari  produk  darah. Ketika  produk  darah  yang  dipesan  berlebih dan  merupakan  produk  darah  yang  distok  di BDRS,  maka  produk tersebut  akan  disimpan di BDRS dan mengisi form order yang baru.
Jika  produk  darah  yang  dipesan  tidak  sesuai maka akan dikembalikan ke pihak PMI Kota Bandung.  Pengecekan  kondisi  produk  darah yang dilakukan oleh staf BDRS hanya dilihat dari  kelayakan  labu  darah  dan  suhu  yang sesuai  lalu  disimpan  di  tempat  penyimpanan darah yang berupa lemari pendingin.
Saat  adanya  permintaan  dari  pasien, maka  pihak  rumah  sakit  akan  mengisi form order untuk  memesan  produk  darah  dengan mengisi  data  pasien  dan  membawa  sampel darah  pasien.  Pihak  BDRS  akan  memeriksa kecocokan  sampel  darah  pasien  dengan  stok produk  darah  yang  tersedia  atau  dikenal sebagai kegiatan pengujian crossmatch . Pada pengujian crossmatch sampel  darah  pasien dan  produk  darah  cocok  maka  produk  darah dapat  didistribusikan  ke  pasien  oleh  pihak rumah sakit.
Penelitian  ini  terdiri  dari  delapan tahapan yaitu:
a. Penyusunan kuesioner
konstruk
berdasarkan model SCOR
Pada  tahap  ini  dilakukan  penyusunan kuesioner  konstruk  berdasarkan  proses pada model SCOR untuk menentukan dan mengidentifikasi  risiko  pada  rantai  pasok darah.
b. Penyebaran  kuesioner  konstruk  kepada ahli
Pertanyaan kuesioner konstruk yang telah disusun  sebelumnya  disebarkan  kepada para  ahli  baik  akademisi  maupun  pihak BDRS  yang  ditujukan  untuk  mengetahui kesesuaian  dengan  proses  pada  model SCOR  di  BDRS.  Adapun  pihak  BDRS yang  menjadi  responden  adalah  kepala unit BDRS dan dua orang staf BDRS.
c. Penyusunan perbaikan kuesioner konstruk Pada  tahap  ini  dilakukan  perbaikan kuesioner konstruk berdasarkan saran dari dosen dan pihak BDRS.
d. Penyebaran kuesioner konstruk ke BDRS Pada  tahap  ini  dilakukan  penyebaran kuesioner yang telah diperbaiki sebelumnya kepada pihak BDRS. Dengan melakukan  hal  ini,  risiko-risiko  yang dapat  terjadi  dapat  diidentifikasi  secara langsung melalui hasil penyebaran kuesioner kepada pihak BDRS.
e. Identifikasi risiko Dalam  tahap  ini  risiko-risiko (risk  event) yang dapat terjadi pada rantai pasok darah dapat
diidentifikasi berdasarkan penyebaran kuesioner kepada pihak BDRS  dengan  melakukan  pemetaan SCOR untuk setiap proses.
f. Pengisian nilai severity Pemberian  nilai severity untuk  setiap kejadian  risiko  yang  dapat  terjadi  pada rantai  pasok  darah  yang  dilakukan  oleh ahli  untuk  mengetahui  seberapa  besar dampak  yang  dihasilkan  apabila  risiko tersebut terjadi.
g. Pembuatan fishbone diagram untuk menganalisis risiko kejadian
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  risiko menggunakan Fishbone  Diagram untuk mengidentifikasi  sumber  risiko (risk agent) .
h. Pengisian nilai occurences Pemberian  nilai occurrences untuk risk agent atau penyebab risiko untuk mengetahui  probabilitas  terjadinya  risiko tersebut.  Pemberian  nilai occurences dilakukan  oleh  ahli  yang  berpengalaman di  bidang  rantai  pasok  darah  di  BDRS
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
tersebut dan berdasarkan penggunaan data kejadian di BDRS.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN Identifikasi Risiko
Pengidentifikasian  risiko  pada  setiap atribut dilakukan berdasarkan hasil wawancara kepada pihak BDRS dan penelitian  sebelumnya.  Pengidentifikasian risiko  dilakukan  berdasarkan  pendekatan model  SCOR  dengan Supply  Chain  Risk Management . Nilai severity mengindikasikan seberapa  besar  dampak  atau  efek  yang dihasilkan  apabila  risiko  tersebut  terjadi. Nilai pembobotan tersebut didapat berdasarkan  pendapat expert .  Skala severity yang  digunakan  berdasarkan service FMEA (Blanchard,  1986  dalam  Stamatis,  2003). Keterangan ranking severity terlihat  pada Tabel  3. Ranking  severity yang  digunakan berbeda  dengan  panduan  penilaian severity yang  ditunjukkan  pada  Tabel  1  karena terdapat penyesuaian terhadap service FMEA yang memiliki empat kategori penilaian.
Berdasarkan  hasil  pengisian  kuesioner yang  telah  dilakukan,  nilai severity untuk setiap identifikasi kejadian risiko ( risk event ) yang  terjadi  di  BDRS    untuk  proses plan, source, make, deliver, dan return dapat dilihat pada Tabel 4.
Pada  rantai  pasok  darah  terdapat  34 risk event dengan penjelasan sebagai berikut:
1. Kekurangan stok darah (E1) Perencanaan  stok  darah  yang  salah  dapat mengakibatkan  kekurangan  stok  darah, sehingga tidak dapat memenuhi permintaan  pasien.  Kekurangan  stok darah  dapat  disebabkan  karena  tidak tersedianya stok darah di PMI. Pada masa pandemi  COVID-19  terjadi  penurunan pada  minat  masyarakat  untuk  melakukan donor  darah,  sehingga  suplai  produk darah menurun.
2. Kelebihan stok darah (E2) Perencanaan  stok  darah  yang  salah  dapat mengakibatkan  stok  darah  berlebih  yang berdampak pada peningkatan biaya penyimpanan produk darah, produk darah juga  memiliki  masa  kedaluwarsa  yang beragam.  Masa  kedaluwarsa  membuat produk darah tidak dapat disimpan terlalu lama karena akan terbuang sia-sia.
3. Kesalahan perhitungan perencanaan darah (E3)
Perhitungan  perencanaan  darah  dilakukan secara  manual  berdasarkan  permintaan darah yang telah dipesan dan data historis.
Perencanaan darah dilakukan untuk produk Packed  Red  Cells dan  produk Fresh  Frozen  Plasma ,  sedangkan  produk lainnya  dipesan  berdasarkan  permintaan atau kebutuhan pasien. Kesalahan perhitungan  perencanaan  darah  dapat mengakibatkan  kekurangan  stok  atau kelebihan stok.
4. Kekurangan stok alat dan bahan (E4) Perencanaan  stok  alat  dan  bahan  yang salah  dapat  mengakibatkan  kekurangan alat dan bahan, kurangnya stok dikhawatirkan mengganggu proses pemeriksaan golongan darah dan pengujian crossmatch .  Stok  alat  dan bahan  terutama  bahan  yang  digunakan sekali pakai seperti reagen, yellow tip , dan lain-lain.  Pemesanan  alat  dan  bahan disesuaikan  dengan  kebutuhan  produk darah.
5. Kelebihan stok alat dan bahan (E5) Perencanaan  stok  alat  dan  bahan  yang salah dapat mengakibatkan kelebihan stok, alat  dan  bahan  yang  berlebih  dan  tidak sesuai dengan perencanaan dapat berdampak  pada  biaya  penyimpanan, selain  itu  bahan  seperti reagen memiliki masa kedaluwarsa sehingga jika menyimpan  stok  terlalu  lama  maka  akan terbuang.
6. Kesalahan  perhitungan  perencanaan  stok alat dan bahan di BDRS (E6)
Pengadaan  alat  dan  bahan  disesuaikan dengan  perencanaan  stok  darah.  Jika terjadi kesalahan perhitungan dan terdapat perbedaan dengan perencanaan stok darah, maka  dapat  terjadi  kekurangan  ataupun kelebihan  stok  alat  dan  bahan  untuk pengujian, baik pengujian golongan darah atau crossmatch .
7. Tidak  tersedianya  alat  dan  bahan  pada supplier (E7)
Ketidakpastian dari pihak eksternal seperti supplier sulit  untuk  dihindari, contohnya  seperti  risiko tidak tersedianya alat  dan  bahan  pada supplier .  Risiko  ini dapat berdampak pada kegiatan pengujian golongan darah dan pengujian crossmatch . Tidak adanya ketersediaan alat dan bahan pada supplier membuat  pihak  BDRS kekurangan stok alat dan bahan dan dapat
mengganggu  aktivitas-aktivitas  di  BDRS terutama untuk proses “Make” .
8. Ketidaksesuaian  alat  dan  bahan  dengan yang dipesan (E8) Ketidaksesuaian  alat  dan  bahan  yang datang dari supplier dengan yang dipesan merupakan risiko yang dapat menghambat aktivitas penggunaan alat.
9. Tidak tersedianya stok darah di PMI (E9) Ketidakpastian  dari  pihak  PMI  seperti tidak  tersedianya  stok  darah  di  PMI merupakan  risiko  yang  dapat  berdampak pada  keberlangsungan  hidup  pasien.  Stok darah  di  PMI  didapat  dari  donor  darah. Semenjak  pandemi  COVID-19,  minat donor  darah  sangat  menurun  sehingga stok darah di PMI tidak tersedia.
10. Ketidaksesuaian  darah  dengan  yang dipesan (E10)
Ketidaksesuaian pemesanan darah berdampak  pada  stok  di  BDRS  dan menghambat  kegiatan  di  BDRS  juga memerlukan waktu lebih untuk mendapatkan  produk  darah  yang  sesuai yang telah dipesan sebelumnya.
Ketidaksesuaian  pemesanan  ini  salah satunya  dapat  diakibatkan  dari  kesalahan komunikasi  dengan  pihak  PMI  atau human error .
11. Alat  dan  bahan expired untuk  pengujian golongan darah (E11)
Alat  dan  bahan  yang  telah expired tidak dapat dipakai sehingga dapat menghambat kegiatan  pengujian  golongan  darah.  Alat dan  bahan  yang expired biasanya  terjadi karena mengalami penumpukan.
12. Kerusakan  pada  alat  dan  bahan  untuk pengujian golongan darah (E12) Alat dan bahan yang rusak saat persiapan pengujian golongan darah dapat
menghambat pelaksanaan kegiatan pengujian golongan darah.
13. Alat  dan  bahan expired untuk  pengujian crossmatch (E13) Alat  dan  bahan  yang  telah expired tidak dapat dipakai sehingga dapat menghambat kegiatan  pengujian crossmatch .  Alat  dan bahan  yang expired biasanya  terjadi karena mengalami penumpukan.
14. Kerusakan  pada  alat  dan  bahan  untuk pengujian crossmatch (E14)
Alat dan bahan yang rusak saat mempersiapkan  pengujian crossmatch akan menghambat pengujian crossmatch .
15. Kesalahan pengisian data pasien (E15)
Kesalahan  pengisian  data  pasien  dapat terjadi saat pengisian formulir permintaan produk  darah.  Kesalahan  pengisian  data pasien berdampak pada kekeliruan pemesanan produk darah dan keselamatan pasien  tersebut.  Sebagai  contoh  perawat salah  mengisi  data  pasien  dengan  jenis produk  darah  yang  berbeda  dari  yang seharusnya, hal tersebut sangat membahayakan  pasien  dan  pihak  BDRS akan  memesan  produk  darah  yang  salah ke PMI.
16. Kesalahan  pengecekan  sampel  darah pasien (E16)
Risiko  ini  salah  satunya  dapat  terjadi karena  kesalahan  staf  dalam  membaca keterangan sampel darah pasien  dan form permintaan produk darah sebelum pengujian crossmatch . Kesalahan tersebut berdampak  pada  keselamatan  pasien  dan kegiatan  pengujian crossmatch menjadi terhambat.
17. Data dan sampel pasien tertukar (E17)
Data dan sampel pasien tertukar berdampak pada permintaan dan pemesanan  produk  darah.  Selain  itu,  data dan  sampel  pasien  tertukar  sangat membahayakan  pasien  karena  menerima produk darah yang salah.
18. Kesalahan  hasil  pemeriksaan  golongan darah (E18)
Kesalahan  hasil  pemeriksaan  golongan darah seperti salah melihat hasil pemeriksaan  berdampak  pada  permintaan produk darah. Kesalahan hasil uji tersebut dapat  membuat  pihak  BDRS  memesan produk dengan golongan darah yang salah dan sangat membahayakan pasien.
19. Kesalahan dalam proses crossmatch (E19) Kesalahan  dalam  melihat  hasil  pengujian atau  kesalahan  pelaksanaan  prosedur pengujian  merupakan  salah  satu  contoh kesalahan  dalam  proses crossmatch . Terjadinya kesalahan dalam proses crossmatch dapat berdampak pada produk darah yang diterima oleh pasien.
20. Kondisi darah expired (E20)
Darah  yang expired dapat  terjadi  jika menyimpan  stok  terlalu  lama,  produk darah  seperti packed  red  cell memiliki masa  kedaluwarsa  selama  satu  bulan, produk  darah frozen  plasma setelah mencair  hanya  bisa  bertahan  selama  tiga
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi E-ISSN: 2550-083X
jam,  dan  produk  darah  lainnya  yang memiliki masa kedaluwarsa yang beragam.  Kondisi  darah expired akan langsung dibuang dan tidak dapat dipakai.
21. Adanya penumpukan darah (E21)
Penumpukan  darah  dapat  terjadi  ketika pihak BDRS salah meramalkan permintaan,  stok  yang  berlebih  dapat membuat  adanya  penumpukan  darah.
Produk  darah  yang  memiliki  masa kedaluwarsa  yang  cukup  singkat  tidak bisa  disimpan  terlalu  lama  atau  produk akan expired .
22. Kerusakan pada labu darah (E22) Kerusakan  pada  labu  darah  dapat  terjadi seperti  bocor  atau  sobek.  Produk  darah yang  memiliki  risiko  kerusakan  labu darah  yang  tinggi  adalah fresh  frozen plasma karena  berwujud  es  atau  padat sehingga  rawan  pecah.  Produk frozen plasma yang  berwujud  es  membuat  staf kesulitan  memeriksa  kondisi  labu  seperti kondisi  labu  bocor  atau  kondisi  labu sobek.  Sedangkan  kerusakan  pada  labu darah packed red cells dapat dilihat secara mudah,  seperti  terjadi  kebocoran  yang akan  segera  diketahui  karena  berwujud cair.
23. Kesalahan penyimpanan darah (E23) Kesalahan  penyimpanan  produk  darah dapat  berpengaruh  pada  kondisi  darah. Terdapat  perbedaan  cara  penyimpanan untuk  beberapa  produk  darah.  Kesalahan tersebut dapat merusak kondisi darah dan membuat  produk  darah  tidak  layak  untuk dipakai.  Contoh  produk  darah packed red cells yang  disimpan  di  refrigerator sedangkan  produk fresh  frozen  plasma harus disimpan di freezer .
24. Keterlambatan pengiriman darah (E24) Hal  ini  dapat  menghambat  pelaksanaan pengiriman  darah  ke  pasien,  terlebih  jika pasien membutuhkan darah segera. Keterlambatan  pengiriman  darah  bisa terjadi  salah  satunya  karena  kondisi  lalu lintas  atau  staf  PMI  yang  lupa  untuk mengirimkan pesanan ke BDRS.
25. Kerusakan  darah  pada  saat  proses pengiriman (E25)
Hal  yang  dapat  terjadi  adalah  labu  darah yang rusak atau suhu pada alat penyimpanan  darah  yang  tidak  sesuai sehingga  dapat  mengakibatkan  kerusakan pada produk darah.
26. Tidak tersedianya driver dari pihak rumah sakit (E26) Driver yang tersedia di rumah sakit dalam satu shift hanya  dua  orang.  Jumlah  yang sedikit  memungkinkan  tidak  tersedianya driver rumah  sakit  untuk  mengambil produk  darah  ke  PMI.  Berdasarkan wawancara dengan pihak BDRS seringnya  terjadi  tidak  tersedianya driver karena sedang digunakan di unit lain. 27. Kerusakan darah pada saat pendistribusian ke pasien (E27)
Alasan  yang  mungkin  adalah  darah  tidak disimpan  dalam  suhu  yang  sesuai  atau darah  telah  lama  berada  di  suhu  ruangan sehingga  membuat  kondisi  darah  rusak. Darah  yang  rusak  tidak  bisa  dipakai  dan pasien harus memesan ulang produk darah ke BDRS.
28. Ketidaksesuaian darah yang didistribusikan (E28)
Hal  ini  akan  sangat  berdampak  pada keselamatan  pasien.  Hal  ini  dapat  terjadi karena  kekeliruan  staf  dalam  memeriksa produk darah yang hendak didistribusikan ke pasien.
29. Keterlambatan pengiriman alat dan bahan
(E29)
Hal  ini  dapat  menghambat  seluruh kegiatan di BDRS seperti proses pengujian  golongan  darah  dan  pengujian crossmatch . 30. Ketidaksesuaian  alat  dan  bahan  yang didistribusikan (E30)
Pemesanan ulang perlu dilakukan. Hal ini dapat  terjadi  karena  kekeliruan  staf supplier atau  karena  terjadi  kesalahan komunikasi saat melakukan pemesanan.
31. Kerusakan  alat  dan  bahan  pada  proses pengiriman (E31)
Alat  dan  bahan  yang  digunakan  salah satunya  terdapat  alat  yang  berbahan  kaca (tabung  reaksi)  sehingga  perlu  untuk berhati-hati dalam proses pengiriman agar tidak terjadi kerusakan.
32. Produk darah yang tidak sesuai dikembalikan ke PMI (E32)
Ketidaksesuaian  produk  darah  dengan yang dipesan dapat menghambat pemenuhan  permintaan  produk  darah, terutama  ketika  produk  darah  yang  tidak sesuai  sangat  dibutuhkan  dalam  waktu cepat.
33. Produk darah yang cacat dikembalikan ke PMI (E33)
Produk darah yang cacat saat datang akan langsung  dikembalikan  ke  PMI  dan meminta produk darah yang baru. Hal ini sangat menghambat pemenuhan permintaan produk darah, terutama ketika produk  darah  yang  cacat  tersebut  sangat dibutuhkan dalam waktu cepat. 34. Produk darah yang tidak sesuai dikembalikan ke BDRS (E34) Hal  ini  dapat  terjadi  karena human  error. Selama  produk  darah  masih  dalam  kondisi baik  maka  dapat  dikembalikan  ke  BDRS.
Tabel 3. Keterangan rangking severity FMEA untuk service Ranking Dampak Deskripsi 1 Negligible Dampak kerusakan sangat kecil atau tidak terlalu berarti 2 Marginal Dampak kerusakan kecil 3 Critical Dampak kerusakan besar 4 Catstrophic Dampak kerusakan sangat besar
Keterangan Ranking Severity
Tabel 4. Pemetaan model SCOR
Level  1
Aktivitas Risk event Kode Severity Kekurangan stok darah E1 3 Kelebihan stok darah E2 3 Kesalahan perhitungan perencanaan darah E3 3 Kekurangan stok alat dan bahan E4 3 Kelebihan stok alat dan bahan E5 2 Kesalahan perhitungan perencanaan stok alat dan bahan di BDRS X E6 2 Tidak tersedianya alat dan bahan pada supplier E7 3 Ketidaksesuaian alat dan bahan dengan yang dipesan E8 2 Tidak tersedianya stok darah di PMI E9 3 Ketidaksesuaian darah dengan yang dipesan E10 2 Alat dan bahan expired untuk pengujian golongan darah E11 3 Kerusakan pada alat dan bahan untuk pengujian golongan darah E12 3 Alat dan bahan expired untuk pengujian crossmatch E13 3 Kerusakan pada alat dan bahan untuk pengujian crossmatch E14 3 Kesalahan pengisian data pasien E15 4 Kesalahan pengecekan sampel darah pasien E16 4 Data dan sampel pasien tertukar E17 4 Pengujian Golongan Darah Kesalahan hasil pemeriksaan golongan darah E18 4 Pengujian Crossmatch darah dengan sampel Kesalahan dalam proses crossmatch E19 4 Kondisi darah expired E20 4 Adanya penumpukan darah E21 3 Kerusakan pada labu darah E22 2 Kesalahan penyimpanan darah E23 3 Keterlambatan pengiriman darah E24 4.0 Kerusakan darah pada saat proses pengiriman E25 4.0 Pengambilan Darah ke PMI (Selain Pengiriman Rutin) Tidak tersedianya driver dari pihak Rumah Sakit E26 3.0 Kerusakan darah pada saat pendistribusian ke pasien E27 3 Ketidaksesuaian darah yang didistribusikan E28 3 Keterlambatan pengiriman alat dan bahan E29 3 Ketidaksesuaian alat dan bahan yang didistribusikan E30 3 Kerusakan alat dan bahan pada proses pengiriman E31 4 Produk darah yang tidak sesuai dikembalikan ke PMI E32 3 Produk darah yang cacat dikembalikan ke PMI E33 3 Pengembalian produk darah ke BDRS X Produk darah yang tidak sesuai dikembalikan ke BDRS X
E34 3 Return Plan Perencanaan Stok Darah Perencanaan Pengadaan Alat dan Bahan di BDRS X Source Pengadaan Alat dan Bahan yang digunakan di BDRS X dari Supplier Pengadaan Stok Darah dari PMI Pengembalian produk darah ke PMI Make Persiapan Alat dan Bahan untuk Pengujian Golongan Darah Persiapan Alat dan Bahan untuk Pengujian Crossmatch Pengisian Data dan Sampel Pasien Penyimpanan Darah Deliver Pendistribusian Darah Dari PMI ke BDRS X Pendistribusian Darah ke Pasien Pendistribusian Bahan dan Alat ke BDRS X

## Identifikasi Penyebab Risiko
Setelah  mengetahui  risiko  atau risk event dan  nilai severity, langkah  selanjutnya
adalah  mengidentifikasi  penyebab  risiko. Penyebab  terjadinya  suatu  risiko  disebut sebagai risk  agent .  Pada  penelitian  ini, risk
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
agent didapat  dengan  menggunakan  metode Fishbone  Analysis .  Penyebab  risiko  yang didapat  menggunakan Fishbone  Analysis juga  melewati  tahap  validasi  dengan expert yang  berpengalaman  di  BDRS.  Berikut  ini merupakan  salah  satu  contoh  Diagram Fishbone kejadian risiko  untuk setiap  atribut pada  proses plan yang  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Berdasarkan hasil dari data, wawancara,  dan  pengisian  kuesioner  yang telah  dilakukan,  nilai occurrence diberikan berdasarkan  probabilitas  penyebab  risiko terjadi di BDRS. Nilai occurence didapatkan dengan  menggunakan  konsep  CNF/1000 (Stamatis,  2003)  dan  berdasarkan  penilaian expert .  Nilai ranking  occurrence yang diberikan  pada  penelitian  ini  menggunakan panduan  seperti  ditunjukkan  pada  Tabel  5. Nilai  ini  berbeda  dengan  panduan  penilaian occurrence yang  ditunjukkan  pada  Tabel  2 karena  terdapat  modifikasi  dan  penyesuaian terhadap service FMEA.  Tabel  2  untuk panduan  penilaian occurrence menunjukkan 10  kategori,  tetapi  karena  penilaian severity pada service FMEA  terdiri  dari  empat
kategori  (Tabel  3),  maka  kategori ranking occurrence disesuaikan menjadi empat kategori.  Pelayanan  BDRS  termasuk  ke dalam service FMEA karena merupakan unit pelayanan  rumah  sakit  yang  bertanggung jawab terhadap ketersediaan produk darah.
Terdapat  29 risk  agent (penyebab terjadinya  risiko)  teridentifikasi  yang  dapat dilihat  pada  Tabel  6.  Dari  29 risk  agent tersebut  hanya  dua risk  agent yang menggunakan konsep Cummulative  Number of  Component  Failures (CNF/1000)  dan  27 risk agent berdasarkan penilaian expert . Dua risk agent  yang  menggunakan  perhitungan CNF/1000  adalah  tidak  ada  pencatatan  data masa  kedaluwarsa  produk  darah  (A18)  dan produk  darah  yang  rawan  rusak  (A23). Contoh perhitungan pengidentifikasian penyebab risiko (CNF/1000) untuk penyebab risiko A23 di mana terdapat enam labu darah yang rusak dalam rentang waktu dua bulan:
CNF/1000 = 6/1000 = 0,006
→ masuk ke dalam kategori 1 sesuai dengan Tabel 5. Kekurangan Stok Darah Man Kesalahan perhitungan peramalan stok darah Human error Materials Cadangan stok darah tidak memenuhi Permintaan darah meningkat signifikan Method Terlambat memesan stok darah Human error Cara  memprediksi kedatangan yang salah Salah melakukan perencanaan Human error ceroboh lupa Pandemi COVID-19 Penyakit musiman Kesalahan penentuan waktu pengiriman Fluktuasi permintaan Pandemi COVID-19
Gambar 1. Diagram Fishbone untuk risiko kekurangan stok darah
Tabel 5. Keterangan ranking occurrence FMEA untuk service
Tabel 6. Agen risiko ( risk agent )

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  hasil  wawancara, pengolahan data, dan analisis terdapat 34 risk event yang  terjadi  di  rantai  pasok  darah BDRS  Kota  Bandung  yang  dipetakan menggunakan  model  SCOR.  Dari  34 risk
event dilakukan
analisis penyebab
menggunakan Fishbone Analysis dan metode FMEA,  dihasilkan  29 risk  agent .  Terdapat penyesuaian dalam penilaian rangking severity dan occurence pada  metode  FMEA.
Pelayanan  BDRS  termasuk  ke  dalam service FMEA  karena  merupakan  unit  pelayanan rumah  sakit  yang  bertanggung  jawab terhadap ketersediaan produk darah.
Risiko dan penyebab risiko yang sudah diidentifikasi dapat dilanjutkan pada penelitian  berikutnya  dengan  melakukan penilaian  antara risk  event dan risk  agent sehingga  diketahui risk  agent yang  perlu diprioritaskan untuk mendapatkan penanganan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Universitas Kristen  Maranatha  yang  telah  membiayai penelitian ini dan pihak BDRS Kota Bandung yang  memberikan  izin  untuk  melakukan penelitian.
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi E-ISSN: 2550-083X

## DAFTAR PUSTAKA
Boonyanusith,  W.,  &  Jittamai,  P.  (2018). Blood Supply Chain Risk Management using  House  of  Risk  Model. Walailak Journal  of  Science  and  Technology
(WJST) , 16 (8),
573–591. https://doi.org/10.48048/wjst.2019.347 2 Fahimnia,  B.,  Jabbarzadeh,  A.,    &  Sabouhi, F. (2017) Sustainability  Analysis  under Disruption Risks. Institute of Transport and Logistic Studies.
International  Society  of  Blood Transfusion . (2022). Blood  Supply  Management . https://www.isbtweb.org/isbt-working- parties/blood-supply-management.html Jannah,  M.,  &  Siswanti,  D.  (2017).  Analisis Penerapan  Lean  Manufacturing  untuk Mereduksi  Over  Production  Waste Menggunakan  Value  Stream  Mapping dan  Fishbone  Analysis.  Jurnal  STT Malang. Jüttner,  U.,  Peck,  H.,  &  Christopher,  M. (2003). Supply chain risk management: outlining an agenda for future research . International  Journal  of  Logistics Research  and  Applications , 6 (4),  197– 210. https://doi.org/10.1080/136755603100 01627016 Kurniawan,  D.  C.  (2018). Analisis  dan
Mitigasi  Risiko  Proses  Make,  Deliver, Return  dengan  Pendekatan  Model Green Supply Chain Operation Reference  (Green  SCOR)  dan  Metode House  of  Risk  (HOR)  pada  PT. Globalindo Intimates . Universitas
Islam Indonesia.
Narasimhan,  R.,  &  Talluri,  S.  (2009). Perspectives  on  risk  management  in
supply chains. In Journal of Operations  Management (Vol.  27, Issue 2, pp. 114–118).
https://doi.org/10.1016/j.jom.2009.02.0 01 Osorio,  A.  F.,  Brailsford,  S.  C., &  Smith,  H. K.  (2015).  A  structured  review of quantitative models in the blood supply chain:  A  taxonomic  framework  for decision-making. International Journal of Production Research , 53 (24), 7191– 7212. https://doi.org/10.1080/00207543.2015
.1005766 Paul,  J.  (2014). Transformasi  Rantai  Suplai Dengan Model SCOR . ppm manajemen. Stamatis,  D.  H.  (2003). Failure  mode  and effect  analysis :  FMEA  from  theory  to execution . ASQ Quality Press.