## MANAJEMEN RISIKO MUTU GULA KRISTAL PUTIH DI PABRIK GULA PADJARAKAN KABUPATEN PROBOLINGGO
Yuli Wibowo 1 , Bambang Herry Purnomo 1 , Erin Nur Putriani 1*
1 Jurusan Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Jember Email: putriani.erin@gmail.com

## ABSTRACT
PG. Padjarakan is one of the state-owned sugar factory under PTPN XI. that exist in East Java. Currently, some companies engaged in the sugar industry are faced with the level of competition. This requires that the company is able to produce quality products and in accordance with market demand so that companies get the maximum profit.  A company in doing the development can not be separated from the risks that may or will occur. The purpose of this research are to identify risks, analyze risk level and formulate risk control strategy  at  Sugar  factory  of  Padjarakan.  The  research  method  used  to  analyze  the magnitude of risk factor using fuzzy logic and control strategy using analytical hierarchy process. The results show that the risk factors that affect PG. Padjarakan include raw material risk, processing risk and human resource risk, based on the calculation that the risk  of  Raw  Materials  is  high.  While  the  results  of  the  calculation  of  the  risk  of  the Processing  Process  are  in  the  medium  category.  The  results  of  the  risk  calculation Processing Process are in the medium category. The results of the calculation of the risk value of Human Resources are in the high category. All aggregation values obtained from these three risks are included in the high risk category. For control strategies, the highest priority is Human Resource Training.
Keyword: Sugar Industry, Quality Risk, Raw Materials, Human Resources.

## PENDAHULUAN
Indonesia  sebagai  negara  agraris memiliki sumber daya alam yang beraneka ragam  serta  memiliki  potensi  pertanian. Potensi pertanian merupakan penyumbang pertumbuhan ekonomi terbesar di
Indonesia,  salah  satunya  peranan  penting sektor pertanian yaitu pemenuhan kebutuhan  pokok.  Pemenuhan  kebutuhan pokok ini salah satunya adalah produk gula kristal  putih  (GKP).  Kriteria  mutu  GKP yang  berlaku  di  Indonesia  (SNI)  saat  ini pada dasarnya mengacu pada kriteria lama yang  dikenal  dengan  SHS  (Superieure Hoofd  Suiker),  yang  perkembangannya kemudian  mengalami  modifikasi  dan terakhir SNI 3140.3:2010 (Kuswurj, 2009).
PT Perkebunan Nusantara XI mengelola 16 Pabrik Gula di Provinsi Jawa
Timur,  salah  satu  Pabrik  Gula  yang dikelola  oleh  PTPN  XI  adalah  PG.
Padjarakan.  Produk  gula  yang  dihasilkan PG.  Padjarakan  merupakan  jenis  Gula Kristal  Putih  (GKP  2).  Berdasarkan standart kualitas dinyatakan oleh lembaga Badan  Standarisasi  Nasional  Indonesia (BSNI) gula kristal masuk dalam kategori SNI 3140.3.2010 dengan parameter kualitas  warna  gula  (ICUMSA)  <300  IU, besar jenis butir (BJB) <1.2 mm dan kadar air  0.1%.  Proses  produksi  GKP  di  PG.
Padjarakan kadang-kadang masih berwarna  putih  kecoklatan  serta  belum mencapai  kategori  minimal  warna  gula (ICUMSA)  <300  dan  besar  jenis  butir (BJB) >1.2 mm.
Proses  produksi  yang  dilakukan industri gula memiliki risiko-risiko.
Industri  gula  pada  saat  ini  dihadapkan masalah  tingkat  persaingan.  Hal  ini mengharuskan perusahaan mampu memproduksi produk yang berkualitas dan
sesuai  dengan  SNI  yang  berlaku.  Oleh karena itu, perlu adanya manajemen risiko yang  baik  sehingga  dapat  meminimalisir dan dapat mencegah risiko tersebut.
Said  dan  Intan,  (2001)  menyatakan bahwa
dalam mengembangkan agroindustri  terdapat  risiko-risiko  yang mungkin  terjadi.  Adanya  potensi  risiko maka  perlu  adanya  manajemen  risiko untuk mengurangi risiko tersebut. Manajemen risiko dilakukan untuk menganalisis  serta  mengendalikan  risiko dalam kegiatan produksi gula kristal putih.
Kemudian  tujuan  yang  ingin  dicapai dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi  risiko-risiko pada Pabrik Gula  Padjarakan,  menganalisis  tingkat risiko  pada  Pabrik  Gula  Padjarakan, merumuskan  strategi  pengendalian  risiko pada Pabrik Gula Padjarakan.

## METODE

## Alat dan Bahan
Alat yang digunakan dalam penelitian adalah  perangkat  keras  komputer,  serta perangkat  lunak  utama  dalam  pengolahan data penelitian yaitu Microsoft Excel 2010, software Expert Choice 2011 dan software MatLab R2007b .
Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuesioner pakar yaitu, kuesioner  fuzzy,  kuesioner  bobot  faktor,
kuesioner penilaian rulebase, dan kuesioner AHP.

## Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Pabrik Gula Padjarakan Kabupaten Probolinggo.
Waktu  penelitian  dilakukan  pada bulan April sampai Juni 2018.

## Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  dilakukan  dalam empat tahapan penting yaitu :
1. Studi Pendahuluan
Pada  tahapan  ini  dilakukan  penelitian pendahuluan  di  Pabrik  Gula  Padjarakan yang  mencakup  observasi  lapang,  survei pakar dan studi pustaka.
2. Identifikasi Permasalahan
Tahapan  ini  dilakukan  bertujuan  untuk menemukan  risiko-risiko  yang  dihadapi oleh  Pabrik  Gula  Padjarakan  bersama pakar melalui wawancara.
3. Diagnosa Risiko
Tahapan  ini  dilakukan  untuk  menilai risiko-risiko  yang  telah  teridentifikasi menggunakan kuesioner fuzzy.
4. Strategi Pengendalian Risiko
Tahapan ini dilakukan untuk menentukan alternatif  pilihan  pengendalian  risiko menggunakan kuesioner AHP.

## Gambar 1  Tahapan penelitian

## Metode Pengumpulan Data
Data  yang  dikumpulkan  terdiri  dari data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh dari observasi lapang, wawancara  dengan  pakar  dan  hasil kuesioner.  Pakar  penelitian  terdiri  dari  3 orang untuk masing-masing metode analisis yang terdiri dari Karyawan/Pekerja Pabrik  Gula  Padjarakan  (5  orang)  dan Dosen  Fakultas  Teknologi  Pertanian  (1 orang).
Data  sekunder  diperoleh  dari  studi pustaka  meliputi  data  penunjang  yang berkaitan  dengan  proses  produksi  Pabrik Gula  Padjarakan.  Data-data  penunjang lainnya diperoleh dari jurnal online, skripsi peneliti lain dan sebagainya.
Metode Pengolahan Data
1. Diagnosa Risiko
Pada tahapan diagnosa risiko menggunakan  metode  logika  fuzzy  dan software  yang  membantu  dalam  proses perhitungan  adalah  MatLab  R2007b. Adapun  tahapan  diagnosa  risiko  sebagai berikut :
a. Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalah  bertujuan  untuk mendapatkan  faktor-faktor  risiko  yang terdapat  pada  Pabrik  Gula  Padjarakan. Berdasarkan  hasil  wawancara  pakar, adapun indikator-indikator yang digunakan pada setiap risiko dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Indikator-indikator risiko
No Faktor Risiko Indikator 1. Bahan Baku a. Budidaya tanaman b. Perawatan tanaman
c. Jadwal tebang angkut
d. Waktu tunggu giling 2. Proses Pengolahan a. Vacuum masakan
b. Vacuum penguapan c. Proses pemurnian d. Supplay uap 3. Sumber Daya Manusia a. Jadwal pelatihan/ training b. Kejelihan panca indera c. Kontrol rutin d. Motivasi kerja
Sumber: Data diolah (2018)
b. Penilaian
Penilaian  masing-masing  indikator menggunakan tiga skala, yaitu nilai 1 untuk
“Rendah”,  3  untuk  “Sedang”  dan  5 digunakan untuk “Tinggi”. Penilaian fuzzy menggunakan  pembobotan  pada  tiap-tiap input  indikator  risikonya.  Bobot  pada masing-masing  indikator  menggunakan skala  0-100.  Jika  dijumlah  dalam  setiap faktor  risiko  yaitu  100.  Nilai  label  risiko dapat dilihat pada Tabel 2 .

## Tabel 2 Nilai label risiko
No Variabel Nilai Label Risiko 1 Output: Risiko  industri pabrik gula Tinggi/Sedang/Rendah 2 Input: a. Risiko  bahan baku b. Risiko  proses
pengolahan c. Risiko sumber  daya manusia Tinggi/Sedang/Rendah Tinggi/Sedang/Rendah Tinggi/Sedang/Rendah
c. Pengembangan Aturan
Bentuk kaidah-kaidah mengolah data, dalam hal ini adalah tingkat risiko industri gula  pasir  menggunakan  aturan if-Then atau  metode rulebase. Salah  satu  contoh aturan (rulebase) dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Rulebase Aturan 1 Parameter Nilai IF Risiko bahan baku Rendah And Risiko proses pengolahan Rendah And Risiko sumber daya manusia Rendah THEN Risiko pada industri rendah d. Pengembangan Mesin Inferensi Mesin  inferensi  adalah  komponen sistem  pakar  yang  memanipulasi  dan mengarahkan pengetahuan sehingga tercapai  kesimpulan.  Konfigurasi  sistem fuzzy dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4 Konfigurasi sistem fuzzy
No. Konfigurasi Keterangan 1. Sistem fuzzy Mamdani 2. Metode AND Minimum 3. Metode OR Maksimum 4. Metode IMPLIKASI Minimum 5. Metode AGREGASI Maksimum 6. Metode DEFUZZIFIKASI Centroid 7. Fungsi keanggotaan Bahu

## 2. Strategi Pengendalian Risiko
Strategi  pengendalian  risiko  disusun berdasarkan  skenario.  Setelah  dilakukan analisis risiko dengan menggunakan sistem pakar  yang  dibantu  dengan  sistem  FIS (Fuzzy Inference System) diperoleh skenario.
Rumusan strategi pengendalian risiko menggunakan metode analytical hierarchy process  (AHP).  Adapun  4  prinsip  dasar AHP sebagai berikut :
a. Penyususan Hierarki (Decomposition) Struktur hierarki keputusan perumusan  strategi  pengendalian  risiko mutu di Pabrik Gula Padjarakan terdiri dari 5 tingkatan level yaitu fokus/goal (level 1), faktor  (level  2),  aktor  (level  3),  tujuan (level 4), dan alternatif (level 5).
Fokus/goal  (level  1)  :  Formulasi strategi pengendalian risiko mutu di Pabrik Gula Padjarakan
 Faktor  (level  2)  :  Biaya  (B),  Kualitas Bahan  Baku  (KBB),  Kualitas  SDM (KSDM), dan Teknologi (T).
 Aktor  (level  3)  :  Petani  Supplier  (PS), Manajer Perusahaan (MP), Pusat Pelatihan  (PP),  Pekerja  (PK),  dan Pemerintah (PM).
 Tujuan (level 4) : Kontinyuitas Produksi (KP),  Mengurangi  Risiko  Cacat  Produk (MRC),  dan  Meningkatkan  Daya  Saing Produk (MDS).
 Alternatif (level 5) : Melakukan Kontrol Kualitas (MKK),
Memperbaiki
Teknologi  Proses  yang  Produktif  dan Efisien  (MTP),  Mengembangkan  Sistem Informasi  Sumber  Daya  &  Operasi
Perusahaan (MSI), dan Pelatihan Sumber
Daya Manusia (PSDM).
b. Pengukuran
Perbandingan
(Comparative Judgement)
Prinsip ini membuat penilaian tentang kepentingan relatif dua elemen pada suatu tingkat  tertentu  dalam  kaitannya  dengan tingkat  di  atasnya.  Hasil  penilaian disajikan  dalam  matriks  perbandingan berpasangan (pairwise comparison). Adapun  tabel  skala  dasar  perbandingan dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 Skala dasar perbandingan Intensitas Tingkat Kepentingan Definisi 1 Sama penting 3 Sedikit lebih penting 5 Lebih penting 7 Sangat lebih penting 9 Mutlak lebih penting 2, 4, 6, 8 Nilai diantara kedua dipertimbangkan Nilai kebalikan Nilai  tingkat  kepentingan  jika dilihat dari arah yang berlawanan.  Misalnya  jika  A sedikit  lebih  penting  dari  B (intensitas  3),  maka  berarti  B
sedikit kurang penting dibanding A (intensitas 1/3).
Sumber: Saaty (1988)
c. Penetapan  Prioritas  (Synthesis  of Priority)
Pengolahan  matriks  pendapat  terdiri dari dua tahap yaitu pengolahan horizontal dan  pengolahan  vertikal.  Kedua  jenis pengolahan  tersebut  dilakukan  untuk Matriks  Pendapat  Individu  (MPI)  dan Matriks  Pendapat  Gabungan  (MPG). Pengolahan vertikal dilakukan setelah MPI dan MPG diolah secara horizontal, dimana MPI dan MPG harus memenuhi persyaratan inkonsistensi.
Jika  pakar  yang  digunakan  lebih  dari satu  orang,  maka  pendapat  dari  masing- masing  pakar  perlu  diagregasi  terlebih dahulu membentuk MPG.
𝑔(𝑖𝑗) = √ 𝑋 𝑘=1 𝑚 𝑚 (𝑎 𝑖𝑗 )𝑘 Keterangan : g (ij) = elemen MPG baris ke-i kolom ke-j m = jumlah pakar (aij) k  =  elemen  baris  ke-i  kolom  ke-j  dari MPI ke-k Pengolahan secara horizontal menunjukkan prioritas suatu elemen dalam satu  tingkat  terhadap  elemen  lain  pada tingkat  diatasnya.  Terdiri  dari  tiga  bagian yaitu  penentuan  vektor  prioritas  (vektor eigen), uji konsistensi, dan revisi MPI dan MPG  yang  memiliki  rasio  inkonsistensi tinggi.  Rumus-rumus  yang  digunakan adalah :
 Perkalian baris (Zi),
𝑍𝑖 = √∏ 𝑛 𝑎 𝑖𝑗
𝑘=1 𝑛  Perhitungan  vektor  prioritas
(VP) atau eigen vektor,
𝑉𝑃 = √∏ 𝑛 𝑎 𝑖𝑗 𝑘=1 𝑛 ∑ 𝑛 𝑖=1 √∏ 𝑛 𝑎 𝑖𝑗 𝑘=1 𝑛
 Perhitungan nilai eigen maksimum (λmax),
 𝑉𝐴 = (𝑎 𝑖𝑗 ) x VP ; dengan VA=(Vai )
 𝑉𝐵 = 𝑉𝐴 𝑉𝑃 ;    dengan VB = (𝑉 𝑏𝑖 ) 𝜆𝑚𝑎𝑥 = 1 𝑛 ∑ 𝑉𝑖 𝑖=𝑘 ; untuk in
Pengolahan  vertikal  menunjukkan prioritas  setiap  elemen  terhadap  elemen yang  lainnya  dalam  satu  tingkatan. Pengolahan  vertikal  dilakukan  dengan menyusun  prioritas  pengaruh  setiap  unsur pada  tingkat  hierarki  keputusan  tertentu terhadap  sasaran  utama  atau  fokus.  Bila Cvij  didefenisikan  sebagai  nilai  prioritas pengaruh  unsur  ke-j  pada  tingkat  ke-i terhadap sasaran utama, maka :
𝐶 𝑣𝑖𝑗 = ∑ 𝐶 ℎ𝑖𝑗 (𝑡; 𝑖 = 1) 𝑥 𝑉𝑊 (𝑡; 𝑖 − 1)
untuk i = 1, 2, …dst Keterangan :
C_hij (t;i=1)  =  nilai  prioritas  yang  ke-i terhadap unsur ke-t pada tingkat diatasnya  (i=1),  yang  diperoleh dari hasil pengolahan horizontal. VW (t;i-1) = nilai prioritas pengaruh unsur ke-t  pada  tingkat  ke  (i-t) terhadap  sasaran  utama,  yang diperoleh  dari  hasil  pengolahan horizontal. d. Konsistensi Logis (Logical Consistency) Konsistensi logis, menjamin bahwa semua elemen  dikelompokkan  secara  logis  dan peringkatkan secara konsisten .
 Perhitungan indeks inkonsistensi (CI),
CI = 𝜆𝑚𝑎𝑥 − 𝑛 𝑛 − 1
 Perhitungan rasio inkonsistensi (CR),

## CR = CI RI
RI  merupakan  indeks  acak  (random  index) yang  dikeluarkan  oleh  Oak  Ridge  Laboratory (Saaty,  1993)  dari  matriks  yang  berorde  1-10 dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 Random consistency index (RI) n RI n RI 1 0 6 1.252 2 0 7 1.341 3 0.525 8 1.404 4 0.882 9 1.452 5 1.115 10 1.484 HASIL DAN PEMBAHASAN 1. Analisis Risiko Mutu
Analisis Risiko Mutu Setiap Variabel
a. Risiko bahan baku
Berdasarkan  hasil  penilaian  pakar yang telah dilakukan, hasil penilaian risiko bahan  baku  yang  diperoleh  dapat  dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7 Penilaian risiko bahan baku Indikator Bobot Agregasi Nilai Indeks Budidaya tanaman 18,33 4,16 76 Perawatan tanaman 18,33 3,51 64 Jadwal tebang angkut 23,34 4,16 97 Waktu tunggu giling 40,00 4,16 166 Total 404 Sumber: Data diolah (2018)

## Gambar 2  Himpunan fuzzy pada variabel bahan baku
Perhitungan Derajat Keanggotaan Nilai x = (404)
 µRendah[404] = 0 ; 350  x
 µSedang[404] = (433-x)/(433-350); 433 350   x 34 . 0 350 433 404 433 4] µSedang[40    
 µTinggi[404] = (x-350)/(433-350) ;
433
350   x 65 . 0 350 433 350 404 4] µTinggi[40    
Berdasarkan  penilaian  pakar,  hasil perhitungan  yang  diperoleh  pada  risiko bahan  baku  sebesar  404.  Hal  ini mengindikasikan bahwa risiko bahan baku pada  PG.  Padjarakan  termasuk  kategori risiko  tinggi,  dengan  derajat  keanggotaan µTinggi  (0.65)  dan  µSedang  (0.34).  Nilai derajat  keanggotaan  yang  diperoleh  jika mendekati  1  maka  mendekati  kebenaran. Hal  ini  dapat  terjadi  karena,  tebu  yang ditebang dengan kurun  waktu  kurang dari 2  bulan.  Hal  ini  berdasarkan  kutipan  Nita (2012)  yang  menyimpulkan,  “Dalam merencanakan  bahan  baku  tebu  terlebih dahulu  yang dilakukan oleh sinder kebun, setelah  areal  tanam  diperoleh  kemudian dilakukan  analisis  terkait  produktivitas lahan.  Setelah  itu  dilakukan  pengolahan lahan, penanaman tanaman sampai tanaman  tebu  siap  untuk  ditebang. Sebelum  dilakukan  penebangan  atau  tebu dinyatakan  siap  untuk  ditebang    (masak optimal)  2  bulan  sebelum  tebu  ditebang dilakukan  analisis  pendahuluan  untuk mengetahui  taksasi  atau  perkiraan  nilai brix yaitu nilai yang menunjukkan tingkat kemasakan tebu.
b. Risiko proses pengolahan
Berdasarkan  hasil  penilaian  pakar yang telah dilakukan, hasil penilaian risiko proses  pengolahan  yang  diperoleh  dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8 Penilaian risiko proses pengolahan Indikator Bobot Agregasi Nilai Indeks Vacuum masakan 23.33 4.16 96.98 Vacuum penguapan 23.33 4.16 96.98 Proses pemurnian 26.67 4.16 110.86 Supply uap 26.67 2.89 77.15 Total 381.98 Sumber: Data diolah (2018)
Perhitungan Derajat Keanggotaan
Nilai x = (381.98)
 µRendah[381,98] = 0 ; 350  x
 µSedang[381,98]  =  (433-x)/(433-350)  ; 433 350   x 61 . 0 350 433 98 . 381 433 1.98]
µSedang[38    
 µTinggi[381,98]  =  (x-350)/(433-350)  ;
433 350   x 38 . 0 350 433 350 98 . 381 .98] µTinggi381    
Berdasarkan  penilaian  pakar,  hasil perhitungan  yang  diperoleh  pada  risiko proses pengolahan sebesar 381.98. Hal ini mengindikasikan  bahwa  risiko  proses pengolahan pada PG. Padjarakan termasuk kategori  risiko  sedang,  dengan  derajat keanggotaan  µTinggi  (0.38)  dan  µSedang (0.61).  Nilai  derajat  keanggotaan  yang diperoleh jika mendekati 1 maka mendekati  kebenaran.Hal  ini  dapat  terjadi karena  proses  kristalisasi  menggunakan pan  masakan  vacuum  (hampa),  sehingga tidak  akan  merusak  gula  yang  dihasilkan. Pada  saat  proses  penguapan,  suhu  yang digunakan terlalu tinggi terutama di badan
pemanas  (BP)  akhir  sehingga  dapat merusak  sukrosa  pada  nira.  Pada  proses pemurnian,  pengaturan  pH,  suhu  dan waktu  tinggal  sesuai  dengan  SOP  yang telah ditentukan sehingga kotoran mampu diendapkan  secara  maksimal.  Supply  uap
ini  berasal  dari  stasiun  ketel  (boiler), kemungkinan bahan bakar yang digunakan berkurang  sehingga  boiler  tidak  mampu menyuplai uap panas. Jika itu terjadi akan menghambat seluruh proses pengolahan.
Gambar 3 Himpunan fuzzy pada variabel proses pengolahan
Gambar 4 Himpunan fuzzy pada variabel sumber daya manusia
c. Risiko sumber daya manusia
Berdasarkan  hasil  penilaian  pakar yang telah dilakukan, hasil penilaian risiko sumber daya manusia yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9 Penilaian risiko sumber daya
manusia Indikator Bobot Agregasi Nilai Indeks Jadwal pelatihan/ training 16.67 4.16 69.30 Kejelihan  panca indera 30.00 4.92 147.61 Kontrol rutin 30.00 4.16 124.71 Motivasi kerja 23.33 3.51 81.94 Total 423.54
Berdasarkan  penilaian  pakar,  hasil perhitungan  yang  diperoleh  pada  risiko sumber  daya  manusia  menunjukkan  nilai 423.54.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa risiko  sumber  daya  manusia  pada  PG. Padjarakan termasuk kategori risiko tinggi, dengan derajat keanggotaan µTinggi (0,88) dan µSedang (0,11). Nilai derajat
keanggotaan yang diperoleh jika
mendekati  1  maka  mendekati  kebenaran. Hal  ini  dapat  terjadi  karena  jadwal pelatihan  pekerja  tidak  rutin  dilakukan, sehingga  mengakibatkan  pekerja  kurang pengetahuan  dan  tidak  begitu  terlatih. Kejelihan  panca  indera  pekerja  kurang maksimal, kemungkinan karena faktor usia rentan  40-44,  sehingga  produk  yang dihasilkan  kurang  maksimal.  Dan  untuk kontrol  rutin  peralatan  kurang  maksimal sebelum  giling  sehingga  masih  saja  ada permasalahan  yang  dihadapi  ketika  giling berlangsung.

## 2. Agregasi Variabel Risiko Mutu
a. Aplikasi fungsi implikasi
Pada metode Mamdani, fungsi
implikasi  yang  digunakan  adalah  harga min.  Berikut  ini  merupakan  hasil  fungsi implikasi :
[R1]   IF Risiko Bahan Baku SEDANG And Risiko Proses Pengolahan SEDANG And Risiko Sumber Daya  Manusia SEDANG THEN  tingkat  risiko SEDANG αPredikat 1 = µRBB SEDANG ∩ µRPP SEDANG ∩ µRSDMSEDANG = min[(0.34);(0.61);(0.11)]
= 0.11
[R2]   IF Risiko Bahan Baku SEDANG And Risiko Proses Pengolahan SEDANG And Risiko Sumber Daya  Manusia TINGGI THEN  tingkat  risiko TINGGI αPredikat 2 = µRBB SEDANG ∩ µRPP SEDANG ∩ µRSDM TINGGI = min[(0.34);(0.61);(0.88)]
= 0.34
[R3]   IF Risiko Bahan Baku SEDANG And Risiko Proses  Pengolahan TINGGI And  Risiko  Sumber Daya  Manusia SEDANG THEN  tingkat  risiko TINGGI αPredikat 3 = µRBB SEDANG ∩ µRPP TINGGI ∩ µRSDM SEDANG
= min[(0.34);(0.38);(0.11)] = 0.11
[R4]   IF Risiko Bahan Baku SEDANG And Risiko Proses  Pengolahan TINGGI And  Risiko  Sumber Daya  Manusia TINGGI THEN  tingkat  risiko TINGGI αPredikat 4 = µRBB SEDANG ∩ µRPP TINGGI ∩ µRSDM TINGGI
= min[(0.34);(0.38);(0.88)] = 0.34
[R5]   IF Risiko Bahan Baku TINGGI And Risiko Proses Pengolahan SEDANG And Risiko Sumber Daya  Manusia SEDANG THEN  tingkat  risiko SEDANG αPredikat 5 = µRBB TINGGI ∩ µRPP SEDANG ∩ µRSDM SEDANG = min[(0.65);(0.61);(0.11)] = 0,11
[R6]   IF Risiko Bahan Baku TINGGI And Risiko Proses Pengolahan SEDANG And Risiko Sumber Daya  Manusia TINGGI THEN  tingkat  risiko TINGGI αPredikat 6 = µRBB TINGGI ∩ µRPP SEDANG ∩ µRSDM TINGGI = min[(0.65);(0.61);(0.88)] = 0.61
[R7]   IF Risiko Bahan Baku TINGGI And Risiko Proses  Pengolahan TINGGI And  Risiko  Sumber Daya  Manusia SEDANG THEN  tingkat  risiko TINGGI αPredikat 7 =  µRBB TINGGI ∩  µRPP TINGGI ∩ µRSDM SEDANG = min[(0.65);(0.38);(0.11)] = 0.11
[R8]   IF Risiko Bahan Baku TINGGI And Risiko Proses  Pengolahan TINGGI And  Risiko  Sumber Daya  Manusia TINGGI THEN  tingkat  risiko TINGGI αPredikat 27 = µRBB TINGGI ∩ µRPP TINGGI ∩ µRSDM TINGGI
= min[(0.65);(0.38);(0.88)]
= 0.38
Aplikasi fungsi setiap aturan,
digunakan  metode  Max  untuk  melakukan komposisi  antar  semua  aturan.  Hasil  dari verifikasi  menggunakan  MatLab  dapat dilihat pada Gambar 5.
Hasil  verifikasi  output  nilai  risiko menggunakan  aplikasi  MatLab  yaitu sebesar  423,  artinya  kategori  nilai  risiko yang diperoleh PG. Padjarakanyaitu tinggi. Oleh  karena  itu,  dengan  adanya  software MatLab  tersebut  mempermudah  dalam perhitungan defuzzyfikasi.
Setelah merumuskan setiap level pada struktur AHP, kemudian dilakukan pembobotan  pada  masing-masing  kriteria
pada  setiap  level  oleh  ketiga  pakar. Selanjutnya dilakukan penggabungan pendapat  dari  masing-masing  pakar  yang telah memberikan pembobotan. Dari hasil penggabungan pendapat ini diolah kembali sehingga didapatkan dua model
perhitungan  horizontal  dan  pengolahan vertikal.  Berikut  ini  hasil  perhitungan pembobotan  hirarki  dapat  dilihat  pada Gambar 6.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  bobot formulasi  strategi  pengendalian  risiko mutu, faktor/kriteria dengan bobot prioritas tertinggi  yaitu  Kualitas  Bahan  Baku (0,388).  Kualitas  bahan  baku  yang  baik maka  akan  mempengaruhi  kualitas  gula
kristal putih yang dihasilkan. Aktor dengan bobot  prioritas  tertinggi  yaitu  Pekerja (0.258).  Pekerja  yang  kompeten  akan bekerja  secara  benar  sehingga  dalam proses  on-farm  dan  off-farm  dapat dilakukan  dengan  baik.  Tujuan  dengan bobot prioritas tertinggi yaitu Mengurangi Risiko  Cacat  Produk  (0.323).  Jika  proses on-farm sampai off-farm dilakukan secara baik  dan  benar  maka  dapat  mengurangi kecacatan produk yang dihasilkan. Alternatif  yang  dipilih  adalah  yang memiliki  bobot  prioritas  tertinggi  yaitu Pelatihan  SDM  (0.317).  Pelatihan  SDM dilakukan  untuk  menambah  skill  dan pengetahuan  pekerja  sehingga  mampu bekerja dengan baik.
Gambar 5 Hasil daerah komposisi
Gambar 6  Hierarki pengendalian risiko

## KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari hasil dan pembahasan yaitu sebagai berikut :  Faktor  risiko  yang  mempengaruhi  PG. Padjarakan  meliputi  risiko  bahan  baku, risiko proses pengolahan dan risiko sumber daya manusia.
Berdasarkan hasil perhitungan  diperoleh  nilai  risiko  Bahan Baku  sebesar  404,  nilai  risiko  Proses Pengolahan sebesar 381.98 dan nilai risiko Sumber  Daya  Manusia  sebesar  423.54. Keseluruhan  untuk  nilai  agregasi  ketiga Risiko  diatas  memperoleh  nilai  423, sehingga  tergolong  faktor  risiko  tinggi. Berdasarkan  perhitungan  pakar,  alternatif terpilih  yaitu Pelatihan SDM  dengan nilai bobot  tertinggi  (0.317).  Pelatihan  yang dilakukan nantinya mampu mengatasi dan meminimalisir munculnya risiko yang ada di  PG.  Padjarakan  dalam  segala  bidang pekerjaan.

## DAFTAR PUSTAKA
Alamsyah, B. D. 2013. Aplikasi Manajemen  Risiko  Pada  Industri Kecil Nata De Coco (Studi Kasus Di Ud.  Citra  Mandiri  Margo  Mulyo Muktisari-Jember). Jember: Teknologi Hasil Pertanian Universitas Jember. Darwin,  P.  2013.  Menikmati  Gula  Tanpa Rasa Takut. Yogyakarta: Sinar Ilmu.
Dewan  Gula  Indonesia.  2009.  Hasil Perhitungan  Biaya  Pokok  Produksi (BPP)  Gula  Petani  Tahun  2009. Jakarta: Dewan Gula Indonesia.
Kusumadewi,  S.  dan  H.  Purnomo.  2004.
Aplikasi Logika Fuzzy untuk
Pendukung  Keputusan.  Edisi  1. Yogyakarta: Graha Ilmu. Kuswurj, R., 2009. Sugar Technology and Research:  Kualitas  Mutu  Gula Kristal  Putih.  Institut  Teknologi Surabaya, Surabaya.
http://www.risvank.com  [26  Juli 2018]. Lahay, R. 2009. Pemuliaan Tanaman Tebu.
Medan: Departemen Budidaya Pertanian, Fakultas Pertanian, Universitas Sumatera Utara.
Mulyadi,  2005.  Akuntansi  Biaya.  Edisi
Kelima. Yogyakarta: UPPAMP
YKPN Universitas Gajah Mada
Naba, A. 2009. Belajar Cepat Fuzzy Logic Menggunakan  Matlab.  Yogyakarta: ANDI. Perkebunan  Nusantara,  PT.  2016.  Pabrik Gula.http://ptpn11.co.id/page/pabrik -gula. [Diakses pada 15 Juli 2018]. Saaty,  T.L.  1988.  Multicriteria  Decision Making:  The  Analytic  Hierarchy Process.  Pittsburgh:  University  of Pittsburgh, RWS Publication. Sari,  N.D.K.  2012.  Analisis  Pengendalian
Persediaan Bahan Baku Tebu Dalam Pembuatan  Gula  Pasir  Di  Pabrik Gula  Soedhono  Kabupaten  Ngawi. Skripsi. Surakarta: Fakultas Pertanian    Universitas  Sebelas Maret. Sawit.  2004.  Kajian  Komparasi  dari Perspektif Indonesia. Jakarta: Sekretariat Dewan Ketahanan Pangan.
Soekartawi. 2001. Pengantar Agroindustri. Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada. Sunaryo,  T.  2009.  Manajemen  Risiko Finansial. Jakarta: Salemba Empat.