## Analisis Risiko Proyek Sistim Disaster Recovery Center dengan Sistim Kerjasama Build Operate Transfer
Fitri Haryanti¹, Iwan Krisnadi², Minarnita Y Verawati Bakara³
¹ ² ³ Manajemen Telekomunikasi, Universitas Mercu Buana
E-mail : fhispace@gmail.com¹, iwankrisnadi@yahoo.com², verabakara@yahoo.com³

## Abstrak
Penelitian  ini  melakukan Risk  Assessment untuk  mengetahui  dan  mengelola potensi  risiko-risiko  pada  proyek  sistem Disaster  Recovery  Center (DRC) dengan  menggunakan  sistem  kerjasama  bisnis Build  Operate  Transfer (BOT) yang  dipandang  dapat  membantu  dari  segi  sumber  dana  pembiayaan  proyek dari  pihak  rekanan  swasta.  Pada  penelitian  ini  kategori  risiko  yang  akan dianalisis  dikelompokkan  menjadi  beberapa  kategori  yaitu  risiko  pada  masa konstruksi (Build  level), masa  Operasional (Operate  level), dan  masa  Transfer (Transfer level) . Masing-masing kategori Risiko tersebut diidentifikasi potensi- potensi  Risiko  yang  mungkin  terjadi.  Hasil  dari  pengolahan  data  kuesioner menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) serta  metode Probability  Impact  Matrix dari  28  (dua  puluh  delapan)  variabel  risiko  yang teridentifikasi di awal diperoleh 15 (lima belas) variabel risiko diantaranya yang termasuk  dalam  klasifikasi High  Risk dan  13  (tiga  belas)  variabel  risiko termasuk  dalam  klasifikasi Medium  Risk .  Dari  hasil  analisis  alokasi  risiko terdapat  4  (empat)  variabel  risiko  yang  termasuk  dalam  perbedaan  alokasi, risiko-risiko  ini  memiliki  peluang  yang  besar  menimbulkan  perselisihan  serta tuntutan  antara  pihak-pihak  yang  terkait  dalam  kontrak  konsesi.Berdasarkan hasil  analisis  risiko  tersebut  dirumuskan  strategi  yang  dapat  dilakukan  untuk mencegah/menghilangkan,  membagi/mentransfer,  atau  mengurangi  kerugian /dampak yang terjadi.
Kata Kunci – AHP, BOT, DRC, Identifikasi Risiko, Manajemen Risiko, Probability Impact Matrix , Risk Assessment .

## Abstract
This  study conducts  Risk Assessment  to  identify and manage potential risks in the development of Disaster Recovery Center (DRC) System with Build Operate Transfer  (BOT)  cooperation  scheme.  In  this  study,  risk  variables  will  be grouped  into  several  categories:  risks  during  construction  (Build  level), Operational period (Operate levels), and time transfer (Transfer level). Each of the risk categories identified potential risks that may occur. Initially the results of the questionnaire data processing using Analytical Hierarchy Process (AHP) and the method of Probability Impact Matrix of the 28 identified risks variables obtained 15 risk variables as High Risk classification and 13 risk variables as Medium  Risk  classification.  From  the  analysis  of  the  allocation  of  risk,  there
are 4 (four) variables included in the different risk allocation, these risks have a great opportunity leading to disputes and claims between parties involved in the  concession  contract.Based  on  the  risk  analysis  results,  strategies  are formulated to prevent / eliminate, sharing / transfer, or reduce losses / impacts.
Keywords –  AHP,  BOT,  DRC,  Probability  Impact  Matrix,  Risk  Assessment, Risk Identification, Risk Management.
Received November 2014 Accepted for Publication February 2015

## 1  PENDAHULUAN
Suatu  Proyek Disaster  Recovery  Center (DRC)  yang  baik  tentu  saja memerlukan dana  yang tidak sedikit.   Biaya investasi  Sistem  DRC  relatif  tinggi, sehingga  bila  menggunakan  dana  perusahaan  yang  terbatas  akan  mengakibatkan biaya  pemeliharaan  dan  operasional core  business perusahaan  yang  lain terbengkalai.Dengan skema kerjasama Build Operate Transfer (BOT), diharapkan sumber-sumber  dana  yang  ada  pada  pihak  swasta  lain  dapat  membantu  proses pembangunan  proyek  Sistem  DRC.Smith  (1999)  mendefinisikan  Manajemen Risiko sebagai proses identifikasi, pengukuran dan kontrol keuangan dari sebuah Risiko yang mengancam aset dan penghasilan dari sebuah perusahaan atau proyek yang  dapat  menimbulkan  “kerusakan”  atau  kerugian  pada  perusahaan  tersebut. Dengan demikian diharapkan baik perusahaan yang diamati sebagai pemilik lahan maupun  investor  sebagai  rekanan  swasta  dapat  bekerjasama  dengan  baik  dan dapat mereduksi kerugian/dampak risiko yang mungkin terjadi.
Agar perusahaan  pemilik lahan  (grantor) dapat  mencapai tujuan sesuai  yang diharapkan  dalam  skema  pembiayaan  BOT  ini,  maka  perlu  dilakukan risk assessment untuk  mengetahui  dan  mengelola  potensi  risiko-risiko  pada pembangunan sistem DRC dengan kerjasama BOT. Oleh karena itu penelitian ini mengidentifikasi  potensi-potensi  Risiko  yang  mungkin  terjadi  dalam  sistem kerjasama  BOT  pada  proyek  sistem  DRC,  kemudian  dilakukan  analisis  tingkat penting  risikonya  menggunakan metode  Probability  and  Impact  matrix dengan bantuan  teknik Analitycal  Hierarchy  Process (AHP)  untuk  membantu mengklasifikasikan variabel risiko berdasarkan pembobotan frekuensi/probabilitas dan dampak/peluang, serta dilakukan analisis terhadap alokasi risiko sebagai dasar perumusan  strategi  yang  dapat  dilakukan  untuk  mencegah/menghilangkan  atau mengurangi kerugian /dampak yang terjadi akibat risiko  –risiko  yang berdampak tinggi.
Penelitian ini selanjutnya mengidentifikasikan risiko yang termasuk dalam klasifikasi berisiko  tinggi ,  sehingga  dapat  ditentukan  strategi  alokasi  risiko  serta strategi mitigasi risiko yang tepat.

## 2  KAJIAN PUSTAKA
Konsep Disaster Recovery Center (DRC) DRC  merupakan  suatu  fasilitas  dalam  perusahaan  yang  berfungsi  untuk mengambil  alih  fungsi  suatu  unit  ketika  terjadi  gangguan  serius  yang  menimpa
satu  atau  beberapa  unit  kerja  penting  di  perusahaan,  seperti  pusat  penyimpanan dan  pengolahan  data  dan  informasi.  Infrastruktur disaster  recovery mencakup fasilitas :
 Data Center
 Wide Area Network (WAN)
 Telekomunikasi
 Local Area Network (LAN)
 Hardware
 Software/ Aplikasi.
Infrastruktur  tersebut  merupakan  salah  satu  dasar  penelitian  ini  untuk mengidentifikasi  risiko-risiko  yang  mungkin  terjadi  dalam  proyek  Sistem  DRC dengan kerjasama Build Operate Transfer (BOT).
Konsep Kerjasama Build Operate Transfer (BOT)
Pola BOO/BOT dikenal luas di dunia, sebagai salah satu jalan keluar bagi permasalahan  dana  dalam  membangun  infrastruktur,  seperti  sarana  transportasi, telekomunikasi dan listrik. Beberapa proyek infrastruktur sudah banyak dilakukan dengan  cara  privatisasi,  di  mana  peran  swasta  lebih  dominan  dibanding pemerintah.  Kondisi  ini  mempengaruhi  hubungan  kontrak  kedua  belah  pihak, masing-masing mempunyai posisi dengan hak dan kewajiban dengan konsekuensi yang  sama.  Semua  ini  dimaksudkan  untuk  memberikan  peyanan  publik  dengan standar yang lebih tinggi, transparan, dan bertanggung jawab.

## Manajemen Risiko
Risiko  adalah  buah  dari  ketidakpastian,  dan  tentunya  ada  banyak  sekali faktor  –  faktor  ketidakpastian  pada  sebuah  proyek  yang  tentunya  dapat menghasilkan  berbagai  macam  risiko.  Smith  (1999)  mendefinisikan  Manajemen Risiko sebagai proses identifikasi, pengukuran dan kontrol keuangan dari sebuah Risiko yang mengancam aset dan penghasilan dari sebuah perusahaan atau proyek yang dapat menimbulkan “kerusakan” atau kerugian pada perusahaan tersebut.
Dalam  penentuan  potensi-potensi  risiko  terdapat  perbedaan-perbedaan yang dimungkinkan dengan  cara atau pendekatan  yang dilakukan, kondisi  aktual proyek,  letak  geografis  proyek,  serta  pengalaman  yang  telah  dilakukan sebelumnya. Berikut adalah beberapa kategori risiko yang dikemukakan beberapa ahli dibidangnya.
Tabel 1 Beberapa Kategori Risiko oleh Beberapa Ahli dibidangnya
Kategori Risiko Potensi Risiko pada sistem BOT Dias  dan  Ioannou (1995) Kreydieh (1996) Wang, Tiong, Ting,  dan  Ashley (1999) Development Phase risiko teknologi risiko teknologi risiko kredit risiko kredit risiko penawaaran risiko penawaaran Construction Phase keterlambatan penyelesaian keterlambatan penyelesaian keterlambatan penyelesaian risiko kelebihan biaya kesulitan dalam konstruksi risiko kelalaian risiko kinerja risiko kelebihan biaya risiko kerusakan lingkungan
risiko politik risiko politik risiko kelebihan biaya force majeure risiko  kinerja  tidak sesuai risiko  pembebasan lahan Operating Phase risiko kinerja risiko pasar keterlambatan penyelesaian risiko kelebihan biaya risiko persediaan raw material risiko teknologi risiko hutang risiko kinerja operasi  risiko interaksi dengan pihak ketiga risiko saham risiko operasi & pemeliharaan risiko hutang risiko saham risiko kurs mata uang Ongoing Risk risiko kenaikan suku bunga risiko  kenaikan  suku bunga risiko  kurs  mata uang risiko kurs mata uang Political Risk risiko perubahan hukum perubahan risiko hukum risiko ketidakstabilan politik risiko korupsi risiko keterlambatan dalam perijinan risiko tindakan pemerintah yang merugikan Environmental Risk risiko kerusakan lingkungan Market  &  Revenue Risk risiko pendapatan Risiko keuangan risiko inflasi risiko kenaikan suku bunga
Soeharto  (1999)  mengemukakan  pendekatan  sistematis  mengenai  manajemen risiko dibagi menjadi 3 stage utama, yaitu :
1. Identifikasi resiko
2. Analisa dan evaluasi resiko
3. Respon atau reaksi untuk menanggulangi resiko tersebut

## 3  METODOLOGI PENELITIAN
Berikut  adalah uraian metode penelitian secara singkat  sebagai  bahan dalam penyusunan manajemen risiko :
1. Penentuan Tingkat Penting Risiko
 Identifikasi kategori risiko serta variabel risiko.
 Identifikasi frekuensi terjadinya risiko serta dampak risiko tersebut.
 Identifikasi risiko yang termasuk dalam klasifikasi berisiko tinggi.
2. Penentuan Alokasi Risiko
 Identifikasi  persamaan  serta  perbedaan  persepsi  terhadap  penanggung jawab risiko serta porsi dampak risiko.
 Penentuan  penanggung  jawab  risiko  serta  porsi  dampak  risiko  yang ditanggung oleh investor dan kontraktor.
Secara  skematik  metodologi  penelitian  yang  digunakan  digambarkan  pada diagram alir berikut.
IDENTIFIKASI MASALAH MAKSUD DAN TUJUAN
METODOLOGI PENELITIAN :
1. Metode Penelitian
(Deskriptif Kualitatif)
2. Metode Pengumpulan Data
(Wawancara & kuisioner)
3. Metode Analisis Data
(AHP & Probability and
Impact Matrix) - Kajian Pustaka - Wawancara/ Brainstroming - Kuisioner IDENTIFIKASI RESIKO PENGUMPULAN DATA ANALISIS RESIKO RESPON MANAJEMEN 1. Analisis Tingkat Penting Risiko : -  Analytical Hierarchy Process -  Probability and Impact Matrix 3. Analisis Alokasi RIsiko KESIMPULAN
Gambar 1 Diagram Alir Skema Metodologi Penelitian

## Analytical Hierarchy Process (AHP) & Probability Impact Matrix
Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) merupakan  teknik  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  untuk  membantu  mengklasifikasikan  variabel  risiko berdasarkan  pembobotan  frekuensi/probabilitas  dan  dampak/peluang  untuk mengukur tingkat  penting risiko-risiko  tersebut.  Risiko  yang telah diukur tingkat pentingnya selanjutnya akan dipetakan pada Probability Impact Matrix, sehingga kita  dapat  dengan  cepat  mengidentifikasi  risiko  untuk  melihat  kemungkinan  dan dampak  dari  risiko  dengan  mempertimbangkan  hambatan  dan  peluang,  yang diklasifikasikan  sebagai:  dampak  tinggi,  dampak  sedang  dan  dampak  rendah untuk  menentukan  tingkat  penting  risiko-risiko  tersebut  sebagai  pedoman perumusan  strategi  mitigasi  risiko-risiko  tersebut.  Dalam  PMBOK  Guide  (2008) digunakan  matrik  probabilitas-dampak  ( Probability  and  Impact  Matrix )  untuk pengklasifikasian risiko.
Gambar 2 Probability and Impact Matrix (Sumber : PMBOK Guide, 2008 )
Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  diperkenalkan  oleh  Thomas  Saaty (1980),  merupakan  suatu  perangkat  pengambil  keputusan  yang  efektif  untuk permasalahan yang kompleks, serta membantu pengambil keputusan menentukan prioritas  dan  membuat  keputusan  yang  terbaik.  Pada  prinsipnya  AHP  digunakan untuk menentukan bobot prioritas atau bobot untuk alternatif-alternatif solusi dan kriteria-kriteria  yang  digunakan  untuk  menilai  alternatif  tersebut.  Metode “ pairwise comparison ”  (perbandingan  berpasangan)  AHP  mempunyai kemampuan  untuk  memecahkan  masalah  yang  diteliti  multi-obyek  dan  multi kriteria  yang  berdasar  pada  perbandingan  preferensi  dari  tiap  elemen  dalam hierarki.  “ Pairwise  comparison ”  AHP  menggunakan  data  yang  ada  bersifat kualitatif  berdasarkan  pada  persepsi,  pengalaman,  intusisi  hingga  dirasakan  dan diamati,  namun  kelengkapan  data  numerik  tidak  menunjung  untuk  memodelkan secara kuantitatif.
Berikut penentuan Skala frekuensi/probabilitas, dampak dan peluang.
Tabel 2 Skala Frekuensi/Probabilitas, Dampak dan Peluang
Frekuensi/Probabilitas  Dampak/ Impact Peluang/ Opportunity 1 : Selalu 2 : Sering 3 : Cukup sering 4 : Kadang-kadang 5 : Tidak pernah 1 : Sangat Merugikan sekali 2 : Kerugian besar 3 : Cukup merugikan 4 : Kerugian kecil
5 : Kerugian dapat diabaikan
1 : Sangat Menguntungkan sekali 2 : Keuntungan besar 3 : Cukup menguntungkan 4 : Keuntungan kecil 5 : Keuntungan dapat diabaikan

## Berikut adalah skala perbandingan berpasangan :
Tabel 3 Skala Perbandingan Berpasangan (Sumber : Saaty, 1980) Tingkat Kepentingan Definisi Penjelasan 1 Sama pentingnya dibanding yang lain Kedua faktor yang dibandingkan sama pentingnya 2 Moderat pentingnya dibanding yang lain Faktor yang satu sedikit lebih penting daripada faktor yang lain 3 Kuat pentingnya dibanding yang lain Faktor yang satu lebih penting daripada faktor yang lain 4 Sangat pentingnya dibanding yang lain Faktor yang satu jauh lebih penting daripada faktor yang lain 5 Ekstrim pentingnya dibanding yang lain Faktor yang satu mutlak lebih penting daripada faktor yang lain
Misalkan  dalam  satu  subsistem  operasi  terdapat  n  elemen  yang  akan
dibandingkan  yaitu  elemen …, .  Sedangkan  pembobotan  elemen- elemen operasi …, An dinyatakan dengan ..., Wn, maka penilaian  tingkat  kepentingan  elemen dibandingkan adalah ,
sehingga akan terbentuk matriks perbandingan berpasangan A [n x n] seperti tabel berikut :
Tabel 4 Matriks Perbandingan Berpasangan A [n x n] (Sumber : Saaty, 1980) ... 1 ... 1 ... 1 ... ... ... ... ... … ... ... ... ... 1
Unsur-unsur  nilai  perbandingan  pada  matriks  dinyatakan  dengan  i,j  =
1,2,3, …,n. Misalkan adalah perbandingan dari dengan . Pemberian nilai pada matriks tersebut mengikuti tata aturan  sebagai berikut : 1. Jika = α  maka = 1/α  , α<>0 ; 2. Jika memiliki tingkat kepentingan relatif yang sama dengan maka = = 1 ; 3. Hal yang khusus, = 1 untuk semua i
Setelah  didapatkan  matriks  perbandingan  berpasangan  (matriks  awal), selanjutnya akan dilakukan normalisasi  terhadap matriks  awal  untuk  menghitung bobot  relatif/prioritas.  Untuk  menguji  kekonsistenan  perhitungan  di  atas,  maka matriks perbandingan berpasangan harus mempunyai rasio konsistensi (CR) lebih kecil atau sama dengan 0,1.
…………….. (3.1)
Dimana λmaks merupakan nilai eigen maksimum dan n adalah ukuran matriks. Tahapan untuk mencari λmaks sebagai berikut :
a. Kolom matriks awal dikalikan dengan bobot prioritas.
b. Field-field sepanjang baris dijumlahkan.
c. Jumlah masing-masing baris tersebut dibagi dengan bobot prioritas
d. Hasil pembagian tersebut (tahap c) dibagi dengan jumlah kolom pada matriks awal.
…………………..….(3.2) Tabel 5 Nilai Indeks Random (RI) (Sumber : Saaty, 1980) Orde (Ukuran) Matriks 1,2 3 4 5 6 7 8 RI 0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 Orde (Ukuran) Matriks 9 10 11 12 13 14 15 RI 1.45 1.49 1.51 1.48 1.56 1.57 1.59

## 4  IDENTIFIKASI RISIKO PADA SISTEM BOT
Pada kerjasama BOT terdiri dari 3(tiga) tahapan masa konsesi, sehingga pada penelitian  ini  potensi-potensi  risiko  dikelompokkan  menjadi  beberapa  kategori berdasarkan tahapan masa konsesi yaitu :
1. Risiko pada masa Konstruksi (Build level)
2. Risiko pada masa Operasional (Operation level), dan
3. Risiko pada masa Transfer (Transfer level).
Output dari  proses  identifikasi  risiko  adalah  pembagian  potensi  risiko  pada  tiap tahapan  masa  konsesi  berdasarkan  potensi  risiko  yang  termasuk  dalam  peluang (Opportunity) dan potensi risiko yang termasuk dalam dampak (Impact).

## A. Risiko Peluang/ Opportunity
Tabel 6 Peluang/ Opportunity Risiko Build Level Risk Code Risiko Build Level X1 Menjadi Penyedia Jaringan telekomunikasi X2 Jaminan Hak Kepemilikan Fasilitas DRC
Tabel 7 Peluang /Opportunity Risiko Operate Level
Tabel 8 Peluang /Opportunity Risiko Transfer Level
B.   Risiko Dampak/ Impact
Tabel 9 Dampak /Impact Risiko Build Level Risk Code Risiko Build Level X7 Penundaan izin proyek X8 Keterlambatan proyek X9 Mutu tidak sesuai X10 Konstruksi terhenti X11 Kontraktor lalai X12 Investor bangkrut X13 Kerusakan lingkungan X14 Force Majeure
Tabel 10 Dampak/ Impact Risiko Operate Level
Risk Code Risiko Operate Level X3 Menjadi Penyedia SDM operator DRC X4 Reputasi perusahaan X5 Target Market Pelanggan yang sudah ada Risk Code Risiko Transfer Level X6 Jaminan Hak Kepemilikan Fasilitas DRC Risk Code Risiko Operate Level X15 Data Loss X16 Routing error (network : WAN & LAN) X17 Aplikasi error (software) X18 Hardware error X19 Data synchronization fail (software) X20 virus komputer X21 Human error X22 Gangguan Kelistrikan X23 Capacity overload X24 Investor bangkrut X25 Force Majeure
Tabel 11 Dampak/ Impact Risiko Transfer Level

## 5 ANALISIS DAN EVALUASI RISIKO
Analisis Risiko

## Penentuan Tingkat Penting Risiko
Berikut  adalah  tabel  hasil  pembobotan  skala  pengukuran  tingkat  penting risiko.
A. Bobot Skala Frekuensi/ Probability
Tabel 12 Nilai Pembobotan Skala Frekuensi / Probability Selalu (1) Sangat Sering (2) Cukup Sering (3) Kadang-kadang (4) Tidak Pernah (5) 1 0,63 0,39 0,24 0,15

## B. Bobot Skala Dampak /Impact
Tabel 13 Nilai Pembobotan Skala Dampak/ Impact Sangat Merugikan Sekali (1) Kerugian Besar (2) Cukup Merugikan (3) Kerugian Kecil (4) Kerugian Dapat Diabaikan (5) 1 0,63 0,39 0,24 0,15

## C. Bobot Skala Peluang /Opportunity
Tabel 14 Nilai Pembobotan Skala Peluang /  Opportunity Sangat Menguntungkan Sekali (1) Keuntungan Besar (2) Cukup Menguntungk an (3) Keuntungan Kecil (4) Keuntungan Dapat  Diabaikan (5) 1 0,63 0,39 0,24 0,15
Setelah diketahui bobot masing-masing skala, maka peneliti dapat dengan mudah untuk  mengukur  nilai  skor Probability (I)  dan Impact/Opportunity (I/O)  dengan rumus sebagai berikut :

## ………………. (5.1)
Risiko  yang  telah  diukur  skornya  selanjutnya  akan  dipetakan  pada Probability  Impact  Matrix ,  sehingga  kita  dapat  dengan  cepat  mengidentifikasi risiko  untuk  melihat  kemungkinan  dan  dampak  dari  risiko  dengan
Risk Code Risiko Transfer Level X26 Pelanggaran kontrak X27 Persaingan pasar X28 Market Loss
mempertimbangkan  hambatan  dan  peluang,  yang  diklasifikasikan  sebagai: dampak  tinggi,  dampak  sedang  dan  dampak  rendah  untuk  menentukan  tingkat penting risiko-risiko tersebut sebagai pedoman perumusan strategi mitigasi risiko- risiko  tersebut.  Sesuai  dengan  PMBOK  Guide  (2008)  maka  nilai  akhir  untuk pengklasifikasian  variabel  risiko  adalah  perkalian  antara  nilai  probabilitas  (P) kejadian dan dampak/peluang (I/O).
……………………………………………………… (5.2)
Tabel 15 Klasifikasian Nilai Akhir Variabel Risiko Risk Level Skor Nilai Akhir High risk ≥ 0, 18 Medium Risk 0,05 - 0179 Low Risk ≤ 0,05
Berikut  adalah  hasil  pengolahan  data  kuesioner  untuk  penentuan  tingkat penting risiko :
Tabel 16 Hasil Nilai Akhir Penentuan Tingkat Penting Risiko
No. Risk variable Risk Code Score Risk Level P I/O Total 1 Investor bangkrut X12 0,93 0,37 0,34
H
2 Kontraktor lalai X11 0,78 0,40 0,31 3 Jaminan Hak Kepemilikan Fasilitas DRC X6 0,80 0,36 0,29 4 Kerusakan lingkungan X13 0,65 0,41 0,27 5 Investor bangkrut X24 0,93 0,28 0,26 6 Force Majeure X14 0,85 0,28 0,24 7 Force Majeure X25 0,85 0,28 0,24 8 Pelanggaran kontrak X26 0,78 0,29 0,23 9 Target pasar Pelanggan yang sudah ada X5 0,43 0,51 0,22 10 Jaminan Hak Kepemilikan Fasilitas DRC X2 0,78 0,28 0,22 11 Capacity overload X23 0,85 0,25 0,21 12 Reputasi perusahaan X4 0,60 0,31 0,19 13 Human error X21 0,70 0,26 0,18 14 Aplikasi error (software) X17 0,78 0,23 0,18 15 Mutu tidak sesuai X9 0,70 0,25 0,18 16 Data synchronization fail (software) X19 0,78 0,22 0,17 M 17 Routing error (network : WAN & LAN) X16 0,70 0,23 0,16 18 Hardware error X18 0,70 0,23 0,16
19 Persaingan pasar X27 0,43 0,37 0,16 20 Konstruksi terhenti X10 0,78 0,20 0,16 21 Data Loss X15 0,80 0,18 0,15 22 Penundaan izin proyek X7 0,68 0,21 0,15 23 Gangguan Kelistrikan X22 0,65 0,22 0,14 24 virus komputer X20 0,65 0,20 0,13 25 penyedia Jaringan telekomunikasi X1 0,37 0,34 0,13 26 Market Loss X28 0,45 0,28 0,13 27 penyedia SDM operator X3 0,40 0,31 0,13 28 Keterlambatan proyek X8 0,28 0,25 0,07
Dari  tabel  16  dapat  diketahui  dari  28  (dua  puluh  delapan)  variabel  risiko yang  diidentifikasi,  15  (lima  belas)  variabel  risiko  diantaranya  termasuk  dalam klasifikasi High Risk dan 13(tiga belas) variabel risiko termasuk dalam klasifikasi Medium Risk.

## Penentuan Alokasi Risiko
Dari hasil analisis tingkat penting risiko, 15 variabel risiko yang termasuk dalam  klasifikasi High  Risk selanjutnya  digunakan  dalam  analisis  alokasi  risiko. Berikut  adalah  gambaran  yang  menunjukkan  persamaan  dan  perbedaan  persepsi pemetaan alokasi risiko.
Tabel 17 Pemetaan Alokasi Risiko
SR  SBR SKR SKR  SBR  SR X2 Jaminan Hak Kepemilikan Fasilitas DRC X9 Mutu tidak sesuai X11 Kontraktor lalai X12 Investor bangkrut X13 Kerusakan lingkungan X14 Force Majeure
X4 Reputasi perusahaan
X5 Target Market Pelanggan Eksisting X17 Aplikasi eror (software) X21 Human eror X23 Capacity overload X24 Investor bangkrut
X25 Force Majeure
X6 Pemilik Fasilitas DRC X26 Pelanggaran kontrak Kode Risiko Variabel Risiko PATRAKOM RTR Investor
Kecenderungan  yang  ditunjukkan  dari  gambaran  pemetaan  alokasi  risiko diatas adalah persamaan persepsi penempatan alokasi risiko. Terdapat 11 variabel risiko yang memiliki persamaan persepsi penanggung jawab serta besarnya risiko yang  ditanggung.  Namun  terdapat  4  variabel  risiko  yang  memiliki  perbedaan penanggung jawab serta besarnya risiko yang ditanggung.
Evaluasi Risiko Tingkat Penting Risiko Tinggi (High Risk)
Berikut adalah gambaran kuadran pemetaan variabel risiko yang termasuk dalam klasifikasi berisiko tinggi (High Risk).
Gambar 3 Kuadran Pemetaan Risiko Tinggi (High Risk)
Variabel risiko  yang termasuk dalam klasifikasi High Risk antara lain X12, X11, X6, X13, X24, X14, X25, X26, X5, X2, X23, X4, X21, X17, dan X9. Dari ke-15 risiko  yang  termasuk  dalam  klasifikasi High  Risk, variabel  risiko  X12-Investor bangkrut  (Dampak Build-Level )  memiliki  tingkat  potensi  risiko  paling  tinggi dengan total skor matrix sebesar 0.34. Berdasarkan diagram diatas, variabel risiko X12 merupakan risiko tinggi yang peluang terjadinya paling besar.

## Tingkat Penting Risiko Menengah (Medium Risk)
Berikut adalah gambaran kuadran pemetaan variabel risiko yang termasuk dalam klasifikasi berisiko menengah (Medium Risk).
Gambar 4 Kuadran Pemetaan Risiko Menengah (Medium Risk)
Variabel risiko yang termasuk dalam klasifikasi risiko menengah (Medium Risk) yaitu X19, X16, X18, X27, X10, X15, X7, X22, X20, X1, X28, X3, dan X8. Dari  ke-13  risiko  yang  termasuk  dalam  klasifikasi Medium  Risk ,  variabel  risiko X19- Data  synchronization  fail  (software) memiliki  tingkat  potensi  risiko  paling tinggi diantara 13 risiko menengah dengan total skor matrix yaitu 0,17.

## Alokasi Risiko
Analisis alokasi risiko pada penelitian ini menggunakan 15 variabel risiko yang  termasuk  dalam  klasifikasi High  Risk yang  berpeluang  besar  menimbulkan kerugian (impact) ataupun keuntungan (opportunity) bagi para pihak yang terkait pada  proyek  pembangunan  sistem  DRC.  Berikut  adalah  hasil  pemetaan  risiko yang menunjukkan persamaan dan perbedaan persepsi alokasi risiko.
Tabel 18 Hasil Pemetaan Persepsi Alokasi Risiko
Perusahaan Persamaan Alokasi Perbedaan Alokasi Kode Risiko Kode Risiko Perusahaan Pemilik Lahan X6, X13, X14, X25, X26, X5 X11, X23, X4, X21 INVESTOR X12, X13, X24, X14, X25, X26, X2, X17, X9
Risiko yang termasuk dalam perbedaan alokasi yaitu risiko  X11- Kontraktor  lalai,  X23- Capacity  overload ,  X4-Reputasi  perusahaan,  X21- Human Error , dimana ke-4 risiko tersebut termasuk dalam klasifikasi High Risk .

## 6  RESPON MANAJEMEN
Berdasarkan  semua  variabel  risiko  yang  telah  dipetakan  pada Gambar  3 &  G ambar  4 maka  dapat  dirumuskan  tindakan/strategi  terhadap  risiko-risiko tersebut sebagai berikut :
a. Untuk  variabel  risiko  yang  termasuk  dalam  kuadran High  Probability  and High  Impact (Probabilitas  dan  Dampak  tinggi)  merupakan  masalah  berisiko tinggi, sehingga membutuhkan perencanaan dan pertimbangan yang seksama. Hasil  dari  pengolahan  data,  variabel  risiko  yang  termasuk  dalam  kuadran  ini adalah sebagai berikut :
 Risiko  Tinggi  ( High  Risk )  terdapat  15  (lima  belas)  variabel  risiko  terdiri dari :
 Risiko  Dampak  :  X12,  X11,    X13,  X24,  X14,  X25,  X26,  X23,  X21, X17, dan X9.
 Risiko Peluang : X6, X2, dan X4.
 Risiko  Menengah  ( medium  Risk )  terdapat  7  (tujuh)  variabel  risiko  yaitu X19, X10, X20, X7, X22, X16, dan X18.
Respon  manajemen  sebaiknya  menghindari  terjadinya  risiko  dampak  dan mengeksploitasi risiko peluang.  Tindakan/strategi yang dapat dilakukan untuk menghindari/mencegah  risiko-risiko  yang  termasuk  dalam  kuadran High Probability  and  High  Impact (Probabilitas  dan  Dampak  tinggi),  sebagai berikut :
Tabel  19  Tindakan/strategi  untuk  menghindari  risiko  yang  termasuk  dalam  kuadran High
Probability and High Impact (Probabilitas dan Dampak tinggi) Risk Code Risk Variable Tindakan / Strategi X12 Investor bangkrut Mendapatkan  informasi  keuangan  yang  akurat  dari badan  keuangan  independen  dan  agen  evaluasi  risiko (Wang, Dulaimi, and Aguria, 2002) X11 Kontraktor lalai Memisahkan  secara  jelas  lingkupan  aset,  pekerja, organisasi, pembagian laba, dan strategi saat bekerjasama  dengan partner .  (Wang,  Dulaimi,  and Aguria, 2002) X6 Jaminan Hak Kepemilikan Fasilitas DRC Memasukkan  klausa  di  dalam  kontrak  perihal  Jaminan Hak  kepemilikan  pada  akhir  masa  konsesi  diserahkan kepada Pemilik Lahan. X13 Kerusakan lingkungan Mengadopsi  pengukuran  dan  konrol  polusi  yang  ketat. (Wang, Dulaimi, and Aguria, 2002) X24 Investor bangkrut Mendapatkan  informasi  keuangan  yang  akurat  dari badan  keuangan  independen  dan  agen  evaluasi  risiko (Wang, Dulaimi, and Aguria, 2002) X14 Force Majeure Mengasuransikan semua risiko force majeure yang bisa diasuransikan (Wang, Dulaimi, and Aguria, 2002) X25 Force Majeure Memasukkan  klausa  keterlambatan  untuk  rencana kontingensi  di  dalam  kontrak    (Wang,  Dulaimi,  and Aguria, 2002) X26 Pelanggaran kontrak Memberi  perhatian  lebih  terhadap  penterjemahan kontrak. (Wang, Dulaimi, and Aguria, 2002) X2 Jaminan Hak Kepemilikan Fasilitas DRC Memasukkan  klausa  di  dalam  kontrak  perihal  Jaminan Hak  kepemilikan  pada  selama  masa  konsesi diserahkan kepada investor . X23 Capacity overload Melakukan operasi back up secara periodik. X4 Reputasi perusahaan Membangun  hubungan  yang  baik  dengan  pemerintah lokal,  petinggi  pemerintah,  pelanggan  yang  sudah  ada dan pelanggan baru. X21 Human error Menawarkan  pelatihan  kepada  staf  yang  baru  dan  yang lama  (Wang, Dulaimi, and Aguria, 2002) X17 Aplikasi error (software) Menggunakan software yang open  source sehingga pihak perusahaan dapat memodifikasi sesuai kebutuhan.
X9 Mutu tidak sesuai Mempersiapkan dan melaksanakan penyelidikan lapangan  sebelum  tahap  pengerjaan    (Wang,  Dulaimi, and Aguria, 2002) X19 Data synchronization fail (software) Mengimplemetasikan server replication technology . X16 Routing  error (network : WAN & LAN) Menggunakan  2 LAN  Card atau  lebih  tentu  akan menjamin Availability server dalam jaringan X18 Hardware error Menggunakan software yang  memberikan  kelengkapan dalam hal monitoring jaringan dan perangkatnya. X10 Konstruksi terhenti Memisahkan  secara  jelas  lingkupan  aset,  pekerja, organisasi, pembagian laba, dan strategi saat
bekerjasama  dengan partner .  (Wang,  Dulaimi,  and Aguria, 2002) X7 Penundaan  izin proyek Membangun  hubungan  yang  baik  dengan  pemerintah lokal  dan  petinggi  pemerintah.  (Wang,  Dulaimi,  and Aguria, 2002) X22 Gangguan Kelistrikan membuat  sistem  kelistrikan  yang  sekuat  mungkin  dan modular  sehingga  dapat  dengan  mudah  beradaptasi dengan pertumbuhan/ perubahan kebutuhan energi. X20 virus komputer Melakukan update secara periodik terhadap sofware anti virus yang digunakan.
b. Untuk  variabel  risiko  yang  termasuk  dalam  kuadran Low    Probability  and High  Impact (  Peluang  rendah  namun  Dampak  tinggi),  harus  diidentifikasi tanda-tanda  bahwa  hal  ini  akan  terjadi,  sehingga  kita  dapat  merencanakan tindakan yang tepat saat risiko itu terjadi. Hasil dari pengolahan data, variabel risiko yang termasuk dalam matrik ini sebagai berikut :
 Risiko  Tinggi  ( High  Risk )  terdapat  1  (satu)  variabel  risiko  peluang  yaitu X5.
 Risiko  Menengah  ( medium  Risk )  terdapat  5  (lima)  variabel  risiko  terdiri dari :
 Risiko Dampak : X8, X28, dan X27.
 Risiko Peluang : X3 dan X1
Respon  manajemen  sebaiknya  membagi/  mentransfer  baik  risiko  dampak maupun  risiko  peluang  kepada  pihak  lain  yang  terkait  proyek  ini. Tindakan/strategi  yang  dapat  dilakukan  terkait  risiko-risiko  yang  termasuk dalam kuadran Low  Probability and High Impact ( Probabilitas rendah namun Dampak tinggi), sebagai berikut :
Tabel 20 Tindakan/strategi untuk membagi/mentransfer risiko yang termasuk dalam kuadran Low  Probability and High Impact ( Probabilitas rendah, Dampak tinggi) Risk Code Risk Variable Tindakan / Strategi X5 Target pasar Pelanggan  yang sudah ada Memasukkan  klausul  di  dalam  kontrak  mengenai kewajiban pemenuhan target pasar dari kedua belah pihak Pemilik Lahan dan partner . X27 Persaingan pasar Mengadakan studi pasar dan mendapatkan informasi yang tepat untuk proyek yang kompetitif. X1 penyedia Jaringan telekomunikasi Memasukkan  klausul  di  dalam  kontrak  mengenai Pemilik Lahan sebagai penyedia jaringan telekomunikasi. X28 Market Loss Memisahkan  secara  jelas  lingkupan  aset,  pekerja, organisasi,  pembagian  laba,  dan  strategi  saat bekerjasama  dengan partner .  (Wang,  Dulaimi,  and Aguria, 2002) X3 penyedia  SDM operator Memasukkan  klausul  di  dalam  kontrak  mengenai Pemilik Lahan sebagai penyedia SDM. X8 Keterlambatan proyek Memisahkan  secara  jelas  lingkupan  aset,  pekerja, organisasi,  pembagian  laba,  dan  strategi  saat
bekerjasama  dengan partner .  (Wang,  Dulaimi,  and Aguria, 2002)
c. Untuk  variabel  risiko  yang  termasuk  dalam  kuadran High    Probability  and Low Impact  (Peluang  tinggi  namun  Dampak  rendah),  meskipun  mungkin terjadi  dengan  dampak  yang  rendah  namun  kita  harus  melakukan  langkah- langkah  preventif  untuk  memastikan  agar  dampak  tersebut    tidak mempengaruhi operasional.
Hasil  dari  pengolahan  data,  variabel  risiko  yang  termasuk  dalam  matrik  ini sebagai berikut :
 Risiko  Menengah  ( medium  Risk )  terdapat  1  (satu)  variabel  risiko  yaitu X15.
Respon  manajemen  sebaiknya  risiko  seperti  ini  dikurangi  frekuensi probabilitas  kejadiannya.  Tindakan/strategi  yang  dapat  dilakukan  untuk mengurangi frekuensi probabiltas kejadian risiko-risiko  yang termasuk dalam kuadran High    Probability  and  Low  Impact (Probabilitas  tinggi  namun Dampak rendah), sebagai berikut :
Tabel 21 Tindakan/strategi untuk mengurangi risiko yang termasuk dalam kuadran High
Probability and Low Impact (Probabilitas tinggi, Dampak rendah) Risk Code Risk Variable Tindakan / Strategi X15 Data Loss Hanya  memakai jasa para pekerja yang kompeten saja saat  proses  kontrak  berlangsung.  (Wang,  Dulaimi,  and Aguria, 2002)
Selanjutnya  untuk  respon  manajemen  terkait  analisis  risiko  yang  telah dilakukan dengan hasil pemetaan diperoleh 4 (empat) variabel  risiko  tinggi  yang termasuk  dalam  perbedaan  persepsi  alokasi.  Ke-empat  risiko  tersebut  termasuk dalam  kuadran High  Probability  and  High  Impact (Probabilitas  dan  Dampak tinggi)  sehingga  sebaiknya  manajemen  menghindari  terjadinya  risiko  tersebut. Tindakan/strategi untuk mengelola risiko ini  yaitu dengan menuangkan ke dalam klausul  kontrak  secara  jelas  mengenai  penanggung  jawab  serta  pembagian  ke empat risiko tersebut, sebagai berikut :
Tabel 22 Tindakan/Strategi Alokasi Risiko yang termausk dalam Perbedaan Persepsi
Alokasi Kode Risiko Variabel Risiko Pemilik Lahan RTR Investor SR SBR   SKR SKR   SBR   SR X11 Kontraktor lalai X4 Reputasi perusahaan X21 Human error X23 Capacity overload Keterangan :
 Seluruh Risiko – SR (100%)
 Sebagian Besar Risiko – SBR  (60% - 80%)
 Sebagian Kecil Risiko – SKR  (< 40%)

## 7  PENUTUP

## Kesimpulan
1. Hasil  identifikasi  risiko-risiko  yang  mungkin  terjadi  pada  proyek pembangunan Sistem DRC PT PATRAKOM dengan sistem kerjasama Build Operate  Transfer  (BOT) diperoleh  28  (dua  puluh  delapan)  variabel  risiko yang  dikelompokkan  dalam  beberapa  kategori  yaitu  risiko  pada  masa konstruksi  ( Build  level ),  masa  Operasional  ( Operate  level ),  dan  masa Transfer ( Transfer level ).
2. Hasil Analisis Risiko sebagai berikut :
 Dari hasil analisis tingkat penting risiko diperoleh :
 15  (lima  belas)  variabel  risiko  yang  termasuk  dalam  klasifikasi High Risk yaitu X12-investor  bangkrut ,  X11-  Kontraktor  lalai,  X6- Jaminan  Hak  Kepemilikan  Fasilitas  DRC,  X13-  Kerusakan lingkungan, X24- Investor bangkrut, X14- Force Majeure , X25- Force Majeure ,  X26-  Pelanggaran  kontrak,  X5-  Target  Market  Pelanggan yang  sudah  ada,  X2-  Jaminan  Hak  Kepemilikan  Fasilitas  DRC,  X23- Capacity overload , X4-Reputasi perusahaan, X21- Human error , X17- Aplikasi error (software) , dan X9- Mutu tidak sesuai. Dari ke-15 risiko yang  termasuk  dalam  klasifikasi High  Risk ,  variabel  risiko  X12- Investor  bangkrut  (Dampak Build-Level )  memiliki  tingkat  potensi risiko paling tinggi dengan total skor matrix sebesar 0.34.
 13 (tiga belas) variabel risiko termasuk dalam klasifikasi Medium Risk yaitu  X19- Data  synchronization  fail  (software) ,  X16- Routing  error (network  :  WAN  &  LAN) ,  X18- Hardware  error ,  X27-  Persaingan pasar, X10- Konstruksi terhenti, X15- Data Loss , X7- Penundaan izin proyek,  X22-  Gangguan  Kelistrikan,  X20-  virus  komputer,  X1- penyedia  Jaringan  telekomunikasi,  X28- Market  Loss ,  X3-  penyedia SDM operator, dan X8- Keterlambatan proyek. Dari ke-13 risiko yang termasuk  dalam  klasifikasi  Medium  Risk,  variabel  risiko  X19-  Data synchronization  fail  (software)  memiliki  tingkat  potensi  risiko  paling tinggi diantara 13 risiko menengah dengan total skor matrix yaitu 0,17.
 Dari hasil analisis alokasi  risiko terdapat  4 (empat) variabel  risiko  yang termasuk  dalam  perbedaan  alokasi  yaitu  risiko  X11-Kontraktor  lalai, X23- Capacity  overload ,  X4-Reputasi  perusahaan,  X21 -Human  Error . Ke-4 risiko tersebut termasuk dalam klasifikasi High Risk serta memiliki peluang yang besar menimbulkan perselisihan serta tuntutan antara pihak- pihak yang terkait dalam kontrak konsesi.
3. Tindakan/strategi  yang  dapat  dilakukan  untuk  mengelola  Risiko-Risiko tersebut :
 Menghindari risiko dampak dan mengeksploitasi risiko peluang. Risiko- risiko tersebut antara lain :
a. Risiko  Tinggi (High  Risk) terdapat  14  (empat  belas)  variabel  risiko terdiri dari :
 11 (sebelas) variabel risiko Dampak : X12-investor bangkrut, X11- Kontraktor  lalai,  X13-  Kerusakan  lingkungan,  X24-  Investor
bangkrut,  X14-  Force  Majeure,  X25-Force  Majeure,  X26- Pelanggaran  kontrak,  X23-  Capacity  overload,  X21-  Human error, X17- Aplikasi error (software), dan X9- Mutu tidak sesuai.
 3  (tiga)  variable  risiko  Peluang  :  X6-  Jaminan  Hak  Kepemilikan Fasilitas DRC, X2- Jaminan Hak Kepemilikan Fasilitas DRC,dan X4-Reputasi perusahaan.
b. Risiko  Menengah (Medium  Risk )  terdapat  7  (tujuh)  variabel  risiko dampak  yaitu  X19- Data  synchronization  fail  (software) ,  X16-
Routing error (network : WAN & LAN) , X18- Hardware error , X10- Konstruksi  terhenti,  X7-  Penundaan  izin  proyek,  X22-  Gangguan Kelistrikan, X20- virus komputer.
 Membagi/transfer  risiko.  Berikut  adalah  risiko-risiko  yang  perlu dibagi/ditransfer kepada pihak lain yang terkait proyek :
a. Risiko  Tinggi (High  Risk) terdapat  1  (satu)  variabel  risiko  peluang yaitu  X5- Target Market Pelanggan yang sudah ada.
b. Risiko  Menengah (medium  Risk) terdapat  5  (lima)  variabel  risiko terdiri dari :
 3  (tiga)  variable  risiko  Dampak  :  X27-  Persaingan  pasar,  X28- Market Loss , dan X8- Keterlambatan proyek.
 2  (dua)  variable  risiko  Peluang  :  X1-penyedia  Jaringan telekomunikasi dan X3- penyedia SDM operator.
 Mengurangi/mitigasi  risiko.  Berikut  adalah  risiko-risiko  yang  perlu dikurangi/ di cegah frekuensi probabilitas kejadiannya.:
a. Risiko  Menengah (medium  Risk) terdapat  1  (satu)  variabel  risiko yaitu X15- Data Loss ,.
 Risiko  yang  termasuk  dalam  perbedaan  alokasi  yaitu  X11-  Kontraktor lalai,  X23 -  Capacity  overload ,  X4-Reputasi  perusahaan,  dan  X21-
Human  Error sebaiknya  pembagian  risikonya  dituangkan  secara  jelas dan  tidak  ambigu  (tidak  memiliki dwimakna )  didalam  klausul  kontrak kerjasama.

## Saran
1. Strategi  yang disarankan bagi manajemen PT PATRAKOM untuk mengelola risiko-risiko  yang  termasuk high  risk  &  high  probability sebaiknya menghindari  terjadinya  risiko  dampak  dan  mengeksploitasi  risiko  peluang.
Berikut  adalah  risiko  yang  termasuk high  risk  &  high  probability yang memiliki nilai skor tertinggi pada tiap tahapan kerjasama BOT :
a. Build  Level,  risiko  X12-Investor  bangkrut,  strategi  yang  dapat  dilakukan yaitu  mendapatkan  informasi  keuangan  yang  akurat  dari  badan  keuangan independen dan agen evaluasi risiko  (Wang, Dulaimi, and Aguria, 2002).
b. Operate  Level,  risiko  X6- Jaminan  Hak  Kepemilikan  Fasilitas  DRC, strategi  yang dapat dilakukan yaitu  memasukkan klausa di dalam kontrak perihal  Jaminan  Hak  kepemilikan  pada  akhir  masa  konsesi  diserahkan kepada Pemilik Lahan.
c. Transfer  Level,  risiko  X24- Investor  bangkrut,  strategi  yang  dapat dilakukan  yaitu  mendapatkan informasi keuangan  yang akurat  dari badan keuangan  independen  dan  agen  evaluasi  risiko    (Wang,  Dulaimi,  and Aguria, 2002).
2. Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  digunakan  Metode  Analisis  Risiko  yang lain  selain  AHP  dan  Probabilily  Impact  Matrix  serta  menambah  jumlah responden  dan  menggunakan  kategori  risiko  yang  lebih  lengkap  untuk mempertajam hasil penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bokharey,  A.  S.  B.  K.  S.,  Vallyutham,  K.,  Potty,  S.  N.,  &  Bakar,  A.  N. (2010).  Risk  and  Mitigation  Measures  in  Build-Operate-Transfer  Projects. World Academy of Science, Engineering and Technology, 4, 207-213.
[2] Dias,  A.  &  P.G.  Ioannou,  P.G.  (1995). A  Desirability  Model  for  the Development of Privately-Promoted Infrastructure Projects . UMCEE Report No. 95-09 of Civil and Environmental Engineering Department , I & II, 320. University of Michigan.
[3] Hartman,  F.,  &  Suelgrove,  P.  (1996).  Risk  Allocation  in  Lump  Sump Contract-Concept  of  Latent  Disputes. Journal  of  Construction  Engineering and Management , 122(3), 291-296.
[4] Husein, U. (2005). Strategic Management in Action. Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama.
[5] Husen,  A.  (2003). Analisis  Alokasi  Risiko  Pada  Proyek  Jalan  Tol  Jenis Investasi  Build  Operate  Transfer  (BOT). Tesis  yang  tidak  dipublikasikan, Fakultas Teknik Universitas Indonesia.
[6] Inc.,  Systems,  Cisco.  (2008). White  Paper  of  Disaster  Recovery  :  Best Practise . Cisco Public Information.
[7] Kreydieh,  A.  (1996). Risk  Management  in  BOT  Project  Financing . Unpublished Thesis, Department of Civil and Environmental Engineering of Massachusetts Institute of Technology.
[8] Mane,  S.,  &    Pimplikar,  S.  S.  (2013).  Risk  Assessment  of  BOT  Projects. International Journal of Computational Engineering Research , 3(8), 63-69.
[9] Mehay,  R.  (2008). Risk  Management  &  Assessment  part  2 [On-line] Available (http:// www.bradfordvts.co.uk ). 2011-01-14, pk. 16.46.
[10] Natsir, M. (1999). Metode Penelitian, Jakarta: Ghalian Indonesia.
[11] Odunusi, G. O. (2014). The Role of Risk Allocation in Minimizing Disputes in Construction Contracts . Unpublished Thesis, Faculty of Bussiness of The British University in Dubai.
[12] Paketu.  (2009). Pola  BOO/BOT  (Build Operate  Own  /  Build  Operate Transfer)  Dalam  Pembangunan  Infrastruktur Di  Daerah [On-line] Available (http://civilhighway.wordpress.com). 2012-03-09, pk.10.12.
[13] PMBOK Guide : A Guide to The Project Management Body of Knowledge.
(2008). Pennsylvania : Project Management Institute, Inc
[14] Saaty, T. L. (1980). The Analytic Hierarchy Process . New York : McGraw- Hill.
[15] Sabarguna, S. B. (2011). Manajemen Proyek berbasis Project Management Body  of  Knowledge  (PM-BOK) .  Jakarta  :  Penerbit  Universitas  Indonesia (UI-Press).
[16] Smith,  P.G.  (1999). Managing  risk  as  product  development  schedules shrink. Research Technology Management. 42 (5), 25–32.
[17] Soeharto,  I.  (1997). Manajemen  Proyek  dari  Konseptual  sampai Operasional. Jakarta: Erlangga.
[18] Wang,  S.  Q.,  Dulaimi,  M.  F.,  &  Aguria,  M.  Y.  (2002). Building  External Wing  of  Construction  :  Managing  Risk  in  International  Construction Project. Research Report , National University of Singapore.
[19] Wang,  S.  Q.,  Tiong,  R.L.K,  Ting,  S.K.,  &  Ashley,  D.(1999). Risk Management Framewok for BOT Power Project in China, journal of Project Finance . Euromoney Institutional Investor PLC, New York, 4(4), 56-57.
[20] Winarsa,  A.  J.  D.  (2005). Manajemen  Resiko  Pada  Kontrak  Kerja Konstruksi Dengan Sistem Contractor Full Pre Financing. Tesis yang tidak dipublikasikan, Fakultas Teknik Universitas Indonesia.
[21] Yacov,  H.  Y.  (1998). Risk  Modeling,  Asessment,    and  Management .  New York : John Wiley and Sons, Inc.
[22] Yanuardi , W. A. & Gunawan, H. A. (2004). Disaster Recovey Center [On- line] Available ( http://www.ristinet.com ), 2012-03-09, pk. 10.37.