ISSN 1693-2102 (print), 2686-2352 (online)
http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/opsi
OPSI – Jurnal Optimasi Sistem Industri

## Evaluasi Risiko Rantai Pasok pada Komoditas Bawang Merah di Lampung
Rizqa Ula Fahadha 1 , Tutik Nuryati 2 , Sutarto 2 1 Prodi Teknik Indutri, Institut Teknologi Sumatera Jln. Terusan Ryacudu, Lampung 35365 2 Departemen Agribisnis Peternakan, PPPPTK Pertanian Jln. Jangari km. 14 Cianjur 43281 email : rizqa.fahadha@ti.itera.ac.id doi: https://doi.org/10.31315/opsi.v12i2.3162
Received: 27 th December 2019; Revised: 30 th December 2019; Accepted:30 th December 2019; Available online:31 st December2019; Published regularly: December2019

## ABSTRACT
The Study of supply chain risk in shallot commodity needs to take more concern. This is related to the increasing number  of  risks  that  faced  in  different  the  Industrial  and  business  world.  Based  on  these  risks,  currently  the condition of the Shallot commodity supply chain performance is less than expected. In Relations of existence of risks in the supply chain, risk management plays an important role in keeping the supply chain system in order to be not disrupted. Risk Management is the part. Risk management is an integral part of the management process that runs continuously to minimize losses either increase opportunities or opportunities. This risk management process starts from the process of risk identification, risk assessment, mitigation, monitoring and evaluation. The purpose of this research is to evaluate the risk of supply chain shallot commodity. The Step that has to do is risk identification, risk analyze, and risk evaluation of supply chain. House of Risk (HOR) model is the method that used to identification, analyze, and evaluation the risk of shallot commodity.
Keywords: Risk Management; Shallot Commodity; Supply Chain

## ABSTRAK
Studi  risiko  rantai  pasokan  dalam  komoditas  bawang  merah  perlu  lebih  diperhatikan.  Hal  ini  terkait  dengan semakin banyaknya risiko yang dihadapi di berbagai dunia industri dan bisnis. Berdasarkan risiko ini, saat ini kondisi  kinerja  rantai  pasokan  komoditas  Bawang  Merah  kurang  dari  yang  diharapkan.  Dalam  Hubungan adanya risiko dalam rantai pasokan, manajemen risiko memainkan peran penting dalam menjaga sistem rantai pasokan agar tidak terganggu. Manajemen Risiko adalah bagiannya. Manajemen risiko adalah bagian integral dari proses manajemen yang berjalan terus menerus untuk meminimalkan kerugian baik meningkatkan peluang maupun peluang. Proses manajemen risiko ini dimulai dari proses identifikasi risiko, penilaian risiko, mitigasi, pemantauan dan evaluasi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi risiko komoditas bawang merah rantai  pasokan.  Langkah  yang  harus  dilakukan  adalah  identifikasi  risiko,  analisis  risiko,  dan  evaluasi  risiko rantai  pasokan.  Model  House  of  Risk  (HOR)  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi, menganalisis, dan mengevaluasi risiko komoditas bawang merah.
Kata Kunci : Komoditas Bawang Merah; Manajemen Risiko; Rantai Pasok

## 1.   PENDAHULUAN
Bawang  merah  merupakan  salah  satu komoditas  yang  sangat  penting  karena  hampir selalu digunakan sebagai bumbu masak. Hal ini membuat  permintaan  bawang  merah  semakin meningkat  yang  ditunjukan  oleh  rata  rata konsumsi  bawang  merah  per  kapita  naik  dari 0,520 ons per minggu pada tahun 2015 menjadi 0,542  ons  per  minggu  pada  tahun  2016 (Pertanian  K.  ,  2015).  Produksi  bawang  merah mencapai 1,08 juta ton namun Pemerintah masih
mengimpor bawang merah sebanyak 17.429-ton guna  memenuhi  permintaan  pada  tahun  2015 (Pertanian  P.  d.,  2016).  Guna  mengatasi  hal tersebut,  pemerintah  melalui  Rancangan  Induk Pengembangan Industri Nasional (RIPIN) tahun 2015 menunjuk Lampung Tengah menjadi salah satu sentra produksi bawang merah di Indonesia. Beberapa  kawasan  di  Lampung  Tengah dikembangkan  untuk  produksi  bawang  merah yang didukung oleh Rancangan Pengembangan Industri  Kabupaten  (RPIK)  Lampung  Tengah (Lampung, 2017).
ISSN 1693-2102 (print), 2686-2352 (online)
http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/opsi
Guna  peningkatan  produktivitas,  studi risiko  rantai  pasok  komoditas  bawang  merah menjadi  hal  penting  sehingga  perlu  mendapat perhatian  yang  komprehensif  (Darkow,  2015). Hal  ini  terkait  semakin  banyaknya  risiko  yang dihadapi dapat menyebabkan gangguan pasokan sampai ke konsumen akhir sehingga merugikan baik  produsen,  distributor  maupun  konsumen (Ghadge, 2012). Berkaitan dengan adanya risiko dalam  rantai  pasok  maka  manajemen  risiko berperan  penting  untuk  menjaga  agar  sistem rantai  pasok  tidak  terganggu  (Pujawan,  2010). Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  merancang strategi  untuk  memitigasi  risiko  yang  terjadi pada rantai pasok komoditas bawang merah.
Pada  faktanya,  manajemen  risiko  telah banyak  menjadi  topik  penelitian  walaupun dalam  konteks  rantai  pasok  merupakan  bidang baru  sehingga  menarik  untuk  dilakukan penelitian  lebih  lanjut  (Ghadge,  2012). Lingkungan  bisnis  yang  tidak  pasti  dan hubungan  yang  kompleks  antar  entitas,  telah membuat rantai pasok rentan terhadap berbagai risiko (I. manuj, J. T. Mentzer, 2008). Sehingga diperlukan suatu pendekatan untuk mengurangi dan  menanggulangi  risiko  untuk  memastikan kualitas  produk  tetap  prima  terlebih  penelitian risiko  rantai  pasok  pada perishable  food yang masih sangat kurang . (W. A. Riijpkema, 2014). Pada penelitian ini melakukan pengembangan  metode House  of  Risk (HOR) yang  terbukti  merupakan  suatu  pendekatan proaktif  yang  dapat  memitigasi  risiko  yang terjadi.  Metode  ini  merupakan  modifikasi  dari metode failure  mode  and  effect  analysis (FMEA)  dengan house  of  quality (HOQ)  (I Nyoman Pujawan, 2009). HOR akan diintegrasikan Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  yang  dapat  membantu  memberikan proporsi  berbeda  pada  masing-masing  kriteria maupun  kejadian  risiko  (Gaudenzi,  2006)  dan adanya penambahan top roof (atap atas) dan side roof (atap  samping)  untuk  membantu
memberikan korelasi yang dibutuhkan (Shahin, 2004).

## 2.   METODE
Penelitian ini akan dilaksanakan pada bulan April  2018  hingga  November  2018.  Objek penelitian adalah Kelompok Tani bawang merah yang ada di Lampung Tengah. Adapun tahapan, metode,  alat  dan  output  yang  diharapkan  dari rangkaian aktivitas penelitian dapat ditunjukkan pada Tabel 1.
2.1   Manajemen Rantai Pasok
Badan  Manajemen  Logistik  Internasional memberikan  definisi  SC  sebagai  koordinasi stratejik  dan  tersistematis  antar  perusahaan- perusahaan yang terlibat dalam memasok bahan baku, memproduksi barang-barang, dan mengirimkan sampai pada konsumen akhir, Lee dan  Wang  (2000)  mendefinisikan  SC  sebagai suatu sistem jaringan yang terdiri atas beberapa perusahaan  yang  memiliki  tujuan  yang  sama sebagai  tempat  organisasi  menjalankan  barang dan  jasa  kepada  pelanggan.  Lee  dan  Whang (2000)  mendefinisikan  pula  manajemen  rantai pasok (SCM) sebagai integrasi proses bisnis dari pengguna  akhir  melalui  pasokan  yang memberikan  produk,  jasa,  informasi,  dan bahkan  peningkatan  nilai  untuk  konsumen  dan karyawan.  Melalui Supply  Chain ,  perusahaan dapat membangun kerjasama melalui penciptaan  jaringan  kerja  ( network )  yang terkoordinasi dalam penyediaan barang maupun jasa bagi konsumen secara efisien. Salah satu hal terpenting  dalam Supply  Chain adalah  saling berbagi informasi, oleh karena  itu dalam aliran material,  aliran  kas,  dan  aliran  informasi merupakan  keseluruhan  elemen  dalam  rantai pasokan yang perlu diintegrasikan (Chen et al., 2004).
2.1.1 Manajemen Risiko Rantai Pasok
Banyak perusahaan sudah mengkaji bahwa disamping risiko tradisional yang muncul dalam
Tabel 1 . Tahapan Aktivitas Penelitian No.  Tahapan Metode Perangkat Data Output 1. Identifikasi Risiko SCOR, FMEA Observasi, Brainstorming, Wawancara, Data  identifikasi  risiko dan sumber risiko Sumber-sumber risiko ( risk agent )  Kejadian  Risiko  ( risk
Event) 2. Analisis Risiko FMEA, AHP, HOR I Data severity, occurrence, dan korelasi Aggregat  Risk  Potentials (ARP) 3. Evaluasi Risiko Diagram Paretto, AHP, HOR I Nilai Aggregate  Risk Potentials (ARP) Prioritas  sumber  risiko  yang akan ditangani 4. Mitigasi Risiko Diagram Paretto, AHP, HOR II Data  nilai Effectiveness to Difficulty (ETD) Aksi  mitigasi  dan  prioritas strategi mitigasi
ISSN 1693-2102 (print), 2686-2352 (online)
http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/opsi
aktivitas  bisnisnya,  ada  risiko  baru  yang bersumber  dari  kolaborasi  yang  ketat  dalam jaringan rantai pasok (Giunipero dan Eltantawy, 2004).  Sebuah  kajian  empiris  oleh  March  dan Shapira  (1987)  menunjukkan  bahwa  risiko didefinisikan sebagai hasil dari kejadian negatif yang  mempunyai  kemungkinan  terjadi  dan menghasilkan  sejumlah  kerusakan.  Berkaitan dengan  jaringan  rantai  pasok  dan  berdasarkan pada  definisi  umum  dari  March  dan  Shapira (1987),  risiko  rantai  pasok  dapat  didefinisikan sebagai  kerusakan  yang  disebabkan  oleh kejadian dalam rantai pasok atau lingkungannya yang  menimbulkan  pengaruh  negatif  terhadap proses  bisnis  rantai  pasok  pada  lebih  dari  satu perusahaan (Kersten et al . 2006).
Setiap  gangguan  yang  terjadi  dalam  salah satu  pemain  rantai  pasok  dapat  mempengaruhi jaringan rantai pasok secara keseluruhan, seperti berhentinya arus informasi dan sumber daya dari hulu ke  hilir  dalam  rantai  pasok.  Hal  ini  dapat menyebabkan ketidakseimbangan antara pasokan dan permintaan. Oleh karena itu, risiko dalam  rantai  pasok  dapat  didefinisikan  sebagai terganggunya  arus  informasi  dan  sumber  daya dalam  jaringan  rantai  pasok  karena  adanya penghentian dan variasi yang tidak pasti (Juttner et al . 2003).
Manajemen  risiko  rantai  pasok  oleh Chapman et  al (2002)  didefinisikan  sebagai identifikasi dan manajemen risiko dalam rantai pasok  dan  risiko  eksternalnya  melalui pendekatan  koordinasi  diantara  anggota  rantai pasok  untuk  mengurangi  terganggunya  rantai pasok  secara  keseluruhan.  Manajemen  risiko rantai  pasok  berfokus  pada  bagaimana memahami  dan  menanggulangi  pengaruh berantai ketika suatu kecelakaan yang besar atau kecil  terjadi  pada  suatu  titik  dalam  jaringan pasokan.  Selanjutnya,  hal  yang  paling  penting adalah  memastikan  bahwa  ketika  gangguan terjadi,  perusahaan  mempunyai  kemampuan untuk  kembali  kepada  keadaan  normal  dan melanjutkan  bisnisnya.  Secara  umum,  proses manajemen  risiko  rantai  pasok  terdiri  dari identifikasi risiko, analisis risiko, evaluasi risiko dan  mitigasi  risiko.  Identifikasi  risiko disarankan sebagai tahapan fundamental dalam proses manajemen risiko (Hallikas et al . 2004; Norman  &  Lindroth  2004).  Kebanyakan  risiko potensial,  tidak  hanya  dalam  organisasi,  tetapi juga antara anggota jaringan pasokan serta antar jaringan  pasokan  dan  lingkungannya  harus diidentifikasi.  Risiko  yang  tidak  teridentifikasi dapat  menyebabkan  kesalahan  arah  dalam
proses  manajemen  risiko  rantai  pasok  (seperti: pembuatan rencana mitigasi risiko), menimbulkan  tidak  tepatnya  atau  tidak sesuainya strategi untuk mengendalikan risiko- risiko  ini  dan  hal  ini  dapat  menyebabkan kerugian yang lebih besar.
Pengelolaan risiko dapat dilakukan dengan cara  penghindaran  risiko  ( risk  avoidance ), penahanan  risiko  ( risk  retention ),  pengalihan risiko  ( risk  transfer )  dan  pengendalian  risiko ( risk control ). Pengalihan risiko dapat dilakukan melalui  asuransi,  perlindungan  nilai  atau pembentukan  perseroan  terbatas.  Risiko  yang tidak  dapat  dihindari,  maka  dilakukan pengendalian  risiko.  Dalam  kerangka  dua dimensi,  yaitu  frekuensi dan  tingkat  keparahan ( severity ),  maka  pengendalian  bertujuan  untuk mengurangi  peluang  munculnya  kejadian, mengurangi  tingkat  keparahan  ( severity )  atau keduanya (Field 2003).
2.2   House of Risk (HOR)
HOR ini merupakan modifikasi FMEA dan model rumah kualitas (HOQ) untuk memprioritaskan  sumber  risiko  mana  yang pertama  dipilih  untuk  diambil  tindakan  yang paling efektif dalam rangka mengurangi potensi risiko dari sumber risiko.
Dalam  langkah  perhitungan  pertama menggambarkan  dasar  proses  rantai  pasok berdasarkan  SCOR  ( Supply  Chain  Operations Reference ).  Alasan  menggunakan  metode SCOR karena metode ini bisa mengukur kinerja rantai  pasok  secara  obyektif  berdasarkan  data- data  yang  ada  serta  bisa  mengidentifikasikan dimana  perbaikan  perlu  dilakukan.  Adapun kekurangan  dari  metode  ini  implementasinya membutuhkan  usaha  yang  tidak  sedikit  untuk menggambarkan  proses  bisnis  saat  ini  maupun mendefinisikan proses yang diinginkan.
Dasar proses rantai pasok ini akan dianalisa untuk  mengidentifikasi  risiko  yang  mungkin terjadi dan konsekwensi jika terjadi. Kemudian digambarkan  dalam  suatu  kumpulan  potensi risiko  dari  masing-masing    sumber  risiko  dan dampak yang disebabkan sumber risiko. Model ini  juga  berdasarkan  pada  dugaan/perkiraan yang proactive dari  manajemen  risiko  rantai pasok yang memusatkan pada aksi pencegahan, dan  menurunkan/mengurangi  kemungkinan sumber risiko yang terjadi. Penurunan kejadian sumber  risiko  akan  mencegah  sebagian  dari kejadian  risiko  yang  terjadi.  Dalam  beberapa kasus perlu untuk mengidentifikasi kejadian/peristiwa  risiko dan kaitannya dengan
ISSN 1693-2102 (print), 2686-2352 (online)
http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/opsi
sumber risiko. Dalam satu sumber risiko dapat mempengaruhi  lebih  dari  satu  kejadian  risiko. Sebagai  contoh  untuk  permasalahan  seorang penyalur  sistem  produksi  bias  mengakibatkan kekurangan material.
Dalam  FMEA,  penilaian  risiko  dapat diperhitungkan melalui perhitungan RPN ( Risk Potential Number ) yang diperoleh dari perkalian tiga  faktor  yaitu  probabilitas  terjadinya  risiko, dampak kerusakan yang dihasilkan, dan deteksi risiko.  Namun  dalam  pendekatan house  of  risk perhitungan  nilai  RPN  diperoleh  dari probabilitas  sumber  risiko  dan  dampak kerusakan terkait risiko itu terjadi. Dalam hal ini untuk mencari kemungkinan sumber risiko dan keparahan  kejadian  risiko.  Jika  O i adalah kemungkinan  dari  kejadian  sumber  risiko  j,  Si adalah  keparahan  dari  pengaruh  jika  kejadian risiko  i,  dan  Rj  adalah  korelasi  antara  sumber risiko  ke  j  dan  kejadian  risiko  ke  i  (dimana menunjukkan  seberapa  kemungkinan  besar sumber  risiko  j  yang  masuk  kejadian  risiko  i) kemudian  ARPj  ( Aggregate  Risk  Potential  of risk agent j ) dapat dihitung dengan persamaan: ARP j = O j ∑ S i R j (1)
Penyesuaian model HOQ untuk menentukan mana dari sumber risiko yang harus diprioritaskan  untuk  dilakukan tindakan pencegahan. Perankingan untuk masing-masing sumber risiko berdasarkan pada besarnya ARP. Karenanya  jika  ada  banyak  sumber  risiko, perusahaan  dapat  memilih  prioritas  utama  dari beberapa  pertimbangan  yang  mempunyai potensi  risiko  besar.  Dalam  penelitian  ini mengusulkan  dua  model  penyebaran  yang disebut HOR yang keduanya berdasarkan pada HOQ  yang  dimodifikasi.  HOR  1  digunakan untuk  menentukan  sumber  risiko  mana  yang diprioritaskan  untuk  dilakukan  tindakan pencegahan  sedangkan  HOR  2  adalah  untuk memberikan prioritas tindakan dengan mempertimbangkan  sumber  daya  biaya  yang efektif.
2.3   Analytical Hierarchy Process (AHP)
Analytical  Hierarchy  Process (AHP) adalah metode analisis yang dikembangkan oleh Thomas  L.  Saaty  dari Wharton  School  of Bussiness pada  tahun  1970-an,  beliau merupakan  guru  besar  dari University  of Pittsburgh. Prinsip AHP adalah penyederhanaan suatu  persoalan  yang  kompleks,  tidak terstruktur,  stratejik,  dan  dinamik  menjadi bagian-bagiannya,  serta  menata  dalam  bentuk
hierarki.  Tingkat  kepentingan  setiap  variabel diberi nilai numerik secara subjektif tentang arti penting suatu variabel secara relatif dibandingkan  dengan  variable  yang  lain. Berbagai  perbandingan  tersebut  kemudian disintesis  untuk  menetapkan  prioritas  variabel yang berperan dalam mempengaruhi hasil pada sistem (Marimin, 2013).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Tahap Identifikasi Risiko
Tahap  awal  ini  dilakukan  pemetaan aktivitas rantai pasok. Alur rantai pasok diawali dari order yang  dilakukan  oleh  penyalur maupun  pedagang.  Setelah order diterima, bagian  pesediaan  melakukan  pengecekan persediaan produk, apabila stok memadai maka akan  langsung  dikirimkan  pada  pemesan. Namun  bila  stok  kurang  memadai,  maka  akan dilakukan  pembaruan  pada  perencanaan persediaan  yang  akan  digunakan  untuk  proses produksi periode selanjutnya. Pada awal proses produksi,  setelah  bibit  telah  diterima,  maka dilakukan inspeksi. Apabila bibit yang diterima memenuhi  kualitas,  maka  selanjutnya  masuk pada tahapan produksi. Tapi, jika terjadi reject pada  bibit  yang  diterima,  maka  akan dikembalikan  ( return )  ke supplier. Bibit  yang telah melalui proses produksi dan telah menjadi produk  selanjutnya  dilakukan  proses  inspeksi dan  apabila  memenuhi  kualitas  maka  akan dilakukan proses penjemuran selama 10 hari lalu dilakukan inspeksi produk akhir. Setelah produk tersebut telah memenuhi spesifikasi dan kualitas yang  telah  ditetapkan  maka  produk  tersebut dikirim ke kepada pemesan .
Setelah  melakukan  pemetaan  aktivitas rantai  pasok,  selajutnya  dilakukan  penentuan identifikasi  risiko  dan  menentukan  sub-proses rantai  pasok  dengan  berbasis  pada  dimensi SCOR yang terdiri dari 5 proses inti yaitu plan, source,  make,  deliver  dan  return.  Tahap identifikasi  risiko  ini  dilakukan  dengan  cara observasi  langsung  berdasarkan  data  atau informasi historis, wawancara, dan brainstorming dengan fihak kelompok tani. Hal ini  dilakukan  untuk  mengetahui  risiko  yang terdapat  pada  rantai  pasok  perusahaan  beserta sebabnya. Peneliti menggunakan metode Failure Mode  and  Effect  Analysis  (FMEA)  untuk mengidentifikasi  risiko.  Dengan  menggunakan FMEA,  risiko  akan  lebih  mudah  teridentifikasi karena potensi kegagalan dapat diketahui secara runut.  Sesuai  dengan  ruang  lingkup  penelitian,
ISSN 1693-2102 (print), 2686-2352 (online)
http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/opsi
proses  yang  diteliti  terbatas  pada  proses persiapan  produksi,  proses  pengadaan  dan proses  pelaksanaan  produksi.  FMEA  yang digunakan untuk mengidentifikasi risiko terdiri dari  4  kolom,  yaitu  Nama  Proses,  Potensi Kegagalan, Penyebab, dan Efek.
3.2. Tahap Analisis Risiko
Identifikasi kemungkinan terjadinya ( occurrence )  suatu  sumber  risiko  menyatakan tingkat  peluang  frekuensi  kemunculan  suatu sumber risiko sehingga mengakibatkan timbulnya satu atau beberapa risiko yang dapat menyebabkan  gangguan  pada  proses  bisnis. Skala yang digunakan dalam penentuan peluang kemunculan  suatu  sumber  risiko  ( risk  agent ) menggunakan  tingkat  skala  1-10,  dengan  arti bahwa  nilai  1  (hampir  tidak  pernah  terjadi) sampai  dengan  nilai  10  (hampir  pasti  terjadi) suatu kejadian risiko (Shahin, 2004). Persamaan yang  digunakan  pada  komponen  risiko occurrence (Geraldine et al. 2007) adalah:
O j = (O 𝑗1 𝑥 O 𝑗2 𝑥 O 𝑗3 …..  𝑥 O 𝑗𝑘 𝑘 (2) Dimana  O j adalah  frekuensi  kemungkinan terjadinya  risiko, j = 1, 2, 3, …..n , dan k adalah jumlah pakar Berdasarkan  Persamaan  (2),  didapatkan nilai  Kemungkinan  terjadinya  dampak  risiko yang terjadi dari masing-masing kejadian risiko ditunjukkan Tabel 2.
Identifikasi kemungkinan dampak terjadinya  risiko  ( severity )  suatu  sumber  risiko menyatakan tingkat kemungkinan dampak yang dapat  diakibatkan  oleh  suatu  kejadian  risiko. Skala yang digunakan dalam penentuan peluang kemunculan  suatu  sumber  risiko  ( risk  agent ) menggunakan  tingkat  skala  1-10,  dengan  arti bahwa  nilai  1  (hampir  tidak  pernah  terjadi) sampai  dengan  nilai  10  (hampir  pasti  terjadi) suatu kejadian risiko (Shahin, 2004). Persamaan yang digunakan pada komponen risiko Severity (Geraldine et al. 2007) adalah:
S i = (𝑆 𝑖1 𝑥 𝑆 𝑖2 𝑥 𝑆 𝑖3 …..  𝑥 S 𝑖𝑘 𝑘
(3)
Dimana Si =  kemungkinan  dampak  terjadinya risiko, j = 1, 2, 3, …..n , dan k = jumlah pakar. Berdasarkan  Persamaan  (3),  didapatkan nilai  Kemungkinan  terjadinya  dampak  risiko yang terjadi dari masing-masing kejadian risiko ditunjukkan Tabel 3.
Hal  pertama  yang  menjadi  kebaruan  pada penelitian  ini  adalah  menentukan  nilai pembobotan  atau  proporsi  yang  berbeda terhadap  masing-masing  kejadian  risiko  yang kemungkian  terjadi.  Salah  satu  metode  yang dapat dilakukan untuk menyelesaikan permasalahan  tersebut  adalah Analytical Hierarchy Process (AHP) yang dapat membantu memberikan  proporsi  berbeda  pada  masing- masing  kriteria  maupun  kejadian  risiko (Gaudenzi  dan  Borghesi,  2006).  Skala  yang
Tabel 2. Frekuensi Kemungkinan Terjadinya Risiko
Sumber Risiko Kode Sumber Risiko Frekuensi Kemungkinan Terjadinya Risiko (O) Peningkatan permintaan yang signifikan A1 6,3 Permintaan konsumen yang tidak pasti A2 6 Human Error A3 7,7 Terjadinya gangguan pada proses produksi A4 6,7 Gangguan transportasi A5 7,5 Suplai bibit kurang A6 6,5 Kualitas Bibit yang buruk A7 7,2
Tabel 3. Kemungkinan Dampak Terjadinya Risiko
Kejadian Risiko Kode Kejadian Risiko Kemungkinan Dampak Terjadinya Risiko (S) Kesalahan besaran peramalan E1 7 Perubahan rencana produksi yang mendadak E2 8 Perencanaan permintaan tidak sesuai dengan perencanaan finasial E3 5,1 Perencanaan  kapasitas  yang  tidak  sesuai  dengan  yang direncanakan E4 7,6 Terganggunya pasokan bibit E5 8,6 Kualitas bibit yang tidak memenuhi kualifikasi E6 8,7 Kesalahan item yang dikirim E7 6,4 Hasil Produksi Menurun E8 7,7 Kualitas Produk Tidak Memenuhi Kualifikasi E9 9 Keterlambatan Proses Distribusi E10 7,4
ISSN 1693-2102 (print), 2686-2352 (online)
http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/opsi
OPSI – Jurnal Optimasi Sistem Industri
digunakan dalam penentuan penentuan menggunakan  AHP  menggunakan  skala  yang terdapat pada Tabel 3. dengan tingkat skala 1-9, dengan  arti  bahwa  nilai  1  (keduanya  memiliki pengaruh  yang  sama)  sampai  dengan  nilai  9 (satu elemen mutlak lebih disukasi dibandingkan  dengan  elemen  yang  lain  pada tingkat  keyakinan  yang  sangat  tinggi)  (Saaty, 1993).  Setelah  dilakukan  perhitungan  maka didapatkan hasil pebobotan kejadian risiko pada Tabel 4.
4.3   Tahap Evaluasi Risiko
Tahap  evaluasi  risiko  ini  menggunakan metode FMEA  (Failure  Mode  and  Effects Analysis) untuk  menentukan  bobot  dari  setiap risiko yang terjadi dan pemilihan risiko dengan
bobot  tertinggi. Output dari  tahap  evaluasi  ini adalah  diperolehnya kemungkinan  risiko-risiko yang sangat berpengaruh dalam setiap tingkatan rantai pasok berdasarkan dimensi SCOR. Dalam evaluasi ini, selain hasil identifikasi risiko yang terjadi ( risk event ) dan identifikasi sumber/penyebab  risiko  ( risk  agent )  diperoleh juga  bobot  tingkat  gangguan  ( severity )  untuk tiap  risiko  yang  teridentifikasi  dan  bobot frekuensi ( occurence ) untuk tiap sumber risiko ( risk  agent )  berdasarkan  penilaian  internal perusahaan  yang  terdiri  dari  kepala  masing- masing unit, tim konsultan, tim pengawas, dan pakar  yang  berpengalaman.  Selanjutnya,  nilai dan  bobot severity dan occurence ini  akan digunakan  untuk  menghitung  nilai Aggregate Risk Potential (ARP).
Tabel 4. Hasil Pembobotan Kejadian Risiko
Kejadian Risiko Kode Kejadian Risiko Bobot Kesalahan besaran peramalan E1 0,076 Perubahan rencana produksi yang mendadak E2 0,043 Perencanaan permintaan tidak sesuai dengan perencanaan finasial E3 0,022 Perencanaan  kapasitas  yang  tidak  sesuai  dengan  yang direncanakan E4 0,017 Terganggunya pasokan bibit E5 0,101 Kualitas bibit yang tidak memenuhi kualifikasi E6 0,154 Kesalahan item yang dikirim E7 0,035 Hasil Produksi Menurun E8 0,092 Kualitas Produk Tidak Memenuhi Kualifikasi E9 0,213 Keterlambatan Proses Distribusi E10 0,046 Tabel 5. House of Risk (HOR) I Kejadian Risiko Kode Kejadian Risiko Sumber Risiko Severity A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 Kesalahan besaran peramalan E1 6,9 7,8 5,9 7 Perubahan rencana produksi yang mendadak E2 8,5 8,8 5,5 8,1 8 Perencanaan permintaan tidak sesuai dengan perencanaan finasial E3 8,2 8,6 5,6 8,3 5,1 Perencanaan  kapasitas  yang tidak  sesuai  dengan  yang direncanakan E4 7,6 8,7 8,4 7,6 Terganggunya pasokan bibit E5 4,4 8,3 9,0 8,6 Kualitas  bibit  yang  tidak memenuhi kualifikasi E6 7,6 9,0 8,7 Kesalahan item yang dikirim E7 7,2 6,4 Hasil Produksi Menurun E8 6,6 7,7 Kualitas Produk Tidak Memenuhi Kualifikasi E9 7,4 8,4 9 Keterlambatan Proses Distribusi E10 8,6 8,4 7,4 Occurrence 6,3 6,0 7,7 6,7 7,5 6,5 7,2 Aggregate Risk Potential 54 56 423 32 116 51 267 Priority Rank 5 4 1 7 3 6 2
ISSN 1693-2102 (print), 2686-2352 (online)
http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/opsi
House of Risk (HOR) menjelaskan sumber risiko  apa  saja  yang  menjadi  prioritas  untuk dilakukan mitigasi. HOR ini dibuat berdasarkan penggabungan pengolahan  data  dari  penentuan bobot  kejadian  risiko  hingga  korelasi  antara kejadian risiko dengan sumber risiko. Gambaran secara  selengkapnya dari  matriks  HOR  I  dapat dilihat pada terlihat pada Tabel 5.
Berdasarkan Tabel 4, didapatkan nilai ARP dari masing-masing ARP yang ditunjukan pada Tabel 6.
Berdasarkan  hasil  tersebut,  digunakan diagram  pareto  untuk  menentukan  prioritas sumber  risiko  yang  akan  dilakukan  mitigasi (Anggrahini  et.  al.,  2015).  Berdasarkan  nilai ARP  dari  masing-masing  sumber  risiko  yang telah diperoleh, dibuat menjadi nilai kumulatif. Nilai kumulatif tersebut diurutkan, dimulai dari nilai terkecil hingga nilai terbesar. Sumber risiko yang dijadikan prioritas apabila termasuk dalam 80%  dari  nilai  kumulatif.  Berikut  ini  terdapat hasil nilai kumulatif dari masing-masing sumber risiko beserta kategorinya pada Tabel 7.

## 5.   KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan,  terdapat  3  sumber  risiko  yang menjadi  prioritas  untuk  dilakukan  mitigasi. Diantaranya  Human  Erorr  (A3)  dengan  nilai ARP  sebesar  423,  Kualitas  Bibit/material  yang
buruk  (A7)  dengan  nilai  ARP  sebesar  267, Gangguan  transportasi  (A9)  dengan  nilai  ARP sebesar 116.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terimakasih penulis haturkan pada LPPPM  ITERA  yang  telang  mendukung penelitian ini melalui Program Penelitian Hibah Mandiri ITERA.

## DAFTAR PUSTAKA
A. D. S. a. K. R. Ghadge.(2002). “Supply chain risk  management:  present  and  future scope,” The  International  Journal  of Logistics Management , vol. 23, no. 3, pp.
313-339.
Anggraini,  Mentari.,  et  al.  (2015).  Analisis Kinerja  Keuangan  Bank  Konvensional Dan Bank Syariah Dengan Menggunakan Pendekatan RGEC (Studi pada PT. BRI, Tbk dan PT. BRI Syariah Periode 2011- 2013). Jurnal  Administrasi  dan  Bisnis . Vol 27. No 1
Chapman, P., Christopher, M., Juttner, U., Peck, H., & Wilding, R. (2002). Identifying and managing  supply  chain  vulnerability. logistic  and  transport  focus. Journal Institute of Logistics and Transport 4: 59- 64.
Tabel 6. Nilai Aggregate Risk Potential (ARP) Ranking Sumber Risiko Kode Sumber Risiko Nilai ARP 1 Human Error A3 423 2 Kualitas Bibit yang buruk A7 267 3 Gangguan transportasi A5 116 4 Permintaan  konsumen  yang tidak pasti A2 56 5 Peningkatan permintaan yang signifikan A1 54 6 Suplai bibit kurang A6 51 7 Terjadinya  gangguan  pada proses produksi A4 32 Tabel 7. Hasil Nilai Kumulatif dan Kategori Sumber Risiko No. Kode Sumber Risiko ARP Nilai Persentase Nilai Kumulatif Kategori 1 A3 423 42.34% 42.34% Prioritas 2 A7 267 26.73% 69.07% 3 A5 116 11.61% 80.68% 4 A2 56 5.61% 86.29% Non-Prioritas 5 A1 54 5.41% 91.69% 6 A6 51 5.11% 96.80% 7 A4 32 3.20% 100.00%
ISSN 1693-2102 (print), 2686-2352 (online)
http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/opsi
OPSI – Jurnal Optimasi Sistem Industri
Chen, et al. (2004). IPO Underpricing In China: New  Evidence  From  The  Primary  And Secondary  Markets. Emerging  Market Review . Vol.9, No.1, pp 1-16.
Darkow, G. H., (2015). “Sustainability in food service supply chains: future expectations from  European  industry  experts  toward the  environmental  perspective,”  Supply Chain  Management: An  International Journal , vol. 20, no. 2, pp. 163-178.
Field,  T.  (2003),  Touch Cambridge,  MA:  MIT Press.
Gaudenzi  B.,  Borghesi,  A. (2006),  “Managing risks  in  the  supply  chain  using  the  AHP method", The  International  Journal  of
Logistics  Management ,  Vol.  17  No.  1, hal. 114 – 136.
Gaudenzi,  B.,  (2006).  “Managing  risk  in  the
s upply  chain  using  the  AHP  method,” International  Journal  of  Logistics Management , vol. 17, no. 1, pp. 14-36. Geraldine,  Laudine  Henriette  et  all.  (2007).
“Manajemen  Resiko  da n  Aksi  Mitigasi untuk  Menciptakan  Rantai  Pasok  yang Robust”. Jurnal Teknologi dan Rekayasa Teknik Sipil . 1, 53-64 Giunipero,  L.C.  dan  Eltantawy,  R.A.,  (2004). Securing the upstream supply chain: a risk management  approach. International Journal  of  Physical  Distribution  dan Logistics  Management ,  34(9),  pp.698 – 713.
Hallikas,  J.,  Karvonen,  I.,  Pulkkinen,  U.,
Virolainen,  V.,  Tuominen,  M.,  (2004). Risk  management  processes  in  supplier networks. Int.  J.  Production  Economics , 90, pp.47 – 58.
Juttner,  U.,  Peck,  H.,  dan  Christhoper,  M. (2003), Supply Chain Risk Management: Outlining  An  Agenda  For  Future Research, International  Journal  Of Logistics Management , Vol 16 No 1
Kersten  W,  Held  T,  T  Meyer  CM,  Hohrath  P.
(2006). Komplexitats-und risiko management  als  methodenbautein  des supply chain management.IN. Hausladen,
I and Mauch.C(Eds). Festschrift Wildeman Band1.Munchen, TCW Lampung, Pemprov., (2017), “Rencana Pembanguan Industri Provinsi,”
Pemerintah  Provinsi  Lampung,  Bandar
Lampung
Lee,H.L.,  and  Whang,D.  (2000).  Information sharing  in  a  supply  chain .  Internasional Journal  of  Manufacturing  Technology and Management.
March, J.G dan Shapira, Z.,(1987), “Manegerial Perspectives  On  Risk  and  Risk Taking”, Management Science 33:1404 Mentzer, I. manuj, J. T. (2008). “Glo bal Supply Chain Management,” Journal of Business Logistics , vol. 29, no. 1, pp. 133-155. Norrman,A., & Lindroth, R. (2004).
Categorization  of  supply  chain  risk  and risk  management.  In.C.  Brindley  (Ed), Supply  chain  risk:  ashgate  Publishing Limited Pujawan, I.
Pertanian,  Kementerian.,  (2015)  “Rencana Strategis  Direktorat  Jenderal  Tanaman Pangan Tahun 2015- 2019,” Kementerian Pertanian , Jakarta.
Pertanian,  Pusat  Data  Kementerian.,  (2016), “Outlook  Bawang  Merah,” Kementerian Pertanian , Jakarta.
Pujawan,  I  Nyom an.,  (2009).  “Supply  chain house  of  risk:  a  model  risk  management for  proactive  supply  chain,” Business Process  Management  Journal ,  vol.  15, no. 6, pp. 53-67.
Pujawan,  I.  N.,  (2010).  Supply  Chain Management, Surabaya: Guna Widya.
Riijpkema,  W.  A.,  (2014), “Effective  Sourcing Strategies  for  Perishable  Product  Supply Chains,” International  Journal  of Physical  Distribution  &  LOgistics Management , vol. 44, no. 6, pp. 494-510. Saaty,  T.  L.  (1993).  The  analytic  hierarchy process:  a  1993  overview. Central European Journal of Operation Research and Economics , 2 (2), 119-137.
Shahin,  A.  (2004),  Integration  of  FMEA  and Kano model: an exploratory examination. International  Journal  of  Quality  & Reliability Management, 47(1): 731-746 Shahin,  A.  (2004). “Integration  of  FM EA  and the  Kano  model:  an  exploratory examination,”  International  Journal  of Quality  &  Reliability  Management,  vol. 21, no. 7, pp. 31-46.