J .   M at h .   a n d  I t s  A pp l . E - I SSN:   2 5 7 9 - 8 9 3 6 P- I SSN:   1 8 2 9 - 6 0 5 X Vol .   1 4 ,   No.   1 ,   Mei   2 0 1 7 ,  6 1 – 7 1

## PENILAIAN RISIKO PIPA BAWAH LAUT OLEH FAKTOR KAPAL MENGGUNAKAN PENDEKATAN BAYESIAN NETWORK
Firda Puspita Devi 1 , I Gst Ngr Rai Usadha 2 , Inu Laksito Wibowo 3 , Imam Mukhlash 4 1,2,3,4 Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
4 imammukhlash@matematika.its.ac.id

## Abstrak
Penyaluran minyak dan gas bumi dengan pipa bawah laut diklaim sangat efisien  karena  memerlukan  biaya  yang  minimal.  Namun,  seiring  padatnya aktivitas  maritim  oleh  lalu  lintas  kapal  akan  berdampak  kerusakan  pada jaringan pipa bawah laut. Penyebab kerusakan tersebut dapat disebabkan oleh beberapa  faktor,  antara  lain:  jatuhnya  jangkar  kapal  ( anchor  drop ),  kapal tenggelam akibat gagal mesin, jaring atau pukat ( trawl ), dan faktor lainnya. Oleh  karena  itu,  penilaian  risiko  untuk  kapal  yang  melewati  jaringan  pipa bawah laut sangat diperlukan. Pada penelitian ini, metode Bayesian Network (BN)  digunakan  untuk  memodelkan  penyebab  kecelakaan  pipa  bawah  laut oleh  faktor  kapal  dan  menghitung  probabilitas  kerusakan  yang ditimbulkannya.  Adapun  standar  DNV  RP  F107  digunakan  untuk mengklasifikasi  tingkat  risiko  berdasarkan  nilai  probabilitas  yang  didapat. Hasil  pengujian program ini  menunjukkan  bahwa  sebesar  58.4%  pipa  tidak rusak  akibat  jangkar,  13.83%  kerusakan  yang  ditimbulkan  kecil,  15.14% kerusakan  yang  ditimbulkan  menengah,  dan  12.59%  kerusakan  yang ditimbulkan besar.
Kata  kunci: Pipa  Bawah  laut,  Penilaian  Risiko,  Probabilitas,  Bayesian Network, DNV RP F107.

## 1 Pendahuluan
Minyak  dan  gas  bumi  merupakan  sumber  daya  alam  yang  menjadikan Indonesia sebagai negara dengan kapasitas produksi migas tertinggi di Asia Tenggara.  Maka  diperlukan  mode  transportasi  untuk  mengirimkan  minyak dan gas bumi dari sumur produksi di laut ke pengolah di daratan. Demikian
pula  dari  unit  pengolah  ke  unit-unit  distribusi.  Penyaluran  minyak  dan  gas bumi  dengan  pipa  bawah  laut  diklaim  sangat  efisien  karena  memerlukan biaya  yang  minimal  [1].  Akibatnya,  pipa  gas  bawah  laut  menjadi  pilihan utama  untuk  penyaluran  minyak  gas  bumi  di  laut. Saat  ini,  Indonesia  telah memiliki  total  panjang  pipa  bawah  laut  9.340,72  km.  Namun,  dengan dicanangkannya  tol  laut  oleh  pemerintah  Indonesia  maka  lalu  lintas  kapal akan  semakin  padat  di  atas  pipa  bawah  laut.  Dengan  demikian  terdapat bahaya  atau hazard yang  dapat  ditimbulkan  oleh  faktor  kapal  (kapal tenggelam atau menjatuhkan jangkar pada saat emergency ) yang berpotensi mengakibatkan  kegagalan  pengoperasian  pipa  gas  bawah  laut,  yaitu kebocoran,  pecah,  atau  bahkan  ledakan.  Hal  ini  dapat  mengakibatkan gangguan  transportasi,  kerusakan  pada  lingkungan,  dan  bahkan  gangguan kesehatan pada manusia. Data historis pada Gambar 1 menunjukkan bahwa sebagian besar kecelakaan pada pipa gas bawah laut disebabkan oleh dampak kecelakaan, korosi, dan jangkar kapal.
Gambar 1. Penyebab Kecelakaan Pada Pipa Lepas Pantai [1]
Dari Gambar 1 dapat dilihat bahwa mayoritas kerusakan pipa gas bawah laut disebabkan oleh jangkar kapal dan dampak kecelakaan dari faktor kapal. Oleh karena itu, penilaian risiko untuk kapal yang melewati jaringan pipa gas bawah  laut  sangat  diperlukan.  Beberapa  metode  seperti  algoritma scoring- type dan beberapa metode kualitatif atau semi kuantitatif, yaitu AHP, logika fuzzy, dan neural network telah digunakan dalam model penilaian risiko pada jaringan  pipa  gas  bawah  laut  [2,3].  Model  penelitian  risiko  dengan menggunakan  metode  tersebut  di  atas  memberikan  hasil  penelitian  relatif yang mendukung penentuan tingkat risiko, namun belum dapat diterima oleh masyarakat. Saat ini penelitian telah bergeser dari sistem kualitatif  menjadi kuantitatif probabilitas [4].
Metode Fault  Tree (FT)  telah  terbukti  efektif  dalam  menganalisis probabilitas kegagalan dan digunakan dalam teknik perpipaan [5,6]. Analisis FT adalah  metode terbaik untuk memodelkan sistem sederhana  yang statis. Namun, untuk sistem yang kompleks perlu menggunakan prosedur lainnya, seperti: Bayesian Network . Bayesian Network (BN) mempunyai struktur yang jauh lebih fleksibel dan sesuai dengan berbagai macam kecelakaan daripada FT, sehingga dapat digunakan untuk menganalisis prosedur yang kompleks. Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  penulis  ingin  mengangkat  topik  tugas akhir  dan  diberi  judul  “Aplikasi Bayesian  Network Untuk  Perhitungan Probabilitas Pada Penilaian Risiko Pipa Bawah Laut Oleh Faktor Kapal”.
21% 30% 26% 7% 6% 5% 1% Anchoring Impact
Corrosion
Penelitian ini mengacu pada salah satu standar, yaitu DNV RP-F107 ( Risk Assessment  of  Pipelines  Protection ).  Standar  DNV  RP-F107  menyatakan bahwa bahaya ( hazard ) yang mungkin terjadi pada pipa gas bawah laut adalah bahaya-bahaya yang disebabkan oleh kejatuhan jangkar kapal ( anchor drop ), terseret  jangkar  ( anchor  drag ),  dan  tertimpa  kapal  ( Ship  Shinking )  [7]. Standar  ini  menyajikan  pendekatan  berbasis  risiko  atas  kecelakaan  akibat beban eksternal, merekomendasikan tindakan perlindungan, dan memberikan penilaian  frekuensi  dan  konsekuensi  untuk  pipa  gas  bawah  laut.      Standar inilah  yang  nantinya  menjadi  tolok  ukur  pengambilan  keputusan  dalam penilaian  risiko.  Berdasarkan  Standard  DNV  RP-F107,  risiko  didefinisikan sebagai R = P x C, dengan R adalah nilai risiko, P adalah peluang/probabilitas timbulnya  bahaya,  dan  C  adalah  konsekuensi  dari  bahaya  tersebut.  Bagian tersulit dari penilaian resiko adalah  mengestimasi  besarnya peluang bahaya yang akan muncul yang biasanya diperoleh dengan pemodelan atau simulasi. Pada  tugas  akhir  ini  akan  dibangun  suatu  perangkat  lunak  yang  mampu menghitung  probabilitas  kerusakan  pada  pipa  gas  bawah  laut  akibat  faktor kapal yang lewat.

## 2 Preliminaries

## 2.1 Identifikasi Bahaya
Bahaya  atau hazard merupakan  sumber  potensi  kerusakan  atau  situasi yang berpotensi menimbulkan kerugian. Hazard Identification adalah proses pengenalan terhadap bahaya yang mungkin terjadi, tanpa melihat besar dan kecilnya  risiko  yang  diakibatkan  dari  suatu  bahaya.  Pengklasifikasian kategori  bahaya  yang  mungkin  terjadi  pada  pipa  bawah  laut  digolongkan menjadi tiga kategori, yaitu [7]:
1. Hazard yang terjadi selama periode konstruksi
2. Hazard yang terjadi setelah jalur pipa terpasang di dasar laut
3. Hazard yang  terjadi  baik  dari  proses  instalasi  maupun  dari  proses operasi
Hazard Identification harus dapat melindungi semua kemungkinan terjadinya bahaya yang terjadi pada pipa gas bawah laut. Standard DNV RP F-107 telah memberikan  contoh hazard yang  mungkin  dapat membahayakan  jalur  pipa gas bawah laut.
2.2 Bayesian Network (BN)
Bayesian  Network merupakan  salah  satu Probabilistic  Graphical  Model (PGM)  sederhana  yang  dibangun  dari  teori  probabilitas  dan  teori  graf. Struktur  graf Bayesian  Network disebut  dengan Directed  Acyclic  Graph (DAG) . DAG  terdiri  dari node dan edge.  Node merepresentasikan  variabel acak dan edge merepresentasikan adanya hubungan ketergantungan langsung dan  dapat  juga  diinterprestasikan  sebagai  pengaruh  (sebab-akibat)  antara variabel yang dihubungkannya.  Adapun rumus dasar dari Theorema Bayes, yaitu:
P(A|B)  = 𝑃( 𝐵 | 𝐴 )𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵) (1)

## 2.3 Standar (DNV) RP-F107
Dari beberapa standar penilaian risiko terhadap pipa gas bawah laut, DNV RP F107 ( Risk Assessment of Pipeline Protection ) adalah salah satu standar yang  paling  sering  digunakan.  Standar  ini  hanya  dapat  diaplikasikan  untuk pendekatan yang digunakan dalam melakukan penilaian risiko pada pipa gas bawah  laut  terhadap  beban-beban  eksternal,  termasuk  di  dalamnya,  antara lain: risers, pipelines, umblicals , dan proteksi yang perlu diberikan. Untuk membandingkan probabilitas kerusakan dan risiko dari bahaya yang berkaitan dengan pipa gas bawah laut, maka masing-masing peristiwa diberi peringkat  dari  1  (probabilitasnya  sangat  rendah)  sampai  dengan  5 (probabilitasnya sangat tinggi) [7]. Sebagaimana disampaikan di atas, DNV RP F-107 membagi frekuensi menjadi lima tingkatan seperti Tabel 1.
TABEL 1 Ranking Frekuensi DNV RP F-107

## 3 Hasil Penelitian

## 3.1 Graf Kerusakan Akibat Jangkar dan Pukat
Seperti  yang  telah  ditampilkan  pada  Gambar  2,  kerusakan  oleh  jangkar didefinisikan  sebagai  faktor  terjadinya  kerusakan  pada  pipa  bawah  laut, dimana akibat dari jangkar terjadi ketika kapal lewat tepat diatas tepat diatas jalur  pipa  bawah  laut,  gagal  mesin  pada  kapal,  dan  sebuah  jangkar  yang dijatuhkan dalam kondisi darurat. Dua faktor utama yang mengakibatkan efek dari  energi  adalah  kedalaman  air  yang  memberikan  dampak  sangat  besar terhadap probabilitas dari jangkar dan lapisan pipa yang mampu mengurangi benturan  terhadap  pipa.  Kedua  dampak  probabilitas  dan  dampak  energi diintegrasikan  untuk  menentukan  kerusakan  yang  diakibatkan  jangkar terhadap pipa.
Seperti  pada  Gambar  3,  dampak  jaring  terhadap  kerusakan  pipa  secara garis besar disebabkan oleh  jaring  yang  menyangkut  pada pipa. Kapal  ikan mengeluarkan  jaring  sampai  ke  dasar  laut,  kemudian  jaring  tersebut tersangkut pada pipa bawah laut. Jaring yang tersangkut tersebut tetap ditarik oleh kapal sehingga tarikan tersebut akan merusak lapisan pada pipa. Tarikan
Rangking Deskripsi Frekuensi Tahunan 1 (sangat rendah) Frekuensi  sangat  rendah  sehingga kejadian diabaikan < 1E-05 2 (rendah) Kejadian diperkirakan jarang terjadi 1E-04 > 1E-05 3 (medium) Kejadian secara individu, diperkirakan  tidak  terjadi,  tetapi dilihat  dari  numerik  yang  besar, kejadian  dipercaya  terjadi  1  kali selama setahun 1E-03 > 1E-04 4 (tinggi) Kejadian  secara  individu  mungkin terjadi satu kali selama usia pengoperasian pipa 1E-02 > 1E-03 5 (sangat tinggi) Kejadian secara individu diperkirakan  terjadi  lebih  dari  satu kali selama usia pengoperasian pipa > 1E-02
dari  jaring  terhadap  pipa  merupakan  sebuah  fungsi  dari net-casting  depth, water depth dan the pipeline coating
Gambar 2. Graf Kerusakan oleh Jangkar
Gambar 3. Graf Kerusakan oleh Pukat
3.2 Mendapatkan Marginal  Probability  Table  (MPT) dan Conditional Probability Table (CPT)
MPT  dan  CPT  merupakan  permasalahan  yang  cukup  kompleks  dan memerlukan pertimbangan yang cukup besar untuk secara penuh menghitung dan  membentuk  hubungan  dalam  bentuk  model Bayesian  Network .  Dalam penelitian ini terdapat 3 langkah untuk mendapatkan CPT dan MPT.
Tabel  2  mengilustrasikan  konversi  dari  operasi boolean ke  dalam  CPT, yang diterapkan dalam bentuk binari, dengan 2 kondisi yaitu 0 dan 1. Proses konversi  tersebut  dimulai  dengan  membandingkan fault  tree dengan  BN. Tabel 3 menunjukan contoh data dari CPT terhadap kerusakan oleh jangkar.
TABEL 2. CPT untuk Ship Passing dan Anchor [4]
TABEL 3. CPT Akibat Kerusakan Jangkar [4]
Keterangan :
a. Minor  Damage :  Kerusakan  tidak  memerlukan  perbaikan  atau mengakibatkan setiap pelepasan hidrokarbon.
b. Moderate  Damage :  Kerusakan  yang  membutuhkan  perbaikan,  tetapi tidak mengarah untuk melepaskan hidrokarbon.
c. Major Damage : Kerusakan yang mengarah untuk pelepasan hidrokarbon, air, dll
Akhirnya,  penilaian  ahli  sangat  penting  untuk  mendapatkan  MPT  dan CPT.  Namun,  para  ahli  biasanya  lebih  memilih  untuk  keputusan  linguistik dari deskripsi probabilistik, seperti safe dan unsafe. Integrasi teori himpunan fuzzy  dapat  membantu  domain  expert  untuk  memperoleh  MPT  dan  CPT dengan  cara  yang  efisien.  Misalnya,  dalam  tulisan  ini  kita  mendefinisikan kedalaman terkubur dari pipa lepas pantai menggunakan tiga bilangan fuzzy. 𝐴 𝑖 didefinisikan  dengan  melalui  semesta  dimana  setiap  bagian  mewakili kedalaman  poin, 𝐴 1 = shallow, 𝐴 2 =  medium, 𝐴 3 =  deep. Menurut  pendapat
para ahli,  fungsi keanggotaan segitiga untuk setiap bilangan  fuzzy diwakili oleh persamaan berikut.
𝜇 𝐴𝑖 (𝑥) = { 0,                   0 ≤ 𝑥 ≤ 𝑞 𝑖,1 𝑥−𝑞𝑖,1 𝑞𝑖,2− 𝑞𝑖,1 ,      𝑞 𝑖,1 ≤ 𝑥 ≤ 𝑞 𝑖,2 𝑞𝑖,3−𝑥 𝑞𝑖,3− 𝑞𝑖,2 ,       𝑞 𝑖,1 ≤ 𝑥 ≤ 𝑞 𝑖,2
0,                               𝑥 ≥ 𝑞 𝑖,3
(2)
X merupakan kedalaman yang akan dihitung nilai keanggotaannya. 𝜇 𝐴𝑖 (𝑥) adalah  nilai  keanggotaan  dari  x  terhadap  A i. 𝑞 𝑖,1 adalah  kuartil  atas  dari  A i. 𝑞 𝑖,2 adalah kuartil tengah dari A i. Dan 𝑞 𝑖,3 adalah kuartil bawah dari A i. Misalkan  akan  dihitung  nilai  keanggotaan  pipa  dengan  kedalaman  0,75 meter, maka didapatkan bahwa 𝜇 𝐴1 (𝑥) = 0, 𝜇 𝐴2 (𝑥) = 0.75, dan 𝜇 𝐴3 (𝑥) = 0.25. Himpunan  fuzzy  mewakili  kedalaman  terkubur  dapat  ditulis  sebagai  MPT, seperti ditunjukkan pada Gambar 4 [4].
Gambar 4. MPT dari kedalaman menggunakan Fuzzy
Dengan  menggunakan  grafik  pada  Gambar  4,  kita  dapat  menentukan secara  langsung  nilai  keanggotaan  dari  suatu  kedalaman  pipa.  Seperti  pada Gambar 4, dengan  mengambil kedalaman 0.75 meter, dapat  diambil  bahwa nilai  keanggotaan  untuk  kedalaman medium adalah  0.75,  dan  nilai keanggotaan  untuk  kedalaman deep adalah  0.25.  Sedangkan  nilai keanggotaan  untuk  kedalaman shallow adalah  nol  dikarenakan  dengan kedalaman 0.75 meter, garis yang merepresentasikan shallow tidak memiliki nilai.
3.3 Probabilitas Prediksi untuk Segmen Jalur Pipa
Prosedur  untuk  memperkirakan  probabilitas  kerusakan  jangkar 𝑃 𝑎 digambarkan oleh persamaan : 𝑃 𝑎 = ∑ 𝑁 𝑖 . 𝑃 𝑖 𝑎 𝑛 𝑖=1 (3)
Pada  persamaan  (3), 𝑖(1, … , 𝑛) adalah  tipe  kapal  ke  –  i. 𝑁 𝑖 merupakan frekuensi  tipe  kapal  ke  –  i  yang  melaluinya  setiap  tahun.  Kemudian 𝑃 𝑖 𝑎
dihitung dengan model BN  menggambarkan probabilitas kerusakan  jangkar sekali satu jenis kapal ke – i lewat.
Pada  Tugas  Akhir  ini,  penulis  hanya  mempertimbangkan  kapal  teknik, kapal transportasi dan kapal nelayan. Adapun probabilitas kerusakan akibat jaring, sebagai berikut:
𝑃 𝑡 = 𝑁 𝑓𝑣 . 𝑃 𝑓𝑣 𝑡 (4)
di  mana 𝑃 𝑡 adalah  frekuensi kapal  nelayan  lewat tepat melalui  jalur pipa lepas pantai per tahun, yang kemudian mempunyai kemungkinan kerusakan akibat pukat oleh salah satu kapal penangkap ikan.

## 3.4 Analisa Permasalahan pada Kerusakan Jangkar
Pada  subbab  sebelumnya  telah  dibahas  mengenai  perhitungan  untuk mendapatkan  nilai  MPT  dan  CPT.  Dari  subbab  tersebut,  kita  dapat menentukan  data prior kemudian  akan  diperoleh  data posterior .  Dengan menggunakan tools yang penulis buat, diinputkan data prior seperti Gambar
4.  Beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  kerusakan  jangkar  diantaranya engineering_ship, transport_ship, fishing_vessel, ship_passing,
anchor_weight,  engine,  buried_depth,  anchor,  water_depth,  impact, impact_energy, anchor_damage. Beberapa faktor tersebut akan didefinisikan pada Tabel 4.
TABEL 4. Definisi Variabel Kerusakan Akibat Jangkar
Variabel Definisi Engineering_ship Kapal Mesin Transport_ship Kapal penumpang Fishing_vessel Kapal penangkap ikan Ship_passing Kapal melalui daerah pipa gas bawah laut Anchor_weight Massa jangkar engine Mesin kapal Buried_depth Kedalaman pipa gas ditanam Anchor Jangkar kapal Water_depth Kedalaman air Impact Dampak secara keseluruhan Impact_energy Dampak dari segi energy yang dilepaskan Anchor_damage Dampak  dari  kerusakan  akibat  jangkar kapal yang jatuh
Gambar 5. CPT Anchor Damage
Berdasarkan  CPT  yang  diperoleh  dari  Gambar  4  maka  akan  dilakukan inferensi  sehingga  nantinya  dapat  diperoleh  data posterior .  Hasil  dari inferensi kemudian ditampilkan pada Gambar 5. Pada saat proses inferensi, kita dapat melakukan proses uji coba sehingga dapat diketahi seberapa besar faktor yang mempengaruhi kerusakan pada pipa gas.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  tersebut  diperoleh  kemungkinan  kapal lewat  akan  mempengaruhi  kerusakan  pada  pipa  bawah  laut  adalah  sebesar 87.5%.  Kerusakan  yang  disebabkan  oleh  jangkar  adalah  87.5%,  massa jangkar  yang  sangat  mempengaruhi  adalah  massa  jangkar  menengah  / medium dengan  probabilitas  sebesar  29.2%,  peluang  dari  dampak kerusakaannya  adalah  44.5%,  dari  kerusakan  tersebut  memiliki  dampak energi  yang  harus  dilepaskan  adalah  berkisar  2.5kJ  –  10kJ  dengan probabilitas  sebesar  29.24%  dan  dampak  kerusakan  akibat  jangkar  adalah dalam cakupan menengah / moderate.
Gambar 6. Hasil Inferensi Data Prior Anchor Damage

## 3.5 Analisa Permasalahan pada Kerusakan Jaring
Pada  subbab  sebelumnya,  sudah  dijelaskan  mengenai  permasalahan kerusakan yang disebabkan oleh jangkar. Oleh karena itu, subbab ini hanya akan  menjelaskan  mengenai  faktor apa saja  yang  mempengaruhi kerusakan akibat  pukat  terhadap  pipa  gas.  Beberapa  faktor  yang  mempengaruhi diantaranya, fishing_vessel, casting_net, max_depth, water_depth, bottom_trawling, buried_depth, hooking, drow_energy dan trawling_damage. Beberapa faktor tersebut akan didefinisikan pada Tabel 4.
Tabel 5. Definisi Variabel Kerusakan Akibat Pukat Variabel Definisi Fishing_vessel Kapal penagkap ikan Casting_net Jala Max_depth Kedalaman maximum Water_depth Kedalaman air Bottom_trawling Pukat bagian dasar Buried_depth Kedalaman penanaman pipa gas hooking Pengait Drow_energy Energi untuk menenggelamkan Trawling_damage Kerusakan  yang  diakibatkan pukat

## 3.6 Mitigasi Risiko
Dari hasil pengujian di atas, maka perlu dilakukan langkah mitigasi yang bertujuan  untuk  mengurangi  risiko  yang  ada.  Karena  pada  studi  kasus  ini tidak  mempertimbangkan  masalah  biaya,  maka  beberapa  hal  yang  perlu dilakukan adalah:
1. Memberikan proteksi tambahan pada pipa jika mungkin terjadi bahaya kejatuhan  jangkar  dan  tersangkut  pukat.  Proteksi  tambahan  yang mungkin dapat dilakukan adalah dengan  menambahkan box culvert di sepanjang jalur pipa yang dilewati oleh jalur pelur pelayaran kapal.
2. Hal  yang  mungkin  dilakukan  pada  pipa  bawah  laut  adalah  dengan menanam  pipa  dengan  kedalaman  tertentu  di  dasar  laut.  Kedalaman yang diperlukan untuk mengetahui tingkat keamanan pipa jika mungkin terjadi  skenario  bahaya  kejatuhan  jangkar  dan  terseret  pukat,  perlu dilakukan analisa dan perhitungan lebih lanjut.
3. Hal yang mungkin juga dilakukan adalah dengan mengurangi intensitas operasi  kapal  yang  melewati  jalur  pipa  bawah  laut  pada  saat  kondisi cuaca  sedang  buruk.  Hal  ini  berfungsi  untuk  mengurangi  frekuensi kemungkinan kapal menjatuhkan jangkar dalam situasi darurat.
4. Memberikan  tanda  di  daerah  jalur  pipa  tersebut  yang  menunjukkan informasi  bahwa  di  daerah  tersebut  terdapat  jalur  pipa  bawah  laut, sehingga  awak  kapal  akan  mengerti  bahwa  ada  jalur  pipa  yang membentang yang sedang dilewati oleh kapal.

## 4 Kesimpulan
Berdasarkan  analisis  terhadap  hasil  pengujian  program,  maka  dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Hasil pengujian berdasarkan nilai prior /parameter yang telah ditentukan oleh  para  ahli,  menunjukkan  bahwa  perangkat  lunak  yang  dibangun memberikan  hasil  nilai  probabilitas  beserta  tingkat  risiko  kecelakaan pada pipa sebesar 87.5% untuk kapal yang lewat, 93.75% untuk jangkar kapal, 29.2% untuk massa  jangkar  yang berada pada tingkat medium, 44.5%  untuk  dampak  kerusakan,  29.24%  untuk  dampak  energi  yang dilepaskan  berkisar  2,5kJ  –  10kJ,  dan  15%  untuk  kerusakan  akibat jangkar.
2. Dari kesimpulan yang di atas, maka perlu dilakukan langkah mitigasi, antara  lain:  memberikan proteksi tambahan pada  pipa,  menanam pipa dengan  kedalaman  tertentu,  mengurangi  intensitas operasi  kapal  yang melewati jalur pipa bawah laut pada saat kondisi cuaca seang buruk, dan memberi tanda di daerah jalur pipa.

## 5 Pustaka
[1] Liu,  Y.  T.,  H.  Hu,  dan  Y.  B.  Song,  (2011),  “ Pipeline  Integrity Management System Based on Dynamic Risk Assessment ”, Journal of Shanghai Jiaotong University , Vol.45, No.5 , (pp 687-690).
[2] Muhlbauer, W. K, (2003), Pipeline Risk Assessment Manual (Third Edition) , Publication PARLOC 2001, Mott MacDonald Ltd., Offshore Operators Association, U.K. and the Institute of Petroleum,
[3] Doremami,  N.,  A.  Afshar,  A.  D.  Mohammadi,  (2010),  “ Hierarchical Risk  Assessment  in  Gas  Pipelines  Based  on  Fuzzy  Aggregation ”,
Proceedings  of  2 nd International  Conference  on  Reliability,  Safety  &
Hazard.
[4] Liu,  Yutao,  (2013),  “ Probability  Analysis  of  Damage  to  Offshore Pipeline by Ship Factors ”, Transportation Research Board 92 th Annual Meeting.
[5] Risk Assessment of Pipelines Protection , (2010), Norway, Publication DNV-RP-F107, Det Norske Veritas (DNV).
[6] Mouselli,  AH,  (1981),  “ Offshore  Pipelines  Design,  Analysis  and Methods ”, Oklahoma, PennWellBooks.
[7] Sun, D, J., L, (2010), Elefteriadou, “ Research and implementation of lane-changing  model  based  on  driver  behavior ”,  In  Journal  of
Transportation Research Board:  Transportation Research Record 2161. (pp. 1-10).