Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Analisis Risiko Rantai Pasok Menggunakan Metode COR | Fahriza | Seniola | Anthonius | Ramy

## ANALISIS RISIKO RANTAI PASOK MENGGUNAKAN METODE SUPPLY CHAIN OPERATION REFERENCE (SCOR) DAN HOUSE OF RISK (HOR) PADA RUMAH PRODUKSI BERAS SIUNG MAS PT BERAU COAL
Fahriza Fawwas Asrory 1) , Seniola Sima Datuan 2) , Anthonius Dhinar Hasto Wisnugroho 3) , Ramy Yahya 4)
1,2,3,4) Prodi D4 Teknologi Rekayasa Logistik, Politeknik Sinar Mas Berau Coal Email : riza.asrory@polteksimasberau.ac.id, simsdatuan@gmail.com, adhinar1393@polteksimasberau.ac.id, ramyyahya@polteksimasberau.ac.id
Abstrak , Rumah produksi Beras Siung Mas didirikan oleh Yayasan Dharma Bhakti Berau Coal dan menjadi unit bisnis  yang  dikelola  oleh  tim Community  Enterprise  Development (CED)  sebagai  upaya  memberdayakan  dan membangun kemandirian petani lokal di Kabupaten Berau. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi risiko rantai  pasok  pada jaringan  rantai  pasok  rumah  produksi  Beras  Siung  Mas.  Berdasarkan  hasil  identifikasi  risiko menggunakan metode SCOR dan HOR diperoleh 20 kejadian risiko dan 27 sumber risiko dengan 4 sumber risiko prioritas yaitu: waktu proses pengeringan yang lama (A9), pengaruh cuaca (A4), penyimpanan gabah terlalu lama (A17) dan proses pengeringan yang kurang sempurna (A8). Ada 10 rekomendasi mitigasi risiko untuk menangani sumber risiko prioritas dan kemudian dilakukan perangkingan berdasarkan nilai Effectiveness to Difficulty (ETD) yaitu: dilakukan pengukuran kadar air untuk gabah (PA10), memperbanyak pembelian gabah kering siap giling dari petani (PA2), pembuatan Standard Operating Procedure (SOP) proses pengeringan gabah (PA9), melakukan pembalikan gabah secara berkala selama proses penjemuran (PA1), menerapkan sistem FIFO ( First In First Out ) (PA8), memberikan label tanggal masuk gabah ke gudang (PA7), memperbaiki tempat penjemuran gabah (PA3), menyediakan stok gabah siap giling (PA4), menerapkan manajemen pemilihan musim tanam yang tepat (PA5) dan penamahan tenaga kerja (PA6).
Kata Kunci: Manajemen  Rantai  Pasok,  Analisis  Risiko, Risk  Event , Risk  Agent , Supply  Chain  Operation Reference (SCOR), House of Risk (HOR).

## PENDAHULUAN
Kabupaten  Berau  adalah  salah  satu Kabupaten  di  Provinsi  Kalimantan  Timur.  Ibu kota  Kabupaten  ini  terletak  di  Tanjung  Redeb, Berau.  Kabupaten  ini  memiliki  luas  wilayah 34.127,47.  km²  terdiri  dari  daratan  seluas 22.030,81 km² dan luas laut 12.299,88 km² serta terdiri dari 52 pulau besar dan kecil dengan 13 Kecamatan,  96  Desa,  dan  jumlah  penduduk berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik pada tahun 2022 sebesar 258.537 jiwa.
Kabupaten  Berau  memiliki  beragam potensi  daerah  mulai  dari  pertambangan batubara, perkebunan (kelapa sawit, kakao, lada, kemiri,  dll),  dan  perikanan  (Berau,  2023). Kabupaten  Berau  juga  menjadi  salah  satu lumbung padi untuk wilayah provinsi Kalimantan  Timur  (Tim  Perumusan  dan Implementasi KEKDA, 2020). Berdasarkan data dari  Badan  Pusat  Statistik,  pada  tahun  2022 luasan  lahan  panen  padi  di  Kabupaten  Berau sebesar  6.229,84  hektar  dengan  total  produksi padi  mencapai  12.294,14  ton.  Dari  data  ini Berau  berada  di  peringkat  keempat  untuk
kabupaten  atau  kota  penghasil  beras  di Kalimantan  Timur.  Potensi  pertanian  padi  di Kabupaten  Berau  membutuhkan  perhatian khusus baik dari pemerintah provinsi, kabupaten, maupun instansi swasta yang ada di Kabupaten Berau.
PT Berau Coal melalui Yayasan Dharma Bhakti  Berau  Coal  (YDBBC),  fokus  dalam pemberdayaan masyarakat petani di Kabupaten Berau.  Hal  ini  sesuai  dengan  salah  satu  dari empat pilar kegiatan YDBBC yaitu pengembangan  ekonomi  masyarakat.  Rumah produksi  beras  Siung  Mas  PT.  Berau  Coal merupakan  salah  satu  program  yang  didirikan oleh  Yayasan  Dharma  Bhakti  Berau  Coal  dan saat  ini  program  tersebut  telah  menjadi  unit bisnis  yang  dikelola  oleh  tim Community Enterprise  Development (CED)  dan  berada  di bawah naungan PT. Berau Coal. CED memiliki tiga unit bisnis terdiri dari Berau Cocoa, Rumah Kemas  Berau Creative ,  dan  Rumah  Produksi beras Siung Mas. Produk biji kakao dari Berau Cocoa dan Beras Siung Mas merupakan bagian dari komoditi unggulan yang ada di Kabupaten
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Analisis Risiko Rantai Pasok Menggunakan Metode COR | Fahriza | Seniola | Anthonius | Ramy
Berau yang dikembangkan oleh PT. Berau Coal sebagai salah satu langkah untuk memberdayakan  dan  membangun  kemandirian petani  lokal  khususnya  petani  di  Kabupaten Berau.
Potensi  produksi  beras  yang  besar  di Kabupaten  Berau  dibarengi  dengan  berbagai permasalahan  yang  muncul  mulai  hari  hulu hingga  hilir.  Aktivitas  rantai  pasok  di  rumah produksi  Beras  Siung  Mas  yang  cukup kompleks  mulai  dari  pengadaan  bahan  baku, proses  produksi,  distibusi,  pemasaran,  hingga sampai  ke  tangan  konsumen  memiliki  risiko- risiko  yang  mungkin  saja  terjadi.  Permintaan konsumen yang tinggi, jaminan kualitas produk kepada konsumen, persaingan produk beras dari luar  Berau,  menjadi  penyebab  rentan  adanya risiko sehingga diperlukan analisis risiko rantai pasok tehadap jaringan rantai pasok pada rumah produksi beras Siung Mas.
Rantai pasok adalah serangkaian kegiatan  yang  dikumpulkan  dari  proses pengadaan  bahan  diubah  menjadi  produk setengah jadi atau produk jadi lalu didistribusikan  kepada  konsumen  (Heizer  & Render,  2017).  Proses  ini  menjadikan  rantai pasok suatu sistem yang kompleks dengan unsur teratur,  bergantung  dinamis,  dan  memiliki tujuan yang spesifik (Putri, 2020). Risiko rantai pasok seringkali terjadi akibat rantai pasok yang kompleks dan berpotensi menimbulkan dampak negatif  terhadap  rantai  pasok  (Punniyamoorthy et al., 2013). Risiko rantai pasok perlu dikelola dalam  bentuk  manajemen  risiko  rantai  pasok (Magdalena,  2019).  Risiko  merupakan  bentuk ketidakpastian  tentang  keadaan  yang  akan terjadi  di  masa  depan,  dengan  keputusan  yang diambil  berdasarkan  berbagai  pertimbangan pada saat ini (Asrory & Wisnugroho, 2021).
Model Supply Chain Operation Reference (SCOR) adalah suatu alat diagnostik rantai pasokan yang menyediakan standar lintas industri  untuk  manajemen  rantai  pasok  yang dikembangkan  dan  dikelola  oleh Supply  Chain Council (SCC) (Rica, 2016). Kegiatan komunikasi yang lebih mudah, proses membandingkan  dengan  lebih  mudah,  proses pengembangan  terhadap  praktik-pratik  rantai pasok yang lebih terkini, dan adanya perbaikan terhadap kegagalan dari kegiatan-kegiatan rantai pasok  yang  sudah  dijalankan,  adalah  beberapa tujuan  dari  diterapkannya  model  SCOR  di sebuah  perusahaan  (Pujawan,  2017).  Ada  5 proses  utama  di  dalam  sebuah  proses  rantai
pasok  untuk  operasional  model  SCOR,  yang pertama adalah plan (merupakan sebuah proses untuk  menyeimbangkan  antara  permintaan dengan  penawaran),  yang  kedua  adalah source (merupakan  sebuah  proses  pengadaan  barang maupun jasa tujuannya adalah untuk memenuhi permintaan), yang ketiga adalah make (merupakan  sebuah  proses  mengubah  bahan mentah  ataupun  komponen  menjadi  sebuah produk  yang  diinginkan  oleh  pelanggan),  yang keempat  adalah deliver (merupakan  sebuah proses  yang  harus  dilakukan  untuk  memenuhi permintaan akan barang ataupun jasa, dimana di dalamnya  termasuk  pengelolaan  pesanan, transportasi,  dan  distribusi),  dan  yang  kelima adalah return (merupakan sebuah layanan yang diberikan kepada konsumen terkait pengembalian  atau  penerimaan  pengembalian produk  karena  berbagai  hal)  (Kania  Nadhira  et al.,  2019). House  of  Risk (HOR)  merupakan hasil  pengembangan  dari  penggabungan  dua metode  yang  sebelumnya  sudah  umum  dipakai sebagai  metode  yang  digunakan  untuk  proses risk assessment yaitu metode House of Quality (HOQ) dan Failure Modes and Effects Analysis (FMEA)  untuk  menyusun  suatu framework dalam  mengelola  risiko  rantai  pasok  secara proaktif (Pujawan & Geraldin, 2009). House of Risk merupakan metode yang paling baru dalam menganalisis  risiko  rantai  pasok  (Magdalena, 2019).
Pendekatan metode House of Risk (HOR) difokuskan  kepada  pengurangan  probabilitas terjadinya  sumber  risiko  ( risk  agent )  dengan menerapkan  tindakan-tindakan  pencegahan. Munculnya kejadian risiko ( risk event ) seringkali  dipicu  karena  adanya  suatu  sumber risiko,  sehingga  dengan  mengurangi  sebuah sumber risiko maka diharapkan dapat mengurangi potensi munculnya sebuah kejadian risiko yang ada (Asrory, 2023). Ada dua tahapan di  dalam  metode House  of  Risk (HOR),  yaitu HOR fase 1 yang digunakan untuk menentukan sumber  risiko  dan  sumber  risiko  yang diprioritaskan  untuk  ditangani  atau  dilakukan tindakan  pencegahan,  sedangakan  HOR  fase  2 adalah  sebuah  tahapan  untuk  memberikan tindakan  mitigasi  dan  tindakan  mitigasi  untuk sumber  risiko  prioritas  yang  tentunya  dengan mempertimbangkan kemampuan dari manajemen  atau  sumber  daya  yang  tersedia (Pujawan & Geraldin, 2009).
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Analisis Risiko Rantai Pasok Menggunakan Metode COR | Fahriza | Seniola | Anthonius | Ramy

## METODE
Jenis  penelitian  deskriptif  kuantitatif digunakan  dalam  penelitian  ini,  dengan narasumber  dan  responden  yang  dipilih berdasarkan teknik judgement sampling .
Kriteria  narasumber  yang  dijadikan  sampel dalam  penelitian  ini  adalah  individu  dengan tingkat  jabatan  manajerial  serta  staf  pelaksana dengan  pengalaman  di  bidangnya  minimum selama 1 tahun dan memiliki kemampuan untuk menilai  suatu  risiko.  Pada  penelitian  ini menggunakan data  primer berupa: data pemetaan  aktivitas  rantai  pasok  berdasarkan metode  SCOR;  data terkait  kejadian  risiko  dan sumber risiko; penilaian terhadap bobot kejadian risiko dan sumber risiko; data penilaian prioritas terhadap  rekomendasi  mitigasi  risiko;  serta informasi-informasi utama lainnya yang
didapatkan dari narasumber. Wawancara dilakukan  dengan  koordinator CED  sebagai koordinator  dari  tiga  sub  unit  termasuk  rumah produksi  beras,  dan  supervisor  produksi  Beras Siung  Mas.  Wawancara  ini  bertujuan  untuk menggali data lebih lanjut terkait aktivitas rantai pasok dan risiko yang dihadapi selama aktivitas rantai  pasok  rumah  produksi  Beras  Siung  Mas berjalan. Kuesioner pada penelitian ini berkaitan dengan  penilaian  terhadap  kejadian  risiko  dan sumber risiko, setelah itu dilakukan pengukuran tingkat  korelasi  antara  kejadian  risiko  dan sumber risiko, untuk menentukan penilaian dan rekomendasi  terhadap  mitigasi  risiko  yang diprioritaskan.
Metode SCOR digunakan untuk menggambarkan setiap proses bisnis yang ada di dalam rantai pasok rumah produksi Beras Siung Mas.  Berdasarkan  hasil  SCOR,  kemudian dilakukan  pengolahan  pada  HOR  fase  1  untuk menentukan  sumber  risiko  prioritas  diawali dengan  melakukan  proses  identifikasi  kejadian risiko  dan  sumber  risiko  serta  menentuan  nilai tingkat  dampak  ( severity )  dari  kejadian  risiko, nilai  tingkat  kemunculan  ( occurrence )  dari sumber  risiko.  Penilaian  risiko  ( severity ) menggunakan  penilaian  dengan  skala  1-10 seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria penilaian severity Skor Severity Deskripsi 1 No Tidak ada dampak 2 Very Slight Tidak menyebabkan dampak berarti
Skor Severity Deskripsi 3 Slight Menyebabkan dampak sangat kecil pada performa sistem 4 Minor Menyebabkan dampak kecil pada performa sistem 5 Moderate Menyebabkan dampak moderat pada performa sistem 6 Significant Menyebabkan penurunan pada performa sistem tetapi masih dapat beroperasi dan aman 7 Major Menyebabkan penurunan cukup besar pada performa sistem tetapi masih dapat berfungsi dan aman 8 Extreme Menyebabkan sistem tidak dapat beroperasi tetapi masih aman 9 Serious Berpotensi menyebabkan dampak yang berbahaya 10 Hazardous Dampak sangat berbahaya
Sumber: Prasetyo et al., (2022)
Identifikasi  peluang  dari  kemunculan sumber  risiko  ( occurrence )  menggunakan penilaian dengan skala 1-10 seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Kriteria penilaian occurrence Skor Occurrence Deskripsi 1 Almost Never Hampir tidak pernah (1 : 1.500.000) 2 Remote Sangat jarang (1 : 150.000) 3 Very Slight Sedikit jarang ( 1 : 15.000) 4 Slight Cukup jarang (1 : 2.000) 5 Low Jarang (1 : 400) 6 Medium Sedikit sering (1 : 80) 7 Moderately High Cukup sering (1 : 20) 8 High Sering (1 : 8) 9 Very High Sangat sering (1 : 3) 10 Almost Certain Hampir selalu terjadi (1 : 2) Sumber: Prasetyo et al., (2022)
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Analisis Risiko Rantai Pasok Menggunakan Metode COR | Fahriza | Seniola | Anthonius | Ramy
Setelah  dilakukan  proses  identifikasi kejadian  risiko  dan  sumber  risiko  serta menentuan  nilai  tingkat  dampak  ( severity )  dari kejadian  risiko,  nilai  tingkat  kemunculan ( occurrence )  dari  sumber  risiko,  langkah selanjutnya  adalah  menentukan  nilai  korelasi ( correlation ) antara kejadian risiko dan sumber risiko, dan kemudian dilakukan proses perhitungan  nilai Aggregate  Risk Potential (ARP)  yang  akan  digunakan  sebagai  acuan dalam  pengolahan  HOR  fase  2  (Pujawan  & Geraldin, 2009). Berikut rumus untuk menentukan  nilai  ARP  (Pujawan  &  Geraldin, 2009):
𝐴𝑅𝑃 𝑗 =   𝑂 𝑗 ∑ 𝑆 𝑖 𝑅 𝑖𝑗 (1)
Keterangan :
ARP j
𝑂 𝑗 𝑆 i
𝑅 𝑖𝑗 : Aggregate Risk Potential of risk agent j : Nilai occurance risk agent
: Nilai severity risk event
: Korelasi risk event i dan risk agent j
Penyusunan strategi mitigasi risiko untuk mengurangi kemungkinan dampak yang diakibatkan  oleh  sumber  risiko  dilakukan  di tahap HOR fase 2 (Pujawan & Geraldin, 2009). HOR  fase  2  dimulai  dari  perancangan  strategi mitigasi,  mencari  nilai  korelasi  antara  strategi mitigasi risiko dengan sumber risiko yang ada, menghitung nilai Total Effectiveness (TE k ) dan Degree  of  Difficulty (D k ), dan  tahapan terakhir adalah  menghitung  rasio Effectiveness  To Difficulty (ETD k )  untuk  mengetahui  ranking prioritas dari strategi atau rekomendasi mitigasi yang  diperlukan  (Pujawan  &  Geraldin,  2009). Berikut  ini  merupakan  rumus  dari Total Effectiveness ( 𝑇𝐸 𝑘 )  dan  rasio Effectiveness  of Difficulty (ETD k ) (Pujawan & Geraldin, 2009):
𝑇𝐸 𝑘 =   ∑ 𝐴𝑅𝑃 𝑗 𝑗 𝐸 𝑗𝑘 (2)
Keterangan :
𝑇𝐸 𝑘 𝐴𝑅𝑃 𝑗 𝐸 𝑗𝑘 : Total efektivitas tindakan pencegahan : Aggregate Risk Potential of risk agent j : Korelasi antara tindakan pencegahan (k) dengan agen risiko (j)
𝐸𝑇𝐷 𝑘 = 𝑇𝐸 𝑘 𝐷 𝑘 (3)
Keterangan :
𝐸𝑇𝐷 𝑘
𝑇𝐸 𝑘 D k : Effectiveness to difficulty of ratio
: Total efektivitas tindakan pencegahan
: Degree of difficulty dari aksi mitigasi
Secara ringkas proses analisis data dapat dilihat pada Gambar 1.
Penilaian risk event dengan menggunakan kuisioner berdasarkan level severity Pemetaan aktivitas rantai pasok ( plan, source, make, deliver, return )
Identifikasi kejadian risiko ( risk even t) dan penyebab risiko ( risk agent ) melalui
wawancara Penilaian risk agent dengan menggunakan kuisioner berdasarkan level occurence
Penilaian correlation antara risk event dan risk agent dengan menggunakan kuisioner
Melakukan perhitungan ARP ( Aggregate Risk Potensial )
- Menentukan ranking ARP
- Menentukan sumber risiko prioritas (diagram pareto) Perancangan dan penilaian mitigasi risiko Rekomendasi mitigasi risiko SCOR HOR 1 HOR 2

## Gambar 1. Teknik Analisis Data

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  ini  akan  diuraikan  hasil pengolahan dan analisis data risiko rantai pasok menggunakan model SCOR dan HOR di Rumah Produksi Beras Siung Mas PT Berau Coal.

## Model SCOR
Langkah  pertama  adalah  memetakan aktivitas rantai  pasok  di  rumah  produksi  Beras Siung  Mas  dengan  metode  SCOR.  Wawancara terstruktur dilakukan bersama koordinator CED sebagai koordinator dari tiga sub unit termasuk
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Analisis Risiko Rantai Pasok Menggunakan Metode COR | Fahriza | Seniola | Anthonius | Ramy
rumah produksi beras, dan supervisor produksi Beras  Siung  Mas.  Aktivitas  rantai  pasok  pada rumah  produksi  Beras  Siung  Mas  berdasarkan model SCOR level 1 dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3.   Aktivitas Rantai Pasok Rumah Produksi Beras Siung Mas Process Area Sub Process Area Code Plan Melakukan perencanaan proses produksi C1 Melakukan perencanaan pengadaan bahan baku C2 Source Memastikan ketersediaan bahan baku dari petani C3 Melakukan penjemputan bahan baku dari petani C4 Membuat standar penilaian bahan baku C5 Memastikan penyimpanan bahan baku tidak menumpuk C6 Make Melakukan penjemuran bahan baku C7 Melakukan penggilingan gabah menjadi beras C8 Process Area Sub Process Area Code Melakukan pengayakan beras C9 Melakukan sortasi beras C10 Melakukan pengemasan produk C11 Deliver Melakukan distribusi produk kepada mitra internal PT. Berau Coal dan retailer di area Tanjung Redeb C12 Return Penanganan keluhan konsumen dan mitra C13

## HOR Fase 1
Proses  identifikasi  sumber  risiko  pada aktivitas rantai  pasok  di  rumah  produksi  Beras Siung Mas didapatkan kejadian risiko sebanyak 24  kejadian  dengan  nilai severity dapat  dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Identifikasi Kejadian Risiko ( Risk Event ) dan Nilai Severity (S i ) Process Area Sub Process SCM Code Risk Event Code  S i Plan Melakukan perencanaan proses produksi. C1 Ketidakmampuan memenuhi pesanan dari konsumen. E1 5 Melakukan perencanaan bahan baku. C2 Penentuan pasca panen yang tidak tepat. E2 7 Terjadinya penumpukan gabah. E3 5 Kualitas bahan baku kurang sesuai . E4 6 Source Memastikan ketersediaan bahan baku dari petani. C3 Ketidaksesuaian harga gabah E5 5 Ketidaksanggupan petani memenuhi permintaan E6 7 Melakukan penjemputan bahan baku dari petani. C4 Kerusakan bahan baku dalam perjalanan E7 5 Membuat standar penilaian bahan baku dari petani. C5 Kualitas gabah kurang baik E8 5 Memastikan penyimpanan bahan baku tidak menumpuk. C6 Produktivitas gabah yang baru panen E9 5 Make Melakukan penjemuran bahan baku C7 Kadar air gabah tinggi E10 6 Cuaca tidak menentu E11 7 Melakukan penggilingan gabah menjadi beras C8 Mengalami penyusutan dari gabah ke beras E12 6 Tingginya persentase beras yang patah E13 7
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Analisis Risiko Rantai Pasok Menggunakan Metode COR | Fahriza | Seniola | Anthonius | Ramy
Process Area Sub Process SCM Code Risk Event Code  S i Kerusakan pada mesin giling (pemoles) E14 6 Melakukan pengayakan beras C9 Beras tercampur benda asing E15 6 Melakukan sortasi beras C10 Pengulangan proses sortasi E16 6 Melakukan pengemasan produk C11 Kerusakan kemasan selama proses pengemasan E17 5 Deliver Melakukan distribusi produk C12 Keterlambatan pengiriman produk E18 6 Return Penanganan keluhan konsumen dan mitra C13 Kualitas beras yang tidak sesuai dengan standar E19 5 Beras hasil produksi tidak sesuai dengan permintaan konsumen E20 7 Berikut  ini  adalah  proses  identifikasi sumber  risiko  yang  memicu  munculnya kejadian  risiko.  Hasil  proses  identifikasi
diperoleh  27  sumber  risiko  dengan  nilai occurrence dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Identifikasi Sumber Risiko ( Risk Agent ) dan Nilai Occurrence (O j ) Risk Agent Code O j Pengetahuan petani yang belum baik A1 3 Ketidaktepatan perkiraan cuaca A2 5 Perawatan selama proses penanaman yang kurang A3 4 Pengaruh cuaca A4 5 Jumlah pekerja terbatas A5 6 Keterlambatan dalam proses panen A6 6 Pengendalian hama dan penyakit yang kurang A7 6 Proses pengeringan yang kurang sempurna A8 6 Waktu proses pengeringan yang lama A9 6 Serangan hama dan jamur A10 7 Biji hampa (sosok) pada gabah yang cukup banyak A11 6 Jarak antara petani dan rumah produksi terlalu jauh A12 4 Bahan baku teralalu lama disimpan dalam gudang perusahaan A13 7 Gagal panen oleh petani A14 6 Stok produk untuk dikirim tidak mencukupi A15 5 Kerusakan pada mesin dan peralatan produksi A16 5 Penyimpanan gabah terlalu lama A17 7 Perawatan mesin belum secara berkala A18 5 Lingkungan produksi terdapat hama (tikus dan kutu) A19 7 Human error (kurang teliti, kurang konsentrasi, kelelahan) A20 5 Kualitas beras kurang bagus A21 5 Harga gabah yang tinggi di tingkat petani A22 5 Kualitas mesin yang menurun A23 5 Keterbatasan alat transportasi/alat angkut A24 7 Kualitas beras tidak konsisten A25 3 Jadwal pengiriman produk tidak menentu A26 5 Jarak pengiriman produk terlalu jauh A27 5

## Perhitungan Aggregate Risk Potential (ARP)
Pada  tahap  ini  dilakukan  penilaian hubungan  ( correlation )  antara  kejadian  risiko
dengan sumber risiko setelah dilakukan proses penilaian  tingkat severity terhadap  kejadian risiko dan tingkat occurrence terhadap sumber
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Analisis Risiko Rantai Pasok Menggunakan Metode COR | Fahriza | Seniola | Anthonius | Ramy
risiko.  Perhitungan  ARP  dilakukan  untuk menentukan  mitigasi  dari  risiko  prioritas berdasarkan  nilai  ARP  yang  diperoleh.  Data
nilai ARP dari masing-masing risk agent dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Peringkat ARP Sumber Risiko ( Risk Agent )
Risk Agent Code  ARP j % % Kumulatif Rank Proses pengeringan yang lama A9 2158  7% 7% 1 Pengaruh cuaca A4 1947  6% 13% 2 Penyimpanan gabah terlalu lama A17 1727  5% 18% 3 Proses pengeringan yang kurang sempurna A8 1573  5% 23% 4 Jumlah pekerja terbatas A5 1530  5% 28% 5 Pengendalian hama dan penyakit yang kurang A7 1470  5% 32% 6 Serangan hama dan jamur A10 1447  5% 37% 7 Keterlambatan dalam proses panen A6 1445  4% 41% 8 Bahan baku terlalu lama disimpan dalam gudang perusahaan A13 1400  4% 46% 9 Lingkungan produksi terdapat hama (tikus dan kutu) A19 1374  4% 50% 10 Ketidaktepatan perkiraan cuaca A2 1310  4% 54% 11 Stok produk untuk dikirim tidak mencukupi A15 1237  4% 58% 12 Perawatan yang kurang selama proses penanaman A3 1225  4% 62% 13 Kerusakan pada mesin dan peralatan produksi A16 1225  4% 66% 14 Gagal panen oleh petani A14 1221  4% 69% 15 Kualitas beras tidak konsisten A25 1153  4% 73% 16 Kualitas beras kurang bagus A21 1152  4% 77% 17 Biji hampa (sosok) pada gabah yang cukup banyak A11 1050  3% 80% 18 Human error (kurang teliti, kurang konsentrasi, kelelahan) A20 1044  3% 83% 19 Kualitas mesin yang menurun A23 1003  3% 86% 20 Harga gabah yang tinggi di tingkat petani A22 935 3% 89% 21 Jarak pengiriman produk terlalu jauh A27 890 3% 92% 22 Keterbatasan alat transportasi/alat angkut A24 840 3% 95% 23 Perawatan mesin belum secara berkala A18 518 2% 96% 24 Pengetahuan petani yang masih belum baik A1 448 1% 98% 25 Jadwal pengiriman produk tidak menentu A26 440 1% 99% 26 Jarak antara petani dan rumah produksi terlalu jauh A12 287 1% 100% 27
Dari  Tabel  6  di  atas  diketahui  bahwa nilai ARP tertinggi yaitu sumber risiko A1 atau proses  pengeringan  yang  lama  dan  berakibat pada  beberapa  kejadian  risiko  baik  itu  sedang maupun tinggi, diantaranya adalah ketidaksanggupan petani memenuhi permintaan, kualitas bahan baku kurang sesuai, harga  gabah  yang  tidak  sesuai,  kualitas  gabah kurang  baik,  produktivitas  gabah  yang  baru panen, kualitas beras yang tidak sesuai dengan standar.  Sesuai  dengan  prinsip  perhitungan pareto,  persentase  20%  masuk  pada  kode  A9, A4, A17, dan A8 dengan perhitungan kumulatif sampai  23%.  Ini  berarti  bahwa  empat  sumber risiko  tersebut  harus  diidentifikasi  dan ditangani. Berikut diagram pareto HOR fase 1
yang merupakan data nilai ARP sumber risiko dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Pareto HOR Fase 1
Pada penelitian ini  menggunakan prinsip  perhitungan  pareto  80:20  dimana  80%
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Analisis Risiko Rantai Pasok Menggunakan Metode COR | Fahriza | Seniola | Anthonius | Ramy
permasalahan  akan  terselesaikan  dengan menyelesaikan  20%  sumber  risiko  prioritas (Fitriani  &  Nugraha,  2022).  Dari  diagram pareto di atas dapat diketahui bahwa terdapat 4 sumber  risiko  prioritas  dengan  perhitungan kumulatif sebesar 20% yang telah diidentifikasi
dan  menjadi  sumber  risiko  dominan  di  dalam rantai pasok rumah produksi Beras Siung Mas. Hasil dari 20% sumber risiko yang terpilih dan disepakati  beserta  nilai  ARP-nya  dapat  dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Sumber Risiko ( Risk Agent ) Prioritas Risk agent Code ARP j % % Kumulatif Rank Proses pengeringan yang lama A9 2.158 7% 7% 1 Pengaruh cuaca. A4 1.947 6% 13% 2 Penyimpanan gabah terlalu lama A17 1727 5% 18% 3 Proses pengeringan yang kurang sempurna A8 1573 5% 23% 4
Berdasarkan  4  sumber  risiko  prioritas pada  Tabel  7  di  atas,  maka  disusun  beberapa rekomendasi strategi mitigasi risiko/ preventive action dengan  tujuan  agar  kemungkinan munculnya  sumber  risiko  tersebut  dapat
diturunkan  atau  dihilangkan.  Rekomendasi strategi mitigasi risiko yang direkomendasikan dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Rencana Mitigasi Risiko/ Preventive Action (PA) Risk agent Code Risk Mitigation Code Proses pengeringan yang lama A9 Melakukan pembalikan gabah secara berkala selama proses penjemuran PA1 Memperbanyak pembelian gabah kering siap giling dari petani PA2 Memperbaiki tempat penjemuran gabah PA3 Pengaruh cuaca A4 Menyediakan stok gabah siap giling PA4 Menerapkan manajemen pemilihan musim tanam yang tepat PA5 Penamahan tenaga kerja PA6 Penyimpanan gabah terlalu lama A17 Memberikan label tanggal masuk gabah ke gudang PA7 Menerapkan sistem FIFO ( First In First Out ) PA8 Proses pengeringan yang kurang sempurna A8 Pembuatan Standard Operating Procedure (SOP) proses pengeringan gabah PA9 Dilakukan pengukuran kadar air untuk gabah PA10

## HOR Fase 2
Pada  tahap  HOR  fase  2,  dilakukan pengukuran  korelasi  antara  strategi  mitigasi risiko yang telah disusun dengan sumber risiko. Identifikasi  korelasi  antara  strategi  mitigasi risiko/ Preventive Action (PA) dengan sumber risiko  menggunakan  skor  0  artinya  tidak  ada korelasi, skor 1 artinya korelasi rendah, skor 3 artinya  korelasi  sedang,  dan  skor  9  artinya korelasi tinggi (Prasetyo et al., 2022).
Perhitungan Total Effectiveness (TE k )
Setelah  diketahui  tingkat  korelasinya maka  dilanjutkan  dengan  perhitungan Total Effectiveness ( 𝑇𝐸 𝑘 ) pada setiap strategi mitigasi risiko.  Nilai 𝑇𝐸 𝑘 digunakan  untuk  mengukur efektifitas  dari  setiap preventive action dalam menangani  sumber  risiko  dimana  semakin besar  nilai  TE k artinya  semakin  efektif preventive action dalam  menangani  kejadian risiko  (Halimatus  Sa’diyah,  2023).  Hasil Perhitungan Total Effectiveness (TE k )  dari setiap preventive action dapat  dilihat  pada Tabel 9.
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Analisis Risiko Rantai Pasok Menggunakan Metode COR | Fahriza | Seniola | Anthonius | Ramy
Tabel 9. Total Effectiveness (TE k ) Preventive Action (PA) Code Preventive Action TE k PA1 Melakukan pembalikan gabah secara berkala selama proses penjemuran 26472 PA2 Memperbanyak pembelian gabah kering siap giling dari petani 36945 PA3 Memperbaiki tempat penjemuran gabah 35526 PA4 Menyediakan stok gabah siap giling 23997 PA5 Menerapkan manajemen pemilihan musim tanam yang tepat 14753 PA6 Penamahan tenaga kerja 13888 PA7 Memberikan label tanggal masuk gabah ke gudang 23542 PA8 Menerapkan sistem FIFO ( First In First Out ) 35224 PA9 Pembuatan Standard Operating Procedure (SOP) proses pengeringan gabah 35526 PA10  Dilakukan pengukuran kadar air untuk gabah 51102 Identifikasi Degree of Difficulty (D k )
Penilaian  tingkat  derajat  kesulitan ( Degree  of  Difficulty )  dari  setiap  strategi mitigasi  risiko  bertujuan  untuk  mengetahui tingkat  kesulitan  penerapan  strategi  mitigasi risiko/ Preventive  Action (PA)  yang  akan diterapkan (Halimatus Sa’diyah, 2023).
Penilaian  tingkat  derajat  kesulitan menggunakan skor 3 artinya low (mudah untuk diterapkan), skor 4 artinya medium (sedikit sulit untuk diterapkan), dan skor 5 artinya high (sulit untuk diterapkan) (Prasetyo et al., 2022). Nilai tingkat derajat kesulitan dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. Degree of Difficulty (D k ) Code Preventive Action D k PA1 Melakukan pembalikan gabah secara berkala selama proses penjemuran 3 PA2 Memperbanyak pembelian gabah kering siap giling dari petani 4 PA3 Memperbaiki tempat penjemuran gabah 5 PA4 Menyediakan stok gabah siap giling 4 PA5 Menerapkan manajemen pemilihan musim tanam yang tepat 4 PA6 Penamahan tenaga kerja 4 PA7 Memberikan label tanggal masuk gabah ke gudang 3 PA8 Menerapkan sistem FIFO ( First In First Out ) 4 PA9 Pembuatan Standard Operating Procedure (SOP) proses pengeringan gabah 4 PA10 Dilakukan pengukuran kadar air untuk gabah 3 Perhitungan Rasio Effectiveness to Difficulty
(ETD k ) Perhitungan  nilai  rasio Effectiveness  to Difficulty (ETD k )  bertujuan  untuk  mengetahui preventive  action (PA)  yang  dapat  diterapkan terlebih  dahulu  (Halimatus  Sa’diyah,  2023).
Preventive  action dengan  nilai  ETD k lebih besar  akan  lebih  efektif  dibanding  p reventive action dengan  nilai  ETD k lebih  rendah (Halimatus Sa’diyah, 2023). Hasil perhitungan ETD k dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Effectiveness to Difficulty (ETD k )
Code Preventive Action ETD k PA1 Melakukan pembalikan gabah secara berkala selama proses penjemuran 8824 PA2 Memperbanyak pembelian gabah kering siap giling dari petani 9236.25 PA3 Memperbaiki tempat penjemuran gabah 7105.2 PA4 Menyediakan stok gabah siap giling 5999.25 PA5 Menerapkan manajemen pemilihan musim tanam yang tepat 3688.25 PA6 Penamahan tenaga kerja 3472 PA7 Memberikan label tanggal masuk gabah ke gudang 7847.33 PA8 Menerapkan sistem FIFO ( First In First Out ) 8806 PA9 Pembuatan Standard Operating Procedure (SOP) proses pengeringan gabah 8881.5 PA10  Dilakukan pengukuran kadar air untuk gabah 17034
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Analisis Risiko Rantai Pasok Menggunakan Metode COR | Fahriza | Seniola | Anthonius | Ramy

## Rekomendasi Mitigasi Risiko
Nilai  ETD k kemudian  diranking  dari nilai  tertinggi  hingga  nilai  terendah  dan. Tujuannya adalah untuk mengetahui preventive action yang  diutamakan  untuk  diterapkan.
Berikut merupakan hasil nilai rasio ETD k dari setiap preventive action berdasarkan peringkat dan  merupakan  rekomendasi  mitigasi  risiko dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Rekapitulasi Rekomendasi Mitigasi Risk Mitigation Code ETD k Dilakukan pengukuran kadar air untuk gabah PA10 17034 Memperbanyak pembelian gabah kering siap giling dari petani PA2 9236.25 Pembuatan Standard Operating Procedure (SOP) proses pengeringan gabah PA9 8881.5 Melakukan pembalikan gabah secara berkala selama proses penjemuran PA1 8824 Menerapkan sistem FIFO ( First In First Out ) PA8 8806 Memberikan label tanggal masuk gabah ke gudang PA7 7847.33 Memperbaiki tempat penjemuran gabah PA3 7105.2 Menyediakan stok gabah siap giling PA4 5999.25 Menerapkan manajemen pemilihan musim tanam yang tepat PA5 3688.25 Penamahan tenaga kerja PA6 3472

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  identifikasi  risiko rantai  pasok  menggunakan  metode Supply Chain Operation Reference (SCOR) dan House of  Risk (HOR)  pada  rumah  produksi  Beras Siung Mas, diperoleh 20 kejadian risiko dan 27 sumber  risiko.  Berdasarkan  hasil  pengolahan HOR  fase  1  dan  analisis  Diagram  Pareto diperoleh  4  sumber  risiko  prioritas  dari  27 sumber  risiko  yang  berhasil  diidentifikasi, yaitu:  lamanya  pengeringan  (A9),  pengaruh cuaca  (A4),  penyimpanan  gabah  terlalu  lama (A17),  dan  proses  pengeringan  yang  kurang sempurna (A8). Pada HOR fase 2, diperoleh 10 rekomendasi  mitigasi  risiko  untuk  menangani sumber risiko prioritas dan kemudian dilakukan perangkingan  berdasarkan  nilai  ETD k yaitu: dilakukan  pengukuran  kadar  air  untuk  gabah (PA10),  memperbanyak  pembelian  gabah kering siap giling dari petani (PA2), pembuatan Standard  Operating  Procedure (SOP)  proses pengeringan gabah (PA9), melakukan pembalikan gabah secara berkala selama proses penjemuran  (PA1),  menerapkan  sistem  FIFO (First  In  First  Out)  (PA8),  memberikan  label tanggal  masuk  gabah  ke  gudang  (PA7), memperbaiki tempat penjemuran gabah (PA3), menyediakan  stok  gabah  siap  giling  (PA4), menerapkan  manajemen  pemilihan  musim tanam yang tepat (PA5) dan penamahan tenaga kerja (PA6).

## Saran
Pada penelitian berikutnya dapat menambahkan Cost  Benefit  Preventive  Action sebagai  pertimbangan  dalam  implementasi preventive action yang sudah direncanakan.

## DAFTAR PUSTAKA
Asrory,  F.  F.  (2023).  Analisis  Risiko  Rantai Pasok  Menggunakan  Metode  Supply Chain Operation Reference (SCOR) Dan House  Of  Risk  (HOR)  Pada  Pt  Indo Pusaka Berau.
Sebatik , 27 (2). https://doi.org/10.46984/SEBATIK.V27I 2.2415
Asrory, F. F., dan Wisnugroho, A. D. H. (2021).
Identifikasi  Bahaya  Dengan  Metode Preliminary  Hazard  Analysis  (Pha)  Pada Workshop  Politeknik  Sinar  Mas  Berau Coal  Kabupaten  Berau,  Kalimantan Timur. Jurnal  Inkofar , 5 (1),  21–28. https://doi.org/10.46846/jurnalinkofar.v5i 1.191
Berau, B. K. (2023). Kabupaten Berau Dalam Angka. Badan Pusat Statistik Kabupaten Berau , 6 (Februari), 128.
Derma Fitriani, dan Asep Erik Nugraha. (2022).
Risk Mitigation Analysis of Fish Cracker Products  Supply  Chain  Using  House  Of Risk  Method  Case  Study:  Sri  Tanjung Cracker  Company. Jurnal  Sistem  Teknik Industri , 24 (1), 28–43. https://doi.org/10.32734/jsti.v24i1.6879
Halimatus  Sa’diyah,  L.  (2023).  MATRIK
Jurnal  Manajemen  dan  Teknik  Industri-
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Analisis Risiko Rantai Pasok Menggunakan Metode COR | Fahriza | Seniola | Anthonius | Ramy
Produksi Pengelolaan Manajemen Risiko Supply Chain Konfeksi. Jurnal Manajemen  &  Teknik  Industri , 23 (2),
109–120.
https://doi.org/10.350587/Matrik
Kania  Nadhira,  A.  H.,  Oktiarso,  T.,  dan
Harsoyo, T. D. (2019). Manajemen Risiko Rantai Pasok Produk Sayuran Menggunakan  Metode  Supply  Chain Operation Reference Dan Model House of
Risk. Kurawal  -  Jurnal  Teknologi, Informasi  Dan  Industri , 2 (2),  101–117.
https://doi.org/10.33479/kurawal.v2i2.26 0 Magdalena, R. (2019). Analisis Risiko Supply
Chain  Dengan  Model  House  of  Risk (HOR)  Pada  PT  Tatalogam  Lestari. Jurnal Teknik Industri , 14 (2), 53.
Prasetyo, B., Eka Yulia Retnani, W., dan Laily Muhimmatul  Ifadah,  N.  (2022).  Analisis
Strategi  Mitigasi  Risiko  Supply  Chain Management  Menggunakan  House  of Risk  (HOR). Jurnal  Tekno  Kompak , 16 (2), 72–84.
Pujawan,  I.  N.,  dan  Geraldin,  L.  H.  (2009). House  of  risk:  A  model  for  proactive supply  chain  risk  management. Business Process  Management  Journal , 15 (6),
953–967. https://doi.org/10.1108/14637150911003
801
Pujawan,  I.N.,  dan  Mahendrawathi.  (2017). Supply  Chain  Management-Edisi  3. Yogyakarta: Andi Yogyakarta.
Punniyamoorthy, M., Thamaraiselvan, N., dan Manikandan,  L.  (2013).  Assessment  of supply chain risk: Scale development and validation. Benchmarking , 20 (1), 79–105.
https://doi.org/10.1108/14635771311299 506
Putri, F. P. (2020). Peningkatan Efektivitas Dan Efisiensi Manajemen Rantai Pasok Agroindustri  Buah:  Tinjauan  Literatur Dan  Riset  Selanjutnya. Jurnal  Teknologi Industri  Pertanian , 30 (3),  338–354. https://doi.org/10.24961/j.tek.ind.pert.20 20.30.3.338
Render, B., Heizer, J., dan Munson, C. (2017).
Principles  of  operations  management:
Sustainability and supply chain management. Pearson.
Rica, Y. S. (2016). Pengukuran Kinerja Supply Chain  Berbasis  SNI  ISO  9001:2008 dengan Pendekatan SCOR (Studi Kasus : Baristand  Industri  Surabaya). Jurnal Teknologi  Proses  Dan  Inovasi  Industri ,
1 (2). https://doi.org/10.36048/jtpii.v1i2.1989 Tim  Perumusan  dan  Implementasi  KEKDA. (2020).  Laporan  Perekonomian  Global. Bank Indonesia , 1–33. www.bi.go.id