## Mitigasi Risiko Rantai Pasok  pada Pasokan Penggunaan BBM di Depo Lokomotif PT KAI Sidotopo
Dzawam Dzaky 1,* , Siti Muhimatul Khoiroh 1
1 Jurusan Teknik Industri, Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya, Jl. Nginden Semolo No.45, Menur Pumpungan, Kec. Sukolilo, Surabaya, Jawa Timur 60118
E-mail : siti_muhimatul@untag-sby.ac.id *

## Abstract
Risk is a factor that always exists in every sector of life incluidng suppky usage in PT KAI. Based on the results and  discussion  of  this  research,  the  conclusion  is  that  there  are  20  risk  agents  and  20  risk  events,  of  which  4 priority risk agents are lack of control over fuel hoses (A13), inaccurate measuring instruments (A7), Over limit Policy (A2) and lack of clear and measurable coordination (A1). Second, there are 6 mitigation actions, namely Modification of the queue and filling system (P1), Improvement of the train supervision and monitoring system with (P2), Training and coordination staff ( P3), Training of machinists and system machinists and managemen update  (P4),  Modification  of  fuel  control  data  with  by  internet  (P5),  and  Maintenance  engginer  properly  and scheduled ( P6). Where the most effective solutions based on HOR Phase 2 are respectively PA 2, PA 3, PA 4 PA 6, PA 5 and PA 1. Meanwhile based on AHP they are PA 2, PA 1, PA 5, PA 6, PA 3 and PA 4. So the alternative solutions developed are PA 2, PA 3 and PA 4.
Keywords: AHP, HOR, Fuel Usage, Risk Mitigation

## Abstrak
Risiko merupakan faktor yang selalu ada dalam  setiap sektor kehidupan termasuk penggunaan pasokan di PT KAI. Berdasarkan hasil dan pembahasan penelitian ini, didapatkan kesimpulan sebagai bahwa Terdapat 20 agen risiko  dan  20  kejadian  risiko  Dimana  4  agen  risiko  prioritas  yakni  Kurangnya  kontrol  terhadap  selang  bahan bakar (A13), Alat ukur yang tidak akurat dalam menentukan kebutuhan dan distribusi pegawai untuk bekerja di luar kapasitas (A2) dan Kurangnya koordinasi yang jelas dan terukur (A1). Kedua, Terdapat 6 aksi mitigasi yakni Modifikasi sistem antrian dan sistem pengisian ganda(A1), Perbaikan sistem pengawasan dan monitor kereta api (A2), Pelatihan dan koordinasi pegawai pengisi dengan menghire manajemen dan tenaga pendidik (A3, Pelatihan dan pembaharuan maajemen masinis dan asistem masinis  (A4), Modifikasi data kontrol BBM dengan sistem IOT (A5),  dan  Maintenance  dan  perawatan  mesin  kereta  api  secara  terjadwal  (A6).  Dimana  Solusi  paling  efektif berdasarkan HOR Fase 2 berturut turut adalah  PA 2, PA 3, PA 4 PA 6, PA 5 dan PA 1. Sedangkan berdasarkan AHP adalah PA 2, PA 1 ,PA 5, PA 6 , PA 3 dan PA 4. Sehingga Solusi alternatif yang dikembangkan adalah PA 2, PA 3 dan PA 4.

## Kata kunci: AHP, HOR, bahan bakar, Manajemen risiko

## 1. Pendahuluan
Kereta  api  merupakan  sarana  transportasi masyarakat  yang  telah  digunakanselama  berabad- abad.  Dalam  perkembanganya,  kereta  api  telah menggunakan  sumber  tenaga  yang  dimulai  dengan menggunakan batu bara pada abad ke 17. Kemudian dilanjutkan dengan menggunakan tenaga bahan bakar minyak  atau  BBM.  Dan  puncaknya,  pada  akhir dekade  ini  menggunakan  Listrik  sebagai  sumber tenaga.  Keberadaan  kereta  api  ini  dianggap menguntungkan.  Sebab,  kereta  api  ini  digunakan untuk TRANSPORTASI massal yang dapat mengurai kemacetan  dan  berbagai  risiko  lainya.  Hal  tersebut membuat pemerintah untuk mengupayakan pengembangan  kereta  api  dari  segi  jalan  dan  lain sebagainya  yang  berdampak  pada  pasokan  bahan bakar kereta api. Di negara Indonesia. Industri yang menaungi kereta api adalah PT KAI
Pasokan  bahan  bakar  menjadi  elemen  penting dalam industri kereta api, sebab adanya bahan bakar menentukan kualitas dari PT KAI. Pasokan ini tentu saja  memiliki  keunggulan  dan  kerugian,  sehingga perlu  dilakukan  perencaan  yang  lebih  mendalam mengenai  pasokan  BBM.  Dalam  pemasokan  BBM tersebut  terdapat  beberapa  risiko  dalam  upaya mitigasi  pasokan  BBM  seperti  faktor  manusia, pengawasan  dan  monitoring,  Potensi  rugi  pada pengelolaan  BBM  dan  faktor  lingkungan,  dimana mengacu  pada  permasalahan  tersebut,  PT.  KAI menghadapi  permasalahan  baru  yaitu  ketersediaan bahan  bakar  untuk  menjalankan  layanannya.  Dalam pelaksanaannya  sebelum  tahun  2012,  PT.  KAI menggunakan  skema  loko  dari  mana  bahan  bakar diangkut  Depo  BBM  Pertamina  ke  PT.  Tangki penyimpanan KAI, dimana PT. KAI harus menyewa lebih  banyak  layanan  transportasi,  mengelola ketersediaan  dan  menjaga  kualitas  bahan  bakar
sekaligus  mendistribusikannya  ke  tangki  kereta  api secara mandiri  [1]. [2].
konsumsi BBM yang dikirim ke stasiun Surabaya tiap minggu nya mengalami perubahan. Peningkatan yang signfiikan terjadi pada minggu ke 3 untuk rute Surabaya  madiun  dan  minggu  ke  3  untuk  rute Surabaya  malang.  Perbedaan  BBM  yang  dikirim mengindikasikan  perbedaan  konsumsi  yang  dikirim mengingat  bahwa  penggunaan  BBM  untuk  masing- masing lokomotif adalah berbeda. Adapun  risiko ini disebabkan  oleh  beberapa  hal  seperti  1)  keahlian masinis  dan  asisten  masinis  dalamn  mengemudikan Kereta Api 2) Perhitungan atau estimasi yang keliru 3) kesalahan kalibrasi alat ukur pada kereta api. Jika hal  ini  dibiarkan,  maka  akan  berdampak  kepada Kualitas  mesin  ,  biaya  pokok  bahan  bakar  yang digunakan  sesuai  dengan  laju  kereta  api  dan keterlambatan  pengiriman  karena  masinis  harus mengatur  seberapa  cepat  kereta  api  dengan mempertimbangkan  bahan  bakar.  Hal  tersebut menjadi penting untuk diperhatikan, sebab apabila hal tersebut  dibiarkan  maka  akan  terjadi  kerugian  yang besar dan biaya produksi yang membengkak sehingga dapat  berakibat  pada  biaya  produksi  bahan  bakar kereta  api.  Kemudian  analisis  dilakukan  untuk memperhatikan dampak dari keterlambatan pengiriman.  Keterlambatan  tersebut  mengharuskan masinis untuk mempercepat laju, sehingga kebutuhan konsumsi  meningkat  dan  dapat  berakibat  pada kebutuhan  BBM.  Proses  pengisian  dan  pengiriman bahan  bakar  yang  terlambat  akan  menyebabkan proses  yang  lain  tidak  berjalan  dengan  maksimal. Proses pengisian yang tidak sesuai jadwal mengakibatkan  jam  tunggu  menjadi  naik.  Apabila jam  tunggu  tersebut  naik,  maka  antrian  menjadi macet. Dan hal ini yang menyebabkan keterlambatan pada  kereta  api.  Kedua  adalah  masalah  yang berkaitan dengan proses pengiriman. Apabila proses pengiriman  tidak  sesuai  jadwal,  maka  proses selanjutnya  menjadi  tidak  lancar.  Akibatnya,  kereta api  tidak  berangkat  sesuai  jadwal  ataupun  harus menambah  kecepatan  untuk  menyesuikan  jadwal yang  akan  berakibat  pada  konsumsi  BBM  Kedua masalah  tersebut  akan  berdampak  pada  bisnis, berdampak pada kepuasan pelanggan yang berpengaruh terhadap PT KAI[3] kebutuhan  BBM  bervariasi  setiap  harinya. Sebagai  contoh,  keterlambatan  pada  tanggal  1 Februari  menunjukkan  perubahan  kebutuhan  dana hingga 2 juta rupiah. Sedangkan keterlambatan untuk tanggal  3  Januari  2024  menunjukkan  perubahan konsumsi  dengan  perbedaan  3  juta  rupiah.  Hal tersebut  terjadi  karena  konsumsi  kereta  api  yang berbeda  sehingga  kebutuhan  kereta  api  meningkat. Hal  tersebut  dapat  berpengaruh  terhadap  harga konsumsi  BBM  setiap  hari.  Berdasarkan  masalah yang  ditunjukkan  tabel  1.8  dan  tabel  1.7,  maka diperlukan suatu mitigasi untuk meminimalisir risiko.
Dalam  mengatasi  masalah  tersebut,  Agar  bisnis berhasil menavigasi potensi risiko, aliran proses yang efisien  di  seluruh  rantai  pasokan  sangatlah  penting. (Farhana  et  al.,  2019).  Proses  manajemen  tersebut
tentunya diperlukan suatu metode guna meminimalisir risiko dan meningkatkan kemampuan bersaing.  Salah  satu  metode  yang  digunakan  adalah metode  house  of  risk.  House  of  Risk  merupakan metode  yang  sudah  dikembangkan  dari  metode Quality  Function  Deployment  (QFD)  dan  Failure Modes and Effect Analysis (FMEA) yang berfungsi untuk  merancang  framework  dalam  mengelola risiko[4]. Berdasarkan penelitian yang dilalukan oleh pramuditha  pada  tahun  2020  menjukkan  bahwa metode  penanganganan  risiko  adalah  dengan  cara koordinasi,  peningkatan  kualitas  SDM,  efisiensi penggunaan  BBM  dengan  aturan,  dan  pembenahan sistem pemantauan[5]. Dalam proses pemobotan dari risiko  tersebut  dapat  digunakan  metode  AHP.  AHP digunakan  untuk  mengatasi  ketidakpastian  dan ketidakjelasan tentang subjektivitas dari para penilai dengan atribut ganda sehingga nantinya dapat diambil Keputusan  yang  terbaik[6],  [7].  Selain  itu,  AHP digunakan  untuk  menghitung  Solusi  yang  paling efektif, efisien dan hemat biaya[8]. Dengan demikian metode  gabungan  dengan  menggunakan  HOR  dan AHP  digunakan  sebagai  penilaian  yang  digunakan untuk memberikan penilaian yang terbaik.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Spanidis  pada tahun  2021  menunjukkan  bahwa  AHP  digunakan untuk  menilai  risiko  seperti  risiko  Atmosfir, hidrologi,  kebumian  ,  kebakaran  dan  biologi  pada sektor tambang. Penelitian ini memberikan kesimpulan bahwa yang paling berisiko adalah risiko atmosfir  sebesar  39%[9].  Pembobotan  yang  sama juga dilakukan pada penelitian Dias pada tahun 2021. Penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  risiko terbesar terletak pada keterlambatan pengiriman[10].Penelitian yang melibatkan AHP dan HOR  telah  banyak  dilakukan  dan  terbukti  mampu mengidentifikasi prioritas masalah-masalah[8], [11], [12].

## 2. Metodologi
House  of  Risk (HOR)  yang  digunakan  pada penelitian ini merupakan metode yang dikembangkan dari dua metode QFD (Quality Function Deployment) dan FMEA ( Failure Modes and Effects Analysis) yang digunakan merancang kerangka kerja dalam mengelola risiko[1]. Metode ini dikembangkan oleh Geraldin  Laudine  dan  Nyoman  Pujawan[2].  FMEA (Failure Modes and Effects Analysis) merupakan cara yang efektif untuk menyelesaikan masalah, selain itu FMEA digunakan untuk menentukan mode potensial dan analisis efek kegagalan. QFD (Quality Function Deployment)  merupakan  salah  satu  metode  yang berhasil  digunakan  dalam  proses  produk  desain; menggunakan House of quality (HOQ), yang mampu menerjemahkan  kebutuhan  pelanggan  ke  dalam spesifikasi  desain  yang  memiliki  tahapan  sebagai berikut:
1. Fase 1 HOR Fase ini meliputi bentuk bentuk sebagai berikut:
a. Mengidentifikasi  kejadian  risiko  (Si)  dan agen risiko (Aj) dalam proses produksi
b. Mengidentifikasi  dampak  pada  masing- masing  variabel  yang  diberikan  dengan indeks  Si  Adapun  skala  nilai  dampak ditunjukkan pada tabel 1
Tabel 1. keterangan penjelasan occurence (S) [ 3], [4] Peringkat Severity Deskripsi 1 No Tidak ada Gangguan dari risiko 2 Very Slight Gangguan sangat kecil 3 Slight Gangguan kecil 4 Minor Gangguan sedang 5 Moderate Gangguan cukup besar 6 Siggnificant Gangguan besar 7 Major Gangguan sangat besar 8 Extreme Gangguan Parah 9 Serious Gangguan Serius 10 Hazardous Gangguan Berbahaya
c. Identifikasi  faktor  risiko  masing-masing variabel  Sj  beserta  jumlah  kemunculan risiko O yang ditunjukkan pada tabel 2

## Tabel 2
Tabel Keterangan penjelasan Severity [3], [4] Peringkat Severity Deskripsi 1 Never Penyebab hampir tidak pernah terjadi 2 Remote Penyebab jarang muncul 3 Very Slight Penyebab  sangat sedikit muncul 4 Slight Penyebab sedikit muncul 5 Low Kemunculan penyebab rendah 6 Medium Kemunculan penyebab sedang 7 Moderately High Kemunculan penyebab cukup tinggi 8 High Kemunculan penyebab tinggi 9 Very High Kemunculan penyebab sangat tinggi 10 Almost certain Kemunculan penyebab sering
d. Hitung  nilai  ARP    dari  Aj  dengan menggunakan persamaan berikut:
𝐴𝑅𝑃 = 𝑂 𝑗 𝑥 𝑠 𝑖 𝑥 𝑅 𝑖𝑗 (1)
Dimana O menyatakan probabilitas S menyatakan agen dan R menyatakan korealsi antara agen risiko dan kejadian risiko[5]
2. Fase 2 HOR
a. Menyusun tindakan mitigasi atau preventif (PAk) berdasarkan prioritas Sj
b. Tentukan korelasi antara Aj dan PAk dengan ketentuan sebagai berikut: 0: tidak
ada korelasi, 1: korelasi lemah, 3: korelasi sedang, dan 9: korelasi kuat
c. Hitung total nilai efektivitas masing-masing PAk dengan rumus di bawah ini:
T EK =   ARP J x E JK (2)
d. Mengukur tingkat kesulitan penerapan PAk dengan skala dan ketentuan sebagai berikut: 3: rendah 4: sedang 5: tinggi
e. Hitung efektivitas rasio kesukaran (ETDk) dengan menggunakan rumus di bawah ini:
𝐸𝑇𝐷 𝑘 =  𝑇𝐸𝐷 𝐾 x D k (3)
f. Menentukan prioritas PAk berdasarkan nilai ETDk
Langkah ini dilakukan untuk mengetahui prioritas risiko berdasarkan pemeringkatan yang telah dilakukan
3. Pembobotan dengan AHP
Sebagai  dasar  metodologi  AHP  melibatkan penempatan keputusan yang kompleks dalam hierarki tujuan, kriteria, dan alternatif, melakukan perbandingan semua elemen di setiap tingkat hierarki keputusan  dilakukan  secara  berpasangan  dengan setiap  kriteria  di  tingkat  hierarki  sebelumnya,  dan secara  vertikal  mensintesis  penilaian  pada  berbagai tingkat  hierarki  AHP  telah  diterapkan  sebagai  alat pengambilan keputusan dalam banyak konteks karena kemudahanya.  AHP  biasa  di  aplikasikan  kedalam beberapa  permasalahan  diantaranya  :  pemilihan teknik  pemeliharaan  strategis,  identifikasi  lokasi akuakultur  potensial  di  lanskap  garam  surya, penilaian  kerentanan  ekologis,  penilaian  risiko, evaluasi  proyek  konstruksi  kereta  api  berkecepatan tinggi  (HSR),    pemilihan  lokasi  yng  cocok  untuk tenaga  angin  di  Pakistan,  dan  pemilihan  jenis  bus listrik di polandia[5].Langkah-langkah pengimplementasikan  AHP  secara  singkat  dapat digambarkan dengan langkah-langkah sebagai berikut :
a. Menyusun jenis kriteria yang akan digunakan dalam pengambilan keputusan
b. Menyusun kriteria berdasarkan skala matriks berpasangan untuk membandingkan antar kriteria. Adapun kriteria tersebut dinyatakan dengan matriks:
𝐴 =   [ 𝐴 11 𝐴 12 𝐴 1𝑛 ⋮ ⋮ ⋮ 𝐴 𝑛1 𝐴 𝑛2 𝐴 𝑛𝑛 ] (4)
Dimana A dapat ditulis:
𝐴 𝑖𝑗 = 1 𝐴𝑗𝑖 ; 𝑖𝑗 ≠ 0 (5)
Matrik  A  menyatakan  kriteria  kriteria  ke  i  dengan pemilihan  ke  j  dari  masing  masing  penilai.  Pada langkah ini, normalisasi dan bobot relatif ditemukan untuk  setiap  matriks.  Bobot  relatif  diberikan  oleh eigenvector (w)  yang  sesuai  dengan  nilai  eigen terbesar (λmax), menurut penelitian sebelumnya.
A ω =  α max ×  ω (6)
Dengan  A  dalah  bobot  relatif  yang  nanti  digunakan untuk  menentukan  perhitungan  dari  masing-masing kriteria.  Kualitas  output  AHP  sangat  terkait  dengan konsistensi  penilaian  perbandingan  berpasangan. Adapun  penilaian  tersebut  diberikan  oleh  Tabel Berikut:
Tabel 3 Penilaian AHP [5] Urgensi Definisi Penjelasan 1 Kedua elemen sama pentingnya Kedua elemen penyumbangnya sama beasar satu dengan lainya 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen lain Elemen yang satu sangat penting daripada elemen lainya Pengalaman dan pertimbangan sedikit menyokong atas elemen lainya
5
Satu elemen jelas lebih penting daripada elemen lainya Pengalaman dan pertimbangan dengan kuat satu elemen atas elemen lainya 7 Satu elemen jelas lebih mutlak dari elemen lainya Satu elemen dengan kuat disokong dan dominanya telah terlihat dalam praktek 9 Satu elemen mutlak lebih penting daripada elemen lainya Bukti yang menegaskan elemen satu lebih tinggi dari elemen lainya memiliki tingkat penegasan tertinggi yang mungkin menguatkan 2,4,6,8 Nilai-nilai tengah diantara dua pertimbanga n yang berdekatan Jika dibutuhkan kompromi
c. Pengecekan konsistensi Hal  ini  perlu  dilakukan  pengukuran  matriks perbandingan  berpasangan  untuk  konsistensi.
Misalkan  kriteria  1  lebih  penting  daripada kriteria  2  dan  jauh  lebih  penting  daripada kriteria  3.  Logikanya,  kriteria  2  lebih  penting daripada  kriteria  3.  Jika  ahli  menilai  kriteria  2 kurang  penting  dibandingkan  kriteria  3,  maka penilaian antara kriteria 1, 2 dan 3 bertentangan. Langkah  ini  memakan  waktu  tempat  setelah matriks  perbandingan  dibuat.  Pengecekan konsistensi ini diberikan oleh persamaan:
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼
(7)
𝐶𝐼 =   ( 𝛾𝑚𝑎𝑥−𝑛 𝑛−1 )
(8)
Dimana  CI  merupakan  nilai  dari  Tingkat konsistensi dengan menghitung nilai eigen dari matriks  RI  merupakan  nilai  random  indeks ditunjukkan oleh tabel berikut:
Tabel 4. Nilai Randomness index [5]
Ukuran Matrik Indeks random 1 0 2 0 3 0.58 4 0.90 5 1.12 6 1.24 7 1.32 8 1.41 9 1.45 10 1.49
d. Pembobotan Proses ini dilakukan dengan menghitung vektor prioritas  dan  nilai  eigen.  Hasil  tersebut kemudian  dikalikan.  Dalam    penelitian  ini, bobot relatif yang disusun adalah kriteria berupa aksi  mitigasi  risiko.  Hal  ini  dilakuakn  guna mendapatkan kriteria terbaik yang akan disusun pada penelitian[6]

## 3. Hasil dan Pembahasan
Langkah pertama yang dilakukan adalah mengikuti HOR Fase 1 dan HOR Fase II. Pemetaan ini  dilakukan  untuk  menilai  occurence  dan  severity pada  agen  risiko dan kejadian  risiko yang  diberikan oleh tabel berikut:

## 3.1. Identifikasi Risiko dengan HOR Fase I
Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah mengikuti HOR Fase 1 dan HOR Fase II. Pemetaan ini  dilakukan  untuk  menilai  occurence  dan  severity pada  agen  risiko dan kejadian  risiko yang  diberikan oleh tabel berikut:
Tabel 5. Daftar nilai agen risiko beserta nilai occurence Kode Agen Risiko Occurence A1 Kurangnya koordinasi yang jelas dan terukur 8 A2 Kebijakan yang menharuskan pegawai untuk bekerja di luar kapasitas 7 A3 Kurangnya pelatihan bagi para SDM 5 A4 Tidak adanya struktur yang jelas antar pegawai satu dengan
pegawai yang lain
5
A5 tidak adanya pengawasan bagi masinis dalam mengoperaionalkan kereta api 7 A6 Keterlambatan pengiriman dari vendor 7
A7 Alat ukur yang tidak akurat dalam menentukan kebutuahn
BBM
7
A8
tidak ada pelaporan yang terstruktur antara jumlah BBM yang dikeluarkan dengan disalurkan
7 A9 tidak ada pelaporan yang efisien dan praktis yang berhubungan dengan internet 7
A10 sistem antrian pengisian lokomotif yang tidak praktis dan efisien 5 A11 Kecelakaan moda transportasi pengirim bahan bakar supply 5 A12 Tidak terdapat pegawai yang kreatif dan inovatif 3 A13 Kurangnya kontrol terhadap selang bahan bakar 6 A14 Tidak terdapat pegawai ahli yang mampu merumuskan secara pasti kebutuhan BBM 8 A15 Adanya kebijakan yang membatasi pegawai 5 A16 Terjadinya ledakan akibat bahan bahan elektronik 2 A17 Kurang atau tidak ada perawatan mesin kereta api secara berkala 5 A18 Tidak ada sistem yang efisien dalam mengontrol kualitas kereta api 6 A19 Proses pemasangan lokomotif yang memakan waktu lebih lama 6 A20 Kesalahan pelaporan yang tidak sesuai 8
Sedangkan Nilai Severity ditunjukkan oleh tabel berikut:
Tabel 6 Daftar nilai kejadian risiko beserta nilai severity Kode Kejadian Risiko Severity E1 Perubahan jadwal pengiriman 4 E2 Kesalahan estimasi kebutuhan bahan bakar per bulan 4 E3 Ketidaksesuaiaan SDM dalam mendistribusikan supply 5 E4 Ketidaksesuaian kemampuan SDM dan jumlah jam kerja 6 E5 Keterbatasan kemampuan masinis dalam mengoperasikan bahan bakar secara efisien
7 E6
Kesalahan estimasi stok cadangan BBM 5 E7 Peningkatan biaya operasional 7 E8 Terjadi losses akibat kebocoran saat pengiriman 5 E9 Terjadi losses akibat penguapan saat pengisian 5 E10 Kesalahan instrumen alat ukur konsumsi bahan bakar 5 E11 Terjadinya polusi udara 4 E12 Risiko kebakaran bahan bakar 3 E13 Terjadinya Illegal Tapping 7 E14 Kebocoran pipa atau tangki 3 E15 Kecelakaan moda transportasi pengiriman 4 E16 Keterlambatan pengiriman 6 E17 Penurunan kualitas bahan bakar 3 E18 Keterlambatan pengisian akibat sistem antrian 7 E19 Pegawai tiba tiba sakit dan mendadak tidak dapat masuk 5 E20 Tidak terdapat pencadangan BBM untuk mengantispasi keterlambatan 5
Berdasarkan  pengolahan  data  yang  telah dilakukan  telah  ditunjukkan  bahwa  masalah  yang paling  sering  muncul  adalah  kurangnya  koordinasi antara  elemen  pekerja.  Kemudian  pekerjaan  yang overload di  luar  kapasitas  dan  disusul  oleh keterlambatan  pada  vendor,  kesalahan  alat  ukur penggunaan  BBM  serta  tidak  ada  pelaporan  yang praktis dan rinci mengenai penggunaan BBM. Hal itu
dapat berdampak pada kejadian risiko.  Hal ini sejalan dengan  penelitian  yang  sebelumnya  [7]  [8].  Dalam penelitian  yang  dilakukan  oleh  pramuditha  pada tahun 2022 dan sitaba pada tahun 2022 menunjukkan bahwa  dalam  rantai  pasok  bahan  bakar  salah  satu penyebab  masalah  terbesar  adalah  sabotase  dan pekerjaan yang melebihi kapasitas.
Analisa  berikutnya  dihitung  untuk  mengetahui Analisa  risiko  sebanyak  20.  Risiko  yang  paling berdampak  terhadap  kerugian  penggunaan  BBM adalah  keterbatasan  masinis,  peningkatan  biaya operasional,  keterlambatan  pengisian  dan  terjadinya Illegal  Tapping.  Hal  tersebut  dapat  terjadi  akibat adanya  agen  risiko.  Kejadian  risiko  tersebut  dapat berdampak  kerugian  PT  KAI.    Akibat  dari keterbatasan masinis adalah ketidakmampuan dalam menghemat biaya, adanya illegal tapping, peningkatan  biaya  operasional  dan  keterlambatan pengisian  yang  baik  secara  langsung  maupun  tidak berpengaruh terhadap budget PT KAI. Hal ini sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [7],  [8]. Penelitian yang sama juga menunjukkan bahwa risiko yang  paling  berdampak  adalah  adanya  sabotase termasuk illegal tapping, serta adanya keterlambatan pengisian dari vendor maupun kesalahan pengiriman[9], [10].
Selanjutnya dihitung ARP
yang merepresentasikan  hubungan  antara  Agen  Risiko dengan kejadian risiko. Perhitungan ARP ditunjukkan dengan tabel berikut:

## Tabel 7
Nilai ARP pada masing-masing agen risiko
Kode agen risiko Nilai ARP A13 2460 A7 2373 A2 2247 A1 2056 A8 2016 A9 1778 A5 1666 A20 1656 A4 1520 A3 1510 A18 1476 A6 1407 A10 1340 A14 1248 A15 1055 A11 1050 A19 774 A17 385 A12 183 A16 168
Berdasarkan  perhitungan  nilai  ARP  didapatkan bahwa risiko yang paling berdampak adalah A13, A7, A1  dan  A2.  A13  merupakan kurangnya  kontrol  dan pengawasan  terhadap  bahan  bakar.  Kelalaian  pihak yang terjadi pada proses pengisian akan menyebabkan  beberapa  hal-hal  yang  tidak  terduga terjadi.Hal tersebut dapat berdampak pada terjadinya losess  baik  bocor  maupun  menguap  serta  terjadinya pencurian  atau  sabotase  terhadap  proses  pengisian yaitu kejadian risiko E10 hingga E16. A7 merupakan kesalahan  alat  ukur,  kesalahan  ini  akan  berdampak pada  estimasi  dan  jarak  pengiriman  yaitu  E1,E11 hingg  E16.  Selain  itu  juga  berdampak  pada  proses kontrol. A1 dan A3 adalah keterlambatan pengiriman dan kurangnya pelatihan bagi SDM pekerja. Hal ini tentu  saja  berdampak  kepada  seluruh  sektor  yang membutuhkan manusia. Sehingga A1 dan A3 masing- masing  berdampak  pada  hampir  semua  kejadian risiko.  Hal  ini  menandkana  bahwa  kualiatas  dari SDM  pekerja  akan  mempebngaruhi pada  efektivitas kerja dan manajemen Perusahaan. Sehingga persoalan SDM perlu diatasi dengan seksama. Hal ini senada  dengan  penelitian  sebelumnya  bahwa  factor manusa dapat mempebgaruhi kinerja rantai pasok.[7], [8], [10]. Berdasarkan persamalahan tersebut disusun sebuah diagram pareto. Berdasarkan diagram pareto didapatkan  20%  dari  risiko  yaitu  sebanyak  4  risiko prioritas.

## 3.2. Penyusunan Aksi mitigasi berdasarkan AHP dan HOR Fase II
HOR  fase  2  ini  digunakan  untuk  menentukan mitigasi risiko yang paling efektif untuk meminimalisir kemungkinan kejadian risiko berdasarkan  agen  risiko.  Beberapa  aksi  mitigasi didapatkan  melalui  referensi  dari  berbagai  sumber serta  wawancara  langsung  dengan  expert  dengan mempertimbangkan tingkat kesulitan serta keefektifannya saat diterapkan. Adapun aksi mitigasi yang disusun ditunjukkan tabel berikut:
Tabel 8 Deskripsi aksi mitigasi Kode Deskripsi PA 1 Modifikasi sistem antrian dan sistem pengisian menjadi sistem antrian ganda dan pengisian ganda PA 2 Perbaikan sistem pengawasan dan monitor kereta api dengan sistem warroom PA 3 Pelatihan dan koordinasi pegawai pengisi dengan menghire manajemen dan tenaga pendidik PA 4
Pelatihan masinis dan asistem masinis
mengenai pengoperasionalan BBM dengan memperbarui manajemen dan tenaga
pendidik
PA 5
Modifikasi data kontrol BBM dengan sistem IOT agar lebih mudah diawasi PA 6 Maintenance dan perawatan mesin kereta api agar efisien secara berkala dan terjadwal
Data tersebut kemudian dihitung nilai TED dan ETD nya sehingga didapatkan nilai sebagai berikut:
Tabel 9. Penilaian HOR Fase II
Berdasarkan  tabel  diatas  menunjukkan  bahwa prioritas  berturut  turut  adalah  PA  3,PA  7,PA  4,PA 6,PA  5  dan  PA  1.  Untuk  melengkapi  aksi  mitigasi maka akan dilakukan pembobotan berdasarkan AHP. menggunakan Analisa BCOR yang akan dibobotkan. Matrik  tersebut  digunakan  sebagai  kriteria  untuk memilih  aksi  mitigasi  yang  akan  direncanakan. Sehingga  penilaian  pertama  adalah  menghitung perbandingan  antar  kriteria  yakni benefit,  cost, opportunity dan risk. Sehingga proses pertama adalah mengumpulkan data hasil resume para peneliti yang selanjutnya  dihitung  rata-rata  menggunakan  nilai geometric  mean yang  nanti  menjadi  matriks berpasangan yakni:
Tabel 10. Resume Geometric Mean Kode Geometric mean B VS C 4.037 B VS O 6.05 B VS R 7.064 C VS O 7.224 C VS R 8.066
O VS R 4.085 Tabel 11 Matriks berpasangan
Selanjutnya, perhitugan dilakukan untuk menghitung  nilai  dari  eigen  dan  vector  prioritas sehingga didapatkan nilai sebagai berikut:
Tabel 12 Bobot dan nilai eigen bobot Nilai eigen 0.0485 0.882 B C
O R B 1 0.247 0.165 0.141 C 4.03 1 0.138 0.123 O 6.05 7.22 1 0.244 R 7.06 8.06 4.085 1 PA 1 PA 2 PA 3 PA 4 PA 5 PA 6 TEK 26443 69315 41100 41100 27525 36378 Tingkat kesulitan 5 3 3 3 5 3 ETD 5288.6 23105 13700 13700 5505 12126
bobot Nilai eigen 0.0976 1.614 0.2794 1.141 0.5742 0.574
Mula  mula  dihitung  nilai  total  eigen,  dan kemudian  dengan  menggunakan  persaman  2,7-  2.8 akan  diuji  konsistensi  dari  data  tersebut.  Sehingga didapatkan konsistensi data berikut yakni:
𝐶𝐼 =   ( 𝛾𝑚𝑎𝑥−𝑛 𝑛−1 ) = 4.213719622−4 3 = 0.07
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0.07 0.09 = 0.071
Dengan  demikian  data  dinyatakan  konsisten karena  memiliki  nilai  CR  0.071.  selanjutnya,  nilai bobot yang telah dihitung dapat digunakan. Sehingga nilai bobot untuk masing-masing alternatif berdasarkan nilai bobot adalah sebagai berikut:
Table 13 Pembobotan aksi mitigasi berdasarkan AHP dan HOR Fase II
Proses  setelah  identifikasi  risiko  adalah  proses penyusunan  aksi  mitigasi.  Proses  aksi  mitigasi  ini melibatkan 6 solusi alternatif yang ditunjukkan oleh table  diatas.  proses  ini  dilakukan  dengan  studi literatur  dan  validasi  oleh  para  ahli.  Kemudian  , berdasarkan  pendapat  para  ahli  direduksi  sehingga didapatkan  6  solusi  alternatif.  Analisa  Solusi  ini dilakukan dengan 3 tahap yang dimulai menghitung nilai  efektivitas  Solusi  terhadap  4  masalah.  Hal  ini dilakukan  untuk  menghitung  seberapa  berdampak Solusi  tersebut  mencegah  agen  risiko  yang  akan terjadi.  Hal  tersebut  dihitung  dengan  mengkalikan antara hubungan risiko dengan ARP. Langkah kedua adalah menentukan derajat kesukaran risiko tersebut dilakukan.  Hal  yang  paling  susah  dilakukan  adalah PA 3 dan PA 5 yang berkaitan dengan pembenahan instrument. Selanjutnya didapatkan angka efektifitas dengan  menghitung  nilai  efektivitas  dibagi  derajat risiko.  Berdasarkan  perhitungan  ARP  didapatkan yang paling efektif adalah A2 yaitu Perbaikan sistem pengawasan  dan  monitor  kereta  api  dengan  sistem warroom.    Dengan  adanya  pengawasan  yang signifikan  diharapkan  mampu  untuk  mengawasi secara periodik terkait penggunaan BBM , Koordinasi maupun pengawasan kebijakan. Sehingga keberadaan masalah  cepat  untuk  diatasi.Hal  ini  senada  dengan penelitian  yang  dilakukan  pramuditha  dan  Sitaba pada tahun 2022[7], [8].
Pembobotan  selanjutnya  adalah  dilakukan dengan  menggunakan  AHP.  Metode  ini  dihitung untuk  menentukan  alternatif  Solusi  aksi  mitigasi berdasarkan  manfaat  baik  jangka  pendek,  panjang maupun  menengah.  Kemudian  nilai  biaya  yang dikeluarkan  apakah  relatif  murah  atau  tidak, berikutnya  adalah  nilai  peluang  bisnis  yang dihasilkan dari risiko dan dampak atau risiko lanjutan dari  aksi  mitigasi  yang  ditimbulkan.  Berdasarkan hasil geometric  mean menunjukkan  bahwa  cost memiliki  nilai  yang  lebih  diperhatikan,  kemudian
aspek cost, opportunity dan diakhiri dengan risk. Hal tersebut  ditunjukkan  dengan  nilai  geometric  mean yang  besar  untuk  perbandingan.  Hal  tersebut selanjutnya disusun dalam matriks berpasangan yang ditunjukkan  oleh  tabel  4.11.  Tabel  tersebut menunjukkan bahwa nilai bobot terbesar adalah nilai bobot  cost.  Selanjutnya  dihitung  nilai  konsistensi. Dari  data  yang  telah  dianalisa  didapatkan  bahwa konsitensi  sebesar  6.78%  sehingga  data  dinyatakan konsisten dan dapat dilanjutkan pada proses analisis. Setelah  dilakukan  analisa,  maka  selanjutnya  nilai tersebut  dijadikan  bobot  untuk  dikalkulasi  dengan penilaian para judgement terkait PA1 hingga PA 6.
Berdasarkan  perhitungan  bobot  yang  telah dilakukan  didapatkan  bahwa  Solusi  yang  paling bermanfaat adalah PA2 dan PA3 yaitu mendidik para masinis  dan  pegawai  agar  dapat  bekerja  sesuai kapasitas secara efektif dan efisien. Sedangkan Solusi dengan  biaya  paling  murah  adalah  pelatihan  dan modifikasi kontrol BBM. Selain itu pendidikan para pegawai dan masinis juga memberikan kontribusi lain tehradap PT KAI. Namunj hal yang paling memberi sedikit  dampak  resisko  adalah  modifikasi  sistem antrian  dan  pengawasan  kontrol  BBM.  Dengan demikian , Solusi yang paling optimal adalah dengan melakukan pengawasan dan kontrol dengan menambah  ruang  pengawas,  modifikasi  sistem antrian dan pembaharuan sistem BBM dengan IOT.
Analisa  dengan  AHP  dan  dengan  HOR  fase  2 kemudian di bandingkan. Solusi yang paling optimal adalah  dengan  memasang  sistem  warroom  yang efektif, manfaat jangka panjang, memiliki keuntungan  bisnis  dan  berpeluang  menyelesaikan masalah-masalah lain yang ditimbulkan.  Kemudian dilanjutkan  PA  3,  dan  PA  4  yang  merupakan pelatihan  SDM  sehingga  mampu  menyelesaikan masalah-masalah  yang  berhubungan  dengan  SDM. Selain  PA  3  dan  PA  4  adalah  Solusi  yang  paling efektif,  Solusi  ini  adalah  Solusi  yang  memiliki manfaat  jangka  panjang,  menguntungkan  dan berpeluang  menyelesaikan  masalah-masalah  yang lain. Selanjutnya Solusi alternatif yang paling optimal dan  efektif  adalah  PA  6,  PA  5  dan  PA  1.  Hal  ini menunjukkan  beberapa  kesimpulan  singkat  bahwa sistem warrom yang terhubung IOT merupakan kunci untuk  mengontrol  data  penggunaan  BBM  maupun logistic BBM. Dengan demikian terjadinya kerusakan maupun masalah-masalah lain yang akan ditimbulkan dapat  teratasi  maupun  tercegah  dengan  baik. Selanjutnya,  adalah  masalah  yang  berkaitan  dengan SDM.  Dengan  mendatangkan  para  ahli  untuk mengecek  maupun  mendidik  para  pegawai  dapat meningkatkan  kinerja  pegawai  secara  efisien sehingga  tidak  perlu  menambah  jam  kerja.  Dengan demikian,  terjadinya  risiko  dapat  diminimalisir dengan baik. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan  oleh  Pramuditha  dan  sitaba  pada  tahun 2022, septifani pada tahun 2019 dan sukendar[7], [8], [11].  Dengan  demikian  ,  maka  yang  didahulukan adalah perbaikan sistem kontrol dan perbaikan mutu kerja dari sumber daya manusia.

## 4. Simpulan
Berdasarkan hasil dan pembahasan penelitian ini, didapatkan  kesimpulan  sebagai  bahwa  Terdapat  20 agen  risiko  dan  20  kejadian  risiko  Dimana  4  agen risiko  prioritas  yakni  Kurangnya  kontrol  terhadap selang  bahan  bakar  (A13),  Alat  ukur  yang  tidak akurat  dalam  menentukan  kebutuhan  dan  distribusi BBM  (A7),  Kebijakan  yang  menharuskan  pegawai untuk bekerja di luar kapasitas (A2) dan Kurangnya koordinasi  yang  jelas  dan  terukur  (A1).  Kedua, Terdapat  6  aksi  mitigasi  yakni  Modifikasi  sistem antrian  dan  sistem  pengisian  menjadi  sistem  antrian ganda  dan  pengisian  ganda(A1),  Perbaikan  sistem pengawasan  dan  monitor  kereta  api  dengan  sistem warroom(A2),  Pelatihan  dan  koordinasi  pegawai pengisi  dengan  menghire  manajemen  dan  tenaga pendidik (A3) ,  Pelatihan  masinis  dan  asistem masinis  mengenai  pengoperasionalan  BBM  dengan memperbarui  manajemen  dan  tenaga  pendidik(A4), Modifikasi  data  kontrol  BBM  dengan  sistem  IOT agar lebih mudah diawasi(A5), dan Maintenance dan perawatan  mesin  kereta  api  agar  efisien  secara berkala  dan  terjadwal  (A6).  Dimana  Solusi  paling efektif berdasarkan HOR Fase 2 berturut turut adalah PA 2, PA 3, PA 4 PA 6, PA 5 dan PA 1. Sedangkan berdasarkan AHP adalah PA 2, PA 1 ,PA 5, PA 6 , PA  3  dan  PA  4.  Sehingga  Solusi  alternatif  yang dikembangkan adalah PA 2, PA 3 dan PA 4.

## Daftar Pustaka
[1] S.  M.  Khoiroh,  “Modified  FMEA  Dalam Manajemen  Risiko  Rantai  Pasok  Industri Budidaya  Lobster  Air  Tawar,” Tekmapro  J. Ind.  Eng.  Manag. ,  vol.  17,  no.  1,  pp.  85–96, Jan. 2022, https://doi.org/10.33005/tekmapro.v17i1.265.
[2] I.  Nyoman  Pujawan  and  L.  H.  Geraldin, “House  of  risk:  a  model  for  proactive  supply chain risk management,” Bus. Process Manag. J. ,  vol.  15,  no.  6,  pp.  953–967,  Nov.  2009, https://doi.org/10.1108/14637150911003801.
[3] Y. A. Kusuma and S. M. Khoiroh, “Analysis of Village  Infrastructure  Project  Success  Factors by Considering Implementation Risks,” Motiv. J.  Mech.  Electr.  Ind.  Eng. ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 351–364, May 2023,
https://doi.org/10.46574/motivection.v5i2.228.
[4] J.  Wolf, The  nature  of  supply  chain management research: insights from a content analysis of international supply chain management  literature  from  1990  to  2006 ,  1. Aufl. in Gabler Edition Wissenschaft Einkauf, Logistik  und  Supply  Chain  Management. Wiesbaden: Gabler, 2008.
[5] M.  Brunelli, Introduction  to  the  Analytic Hierarchy  Process .  in  SpringerBriefs  in Operations Research. Cham: Springer International Publishing, 2015. https://doi.org/10.1007/978-3-319-12502-2.
[6] S.  P.  D.  Kristiana,  C.  W.  Oktavia,  R. Magdalena,  and  M.  A.  Lilajati,  “Risk Mitigation Strategies on Supply Chain PT. X,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 847, no.
1, p. 012052, Apr. 2020,
https://doi.org/10.1088/1757-
899X/847/1/012052.
[7] K. B. Pramudhita and S. Santoso, “Analysis Of Fuel  Oil  Supply  Chain  Risk  Management  At Jatinegara  Locomotive  Depo,” J.  Rekayasa Mesin , vol. 13, no. 1, pp. 141–151, Jun. 2022, https://doi.org/10.21776/ub.jrm.2022.013.01.1 5.
[8] F.  A.  Sitaba,  A.  Profita,  and  H.  D.  Widada, “Pengembangan  Strategi  Mitigasi  Risiko Rantai  Pasok  Produk  Avtur  (Studi  Kasus:  Pt Migas Xyz),” ARIKA , vol. 16, no. 2, pp. 72–82, Aug.
2022,
https://doi.org/10.30598/arika.2022.16.2.72.
[9] R.  Laksmita  and  I.  Djati  Widodo,  “Fuel distribution  process  risk  analysis  in  East Borneo,” MATEC  Web  Conf. ,  vol.  154,  p. 01079, 2018, https://doi.org/10.1051/matecconf/201815401 079.
[10]  J.  Ryczyński  and  A.  A.  Tubis,  “Tactical  Risk Assessment Method for Resilient Fuel Supply Chains for a Military Peacekeeping
Operation,” Energies , vol. 14, no. 15, p. 4679, Aug. 2021, https://doi.org/10.3390/en14154679.
[11]  R.  Septifani,  I.  Santoso,  and  B.  N.  Rodhiyah, “Risk  mitigation  strategy  of  rice  seed  supply chains  using  fuzzy-FMEA  and  fuzzy-AHP (Case study: PT. XYZ),” IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. , vol. 230, p. 012059, Feb. 2019, https://doi.org/10.1088/1755-
1315/230/1/012059.