Submitted : 18 Mei 2021 Revised : 9 Juli 2021 Accepted : 21 September 2021

## KAJIAN LITERATUR MENGENAI SIMULASI DINAMIK UNTUK QUANTITAVE RISK ANALISIS
(QRA) DI THERMAL OXIDATOR (TOX)
Achmad Rifai 1 , Anton Irawan* 1,2 , Teguh Kurniawan 1,2
1 Program Studi Magister Teknik Kimia, Pascasarjana, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa Jl. Raya Jakarta Km.4 Pakupatan, Serang, 42122, Indonesia
2 Jurusan Teknik Kimia, Fakultas Teknik, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa Jl. Jenderal Sudirman km.3, Cilegon, 42435, Indonesia *Email: antonirawan@untirta.ac.id

## Abstrak
Keselamatan  proses  merupakan  salah  satu  bagian  yang  penting  untuk  mengendalikan  setiap  resiko  dalam melakukan kegiatan di perusahaan. Beberapa industri yang memiliki resiko tinggi adalah industri kimia dan migas. Guna  menganalisis  risiko  dalam  pekerjaan  perlu  adanya  penggunaan  metode  yang  tepat  salah  satunya  yaitu menggunakan metode analisis risiko kuantitatif (QRA), untuk mengurangi resiko besar yang tersembunyi di dalam pabrik dimana di dalamnya terdapat bahan berbahaya yang harus ditangani. Salah satu alat dalam industri kimia dan migas yang perlu dilakukan QRA adalah oksidator termal (TOX) karena alat ini bisa menimbulkan dispersi ke lingkungan dalam prosesnya mengambil kandungan gas asam yang terdapat di gas alam. Material yang terkandung di dalam gas asam dalam komponen organik volatil (VOC) dimana yang paling berbahaya adalah hidrogen sulfida (H 2 S).  Tujuan  dari  kajian  literatur  ini  adalah  menunjukan  bahwa  penilaian  resiko  awal  (QRA)  bisa  dilakukan dengan  pendekatan  dinamis  mulai  dari  identifikasi  bahaya  hingga  evaluasi  resiko,  diharapkan  dengan menggunakan  gabungan  simulasi  dinamis  dan  analisis  resiko,  bisa  membuka  sisi  lain  yang  tidak  terlihat sebelumnya dengan metode QRA konvensional. Penilaian resiko tidak hanya dalam tahap suatu desain proses tapi juga selama pabrik tersebut beroparasi, sehingga bisa diperoleh kondisi yang lebih aman dan pemeliharaan yang lebih mudah, dan hal ini juga mendukung proses pengambilan keputusan yang lebih tepat berdasarkan hasil kajian resiko yang dilakukan,
Kata Kunci : Asesmen Risiko, QRA, Oksidator Termal (TOX)

## Abstract
Process safety is an important part of controlling every risk in carrying out activities in the company. Some industries that have a high risk are the chemical and oil and gas industries. To analyze the risks in the work, it is necessary to use the right method, one of which is to use the quantitative risk analysis (QRA) method, to reduce the big risks hidden in the factory where there are hazardous materials that must be handled. One of the tools in the chemical and oil and gas industry that needs to be done by QRA is the thermal oxidizer (TOX) because this tool can cause dispersion to the environment in the process of taking the acid gas content found in natural gas. The material contained in acid gas is volatile organic compounds (VOC) where the most dangerous is hydrogen sulfide (H2S). The purpose of this literature review  is  to  show  that  initial  risk  assessment  (QRA)  can  be  carried  out  with  a  dynamic  approach  from  hazard identification to risk evaluation, it is hoped that using a combination of dynamic simulation and risk analysis, can open up other sides not seen before with conventional QRA methods. Risk assessment is not only in the process design stage but also during the plant's operation so that safer conditions and easier maintenance can be obtained, and this also supports a more appropriate decision-making process based on the results of the risk assessment carried out.
Keywords : Risk Assesment, QRA, Thermal Oxidator (TOX)

## JURNAL INTEGRASI PROSES
Website: http://jurnal.untirta.ac.id/index.php/jip

## 1. PENDAHULUAN
Keselamatan dan kesehatan kerja (K3) merupakan aspek penting dalam mengendalikan semua risiko yang ada  di  dalam  operasional  perusahaan  sehingga Penerapan (K3) di tempat kerja dapat meminimalkan risiko  kecelakaan  kerja  pada  setiap  kegiatan  proses produksi. Guna  menganalisis  risiko  dalam  kerja  perlu adanya  penggunaan  metode  yang  tepat.  Metode tersebut  yakni  dengan  menggunakan  metode  QRA ( quantitative risk analysis ).
Tujuan utama dari QRA adalah untuk mengurangi risiko akut di fasilitas pabrik dimana bahan berbahaya diproses.  Estimasi  kuantitatif  risiko  memungkinkan manajemen untuk mengidentifikasi kontributor risiko utama  dan  hasil  dari  berbagai  pilihan  pengurangan risiko (Freeman et al., 1990). QRA diusulkan di bidang industri  nuklir  pada  tahun  1970-an  karena  jumlah kerusakan  yang  signifikan  yang  disebabkan  oleh kecelakaan kerja dari adanya bahan berbahaya.
Salah  satu  industri  yang  memiliki  resiko  tinggi adalah kawasan industri kimia. Resiko tersebut berasal dari  bahaya  yang  disebabkan  oleh  bahan  yang  harus diproses,  disimpan,  dan  ditangani.  Potensi  berbagai kecelakaan  jauh  lebih  tinggi  daripada  di  pabrik kimia yang  hanya  berdiri  sendiri.  Selain  itu,  kedekatan instalasi proses dan tangki penyimpanan di dalamnya dapat  menimbulkan  risiko  efek  domino  berantai. Karena itu harus selalu dilakukan dan hal ini menjadi tantangan  dalam  kelompok  kawasan  tersebut.  Upaya untuk  mengurangi  potensi  bahaya  dilakukan  oleh industri  dalam  rangka  mencegah  timbulnya  kerugian baik  dari  sisi  bisnis,  pelanggaran  hukum  maupun hilangnya  reputasi  yang  dapat  disebabkan  adanya kecelakaan kerja dan bencana industri, maka dilakukan QRA.
Hasil  kecelakaan  dan  risiko  kerja  pada  industri kimia  sangat  erat  kaitannya  dengan  variabel  proses, untuk  itu  studi  QRA  berusaha  menghubungkan simulasi  proses  (statis  dan  dinamis)  dengan  simulasi kecelakaan. Di Domenico et al., (2014) mengilustrasikan  keuntungan  dari  mengintegrasikan simulasi  proses  dan  QRA  untuk  mengidentifikasi penerimaan teknologi baru pabrik metanol. Dan et al., (2014)  menyimpulkan  untuk  konsep  simulasi  statis dengan  menerapkan  perilaku  dari  fluida  yang mempuyai  karakteristik  dipadukan  dengan  simuasi kecelakaan  yang  mungkin  terjadi  untuk  fasilitas  di pengolahan  gas.  Sebelumnya  studi  menggunakan model keadaan ajek untuk simulasi proses sebagai alat untuk  menghitung  risiko  kuantitatif  dengan  simulasi situasi kecelakaan (Di Domenico et al., 2014).
Penelitian  yang  dilakukan  pada  pabrik  minyak berat  di  dalam  proses  menggunakan  QRA  yang terintegrasi dengan dinamik simulasi (Ko et al., 2020), membahas  mengenai  QRA  dengan  menggunakan simulasi  dinamik  sehingga  mendapatkan  variasi  dari beberapa  parameter  kunci  dari  proses  desulfurisasi. Metode  QRA  dikombinasikan  dengan  simulasi  proses dinamik  untuk  mengetahui  potensi  bahaya  karena desain keamanan bawaan yang tidak terlihat pada QRA konvensional.  Hasilnya  dapat  menunjukkan  bahwa
dengan  kombinasi  metode  ini  dapat  menunjukkan tingkat  bahaya  yang  lebih  tinggi  jika  hanya menggunakan QRA konvensional. QRA yang terintegrasi dengan simulasi dinamik bisa mendapatkan  hasil  penilaian  yang  diidentifikasi sebagai risiko yang tidak dapat ditoleransi atau di luar area  ALARP  ( as  low  as  resonable  practicable )  yang berbeda dengan kondisi ajek, sehingga bisa dibuatkan mitigasi  yang  lebih  tepat  untuk  menghindari  terjadi insiden  yang  tidak  diinginkan,  dengan  demikian memungkinkan  proses  dalam  fasilitas  industri  yang lebih aman dan lebih dapat diandalkan.
Dalam  suatu  pabrik  yang  memproses  gas  yang berasal  dari  sumur  produksi,  kandungan  yang  ada  di dalam gas bisa bermacam-macam, seperti air, CO 2, H 2 S, Merkuri,  dan  lain  lain  Untuk  menghilangkan  atau mengurangi  kandung  zat-zat  pengganggu  tersebut biasanya dilakukan beberapa proses seperti absorbsi. Sebagai salah satu zat pengotor, CO 2 dihilangkan atau dikurangi  dengan  beberapa  cara,  yang  paling  umum adalah  dengan  melakukan  absorbsi  menggunakan larutan MDEA (Methyldiethanolamine) pada prosesnya selain  CO 2 ,  H 2 S  juga  ikut  terbawa  saat  proses  ini,  dan kemudian hasilnya dibakar pada oksidiser termal.
Oksidiser  termal  pada  unit  penghilangan  asam berfungsi untuk membakar gas-gas asam. Pengoperasian  TOX  mempunyai  resiko  yang  sangat tinggi,  terutama  ketika  terjadi  kegagalan  dalam membakar volatile  organic  component (VOC),  yang dapat menyebabkan dispersi pada lingkungan sekitar, dalam hal ini gas H 2 S sebanyak 1000 ppm terbuang ke lingkungan  (ANSI).  Hidrogen  sulfida  atau  H 2 S merupakan  sebuah  senyawa  kimia  yang  sangat berbahaya,  dapat  menimbulkan  kematian  dalam hitungan  menit  pada  konsentrasi  1000 – 2000  ppm (Tomatis  et  al.,  2019).  Menurut  ACGIH  ( American Conference of Govermental Industrial Hygienists ): Nilai ambang  batas  (TLV-TWA/ threshold  limit  value-time weighted  average )  H 2 S  adalah  10  ppm,  yang didefinisikan  sebagai  konsentrasi  rata-rata  yang diperkenankan untuk pemaparan selama 8 jam sehari atau 40 jam seminggu.
Berdasarkan  penjelasan  di  atas,  maka  perlu diadakan  penelitian  tentang  kajian  literatur  pada konsekuensi atau tingkat risiko oksidator termal (TOX) pada  unit  proses  penghilangan  gas  asam . Asesmen risiko dilakukan  dalam  skenario  kejadian  kegagalan pada  oksidiser  termal  dalam  membakar  komponen organik  volatil  (VOC).  Kemudian  tahapan  selanjutnya adalah dengan memodelkan kejadian kecelakaan yang mungkin  terjadi  untuk      memberikan      gambaran terjadinya  suatu  keadaan  abnormal  sehingga  dapat menemukan tindakan preventifnya.

## 2. KAJIAN LITERATUR
2.1 Oksidiser Termal (TOX)
Oksidiser  termal  (TOX)  dirancang  untuk membakar  VOC  yang  merupakan  salah  satu  zat pencemar udara. Senyawa organik ini bersifat  mudah menguap  serta  dapat  dengan  mudah  terdispersi  di udara  menguap  (Spokas  et  al.,  2011)  sehingga  dapat
membahayakan  lingkungan  sekitar.  Oleh  karena  itu senyawa ini perlu diuraikan sebelum dibuang ke udara, dalam hal ini sistem penghilangan gas asam (Olszewski, 2015).  Pengendalian  pencemaran  menggunakan oksidiser termal yang juga dikenal sebagai insinerator (Sharma  et  al.,  2013).  Polutan  seperti  VOC  adalah masalah  emisi  dari  gas  pembuangan  yang  harus ditangkap  sebelum  dilepaskan  ke  atmosfer  bumi. Oksidiser  termal  dapat  digambarkan  layaknya pembakaran di dalam tungku seperti yang terlihat pada Gambar  1.  Awalnya  VOC  dipanaskan  sampai  suhu sesuai  titik  acuan  dan  kemudian  dioksidasi  (atau dibakar). Proses ini memecah VOC menjadi CO 2 dan air, yang keduanya dapat dibuang ke atmosfer (Lee et al., 2020).
Gambar 1. Vertical direct-fired thermal oxidiser Sumber: ( RYAN TATE Zeeco, Inc, 2012)
Pemilihan  TOX  yang  digunakan  biasanya disesuaikan  pada  industri  (Sussman  et  al.,  2016). Setiap  industri  mempunyai  kecendrungan  yang berbeda  dalam  memilih  jenis  TOX  yang  digunakan, berdasarkan  pada  karakteristik  dari  manufakturnya. Pada  umumnya  pemilihan  jenis  di  industri mempertimbangkan  hal-hal  antara  lain  :  1)  Polutan yang harus dihilangkan, 2) Konsentrasi polutan dalam aliran  udara,  3)  Total  volume/aliran  aliran  udara,  4) Biaya  operasional,  dan  5)  Biaya  peralatan  pertama (Yang  et  al.,  2012).  Pada  industri  minyak  dan  gas (migas)  kriteria  pemilihan  ini  dikarenakan  TOX memiliki peran penting untuk mengatasi gas buang . Hal ini  dikarenakan  kinerja  TOX  ditentukan  dari  proses pembakaran yang terjadi pada burner harus sempurna serta suhu oksidasi gas buang pada ruang pembakaran harus sesuai (Susiloputra & Dwiyantoro, 2017).
Mekanisme  kerja  TOX  menunjang  untuk  proses pembakaran gas buang, yaitu terletak pada burner yang merupakan tungku bakar dari oksidiser termal. Burner ini  bekerja  untuk  menghasilkan  api  yang  digunakan untuk  membakar  gas  buang.  Pada  industri  migas komponen  limbah  gas  pengikut  pada  umumnya merupakan  6  komponen  yang  harus  dibakar  agar konsentrasinya dapat terurai dan aman untuk dibuang ke  lingkungan  dengan  kadar  yang  telah  ditentukan
yakni H 2 S, CO 2 , metana, etana, propana, dan H 2 O yang akan  dimasukkan  ke  pusat  dari burner  tile .  Hal  ini dilakukan untuk menjamin bahwa gas asam bercampur sempurna  dengan  bahan  bakar  dan  udara  dan menghasilkan gas buang yang terdiri dari 4 komponen, yaitu CO 2 , H 2 O, N 2 , dan SO 2 . Senyawa  organik  yang  mudah  menguap  (VOC) dikenal  berbahaya  efek  terhadap  kesehatan  manusia dan lingkungan (Finlayson-Pitts & Hemminger, 2000). Oleh  karena  itu,  tingkat  emisi  tahunan  sangat  tinggi dilaporkan di Cina selama dekade terakhir, khususnya di kota besar seperti Shanghai (247,2 ton/km 2 ), Tianjin (62,8  ton/km 2 ) dan  Beijing  (38,4  ton/km 2 )  (Zheng  et al.,  2017)  penyebab  perhatian.  Dalam  skenario  ini, sangat  penting  untuk  mengimplementasikan  secara optimal  langkah-langkah  untuk  pengurangan  emisi VOC  antropogenik  agar  kualitas  udara  di  Cina meningkat.
Dalam  proses  pembakaran  di  TOX  diperlukan oksigen  sebagai  salah  satu  dari  segitga  api  sehingga keberadaanya  harus  dimonitor  dengan  cermat. Analiser oksigen memiliki peran yang sangat penting, karena  kadar  oksigen  pada  hasil  pembakaran  yang diukur  akan  mempengaruhi  presentase  bahan  bakar gas yang dikeluarkan untuk proses pembakaran pada burner. Probe pada analiser sangat mudah mengalami korosi,  sehingga  hasil  pengukuran  yang  dilakukan menjadi tidak tepat.
Selain faktor dari probe pada analiser oksigen, hal penting  lain  dalam  pemilihan  jenis  TOX/TOU  adalah jenis  dari  VOC  dalam  aliran  gas  limbah,  termasuk adsorpsi,  pengolahan  biologis,  dan  insinerasi  termal (Bouchaala,  2012).  Termal  proses  oksidasi  biasanya bekerja  pada  suhu  sekitar  900°C  dan  ini  terutama digunakan untuk perawatan volume tinggi VOC  pekat (Khan  dan  Ghoshal,  2000).  Secara  khusus,  proses oksidasi  katalitik  dievaluasi  secara  ekstensif  karena suhu operasi yang lebih rendah (di bawah 400°C). Hal ini  ditandai  dengan  berkurangnya  konsumsi  bahan bakar  tambahan  maupun  kebutuhan  akan  kebutuhan material tahan panas (Lou dan Huang, 2008). TOX yang masih  konvesional  digunakan  karena  umurnya  yang panjang (sekitar 20 tahun) (Katari dkk., 1987; Sorrels dkk., 2017). Konsumsi bahan bakar tambahan fasilitas kuno tersebut jauh lebih tinggi dari yang diperkirakan, dibandingkan dengan pengoksidasi dengan jenis yang lebih  baru  (Jin  et  al.,  2016),  Perlu  dilakukan  analisis mengenai  dampak  lingkungan  (AMDAL)  dan  analisis mengenai biaya  (CBA) sehingga bisa  mengidentifikasi teknologi  terbaik  yang  akan  digunakan  untuk mengganti teknologinya yang sudah tertinggal.
2.2 Metode QRA ( Quantitative Risk Analysis ) Setelah  mendapatkan  perhitungan  mengenai jumlah  frekuensi  kejadian  dan  konsekuensi  yang terjadi.  kemudian  digabungkan  untuk  mendapatkan nilai  skor  risiko  rendah,  risiko  paling  berbahaya  atau mematikan  (Aven,  2017).  QRA  mencakup  seluruh aktifitas  yang  dilakukan  untuk  mengidentifikasi peristiwa  berbahaya  secara  berurutan  untuk mengukur  tingkat  risiko  secara  keseluruhan
(Marhavilas  et  al.,  2011).  Peristiwa  berbahaya  serupa sering  terjadi  dikelompokkan  dan  dinilai  bersama. Untuk  lebih  jelas  langkah  dari  QRA  bisa  dilihat  pada Gambar 2.
Definisi bidang dan kebutuhan Informasi Identifikasi bahaya dengan menggunakan analisis bow tie Definisi Frekuensi Skenario kecelakaan Definisi Konsekuensi
Skenario
Kecelakaan Penilaian Resiko dengan komposisi Frekuensi dan Konsekuensi
Evaluasi Toleransi Resiko sesuai Kriteria Intervensi Reaktif dan Proaktif terhadap Resiko Penerapan DyPASI Skenario Baru Perhitungan fungsi posterion (DRA) Frekuensi Update NO YES NO YES Gambar 2. Analisis menggunakan metode QRA Sumber: (Antonioni et al., 2009)

## 2.2.1 Identifikasi skenario QRA
Bahaya  yang  ada  dan  mungkin  bisa  terjadi  di fasilitas pabrik telah diidentifikasi dalam studi bahaya (misalnya  HAZID-h azard  identification atau  HAZOP- hazard  and  operating  study )  dan  hasilnya  digunakan sebagai  titik  awal  untuk  mengidentifikasi  skenario untuk  dimasukkan  dalam  QRA  (H.  J.  Pasman  et  al., 2018). Studi mengenai bahaya biasanya akan memiliki peringkat  secara  kualitatif frekuensi  yang  diharapkan dan  kemungkinan  konsekuensi  dari  mengidentifikasi bahaya  sehingga  QRA  bisa  fokus  hanya  pada  bahaya yang  signifikan.  Pada  industri  kimia,  potensi  bahaya yang  memiliki  risiko  tertinggi  adalah  pelepasan  gas yang  dapat  menimbulkan  kebakaran,  ledakan,  serta persebaran  gas  beracun.  Penelitian  yang  dilakukan oleh Jeffrey D. Marx et al., (2012) ditemukan tindakan yang  dapat  dilakukan  sebagai  pencegahan  terjadinya insiden  adalah  menggunakan  metode  kasus  realistis. Pelepasan  gas  yang  terjadi  (kebocoran)  pada sambungan hasil pengelasan antara pipa dengan flange dengan  skenario  diameter  lubang  kebocoran  yang besar  diameternya  antara  kurang  dari  1  mm  sampai lebih besar dari 100 mm, tingkatan risiko tertinggi dari kebocoran  tersebut  dapat  dilihat  di  table-1.  Tindakan mitigasi  yang  direkomendasikan  yaitu  berupa engineering  design,  perbaikan  management,  deteksi
gas  dan  peringatan  dini  serta  pelatihan  tanggap darurat.
Tabel 1. Ukuran lubang dan kategori insiden
Sumber: (Jeffrey D. Marx et al 2012)

## 2.2.2 Penilaian frekuensi
Pada  tahap  ini,  penilaian  frekuensi  dilakukan dengan  cara  menghitung  frekuensi  rilis  dari  bagian yang dapat diisolasi yang melibatkan perhitungan item peralatan  di  masing-masing  bagian  (seperti  yang ditunjukkan  pada  P&ID)  dan  dikalikan  dengan pelepasan  peralatan  frekuensi  dari  database  yang diterbitkan (Marx & Ishii, 2021).
Persamaan berikut menunjukkan bagaimana frekuensi di awal kejadian, probabilitas menengah, dan frekuensi hasil akhir terkait satu sama lain (CCPS, 2000). fi = F I P o ;iP oc ; I (1)
dimana  fi  adalah  frekuensi  dari  hasil  akhir skenario  i yang  muncul  dari  kejadian  I  (1/thn),  FI  adalah frekuensi  kejadian  I  yang  menyebabkan  hasil  yang berbeda  (1/tahun),  Po;  i  adalah  probabilitas  kejadian untuk  hasil  antara  insiden  I  yang  menyebabkan sejumlah  i  final  hasil,  dan  Poc;  i  adalah  probabilitas kejadian untuk final hasil yang merupakan bagian dari hasil yang timbul dari insiden I.

## 2.2.3 Penilaian konsekuensi
Berbagai  model  tersedia  untuk  memperkirakan konsekuensi  kebakaran  yang  dihasilkan,  dispersi  gas, ledakan, dan lain-lain.  Potensi bahaya dari efek insiden tersebut  bisa  menyebabkan  kematian  menggunakan kriteria  yang  sesuai  sehingga  bisa  ditentukan kensekuensinya.  Konsekuensi  bisa  mengarah  pada kejadian  yang  lebih  signifikan  pada  aset  itu  sendiri, lingkungan,  dan  reputasi  perusahaan.  Hal  ini  bisa diperkirakan  dan  dimitigasi  dengan  menggunakan metode QRA (H. Pasman & Reniers, 2014).
Proporsi cedera dan kematian yang terjadi dalam populasi  yang  terpapar  radiasi  termal  atau  pelepasan zat  beracun  biasanya  diwakili  oleh  fungsi  Probit  (Pr) (Di Domenico 2014).
Kematian  penduduk  di  area  perkampungan  karena kerusakan struktural:
Pr = −23.8 + 2.92 × ln(P) (2) Kematian penduduk di luar area perkampungan karena kerusakan organ dalam tubuh Pr = −77.1 + 6.91 × ln(P) (3) D > 100 mm Jumlah % 120
2,5 % 2083 43,0
10 mm < D ≤ 100 mm Jumlah % 699 14,4 D ≤ 1 mm Jumlah 1943 % 40,1 1 mm < D ≤ 10 mm
Jumlah Kategori Ukuran Lubang Penilaian Semua Insiden (dengan ukuran lubang yang ditentukan) Semua Insiden Jumlah Insiden 4845
Dimana P Tekanan dalam Pascal Persamaan yang digunakan untuk menghitung tingkat keberacunan didasarkan pada Buku Ungu
Pr = a + b × ln(C n × t) (4)
Dimana:
a,b,n  =  konstanta  yang  menjelaskan  keberacunan bahan (spesifik untuk setiap zat) C = Konsentrasi (mg/m 3 ) t  = Waktu terpapar (menit)
2.2.4 Analisis risiko
Analisis resiko mengkombinasikan antara konsekuensi  dan  frekuensinya  dalam  model  QRA terintegrasi  untuk  memberikan  nilai  risiko  numerik (Van  Weyenberge  et  al.,  2019).  QRA  darat  biasanya dilakukan menggunakan spreadsheet berbeda dengan di  QRA  darat  biasanya  dilakukan  dengan  perangkat lunak yang tersedia (Koornneef et al., 2010) langkah- langkah dalam melakukan analisis resiko bisa terlihat di  Gambar  4.  Potensi  bahaya  non-proses  juga  perlu untuk  dianalisis,  seperti  bahaya  transportasi,  bahaya tiap pekerjaan, kapal tabrakan, benturan pesawat, dan bahaya  alam.  Masing-masing  memiliki  karakteristik sendiri  dalam  menentukan  metode  yang  akan digunakan untuk menghasilkan analisis risiko.
Nilai  risiko  yang  dihitung  dijumlahkan  untuk semua  kemungkinan  hasil  dan  diekspresikan  dalam bentuk yang diperlukan (Nair et al., 2012). Risiko lepas pantai  biasanya  diekspresikan  dalam  istilah  risiko individu  per  tahun  (IRPA)  dan  potensi  kehilangan nyawa (PLL) (Zhen et al., 2018), sedangkan risiko darat biasanya  akan  menghitung  risiko  individu  lokasi- spesifik  (LSIR)  dan  FN  untuk  pertimbangan  risiko sosial juga IRPA.
PENGAMBILAN DATA HAZARD IDENTIFICATION HASIL HAZOP DAN LOPA DYNAMIC SIMULATION SYSTEM OF RISK REDUCTION CONSEQUECY ANALYSYS FREQUENCY
ANALYSIS
RISK ASSESMENT IS RISK REDUCE TO A LEVEL OF AS LOW AS REASONABLY PRACTICABLE RISK MANAGEMENT NO YES ALOHA/ PHAST
Gambar 4. Analisis risiko menggunakan metode QRA yang diintegrasikan dengan dinamik simulasi Sumber:(Ko et al., 2020; Skogdalen & Vinnem, 2012)
2.2.5 Evaluasi resiko Evaluasi risiko bisa dievaluasi dengan membandingkan antara data di negara dan perusahaan kriteria  penerimaan  risiko  (Ray  et  al.,  2014). Kontributor yang paling signifikan terhadap total risiko juga  diidentifikasi  untuk  memungkinkan  langkah- langkah  perbaikan  terutama  yang  memiliki  risiko terbesar  dengan  melakukan  mitigasi  penurunan  dari kemungkinan  yang  bisa  terjadi  (Anand  et  al.,  2010). Salah  satu  alat  pelengkap  untuk  QRA  adalah cost- benefit  analysis (CBA)  yang  digunakan  untuk menentukan peringkat pengurangan risiko dalam segi keefektifan  biaya  (Salling  &  Leleur,  2015).  QRA memiliki  banyak  sumber  ketidakpastian,  baik  dalam datanya,  metode  atau  asumsi, dan  ini  perlu  dipahami melalui  sebuah  studi  yang  dihasilkan  yang  dapat menginformasikan interpretasi dari hasil QRA.
Analisis konsekuensi dan potensi bahaya memiliki tujuan  sebagai  berikut:  penilaian  kemungkinan kerusakan peralatan dan struktur, estimasi risiko sosial dan/atau risiko individu untuk populasi yang terkena dampak  fisik  yang  berbahaya,  pemetaan  kawasan rentan  terkena  dampak,  mengantisipasi  keadaan darurat,  dan  lain  lain.  Peraturan  saat  ini  hanya berdasarkan  kuantifikasi  paparan  efek  pelepasan  dan penyebaran  zat  berbahaya  probabilitas  yang menimbulkan kematian. Untuk simulasi skenario yang terjadi  bisa  menggunakan  perangkat  lunak  yang digunakan  untuk  menilai  potensi  bahaya  bagi kehidupan  dan  lingkungan,  dan  untuk  mengukur tingkat  keparahannya  antara  lain  PHAST®  (Process Hazard  AnalysisSoftware  Tool),  versi  6:51,  yang dikembangkan oleh DNV.

## 3. ANALISIS PERKEMBANGAN QRA
3.1 Dasar-Dasar Penilaian Risiko
Kecelakaan kerja yang pernah terjadi seperti yang ada dalam penelitian Varma & Varma (2005) dan Paté‐ Cornell  (1993)  serta  yang  lebih  baru,  seperti  dalam penelitian  Paltrinieri  et  al.,  (2012)  dan  Camilli  et  al., (2010),  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  pentingnya peran  dari  manajemen  risiko  yang  memadai  dan kontrol  untuk  industri  proses  kimia.  Peraturan keselamatan  industri  yang  ada  bertujuan  untuk mengendalikan bahaya kecelakaan besar terkait bahan kimia.  Hal  itu  pernah  terjadi  di  pabrik  industri  kimia kota  Seveso,  di  Italia  tahun  1976.  Pada  tahun  2012, generasi  ketiga  dari  peraturan  ini  (peraturan  Seveso III)  diterbitkan  dan  berlaku  untuk  lebih  dari  10.000 perusahaan  industri  di  Uni  Eropa,  terutama  sektor kimia,  petrokimia,  logistik  dan  penyulingan  logam (Mannan,  2012).  QRA  digunakan  untuk  mematuhi peraturan Seveso (H. Pasman & Reniers, 2014). Hal ini digunakan  untuk  mengevaluasi  risiko  keamanan proses secara keseluruhan dalam industri proses kimia dan  mengidentifikasi  area  yang  memerlukan pengurangan  risiko  (Center  for  Chemical  Process Safety  &  American  Institute  of  Chemical  Engineers, 2000).  Pemilihan  metode  QRA  setelah  berkonsultasi antara  perusahaan  dan  otoritas  yang  berwenang. Pemilik  perusahaan  bertanggung  jawab  atas  desain
yang  diperlukan  untuk  melakukan  instalasi,  namun pemilihan metode QRA hanya dilakukan oleh otoritas yang berwenang (V Villa, 2017).

## 3.1.1 Penilaian  risiko  kuantitatif  untuk  industri proses kimia
Kegiatan komunikasi, konsultasi, pemantauan, dan tinjauan harus dilakukan sebelum, selama, dan setelah penilaian.  Hal  ini  bertujuan  untuk  menjamin pencapaian  tujuan.  Proses  penilaian  risiko  yang ditentukan  oleh  standar  NORSOK  Z-013  Azzi  et  al., (2016) yang menjelaskan mengenai resiko dan analisis mengenai  persiapan  jika  terjadi  situasi  darurat  ( risk and  emergency  preparedness  analysis ).  Berdasarkan dari  hasil  QRA  yang  ada  dapat  memberikan  otoritas dari  pemangku  kepentingan  dasar  yang  kuat  untuk menciptakan  kesadaran  tentang  bahaya  dan  risiko yang ada. Langkah-langkah potensial untuk mengendalikan  atau  mengurangi  risiko  dapat diterapkan, dan pengaruhnya dapat dinilai.
Sebagai  tahap  awal,  tujuan,  tanggung  jawab, metode, kriteria penerimaan risiko dan proses (selama proses  dan  rencana  pelaksanaan)  harus  didefinisikan dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  nilai  penuh  dari hasil  yang  diperoleh  (Ramesh  et  al.,  2005).  Langkah pertama  dalam  pengembangan  proses  kimia  QRA adalah  identifikasi  bahaya,  yang  memiliki  beberapa tujuan, yaitu:
• Menyoroti  kemungkinan  malfungsi  sistem, yang bahkan tanpa menyebabkan kecelakaan, dapat  meningkatkan  penurunan  kualitas produk atau penghentian proses pabrik.
• Menguraikan  kemungkinan  kejadian  yang merupakan  situasi  yang  tidak  diinginkan, seringkali potensi pelepasan zat berbahaya ke lingkungan  untuk  dianalisis  dengan  metode QRA.
• Menjelaskan  skenario  potensial  yang  terkait dengan peristiwa bahaya dan konsekuensinya. Berdasarkan  jenis  gangguan  proses  dan kinerja pengendalian dan hambatan keamanan, skenario dapat melibatkan kehilangan  kualitas,  kehilangan  keselamatan, atau keduanya.
Seperti  yang  dilaporkan  oleh  Center  for  chemical process  safety  (Center  for  Chemical  Process  Safety  & American  Institute  of  Chemical  Engineers,  2000), beberapa pendekatan untuk identifikasi bahaya dapat dikelompokkan  menjadi:  tahap  pemeriksaan  awal, analisis  bahaya  awal  (PHA),  mode  kegagalan  dan analisis efek (FMEA), analisis pohon kesalahan (FTA), analisis dasi kupu-kupu ( bow tie ), analisis bahaya dan pengoperasian  (HAZOP),  dan  lain  lain.  Penerapannya bergantung  pada  siklus  hidup  proyek,  serta  jumlah informasi  yang  diperlukan.  Metode  analisis  skenario kegagalan  sistem  yang  dikembangkan  Khan  &  Abbasi (2002)  dapat  digunakan  sebagai  kriteria  untuk mengidentifikasi  skenario  bahaya  yang  kredibel (Valeria  Villa,  Reniers,  et  al.,  2016).  Fase  berikut  ini penting  untuk  keseluruhan  proses  analisis  QRA  dan
mengarah  pada  estimasi  frekuensi  kecelakaan potensial  serta  evaluasi  dari  konsekuensi  kecelakaan. Seperti  yang  dinyatakan  oleh (“Chemical  Process Safety:  Fundamentals  with  Applicat ions,”  2011) , analisis  risiko  pada  dasarnya  melibatkan  estimasi konsekuensi  dan  frekuensi  kecelakaan  dengan menggunakan teknik-teknik dan perhitungan matematika.
Tingkat  kegagalan  umum  dapat  diambil  dari pangkalan  data  dan  kemudian  diterapkan  pada penghitungan  QRA;  data  pabrik  tertentu  harus diterapkan,  jika  tersedia.  Pedoman  penilaian  risiko kuantitatif  ''purple  book''  (PurpleBook,  1999) (Skogdalen  &  Vinnem,  2012)  melaporkan  beberapa insiden kejadian (LOC) dan frekuensi kegagalan untuk sejumlah instalasi standar seperti tangki penyimpanan, unit  transportasi,  jaringan  pipa  dan  peralatan pemuatan.  LOC  harus  disertakan  jika  frekuensi kegagalan  lebih  tinggi  dari  8-10  per  tahun  dan  jika kerusakan mematikan (probabilitas 1%) di luar batas bangunan  mungkin  terjadi.  Data  kegagalan  yang dilaporkan  dalam  sumber  ini  sebagian  besar didasarkan pada penelitian yang dilakukan dalam studi COVO (Komisi COVO, 1982), seperti dilansir (Beerens et  al.,  2006).  Demikian  pula, health  &  safety  executive (HSE)  telah  menerbitkan  satu  set  data  frekuensi kegagalan umum untuk diproses.
Gambar 5. Bow tie diagram : alat standar yang penting untuk penilaian risiko Sumber: H. Pasman & Reniers, 2014; Skogdalen &
Vinnem, 2012 Estimasi konsekuensi digunakan untuk menentukan  potensi  kerusakan  atau  cedera  dari kejadian  tertentu  yang  tidak  diinginkan.  Kuantifikasi konsekuensi  biasanya  dilakukan  dalam  hal  kerugian produksi, kerugian kesehatan manusia, kerugian  aset, dan kerugian lingkungan (F. I. Khan & Haddara, 2004). Penilaian  konsekuensi  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  sejumlah  besar  model  matematis  dan empiris; deskripsi dari banyak pendekatan (Arunraj & Maiti, 2009). Alat standar yang biasa digunakan dalam penilaian  resiko  adalah bow  tie seperti  terlihat  pada Gambar  5.  Estimasi  konsekuensi  pertama-tama mencakup  model  sumber,  yang  memungkinkan penilaian  hilangnya  penahanan  zat  berbahaya (misalnya,  laju  pelepasan  bahan  berbahaya,  tingkat asap dan laju penguapan) dan efek fisik terkait, seperti kebakaran,  ledakan,  dan  dispersi  beracun  (Taylor,
2009). Model fisik-matematis untuk estimasi dampak, dinamakan model kerusakan, dapat diterapkan untuk menghitung  distribusi  kerusakan  secara  spasial, biasanya  dianggap  oleh  QRA  sebagai  probabilitas kematian  manusia.  Misalnya,  peninjauan  model  yang tersedia untuk estimasi kerusakan telah dilakukan oleh (Cozzani  &  Salzano,  2004),  yang  memberikan kontribusi yang signifikan pada pengembangan model kerentanan  untuk  tangki  penyimpanan  yang mengalami gelombang kejut.
Langkah  QRA  berikut,  bernama  komposisi  ulang risiko  dapat  dilakukan  untuk  memperkirakan  risiko, dengan  menjumlahkan  kontribusi  semua  skenario terhadap  risiko  di  setiap  posisi spesifik di  atas  ruang (Center  for  Chemical  Process  Safety  &  American Institute of Chemical Engineers, 2000). Pilihan matriks risiko  sangat  penting  karena  mengarahkan  jenis informasi yang akan diperoleh dari analisis risiko dan apakah  hasilnya  dianggap  sah  dan  informatif  oleh pembuat keputusan dan pemangku kepentingan (Inger Lise Johansen & Rausand, 2014).
Hasil  estimasi  risiko  jika  dibandingkan  dengan kriteria  penerimaan,  yang  hasilnya  ditentukan  oleh peraturan  dari  perusahaan.  Contoh  relevan  dari kriteria  penerimaan  yang  berbeda  adalah  yang dikembangkan  oleh  Badan  Nasional  (Claessen  et  al., 2011). Selain itu juga terdapat pada matriks risiko yang dikembangkan dalam kerangka Proyek ARAMIS Eropa (Salvi & Debray, 2006). Dalam kasus risiko yang tidak dapat  diterima,  penerapan  langkah  preventif  dalam mengurangi risiko dapat diterapkan  (Aven & Vinnem, 2005).  Selama  fase  konsep  dan  rekayasa,  usulan pengurangan risiko harus difokuskan pada kemungkinan opsi, tata letak yang berbeda, peralatan, dan lokasi (Azzi et al., 2016). Selama fase operasional, usulan pengurangan risiko pada sifat operasional dan proyek modifikasi harus dievaluasi untuk menunjukkan  bahwa  tingkat  risiko  selama  operasi adalah  yang  terendah,  atau  memberikan  pembenaran (Azzi et al., 2016).
QRA  dapat  dianggap  sebagai  prosedur  berulang yang memberikan gambaran risiko dari setiap proses (Center  for  Chemical  Process  Safety  &  American Institute  of  Chemical  Engineers,  2000)  dan  harus diperbarui maksimal setiap lima tahun atau jika terjadi suatu  perubahan  besar  pada  pabrik,  seperti  yang dinyatakan  oleh  peraturan  Seveso  (Kletz  &  Amyotte, 2019).  Komunikasi  dan  konsultasi,  serta  kegiatan pemantauan  harus  selalu  dilakukan  demikian  juga tinjauan  dan  pembaruan  harus  dilakukan  selama proses masih terjadi (Azzi et al., 2016).
Secara  khusus,  matriks  risiko  yang  menangani bahaya  bagi  manusia  dianalisis  seperti  contoh  pada Tabel-2. Skor dari 1 sampai 5 diberikan untuk dimensi berikut:
1. Penerapan  nyata  (nyata-skor  1)  terhadap penerapan  hipotetis  (hipotetis-skor  5)  ke  fase  siklus hidup  pabrik  proses  kimia.  Misalnya,  penerapan matriks  risiko  ke  fase  "operasi  dan  pemeliharaan" memiliki implikasi yang relatif nyata dari kejadian yang telah  diketahui,  yang  dihubungkan  dengan  aktivitas
rutin (skor 1). Sebaliknya, penerapan matriks risiko ke fase "kelayakan" menyiratkan prediksi perilaku sistem, yang  dimodelkan  berdasarkan  hipotesis  (skor  5).  Di antara dua ekstrem ini, penerapan ke fase siklus hidup lainnya  diberi  peringkat  sebagai  berikut  (dari  yang berwujud  hingga  hipotetis):  ''desain  terperinci  dan instalasi
r ekayasa” (skor 2),
''p enonaktifan/pembuangan”  (skor  3)  dan  " konsep" (skor 4). Nilai rata-rata ditentukan untuk matriks risiko yang diterapkan ke lebih dari satu fase.
2. Matriks  risiko  berfokus  pada  kerugian individu  tunggal  (skor  individu  1)  terhadap  matriks risiko yang membahas efek sosial dari peristiwa yang tidak  diinginkan  (skor  sosial  5).  Matriks  risiko kelompok berada pada posisi tengah (skor 3).
3. Matriks risiko spesifik yang hanya menangani satu  fase  siklus  hidup  (skor  spesifik  1)  terhadap matriks risiko umum yang menangani semua lima fase risiko  (skor  umum  5).  Penilaian  untuk  dimensi  ini sangat  mudah  dan  menentukan  tingkat  spesifikasi matriks risiko.
Tabel 2. Matriks resiko dan insiden Sumber: Pedoman Safety Pertamina, 2020
Gambar 7. Analisis kualitatif ini dengan menggunakan grafik radar Sumber: Baesi et al., 2013
Tabel 2 mengilustrasikan hasil analisis kualitatif ini dengan  menggunakan  grafik  radar.  Tiga  persentase yang  dilaporkan  pada  diagram  dihitung  dengan membandingkan area yang ditentukan oleh tiga kontur dan  total  area  grafik.  Kontur  biru  ditentukan  oleh penilaian nyata/hipotetis dari matriks risiko. Areanya menunjukkan  bahwa  matriks  risiko  bahaya  manusia yang  dikumpulkan  oleh  I.  L.  Johansen  &  Rausand (2012)  cenderung  lebih  fokus  pada  fase  siklus  hidup nyata/beton  dari  pabrik  proses  kimia  (seperti  yang telah didefinisikan sebelumnya): area yang dihasilkan sebesar  39%,  dimana  0%  mewakili  fase  siklus  hidup nyata/beton  dan  100%  mewakili  fase  pemodelan hipotetis.
Hal ini diketahui fakta bahwa ada perhatian besar juga  dalam  hal  keselamatan  fase  ''operasi  dan pemeliharaan'' serta ''desain rinci dan instalasi teknik”, yang  mewakili  inti  dari  siklus  hidup  pabrik  dan merupakan  fase  kunci  dalam  hal  produktifitas.  Fase lain  yang  dilakukan  hanya  sekali  dalam  siklus  hidup pabrik  dan  memiliki  sedikit  peluang  untuk  dikoreksi (''kelayakan “ , ''konsep',' dan ''penonaktifan/ pembuangan ”) mungkin menyembunyikan risiko laten. Kontur hijau ditentukan oleh penilaian individu/masyarakat dari matriks risiko. Area tersebut menunjukkan bahwa matriks risiko yang dipertimbangkan cenderung lebih fokus pada individu: area  yang  dihasilkan  sebesar  39%,  dimana  0% mewakili  risiko  individu  dan  100%  mewakili  risiko sosial. Tumpang tindih yang baik antara area hijau dan biru  menunjukkan  bahwa  matriks  risiko  individu cenderung lebih disukai untuk fase siklus hidup pabrik yang berwujud/beton, seperti ''operasi dan pemeliharaan” dan ''desain rinci dan instalasi teknik”, sementara  kelompok  dan  masyarakat  matriks  risiko cenderung digunakan untuk fase yang lebih hipotetis, seperti "kelayakan" dan "konsep".
Kontur  merah  ditentukan  oleh  penilaian spesifik/umum  dari  matriks  risiko.  Area  tersebut menunjukkan spesifikasi yang diucapkan dari matriks ini:  area  yang  dihasilkan  sebesar  15%,  dimana  0% mewakili matriks tertentu dan 100% mewakili matriks umum. Jadi, dalam sebagian besar kasus, matriks risiko ditentukan  untuk  beberapa  fase  siklus  hidup  pabrik proses kimia dan tidak dapat digunakan secara efektif untuk  menggambarkan  fase  lainnya.  Pada  bagian berikut, detail lebih lanjut tentang penerapan QRA pada fase siklus hidup ini dibahas.

## 3.1.2 Penerapan QRA dalam industri proses kimia
Pada  awal  sejarahnya,  QRA  digunakan  sebagai aktivitas  verifikasi  (Valeria  Villa,  Paltrinieri,  et  al., 2016).    Saat  ini  QRA  memainkan  peran  yang  relevan dalam berbagai aspek siklus hidup pabrik, seperti yang ditunjukkan pada bagian sebelumnya. Aplikasi penting dari  QRA  adalah  desain  berbasis  risiko;  seperti  yang ditunjukkan oleh Fadier dan De la Garza (2006). Desain berbasis risiko memainkan peran yang relevan dalam mengurangi  risiko  saat  instalasi  dan  operasi  suatu pabrik industri kimia.
Pendekatan  kuantitatif  yang baik  dalam melakukan  desain  teknik  berbasis  risiko  yang melibatkan hasil penggabungan semua metode tentang desain  ke  dalam  proses  pengambilan  keputusan (Demichela et al., 2004). Hasil dari QRA perlu diperoleh pada  tahap  sedini  mungkin  (Froidevaux  et  al.,  2006), seperti  pada  tahapan  konsep  dan  desain,  atau setidaknya  segera  setelah  biaya  instalasi  dan  potensi kecelakaan  dapat  diperkirakan.  Seperti  yang ditunjukkan sebelumnya,
Matrik  risiko  spesifik  diterapkan  dalam  fase desain,  perhatian  khusus  perlu  diberikan  pada  risiko kelompok  dan  masyarakat,  Medina  et  al.  telah mengembangkan dan menerapkan prosedur pengoptimalan  yang  relevan,  yang  dapat  diterapkan untuk  mengurangi  risiko  pabrik  atau  unit  tertentu dengan menemukan desain yang "optimal" (Markowski & Sam Mannan, 2010).
QRA  telah  sering  diterapkan  dalam  desain  yang lebih  terinci  dan  instalasi  teknik  pada  tahap  desain awal, desainer proses biasanya kekurangan informasi tentang  tingkat  risiko  dari  pabrik  (Shariff  &  Zaini, 2013).  Umumnya,  QRA  diterapkan  setelah  tata  letak peralatan  utama  selesai.  Misalnya,  pemodelan  sistem keselamatan  saat  ini  merupakan  bagian  integral  dari studi penilaian risiko dan merupakan penerapan QRA yang signifikan. Dalam hal ini, sistem keselamatan yang bertujuan  untuk  menghindari,  mencegah,  membatasi, atau  mengendalikan  kecelakaan  dievaluasi  untuk menilai sejauh mana efektivitasnya dalam mengurangi risiko  kecelakaan  ke  tingkat  yang  dapat  diterima. Kontribusi penting diberikan oleh metodologi SCAP (S. U.  M.  Khan  et  al., 2002).  Metodologi  kuantitatif untuk desain tindakan keselamatan berdasarkan atas sistem umpan balik kesalahan dan kecelakaan yang kredibel. Antonioni  et  al.  (2009)  dan  F.  Khan  et  al.  (2010) mengusulkan  metodologi  baru:  pendekatan  berbasis risiko untuk mengukur keselamatan proses penggunaan perangkat indikator keselamatan kerja.
Penerapan  QRA  yang  relevan  adalah  pendekatan berbasis risiko untuk operasi dan pemeliharaan, yang saat ini diakui secara luas, setelah banyak peneliti dan industri  membahas  mengenai  masalah  ini,  (Vaurio, 1995).  Pemeliharaan  berbasis  risiko  dirancang  untuk mempelajari  semua  mode  kegagalan,  menentukan risiko  yang  terkait  dengan  mode  kegagalan  tersebut, serta  mengembangkan  strategi  pemeliharaan  yang dapat  meminimalkan  terjadinya  mode  kegagalan berisiko  tinggi,  (Valeria  Villa,  Paltrinieri, et  al.,  2016). Strategi  pemeliharaan  dan  inspeksi  berbasis  risiko telah  dikembangkan  untuk  memberikan  dasar  tidak hanya  untuk  mempertimbangkan  kemampuan  sistem saat  membuat  keputusan  mengenai  jenis  dan  waktu untuk  tindakan  pemeliharaan,  melainkan  juga  untuk mempertimbangkan  risiko  yang  akan  terjadi  sebagai konsekuensi  dari  kegagalan  tak  terduga  (F.  I.  Khan  & Haddara, 2004).
Selama fase dekomisioning, penilaian risiko harus ditujukan  untuk  mengevaluasi  risiko  terhadap kesehatan  dan  keselamatan  personel  yang  secara langsung  terlibat  dalam  operasi  dekomisioning  dan
pengaruhnya ke lingkungan,
dengan mempertimbangkan  spesifikasi  geografis  dan  sosial (Guinee, 2002). Penerapan QRA pada lingkungan tidak hanya  terbatas  pada  fase  siklus  mahluk  hidup  dan tanaman,  hal  ini  juga  diterapkan  ke  seluruh  kawasan industri,  Egidi  et  al.  (1995)  dan  beberapa perkembangan selanjutnya dengan tujuan perencanaan penggunaan lahan (Leonelli et al., 2000). Seiring  dengan  perkembangan  jaman,  perhatian mengenai  integrasi QRA dengan penilaian kuantitatif skenario  domino,  Antonioni  et  al.  (2009)  telah dilakukan, dan juga faktor bahaya eksternal (Renni et al.,  2010).  Pendekatan  komprehensif  diperoleh  untuk memungkinkan  pendeteksian  terhadap  bencana  alam (NaTech),  seperti  banjir,  Renni  et  al.  (2010),  dan penerangan,  Necci  et  al.  (2014),  serta  untuk memperluas  potensinya  ke  penilaian  kuantitatif  dari kontribusi  terhadap  risiko  industri  karena  skenario tersebut. Ringkasan dari pendekatan yang disebutkan dapat ditemukan di Villa, Paltrinieri, et al. (2016), juga masalah  keamanan,  seperti  kemungkinan  adanya serangan teroris dan sabotase (Landucci et al., 2017), yang  semakin  banyak  dimasukkan  dalam  QRA,  untuk mendefinisikan  gambar  risiko lengkap  yang  mewakili secara rinci dan realistis terkait situasi nyata tersebut.

## 3.1.3
Langkah  ke  depan  dalam  penilaian  risiko: Pendekatan penilaian risiko dinamis Kelemahan QRA dari stativitas intrinsik menghalangi  kemungkinan  pembaruan  dan  integrasi dari  angka  risiko  secara  keseluruhan,  karena lingkungan  dunia  nyata  yang  selalu  berubah  atau perbaikan selanjutnya berdasarkan atas gagasan risiko baru.  Untuk  mengatasi  batasan  ini,  selama  dekade terakhir  beberapa  upaya  telah  dikhususkan  untuk pengembangan  pendekatan  baru  guna  penilaian  dan manajemen  risiko,  yang  dapat  mempertimbangkan perubahan kondisi yang dinamis, baik internal maupun eksternal  ke  dalam  sistem,  yang  mempengaruhi penilaian risiko (Valeria Villa, Paltrinieri, et al., 2016). Dalam  tulisan  ini  dilaporkan  uraian  singkat  tentang metodologi  yang  paling  relevan  dan  aplikasi pendekatan  dinamis  untuk  analisis  risiko  dalam industri  proses  kimia  dengan  menggarisbawahi  fitur yang relevan.

## 3.2 Simulasi Dinamik Dalam QRA
Penilaian  risiko  dinamis  bertujuan  untuk mempertimbangkan  gagasan  risiko  baru  dan peringatan  dini,  untuk  memperbarui  risiko  terkait secara  sistematis  serta  memastikan  peningkatan.  Hal ini dapat menjawab kebutuhan akan nilai probabilitas kegagalan  dan  frekuensi  kejadian  yang  lebih  realistis. Nilai-nilai  generik  kemudian  dapat  diperjelas  dengan perbaikan  berkelanjutan  dari  penilaian  dinamis  (DRA dan  DRA  dengan  jaringan  Bayesian).  Integrasi penilaian risiko awal parsial juga memungkinkan untuk terjadi jika pendekatan dinamis mulai dari identifikasi bahaya  hingga  evaluasi  risiko  digunakan  (gabungan DRA  dan  DyPASI).  Melalui  penggunaan  teknik  seperti DRA  dan  Risk  Barometer,  analis  dapat  secara  relatif
meningkatkan kesadaran mereka tentang ketidakpastian yang terkait dengan hasil. Pertimbangan ahli dapat digunakan secara konstruktif untuk  pembuatan  dan  penyempurnaan  alat  dinamis dari  penilaian  risiko  untuk  menentang  kemungkinan skeptisisme  yang  mungkin  ditimbulkan  oleh  teknik tersebut  (misalnya,  barometer  risiko).  Pada  akhirnya, teknik  seperti  barometer  risiko  akan  mewakili dukungan untuk keputusan kritis dan memungkinkan pengambilan keputusan berdasarkan risiko, yaitu hasil yang  diperoleh  dari  proses  penilaian  risiko  akan dibebankan  dengan  atribut  lain  selama  proses keputusan.
Penilaian  risiko  dinamis  dapat  diterapkan  tidak hanya  dalam  tahap  desain  suatu  proses,  tetapi  juga sepanjang  masa  hidup  yang  memungkinkan  operasi yang lebih aman dan pemeliharaan yang lebih mudah, serta mendukung proses pengambilan keputusan yang lebih  tepat  berdasarkan  risiko  (Khakzad  et  al.,  2012). Seperti  yang  dilaporkan  dalam  Tabel  5,  Pendekatan Dinamis memungkinkan untuk menunjukkan keunggulan  dalam  desain  dan  operasi  pada  fasilitas pemrosesan,  sementara  batasan  utama  dibagi  antara fase  desain  dan  operasi.  Sementara  itu,  tantangan berikutnya  akan  dikhususkan  untuk  memecahkan masalah  formalisasi,  standarisasi,  dan  pembuatan perangkat lunak yang sepenuhnya otomatis. Walaupun beberapa  langkah  maju  telah  dibuat  dari  studi  awal, setiap  pendekatan  dinamis  terbukti  efektif hanya  jika dikaitkan  dengan  metode  keselamatan  yang  tepat dengan  terus  mencari  kemungkinan  pelajaran  yang dapat diambil dan mencatat kinerja proses dan insiden yang terjadi (Paltrinieri et al., 2014).

## 4. KESIMPULAN
Penilaian  risiko  dinamis  bertujuan  untuk mempertimbangkan  gagasan  risiko  baru  dan peringatan  dini,  untuk  memperbarui  risiko  terkait secara  sistematis,  memastikan  peningkatan  dan Eksibilitas. Integrasi penilaian risiko awal parsial akan memungkinkan  jika  pendekatan  dinamis  dimulai  dari identifikasi  bahaya  hingga  evaluasi  risiko  digunakan (gabungan  DRA  dan  DyPASI).  Melalui  penggunaan teknik seperti DRA dan barometer risiko, analis dapat secara relatif meningkatkan kesadaran mereka tentang ketidakpastian yang terkait dengan hasil. Pertimbangan ahli dapat digunakan secara konstruktif untuk  pembuatan  dan  penyempurnaan  alat  dinamis dari  penilaian  risiko  untuk  menentang  kemungkinan skeptisisme  yang  mungkin  ditimbulkan  oleh  teknik tersebut  (misalnya,  barometer  risiko).  Teknik  seperti barometer  risiko  akan  mewakili  dukungan  untuk keputusan  kritis  dan  memungkinkan  pengambilan keputusan  berdasarkan  risiko,  yaitu  hasil  yang diperoleh dari proses penilaian risiko akan dibobotkan dengan atribut lain selama proses keputusan.
Untuk mengidentifikasi bahaya dari disperse yang terjadi pada alat oksidator termal, metode QRA sangat sesuai  karena  didalamnya  dilakukan  perhitungan secara numerik untuk menganalisis dampak dari risiko yang  terjadi.  Dispersi  dari  komponen  volatil  organik
(VOC) dikombinasikan di dalam suatu model, area yang akan  digunakan  oleh  karyawan  serta  populasi komunitas  di  luar  atau  area  sekitar  pabrik  juga didefinisikan.  Model  tersebut  kemudian  menghitung probabilitas kematian pada orang dengan menghitung probabilitas bahwa seseorang akan berada dalam area efek konsekuensi dari sebuah kejadian.
Efektivitas penerapan kerangka manajemen risiko dinamis dalam mengumpulkan dan mempertimbangkan  bukti  risiko  yang  muncul bergantung pada pengembangan berkelanjutan teknik dinamis untuk identifikasi bahaya dan penilaian risiko, digabungkan  dengan  budaya  keselamatan  yang  tepat, diilustrasikan oleh elaborasi 3D dari DRM, analisis QRA sebagai  " unknown  unknowns "  (analis  tidak  sadar bahwa  mereka  tidak  mengetahuinya).  Informasi tentang  peristiwa  ini  secara  bertahap  dikumpulkan melalui  aktivitas  berkelanjutan  yaitu  "pemantauan, peninjauan,  dan  peningkatan  berkelanjutan"  setelah adanya  kemngkinan  hasil  yang  diragukan  timbul. Informasi  ini  diwakili  oleh  peringatan  dini,  kejadian sebelumnya, prekursor kecelakaan, hasil tes atau studi terkait.  Karena  peningkatan  kesadaran  akan  potensi risiko  terkait  yang  kerap  diabaikan,  peristiwa  ini berubah menjadi "yang tidak diketahui"

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Anand, P., Springer, S. A., Copenhaver, M. M., & Altice, F. L. (2010). Neurocognitive impairment and HIV risk factors:  A  reciprocal  relationship.  In  AIDS  and Behavior. https://doi.org/10.1007/s10461-010- 9684-1
Antonioni,  G.,  Spadoni,  G.,  &  Cozzani,  V.  (2009). Application  of  domino  effect  quantitative  risk assessment to an extended industrial area. Journal of  Loss  Prevention  in  the  Process  Industries. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2009.02.012 Apeland, S., & Aven, T. (2000). Risk based maintenance optimization:  Foundational  issues.  Reliability Engineering and System Safety. https://doi.org/10.1016/S0951-8320(99)00068-X Apostolakis,  G.  E.  (2004).  How  useful  is  quantitative risk assessment? In Risk Analysis. https://doi.org/10.1111/j.0272- 4332.2004.00455.x Arunraj,  N.  S.,  &  Maiti,  J.  (2007).  Risk-based maintenance-Techniques  and  applications.  Journal of Hazardous Materials. https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2006.06.069 Arunraj,  N.  S.,  &  Maiti,  J.  (2009).  A  methodology  for overall consequence modeling in chemical industry. Journal of Hazardous Materials. https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2009.03.133
Aven,  T.  (2017).  Improving  risk  characterisations  in practical  situations  by  highlighting  knowledge aspects,  with  applications  to  risk  matrices. Reliability  Engineering  and  System  Safety. https://doi.org/10.1016/j.ress.2017.05.006 Aven,  T.,  &  Vinnem,  J.  E.  (2005).  On  the  use  of  risk acceptance  criteria  in  the  offshore  oil  and  gas industry. Reliability Engineering and System Safety.
https://doi.org/10.1016/j.ress.2004.10.009 Azzi, C., Rogstadkjernet, L., van Wingerden, K., Choi, J., & Ryu, Y. (2016). Influence of scenario choices when performing  CFD  simulations  for  explosion  risk analyses:  Focus  on  dispersion.  Journal  of  Loss Prevention in the Process Industries.
https://doi.org/10.1016/j.jlp.2016.03.012
Baesi, S., Abdolhamidzadeh, B., Hassan, C. R. C., Hamid, M. D., & Reniers, G. (2013). Application of a multi- plant  QRA:  A  case  study  investigating  the  risk impact  of  the  construction  of  a  new  plant  on  an existing chemical plant’s risk levels. Journal of Loss
Prevention in the Process Industries. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2012.11.005
Beerens, H. I., Post, J. G., & Uijt De Haag, P. A. M. (2006). The use of generic failure frequencies in QRA: The quality  and  use  of  failure  frequencies  and  how  to bring  them  up-to-date.  Journal  of  Hazardous Materials. https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2005.07.013 Camilli, R., Reddy, C. M., Yoerger, D. R., Van Mooy, B. A.
S., Jakuba, M. V., Kinsey, J. C., McIntyre, C. P., Sylva, S.
P.,  &  Maloney,  J.  V.  (2010).  Tracking  hydrocarbon plume transport and biodegradation at deepwater horizon. Science. https://doi.org/10.1126/science.1195223 Chemical process safety: fundamentals with applications.  (2011).  Choice  Reviews  Online. https://doi.org/10.5860/choice.49-1486
Claessen, S. J. J., Francke, A. L., Belarbi, H. E., Pasman, H. R. W., Van Der Putten, M. J. A., & Deliens, L. (2011). A new  set  of  quality  indicators  for  palliative  care: Process and results of the development trajectory. Journal  of  Pain  and  Symptom  Management. https://doi.org/10.1016/j.jpainsymman.2010.10.2 67
COVO.  (1982).  COVO  Commission, risk  analysis  of  six potentially  hazardous  industrial  objects  in  the rijnmond  area,  a  pilot  study.  A  Report  to  the Rijnmond Public Authority, Central Environmental Control Agency, Schiedam, The Netherlands, 1981, Dordrecht,  The  Netherlands:  D.  Reidel  Publishing Co, ISBN 90 277 1393 6.
Cozzani,  V.,  &  Salzano,  E.  (2004).  The  quantitative assessment  of  domino  effects  caused  by overpressure:  Part  I.  Probit  models.  Journal  of Hazardous Materials. https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2003.09.013
Dan, S., Lee, C. J., Park, J., Shin, D., & Yoon, E. S. (2014).
Quantitative  risk  analysis  of fire  and  explosion  on the top-side LNG-liquefaction process of LNG-FPSO. Process  Safety  and  Environmental  Protection. https://doi.org/10.1016/j.psep.2014.04.011
De la Garza, E. (2006). ¿Hacia dónde va la Teoría Social? Tratado Latinoamericano de Sociologia.
Demichela, M., & Piccinini, N. (2004). Risk-based design of  a  regenerative  thermal  oxidizer.  Industrial  and Engineering Chemistry Research. https://doi.org/10.1021/ie0342208 Demichela, M., Piccinini, N., & Romano, A. (2004). Risk analysis  as  a  basis  for safety management  system.
Journal of Loss Prevention in the Process Industries. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2003.11.003 Di  Domenico,  J.,  Vaz,  C.  A.,  &  de  Souza,  M.  B.  (2014). Quantitative  risk  assessment  integrated  with process simulator for a new technology of methanol production  plant  using  recycled  CO2.  Journal  of Hazardous
Materials.
https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2014.02.045 Egidi, D., Foraboschi, F. P., Spadoni, G., & Amendola, A. (1995). The ARIPAR project: analysis of the major accident  risks  connected  with  industrial  and transportation  activities  in  the  Ravenna  area. Reliability  Engineering  and  System  Safety. https://doi.org/10.1016/0951-8320(95)00026-X Fadier,  E.,  &  De  La  Garza,  C.  (2006).  Safety  design: Towards  a  new  philosophy.  Safety  Science. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2005.09.008 Finlayson-Pitts,  B.  J.,  &  Hemminger,  J.  C.  (2000). Physical  Chemistry  of  Airborne  Sea  Salt  Particles and  Their  Components.  Journal  of  Physical Chemistry A. https://doi.org/10.1021/jp002968n Freeman, K. H., Hayes, J. M., Trendel, J. M., & Albrecht, P. (1990). Evidence from carbon isotope measurements  for  diverse  origins  of  sedimentary hydrocarbons. Nature. https://doi.org/10.1038/343254a0 Froidevaux,  L.,  Livesey,  N.  J.,  Read,  W.  G.,  Jiang,  Y.  B.,
Jimenez, C., Filipiak, M. J., Schwartz, M. J., Santee, M. L., Pumphrey, H. C., Jiang, J. H., Wu, D. L., Manney, G. L., Drouin, B. J., Waters, J. W., Fetzer, E. J., Bernath, P. F.,  Boone,  C.  D.,  Walker,  K.  A.,  Jucks,  K.  W.,  … Hendershot, R. (2006). Early validation analyses of atmospheric  profiles  from  EOS  MLS  on  the  Aura satellite.  IEEE  Transactions  on  Geoscience  and
Remote Sensing.
https://doi.org/10.1109/TGRS.2006.864366 Guinee, J. B. (2002). Handbook on life cycle assessment operational  guide  to  the  ISO  standards.  The International  Journal  of  Life  Cycle  Assessment. https://doi.org/10.1007/bf02978897 Hendershot, D. C., Sussman, J. A., Winkler, G. E., & Dill, G. L. (2006). Implementing inherently safer design in an  existing  plant.  Process  Safety  Progress. https://doi.org/10.1002/prs.10117 Johansen,  I.  L.,  &  Rausand,  M.  (2012).  Risk  metrics: Interpretation  and  choice.  IEEE  International Conference  on  Industrial  Engineering  and Engineering Management. https://doi.org/10.1109/IEEM.2012.6838079
Johansen,  Inger  Lise,  &  Rausand,  M.  (2014). Foundations  and  choice  of  risk  metrics.  Safety Science. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2013.09.011 Khakzad,  N.,  Khan, F.,  &  Amyotte,  P.  (2012).  Dynamic risk  analysis  using  bow-tie  approach.  Reliability
Engineering and System Safety. https://doi.org/10.1016/j.ress.2012.04.003 Khan, F., Abunada, H., John, D., & Benmosbah, T. (2010). Development  of  risk-based  process  safety indicators. Process Safety Progress. https://doi.org/10.1002/prs.10354
Khan,  F.  I.,  &  Abbasi,  S.  (2002).  A  criterion  for developing  credible  accident  scenarios  for  risk assessment.  Journal  of  Loss  Prevention  in  the Process Industries. https://doi.org/10.1016/S0950-4230(02)00050-5 Khan,  F.  I.,  &  Haddara,  M.  R.  (2004).  Risk-based maintenance of ethylene oxide production facilities. Journal of Hazardous Materials. https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2004.01.011 Khan,  S.  U.  M.,  Al-Shahry,  M.,  &  Ingler,  W.  B.  (2002). Efficient  photochemical  water  splitting  by  a chemically modified n-TiO2. Science. https://doi.org/10.1126/science.1075035
Kletz, T., & Amyotte, P. (2019). What went wrong?: Case histories  of  process  plant  disasters  and  how  they could  have  been  avoided.  In  What  Went  Wrong?: Case Histories of Process Plant Disasters and How They Could Have Been Avoided. https://doi.org/10.1016/C2016-0-00118-3 Ko, C., Lee, H., Kim, K., & Lee, W. B. (2020). Quantitative risk  assessment  integrated  with  dynamic  process simulation  for  reactor  section  in  heavy  oil desulfurization process. Journal of Loss Prevention in the Process Industries. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2020.104158
Koornneef,  J.,  Spruijt,  M.,  Molag,  M.,  Ramírez,  A.,
Turkenburg, W., & Faaij, A. (2010). Quantitative risk assessment of CO2 transport by pipelines-A review of  uncertainties  and  their  impacts.  In  Journal  of Hazardous Materials. https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2009.11.068 Kramer,  M.  S.,  Cutler,  N.,  Feighner,  J.,  Shrivastava,  R., Carman, J., Sramek, J. J., Reines, S. A., Liu, G., Snavely,
D., Wyatt-Knowles, E., Hale, J. J., Mills, S. G., MacCoss, M.,  Swain,  C.  J.,  Harrison,  T.,  Hill,  R.  G.,  Hefti,  F., Scolnick,  E.  M.,  Cascieri,  M.  A.,  …  Rupniak,  N.  M.  J. (1998).  Distinct  mechanism  for  antidepressant activity  by  blockade  of  central  substance  P receptors.
Science. https://doi.org/10.1126/science.281.5383.1640 Landucci,  G.,  Argenti,  F.,  Cozzani,  V.,  &  Reniers,  G. (2017). Assessment of attack likelihood to support security  risk  assessment  studies  for  chemical facilities.  Process  Safety  and  Environmental Protection. https://doi.org/10.1016/j.psep.2017.06.019 Lee, J. E., Ok, Y. S., Tsang, D. C. W., Song, J. H., Jung, S. C., &  Park,  Y.  K.  (2020).  Recent  advances  in  volatile organic  compounds  abatement  by  catalysis  and catalytic hybrid processes: A critical review. Science of the Total Environment. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.137405 Leonelli,  P.,  Bonvicini,  S.,  &  Spadoni,  G.  (2000). Hazardous  materials  transportation:  A  risk- analysis-based  routing  methodology.  Journal  of Hazardous Materials. https://doi.org/10.1016/S0304-3894(99)00084-9
Mannan, S. (2012). Lees’ Loss Prevention in the Process Industries:  Hazard  Identification,  Assessment  And Control: Fourth Edition. In Lees’ Loss Prevention in the  Process  Industries:  Hazard  Identification,
Assessment and Control: Fourth Edition.
https://doi.org/10.1016/C2009-0-24104-3 Marhavilas, P. K., Koulouriotis, D., & Gemeni, V. (2011). Risk analysis and assessment methodologies in the work  sites:  On  a  review,  classification  and comparative study of the scientific literature of the period 2000-2009. In Journal of Loss Prevention in the Process Industries. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2011.03.004 Markowski,  A.  S.,  &  Sam  Mannan,  M.  (2010).  ExSys-
LOPA for the chemical process industry. Journal of Loss  Prevention  in  the  Process  Industries. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2010.05.011 Marx, J. D., & Ishii, B. R. (2021). A new look at release event frequencies. Journal of Loss Prevention in the Process Industries. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2020.104368 Nair,  V.  S.,  Maeda,  L.  S.,  &  Ioannidis,  J.  P.  A.  (2012). Clinical  outcome  prediction  by  MicroRNAs  in human cancer: A systematic review. In Journal of the National Cancer Institute. https://doi.org/10.1093/jnci/djs027 Necci,  A.,  Antonioni,  G.,  Cozzani,  V.,  Krausmann,  E.,
Borghetti, A.,  &  Nucci,  C.  A.  (2014).  Assessment  of lightning impact frequency for process equipment. Reliability  Engineering  and  System  Safety. https://doi.org/10.1016/j.ress.2014.05.001 Olszewski, P. (2015). Heat recovery investigation from dryer-thermal  oxidizer  system  in  corn-ethanol plants. Applied Thermal Engineering. https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2015.0 2.033
Paltrinieri,  N.,  Dechy,  N.,  Salzano,  E.,  Wardman,  M.,  & Cozzani, V. (2012). Lessons Learned from Toulouse and  Buncefield  Disasters:  From  Risk  Analysis Failures  to  the  Identification  of Atypical  Scenarios Through  a  Better  Knowledge  Management.  Risk Analysis. https://doi.org/10.1111/j.1539-
6924.2011.01749.x Paltrinieri,  N.,  Scarponi,  G.  E.,  Khan,  F.,  &  Hauge,  S. (2014). Addressing dynamic risk in the petroleum industry by means of innovative analysis solutions.
Chemical Engineering Transactions.
https://doi.org/10.3303/CET1436076
Pasman, H. J., Rogers, W. J., & Mannan, M. S. (2018). How can  we  improve  process  hazard  identification? What  can  accident  investigation  methods contribute and what other recent developments? A brief  historical  survey  and  a  sketch  of  how  to advance.  In  Journal  of  Loss  Prevention  in  the Process
Industries. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2018.05.018 Pasman,  H.,  &  Reniers,  G.  (2014).  Past,  present  and future  of Quantitative  Risk  Assessment  (QRA) and the  incentive  it  obtained  from  Land-Use  Planning (LUP).  Journal  of  Loss  Prevention  in  the  Process Industries. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2013.03.004
Paté‐Cornell,  M.  E.  (1993).  Learning  from  the  Piper Alpha Accident: A Postmortem Analysis of Technical and  Organizational  Factors.  Risk  Analysis.
https://doi.org/10.1111/j.1539- 6924.1993.tb01071.x Perrillo,  R.  P.,  Gish,  R.,  &  Falck-Ytter,  Y.  T.  (2015).
American Gastroenterological Association Institute technical  review  on  prevention  and  treatment  of hepatitis b virus reactivation during immunosuppressive drug therapy. Gastroenterology. https://doi.org/10.1053/j.gastro.2014.10.038
PurpleBook.  (1999).  Committee  for  the  Prevention  of Disasters,  Guideline  for  Quantitative  Risk Assessment,.
Qi,  M.,  Zhu,  J.,  Xu,  J.,  Zhao,  D.,  &  Liu,  Y.  (2019). Investigation  of  Inherently  Safer  Design  Through Process  Intensification:  Novel  Safety  Assessment Methodology  and  Case  Study  in  C3-Alkyne Hydrogenation  Distillation  Process.  Industrial  and Engineering Chemistry Research. https://doi.org/10.1021/acs.iecr.8b04854 Ramesh, R., Mannan, M. A., & Poo, A. N. (2005). Tracking and  contour  error  control  in  CNC  servo  systems.
International  Journal  of  Machine  Tools  and Manufacture.
https://doi.org/10.1016/j.ijmachtools.2004.08.00 8
Ray,  K.  K.,  Kastelein,  J.  J.  P.,  Matthijs  Boekholdt,  S., Nicholls,  S.  J.,  Khaw,  K.  T.,  Ballantyne,  C.  M., Catapano, A. L., Reiner, Ž .,  & Lüscher, T. F. (2014). The  ACC/AHA  2013  guideline  on  the  treatment  of blood  cholesterol  to  reduce  atherosclerotic cardiovascular disease risk in adults: The good the bad and the uncertain: A comparison with ESC/EAS guidelines  for  the  management  of  dyslipidaemias 2011. European Heart Journal. https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehu107 Renni, E., Basco, A., Busini, V., Cozzani, V., Krausmann, E.,  Rota,  R.,  &  Salzano,  E.  (2010).  Awareness  and mitigation  of  NaTech  accidents:  Toward  a methodology  for  risk  assessment.  Chemical Engineering Transactions. https://doi.org/10.3303/CET1019063
Safety),  C.  (Center  for  C.  P.,  &  Engineers,  A.  I.  of  C.
(2000). CCPS (Center for Chemical Process Safety), American  Institute  of  Chemical  Engineers.  Center for Chemical Process Safety. Guidelines for Chemical Process Quantitative Risk Analysis, Wiley-AIChE. Salling,  K.  B.,  &  Leleur,  S.  (2015).  Accounting  for  the inaccuracies in demand forecasts and construction cost  estimations  in  transport  project  evaluation.
Transport Policy.
https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2014.11.006
Salvi, O., & Debray, B. (2006). A global view on ARAMIS, a risk assessment methodology for industries in the framework  of  the  SEVESO  II  directive.  Journal  of Hazardous Materials.
https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2005.07.034 Shariff,  A.  M.,  &  Zaini,  D.  (2013).  Inherent  risk assessment  methodology  in  preliminary  design stage: A case study for toxic release. Journal of Loss Prevention in the Process Industries. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2012.12.003
Sharma, R., Sharma, M., Sharma, R., & Sharma, V. (2013). The  impact  of  incinerators  on  human  health  and environment. In Reviews on Environmental Health. https://doi.org/10.1515/reveh-2012-0035 Skogdalen,  J.  E.,  &  Vinnem,  J.  E.  (2012).  Combining precursor  incidents  investigations  and  QRA  in  oil and  gas  industry.  Reliability  Engineering  and System Safety. https://doi.org/10.1016/j.ress.2011.12.009 Spokas, K. A., Novak, J. M., Stewart, C. E., Cantrell, K. B., Uchimiya,  M.,  DuSaire,  M.  G.,  &  Ro,  K.  S.  (2011).
Qualitative  analysis  of volatile organic  compounds on biochar. Chemosphere. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2011.06.1 08 Susiloputra, A. B., & Dwiyantoro, B. A. (2017). Analisa Heat Balance Thermal Oxidizer dengan Waste Heat Recovery Unit. Jurnal Teknik ITS. https://doi.org/10.12962/j23373539.v6i1.22384
Sussman, R.  G.,  Naumann,  B.  D.,  Pfister,  T.,  Sehner,  C., Seaman,  C.,  &  Weideman,  P.  A.  (2016).  A harmonization effort for acceptable daily exposure derivation – Considerations  for  application  of adjustment  factors.  Regulatory  Toxicology  and Pharmacology. https://doi.org/10.1016/j.yrtph.2016.05.023 Taylor,  J.  R.  (2009). The  QRAQ  project,  quality  of risk assessment  for  process  plant.  Taylor  Associates ApS. 2005e2009, 1 – 5, http://itsa.dk/default.htm. Tomatis,  M.,  Moreira,  M.  T.,  Xu,  H.,  Deng,  W.,  He,  J.,  & Parvez, A. M. (2019). Removal of VOCs from waste gases  using  various  thermal  oxidizers:  A comparative  study  based  on  life  cycle  assessment and  cost  analysis  in  China.  Journal  of  Cleaner Production. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.06.131 Van Weyenberge, B., Deckers, X., Caspeele, R., & Merci, B.  (2019).  Development  of  an  Integrated  Risk Assessment Method to Quantify the Life Safety Risk in  Buildings  in  Case  of  Fire.  Fire  Technology. https://doi.org/10.1007/s10694-018-0763-6 Varma, R., & Varma, D. R. (2005). The Bhopal disaster of 1984.  Bulletin  of  Science,  Technology  and  Society. https://doi.org/10.1177/0270467604273822 Vaurio,  J.  K.  (1995).  Optimization  of  test  and maintenance  intervals  based  on  risk  and  cost. Reliability  Engineering  and  System  Safety. https://doi.org/10.1016/0951-8320(95)00035-Z Villa,  V.  (2017).  Extension  of  Quantitative  Risk Assessment  to  the  Analysis  of  External  Hazard Factors in the Chemical and Process Industry. Villa,  Valeria,  Paltrinieri,  N.,  Khan,  F.,  &  Cozzani,  V.
(2016). Towards dynamic risk analysis: A review of the risk assessment approach and its limitations in the  chemical  process  industry.  In  Safety  Science. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2016.06.002 Villa,  Valeria,  Reniers,  G.  L.  L.,  &  Cozzani,  V.  (2016). Application of cost-benefit analysis for the selection of  process-industry  related  security  measures.
Chemical Engineering Transactions. https://doi.org/10.3303/CET1653018
Yang,  J.,  Chen,  Y.,  Cao,  L.,  Guo,  Y.,  &  Jia,  J.  (2012). Development  and  field-scale  optimization  of  a honeycomb zeolite rotor
concentrator/recuperative oxidizer for the abatement  of  volatile  organic  carbons  from semiconductor  industry.  Environmental  Science and Technology. https://doi.org/10.1021/es203174y Zhen,  X.,  Moan,  T.,  Gao,  Z.,  &  Huang,  Y.  (2018).  Risk assessment  and  reduction  for  an  innovative subsurface  well  completion  system.  Energies. https://doi.org/10.3390/en11051306 Zheng, S., Li, X., Yan, B., Hu, Q., Xu, Y., Xiao, X., Xue, H., & Pang, H. (2017). Transition-Metal (Fe, Co, Ni) Based Metal-Organic  Frameworks  for  Electrochemical Energy  Storage.  In  Advanced  Energy  Materials. https://doi.org/10.1002/aenm.201602733