## ANALISIS RISIKO SUPPLY CHAIN DENGAN MODEL HOUSE OF RISK (HOR) PADA PT TATALOGAM LESTARI
Riana Magdalena *) ,  Vannie
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya, Jl.Raya Cisauk, BSD City, Tangerang, Banten 15345
(Received: August 28, 2018/ Accepted: August 5, 2019)

## Abstrak
PT Tatalogam Lestari merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang pembuatan genteng, baja ringan, serta aksesoris peratapan lainnya. Perusahaan sedang mengalami transisi sertifikasi kualitas produk menjadi ISO 9001:2015 yang berfokus pada pemetaan risiko  untuk membuka peluang bagi perusahaan, “actions to address risks and oppurtunities”. Penelitian dilakukan atas kegiatan operasional  di Plant L8 perusahaan dengan jenis risiko  operasional. Identifikasi kejadian risiko dan agen risiko dilakukan melalui wawancara dan observasi di lingkungan pabrik. Penelitian menemukan 21 kejadian risiko (risk events) dan 20 agen risiko (risk agents). Pada HOR 1 dilakukan pengukuran severity pada risk events, occurrence pada risk agents, serta relationship antara risk events dan risk agents; dan menghasilkan nilai Aggregate Risk Potential, di mana ditemukan 8 risk agents yang menjadi 80% masalah dalam kegiatan operasional berdasarkan Pareto Diagram. HOR 2 mengidentifikasi 8 preventive actions dan perhitungan prioritas mitigasi yang sebaiknya dilakukan perusahaan berdasarkan nilai rasio antara efektivitas dan kesulitan implementasi preventive actions.
Kata kunci: risiko operasional; pemetaan risiko; house of risk; agregate risk potential

## Abstract
[Supply Chain Risk Analysis With House of Risk (HOR) Model In PT Tatalogam Lestari] PT Tatalogam Lestari is a company engaged in the manufacture of roof tiles, mild steel, and other roof accessories. The company is undergoing a transition from product quality certification to ISO 9001: 2015 which focuses on risk mapping to open opportunities for companies, "actions to address risks and opportunities". The research was carried out on operational activities in the company L8 with operational risk types. The identification of risk events and risk agents is done through interviews and observations in the factory environment. The study found 21 risk events and 20 risk agents. At HOR 1, severity is measured by risk events, the occurrence of risk agents, and the relationship between risk events and risk agents; and generates the value of Aggregate Risk Potential, where 8 risk agents were found which became 80% of problems in operational activities based on Pareto Diagrams. HOR 2 identifies 8 preventive actions and the calculation of mitigation priorities that should be carried out by the company based on the ratio between the effectiveness and difficulty of implementing preventive actions.
Keywords: operational risk; risk mapping; house of risk; aggregate risk potential
1. Pendahuluan Tingkat persaingan manufaktur di Indonesia sebagai negara berkembang terus mengalami
peningkatan. Perkembangan ini mendorong perusahaan bersaing dengan strategi yang tepat untuk bertahan dalam persaingan. Strategi dapat dilakukan dengan mengelola supply chain perusahaan dengan tepat untuk mencapai efisiensi dan daya saing perusahaan. Gangguan atau risiko  perlu dikelola dan dikendalikan agar perusahaan dapat mempertahankan dan
*) Penulis Korespondensi. E-mail: riana.magdalena@atmajaya.ac.id
mengembangkan bidang usahanya.   Dalam Geraldin (2007), Hendricks dan Singhal (2003) menyatakan bahwa gangguan atau risiko  dalam supply chain berdampak negatif dalam jangka panjang terhadap perusahaan dan banyak persusahaan tidak mampu pulih secara cepat dari dampak negatif tersebut.
PT Tatalogam Lestari telah memiliki sertifikasi ISO 9001 yang merupakan sebuah pencapaian kualitas yang harus dipertahankan. Saat ini ISO 9001 sedang mengalami transisi dari ISO 9001:2008 menjadi ISO 9001:2015 dengan fokus yang berbeda. ISO 9001:2008 menyuarakan mitigasi dan menghindari risiko (tindakan preventif), sedangkan ISO 9001:2015 mengubahnya menjadi “actions to address risks and opportunities” ; di mana menyadari risiko  dapat membuka peluang untuk mengejar kesempatan.
Perusahaan saat ini belum memiliki manajemen risiko  yang terstruktur untuk mengidentifikasi dan memitigasi  risiko  yang terjadi terutama dalam fungsi supply chain. Dengan menggunakan metode House of Risk , maka risiko-risiko  yang mungkin timbul beserta penyebabnya dapat diidentifikasi untuk sekaligus ditemukan cara mitigasi risiko  tersebut untuk meningkatkan kualitas operasional PT Tatalogam Lestari dan membuka peluang untuk mendeteksi peluang-peluang bisnis yang menguntungkan bagi perusahaan.

## Tinjauan Pustaka
Manajemen Rantai Pasok Menurut Pujawan (2005) rantai pasok adalah jaringan perusahaan-perusahaan yang secara bersama- sama bekerja untuk menciptakan dan menghantarkan suatu produk ke tangan pemakai akhir. Perusahaan- perusahaan tersebut biasanya termasuk supplier, pabrik, distributor, toko atau retailer , serta perusahaan pendukung seperti perusahaan jasa logistik. Manajemen Rantai Pasok atau Supply Chain Management merupakan aplikasi terpadu yang memberikan dukungan sistem informasi kepada manajemen dalam hal pengadaan barang dan jasa bagi perusahaan sekaligus mengelola hubungan di antara mitra untuk menjaga tingkat kesediaan produk dan jasa yang dibutuhkan oleh perusahaan secara optimal (Anwar, 2013). SCM mengintegrasikan pengiriman order dan prosesnya, pengadaan barang mentah, order tracking , penyebaran informasi, perencanaan kolaboratif, pengukuran kinerja, pelayanan purna jual, dan pengembangan produk baru.
Model Supply Chain Operation Reference (SCOR) Model SCOR telah mengembangkan manajemen risiko  rantai pasok (Supply Chain Risk Management; SCRM). Model ini menyajikan kerangka proses bisnis, indikator kerja, praktik-praktik terbaik (best practices) serta teknologi untuk mendukung komunikasi dan
kolaborasi antarmitra rantai pasok, sehingga dapat meningkatkan efektivitas manajemen rantai pasok dan efektivitas penyempurnaan rantai pasok (Paul, 2014).
SCOR terstruktur ke dalam lima proses manajemen yang berbeda: Plan, Source, Make, Deliver, Return ; dari penyuplai hingga konsumen. Pendekatan dalam membangun SCOR terdiri atas Proses, Praktik, Kinerja, dan Keterampilan Sumber Daya Manusia. Penerapan model SCOR efektif berkontribusi untuk logistic yang efisien dalam operasi rantai suplai (Salazar, Caro, & Cavazos, 2012).
Manajemen Risiko Risiko  merupakan bentuk ketidakpastian tentang keadaan yang akan terjadi di masa depan, dengan keputusan yang diambil berdasarkan berbagai pertimbangan pada saat ini. Risiko  terbagi menjadi risiko  murni dan risiko spekulatif. Risiko  murni adalah risiko  yang disertai dengan kemungkinan kerugian dan tidak adanya kemungkinan keuntungan, contohnya adalah risiko aset fisik, risiko karyawan, dan risiko legal. Risiko  spekulatif adalah risiko  di mana diharapkan terjadinya kerugian dan keuntungan, contohnya adalah risiko  pasar,  risiko  kredit,  risiko  likuiditas, dan risiko operasional.
Manajemen  risiko  merupakan bidang ilmu tentang bagaimana organisasi menerapkan ukuran dalam memetakan berbagai permasalahan yang ada dengan menempatkan berbagai pendekatan manajemen secara komprehensif dan sistematis (Fahmi, 2010).
Metode House of Risk (HOR) House of Risk adalah metode terbarukan dalam menganalisis  risiko. Pengaplikasiannya menggunakan prinsip FMEA (Failure Mode and Error Analysis) untuk mengukur  risiko  secara kuantitatif yang dipadukan dengan model House of Quality (HOQ) untuk memprioritaskan agen risiko  yang harus diprioritaskan terlebih dahulu untuk kemudian memilih tindakan yang paling efektif untuk mengurangi risiko  potensial yang ditimbulkan oleh agen risiko.
Model HOR mendasari manajemen risiko  pada fokus pencegahan, yaitu mengurangi kemungkinan terjadinya agen risiko. Maka tahap paling awal adalah dengan mengidentifikasi kejadian risiko dan agen risiko. Biasanya satu agen dapat menyebabkan lebih dari satu kejadian  risiko. Mengadaptasi dari metode FMEA, penilaian risiko yang diaplikasikan adalah Risk Priority Number (RPN) yang terdiri dari 3 faktor, yaitu probabilitas terjadinya, tingkat keparahan dari dampak yang muncul, dan deteksi.
Metode HOR hanya menetapkan probabilitas untuk agen risiko dan tingkat keparahan kejadian risiko. Karena adanya kemungkinan satu agen risiko menyebabkan lebih dari satu kejadian risiko, maka perlu kuantitas potensi risiko agregat dari agen risiko.
Mengadaptasi model House of Quality (HOQ) untuk menentukan agen risiko harus diberikan prioritas sebagai tindakan pencegahan. Peringkat A diberikan untuk setiap agen risiko  berdasarkan besarnya nilai ARP j untuk setiap j agen  risiko. Oleh karena itu, jika terdapat banyak agen risiko, perusahaan dapat memilih terlebih dahulu agen yang berpotensi besar menimbulkan kejadian risiko.
Model dengan dua penyebaran ini disebut House of Risk (HOR) yang merupakan modifikasi dari model HOQ (Pujawan & Geraldin, 2009).
• HOR 1 digunakan untuk menentukan tingkat prioritas agen risiko  yang harus diberikan sebagai tindakan pencegahan
• HOR 2 adalah prioritas dalam pengambilan tindakan yang dianggap efektif
2. Metode Penelitian Penelitian dilakukan di PT Tatalogam Lestari yang merupakan perusahaan manufaktur yang begerak dalam bidang peratapan, yaitu memproduksi genteng, baja ringan, dan aksesoris peratapan bangunan terkait. Bahan baku utama produk adalah coil yang berbahan dasar aluminium beserta lapisan-lapisan tertentu yang sudah siap dipakai dari supplier dalam dan luar negeri. Perusahaan menggunakan sistem produksi make to stock karena sumber produksi utamanya yang berlokasi di Cikarang dan Cibitung, akan didistribusikan pada pabrik dan gudang di daerah-daerah se-Nusantara.
Pengumpulan data dilakukan melalui observasi dan wawancara pada Plant L8 perusahaan yang memproduksi nok dan baja ringan. Observasi langsung meliputi proses produksi operator pada lantai pabrik dan staff administrasi. Pengolahan data diawali dengan pemetaan kegiatan supply chain perusahaan dengan metode SCOR yang terdiri atas Plan, Source, Make, Delivery, dan Return. Dari kegiatan proses bisnis perusahaan maka diidentifikasi  risiko  yang terjadi dan yang berpotensi terjadi. Masing-masing  risiko  dianalisis lebih lanjut untuk ditemukan agen risiko  dan akibat yang ditimbulkan oleh risiko  tersebut.  Selanjutnya adalah assessment risiko  dengan pembobotan untuk menentukan tingkat keparahan (severity) masing-masing risiko; tingkat kemungkinan terjadi (occurrence) agen risiko; serta nilai korelasi antar kejadian risiko  degan agen risiko (penyebab).
Tahap  selanjutnya adalah perhitungan nilai Aggregate Risk Potential (ARP) untuk menentukan peringkat dan risk prioritization , yaitu menentukan urutan priorotas risk agent yang penting untuk dimitigasi.
Penentuannya menggunakan Pareto Diagram , di mana agen risiko yang mendominasi 80% berarti harus dimitigasi. Dengan demikian HOR 1 selesai sampai penentuan nilai ARP. HOR 2 bertujuan untuk perencanaan strategi mitigasi, yang memberikan pedoman bagi perusahaan agen risiko  mana yang seharusnya dimitigasi terlebih dahulu berdasarkan tingkat keefektifannya dan kemudahan implementasinya berdasarkan nilai effectiveness to difficulty ratio ; yang masing-masing dinilai dalam bobot.
Sebelum memulai perhitungan, peneliti harus mengidentifikasi preventive action yang kiranya dapat dilakukan untuk menanggulangi agen risiko  dalam perusahaan. Satu action bisa saja menyelesaikan beberapa agen risiko, dan satu agen risiko  bisa saja diselesaikan oleh beberapa action, maka pembobotan sangat berguna dalam langkah ini. Hasil dari metode House of Risk adalah menentukan strategi mitigasi yang sebaiknya dilakukan terlebih dahulu oleh perusahaan.
Pengumpulan Data PT Tatalogam Lestari merupakan perusahaan manufaktur yang begerak dalam bidang peratapan, yaitu memproduksi genteng, baja ringan, dan aksesoris peratapan bangunan terkait. Bahan baku utama produk adalah coil yang berbahan dasar aluminium beserta lapisan-lapisan tertentu yang sudah siap dipakai dari supplier dalam dan luar negeri. Perusahaan menggunakan  sistem produksi make to stock karena sumber produksi utamanya yang berlokasi di Cikarang dan Cibitung akan didistribusikan pada pabrik dan gudang di daerah-daerah se-Nusantara.
Identifikasi  risiko  dilakukan untuk mengetahui risiko-risiko yang terjadi pada kegiatan perusahaan yang berpotensi terjadi dan dapat mempengaruhi kegiatan supply chain perusahaan. Identifikasi dilakukan berdasarkan aktivitas supply chain metode SCOR yang terdiri atas plan, source, make, deliver, dan return. Identifikasi risiko dilakukan dengan wawancara kepada divisi yang berkaitan dengan proses bisnis perusahaan dan observasi selama kurang lebih 1 bulan di plant L8. Berdasarkan aktivitas supply chain Tabel 1, maka dilakukan identifikasi risk event dan risk agent serta penilaian penentuan nilai severity, occurrence, dan nilai korelasi.  Tabel 2 berisikan identifikasi risk event , dan Tabel 3 berisikan data yang merupakan identifikasi risk agent .  Sesuai dengan skup kegiatan yang dilakukan dalam lingkungan Plant L8, maka kegiatan  yang dilakukan adalah Source (2, 3, dan 4), Make , dan Delivery .
Tabel 1. Pemetaan Aktivitas Supply Chain PT Tatalogam Lestari Plant L8 ke dalam Model SCOR Major Processes Sub Processes Plan 1.  Perencanaan dan pengendalian produksi 2.  Perhitungan kebutuhan bahan baku Source 1.  Pembelian bahan baku coil 2.  Menerima dan menyimpan bahan baku coil
3.  Memeriksa bahan baku coil yang diterima
4.  Meletakkan coil pada layout coil (warehouse area) 5.  Menerima pesanan customer Make 1.  Melakukan proses produksi yang terdiri atas: 2. Cutting Press (Nok Manual) Roll Forming Mesin Nok (Nok Otomatis) Pemeriksaan pada tiap tahap proses produksi
3. Packaging hasil produksi 4.  Menyerahkan barang jadi ke warehouse sesuai dengan layout Delivery 1. Update ketersediaan produk jadi 2.  Pengiriman produk ke pelanggan Return 1.  Pengembalian coil ke supplier
2.  Penanganan pengembalian produk jadi dari pelanggan
Tabel 2. Kejadian Risiko (Risk Event) Major Processes Sub Processes Risk Events (Severity) Code Source 2. Menerima dan menyimpan bahan baku coil Ketidaksesuaian surat jalan dengan identitas coil E1 3. Memeriksa bahan baku coil yang diterima Kondisi coil yang diterima rusak/cacat E2 4. Meletakkan coil pada layout coil (warehouse area) Coil diletakkan di tempat yang keliru E3 Bahan baku coil rusak saat penyimpanan E4 Kesalahan cetak stiker coil E5 Penempelan stiker tidak sesuai dengan spesifikasi coil E6 Make 1. Proses produksi yang terdiri atas: Cutting Proses cutting tidak sesuai spesifikasi E7 Press (Nok Manual) Proses press tidak sesuai spesifikasi E8 Roll Forming Mesin Nok (Nok Otomatis) Proses roll forming nok tidak sesuai spesifikasi E9 Roll Forming Mesin Truss (Baja Ringan) Proses roll forming baja ringan tidak sesuai spesifikasi E10 2. Pemeriksaan pada tiap tahap proses produksi Adjustment mesin berubah E11 Mesin berhenti berproduksi E12 Proses produksi terhenti E13 Hasil produksi berbeda dengan perhitungan  E14 3. Packaging hasil produksi Penempelan stiker tidak sesuai dengan produk jadi E15 4. Menyerahkan barang jadi ke warehouse sesuai dengan layout Kesalahan penempatan produk jadi pada layout E16 Delivery 1. Update ketersediaan produk jadi Kesalahan tarik nomor packing E17 Ketidaksesuaian fisik barang dengan dokumen (kesalahan barcode) E18 2. Pengiriman produk antar plant Alamat transit antar plant tidak sesuai E19 3. Pengiriman produk ke pelanggan Alamat pengiriman pelanggan tidak sesuai E20 Kesalahan tonase produk jadi E21
Tabel 3. Agen Risiko (Risk Agent) Agen Risiko (Risk Agent) Code Miskomunikasi Supplier - Divisi Purchasing - Divisi SAC A1 Jarak tempuh jauh A2 Kondisi lingkungan saat proses distribusi berjalan (hujan, dll) A3 Pengabaian prosedur kerja oleh karyawan/operator A4 Karyawan baru atau dalam proses training A5 Kesalahan input data A6 Supplier tidak dapat memenuhi kontrak dengan perusahaan A7 Proses inspeksi tidak sempurna A8 Prosedur kerja kurang jelas A9 Target produksi relatif tinggi A10 Kesalahan setup dan setting mesin A11 Kurangnya maintenance pada mesin produksi A12 Kelalaian tenaga kerja A13 Terganggungnya pasokan listrik A14 Penumpukan barang terlalu lama A15 Tidak menerapkan sistem FIFO A16 Variasi produk tinggi A17 Kesalahan pemberian identitas barang A18 Kecelakaan kerja pada operator A19 Keterlambatan update data pada sistem Bravo A20 Pengolahan Data
Setelah identifikasi dilakukan, selanjutnya melakukan assessment (penilaian) tingkat severity yaitu keparahan suatu risk event dan penilaian occurrence yaitu  tingkat peluang terjadinya suatu risk event dengan masing- masing skala 1-10 (Shahin, 2004). Setelah itu dilakukan penilaian relationship, yaitu hubungan antara risk event dan risk agent berdasarkan nilai 1,  3, 9 dapat dilihat pada table 4. Risk agent berdasarkan nilai agen potensial risiko beserta peringkatnya dapat dilihat pada table 5.
Tabel 4. HOR 1 Risk Events Risk Agent S i A1 A2 A3 A4 A5 E1 R11 R12 R13 ... ... S1 E2 R21 R22 ... ... ... S2 E3 R31 ... ... ... ... S3 E4 ... ... ... ... ... S4 E5 ... ... ... ... ... S5 O j O1 O2 O3 O4 O5 O6 ARP j ARP1 ARP2 ARP3 ARP4 ARP5 ARP6 P j P1 P2 P3 P4 P5 P6 Keterangan: E1,E2,…,En = risk event (kejadian risiko) A1,A2,…,En = risk agent (agen risiko) R11,R12,…,Rnm = relationship antara risk agent
dan risk event
S1,S2,…,Sn = severity risk event O1,O2,…,On = occurrence risk agent ARP j = nilai Agen Potensial Risiko Agregat P1,P2,…,Pn
= peringkat risk agent berdasarkan nilai ARP j
Rumus:
𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 𝑗𝑗 = 𝑂𝑂 𝑗𝑗 ∑ 𝑆𝑆 𝑖𝑖 𝐴𝐴 𝑖𝑖𝑗𝑗 (1)
Tabel 5. Risk Agent berdasarkan ARP j dan peringkat P j
Kode Risk Agent ARP j P j A6 Kesalahan input data 2772  1 A13 Kelalaian tenaga kerja 1485  2 A8 Proses inspeksi tidak sempurna 1170  3 A17 Variasi produk tinggi 1092  4 A16 Tidak menerapkan sistem FIFO 720 5 A15 Penumpukkan barang terlalu lama 666 6 A11 Kesalahan setup dan setting mesin 567 7 A5 Karyawan baru atau dalam proses training 435 8 A20 Keterlambatan update data pada sistem Bravo 332 9 A7 Supplier tidak dapat memenuhi kontrak dengan perusahaan 279 10 A9 Prosedur kerja kurang jelas 246 11 A12 Kurangnya maintenance pada mesin produksi 246 12 A3 Kondisi lingkungan saat proses distribusi berjalan (hujan, dll) 234 13 A18 Kesalahan pemberian identitas barang 219 14 A10 Target produksi relatif tinggi 216 15 A14 Terganggungnya pasokan listrik 144 16 A4 Pengabaian prosedur kerja oleh karyawan/operator 104 17 A19 Kecelakaan kerja pada operator 81 18 A2 Jarak tempuh jauh 78 19 A1 Miskomunikasi Supplier - Divisi Purchasing - Divisi SAC 72 20
Gambar 1. Diagram Pareto HOR 1 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 A6 A1 3 A8 A1 7 A1 6 A1 5 A1 1 A5 A2 0 A7 A9 A1 2 A3 A1 8 A1 0 A1 4 A4
A1 9 A2 A1
Berdasarkan perhitungan Aggregate Risk Potential pada HOR 1 maka dibuat Diagram Pareto untuk mengetahui risk agent yang berpengaruh menyebabkan risiko pada sistem. Sesuai dengan prinsip Diagram Pareto 80  –  20, maka prioritas masalah yang harus diselesaikan adalah masalah dengan presentase sampai 80%, dan dapat dilihat pada Tabel 6.
Diagram Pareto mendapatkan 6 risk agent yang merupakan penyebab utama dalam kegiatan Plant L8.
Berdasarkan
risk agent yang didapatkan, maka terdapat Preventive Action yang dapat diaplikasikan dalam kegiatan untuk meyelesaikan masalah-masalah yang terjadi. Hal ini terlihat dalam Tabel 7. Kemudian dipetakan matriks korelasi antara risk agent dengan preventive action dalam HOR 2, sebagaimana dinyatakan dalam Tabel 8.
Tabel 6. Risk Agent Prioritas Berdasarkan Diagram Pareto Code Risk Agents ARP j A6  Kesalahan input data 2772 A13  Kelalaian tenaga kerja 1485 A8  Proses inspeksi tidak sempurna 1170 A17  Variasi produk tinggi 1092 A16  Tidak menerapkan sistem FIFO 720 A15  Penumpukkan barang terlalu lama 666 A11  Kesalahan setup dan setting mesin 567 A5  Karyawan baru atau dalam proses training 435 Tabel 7. Preventive Action yang Diusulkan Code Preventive Action PA1 Improve sistem Bravo menjadi sistem real time
PA2  Perbaikan layout coil dan layout produk jadi PA3 Briefing prosedur kerja mesin setiap rotasi kerja
PA4  Pendampingan intensif selama periode waktu tertentu (co: selama 1 minggu) PA5 Setup mesin sesuai dengan work effort per shift PA6  Penilaian performansi kinerja operator dan evaluasi harian operator PA7  Tambahan fitur verifikasi pada sistem Bravo PA8  Pemasangan SOP quality check per mesin
Tabel 8. HOR 2 To be treated risk agent (Aj) Preventive Action (P Ak) Aggregate Risk Potential (ARPj) PA1 PA2 PA3 PA4 PA5 A1 E11 E12 E13 ... ... ARP1 A2 E21 E22 ... ... ... ARP2 A3 E31 ... ... ... ARP3 A4 ... ... ... ... ARP4 A5 ... ... ... Ejk ARP5 Total effectiveness of action -k TE1 TE2 TE3 TE4 Degree of difficulty performing action -k D1 D2 D3 D4 Effectiveness to difficulty ratio ETD1 ETD2  ETD3  ETD4 Rank priority R1 R2 R3 R4
Keterangan: A1,A2,..,An = risk agent dimitigasi PA1,PA2,…,Pan = aksi mitigasi yang akan dilakukan E11,E12,..,Enm = relationship aksi mitigasi dan risk agent
ARP1,ARP2,..,ARPn  = aggregate risk potential risk agent TE1,TE2,..,TEn = efektivitas total aksi mitigas D1,D2,…,Dn = tingkat kesulitan aksi mitigasi ETD1,ETD2,..,ETDn  = total efektivitas dibandingkan dengan kesulitan R1,R2,…,Rn = peringkat masing-masing aksi dimulai dari ETD tertinggi. Rumus: 𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑘𝑘 = ∑ 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 𝑗𝑗 𝑇𝑇 𝑗𝑗𝑘𝑘 𝑗𝑗 (2) 𝑇𝑇𝑇𝑇𝐸𝐸 𝑘𝑘 = 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑘𝑘 𝐷𝐷𝑘𝑘 (3)
Berdasarkan hasil perhitungan effectiveness to difficulty ratio (ETD), maka didapatkan Preventive Action dengan urutan sebagai berikut.yang ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Prioritas Preventive Action bagi PT Tatalogam Lestari Plant L8 Prt. Code Preventive Action 1 PA7  Tambahan fitur verifikasi pada sistem Bravo 2 PA3 Briefing prosedur kerja mesin setiap rotasi kerja
3 PA6  Penilaian performansi kinerja operator dan evaluasi harian operator
4 PA2  Perbaikan layout coil dan layout produk jadi
5 PA8  Pemasangan SOP quality check per mesin 6 PA1 Improve sistem Bravo menjadi sistem real time
7 PA5 Setup mesin sesuai dengan work effort per shift 8 PA4  Pendampingan intensif selama periode waktu tertentu (co: 1 minggu)
Urutan prioritas ini kemudian memberikan arahan bagi perusahaan mengenai langkah-langkah yang perlu dilakukan untuk mengatasi agen risiko  dalam rangka pencegahan kejadian risiko  pada proses di PT Tatalogam Lestari.
3. Hasil  dan Pembahasan Terdapat beberapa jenis risiko  yang mungkin terjadi dalam sebuah perusahaan, salah satunya adalah risiko operasional. Risiko operasional merupakan risiko atau kerugian yang terjadi melalui operasi perusahaan yang mungkin disebabkan oleh sistem yang gagal, serangan teroris, dll. Dalam kasus ini, risiko  yang diobservasi oleh penulis adalah risiko operasional yang terjadi karena sistem yang gagal, yaitu sistem yang telah dibentuk dan diimplementasikan dalam perusahaan, namun dalam operasinya terjadi  kesalahan-kesalahan yang mengurangi produktivitas perusahaan.
Terdapat beberapa cara yang dapat dilakukan untuk melakukan pengukuran risiko  operasional, diantaranya matriks frekuensi dan signifikansi kerugian, Value at Risk (VAR) operasional, House of Risk (HOR) Matriks, dan Failure Mode and Effects Analysis (FMEA). Keempat metode ini memiliki fokus pengukuran yang berbeda-beda sesuai dengan kebutuhan
dan kesesuaiannya dengan kegiatan operasional yang sedang berjalan dalam perusahaan.
Matriks frekuensi dan signifikansi kerugian merupakan teknik pengukuran yang tidak melibatkan kuantifikasi rumit, yaitu dengan mengelompokkan risiko berdasarkan dua dimensi, yaitu frekuensi (jumlah) dan signifikansi (meyakinkan). Metode ini memiliki sistem komputasi yang mudah dipahami. Namun metode ini hanya menilai dari segi jenis risiko yang mungkin terjadi untuk menetapkan jenis risiko  mana yang berada pada daerah berbahaya (frekuensi dan signifikansi tertinggi) untuk kemudian ditelaah agen risikonya dan dicari cara mitigasi. Dengan cara seperti ini, tidak menutup kemungkinan terdapat agen risiko  yang dapat menyebabkan lebih dari satu kejadian risiko. Oleh karena itu, dengan mengetahui agen risiko  yang notabene merupakan sumber risiko  tersebut akan lebih efektif dalam mencegah terjadinya kejadian risiko.
Value at risk (VAR) menghitung risiko berdasarkan kerugian maksimum yang dapat terjadi pada suatu aset atau investasi pada periode tertentu dengan tingkat keyakinan tertentu. Pengukuran risiko jenis ini lebih cocok diaplikasikan dalam pertimbangan risiko perusahaan ketika ingin melakukan investasi aset perusahaan, seperti mesin produksi. Maka metode ini
kurang tepat diaplikasikan dalam pengukuran risiko yang ingin dilakukan oleh perusahaan dalam rangka peralihan menuju ISO 9001:2015, sebab pemetaan risiko yang perlu dilakukan bukan hanya pada aset perusahaan tertentu saja, tetapi termasuk pula cara kerja operator, dan aspek-aspek lain yang kurang tepat diukur dengan metode VAR.
Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) merupakan metode perhitungan risiko  secara detail dalam hal kuantitatif karena masing-masing failure mode (kejadian  risiko) yang ada dihitung berdasarkan occurrence, severity, dan detection yang  menghasilkan urutan prioritas masalah (RPN). Perusahaan akan mendasarkan upaya mitigasi risiko  operasional berdasarkan nilai RPN. Kelemahan dalam metode ini adalah bahwa penentuan cara mitigasi berdasarkan kejadian  risiko  yang diidentifikasi, bukan berdasarkan agen  risiko  yang pada dasarnya menyebabkan kejadiannya. Selain itu, agen risiko dapat menyebabkan lebih dari satu kejadian risiko  ataupun sebaliknya kejadian  risiko  dapat disebabkan oleh lebih dari satu agen  risiko; yang sebenarnya harus dijadikan dasar pertimbangan.
House of Risk menggabungkan metode FMEA dengan HOQ (House of Quality) menjadi sebuah perhitungan kuantitatif yang sederhana untuk memetakan risiko berdasarkan prioritasnya. Perhitungannya memang sederhana, namun metode ini memperhitungkan  hal yang tidak diperhitungkan dalam FMEA, misalnya kemungkinan agen risiko  yang menyebabkan lebih dari satu agen risiko atau sebaliknya kejadian  risiko  yang disebabkan oleh beberapa agen risiko. Metode ini memberi perhatian lebih kepada agen risiko, di mana rencana mitigasi (preventive action) didasarkan pada agen risiko prioritas.
Setelah itu, akan dilakukan perhitungan urutan preventive action sebagai arahan bagi perusahaan untuk memperbaiki sistem operasional. Oleh karena itu, metode House of Risk menjadi metode terbarukan dalam melakukan pemetaan risiko dan rencana mitigasi risiko dalam perusahaan yang tepat diaplikasikan dalam observasi kegiatan operasional PT Tatalogam Lestari Plant L8. Berdasarkan risk agent’s yang menjadi prioritas masalah berdasarkan nilai Aggregate Risk Potential dan Diagram Pareto, maka terdapat beberapa preventive actions yang dapat dipertimbangkan untuk menjadi solusi permasalahan. Perhitungan pada Tabel HOR 2 telah memberi arahan mengenai prioritas aksi mitigasi yang sebaiknya dilakukan perusahaan.

## 4.  Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diambil melalui penelitian pada PT Tatalogam Lestari mengenai manejemen  risiko  perusahaan adalah  metode House of Risk merupakan metode terbarukan dalam pemetaan risiko yang menggambungkan prinsip FMEA dan House of Quality, kelebihannya adalah metode ini memperhitungkan kemungkinan kejadian risiko  yang disebabkan oleh beberapa agen risiko  dan agen risiko yang menyebabkan beberapa kejadian risiko yang tidak diperhitungkan oleh metode pemetaan risiko lain.
Risiko  kejadian (risk event) yang teridentifikasi berpeluang timbul pada supply chain PT Tatalogam Lestari pada Plant L8 yaitu pada aktivitas source terdapat 6 risiko, aktivitas make terdapat 10 risiko, dan pada aktivitas delivery terdapat 5 risiko. Agen  risiko (risk agent) pada supply chain PT Tatalogam Lestari Plant L8 teridentifikasi sebanyak 20, yang kemudian diprioritaskan berdasarkan nilai ARP sebanyak 8 risk agent , yaitu kesalahan input data (A6), kelalaian  tenaga kerja (A13), proses inspeksi tidak sempurna (A8), variasi produk tinggi (A17), tidak menerapkan sistem FIFO (A16), penumpukkan barang terlalu lama (A15), kesalahan setup dan setting mesin (A11), dan karyawan baru dalam proses training (A5). Strategi mitigasi atau pencegahan yang diprioritaskan untuk mencegah penyebab risiko  adalah (sesuai urutan) tambahan fitur verifikasi, briefing prosedur kerja mesin setiap rotasi kerja, penilaian performansi kinerja operator dan evaluasi harian operator, perbaikan layout coil dan layout produk jadi, pemasangan SOP quality check per mesin, improve sistem Bravo menjadi sistem real time , setup mesin sesuai dengan work effort per shift , dan pendampingan intensif selama periode waktu tertentu.

## 5. Daftar Pustaka
Anwar, S. N. 2013. Retrieved Januari 7, 2018, from http://www.unisbank.ac.id/ojs/index.php/fti2/artic le/download/1315/531 Fahmi, I. 2010. Manajemen Kinerja. Bandung: Alfabet. Hanafi. 2006. Manajemen Risiko Operasional. Jakarta:
Pendidikan dan Pembinaan Manajemen. Paul, J. 2014. Transformasi Rantai Suplai dengan Model SCOR. Jakarta: PPM Manajemen. Pujawan, I. N. 2005. Supply Chain Management. Surabaya: PT Guna Widya.
Pujawan, I. N., & Geraldin, L. 2009. House of Risk: A Model for Proactive Supply Chain Risk Management. Business Process Management Journal 15 , 953-967. Salazar, F., Caro, M., & Cavazos, J. 2012. Final Review of the Application of the SCOR Model: Supply Chain for Biodiesel Castor –  Colombia Case. Journal of Technology Innovation in Renewable Energy , 39-47.
Shahin, A. 2004. Integration of FMEA and the Kano model: An exploratory examination". International Journal of Quality & Reliability Management , 21 (7), 731-746.