## Analisis Risiko Investasi Infrastruktur Berbasis Fuzzy Analytical Hierarchy Process (F-AHP)

## Fuzzy Analytical Hierarchy Process (F-AHP) For Risk Assesment In
Infrastructure Investment
Lisherly Reginancy Debataraja 1,a) , Akhmad Suraji 1,b) & Taufika Ophiyandri 1,c)
1) Jurusan Teknik SIpil, Fakultas Teknik, Universitas Andalas
Koresponden    : a) liredraja@gmail.com, b) akmad.suraji@ft.unand.ac.id & c) ophiyandri@ft.unand

## ABSTRAK
Pemenuhan  infrastruktur  sebagai  aset  memerlukan  pengelolaan  aset  infrastruktur yang bertujuan untuk mendapatkan nilai atau “ value ” yang lebih besar untuk menghindari kerugian akibat risiko yang mungkin terjadi. Hal ini mendorong perlunya  menganalisis skala  risiko  dari  masing-masing  elemen  risiko  yang  berpengaruh  terhadap  kerugian proyek di Jalan Tol Padang-Sicincin dengan mengkombinasikan metode skala risiko dan severity index serta menganalisis bobot prioritas risiko antara dua elemen risiko dengan menggunakan proses F-AHP. Metode pengumpulan data menggunakan metode kuesioner yang dibagi dalam dua tahap dimana tahap pertama untuk menganalisis skala risiko dan tahap kedua untuk menganalisa bobot prioritas risiko. Bobot risiko yang  dianalisis  oleh proses  F-AHP  akan  dibandingkan  dengan  hasil  faktor  andil  pada  Pedoman  Analisis Risiko  Investasi  Jalan  Tol  Pd  T-01-2005-B  sebagai  penentuan  penerimaan  atau pengalokasian  risiko.  Hasil  dari  penelitian  ini  didapatkan  bahwa  nilai  bobot  prioritas untuk tahap pra-konstruksi dan tahap konstruksi adalah 56,41% dan 43,59%. Risiko tahap pra konstruksi dan risiko tahap konstruksi dikategorikan sebagai risiko tinggi dengan nilai skala risiko masing-masing adalah 16 dan 12. Risiko yang memiliki kategori risiko sangat tinggi  yaitu  risiko  ketersediaan  lahan  (PKLA01)  dan  risiko  penolakan  masyarakat (PKLA03). Risiko dengan nilai bobot prioritas tertinggi adalah risiko pembebasan lahan (PKLA)  untuk  tahap  pra-konstruksi  dan  risiko Force  Majeure (KFOR)  selama  tahap konstruksi.
Kata Kunci : manajemen infrastruktur, analisis risiko investasi, proses F-AHP , bobot prioritas risiko.

## PENDAHULUAN
Ketersediaan  infrastruktur  merupakan  sebuah  hal  yang  mendasar  untuk  mendukung aktivitas perekonomian suatu bangsa. Peran insfrastruktur dalam arti fisik seperti jaringan jalan selayaknya  dikelola  sebagai  aset  fisik  yang  diharapkan  mampu  memenuhi  kebutuhan masyarakat  saat  ini  dan  dimasa  yang  akan  datang.  Dalam  pemenuhan  itu  pemerintah  masih berupaya meningkatkan penyediaan infrastruktur jalan tol di Indonesia dan bekerjasama dengan pihak swasta (investor, kontraktor, dan operator) untuk mewujudkan penyediaan infrasruktur jalan  tol  tersebut.  Pemenuhan  infrastruktur  sebagai  aset  memerlukan  pengelolaan  aset infrastruktur  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai  atau  “ value ”  yang  lebih  besar  dan mencapai  tujuan  utama  bagi  pemiliknya.  Pengelolaan/manajemen  aset  pada  infrastruktur dengan menggunakan pendekatan sistematis berupa pengetahuan/ science dan program disebut sebagai  manajemen  aset  infrastruktur  (Suprayitno  &  Soemitro,  2018).  Manajemen  aset
Jurnal Manajemen Aset Infrastruktur & Fasilitas  – Vol. 2, No. 2, April 2020
infrastruktur ini memerlukan tools untuk menganalisa aset tersebut seperti operasi penelitian, statistika,  pengambilan  keputusan (decision  making) ,  manajemen  kualitas (quality management), manajemen  strategis (strategic  management), dan  manajemen  risiko (risk management) (Suprayitno & Soemitro, 2018). Pengelolaan aset pada infrastruktur tidak hanya disaat  masa  pemeliharaan  atau  pada  masa  pasca  konstruksi  namun  juga  pada  masa  pra konstruksi dan pada masa konstruksi itu sendiri.
Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  risiko  proyek  pada  infrastruktur  perlu  dihitung  dan diperhatikan secara serius. Untuk mengatasi risiko tersebut maka perlu disadari dan diketahui bahwa  pentingnya  menghitung  nilai  faktor  risiko  sebagai  salah  satu  tahap  manajemen  risiko demi tercapainya sasaran proyek secara sistematis, terkendali dan terukur (Fang, 2011).
Pada saat ini direncanakan Jalan Tol Padang – Sicincin sepanjang 28 km yang merupakan bagian dari tahapan jalan tol Padang - Pekanbaru. Dalam penelitian ini akan dianalisis risiko investasi  tahap  pra  konsruksi  dan  tahap  konstruksi  berdasarkan  persamaan  faktor  risiko investasi, dimana besaran faktor risiko tersebut merupakan gambaran mengenai tingkat risiko investasi  yang  terjadi.  Analisis  faktor  risiko  dilihat  dari  besaran  dampak (impact) dan kemungkinan (probability) kejadian  risiko.  Nilai dampak dan nilai  kemungkinan merupakan input dari persepsi atau pendapat dari responden berkompeten dalam risiko di proyek konsruksi jalan  tol  Padang–Sicincin.  Pendapat  tersebut  akan  dianalisis  dengan  menggunakan  Logika Fuzzy Analitycal Hierarchy Process (FAHP) sebagai metode untuk memberikan nilai subjektif tentang setiap variabel risiko dengan interval 0 hingga 1.
Faktor risiko yang dianalisis dengan metode Fuzzy Analitycal Hierarchy Process (FAHP) akan dibandingkan dengan hasil analisa risiko dengan parameter dampak dan probabilitas yang dikeluarkan  oleh  Puslitbang  Pd  T-01-2005-B  Pedoman  Analisa  Risiko  Investasi  Jalan  Tol. Selanjutnya penentuan respon/mitigasi risiko tersebut dilakukan berdasarkan peringkat risiko SNI.

## METODA PENELITIAN
Penelitian ini merupakan penelitian yang menggunakan kombinasi dari teknik kualitatif dan  teknik  kuantitatif.  Pengumpulan  dan  pengolahan  data  dibagi  dalam  dua  tahap,  tahap pertama  membahas  penilaian  bobot  risiko  dengan  menggunakan  metode Fuzzy  Analytical Hierarchy  Process  (F-AHP) dan  tahap  kedua  menganalisis  skala  risiko  terkait  tingkat kemungkinan dan dampak yang mungkin terjadi dengan menggunakan parameter skala likert dan  metode severity  index dimana  untuk  menganalisis  masing  masing  kategori  risiko menggunakan  persamaan  rata-rata geometric  mean. Penelitian  ini  menggunakan  dua  sumber data yaitu data primer dan data sekunder, dimana data primer merupakan data yang diambil dari responden  ahli  dengan  menggunakan  teknik  kuisioner,  dan  data  sekunder  merupakan  daftar risiko yang diambil dari Puslitbang Pd T-01-2005-B.

## Analisis Kategori Risiko Proyek
Risiko merupakan ketidakpastian yang dapat berdampak pada sasaran (Susilo & Kaho, 2018).  Investasi  merupakan  kegiatan  penanaman  modal  yang  diharapkan  untuk  memperoleh keuntungan.  Risiko  investasi  dalam  Pedoman  Pd  T-01-2005-B  menyatakan  bahwa  risiko investasi adalah kerugian bagi para investor yang diakibatkan oleh kejadian atau peristiwa tak terduga  yang dapat menimbulkan adanya penambahan biaya, keterlambatan, dan pendapatan yang tidak sesuai dengan rencana (Pd T-01-2005-B, 2005).
Untuk penilaian kategori risiko pada penelitian ini menggunakan matriks kemungkinan (P(e)) dan dampak (P(i)). Nilai dari P(e) dan P(i)  didapat dari gabungan rata-rata geometrik responden  dianalisis  menggunakan  skala  likert  dan  metode severity  index. Skala  likert merupakan  skala  yang  digunakan  untuk  mengukur  level  pendapat  responden.  Kesesuaian matriks  dalam  memperkirakan  tingkat  kemungkinan  dan  dampak  sangat  dibutuhkan  untuk
Jurnal Manajemen Aset Infrastruktur & Fasilitas  – Vol. 4, No. 2, April 2020
menentukan  kategori  dan  prioritas  risiko  (Baccarini  &  Archer,  2001).  Matriks  kemungkinan dampak yang digunakan dalam penelitian ditampilkan pada Tabel 1 yang telah ditentukan oleh peneliti, untuk kategori risiko dan prioritas risiko ditampilkan pada Tabel 2 dibawah ini.
Tabel 1. Matriks Kemungkinan Dampak D am pak 5 5 10
15 20 25 4 4 8 12 16 20 3 3 6 9 12 15 2 2 4 6 8 10 1 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 Kemungkinan terjadi
Tabel 2. Kategori dan Respon Risiko
Sk ala Kategori Prioritas Respon 1-3 Sangat Rendah 5 Diterima 4-6 Rendah 4 Mitigasi 8-10 Sedang 3 Transfer 12-16 Tinggi 2 Alokasi 20-25 Sangat Tinggi 1 Ditolak
Sebelum menentukan kategori risiko, nilai kemungkinan dan dampak dianalisis dengan metode severity index (SI). Mengacu kepada penelitian yang dilakukan oleh Marantika (2017) analisis dengan severity index (SI) dijabarkan berdasarkan formula berikut :
𝑆𝐼 = ∑ 𝑎𝑖 𝑥𝑖 4 𝑖=0 4 ∑ 0 𝑥𝑖 4 𝑖=0 𝑥 (100%) (1) Keterangan  : ai                                = konstanta penilai xi                                = frekuensi responden I                                  = 0,1,2,3,4,... n x0, x1, x2,x3, x4      = nilai frekuensi responden x0                               = frekuensi “sangat kecil/rendah” maka a0 = 0 x1                               = frekuensi “kecil/rendah” maka a1 = 1
x2                               = frekuensi “sedang” maka a1 = 2 x3                               = frekuensi “besar” maka a1 = 3
x4                               = frekuensi “ sangat besar” maka a1 = 4 a0   = 0 , a1 = 1, a2 = 3, a4 = 4
Nilai  SI  dimasukkan  kedalam  Tabel  3  untuk  menentukan  skala  kemungkinan  dan dampak.
Jurnal Manajemen Aset Infrastruktur & Fasilitas  – Vol. 2, No. 2, April 2020
Tabel 3. Nilai Severity Index Kategori SI Sk ala Sangat Rendah Rendah Sedang Tinggi Sangat Tinggi 0% < SI < 20% 1 20% < SI < 40% 2 40% < SI < 60% 3 60% < SI < 80% 4 80% < SI < 100% 5

## Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP)
F-AHP  merupakan  suatu  konsep  gabungan  Metode Fuzzy dan Analytical  Hierarchy Process (AHP)  (Saaty,  2004).  FAHP  merupakan  perluasan  dari  AHP  dengan  pandangan manusia yang direkam dalam bilangan fuzzy , oleh karena itu bentuk perbandingan matriks juga diubah ke bilangan fuzzy . Akan tetapi, untuk mengubah bobot dari matriks perbandingan fuzzy terdapat perlakuan tambahan sebagai operasi matriks bilangan fuzzy yang membedakan dengan bilangan fuzzy (Özdağoğlu,  2007).  Dalam  hal  ini,  banyak  variasi  algoritma  yang  bertujuan untuk  memproses  matriks  berpasangan fuzzy dan  merubah  ke  bobot  prioritas.  Beberapa algoritma  yang popular  ditemukan oleh  Van  Laarhoven dan Pedrycz,  Buckley,  Boender, De Graan dan Lootsma, Deng (Ahmed & Kilic, 2016). Diantara banyak algoritma FAHP, Fuzzy Extent  Analysis  (FEA)  yang  ditemukan  oleh  Chang  adalah  metode  yang  paling  sering digunakan dalam algoritma FAHP  (Chang, 1996). FEA menggunakan konsep dari perluasan analisis dengan mengkombinasikan derajat kemungkinan untuk menghitung bobot dari matriks berpasangan fuzzy .  Proses  menghitung  bobot  risiko  dengan  menggunakan  metode  FAHP dijelaskan pada langkah-langkah berikut :

## Dekomposisi
Dekomposisi merupakan langkah awal untuk membagi elemen risiko berdasarkan level nya ke dalam bentuk hierarki agar lebih terstruktur dan sistematis.Struktur hierarki dimulai dari goal atau  tujuan  yang  hendak  dicapai  selanjutnya  diikuti  berdasarkan  level  kriteria  untuk elemen  risiko  dan    level  subkriteria  untuk  level  subrisiko.  Berikut  bentuk  hierarki  yang digunakan dalam penelitian ini.

## Gambar 1. Hierarki FAHP

## Fuzifikasi
Fuzifikasi merupakan proses mengubah data masukan berupa pendapat responden yang nilai kebenarannya pasti (crisp input) ke dalam bentuk fuzzy input yang ditentukan berdasarkan fungsi keanggotaan. Langkah selanjutnya melakukan penalaran dan pengolahan menggunakan fuzzy input untuk menghasilkan fuzzy output yang diubah menjadi crisp rule berdasarkan fungsi keanggotaan yang telah ditentukan. Untuk menentukan derajat keanggotaan pada FAHP maka disusun Triangular Fuzzy Number (TFN) atau bilangan segitiga fuzzy. Inti dari metoda F-AHP yang  berada  pada  perbandingan  nilai  berpasangan  tersebut  digambarkan  dengan  skala  rasio
yang  berhubungan  dengan  nilai  skala fuzzy .  Ketentuan  fungsi  keanggotaan  yang  terdiri  dari lima skala linguistik dapat dilihat pada Tabel 4 berikut (Triantaphyllou & Mann, 1995) :
Tabel 4. Nilai Triangular Fuzzy Number untuk Skala Likert De fe nisi variabe l linguistik Skala Like rt Nilai TFN Nilai TFN 2 (1,2,4) 1/2 (1/4,1/2,1/1) Satu kriteria sedikit lebih berisiko dari yang lainnya 3 (1,3,5) 1/3 (1/5,1/3,1/1) 4 (2,4,6) 1/4 (1/6,1/4,1/2) Satu kriteria lebih berisiko dari yang lainnya 5 (3,5,7 1/5 (1/7,1/5,1/3) 6 (4,6,8 1/6 (1/8,1/6,1/4) Satu kriteria sangat lebih berisiko dari yang lainnya 7 (5,7,9) 1/7 (1/9,1/7,1/5) 8 (6,8,10) 1/8 (1/10,1/8,1/6) Satu kriteria mutlak sangat lebih berisiko dari yang lainnya 9 (7,9,11) 1/9 (1/11,1/9,1/7) Dua kriteria saling memiliki risiko yang sama 1 (1,1,1) 1/1 (1/1,1/1,1/1)

## Uji Konsistensi
Uji  konsistensi  digunakan  untuk  meneliti  seberapa  besar  nilai  konsistensi  matriks berpasangan. Untuk mengukur ketidakkonsistenan yang ada dalam matriks berpasangan dapat dianalisis berdasarkan persamaan dibawah ini (Saaty, 2004) :
𝐶𝐼 = 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 − n 𝑛 − 1 (2)
Menurut  Saaty  (2004)  suatu  matriks  perbandingan  berpasangan  dinyatakan  konsisten apabila nilai rasio konsistensi CR ≤ 10% .Persamaan CR tersebut dapat dilihat sebgai berikut :

## 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼
(3)
Nilai  RI  atau  nilai  random  indeks  merupakan  nilai  yang  dikeluarkan  oleh  Oarkridge Laboratory. Nilai RI dapat dilihat seperti Tabel 5 dibawah ini (Abbasianjahromi,  2013) :
Tabel 5 . Nilai Random Indeks ( RI) N 1 2 3 4 5 6 7 8 RI 1.41 N 9 10 11 12 13 14 15 RI 0 0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1,45 1,49 1,51 1,48 1,56 1,57 1,59

## Fuzzy Synthetic Extent
Analisis Fuzzy  Synthetic  Extent digunakan  untuk  memperoleh  perluasan  suatu  objek sehingga didapatkan nilai extent analysis M (Ahmed & Kilic, 2016) . Jika g = {g 1 , g 2 , g n ) merupakan sekumpulan kriteria atau parameter sebanyak n dan A = {A 1 ,  A 2 ,  A m )  merupakan  sekumpulan  keputusan  sebanyak  m,  maka  didapatkan  nilai extent
analysis  M yaitu 𝑀 𝑔 𝑖 1 , 𝑀 𝑔 𝑖 2 , 𝑀 𝑔 𝑖 𝑚 , dimana  i  =  1,2,...,n.  dan  nilai  triangular fuzzy didefinisikan 𝑀 𝑔 𝑖 𝑗 (j=1,2,...,m) (Özdağoğlu, 2007) . Merujuk kepada penelitian Veerabathiran (2012) konsep dasar dan langkah langkah model Fuzzy Synthetic Extent yang digunakan dalam penelitian ini adalah seperti persamaan 4–14 berikut ::
1. Merumuskan Nilai Fuzzy Synthetic Extent untuk i -objek dengan formula berikut :
𝑆 1 = ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑥 [∑ ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 ] −1
(4)
Untuk ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 merupakan  operasi  penjumlahan  nilai extent  analysis.  M untuk  matriks sebagian dengan menggunakan proses operasi  penjumlahan pada tiap bilangan triangular fuzzy dalam setiap baris seperti berikut :
∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 = ∑ 𝑙 𝑗 ∑ 𝑚 𝑗 ∑ 𝑢 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑚 𝑗=1 𝑚 𝑗=1
(5)
Keterangan : M           = Triangular Fuzzy Number dengan g parameter l,m,u j,i            = Kolom, baris
Perhitungan [∑ ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 ] menggunakan  operasi  penjumlahan  untuk  keseluruhan bilangan triangular fuzzy 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 (𝑗 = 1,2 … , 𝑚) maka :
[∑ ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 ] = [∑ 𝑙 𝑖 ∑ 𝑚 𝑖 ∑ 𝑢 𝑖 𝑚 𝑖=1 𝑚 𝑖=1 𝑚 𝑖=1 ] (6)
[∑ ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 ] −1 = [ 1 ∑ 𝑢 𝑖 𝑛 𝑖=1 , 1 ∑ 𝑚 𝑖 𝑛 𝑖=1 , 1 ∑ 𝑙 𝑖 𝑛 𝑖=1 ] (7)
2. Melakukan perbandingan tingkat kemungkinan antara bilangan fuzzy
Untuk  mendapatkan  perkiraan  dari  masing  masing  nilai  bobot  kriteria  maka  perlu pertimbangan perbandingan tingkat kemungkinan antara Triangular Fuzzy Number. Sebagai contoh jika terdapat dua bilangan fuzzy M 1 = (𝑙 1 , 𝑚 1 , 𝑢 1 ) dan M 2 = (𝑙 2 , 𝑚 2 , 𝑢 2 ) dengan tingkat kemungkinan M 1 ≥ M 2 , dapat didefinisikan sebagai berikut :
𝑉(M 1 ≥   M 2 ) =   𝑠𝑢𝑝 𝑦≥𝑥 [min (𝜇 1 (𝑥) ,(𝜇 1 (𝑦))] (8)
Keterangan : sup           = batas teratas himpunan yang paling kecil M 1, M 2 = (𝑖 = 1,2, … 𝑘) ditentukan dengan operasi max min persamaan 9
𝑉(M  ≥   M 1 , M 2 , . . M 𝑘 ) (9)
= 𝑉[{M  ≥   M 1 } 𝑑𝑎𝑛 {≥   M 2 }, … , {M  ≥   M 𝑘 }] min 𝑉(M  ≥   M 1 ) (10)
Jika diasumsikan bahwa :
𝑑 1 (𝐴 𝑖 ) = min 𝑉 ((𝑆 1 ≥   𝑆 𝑘 )𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑘 = 1,2, . . , 𝑛; 𝑘 ≠ 𝑖 (11)
Maka vektor didefinisikan :
𝑊 1 = (𝑑 1 (𝐴 1 ), (𝑑 1 (𝐴 2 ), … , (𝑑 1 (𝐴 𝑛 ) 𝑇 (12)
Dimana 𝐴 𝑖 = (𝑖 = 1,2, … , 𝑛) ,  dan 𝑑 1 (𝐴 1 ) adalah    nilai  pilihan  relative  masing  masing atribut keputusan.
3. Defuzzifikasi
Defuzzifikasi memodifikasi fuzzy output menjadi output yang bernilai tunggal ( crisp rule ) berdasarkan fungsi keanggotaan  yang telah ditentukan.  Jika vektor bobot di deffuzifikasi maka akan diperoleh definisi vektor bobot berikut :
𝑊 = 𝑑(𝐴 1 )𝑑 1 (𝐴 1 ), … , (𝐴 𝑛 )) 𝑇 (13)
Perumusan normalisasinya adalah :
𝑑(𝐴 𝑛 ) = 𝑑(𝐴 𝑛 ) ∑ 𝑑′(𝐴 𝑛 ) 𝑛 𝑖=1 (14)

## PENGUMPULAN DATA
Data  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  data  primer  dan  data  sekunder. Data  primer  merupakan  data  yang  dibutuhkan  untuk  menganalisis  nilai  faktor  risiko  dan membentuk  hierarki  penilaian  keputusan  (kriteria/subkriteria)  untuk  mendapatkan  bobot prioritas  dan  menentukan  kategori    risiko.  Data  primer  didapatkan  dengan  melakukan penyebaran  kuisioner.  Kuisioner  dilakukan  dua  tahap.  Kuisioner  tahap  1  menentukan  skala kemungkinan  dan  dampak  elemen  risiko  untuk  mecari  nilai  faktor  risiko.  kuisioner  tahap  2 untuk membobotkan elemen-elemen pada model hierarki dengan menggunakan perbandingan berpasangan.  Data  sekunder  didapat  dari  daftar  identifikasi  risiko  yang  diperoleh  dari Puslitbang  Pd  T-01-2005-B  sebagai  elemen  risiko  yang  selanjutnya  disusun  sebagai  daftar risiko, daftar risiko tersebut ditampilkan pada Tabel 6  berikut.
Tabel 6 . Daftar Identifikasi Risiko No Kode Risik o Identifik asi Risik o No Kode Risik o Identifik asi Risik o I 1 2
3 4 TPK Tahap Pr a Konsr uk si
II TK Tahap Konstr uk si PKPE Per ijinan 1 KBIA Pembiayaan PKDI Disain 2 KLAT Per alatan PKST Studi 3 KPEM Pembangunan PKLA Pembebasan lahan 4 KFOR For ce Majeur e a b a b a b a
b c d
PKPE01 Proses Tender a KBIA01 Kontinuitas sumber dana PKPE02 Dokumen Kontrak b KBIA02 Bunga masa konstruksi c KBIA03 Obligasi / bond PKDI01 Standard d KBIA04 Pengembalian Pinjaman PKDI02 Misinterpretasi a KLAT01 Impor PKST02 Data yang digunakan b KLAT02 Kinerja PKST01 Asumsi yang diambil a KPEM01 Kondisi Lapangan PKLA01 Ketersediaan lahan b KPEM02 Kondisi Cuaca PKLA02 Proses ganti rugi c KPEM03 Pasokan Material PKLA03 Penolakan masyarakat d KPEM04 Pencurian PKLA04 Banyaknya calo tanah e KPEM05 Spesifikasi f KPEM06 Mismanajemen g KPEM07 Mogok h KPEM08 Schedule i KPEM09 Estimasi Biaya j KPEM10 Inflasi k KPEM11 Ketidakjujuran a KFOR01 Bencana b KFOR02 Nasionalisasi c KFOR03 Revolusi

## ANALISIS PENELITIAN
Langkah  awal  dalam  menganalisis  bobot  risiko  dengan  FAHP  adalah  memastikan konsistensi  setiap  jawaban  responden  agar  hasil  yang  didapatkan  dinilai  valid.  Analisa konsistensi  dapat  menggunakan  aturan  dalam  pembahasan  pada  metode  penelitian.  berikut dijabarkan aplikasi perhitungan konsistensi pada risiko tahap konstruksi dari responden 1.
Tabel 7. Data Perbandingan Berpasangan
Kode  Risiko PKPE PKST PKDI PKLA PKPE 1 0.333 0.25 0.2 PKST 3 1 0.25 0.333 PKDI 4 2 1 0.333 PKLA 5 3 3 1 Total 13 6.333 4.5 1.833 Tahap Risiko Konstruksi - Re sponde n 1 (R1)
Jurnal Manajemen Aset Infrastruktur & Fasilitas  – Vol. 4, No. 2, April 2020
Selanjutnya analisa nilai CR dari data responden diatas ditampilkan pada Tabel 8 dibawah ini. Dimana sebuah data dinilai konsisten apabila nilai CR ≤ 10% .
Tabel 8 . Nilai Consistency Ratio Kode Risik o PKPE PKST PKDI PKLA V W (v) N Eigen Value PKPE PKST PKDI PKLA Total Consistency Index (CI) 0,0045 Consistency Ratio (CR) 0,005 0,0769 0,0526 0,0556 0,1071 0,0731 0,2920 0,0721 0,9374 0,2308 0,1579 0,0556 0,1786 0,1557 0,6106 0,1508 0,9549 0,3077 0,3158 0,2222 0,1786 0,2561 1,0314 0,2547 1,1461 0,3846 0,4737 0,6667 0,5357 0,5152 2,1158 0,5224 0,9752 1 1 1 1 1 4,0499 1 4,0136
Setelah  data  responden  dinilai  konsisten  lanjutkan  analisis  perhitungan  bobot  risiko dengan persamaan Fuzzy Synthetic Extent dimana hasil dari analisis dijelaskan pada Tabel 9.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  data  responden  dianalisis  didapatkan  bobot  risiko  dan  kategori  risiko  yang selanjutnya  akan  dibandingkan  dengan  bobot  risiko  atau  faktor  andil  yang  dikeluarkan  oleh Puslitbang  Pd  T  -01-2005-B.  Nilai  perbandingan  dan  hasil  penelitian    ini  ditampilkan  pada Tabel 9 berikut.
Tabel 9. Bobot Prioritas dan Kategori Risiko
I 4 4 16 Tinggi a PKPE01 Proses Tender 1,36% 2 4 8 Sedang b PKPE02 Dokumen Kontrak 1,80% 3 3 9 Sedang a PKDI01 Standard 1,82% 3 4 12 Tinggi b PKDI02 Misinterpretasi 8,87% 3 5 15 Tinggi a PKST02 Data yang digunakan 5,46% 3 4 12 Tinggi b PKST01 Asumsi yang diambil 10,01% 3 5 15 Tinggi a PKLA01 Ketersediaan lahan 0,38% 2 3 6 Rendah b PKLA02 Proses ganti rugi 7,98% 4 5 20 Sangat Tinggi PKLA03 Penolakan masyarakat 8,81% 3 3 9 Sedang PKLA04 Banyaknya calo tanah 9,92% 5 5 25 Sangat Tinggi a KBIA01 Kontinuitas sumber dana 0,05% Rendah b KBIA02 Bunga masa konstruksi 0,18% 1 2 2 Sangat Rendah KBIA03 Obligasi / bond 0,49% 1 2 2 Sangat Rendah KBIA04 Pengembalian Pinjaman 1,76% 3 3 9 Sedang a KLAT01 Impor 1,45% 1 2 2 Sangat Rendah b KLAT02 Kinerja 7,07% 3 4 12 Tinggi a KPEM01 Kondisi Lapangan 1,75% 3 4 12 Tinggi b KPEM02 Kondisi No Kode  Risik o Daftar Risik o Bobot Prioritas Risk
Kategori Penelitian P( e  ) I( e ) RS TPK Tahap Pra Konstruk si 37,90% 56,41% 1 PKPE Perijinan 0,00% 3,16% 2 4 8 Sedang 2 PKDI Disain 2,50% 10,69% 3 4 12 Tinggi 3 PKST Studi 1,50% 15,47% 3 4 12 Tinggi 4 PKLA Pembebasan lahan 33,90%
27,09% 4 4 16 Tinggi c d II TK Tahap Konstruk si 62,10% 43,59% 3 4 12 Tinggi 1 KBIA Pembiayaan 0,00%
2,47% 3 3 9 Sedang
2 3 6 c d 2 KLAT Peralatan 5,00% 8,52% 2 4 8 Sedang
3 KPEM Pembangunan
50,10% 13,43% 3 4 12 Tinggi
4 KFOR Force  M ajeure 7,00% 19,16% 3 3 9 Sedang a 2 1 2 b c Puslitbang Pd T -01- 2005-B
Cuaca
1,57% 4 4 16 Tinggi c KPEM03 Pasokan Material 1,55% 3 4 12 Tinggi d KPEM04 Pencurian 1,54% 3 5 15 Tinggi e KPEM05 Spesifikasi 1,50% 3 5 15 Tinggi f KPEM06 Mismanajemen 1,42% 4 4 16 Tinggi g KPEM07 Mogok 1,22% 3 3 9 Sedang h KPEM08 Schedule 1,16% 2 4 8 Sedang i KPEM09 Estimasi Biaya 0,96% 2 3 6 Rendah j KPEM10 Inflasi 0,68% 2 3 6 Rendah k KPEM11 Ketidakjujuran 0,07% 3 4 12 Tinggi KFOR01 Bencana 2,11% Sangat Rendah KFOR02 Nasionalisasi 2,67% 3 2 6 Rendah KFOR03 Revolusi 14,38% 3 5 15 Tinggi
Jurnal Manajemen Aset Infrastruktur & Fasilitas  – Vol. 4, No. 2, April 2020
Bobot  prioritas  merupakan  nilai  berupa  persentase  yang  dapat  dijadikan  sebagai  tolak ukur  untuk  menghitung  seberapa  besar  pengaruh  bobot  tersebut  terhadap  prioritas  sebuah elemen  yang  disebut  dengan  faktor  andil.  Bobot  prioritas  tersebut  dapat  digunakan  sebagai salah satu dasar untuk penerimaan atau pengalokasian risiko, pengalokasian risiko sebaiknya dilakukan  kepada  pihak  yang  dinilai  atau  dianggap  paling  mampu  untuk  mengelola  risiko tersebut sehingga risiko tersebut dapat dikendalikan secara optimal.
Berdasarkan Puslitbang Pd T-01-2005-B terdapat besaran faktor andil yang merupakan default model untuk menghitung besaran biaya investasi per komponen biaya. Besaran ini akan dibandingkan dengan bobot prioritas yang telah didapat pada penelitian ini. Berdasarkan Tabel 9  diatas  terdapat  perbedaaan  perbandingan  bobot  prioritas  yang  besar  antar  risiko.  Pada Puslitbang  Pd  T-01-2005-B,  risiko  tahap  pra  konstruksi  dinilai  sebesar  37,90%  sedangkan berdasarkan hasil penelitian bobot prioritas untuk risiko tahap pra konstruksi pada proyek Jalan Tol  Padang-Sicincin  dinilai  sebesar  56,41%  dengan  selisih  sebesar  18,51%  artinya  elemen– elemen risiko pada risiko tahap konstruksi memiliki pengaruh risiko sebesar 56,41% terhadap risiko investasi proyek Jalan Tol Padang-Sicincin
Untuk tahap konstruksi bobot prioritas pada puslitbang dinilai sebesar 62,10% sedangkan berdasarkan hasil penelitian bobot prioritas untuk risiko tahap konstruksi pada proyek jalan tol padang-sicincin dinilai sebesar 43,59% dengan selesih sebesar 18,51% artinya elemen–elemen risiko pada risiko tahap konstruksi memiliki pengaruh risiko sebesar 43,59% terhadap risiko investasi proyek Jalan Tol Padang-Sicincin.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bobot guna mendapatkan prioritas dari risiko investasi  pada  tahap  pra  konsruksi  dan  tahap  konsruksi  serta  membandingkan  nilai  tersebut dengan  besaran  factor  andil  dari  Puslitbang  Pd  T  -01-2005-B  dan  menganalisis  nilai  risiko investasi  untuk  kategori  risiko.  Sesuai  dengan  tujuan  penelitian  ini  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa nilai bobot prioritas untuk tahap pra konstruksi dan tahap konstruksi pada Proyek Jalan Tol  Padang-Sicincin  adalah  56,41%  dan  43,59%.    Risiko  tahap  pra  konstruksi  dan  risiko konstruksi dikategorikan sebagai risiko tinggi dengan nilai skala risiko masing-masing adalah 16 dan 12. Risiko yang memiliki kategori risiko sangat tinggi terdapat pada risiko ketersediaan lahan  (PKLA01)  dan  risiko  penolakan  masyarakat  (PKLA03)  Risiko  dengan  nilai  bobot prioritas paling tinggi terdapat pada risiko pembebasan lahan untuk tahap pra konstruksi dan risiko force majeur pada tahap konstruksi.
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  terdapat  beberapa  saran  untuk  investor, pemerintah dan untuk penelitian selanjutnya yang dijabarkan sebagaia berikut :
1. Investor: Segala sesuatu risiko yang mungkin terjadi harus bisa diprediksi terkait potensi kerugian yang mungkin dialami saat ketika berinvestasi. Setelah mengetahui risiko yang mungkin  terjadi,  selanjutnya  bisa  mengambil  rencana  atau  tindakan  untuk  mengurangi risiko tersebut sesuai dengan tujuan investasi.
2. Pemerintah:  Dalam  proses  pembebasan  lahan  sebaiknya  pemerintah  ikut  ambil  andil dalam  proses  pengamanan  terkait  dengan  isu  revolusi  dimasing-masing  daerah  untuk memperlancar proses pembangunan infrastruktur di Indonesia.
3. Penelitian selanjutnya : Agar peneliti selanjutnya yang menggunakan variabel linguistik dengan metode FAHP memperhatikan konsistensi responden pada saat pengambilan data.

## DAFTAR PUSTAKA
Abbasianjahromi,  H.,  Rajaie,  H.,  &  Shakeri,  E.  (2013).  “A  Framework  for  Subcontractor Selection In The Construction Industry”. Journal of Civil Engineering and Management , 19 (2), 158–168. https://doi.org/10.3846/13923730.2012.743922
Ahmed,  F.,  &  Kilic,  K.  (2016).  “Comparison  of  Fuzzy  Extent  Analysis  Technique  and  Its
Jurnal Manajemen Aset Infrastruktur & Fasilitas  – Vol. 2, No. 2, April 2020
Extensions with Original Eigen Vector Approach”. ICEIS 2016 - Proceedings of the 18th International  Conference  on  Enterprise  Information  Systems , 2 (1),  174–179. https://doi.org/10.5220/0005868401740179 Baccarini,  D.,  &  Archer,  R.  (2001).  “The  Risk  Ranking  of  Projects:  A  Methodology”.
International Journal of Project Management , 19 (3), 139–145.
https://doi.org/10.1016/S0263-7863(99)00074-5
Boender, C., De Graan, J., and Lootsma, F. (1989). “Multi- Criteria Decision Analysis with Fuzzy  Pairwise  Comparisons”. Fuzzy  Sets  and  System , 29 (2),  133–143. https://doi.org/10.1016/0165-0114(89)90817-5
Buckley, J. J. (1985). “Fuzzy Hierarchical Analysis”. Fuzzy Sets and System , 17 (3), 233–247. https://doi.org/10.1016/0165-0114(85)90090-9 Chang.  (1996).  “Applications  of  The  Extent  Analysis  Method  on  Fuzzy  AHP”. European Journal  of  Operational  Research , 95 (3),  649–655.  https://doi.org/10.1016/0377- 2217(95)00300-2-5
Deng,  H.  (1999).  “Multicriteria  Analysis  with  Fuzzy  Pairwise  Comparison.” International Journal of Approximate Reasoning 21 , 21 , 215–231.
Fang, C. (2011). “Modeling and Analysing Propagation Behavior in Complex Risk Network:
A Decision Support System for Project Risk Management.” ACM Journal , 52 (Decision Support System). Retrieved from https://doi.org/10.1016/j.dss.2011.10.021 Marantika, D., Erwinsyah, M. B., Hatmoko, J. U. D., & Khasani, R. R. (2017). "Analisis Risiko Investasi Proyek Kereta Cepat Jakarta-Bandung". Jurnal Karya Teknik Sipil , 6 (1), 324– 335.
Özdağoğlu, A. (2007). “Comparison of AHP and Fuzzy AHP for the Multi-Criteria Decision Making  Processes  with  Linguistic  Evaluations”. İstanbul  Ticaret  Üniversitesi  Fen Bilimleri Dergisi , 6 (11), 65-85–85. Pd T-01-2005-B. Pd T-01-2005-B - Pedoman Analisis Risiko Investasi Jalan Tol . Puslitbang Jalan dan Jembatan. Badan Penelitian dan Pengembangan. Kementerian PUPR Saaty,  T.  L.  (2004).  “Fundamentals  of  The  Analytic  Network  Process  –  Dependence  And Feedback In Decision-Making With A Single Network”. Journal of Systems Science and Systems Engineering , 13 (2), 129–157.
Suprayitno,  H.,  &  Soemitro,  R.  A.  A.  (2018).  "Preliminary  Reflexion  on  Basic  Principle  of Infrastructure  Asset  Management”. Jurnal  Manajemen  Aset  Infrastruktur  &  Fasilitas 2 (1), 1–10.
Susilo, L. J., & Kaho, V. R. (2018). Manajemen Risiko Berbasis ISO 31000:2018 ; Panduan untuk Risk Leaders dan Risk Practitioners . Gramedia. Jakarta.
Triantaphyllou, E., & Mann, S. H. (1995). “Using The Analytic Hierarchy Process For Decision Making  In  Engineering  Applications :  Some  Challenges”. International  Journal  of Industrial Engineering , 2 (1), 35–44.
Van Laarhoven, P. and Pedrycz, W. (1983). “A Fuzzy Extension of Saaty’s Priority Theory”.
Fuzzy Sets and Systems , 11 (1), 199–227. https://doi.org/10.1016/S0165-0114(83)80082- 7 Veerabathiran,  R.  (2012).  "Application  of  the  Extent  Analysis  Method  on  Fuzzy  AHP".
International  Journal  of  Engineering  Science  and  Technology  (IJEST) , 4 (07),  3472– 3480.