Volume 22 Issue 01, May 2024 P-ISSN: 1693-5047, E-ISSN: 2621-0320
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

## Risk Mitigation of Academic Information System in XYZ University
Muhammad Haris Fadhillah 1
Faculty of Science and Technology, Indonesian Cooperative University
Abstract:  Academic  information  system  (AIS)  is  an  asset that  universities  must  have  to facilitate  the  work  of  operators  and  services  to  students.  Nowadays,  there  are  several threats  faced  by  AIS  managers  related  to  data  and  information  storaged  security,  thus requiring good risk management to mitigate risks that arise in the future. This research uses the fault tree analysis (FTA) and failure mode effect analysis (FMEA) methods to mitigate risks that may occur in AIS. The results show that there are 9 potential risks with 18 risk impacts, of which 1 risk impact is categorized as high, 4 risks are categorized as medium, and  13  risks  are  categorized  as  low.  Five  risk  impacts  that  are  categorized  as  high  and medium need to be further evaluated, there are computer failure (R1), computer viruses (R2),  external  parties  breaking  into  AIS  (R7),  capacity  being  full  (R9),  and  server  failure (R11).
Keywords: Risk Mitigation, Fault Tree Analysis (FTA), Failure Mode Effect Analysis (FMEA), Information System
Article Info: Received: January 23 th , 2024 | Revised: April 17 th , 2024 | Accepted: May 27 th , 2024 DOI: 10.35129/simak.v22i01.480
1 E-mail: haris.irhamna@gmail.com (Correspondence Author)

## Mitigasi Risiko Sistem Informasi Akademik pada Universitas XYZ
Muhammad Haris Fadhillah
Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Koperasi Indonesia
Abstrak: Sistem  informasi  akademik  (SIA)  merupakan  aset  yang  wajib  dimiliki  oleh perguruan  tinggi  untuk  memudahkan  pekerjaan  operator  dan  pelayanan  kepada mahasiswa.  Saat  ini,  terdapat  beberapa  ancaman  yang  dihadapi  pengelola  SIA  yang berkaitan dengan keamanan data dan informasi yang disimpan, sehingga membutuhkan manajemen risiko yang baik untuk memitigasi risiko-risiko yang timbul di masa yang akan datang.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode fault  tree  analysis (FTA)  dan failure mode effect analysis (FMEA) untuk memitigasi risiko-risiko yang mungkin terjadi pada SIA. Hasil  penelitian  menunjukkan  terdapat  9  potensi  risiko  dengan  18  dampak  risiko,  yang aman  1  dampak  risiko  terkategori  tinggi,  4  risiko  terkategori  sedang,  dan  13  risiko terkategori rendah. Lima dampak risiko yang terkategori tinggi dan sedang perlu dievaluasi lebih lanjut yaitu komputer mati (R1), virus komputer (R2), pihak eksternal membobol SIA (R7), kapasitas yang ditampung sudah penuh (R9), dan server mati (R11).
Kata-kata  Kunci:  Mitigasi  Risiko,  Fault  Tree  Analysis  (FTA),  Failure  Mode  Effect Analysis (FMEA), Sistem Informasi

## 1.  PENDAHULUAN
Sistem informasi akademik (SIA) memiliki peran yang sangat penting dalam mengumpulkan  beberapa  data  terkait  dengan  proses  pendidikan  di  perguruan tinggi meliputi data-data dosen dan mahasiswa seperti rekapitulasi kehadiran, nilai mata kuliah, transkrip, catatan keuangan dan catatan-catatan historis mahasiswa- mahasiswa yang  telah  lulus  (Aswati et  al .,  2015;  Purwanto,  2017).  Saat ini,  SIA merupakan  suatu  aset  yang  mutlak  untuk  dimiliki  agar  dapat  mempermudah pekerjaan pihak administrasi serta memudahkan mahasiswa dalam mendapatkan pelayanan  yang  lebih  efisien  (Irawan,  2018).  Salah  satu  perguruan  tinggi  yang menerapkan SIA yang dimaksud adalah Universitas XYZ dengan nama PUSLIAT yang merupakan singkatan dari Pusat Layanan Informasi Akademik Terpadu.
Kemudahan pelayanan melalui SIA diiringi dengan kemudahan pengaksesan data dan informasi yang telah disimpan, dengan arti lain data dan informasi yang dikelola  dapat  disalahgunakan  oleh  pihak-pihak  yang  tidak  bertanggungjawab sehingga dapat mengganggu proses pekerjaan layanan akademik (Chrisanty dan Tambotoh,  2023).  Sebagai  aset  penting  bagi  perguruan  tinggi,  keamanan informasi  pada  SIA  sangat  dibutuhkan  untuk  dilindungi  dan  diamankan  untuk menjamin  ketersediaan  informasi  yang  berguna  dan  dapat  dipercaya  baik  oleh lingkungan internal maupun eksternal (Nugraha dalam Kholifah et al. , 2021). Dalam meminimalisir kejadian-kejadian tersebut, Universitas XYZ
memerlukan pencegahan-pencegahannya (mitigasi) melalui pengelolaan manajemen  risiko  yang  baik  dimulai  dari  mengidentifikasi  risiko,  menganalisis risiko,  dan  mengevaluasi  risiko  yang  mungkin  akan  terjadi  pada  SIA.  Penelitian yang berkaitan dengan mitigasi risiko pada sistem informasi telah dilakukan oleh beberapa  peneliti  dengan  metode-metode  yang  berbeda-beda,  diantaranya menggunakan  metode OCTAVE  Allegro (Supradono,  2009;  Jakaria  dan Dirgahayu, 2013; Kuntari et al. , 2018; Matondang et al. , 2018; Deva dan Jayadi, 2022), Failure  Mode  Effect  Analysis (FMEA) ,  Framework  NIST  SP  800-30 (Nurochman,  2014;  Nugraha,  2016;  Hardani  dan  Ramli,  2022) ,  Framework ISO27001, dan Framework  ISO31000 (Ramdhany  dan  Krisdiawan,  2018; Wahyuari dan Sidik, 2023). Namun, ada juga yang mengkombinasikan beberapa metode  yang  telah  disebutkan  seperti OCTAVE  Allegro dengan  FMEA  (Setyadi dan  Kusumawati,  2016;  Putri  dan  Kusumawati,  2017;  Gagas et  al., 2021),  dan OCTAVE  Allegro dengan Framework  ISO27001 (Wijayanti  2018;  Anshori et  al. ,
2019) .
Sedangkan  pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  kombinasi  dua  metode yaitu  metode  FMEA  dan fault  tree  analysis (FTA)  untuk  mengidentifikasi, menganalisis, serta mengevaluasi risiko yang terdapat pada SIA Universitas XYZ. Hingga  saat  ini  belum  ada  penelitian  yang menggunakan  FTA  untuk memitigasi risiko  sistem  informasi,  terlebih  khusus  pada  sistem  informasi  akademik.  FTA merupakan  suatu  teknik  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  risiko  yang berperan  untuk  mengidentifikasi  risiko  yang  berperan  terhadap  terjadinya kegagalan (Hanif et al. , 2015).
Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  perlu  dilakukan  penelitian  tentang  mitigasi risiko  sistem  informasi  akademik  menggunakan  metode failure  mode  effect analysis dan fault tree analysis di Universitas XYZ. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan gambaran mengenai manajemen risiko sistem informasi akademik di Universitas  XYZ  dalam  mengidentifikasi,  menganalisis,  dan  mengevaluasi  risiko dengan  menggunakan  metode  FMEA  dan  FTA  serta  untuk  mengetahui  faktor- faktor apa yang mempengaruhi pelaksanaan manajemen risiko di sistem informasi akademik. Metode FTA digunakan untuk mengidentifikasi risiko-risiko yang akan ditemukan  pada  sistem  informasi  akademik,  yang  kemudian  identifikasi  risiko- risiko tersebut akan dianalisis serta dievaluasi menggunakan FMEA.

## 2.  TINJAUAN LITERATUR

## Manajemen Risiko
Risiko adalah akibat negatif dari sebuah kejadian atau suatu keputusan yang diambil dari kehidupan sehari-hari (Pinontoan dalam Nurochman, 2014). Pendapat lain  mendefinisikan  bahwa  risiko  sebagai  kemungkinan  akan  terjadinya  akibat buruk  atau  akibat  yang  merugikan,  seperti  kemungkinan  kehilangan,  cedera, kebakaran  dan  sebagainya  (Darmawi,  2016).  Sedangkan,  menurut  ISO 31000:2018 menyatakan bahwa risiko merupakan suatu ketidakpastian yang bisa berkonotasi  negatif  maupun  positif  yang  berdampak  pada  tujuan  yang  ingin dicapai.
Sedangkan manajemen risiko merupakan suatu kegiatan yang dilaksanakan untuk  mengidentifikasi,  menganalisis,  dan  mengendalikan  risiko  yang  mungkin terjadi dalam suatu aktivitas atau kegiatan sehingga akan diperoleh efektivitas dan efisiensi  yang  lebih  tinggi  (Darmawi,  2016).  Penggunaan  sistem  informasi akademik tidak terlepas dari risiko, dikarenakan informasi merupakan suatu aset penting  yang  perlu  dijaga  kerahasiaannya  untuk  menghindari  penyalahgunaan informasi  yang  diperoleh  oleh  pihak  internal  maupun  eksternal  yang  tidak bertanggungjawab.  Oleh  sebab  itu,  maka  pengelolaan  risiko  sistem  informasi akademik diperlukan agar proses pelaksanaan layanan akademik berjalan dengan baik tanpa hambatan yang berarti.
Proses manajemen risiko menggarisbawahi sekurang-kurangnya 3 hal, yaitu identifikasi risiko, penilaian risiko, dan mengontrol serta meminimalisir risiko yang dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Proses Manajemen Risiko

## Sumber: Sandhyavitri dan Saputra (2019)

## Failure Mode Effect Analysis (FMEA)
FMEA  adalah  sebuah  teknik  rekayasa  yang  digunakan  untuk  menetapkan, mengidentifikasi,  dan  untuk  menghilangkan  kegagalan  yang  diketahui, permasalahan, error, dan sejenisnya dari sebuah sistem, desain, proses, dan atau jasa  sebelum  mencapai  konsumen  (Stamatis  dalam  Hanif et  al .,  2015).  FMEA merupakan  teknik  evaluasi  tingkat  keandalan  dari  sebuah  sistem  untuk menentukan  efek  dari  kegagalan  dari  sistem  tersebut.  Kegagalan  digolongkan berdasarkan dampak yang diberikan terhadap kesuksesan suatu misi dari sebuah sistem.  Secara  umum,  FMEA  didefinisikan  sebagai  sebuah  teknik  yang mengidentifikasi tiga hal, diantaranya:
1)  Penyebab kegagalan yang potensi dari sistem, desain produk, dan proses selama siklus hidupnya;
2)  Efek dari kegagalan tersebut; dan
3)  Tingkat kekritisan efek kegagalan terhadap fungsi sistem, desain produk, dan proses.
Adapun  langkah-langkah  dasar  pengerjaan  FMEA,  yaitu  (McDermott et  al. , 2009):
1)  Mengidentifikasi  proses  atau  produk.  Tim  yang  akan  mengidentifikasi proses  yang  akan  dianalisa,  dapat  mempertimbangkan flowchart untuk memudahkan identifikasi proses FMEA;
2)  Menganalisis  kemungkinan  setiap  potensi  mode  kegagalan  yang berpotensi dapat terjadi;
3)  Menganalisis  efek  yang  ditimbulkan  dari  terjadinya  setiap  potensi kegagalan;
4)  Menentukan peringkat dari severity (S), occurrence (O), dan detection (D) dengan skala penilaian dari 1 sampai 10;
5)  Menghitung  nilai Risk  Priority  Number (RPN)  pada  setiap  potensi  mode kegagalan dengan rumus:
RPN = S x O x D ............................................................................. (1)
6)  Membuat  daftar  prioritas  perbaikan  untuk  memperbaiki  atau  mencegah terjadinya potensi mode kegagalan; dan

## 7)  Membuat analisis usulan perbaikan.

## Fault Tree Analysis (FTA)
FTA  merupakan  suatu  teknik  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  risiko yang  berperan  terhadap  terjadinya  kegagalan  (Hanif et  al .,  2015).  Metode  ini dilakukan dengan pendekatan top-down , yang diawali dengan asumsi kegagalan dari kejadian puncak ( top event ), kemudian merinci sebab-sebab suatu top event sampai pada suatu kegagalan dasar ( root cause ).
FTA  merupakan  metode  yang  efektif  dalam  menemukan  inti  permasalahan karena  memastikan  bahwa  suatu  kejadian  yang  tidak  diinginkan  atau  kerugian yang  ditimbulkan  tidak  berasal  pada  satu  titik  kegagalan.  FTA  mengidentifikasi hubungan antara faktor penyebab dan ditampilkan dalam bentuk pohon kesalahan yang  melibatkan  gerbang  logika.  Gerbang  logika  menggambarkan  kondisi  yang memicu  terjadinya  kegagalan,  baik  kondisi  tunggal  maupun  kumpulan  dari berbagai  macam  kondisi.  Setiap  kegagalan  yang  terjadi  dapat  digambarkan  ke dalam  suatu  bentuk  pohon  analisa  kegagalan  dengan  memindahkan  komponen kegagalan  ke  dalam  bentuk  simbol  ( logic  transfer  components )  dan  FTA  (Kuo, 2007).
Sebuah fault  tree mengilustrasikan  keadaan  komponen-komponen  sistem ( basic  event )  dan  hubungan  antara basic  event dengan top  event menyatakan keterhubungan  dalam  gerbang  logika.  Adapun  langkah-langkah  FTA  sebagai berikut:
1)  Identifikasi top  level  event .  Pada  tahap  ini  diidentifikasi  jenis  kerusakan yang  terjadi  ( undesired  event )  untuk  mengidentifikasi  kesalahan  sistem. Pemahaman  tentang  sistem  dilakukan  dengan  mempelajari  semua informasi tentang sistem dan ruang lingkupnya;
2)  Membuat  diagram  pohon  kesalahan.  Diagram  pohon  kesalahan menunjukkan bagaimana top level events bisa muncul pada jaringan;
3)  Menganalisa pohon kesalahan. Analisa pohon kesalahan digunakan untuk memperoleh  informasi  yang  jelas  dari  suatu  sistem  dan  perbaikan  yang diperlukan.

## 3.  METODE PENELITIAN

## Metode Penelitian yang Digunakan
Metode  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  metode  studi kasus,  dengan menggunakan  pendekatan  khusus  dan mendalam melalui  teknik wawancara kepada orang yang bersangkutan.

## Data yang Diperlukan
Data  yang  diperlukan  dalam  penelitian  ini  yaitu  data  yang  bisa menggambarkan  masalah  hingga  mendapatkan  gambaran  objek  penelitian. Adapun jenis data yang diperlukan dalam penelitian ini yaitu:
1)  Data  primer,  yaitu  data  yang  diperoleh  secara  langsung  dengan  cara berkomunikasi langsung dengan narasumber yang berhubungan dengan penelitian; dan
2)  Data  sekunder,  yaitu  data  yang  diperoleh  secara  tidak  langsung  seperti publikasi ilmiah, buku, dan laporan-laporan.

## Sumber Data dan Teknik Pengumpulan Data
Sumber data yang diperlukan pada penelitian ini, diantaranya:
1)  Informan, yaitu orang yang memberikan informasi terkait orang lain atau keadaan  tertentu.  Informan  pada  penelitian  ini  adalah  pengelola  SIA, operator SIA, dan mahasiswa selaku user SIA Universitas XYZ;
2)  Lembaga, yaitu suatu organisasi yang mengumpulkan, menyimpan, dan menyediakan data, yaitu Universitas XYZ.
Sedangkan teknik pengumpulan data dilakukan dengan cara sebagai berikut:
1)  Wawancara,  yang  dilakukan  secara  terstruktur  maupun  tidak  terstruktur kepada  informan  melalui  tatap  muka  maupun  menggunakan  jaringan komunikasi.
2)  Studi  pustaka,  merupakan  teknik  pengumpulan  data  dengan  cara mempelajari  literatur-literatur  yang  berhubungan  dengan  masalah  yang diteliti.

## Analisis Data
Setelah  mendapatkan  data  dan  informasi,  maka  langkah  selanjutnya  yaitu mengolah  data  dan  informasi  agar  menjadi  data  yang  valid  dan  akurat.  Secara ringkas, rancangan analisis data akan disajikan dalam Gambar 2.

## Gambar 2. Rancangan Analisis Data Penelitian
Sumber: diolah Peneliti (2024)
Sedangkan ranalisis data secara sistematis akan dijabarkan sebagai berikut:
1)  Mengidentifikasi  Risiko  yang  mungkin  akan  Terjadi  pada  Sistem Informasi Akademik (SIA) di Universitas XYZ
Identifikasi risiko pada SIA akan dilakukan terlebih dahulu dengan metode fault  tree  analysis (FTA)  agar  dapat  memperoleh  gambaran  yang  jelas mengenai masalah-masalah yang mungkin akan terjadi berdasarkan hasil wawancara  yang  telah  dilakukan  kepada  pengelola,  operator,  dan mahasiswa selaku pengguna SIA.
2)  Menganalisis  dan  Menilai  Risiko-risiko  yang  mungkin  akan  Terjadi pada SIA Berdasarkan Risiko yang telah Teridentifikasi Setelah mengidentifikasi risiko dengan FTA, kemudian melakukan analisis dan penilaian risiko-risiko yang telah teridentifikasi menggunakan metode failure mode effect analysis (FMEA), dengan cara menentukan peringkat dari severity (S), occurrence (O), dan detection (D) dengan skala penilaian dari 1 sampai 10 guna menentukan nilai risk priority number (RPN) dengan rumus:
RPN = S x O x D ......................................................................... (2)
Kriteria  skala  peringkat severity , occurrence ,  dan detection secara berurutan akan dirincikan pada tabel 1 sampai dengan tabel 3.

## Tabel 1. Skala Peringkat Severity (S)
Dampak Kriteria Severity (S) Peringkat Bahaya, Kegagalan terjadi tanpa ada peringatan -  Tidak sesuai dengan peraturan pemerintah -  Menghentikan pengoperasian sistem produksi atau layanan jasa 10 Serius, Kegagalan terjadi dengan peringatan -  Tidak sesuai dengan peraturan pemerintah -  Menghasilkan produk atau hasil jasa yang membahayakan konsumen 9 Ekstrem -  Mengganggu kelancaran sistem produksi atau layanan jasa -  Produk tidak dapat dioperasikan (100% scrap ) atau hasil jasa sangat tidak memuaskan (0% tingkat kepuasan) 8 Mayor -  Sedikit mengganggu kelancaran proses produksi atau layanan jasa -  Kinerja produk tidak sempurna tetapi masih bisa difungsikan atau hasil jasa tidak cukup memuaskan tetapi masih bisa diterima konsumen 7 Signifikan -  Kinerja produk menurun karena beberapa fungsi tertentu mungkin tidak beroperasi atau kinerja hasil jasa menurun karena fungsi kenyamanan tidak terpenuhi 6 Sedang -  Kinerja produk atau hasil jasa menurun tetapi masih bisa diperbaiki 5 Rendah -  Kinerja produk atau hasil jasa menurun tetapi tidak memerlukan perbaikan 4 Kecil -  Dampak kecil terhadap sistem produksi atau layanan jasa atau kinerja produk atau hasil jasa – masih ada keluhan dari beberapa konsumen 3 Sangat Kecil -  Dampak sangat kecil terhadap sistem produksi atau layanan jasa atau kinerja produk atau hasil jasa – masih ada keluhan hanya dari konsumen tertentu 2 Tidak ada dampak -  Tidak ada dampak terhadap sistem produksi atau layanan jasa maupun produk atau hasil jasa 1
Sumber: dimodifikasi dari Alijoyo et al. (2021)

## Tabel 2. Skala Peringkat Occurrence (O)
Peluang Terjadi Kegagalan Tingkat Kemungkinan Kegagalan Peringkat Sangat tinggi dan ekstrem; kegagalan hampir tak terhindarkan 1 dari 2 Kemungkinan 10 Sangat tinggi; kegagalan berhubungan dengan proses yang gagal sebelumnya 1 dari 3 kemungkinan 9 Tinggi; kegagalan terus berulang 1 dari 8 kemungkinan 8 Relatif tinggi 1 dari 20 kemungkinan 7 Sedang cenderung tinggi 1 dari 80 kemungkinan 6 Sedang 1 dari 400 kemungkinan 5 Relatif rendah 1 dari 2.000 kemungkinan 4 Rendah 1 dari 15.000 kemungkinan 3 Sangat rendah 1 dari 150.000 kemungkinan 2 Hampir tidak mungkin terjadi kegagalan 1 dari 1.500.000 kemungkinan 1 Sumber: dimodifikasi dari Alijoyo et al. (2021)

## Tabel 3. Skala Peringkat Detect (D)
Kemungkinan Kegagalan Terdeteksi Kriteria Detect (D) Peringkat Hampir mustahil Tidak ada kendali untuk mendeteksi potensi kegagalan 10 Sangat kecil Terdapat sangat sedikit kendali untuk mendeteksi potensi kegagalan 9 Kecil Terdapat sedikit terdapat kendali untuk mendeteksi potensi kegagalan 8 Sangat rendah Terdapat kendali tetapi sangat rendah kemampuannya untuk mendeteksi potensi kegagalan 7 Rendah Terdapat kendali tetapi rendah kemampuannya untuk mendeteksi potensi kegagalan 6 Sedang Terdapat kendali yang memiliki kemampuan sedang/cukup untuk mendeteksi potensi kegagalan 5 Agak tinggi Terdapat kendali yang memiliki kemampuan sedang cenderung tinggi untuk mendeteksi potensi kegagalan 4 Tinggi Terdapat kendali yang memiliki kemampuan tinggi untuk mendeteksi potensi kegagalan 3 Sangat tinggi Terdapat kendali yang memiliki kemampuan sangat tinggi untuk mendeteksi potensi kegagalan 2 Hampir pasti Kendali hampir pasti dapat mendeteksi potensi kegagalan 1 Sumber: dimodifikasi dari Alijoyo et al., (2021)
Setelah  menentukan  peringkat  dari severity,  occurrence, dan detect, maka akan dilakukan perhitungan RPN seperti yang telah dijabarkan. Hasil perhitungan RPN akan disesuaikan dengan kriteria yang tersaji pada tabel 4.
Tabel 4. Kriteria RPN RPN Kategori Kekritisan 501 – 1.000 Tinggi 251 – 500 Sedang 1 – 250 Rendah Sumber: Alijoyo et al. (2021)

## 3)  Mengevaluasi Risiko-risiko yang Mungkin akan Terjadi pada SIA
Evaluasi  risiko  dilakukan  berdasarkan  hasil  RPN  yang  telah  diperoleh. Risiko-risiko  yang  akan  dievaluasi  adalah  risiko-risiko  yang  termasuk dalam  kategori  tinggi  dan  sedang,  sehingga  risiko  yang  dikategorikan rendah  akan  dieliminasi  untuk  mempermudah  menentukan  prioritas penanganan dan kendali untuk setiap potensi kegagalan.
4)  Mitigasi Risiko-risiko yang Mungkin akan Terjadi pada SIA. Mitigasi  risiko  berisikan  strategi  penanganan  dan  rekomendasi  tindakan risiko  untuk  mengelola  risiko  yang  akan  terjadi  berdasarkan  hasil  dari identifikasi,  analisis,  dan  evaluasi  risiko  yang  telah  ditentukan sebelumnya.

## 4.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## Identifikasi Risiko Sistem Informasi Akademik di Universitas XYZ
Identifikasi risiko bertujuan untuk menemukan, mengenali, dan mendeskripsikan kemungkinan risiko yang dapat mengakibatkan hambatan pada pengoperasian  SIA.  Identifikasi  risiko  diperoleh  dengan  cara  melakukan wawancara terhadap pengelola, operator, dan mahasiswa sebagai pengguna SIA mengenai risiko yang berdampak negatif terhadap penggunaan SIA.
Setelah  mengidentifikasi  identifikasi  risiko  yang  berpotensi  pada  kegagalan pengelolaan sistem informasi akademik, ditemukan beberapa potensi kegagalan sebagai berikut:
1)  Kehilangan/ kerusakan data;
2)  Duplikasi data;
3)  Pencurian data;
4)  Perubahan tampilan sistem informasi akademik (UI/UX);
5)  Database overload;
6)  SIA tidak dapat diakses;
7)  Akun super admin tidak dapat diakses;
8)  Kualitas operator; dan
9)  Kejadian tidak terduga.
Berdasarkan beberapa potensi kegagalan diatas, maka ditelusuri lebih dalam beberapa faktor yang menyebabkan hal tersebut dengan menggunakan fault tree analysis (FTA) yang dapat dilihat pada gambar 3 .
Gambar 3. Fault Tree Analysis

## Analisis dan Evaluasi Risiko Sistem Informasi Akademik di Universitas XYZ
Analisis risiko dilakukan dengan cara menghitung nilai Risk Priority Number (RPN).  Sebelum  menghitung  RPN,  ditentukan  terlebih  dahulu  ranking  untuk severity (S), occurrence (O), dan detect (D) berdasarkan wawancara yang telah dilakukan dengan informan. Tabel 5 berikut menyajikan hasil perhitungan RPN.
Tabel 5. Perhitungan RPN Potensi Risiko Dampak Risiko Kode S O D RPN Kategori Kehilangan/kerusakan data Komputer mati R1 8 5 7 280 Sedang Virus komputer R2 10 7 8 560 Tinggi Human error R3 5 2 4 40 Rendah Duplikasi data Kesalahan sistem R4 5 6 5 150 Rendah Operator double-input R5 3 4 3 36 Rendah Pencurian data Penggunaan data dari mantan pengelola SIA R6 6 5 6 180 Rendah Pihak eksternal membobol SIA R7 10 6 8 480 Sedang Perubahan tampilan SIA (UI/UX) Misinformasi perubahan tampilan UI/UX SIA antara pengelola dengan pengguna SIA R8 2 2 1 4 Rendah Database overload Kapasitas yang ditampung sudah penuh R9 8 8 5 320 Sedang Beban kerja server terlalu tinggi R10 7 4 5 140 Rendah Sistem informasi akademik tidak dapat diakses Server mati R11 8 6 8 384 Sedang Belum bayar hosting R12 8 3 2 48 Rendah Gangguan jaringan internet R13 6 4 5 120 Rendah Akun super admin tidak dapat diakses Lupa kata sandi R14 5 3 7 105 Rendah Pemegang akun super admin pindah unit atau tempat kerja R15 8 1 9 72 Rendah Kualitas operator Ketergantungan pada operator yang mahir R16 6 7 4 168 Rendah Kejadian tidak terduga Kebakaran R17 10 2 8 160 Rendah Bencana alam R18 10 2 10 200 Rendah
Sumber: Data diolah peneliti (2024)
Berdasarkan  perhitungan  pada  tabel  5,  diperoleh  beberapa  risiko  SIA  yang perlu  dievaluasi  lebih  lanjut  yaitu  risiko  yang  terkategori  sedang  dan  tinggi diantaranya komputer mati (R1), virus komputer (R2), pihak eksternal membobol SIA (R7), kapasitas yang ditampung sudah penuh (R9), dan server mati (R11).

## Mitigasi Risiko Sistem Informasi Akademik di Universitas XYZ
Pada hasil analisis sebelumnya, terdapat empat risiko yang menjadi perhatian khusus  diantaranya  komputer  mati  (R1),  virus  komputer  (R2),  pihak  eksternal membobol SIA (R7), kapasitas yang ditampung sudah penuh (R9), dan server mati (R11).  Menurut  informan,  keempat  risiko  tersebut  diyakini  sangat  mengganggu proses  pengoperasian  sistem  informasi  akademik  di  Universitas  XYZ,  sehingga diperlukan beberapa upaya-upaya mitigasi risiko dalam bentuk rekomendasi yang akan dijelaskan pada tabel 6.
Tabel 6. Mitigasi Risiko Sistem Informasi Akademik Universitas XYZ
Kode Dampak Risiko RPN Kategori Rekomendasi Penanganan R1 Komputer mati 280 Sedang 1.  Menginstall listrik cadangan khusus untuk ruang server; 2.  Menjadwalkan pemeliharaan (maintenance) secara rutin untuk hardware, AC, dan perangkat lainnya pada ruang server, minimal 1 bulan sekali; 3.  Melakukan manajemen kabel yang tertata rapi untuk menghindari korsleting dari kabel. R2 Virus komputer 560 Tinggi 1.  Meningkatkan keamanan komputer dan server melalui program anti- virus tertentu; 2.  Membatasi url-url yang bisa diakses pada komputer server; 3.  Memperbaharui tingkat keamanan sistem informasi akademik dengan bahasa-bahasa pemrograman terkini. R7 Pihak eksternal membobol SIA 480 Sedang 1.  Memperbaharui tingkat keamanan sistem informasi akademik dengan bahasa-bahasa pemrograman terkini; 2.  Melakukan pergantian kata sandi secara rutin, minimal 1 bulan sekali. R9 Kapasitas yang ditampung sudah penuh 320 Sedang 1.  Menggunakan penyimpanan cloud; 2.  Mengatur kapasitas file unggahan tertentu seminimal mungkin; 3.  Membatasi format file unggahan dengan format tertentu seperti pdf dan csv . R11 Server mati 384 Sedang 1.  Menginstall listrik cadangan khusus untuk ruang server; 2.  Menjadwalkan pemeliharaan (maintenance) secara rutin untuk hardware, AC, dan perangkat
lainnya pada ruang server, minimal 1 bulan sekali; 3.  Melakukan manajemen kabel yang tertata rapi untuk menghindari korsleting dari kabel.
Sumber: Data diolah peneliti (2024)

## 5.  KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  diuraikan,  maka  ditariklah beberapa kesimpulan, sebagai berikut:
1)  Risiko-risiko  yang  teridentifikasi  berdasarkan fault  tree  analysis yaitu  9 potensi risiko diantaranya yaitu kehilangan/kerusakan data, duplikasi data, pencurian data, perubahan tampilan sistem informasi akademik (UI/UX), database overload, SIA tidak dapat diakses, akun super admin tidak dapat diakses,  kualitas  operator,  dan  kejadian  tidak  terduga.  Sedangkan  18 dampak  risiko  diantaranya  yaitu  komputer  mati,  virus  komputer, human error, kesalahan  sistem,  operator double-input, penggunaan  data  dari mantan  pengelola  SIA,  pihak  eksternal  membobol  SIA,  misinformasi perubahan tampilan UI/UX SIA antara pengelola dengan pengguna SIA, kapasitas yang ditampung sudah penuh, beban kerja server terlalu tinggi, server mati,  belum  bayar  hosting,  gangguan  jaringan  internet,  lupa  kata sandi,  pemegang  akun  super  admin  pindah  unit  atau  tempat  kerja, ketergantungan pada operator yang mahir, kebakaran, dan bencana alam;
2)  Analisis risiko berdasarkan hasil RPN menunjukkan terdapat 1 risiko yang terkategori  tinggi,  4  risiko  yang  terkategori  sedang,  dan  13  risiko  yang terkategori rendah;
3)  Berdasarkan analisis risiko, terdapat 5 risiko yang harus dievaluasi lebih lanjut diantaranya R1, R2, R7, R9, dan R11;
4)  Rekomendasi  penanganan  yang  telah  diberikan  secara  garis  besar menunjukkan bahwa Universitas XYZ harus lebih memperhatikan kondisi ruang server untuk menjaga keberlangsungan sistem informasi akademik sebagai aset yang strategis.
Berdasarkan  beberapa  kesimpulan  di  atas,  saran  rekomendasi  yang bermanfaat untuk digunakan dalam memitigasi risiko sistem informasi akademik di Universitas XYZ, sebagai berikut:
1)  Perlunya pembuatan dokumentasi penilaian, evaluasi, dan mitigasi risiko untuk mengantisipasi berbagai ancaman risiko yang memberikan dampak negatif bagi pengelola SIA Universitas XYZ;
2)  Pemahaman pengelola dan operator akan risiko yang mengancam sistem informasi  akademik  yang  tidak  terbatas  dengan  infrastruktur  SI,  tetapi memerlukan pemahaman teknis yang lain dalam bidang IT;
3)  Diperlukan  penelitian  lebih  lanjut  mengenai  manajemen  risiko,  seperti perilaku pengguna SIA dalam mengantisipasi ancaman risiko.

## DAFTAR PUSTAKA

## Jurnal/Buku:
Alijoyo,  A.,  Wijaya,  B.,  dan  Jacob,  I.  (2021).  Failure  Mode  Effect  Analysis. 31 Teknik  Penilaian  Risiko  Berbasis  ISO  31010 .  Bandung:  Center  for  Risk Management & Sustainability (CRMS).
Anshori,  F.  A.,  Suprapto,  dan  Perdanakusuma,  A,  R.  (2019).  Perencanaan Keamanan  Informasi  Berdasarkan  Analisis  Risiko  Teknologi  Informasi Menggunakan  Metode  OCTAVE  dan  ISO  27001  (Studi  Kasus  Bidang  IT Kepolisian Daerah Banten). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 3(2), 1701 –1707.
Aswati,  S.,  Mulyani,  N.,  Siagian,  Y.,  dan  Syah,  A.  Z.  (2015).  Peranan  Sistem Informasi  dalam  Perguruan  Tinggi. Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Informasi, 1(2), 79 –86.
Chrisanty,  T.  W.,  dan  Tambotoh,  J.  (2023).  Analisis  Manajemen  Risiko  Sistem Informasi Menggunakan ISO 31000:2018 di PT. XYZ. ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi, 5(2), 371 –380. https://doi.org/10.31849/zn.v5i2.13198
Darmawi, H. (2016). Manajemen Risiko . Jakarta: Bumi Aksara.
Deva, B. S., dan Jayadi, R. (2022). Analisis Risiko dan Keamanan Informasi pada Sebuah  Perusahaan  System  Integrator  Menggunakan  Metode  Octave Allegro. Jurnal Teknologi dan Informasi, 12(2), 106 –17.
https://doi.org/10.34010/jati.v12i2.6829
Gagas, R. J., Syah, I. dan Febryanto, F. (2021). Analisis, Evaluasi, dan Mitigasi Risiko  Aset  Teknologi  Informasi  Menggunakan  Framework  OCTAVE  dan FMEA  (Studi  Kasus:  Unit  Pengelola  Teknis  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi  Universitas  XYZ). Jurnal  Khatulistiwa  Informatika, 9(2). https://doi.org/10.31294/jki.v9i2.11368
Hanif,  R.  Y.,  Rukmi,  H.  S.,  dan  Susanty,  S.  (2015).  Perbaikan  Kualitas  Produk Keraton  Luxury  di  PT.  X  dengan  Menggunakan  Metode  Failure  Mode  and Effect Analysis (FMEA) dan Fault Tree Analysis (FTA). Reka Integra, Jurnal Online Teknik Industri, 3(3), 137 –147.
Hardani, M. S., dan Ramli, K. (2022). Perancangan Manajemen Risiko Keamanan Sistem  Informasi  Manajemen  Sumber  Daya  dan  Perangkat  Pos  dan Informatika  (SIMS)  Menggunakan  Metode  NIST  800-30. JURIKOM  (Jurnal Riset Komputer), 9(3), 591-599. http://dx.doi.org/10.30865/jurikom.v9i3.4181
Irawan,  I.  (2018).  Pengembangan  Sistem  Informasi  Akademik  Universitas Pahlawan  Tuanku  Tambusai  Riau. JURNAL  TEKNOLOGI  DAN  OPEN SOURCE, 1(2), 55 –66. https://dx.doi.org/10.36378/jtos.v1i2.21
Jakaria, D. A., dan Dirgahayu, R. T. (2013). Manajemen Risiko Sistem Informasi Akademik  pada  Perguruan  Tinggi  Menggunakan  Metoda  Octave  Allegro. Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi  (SNATI)  2013 .  Yogyakarta: Universitas Islam Indonesia Yogyakarta.
Kholifah  K.,  Putra,  R.  A.,  dan  Nopriani,  F.  (2021).  Analisis  Penilaian  Risiko Terhadap  Penggunaan  Sistem  Informasi  Akademik  Pada  Universitas Muhammadiyah Palembang Menggunakan Metode Octave Allegro. Journal of Computer and Information Systems Ampera , 2(1), 28 –42.
https://doi.org/10.51519/journalcisa.v2i1.58
Kuntari,  N.  L.,  Chrisnanto,  Y.  H.,  dan  Hadiana,  A.  I.  (2018).  Manajemen  Risiko Sistem Informasi di Universitas Jenderal Achmad Yani Menggunakan Metode Octave  Allegro.  T eknologi  Informasi  dan  Geospasial  di  Era  Masyarakat Ekonomi ASEAN . Vol. 1, 551-559. Bogor: Teknik Informatika Universitas Ibn Khaldun Bogor.
Kuo,  C.  (2007). Safety  Management  and  Its  Maritime  Application .  Nautical Institute.
Matondang,  N.,  Isnainiyah,  I.  N.,  dan  Muliawati,  A.  (2018).  Analisis  Manajemen Risiko  Keamanan  Data  Sistem  Informasi  (Studi  Kasus:  RSUD  XYZ). Jurnal RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi), 2(1),  282 –287. https://doi.org/10.29207/resti.v2i1.96
McDermott,  R.  E.,  Mikulak,  R.  J.,  dan  Beauregard,  M.  R.  (2009). The  Basics  of FMEA 2nd Edition . New York: Taylor and Francis Group.
Nugraha, U. (2016). Manajemen Risiko Sistem Informasi pada Perguruan Tinggi Menggunakan  Kerangka  Kerja  NIST  SP  800-30.  Seminar  Nasional Telekomunikasi  dan  Informatika  (SELISIK  2016),  121-126.  Bandung: Universitas Pasundan.
Nurochman, A. (2014). Manajemen Risiko Sistem Informasi Perpustakaan (Studi Kasus di Perpustakaan Universitas Gadjah Mada Yogyakarta). Berkala Ilmu Perpustakaan dan Informasi, 10(2), 1 –13. https://doi.org/10.22146/bip.8830
Purwanto, R. (2017). Penerapan Sistem Informasi Akademik (SIA) sebagai Upaya Peningkatan  Efektifitas  dan  Efisiensi  Pengelolaan  Akademik  Sekolah. JTT (Jurnal Teknologi Terapan) , 3(2), 24-31. https://doi.org/10.31884/jtt.v3i2.58
Putri,  A.  H.,  dan  Kusumawati,  Y.  (2017).  Strategi  Mitigasi  Risiko  Aset  Kritis Teknologi Informasi Menggunakan Metode Octave Dan FMEA. Techno.Com, 16(4), 367 –377. https://doi.org/10.33633/tc.v16i4.1484
Ramdhany,  T.,  dan  Krisdiawan,  R.  A.  (2018).  Analisis  Risiko  Sistem  Informasi Penjualan  Berbasis  ISO  31000  -  Risk  Management  Di  PT.  Remaja Rosdakarya. Jurnal  Teknologi  &  Manajemen  Informatika, 3(1),  1 –7. https://doi.org/10.25134/jejaring.v3i1.1220
Sandhyavitri,  A.,  dan  Saputra,  N.  (2013).  Analisis  Risiko  Jalan  Tol  Tahap  Pra Konstruksi  (Studi  Kasus  Jalan  Tol  Pekan  Baru-Dumai). Jurnal  Teknik  Sipil, 9(1), 1 –19. http://dx.doi.org/10.28932/jts.v9i1.1366
Setyadi,  G.,  dan  Kusumawati,  Y.  (2016).  Mitigasi  Risiko  Aset  Dan  Komponen Teknologi Informasi Berdasarkan Kerangka Kerja OCTAVE Dan FMEA Pada Universitas Dian Nuswantoro. JOINS (Journal of Information System), 1(1), 1 – 10. https://doi.org/10.33633/joins.v1i01.1167
Supradono,  B.  (2009).  Manajemen  Risiko  Keamanan  Informasi  dengan Menggunakan  Metode  OCTAVE  (Operationally  Critical  Threat,  Asset,  and Vulnerability Evaluation). Media Elektrika , 2(1), 4 –8.
https://doi.org/10.26714/me.v2i1.480
Wahyuari  W.,  dan  Sidik,  S.  (2023).  Manajemen  Risiko  Sistem  Informasi  Ujian Secara Daring Di Sekolah Tinggi Manajemen Asuransi Trisakti. Jurnal Green Growth dan Manajemen Lingkungan, 12(1), 84 –97.
https://doi.org/10.21009/10.21009/jgg.v12i1.06
Wijayanti, R. R. (2018). Implementasi OCTAVE-S dan Standar Pengendalian ISO 27001:2013  pada  Manajemen  Risiko  Sistem  Informasi  Perguruan  Tinggi. PETIR , 11(2), 221 –233. https://doi.org/10.33322/petir.v11i2.351