Abstrak — Kebocoran pipeline menjadi masalah besar dalam proses pendistribusian minyak karena fenomena ini memberikan dampak  yang  besar.  Kent  Muhlbauer  (2004)  menyebutkan  ada empat  faktor  utama  yang  menyebabkan  kebocoran  pipa,  yaitu third  party  damage  index,  design  index,  corrosion  index, dan incorrect  operation  index . Third  party  damage  index dipengaruhi oleh minimum depth of cover, above ground facilities, line locating, public  education  programs ,  dan ROW  condition . Atmospheric indicators,  internal  corossion ,  dan fluid  characteristic digunakan untuk  menggambarkan corrosion  index . Design  index dijelaskan oleh faktor safety indicators, fatigue , dan surge potential . Incorrect operation  index dipengaruhi  oleh operation dan maintenance . Manajemen  risiko  terdiri  dari  identifikasi,  evaluasi,  dan pengelolaan. Confirmatory  Factor  Analysis (CFA)  digunakan dalam  identifikasi  risiko  untuk  menemukan  variabel  yang signifikan dari faktor kebocoran pipa. Semua variabel signifikan untuk kasus ini dan ditemukan hubungan antarvariabel. Dengan menggunakan Analytical  Network  Process (ANP),  bobot  faktor digunakan  untuk  mengevaluasi  risiko  dengan  matriks  risiko. Berdasarkan  hasil  pengukuran  dan  evaluasi  risiko  ditemukan bahwa tingkat risiko pipa dalam keadaan sedang, dimana faktor internal corrosion memiliki bobot tertinggi. Dengan metode Risk Based  Inspection (RBI)  dirumuskan  strategi  pemeliharaan berupa intelligent  pigging,  pigging,  injection  chemical  inhibitor, dan injection chemical biocide sehingga diperlukan biaya sebesar $157,670 per tahun untuk melakukan upaya preventif tersebut.
Kata  kunci — ANP,  CFA,  kebocoran  pipeline,  manajemen  risiko, RBI

## I. PENDAHULUAN
EBOCORAN
pipeline penyalur
menjadi
permasalahan  utama  dalam  proses  penyaluran minyak  karena  fenomena  tersebut  memberikan dampak  yang  besar,  seperti  kerugian  material, terhentinya operasi, terjadi pencemaran lingkungan, berhentinya  proses  distribusi  ke  konsumen,  citra  perusahaan yang rusak, dan masa pemulihan yang lama. PT. X merupakan salah  satu  perusahaan  energi  terbesar  di  Indonesia  yang bergerak  dalam  aspek  industri  minyak  dan  gas,  termasuk eksplorasi  dan  produksi.    PT.  X  beroperasi  di  13  lapangan  di Kalimantan  Timur  dan  1  lapangan  di  Teluk  Makasar,  dengan luas  daerah  operasi  mencapai  6,6  juta  are  atau  27.000  km 2 . Sebagai perusahaan dengan produksi minyak yang besar, yaitu 3.102.500    barrel  tiap  tahun,  perusahaan  perlu  melakukan
upaya  manajemen  risiko  untuk  mengurangi  terjadinya dampak/risiko akibat kebocoran pipeline .
Kent  Muhlbauer  menyebutkan  ada  4  faktor  utama penyebab  kebocoran pipeline [1].  Diantaranya  adalah  faktor adanya pihak ketiga (third party damage index ), faktor desain pipeline ( design  index ),  faktor  korosi  ( corrosion  index ),  dan kegagalan  operasi  ( incorrect  operation  index ).  Penentuan variabel  dalam  penelitian  ini  juga  mengacu  pada  penelitian sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  [2].  Penelitian  tersebut menggunakan  model  yang  dirumuskan  oleh  Kent  Muhlbauer dengan  variabel  indikator  dari  tiap  variabel  laten  berupa minimum depth of cover , above ground facilities , line locating , public  education  program ,  dan row  condition sebagai indikator  dari  variabel third  party  damage  index. Indikator atmospheric,  internal  corossion ,  dan fluid  characteristic digunakan untuk menjelaskan variabel corrosion index . design index dijelaskan  oleh  indikator safety  factor,  fatique, dan surge  potential, sedangkan incorrect  operation  index dijelaskan oleh indikator operation dan maintenance . Dalam  proses  penentuan  nilai  ( score )  dari  risiko kebocoran pipeline diperlukan  bobot  dari  tiap-tiap  faktor. Selama  ini di PT. X, pembobotan faktor penyebab kebocoran pipeline selama  ini  masih  menggunakan  bobot  yang  diatur oleh manager pemeliharaan pipeline . Hal ini mengindikasikan hasil tingkat risiko pemeliharaan yang relatif bersifat subjektif. Penelitian  ini  menggunakan Analytical  Network  Process (ANP) untuk menentukan bobot penyebab kebocoran pipeline. Metode  ini  merupakan  penyempurnaan  dari  penelitian sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  [3]  dan  [4]  yang menggunakan AHP.
Straategi  pemeliharaan  ditentukan  berdasarkan  metode Risk  Based  Inspection (RBI)  dengan  mengacu  pada  faktor penyebab  kebocoran pipeline yang  dirumuskan  oleh  Kent Muhlbauer  [1].  Indikator-indikator  yang  digunakan  dalam menjelaskan variabel dimodifikasi dengan hasil penelitian dari Darmapala  dan  Moses  L.  Singgih  [2].  Pada  awal  penelitian dilakukan Confirmatory  Factor  Analysis untuk  mengetahui apakah  faktor  dan  indikator  yang  digunakan  reliabel  untuk diterapkan di PT. X. Setelah didapatkan indikator  yang  valid, dilakukan  perhitungan  bobot  faktor  dengan  menggunakan ANP.  Bobot  faktor  digunakan  untuk  menghitung  nilai  risiko. Nilai risiko divisualisasikan dalam bentuk matriks risiko untuk memudahkan peneliti dalam mengukur tingkat risiko pipeline . Dengan demikian, peneliti dapat  membantu pihak perusahaan

## Manajemen Risiko pada Penentuan Strategi Pemeliharaan Berdasarkan Faktor-Faktor Penyebab Kebocoran Pipeline Sebagai Upaya Mitigasi Risiko Di Pt. X
Whilda Kamila Sari dan Drs. Haryono
Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 IndonesiaEmail
e-mail : haryono@statistika.its.ac.id
K
untuk  merancang  strategi  pemeliharaan  berdasarkan  tingkat risiko guna mencegah terjadinya kebocoran pipeline .

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Asumsi Multivariat Normal
Pengujian ini dapat dilakukan dengan langkah menghitung
nilai koefisien korelasi kemudian membandingkan nilai koefisien korelasi tersebut dengan tabel Critical  Point  for  the  Q-Q  Plot  Correlation  Coefficient  Test for Normality .
Hipotesis  yang  digunakan  dalam  pengujian  adalah sebagai berikut.
H 0 : Data berdistribusi normal multivariat H 1 : Data tidak berdistribusi normal multivariat Statistik uji yang digunakan adalah sebagai berikut.
            1 2 2 1 1 ( ) ( ) n j j j Q n n j j j j x x q q r x x q q            dengan   2 = j j x d (1)
Daerah  Kritis  :  Tolak  H 0 jika , Q n r r   dimana Q r
adalah  koefisien  korelasi  antara 2 j d ( square  distance) dan , 1 2
c p j q n       
  ( quantil  Chi-Square )  sedangkan , n r  merupakan
nilai  kritis  untuk  uji  koefisien  korelasi  normalitas Q-Q  plot dengan level signifikan tertentu. [5]

## B. Confirmatory Factor Analysis
Pada First-Order  Confirmatory  Factor  Analysis suatu variabel  laten  diukur  berdasarkan  beberapa  indikator  yang dapat  diukur  secara  langsung.  Persamaan  2.7  menunjukkan model umum First-Order CFA [2] + x X = Λ ξ δ (2)
dengan,
X merupakan  vektor  bagi  variabel  indikator,  berukuran
×1 q x Λ ( lambda  x ),  merupakan  matriks  bagi  faktor loading
( )  atau koefisien yang menunjukkan hubungan i x
dengan i  , berukuran q n   ( ksi ),  merupakan  vektor  bagi  variabel  laten, berukuran
1 n 
 ( delta ), merupakan vektor bagi kesalahan pengukuran variabel indikator, berukuran ×1 q .
Asumsi  yang  mengikuti  Persamaan  2.7  adalah  rata-rata kesalahan pengukuran sama dengan 0,
0 ) (   E serta antara  dan  tidak  berkorelasi, 0 ) ( '   E .  Ketika X diukur sebagai  simpangan  baku  dari  masing-masing  rata-ratanya, maka matriks kovarians dari X ditulis sebagai fungsi  dan direpresentasi  sebagai ) (   adalah  sebagai  berikut  (Bollen, 1989).  Adapun  model First-Order CFA  ditunjukkan  pada Gambar 1, dengan ilustrasi q = 6.
1  2  3  4  5  6  62 x  52 x  42 x  31 x  21 x  11 x  2  4 x 5 x 6 x 1  1 x 2 x 3 x Gambar 1 First-Order CFA             = = ( ) ( ) [( )( )] ( ) 0 T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T E E E E E E E E E            
           x x x x x x x x δ δ Λ ξξ Λ δξ Λ Λ ξδ δδ Λ ξξ Λ δ XX Λ ξ δ ξ Λ δ Θ ξ Λ Λ ξδ δδ Λ ξξ Λ
Φ δδ Θ Λ ξξ Λ Λ Λ x x x x x x x x (3)
dimana Φ ( phi ) adalah  matrik  kovarians antar variabel laten ξ berukuran n n  dan δ Θ adalah  matriks  kovarians  untuk error pengukuran δ berukuran q q  . First-Order CFA,  ditentukan  oleh  lima  elemen,  yaitu: variabel  laten  ( ξ ),  variabel  yang  diukur  atau  biasa  disebut variabel  indikator ( ) x , loading  factor ( λ )  pada  setiap indikator, hubungan konstruk )  , dan kesalahan pengukuran  untuk  setiap  indikator  ( δ ).  Jika  model  pada Gambar  2.1  diterjemahkan  ke  dalam  bentuk  matriks,  maka model tersebut menjadi seperti berikut.
1 11 1
2 21
2 1 3 31 3 4 42 4 5 52 5 2 6 62 6 λ 0 δ λ 0 δ ξ λ 0 δ 0 λ δ 0 λ δ ξ 0 λ δ x x x x x x         
                                                                 (4)

## C. Second-Order CFA
Pada Second-Order  Confirmatory  Factor  Analysis suatu variabel  laten  memiliki  beberapa  indikator-indikator  dimana indikator-indikator  tersebut  tidak  dapat  diukur  secara langsung,  melainkan  melalui  variabel  laten  lain.  Untuk  lebih jelasnya dapat dilihat Gambar 2 berikut (Ilustrasi q = 6).
1  2  3  4  5  6  62 x  52 x  42 x  31 x  21 x  11 x  2  4 x 5 x 6 x 1  1 x 2 x 3 x 1  2  1  Gambar 2 Second-Order CFA
Persamaan  hubungan  antara First-Order  Confirmatory Factor  Analysis dan Second-Order  Confirmatory  Factor Analysis ditunjukkan pada persamaan berikut [7].
η η    Β Γξ ς (5) η ε   x X Λ (6)
dengan,
Β merupakan koefisien loading
x Λ dan Γ merupakan  matriks first dan second  order
loading factor
ξ merupakan random vektor variabel laten
ς merupakan  vektor  variabel  tunggal  ( unique )
untuk
ε merupakan residual Hubungan  antara first dan second  order diberikan pada  [6]. η Β dihilangkan  ketika  hanya  ada  faktor second order dan  tidak  satupun first  order yang  memiliki  hubungan langsung  satu  dengan  lainnya  sehingga  didapatkan  model persamaan Second-Order CFA adalah sebagai berikut.
η   Γξ ς (7)

## D. Analytical Network Process
Secara  umum  langkah-langkah  yang  harus  dilakukan dalam menggunakan ANP adalah:
1. Mendefinisikan masalah dan menentukan kriteria solusi yang diinginkan.
2. Membuat  matriks  perbandingan  berpasangan  yang menggambarkan kontribusi atau pengaruh setiap elemen atas setiap kriteria. Perbandingan dilakukan berdasarkan penilaian  dari  pengambil  keputusan  dengan  menilai tingkat kepentingan suatu elemen.
Skala  perbandingan  yang  digunakan  mengikuti  skala  Saaty sebagai berikut.
Tabel 1 Skala Saaty 1-9 Tingkat Keterangan 1 Kedua  elemen  sama  pentingnya  ( equally importance )
3 Elemen  satu  sedikit  lebih  penting  daripada elemen lainnya ( slightly more importance ) 5 Elemen  satu  lebih  penting  daripada  elemen lainnya ( materially more importance )
7 Satu  elemen  jelas  lebih  mutlak  penting daripada  elemen  lainnya  ( significally  more importance )
9 Satu  elemen  mutlak  penting  daripada elemen lainnya ( absolute importance )
2,4,6,8 Nilai  antara  dua  pertimbangan  yang berdekatan ( compromise values )
3. Pada  proses  AHP  dengan  elemen  lebih  dari  satu seringkali terjadi perbedaan pendapat dalam pemberian kepentingan  alternatif  antarelemen,  sehingga  perlu digunakan  rataan  geometrik  ( geometrik  mean )  untuk menggabungkan pendapat responden saat  memasukkan nilai  kepentingan  ke  dalam  matriks.  Rumus  rataan geometrik adalah sebagai berikut.
(8)
dimana R adalah  jawaban  responden  dan n adalah jumlah responden.
4. Setelah  mengumpulkan  semua  data  perbandingan berpasangan  dan  memasukkan  nilai-nilai  kebalikannya serta  nilai  satu  di  sepanjang  diagonal  utama,  prioritas masing-masing kriteria dicari dan konsistensi diuji.
5. Menentukan eigenvector dari matriks yang telah dibuat pada langkah keempat.
6. Mengulangi langkah 3, 4, dan 5 untuk semua kriteria.
7. Membuat unweighted supermatrix dengan cara memasukkan  semua eigen  vector yang  telah  dihitung pada langkah 5 ke dalam sebuah super matriks.
8. Membuat weighted supermatrix dengan cara melakukan perkalian  setiap  isi n  weighted  supermatrix terhadap matriks perbandingan kriteria ( cluster matrix ).
9. Membuat limiting supermatrix dengan cara memangkatkan  super  matriks  secara  terus  menerus hingga  angka  disetiap  kolom  dalam  satu  baris  sama besar, setelah itu lakukan normalisasi terhadap limiting supermatrix .
10. Mengambil  nilai  dari  alternatif  yang  dibandingkan kemudian  dinormalisasi  untuk  mengetahui  hasil  akhir perhitungan.
11. Memeriksa konsistensi, rasio konsistensi tersebut harus 10  persen  atau  kurang.  Jika  nilainya  lebih  dari  10%, maka penilaian data keputusan harus diperbaiki.
Dalam  memeriksa  konsistensi  diperlukan  ideks  konsistensi tang diperoleh dari persamaan berikut.
(9)
dimana CI adalah  indeks  konsistensi,  λ  adalah  nilai  eigen terbesar  dari  matriks  berordo n ,  dan n adalah  orde  matriks. Sedangkan  untuk  menghitung  nilai  rasio  konsistensi  ( CR ) digunakan rumus.
(10)
Nilai RI ( random index ) diperoleh dari tabel berikut. Tabel 2 Nilai Randon Index ( RI ) n 1 2 3 4 5 RI 0,00 0,00 0,58 0,90 1,12 Jika tidak memenuhi dengan CR < 0,10, maka penilaian harus diulang kembali karena pendapat responden tidak konsisten [8].

## E. Risk Based Inspection
Metode  RBI  Pada  metode  ini  dilakukan  penilaian  risiko yang  didefinisikan  sebagai  perkalian  antara Probability  of Failure (PoF) atau likelihood dengan Consequence of Failure (CoF)  atau consequence/severity [9].  Persamaan  yang digunakan adalah :

## Risk = PoF x CoF
Risiko  yang  didapatkan  dari  hasil  perhitungan tersebut  kemudian  dijadikan  dasar  dalam  membuat  matriks risiko.  Matriks  risiko  merupakan  cara  yang  efektif  dalam menunjukkan  distribusi  risiko  untuk  komponen  yang  berbeda secara visual.
1 Berisiko Tinggi 2 Berisiko Menengah 3 Berisiko Sedang 4 Berisiko Rendah 5 Berisiko Sangat Rendah 5 4 3 2 1 Tidak Berisiko Gambar 3 Matriks Risiko

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitiaan  ini  adalah  data primer  yang  diambil  dari  hasil  wawancara  dengan  30 responden  berupa  pegawai  yang  menangani  langsung  objek penelitian  dan  dipilih  4  pendapat  ahli  ( expert  judgement ), diantaranya adalah:
Tabel 3 Expert Judgements Nama Posisi Bayu C. Hervianto Field Engineer Cristy Sicilia S. Facility Engineer Pipeline Joko Purwono Attaka Operation Field Engineer Mobin Facility Inspection and Certification Specialist B. Variabel Penelitian
Variabel  dalam  penelitian  ini  mengacu  pada  konsep manajemen risiko pipeline Kent Muhlbauer antara lain :
Tabel 4 Variabel Penelitian Variabel Laten Indikator Third Party Damage Index (TPDI) Minimum Depth of Cover (MDC) Above Ground Facilities (AGF) Line Locating (LL)
Public Education Program (PEP) ROW Condition (ROW) Design Index (DI) Safety Factor (SF) Fatique (F) Surge Potential (SP) Corrosion Index (CI) Atmospheric (Ath) Internal Corossion (IC) Fluid Characteristic (FC) Incorrect Operation Index (IOI) Operation (O) Maintenance (M)
Dalam  setiap  indikator  diberikan  skala  likert  1-5  yang  terdiri dari  kondisi  sangat  kurang  baik  hingga  sangat  baik  dengan kategori  terlampir.  Selain  itu,  diberikan  pula  pertanyaan tentang perbandingan berpasangan dalam skala Saaty 1-9 yang digunakan dalam penentuan bobot dengan metode ANP.

## C. Langkah Analisis
Pada  penelitian  ini  ada  beberapa  langkah  tujuan  yang ingin  dicapai,  sehingga  perlu  dilakukan  tahapan  analisis sebagai berikut.
1. Identifikasi  risiko  dilakukan  dengan  melakukan  analisis Confirmatory  Factor  Analisis pada  data  kondisi
pipeline berskala Likert 1-5 yaitu dengan mengevaluasi indikator penilaian yang unidimensional terhadap variabel penyebab kebocoran pipeline melalui tahapan berikut.
a. Melakukan uji asumsi normal multivariat data.
b. Melakukan identifikasi model berdasarkan perbandingan jumlah parameter yang diestimasi dengan jumlah data yang diketahui.
c. Menduga  parameter-parameter  model  dengan menggunakan Maximum Likelihood Estimation (MLE).
d. Menguji  kecocokan  antara  model  dengan  data menggunakan  kriteria Goodness  of  Fit (GoF), jika belum sesuai maka melakukan modifikasi model.
e. Melakukan pengujian signifikansi masing-masing parameter  variabel  laten  menggunakan  nilai loading standardized .
2. Evaluasi  dan  pengukuran  risiko  dilakukan  dengan menghitung  bobot  maksimal  dari  setiap  faktor  dan subfaktor  dari  indeks  sebagai  kriteria  pembobotan dengan  menggunakan  metode  ANP  dari  data perbandingan berpasangan berskala Saaty 1-9.
a. Membuat  matriks  perbandingan  berpasangan yang  menggambarkan  kontribusi  atau  pengaruh setiap elemen atas setiap kriteria.
b. Memasukkan  nilai-nilai  kebalikannya  serta  nilai satu  di  sepanjang  diagonal  utama,  prioritas masing-masing  kriteria  dicari  dan  konsistensi diuji.
c. Menentukan eigenvector dari  matriks  yang  telah dibuat pada langkah ketiga.
d. Mengulangi  langkah  3,  4,  dan  5  untuk  semua kriteria.
e. Membuat unweighted  super  matrix dengan  cara memasukkan  semua eigenvector yang  telah dihitung  pada  langkah  5  ke  dalam  sebuah  super matriks.
f. Membuat weighted  super  matrix dengan  cara melakukan  perkalian  setiap  isi unweighted supermatrix terhadap  matriks  perbandingan kriteria ( cluster matrix ).
g. Membuat limiting  supermatrix dengan  cara memangkatkan  super  matriks  secara  terus menerus hingga angka disetiap kolom dalam satu baris sama besar, setelah itu lakukan normalisasi terhadap limiting supermatrix .
h. Mengambil nilai dari alternatif yang dibandingkan  kemudian  dinormalisasi  untuk mengetahui hasil akhir perhitungan.
i. Memeriksa  konsistensi,  rasio  konsistensi  tersebut harus  10  persen  atau  kurang.  Jika  nilainya  lebih dari  10%,  maka  penilaian  data  keputusan  harus diperbaiki.
Setelah  diperoleh  bobot  tiap  faktor  kemudian dihitung  tingkat  risiko  untuk  tiap  faktor  dengan persamaan.
Nilai untuk tiap faktor (score) = bobot x nilai rating
Nilai score digunakan  untuk  menentukan  tingkat risiko  berdasarkan  matriks  risiko,  dimana  risiko diperoleh dari perkalian PoF dan CoF . 3. Pengelolaan  risiko  dilakukan  dengan  merumuskan  strategi pemeliharaan  yang  harus  dilakukan  berdasarkan kondisi  tingkat  risiko pipeline yang  diperoleh  serta menghitung  biaya  perbaikan  yang  harus  dikeluarkan jika  dilakukan  proses  inspeksi  dengan  menggunakan Risk Based Inspection . 4. Menarik kesimpulan.

## 5. IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Statistika Deskriptif
Data dalam penelitian ini diperoleh dari hasil  wawancara dengan  30  orang  responden.  Rata-rata  usia  responden  adalah 38 tahun dengan rata-rata lama pekerjaan 12 tahun. Dari hasil pengukuran  kondisi pipeline 18  inchi  pada  jalur  Attaka  – Tanjung Santan berdasarkan 17 variabel yang telah ditentukan dengan  menggunakan  skala  Likert  1-5.  Berikut  merupakan statistika  deskriptif  kondisi pipeline 18  inchi  jalur  Attaka  – Tanjung  Santan  di  PT.X.  Dari  hasil  pengukuran  dengan perhitungan  nilai  rata-rata  tiap  faktor,  ditemukan  variabel MDC,  AGF,  Ath,  SF,  SP,  dan  berada  pada  kondisi  baik, sedangkan variabel LL, PEP, ROW, IC, FC, F, dan M berada pada kondisi sedang.

## B. Pengujian Normal Multivariat
Proses  identifikasi  risiko  dalam  kasus  ini  dilakukan dengan  menggunakan  CFA.  Sebelum  dilakukan  analisis multivariat  dengan  CFA,  perlu  dilakukan  pengujian  asumsi normal multivariat. Hasil pengujian normal multivariat dengan koefisien  korelasi  menunjukkan  bahwa  seluruh  variabel berdistribusi normal multivariat dengan taraf signifikansi 0,01.
C. Confirmatory Factor Analisis (CFA)
Dari  hasil  analisis  unidimensional  variabel,  besar kontribusi  variabel  indikator  MDC  dalam  mengukur  variabel laten TPDI adalah  sebesar 0,197 atau 19,7 persen. Kontribusi MDC memiliki nilai yang kecil dibandingkan dengan variabel AGF yang menjelaskan variabel laten TPDI dengan kontribusi 59,8  persen,  variabel  LL  sebesar  90,9  persen,  variabel  PEP sebesar  51,8  persen,  dan  variabel  ROW  sebesar  45,5  persen. Suatu  indikator  dikatakan  signifikan  berpengaruh  terhadap variabel laten apabila memiliki kontribusi lebih dari 50 persen. Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  indikator  yang berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  laten  TPDI  adalah AGF, LL, dan PEP.
Pada variabel DI, kontribusi variabel indikator SF dalam mengukur  variabel  laten  DI  adalah  sebesar  0,407  atau  40,7 persen. Kontribusi variabel F sebesar 39,3 persen dan variabel SP  sebesar  87,7  persen.  Dengan  demikian,  variabel  indikator SP memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel laten DI.  Sementara  pada  variabel  CI,  kontribusi  variabel  indikator Ath  dalam  mengukur  variabel  laten  CI  adalah  sebesar  0,321 atau  32,1  persen.  Kontribusi  variabel  IC  sebesar  54,9  persen dan  variabel  FC  sebesar  125,5  persen.  Sedangkan  pada variabel  IOI,  kontribusi  variabel  tidak  dapat  terbentuk sehingga  perlu  dilakukan second  order CFA. Berdasarkan hasil second  order CFA  diperlukan  modifikasi  model  dengan
memperhatikan  hubungan  faktor inner dan outer dependence . Variabel  yang  memiliki  hubungan  dalam  mempengaruhi kebocoran pipeline adalah AGF dengan O, PEP dengan Ath, F dengan  SP,  dan  TPDI  dengan  DI  seperti  yang  ditunjukkan PADA Gambar 4.
Gambar 4 Path Diagram Second Order CFA

## D. Analytical Network Process
Kriteria  dari  penyebeb  kebocoran pipeline terdiri  dari TPDI,  CI,  DI,  dan  IOI.  Subkriteria  dari  TPDI  terdiri  dari MDC, AL, AG, LL, dan PEP. CI memiliki subkriteria Ath, IC, dan FC. DI  memiliki  subkriteria SF, F, dan  SP. IOI memiliki subkriteria O dan M. Berikut merupakan struktur hierarki yang terbentuk.

## Gambar 5 Struktur Hierarki ANP
Data  yang  digunakan  merupakan  matriks  perbandingan berpasangan  dengan  skala  Saaty  1-9  yang  diperoleh  dari wawancara kepada 4 orang expert judgement. Diperoleh hasil bobot faktor sebagai berikut.
Tabel 5 Bobot Hasil Analisis dengan ANP
Variabel Bobot Faktor Bobot Sub-faktor Bobot Global MDC 0,19414 0,22992 0,04463667 AGF 0,14594 0,02833279 LL 0,23383 0,04539576 PEP 0,13017 0,02527120 ROW 0,26014 0,05050358 Ath 0,34612 0,3178 0,10999694 IC 0,47846 0,16560458 FC 0,20375 0,07052195
SF 0,34719 0,29418 0,10213635 F 0,24323 0,08444702 SP 0,46259 0,16060662 O 0,11255 0,39243 0,04416800 M 0,60757 0,06838200
Dari  bobot  faktor  hasil  perhitungan  dengan  ANP diperoleh  hasil  bahwa  faktor  DI  memiliki  bobot  sebesar 0,34719  dalam  memengaruhi  kebocoran pipeline ,  kemudian diikuti dengan bobot CI, TPDI, dan IOI. Bobot faktor tersebut kemudian  dikalikan  sehingga  ditemukan  bobot  global  yang digunakan  untuk  menghitung  nilai PoF dan CoF .  Nilai PoF yang diperoleh adalah sebesar 3,339051, sedangkan nilai CoF sebesar 2. Hasil perkalian PoF dan CoF menjadi dasar dalam membuat matriks risiko yang ditampilkan pada Gambar 5.
C o F 1 2 X 3 4 5 5 4 3 2 1

## PoF
Gambar 6. Matriks Risiko
Gambar  6  menunjukkan  matriks  risiko  yang  terbentuk dari  nilai PoF dan CoF .  Dari  matriks  risiko  tersebut  terlihat bahwa pipeline 18 inchi jalur Attaka – Tanjung Santan berada pada kondisi berisiko sedang sehingga perlu dilakukan analisis lebih  lanjut  mengenai  faktor  utama  penyebab  kebocoran pipeline . Dari bobot global hasil perkalian bobot faktor dengan bobot  sub-faktor  pada  ANP  yang  disajikan  dalam  Tabel  4.3 diperoleh  faktor internal  corrosion memiliki  pengaruh  yang paling  besar  dalam  memepengaruhi  kebocoran pipeline . Berdasarkan  API  RBI  581,  beberapa  strategi  yang  harus dilakukan  jika  ditemukan  faktor internal  corrosion sebagai faktor  utama  penyebab  kebocoran pipeline adalah  dengan melakukan intelligent  pigging , pigging , injection  chemical inhibitor , dan injection chemical biocide .
Biaya  yang  diperlukan  untuk  melakukan intelligent pigging adalah  $30,000  dalam  5  tahun, pigging memerlukan biaya  $62,400  pertahun,  biaya injection  chemical  inhibitor $46,720,  dan injection  chemical  biocide $18,550  sehingga total  biaya  untuk  melakukan  upaya  prventif  tersebut  adalah $157,670.  Sementara  total  biaya  yang  diperlukan  untuk melakukan  upaya  perbaikan  jika  terjadi  kerusakan  adalah $2,455,925  untuk  satu  kali  terjadi  kebocoran pipeline .  Jika dalam setiap 5 tahun terjadi kerusakan sebanyak 1 kali, maka biaya  yang  dikeluarkan  adalah  $2,455,925.  Sementara,  jika dilakukan upaya preventif, maka biaya total yang dikeluarkan adalah sebesar $788,350.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  dari  identifikasi  risiko  dengan  menggunakan  CFA memberikan  hasil  bahwa  variabel  yang  memiliki  hubungan dalam mempengaruhi kebocoran pipeline adalah AGF dengan O,  PEP  dengan  Ath,  F  dengan  SP,  dan  TPDI  dengan  DI.
Evaluasi dan pengukuran faktor penyebab kebocoran pipeline dilakukan  dengan  pembobotan  faktor  menggunakan  metode ANP.  Hasil  pembobotan  menyebutkan  faktor internal corrosion memiliki  bobot  faktor  tertinggi,  yaitu  sebesar 0,16560458. Bobot dari analisis dengan ANP digunakan untuk menghitung  nilai PoF dan CoF dalam  membentuk  matriks risiko.  Berdasarkan  hasil  pengukuran  dan  evaluasi  risiko didapatkan  bahwa  tingkat  risiko  dari pipeline tersebut  berada pada kondisi sedang.
Pengelolaan  risiko  dilakukan  dengan  metode  RBI  untuk menentukan  strategi  pemeliharaan pipeline .  Berdasarkan  API RBI  581,  beberapa  strategi  yang  harus  dilakukan  jika ditemukan  faktor internal  corrosion sebagai  faktor  utama penyebab  kebocoran pipeline adalah  dengan  melakukan intelligent pigging , pigging , injection chemical inhibitor , dan injection  chemical  biocide .  Biaya  yang  harus  dikeluarkan apabila  terjadi  kebocoran pipeline tanpa  dilakukan  upaya preventif  adalah  sebesar  $2,455,925,  sedangkan  upaya preventif  yang  dilakukan  per  tahun  membutuhkan  biaya sebesar $157,670. Jika dalam setiap 5 tahun terjadi kerusakan sebanyak  1  kali,  maka  biaya  yang  dikeluarkan  adalah $2,455,925.  Sementara,  biaya  total  jika  dilakukan  upaya preventif adalah sebesar $788,350.
Pada  penelitian  selanjutnya  diharapkan  menggunakan sampel  sebanyak  100  –  200  responden  untuk  mendapatkan hasil  yang  lebih  baik  karena  keakuratan  hasil Confirmatory Factor  Analysis dengan  estimasi  parameter  menggunakan Maximum  Likelihood akan  mendapatkan  hasil  yang  baik  dan tidak bias pada jumlah sampel tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Muhlbauer,  W.K.  2004. Pipeline  risk  management  manual,  3rd  edition, Elsevier Inc. (Gulf professional publishing as an imprint of Elsevier) .
[2] Darmapala dan Singgih, Moses  L. 2012. Risk Based Maintenance (RBM) untuk Natural Gas Pipeline pada Perusahaan X dengan Menggunakan Metode Kombinasi AHP-Index Model . Surabaya : ITS.
[3]  Dawotula,  A  W,  Gelder,  P  H  A  J  M  dan  J.K.  Vrijling,  J  K.  2010. Multi Criteria  Decision  Analysis  framework  for  risk  management  of oil and gas  pipelines,  Reliability,  Risk  and  Safety  –  Ale,  Papazoglou  &  Zio (eds) , Taylor & Francis Group, London, ISBN 978-0-415-60427-7.
[4]  Shifiq,  N.  dan  Silvianita.  2010. Prioritizing  the  pipeline  maintenance approach  using  Analytical  Hierarchical  Process .  Journal  of  Praise Worthy Prize vol 4, no. 3, page 346-352.
[5] Johnson, R. A., & Wichern, D. W. (2007). Applied Multivariate Statistical Analysis (Sixth ed.). United States of America: Pearson Education, Inc.
[6] Bollen, K. (1989). Structural Equations with Latent Variabels. New York: John Wiley & Sons, Inc.
[7] Brown, T. A. (2006). Confirmatory Factor Analysis for Applied Research. New York: The Guilford Press.
[8]  Saaty,  TL.  2002. The  Analytic  Hierarchy  and  Analytic  Network Measurement  Processes:  Applications  to  Decisions  under  Risk. European  Journal  of  Pure  and  Applied Mathematics,  vol  1 no  1, page 122-196.
[9] American Petroleum Insitute. 2002. Risk Based Inspection API RP 581, 1 st edition .