## ANALISIS RISIKO DAN STRATEGI MITIGASI RISIKO SUPPLY CHAIN PRODUK CRUDE PALM OIL (CPO)
(STUDI KASUS: PT XYZ)

## Rohimmah*, Wahyuda, dan Suwardi Gunawan
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Mulawarman Kampus Gunung Kelua, Jl Sambaliung No.9 Samarinda 75119, Kalimantan Timur
(Received: June 29, 2021/ Accepted: June 8, 2022)

## Abstrak
PT  XYZ  merupakan  pabrik  pengolahan  TBS  menjadi  produk  CPO.  Dalam  sistem  rantai  pasoknya, belum  memperhitungkan  risiko  yang  terjadi.  Risiko  tersebut  apabila  dibiarkan  maka  akan menyebabkan  beberapa  kerugian.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  risiko  rantai  pasok produk  CPO  mengunakan  model  SCOR  yaitu  plan,  source,  make,  deliver  dan  return  kemudian melakukan  pengukuran  tingkat  prioritas  risiko  menggunakan  metode  fuzzy  FMEA  dan  melakukan penentuan strategi mitigasi risiko prioritas produk CPO menggunakan metode AHP. Hasil identifikasi menunjukkan terdapat total 23 risiko dari aktivitas plan, source, make, deliver dan return. Dari hasil pengolahan  data,  didapatkan  prioritas  risiko  plan  yaitu  ketidaksesuaian  antara  rencana  produksi dengan pelaksanaan produksi dengan strategi pengoptimalan mesin dan peralatan, risiko source yaitu risiko  kekurangan  bahan  baku  TBS  di  penampungan  sementara  dengan  strategi  prioritas  training secara  berkala  pada  pekerja,  risiko  make  yaitu  risiko  keterlambatan  pelaksanaan  produksi  dengan strategi  prioritas  pengoptimalan  mesin  dan  peralatan,  risiko  deliver  yaitu  risiko  adanya  kerusakan kendaraan  selama  proses  pengiriman  CPO  dnegan  strategi  prioritas  meningkatkan  pengawasan terhadap  kinerja  karyawan,  dan  risiko  return  yaitu  risiko  kualitas/  mutu  CPO  tidak  sesuai  dengan permintaan dengan strategi prioritas adalah menjaga kualitas bahan baku.
Kata kunci: manajemen risiko; rantai pasok; produk CPO; fuzzy FMEA; AHP

## Abstract
[Risk Analysis and Risk Mitigation Strategy of Supply Chain Crude Palm Oil (CPO) Products] PT XYZ is a factory to process FFB into CPO products. In the supply chain system, it has not taken into account the risks that occur. If this risk is ignored, it will cause some losses. This study aims to analyze the supply chain risk of CPO products using the SCOR model, namely plan, source, make, deliver and return, then measure the risk priority level using the fuzzy FMEA method and determine the priority risk mitigation strategy for CPO products using the AHP method. The identification results show that there are a total of 23 risks from the plan, source, make, deliver and return activities. From the results of  data  processing, the prioritization of  the risk  plan  is obtained, namely the mismatch between the production  plan  and  the  production  implementation  with the  optimization  strategy  of  machines  and equipment, the source risk is the risk of shortage of FFB raw materials in temporary shelters with a priority strategy of regular training for workers, the risk of making is the risk of delay implementation of production with a priority strategy of optimizing machines and equipment, risk of deliver, namely the  risk  of  vehicle  damage  during  the  CPO  delivery  process  with  a  priority  strategy  of  increasing supervision of employee performance, and risk of return, namely the risk of quality / quality of CPO not  in  accordance  with  demand  with  the  priority  strategy  is  to  maintain  the  quality  of  materials standard.
Keywords: risk management; supply chain; CPO product;, fuzzy FMEA; AHP

## 1. Pendahuluan
Sektor  perkebunan  saat  ini  sangat  memegang peranan  penting  bagi  ekonomi  Indonesia.  Subsektor
perkebunan  merupakan  salah  satu  sumber  devisa  non migas  yang  membantu  ekonomi  Indonesia.  Salah satunya  dapat  dilihat  dari  semakin  meningkatnya ekspor  non  migas  yang  dilakukan  yaitu  pada  Maret 2021  mencapai  US$17,45  miliar  di  mana  hal  ini naik 30,07  persen  dibanding  tahun  2020.  Peningkatan terbesar ekspor non migas dialami pada lemak minyak
*Penulis Korespondensi
E-mail: imahrohimmah05@gmail.com
hewan/ nabati sebesar US$1.167,1 juta (67,90 persen) (BPS,  2021).  Salah  satu  penyumbang  dalam  sektor perkebunan penghasil minyak nabati adalah perkebunan  kelapa  sawit  yang  mengolah  hasilnya menjadi  minyak nabati kelapa sawit  atau Crude Palm Oil (CPO).
Crude  Palm  Oil (CPO)  adalah  minyak  kelapa sawit  yang  berasal  dari  TBS  atau  tandan  buah  segar kelapa sawit yang diolah di pabrik kelapa sawit. Pabrik kelapa  sawit  akan  memproduksi  minyak  kelapa  sawit (CPO)  yang  mana  TBS  diperoleh  dari  para supplier kemudian  hasil  CPO  akan  dikirimkan  kepada konsumen.  Aliran  informasi  dari supplier sampai  ke tangan konsumen inilah yang dinamakan aliran rantai pasok (Hartati, 2018). Dalam sebuah perusahaan, tidak dipungkiri  banyak  terdapat  peluang  risiko  baik  itu risiko  proses  maupun  anggota  rantai  pasok  yang kemudian  dapat  mempengaruhi  alur  rantai  pasok sehingga tidak berjalan dengan lancar dan menyebabkan  kerugian  pada  pabrik.  Risiko  secara sederhana  adalah  kejadian  yang  merugikan  di  masa akan datang di mana risiko muncul dikarenakan adanya kondisi  ketidakpastian  (Hanafi,  2016).  Berbagai macam  risiko  pada  perusahaan  salah  satunya  terjadi pada  aliran supply  chain menuntut  pabrik  untuk melakukan  pengelolaan  terhadap  risiko-risiko  yang terjadi.
PT  XYZ  merupakan pabrik  pengolahan kelapa sawit yang terletak di Muara Badak. Produk utama PT XYZ  adalah Crude  Palm  Oil (CPO)  yang  diikuti dengan produk lainnya seperti kernel, solid, cangkang dsb. Pada tahun 2020, PT XYZ berhasil memproduksi CPO sebanyak 22.266 ton dengan kapasitas 30 ton/ jam sebagai produk utama. PT XYZ setiap tahunnya selalu berusaha  untuk  meningkatkan  jumlah  produksi  dari CPO dan produk lainnya agar profit yang didapat pun mengalami  peningkatan.  Dalam  usaha  tersebut,  tidak dipungkiri  PT  XYZ  memiliki  banyak  kendala  dan rintangan yang harus dihadapi salah satunya risiko pada aliran rantai pasok.
PT  XYZ  belum  memiliki  sistem  manajemen risiko  yang  baik  dalam  menjalankan  proses  bisnisnya yang dibuktikan dengan masih banyaknya risiko-risiko yang terjadi. Terdapat risiko yang mempengaruhi aliran rantai  pasok  mulai  dari  perencanaan  produksi  dengan pelaksanaan  produksi  berbeda,  kekurangan  TBS  di penampungan sementara, kerusakan TBS saat pembongkaran,  keterlambatan  pelaksanaan  produksi, adanya  kerusakan  mesin,  dan  sebagainya.  Dari permasalahan yang ada perlu adanya manajemen risiko untuk  memimalisir  risiko  yang  terjadi  pada  proses bisnis  rantai  pasok  produk Crude  Palm  Oil (CPO). Untuk  mencari  solusi  dalam  meminimalisir  dampak risiko  yang  akan  terjadi  ialah  dengan  menerapkan identifikasi  dan  analisis  risiko.  Tujuan  dilakukan identifikasi dan analisis risiko ialah mengetahui risiko prioritas  dan  kemudian  menentukan  strategi  mitigasi atau meminimasi risiko prioritas.
Pendekatan Supply Chain Operation Reference (SCOR) adalah sebagai  pendekatan untuk  memetakan proses  bisnis  rantai  pasok  yang  akan  memudahkan dalam mengidentifikasi risiko di setiap aktivitas bisnis rantai  pasok.  Menurut  Rumpuin,  dkk  (2020),  metode
FMEA digunakan untuk memberikan identifikasi akan kesalahan  pada  proses  kerja  yang  berfungsi  untuk menganalisa  potensi  kesalahan  dan  kegagalan  dalam sistem  dan  potensi  yang  teridentifikasi akan dikategorikan menurut besarnya potensi kemungkinan kegagalan serta efeknya terhadap proses. Logika fuzzy adalah  suatu  cara  yang  tepat  untuk  memetakan  suatu input ke  dalam  suatu output (Kusumadewi  dan Purnomo, 2010). Fuzzy FMEA adalah pengembangan dari  metode  FMEA  konvensional  yang  menampilkan flexibility untuk  ketidakpastian  akibat  informasi  yang dimiliki  samar  maupun  preferensi  subjektif  yang digunakan  dalam  penilaian  terhadap  mode  kegagalan yang terjadi (Winanto dan Santoso, 2017).
Hasil perhitungan tingkat risiko di metode fuzzy FMEA, akan dipilih mana risiko yang paling prioritas (tinggi)  tiap  masing-masing  kriteria.  Risiko  prioritas (tertinggi) akan dijabarkan penyebab terjadinya risiko tersebut  menggunakan  diagram fishbone ,  hal  ini bermanfaat  untuk  menentukan  alternatif-alternatif strategi yang dapat digunakan untuk memitigasi risiko prioritas.  Fungsi  dasar  diagram fishbone adalah mengidentifikasi  dan  mengelompokkan  penyebab- penyebab  yang  mungkin  timbul  dari  suatu  efek spesifik.  (Murnawan  dan  Mustofa,  2014).  Tahap terakhir  adalah  menentukan  strategi  mitigasi  atau menimimalkan  risiko  yang  ada  dengan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP).  Menurut  Putri (2012),  kelebihan Analytical  Hierarchy  Process (AHP), yaitu dapat membantu memecahkan permasalahan yang tidak terstruktur, masalah-masalah yang kompleks, yang tidak memiliki data yang cukup seperti  perencanaan,  optimasi,  penentuan  alternatif keputusan,  penyusunan  prioritas,  dan  pemilihan kebijaksanaan.
Penelitian-penelitian terdahulu tentang manajemen  risiko  rantai  pasok  antara  lain  Najah, dkk (2019)  yang  menggunakan  metode fuzzy FMEA  dan AHP  untuk  menganalisa  dan  memitigasi  ririko  rantai pasok brokoli. Hartati dan Nuraini (2018) menganalisa risiko rantai pasok kelapa sawit menggunakan metode ARP. Rahayu, dkk (2018), mengidentifikasi risiko dan menganalisa risiko pada penambangan pasir menggunakan  metode fuzzy FMEA.  Winanto  dan Santoso  (2017),  menganalisa  dan  memitigasi  risiko rantai  pasok  bawang  merah  dengan  metode fuzzy FMEA  dan  AHP.  Prasetiyo,  dkk  (2017),  menganalisa risiko  proses  produksi  yoghurt  menggunakan  metode FMEA dan AHP. Ardaneswari D. P. Citraresmi (2017), menganalisa rantai pasok produk beras organik dengan metode fuzzy FMEA.  Belum  ada  penelitian  terdahulu dalam  menganalisa  risiko  rantai  pasok  menggunakan metode fuzzy FMEA dan AHP di PT XYZ. Berdasarkan permasalahan yang telah dijelaskan  sebelumnya,  maka  penulis  melakukan penelitian  dengan  model Supply  Chain  Operation Reference (SCOR)  untuk  memetakkan  identifikasi risiko  rantai  pasok  yang  terjadi,  mengukur  risiko menggunakan  metode Fuzzy  Failure  Mode  Effect Analysis  (fuzzy  FMEA) dan  kemudian  menggunakan metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  untuk memilih  alternatif  mitigasi  risiko  pada  rantai  pasok kelapa sawit PT XY.

## 2. Metodologi Penelitian
Tahap  awal  dalam  penelitian  ini  adalah pengumpulan  data.  Pengumpulan  data  dilakukan dengan observasi, wawancara dan pengisian kuesioner oleh  responden  tunggal  yaitu  seorang expert di bidangnya pada PT XYZ. Narasumber expert tersebut merupakan seorang Ketua Afdeling (Asisten) Operasional yang telah bekerja ± 7 tahun, berhubungan langsung dengan proses bisnis rantai pasok CPO secara keseluruhan  di  PT  XYZ.  Wawancara  dan  observasi dilakukan  untuk  mengetahui  risiko-risiko  yang  ada pada  aliran  bisnis  rantai  pasok  menggunakan  model SCOR  berisi  pemetaan  berdasarkan  aktivitas plan, source,  make,  deliver dan return .  Kuesioner  pertama yaitu  kuesioner  FMEA  dilakukan  untuk  mengetahui nilai Severity (S), Occurance (O),  dan Detection (D), dilanjut dengan perhitungan risiko guna mencari risiko prioritas menggunakan metode fuzzy FMEA. Kuesioner AHP  dilakukan  untuk  menentukan  strategi  prioritas guna memitigasi risiko tertinggi setiap aktivitas rantai pasok.
Tahapan  pengolahan  data  dimulai  dengan menghitung risiko menggunakan metode fuzzy FMEA. Data  yang  digunakan  berasal  dari  hasil  pengisian kuesioner  oleh  responden  tunggal  yang  sama  saat tahapan identifikasi, hingga tahap akhir yaitu penilaian strategi  menggunakan  metode  AHP.  Kuesioner  yang digunakan adalah kuesioner FMEA yaitu menilai risiko berdasarkan  S,  O,  dan  D.  Berikut  acuan  nilai  untuk melihat tingkat keparahan risiko ( severity ) yang dapat dilihat  pada Tabel  1, adapun  acuan  untuk  melihat
berapa nilai kemungkinan kejadian risiko (occurance ) yang dapat dilihat pada Tabel 2, dan acuan nilai untuk melihat  tingkat  kemampuan  mendeteksi  risiko ( detection ) dapat dilihat pada Tabel 3 .

## Fuzzy Failure Mode and Effect Analysis
Data hasil kuesioner FMEA dihitung menggunakan  metode fuzzy Mamdani.  Menurut Kusumadewi dan Purnomo (2010), tahapan pengolahan data fuzzy Mamdani adalah:
a) Fuzzyfikasi
Fuzzyfikasi bertujuan  untuk  menentukan  fungsi keanggotaan yang terdiri dari input dan output . Variabel input fuzzy yang digunakan adalah nilai S,
O,  dan  D.  Variabel output yang  dihasilkan  berupa nilai Fuzzy Risk Priority Number (FRPN). Kategori untuk variabel input S, O, dan D dapat dilihat pada Tabel  4 dan  parameter input fungsi  keanggotaan pada Tabel  5 ,  dan  kategori  untuk  variabel output dapat  dilihat  pada Tabel  6 berdasarkan  sumber Supriyadi dkk (2017), dalam Rahayu dkk (2018) . b)  Aplikasi Fungsi Implikasi Aplikasi  fungsi  implikasi  yang  digunakan  dalam metode Mamdani adalah Min. Jumlah aturan yang digunakan bergantung  pada jumlah nilai linguistik untuk  setiap  variabel input .  Dalam  penelitian  ini didapat aturan sebanyak 125.
c)  Komposisi Aturan Komposisi  antar rules menggunakan  fungsi  max (maximum) menghasilkan himpunan fuzzy baru.
Tabel 1 . Peringkat Severity (Wang dkk, 2009) Rating Effect Tingkat Keparahan 10 Hazardous without warning (HWOW) Tingkat keparahan sangat tinggi ketika mode kegagalan potensial mempengaruhi system safety tanpa peringatan 9 Hazardous with warning (HWW) Tingkat keparahan sangat tinggi ketika mode kegagalan potensial mempengaruhi system safety dengan peringatan 8 Very High (VH) Sistem tidak dapat beroperasi dengan kegagalan menyebabkan kerusakan tanpa membahayakan keselamatan 7 High (H) Sistem tidak dapat beroperasi dengan kerusakan peralatan 6 Moderate (M) Sistem tidak dapat beroperasi dengan kerusakan kecil 5 Low (L) Sistem tidak dapat beroperasi tanpa kerusakan 4 Very Low (VL) Sistem dapat beroperasi dengan kinerja mengalami penurunan secara signifikan 3 Minor (MR) Sistem dapat beroperasi dengan kinerja mengalami beberapa penurunan 2 Very Minor (VMR) Sistem dapat beroperasi dengan sedikit gangguan 1 None (N) Tidak ada pengaruh
Tabel 2 . Peringkat Occurance (Wang dkk, 2009) Ranking Probabilitas Kejadian Probabilitas Kegagalan 10 9 Very High : kegagalan hampir tidak bisa dihindari >1 dalam 2 1 dalam 3 8 7 High : kegagalan berulang 1 dalam 8 1 dalam 20 6 5 4 Moderate : sesekali kegagalan 1 dalam 80 1 dalam 400 1 dalam 2000 3 2 Low : relatif sedikit kegagalan 1 dalam 15.000 1 dalam 150.000 1 Remote : tidak terjadi kegagalan (mustahil) 1 dalam 1.500.000
d) Defuzzyfikasi (penegasan)
Input yang dihasilkan adalah himpunan fuzzy yang diperoleh  dari  komposisi  aturan-aturan fuzzy, dan untuk output yang  dihasilkan  merupakan  bilangan pada domain himpunan fuzzy. Output defuzzyfikasi yaitu  bilangan  rill  yang  mempresentasikan  risiko. Dalam  de fuzzyfikasi metode  Mamdani  digunakan metode  yang  paling  lazim  dan  paling  banyak diusulkan  oleh  banyak  peneliti  untuk  digunakan
(Abrori dan Prihamayu, 2016).

## Diagram Fishbone
Penyebab risiko prioritas tertinggi tiap aktivitas kemudian dilakukan identifikasi menggunakan diagram fishbone . Diagram fishbone dalam penerapannya  sangat  dapat  dimanfaatkan  untuk menemukan akar penyebab terjadinya sebuah masalah (Murnawan & Mustafa, 2014).
Tabel 3 . Peringkat Detection (Wang dkk, 2009) Rating Detection Kemungkinan Deteksi 10 Absolute uncertainty Tidak ada alat pengontrol yang mampu mendeteksi penyebab kegagalan dan modus kegagalan berikutnya 9 Very remote Sangat kecil kemampuan alat pengontrol mendeteksi penyebab kegagalan dan modus kegagalan berikutnya 8 Remote Kecil kemampuan alat pengontrol mendeteksi penyebab kegagalan dan modus kegagalan berikutnya 7 Very low Sangat rendah kemampuan alat pengontrol mendeteksi penyebab kegagalan dan modus kegagalan berikutnya 6 Low Rendah kemampuan alat pengontrol mendeteksi penyebab kegagalan dan modus kegagalan berikutnya 5 Moderate Sedang kemampuan alat pengontrol mendeteksi penyebab kegagalan dan modus kegagalan berikutnya. 4 Moderately high Sangat sedang kemampuan alat pengontrol mendeteksi penyebab kegagalan dan modus kegagalan. 3 High Tinggi kemampuan alat pengontrol mendeteksi penyebab kegagalan dan modus kegagalan berikutnya 2 Very high Sangat tinggi kemampuan alat pengontrol mendeteksi penyebab kegagalan dan modus kegagalan berikutnya 1 Almost certain Hampir pasti kemampuan alat pengontrol mendeteksi penyebab kegagalan dan modus kegagalan berikutnya
Tabel 4 . Kategori Variabel Input Fungsi Keanggotaan Ranking Kategori Severity (S) Occurance (O) Detection (D) 1 1 1 Very Low (VL) 2, 3 2, 3 23 Low (L) 4, 5, 6 4, 5, 6 4, 5, 6 Medium (M) 7, 8 7, 8 7, 8 High (H) 9, 10 9, 10 9, 10 Very High (VH) Tabel 5 . Parameter Fungsi Keanggotaan Variabel Input Kategori Tipe Kurva Parameter Very Low (VL) Trapesium [0 0 1 2.5] Low (L) Segitiga [1 2.5 4.5] Medium (M) Trapesium [2.5 4.5 5.5 7.5] High (H) Segitiga [5.5 7.5 9] Very High (VH) Trapesium [7.5 9 10 10] Tabel 6 . Kategori untuk Nilai FRPN Kategori Kelas Interval Nilai FRPN Very Low (VL) 1-49 Very Low – Low (VL-L) 50-99 Low (L) 100-149 Low – Moderate (L-M) 150-249 Moderate (M) 250-349 Moderate – High (M-H) 350-449 High (H) 450-599 High – Very High (H-VH) 600-799 Very High (VH) 800-1000

## Analytical Hierarchy Process
Tahap  pengolahan  data  dengan  metode  AHP dilakukan  untuk  menentukan  keputusan  pemilihan prioritas  strategi  mitigasi.  Langkah-langkah  dalam menentukan  keputusan  pemilihan  prioritas  strategi mitigasi adalah sebagai berikut:
a. Penentuan Alternatif Strategi Mitigasi
Penentuan  alternatif  strategi  ini  ditentukan berdasarkan  risiko  prioritas  yang  didapatkan  dari nilai FRPN tertinggi tiap proses bisnis plan, source, make,  deliver dan return yang  didapat  dengan metode fuzzy FMEA.  Proses  pengambilan  data alternatif  strategi  pada  tahapan  AHP  yaitu  dengan melakukan  studi  literatur,  wawancara  dan  diskusi mendalam  dengan  responden  sehingga  didapatkan beberapa  alternatif  strategi  yang  akan  dijadikan pilihan untuk memitigasi risiko prioritas.
b. Penyusunan Struktur Hierarki Membentuk struktur hierarki diawali dengan tujuan umum,  kemudian  dilanjutkan  dengan  kriteria- kriteria  dan  yang  terakhir  adalah  alternatif  pilihan yang  diharapkan.  Dalam  hal  ini  struktur  yang digunakan  adalah  pada  level  1  merupakan goal yang  ingin  dicapai,  level  2  yaitu  kriteria  dalam bentuk  model  SCOR  di  mana  pada  kriteria  ini berasal  dari  nilai  FRPN  tertinggi  atau  prioritas risiko  yang  harus  dimitigasi,  dan  level  3  yaitu alternatif strategi untuk memitigasi risiko.
c. Membentuk Matriks Perbandingan Berpasangan Sebelum  melakukan  perhitungan  bobot  kriteria, terlebih dahulu harus membentuk matriks perbandingan  berpasangan.  Matriks  perbandingan berpasangan yang sudah ditentukan akan diserahkan  kepada  Asisten  Operasional  selaku pembuat  keputusan  dengan  menilai  tingkat
kepentingan  suatu  elemen  dibandingkan  elemen lainnya.
d. Perhitungan Bobot Kriteria Metode  AHP  untuk  mencari  strategi  prioritas  dari beberapa  alternatif  strategi  dilakukan  dengan  cara pembobotan  kriteria  menggunakan  perbandingan berpasangan  (Prasetiyo  dkk,  2017).  Pembobotan kriteria  dibuat  sesuai  dengan  data  hasil  kuesioner matriks perbandingan berpasangan alternatif strategi yang telah diberikan kepada responden.
e. Normalisasi dan Uji Konsistensi Setelah  dilakukan  pembobotan  perbandingan berpasangan  maka  selanjutnya  adalah  menghitung normalisasi  dan  uji  konsistensi.  Apabila  rasio konsistensi  (CI/IR)  lebih  dari  10%  atau  0,1  maka data  dikatakan  kurang  benar  dan  perlu  dilakukan penilaian data kembali (Nurnawati, 2017).
f. Perankingan Alternatif Strategi Tahapan  ini  dilakukan  perangkingan  alternatif untuk  menentukan  prioritas  alternatif  strategi. Pengambilan  prioritas  alternatif  strategi  diambil berdasarkan  nilai  tertinggi  dari  tiap  alternatif strategi  dari  setiap  kriteria.  Pemilihan  strategi prioritas  ini  bertujuan  untuk  meminimalisir terjadinya  risiko  rantai  pasok  produk  CPO  di  PT XYZ berdasarkan bobot terbesar dari setiap kriteria dan subkriteria alternatif strategi.

## 3.  Hasil dan Pembahasan Identifikasi Risiko
Berdasarkan  hasil  wawancara  dan  observasi didapatkan sebanyak 23 kejadian risiko yang ada pada aktivitas rantai pasok produk CPO pada PT  XYZ dan dipetakkan  ke  dalam  model  SCOR  yaitu  pemetaan yang  terdiri  dari  aktivitas plan,  source,  make,  deliver dan return. Risiko tersebut dapat dilihat pada Tabel 7 .
Tabel 7. Identifikasi Risiko Aktivitas Kode Risiko Plan P1 Ketidaksesuaian antara rencana produksi dengan pelaksanaan produksi P2 Ketidaksesuaian jumlah persediaan aktual TBS dengan perencanaan persediaan TBS P3 Mutu CPO tidak sesuai standar yang ditetapkan
P4 Kekurangan bahan baku TBS yang memenuhi standar P5 Jumlah terima harian TBS tidak menentu Source S1 Keterlambatan penerimaan TBS S2 Kekurangan TBS di penampungan sementara
S3 Kerusakan TBS saat pembongkaran S4
TBS tidak memenuhi standar
S5 Kesalahan penginputan data di Berita Acara sortiran S6 Kerusakan TBS di penampungan sementara Make M1 Target minyak CPO yang dihasilkan tidak terpenuhi M2 Keterlambatan pelaksanaan produksi M3 Rantai conveyor putus M4 Adanya kecelakaan kerja selama proses produksi
M5 Adanya kerusakan pada mesin M6 Kualitas CPO yang dihasilkan berbeda-beda Deliver D1 Keterlambatan pengiriman D2 Kualitas CPO menurun selama diperjalanan D3 Adanya kerusakan kendaraan selama proses pengiriman CPO
D4 Selama penyimpanan stock CPO rusak di Bulk Stronge Tank (BST)
Return R1 Kualitas/ mutu CPO tidak sesuai dengan permintaan R2 Kualitas/ mutu TBS tidak sesuai dengan standar
Penilaian Risiko
Penilaian risiko dilakukan menggunakan metode Failure Mode  Effect  Analysis (FMEA)  yang bertujuan  untuk  menentukan  seberapa  besar  tingkat dampak risiko ( severity ), berdasarkan tingkat kemungkinan kejadian risiko  terjadi ( occurrence ) dan seberapa  mampu  perusahaan  untuk  mendeteksi kemungkinan  terjadinya  risiko  tersebut  ( detection ). Semua  risiko  dikategorikan  ke  dalam plan,  source, make,  deliver dan return .  Hasil  dari  pengisian kuesioner dapat dilihat pada Tabel 8.

## Fuzzy Failure Mode and Effect Analysis
Berdasarkan  data  yang  didapat  dari  hasil wawancara  dan  observasi  kemudian  dilakukan penilaian S, O, dan D menggunakan kuesioner. Hasil S, O,  dan  D  selanjutnya  dilakukan  pengolahan  data menggunakan metode fuzzy FMEA. Hasil perhitungan
fuzzy FMEA dapat dilihat pada Tabel 9. Berdasarkan hasil perhitungan risiko pada setiap aktivitas  bisnis  menggunakan  metode fuzzy FMEA didapatkan  hasil  yaitu  pada  aktivitas plan didapatkan risiko  tertinggi  yang  dijadikan  risiko  prioritas  adalah pada P1 yaitu ketidaksesuaian antara rencana produksi dengan pelaksanaan produksi dengan bobot nilai FRPN sebesar 599 yang tergolong High (H). Risiko prioritas pada  aktivitas source adalah  pada  S2  yaitu  risiko kekurangan  bahan  baku  TBS  di  penampungan sementara dengan bobot nilai FRPN sebesar 479 yang tergolong high (H). Risiko prioritas pada aktivitas make adalah  M2  yaitu  risiko  keterlambatan  pelaksanaan produksi  dengan  bobot  nilai  FRPN  sebesar  685  yang memiliki  kategori high-very  high (V-VH).  Risiko prioritas  pada  aktivitas deliver adalah  D3  yaitu  risiko adanya kerusakan kendaraan selama proses pengiriman CPO dengan bobot nilai  FRPN  sebesar  883  termasuk
Tabel 8. Hasil Penilaian Risiko
Aktivitas  Kode Risiko S  O  D Plan P1 Ketidaksesuaian antara rencana produksi dengan pelaksanaan produksi 4 7 8 P2 Ketidaksesuaian jumlah persediaan aktual TBS dengan perencanaan persediaan TBS 4 5 6 P3 Mutu CPO tidak sesuai standar yang ditetapkan 3 3 4 P4 Kekurangan bahan baku TBS yang memenuhi standar 5 5 6 P5 Jumlah terima harian TBS tidak menentu 2 4 3 Source S1 Keterlambatan penerimaan TBS 5 3 3 S2 Kekurangan TBS di penampungan sementara 4 5 5 S3 Kerusakan TBS saat pembongkaran 4 2 1 S4 TBS tidak memenuhi standar 4 1 1 S5 Kesalahan penginputan data di Berita Acara sortiran. 5 2 1 S6 Kerusakan TBS di penampungan sementara 3 3 3 Make M1 Target minyak CPO yang dihasilkan tidak terpenuhi 3 8 9 M2 Keterlambatan pelaksanaan produksi 4 8 8 M3 Rantai conveyor putus 6 3 3 M4 Adanya kecelakaan kerja selama proses produksi 2 2 2 M5 Adanya kerusakan pada mesin 3 4 8 M6 Kualitas CPO yang dihasilkan berbeda-beda 4 2 5 Deliver D1 Keterlambatan pengiriman 3 4 5 D2 Kualitas CPO menurun selama diperjalanan 3 2 4 D3 Adanya kerusakan kendaraan selama proses pengiriman CPO 9 2 1 D4 Selama penyimpanan stock CPO rusak di Bulk Stronge Tank (BST) 2 3 5 Return R1 Kualitas/ mutu CPO tidak sesuai dengan permintaan 4 4 5 R2 Kualitas/ mutu TBS tidak sesuai dengan standar 4 3 4 Tabel 9 . Hasil fuzzy FMEA Kode FRPN Kategori Kode FRPN Kategori D3 883 Very High (VH) D1 377 Moderate – High (M-H) M2 685 High – Very High (H-VH) P3 356 Moderate – High (M-H) M1 602 High – Very High (H-VH) S6 356 Moderate – High (M-H) M3 601 High – Very High (H-VH) M6 318 Moderate (M) P1 599 High (H) S5 300 Moderate (M) P4 536 High (H) S4 263 Moderate (M) P2 479 High (H) S3 261 Moderate (M) S2 479 High (H) D2 258 Moderate (M) S1 461 High (H) P5 203 Low – Moderate (L-M) R1 448 Moderate – High (M-H) D4 203 Low – Moderate (L-M) M5 404 Moderate – High (M-H) M4 155 Low – Moderate (L-M) R2 404 Moderate – High (M-H)
kategori very high (VH). Risiko prioritas pada aktivitas return adalah R1 yaitu risiko kualitas/ mutu CPO tidak sesuai  dengan  permintaan  dengan  bobot  nilai  FRPN sebesar  448  masuk  dalam  kategori Moderate  –  High (M-H).

## Diagram Fishbone
Hasil  perhitungan  menggunakan  metode fuzzy FMEA  kemudian  diambil  risiko  priotitas  masing- masing aktivitas yaitu risiko yang memiliki nilai FRPN tertinggi pada tiap aktivitas. Risiko tersebut kemudian dilakukan  identifikasi  penyebab  risiko  menggunakan diagram fishbone .  Diagram fishbone risiko  P1  dapat dilihat pada Gambar 1 . Risiko  prioritas  pada  aktivitas plan yaitu ketidaksesuaian rencana produksi dengan pelaksanaan produksi  didapatkan  penyebabnya  berasal  dari beberapa unsur yaitu:
1. Method
Dalam unsur ini penyebabnya adalah tidak adanya peramalan  produksi.  Hal  ini  disebabkan  karena kurang  terampil  pekerja  dalam  melakukan peramalan  produksi  akibat  dari  belum  pernah dilakukan pelatihan mengenai hal ini.
2. Material Penyebab yang termasuk ke dalam unsur material adalah  kekurangan supplier dan  keterlambatan pengiriman  TBS  oleh supplier .  Keterlambatan pengiriman  TBS  oleh supplier disebabkan  akses jalan yang rusak sehingga menghambat perjalanan,  cuaca  buruk  seperti  hujan  terus- menerus, dan TBS rusak akibat gagal panen oleh petani.
3. Machine Penyebab  yang  termasuk  ke  dalam  unsur  ini adalah  tidak  memperhatikan  umur  pakai  mesin, dan  tidak  melakukan  perawatan  secara  teratur.
Terjadinya penyebab tidak melakukan perawatan secara teratur dikarenakan pekerja yang lalai dan kurangnya  dalam  memahami  SOP  perawatan mesin.
Setelah  diidentifikasi  menggunakan  diagram fishbone ternyata  penyebab  awal  terjadinya  risiko banyak berasal  dari rantai pasok hulu tepatnya berada pada supplier seperti  sering  terjadinya  keterlambatan penerimaan  TBS,  kekurangan  TBS,  mutu  TBS  yang diterima  tidak  sesuai  dengan  standar,  dan  sebagainya yang  akhirnya  mengakibatkan  terganggunya  aktivitas lainnya.

## Analytical Hierarchy Process
Berdasarkan  data  risiko  prioritas  yang  telah didapatkan  dari  perhitungan  metode fuzzy FMEA kemudian  dilakukan  penentuan  alternatif  strategi mitigasi. Tujuan dari penentuan strategi mitigasi adalah untuk  memimalisir  terjadinya  risiko  dengan  cara menurunkan  frekuensi  terjadinya  risiko  atau  dengan cara  menurunkan  dampak  dari  risiko.  Pemilihan alternatif strategi didasarkan pada penyebab risiko yang langsung  dirasakan  oleh  PT  XYZ.  Berikut  adalah alternatif  strategi  yang  ditentukan  melalui  studi literatur,  wawancara,  dan  diskusi  mendalam  dengan responden yaitu sebagai berikut:
1. Melakukan peramalan produksi dan permintaan,
2. Memperluas jaringan supplier,
3. Pengoptimalan mesin dan peralatan,
4. Training secara berkala pada pekerja,
5. Perbaikan akses aliran informasi,
6. Menjaga kualitas bahan baku,
7. Melakukan  perawatan  kendaraan  angkut  secara berkala,
8. Pengawasan terhadap kapasitas kendaraan angkut,
9. Pembuatan SOP logistik, dan
10. Meningkatkan  pengawasan  terhadap  kinerja karyawan.
Bersama  dengan  responden,  didapatkan  10 strategi  yang  dapat  dijadikan  alternatif  strategi  untuk meminimasi  risiko,  kemudian  dilakukan  pemilihan strategi  prioritas  untuk  memitigasi  risiko  prioritas. Setelah   penentuan   strategi   selanjutnya   melakukan
Gambar 1. Diagram Fishbone Risiko P1
pengolahan data menggunakan metode AHP. Struktur hierarki dibuat menjadi beberapa level yaitu (1) level 1 adalah  tujuan  ( goal ),  di  mana  tujuannya  adalah memitigasi  risiko  prioritas  rantai  pasok  produk  CPO, (2)  level  2  adalah  kriteria,  di  mana  kriteria  yang digunakan  berasal  dari  risiko  prioritas  dari  setiap aktivitas  rantai  pasok,  (3)  level  3  adalah  alternatif strategi  masing-masing  risiko.  Struktur  hierarki  yang telah  dilakukan  perhitungan  dapat  dilihat  pada

## Gambar 2.
Pada  prinsipnya  metode  AHP  menyimpulkan suatu  pemecahan  masalah  berdasarkan  nilai  bobot tertinggi dari setiap kriteria yang ada (Aufarrizky dkk, 2021).  Dari  perhitungan  metode  AHP  yang  telah dilakukan  didapatkan  bahwa  dari  5  kriteria  ternyata yang  memiliki  bobot  nilai  tertinggi  adalah source dengan bobot  0,515. Lalu  diikuti  dengan kriteria plan dengan bobot 0,186, kriteria make dengan bobot 0,139, kriteria deliver dengan bobot 0,118, dan kriteria return dengan bobot 0,042.
Pada  alternatif  strategi  yang  didapat  untuk menangani  risiko  aktivitas plan adalah  strategi pengoptimalan  mesin  dan  peralatan  dengan  bobot 0,637.  Pengoptimalan  mesin  dan  peralatan  dilakukan agar tidak ada terjadinya kerusakan mesin baik di awal maupun  saat  proses  produksi  berjalan.  Kerusakan mesin  adalah  salah  satu  penyebab  terjadinya  risiko ketidaksesuaian rencana produksi dengan pelaksanaan produksi. Akibat dari kerusakan mesin membuat proses berjalannya  produksi  tidak  maksimal,  terhambat  dan akhirnya  membuat  pelaksanaan  produksi  tidak  sesuai dengan  rencana  produksi  yang  diharapkan.  Menurut Susetyo  dan  Nurhardianto  (2019),  tujuan  dari pengoptimalan  mesin  adalah  untuk  memenuhi kebutuhan  produk,  tepat  waktunya  sebuah  rencana produksi,  menjaga  kualitas  pada  tingkat  yang  tepat untuk memenuhi apa yang dibutuhkan oleh produk, dan kegiatan  produksi  yang  tidak  terganggu.  Dengan adanya  pengoptimalan  mesin  dan  peralatan  secara teratur  diharapkan  mampu  meminimasi  terjadinya
risiko  ketidaksesuaian  rencana  produksi  dengan pelaksanaan produksi.
Strategi prioritas yang didapat untuk memitigasi risiko  aktivitas source adalah  strategi training secara berkala  pada  pekerja  dengan  bobot  0,574.  Salah  satu penyebab dari terjadinya risiko kekurangan bahan baku TBS di  penampungan sementara adalah human error . Kesalahan  pekerja  yang  sering  terjadi  adalah  tidak menyortir TBS dengan baik, tidak melihat mutu TBS, TBS  yang  disortir  oleh  pekerja  banyak  dikembalikan akibat pekerja tidak mengetahui mutu TBS yang harus dikembalikan  dan  diterima  secara  baik,  terlalu  kuat dalam  menyortir  dan  melempar  TBS  di  penampung sementara  membuat  TBS  menjadi  terlepas  dari tandannya sehingga kualitas TBS rusak dan berakibat kurangnya  ketersediaan  TBS  di  penampungan sementara.  Menurut  Soenaryo  (2014), training atau pelatihan  merupakan  sebuah  jantung  bagi  suatu organisasi  untuk  meningkatkan  kemampuan  serta kinerja perusahaan.
Strategi prioritas yang didapat untuk memitigasi risiko  keterlambatan  pelaksanaan  produksi  adalah strategi  pengoptimalan  mesin  dan  peralatan  dengan bobot 0,600.  Ada beberapa faktor yang mengakibatkan adanya  risiko  keterlambatan  pelaksanaan  produksi yaitu akibat dari kerusakan mesin, dan kurangnya TBS di  penampungan  sementara  sehingga  pelaksanaan produksi  terlambat  dilakukan.  Dari  penyebab  risiko tersebut,  risiko  yang  sering  terjadi  adalah  akibat terjadinya kerusakan mesin. Mesin yang rusak biasanya adalah  mesin screw  press dan  mesin engine yang berfungsi  untuk  menjalankan  turbin.  Pengoptimalan mesin  yang  kurang  baik  dan  tidak  melakukan pengoptimalan  secara  teratur  mengakibatkan  sering terjadinya  kerusakan  mesin.  Dari  hal  tersebut  dapat dilakukan mitigasi risiko dengan melakukan pengoptimalan  mesin  dan  peralatan.  Pengoptimalan mesin dan peralatan juga harus dilakukan secara teratur dan secara kontinyu.
Gambar 2 . Struktur Hierarki AHP
Strategi prioritas yang didapat untuk memitigasi risiko deliver adalah strategi meningkatkan pengawasan  terhadap  kinerja  karyawan  dengan  bobot nilai  sebesar  0,487.  Alternatif  strategi  ini  dapat memitigasi risiko yang terjadi di aktivitas bisnis deliver yaitu risiko adanya kerusakan kendaraan selama proses pengiriman  CPO.  Terjadinya  kerusakan  kendaraan biasanya diakibatkan dari umur kendaraan, baik itu dari mesin  maupun  kendaraannya  sudah  terlalu  tua. Penyebab  lainnya  juga  adalah  kelalaian  pekerja  yang tidak memperhatikan mesin, tidak melakukan perawatan  mesin,  muatan  kendaraan  yang  melebihi kapasitas  angkut  serta  kelalaian  pekerja  dalam mengoperasikan  kendaraan  tersebut.  Menurut  Sari (2015),  pengawasan  memegang  peranan  penting  bagi peningkatan kinerja yang baik.
Strategi prioritas yang didapat untuk memitigasi risiko return adalah  strategi  menjaga  kualitas  bahan baku  dengan  bobot  nilai  sebesar  0,487.  Alternatif strategi ini dapat memitigasi risiko kualitas/ mutu CPO tidak  sesuai  dengan  permintaan.  Biasanya  terjadinya ketidaksesuaian kualitas/ mutu CPO dengan permintaan  disebabkan  CPO  terlalu  lama  disimpan  di tanki, kelalaian pekerja dalam menguji mutu CPO dan yang sangat berpengaruh adalah kualitas TBS menurun baik  dari supplier maupun  saat  di  penampungan sementara. Menurut Farida (2016), penggunaan bahan baku  yang  berkualitas  baik  akan  berpengaruh  dengan output yang  dihasilkan  baik  pula.  Dengan  kualitas bahan baku yang semakin baik maka akan mengurangi terjadinya kesalahan produksi, produk yang dihasilkan diluar standar yang ditetapkan.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian,  didapatkan risiko yang telah dilakukan identifikasi menggunakan model SCOR  yaitu  pada  aktivitas plan sebanyak  5  risiko aktivitas source sebanyak  6  risiko,  aktivitas make sebanyak  6  risiko,  aktivitas deliver sebanyak  4  risiko dan  aktivitas return sebanyak  2  risiko.  Berdasarkan hasil  perhitungan  risiko  pada  setiap  aktivitas  bisnis menggunakan  metode fuzzy FMEA  didapatkan  hasil yaitu  pada  aktivitas plan didapatkan  risiko  tertinggi yang  dijadikan  risiko  prioritas  adalah  pada  risiko  P1 yaitu ketidaksesuaian  antara rencana produksi  dengan pelaksanaan produksi dengan bobot nilai FRPN sebesar 599. Risiko prioritas pada aktivitas source adalah risko S2  yaitu  risiko  kekurangan  bahan  baku  TBS  di penampungan  sementara  dengan  bobot  nilai  FRPN sebesar 479 yang tergolong high . Risiko prioritas pada aktivitas make adalah  risiko  M2  yaitu  risiko keterlambatan pelaksanaan produksi dengan bobot nilai FRPN  sebesar  685  yang  memiliki  kategori high-very high (V-VH).  Risiko  prioritas  pada  aktivitas deliver adalah  risiko  D3  yaitu  risiko  adanya  kerusakan kendaraan  selama  proses  pengiriman  CPO  dengan bobot  nilai  FRPN  sebesar  883  yang  masuk  kedalam kategori very high (VH). Risiko prioritas pada aktivitas return adalah risiko R1 yaitu risiko kualitas/ mutu CPO tidak  sesuai  dengan  permintaan  dengan  bobot  nilai FRPN sebesar 448.
Risiko-risiko  tertinggi  dilakukan  penentuan strategi  mitigasi  terbaik  menggunakan  metode  AHP
dan  didapatkan  strategi  mitigasi  terbaik  untuk menangani masing-masing risiko. Risiko aktivitas plan (P1) didapatkan strategi prioritas yaitu pengoptimalan mesin  dan  peralatan  dengan  bobot  nilai  0,637.  Risiko aktivitas S2 didapatkan strategi prioritas yaitu training secara berkala pada pekerja dengan bobot nilai 0,574. Risiko aktivitas make (M2) didapatkan strategi prioritas yaitu  pengoptimalan  mesin  dan  peralatan.  Risiko aktivitas deliver (D3) didapatkan strategi prioritas yaitu meningkatkan pengawasan terhadap kinerja karyawan dengan bobot nilai 0,487. Risiko aktivitas return (R1) didapatkan  strategi  prioritas  menjaga  kualitas  bahan baku dengan bobot nilai 0,487.
Bagi
penelitian selanjutnya, dapat dikembangkan  menggunakan  metode  ANP  sebagai metode  penilaian  multi  kriteria  sehingga  dapat menentukan alternatif strategi dengan lebih stabil  dan akurat,  dapat  dilakukan  penelitian  yang  membahas tentang risiko biaya dan, mempertimbangkan pemilihan  strategi  menggunakan  aspek Benefit , Cost , Opportunity , dan Risk (BCOR).

## 5. Daftar Pustaka
Abrori,  M.,  &  Prihamayu,  A.  H.  (2016).  Aplikasi Logika  Fuzzy  Mamdani  dalam  Pengambilan Keputusan Penentuan Jumlah Produksi. Kaunia: Integration and Interconnection Islam and Science , 9(2), 91-99.
Aufarrizky,  K.  A.,  Ridwan,  A.  Y.,  Pambudi,  H.  K. (2021).  Penerapan  Metode  Analytic  Hierarchy Process (AHP) dan Data Envelopment Analysis (DEA)  pada  Proses  Pemilihan  Supplier  di  PT XYZ. E-Proceeding of Engineering , 8(5).
Badan  Pusat  Statistik.  (2021).  Ekspor  Maret  2021 Mencapai  US$18,35  Miliar  dan  Impor  Maret 2021 senilai US$16,79 Miliar.
Citraresmi,  A.  D.  P.  (2017).  Identifikasi  dan Pengukuran Risiko Rantai Pasok Produk Beras Organik (Studi Kasus Pada PT “X”, Kota Batu). Saintek , 2(3), 237-248.
Farida,  N.  (2017).  Pengaruh  Kualitas  Bahan  Baku Terhadap  Kualitas  Hasil  Produksi  (Studi  Pada CV  Mebel  Bima  Karya  Kabupaten  Blitar). AKUNTABILITAS:  Jurnal  Ilmiah  Ilmu-Ilmu Ekonomi, 9(2), 19-26. Hanafi, M. M. (2016). Manajemen Risiko . Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
Hartati,  M.,  &  Nurainun,  T.  (2018).  Analisis  Risiko Rantai  Pasok  Pabrik  Kelapa  Sawit  dengan Menggunakan Metode SCOR. Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan
Industri (SNTKI-10) , 588-598.
Kusumadewi,  S.,  &  Purnomo,  H.  (2010).  Aplikasi Logika  Fuzzyuntuk  Pendukung  Keputusan . Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu . Murnawan,  H.,  &  Mustofa.  (2014).  Perencanaan Produktivitas  Kerja  Dari  Hasil  Evaluasi Produktivitas  Dengan  Metode  Fishbone  Di Perusahaan Percetakan Kemasan PT. X. Jurnal Teknik Industri HEURISTIC , 11(1), 27–46. Najah, Ridwan, A, Y., & Santosa, B. (2019). Design of System  Analysis  and  Mitigation  of  Supply Chain  Risk  with Fuzzy FMEA  (Failure Mode
and  Effect  Analysis)  Method  and  AHP (Analytical Hierarchy Process) in the Broccoly
Industry in Lembang. In International Conference  on  Rural  Development  and Entrepreneurship:  Enhancing  Small  Business and  Rural  Development  Toward  Industrial Revolution 4.0 , 5(1).
Nurnawati, E. K. (2015). Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Pada Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mahasiswa Berprestasi  Menggunakan  Framework  Laravel
(Studi  Kasus:  Institut  Sains  &  Teknologi Akprind Yogyakarta. Jurnal Masyarakat Informatika , 7(13), 32-37.
Prasetiyo,  M.  D.,  Santoso,  I.,  Mustaniroh,  S.  A.,  & Purwadi. (2017). Penerapan Metode FMEA dan AHP  Dalam  Perumusan  Strategi  Pengelolaan Resiko  Proses  Produksi  Yoghurt. Jurnal Teknologi Pertanian , 18(1), 1-10.
Putri,  C.  F.  (2012).  Pemilihan  Supplier  Bahan  Baku Pengemas  Dengan  Metode  AHP  (Analytical Hiererchy  Process). Widya  Teknika ,  20(1),  25- 31.
Rahayu, D. K., Profita, A., & Editiya, I. D. (2018). Risk management  in  sand  mining  enterprise  using fuzzy failure  mode  and  effect  analysis  ( Fuzzy FMEA). Proceedings  of  the  International
Conference  on  Industrial  Engineering  and Operations Management, Bandung, Indonesia.
Rumpuin,  A.  F.,  Wahjudi,  D,.  &  Prayogo,  D.  (2020).
Pengembangan Model Mitigasi Risiko
Keterlambatan  Proyek  Berbasis  Failure  Mode and  Effect  Analysis:  Studi  Kasus  Di  PT  X. Dimensi Utama Teknik Sipil , 7(1).
Sari,  N.  (2015).  Pengaruh  Pengawasan  Terhadap Kinerja  Pegawai  Pada  Kantor  Pelayanan Kekayaan Negara dan Lelang Pematangsiantar. Jurnal Maker , 1(1), 49-55.
Soenaryo,  R.  (2014).  Studi  Deskriptif  Pelatihan Karyawan  Pada  PT  Graha  Cendana  Abadi Mitra. Agora , 2(1), 1-11.
Susetyo, A. E., & Nurhardianto, E. (2019). Penentuan Komponen  Kritis  Untuk  Mengoptimalkan Keandalan Mesin Cetak. Jurnal Science Teech , 5(2), 13-22.
Wang, Y.M., Chin, K.-S., Poon G. K. K., & Yang, J.- B. (2009). Risk evaluation  in failure mode and effects analysis using fuzzy weighted geometric mean. Expert Systems with Applications , 36(2), 1195-1207.
Winanto, E. A., & Santoso, I. (2017). Integrasi Metode Fuzzy FMEA  dan  AHP  dalam  Analisis  dan Mitigasi  Risiko  Rantai  Pasok  Bawang  Merah. Jurnal  Teknologi  Industri  &  Hasil  Pertanian , 22(1), 21-32.