## Evaluasi Penerapan Tokyo MoU Guna Meningkatkan Aspek Keselamatan Kapal Indonesia pada Pelayaran Internasional
Antoni Arif Priadi 1,* , Rendi Ferdillah 2,3
1 Sekolah Tinggi Ilmu Pelayaran Jakarta, BPSDM Perhubungan Jl. Marunda Makmur, Marunda, Kec. Cilincing, Jakarta Utara, DKI Jakarta 14150, Indonesia
2 Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya Jl. Teknik Kimia, Kec. Sukolilo, Surabaya, Jawa Timur 60111, Indonesia
3 Rotterdam University of Applied Sciences, Netherlands
G.J. de Jonghweg 4 - 6  Rotterdam, 3015GG, Netherlands
E-mail: * antoni_arif@dephub.go.id
Diterima: 10 Januari 2023, disetujui: 25 Mei 2023, diterbitkan online : 30 Juni 2023

## Abstrak
Dalam  rangka  mematuhi  standar  peraturan  internasional  mengenai  keselamatan  pelayaran,  keamanan,  dan  pencegahan  pencemaran  laut, setiap  negara  bendera  bertanggung  jawab  terhadap  kapal-kapal  yang  mengibarkan  benderanya.  Sebagai  negara  berbasis  maritim,  setiap tahunnya ratusan kapal berbendera Indonesia berlayar ke luar negeri. Namun, masih tingginya angka persentase penahanan terhadap kapal berbendera Indonesia menyebabkan kurangnya kepercayaan dunia pelayaran terhadap standar keselamatan kapal Indonesia. Meskipun saat ini Indonesia termasuk dalam daftar “whitelist” di Tokyo MoU, Indonesia sangat rentan kembali ke daftar “greylist” atau bahkan “blacklist” jika  tidak  segera  berupaya  mengurangi  jumlah  penahanan  kapal  setiap  tahunnya . Peningkatan  performa  negara  bendera  menjadi  sangat penting  dalam  meningkatkan  kepercayaan  dengan  melibatkan  seluruh stakeholder terkait.  Untuk  memenuhi  tujuan  tersebut,  maka identifikasi  terhadap  kategori  defisiensi  penyebab  penahanan  kapal  Indonesia  dilakukan  dengan  metode  kombinasi  antara Software, Hardware,  Environment, dan Liveware (SHEL)  dan Swiss  Cheese  Model .  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  jumlah  defisiensi  tertinggi disebabkan oleh software dan hardware sebanyak masing-masing lima kategori defisiensi, dua dari environment , dan satu dari liveware. Kemudian,  terdapat  empat stakeholder yang  paling  berperan  dalam  pengurangan  jumlah  penahanan  kapal  yang  masing-masing merepresentasikan tiap lapisan keju sebagai lapisan pertahanan. Tiap stakeholder mendapatkan identifikasi masalah yang spesifik dari tiap komponen pada SHEL, sehingga strategi pencegahan dapat diformulasikan dengan baik bagi tiap stakeholder . Hasil dari penelitian ini dapat digunakan sebagai referensi oleh regulator, pemilik kapal atau perusahaan pelayaran, nakhoda, dan kru kapal dalam menerapkan strategi alternatif pencegahan penahanan kapal.
Kata kunci : Port State Control , Penahanan Kapal, Flag State Performance , SHEL Model, Swiss Cheese Model

## Abstract
Evaluation of Tokyo MoU Implementation to  Enhance the Safety Aspects of Indonesian Ships in International Voyages: In order to comply with international regulatory standards regarding maritime safety, security and prevention of marine pollution, each flag state is responsible for its flagged vessels. As a maritime-based country, hundreds of Indonesian-flagged ships sail abroad every year. However, the high percentage of detentions of Indonesian-flagged vessels still contributes to a lack of global trust in Indonesian ship safety standard. Even though Indonesia is currently on the “whitelist” in the Tokyo MoU, the country remains vulnerable to returning to the “greylist” or even the “blacklist” if it fails to promptly reduce the number of ship detentions each year. Improving the performance of the flag state is crucial for enhancing trust by involving all relevant stakeholders. To fulfill this objective, the identification of deficiency categories causing detentions  of  Indonesian-flagged  vessels  was  carried  out  using  a  combination  of  the  Software,  Hardware,  Environment,  and  Liveware (SHEL) model and the Swiss Cheese Model. The results show that the highest number of deficiencies are caused by software and hardware with five deficiency categories each, two from environment, and one from liveware. Each stakeholder receives specific problem identification from each SHEL component, enabling well-formulated prevention strategies for each stakeholder. The findings of this research can be used as a reference by regulators, shipowners or shipping companies, captains, and ship crews in implementing alternative strategies to prevent ship detentions..
Keywords : Port State Control, Ship Detention, Flag State Performance, SHEL Model, Swiss Cheese Model

## 1. Pendahuluan
Port State Control (PSC) memiliki tujuan melakukan inspeksi dan kontrol di pelabuhan tertentu di suatu  negara  terhadap  kapal-kapal  asing  dengan  tujuan  memastikan  bahwa  kapal  yang  mengunjungi pelabuhan tersebut telah memenuhi standar internasional, dan memastikan keselamatan pelayaran, serta mencegah polusi laut yang disebabkan oleh kapal [1] . PSC memiliki peranan penting sebagai pelengkap regulasi  yang  telah  ditetapkan  oleh  negara  bendera,  mengurangi  jumlah  kapal  yang  tidak  memenuhi
standar internasional, dan menjamin keselamatan pelayaran dan lingkungan maritim. Lebih lanjut, PSC merupakan  alat  yang  digunakan  oleh  otoritas  pelabuhan  di  seluruh  dunia  untuk  memenuhi  standar  di bawah konvensi internasional terkait untuk memenuhi kekurangan dari peraturan negara bendera ( flag state ).  Hal  ini  dilakukan  dengan  memeriksa  status  teknis,  operasional,  penetapan  kru,  dan  kondisi kehidupan  kerja  dari  kapal  asing  untuk  mencegah  timbulnya  potensi  bahaya  terhadap  kapal,  properti, hidup manusia, dan polusi laut [2] .
Sejak dibentuknya PSC pada tahun 1982 oleh tiga belas negara Eropa yang bertujuan mengurangi kecelakaan  lalu  lintas  laut  dan  melindungi  lingkungan  laut,  saat  ini  telah  terbentuk  sepuluh  nota kesepahaman  atau  disebut Memorandum  of  Understanding (MoU)  mengenai  PSC  di  seluruh  dunia, termasuk  di  dalamnya  yaitu  Tokyo  MoU [3] .  Tokyo  MoU  merupakan  nota  kesepahaman  yang ditandatangani oleh enam belas negara di area Asia-Pasifik (saat ini menjadi 21 negara) dengan tujuan utamanya  yaitu  melindungi  kepentingan  terhadap  keselamatan  jiwa  di  laut  dan  pelabuhan,  serta perlindungan  terhadap  lingkungan  laut,  di  mana  Indonesia  menjadi  salah  satu  anggota,  dan  ikut menandatangani perjanjian pada tanggal 1 Desember 1993. Selain itu, Tokyo MoU juga memiliki tujuan sebagai peningkatan dan harmonisasi, penguatan kerja sama, dan pertukaran informasi inspeksi di antara negara anggota [4] .
Dalam  penerapannya,  Tokyo  MoU  menetapkan  peraturan  yang  mengatur  tentang  pengawasan terhadap kapal asing yang memasuki area pelabuhan negara anggota berdasarkan profil risiko kapal atau ship  risk  profile (SRP)  yang  pada  umumnya  dikategorikan  berdasarkan  umur  kapal,  tipe  kapal,  dan performa  dari  negara  bendera.  Pengawasan  dilakukan  oleh Port  State  Control  Officer (PSCO)  yang merujuk pada hasil inspeksi PSC dengan beberapa ketidaksesuaian atau disebut defisiensi [5] . Kapal juga berpotensi  ditahan  oleh  otoritas  pelabuhan  apabila  terdapat  defisiensi  yang  sangat  kritis  dan  dapat mengakibatkan bahaya terhadap kru atau kapal itu sendiri. Berdasarkan klasifikasi resmi Tokyo MoU, defisiensi  yang  dapat  mengakibatkan  kapal  dilakukan  penahanan  dibagi  menjadi  tujuh  belas  kategori dengan 412 subkategori [2] .
Penahanan terhadap kapal berbendera Indonesia terjadi setiap tahunnya. Berdasarkan laporan resmi dalam situs Tokyo MoU, sejak tahun 2020 hingga 2022, dari total 720 inspeksi, terdapat 21 kapal (2,92%) berbendera  Indonesia  yang  ditahan.  Apabila  dibandingkan  dengan  negara  tetangga  (ASEAN)  dengan periode  yang  sama,  seperti  yang  ditampilkan  pada  Gambar 1,  Indonesia  memiliki  persentase  terbesar berdasarkan perbandingan jumlah inspeksi dan kapal yang ditahan [6] . Hal ini menunjukkan bahwa angka persentase penahanan kapal berbendera Indonesia oleh PSC masih tergolong tinggi. Penahanan oleh PSC merupakan  hal  yang  sangat  dihindari  oleh  pemilik  maupun  operator  kapal.  Ketika  kapal  ditahan dikarenakan satu atau beberapa defisiensi, maka dampak yang ditimbulkan akan sangat besar, khususnya dalam hal finansial. Bukan hanya tambahan biaya pelabuhan dan kemungkinan terjadinya situasi off-hire , namun penahanan serupa juga berdampak negatif terhadap laba operasional kapal [7] .
Sumber: [6] Gambar 1 . Persentase Penahanan Kapal Berbendera Negara ASEAN di Area Tokyo MoU Tahun 2020-2022 (Enam Negara Terbesar dalam Jumlah Armada)
Tabel 1 . Daftar Kategori Defisiensi Kapal Berbendera Indonesia yang Ditahan di Regional Asia-Pacific pada Tahun 2020-2022
Kategori Defisiensi Jumlah Temuan 2020-2022 Persentase Fire Safety 20 22% Certificate and Documentation 15 16% Pollution Prevention 11 12% Emergency System 9 10% Live Saving Appliances 8 9% Safety of Navigation 7 8% Water/Weathertight Conditions 6 7% ISM 5 5% Labour Conditions 3 3% Structural Conditions 3 3% Radio Communications 2 2% Propulsion and Auxiliary 2 2% Dangerous Goods 1 1% Total 92 100% Sumber: [6]
Jenis defisiensi yang dapat mengakibatkan ditahannya kapal di suatu pelabuhan sangat beragam. Bagi  kapal-kapal  berbendera  Indonesia,  terdapat  beberapa  defisiensi  utama  yang  menyebabkan  kapal ditahan, yaitu dengan mayoritas defisiensi berasal dari kategori fire & safety sebanyak 20 temuan atau 22%, diikuti oleh certificate & documentation sebanyak 15 temuan atau 16% dari total seluruh defisiensi kapal  tertahan  sesuai  Tabel  1.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  masih  terdapat  kapal-kapal  berbendera Indonesia yang kurang memperhatikan keselamatan di atas kapal. Tanggung jawab dari negara bendera adalah  memastikan  kapal-kapal  yang  mengibarkan  benderanya  beroperasi  berdasarkan  standar keselamatan maritim internasional [8] . Penelitian E. G. Emecen Kara menyebutkan bahwa berdasarkan level performa negara bendera dari sepuluh rezim PSC, Indonesia masuk ke dalam kluster Standard to Low .  Indonesia  menjadi  negara  dengan  performa  terburuk  di  antara  35  negara  terbesar  berdasarkan kontribusi total DWT di seluruh dunia setelah Panama [8] . Hal ini tentunya akan berpengaruh pada status whitelist Indonesia dalam Tokyo MoU yang telah dipertahankan selama tiga tahun terakhir (2020-2022) menjadi rentan tergeser. Status tersebut menjadi modal berharga bagi dunia pelayaran Indonesia dalam persaingan di kancah internasional [9] .
Analisis  faktor  penyebab  penahanan  kapal  telah  dilakukan  pada  beberapa  penelitian  terdahulu. Dalam penelitiannya, Chuah dkk. (2023); Fu dkk. (2020); Hänninen & Kujala (2014); Wang dkk. (2021) melakukan  analisis  faktor  penyebab  penahanan  kapal  dan  keterkaitannya  dengan  kecelakaan  kapal maupun  pencemaran  lingkungan  menggunakan  Bayesian  Network,  sedangkan  Yang  dkk.  (2018) melakukan  penelitian  menggunakan  metode  TOPSIS,  dan  Zhu  dkk.  (2023)  menggunakan  kombinasi cloud  model dan prospect  theory untuk  mengidentifikasi  defisiensi  kritis penyebab  ditahannya  sebuah kapal. Kebaruan dalam penelitian ini adalah menganalisis defisiensi penahanan kapal pada suatu negara bendera menggunakan kombinasi model SHEL dan Swiss Cheese, di mana pada umumnya metode ini digunakan pada sektor transportasi lain. Dengan demikian, penelitian ini akan menambah keberagaman pendekatan ataupun sudut pandang terhadap penelitian penahanan kapal [2][10][11][12][13][14] .
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  faktor-faktor  penyebab  penahanan  kapal berbendera Indonesia oleh PSC di pelabuhan-pelabuhan internasional luar negeri, khususnya di negara anggota Tokyo MoU. Batasan penelitian dilakukan pada penahanan hanya di negara anggota Tokyo MoU. Hal ini dikarenakan jumlah penahanan kapal Indonesia pada rezim PSC lainnya relatif kecil dibandingkan Tokyo  MoU  dalam  hal  kultur  inspeksi-penahanan.  Penelitian  ini  dilaksanakan  menggunakan  metode penelitian kolaborasi antara SHEL dan CHEESE yang akan dibahas pada bagian metodologi secara rinci. Pada  dasarnya,  penelitian  ini  akan  berkontribusi  pada  penelitian-penelitian  sebelumnya  dengan  cara sebagai berikut. Pertama, mengusulkan metode analisis faktor penahanan kapal dan akan menghasilkan
faktor-faktor kunci. Kedua, dilakukan penyusunan strategi perbaikan manajemen untuk meminimalisasi kejadian berulang. Ketiga, hasil penelitian dapat menjadi acuan pengambilan keputusan dan penetapan kebijakan  yang  sesuai  tentang  keselamatan  pelayaran  dan  perlindungan  lingkungan  laut  bagi  otoritas pemerintah dan pemegang kepentingan lainnya.
Banyak  studi  akademik  dan  praktis  telah  dilakukan  pada  inspeksi  PSC  dikarenakan  dapat mengurangi risiko kecelakaan kapal, meningkatkan keselamatan navigasi, dan mengurangi pencemaran lingkungan.  Pada  bagian  ini,  peneliti  melihat  studi  terkait  dari  dua  sudut  pandang  yang  berbeda: identifikasi faktor-faktor yang memengaruhi penahanan kapal dan inspeksi PSC, serta strategi penurunan angka penahanan kapal oleh inspeksi PSC.
Penelitian  Hänninen  &  Kujala  (2014)  menggunakan  data  inspeksi  PSC  untuk  menemukan hubungan antara berbagai jenis defisiensi yang ditemukan di atas kapal dan hubungan antara defisiensi dan peran kapal dalam kecelakaan lalu lintas laut [12]. Zhu dkk. (2023) menggunakan metode CRITIC berdasarkan  data  inspeksi  PSC  pada  Paris  MoU  dan  Tokyo  MoU  dan  menemukan  faktor  yang memengaruhi  identifikasi  defisiensi  kritis  yang  mengarah  kepada  penahanan  kapal  yaitu  perilaku psikologis  dari  pembuat  keputusan  dan  ketidakpastian  hasil  inspeksi  PSC  [2].  Groenleer  dkk.  (2010) menemukan bahwa status negara bendera dapat memengaruhi keputusan penahanan kapal oleh PSC [15]. Beberapa peneliti menemukan bahwa faktor terbesar yang memengaruhi risiko penahanan kapal adalah umur kapal,  jenis  kapal,  dan tingkatan pengawasan [16][17][18] . Penelitian lain berfokus  pada negara bendera [19] , dan ISM Code beserta area lainnya [20] .
Berbagai penelitian telah dilakukan untuk menganalisis strategi penurunan angka penahanan kapal oleh  inspeksi  PSC.  Yang  dkk.  (2018)  mengusulkan  pendekatan  TOPSIS  dan  jaringan  berbasis  data Bayesian  untuk  menganalisis  faktor  risiko  dalam  pemeriksaan  PSC  dan  memprediksi  kemungkinan penahanan pada kapal curah [14] . Wang dkk. (2021) juga menggunakan jaringan Bayesian untuk meneliti keterkaitan  antara  faktor-faktor  yang  memengaruhi  penahanan  kapal,  dengan  menganggap  bahwa  GT kapal, jenis kapal, dan badan klasifikasi merupakan bagian yang wajib menjadi perhatian khusus dalam mengurangi risiko penahanan kapal [13] . Selanjutnya, J. Chen dkk. (2019) menemukan bahwa kesesuaian dengan  persyaratan  manajemen  keselamatan  internasional,  penguatan  sistem  darurat,  dan  perawatan perlengkapan fire & safety merupakan langkah utama mengurangi risiko penahanan kapal [21] .

## 2. Metodologi
Analisis  performa  keselamatan  negara  bendera  didasarkan  pada  evaluasi  terhadap  inspeksi  PSC. Maka  dari  itu,  metodologi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  kualitatif  deskriptif,  di  mana pengumpulan  data  dilakukan  melalui  situs  resmi  Tokyo  MoU  dan  tinjauan  literatur  yang  kemudian dilanjutkan dengan analisis data menggunakan model SHEL untuk memisahkan faktor-faktor penyebab terjadinya penahanan kapal pasca inspeksi PSC dalam kluster-kluster. Kemudian, dilakukan pemecahan masalah dengan mengusulkan alternatif menggunakan model Swiss Cheese yang pada prosesnya akan melibatkan berbagai unsur stakeholder mulai dari manajemen perusahaan hingga operator di lapangan.
2.1. Model SHEL
Model SHEL pertama kali diperkenalkan oleh Edwards (1972) dan dikembangkan oleh Hawkins (1987).  Pada  awalnya,  model  SHEL  merupakan  analisis  tentang  faktor  manusia  di  dalam  penyebab kecelakaan  penerbangan  dan  bagaimana  hubungannya  dengan  sumber  daya  dan  lingkungan  sistem penerbangan (subsistem penerbangan) dan orang-orang yang bekerja di sistem penerbangan (subsistem manusia).  SHEL  sendiri  terdiri  dari  empat  komponen  yaitu software (aturan,  manual,  dan  regulasi), Hhardware (perlengkapan), environment (faktor fisik lingkungan), dan liveware (faktor manusia) [22] . Namun,  beberapa  peneliti  telah  memperluas  penggunaannya  terhadap  objek-objek  lain,  salah  satunya sektor  maritim.  Sebagai  contoh,  penelitian  terdahulu [23] menggunakan  model  m-SHEL  untuk menganalisis peran dari faktor manusia terhadap operasional kapal beserta manajemennya. D. Chen dkk. (2020) [24] menggunakan model Reason-SHEL  dalam menganalisis mata rantai  penyebab kecelakaan kapal yang disebabkan oleh manusia  dan Saragih dkk. (2020) [25] mengombinasikan AHP dan model SHEL dalam penelitiannya terhadap suatu studi kasus kecelakaan kapal di Indonesia.

## Sumber: [26] Gambar 2 . Model SHEL
Sejak kemunculannya di sektor kelautan pada akhir Perang Dunia II, faktor manusia menjadi objek penelitian  dalam  meningkatkan  efektivitas  dan  efisiensi  transportasi  laut.  Sering  kali  hal  ini  dikaitkan dengan yang disebut human error , namun tentunya tidak hanya terbatas pada konsep tersebut [27] . Oleh karena itu, the International Maritime Organization (IMO) sebagai induk maritim di seluruh dunia telah mendorong  penelitian  lebih  lanjut  terhadap  elemen  manusia  sebagaimana  dicantumkan  dalam  resolusi A.947 (23) yang  menyatakan bahwa elemen manusia merupakan masalah multidimensi  dan kompleks yang dapat memengaruhi keselamatan, keamanan, dan perlindungan lingkungan laut. Hal ini melibatkan seluruh  spektrum  aktivitas  manusia  seperti  kru  kapal,  manajemen  darat,  badan  regulator,  dan  seluruh pihak  terkait  untuk  bekerja  sama  mengatasi  elemen  manusia  secara  efektif  (IMO  A.947(23),  2003). Sebagai tambahan mengenai resolusi di atas, elemen manusia juga disebutkan secara spesifik di dalam strategic  directions sebagai  elemen  utama  terhadap  keselamatan  hidup  di  laut  dan  perlindungan lingkungan  maritim  dalam  Revisi  Rencana  Strategis  untuk  Periode  6  Tahunan  2018-2023  IMO  (IMO A.1149 (32), 2021) [28][29] .
Model SHEL pada penelitian ini secara khusus digunakan dengan tujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor penyebab terjadinya penahanan kapal pasca inspeksi PSC pada kapal berbendera Indonesia di  pelabuhan  negara  anggota  Tokyo  MoU  berdasarkan  data  inspeksi  pada  situs  dan  tinjauan  literatur. Berdasarkan penjelasan Hawkins dalam bukunya yang berjudul “Human Factors in Flight”, komponen dari model SHEL yang kemudian penulis sesuaikan dengan objek penelitian yaitu, 1) software : sistem non  fisik  pada  sistem  pelayaran  beroperasi  (misal  aturan,  instruksi,  SOP,  dan  program  komputer, termasuk  bagan  dan  peta),  2) hardware :  elemen  fisik  dari  sistem  pelayaran  yaitu  kapal  (termasuk peralatan  dan  perlengkapan,  material,  bangunan,  komputer,  dll.),  3) environment :  terdiri  dari  fisik, organisasi,  ekonomi,  regulasi,  politik,  dan  variabel  sosial  yang  berdampak  pada  pekerja/operator termasuk lingkungan internal (misal temperatur, tekanan udara, kelembaban, kebisingan, dan getaran), dan lingkungan eksternal (misal cuaca, medan, area sekeliling kapal, fasilitas, dan infrastruktur), dan 4) liveware :  manusia atau  elemen manusia dalam sistem pelayaran (misal kru kapal,  agen kapal,  otoritas pelabuhan, operator pelabuhan, dan buruh pelabuhan) terkait dengan performa, kapabilitas, dan batasan sebagai manusia [22] .

## 2.2. Model Swiss Cheese
Model Swiss  Cheese pertama  kali  diperkenalkan  oleh    James  T.  Reason  (1990)  dalam  bukunya “ Human Error ” pada tahun 1990 yang secara umum menjelaskan tentang alasan terjadinya kegagalan sistem yang dapat mengakibatkan berbagai kecelakaan [30] . Pada logikanya, faktor penyebab kecelakaan adalah kelemahan dalam organisasi yang telah lama terjadi dan kegagalan menjadi semakin parah dengan sendirinya  karena  didukung  oleh  faktor  lainnya,  walaupun  faktor  tersebut  tidak  selalu  menyebabkan kejadian  yang  membahayakan  atau  kecelakaan.  Kecelakaan  akan  terjadi  ketika  faktor  pendukung menyebabkan peningkatan malfungsi terhadap suatu sistem sehingga menyebabkan terjadinya kecelakaan pada waktu yang sama atau dalam waktu berurutan, yang diakibatkan oleh kegagalan lapisan penghalang multilevel.  Model  ini  membagi  kecelakaan  menjadi  lima  tingkatan,  meliputi  faktor  organisasi, pencegahan dan pengawasan organisasi, premis tindakan membahayakan, tindakan membahayakan, dan pertahanan yang tidak memadai [24] .
Sumber: [24] Gambar 3 . Model Swiss Cheese
Penggunaan  model Swiss  Cheese atau  beberapa  peneliti  menyebut  sebagai Reason  Model pada sektor maritim telah diaplikasikan dalam berbagai penelitian. S.-T. Chen dkk. (2013) dalam penelitiannya berdasarkan perspektif model Swiss Cheese , menemukan bahwa kecelakaan sangat jarang terjadi akibat dari satu  kesalahan fatal dan biasanya melibatkan berbagai  faktor kecil lainnya yang melibatkan salah seorang  atau  beberapa  orang [31] .  Yildiz  dkk.  (2021)  dalam  penelitiannya  juga  menemukan  bahwa kecelakaan kapal terjadi akibat rantai kejadian yang berurutan. Kombinasi antara kegagalan sistem dan lingkungan (operasional) yang mendukung menjadikan kecelakaan tidak terelakkan [32].
Penelitian  ini  ditujukan  untuk  memberikan  strategi  dan  solusi  terhadap  faktor-faktor  utama penyebab terjadinya penahanan kapal oleh PSC menggunakan model Swiss Cheese . Dengan komponen strategi  yang  diusulkan  berdasarkan  tinjauan  literatur,  maka  penelitian  ini  akan  memberikan  petunjuk bagi  perusahaan  pelayaran,  regulator,  kru  kapal,  dan  para  pemegang  kepentingan  lainnya  untuk meminimalisasi terjadinya penahanan kapal. Sejauh pengetahuan peneliti, penelitian strategi minimalisasi penahanan kapal menggunakan model Swiss Cheese masih sangat terbatas, maka dari itu penelitian ini dianggap penting untuk memperkaya literasi penelitian di bidang terkait ke depannya.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Analisis Software, Hardware, Environment, dan Liveware (SHEL)
Berdasarkan data yang diperolah dari situs resmi Tokyo MoU mengenai jenis defisiensi kapal-kapal berbendera  Indonesia  pada  tiga  tahun  terakhir  (2020-2022),  penulis  melakukan clustering kategori defisiensi berdasarkan komponen SHEL seperti pada Tabel 2.
Tabel 2 . Clustering kategori defisiensi dalam model SHEL
Kategori Defisiensi Clustering dalam SHEL Fire Safety S Emergency System S Safety of Navigation S ISM S Radio Communications S Pollution Prevention H Live Saving Appliances H Water/Weathertight Conditions H Structural Conditions H Propulsion and Auxiliary H Labour Conditions E Dangerous Goods E Certificate and Documentation L
Sumber: Hasil analisis, 2023
Tabel 3 . Deskripsi Nature of Deficiencies Komponen Deskripsi Defisiensi Software Komponen software yang menyebabkan kapal dilakukan penahanan oleh PSC adalah sebagai berikut:
1. Kurangnya petunjuk atau standar pedoman keselamatan di atas kapal.
2. Kurangnya petunjuk atau standar pedoman operasi kondisi darurat di atas kapal. 3. Kurangnya petunjuk operasional dan perawatan peralatan navigasi dan radio komunikasi. Hardware Komponen hardware yang menyebabkan kapal dilakukan penahanan oleh PSC adalah sebagai berikut:
1. Tidak  tersedianya  peralatan  SOPEP  di  atas  kapal  secara  lengkap  sesuai  regulasi internasional.
2. Rusak atau tidak laiknya peralatan keselamatan di atas kapal.
3. Rusak atau tidak laiknya struktur bangunan kapal, termasuk pintu kedap air dan kedap cuaca di atas kapal.
4. Rusak atau tidak beroperasinya permesinan kapal sebagaimana mestinya.
Environment Komponen environment yang  menyebabkan  kapal  dilakukan  penahanan  oleh  PSC  adalah sebagai berikut:
1. Kondisi  akomodasi  yang  kurang  layak  di  atas  kapal  (pemanas,  AC,  dan  ventilasi  tidak berfungsi dengan baik).
2. Perlindungan  lingkungan  kerja  terhadap  muatan  berbahaya  tidak  memenuhi  standar internasional. Liveware Komponen liveware yang menyebabkan kapal dilakukan penahanan oleh PSC adalah sebagai berikut:
1. Sertifikat  dan  dokumen  kru  kapal  telah  kedaluwarsa  atau  tidak  sesuai  dengan  peraturan internasional.
2. Terbatasnya kemampuan kru kapal dalam menghadapi pemeriksaan PSC.
Sumber: Hasil analisis, 2023
Selanjutnya,  berdasarkan  hasil clustering kategori  defisiensi  pada  Tabel  2,  penulis  merangkum penyebab ditemukannya defisiensi ( nature of deficiencies ) yang diperoleh dari detention list kapal-kapal Indonesia pada situs resmi Tokyo MoU. Deskripsi penyebab defisiensi dikelompokkan ke dalam masing- masing komponen SHEL. Deskripsi lengkap dapat dilihat pada Tabel 3.
Dari masing-masing  komponen SHEL yang telah diuraikan pada Tabel  3, dapat  dijelaskan  yaitu Software : Tidak tersedianya atau tidak lengkapnya petunjuk dan pedoman keselamatan, standar operasi kondisi  darurat  (kebakaran),  dan  perawatan  alat  navigasi  dan  radio  komunikasi  masih  mendominasi defisiensi yang ditemukan saat inspeksi oleh PSC. Penyebab defisiensi utama yaitu pedoman penanganan kebakaran yang sering kali tidak dipahami dengan baik dan tidak dilaksanakan sesuai Sistem Manajemen Keselamatan (SMK) dari perusahaan. Faktor-faktor tersebut di atas berkaitan erat dengan SOLAS pada umumnya dan International Safety Management (ISM) Code pada khususnya.
Hardware : Komponen ini lebih mengacu pada kondisi barang, peralatan, permesinan, dan struktur yang rusak, tidak berfungsi dengan baik, atau bisa dikatakan tidak sesuai regulasi internasional. Dalam hal ini, perusahaan bertanggung jawab penuh terhadap pemulihan dan penyediaan barang yang menjadi salah satu alasan dilakukannya penahanan kapal oleh PSC. Faktor-faktor tersebut di atas terkait dengan peraturan di dalam SOLAS dan MARPOL.
Environment : Komponen ini mengacu pada kondisi lingkungan hidup sehari-hari kru di atas kapal dan perlindungan keselamatan kru di area kerja.  Perusahaan wajib memenuhi  standar yang ditetapkan dalam Maritime  Labour  Convention (MLC)  untuk  memastikan  bahwa  kru  di  atas  kapal  nyaman  dan merasa terlindungi dari bahaya pada lingkungan kerja sehari-hari.
Liveware : Komponen ini berkaitan dengan dokumen-dokumen kru kapal yang telah kedaluwarsa, berlayar melebihi batas  kontrak, dan terbatasnya kemampuan kru kapal  dalam menguasai  peralatan di atas kapal. Pada dasarnya, seluruh dokumen yang terkait dengan kru, beserta kompetensi yang dimiliki oleh kru wajib memenuhi Standard of Training Certification and Watchkeeping for Seaferers (STCW).
3.2. Strategi Penurunan Angka Penahanan Kapal dengan Pendekatan Model Swiss Cheese
Menindaklanjuti faktor-faktor yang telah dianalisis menggunakan model SHEL di atas, selanjutnya penulis  mengajukan  rancangan  model  berbasis Swiss  Cheese .  Model  ini  merepresentasikan  faktor manusia ke dalam masing-masing lapisan keju dengan lubang acak yang disusun berdampingan, di mana
Sumber: Hasil analisis, 2023 Gambar 4 . Penerapan model CHEESE dalam penelitian
risiko ancaman bahaya dapat dikurangi ketika masing-masing lapisan memiliki lubang yang berbeda dan tidak tembus. Namun, apabila lubang masing-masing lapisan saling sejajar, maka tidak ada pertahanan yang dapat mencegah terjadinya ancaman [30] . Model ini digunakan untuk mengetahui strategi-strategi yang diperlukan dari masing-masing lapisan guna mencegah atau mengurangi risiko terjadinya penahanan kapal oleh PSC. Dalam hal ini, penulis membatasi ruang lingkup penelitian dalam empat lapisan yaitu, regulator dalam hal ini Direktorat Perkapalan dan Kepelautan Kementerian Perhubungan sebagai negara bendera  yang  berkepentingan  terhadap  jumlah  penahanan  kapal;  perusahaan  pelayaran  sebagai  pihak yang  bertanggung  jawab  terhadap  operasional  kapal  secara  keseluruhan;  nakhoda  sebagai  manajemen tertinggi di atas kapal; dan kru kapal sebagai lapisan terakhir dalam menghadapi inspeksi PSC sebelum diputuskannya penahanan kapal.
Analisis  strategi  dari  masing-masing  lapisan  pertahanan  untuk  mengurangi  risiko  terjadinya penahanan kapal, dengan kontribusi terhadap masing-masing komponen SHEL dapat dilihat pada Tabel 4.
Berdasarkan  hasil  analisis  pada  Tabel  4,  masing-masing  lapisan  menghasilkan  satu  strategi  dari setiap komponen SHEL yang dapat digunakan sebagai acuan dalam mengurangi terjadinya penahanan kapal  oleh  PSC.  Maka  dari  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  strategi  dari  tiap  lapisan  yaitu:  1)  Ditkapel Kemenhub: berperan sebagai regulator. Ditkapel dapat menyediakan standar pedoman bagi pengawas di lapangan,  perusahaan  pelayaran,  dan  kapal  secara  operasional  dalam  rangka  memenuhi  regulasi keselamatan dan perlindungan laut internasional; 2) Perusahaan pelayaran: perusahaan pelayaran dapat menggunakan standar pedoman yang telah disediakan oleh regulator untuk membuat SOP atau peraturan perusahaan  mengenai  keselamatan,  perawatan,  dan  penetapan  kru  bagi  kapal-kapalnya;  3)  Nahkoda: berperan  sebagai  wakil  perusahaan  dan  memimpin  beroperasinya  sebuah  kapal.  Nahkoda  memastikan peraturan  yang  telah  ditetapkan  perusahaan  telah  berjalan  dengan  baik  dan  telah  sesuai  peraturan internasional;  4)  Kru  kapal:  sebagai  lapisan  terakhir  dalam  menghadapi  inspeksi  oleh  PSC,  maka  kru kapal  wajib  menguasai  penggunaan  dan  perawatan  permesinan  serta  peralatan  di  atas  kapal, melaksanakan perintah nakhoda, dan meningkatkan pengetahuan umum maupun teknis.
Tabel 4. Analisis Strategi dengan Model Swiss Cheese Software Hardware Environment Liveware Ditkapel Kemenhub Menyediakan standar pedoman inspeksi PSC. Menyediakan standar pedoman perawatan permesinan kapal. Menyediakan standar pedoman pengawasan khusus MLC untuk pengawas. Menyediakan platform digital  untuk sertifikasi pelaut. Perusahaan Pelayaran Menyusun Sistem Manajemen Keselamatan (SMK). Menyusun SOP perawatan dan perbaikan permesinan di atas kapal. Memastikan kondisi armadanya telah memenuhi standar MLC. Menyusun SOP penerimaan kru kapal. Nahkoda Memimpin jalannya drill dan simulasi keselamatan sesuai SMK. Menyampaikan permintaan suku cadang dan rencana perbaikan pada perusahaan. Memastikan kenyamanan kru di atas kapal telah terpenuhi. Memimpin rapat rutin dengan kru kapal. Kru Kapal Melaksanakan drill dan simulasi sesuai SMK. Melaksanakan perawatan dan perbaikan pada di atas kapal. Menjaga kebersihan dan kenyamanan lingkungan sehari-hari di atas kapal. Meningkatkan pengetahuan umum dan teknis.

## 4. Kesimpulan
Analisis yang tepat terhadap faktor penyebab dilakukannya penahanan kapal oleh PSC merupakan hal yang krusial demi mengurangi jumlah penahanan kapal ke depannya. Pada akhirnya hal ini menjamin kapal  berlayar  dalam  keadaan  aman  dan  sesuai  dengan  standar  internasional.  Berdasarkan  data  kapal berbendera  Indonesia  yang  ditahan  pada  tahun  2020-2022  di  regional  Asia-Pacific,  ditemukan  telah dilakukan inspeksi sebanyak 720 kapal, di mana 21 kapal ditahan. Dari 21 kapal yang ditahan, terdapat 92 defisiensi dari 13 kategori. Artikel ini menggunakan model SHEL untuk membagi kategori defisiensi yang mengakibatkan penahanan kapal oleh PSC ke dalam beberapa kluster. Dari hasil clustering dengan menggunakan SHEL, selanjutnya digunakan model Swiss Cheese untuk menentukan stakeholder sebagai lapisan  pertahanan  dari  penahanan  kapal,  serta  menghasilkan  strategi  dalam  rangka  mengurangi terjadinya penahanan kapal berbendera Indonesia.
Dari hasil penelitian ditemukan bahwa jenis defisiensi dengan kontribusi terbesar adalah fire safety sebesar  22%,  diikuti certificate  and  documentation sebesar  16%, pollution  prevention 12%,  dst.  (lihat Tabel  1).  Dari  hasil  analisis  SHEL,  ditemukan  kluster software terdiri  dari  lima  kategori  ( fire  safety, emergency system, safety of navigation, ISM, dan radio communications ), hardware dengan lima kategori ( pollution prevention, life saving  appliances, water/weathertight  conditions, structural conditions, dan propulsion and auxiliary ), environment dengan dua kategori ( labour conditions dan dangerous goods ), dan liveware dengan  satu  kategori  ( certificate  and  documentation ).  Kemudian,  berdasarkan  analisis menggunakan  model Swiss  Cheese ,  terdapat  empat  lapisan  pertahanan  dengan  menghasilkan  strategi pengurangan penahanan kapal berdasarkan tiap komponen SHEL. 1) Ditkapel Kemenhub sebagai lapisan pertama,  menyediakan  standar  dan  pedoman  keselamatan  bagi  perusahaan  pelayaran;  2)  perusahaan pelayaran  sebagai  lapisan  kedua  menyusun  pedoman  keselamatan  bagi  armada  kapalnya;  3)  nakhoda sebagai lapisan ketiga, di atas kapal memimpin kru kapal, dan menjadi penghubung komunikasi antara perusahaan dan kapal secara operasional; dan 4) kru kapal sebagai lapisan terakhir melaksanakan kegiatan di lapangan berdasarkan arahan nakhoda dan pedoman perusahaan, serta meningkatkan kompetensi.
Dapat  disimpulkan  bahwa  penahanan  kapal  akan  dapat  diminimalisasi  apabila  masing-masing lapisan pertahanan dapat mengetahui kelemahan pada tiap komponen yang berhubungan dengan software, hardware,  environment, dan liveware .  Selanjutnya,  dengan  mengaplikasikan  strategi  alternatif pencegahan penahanan kapal  pada tiap komponen, penelitian ini dapat  menjadi  petunjuk pengambilan keputusan  dan  penetapan  kebijakan  yang  sesuai  tentang  keselamatan  pelayaran  dan  perlindungan lingkungan  laut  bagi  otoritas  pemerintah  dan  pemegang  kepentingan  lainnya,  serta  memberikan  cara berpikir yang baru dalam strategi mengurangi terjadinya penahanan kapal oleh PSC.

## Ucapan Terima Kasih
Peneliti mengucapkan terima kasih kepada para Pejabat Pemeriksa Keselamatan Kapal atau Marine Inspector di  lingkungan  Direktorat  Jenderal  Perhubungan  Laut  Kementerian  Perhubungan  yang  telah membagikan pengalaman serta pengetahuannya terkait pencegahan penahanan kapal,  para dosen STIP Jakarta dan ITS Surabaya yang telah berkontribusi dalam memberikan tambahan ilmu pengetahuan, serta seluruh pihak yang tidak dapat kami sebut satu persatu yang telah membantu dalam proses penyelesaian penulisan  artikel  ini  yang  berjudul  “Evaluasi  Penerapan  Tokyo  MoU  Guna  Meningkatkan  Aspek Keselamatan Kapal Indonesia pada Pelayaran Internasional”. Akhirnya, penulis berharap agar artikel ini dapat bermanfaat bagi seluruh pihak yang berkepentingan, serta menambah kekayaan penulisan artikel dengan tema penahanan kapal di Indonesia.

## Daftar Pustaka
[1] J. Chen, K. X. Li, X. Liu, and H. Li, “The development of ship registration policy in China: Response to flags of convenience,” Mar. Policy , vol. 83, pp. 22–28, Sep. 2017, doi: 10.1016/j.marpol.2017.05.020.
[2] J.-H. Zhu, Q. Yang, and J. Jiang, “Identifying crucial deficiency categories influencing ship detention: A method of combining cloud model and prospect theory,” Reliab. Eng. Syst. Saf. , vol. 230, p. 108949, Feb. 2023, doi: 10.1016/j.ress.2022.108949.
[3] K. X. Li and H. Zheng, “Enforcement of law by the Port State Control (PSC),” Marit. Policy Manag. , vol. 35, no. 1, pp. 61–71, Feb. 2008, doi: 10.1080/03088830701848912.
[4] Tokyo MoU, “Memorandum of Understanding on Port State Control in the Asia-Pacific,” Tokyo MoU , 2023. https://www.tokyo-
mou.org
[5] W.-H. Chung, S.-L. Kao, C.-M. Chang, and C.-C. Yuan, “Association rule learning to improve deficiency inspection in port state control,” Marit. Policy Manag. , vol. 47, no. 3, pp. 332–351, Apr. 2020, doi: 10.1080/03088839.2019.1688877.
[6] he Asia Pacific Computerized Information System (APCIS), “Memorandum of Understanding on Port State Control in The Asia- Pacific Region,” 2023. https://apcis.tmou.org/public/
[7] Oceans HQ, “Top reasons for Port State Control detentions,” Oceans HQ , 2015. https://www.oceanshq.com/articles/top-reasons- for-port-state-control-detentions/
[8] E. G. Emecen Kara, “Determination of maritime safety performance of flag states based on the Port State Control inspections using TOPSIS,” Mar. Policy , vol. 143, p. 105156, Sep. 2022, doi: 10.1016/j.marpol.2022.105156.
[9] INSA., “Tiga Tahun Berturut-Turut, Indonesia Masuk White List Tokyo MoU,” Indonesia National ShipOwners Assosiation | DPP INSA , 2023. http://dppinsa.com (accessed Jun. 12, 2023).
[10] L. F. Chuah et al. , “Analyzing the influencing factors of Port State Control for a cleaner environment via Bayesian network model,” Clean. Eng. Technol. , vol. 14, p. 100636, Jun. 2023, doi: 10.1016/j.clet.2023.100636.
[11] J. Fu, X. Chen, S. Wu, C. Shi, J. Zhao, and J. Xian, “Ship Detention Situation Prediction via Optimized Analytic Hierarchy Process and Naïve Bayes Model,” Math. Probl. Eng. , vol. 2020, pp. 1–11, Jul. 2020, doi: 10.1155/2020/8147310.
[12] M. Hänninen and P. Kujala, “Bayesian network modeling of Port State Control inspection findings and ship accident involvement,” Expert Syst. Appl. , vol. 41, no. 4, pp. 1632–1646, Mar. 2014, doi: 10.1016/j.eswa.2013.08.060.
[13] Y. Wang, F. Zhang, Z. Yang, and Z. Yang, “Incorporation of deficiency data into the analysis of the dependency and interdependency among  the  risk  factors  influencing  port  state  control  inspection,” Reliab.  Eng.  Syst.  Saf. ,  vol.  206,  p.  107277,  Feb.  2021,  doi: 10.1016/j.ress.2020.107277.
[14] Z. Yang, Z. Yang, and J. Yin, “Realising advanced risk-based port state control inspection using data-driven Bayesian networks,” Transp. Res. Part A Policy Pract. , vol. 110, pp. 38–56, Apr. 2018, doi: 10.1016/j.tra.2018.01.033.
[15] M. Groenleer, M. Kaeding, and E. Versluis,  “Regulatory governance through agencies of the European Union? The role of the European agencies for maritime and aviation safety in the implementation of European transport legislation,” J. Eur. Public Policy , vol. 17, no. 8, pp. 1212–1230, Dec. 2010, doi: 10.1080/13501763.2010.513577.
[16] C. Zhang, X. Cao, A. Nagpure, and S. Agarwal, “Exploring rider satisfaction with transit service in Indore, India: an application of the three-factor theory,” Transp. Lett. , vol. 11, no. 8, pp. 469–477, Sep. 2019, doi: 10.1080/19427867.2017.1398484.
[17] L. Fan, M. Wang, and J. Yin, “The impacts of risk level based on PSC inspection deficiencies on ship accident consequences,” Res. Transp. Bus. Manag. , vol. 33, p. 100464, Dec. 2019, doi: 10.1016/j.rtbm.2020.100464.
[18] X. Ji, J. Brinkhuis, and S. Knapp, “A method to measure enforcement effort in shipping with incomplete information,” Mar. Policy , vol. 60, pp. 162–170, Oct. 2015, doi: 10.1016/j.marpol.2015.06.015.
[19] M. Perepelkin, S. Knapp, G. Perepelkin, and M. de Pooter, “An improved methodology to measure flag performance for the shipping industry,” Mar. Policy , vol. 34, no. 3, pp. 395–405, May 2010, doi: 10.1016/j.marpol.2009.09.002.
[20] E.  Akyuz  and  M.  Celik,  “A  hybrid  decision-making  approach  to  measure  effectiveness  of  safety  management  system implementations on-board ships,” Saf. Sci. , vol. 68, pp. 169–179, Oct. 2014, doi: 10.1016/j.ssci.2014.04.003.
[21] J. Chen, S. Zhang, L. Xu, Z. Wan, Y. Fei, and T. Zheng, “Identification of key factors of ship detention under Port State Control,” Mar. Policy , vol. 102, pp. 21–27, Apr. 2019, doi: 10.1016/j.marpol.2018.12.020.
[22] F. H. Hawkins, Human Factors in Flight . Routledge, 2017. doi: 10.4324/9781351218580.
[23] Y.  Itoh,  H.,  Mitomo,  N.,  Matsuoka,  T.,  &  Murohara, An  Extension  of  m-SHEL  Model  for  Analysis  of  Human  Factors  at  Ship Operation . Japan, 2004.
[24] D. Chen, Y. Pei, and Q. Xia, “Research on human factors cause chain of ship accidents based on multidimensional association rules,” Ocean Eng. , vol. 218, p. 107717, Dec. 2020, doi: 10.1016/j.oceaneng.2020.107717.
[25] J. W. P. Saragih, Suwarno, and A. Hasibuan, “Analysis of Damage to Ship MT. Delta Victory due to Human Error and Electricity with  the  Shel  Method,”  in 2020  4rd  International  Conference  on  Electrical,  Telecommunication  and  Computer  Engineering (ELTICOM) , Sep. 2020, pp. 48–51. doi: 10.1109/ELTICOM50775.2020.9230475.
[26] S. Taslimi, “Shell model Cavendish International.” [Online]. Available: https://www.cavendish.ac.uk/shell-model-in-aviation/%0A
[27] M.  R.  Grech,  T.  J.  Horberry,  and  T.  Koester, HUMAN  FACTORS  in  the  MARITIME  DOMAIN .  CRC  Press,  2019.  doi: 10.1201/9780429355417.
[28] MO A.947(23), “Human element vision, principles and goals for the organization,” IMO, ASSEMBLY , 2003.
[29] IMO  A.1149(32),  “Revised  strategic  plan  for  the  organization  for  the  six-year  periode  2018  to  2023,” IMO  A.1149(32) ,  2021. https://wwwcdn.imo.org/localresources/en/About/strategy/Documents/A 32-Res.1149 - REVISED STRATEGIC PLAN FOR THE ORGANIZATION FOR THE SIX-YEAR PERIOD 2018 TO 2023.pdf%0A
[30] J. Reason, Human Error . Cambridge University Press, 1990. doi: 10.1017/CBO9781139062367.
[31] S.-T. Chen, A. Wall, P. Davies, Z. Yang, J. Wang, and Y.-H. Chou, “A Human and Organisational Factors (HOFs) analysis method for  marine  casualties  using  HFACS-Maritime  Accidents  (HFACS-MA),” Saf.  Sci. ,  vol.  60,  pp.  105–114,  Dec.  2013,  doi: 10.1016/j.ssci.2013.06.009.
[32] S.  Yildiz,  Ö.  Uğurlu,  J.  Wang,  and  S.  Loughney,  “Application  of  the  HFACS-PV  approach  for  identification  of  human  and organizational  factors  (HOFs)  influencing  marine  accidents,” Reliab.  Eng.  Syst.  Saf. ,  vol.  208,  p.  107395,  Apr.  2021,  doi: 10.1016/j.ress.2020.107395.