Page | 48

## MANAJEMEN RISIKO KEAMANAN SISTEM INFORMASI MENGGUNAKAN METODE FMEA DAN ISO 27001 PADA ORGANISASI XYZ
Raden Budiarto
Sistem Informasi STMIK Jakarta STI&K Jl.BRI Radio Dalam, Kebayoran Baru, Jakarta 12140
raden@jak-stik.ac.id
Abstrak —  Sekalipun  sudah  populer  di  bidang  teknik  industri,  metode  Failure  Mode  &  Effect Analysis FMEA masih sangat jarang dilaporkan penelitiannya terhadap objek sistem informasi. Hal  ini  menarik  untuk  dieksplorasi  lebih  lanjut  pemanfaatannya  pada  sistem  informasi. Variabel  yang  diukur  pada  penelitian  ini  adalah  occurrence  (frekuensi  kejadian),  severity (dampak) dan detection (pencegahan). Data penelitian diambil terutama berdasarkan dari hasil pengamatan  langsung.  Penelitian  ini  mencakup  perlindungan  terhadap  aset  informasi  di lingkungan Organisasi XYZ dengan melakukan penilaian risiko keamanan informasi. Penilaian tersebut  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  (FMEA).  Pada  penelitian  ini  juga menggunakan  kerangka  kerja  ISO  27001  untuk  melengkapi  daftar  rekomendasi  aksi penanggulangan  mode  kegagalan.  Hasil  dari  penelitian  ini  yaitu  berupa  laporan  hasil pengelolaan manajemen risiko yang berisikan daftar prioritas analisis risiko yang disertai akar sebab permasalahan dan pengendalian risiko sesuai dengan standar ISO 27001. Hasil dari studi kasus telah membuktikan penerapan standar ISO 27001 berimbas terhadap penurunan tingkat kerawanan sebesar 30%.
Keywords — FMEA, ISO 27001, keamanan informasi, manajemen risiko

## I. PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Penerapan tata kelola sistem informasi (SI) sudah menjadi  kebutuhan  dan  tuntutan  di  setiap  instansi penyelenggara  pelayanan  publik  dalam  upaya peningkatan  kualitas  layanan  sebagai  salah  satu realisasi  dari  tata  kelola  pemerintahan  yang  baik ( Good Corporate Governance ). Dalam penyelenggaraan  tata  kelola  SI  faktor  keamanan informasi  merupakan  aspek  yang  sangat  penting diperhatikan  mengingat  kinerja  tata  kelola  SI  akan terganggu  jika  informasi  sebagai  salah  satu  objek utama  dari  tata  kelola  tersebut  mengalami  masalah keamanan  informasi  yang  menyangkut  kerahasiaan ( confidentiality ), keutuhan ( integrity ) dan ketersediaan ( availability ).
Organisasi XYZ  merupakan  salah satu organisasi yang  memiliki tugas pokok dan fungsi dalam bidang keamanan dan keselamatan di wilayah yurisdiksi laut NKRI.  Dalam  menjalankan  tugas  pokok  dan fungsinya,  secara  umum  organisasi  XYZ  memiliki sistem  pengoperasian  deteksi  dini  berbasis  sistem teknologi informasi dalam upaya mencegah terjadinya pelanggaran-pelanggaran di wilayah kelautan NKRI yang dapat menyebabkan terganggunya stabilitas keamanan.
Untuk  mengetahui  tingkat  kematangan  teknologi informasi  yang  dimiliki  oleh  organisasi  XYZ  dalam upayanya  menjaga  keamanan  dan  keselamatan  laut Indonesia,  organisasi  XYZ  telah  mengikuti Desktop Assessment pada  tahun  2014  yang  menggunakan indeks  KAMI  versi  2.3  berbasis  SNI  ISO/IEC
27001:2009  [1].  Berdasarkan  hasil  yang  ada, organisasi  XYZ  berada  pada  tingkat  kematangan  I dari V tingkat kematangan. Sedangkan, menurut hasil evaluasi  tingkat  kesiapan  dan  capaian  dari  standar ISO tersebut, peran TI yang ada pada organisasi XYZ berada  dalam  status  kesiapan  dengan  nilai  73  dari 588  pada  kategori  sedang.  Hasil  lainnya  pada pemeringkatan  indeks  KAMI  di  tahun  2015  dengan menggunakan versi 3.1 berbasis SNI ISO/IEC 27001, hasil penilaian berupa kelengkapan penerapan standar tersebut terhadap sistem elektronik yang dimiliki oleh organisasi  XYZ  adalah  85  dari  645  untuk  kategori dengan kerawanan tinggi.
Berdasarkan  hasil  penilaian  tersebut,  dapat disimpulkan  bahwa  kontrol  pengamanan  sistem elektronik  dan  teknik  informasi  yang  dimiliki  oleh organisasi  XYZ  masih  belum  memadai  dan membutuhkan  peningkatan  di  banyak  aspek  sesuai dengan  kebutuhan  kontrol  yang  termasuk  dalam kategori  tinggi.  Terkait  permasalahan  tersebut, sebagai  institusi  pemerintahan  yang  bersinggungan dengan  pelanggaran-pelanggaran  berupa  kejahatan yang dapat mengganggu stabilitas keamanan laut dan perekonomian  negara,  keamanan  perangkat  sistem elektronik dan teknologi informasi yang dimiliki oleh organisasi  XYZ  menjadi  hal  penting  yang  perlu diperhatikan dalam penelitian ini.
Untuk mengatasi berbagai permasalahan tersebut, diperlukan  suatu  metode  yang  tepat  untuk  mencari akar  dari  dari  berbagai  jenis  penyebab  yang berpotensi  menimbulkan  kerawanan  sistem  dan membuat analisis untuk perbaikan dengan
Page | 49 menggunakan Failure  Mode  and  Effect  Analysis (FMEA).  FMEA  merupakan  teknik  yang  digunakan untuk mendefinisikan, mengidentifikasi, memprioritaskan  dan  menghilangkan  permasalahan kegagalan  sistem,  baik  permasalahan  yang  telah diketahui maupun yang potensial terjadi pada sistem. Metode  FMEA  dipilih  karena  metode  ini  mudah digunakan dan sudah populer digunakan pada bidang teknik  industri.  Bagaimana  pun  untuk  penerapan  di bidang  sistem  informasi  masih  sangat  jarang dilaporkan.  Dengan  demikian  tulisan  ini  ingin mengeksplorasi  lebih  jauh  penggunaan  metode FMEA di bidang sistem informasi.

## B. Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang  yang telah dijabarkan di  atas,  maka  dapat  dirumuskan  permasalahan penelitian sebagai berikut:
 Bagaimana  kondisi  tingkat  perawan  dan risiko  keamanan  pada  sistem  informasi organisasi XYZ saat ini?
 Apa  saja  yang  menjadi  akar  permasalahan yang  potensi  menimbulkan  kerawanan  atau kegagalan sistem informasi organisasi XYZ?
 Bagaimanakah  model  manajemen  risiko keamanan informasi yang seharusnya diterapkan  dalam  upaya  meningkatkan keamanan  dan  kehandalan  sistem  informasi di lingkungan organisasi XYZ?

## C. Tujuan Penelitian
Tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini yaitu mengidentifikasi potensi gangguan dan permasalahan yang  ada  pada  sistem  teknologi  keamanan  informasi di organisasi XYZ kemudian memberikan rekomendasi  kontrol  yang  perlu  diterapkan  untuk manajemen  risiko  keamanan  informasi  yang  lebih baik.  Pada  akhirnya  yang  diharapkan  output  dari penelitian  ini  adalah  sistem  informasi  organisasi XYZ yang lebih aman dan dapat diandalkan.

## II. L ANDASAN T EORI

## Sekilas Tentang FMEA
Dasar  FMEA  pertama  kali  diambil  dari  standar prosedur  untuk  FMECA  ( Failure  mode,  Effect, Critical Analysis ) yang digambarkan dalam Angkatan Bersenjata  AS  pada  dokumen  militer  MIL-P-1629 (tahun  1949)  kemudian  direvisi  pada  tahun  1980 sebagai  MIL-STD-1629A  [2].  Pada  awal  1960-an, kontraktor  untuk National  Aeronautics  and  Space Administration (NASA)  menggunakan  variasi  dari FMECA  yang  dikenal  sebagai  nama  FMEA. Beberapa  program  NASA  yang  telah  menggunakan prosedur  FMEA  di  antaranya  Apollo,  Viking, Galileo,  dan  Skylab.  FMEA  kemudian  banyak diadopsi oleh industri penerbangan sipil, dimulai dari Society  for  Automotive  Engineers (SAE)  penerbitan ARP926  pada  tahun  1967.  Selama  tahun  1970-an, penggunaan  FMEA  menyebar  ke  industri  lainnya.
Pada  tahun  1971  NASA  menyiapkan  laporan  untuk Survei  Geologi  AS  merekomendasikan  penggunaan FMEA  dalam  penilaian  eksplorasi  minyak  lepas pantai.  Pada  tahun  1973  laporan Environmental Protection  Agency Amerika  Serikat  juga  telah menjelaskan  penerapan  FMEA  untuk  instalasi pengolahan  air  limbah.  Industri  otomotif  mulai menggunakan  FMEA  pada  pertengahan  1970-an. Ford Motor Company memperkenalkan FMEA untuk industri  otomotif  untuk  keperluan  keselamatan pengguna  setelah  terjadi  beberapa  insiden  yang melibatkan  keselamatan  pengguna  mobil  Ford.  Ford menerapkan  pendekatan  yang  sama  untuk  proses (PFMEA) untuk mempertimbangkan proses potensial yang  disebabkan  kegagalan  sebelum  meluncurkan produksi.  Pada  tahun  1993  Industri Otomotif  Action Group (AIAG)  pertama  kali  menerbitkan  standar FMEA untuk industri otomotif.
FMEA  merupakan  metode  yang  sangat  masuk akal dan efektif jika dilaksanakan dengan teliti. Lebih lanjut  menurut  Gunjan  &  Himanshu  Joshi  [3] keuntungan menggunakan FMEA antara lain:
1. Mengurangi  kemungkinan  kegagalan  serupa di masa
2. Meminimalkan biaya akibat kegagalan
3. Meminimalkan  perubahan  dramatis  ( last minutes change )
4. Meningkatkan produk / kualitas proses serta kehandalan & keselamatan
5. Peningkatan kepuasan pengguna
6. Berfokus pada pencegahan
Pada  sisi  lain  FMEA  juga  memiliki  berbagai kekurangan  di  antaranya  FMEA  saja  tidak  akan menghilangkan modus kegagalan. Tindakan tambahan yang mungkin berada di luar FMEA sangat dibutuhkan  untuk  itu.  Selain  itu  FMEA  hanya  dapat mengidentifikasi  mode  kegagalan-kegagalan  utama yang  terdapat  dalam  sistem  tanpa  merambah  ke cabang-cabang kegagalan yang lebih kecil. Untuk hal masalah  tersebut Failure  Tree  Analysis (FTA) cenderung  lebih  cocok  digunakan  untuk  " top-down " analisis  [4].  Selain  itu,  peringkat  berdasarkan severity, occurrence & detection dapat memunculkan peringkat  yang  tidak  sesuai  dengan  kenyataan,  di mana mode kegagalan kurang parah justru mendapatkan  nilai  RPN  yang  lebih  tinggi  dari  mode kegagalan  yang  lebih  parah.  Peringkat  skala  ordinal pada  nilai  RPN  hanya  menunjukkan  bahwa  satu peringkat  lebih  baik  atau  lebih  buruk  dari  peringkat yang lain, tapi tidak seberapa banyak. Sebagai contoh peringkat  4  bukan  berarti  4  kali  lebih  buruk  dari peringkat  1.  Kelemahan  dari  penggunaan  FMEA adalah  sifatnya  yang  cenderung  reaktif  dan beradaptasi  dari  kegagalan  ketimbang  mencegahnya terlebih dahulu.
Page | 50

## Kerangka Kerja ISO 27001
Keamanan  data/informasi  elektronik  menjadi  hal yang sangat penting bagi perusahaan yang menggunakan  fasilitas  TI  dan  menempatkannya sebagai  infrastruktur  penting.  Sebab  data/informasi adalah  aset  bagi  perusahaan  tersebut.  Ancaman  dan risiko  yang  ditimbulkan  akibat  kegiatan  pengelolaan dan  pemeliharaan  data/informasi  menjadi  alasan disusunnya  standar  sistem  manajemen  keamanan informasi yang salah satunya adalah ISO 27001:2013. Dalam ISO ini dikenal standar penganan risiko  ( risk  assessment )  yang  melibatkan  proses identifikasi  risiko  di  mana  setiap  risiko  yang  ada harus  dapat  dikenal  dengan  baik,  kemudian  risiko dianalisis  dampaknya  dan  dievaluasi  cara-cara  untuk menanggulangi  risiko  tersebut.  Kerangka  kerja  ISO 27001  melibatkan  proses  komunikasi  dan  konsultasi serta  pemantauan  dan  peninjauan  untuk  proses manajemen  risiko.  Proses  penanganan  risiko  itu sendiri  dijalan  dalam  empat  tahapan  proses  secara berurutan  yakni  identifikasi,  analisis,  evaluasi  dan penanganan  risiko.  Gbr.  1  mengilustrasikan  proses- proses dalam kerangka kerja ISO 27001.

## Gbr. 1 Proses manajemen risiko dalam kerangka kerja ISO
27001 (Sumber: BSI Standards Publication)
Penyusunan standar ini berawal pada tahun 1995, di  mana  sekelompok  perusahaan  besar  yang  terdiri dari  Board  of  Certification,  British  Telecom,  Marks &  Spencer,  Midland  Bank,  Nationwide  Building Society,  Shell  dan  Unilever  bekerja  sama  untuk membuat  suatu  standar  yang  dinamakan  British Standard  7799  (BS  7799)  kemudian  berkembang menjadi  The  International  Standards  Organization yang merupakan lembaga independen yang mengeluarkan  standar  operasional  prosedur  (SOP) terhadap kualitas suatu layanan. ISO memperkenalkan ISO 27001:2013 yang berisi standar mengenai  manajemen  informasi  yang  terakhir  kali diperbarui pada tahun Oktober 2013 .

## Penelitian-Penelitian Sebelumnya
Terdapat berbagai laporan terkait dengan penelitian  yang  menggunakan  metode FMEA. Objek penelitian  sebelumnya  yang  ada  pada  penelitian- penelitian  terkait  penggunaan  metode  FMEA  sudah cukup bervariasi. Penggunaan FMEA telah menyebar ke  berbagai  industri  lainnya  seperti  industri  tekstil [5], kerajinan tangan  [6] dan  pengolahan limbah  [7]. Bagaimana  pun  terdapat  sebuah  kecenderungan penelitian-penelitian  yang  ada  yang  terpusat  pada industri  manufaktur  atau  perusahaan  yang  memiliki produk berwujud fisik.
Penelitian  ini  mencoba  untuk  mengeksplorasi lebih  jauh  pemanfaatan  metode  FMEA  pada  bidang teknologi  informasi  khususnya  sistem  informasi. Sistem  informasi  di  sini  cukup  menarik  dibahas karena  tidak  berwujud  fisik  dan  keamanannya  dapat bernilai  sangat  penting.  Keamanan  informasi  dapat didefinisikan  sebagai  perlindungan  dari  dari  akses yang tidak wewenang baik dalam bentuk pemanfaatan, perusakan atau perubahan terhadap data dan  sistem  informasi  [8].  Saat  ini  peran  keamanan informasi  telah  menjadi  lebih  penting  karena  telah banyak  orang,  bisnis  dan  lembaga  pemerintah menyimpan  data  dalam  bentuk  digital  dengan menggunakan berbagai jenis teknologi.
TABEL I

## PENELITIAN-PENELITIAN TERKAIT
Peneliti Objek Metode Hasil Richma Yulinda, dkk [9] Industri manufaktur FMEA, FTA Penggunaan metode FMEA untuk  menentukan nilai (RPN) selanjutnya digunakan menentukan potential cause dengan Fault  Tree
Analysis (FTA). Awni Itradat [10] Sistem Informasi Pendidikan ISO 27001 Menerapkan penilaian kerentanan dan penetrasi kemanankemudian disusun menjadi rencana pengendalian risiko. Wahyu Oktri Widyarto, dkk [11] Industri manufaktur FMEA,  six sixma Penggunaan metode FMEA untuk  menentukan nilai (RPN) selanjutnya digunakan  metode Six  sixma  untuk perbaikan  kualitas produk Innike Desy,  dkk [12] Perbankan FMEA Daftar analisis risiko Balqis Lembah dkk, [13] Sistem Informasi Octave identifikasi  risiko yang dapat terjadi
Page | 51

## III. M ETODE P ENELITIAN

## A. Alur Penelitian
Alur  penelitian  ini  menunjukkan  langkah  demi langkah  yang  dilalui  saat  proses  penelitian.  Alur penelitian dimulai dari analisis aliran data dan proses yang  ada  dengan  meninjau  diagram flowchart dan data flow diagram sistem informasi Organisasi XYZ. Dari diagram tersebut diambil proses-proses yang ada mulai dari data mentah menjadi informasi. Selanjutnya  dari  setiap  proses  yang  ada  dianalisis dengan  bantuan  tim  ahli  sistem  informasi  untuk menganalisis  setiap  daftar  potensi  kegagalan  yang mungkin  terjadi.  Untuk  memudahkan  mendaftar semua  kemungkinan  potensi  kegagalan  pada  sistem maka  daftar  potensi  kegagalan  tersebut  dipilah menjadi  dua  kategori  yakni  kategori  pertama  berisi semua  potensi  kegagalan  selama  proses  pengolahan data  mentah  menjadi  informasi  dan  kategori  kedua berisi  semua  potensi  kegagalan  di  luar  proses pengolahan.
Pada tahap berikutnya penulis melakukan analisis penyebab, deteksi, dampak dan frekuensi dari semua daftar  potensi  kegagalan.  Kesemua  deteksi,  dampak dan  frekuensi  diubah  ke  dalam  bentuk  skala  ordinal kemudian  dilakukan  perhitungan  RPN  ( Risk  Priority Number ). Salah tahap paling penting dalam penelitian ini  yang  juga  merupakan  output  utama  adalah membuat  prosedur  penanggulangan  mode  kegagalan dari hasil analisis RPN beserta penyebab dan dampak kegagalan.  Setelah  prosedur  ini  dirancang  dan diterapkan  maka  akan  dilakukan  perhitungan  RPN ulang  untuk  melihat  apakah  risiko  kegagalan  sudah berkurang atau belum. Diharapkan dengan menetapkan  standar  prosedur  baru  mode  kegagalan akan  berkurang  secara  signifikan.  Detail  alur penelitian ini dapat dilihat pada Gbr. 2
Gbr. 2 Alur Penelitian

## B. Objek Penelitian
Objek penelitian pada penelitian ini adalah sistem informasi  portal  organisasi  XYZ.  Luasnya  wilayah perairan  dan  perkembangan  teknologi  saat  ini mendorong  munculnya  sebuah  metode  pengamanan laut  memerlukan  harus  melibatkan  peralatan  dan operasi  multifungsi  berbasis  teknologi  informasi. Pada  sisi  lain  menimbang  perlunya  sistem  informasi monitoring wilayah laut Indonesia untuk mendukung penegakan hukum di bidang kelautan NKRI.
Bagaimana  pun  belum  terintegrasinya  peralatan dan teknologi informasi monitoring dan pengamanan di  laut  yang  ada  di  organisasi  XYZ  menyebabkan sulit  kontrol monitoring keamanan  dan  membuka celah  kerawanan  yang  sulit  terdeteksi.  Melihat  dari hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  kontrol pengamanan  sistem  elektronik  dan  teknik  informasi yang  dimiliki  oleh  organisasi  XYZ  masih  belum memadai dan  membutuhkan  peningkatan di berbagai
Page | 52 aspek  terutama  aspek  keamanan.  Salah  satu  upaya yang  dilakukan  adalah  mengembangkan  sistem  baru yang  lebih  terintegrasi  dan  lebih  aman.  Hal  sudah dilakukan  organisasi  XYZ  sejak  akhir  tahun  2016 dengan  membangun  sistem  informasi  berupa  portal organisasi  XYZ  yang  terdiri  dari  3  aplikasi  utama yakni:
1. BIIS ( Integrated Information System ) 2. Monalisa (Monitoring & Analisa)
3. DashBoard (Pelaporan)
Aplikasi dashboard (Pelaporan  Keamanan  dan Keselamatan  Laut)  memiliki  fitur  berupa  tampilan grafik  dan  diagram  yang  berfungsi  sebagai  bahan pelaporan kejadian yang terkait dengan berbagai jenis pelanggaran  keamanan  laut.  Kejadian  tersebut termasuk  penyelundupan  BBM,  pencurian  ikan, ilegal mining , kecelakaan, pembajakan, penyelundupan  miras  narkoba  dan  sebagainya. Aplikasi  lebih  ditujukan  untuk  pelaporan  bagi eksekutif  jajaran  organisasi  XYZ  sehingga  mereka mendapatkan  rincian  gambaran  berbagai  kejadian terkait  keamanan  dan  keselamatan  laut  serta  aplikasi berguna untuk mengambil keputusan strategis.
Aplikasi Monalisa (Pemantauan Maritim Indonesia)  memiliki  fitur  tampilan  berupa  seluruh kapal/perahu  laut  yang  terdeteksi  oleh  satelit  (AIS) dan  radar  yang  berada  pada  wilayah  maritim  negara kesatuan  republik  Indonesia.  Aplikasi  mendapatkan data yang diolah berdasarkan Automatic Identification System (AIS) merupakan sebuah sistem pelacakan  otomatis  yang  digunakan  pada  kapal dengan pelayanan lalu lintas kapal untuk mengidentifikasi  dan  menemukan  kapal  dengan  cara pertukaran  data  elektronik  melalui  kapal  lain  di dekatnya,  BTS  dan  atau  satelit.  Informasi  yang disediakan  oleh  peralatan  AIS,  seperti  identifikasi yang unik, posisi, arah dan kecepatan.

## Gbr. 3 Tampilan Aplikasi Monalisa
Aplikasi  BIIS  ( Integrated  Information  System ) digunakan untuk menampilkan kejadian dan informasi  iklim/cuaca  di  wilayah  maritim  Indonesia. Kejadian  yang  ditampilkan  mencakup  tabrakan, pencurian,  pembajakan,  kecelakaan,  penyelundupan, ilegal fishing dan  sebagainya.  Hasil  dari  kejadian  ini akan  dilaporkan  secara  berkala  pada  aplikasi dashboard .  Pada  aplikasi  BIIS  juga  terdapat  laporan cuaca, temperatur, arah angin yang diperbarui secara real  time .  Selain  itu  terdapat  berbagai  informasi
demografi  seperti  informasi  terkait  demografi penduduk, ekonomi, wabah penyakit yang ditampilkan  secara  GIS  ( Geographic  Information Systems ).

## C. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah data  primer  yang  diambil  langsung  dari  hasil pengamatan terhadap objek yang diteliti. Pengumpulan  data  dilakukan  selama  2  bulan,  yaitu dari  tanggal  6  Januari  sampai  dengan  6  Maret  2017. Pengambilan data dilakukan dengan berbagai metode di antaranya dengan metode pengamatan. Metode ini ditempuh  dengan  mengamati  sistem  informasi  portal organisasi  XYZ.  Kemudian  metode  pengumpulan data. Metode ini dilaksanakan dengan mengumpulkan  data  dari checksheet hasil  inspeksi harian. Lalu metode menganalisis dan mengklasifikasi data yang dijalani dengan wawancarai  pihak  terkait  serta  metode  memperoleh data historis.
Dalam  menyelesaikan  penelitian  ini,  tentunya dibutuhkan  data-data  untuk  diolah  sesuai  dengan kebutuhannya.  Sebuah  sistem  informasi  yang  dalam hal ini merupakan objek penelitian  mengambil input berupa  data-data  yang  nantinya  akan  diolah  menjadi Informasi.  Berikut  ini  adalah  data-data  yang dibutuhkan dalam penelitian ini:
1. Diagram alir data (Data Flow Diagram)
2. Bagan Alir (FlowCharts)
3. Data penyebab kegagalan sistem
4. Data frekuensi kegagalan sistem
5. Data dampak dari kegagalan sistem
6. Data akses ke administrasi sistem
Ketika  melakukan penelitian, tahap pengumpulan data merupakan salah satu tahap yang penting. Dalam melakukan  proses  pengumpulan  data  ini,  setiap  data yang  dibutuhkan  harus  dapat  didefinisikan  dengan baik,  sehingga  proses  pengambilan  data  pun  tidak dilakukan  dengan  sia-sia  dan  data  yang  didapatkan memang  benar-benar  data  yang  dibutuhkan  untuk menyelesaikan  penelitian  ini  dengan  baik.  Adapun teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  terdiri  dari  4  macam,  yaitu:  studi literatur,  wawancara  dan  tanya  jawab,  pengamatan langsung dan pengumpulan data historis

## D. Pengolahan Data
Langkah  berikutnya  untuk  analisis  data  adalah menetapkan  satuan  untuk  variabel occurrence , severity dan detection .  Secara  umum  karena  metode FMEA  lebih  sering  digunakan  pada  ranah  teknik industri  semua  variabel  tersebut  diukur  per  satuan produksi  namun  di  sini  karena  objek  yang  diteliti adalah  sebuah  sistem  informasi  maka  satuan  yang digunakan  adalah  setiap  kali  menyinkron  data. Besaran  variabel occurrence , severity dan detection adalah  nilai  skala  ordinal  dari  1  sampai  10.  Berikut satuan  masing-masing  ukuran  skala  dalam  bentuk tabel:
Page | 53 TABEL 2 SKALA PENILAIAN SEVERITY Skala Keterangan 1 Negligible  severity (Pengaruh  buruk  yang dapat diabaikan). Kita tidak perlu memikirkan bahwa akibat ini akan berdampak  pada  kualitas  produk.  User mungkin tidak akan memperhatikan kecacatan ini.
2,3 Mild  severity (Pengaruh  buruk  yang  ringan). Akibat yang ditimbulkan akan bersifat ringan, user  tidak  akan  merasakan  penurunan kualitas.
4,5,6 Moderate  severity (Pengaruh  buruk  yang sedang).  User  akan  merasakan  penurunan kualitas, namun masih dalam batas toleransi.
7.8 High  severity (Pengaruh  buruk  yang  tinggi). User  akan  merasakan  penurunan  kualitas yang berada diluar batas toleransi.
9,10 Potential  severity (Pengaruh  buruk  yang sangat  tinggi).  Akibat  yang  ditimbulkan sangat  berpengaruh  terhadap  kualitas  lain, User tidak akan menerimanya.
TABEL 3 SKALA PENILAIAN OCCURRENCE Degree Frekuensi Skala Remote < 0,01 per 1000 fetch 1 Low 0,1 per 1000 fetch 0,5 per 1000 fetch 2 3 Moderate 1 per 1000 fetch 2 per 1000 fetch 5 per 1000 fetch 4 5 6 High 10 per 1000 fetch 20 per 1000 fetch 7 8 Very High 50 per 1000 fetch 100 per 1000 fetch > 9 10 TABEL 4 SKALA PENILAIAN DETECTION 1 Metode  deteksi  dan  pencegahan sangat  efektif.  Hampir  tidak  ada kesempatan penyebab gagal mungkin muncul. <  0,01  per 1000 fetch 2 3 Kemungkinan  penyebab  terjadi sangat rendah. 0,1 per 1000 fetch 0,5 per 1000 fetch 4 5 6 Kemungkinan  penyebab  terjadi bersifat moderat. Metode pencegahan kadang memungkinkan  penyebab  itu terjadi. 1  per  1000 fetch 2  per  1000 fetch 5  per  1000 fetch 7 8 Kemungkinan  penyebab  terjadi masih tinggi. Metode pencegahan kurang efektif. Penyebab masih berulang kembali. 10 per 1000 fetch 20 per 1000 fetch 9 10 Kemungkinan  penyebab  terjadi masih  sangat  tinggi.  Metode deteksi  dan  pencegahan  sangat tidak  efektif.  Penyebab  masih berulang kembali. 50 per 1000 fetch 100 per 1000  fetch
>
Pada  penelitian  ini  diagram  Pareto  digunakan untuk  mengidentifikasi  permasalahan  yang  menjadi prioritas  utama.  Karena  dalam  penelitian  ini  melibat 3  variabel  yakni severity,  occorrence dan detection maka  akan  dibuat  3  diagram  Pareto  berdasarkan masing-masing variabel. Dari masing-masing variabel  tersebut  akan  dipilih  mode  kegagalan sebagai  prioritas  utama  menggunakan  prinsip  Pareto menyatakan bahwa sekitar 80% dari efek berasal dari 20% dari penyebab [14].
Setelah  memilih  prioritas  penanganan  masalah dengan  menggunakan  prinsip  Pareto,  maka  langkah selanjutnya  yang  dilakukan  adalah  menentukan penyebab-penyebab  mode  kegagalan.  Identifikasi  ini dilakukan  dengan  menggunakan Fishbone Diagram. Diagram ini dibuat dengan melakukan brainstorming dengan  para  ahli  teknologi  informasi  dengan developer.  Hasil Fishbone diagram  kemudian digunakan untuk membuat FMEA untuk menganalisa penyebab-penyebab dari masing-masing mode kegagalan yang terpilih

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Hasil Analisis Mode Kegagalan Berdasarkan  hasil  pengamatan yang  telah dilakukan selama proses pengumpulan data, dikumpulkan  berbagai  hasil  mode  kegagalan  yang terjadi pada sistem informasi organisasi XYZ. Selain penganan  langsung  terhadap  objek  yang  diteliti, dalam tahap ini peneliti juga melakukan studi pustaka merujuk pada literatur-literatur manajemen risiko dan keamanan  sistem  informasi  untuk  menggali  lebih banyak  daftar  potensi  kegagalan  yang  mungkin terjadi.  Berikut  ini  merupakan  hasil  analisis  daftar potensi kegagalan:
1. Sistem tidak dapat diakses
Terdapat  beberapa  hal  yang  menyebabkan  sistem informasi  berbasis  web  tidak  bisa  diakses.  Untuk mengetahui  penyebab  masalahnya  dapat  melihat pesan-pesan    eror  seperti  "404  Not  Found",  "403 Forbidden",  "500  Internal  Server  Error"  dan  lain sebagainya  muncul  di  layar browser .  Kesalahan penulisan pada file .htacces juga dapat menyebabkan website menjadi tidak bisa diakses dengan memunculkan eror 500 Internal Server Error.
2. Sistem tidak tersedia Sistem  tidak  tersedia  ( offline )  dapat  disebabkan oleh  beberapa  hal  seperti  koneksi  internet,  Power failure,  server  maintenance dan  sebagainya.  Dalam perjanjian  tingkat  layanan,  umumnya  menyebutkan nilai  persentase  (per  bulan  atau  per  tahun)  yang dihitung  dengan  membagi  jumlah  semua downtime dengan  total  waktu  dari  rentang  waktu  referensi (misalnya  satu  bulan).  0% downtime berarti  bahwa server yang  tersedia  sepanjang  waktu.  Untuk server Internet downtime di  atas  1%  per  tahun  dapat dianggap  sebagai  tidak  dapat  diterima  karena  ini berarti downtime lebih dari 3 hari per tahun.
Page | 54
3. Hardware failure Hardware  failure merupakan  kerusakan  dalam sirkuit  elektronik  atau  komponen-komponen  fisik dari  sistem  komputer.  Pemulihan  dari  kegagalan perangkat  keras  membutuhkan  perbaikan  atau penggantian  pada  bagaikan  yang  bermasalah.  Pada sistem  informasi  Organisasi  XYZ hardware  failure kemungkinan terjadi pada server tempat menampung seluruh file dan database sistem.
4. Software Failure Merupakan  bentuk  kegagalan  pada  sistem  terjadi ketika  layanan  yang  diberikan  oleh  sistem  tidak  lagi sesuai  dengan  spesifikasi.  Kegagalan  ini  disebabkan oleh  adanya bug atau  eror  pada  kode  program sehingga mengganggu fungsi sistem secara keseluruhan. Software  failure dapat  diminimalkan dengan  pengujian  perangkat  lunak  dan  jaminan kualitas perangkat lunak.
5. Network Failure
Merupakan bentuk  kegagalan dari jaringan  karena kerusakan  atau  bencana  alam  atau  yang  disebabkan manusia. Beberapa bentuk dari Networks failure yang umum  terjadi  adalah download  time dan slow connection .  Efek  dari network  failure dapat menyebabkan  gangguan  pada  fungsi  sistem  sampai sistem tidak dapat diakses.
6. Power Failure Power  falure merupakan  bentuk  kegagalan  yang disebabkan  sumber  tenaga  listrik  yang  padam  dan dapat  terjadi  pada  sisi server maupun client . Power failure dapat  menyebabkan  kelumpuhan  total  pada sistem.
7. Informasi cuaca tidak akurat Salah fitur yang ditampilkan pada sistem informasi organisasi  XYZ  adalah  keberadaan  informasi  cuaca seperti  perkiraan  temperatur,  arah  angin  dan  hujan. Keberadaan  informasi  ini  juga  memungkinkan  mode kegagalan di  mana informasi  yang ditampilkan tidak akurat atau tidak sesuai dengan keadaan sebenarnya.
8. Lokasi kapal tidak akurat / delay Sistem  informasi  organisasi  XYZ  menggunakan data  satelit  AIS  untuk  melacak  keberadaan  kapal  di wilayah perairan Indonesia. Bagaimana pun berdasarkan pengamatan langsung pada sistem masih berbagai  kesalahan  penunjukan  lokasi  kapal  seperti ada  beberapa  kapal  yang  ditemui  berada  di  daratan. Berdasarkan pengamatan langsung terdapat beberapa kapal yang memiliki jeda waktu hingga beberapa hari sejak  lokasi  terakhir.  Seharusnya delay lokasi  kapal yang dapat ditoleriri maksimal selama 6 jam.
Gbr.4 Lokasi Kapal yang berada di daratan
9. Peta/Kapal tidak tampil
Baik  peta  maupun  lokasi  kapal  menggunakan aplikasi  dari  pihak  ketiga  untuk  dapat  tampil  dalam sistem  informasi  organisasi  XYZ.  Menggunakan aplikasi  pihak  ketiga  dapat  menjadi  salah  satu penghalang  untuk  semua  tampil  bersamaan  seperti ketika  terjadi crash atau  eror  pada  salah  satu  pihak tersebut yang akhirnya dapat menyebabkan peta atau kapal tidak tampil
10. Waktu loading terlalu lama Lama  waktu loading sebuah website dapat dipengaruhi beberapa hal di antaranya: Performa dari hosting  server , internet  service  provider dan  juga konten  yang  dimuat  pada website .  Sistem  informasi organisasi XYZ sudah memiliki hosting server IIX di lokasi  pulau  Bitung  yang  memiliki  performa  cukup baik. Bagaimana pun waktu loading yang lama masih mungkin  terjadi  dari  kecepatan  akses  internet pengguna  dan  aplikasi  penyedia  konten  pihak  ketiga seperti data satelit dan peta.
11. Pelaporan ( report ) tidak tampil
Salah  satu  komponen  dalam  sistem  informasi organisasi  XYZ  adalah  pelaporan  keamanan  dan keselamatan  laut  yang  ditujukan  untuk  kepentingan manajerial.  Berdasarkan  peninjauan  langsung  pada sistem,  bagian  pelaporan  ini  masih  menggunakan aplikasi  dari  pihak  ketiga  yang  berpotensi  cukup rawan  baik  dalam  hal  privasi  data  laporan  dan ketersediaan laporan.
12. Informasi past tracking kapal tidak tampil Salah  fitur  yang  terdapat  pada  sistem  informasi organisasi  XYZ  adalah  informasi  pas  Trading  kapal. Keberadaan  atau  jalur  sebuah  kapal  sampai  dengan seminggu lalu. Bagaimana pun berdasarkan pengamatan  langsung  informasi past  tracking ini sering  kali  mendapat  kendala  sehingga  tidak  tampil sama sekali.
13. Notifikasi tidak muncul Notifikasi  pada  sistem  informasi  organisasi  XYZ digunakan  untuk  memberikan  berbagai  macam peringatan  seperi  notifikasi  keadaan  kapal  yang mencurigakan,  kapal  yang  sedang  dalam  ancaman
Page | 55 bahaya  termasuk  notifikasi  internal  antar user dalam sistem.  Sayangnya  fitur  notifikasi  ini  masih  dalam tahapan  pengembangan  sehingga  belum  dapat berfungsi secara normal.

## B. Hasil Pehitungan RPN
Setelah daftar potensi kegagalan dibentuk, langkah berikutnya  adalah  mengumpulkan  data  frekuensi kejadian  ( occurence )  dari  masing-masing  daftar potensi  kegagalan  berdasarkan  hasil  pengamatan langsung.  Pada  saat  bersamaan  juga  dilakukan brainstorming untuk  menentukan  tingkat  keparahan ( severity )  serta  mengidentifikasi  penyebab  dan pencegahan dini dari masing-masing mode kegagalan.  Nantinya  baik  tingkat  keparahan  maupun frekuensi  kejadian  akan  dijadikan  sebagai  tolak  ukur untuk  menentukan  prioritas.  Nilai  RPN  merupakan hasil  kali  dari  variabel severity,  occcurrance dan detection .  Hasil  dari  perhitungan  RPN  dapat  dilihat pada tabel 5.
TABEL 5 Hasil perhitungan RPN Mode Kegagalan Occ. Sev. De t. RPN Sistem tidak dapat diakses 1 9 7 63 Sistem tidak tersedia 5 10 6 300 Hardware Failure 2 9 7 128 Software Failure 2 8 6 96 Network Failure 6 8 6 288 Power Failure 1 9 3 27 Informasi cuaca tidak akurat 7 4 7 196 Lokasi  kapal  tidak  akurat / delay 9 6 7 378 Kapal/peta tidak tampil 3 8 6 144 Waktu loading terlalu lama 6 4 5 120 Pelaporan tidak tampil 1 5 7 35 Informasi past  tracking kapal tidak tampil 3 5 6 90 Notifikasi tidak muncul 7 4 3 84
Berdasarkan  hasil  pengamatan  tingkat  frekuensi kejadian  yang  paling  tinggi  adalah delay atau  jeda waktu  tampilan  dari  lokasi  kapal.  Hal  ini  sulit  untuk diantisipasi  sebelumnya  karena  informasi  yang ditampilkan  berdasarkan  data  satelit  yang  disewa oleh organisasi XYZ. Informasi lokasi ini murni dari pihak  ketiga  tanpa  bisa  diolah  lebih  lanjut.  Menurut draf  sewa  satelit,  informasi  lokasi  kapal  dapat ditampilkan dengan delay (jeda waktu) paling lambat selama  6  jam  akan  tetapi  berdasarkan  pengamatan
langsung terdapat beberapa kapal yang memiliki jeda waktu lebih dari 6 jam sejak lokasi terakhir.
C. Hasil Analisis Prioritas Kegagalan Untuk  melakukan  analisis  prioritas  penulis menggunakan diagram Pareto yang dapat menentukan  prioritas  permasalahan  yang  akan diselesaikan.  Permasalahan  yang  paling  banyak  dan sering terjadi adalah prioritas utama untuk melakukan tindakan.  Dari  masing-masing  variabel  tersebut  akan dipilih  mode  kegagalan  sebagai  prioritas  utama menggunakan  prinsip  Pareto  menyatakan  bahwa sekitar  80%  dari  efek  berasal  dari  20%  dari penyebab. Diagram pareto mode kegagalan disajikan pada Gbr. 5.

## Gbr. 5 Diagram pareto mode kegagalan
Hasil dari diagram Pareto menunjukkan terdapat tiga prioritas mode kegagalan yakni:
1. Tampilan informasi kapal terlambat
2. Sistem tidak tersedia
3. Lokasi kapal tidak akurat
Ketiga  mode  kegagalan  tersebut  mempunyai dampak  yang  cukup  signifikan  terhadap  fungsional sistem  secara  keseluruhan.  Bagaimanapun  bentuk tidak  tersedianya  sistem  tidak  hanya  berimbas  pada tidak  berfungsinya  sistem  secara  keseluruhan  namun juga  dapat  menimbulkan  efek  psikologis.  Prioritas pertama  ada  pada  masalah  tampilan  informasi  atau lokasi kapal yang terlambat. Selama masa pengumpulan  data  mode  kegagalan  ini  merupakan bentuk mode kegagalan yang paling sering terjadi.

## D. HASIL A NALISIS PENYEBAB KEGAGALAN
Langkah  berikutnya  setelah  membuat  diagram Pareto  adalah  membuat  diagram  Ishikawa  atau dikenal  juga  sebagai  diagram fishbone (tulang  ikan). Diagram  ini  dibuat  dengan  melakukan  studi  pustaka dan brainstorming dengan para developer. Salah satu tujuan  yang  ingin  dicapai  dari  penelitian  ini  yaitu mengidentifikasi  potensi  gangguan  dan  memberikan rekomendasi  kontrol  yang  perlu  diterapkan,  maka untuk  mencapai  hal  tersebut  mutlak  diperlukan analisis penyebab kegagalan sehingga dapat memberikan  solusi  yang  tepat  untuk  mengurangi potensi kegagalan. Diharapkan dengan hasil penyebab yang telah ditemukan dapat mempermudah untuk  menyelidiki  lebih  lanjut  rekomendasi  tindakan
378
300 288 196
144 128 120 96  90  84 63 35  27 19% 35% 50% 60% 67% 74% 80% 85% 89% 94% 97% 99% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 0 50 100 150 200 250 300 350 400 A B C D E F G H I J K L M
Page | 56
untuk  penanganan  mode  kegagalan  yang  berpotensi terjadi.  Berikut  salah  satu  contoh  dari  diagram fishbone untuk  mode  kegagalan  sistem  tidak  dapat diakses.
Gbr. 6 Fishbone diagram sistem tidak dapat diakses

## E. Hasil Perhitungan Ulang RPN
Sebelum  dilakukan  perhitungan  ulang  RPN, terdapat  berbagai  perubahan  yang  terjadi  pada sistem  informasi  organisasi  XYZ.  Perubahan- perubahan merupakan wujud dari hasil rekomendasi  daftar  aksi  yang  telah  dirumuskan sebelumnya. Beberapa perubahan yang ada di sini diselaraskan  dengan  kerangka  kerja  ISO  27001 dan ditetapkan dengan tahapan dengan rekonsiliasi  para  developer  sistem  untuk  hasil yang  lebih  optimal.  Diharapkan  setelah  sistem diperbarui  berdampak  pada  meminimalkan  nilai RPN  serta  mengurangi  tingkat  kerawanan  sistem secara keseluruhan. Adapun perubahan-perubahan yang dimaksud adalah:
1. Saat  ini  sistem  informasi  organisasi  XYZ telah  dilengkapi firewall yang  membatasi hak akses berdasarkan IP Address sehingga  akses  oleh  pengguna  yang  tidak berwenang dapat dicegah.
2. Login  form saat  telah  menggunakan enkripsi AES 256 bit
3. Informasi  sensitif  seperti user,  password sekarang  dikirim  melalui  SSL  ( Secure Socket  Layer ),  hal  ini  berguna  untuk mencegah penyadapan data 4. Terdapat  manajemen user seperti  untuk recoverypassword , hapus user dan tambah user . 5. Terdapat  produser  kriteria  penggunaan
password minimal yang dapat dipakai 6. Peta yang digunakan beralih ke OpenStreetMap ,  peta  dunia  berbasis open source yang  lebih  ringan  digunakan sehingga mempercepat waktu loading . 7. Penghapusan  fitur-fitur  yang  dianggap tidak terlalu penting, seperti user messaging .  Dengan  meminimalkan  fitur yang  tidak  penting  juga  diharapkan  dapat meminimalkan celah keamanan.
8. Hosting  server yang  ditempati  kini  telah dilengkapi  dengan  fasilitas  anti  virus  dan anti spamming . Backup data  dilakukan secara otomatis oleh server secara periodik. 9. Algoritma pencarian kapal telah diperbarui sehingga  dapat  menemukan  posisi  kapal secara real time lebih cepat dan akurat.
Di  samping  perubahan-perubahan  yang  telah dilakukan seperti yang disebutkan pada poin-poin di  atas,  terdapat  juga  berbagai  perubahan  yang saat  ini  masih  sedang  dalam  tahapan  pengerjaan. Hal ini termasuk pengerjaan sistem log pencatatan aktivitas-aktivitas  penting,  pemisahan  antara modul  control  dan  view dan  sistem  notifikasi kerawanan.
Karena keterbatasan waktu pengerjaannya  masih  tertunda  saat  penulisan  ini dikerjakan.
Setelah  berbagai  modifikasi  sistem  dilakukan, penulis  kembali  melakukan  perhitungan  ulang RPN. Perhitungan ini dilakukan untuk konfirmasi hasil  modifikasi  sistem  agar  dapat  terukur  secara objektif  sejauh  mana  dampaknya  terhadap penurunan  kegagalan  sistem.  Perhitungan  ini masih  tetap  menggunakan  teknik  yang  sama seperti  perhitungan  RPN  sebelumnya.  Tabel  6 menunjukkan hasil perhitungan ulang RPN.
Page | 57 TABEL 6 Hasil Perhitungan Ulang RPN Mode Kegagalan O cc. Sev. D et. RPN RPN ( before ) Sistem tidak dapat diakses 1 9 7 63 63 Sistem tidak tersedia 2 0 6 120 300 Hardware Failure 1 9 7 63 128 Software Failure 1 8 6 48 96 Network Failure 3 8 6 144 288 Power Failure 1 9 3 27 27 Informasi  cuaca tidak akurat 4 4 7 112 196 Lokasi kapal tidak  akurat  / delay 5 6 7 210 378 Kapal/peta  tidak tampil 3 8 6 144 144 Waktu loading terlalu lama 6 5 6 300 120 Pelaporan  tidak tampil 1 5 7 35 35 Informasi past tracking kapal tidak tampil 3 5 6 90 90 Notifikasi  tidak muncul 1 4 3 12 84 Total 1368 1949
Hasil perhitungan ulang RPN menunjukkan terjadi beberapa perubahan yang cukup signifikan. Beberapa mode  kegagalan  menunjukkan  kecenderungan  nilai RPN  yang  berkurang  semakin  kecil  seperti  sistem tidak tersedia, network, hardware dan softwarefailure .  Beberapa  di  antaranya  masih  tetap seperti nilai sebelumnya dan  terdapat satu  nilai RPN yang cenderung meningkat yakni waktu loading yang terlalu  lama.  Waktu  yang  yang  terlalu  lama  ini menurut hasil analisis diakibatkan oleh peralihan peta yang digunakan. Jika sebelumnya menggunakan peta dari  Microsoft  Bing  kini  menggunakan  peta OpenStreet  Map ,  peta  dunia  berbasis open  source. Dampak  dari  peralihan  ini  justru  memberikan  imbas negatif pada waktu loading sistem. Adapun beberapa nilai  RPN  yang  berhasil  diturunkan,  menurut  hasil analisis  ini  adalah  hasil  nyata  dari  upaya  yang  telah diwujudkan  seperti  pada poin-poin  perubahan  sistem yang telah dijabarkan sebelumnya.
Bagaimana  pun  hasil  perubahan  RPN  yang disampaikan pada penulisan ini  masih dinilai  kurang optimal.  Hal  ini  dikarenakan  perhitungan  RPN dilakukan  saat  beberapa  perubahan  masih  dalam proses  pengerjaan  dan  terdapat  berbagai  kendala untuk  mewujudkan  perubahan  seperti  sistem  log untuk pencatatan aktivitas petis, pemisahan komponen logic dan view, refactoring kode program, optimalisasi  notifikasi  sistem.  Karena  keterbatasan waktu pengerjaan tugas-tugas tersebut masih terhambat.

## K ESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  berhasil  membuktikan  secara empiris melalui serangkaian hasil percobaan menunjukkan bahwa metode FMEA merupakan salah upaya  nyata  yang dapat dilakukan  untuk  mengetahui keadaan  tingkat  kerawanan  dari  sistem  informasi, mengidentifikasi  penyebab  potensial  dari  berbagai bentuk  kegagalan  serta  mengurutkan  prioritas kegagalan berdasarkan nilai RPN.
Penelitian  ini  telah  berhasil  melalukan  audit keamanan informasi pada sistem informasi organisasi XYZ.  Berdasarkan  hasil  analisis  terdapat  berbagai celah  keamanan  yang  telah  dijabarkan  dalam penelitian  ini.  Di  samping  itu  hasil  penelitian  ini menunjukkan  tingkat  kerawanan  yang  tinggi  dengan nilai Risk  priority  number (RPN)  dalam  rentang  30- 40%.  Berbagai  tindakan  rekomendasi  berdasarkan standar ISO 27001 telah dilakukan untuk mengurangi tingkat  kerawanan  dan  telah  menunjukkan  hasil positif  dengan  penurunan  nilai  RPN  sebesar  30%. Dengan  demikian  tujuan  dari  penelitian  ini  telah tercapai  dengan  dijabarkannya  daftar  rekomendasi tindakan  dari  data  yang  telah  olah  dan  telah  diuji. Penelitian  ini  telah  memberikan  kontribusi  teori terhadap pengukuran skala pada variabel severity dan occurrance pada  pengukuran  RPN  sehingga  dapat diterapkan pada objek sistem informasi.
Terlepas dari berbagai keunggulan metode FMEA, terdapat  sisi  negatif  dari  penggunaan  metode  FMEA adalah  sifatnya  yang  reaktif  terhadap  risiko kegagalan  ketimbang  pencegahan  terhadap  risiko. Hal  ini  dikarenakan  FMEA  menganalisis  risiko  dari data  sejarah  kejadian  berbagai  mode  kegagalan kemudian melakukan tindakan reaktif untuk penanggulangan  atau  pencegahan  di  kemudian  hari. Pada penerapannya di bidang sistem informasi sekali terjadi  mode  kegagalan  seperti  peretasan  dapat berdampak  signifikan  baik  bagi  sistem  itu  sendiri maupun  perusahaan  yang  menjalankannya.  Untuk melengkapi pengelolaan manajemen risiko yang lebih baik  maka  diperlukan  metode  tambahan  yang  lebih bersifat preventif terhadap risiko kegagalan..
Untuk pengembangan sistem informasi yang lebih lanjut,  dari  hasil  penelitian  ini  penulis  juga menyarankan untuk menyelesaikan pengerjaan sistem log pencatatan  aktivitas-aktivitas  penting,  pemisahan antara  komponen control dan view dan  sistem notifikasi  kerawanan.  Selain  itu  diperlukan  juga refactoring kode  program  untuk  mengatasi  masalah terkait  waktu loading sistem.  Hal-hal  tersebut merupakan  bagian  dari  prioritas  keamanan  dan diharapkan  dapat  mengurangi  kerawanan  secara signifikan.
Page | 58

## R EFERENSI
[1]   Anom, “organisasi XYZ Desktop Asessment Report,” KAMI,
Jakarta, 2014.
[2]   R.  Budiarto,  “Penerapan  Metode  FMEA  Untuk  Keamanan Sistem  Informasi  (Studi  Kasus  Website  POLRI),”  dalam Seminar Nasional IPTEK Terapan , Tegal, 2017.
[3]   G.  Joshi  dan  H.  Joshi,  “FMEA  and  Alternatives  versus
Enhanced  Risk  Assessment  Mechanism,” International Journal of Computer Applications, vol. 93, no. 14, p. 2, 2014.
[4]   N.  B.  Puspitasari  dan  A.  Martanto,  “Penggunaan  FMEA dalam  Mengidentifikasi  Resiko  Kegagalan  Proses  Produksi Sarung Atm,” JaTI Undip, vol. IX, no. 2, pp. 93-95, 2014.
[5]   D.  F.  Mayangsari,  H.  Adianto  Dan  Y.  Yuniati,  “Usulan
Pengendalian Kualitas Produk Isolator dengan Metode Failure Mode And Effect Analysis (FMEA)  dan Fault Tree  Analysis (FTA),” Jurnal  Online  Institut  Teknologi  Nasional, vol.  III, no. 2, pp. 81-91, 2015.
[6]   R.  Y.  Hanif,  H.  S.  Rukmi  Dan  S.  Susanty,  “Perbaikan Kualitas  Produk  Keraton  Luxury  Di  Pt.  X  dengan Menggunakan  Metode  (FMEA)  dan  (FTA),” Jurnal  Online Institut Teknologi Nasional, vol. III, no. 3, pp. 137-147, 2015.
[7]   Anisa,  “Evaluasi  Dan  Analisis  Waste  Pada  Proses  Produksi Kemasan  dengan  Menggunakan  Methode  FMEA,” Jurnal Fakultas  Teknik  Industri  Universitas  Indonesia, pp.  50-62, 2010.
[8]   T.  Neubauer  dan  M.  Pehn,  “Workshop-based  Security Safeguard  Selection,” International  Journal  on  Advances  in Security, vol. III, no. 3, pp. 123-134, 2010.
[9]   R.  Hanif  dan  H.  S.  Rukmi,  “Perbaikan  Kualitas  Produk Keraton  Luxury  di  Pt.  X  dengan  Menggunakan  Metode Failure Mode And Effect Analysis dan Fault Tree Analysis,” Jurnal Online Institut Teknologi Nasional, vol. III, no. 3, pp. 137-147, 2015.
[10]  A.  Itradat,  S.  Sultan,  M.  Al-Junaidi  dan  R.  Qaffaf, “Developing an ISO27001 Information Security Management System for an Educational Institute: Hashemite University as a Case Study,” Jordan Journal of Mechanical and Industrial
Engineering, vol. VII, no. 2, pp. 102-118, 2014.
[11]  W.  O.  Widyarto,  G.  A.  Dwiputra  dan  Y.  Kristiantoro, “Penerapan  Konsep  Fmea  dalam  Pengendalian  Kualitas Produk  dengan  Menggunakan  Metode  Six  Sigma,” Jurnal Rekayasa dan Teknik Inovasi Industri, vol. III, no. 1, pp. 13- 23, 2015.
[12]  I.  Desy,  B.  C.  Hidayanto  dan  H.  Maria  Astuti,  “Penilaian Risiko  Keamanan  Informasi  Menggunakan  Metode  Failure Mode  And  Effects  Analysis  di  Divisi  TI  Pt.  Bank  Xyz Surabaya,”  dalam Seminar  Nasional  Sistem  Informasi
Indonesia , Surabaya, 2014.
[13]  B.  L.  Mahersmi,  F.  A.  Muqtadiroh  dan  B.  C.  Hidayanto, “Analisis Risiko  Keamanan  Informasi  dengan  Menggunakan Metode  Octave  dan  Kontrol  Iso  27001  Pada  Dishubkominfo Kabupaten  Tulungagung,”  dalam Seminar  Nasional  Sistem Informasi Indonesia , Surabaya, 2016.
[14]  K.  Ankunda,  “The  Application  Of  The  Pareto  Principle  In Software Engineering,” pp. 1-12, 2011.