## Analisis Risiko Rantai Pasok Bahan Baku Dalam Memenuhi Permintaan Konsumen Pada Industri Pertambangan Andesit Di Cilegon
Andi Fajaruddin L Pettawali 1 , Hernadewita 1
Magister Teknik Industri, Universitas Mercubuana Jl Raya, RT.4/RW.1, Meruya Selatan, Kembangan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 11650 E-mail: fajarpettawali029@gmail.com

## ABSTRAK
Persaingan yang ketat di industri pertambangan andesit menuntut perusahaan untuk terus berinovasi, menyediakan produk berkualitas, dan menjaga harga yang kompetitif. Rantai pasok merupakan bagian sentral dalam memastikan keberlangsungan sebuah industri. Dalam melakukan kegiatan operasional pada industri pertambangan andesit di Cilegon, berbagai risiko dapat mempengaruhi jaringan rantai pasok  secara  keseluruhan.  Risiko  tersebut  dapat  dikendalikan  dengan  melakukan  manajemen  risiko yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis risiko dalam rantai pasok menggunakan  pendekatan  Supply  Chain  Operations  Reference  (SCOR)  dan  House  of  Risk  (HOR). SCOR  digunakan  untuk  memetakan  aktivitas  rantai  pasok,  sementara  HOR  diterapkan  untuk menentukan  prioritas  agen  risiko  dan  strategi  mitigasi  risiko.  Hasil  identifikasi  risiko  rantai  pasok terdapat 44 kejadian risiko (Risk event) dan 53 sumber risiko (Risk Agent) dari hasil analisis HOR Fase- 1 dimana kurangnya transparansi rantai pasokan memiliki nilai ARP paling tertinggi sebesar 7224 dari total sumber risiko atau agen risiko. hal ini terjadi dikarenakan ketidakjelasan informasi dari pemasok dan produsen sehingga dapat merugikan visibilitas dalam aliran rantai pasok. Untuk mengurangi risiko tersebut perlu mengimplementasikan sistem manajemen rantai pasok yang terintegrasi dan penggunaan teknologi  blockchain  untuk  melacak  dan  memastikan  transparansi  dalam  rantai  pasok.  Dari  hasil identifikasi strategi penangan terdapat 24 aksi mitigasi untuk mengurangi sumber risiko (Risk Agent). Analisis HOR Fase-2 menunjukkan melakukan pelatihan rutin bagi karyawan mengenai SOP (Standard Operating Procedures) merupakan preventive action dengan nilai ETD tertinggi sebesar 55317.
Kata kunci: Rantai Pasok, SCOR, HOR, Prioritas risiko, Tindakan mitigasi

## ABSTRACT
Intense  competition  in  the  andesite  mining  industry  requires  companies  to  continuously  innovate, provide quality products, and maintain competitive prices. The supply chain is a central part in ensuring the sustainability of an industry. In conducting operational activities in the andesite mining industry in Cilegon,  various  risks  can affect the  overall  supply  chain  network.  These  risks can  be  controlled  by conducting proper risk management. This research aims to identify and analyze risks in the supply chain using the Supply Chain Operations Reference (SCOR) and House of Risk (HOR) approaches. SCOR is used to map supply chain activities, while HOR is applied to prioritize risk agents and risk mitigation strategies. The results of supply chain risk identification there are 44 risk events and 53 risk sources (Risk Agent) from the results of Phase-1 HOR analysis where the lack of supply chain transparency has the highest ARP value of 7224 from the total risk sources or risk agents. this occurs due to unclear information  from  suppliers  and  producers  so  that  it  can  harm  visibility  in  the  supply  chain  flow. To reduce these risks, it is necessary to implement an integrated supply chain management system and the use  of  blockchain  technology  to  track  and  ensure  transparency  in  the  supply  chain.  From  the results  of the identification of handling strategies, there are 24 mitigation actions to reduce the source of risk (Risk Agent). HOR Phase-2 analysis shows that conducting regular training for employees on SOP (Standard Operating Procedures) is a preventive action with the highest ETD value of 55317.
Keywords: Supply Chain , SCOR, HOR, Risk priority , Mitigation action

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia,  sebagai  salah  satu  negara kepulauan  terbesar  di  dunia,  memiliki  potensi sumber  daya  alam  yang  melimpah.  Salah  satu sumber  daya  alam  yang  menarik  perhatian adalah  andesit,  sebuah  batuan  beku  vulkanik yang  digunakan  secara  luas  dalam  industri konstruksi  sebagai  bahan  bangunan  (Taufiq  et al., 2022). Andesit memiliki keunggulan dalam ketahanan, keindahan, dan keberagaman aplikasinya,  termasuk  paving,  lantai,  dinding, dan  bahan  baku  untuk  produksi  agregat  beton (Alkhabsi  &  Trianda,  2020).  Pertumbuhan ekonomi  yang  pesat  di  Indonesia,  serta pembangunan infrastruktur yang terus berlanjut, memicu  permintaan yang meningkat untuk  bahan  bangunan.  Permintaan  tersebut mencakup  proyek-proyek  konstruksi  seperti jalan  tol,  jembatan,  bandara,  serta  proyek pembangunan perumahan dan komersial (Imron et al., 2018).
Pada  Gambar  1  dapat  diketahui  sumber daya  dan  cadangan  andesit  di  Provinsi  Banten tempat  dilakukan  penelitian  ini  menempati
posisi  kedua  dengan  47  lokasi  sebesar 303.808.125  ton  (ESDM,  2021).  Berdasarkan data  yang  dirilis  oleh  salah  satu  perusahaan penyedia  andesit  dapat  diketahui  bahwa  pada tahun 2018 terjadi defisit supply sebesar 3,99% dan  terus  bertambah  hingga  puncaknya  pada tahun 2022 sebesar 15,30% (Gambar 2). Hal ini disebabkan  karena  perusahaan  pertambangan andesit tersebut mengalami kekurangan ketersediaan  bahan  baku  untuk  memenuhi permintaan yang ada, sehingga hal ini membuat perusahaan tidak dapat memaksimalkan kesempatan  dalam  mendapatkan  keuntungan yang  optimal.  Tidak  hanya  itu,  risiko  lainya yang  sering  terjadi  dimana  bahan  baku  dari
supplier tidak  sesuai  dengan  spesifikasi, sehingga  hal  tersebut  dapat  berdampak  pada jadwal produksi dan ketersediaan bahan baku.
Menurut  Safitriani  &  Nugraha,  (2020) untuk  dapat  menerapkan  Supply  Chain Management  secara  efektif,  perusahaan  harus mampu  menyediakan  manajemen  risiko  yang tepat dan terukur, sehingga dapat menciptakan kestabilan dalam rantai pasok dan meningkatkan  efesiensi  dalam  Perusahaan. Menurut  Rumpuin  et  al.,  (2020)  pendekatan Supply  Chain  Operation  Reference (SCOR) merupakan pendekatan yang dapat memetakan proses bisnis rantai pasok dan dapat memudahkan  dalam mengidentifikasi  risiko  di setiap aktivitas bisnis rantai pasok. Penggunaan metode House  of  Risk (HOR)  dalam  analisis risiko  rantai  pasok  pada  penelitian  Magdalena & Vannie, (2019) membuktikan bahwa risiko- risiko yang mungkin timbul beserta penyebabnya dapat diidentifikasi dan sekaligus ditemukan  cara  mitigasi  risiko  tersebut  dalam meningkatkan kualitas operasional.
Berdasarkan  fenomena  tersebut  maka penelitian ini memiliki tujuan untuk mengidentifikasi  risiko  dan  menganalisis penyebab  risiko  kekurangan  bahan  baku  serta merumuskan strategi mitigasi risiko yang sesuai untuk diterapkan dalam rantai pasok bahan baku perusahaan pertambangan andesit di Cilegon.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA ISO - 31000 Risk Management
ISO  31000:2018  merupakan  standar  yang memberikan panduan dalam penerapan manajemen  risiko.  Tujuan  utamanya  adalah untuk mengarahkan penerapan manajemen risiko yang  efektif,  tanpa  harus  menyatukan  seluruh organisasi  secara  seragam.  Standar  ini  berlaku bagi  berbagai  jenis  organisasi,  baik  di  sektor
Gambar  1. Sumber Daya dan Cadangan Andesit Berdasarkan Provinsi Sumber : ESDM, (2021)
96.01%
91.03% 92.90% 89.45% 84.70% 3.99% 8.97% 7.10% 10.55% 15.30% 75.00% 80.00% 85.00% 90.00% 95.00% 100.00% 2018 2019 2020 2021
2022 Internal Supply Eksternal Supply Gambar  2. Supply Internal dan Eksternal Sumber : Internal Perusahaan, (2023)
publik  maupun  swasta,  selama  berada  dalam kerangka hukum yang berlaku.
Di Indonesia, Badan Standardisasi Nasional (BSN)  telah  mengadopsi  ISO  31000:2018 menjadi  SNI  ISO  31000:2011,  yang  dikenal sebagai  standar  Manajemen  Risiko  Prinsip  dan Pedoman.  Manajemen  risiko  adalah  aktivitas yang  terkoordinasi  untuk  membimbing  dan mengelola organisasi dalam menghadapi risiko. Standar  ini  mencakup  delapan  prinsip  utama yang  harus  dipahami  dan  diterapkan  guna memastikan  efektivitas manajemen risiko.  (Leo & Susilo, 2018) :
a. Terintegrasi: Manajemen risiko harus
terintegrasi dengan seluruh proses organisasi.
b. Terstruktur  dan  komprehensif:  Pendekatan manajemen  risiko  harus  terstruktur  dan menyeluruh.
c. Disesuaikan: Manajemen risiko harus disesuaikan  dengan  karakteristik  dan  tujuan organisasi.
d. Satu  kesatuan:  Manajemen  risiko  harus menjadi bagian integral dari proses pengambilan keputusan organisasi.
e. Dinamis:  Manajemen  risiko  harus  selalu diperbaharui dan disesuaikan dengan perubahan lingkungan.
f. Informasi  terbaik  dan  tersedia:  Keputusan manajemen  risiko  harus  didasarkan  pada informasi yang akurat dan relevan.
g. Faktor  budaya  dan  manusia:  Manajemen risiko harus memperhitungkan faktor budaya dan keterlibatan manusia.
h. Peningkatan berkelanjutan: Manajemen risiko  harus  fokus  pada  perbaikan  terus- menerus dan pembelajaran organisasi.

## Supply Chain Operations Reference (SCOR)
Bolstorff & Rosenbaum,
(2012)
menjelaskan  bahwa  kerangka  kerja  SCOR mencakup  desain  proses  bisnis,  pengukuran kinerja, pembandingan, praktik manajemen, dan keterampilan  sumber  daya  manusia  dalam  satu kesatuan.  Model  SCOR  telah  memperkenalkan manajemen  risiko  rantai  pasok  atau Supply Chain  Risk  Management (SCRM).  Kerangka kerja  ini  menyediakan  struktur  untuk  proses bisnis, indikator kinerja, praktik-praktik terbaik, serta teknologi yang mendukung komunikasi dan kolaborasi  antar  mitra  dalam  rantai  pasok, sehingga dapat meningkatkan efektivitas
manajemen  rantai  pasok  dan  perbaikan  rantai pasok (Paul, 2014).
SCOR  terdiri  dari  lima  proses  manajemen utama: Perencanaan ( Plan ), Pengadaan ( Source ), Produksi  (Make),  Pengiriman  ( Deliver ),  dan Pengembalian ( Return ), yang mencakup seluruh rantai  pasok  dari  pemasok  hingga  konsumen. Pendekatan  untuk  membangun  SCOR  meliputi proses,  praktik,  kinerja,  dan  keterampilan sumber  daya  manusia.  Implementasi  model SCOR  terbukti  efektif  dalam  meningkatkan efisiensi  logistik  dalam  operasi  rantai  pasok (Salazar et al., 2012).

## House of Risk (HOR)
House  of  Risk adalah  pendekatan  inovatif dalam analisis risiko. Metode
ini menggabungkan  prinsip  FMEA  ( Failure  Mode and  Error  Analysis )  untuk  mengukur  risiko secara  kuantitatif  dengan  model House  of Quality (HOQ)  guna  memprioritaskan  agen risiko  yang  perlu  mendapat  perhatian  utama. Langkah ini memungkinkan pemilihan tindakan yang  paling  efektif  untuk  mengurangi  risiko potensial yang ditimbulkan oleh agen risiko.
Model  HOR  menitikberatkan  manajemen risiko pada pencegahan, yaitu dengan mengurangi kemungkinan terjadinya agen risiko. Tahap  pertama  dalam  metode  ini  adalah mengidentifikasi  kejadian  risiko  serta  agen risikonya,  di  mana  satu  agen  risiko  sering  kali dapat menyebabkan beberapa kejadian risiko.
Dengan mengadaptasi metode FMEA, penilaian  risiko  yang  digunakan  adalah Risk Priority  Number (RPN),  yang  terdiri  dari  tiga faktor: probabilitas terjadinya, tingkat keparahan dampak,  dan  deteksi.  Namun,  dalam  metode HOR,  hanya  probabilitas untuk  agen  risiko  dan tingkat keparahan kejadian risiko yang diperhitungkan.  Karena  satu  agen  risiko mungkin menyebabkan beberapa kejadian risiko, perlu  adanya  penghitungan  kuantitatif  potensi risiko agregat dari agen risiko tersebut.
Metode ini juga mengadopsi model House of Quality (HOQ) untuk menentukan prioritas agen risiko yang perlu dilakukan tindakan pencegahan. Setiap agen risiko diberi peringkat berdasarkan  nilai  ARPj,  yang  menunjukkan prioritasnya.  Dengan  demikian,  jika  terdapat banyak  agen  risiko,  perusahaan  dapat  terlebih dahulu memfokuskan perhatian pada agen yang paling berpotensi menimbulkan kejadian risiko. Pendekatan  dengan  dua  langkah  ini  disebut
House  of  Risk  (HOR),  yang  merupakan modifikasi  dari  model  HOQ  (Pujawan  & Geraldin, 2009).
a. HOR 1 digunakan untuk menentukan tingkat prioritas  agen  risiko  yang  harus  diberikan sebagai tindakan pencegahan
b. HOR  2  adalah  prioritas  dalam  pengambilan tindakan yang dianggap efektif

## Diagram Pareto
Diagram  Pareto  adalah  metode  yang digunakan  untuk  meningkatkan  kualitas  bisnis, yang  ditemukan  oleh  ekonom  Italia,  Vilfredo Pareto,  pada  tahun  1906.  Prinsip  dasar  dari Diagram  Pareto  adalah  konsep  80/20,  yang menunjukkan  bahwa  80%  hasil  atau  kejadian disebabkan  oleh  20%  faktor  atau  penyebab utama.  Prinsip  ini  pertama  kali  dikenali  oleh Pareto ketika ia menyadari bahwa 80% tanah di Italia  dimiliki  oleh  hanya  20%  dari  populasi. Pareto  kemudian  memperkuat  teorinya  dengan melakukan  penelitian  di  berbagai  negara,  yang menunjukkan  konsistensi  prinsip  80/20  ini. Akhirnya,  prinsip  Pareto  ini  berkembang  dan diaplikasikan  secara  luas  untuk  meningkatkan kualitas dalam berbagai bidang usaha. (Stojčetović et al., 2015).

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan campuran  atau mixed  methods dengan  Model Ekploratori  Sekuensial  (Creswell  &  Plano Clark,  2018).  Pengumpuan  data  dilakukan melalui  observasi  dan  wawancara,  observasi langsung meliputi proses produksi dan aktivitas supply chain (Patton, 2015). Analisis data yang digunakan  pada  penelitian  ini  berdasarkan pendekatan ISO-31000:2018 yang meliputi:
a. Tahap Penaksiran risiko ( Risk Assesment ) Pada tahap penaksiran risiko dilakukan dengan pendekatan House of Risk (HOR) Fase 1, yang meliputi:
1) Pemetaan Aktivitas rantai pasok mengunakan  pendekatan  prespektif Supply Chain Operations Reference (SCOR).
Identifikasi  kejadian  risiko  ( risk  event )  dan penyebab  risiko  ( risk  agent )  untuk  setiap kejadian  risiko  dalam  proses plan , source , make , deliver dan return .
2) Mengidentifikasi risk  event dan  nilai probabilitas masing-masing dari agen risiko.
Identifikasi  risiko  pada  tahapan  ini  dapat dipetakan  berdasarkan  setiap  proses  bisnis
supply  chain seperti plan,  source,  make, deliver dan return dengan pendekatan model
House of Risk (HOR) Fase 1.
3) Masing-masing aktivitas dari proses tersebut di  identifikasi risk  event ( Ei )  berdasarkan probabilitas  risiko  atau  kesalahan  apa  yang memungkinkan  dapat  timbul  dari  setiap proses tersebut. Menilai tingkat severity ( Si ) dengan skala mulai dari 1 atau tidak ada efek sampai  10 atau  berbahaya tanpa  peringatan (Widianti & Firdaus, 2016).
4) Mengidentifikasi  agen  atau  sumber  risiko, serta memberi nilai kemungkinan terjadinya masing-masing agen risiko. Menilai tingkat occurence ( Oj )  dengan  skala  mulai  dari  1 atau  hampir  tidak  pernah  sampai  10  atau hampir pasti (Shahin, 2004) dalam (Achmadi & Mansur, 2018).
5) Mengukur  korelasi  atau  hubungan  antara risk agent ( Aj ) dengan risk event ( Ei ) dengan skala  mulai  dari  0  atau  tidak  ada  korelasi sampai  9  atau  Korelasi/hubungan  kuat (Pujawan & Geraldin, 2009).
6) Menghitung Aggregate  Risk  Potential (ARP)  risiko agregat dapat  dihitung  dari hasil  atau  nilai  agen  j  (ARPj)  yang ditentukan  dari  nilai severity ( Si )  dan occurence ( Oj )  yang  dihasilkan  dari risk agent ( Aj ) dengan risk event ( Ei ) menggunakan persamaan: ARP j = Oj Σ Si Rj Peramaan 1 dimana, ARP : Aggregate Risk Potential
Oj : Occurence Si : Severity
Rij : Nilai Korelasi
7) Memberikan  peringkat  pada  agen  risiko berdasarkan  nilai  Aggregat  Risk  Potential (ARP) mereka, dengan urutan menurun dari nilai yang terbesar hingga nilai yang terkecil.
8) Melakukan evaluasi Risiko, Setelah didapatkan  nilai  ARP  kemudian  tahapan selanjutnya adalah melakukan
pengelompokan prioritas agen risiko menggunakan diagram pareto.
9) Melakukan peta risiko ( risk mapping )
Membuat peta risiko untuk agen risiko yang terpilih  menggunakan probability impact matrix terdiri  dari  area  berwarna  merah, kuning,  dan  hijau.  Area  berwarna  merah menunjukkan  sumber  risiko  yang  memiliki dampak  tinggi,  area  berwarna  kuning
menunjukkan  dampak  sedang,  dan  area berwarna  hijau  menunjukkan  dampak rendah (Nanda et al., 2014).
b. Tahap Perlakuan risiko
Pada  tahapan  perlakuan  risiko  dilakukan dengan  pendekatan House  of  Risk (HOR)  fase 2, yaitu:
1) Pemberian  peringkat  untuk  agen  risiko sesuai  dengan  nilai  ARP  masing-masing dengan mengunakan analisis Pareto.
2) Mengidentifikasi  tindakan  atau preventive action ( PAk )  yang  dianggap  paling  relevan dan tepat untuk mencegah agen risiko yang sudah dipilih sebelumnya.
3) Menentukan hubungan antara
setiap
preventive  action ( PAk )  dan  setiap  agen risiko ( Aj ). 4) Menghitung  nilai Total  Effectiveness ( TEk ) menggunakan persamaan: TE k =Σ j ARP j E jk ∀ k Persamaan 2 dimana, Tek    : Total of Effectiveness ARPj : Aggregate Risk Potential EJ    : Correlation Value
5) Mengukur
tingkat
kesulitan
dalam
menerapkan  setiap  tindakan  mitigasi  (Dk) dapat dilakukan dengan menggunakan skala penilaian. Skala ini terdiri dari tiga tingkat: 3  untuk  tindakan  mitigasi  yang  mudah diterapkan,  4  untuk  tindakan  mitigasi  yang agak sulit diterapkan, dan 5 untuk tindakan mitigasi  yang  sulit  diterapkan  (Kristanto  &
Hariastuti, 2014).
6) Mengukur  nilai Effectiveness  to  Difficulty ratio (ETD) dengan persamaan:
ETDk = TEk/Dk Persamaan 3 dimana, Tek  : Total of Effectiveness Dk  : Degree of Difficulty
7) Menetapkan  peringkat  (Rk)  dari  hasil effectiveness to difficulty ratio (ETDk) yang ada.
8) Membuat penjadwalan dari rencana strategi penanganan
c. Identifikasi Opsi Perlakuan Risiko
Dalam proses identifikasi opsi perlakuan risiko, ada beberapa pilihan yang
dapat dipertimbangkan oleh organisasi, yaitu:
1) Menghindari risiko
2) Mengurangi risiko
3) Memindahkan risiko
4) Menahan risiko
d. Menilai Opsi Perlakuan Risiko Pada tahap menilai opsi perlakuan risiko, setiap opsi  harus  dievaluasi  berdasarkan  dua  faktor utama, yaitu sejauh mana risiko dapat dikurangi dan  manfaat  tambahan  atau  peluang  yang tercipta dari penerapan opsi tersebut.
e. Menetapkan Opsi Perlakuan Risiko Menetapkan rencana perlakuan yang menggambarkan  bagaimana  opsi  yang  terpilih akan diimplementasikan.
f. Memantau dan Menalaah.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Tahap Penaksiran risiko ( Risk Assesment ) Berdasarkan  pemetaan  aktivitas  bisnis perusahaan  dengan  pendekatan Supply  Chain Operations Reference (SCOR), yang mencakup perencanaan  ( plan ),  pengadaan ( source ), produksi  ( make ),  pengiriman  ( deliver ),  dan pengembalian  ( return ),  digunakan  sebagai dasar  dalam  metode  identifikasi  risiko. Wawancara, benchmarking kepada  para  pihak management  perusahaan  dilakukan  dalam penelitian  ini  sebagai  bagian  dari  proses identifikasi  risiko.  Pada  Tabel  1  dapat  dilihat aktivitas rantai pasok perusahaan pertambangan Andesit di Cilegon.

## Gambar  3. Alur Penelitian
Tabel 1. Aktivitas SCOR Major Process Sub Process Plan Perencanaan Pengadaan Bahan Baku Perencanaan Produksi Peramalan Permintaan Konsumen Policy Source Pemilihan Supplier Pengadaaan Bahan Baku Evaluasi Supplier
Pembayaran Terhadap Supplier Penjadwalan Pengiriman Bahan Baku dari Supplier
Penerimaan Bahan Baku dari Supplier Make Penjadwalan Produksi Proses Produksi Pemeliharaan Fasilitas Produksi Deliver Pengiriman Produk Penyimpanan Pengecekan Produk Return Pengembalian Bahan Baku Kepada Supplier Pengembalian Produk dari Konsumen
Sumber: Pengolahan Data, 2024
Pada  Tabel  1  terlihat  pada  aktivitas plan terdapat 4 aktivitas, source terdapat 6 aktivitas, make terdapat  3  aktivitas, deliver terdapat  3 aktivitas  dan  pada  bagian return terdapat  2 aktivitas.
Setelah  pemetaan  aktivitas  proses  bisnis berdasarkan SCOR selesai, langkah berikutnya adalah  mengidentifikasi  kejadian  risiko  ( Risk
Event )  dan  sumber  risiko  ( Risk  Agent )  dalam setiap  proses  bisnis  menggunakan  pendekatan House  of  Risk (HOR)  Fase  1.  Tabel  2 menunjukkan kejadian risiko ( Risk Event ) yang diberi kode (E), dengan hasil wawancara yang mengidentifikasi  sebanyak  44  kejadian  risiko risiko.
Tabel 2. Kejadian Risiko ( Risk Event ) Major Process Sub Process Kode Kejadian Risiko ( Risk Event ) Plan Perencanaan Pengadaan Bahan Baku E1 Kesalahan Perencanaan Stock Bahan Baku E2 Ketidaksesuaian perencanaan pemilihan bahan baku dengan perencanaan keuangan E3 Kesalahan rencana penjadwalan pengiriman bahan baku Perencanaan Produksi E4 Kesalahan Perencanaan Produksi E5 Terjadinya perubahan rencana dalam sistem produksi Peramalan Permintaan Konsumen E6 Kesalahan peramalan jumlah permintaan produk E7 Tidak dapat memenuhi jumlah Permintaan Policy E8 kepatuhan terhadap UUPPLH No. 32 Tahun 2009 E9 pengolahan limbah B3 sesuai dengan standar lingkungan E10 Untuk mendapatkan izin pertambangan mineral dan batubara terlalu lama E11 Jumlah pelanggaran standar teknis pertambangan berdasarkan UU No. 4 Tahun 2009 E12 Rehabilitasi lahan bekas pertambangan berdasarkan UU No. 23 Tahun 1997 E13 Mengembalikan lahan bekas pertambangan menjadi lahan produktif Source Pemilihan Supplier E14 Kesalahan dalam memilih supplier Pengadaan Bahan Baku E15 Kesalahan perencanaan bahan baku Evaluasi Supplier E16 Tidak adanya evaluasi supplier dari pihak perusahaan Pembayaran Terhadap Supplier E17 Tidak ada tanda terima pembayaran dari supplier/perusahaan E18 Pembayaran telat dilakukan oleh perusahaan Penjadwalan Pengiriman E19 Kesalahan jadwal pengiriman bahan baku
Bahan Baku dari Supplier Penerimaan Bahan Baku dari Supplier E20 Bahan baku datang terlambat E21 Bahan baku yang diterima tidak sesuai dengan jumlah permintaan E22 Kualitas bahan baku tidak sesuai permintaan E23 Terjadinya pelanggaran perjanjian kontrak oleh supplier Make Penjadwalan Produksi E24 Kesalahan dalam penjadwalan produksi Proses Produksi E25 Proses produksi tidak sesuai SOP E26 Bahan Baku tidak cukup untuk produksi E27 Ketidaksesuaian hasil produksi dengan pesanan konsumen E28 Terjadi keterlambatan dalam proses produksi E29 Bahan Baku tidak memadai untuk produksi E30 Kebersihan tidak terjaga selama proses produksi E31 Jumlah hasil produksi tidak sesuai target E32 Mesin rusak E33 Terjadi Kecelakaan Kerja E34 Kapasitas mesin tidak memadai Pemeliharaan Fasilitas Produksi E35 Fasilitas produksi tidak terawat Deliver Pengiriman Produk E36 Keterlambatan dalam pengiriman kepada konsumen E37 Pengambilan produk tidak sesuai dengan waktu yang dijanjikan. E38 Kurangnya armada transportasi Penyimpanan E39 Fasilitas penyimpanan kurang memadai Pengecekan Produk E40 Tidak dilakukan pengecekan produk (sebelum pengiriman/penjualan) Return Pengembalian Bahan Baku Kepada Supplier E41 Bahan baku dikembalikan ke supplier karena alasan tertentu E42 Respon supplier lama dalam menanggapi komplain Pengembalian Produk dari Konsumen E43 Produk dikembalikan oleh konsumen E44 Komplain dari konsumen Sumber : Pengolahan Data, 2024
Berdasarkan  Tabel  2  terlihat  bahwa  proses plan pada  setiap  aktivitasnya  terdapat  13 kejadian  risiko,  proses source pada  setiap aktivitasnya terdapat 10 kejadian risiko, proses make pada  setiap  aktivitasnya  terdapat  11 kejadian  risiko,  proses deliver pada  setiap aktivitasnya  terdapat  5  kejadian  risiko  dan
proses return pada setiap aktivitasnya terdapat 4  kejadian  risiko.  Kejadian  risiko  ( risk  event ) tidak  mungkin  tanpa  adanya  penyebab,  satu kejadian  bisa  disebabkan  oleh  beberapa penyebab.  Dari  hasil  wawancara  terdapat  53 risk agent dengan menggunakan kode (A) yang terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Sumber Risiko ( Risk Agent ) Kode Sumber Risiko (Risk Agent) A1 Ketidakmampuan dalam memprediksi fluktuasi permintaan A2 Kurangnya koordinasi antara departemen pengadaan dan keuangan
A3 Kurangnya transparansi dalam rantai pasokan
A4 Kurangnya data historis tentang pola produksi
A5 Gangguan teknis dalam sistem produksi
A6 Kurangnya data historis tentang tren permintaan
A7 Ketidakmampuan dalam memprediksi faktor-faktor eksternal yang mempengaruhi permintaan A8 Fluktuasi permintaan yang tidak dapat diprediksi
A9 Keterbatasan stok bahan baku
A10 Kurangnya pemahaman atau kesadaran tentang persyaratan hukum
A11 Kurangnya kepatuhan terhadap prosedur dan pedoman pengelolaan limbah B3
A12 Kurangnya pelatihan dan kesadaran lingkungan
A13 Kompleksitas administrasi dalam memperoleh izin
A14 Kurangnya pemahaman atau kesadaran tentang standar teknis yang berlaku
A15 Kurangnya sumber daya atau rencana yang tepat untuk rehabilitasi
A16 Ketidakmampuan dalam merencanakan dan melaksanakan proses rehabilitasi dengan efektif
A17 Kurangnya proses evaluasi dan pemilihan supplier yang efektif
Kode Sumber Risiko (Risk Agent) A18 Kurangnya data atau informasi yang akurat untuk perencanaan bahan baku A19 Kurangnya proses evaluasi kinerja supplier yang terstruktur
A20 Keterlambatan pengiriman tanda terima
A21 Ketidakmampuan untuk memenuhi kewajiban pembayaran tepat waktu
A22 Kurangnya akurasi dalam perencanaan dan jadwal
A23 Masalah logistik atau transportasi
A24 Kurangnya pemeriksaan atau verifikasi pada saat penerimaan bahan baku
A25 Kurangnya evaluasi atau pengujian kualitas dari pemasok
A26 Gangguan dalam kinerja atau kewajiban pemasok
A27 Ketidakmampuan dalam memprediksi waktu produksi yang diperlukan
A28 Ketidaktepatan dalam mengikuti prosedur operasional
A29 Kurangnya pelatihan atau pengawasan dalam proses produksi
A30 Kurangnya pengelolaan persediaan yang efektif
A31 Kurangnya kontrol kualitas selama produksi
A32 Kurangnya perencanaan dan jadwal produksi yang efektif
A33 Kurangnya manajemen persediaan yang efektif
A34 Kurangnya prosedur atau kontrol kebersihan yang tepat
A35 Kurangnya kontrol atau pengawasan selama produksi
A36 Kurangnya kapasitas produksi
A37 Kurangnya pemeliharaan atau perawatan mesin
A38 Penggunaan mesin yang berlebihan atau di luar kapasitas
A39 Kurangnya kesadaran atau pelatihan keselamatan kerja
A40 Kurangnya prosedur atau peralatan keselamatan yang memadai
A41 Kurangnya perencanaan kapasitas produksi yang tepat
A42 Permintaan yang melebihi kapasitas produksi
A43 Kurangnya pemeliharaan atau perawatan fasilitas
A44 Kurangnya perencanaan dan jadwal pengiriman yang tepat
A45 Kendala transportasi atau distribusi
A46 Ketidakmampuan dalam memprediksi waktu produksi atau pengiriman yang diperlukan
A47 Kurangnya kapasitas transportasi untuk memenuhi permintaan
A48 Kurangnya kapasitas penyimpanan untuk memenuhi persediaan
A49 Kurangnya prosedur atau pengawasan kualitas sebelum pengiriman
A50 Kurangnya evaluasi atau pengujian kualitas dari pemasok sebelum penerimaan
A51 Kurangnya prosedur atau sistem untuk memantau dan menanggapi komplain
A52 Kurangnya kontrol kualitas selama produksi
A53 Kurangnya evaluasi umpan balik dari konsumen
Sumber: Pengolahan Data, 2024
Berdasarkan  Tabel  3  terlihat  bahwa ketidakmampuan dalam memprediksi fluktuasi permintaan  merupakan  sumber  risiko  urutan yang pertama dengan kode (A1) dan kurangnya evaluasi umpan balik dari konsumen merupakan sumber risiko urutan ke 53 dengan kode (A53).
Setelah mengidentifikasi risk event dan risk agent ,  langkah  berikutnya  adalah  menentukan
hubungan antara risk event dan risk agent untuk menilai  dampaknya,  yang  disebut  sebagai tingkat  keparahan  ( severity ).  Pengukuran tingkat keparahan menggunakan skala 1 hingga 10.  Korelasi  antara risk  event dan  tingkat keparahan  ( severity )  ditentukan  melalui  hasil wawancara dan Focus Group Discussion (FGD) dengan  para  ahli  dengan  memberikan  nilai bobot skor.
Tabel 4. Risk Event dan Severity Kode Kejadian Risko (Risk Event) Severity E1 Kesalahan Perencanaan Stock Bahan Baku 7 E2 Ketidaksesuaian perencanaan pemilihan bahan baku dengan perencanaan keuangan 6 E3 Kesalahan rencana penjadwalan pengiriman bahan baku 5 E4 Kesalahan Perencanaan Produksi 7 E5 Terjadinya perubahan rencana dalam sistem produksi 6
Kode Kejadian Risko (Risk Event) Severity E6 Kesalahan peramalan jumlah permintaan produk 6 E7 Tidak dapat memenuhi jumlah permintaan 7 E8 Kepatuhan terhadap UUPPLH No. 32 Tahun 2009 4 E9 Pengolahan limbah B3 sesuai dengan standar lingkungan 4 E10 Untuk mendapatkan izin pertambangan mineral dan batubara terlalu lama 4 E11 Jumlah pelanggaran standar teknis pertambangan berdasarkan UU No. 4 Tahun 2009 4 E12 Rehabilitasi lahan bekas pertambangan berdasarkan UU No. 23 Tahun 1997 5 E13 Mengembalikan lahan bekas pertambangan menjadi lahan produktif 5 E14 Kesalahan dalam memilih supplier 6 E15 Kesalahan perencanaan bahan baku 6 E16 Tidak adanya evaluasi supplier dari pihak perusahaan 5 E17 Tidak ada tanda terima pembayaran dari supplier/perusahaan 5 E18 Pembayaran telat dilakukan oleh perusahaan 5 E19 Kesalahan jadwal pengiriman bahan baku 7 E20 Bahan baku datang terlambat 7 E21 Bahan baku yang diterima tidak sesuai dengan jumlah permintaan 8 E22 Kualitas bahan baku tidak sesuai permintaan 8 E23 Terjadinya pelanggaran perjanjian kontrak oleh supplier 7 E24 Kesalahan dalam penjadwalan produksi 8 E25 Proses produksi tidak sesuai SOP 8 E26 Bahan Baku tidak cukup untuk produksi 7 E27 Ketidaksesuaian hasil produksi dengan pesanan konsumen 8 E28 Terjadi keterlambatan dalam proses produksi 7 E29 Bahan Baku tidak memadai untuk produksi 8 E30 Kebersihan tidak terjaga selama proses produksi 6 E31 Jumlah hasil produksi tidak sesuai target 7 E32 Kerusakan Mesin rusak 8 E33 Terjadi Kecelakaan Kerja 7 E34 Kapasitas mesin tidak memadai 8 E35 Fasilitas produksi tidak terawat 6 E36 Keterlambatan dalam pengiriman kepada konsumen 6 E37 Pengambilan produk tidak sesuai dengan waktu yang dijanjikan. 6 E38 Kurangnya armada transportasi 7 E39 Fasilitas penyimpanan kurang memadai 7 E40 Tidak dilakukan pengecekan produk (sebelum pengiriman/penjualan) 7 E41 Bahan baku dikembalikan ke supplier karena alasan tertentu 8 E42 Respon supplier lama dalam menanggapi komplain 6 E43 Produk dikembalikan oleh konsumen 5 E44 Komplain dari konsumen 4 Sumber: Pengolahan Data, 2024 Berdasarkan  Tabel  4  terlihat  bahwa kesalahan  perencanaan stock bahan  baku  (E1) memiliki  nilai  bobot  tingkat  keparahan ( severity )  sebesar  7  yang  berarti  tingkat keparahan  tinggi,  sementara  komplain  dari konsumen  (E44)  memiliki  nilai  bobot  tingkat keparahan  ( severity )  sebesar  4  (empat)  yang berarti tingkat keparahan sangat rendah.
Setelah berhasil menentukan korelasi dampak  pada risk  event ,  langkah  berikutnya adalah  mendapatkan  korelasi  frekuensi  terjadi risiko dengan menggunakan skala 1 hingga 10. Korelasi  antara risk  agent dan occurance ditentukan melalui hasil wawancara dan Focus Group  Discussion (FGD)  dengan  para  ahli, dengan menambahkan nilai bobot skor.
Tabel 5. Risk Agent dan Occurrence Kode Sumber Risiko (Risk Agent) Occurrence A1 Ketidakmampuan dalam memprediksi fluktuasi permintaan 8 A2 Kurangnya koordinasi antara departemen pengadaan dan keuangan 7 A3 Kurangnya transparansi dalam rantai pasokan 8 A4 Kurangnya data historis tentang pola produksi 8 A5 Gangguan teknis dalam sistem produksi 8 A6 Kurangnya data historis tentang tren permintaan 9 A7 Ketidakmampuan dalam memprediksi faktor-faktor eksternal yang mempengaruhi permintaan 9 A8 Fluktuasi permintaan yang tidak dapat diprediksi
Kode Sumber Risiko (Risk Agent) Occurrence A9 Keterbatasan stok bahan baku 8 A10 Kurangnya pemahaman atau kesadaran tentang persyaratan hukum 7 A11 Kurangnya kepatuhan terhadap prosedur dan pedoman pengelolaan limbah B3 6 A12 Kurangnya pelatihan dan kesadaran lingkungan 6 A13 Kompleksitas administrasi dalam memperoleh izin 7 A14 Kurangnya pemahaman atau kesadaran tentang standar teknis yang berlaku 7 A15 Kurangnya sumber daya atau rencana yang tepat untuk rehabilitasi 7 A16 Ketidakmampuan dalam merencanakan dan melaksanakan proses rehabilitasi dengan efektif 7 A17 Kurangnya proses evaluasi dan pemilihan supplier yang efektif 7 A18 Kurangnya data atau informasi yang akurat untuk perencanaan bahan baku 8 A19 Kurangnya proses evaluasi kinerja supplier yang terstruktur 7 A20 Keterlambatan pengiriman tanda terima 6 A21 Ketidakmampuan untuk memenuhi kewajiban pembayaran tepat waktu 6 A22 Kurangnya akurasi dalam perencanaan dan jadwal 7 A23 Masalah logistik atau transportasi 7 A24 Kurangnya pemeriksaan atau verifikasi pada saat penerimaan bahan baku 8 A25 Kurangnya evaluasi atau pengujian kualitas dari pemasok 7 A26 Gangguan dalam kinerja atau kewajiban pemasok 7 A27 Ketidakmampuan dalam memprediksi waktu produksi yang diperlukan 7 A28 Ketidaktepatan dalam mengikuti prosedur operasional 7 A29 Kurangnya pelatihan atau pengawasan dalam proses produksi 8 A30 Kurangnya pengelolaan persediaan yang efektif 7 A31 Kurangnya kontrol kualitas selama produksi 7 A32 Kurangnya perencanaan dan jadwal produksi yang efektif 7 A33 Kurangnya manajemen persediaan yang efektif 7 A34 Kurangnya prosedur atau kontrol kebersihan yang tepat 7 A35 Kurangnya kontrol atau pengawasan selama produksi 8 A36 Kurangnya kapasitas produksi 8 A37 Kurangnya pemeliharaan atau perawatan mesin 8 A38 Penggunaan mesin yang berlebihan atau di luar kapasitas 8 A39 Kurangnya kesadaran atau pelatihan keselamatan kerja 8 A40 Kurangnya prosedur atau peralatan keselamatan yang memadai 8 A41 Kurangnya perencanaan kapasitas produksi yang tepat 7 A42 Permintaan yang melebihi kapasitas produksi 8 A43 Kurangnya pemeliharaan atau perawatan fasilitas 9 A44 Kurangnya perencanaan dan jadwal pengiriman yang tepat 8 A45 Kendala transportasi atau distribusi 8 A46 Ketidakmampuan dalam memprediksi waktu produksi atau pengiriman yang diperlukan 8 A47 Kurangnya kapasitas transportasi untuk memenuhi permintaan 7 A48 Kurangnya kapasitas penyimpanan untuk memenuhi persediaan 7 A49 Kurangnya prosedur atau pengawasan kualitas sebelum pengiriman 7 A50 Kurangnya evaluasi atau pengujian kualitas dari pemasok sebelum penerimaan 7 A51 Kurangnya prosedur atau sistem untuk memantau dan menanggapi complain 6 A52 Kurangnya kontrol kualitas selama produksi 7 A53 Kurangnya evaluasi umpan balik dari konsumen 6 Sumber: Pengolahan Data, 2024
Berdasarkan  Tabel  5  terlihat  bahwa ketidakmampuan dalam memprediksi fluktuasi permintaan  (A1)  memiliki  nilai  bobot  tingkat kejadian  ( occurrence )  sebesar  8  yang  berarti tingkat  kejadian  tinggi,  sementara  Kurangnya evaluasi  umpan  balik  dari  konsumen  (A54) memiliki nilai bobot tingkat kejadian
(occurrence)  sebesar  yang  berarti  tingkat kejadian  sedang.  Langkah  berikutnya  adalah mengidentifikasi korelasi antara kejadian risiko dan  agen  risiko.  Tabel  6  menampilkan  nilai korelasi  yang  diperoleh  dari Focus  Group Discussion (FGD)  dengan  manajer  terkait sesuai dengan unit masing-masing.
Tabel 6. Korelasi Risk Event dan Risk Agent Kode Risk Event Kode Risk Agent Korelasi E1 Kesalahan perencanaan s tock bahan baku A1 Ketidakmampuan dalam memprediksi fluktuasi permintaan 9
E2 Ketidaksesuaian perencanaan pemilihan bahan baku dengan perencanaan keuangan A2 Kurangnya koordinasi antara departemen pengadaan dan keuangan 9 E3 Kesalahan rencana penjadwalan pengiriman bahan baku A3 Kurangnya transparansi dalam rantai pasokan 3 E4 Kesalahan perencanaan produksi A4 Kurangnya data historis tentang pola produksi 9 E5 Terjadinya perubahan rencana dalam sistem produksi A5 Gangguan teknis dalam sistem produksi 9 E6 Kesalahan peramalan jumlah permintaan produk A6 A7 Kurangnya data historis tentang tren permintaan Ketidakmampuan dalam memprediksi faktor- faktor eksternal yang mempengaruhi permintaan 9 3 E7 Tidak dapat memenuhi jumlah permintaan A8 A9 Fluktuasi permintaan yang tidak dapat diprediksi Keterbatasan stok bahan baku 9 9 E8 Kepatuhan terhadap UUPPLH No.32 Tahun 2009 A10 Kurangnya pemahaman atau kesadaran tentang persyaratan hukum 9 E9 Pengolahan limbah B3 sesuai dengan standar lingkungan A11 A12 Kurangnya kepatuhan terhadap prosedur dan pedoman pengelolaan limbah B3 Kurangnya pelatihan dan kesadaran lingkungan 3 9 E10 Untuk mendapatkan izin pertambangan mineral dan batubara terlalu lama A13 Kompleksitas administrasi dalam memperoleh izin 9 E11 Jumlah pelanggaran standar teknis pertambangan berdasarkan UU No. 4 Tahun 2009 A14 Kurangnya pemahaman atau kesadaran tentang standar teknis yang berlaku 9 E12 Rehabilitasi lahan bekas pertambangan berdasarkan UU No. 23 Tahun 1997 A15 Kurangnya sumber daya atau rencana yang tepat untuk rehabilitasi 9 E13 Mengembalikan lahan bekas pertambangan menjadi lahan produktif A16 Ketidakmampuan dalam merencanakan dan melaksanakan proses rehabilitasi dengan efektif 9 E14 Kesalahan dalam memilih supplier A17 Kurangnya proses evaluasi dan pemilihan supplier yang efektif 9 E15 Kesalahan perencanaan bahan baku A18 Kurangnya data atau informasi yang akurat untuk perencanaan bahan baku 9 E16 Tidak adanya evaluasi supplier dari pihak perusahaan A19 Kurangnya proses evaluasi kinerja supplier yang terstruktur 9 E17 Tidak ada tanda terima pembayaran dari supplier /perusahaan A20 Keterlambatan pengiriman tanda terima 9 E18 Pembayaran telat dilakukan oleh perusahaan A21 Ketidakmampuan untuk memenuhi kewajiban pembayaran tepat waktu 9 E19 Kesalahan jadwal pengiriman bahan baku A22 Kurangnya akurasi dalam perencanaan dan jadwal 9 E20 Bahan baku datang terlambat A23 Masalah logistik atau transportasi 9 E21 Bahan baku yang diterima tidak sesuai dengan jumlah permintaan A24 Kurangnya pemeriksaan atau verifikasi pada saat penerimaan bahan baku 9 E22 Kualitas bahan baku tidak sesuai permintaan A25 Kurangnya evaluasi atau pengujian kualitas dari pemasok 9 E23 Terjadinya pelanggaran perjanjian kontrak oleh supplier A26 Gangguan dalam kinerja atau kewajiban pemasok 1 E24 Kealahan dalam penjadwalan produksi A27 Ketidakmampuan dalam memprediksi waktu produksi yang diperlukan 9 E25 Proses produksi tidak sesuai SOP A28 A29 Ketidaktepatan dalam mengikuti prosedur operasional Kurangnya pelatihan atau pengawasan dalam proses produksi 9 3 E26 Bahan Baku tidak cukup untuk produksi A30 Kurangnya pengelolaan persediaan yang efektif 9 E27 Ketidaksesuaian hasil produksi dengan pesanan konsumen A31 Kurangnya kontrol kualitas selama produksi 9
E28 Terjadi keterlambatan dalam proses produksi A32 Kurangnya perencanaan dan jadwal produksi yang efektif 9 E29 Bahan Baku tidak memadai untuk produksi A33 Kurangnya manajemen persediaan yang efektif 3 E30 Kebersihan tidak terjaga selama proses produksi A34 A35 Kurangnya prosedur atau kontrol kebersihan yang tepat Kurangnya kontrol atau pengawasan selama produksi 9 3 E31 Jumlah hasil produksi tidak sesuai target A36 Kurangnya kapasitas produksi 9 E32 Mesin Rusak A37 A38 Kurangnya pemeliharaan atau perawatan mesin Penggunaan mesin yang berlebihan atau di luar kapasitas 9 9 E33 Terjadi kecelakaan kerja A39 A40 Kurangnya kesadaran atau pelatihan keselamatan kerja Kurangnya prosedur atau peralatan keselamatan yang memadai 9 9 E34 Kapasitas mesin tidak memadai A41 A42 Kurangnya perencanaan kapasitas produksi yang tepat Permintaan yang melebihi kapasitas produksi 3 9 E35 Fasilitas produksi tidak terawat A43 Kurangnya pemeliharaan atau perawatan fasilitas 9 E36 Keterlambatan dalam pengiriman kepada konsumen A44 A45 Kurangnya perencanaan dan jadwal pengiriman yang tepat Kendala transportasi atau distribusi 9 9 E37 Pengambilan produk tidak sesuai dengan waktu yang dijanjikan. A46 Ketidakmampuan dalam memprediksi waktu produksi atau pengiriman yang diperlukan 3 E38 Kurangnya armada transportasi A47 Kurangnya kapasitas transportasi untuk memenuhi permintaan 9 E39 Fasilitas penyimpanan kurang memadai A48 Kurangnya kapasitas penyimpanan untuk memenuhi persediaan 9 E40 Tidak dilakukan pengecekan produk (sebelum pengiriman/penjualan) A49 Kurangnya prosedur atau pengawasan kualitas sebelum pengiriman 9 E41 Bahan baku dikembalikan ke supplier karena alasan tertentu A50 Kurangnya evaluasi atau pengujian kualitas dari pemasok sebelum penerimaan 9 E42 Respon supplier lama dalam menanggapi komplain A51 Kurangnya prosedur atau sistem untuk memantau dan menanggapi komplain 3 E43 Produk dikembalikan oleh konsumen A52 Kurangnya kontrol kualitas selama produksi 3 E44 Komplain dari konsumen A53 Kurangnya evaluasi umpan balik dari konsumen 9

## Sumber: Pengolahan Data, 2024
Berdasarkan Tabel 6 terlihat bahwa korelasi antara kesalahan perencanaan stock bahan baku ( risk  event )  dengan  ketidakmampuan  dalam memprediksi fluktuasi  permintaan  ( risk  agent ) memiliki  nilai  korelasi  sebesar  9  yang  artinya menunjukkan adanya korelasi yang kuat antara risk  agent dan risk  event ,  sementara  komplain dari  konsumen  ( risk  event )  dengan  kurangnya evaluasi  umpan  balik  dari  konsumen  ( risk agent )  juga  memiliki  nilai  korelasi  sebesar  9 yang  artinya  menunjukkan  adanya  korelasi yang kuat.
Langkah  selanjutnya  yaitu  perhitungan Aggregate  Risk  Potentials (ARP),  yang diperoleh  dengan  mengalikan  probabilitas terjadinya  risiko  dengan  dampak  yang  terkait. Setelah  melakukan  korelasi  dan  perhitungan ARP, langkah terakhir dalam metode House of
Risk fase 1 adalah membuat tabel House of Risk fase 1 yang mencakup data kejadian risiko, agen risiko,  korelasi,  dan  hasil  perhitungan  ARP. Dengan contoh perhitungan :
ARP 1 = 8  x  (9x7)  +  (9x6)  +  (3x5)  +  (9x7)  + (9x6) + (9x7) + (3x4) + (1x4) + (9x5) + (3x6) + (9x6) + (3x7) + (9x7) + (9x8) + (9x8) + (9x7) + (1x8) + (9x7) + (3x8) + (3x7) + (3x6) + (3x6) + (1x6) + (1x5) + (1x4) = 7224
Tabel 7. House of Risk Fase 1 Risk Event Risk Agents (Aj) Severity       of riskevent Business Processes (Ei) A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 i (Si) Plan E1 R11 R12 R13 S1 E2 R21 R22 S2 Source E3 R31 S3 E4 R41 S4 Make E5 S5 E6 S6 Deliver E7 S7 E8 S8 Return E9 S9 Occurance of Agent j O1 O2 O3 O4 O5 O6 O7 Aggregate risk potential j ARP1 ARP2 ARP3 ARP4 ARP5 ARP6 ARP7 Priority rank ofagent j
Sumber : Pujawan & Geraldin, (2009)
Tabel 8. Risk Agent Berdasarkan ARPj dan Peringkat Pj Kode Risk Agent ARPj Pj A3 Kurangnya transparansi dalam rantai pasokan 7224 1 A6 Kurangnya data historis tentang tren permintaan 7083 2 A8 Fluktuasi permintaan yang tidak dapat diprediksi 6813 3 A9 Keterbatasan stok bahan baku 6504 4 A28 Ketidaktepatan dalam mengikuti prosedur operasional 6321 5 A18 Kurangnya data atau informasi yang akurat untuk perencanaan bahan baku 6200 6 A37 Kurangnya pemeliharaan atau perawatan mesin 6176 7 A30 Kurangnya pengelolaan persediaan yang efektif 5929 8 A19 Kurangnya proses evaluasi kinerja supplier yang terstruktur 5817 9 A39 Kurangnya kesadaran atau pelatihan keselamatan kerja 5464 10 A45 Kendala transportasi atau distribusi 5192 11 A7 Ketidakmampuan dalam memprediksi faktor-faktor eksternal yang mempengaruhi permintaan 5121 12 A40 Kurangnya prosedur atau peralatan keselamatan yang memadai 5008 13 A4 Kurangnya data historis tentang pola produksi 4848 14 A38 Penggunaan mesin yang berlebihan atau di luar kapasitas 4792 15 A17 Kurangnya proses evaluasi dan pemilihan supplier yang efektif 4662 16 A5 Gangguan teknis dalam sistem produksi 4512 17 A35 Kurangnya kontrol atau pengawasan selama produksi 4368 18 A2 Kurangnya koordinasi antara departemen pengadaan dan keuangan 4277 19 A32 Kurangnya perencanaan dan jadwal produksi yang efektif 4263 20 A42 Permintaan yang melebihi kapasitas produksi 3816 21 A24 Kurangnya pemeriksaan atau verifikasi pada saat penerimaan bahan baku 3720 22 A22 Kurangnya akurasi dalam perencanaan dan jadwal 2954 23 A27 Ketidakmampuan dalam memprediksi waktu produksi yang diperlukan 2310 24 A43 Kurangnya pemeliharaan atau perawatan fasilitas 2250 25 A36 Kurangnya kapasitas produksi 1872 26 A50 Kurangnya evaluasi atau pengujian kualitas dari pemasok sebelum penerimaan 1680 27 A29 Kurangnya pelatihan atau pengawasan dalam proses produksi 1400 28 A1 Ketidakmampuan dalam memprediksi fluktuasi permintaan 1224 29 A41 Kurangnya perencanaan kapasitas produksi yang tepat 1197 30 A33 Kurangnya manajemen persediaan yang efektif 1141 31 A49 Kurangnya prosedur atau pengawasan kualitas sebelum pengiriman 1120 32 A31 Kurangnya kontrol kualitas selama produksi 1064 33 A46 Ketidakmampuan dalam memprediksi waktu produksi atau pengiriman yang diperlukan 1048 34 A52 Kurangnya kontrol kualitas selama produksi 1015 35
Kode Risk Agent ARPj Pj A23 Masalah logistik atau transportasi 987 36 A25 Kurangnya evaluasi atau pengujian kualitas dari pemasok 987 37 A44 Kurangnya perencanaan dan jadwal pengiriman yang tepat 976 38 A47 Kurangnya kapasitas transportasi untuk memenuhi permintaan 756 39 A48 Kurangnya kapasitas penyimpanan untuk memenuhi persediaan 756 40 A34 Kurangnya prosedur atau kontrol kebersihan yang tepat 728 41 A26 Gangguan dalam kinerja atau kewajiban pemasok 644 42 A12 Kurangnya pelatihan dan kesadaran lingkungan 564 43 A10 Kurangnya pemahaman atau kesadaran tentang persyaratan hukum 560 44 A15 Kurangnya sumber daya atau rencana yang tepat untuk rehabilitasi 476 45 A16 Ketidakmampuan dalam merencanakan dan melaksanakan proses rehabilitasi dengan efektif 476 46 A14 Kurangnya pemahaman atau kesadaran tentang standar teknis yang berlaku 434 47 A20 Keterlambatan pengiriman tanda terima 408 48 A51 Kurangnya prosedur atau sistem untuk memantau dan menanggapi komplain 306 49 A21 Ketidakmampuan untuk memenuhi kewajiban pembayaran tepat waktu 270 50 A11 Kurangnya kepatuhan terhadap prosedur dan pedoman pengelolaan limbah B3 264 51 A13 Kompleksitas administrasi dalam memperoleh izin 252 52 A53 Kurangnya evaluasi umpan balik dari konsumen 216 53 Sumber: Pengolahan Data, 2024
Pada Tabel 8 terlihat peringkat sumber risiko ( risk  agent )  yang  tertinggi  yaitu  kurangnya transparansi dalam rantai pasokan (A3) dengan nilai ARPj 7224 sementara sumber risiko paling terendah yaitu kurangnya evaluasi umpan balik dari konsumen (A53) dengan nilai ARPj 216.
b. Evaluasi Risiko Peringkat ARP yang tercantum dalam Tabel
7 akan digunakan sebagai masukan dalam tahap
pengolahan  data  selanjutnya,  yaitu  dalam penyusunan House  of  Risk (HOR)  fase  2. Berdasarkan  nilai  ARP,  agen  risiko  akan diklasifikasikan  berdasarkan  prioritas,  dan langkah-langkah  penanganan  akan  diambil untuk  meminimalisir  risiko  secara  efektif. Proses  ini  direpresentasikan  dalam  Diagram Pareto 80:20, yang dapat dilihat dalam Gambar 3.

## Gambar 3. Diagram Pareto HOR
Berdasarkan analisis diagram Pareto dengan prinsip  80/20,  agen  risiko  yang  terpilih  dapat diidentifikasi  sebagai  fokus  utama  dalam perencanaan  tindakan  pencegahan.  Dalam manajemen risiko, tidak semua agen risiko akan mendapatkan  penanganan.  Hal  ini  disebabkan oleh faktor-faktor seperti biaya penanganan dan
tingkat dampak yang dianggap tidak signifikan. Oleh karena itu, perusahaan akan memprioritaskan  penanganan  terhadap  agen risiko  yang  dianggap  paling  penting.  Rincian lebih  lanjut  dapat  dilihat  pada  Tabel  9,  yang menunjukkan  agen  risiko  terpilih  berdasarkan analisis diagram Pareto.
Tabel 9. Risk Agent Prioritas Berdasarkan Diagram Pareto

## Sumber: Pengolahan Data, 2024
Pada  Tabel  9  berdasarkan  diagram  pareto terlihat  sumber  risiko  ( risk  agent )  terpilih sebanyak 22 risk agent yang dimana peringkat sumber  risiko ( risk agent ) yang tertinggi  yaitu kurangnya  transparansi  dalam  rantai  pasokan (A3) dengan nilai ARP 7224 sementara sumber risiko  paling  terendah  yaitu  kurangnya pemeriksaan atau verifikasi pada saat
penerimaan  bahan  baku  (A24)  dengan  nilai ARP 3720.
Langkah  selanjutnya  setelah  melakukan evaluasi  risiko  menggunakan  diagram  pareto maka dilakukan pemetaan risiko ( risk mapping ) untuk  melihat  sumber  risiko  yang  memiliki tingkat  dari  yang  sangat  kecil  hingga  sangat tinggi, yang dapat di lihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Peta Risiko ( Risk Mapping ) Probability Impact Very Low Low Moderate High Very High Very High High Moderate
Low Very Low
Berdasarkan  Tabel  9  mengenai  peta  risiko ( risk mapping ) terlihat bahwa 22 sumber risiko berada  pada  zona  merah  yang  berarti  sumber
risiko  tinggi  dan  sangat  perlu  dilakukan tindakan  mitigasi  risiko.  Langkah  selanjutnya, hasil risk  agent yang  terpilih  akan  diolah
Kode Risk Agent ARPj Pj % A3 Kurangnya transparansi dalam rantai pasokan 7224 1 5% A6 Kurangnya data historis tentang tren permintaan 7083 2 10% A8 Fluktuasi permintaan yang tidak dapat diprediksi 6813 3 14% A9 Keterbatasan stok bahan baku 6504 4 19% A28 Ketidaktepatan dalam mengikuti prosedur operasional 6321 5 23% A18 Kurangnya data atau informasi yang akurat untuk perencanaan bahan baku 6200 6 27% A37 Kurangnya pemeliharaan atau perawatan mesin 6176 7 31% A30 Kurangnya pengelolaan persediaan yang efektif 5929 8 35% A19 Kurangnya proses evaluasi kinerja supplier yang terstruktur 5817 9 39% A39 Kurangnya kesadaran atau pelatihan keselamatan kerja 5464 10 43% A45 Kendala transportasi atau distribusi 5192 11 46% A7 Ketidakmampuan dalam memprediksi faktor-faktor eksternal yang mempengaruhi permintaan 5121 12 50% A40 Kurangnya prosedur atau peralatan keselamatan yang memadai 5008 13 53% A4 Kurangnya data historis tentang pola produksi 4848 14 56% A38 Penggunaan mesin yang berlebihan atau di luar kapasitas 4792 15 60% A17 Kurangnya proses evaluasi dan pemilihan supplier yang efektif 4662 16 63% A5 Gangguan teknis dalam sistem produksi 4512 17 66% A35 Kurangnya kontrol atau pengawasan selama produksi 4368 18 69% A2 Kurangnya koordinasi antara departemen pengadaan dan keuangan 4277 19 72% A32 Kurangnya perencanaan dan jadwal produksi yang efektif 4263 20 74% A42 Permintaan yang melebihi kapasitas produksi 3816 21 77% A24 Kurangnya pemeriksaan atau verifikasi pada saat penerimaan bahan baku 3720 22 80%
A6, A8, A7 A3,A9,A28,A37,A30, A39,A40,A4,A38, A35,A32,A42,A24 A2,A5,A18, A19,A45,A1 7
dengan  menggunakan  model House  of  Risk
Fase  2  untuk  menentukan  aksi  mitigasi  yang sebaiknya  dilakukan  dalam  rangka  mereduksi kemunculan agen-agen risiko.
c. Tahap Perlakuan risiko
Berdasarkan  nilai Aggregat  Risk  Potential
(ARP)  yang  tercantum  pada  Tabel  8,  langkah
selanjutnya adalah melaksanakan Focus Group Discussion (FGD)  dengan  pihak  perusahaan untuk menentukan strategi penanganan terbaik guna meminimalkan tingkat kejadian dari agen risiko. Hasil dari FGD ini berhasil mengidentifikasi  24  strategi  penanganan  yang rinciannya dapat dilihat pada Tabel 10. Tabel 10. Penangan Risiko ( Preventive Action) Kode Penanganan Risiko (Preventive Action) PA1 Implementasi sistem manajemen rantai pasokan yang terintegrasi. PA2 Penggunaan teknologi blockchain untuk melacak dan memastikan transparansi dalam rantai pasokan. PA3 Mengembangkan sistem manajemen data untuk mencatat dan menganalisis tren permintaan secara periodik PA4 Melakukan kajian pasar secara rutin untuk memperkirakan permintaan masa depan. PA5 Menggunakan analisis data dan model prediktif untuk mengantisipasi perubahan permintaan PA6 Menyediakan buffer stock atau cadangan bahan baku PA7 Melakukan pelatihan rutin bagi karyawan mengenai SOP ( Standard Operating Procedures ).
PA8 Menerapkan algoritma machine learning untuk memprediksi kebutuhan bahan baku berdasarkan data historis. PA9 Membuat jadwal pemeliharaan rutin dan memastikan kepatuhan terhadap jadwal. PA10 Mengimplementasikan sistem manajemen persediaan yang terintegrasi untuk mengoptimalkan stock. PA11 Mengembangkan sistem evaluasi kinerja supplier yang berbasis pada indikator kinerja utama (KPI) PA12 Mengadakan pelatihan keselamatan kerja secara rutin. PA13 Mengoptimalkan rute transportasi menggunakan teknologi GPS untuk mengurangi waktu dan biaya pengiriman. PA14 Melakukan analisis risiko dan skenario untuk mengantisipasi perubahan eksternal. PA15 Menginvestasikan dalam peralatan keselamatan yang sesuai dengan standar industri pertambangan. PA16 Mengembangkan sistem manajemen produksi yang mencatat dan menganalisis data produksi secara teratur. PA17 Mengatur jadwal penggunaan mesin yang optimal dan sesuai kapasitas. PA18 Mengembangkan kriteria pemilihan supplier yang lebih ketat dan relevan. PA19 Melakukan pemeliharaan preventif pada peralatan produksi dan sistem pendukung. PA20 Mengimplementasikan sistem pengawasan berbasis teknologi untuk memantau proses produksi. PA21 Menggunakan sistem ERP untuk mengintegrasikan data dan proses antara departemen pengadaan dan keuangan. PA22 Melakukan evaluasi dan revisi jadwal produksi secara berkala. PA23 Meningkatkan kapasitas produksi dengan investasi dalam mesin dan teknologi baru. PA24 Mengimplementasikan sistem pemeriksaan kualitas bahan baku saat penerimaan. Sumber: Pengolahan Data, 2024
Berdasarkan  Tabel  10  terlihat  bahwa implementasi sistem manajemen rantai pasokan yang terintegrasi merupakan penanganan risiko ( preventive action ) urutan yang pertama dengan kode  (PA1)  dan  mengimplementasikan  sistem pemeriksaan kualitas bahan baku saat penerimaan  merupakan  penanganan  risiko
( preventive  action )  urutan  ke  24  dengan  kode (PA24).
Setelah  strategi  penanganan  ditetapkan, langkah berikutnya adalah melakukan penilaian ulang  oleh  para  ahli  terkait  hubungan  antara agen risiko dengan tindakan pencegahan. Nilai korelasi  yang  diberikan  oleh  para  ahli  dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Korelasi Risk Agent dan Preventive Action Kode Risk Agent Kode Preventive Action Korelasi A3 Kurangnya transparansi dalam rantai pasokan PA1 PA2 Implementasi sistem manajemen rantai pasokan yang terintegrasi. Penggunaan teknologi blockchain untuk melacak dan memastikan transparansi dalam rantai pasokan. 9 3 A6 Kurangnya data historis tentang tren permintaan PA3 PA4 Mengembangkan sistem manajemen data untuk mencatat dan menganalisis tren permintaan secara periodik. Melakukan kajian pasar secara rutin untuk memperkirakan permintaan masa depan. 9 3
Kode Risk Agent Kode Preventive Action Korelasi A8 Fluktuasi permintaan yang tidak dapat diprediksi PA5 Menggunakan analisis data dan model prediktif untuk mengantisipasi perubahan permintaan. 3 A9 Keterbatasan stok bahan baku PA6 Menyediakan buffer stock atau cadangan bahan baku 9 A28 Ketidaktepatan dalam mengikuti prosedur operasional PA7 Melakukan pelatihan rutin bagi karyawan mengenai SOP ( Standard Operating Procedures ). 9 A18 Kurangnya data atau informasi yang akurat untuk perencanaan bahan baku PA8 Menerapkan algoritma machine learning untuk memprediksi kebutuhan bahan baku berdasarkan data historis. 3 A37 Kurangnya pemeliharaan atau perawatan mesin PA9 Membuat jadwal pemeliharaan rutin dan memastikan kepatuhan terhadap jadwal. 9 A30 Kurangnya pengelolaan persediaan yang efektif PA10 Mengimplementasikan sistem manajemen persediaan yang terintegrasi untuk mengoptimalkan stock. 9 A19 Kurangnya proses evaluasi kinerja supplier yang terstruktur PA11 Mengembangkan sistem evaluasi kinerja supplier yang berbasis pada indikator kinerja utama (KPI) 9 A39 Kurangnya kesadaran atau pelatihan keselamatan kerja PA12 Mengadakan pelatihan keselamatan kerja secara rutin. 9 A45 Kendala transportasi atau distribusi PA13 Mengoptimalkan rute transportasi menggunakan teknologi GPS untuk mengurangi waktu dan biaya pengiriman. 3 A7 Ketidakmampuan dalam memprediksi faktor-faktor eksternal yang mempengaruhi permintaan PA14 Melakukan analisis risiko dan skenario untuk mengantisipasi perubahan eksternal. 3 A40 Kurangnya prosedur atau peralatan keselamatan yang memadai PA15 Menginvestasikan dalam peralatan keselamatan yang sesuai dengan standar industri pertambangan. 9 A4 Kurangnya data historis tentang pola produksi PA16 Mengembangkan sistem manajemen produksi yang mencatat dan menganalisis data produksi secara teratur. 3 A38 Penggunaan mesin yang berlebihan atau di luar kapasitas PA17 Mengatur jadwal penggunaan mesin yang optimal dan sesuai kapasitas. 9 A17 Kurangnya proses evaluasi dan pemilihan supplier yang efektif PA18 Mengembangkan kriteria pemilihan supplier yang lebih ketat dan relevan. 9 A5 Gangguan teknis dalam sistem produksi PA19 Melakukan pemeliharaan preventif pada peralatan produksi dan sistem pendukung. 3 A35 Kurangnya kontrol atau pengawasan selama produksi PA20 Mengimplementasikan sistem pengawasan berbasis teknologi untuk memantau proses produksi. 3 A2 Kurangnya koordinasi antara departemen pengadaan dan keuangan PA21 Menggunakan sistem ERP untuk mengintegrasikan data dan proses antara departemen pengadaan dan keuangan. 9 A32 Kurangnya perencanaan dan jadwal produksi yang efektif PA22 Melakukan evaluasi dan revisi jadwal produksi secara berkala. 9 A42 Permintaan yang melebihi kapasitas produksi PA23 Meningkatkan kapasitas produksi dengan investasi dalam mesin dan teknologi baru. 9 A24 Kurangnya pemeriksaan atau verifikasi pada saat penerimaan bahan baku PA24 Mengimplementasikan sistem pemeriksaan kualitas bahan baku saat penerimaan. 9

## Sumber: Pengolahan Data, 2024
Berdasarkan  Tabel  11  terlihat  bahwa korelasi  antara  kurangnya  transparansi  dalam rantai
pasokan ( risk agent ) dengan implementasi sistem manajemen rantai pasokan yang  terintegrasi  ( preventive  action )  memiliki nilai korelasi sebesar 9 yang artinya menunjukkan  adanya  korelasi  yang  kuat, sementara kurangnya pemeriksaan atau verifikasi  pada  saat  penerimaan  bahan  baku ( risk  agent )  dengan  mengimplementasikan
sistem  pemeriksaan  kualitas  bahan  baku  saat penerimaan  ( preventive  action )  juga  memiliki nilai korelasi sebesar 9 yang artinya menunjukkan adanya korelasi yang kuat.
Setelah  diperoleh  nilai  korelasi antara  agen risiko  dengan  tindakan  pencegahan,  langkah selanjutnya adalah menghitung total efektivitas untuk  menilai  sejauh  mana  efektivitas  setiap strategi penanganan yang direncanakan. Hal ini dilakukan  dengan  mengalikan  nilai  korelasi
dengan  nilai Aggregat  Risk  Potential (ARP) hingga mencapai nilai ke-n. Dengan perhitungan:
TEk 1 =  Σ (1x7224) + (1x7083) + (1x6504)
+ (9x6321) + (3x6176) + (1x5817)
+ (3x5464) + (1x5008) + (1x4792) + (1x4662) + (1x4512) + (3x4368) + (1x4277) + (3x3720) = 165.952
Tujuan  dari  penilaian  derajat  kesulitan ( degree of difficulty ) adalah untuk mengevaluasi tingkat kesulitan dalam menerapkan  strategi  penanganan  risiko.  Rasio efektivitas  terhadap  kesulitan  ( effectiveness  to difficulty  ratio )  digunakan  untuk  memilih mitigasi  risiko  yang  paling  optimal  untuk
diterapkan pada agen risiko. Pemilihan mitigasi risiko  ini  didasarkan  pada  peringkat  rasio efektivitas  terhadap  kesulitan  dengan  nilai tertinggi. Dengan perhitungan:
ETD 1 =
= 165.952 3 55.317 Tabel House of Risk Fase 2 adalah hasil dari proses di tahap House of Risk Fase 2. Tabel ini menampilkan rasio efektivitas terhadap kesulitan dari berbagai mitigasi yang dirancang untuk  mengurangi  kemungkinan  terjadinya agen  risiko.  Mitigasi  yang  diusulkan  sebagai yang  terbaik  adalah  mitigasi  yang  memiliki rasio efektivitas terhadap kesulitan tertinggi.
Tabel 12. House of Risk Fase 2 To be treated risk agent (Aj) Preventive action (PAk) Aggregate risk potentials (ARPj) PA1 PA2 PA3 PA4 PA5 A1 E11 ARP1 A2 ARP2 A3 ARP3 A4 ARP4 Total effectiveness of action k TE1 TE2 TE3 TE4 TE5 Degree of difficulty perfoerming action k D1 D2 D3 D4 D5 Effectiveness to difficulty ratio ETD1 ETD2 ETD3 ETD4 ETD5 Rank of priority R1 R2 R3 R4 R5 Sumber: Pujawan & Geraldin, (2009) Pada  tabel  13  terlihat  peringkat preventive action yang  paling  tertinggi  hingga  terendah
dengan  nilai effectiveness  to  difficulty dan tingkat kesulitannya.
Tabel 13. Peringkat Preventive Action Berdasarkan HOR Fase 2 Kode Penangangan Risiko (Preventive Action) TEk ETD Dk Rank PA7 Melakukan pelatihan rutin bagi karyawan mengenai SOP ( Standard Operating Procedures ). 165.952 55.317 3 1 PA3 Mengembangkan sistem manajemen data untuk mencatat dan menganalisis tren permintaan secara periodik 162.373 54.124 3 2 PA1 Implementasi sistem manajemen rantai pasokan yang terintegrasi. 187.314 46.829 4 3 PA18 Mengembangkan kriteria pemilihan supplier yang lebih ketat dan relevan. 126.976 42.325 3 4 PA11 Mengembangkan sistem evaluasi kinerja supplier yang berbasis pada indikator kinerja utama (KPI) 119.089 39.696 3 5 PA10 Mengimplementasikan sistem manajemen persediaan yang terintegrasi untuk mengoptimalkan stock. 104.247 34.749 3 6 PA6 Menyediakan buffer stock atau cadangan bahan baku 99.119 33.040 3 7 PA21 Menggunakan sistem ERP untuk mengintegrasikan data dan proses antara departemen pengadaan dan keuangan. 110.747 27.687 4 8 PA2 Penggunaan teknologi blockchain untuk melacak dan memastikan transparansi dalam rantai pasokan. 109.095 27.274 4 9 PA4 Melakukan kajian pasar secara rutin untuk memperkirakan permintaan masa depan. 78.402 26.134 3 10 PA8 Menerapkan algoritma machine learning untuk memprediksi kebutuhan bahan baku berdasarkan data historis. 97.716 24.429 4 11
PA12 Mengadakan pelatihan keselamatan kerja secara rutin. 73.147 24.382 3 12 PA19 Melakukan pemeliharaan preventif pada peralatan produksi dan sistem pendukung. 69.120 23.040 3 13 PA15 Menginvestasikan dalam peralatan keselamatan yang sesuai dengan standar industri pertambangan. 61.464 20.488 3 14 PA9 Membuat jadwal pemeliharaan rutin dan memastikan kepatuhan terhadap jadwal. 60.096 20.032 3 15 PA14 Melakukan analisis risiko dan skenario untuk mengantisipasi perubahan eksternal. 75.684 18.921 4 16 PA22 Melakukan evaluasi dan revisi jadwal produksi secara berkala. 52.375 17.458 3 17 PA24 Mengimplementasikan sistem pemeriksaan kualitas bahan baku saat penerimaan. 52.113 17.371 3 18 PA5 Menggunakan analisis data dan model prediktif untuk mengantisipasi perubahan permintaan 63.058 15.765 4 19 PA16 Mengembangkan sistem manajemen produksi yang mencatat dan menganalisis data produksi secara teratur. 44.829 14.943 3 20 PA17 Mengatur jadwal penggunaan mesin yang optimal dan sesuai kapasitas. 43.128 14.376 3 21 PA23 Meningkatkan kapasitas produksi dengan investasi dalam mesin dan teknologi baru. 48.720 12.180 4 22 PA20 Mengimplementasikan sistem pengawasan berbasis teknologi untuk memantau proses produksi. 40.936 10.234 4 23 PA13 Mengoptimalkan rute transportasi menggunakan teknologi GPS untuk mengurangi waktu dan biaya pengiriman. 22.800 7.600 3 24 Sumber: Pengolahan Data, 2024 Berdasarkan  Tabel  13  terlihat  bahwa melakukan  pelatihan  rutin  bagi  karyawan mengenai SOP ( Standard Operating
Procedures )  memiliki  nilai effectiveness  to difficulty (ETD) paling tertinggi sebesar 55317. Dengan skala tingkat  kesulitan  sebesar 3  yang berarti  aksi mitigasi  mudah  untuk  di  terapkan, sementara  mengoptimalkan  rute  transportasi menggunakan teknologi GPS untuk mengurangi  waktu  dan  biaya  pengiriman memiliki nilai effectiveness to difficulty (ETD) paling  terendah  sebesar  7600.  Dengan  skala tingkat  kesulitan  sebesar  3  yang  berarti  aksi mitigasi mudah untuk diterapkan.
d. Pemilihan Tindakan Pencegahan Dalam  menyusun  tindakan  pencegahan,
tidak semua tindakan dapat di implementasikan oleh  perusahaan.  Hal  ini  disebabkan  oleh berbagai  faktor,  termasuk  biaya,  waktu,  dan kebijakan manajemen perusahaan. Berdasarkan Focus  Group  Discussion (FGD)  dengan manajemen  perusahaan,  dari  24  tindakan pencegahan yang telah disusun, hanya 14 yang dapat segera dilaksanakan. Berikut 14 tindakan pencegahan  teratas  sesuai  dengan  peringkat berdasarkan  perhitungan  dari  model House  of Risk Fase 2:
1) PA7 :  Melakukan  pelatihan  rutin  bagi karyawan mengenai SOP ( Standard Operating Procedures ).
2) PA3 :  Mengembangkan  sistem  manajemen data  untuk  mencatat  dan  menganalisis  tren permintaan secara periodik.
3) PA1 :  Implementasi  sistem  manajemen rantai pasokan yang terintegrasi.
4) PA18 : Mengembangkan kriteria pemilihan supplier yang lebih ketat dan relevan.
5) PA11  :  Mengembangkan  sistem  evaluasi kinerja supplier yang berbasis pada indikator kinerja utama (KPI)
6) PA10  :  Mengimplementasikan  sistem manajemen  persediaan  yang  terintegrasi untuk mengoptimalkan stock .
7) PA6  :  Menyediakan buffer  stock atau cadangan bahan baku
8) PA21  :  Menggunakan  sistem  ERP  untuk mengintegrasikan  data  dan  proses    antara departemen pengadaan dan keuangan.
9) PA2  :  Penggunaan  teknologi  blockchain untuk melacak dan memastikan transparansi dalam rantai pasokan.
10) PA4 : Melakukan kajian pasar secara rutin untuk  memperkirakan  permintaan  masa depan.
11) PA8  :  Menerapkan  algoritma  machine learning  untuk  memprediksi  kebutuhan bahan baku berdasarkan data historis.
12) PA12 :Mengadakan pelatihan keselamatan kerja secara rutin.
13) PA19 : Melakukan pemeliharaan preventif pada  peralatan  produksi  dan  sistem pendukung.
14) PA15 : Menginvestasikan dalam peralatan keselamatan  yang  sesuai  dengan  standar industri pertambangan.
e. Analisis Pemantauan dan Peninjauan Risiko Tahap pemantauan
dan peninjauan
dilakukan sebagai bagian dari proses
mengamati  hasil  implementasi  respon  risiko yang telah direncanakan. Dalam proses kontrol ini,  juga  dilakukan  pengukuran  atau  evaluasi terhadap efektivitas tindakan dari setiap respon risiko.  Pada  Tabel  14  terlihat  tindakan  kontrol dan  pemantauan  yang  dilakukan  dalam perencanaan penerapan tindakan mitigasi.
Tabel 14. Tindakan Kontrol dan Monitoring Kode Preventive Action Monitoring dan Tindakan Kontrol PA7 Melakukan  pelatihan  rutin  bagi karyawan mengenai SOP ( Standard Operating Procedures ).
Mengadakan pelatihan rutin dan sesi refreshment SOP untuk karyawan. Setelah  setiap  pelatihan,  dilakukan  evaluasi  melalui  tes  atau  penilaian praktik  di  lapangan.  Hasil  evaluasi  dipantau  secara  bulanan  untuk memastikan karyawan memahami dan menerapkan SOP dengan benar. PA3 Mengembangkan sistem manajemen data untuk mencatat dan menganalisis tren permintaan secara periodik Menerapkan  sistem  manajemen  data  yang  mencatat  permintaan  batu andesit  secara  periodik.  Data  permintaan  dianalisis  setiap  bulan  untuk mengidentifikasi tren dan perubahan pola permintaan. PA1 Implementasi  sistem  manajemen rantai pasokan yang terintegrasi. Membuat  sistem  SCM  yang  terintegrasi  untuk  mengelola  aktivitas  dari pengadaan bahan baku hingga distribusi produk akhir. PA18 Mengembangkan kriteria pemilihan supplier  yang  lebih  ketat  dan relevan. Menyusun  dan  menetapkan  kriteria  yang  lebih  ketat  dan  relevan  untuk pemilihan supplier, seperti kualitas, keandalan pengiriman, dan kepatuhan terhadap standar etika. PA11 Mengembangkan  sistem  evaluasi kinerja supplier yang berbasis pada indikator kinerja utama (KPI) Menetapkan KPI yang relevan dan terukur untuk evaluasi kinerja supplier, seperti kualitas, keandalan pengiriman, layanan pelanggan, dan kepatuhan terhadap jadwal. PA10 Mengimplementasikan sistem manajemen persediaan yang terintegrasi  untuk  mengoptimalkan stock . Mengintegrasikan  sistem  manajemen  persediaan  yang  terpusat  untuk memantau dan mengelola stok batu andesit dari mulai pembelian hingga distribusi. PA6 Menyediakan  buffer  stock  atau cadangan bahan baku Menetapkan jumlah dan jenis bahan baku yang akan dijadikan buffer stock berdasarkan analisis risiko dan prediksi permintaan. PA21 Menggunakan  sistem  ERP  untuk mengintegrasikan  data  dan  proses antara  departemen  pengadaan  dan keuangan. Mengimplementasikan sistem ERP yang terintegrasi untuk mengelola dan mengotomatisasi proses pengadaan dan keuangan. PA2 Penggunaan  teknologi blockchain untuk  melacak  dan  memastikan transparansi dalam rantai pasokan.
Mengimplementasikan  teknologi blockchain untuk  mencatat  setiap transaksi dan aliran batu andesit dalam rantai pasokan. Sistem blockchain memungkinkan semua pihak terkait untuk memantau secara real-time dan memastikan transparansi pada setiap tahap. PA4 Melakukan kajian pasar secara rutin untuk  memperkirakan  permintaan masa depan. Menetapkan jadwal rutin untuk melakukan kajian pasar, misalnya setiap kuartal  atau  setiap  semester,  tergantung  pada  dinamika  industri  dan kebutuhan perusahaan. PA8 Menerapkan  algoritma machine learning untuk memprediksi kebutuhan  bahan  baku  berdasarkan data historis. Mengintegrasikan algoritma machine learning dalam sistem manajemen produksi untuk memproses data historis tentang kebutuhan bahan baku. PA12 Mengadakan pelatihan keselamatan kerja secara rutin. Menetapkan  jadwal  rutin  untuk  pelatihan  keselamatan  kerja,  misalnya setiap tiga bulan atau sesuai dengan kebutuhan operasional dan regulasi industri. PA19 Melakukan  pemeliharaan  preventif pada  peralatan produksi  dan  sistem pendukung. Menetapkan  jadwal  rutin  untuk  pemeliharaan  preventif  pada  peralatan produksi  dan  sistem  pendukung,  berdasarkan  panduan  dari  produsen peralatan dan praktik terbaik industri. PA15 Menginvestasikan  dalam  peralatan keselamatan  yang  sesuai  dengan standar industri pertambangan. Mengidentifikasi  dan  mengevaluasi  kebutuhan  peralatan  keselamatan yang spesifik untuk operasi pertambangan andesit, sesuai dengan standar industri dan regulasi keselamatan kerja yang berlaku. Sumber: Pengolahan Data, 2024 5.  KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  data  yang  telah dilakukan  dapat  ditarik  beberapa  kesimpulan, antara lain adalah
a. Berdasarkan  hasil  identifikasi  kejadian risiko  (risk  event)  pada  proses  bisnis perusahaan pertambangan andesit di Cilegon didapatkan  44  kejadian  risiko  yang  di
antaranya  pada  bagian  Plan  terdapat  13 kejadian risiko, Source terdapat 10 kejadian risiko,  Make  terdapat  12  kejadian  risiko, Deliver terdapat 5 kejadian risiko dan pada bagian Return terdapat 4 kejadian risiko.
b. Dari  hasil  analisis  penyebab  risiko  ( risk agent )  menggunakan  tabel House  of  Risk Fase  1  dan  diagram  pareto  didapatkan  22 penyebab risiko ( risk agent ) prioritas dengan tingkat probabilitas terjadinya risiko ( occurrence )  dan  nilai  korelasi  masing- masing terhadap kejadian risiko ( risk event ) yang akan diolah pada House of Risk Fase 2.
c. Hasil  dari  perancangan conseptual  frame work perlakuan  risiko  yang  diolah  dengan
house  of  risk fase  2  didapatkan  14  strategi mitigasi  ( preventive  action )  prioritas  yaitu:
Melakukan  pelatihan  rutin  bagi  karyawan mengenai  SOP,  Mengembangkan  sistem manajemen  data  untuk  mencatat  dan menganalisis tren permintaan secara periodik,  Implementasi  sistem  manajemen rantai
pasokan
yang
terintegrasi,
Mengembangkan kriteria pemilihan supplier
yang lebih
ketat dan relevan,
Mengembangkan  sistem  evaluasi  kinerja supplier yang berbasis pada indikator kinerja utama, Mengimplementasikan sistem manajemen  persediaan  yang  terintegrasi untuk mengoptimalkan stock , Menyediakan buffer  stock atau  cadangan  bahan  baku,
Menggunakan
sistem
ERP
untuk mengintegrasikan  data  dan  proses  antara departemen  pengadaan  dan  keuangan, Penggunaan  teknologi blockchain untuk melacak dan memastikan transparansi dalam rantai  pasokan,  Melakukan  kajian  pasar secara rutin untuk memperkirakan permintaan masa depan, Menerapkan algoritma
machine
learning
untuk memprediksi kebutuhan bahan baku berdasarkan  data  historis,  Mengadakan pelatihan  keselamatan  kerja  secara  rutin, Melakukan  pemeliharaan  preventif  pada peralatan  produksi  dan  sistem  pendukung, Menginvestasikan dalam peralatan keselamatan  yang  sesuai  dengan  standar industri pertambangan.

## DAFTAR PUSTAKA
Achmadi, R. E., & Mansur, A. (2018). Design mitigation  of  blood  supply  chain  using
supply  chain  risk  management  approach. IEOM Society International, 1763–1772. Alkhabsi,  G.  A.,  &  Trianda,  S.  O.  (2020).
Geologi  dan  Potensi  Andesit  Sebagai Bahan Bangunan Berdasarkan Kuat Tekan Daerah Pule Dan Sekitarnya, Trenggalek, Jawa  Timur.  Jurnal  Mahasiswa  Geologi, 1(1), 9–15.
Bolstorff,  P.,  &  Rosenbaum,  R.  G.  (2012). Supply  Chain  Excellence:  A  Handbook for  Dramatic  Improvement  Using  the SCOR  Model.  American  Management Association.
Creswell,  J.  W.,  &  Plano  Clark,  V.  L.  (2018).
Designing and Conducting Mixed Methods  Research  (3rd  ed.).  Thousand Oaks, CA: SAGE.
Imron, T., Nazli, R. S. S., & Raharja, S. (2018). Strategi  Pengembangan  Pemasaran  Batu Andesit  (Studi  Kasus  pada  PT  Duta Keluarga  Imfaco,  Bogor  Jawa  Barat). Manajemen IKM, 13(2), 127–136.
Kristanto, B. R., & Hariastuti, N. L. P. (2014). Aplikasi  Model  House  Of  Risk  (HOR) Untuk Mitigasi Risiko Pada Supply Chain Bahan  Baku  Kulit.  Jurnal  Ilmiah  Teknik Industri, 13(2), 149–157.
Leo,  J.,  &  Susilo,  V.  R.  K.  D.  N.  (2018). Manajemen  Risiko :  Panduan  untuk  Risk Leaders  dan  Risk  Practitioners :  ISO
31000:2018. Manajemen
Risiko
Kepemimpinan. Grasindo.
Magdalena,  R.,  &  Vannie.  (2019).  Analisis Risiko Supply Chain dengan Model House Of  Risk  (HOR)  Pada  PT  Tatalogam Lestari. Jurnal Teknik Industri, 14(2), 53– 62.
Nanda,  L.,  Hartanti,  L.  P.,  &  Runtuk,  J.  K. (2014).  Analisis  Risiko  Kualitas  Produk dalam  Proses   Produksi  Miniatur  Bis dengan  Metode  Failure  Mode  and  Effect Analysis  Pada  Usaha  Kecil   Menengah Niki Kayoe. Jurnal Gema Aktualita, 75.
Patton,  M.  Q.  (2015).  Qualitative  Research  & Evaluation  Methods :  Integrating  Theory and Practice (4th ed.). SAGE Publications Inc.
Paul, J. (2014). Panduan Penerapan Transformasi  Rantai  Suplai  Dengan Model  SCOR  15  Tahun  Aplikasi  Praktis Lintas  Industri  (Cetakan  Ke-1).  PPM Manajemen.
Pujawan, I. N., & Geraldin, L. H. (2009). House of risk: a model for proactive supply chain risk  management.  Business  Process Management  Journal,  15(6),  953–967. https://doi.org/10.1108/14637150911003 801 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), 47–58.
Safitriani, D., & Nugraha, K. A. (2020). Faktor-
Faktor  Yang  Mempengaruhi  Kinerja Rantai  Pasok  Di  Industri  Pertambangan (Studi  Kasus  PT  Berau  Coal).  Jurnal Sebatik, 24(2), 187–192.
Salazar,  F.,  Caro,  M.,  &  Cavazos,  J.  (2012). Final  Review  of  the  Application  of  the
SCOR Model: Supply Chain
for
Biodiesel  Castor  –  Colombia  Case  .
Journal  of  Technology  Innovations  in Renewable Energy, 1, 39–47.
Shahin,  A. (2004).  .  Integration  of  FMEA and
Kano Model: An Exploratory Examination.  International  Journal  of
Quality & Reliability Management, 47(1), 731–745. Stojčetović,  B.,  Šarkoćević,  Ž.,  Lazarević,  D., & Marjanović, D. (2015). Application Of
The Pareto Analysis In Project Management. Taufiq,  M.  M.,  Sophian,  I.,  Khoirullah,  N.,  & Zakaria, Z. (2022). Kemampugalian Kuari Andesit  Gunung  Geulis,  Kecamatan Jatinangor, Kabupaten
Sumedang,
Provinsi  Jawa  Barat.  Jurnal  Teknologi
Mineral Dan Batubara, 18(2), 69–79.
Widianti,  T.,  &  Firdaus,  H.  (2016).  Pengujian suhu lemari es dengan metode terintegrasi Fuzzy-Failure  Mode  and  Effect  Analysis (FUZZY-FMEA).  Jurnal  Standardisasi, 9–23.