41 Teknik Penilaian Risiko Berbasis ISO 31010:2019 MONTE CARLO SIMULATION Simulasi Monte Carlo Penulis: Dr. Antonius Alijoyo, CERG, QRGP. Bobby Wijaya, M.M., ERMCP, QRMP Intan Jacob, M.M., QRMP Risk Identification Risk Analysis: Consequences Probability Level of Risk Dipublikasikan Oleh: Risk Evaluation
PEN DAHULUAN Seri e-booklet (buku saku daring) Teknik Asesmen Risiko dikembangkan oleh tim 'knowledge management' CRMS Indonesia yang didukung oleh tim digital CyberWhale. Tersedia 31 buku saku bagi praktisi dan profesional bidang manajemen risiko (daftar selengkapnya ada di bagian belakang buku saku).
Keseluruhan seri buku saku ditulis berdasarkan dokumen ISO 31010 yang merupakan standar internasional 'risk assesment techniques' yang terdiri dari 31 teknik asesmen risiko mulai dari identifikasi risiko, analisis risiko, dan evaluasi risiko. Setiap teknik memiliki karakteristik masing-masing, sehingga setiap teknik ada yang hanya dapat digunakan untuk identifikasi risiko, atau analisis risiko saja, atau evaluasi risiko saja. Namun, ada juga teknik yang memiliki lebih dari satu karakteristik. ISO 31010 merupakan dokumen pendukung dari dokumen induk ISO 31000 Standar Internasional Manajemen Risiko. Buku saku ini juga dapat digunakan sebagai PSB (Pendidikan Sertfikasi Berkelanjutan) bagi para pemegang sertifikasi kompetensi manajemen risiko yang dikeluarkan oleh Lembaga Sertifikasi Profesi (LSP) MKS yaitu pemegang sertifikasi QRGP (Qualified Risk Governance Professional), QCRO (Qualified Chief Risk Officer), QRMP (Qualified Risk Management Professional), QRMA (Qualified Risk Management Analyst), dan QRMO (Qualified Risk Management Officer). Cara mengklaim PSB sangat mudah yaitu mengunduh tautan 'e-learning' PSB di bagian akhir buku saku dan kemudian menjawab 5-10 pertanyaan ulasan (review question) yang disediakan. Anda dapat melakukan pendaftaran e-learning pada link berikut: Karena sifat buku saku yang adaptif terhadap perubahan, masukan dan usulan para pembaca dan pengguna buku saku sangat diharapkan, dan mohon dikirimkan melalui email ke alamat berikut: support@cyberwhale.co.id Selamat membaca! TIM PENULIS Dr. Antonius Alijoyo, ERMCP, CERG, CCSA, CFSA, CGAP, CRMA, CFE, QRGP, QCRO, QRMP Bobby Wijaya, M.M., ERMCP, QRMP, CEH, CGP, CSA Intan Jacob, M.M., QRMP Al Fattaah M. S. Fisabilillah, MBA, QRMA
A. TIN JAUA N SINGKAT Ketidakpastian atau risiko muncul secara natural ketika kita melakukan suatu aktivitas atau menjalankan suatu sistem untuk mencapai tujuan tertentu. Setiap risiko yang muncul dapat kita analisis dan evaluasi dampaknya berdasarkan data masa lalu, pengalaman ataupun pengetahuan yang kita miliki. Namun, analisis dan evaluasi yang kita buat sering kali hanya mencakup sebagian kecil dari dampak risiko yang sesungguhnya dapat terjadi. Mengapa demikian? Hal tersebut dikarenakan risiko yang sedang kita analisis dan evaluasi tersebut sangat mungkin berasal dari rangkaian peristiwa acak di luar pengalaman atau pengetahuan yang kita miliki. Menangkap fenomena tersebut dan tuntutan dalam pengelolaan risiko bahwa kita harus mampu memberikan gambaran yang paling mendekati kondisi nyata, maka ketika kita melakukan analisis dan evaluasi risiko perlu menggunakan suatu teknik yang dapat membuat pola hasil peristiwa acak yang menjadi sumber risiko. Teknik yang dapat kita gunakan adalah Simulasi Monte Carlo - Monte Carlo Simulation (MCS). Teknik MCS adalah teknik simulasi kuantitatif yang digunakan untuk menilai risiko dengan cara menghitung probabilitas hasil akhir akibat ketidakpastian dengan melibatkan variabel acak (random variable) berdasarkan karakteristik distribusi input/data yang dianalisis. Teknik MCS sangat tepat untuk diterapkan (strong applicable) dalam proses evaluasi risiko dan dapat diterapkan dalam proses analisis risiko.
Saat ini teknik MCS telah banyak digunakan di berbagai industri, walaupun pada awalnya teknik ini sangat populer di industri keuangan, khususnya digunakan dalam menghitung Value at Risk (VaR) dari suatu investasi. Penggunaan teknik MCS yang semakin luas ini dikarenakan teknik MCS mampu mengakomodasi berbagai kondisi yang rumit melalui simulasi yang sederhana. Tingkat kerumitan suatu kondisi yang kita analisis, akan memengaruhi kompleksitas simulasi yang dijalankan. Jadi, bagaimana cara menggunakan teknik MCS? Berikut ini adalah cara sederhana penggunaan teknik MCS. B. PENGGUNA AN Untuk dapat menggunakan teknik MCS, akan lebih baik jika Anda menggunakan alat bantu spreadsheet/software/aplikasi tertentu yang dapat membantu Anda dalam membangun simulasi secara mudah, misalnya dengan menggunakan Microsoft Excel. Alat bantu ini sangat diperlukan karena simulasi dalam teknik MCS dilakukan dengan cara membangkitkan random variable - selanjutnya disebut sebagai nilai acak, serta melakukan sejumlah pengulangan proses simulasi melalui serangkaian iterasi. Berikut ini adalah tahap yang dapat Anda lakukan dalam menerapkan teknik MCS. 1. Tentukan variabel yang akan disimulasikan Pertama-tama, Anda perlu menentukan variabel yaitu rangkaian proses atau aktivitas yang akan ditinjau. Ketika Anda menentukan variabel, pastikan Anda memiliki kecukupan data masa lalu dari variabel tersebut.
Contohnya, Anda sebagai konsultan perlu menilai risiko gagalnya suatu proyek melalui kinerja waktu proyek. Maka Anda perlu memetakan setiap tahapan proyek dan menggunakan data masa lalu terkait durasi waktu proyek sebagai masukan (input) untuk simulasi. Tabel 1. Contoh aktivitas yang akan disimulasikan Tabel 1. Contoh aktivitas yang akan disimulasikan Tahapan Proyek* Durasi waktu minimum (dalam hari) Durasi waktu maksimum (dalam hari) (1) Inisiasi 7 10 (2) Perencanaan 10 15 (3) Perancangan 10 16 (4) Pengadaan 5 8 (5) Pelaksanaan 30 50 Total durasi 62 99 Tahapan proyek selanjutnya akan disebut variabel Pastikan durasi waktu minimum dan durasi waktu maksimum yang dimasukkan berasal dari data masa lalu yang akurat karena akurasi input akan memengaruhi akurasi hasil simulasi. Selain itu, pastikan juga bahwa variabel/tahapan proyek saling independen, dengan kata lain durasi dari setiap tahapan tidak dipengaruhi oleh durasi dari tahapan lainnya. 2. Tentukan jenis distribusi probabilitas setiap variabel yang akan disimulasikan Distribusi digunakan untuk menganalisis probabilitas dalam simulasi. Terdapat beberapa jenis distribusi yang sering digunakan dalam teknik MCS, antara lain:
a. Distribusi normal, jika probabilitas variabel terjadi berada di antara nol (0) dan satu (1) b. Distribusi seragam (uniform), jika probabilitas variabel terjadi memiliki kesempatan yang sama c. Distribusi triangular, jika probabilitas variabel terjadi berdasarkan pada kategori minimum/jarang terjadi, menengah/mungkin terjadi, dan maksimum/sering terjadi. Untuk menentukan distribusi mana yang akan digunakan dalam simulasi, Anda harus memiliki pengetahuan yang baik mengenai karakteristik data variabel yang disimulasikan. Contoh pada tabel 1, distribusi yang digunakan di setiap variabel adalah distribusi normal karena berdasarkan data variabel, probabilitas setiap tahap waktu proyek berada di antara nilai durasi minimum dan nilai durasi maksimum. Perlu Anda ketahui bahwa distribusi probabilitas mengikat setiap variabelnya. Dalam teknik MCS, distribusi setiap variabel mungkin saja berbeda tergantung dari karakteristik data yang diperoleh dari data masa lalu. Jadi, dalam teknik MCS penggabungan dua atau tiga jenis distribusi yang berbeda sangat mungkin dilakukan. 3. Hitung nilai acak di setiap aktivitas Setelah Anda memiliki kelengkapan data input dan menentukan jenis distribusi probabilitas, selanjutnya Anda perlu menghitung nilai acak untuk setiap variabel. Untuk menghitung nilai acak, gunakan alat bantu spreadsheet atau software tertentu untuk mempermudah perhitungan.
Tabel 2. Contoh nilai acak Tabel 2. Contoh nilai acak Tahapan Proyek (1) (2) (3) (4) (5) Total Durasi waktu maksimum 10 15 16 8 50 99 Durasi waktu minimum 7 10 10 5 30 62 Nilai acak Iterasi Ke.... 1 8,42350271 13,9858793 10,1316975 6,18861889 30,2115454 68,9412438 Pada contoh di Tabel 2, Nilai acak diperoleh dengan memperhatikan distribusi normal yang telah ditetapkan sebelumnya. Berdasarkan distribusi normal, variabel terdistribusi di antara durasi waktu maksimum dan durasi waktu minimum. Dengan demikian, variabel ke-1 terdistribusi antara nilai 7 dan 10, begitu pun untuk variabel lainnya. Untuk kasus tersebut, dengan menggunakan Microsoft Excel, Anda dapat menghitungnya dengan formula: RAND()*(durasi waktu maksimum - durasi waktu minimum) + durasi waktu minimum. Sedangkan untuk perhitungan nilai acak sederhana atau nilai acak antara nol (0) dan satu (1), Anda hanya perlu menggunakan formula: RAND(). Nilai acak di atas adalah contoh berdasarkan perhitungan yang dilakukan saat ini. Jika Anda mengulangi perhitungan tersebut dengan data yang sama, nilai acak yang dihasilkan akan berbeda. 4. Tentukan jumlah iterasi dalam simulasi Teknik MCS melakukan simulasi variabel secara berulang. Pengulangan atau iterasi dapat dilakukan dalam ratusan bahkan ribuan kali tergantung variabel yang sedang ditinjau. Penentuan jumlah iterasi dapat dilakukan dengan cara:
a. b. Menggunakan asumsi logis dari pakar terkait atau bahasa pemrograman dari alat bantu/software yang digunakan, misalnya untuk memperoleh tingkat validitas sampai dengan 99% maka diperlukan iterasi sebanyak 1000 kali untuk masing-masing variabel. Menggunakan formula nilai kesalahan (ε). Teknik MCS dapat memprediksi nilai kesalahan pada jumlah iterasinya. Formula nilai kesalahan adalah sebagai berikut: ε = 3σ √N Di mana: ε = Nilai error σ = Deviasi standar N = Jumlah iterasi Berdasarkan formula tersebut, langkah pertama untuk menghitung iterasi adalah hitung nilai deviasi standar (σ) dari variabel yang akan diuji. Deviasi standar dihitung untuk mengukur sebaran data dari variabel tersebut. Pada contoh variabel di Tabel 1, deviasi standar dihitung berdasarkan total durasi waktu minimum (62), total durasi waktu maksimum (99), dan rata-rata dari nilai-nilai tersebut. Untuk menghitungnya, Anda dapat menggunakan formula sebagai berikut: σ = Σ(xi,2-μ)2 N Di mana: xi,2= Setiap nilai dari populasi ke i dan ke 2 μ = Rata-rata populasi N = Jumlah populasi
Di mana: xi ,x2= 62 (durasi waktu minimum),99 (durasi waktu maksimum) μ = (62+ 99)/2 = 80,5 N = 2 (durasi waktu minimum dan durasi waktu maksimum) Berdasarkan formula tersebut, diperoleh deviasi standar (σ) = 18,5 Kemudian, langkah kedua adalah tentukan total nilai kesalahan absolut yang masih dapat Anda terima dari seluruh pengukuran. Misalnya, Anda menentukan nilai kesalahan absolut ≤ 1% artinya Anda hanya memberikan toleransi kesalahan yang sangat kecil dari setiap nilai acak yang dibangkitkan dalam simulasi. Maka, perlu Anda hitung: ε = μ 1 ( ) 0,01 Di mana: μ = (62+ 99)/2 = 80,5 Nilai 0,01 adalah nilai kesalahan absolut Maka berdasarkan formula tersebut, nilai kesalahan (ε) = 0,805 Setelah Anda memperoleh nilai deviasi standar (σ) dan nilai kesalahan (ε), selanjutnya Anda dapat menghitung jumlah iterasi yang diperlukan untuk menghasilkan nilai kesalahan ≤ 1% dengan formula nilai kesalahan seperti yang telah dijelaskan di atas, yaitu: ε = 3σ √N di mana = N = 3 × 18,5 ( )2 = 4753,3 0,805 Hasil dari perhitungan matematis, diperlukan 4753 kali iterasi dalam proses simulasi.
5. Ulangi perhitungan nilai acak sebanyak iterasi yang telah ditentukan Di tahap ini, Anda hanya perlu mengulangi seluruh perhitungan nilai acak sebanyak 4753 kali untuk setiap variabel yang disimulasikan. Tabel 3. Contoh perhitungan nilai acak dalam sejumlah iterasi Tabel 3. Contoh perhitungan nilai acak dalam sejumlah iterasi Tahapan Proyek (1) (2) (3) (4) (5) Total Durasi waktu maksimum 10 15 16 8 50 99 Durasi waktu minimum 7 10 10 5 30 62 Nilai acak Iterasi Ke.... 1 8,42350271 13,9858793 10,1316975 6,18861889 30,2115454 68,9412438 2 8,4478661 12,586074 12,65614 7,36858576 44,0292002 85,0878661 3 8,11705617 10,1220116 10,2362314 7,62434907 46,2958361 82,3954844 4 7,40239254 13,7507507 12,0653483 5,1353253 36,1579206 74,5117373 5 9,33279266 10,36428 11,1519905 7,60621873 39,3842058 77,8394877 6 8,20081948 14,0590915 11,6754688 5,78036095 45,4402067 85,1559474 7 9,28728452 10,5320127 12,35621 7,72571596 44,3459205 84,2471436 8 7,07336957 13,6839852 11,294899 6,62518761 30,6171865 69,2946278 9 8,37061304 14,5999459 14,2844693 7,8112729 45,3100372 90,3763383 10 8,50414907 10,7410613 14,198383 7,30707168 42,9799359 83,730601 11 8,65203192 12,689632 12,0379355 7,11591411 40,0356279 80,5311414 12 8,78669327 14,1535108 12,5376771 5,51499718 49,5572455 90,5501238 13 7,99166418 13,2574754 10,3458693 6,9846582 36,1363624 74,7160295 14 8,01838459 11,1632482 14,5786179 7,14144918 33,298684 74,2003838 15 9,50542362 11,2794075 12,6957236 5,74847997 45,7856937 85,0147283 ... ... ... ... ... ... ... 4753 8,41520908 11,4516431 12,5589413 5,59064786 47,8907988 85,9072401 Iterasi dilakukan sebanyak 4753, sesuai perhitungan langkah (4)
6. Buatlah analisis hasil simulasi Setelah Anda melakukan simulasi dengan membangkitkan nilai acak sebanyak iterasi yang telah ditentukan sebelumnya, kemudian buatlah analisis dari hasil simulasi tersebut dengan menentukan kembali durasi minimum dan durasi maksimum, menghitung mean (μ), dan menghitung deviasi standar (σ). Tabel 4. Analisis hasil simulasi Tabel 4. Analisis hasil simulasi Keterangan Hasil perhitungan* Pembulatan Durasi minimum 64,8126932 65 hari Durasi maksimum 96,6798878 97 hari Mean (μ) 80,7428085 81hari Standar deviasi (σ) 6,32280707 6 hari Hasil perhitungan menggunakan formula excel *Dasar perhitungan durasi minimum adalah nilai total durasi terendah dalam 4753 iterasi *Dasar perhitungan durasi maksimum adalah nilai total durasi tertinggi dalam 4753 iterasi Jika melihat data analisis di tabel 4, Anda dapat membuat kesimpulan yang sederhana, misalnya, merujuk pada data tersebut durasi minimum proyek adalah 65 hari dan durasi maksimum adalah 97 hari, sementara durasi proyek yang paling ideal adalah 81 hari, dengan deviasi antara kurang 6 hari atau lebih 6 hari dari durasi paling ideal tersebut. Untuk menambah kajian dan kedalaman analisis, Anda perlu membuat distribusi frekuensi dan grafik kombinasi Probability Density Function (PDF) dan Cummulative Distribution Function (CDF) untuk nilai total durasi yang muncul dari pembangkitan nilai acak. Gunakan Microsoft Excel sebagai alat bantu ketika Anda membuat distribusi frekuensi dan grafik tersebut.
Tabel 5. Analisis hasil simulasi Tabel 5. Analisis hasil simulasi Durasi* Frequency** PDF (%)** CDF (%)** 65 3 0,06% 0,06% 66 5 0,11% 0,17% 67 12 0,25% 0,42% 68 37 0,78% 1,20% 69 75 1,58% 2,78% 70 80 1,68% 4,46% 71 110 2,31% 6,77% 72 148 3,11% 9,89% 73 181 3,81% 13,70% 74 212 4,46% 18,16% 75 210 4,42% 22,58% 76 219 4,61% 27,18% 77 233 4,90% 32,08% 78 201 4,23% 36,31% 79 265 5,58% 41,89% 80 253 5,32% 47,21% 81 229 4,82% 52,03% 82 232 4,88% 56,91% 83 241 5,07% 61,98% 84 233 4,90% 66,88% 85 251 5,28% 72,16% 86 257 5,41% 77,57% 87 196 4,12% 81,70% 88 209 4,40% 86,09% 89 193 4,06% 90,15% 90 153 3,22% 93,37% 91 122 2,57% 95,94% 92 84 1,77% 97,71% 93 54 1,14% 98,84% 94 34 0,72% 99,56% 95 11 0,23% 99,79% 96 7 0,15% 99,94% More 3 0,06% 100,00% Total Frekuensi 4753 Durasi diurutkan berdasarkan durasi minimum dan durasi maksimum di tabel 4 **Frekuensi, pdf, dan cdf dihitung menggunakan Excel Toolpak - Analisis Data Statistik, Histogram
Y C N E U Q E R F Grafik 1. Contoh grafik probabilitas durasi proyek Grafik 1. Contoh grafik probabilitas durasi proyek Probabilitas Durasi Proyek 300 250 200 150 100 50 0 5 6 6 6 7 6 8 6 9 6 0 7 1 7 2 7 3 7 4 7 5 7 6 7 7 7 8 7 9 7 0 8 1 8 2 8 3 8 4 8 5 8 6 8 7 8 8 8 9 8 0 9 1 9 2 9 3 9 4 9 DURASI Frequency Cumulative % Berdasarkan hasil analisis Cummulative Distribution Function (CDF), Anda dapat menganalisis risiko kegagalan proyek berdasarkan setiap durasi pelaksanaannya. Risiko gagal proyek dinilai dari cummulative 100% dikurangi Angka CDF, sedangkan angka CDF mewakili tingkat keberhasilan proyek. Maka, Anda dapat menganalisisnya sebagai berikut: jika Anda menjalankan proyek dalam durasi 90 hari maka risiko gagal proyek berada pada 6,63% atau tingkat keberhasilan proyek mencapai 93,37%. Jika Anda menjalankan proyek dalam durasi 75 hari maka risiko gagal proyek mencapai 77,42% atau tingkat keberhasilan proyek hanya 22,58%. 7. Buatlah kesimpulan analisis Data hasil analisis pada poin ke-enam dapat Anda gunakan sebagai acuan untuk menarik satu kesimpulan terkait pengelolaan risiko di proyek berdasarkan durasi proyek. Misalnya, dari beberapa durasi proyek yang dihasilkan dalam simulasi, 5 9 6 9 e r o M 100% 80% 60% 40% 20% 0%
Anda sebagai Kepala Proyek beserta dengan tim memilih tiga opsi total durasi yang mungkin dapat dijalankan di proyek Anda, yaitu 71 hari, 81 hari dan 91 hari. Dari ketiga total durasi tersebut, diperoleh persentase risiko kegagalan seperti pada tabel 6. Tabel 6. Contoh data simulasi durasi proyek Tabel 6. Contoh data simulasi durasi proyek Durasi PDF (%) CDF (%) Risiko kegagalan (%)* 71 2,31% 6,77% 93,23% 81 4,82% 52,03% 47,97% 91 2,57% 95,94% 4,06% Dihitung dari 100% dikurangi nilai CDF Dari ketiga opsi diatas, Anda melakukan evaluasi terhadap ketiganya dengan mempertimbangkan dan mengukur semua sumber daya, termasuk kapasitas dan kapabilitas yang dimiliki oleh organisasi. Tabel 7. Contoh hasil evaluasi Tabel 7. Contoh hasil evaluasi Durasi PDF (%) CDF (%) Risiko kegagalan (%)* Evaluasi 71 2,31% 6,77% 93,23% Tolak 81 4,82% 52,03% 47,97% Mitigasi 91 2,57% 95,94% 4,06% Tolak* Pada contoh kasus ini diasumsikan, opsi total durasi 91 hari memiliki risiko kegagalan paling rendah tetapi membutuhkan kapasitas dan kapabilitas sumber daya yang tinggi atau tidak sesuai dengan kapasitas dan kapabilitas yang dimiliki oleh organisasi sehingga risiko ditolak. Berdasarkan kapasitas dan kapabilitas sumber daya yang ada saat ini, dapat Anda menilai dan menyimpulkan bahwa total durasi 81 hari adalah total durasi yang paling ideal untuk diterapkan dalam pelaksanaan proyek, dengan tingkat kemungkinan kegagalan 4,82% dan tingkat dampak kegagalan 47,97%.
C. KELUARAN Keluaran teknik MCS dapat beragam, tergantung tujuan dari simulasi. Keluaran dapat berupa angka tunggal, misalnya pada contoh di tabel 4 adalah angka tunggal dari durasi yang ideal (diwakili oleh mean) yaitu 81 hari. Namun, keluaran teknik MCS juga dapat berupa tabel distribusi frekuensi dan grafik probabilitas seperti yang dicontohkan di tabel 5 dan grafik 1. D. KEKUATAN DAN KETERBATA S A N Kekuatan meliputi: Teknik ini menyajikan pengukuran keakuratan hasil Teknik ini menggunakan permodelan yang relatif sederhana dan mudah untuk dikembangkan atau diperluas sesuai kebutuhan analisis yang timbul Teknik ini mampu mengakomodasi berbagai jenis distribusi dalam variabel input Teknik ini dapat mengevaluasi pengaruh atau hubungan, maupun dampak dari peristiwa risiko Keterbatasan meliputi: Tingkat keakuratan simulasi sangat bergantung pada keakuratan data input setiap variabel yang akan disimulasikan. Teknik ini cenderung melihat tingkat dampak dan kemungkinan-kejadian risiko secara seragam, tidak menekankan suatu risiko berdampak sangat tinggi atau sebaliknya, juga tidak menekankan kemungkinan-kejadian suatu risiko rendah atau tinggi.
Teknik ini memerlukan banyak variabel atau sampel untuk disimulasikan, tidak dapat diterapkan pada variabel atau sampel tunggal. Sangat dibutuhkan keahlian atau spesialisasi yang tinggi untuk melakukan simulasi pada variabel atau sampel yang memiliki kerumitan yang tinggi. E. SIMPULAN Teknik Simulasi Monte Carlo atau Monte Carlo Simulation (MCS) adalah suatu teknik dengan pendekatan kuantitatif yang dapat membantu Anda dalam melakukan evaluasi risiko dan analisis risiko. Kunci dari teknik MCS adalah nilai acak dan iterasi. Pada penerapannya nilai acak akan dibangkitkan dari sejumlah variabel yang akan diuji, kemudian nilai acak tersebut diulang dalam serangkaian iterasi sehingga distribusi hasil dapat dibangun secara akurat dalam simulasi tersebut. Teknik MCS dapat digunakan untuk variabel yang sederhana maupun variabel yang memiliki tingkat kerumitan sangat tinggi. Pada dasarnya teknik ini berfungsi untuk expect the unexpected dari berbagai peristiwa acak yang menjadi sumber risiko.
Applicability of Techniques to The ISO 31000 Process Risk Assessment Process Tools and Techniques Risk Identification Risk Analysis Consequence Likelihood ALARP, ALARA and SFAIRP NA* NA NA Bayesian analysis NA NA SA Bayesian networks NA NA SA Bow tie analysis A* SA A Brainstorming SA A NA Business impact analysis A SA NA Causal mapping A A NA Cause-consequence analysis A SA SA Checklists, classifications and taxonomies SA NA NA Cindynic approach SA NA NA Consequence/likelihood matrix NA A A Cost/benefit analysis NA SA NA Cross impact analysis NA NA SA Decision tree analysis NA SA SA Delphi technique SA NA NA Event tree analysis NA SA A Failure modes and effects analysis SA SA NA Failure modes and effects and criticality analysis SA SA SA Fault tree analysis A NA SA F-N diagrams A SA SA Game theory A SA NA Hazard and operability studies (HAZOP) SA A NA Hazard analysis and critical control points (HACCP) SA SA NA Human reliability analysis SA SA SA Ishikawa (fishbone) SA A NA SA A NA : Strongly Aplicable : Aplicable : Not Aplicable Level of Risk NA NA NA A NA NA NA A NA NA SA NA NA A NA A NA SA A A NA NA NA SA NA Risk Evaluation SA* NA SA A NA NA NA A NA NA A SA NA A NA A NA SA A SA SA NA SA A NA
Applicability of Techniques to The ISO 31000 Process Risk Assessment Process Tools and Techniques Risk Identification Risk Analysis Consequence Likelihood Layer protection analysis (LOPA) A SA A Markov analysis A A SA Monte Carlo simulation NA A A Multi-criteria analysis (MCA) A NA NA Nominal group technique SA A A Pareto charts NA A A Privacy impact analysis/ data privacy impact assessment (PIA/DPIA) A SA A Reliability centred maintenance A A A Risk indices NA SA SA S-curves NA A A Scenario analysis SA SA A Structured or semi-structured interviews SA NA NA Structured "What if?" (SWIFT) SA SA A Surveys SA NA NA Toxicological risk assessment SA SA SA Value at risk (VaR) NA A A : Strongly Aplicable : Aplicable : Not Aplicable Level of Risk A NA A NA NA A A A A SA A NA A NA SA SA Risk Evaluation NA NA SA SA NA SA SA SA SA SA A NA A NA SA SA
Dibuat untuk PSB: LSP MKS Jl. Batununggal Jelita V No. 15 Bandung, Indonesia P: (+62-22) 8730 4033 M: (+62) 812 2054 0542 E: sekretariat@lspmks.id Disusun oleh: CRMS Indonesia Jl. Batununggal Indah IV No. 97 Bandung, Indonesia P: (+62-22) 8730 1035 M: (+62) 81 2222 00 775 F: (+62-22) 7513 219 E: secretariat@crmsindonesia.org Didukung oleh: CyberWhale Jl. Batununggal Jelita V No. 15 Bandung, Indonesia P: (+62-22) 8730 4033 M: (+62) 812 2451 5052 E: support@cyberwhale.co.id