Oleh : Dhina Yuskartika NRP Pembimbing : Iwan Vanany ST., MT., Ph.D Co-pembimbing : Dody Hartanto, ST., MT.

Transkripsi

1 Pengelolaan Risiko Menggunakan Metode FMECA (Failure Modes and Effects Criticality Analysis) dan Simulasi Berbasis Proses Bisnis pada Rantai Pasok Makanan Oleh : Dhina Yuskartika NRP Pembimbing : Iwan Vanany ST., MT., Ph.D Co-pembimbing : Dody Hartanto, ST., MT.

2 PENDAHULUAN

3 Latar Belakang (1) PT. SI Treatment Jangka waktu simpan yang pendek (± 6 bulan) Bread Improver Premix Bread Produk Bahan Makanan Disimpan pada temperatur 8 0 s/d 14 0 C Aliran rantai pasok produk Umur Produk

4 Latar Belakang (2) Ketentuan Premix Bread Bread Improver Good Manufacturing Practice Hazard Analysis Critical Control Point Food Safety Rantai Pasok dan Produksi Industri Makanan Food Security Halal

5 Latar Belakang (3) Food Safety Manage ment Treatment Pengaturan Penjadwalan Identifikasi peluang risiko di rantai pasok Penanganan terhadap peluang risiko Aktivitas rantai pasok berjalan optimal & sesuai rencana manajemen

6 Perumusan Masalah Bagaimana menganalisa, melakukan penaksiran, dan memodelkan risiko-risiko yang ada di rantai pasok berbasis proses bisnis pada industri makanan

7 Tujuan Penelitian Mengindentifikasi risiko-risiko yang ada di rantai pasok industri makanan berdasarkan proses bisnisnya Melakukan penaksiran risiko (risk assessment) yang terjadi di rantai pasok industri makanan menggunakan metode Failure Mode and Effect Criticality Analysis (FMECA) Menganalisa dan mengevaluasi risiko yang ada di rantai pasok industri makanan berbasis proses bisnis

8 Manfaat Penelitian Membantu perusahaan untuk mengidentifikasi risikorisiko yang mungkin terjadi pada rantai pasok industri makanan Memberikan penilaian tingkat risiko yang terjadi pada rantai pasok industri makanan Memberikan gambaran risiko-risiko yang terjadi pada model proses bisnis di industri makanan

9 Ruang Lingkup Batasan Asumsi Risiko yang diidentifikasi adalah risiko rantai pasok dari pemasok sampai dengan distribusi ke distributor Identifikasi SCOR dilakukan pada source, make, deliver, dan return Mitigasi yang dilakukan hanya merupakan rekomendasi, tidak untuk tahapan implementasi. Tidak adanya penambahan mesin dan peralatan dalam proses produksi selama dilakukannya penelitian Kebijakan, wewenang, dan struktur organisasi yang ada di perusahaan tidak mengalami perubahan besar selama dilakukannya penelitian.

10 TINJAUAN PUSTAKA

11 Risiko Rantai Pasok Rantai pasok adalah jaringan perusahaan-perusahaan yang secara bersama-sama bekerja untuk menciptakan dan menghantarkan suatu produk ke tangan pemakai terakhir (Pujawan, 2010) Risiko adalah probabilitas suatu kejadian yang mengakibatkan kerugian ketika kejadian itu terjadi selama periode tertentu (Bowden et al, 2001) SCRM adalah kolaborasi dengan partner dalam supply chain maupun perusahaan dalam menerapkan metode yang terkaitdengan manajemen risiko untuk menghadapi risiko yang diakibatkan oleh aktivitas supply chain (Paulsson, 2004)

12 FMECA FMECA (Failure Modes and Effects Criticaly Analysis) merupakan prosedur yang dilakukan setelah analisis kegagalan efek modus untuk mengklasifikasikan setiap efek potensi kegagalan menurut tingkat keparahan dan probabilitas kejadian. Mraz dan Hubber (2002) FMECA adalah metode yang digunakan untuk mengukur dan menganalisa keamanan dari suatu produk atau proses. Input dari FMECA adalah rencana, diagram, probabilitas, dan frekuensi data berdasarkan data historis. Output dari FMECA adalah daftar most critical risks serta beberapa target dari mitigasi risiko. Tuncel dan Alpan (2010)

13 Langkah FMECA Buat rinci bagian mesin ke dalam sub-assembly dan komponen Definisikan parameter yang kritis (failure effect) dalam satuan waktu kerja (menit) Lakukan penilaian pada bagian kritis tersebut, berapa kali (frekuensi) terjadi? Evaluasi hasil implementasi FMECA Rancang perbaikan untuk mengurangi resiko dan menambah manfaat Lakukan penilaian terhadap impelemtasi tindakan Lakukan continues improvement menuju kesempurnaan

14 RPN (Risk Priority Number) Severity : nilai dari dampak risiko yang mungkin terjadi Occurrences : nilai seberapa sering kemungkinan kegagalan atau risiko terjadi Detection : nilai seberapa baik jika terjadi kegagalan atau risiko dapat segera terdeteksi dan pengendalian risiko yang dilakukan RPN = Severity (S) x Occurrences (O) x Detection (D)

15 METODELOGI PENELITIAN

16 Metodologi Penelitian Identifikasi Rantai Pasok & Risiko Penilaian Risiko Pemodelan Mitigasi Risiko

17 Tahap Identifikasi Rantai Pasok & Risiko Pengumpulan Data Identifikasi proses rantai pasok Verifikasi proses rantai pasok Identifikasi konteks risiko

18 Tahap Penilaian Risiko Identifikasi kejadian risiko (potential failure) Penilaian severity Penilaian occurance Penilaian detection Penilaian ranking risiko

19 Tahap Pemodelan dan Mitigasi Risiko Pemodelan Kondisi Eksisting Perusahaan Verifikasi & Validasi Model Pemodelan Risiko pada Proses Bisnis Perusahaan

20 PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA

21 TAHAPAN PENGOLAHAN Identifikasi Proses Bisnis & Risiko Penilaian Risiko Kategori Rendah Identifikasi Risiko Nilai RPN Kategori Menengah Kategori Tinggi Model simulasi Model simulasi Perbedaan Waktu eksisting risiko

22 Identifikasi Proses Bisnis MODEL SCOR (Supply Chain Operations Reference) Source : Proses pengadaan barang dan jasa untuk memenuhi permintaan Make : Proses untuk mentransformasi bahan baku atau komponen menjadi produk yang diinginkan pelanggan Deliver : Proses untuk memenuhi permintaan terhadap barang maupun jasa Return : Proses pengembalian atau menerima pengembalian produk karena berbagai alasan

23 SOURCE SCOR Level 0 Level 1 Level 2 SOURCE S1- Komunikasi dengan pemasok S2- Pengiriman bahan baku dari pemasok S3- Pengecekan bahan baku dari pemasok S1.1- Komunikasi untuk penentuan jumlah bahan baku yang akan dipesan perusahaan S1.2- Komunikasi untuk penentuan harga bahan baku yang akan dipesan perusahaan S1.3- Komunikasi untuk penentuan jenis bahan baku yang akan dipesan perusahaan S2.1- Penjadwalan tanggal pengiriman bahan baku ke perusahaan S2.2- Pengiriman bahan baku dari pemasok sesuai permintaan perusahaan S3.1- Pengecekan kondisi kemasan bahan baku dari pemasok S3.2- Pengecekan jumlah dan jenis bahan baku yang dikirim dari pemasok S3.3- Pengecekan kualitas bahan baku dari pemasok

24 MAKE SCOR Level 0 Level 1 Level 2 MAKE M1- Kegiatan proses produksi sesuai degan prosedur yang telah ditetapkan M2- Pembagian proses produksi berdasarkan ukuran pak produk M3- Proses vacum & pengemasan produk M4- Inspeksi kualitas produk M1.1- Pembuatan production data sheet sebagai informasi produk yang akan dibuat M1.2- Pengambilan raw material di area penyimpanan/ gudang M1.3- Penimbangan raw material M1.4- Proses formulasi dan blending raw material M2.1- Pembagian proses produksi untuk produk dengan pak > 500 gram M2.2- Pembagian proses produksi untuk produk dengan pak < 500 gram M3.1- Pengesetan sealing time, vacum time, dan proses vacum M3.2- Penimbangan finish product & pelabelan yang telah dalam kemasan M3.3- Pemilahan produk jadi untuk produk akhir yang dikemas untuk dijual M3.4- Penyerahan form finish product kepada bagian PPIC M4.1- Pengambilan sampel raw material untuk proses quality control M4.2- Penandatanganan finish goods sampling M4.3- Pengecekan kualitas finish product yang akan dikirim ke konsumen M5- Penyimpanan ke gudang M5.1- Pengiriman finish product ke gudang sebagai stok produk

25 DELIVER SCOR Level 0 Level 1 Level 2 DELIVER D1- Komunikasi dengan konsumen/ distributor D2- Pengiriman produk sesuai permintaan D3- Pemilihan perusahaan jasa transportasi D4- Penanganan kegiatan pergudangan finished goods D1.1- Komunikasi untuk penentuan jumlah finish product yang akan dikirim ke konsumen D1.2- Komunikasi untuk penentuan jenis finish product yang akan dikirim ke konsumen D2.1- Penjadwalan tanggal pengiriman finish product ke konsumen D2.2- Pengiriman produk sesuai permintaan ke masing-masing konsumen D3.1- Penentuan alat transportasi pengiriman finish product ke konsumen D4.1- Penyerahan form penyerahan finish product kepada bagian PPIC D4.2- Penyimpanan finish product ke gudang sebagai stok produk

26 RETURN SCOR Level 0 Level 1 Level 2 RETURN R1- Pengembalian produk ke pemasok R1.1- Pengembalian raw material yang tidak sesuai kualitas dari perusahaan ke pemasok R2- Pengembalian produk dari customer R2.1- Pengembalian finish product yang tidak sesuai kualitas dari konsumen ke perusahaan

27 Identifikasi Risiko Identifikasi Risiko berdasarkan masing-masing aktivitas dalam SCOR Potensi risiko yang teridentifikasi sebanyak: 15 risiko pada aktivitas source 22 risiko pada aktivitas make 8 risiko pada aktivitas deliver 8 risiko pada aktivitas return

28 Risiko Aktivitas Source

29 Risiko Aktivitas Make

30 Risiko Aktivitas Deliver

31 Risiko Aktivitas Return

32 Penilaian Risiko Penilaian Risiko dengan metode FMECA (Failure Modes and Effects Criticality Analysis) Penilaian Berdasarkan: 1. Severity 2. Occurances 3. Detection RPN = Severity (S) x Occurrences (O) x Detection (D)

33 Kategori Risiko Risiko Kategori Tinggi Risiko Kategori Menengah Risiko Kategori Rendah

34 Kategori Risiko Tinggi

35 Kategori Risiko Menengah

36 Kategori Risiko Rendah (1)

37 Kategori Risiko Rendah (2)

38 Simulasi Kondisi Eksisting Bahan Baku dari Pemasok Proses Produksi dan Inspeksi Gudang Distributor Simulasi yang dilakukan hanya pada produk yang memiliki masa kadaluarsa panjang

39 Data Waktu Simulasi Nama Proses Distribusi Waktu Kedatangan Bahan Baku EXPO(26.3) Pengecekan Bahan Baku NORM(45, 5) Pergudangan NORM(30, 5) Shifting Uniform (30, 35) Weighting Uniform (15, 20) Metal Catcher NORM(25, 5) Ribbon Blender Constant (20) Proses Vacum A Constant (205,2) Proses Air Pack Constant (15) Proses Vacum B Constant (147) Pemilahan Uniform (25, 30) Pengiriman ke Distributor NORM(1.63, 0.752) Pengiriman ke Gudang NORM(1.63, 0.752)

40 Model Simulasi Eksisting

41 Verifikasi Simulasi Model yang dibangun tidak terdapat error di dalamnya

42 Validasi Simulasi (1) Validasi bertujuan untuk menguji dan membandingkan apakah model simulasi yang dibuat sama dengan kondisi real sistem. Merancang hipotesa H 0 : µ 1 - µ 2 = 0 ; H 1 : µ 1 - µ 2 0 Menghitung nilai df Pengamatan Real Sistem Model Simulasi Mean 85,50 89,70 Standar Deviasi 14,424 13,400 Variansi 208, ,567

43 Validasi Simulasi (2) Menghitung nilai hw 4,2 13,086 µ 1 - µ 2 4,2 + 13,086-8,89 µ 1 - µ 2 17,29 Terima Ho

44 Replikasi Simulasi Kondisi Eksisting Menentukan nilai error yang akan ditanggung Nilai error yang diinginkan = 10% = 0,1 Hw = 0,1 x rata-rata model simulasi HW = 0,1 x 89,7 = 8,97 Menghitung banyaknya replikasi (n ) n = 3,379 2 = 11,419 =11 Model Pengamatan Simulasi Mean 89,70 Standar 13,400 Deviasi Variansi 179,567

45 Report Simulasi Eksisting Replikasi Rata-rata Waktu (Jam) Output Entitas 1 48, , , , , , , , , , , Rata-rata 44,242 90,273 Stdev 1,897 12,854 Variansi 3, ,22

46 Simulasi Risiko Model simulasi risiko pada proses bisnis perusahaan adalah simulasi risiko yang termasuk kategori tinggi Proses M3.3- Pemilahan produk jadi untuk produk akhir yang dikemas untuk dijual M1.4- Proses formulasi dan blending raw material M3.2- Penimbangan finish product & pelabelan yang telah dalam kemasan Kode Risiko Potential Failure Risk Priority Number (RPN) Prosentase Risiko (Waktu) MR19 Produk belum tersortir % MR11 MR18 Terjadinya kontaminasi pada saat pemindahan produk ke alat yang berbeda Kesalahan dalam pemberian coding Total RPN % 100 7%

47 Model Simulasi Risiko Kontaminasi Produk tidak tersortir Kesalahan coding

48 Replikasi Simulasi Risiko Menentukan nilai error yang akan ditanggung Nilai error yang diinginkan = 10% = 0,1 Hw = 0,1 x rata-rata model simulasi HW = 0,1 x 82,3 = 8,23 Menghitung banyaknya replikasi (n ) n = 2,244 2 = 5,037 = 5 Model Replikasi Simulasi Mean 82,30 Standar 8,166 Deviasi Variansi 66,678

49 Report Simulasi Risiko Replikasi Rata-rata Waktu (Jam) Output Entitas 1 57, , , , , Rata-rata 53,192 84,400 Stdev 3,877 2,191 Variansi 15,031 4,80

50 Report Perbandingan Simulasi Eksisting Risiko Replikasi Rata-rata Waktu (Jam) Rata-rata Waktu (Jam) Selisih (Jam) 1 48,776 57,112 8, ,093 51,591 8, ,094 57,412 14, ,094 48,696 6, ,788 51,149 8,361 Mean 43,969 53,192 9,223 Stdev 2,718 3,877 2,953 Variansi 7,388 15,031 8,721 Prosentase Selisih 20,98%

51 Mitigasi Risiko (1) Mitigasi risiko dilakukan sebagai tindakan untuk penangan risiko Empat penanganan mitigasi yang dapat dilakukan perusahaan yaitu menerima risiko, transfer risiko, menghindari risiko, dan menangani risiko Mitigasi risiko yang dilakukan pada risiko yang termasuk kategori tinggi

52 Mitigasi Risiko (2) Kode Risiko MR19 SR8 MR11 Potential Failure Produk belum tersortir Terjadinya bencana alam/ kecelakaan pada saat pengiriman produk Terjadinya kontaminasi pada saat pemindahan produk ke alat yang berbeda Risk Priority Number (RPN) Mitigasi Dilakukannya pengecekan dan pengawasan setiap pelaksanaan pensortiran yang dilakukan oleh operator produksi untuk meminimalisir adanya kesalahan dan memastikan produk yang dikirim ke gudang sesuai dengan spesifikasi Proses produksi yang dilakukan sesuai dengan SOP (Standar Operasi Prosedur) yang baik Dibuatnya perjanjian/ kesepakatan antara pemasok dengan perusahaan yang berisi kondisi/ penanggulangan yang dilakukan apabila terjadi hal-hal diluar rencana (kecelakaan/ bencana alam) agar perusahaan dapat mengatisipasi adanya keterlambatan dan/ kekurangan stok karena pemasok mengalami permasalahan Dilakukannya pelatihan untuk staff produksi baik softskill maupun hardskill dalam penanganan proses produksi untuk menambah kompetensi staff sehingga dapat meminimalisir adanya kesalahan/ human error Dilakukannya pembersihan pada lini produksi setiap pergantian jenis produk yang akan diproduksi

53 Mitigasi Risiko (3) Kode Risiko Potential Failure Risk Priority Number (RPN) Mitigasi MR18 Kesalahan dalam pemberian coding 100 Dilakukannya pelatihan untuk staff produksi baik softskill maupun hardskill dalam penanganan proses produksi untuk menambah kompetensi staff sehingga dapat meminimalisir adanya kesalahan/ human error DR5 Terjadinya bencana alam/ kecelakaan pada saat pengiriman produk 100 Dibuatnya perjanjian/ kesepakatan antara petusahaan jasa transportasi dengan PT. SI yang berisi kondisi/ penanggulangan yang dilakukan apabila terjadi halhal diluar rencana (kecelakaan/ bencana alam) agar tidak merugikan PT. SI karena perusahaan jasa transportasi mengalami permasalahan Pemilihan jasa transportasi yang berkualitas dan terpecaya sehingga dapat meminimalisir tingkat keterlambatan dan kerusakan produk karena kesalahan (human error) dari jasa pengiriman

54 KESIMPULAN DAN SARAN

55 Kesimpulan Identifikasi Risiko berdasarkan hasil identifikasi proses bisnis pada masingmasing aktivitas SCOR. Didapatkan risiko sebanyak 53 risiko teridentifikasi. Pada aktivitas source terdapat 15 risiko, aktivitas make terdapat 22 risiko, aktivitas deliver sebanyak 8 risiko, aktivitas return sebanyak 8 risiko. Evaluasi risiko berdasarkan nilai RPN. Tingkat risiko di setiap proses bisnis dibagi menjadi tiga kategori berdasarkan nilai RPN yaitu: (1) sebanyak 5 risiko termasuk kategori tinggi dengan nilai RPN 100, (2) sebanyak 6 risiko termasuk kategori menengah dengan nilai RPN diantara 50 sampai dengan 99, (3) sebanyak 42 risiko termasuk kategori rendah dengan nilai RPN < 50 Hasil simulasi menunjukkan risiko yang memiliki nilai RPN tinggi mempengaruhi waktu dalam sistem perusahaan yang cukup signifikan sebesar 9,223 jam lebih lama dibandingkan waktu kondisi eksisting perusahaan.

56 Saran Bagi PT. SI Perusahaan dapat mempertimbangkan pengaruh risiko yang teridentifikasi dalam rantai pasok sebagai bentuk antisipasi. Serta, perusahaan dapat menerapkan manajemen risiko secara berkelanjutan untuk meminimalisir adanya kerugian baik secara operasional maupunfinansial. Bagi Penelitian Selanjutnya Pengelolaan risiko dapat mempertimbangkan faktor risiko tidak hanya sebatas waktu namun faktor lainnya yang mempengaruhi proses bisnis suatu perusahaan atau obyek amatan.

57 DAFTAR PUSTAKA (1) (n.d.). Retrieved April 2012, from elib.unikom.ac.id/download.php?id=18586 Bourlakis, M., & Weightman, P. (2004). Food Supply Chain Management. UK: Blackwell Publishing Ltd. Anityasari, M., & Wessiani, N. (2011). Analisa Kelayakan Usaha Dilengkapi Kajian Manajemen Resiko. Surabaya: Guna Widya. Blome, C., & Schoenherr, T. (2011). Supply Chain Risk Management in Financial Crises A multiple Case-Study Approach. Int. J. Production Economics, Clark, D. (2004). Risk Management Framework. Charles Darwin University. COSO. (2004). Enterprise Risk Management - Integrated Framework. the Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission. Eastham, F. Sharples, L., & Ball, S. (2001). Food Supply Chain Management: Issues for The Hospitality and Retailer Sector. Reed Educational and Professional Publishing Ltd. Gaspersz, V. (2002). Pedoman Implementasi Program Six Sigma Terintegrasi Dengan ISO 9001:2000, MBNQA, dan HACCP. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama. Huang, H., Sheoran, K., Keskar, H. (2005). Computer-Assisted Supply Chain Configuration Based On Supply Chain Operations Reference (SCOR) Model. Computers & Industrial Engineering Insan, T. (2008). Manajemen Risiko untuk Mengatasi Gangguan pada Supply Chain (Studi Kasus: PT. Susanti Megah). Surabaya: Laporan Tugas Akhir Jurusan Teknik Industri ITS Surabaya.

58 DAFTAR PUSTAKA (2) Irfan, D., Xiaofei,X., & Chun, D. (2008). A SCOR References Model of the Supply Chain Management Systems in an Enterprise. The International Arab Journal of Information Technology. Meynar, K. (2011). Identifikasi Profil Risiko Unit Pelaksana Area PT. PLN (PERSERO) Distribusi Bali Menggunakan Pendekatan FMECA. Surabaya: Laporan Tugas Akhir Jurusan Teknik Industri ITS Surabaya. Pujawan, N. (2010). Supply Chain Management. Surabaya: Guna Widya. Tang, C. (2006). Perspectives in Supply Chain Risk Management Tang, O., & Musa, S. (2011). Identifying Risk Issues and Research Advancements in Supply Chain Risk Management. Int. J. Production Economics, Tuncel, G., & Alpan, G. (2010). Risk Assessment and Management for Supply Chain Network: A Case Study. Computer in Industry, Villacourt, M. (1992). Failure Mode and Effects Analysis (FMEA): A Guide for Continuous Improvement for the Semiconductor Equipment Industry. Wang, X., Li, D., O brien, C., & Li, Y. (2010). A Production Planning Model to Reduce Risk and Improve Operations Management. Int. J. Production Economics, Weske, M. (2007). Business Process Management. New York: Springer.. (2011). Modul Training With Arena. Surabaya: Laboratorium Komputasi dan Optimasi Industri Jurusan Teknik Industri ITS

59