ANALISIS LEVEL RISIKO UNTUK HACCP DI INDUSTRI PENGOLAHAN HASIL LAUT DENGAN PROBABILISTIC RISK ASSESSMENT

Transkripsi

1 ANALISIS LEVEL RISIO UNTU HACCP DI INDUSTRI PENGOLAHAN HASIL LAUT DENGAN PROAILISTIC RIS ASSESSMENT Ishma Syahra, Iwan Vanany Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya ampus ITS Sukolilo Surabaya Abstrak Isu keamanan makanan menjadi sangat penting seiring dengan semakin meningkatnya jumlah kasus keracunan makanan di Indonesia. Salah satu penyebab utama keracunan makanan adalah terkandungnya bakteri yang melebihi batas normal yang diijinkan atau terkontaminasi dengan bahan kimia dan material fisik. Oleh karena itu, menjadi sebuah keharusan industri pengolah makanan baik segar maupun olahan menggunakan manajemen kualitas untuk memastikan hasil makanan yang dihasilkan memenuhi keselamatan makanan. Tujuan dari penerapan manajemen kualitas adalah menjamin bahwa industri pengolah makanan akan memberikan hasil produk yang memenuhi persyaratan yang telah ditetapkan. Standar manajemen kualitas yang utama dan wajib digunakan oleh industri pengolah makanan adalah hazard analysis critical control point (HACCP). Akan tetapi, masih ditemukan beberapa kekurangan dari implementasi HACCP yaitu belum adanya analisis risiko dalam penanganan bahan baku serta proses pengolahannya. (Panisello & Quantick, 2001). Penelitian ini menggunakan probabilistic risk assessment untuk mendukung keberhasilan implementasi dari HACCP. Langkah yang dilakukan yaitu dengan mengidentifikasi risiko dari tiga aspek yakni biologi (berupa data suhu ruangan pada setiap proses), kimia dan fisik (berupa data sampel produk). Hasil yang didapat dari identifikasi risiko tersebut adalah nilai level risiko dari setiap tahapan proses. Proses dengan nilai level risiko diatas 15 % akan dilakukan mitigasi risiko dengan menggunakan root cause analysis (RCA) yaitu 5 why method, sehingga nantinya dapat mengurangi risiko yang terjadi pada perusahaan. ata kunci: Hazard Analysis Critical Control Point (HACCP), Identifikasi risiko, Level risiko, Distribusi kontinyu, Root Cause Analysis (RCA). Abstract Food safety issues are becoming more important nowadays according to increasing number of food poisoning case in Indonesia. Some of causes factor for this are bacterial contamination exceed normal limit, contamination with chemical ingredient, or contamination with physical material. Therefore, Quality Management must be treated as important requirement for food industry either in fresh or processed product. Main purpose of Quality Management implementation is to ensure and guarantee food industry produce end product that fulfill the requirement especially in safety and healthy aspect. Quality Management Standard (QMS) which is required and primary standard in food industry is hazard analysis critical control point (HACCP). However, it s still found some lack in HACCP implementation that is no existence of risk analysis in raw material handling and processing. (Panisello & Quantick, 2001). This research use probabilistic risk assessment to success HACCP implementation. First step is done by identify risk from three aspects that is iology (room temperature data in each process), Chemical and Physics (sample data). Furthermore, risk level value for each process as a result of identification process which value is more than 15% will be mitigated using 5 why method in root cause analysis (RCA). The purpose for this step is to decrease risk that can be happened in company. eywords: Hazard Analysis Critical Control Point (HACCP), Risk identification, Risk level, Continuous distribution, Root cause analysis (RCA) 1

2 1. Pendahuluan Makanan memiliki arti penting bagi kehidupan manusia sehingga keamanan pangan harus dijaga agar tidak tercemar oleh bahan yang berbahaya bagi kesehatan seperti bakteri, bahan kimia dan material asing. Akan tetapi pada kenyataannya masih banyak terjadi kasus keracunan makanan di Indonesia. Hal tersebut dapat diantisipasi dengan mengharuskan industri pengolah makanan baik segar maupun olahan menggunakan manajemen kualitas, untuk memastikan bahwa hasil makanan telah memenuhi persyaratan yang ditetapkan. eberapa model manajemen kualitas yang dapat diterapkan pada industri pengolah makanan antara lain: Hazard Analysis Critical Control Point (HACCP), ISO 9000:2000 dan ISO 22000:2005. HACCP merupakan pondasi dasar dari semua sistem manajemen kualitas yang ada, implementasi HACCP yang baik sangatlah penting untuk memastikan efektifitas sistem manajemen kualitas yang diterapkan di perusahaan. Pada saat ini banyak negara sudah mengimplementasikan HACCP sebagai standar yang harus dipenuhi oleh perusahaan makanan yang beroperasi di wilayah tersebut. Contoh negara yang sangat berkomitmen dalam penerapan HACCP ini adalah Amerika Serikat dan anada. adan regulator di Amerika Serikat yang menerapkan HACCP antara lain adalah U.S. Department of Agriculture s Food Safety Inspection Service (USDA FSIS) dan U.S. Food and Drug Administration (FDA). Sementara di anada dinaungi oleh Canadian Food Inspection Agency (CFIA). Akan tetapi, masih ditemukan beberapa kekurangan dari implementasi HACCP. Salah satu hambatan utama gagalnya implementasi HACCP karena kurangnya kesadaran akan identifikasi risiko di setiap tahapan proses, bila ada yang melakukan identifikasi risiko cenderung menggunakan metode kualitatif (Panisello & Quantick, 2001). Hal tersebut didukung juga oleh hasil penelitian yang menunjukkan bahwa analisis bahaya memegang peranan penting dalam HACCP, pada kenyataannya masih menggunakan pendekatan evaluasi yang sederhana (ertolini et al, 2007). Sementara itu untuk mendapatkan hasil yang komprehensif dalam analisis bahaya diperlukan data yang kuantitatif dan evaluasi mendalam melalui kegiatan diskusi yang intensif. Oleh karena itu kegiatan probabilistic risk assessment diperlukan dalam rangka mendukung keberhasilan implementasi dari HACCP. Dalam penelitian ini, permasalahan dan data yang digunakan berdasarkan obyek penelitian di PT. Enam Delapan Sembilan. 2. Data dan Metode Penelitian Tahap Identifikasi Masalah Tahap Pengumpulan Data Tahap Pengolahan Data Tahap AnalisIs dan Pembahasan Tahap esimpulan dan Saran Mulai Analisa ondisi Eksisting Perusahaan Identifikasi Permasalahan Perumusan Masalah dan Tujuan Penelitian Studi / ajian Studi Literatur Studi Lapangan Identifikasi Proses Produksi Identifikasi Potensi ahaya HACCP Identifikasi Mekanisme Pengendalian dan Pengawasan Pengumpulan Data Utama Penelitian Observasi Data sekunder Wawancara Pemetaan Proses Produksi, Potensi ahaya, Mekanisme Pengendalian dan pengawasan, dan Data Utama Penelitian Penghitungan Level Resiko Menggunakan Distribusi ontinyu Analisis Identifikasi Level Risiko Evaluasi Level Risiko Mitigasi Risiko esimpulan dan Saran Selesai Gambar 2.1 Flowchart metodologi penelitian Pada penelitian ini dilakukan survei dan observasi terhadap proses produksi yang sudah berjalan pada PT. EDS beserta semua atribut dan komponen yang terlibat. Produk yang dilakukan pemrosesan antara lain : Ikan akap Merah, Gurita dan Udang. Tahapan proses produksi yang terdapat pada PT. EDS antara lain : penerimaan bahan baku (receiving), pemrosesan (processing), pembekuan (freezing), pengemasan dan pelabelan (packing/labelling) dan penyimpanan (cold storing). Permasalahan yang terjadi pada PT. EDS adalah kurangnya memperhatikan potensi bahaya yang terjadi pada setiap tahapan proses dikarenakan dalam mengidentifikasi risiko masih menggunakan metode kualitatif sehingga tidak diketahuinya nilai tingkat risiko di setiap tahapan proses. Untuk melakukan identifikasi risiko langkah-langkah yang dilakukan antara lain : 1. Identifikasi potensi bahaya HACCP, potensi bahaya berdasarkan prinsip HACCP terdiri dari aspek biologi, aspek kimia dan aspek fisik. datadata biologi yang digunakan pada penelitian ini adalah data suhu ruangan pada setiap tahapan 2

3 proses. Sedangkan untuk kimia dan fisik, data yang digunakan adalah sampel produk. 2. Melakukan perhitungan level risiko. Perhitungan level risiko menggunakan distribusi kontinyu yang nantinya akan disesuaikan dengan hasil fitting dari setiap data. Untuk aspek biologi langkah-langkah perhitungan yang dilakukan antara lain : Melakukan fitting distribution data suhu dengan software Arena, hasil dari fitting distribution ini adalah jenis distribusi yang cocok untuk diterapkan pada data suhu penelitian. Dari karakteristik data suhu pada ketiga produk, distribusi yang cocok untuk diimplementasikan adalah distribusi triangular dengan nilai square error paling rendah. Melakukan perhitungan nilai probabilitas menggunakan cumulative distribution function (CDF) dengan software minitab, data minimum, modus dan maksimum yang didapatkan dari hasil fitting distribution akan dihitung dengan menggunakan software minitab dengan perhitungan CDF untuk mendapatkan nilai probabilitas dimana suhu ruangan melebihi standar yang ditetapkan oleh PT.EDS. Melakukan fitting distribution data jumlah sampel dengan software arena. Dalam melakukan fitting distribution, untuk sampel yang terkontaminasi diberi nilai 0 dan sampel yang tidak terkontaminasi diberi nilai 1. hasil dari fitting distribution ini adalah distribusi beta dengan nilai square error paling rendah. Melakukan perhitungan level risiko menggunakan inverse cumulative distribution function (CDF) dengan software minitab. Nilai probabilitas yang digunakan dalam perhitungan dengan minitab adalah 0,95. Hal ini dikarenakan dalam industri makanan, risiko harus diantisipasi semaksimal mungkin. Dengan mengambil nilai probabilitas tinggi maka secara langsung dapat diterapkan juga pada nilai probabilitas yang rendah. Untuk aspek kimia dan fisik langkah-langkah perhitungan yang dilakukan antara lain : Melakukan fitting distribution data jumlah sampel dengan software arena. Dalam melakukan fitting distribution, untuk sampel yang terkontaminasi diberi nilai 0 dan sampel yang tidak terkontaminasi diberi nilai 1. hasil dari fitting distribution ini adalah distribusi beta dengan nilai square error paling rendah. Melakukan perhitungan level risiko menggunakan inverse cumulative distribution function (CDF) dengan software minitab. Nilai probabilitas yang digunakan dalam perhitungan dengan minitab adalah 0,95. Hal ini dikarenakan dalam industri makanan, risiko harus diantisipasi semaksimal mungkin. Dengan mengambil nilai probabilitas tinggi maka secara langsung dapat diterapkan juga pada nilai probabilitas yang rendah. 3. Hasil dan Diskusi Tabel 3.1 merupakan hasil pemetaan proses produksi, potensi bahaya, mekanisme pengendalian dan pengawasan, dan data penelitian pada produk Ikan akap Merah. Tabel 3.1 Tabel pemetaan untuk produk Ikan akap Merah Tahapan Proses Penerimaan ahan aku F Potensi ahaya Mekanisme pengendalian dan pengawasan Data Utama Penelitian erkembangnya bakteri seperti E. Coli, Salmonella dan V. Choleras akibat kenaikan suhu selama proses penerimaan bahan baku. Terkontaminasi dengan kadar garam yang tinggi dan logam berat seperti Cadmium, Mercury, dan Timbal. Terkontaminasi dengan benda asing seperti kail pancing, rambut dan kotoran akibat penanganan yang salah dari supplier partner Uji laboratorium untuk mengetahui kandungan bakteri pada Ikan akap Merah. Melakukan pengarahan dan pelatihan kepada supplier partner. Menetapkan standar kualitas yang harus dipenuhi oleh supplier partner. Melakukan pengawasan terhadap suhu (<2,5 C) sehingga dapat penerimaan bahan baku dari supplier partner. (GMP) khususnya dalam hal pengawasan kandungan kimia. Uji laboratorium untuk mengetahui kandungan bahan kimia pada Ikan akap Merah. Temperatur ruangan max 2,62 C; mode 1,15 C; min 0 C. Laporan perusahaan tentang kejadian kontaminasi dengan kadar garam yang tinggi dan logam berat pada ikan kakap merah : Jumlah kejadian / Jumlah sampel yang digunakan = 338 / F1 Melakukan pengecekan terhadap masing-masing produk. F Hasil pengecekan dan laporan perusahaan tentang kejadian kontaminasi dengan benda asing F2 Menetapkan standar kualitas yang harus dipenuhi oleh supplier partner. : Jumlah kejadian / Jumlah sampel yang digunakan = 401 /

4 Tahapan Proses Pemrosesan Munculnya bakteri Salmonella dan E. Coli yang dipicu oleh kenaikan suhu selama masa sortasi serta kontaminasi peralatan dan karyawan, munculnya bakteri E. Coli, Salmonella dan Vibrio Choleras karena dekomposisi yang terjadi selama proses kenaikan suhu pada tahap penimbangan dan kenaikan suhu selama penyusunan. Potensi ahaya Mekanisme pengendalian dan pengawasan Data Utama Penelitian 1 2 pemrosesan. Melakukan pengawasan terhadap suhu (<7 C) sehingga dapat Temperatur ruangan max 9 C; mode 4,5 C; min 1 C. Tidak teridentifikasi. Tidak teridentifikasi Tidak teridentifikasi F Terkontaminasi dengan benda asing F1 Melakukan Pemindaian menggunakan detektor logam. F Hasil pengecekan dan laporan perusahaan selama pemrosesan. F2 tentang kejadian kontaminasi benda asing : Jumlah kejadian / Jumlah sampel yang digunakan = 381 / 8367 pemrosesan. Pembekuan Suhu pembekuan yang tidak sesuai dengan standar perusahaan. Pengemasan & Pelabelan F3 1 Melakukan pengecekan terhadap masing-masing produk. pembekuan. 2 Melakukan pengawasan terhadap suhu (<-28 C) sehingga dapat Tidak teridentifikasi. Tidak teridentifikasi Tidak teridentifikasi F Tidak teridentifikasi. F Tidak teridentifikasi F Tidak teridentifikasi Munculnya bakteri Salmonella dan E. Coli yang dipicu oleh kenaikan suhu selama proses pengemasan. Terkontaminasi karena air pencucian glazing yang memiliki PH jauh diatas atau dibawah PH netral pengemasan & pelabelan. Melakukan pengawasan terhadap suhu (<7,5 C) sehingga dapat (GMP) khususnya dalam hal pengawasan kandungan kimia. Uji laboratorium untuk mengetahui kandungan bahan kimia pada Ikan akap Merah. Temperatur ruangan max -26 C; mode -31,2 C; min -36 C. Temperatur ruangan max 10 C; mode 5,63 C; min 0 C. Laporan perusahaan tentang kejadian kontaminasi dengan kadar garam yang tinggi dan logam berat pada ikan kakap merah : Jumlah kejadian / Jumlah sampel yang digunakan = 395 / F Alat metal detektor mengalami kerusakan dan karyawan tidak mengikuti standar prosedur pengecekan. F1 Melakukan Pemindaian menggunakan detektor logam. F Hasil pengecekan dan laporan perusahaan tentang kejadian kontaminasi dengan benda asing F2 F3 pengemasan & pelabelan. Melakukan pengecekan terhadap masing-masing produk. : Jumlah kejadian / Jumlah sampel yang digunakan = 318 / Penyimpanan Suhu pembekuan yang tidak sesuai dengan standar perusahaan. 1 2 penyimpanan. Melakukan pengawasan terhadap suhu (<-16,5 C) sehingga dapat Tidak teridentifikasi Tidak teridentifikasi Tidak teridentifikasi F Tidak teridentifikasi F Tidak teridentifikasi F Tidak teridentifikasi Temperatur ruangan max -15 C; mode -21,3 C; min -25 C. Tabel 3.2 Hasil perhitungan level risiko pada aspek biologi No Produk Tahapan Proses Probabilitas (P (X x)) Level risiko (x) Penerimaan bahan baku 0,95 4,60% Pemrosesan 0,95 18,50% 1 Ikan akap Merah Pembekuan 0,95 13,80% Pengemasan & pelabelan 0,95 20,80% Penyimpanan 0,95 8,80% Tabel 3.3 Hasil perhitungan level risiko pada aspek kimia No Produk Tahapan Proses Probabilitas (P (X x)) Level risiko (x) 1 Ikan akap Merah Penerimaan bahan baku 0,95 4,40% Pengemasan & pelabelan 0,95 5,10% Tabel 3.4 Hasil perhitungan level risiko pada aspek fisik No Produk Tahapan Proses Probabilitas (P (X x)) Level risiko (x) Penerimaan bahan baku 0,95 5,20% 1 Ikan akap Merah Pemrosesan 0,95 4,90% 4

5 No Produk Tahapan Proses Probabilitas (P (X x)) Level risiko (x) Pengemasan & pelabelan 0,95 4,20% Pada tabel 3.1, 3.2, 3.3 dan 3.4 hanya dituliskan pemetaan untuk produk Ikan akap Merah. Proses pemetaan yang sama juga dilakukan terhadap produk Udang dan Gurita. Selanjutnya potensi bahaya dengan nilai level risiko diatas 15% akan dilakukan mitigasi sehingga ditemukan alternatif solusi perbaikan. Mitigasi risiko yang dijelaskan pada jurnal ini hanyalah pada produk Ikan akap Merah. Gambar 3.1 Identifikasi faktor penyebab risiko pada tahap pengemasan dan pelabelan untuk produk Ikan akap Merah Tabel 3.5 Alternatif solusi untuk potensi bahaya biologi pada tahap pengemasan dan pelabelan produk Ikan akap Merah Tahapan Proses Aspek Permasalahan Alternatif Solusi Pengemasan Pelabelan dan iologi Munculnya bakteri Salmonella dan E. Coli Penambahan jumlah karyawan Membuat proses perekrutan karyawan yang lebih selektif Gambar 3.2 Identifikasi faktor penyebab risiko pada tahap pemrosesan untuk produk Ikan akap Merah Tabel 3.5 Alternatif solusi untuk potensi bahaya biologi pada tahap pemrosesan produk Ikan akap Merah Tahapan Proses Aspek Permasalahan Alternatif Solusi Pemrosesan iologi Munculnya bakteri Salmonella dan E. Coli Penggantian pendingin ruangan yang sudah berumur 4. esimpulan Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, maka dapat ditarik beberapa kesimpulan yang mendukung tujuan dari penelitian yaitu sebagai berikut : 1. Identifikasi potensi bahaya dilakukan pada semua tahapan proses yaitu penerimaan bahan baku, pemrosesan, pembekuan, pengemasan dan pelabelan, dan penyimpanan untuk masing-masing produk 5

6 Ikan akap Merah, Gurita, dan Udang. Aspek yang digunakan dalam pendefinisian potensi bahaya ini terdiri dari aspek biologi, aspek kimia, dan aspek fisik. Data lain yang digunakan adalah mekanisme pengendalian dan pengawasan yang dilakukan oleh perusahaan dan juga data utama penelitian yang akan digunakan dalam perhitungan level risiko pada tahap selanjutnya. Data utama penelitian yang digunakan untuk potensi bahaya dalam aspek biologi adalah data suhu ruangan selama proses produksi berlangsung. Sedangkan untuk aspek kimia dan fisik, data utama penelitian yang digunakan adalah data hasil pengecekan sampel langsung serta laporan perusahaan tentang satu kejadian. 2. Perhitungan level risiko dilakukan untuk setiap kategori yang ada pada tabel pemetaan proses produksi, potensi bahaya, mekanisme pengendalian dan pengawasan, dan data penelitian yang telah dihasilkan sebelumnya dengan menggunakan distribusi kontinyu sesuai dengan hasil fitting distribution dari setiap data. Hasil perhitungan level risiko selanjutnya diurutkan dari nilai level risiko tertinggi ke terendah. Dari hasil pengurutan tersebut akan diambil potensi bahaya dengan nilai risiko di atas 15% yang akan dilakukan mitigasi risiko. 3. Mitigasi risiko dilakukan terhadap potensi bahaya dengan nilai level risiko di atas 15%. Hal ini dengan mempertimbangkan bahwa keamanan pangan memiliki efek risiko dengan skala medium terhadap kehidupan manusia Nilai level risiko dengan kriteria tersebut untuk semua produk Ikan akap Merah, Gurita, dan Udang terjadi hanya melibatkan aspek biologi dan terdapat pada 2 jenis tahapan proses yaitu tahap pengemasan dan pelabelan dan tahap pemrosesan. Nilai level risiko tertinggi adalah potensi bahaya biologi pada tahap pemrosesan untuk produk Udang. 4. Mitigasi risiko yang telah dilakukan dapat dijadikan sebagai alternatif solusi atau rekomendasi perbaikan oleh PT. EDS untuk menurunkan level risiko pada tahapan proses yang kritis. Hasil dari mitigasi risiko untuk semua produk Ikan akap Merah, Gurita, dan Udang terkait ke beberapa aspek antara lain kepegawaian, proses internal, SOP, pelatihan, dan anggaran. DAFTAR PUSTAA ertolini, M., Rizzi, A., dan evilacqua, M. (2007), An alternative approach to HACCP system implementation, Journal of Food Engineering, Vol 79, hal Codex (1997), Hazard analysis and critical control point system and guidelines for its application, Codex Alimentarius Commision, Rome. Doggett, M.A. (2005), Root cause analysis : A framework for tool selection, Quality Management Journal, Vol 65, hal FDA. (2001), Fish and Fishery Products Hazards and Controls Guidance, 3 rd ed., Food and Drug Administration, Center for Food Safety and Applied Nutrition, Office of Seafood, Washington, DC. FDA. (2004). Regulation 21CFR820, U.S. Food and Drug Administration, Title 21: Food and Drugs, Subchapter H: Medical Devices, Washington, DC. Jing, G. (2008), Digging for the Root Cause. ASQ Six sigma Forum Magazine, Vol 7. Hal arningsih, P. D. (2011), Development of a nowledge ased Supply Chain Risk Identification System, Doctor Philosophy, University of New South Wales, New South Wales. Panisello, P.J., & Quantick, P.C. (2001), Technical barriers to hazard analysis critical control point (HACCP), International Journal of food control: Research and Applications, Vol. 12, hal Pierson, M. D. & D. A. Corlett, J, (1992), HACCP Principles and Applications, Chapman & Hall, Inc., New York. Pujawan, I. N. & ER, M, (2010), Supply Chain Management, Guna Widya., Surabaya. Ryu,., Park,., Yang, J., & ahk, G. (2012), Simple approach in HACCP for evaluating the risk level of hazards using probability distributions, International Journal of food control: Research and Applications, Vol. 30, hal Vose, D, (2001), Risk analysis : A quantitative guide (2nd ed), John Wiley & Sons Ltd., New York. 6