BAB 4 ANALISIS DAN PENGOLAHAN DATA. Indonesia mulai dikenal penggunaan bantalan karet sebagai perletakan jembatan.

Transkripsi

1 29 BAB 4 ANALISIS DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Profil Perusahaan Dengan masuknya teknologi baru ke Indonesia, pada sekitar tahun 1976 di Indonesia mulai dikenal penggunaan bantalan karet sebagai perletakan jembatan. Karena memiliki beberapa keistimewaan dan keunggulan-keunggulan lainnya, dewasa ini hampir semua proyek jembatan selalu menggunakan bantalan karet. PT. Kakada Pratama dengan pengalaman bertahun-tahun dalam memproduksi barang jadi karet telah tumbuh sebagai salah satu perusahaan swasta nasional yang mampu membuat bermacam - macam barang jadi karet dengan kualitas tinggi antara lain produk utamanya adalah bantalan karet (Elastomer ubber Bearing Pad), dan bantalan pelabuhan atau (ubber Dock Fender). Bantalan karet produksi PT. Kakada Pratama dibuat dengan kualitas yang tinggi mengacu pada salah satu beberapa standar internasional seperti AASHTO, ASTM, BS, DIN, dan JIS. Disamping bantalan karet, PT. Kakada Pratama mendesain dan memproduksi beberapa jenis barang jadi karet lainnya sesuai pesanan atau sesuai dengan spesifikasi yang ada pada dokumen kontrak. Selanjutnya untuk menjamin mutu hasil produksi PT. Kakada Pratama, selalu diuji di Pusat Penelitian dan Pengembangan Jembatan dan Prasarana Jalan di Jl. AH Nasution Ujung Berung Bandung serta, Balai Pemukiman Bandung, untuk pengujian bahan dilakukan di Balai Penelitian Perkebunan Karet Jl. Salak Bogor. PT. Kakada Pratama berdiri pada 12 Desember 1985, Perusahaan PT. Kakada Pratama berlokasi di Jln. Batutulis Gg Jaya Tunggal No. 3 Bogor, sedangkan Pabrik 29

2 30 PT. Kakada Pratama berlokasi di Kp. Neglasari t 03/IX Kec Ciomas Bogor, dan cabang PT Kakada Pratama berlokasi di Jln. Cipinang Lontar no.47 Jakarta Produk Elastomeric ubber Bearing Pad Sebuah jembatan pada dasarnya terdiri dari struktur dek tiang yang ditopang oleh tiang. Untuk menghindari kerusakan akibat gerakan ekspansi termal, pergeseran struktur akibat gerakan kendaraan, elastomeric rubber bearing pad digunakan untuk mengakomodasi reaction force dan bending movements ke dalam batas-batas keselamatan struktur. Gambar 4.1 Elastomeric rubber bearing pad. Sumber: (Tanggal akses 26 Juni 2013)

3 31 Neoprene serta karet alam merupakan bahan rekayasa yang ideal untuk bantalan jembatan karena sangat elastis dan cukup lembut untuk mengakomodasi gerakan ini tanpa transmisi stres berbahaya dan juga menyerap dan mengisolasi energi dari dampak dan getaran. Bantalan jembatan adalah perangkat untuk mengalokasikan beban dan gerakan dari dek jembatan ke tiang jembatan. (pretread.com) 4.3 Diagram antai Pasok PT. Kakada Pratama Dalam prosesnya, supply chain dari PT. Kakada Pratama mempunyai proses rantai pasok mulai dari pemasok hingga customer yang melibatkan beberapa peran stakeholder. Diagram antai Pasok Supply PT Kakada Pratama Supplier s supplier Supplier Manufacture Kebun karet dan rumah pengasapan Distributor karet Manufaktur plat besi Manufaktur bahan kimia Distributor plat besi Importir bahan kimia Distributor kebutuhan lainlain Manufaktur PT. Kakada Pratama Gambar 4.2 Diagram rantai pasok supply PT. Kakada Pratama Sumber: Hasil pengolahan data

4 32 Pada diagram rantai pasok supply dijelaskan bahwa PT. Kakada Pratama memperoleh bahan baku produksi dan bahan pendukung produksi dari beberapa distributor dan importir. Bahan baku yang dibutuhkan antara lain karet untuk pembuatan rubber compound, plat besi sebagai bahan pengisi, dan bahan pendukung produksi seperti bahan kimia untuk pengolahan rubber compound dan pengolahan plat besi. Sedangkan kebutuhan lain lain seperti parts dari alat, dan bahan pendukung seperti lem diperuntukan untuk proses finishing.berikut ini diagram alir hilir dari rantai pasok PT. Kakada Pratama setelah manufaktur (finished goods): Diagram antai Pasok Demand PT Kakada Manufacture Intermediaries Customer Manufaktur PT. Kakada Pratama Balai pengetesan Jasa pengiriman logistik Konsumen (Perusahaan jasa konstruksi) Gambar 4.3 Diagram rantai pasok demand PT. Kakada Pratama Sumber: Hasil pengolahan data Pada gambar 4.3 dijelaskan bahwa barang jadi dari PT. Kakada Pratama dibawa ke balai pengetesan karet yang berada di daerah Kabupaten Bandung untuk memenuhi standar uji kualitas, sebelum dikirim kepada konsumen akhir. Pengiriman ke konsumen akhir dilakukan pengiriman langsung dari perusahaan atau menggunakan jasa pengiriman ketiga atau penyedia jasa logistik hingga barang sampai kepada konsumen akhir.

5 Identifikasi isiko Brainstorming Brainstorming digunakan untuk menggali ide-ide melalui sesi diskusi. Hasil dari brainstorming berguna untuk mencari pandangan secara luas dan hubunganhubungan dari masing-masing pandangan. Berikut ini brainstorming identifikasi risiko rantai pasok yang ada pada PT. Kakada Pratama yang meliputi risiko supply, risiko operation dan risiko demand. Dari masing-masing risiko dibagi menjadi tiga aliran, dimana risiko meliputi aliran informasi, risiko meliputi aliran keuangan, dan risiko meliputi aliran material. Gambar 4.4 Brainstorming risiko Supply pada PT. Kakada Pratama Sumber: Hasil pengolahan data isiko supply, melalui pandangan downstream pada rantai pasok meliputi: SI1: Kesalahan pemberian keterangan harga ke manufaktur SI2: Kesalahan pemberian keterangan ketersediaan stok SI3: Kesalahan pemberian keterangan spesifikasi pemesanan

6 34 SI4: Salah pemahaman perjanjian dengan manufaktur SK1: Keterlambatan pembayaran dari manufaktur SK2: Menumpuknya hutang dari manufaktur SM1: Keterlambatan pengiriman pesanan ke manufaktur SM2: Kesalahan pengiriman spesifikasi pesanan ke manufaktur SM3: Kekurangan jumlah pengiriman pesanan ke manufaktur. Gambar 4.5 Brainstorming risiko operation PT. Kakada Pratama Sumber: Hasil pengolahan data isiko operasional pada PT. Kakada Pratama meliputi: OI1: Kesalahan komunikasi antar divisi OI2: Kerusakan pada sistem informasi perusahaan OI3: Kerusakan pada teknologi informasi perusahaan OK1: Menumpuknya hutang ke pemasok OK2: Terjadinya keterlambatan pembayaran dari pelanggan OK3: Terjadinya keterlambatan mengeluarkan tagihan ke pelanggan OM1: Terjadinya kekurangan bahan baku produksi

7 35 OM2: Cacat produksi OM3: Keterlambatan pengiriman pesanan jadi ke pelanggan. Gambar 4.6 Brainstorming risiko demand PT. Kakada Pratama. Sumber: Hasil pengolahan data Berikut ini risiko demand dari PT. Kakada Pratama melalui pandangan upstream pada rantai pasok: DI1: Kesalahan spesifikasi pesanan ke manufaktur DI2: Kesalahan keterangan harga pesanan DI3: Perubahan waktu penyelesaian pesanan DI4: Salah pemahaman kontrak kerja dengan manufaktur DK1: Keterlambatan pembayaran ke manufaktur DK2: Menumpuknya hutang ke manufaktur DK3: Kesalahan penjadwalan pembayaran tagihan DM1: Keterlambatan penerimaan pesanan

8 36 DM2: Penerimaan pesanan tidak sesuai spesifikasi DM3: Penerimaan pesanan cacat atau rusak. 4.5 Analisis isiko isk Likelihood & Concequences Analisis risiko dijabarkan dalam bentuk table likelihood and consequences Tabel 4.1 Tabel likelihood and consequences risiko rantai pasok PT. Kakada Pratama Sumber: Hasil pengolahan data isk L C LxC SI SI SI SI SK SK SM SM SM OI OI OI OK OK OK OM OM OM

9 37 DI DI DI DI DK DK DK DM DM DM Total Skala nilai L (likelihood) 1= paling tidak sering terjadi 2= sangat jarang terjadi, 3= sering terjadi, 4= sangat sering terjadi 5= paling sering terjadi Skala nilai C (consequences) 1= paling tidak berdampak, 2= tidak berdampak 3= sedikit berdampak 4= sangat berdampak, 5= paling sangat berdampak.

10 Peta isiko Dari hasil perhitungan LxC dibentuk dalam matrix 5x5 dan ditempatkan sesuai dengan besarnya nilai L (skala 1-5) dan besarnya nilai C (skala 1-5), dimana nilai L (1 = paling tidak sering terjadi, 2= sangat jarang terjadi, 3= sering terjadi, 4=, sangat sering terjadi 5= paling sering terjadi), dengan besar nilai C ( 1= paling tidak berdampak, 2= tidak berdampak 3=sedikit berdampak 4= sangat berdampak, 5= paling sangat berdampak) Tabel 4.2 Tabel indikator dari peta risiko Kelas LxC Kategori risiko Warna 1-8 isiko rendah 9-17 isiko sedang isiko tinggi DM3 Gambar 4.7 Peta isiko PT. Kakada Pratama Sumber: Hasil pengolahan data Matrix 1,1 : SI2, OK3 Matrik 1,5 : DM3

11 39 Matrix 2,1: SM3, DK3 Matrix 2,2: SI1 Matrix 2,3: OM3, DK2, SK2, OI1, OK1 Matrix 2,4: OK2 Matrix 2,5 : SK1 Matrix 3,1 : DI4 Matrix 3,2 : SI4, DM1, Matrix 3,3 : OM2 Matrix 3,4 : SM1, OI3 Matrix 3,5 : OI2 Matrix 4,1 :SM2 Matrix 4,3 : SI3, DK1, OM1 Matrix 5,1 : DM2 Matrix 5,2 : DI2, Matrix 5,3 : DI3 Dari hasil pemetaan risiko diatas, ada tiga kategori dimana nilai LxC dikategorikan sebagai risiko rendah (1-8), risiko sedang (9-17), dan risiko tinggi (18-25). Penjabaran dari masing-masing yang termasuk pada kategori risiko tersebut dijelaskan pada table berikut: Tabel 4.3 Tabel kategori risiko rantai pasok PT. Kakada Pratama Sumber: Hasil pengolahan data Kategori isiko isiko rendah isiko SI2, OK3, SM3, DK3, OK2, SI1, OM3, DK2, OI1, OK1, SI4, DM1, SM2, DM2, DI4,

12 40 SK2, DM3, OM1. isiko sedang SK1, OI2, SM1, OI3, OM2, isiko tinggi - SI3, DK1, DI1, DI3, DI Profil isiko Dari hasil brainstorming, pandangan dan ide yang didapat diberi penjabaran berupa hasil dan hubungan brainstorming dalam masing-masing risiko dan hubungannya dengan risiko yang lainnya. Profil risiko dibuat untuk mengetahui tingkat risiko dan hubungan risiko. Tingkat risiko digambarkan dalam bentuk peta risiko sedamgkan hubungan antar risiko dibuat tabel hubungan risiko. Dari tabel 4.4 diketahui bahwa dari suatu risiko mempunyai hubungan dengan risiko yang lainnya, berikut ini penjabaran dari hasil profil risiko. SI1: SK1, SM1, OK1, OK2, DI2, DK1, DK2, DK3. SI2: OM1, OM3, DI3, DM1. SI3: SM1, SM2, DI1, DM1, DM2. SI4: SK1, SK2, SM1, SM3, OK1, OK2, OK3, OM1, OM3. SK1: SI1, SI4, SK2, SM1, OK2, OK1. SK2: SI4, SK1, SM1, OK1, OM1. SM1: SI1, SI4, SK1, SK2. SM3: SI2, SI4, OK3, OM1. OI1: OK1, OK2, OM1, OM2, OM3, DI2, DI4, DK3.

13 41 Tabel 4.4 Tabel hubungan antar risiko rantai pasok PT. Kakada Pratama Sumber: Hasil pengolahan data S S S S S S S S S O O O O O O O O O D D D D D D D D D D I 1 I I K K M M M I 1 I K K K M M M I I I I K K K M M M SI1 O O O O O O O O SI2 O O O O SI3 O O O O O SI4 O O O O O O O O O SK1 O O O O O O SK2 O O O O O SM1 O O O O SM2 SM3 O O O O OI1 O O O O O O O O OI2 O O O O O OI3 O O O O OK1 O O O O O O O OK2 O O O O O O O O OK3 O O O O O O O O OM1 O O O O O O O O O O O OM2 O O O O OM3 O O O O O O O O O DI1 O O DI2 O O O O O DI3 DI4 O O O O O O O O O O DK1 O O O O O DK2 O O O O O DK3 O O O O O O DM1 O O O O DM2 DM3

14 42 OI2: OK2, OK3, OM1, OM3, DI2, OI3, OK2, OK3, OM2. OI3: OK2, OK3, OM2, OM3. OK1: SI1, SI4, SK2, OI1, OK2, OM1, OM3. OK2: SI1, OK3, SI1, SI4, SK1, OI1, OI2, OI3, OK1. OK3: DK3, DI4, SI4, SK1, SM1, OI2, OI3, DI3. OM1: OM3, SI2, SI3, SI4, SK2, SM1, SM2, SM3, OI1, OI2, OK1, OK2. OM2: OI1, OI2, OI3, OM3. OM3: OM1, OM2, SI1, SI4, SM1, OI1, OI2, OI3, OK1, DM1. DI1: DI4. DI2: OI1, OI2, DK1, DK2, DK3. DI4: OI1, OK3, DI1, DK1, DK2, DK3, DM1, DM2, OM3. DK1: DI2, DI4, DK2, DK3, DM1. DK2: DI2, DI4, DK1, DK3. DK3: OI1, OK2, DI2, DI4, DK1, DK2. DM1: SI2, SI3, DI4, DK Evaluasi isiko Figur ANP Pada perhitungan ANP dibuat figur dari cluster dan node. Hubungan dari node dan cluster dijabarkan pada profil risiko untuk dihitung tingkat korelasinya. Pada Gambar 4.8 menggambarkan figur dari analytical network process pada perangkat lunak super decision. Masing-masing risiko diinput sebagai node pada cluster yang dibagi menjadi cluster risiko supply, risiko operation, dan risiko demand.

15 43 Gambar 4.8 Figur cluster dan node ANP pemilihan risiko rantai pasok PT. Kakada Pratama. Sumber: Hasil pengolahan data dengan Super Decision Input ANP Tabel 4.5 Input hubungan risiko SI1 dengan antar risiko SK1, SM1, OK1, OK2, DI2, DK1, DK2, DK3 SI1 DI2 6 DK1 DI2 4 DK2 DI2 4 DK3 DK1 3 DK2 DK1 7 DK3 DK2 3 DK3 OK1 4 OK2 SK1 6 SM1

16 44 Tabel 4.6 Input hubungan risiko SI2 dengan antar risiko OM1, OM3, DI3, DM1 SI2 DI3 5 DM1 OM1 4 OM3 Tabel 4.7 Input hubungan risiko SI3 dengan antar risiko SM1, SM2, DI1, DM1, DM2 SI3 DI1 4 DM1 DI1 6 DM2 DM1 8 DM2 SM1 4 SM2 Tabel 4.8 Input hubungan risiko SI4 dengan antar risiko SK1, SK2, SM1, SM3, OK1, OK2, OK3, OM1, OM3 SI4 SK1 5 SK2 SK3 5 SM1 SK1 2 SM3 SK2 6 SM1 SK2 4 SM3 SM1 4 SM3

17 45 OK1 4 OK2 OK1 5 OK3 OK1 6 OM1 OK1 3 OM3 OK2 6 OK3 OK2 7 OM1 OK2 3 OM3 OK3 6 OM1 OK3 2 OM3 OM1 3 OM3 Tabel 4.9 Input hubungan risiko SK1 dengan antar risiko SI1, SI4, SK2, SM1, OK2, OK1 SK1 OK1 5 OK2 SI1 5 SI4 SI1 7 SK2 SI1 5 SM1 SI4 4 SK2 SI4 3 SM1 SK2 4 SM1

18 46 Tabel 4.10 Input hubungan risiko SK2 dengan antar risiko SI4, SK1, SM1, OK1, OM1 SK2 SI4 5 SK1 SI4 5 SM1 SK1 7 SM1 OK1 4 OM1 Tabel 4.11 Input hubungan risiko SM1 dengan antar risiko SI1, SI4, SK1, SK2 SM1 OM1 3 OM3 SI1 4 SI4 SI1 5 SK1 SI1 6 SK2 SI4 7 SK1 SI4 3 SK2 SK1 7 SK2 Tabel 4.12 Input hubungan risiko SM3 dengan antar risiko SI2, SI4, OK3, OM1 SM3 OK3 6 OM1

19 47 SI2 6 SI4 Tabel 4.13 Input hubungan risiko OI1 dengan antar risiko OK1, OK2, OM1, OM2, OM3, DI2, DI4, DK3 OI1 DI2 4 DI4 DI2 3 OK3 DI4 6 DK3 OK1 5 OK2 OK1 5 OM1 OK1 4 OM2 OK1 6 OM3 OK2 7 OM1 OK2 5 OM2 OK2 3 OM3 OM1 6 OM2 OM1 2 OM3 OM2 3 OM3 Tabel 4.14 Input hubungan risiko OI2 dengan antar risiko OK2, OK3, OM1, OM3, DI2, OI3, OK2, OK3, OM2 OI2 OK2 5 OK3 OK2 4 OM1

20 48 OK2 3 OM3 OK3 6 OM1 OK3 2 OM3 OM1 7 OM3 Tabel 4.15 Input hubungan risiko OI3 dengan antar risiko OK2, OK3, OM2, OM3 OI3 OK2 4 OK3 OK2 5 OM2 OK2 7 OM3 OK3 3 OM2 OK3 5 OM3 OM2 6 OM3 Tabel 4.16 Input hubungan risiko OK1 dengan risiko antar SI1, SI4, SK2, OI1, OK2, OM1, OM3 OK1 OI1 6 OK2 OI1 4 OM1 OI1 6 OM3 OK2 5 OM1 OK2 7 OM3 OM1 2 OM3

21 49 SI1 5 SI4 SI1 5 SK2 SI4 7 SK2 Tabel 4.17 Input hubungan risiko OK2 dengan antar risiko SI1, OK3, SI1, SI4, SK1, OI1, OI2, OI3, OK1 OK2 SI1 5 SI4 SI1 6 SK1 SI4 8 SK1 OI1 7 OI2 OI1 5 OI3 OI1 6 OK1 OI1 4 OK3 OI2 3 OI3 OI2 2 OK1 OI2 5 OK3 OI3 3 OK1 OI3 4 OK3 OK1 3 OK3

22 50 Tabel 4.18 Input hubungan risiko OK3 dengan antar risiko DK3, DI4, SI4, SK1, SM1, OI2, OI3, DI3 OK3 OI2 4 OI3 DI3 5 DI4 DI3 7 DK3 DI4 3 DK3 SI4 4 SK1 SI4 6 SM1 SK1 5 SM1 Tabel 4.19 Input hubungan risiko OM1 dengan antar risiko OM3, SI2, SI3, SI4, SK2, SM1, SM2, SM3, OI1, OI2, OK1, OK2 OM1 SI2 5 SI3 SI2 6 SI4 SI2 4 SK2 SI2 3 SM1 SI2 6 SM2 SI2 4 SM3 SI3 5 SI4 SI3 7 SK2 SI3 6 SM1

23 51 SI3 5 SM2 SI3 3 SM3 SI4 8 SK2 SI4 3 SM1 SI4 5 SM2 SI4 7 SM3 SK2 3 SM1 SK2 5 SM2 SK2 7 SM3 SM1 5 SM2 SM1 3 SM3 SM2 6 SM3 OI1 7 OI2 OI1 3 OK1 OI1 5 OK2 OI1 3 OM3 OI2 5 OK1 OI2 7 OK2 OI2 5 OM3 OK1 7 OK2 OK1 4 OM3 OK2 4 OM3

24 52 Tabel 4.20 Input hubungan risiko OM2 dengan antar risiko OI1, OI2, OI3, OM3 OM2 OI1 5 OI2 OI1 3 OI3 OI1 6 OM3 OI2 5 OI3 OI2 3 OM3 OI3 6 OM3 Tabel 4.21 Input hubungan risiko OM3 dengan antar risiko OM1, OM2, SI1, SI4, SM1, OI1, OI2, OI3, OK1, DM1 OM3 OI1 6 OI2 OI1 5 OI3 OI1 3 OK1 OI1 5 OM1 OI1 4 OM2 OI2 5 OI3 OI2 3 OK1 OI2 6 OM1 OI2 5 OM2 OI3 7 OK1 OI3 4 OM1

25 53 OI3 7 OM2 OK1 4 OM1 OK1 5 OM2 OM1 3 OM2 SI2 6 SI4 SI2 4 SM1 SI4 3 SM1 Tabel 4.22 Input hubungan risiko DI1 dengan antar risiko DI4 DI1 DI3 7 DI4 Tabel 4.23 Input hubungan risiko DI2 dengan antar risiko OI1, OI2, DK1, DK2, DK3 DI2 DK1 4 DK2 DK1 3 DK3 DK2 6 DK3 OI1 5 OI2

26 54 Tabel 4.24 Input hubungan risiko DI4 dengan antar risiko OI1, OK3, DI1, DK1, DK2, DK3, DM1, DM2, OM3 DI4 OI1 4 OK3 DI1 5 DK1 DI1 4 DK3 DI1 3 DK3 DI1 DM1 DI1 5 DM2 DI1 7 DM3 DK1 4 DK2 DK1 3 DK3 DK1 6 DM1 DK1 4 DM2 DK1 3 DM3 DK2 4 DK3 DK2 3 DM1 DK2 3 DM2 DK2 5 DM3 DK3 8 DM1 DK3 2 DM2 DK3 7 DM3 DM1 3 DM2 DM1 5 DM3

27 55 DM2 4 DM3 Tabel 4.25 Input hubungan risiko DK1 dengan antar risiko DI2, DI4, DK2, DK3, DM1 DK1 DI2 6 DI4 DI2 2 DK2 DI2 4 DK3 DI2 7 DM1 DI4 4 DK3 DI4 3 DK3 DI4 6 DM1 DK2 4 DK3 DK2 7 DM1 DK3 6 DM1 Tabel 4.26 Input hubungan risiko DK2 dengan antar risiko DI2, DI4, DK1, DK3 DK2 DI2 5 DI4 DI2 6 DK1 DI2 5 DK3 DI4 5 DK1 DI4 4 DK3

28 56 DK1 3 DK3 Tabel 4.27 Input hubungan risiko DK3 dengan antar risiko OI1, OK2, DI2, DI4, DK1, DK2 DK3 DI2 4 DI4 DI2 5 DK1 DI2 7 DK2 DI4 5 DK1 DI4 6 DK2 DK1 4 DK2 OI1 5 OK2 Tabel 4.28 Input hubungan risiko DM1 dengan antar risiko SI2, SI3, DI4, DK1 DM1 DI4 5 DK1 SI2 4 SI Hasil Kalkulasi ANP dengan Super Decision ANP merupakan alat untuk mencari peringkat dari risiko yang mempunyai hubungan dengan risiko lainnya. Dari masing-masing risiko yang mempunya hubungan, dibandingkan dengan skala 1-10, dimana skala 1= sama penting, 2= sedikit lebih penting, hingga 10 = sangat lebih penting. Input dari masing-masing

29 57 hubungan risiko dikomputasi untuk mengetahui prioritas risiko dalam bentuk peringkat. Tabel 4.29 Hasil perhitungan prioritas risiko dengan perangkat lunak super decision. PEMILIHAN MITIGASI ISIKO Normalized By Cluster Peringkat OM DI OK SK SM DM SI OM SK DK SI DI OK DI OI DK SM SI

30 58 DK SI OK DI OI DM SM OI OM DM Dari hasil diatas dijabarkan bahwa risiko yang memiliki peringkat paling tinggi ialah OM1 (kekurangan bahan baku produksi). Berdasarkan profil risiko, kekurangan bahan baku produksi mempunyai hubungan dengan risiko yang lainnya antara lain OM3 (keterlambatan pengiriman), SI2 (kesalahan pemberian keterangan ketersediaan stock), SI3 (kesalahan spesifikasi pemesanan), SI4 (kesalah pahaman perjanjian), SK2 (menumpuknya hutang dari manufaktur), SM1 (keterlambatan pengiriman bahan baku), SM2 (kesalahan pengiriman spesifikasi pesanan), SM3 (kekurangan jumlah pengiriman pesanan), OI1(kesalahan komunikasi antar divisi), OI2 (kerusakan sistem informasi pada perusahaan), OK1 (menumpuknya hutang ke pemasok), OK2 (terjadinya keterlambatan pembayaran).

31 59 Gambar 4.9 Diagram prioritas risiko rantai pasok PT. Kakada Pratama Sumber: Hasil pengolahan data 4.7 Penanganan isiko Pemilihan Strategi Manajemen isiko Dari hasil pemilihan risiko, peringkat risiko terpilih memiliki hubungan dengan dengan risiko yang lainnya. Berikut ini penangan risiko terpilih dengan pemilihan strategi manajemen risiko Tabel pemilihan strategi manajemen risiko rantai pasok PT. Kakada Pratama Sumber: Hasil pengolahan data Pe- isiko Kategori Strategi Tindakan ring- risiko manajemen risiko kat 1 Kekurangan bahan isiko Pengurangan Mengintegrasi baku produksi sedang secara teknologi, (OM1) manajerial, keuangan pemasok pelanggan dan dengan dan

32 60 3 Terjadinya keterlambatan isiko sedang Pengurangan Secara teknologi membuat pembayaran dari perencanaan cash pelanggan (OK2) flow integrasi dengan sistem informasi keuangan 4 Menumpuknya isiko Pengalihan Secara manajerial hutang dari rendah bersama-sama manufaktur (SK2) bernegosiasi untuk 5 Keterlambatan isiko menetapkan kontrak yang efektif Pengurangan Secara teknologi pengiriman pesanan sedang membuat sistem ke manufaktur informasi terpadu (SM1) akan kebutuhan 7 Salah pemahaman isiko bahan baku dengan manufaktur. Pengalihan Secara operasional perjanjian dengan rendah melibatkan pihak manufaktur. (SI4) ketiga persetujuan perjanjian dalam 8 Keterlambatan pengiriman pesanan isiko rendah Pengalihan Secara manajerial memperbaiki ke pelanggan penjadwalan

33 61 (OM3) pengiriman pesanan dengan jasa 13 Menumpuknya hutang ke pemasok isiko rendah konsultan Pengalihan Secara manajerial memperbaiki sistem (OK1) keuangan dengan menggunakan jasa 15 Kesalahan isiko auditor keuangan Pengurangan Secara teknologi komunikasi antar sedang lebih banyak divisi (OI1) memanfaatkan teknologi informasi dan dalam komunikasi internal 17 Kesalahan pengiriman spesifikasi pesanan isiko rendah perusahaan. Pengurangan Secara operasional melakukan inspeksi lanjut pada pesanan ke manufaktur. yang akan dikirim (SM2) 18 Kesalahan spesifikasi isiko sedang Pengurangan Secara teknologi memberlakukan pemesanan. (SI3) sistem terpadu pemasok informasi antara dengan

34 62 20 Kesalahan informasi isiko rendah manufaktur. Pengurangan Secara teknologi memberlakukan ketersediaan stok sistem informasi (SI2) terpadu antara pemasok dengan 23 Kerusakan pada isiko manufaktur. Pengalihan Secara manajerial sistem informasi sedang menyerahkan pada perusahaan (OI2) pihak ketiga melakukan pelatihan karyawan perihal 25 Kekurangan jumlah pengiriman pesanan isiko rendah sistem informasi. Pengurangan Secara operasional meggunakan check ke (SM3) manufaktur sheet pada bagian pengiriman pesanan. Kekurangan bahan baku produksi (OM 1) berhubungan dengan sejumlah risiko yang lainnya. Strategi manajemen risiko pada OM 1 ialah pengurangan. OM 1 termasuk kedalam risiko sedang. Tindakan pengurangan risiko dapat ditempuh dengan cara mengintegrasikan dalam hal teknologi, manajerial, keuangan, dengan pemasok dan pelanggan. Secara teknis dapat dibuat sistem e-scm dan berkomitmen membentuk suatu divisi terkait dengan komunikasi dan hubungan dengan pemasok dan pelanggan.

35 63 Kekurangan bahan baku produksi (OM 1) juga berhubungan dengan Terjadinya keterlambatan pembayaran dari pelanggan (OK 2) dimana OK 2 termasuk kedalam risiko sedang dengan strategi manajemen risiko melakukan pengurangan. Langkah yang dapat ditempuh secara teknologi membuat perencanaan cash flow dengan integrasi sistem informasi keuangan dengan pemasok dan pelanggan. Menumpuknya hutang dari manufaktur (SK 2) mengakibatkan kekurangan bahan produksi, dimana perencanaan pembayaran hutang ke pemasok mengakibatkan pemasok enggan memberikan supply bahan baku kepada manufaktur. Strategi manajemen risiko yang dilakukan ialah pengalihan risiko. Secara manajerial dapat bersama-sama bernegosiasi untuk menetapkan sistem kontrak yang efektif dengan bantuan pihak ketiga sebagai mediator dan pengawas jalannya kontrak. isiko keterlambatan pengiriman bahan baku (SM1) dapat terjadi apabila pemasok tidak tahu persis akan kebutuhan dari manufaktur sehingga mengakibatkan adanya kekurangan bahan baku pada manufaktur (OM 1), maka dari itu secara teknologi informasi dapat membuat sistem informasi terpadu akan kebutuhan bahan baku dengan manufaktur. Salah pemahaman perjanjian dengan manufaktur. (SI4) atau adanya bentuk perjanjian yang rancu memicu akan terjadinya suatu kejadian risiko kekurangan bahan baku produksi (SM1). Kesalah pahaman perjanjian dapat dilakukan pengalihan risiko dengan melibatkan pihak ketiga pada bidang hukum seperti notaris dalam membuat perjanjian. Keterlambatan pengiriman pesanan ke pelanggan (OM3) pada manufaktur dapat dilakukan pengalihan risiko dengan menggunakan jasa konsultan untuk memperbaiki penjadwalan pengiriman pesanan agar lebih optimal. Keterlambatan

36 64 pengiriman berhubungan dengan kekurangan bahan baku dimana saat pengiriman pesanan terlambat mengakibatkan keterlambatan pembayaran yang mengganggu cash flow perusahaan. Menumpuknya hutang ke pemasok (OK1) memperbesar kemungkinan akan terjadi kekurangan bahan baku. Keuangan secara manajerial perlu diperbaiki, dengan mengalihkan kepada pihak jasa auditor keuangan akan membantu meminimalisir kemungkinan kejadian risiko. isiko kesalahan komunikasi antar divisi (OI1) dapat memicu kekurangan bahan baku. isiko dari OI1 perlu dilakukan pengurangan dengan cara memanfaatkan teknologi informasi dan komunikasi dalam internal perusahaan. Bentuk informasi yang tertulis dapat mengurangi kesalahan komunikasi antar divisi. Kesalahan pengiriman spesifikasi pesanan. (SM 2) mengakibatkan pemulangan pesanan dan adanya penundaan pembayaran dari pelanggan sehingga adanya gangguan cash flow pada perusahaan yang memicu adanya keterlambatan pembayaran ke pemasok yang berujung pada kekurangan bahan baku pada manufaktur. Kesalaham pengiriman pesanan dapat diminimalisir dengan cara melakukan perbaikan pengawasan kualitas berupa inspeksi lanjut pada pesanan yang akan dikirim. Kesalahan spesifikasi pemesanan (SI3), akan mengakibatkan pengembalian bahan baku ke pemasok. Tenggang waktu pengembalian hingga datangnya bahan baku dapat mengakibatkan kekurangan bahan baku (OM1). Kesalahan pemberian keterangan ketersediaan stok dapat memicu kesalahan waktu penjadwalan pengiriman. Kekurangan stok pada pemasok dapat juga memicu akan adanya kekurangan bahan baku pada manufaktur (OM1). Secara teknologi, pihak pemasok dan manufaktur perlu adanya pemberlakuan sistem informasi terpadu antara pemasok

37 65 dengan manufaktur, sehingga kesalahan spesifikasi pemesanan dan kesalahan pemberian keterangan ketersediaan stok dapat dikurangi. Gambar 4.10 Hubungan antar risiko terpilih dengan risiko yang lainnya. Sumber: Hasil pengolahan data Kerusakan pada sistem informasi pada perusahaan (SI2) dapat menghambat kelancaran komunikasi dan pengolahan data dan informasi pada perusahaan. Perlu adanya pengalihan risiko kepada pihak ketiga dalam melakukan pelatihan karyawan perihal kerusakan sistem informasi. Kekurangan jumlah pengiriman pesanan ke manufaktur (SM3) mengakibatkan adanya keterlambatan penyelesaian pemesanan yang berakibat pada keterlambatan pembayaran, cash flow yang terganggu akan mengakibatkan gangguan pembayaran ke pemasok yang berujung pada kekurangan bahan baku produksi (OM1).