IDENTIFIKASI REVERSE LOGISTICS NETWORK DAN MITIGASI

RISIKO LIMBAH BARANG BEKAS DI KOTA SURAKARTA

Disusun sebagai salah satu syarat menyelesaikan Program Studi Strata 1 pada Jurusan

Teknik Industri Fakultas Teknik

Oleh:

ARI PURWO AJI

D 600 140 023

PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI

FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA

2019

i

HALAMAN PERSETUJUAN

IDENTIFIKASI REVERSE LOGISTICS NETWORK DAN MITIGASI

RISIKO LIMBAH BARANG BEKAS DI KOTA SURAKARTA

PUBLIKASI ILMIAH

oleh :

ARI PURWO AJI

D 600 140 023

Telah diperiksa dan disetujui untuk diuji oleh:

Dosen

Pembimbing

Ida Nursanti, S.T., M.Eng.Sc

NIK. 100.1172

ii

HALAMAN PENGESAHAN

IDENTIFIKASI REVERSE LOGISTICS NETWORK DAN MITIGASI

RISIKO LIMBAH BARANG BEKAS DI KOTA SURAKARTA

OLEH

ARI PURWO AJI

D600140023

Telah dipertahankan di depan Dewan Penguji

Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri

Universitas Muhammadiyah Surakarta

Pada hari Sabtu, 16 Februari 2019

dan dinyatakan telah memenuhi syarat

Dewan Penguji:

1. Ida Nursanti, S.T., M.Eng.Sc ( ..............................................)

(Ketua Dewan Penguji)

2. Ratnanto Fitriadi, S.T., M.T (...............................................)

(Anggota I Dewan Penguji)

3. Eko Setiawan, S.T., M.T., Ph.D ( ..............................................)

(Anggota II Dewan Penguji)

Dekan,

Ir. Sri Sunarjono, M.T., Ph.D., IPM

NIK. 0630126302

iii

PERNYATAAN

Dengan ini saya menyatakan bahwa dalam publikasi ilmiah ini tidak terdapat karya

yang pernah diajukan untuk memperoleh gelar kesarjanaan disuatu perguruan tinggi dan

sepanjang pengetahuan saya juga tidak terdapat karya atau pendapat yang pernah ditulis atau

diterbitkan orang lain, kecuali secara tertulis diacu dalam naskah dan disebutkan dalam daftar

pustaka.

Apabila kelak terbukti ada ketidakbenaran dalam pernyataan saya di atas, maka akan

saya pertanggungjawabkan sepenuhnya.

Surakarta, 11 April 2019

Penulis

ARI PURWO AJI

D600140023

1

IDENTIFIKASI REVERSE LOGISTICS NETWORK DAN MITIGASI RISIKO

LIMBAH BARANG BEKAS DI KOTA SURAKARTA

Abstrak

Barang bekas atau biasa disebut rongsokan itu sebenarnya masih bernilai jual yang relatif

tinggi, dan semua barang bekas itu masih bisa dimanfaatkan. Saat ini sudah banyak pengepul

barang bekas atau rongsokan menjamur disetiap daerah termasuk di Kota Surakarta. Para

pengepul tersebut biasanya berkeliling kampung ataupun perumahan untuk menawarkan

membeli barang bekas yang sudah tidak terpakai kemudian menjualnya ke pengepul rongsok.

masalah yang perlu dibahas yaitu bagaimana Reverse Logistics Network barang bekas dari

barang bekas yang didapat dari konsumen awal hingga barang bekas tersebut dilakukan

proses daur ulang yang ada di area Kota Surakarta, serta bagaimana mengelola risiko-risiko

yang timbul terkait dengan Reverse Logistics Network barang bekas tersebut sehingga dapat

dilakukan mitigasi risiko. Dengan metode House Of Risk maka dapat melakukan aksi mitigasi

risiko dari sistem reverse logistics. Stakeholder yang berperan dalam sistem reverse logistics

tersebut yaitu Pencari Rosok, Lapak Kecil, Lapak Besar dan Pabrik atau Industri Pengolahan

Logam. Reverse Logistics Network dari barang bekas besi terbagi menjadi 4 bagian. Bagian

tersebut ditetapkan berdasarkan Lapak Besar yang ada di Kota Surakarta yaitu CV Subur

Jaya, UD Gandhos Abadi, UD Salahudin Logam dan Rosok Pak Pamin Pasar Besi Tua. Hasil

identifikasi risiko yang dilakukan pada sistem reverse logistics network tersebut terdapat

sebanyak 26 risk event dan juga terdapat 33 risk agent. Dan didapatkan sebanyak 14 strategi

aksi mitigasi risiko yang harus dilakukan untuk menanggulangi risiko-risiko yang muncul

dalam sistem reverse logistics network tersebut.

Kata Kunci: Barang Bekas, Reverse Logistics, House Of Risk

Abstract

Used goods or commonly called wreckage are actually still of relatively high selling value,

and all used goods can still be utilized. At present there are many collectors of used goods or

wreckage mushrooming in every area including in Surakarta City. The collectors usually go

around the village or housing to offer to buy used items that have not been used and then sell

them to shabby collectors. The problem that needs to be discussed is how is the Reverse

Logistics Network of used goods obtained from the initial cunsomer until the recycled goods

are carried out in the recycling process in the area of Surakarta City, as well as how to

manage the risks associated with the used goods Reverse Logistics Network so that risk

mitigation can be carried out. With the House Of Risk method, you can take risk mitigation

actions from reverse logistics system. Stakeholders who play a role in the reverse logistics

system are Used goods Seekers, Small Collectors, Big Collectors and Factories of Metal

Processing Industries. The Reverse Logistics Network of iron scrap is divided into 4 parts.

The section was determined based on the big collectors in Surakarta City, namely CV Subur

Jaya, UD Gandhos Abadi, UD Salahudin Logam and Rosok Pak Pamin. The results of the

risk identification carried out on the reverse logistics network system are 26 risk events and

there are also 33 risk agents. And obtained as many as 14 risk mitigation action strategies that

must be done to overcome the risks that arise in the reverse logistics network system.

Keywords: Used Goods, Reverse Logistics, House Of Risk.

2

1. PENDAHULUAN

Pesatnya pertumbuhan penduduk terutama di kota-kota besar di Indonesia selain membawa

keuntungan perkembangan di kota-kota tersebut juga menjadi pusat kegiatan ekonomi,

industri, sosial budaya, selain itu juga akan membawa pengaruh kemunduran kualitas

lingkungan hidup di perkotaan antara lain terjadinya kebisingan, kemacetan lalu lintas dan

pencemaran air, udara serta tanah yang disebabkan oleh limbah atau sampah industri dan

rumah tangga (Kurniaty dan Rizal, 2011). Semua barang yang sudah tidak terpakai pada

lingkungan rumah tangga sering kali hanya dibuang ataupun dibakar. Ini dikarenakan karena

tidak adanya tanggung jawab perusahaan untuk menarik kembali produk bekas dari mereka

yang sudah digunakan. Jika sampah ataupun barang yang tidak terpakai tersebut dibiarkan,

tentu akan menimbulkan dampak serius bagi lingkungan.

Disisi lain, barang bekas atau biasa disebut rongsokan itu sebenarnya masih bernilai jual

yang relatif tinggi, dan semua barang bekas itu masih bisa dimanfaatkan. Rongsokan-

rongsokan tersebut nantinya akan didaur ulang untuk dijadikan benda yang lainnya (Fitrianti,

2015). Pemanfaatan rongsokan untuk didaur ulang sangat baik untuk lingkungan, karena

dengan memanfaatkan barang-barang tersebut dapat mengurangi pencemaran lingkungan.

Saat ini sudah banyak pengepul barang bekas atau rongsokan menjamur disetiap daerah

termasuk di Kota Surakarta. Dari jenis-jenis rongsok yang dipilah antara lain adalah besi

bekas. Besi bekas mungkin hanya terlihat biasa bagi orang yang kurang memahaminya, tetapi

sebenarnya besi bekas dapat dijadikan sebagai peluang bisnis. Karena sebenarnya besi bekas

dapat diolah kembali menjadi wujud yang lainnya dengan dilakukan peleburan. Dalam proses

pengelolaan barang bekas atau rongsokan tersebut tentunya terdapat tahapan-tahapan alur

yang berbeda-beda. Maka dari itu, untuk mengetahui lebih luas tentang alur Reverse Logistics

Network atau supply chain pengelolaan barang bekas dari konsumen hingga dilakukannya

proses recycle, dalam proses tersebut tentunya akan timbul berbagai resiko-resiko yang

mungkin terjadi. Maka dari itu akan dilakukan penelitian yang lebih mendalam mengenai hal-

hal tersebut agar dapat mengetahuinya.

3

2. METODE

Prosedur penelitian ini adalah tahapan-tahapan dari penelitian yang dilakukan oleh peneliti

dari awal sampai dengan hasil penelitian didapatkan sesuai dengan tujuan penelitian tersebut.

Berikut ini adalah tahapan-tahapan dari penelitian ini yaitu:

2.1 Identifikasi Masalah

Pada tahap identifikasi masalah ini yaitu mencari tahu gambaran umum tentang

permasalahan yang terjadi pada obyek yang akan diteliti agar lebih memperjelas masalah

apa yang harus dipecahkan.

2.2 Perumusan Masalah

Setelah dilakukannya identifikasi masalah maka tahap selanjutnya yaitu mencari

rumusan masalah yang akan dipecahkan pada penelitian ini yaitu bagaimana Reverse

Logistics Network pengelolaan limbah barang bekas berjenis besi yang berasal dari

konsumen awal hingga barang bekas tersebut dilakukan proses daur ulang, titik- titik

penelitian berada di area Kota Surakarta, serta bagaimana mengelola risiko-risiko yang

timbul terkait dengan alur dari reverse logistics barang bekas tersebut

2.3 Tujuan penelitian

Dari perumusan masalah yang sudah didapatkan maka tujuan dari penelitian ini yaitu

mencari tahu lokasi titik pengepul barang bekas besi serta aktivitas pemilahan dan

pengolahan barang bekas besi di Kota Surakarta selanjutnya akan mengetahui jaringan

Reverse Logistics dari pengelolaan barang bekas dan kemudian menganalisis risiko-

risiko yang timbul dalam reverse logistics dengan menggunakan metode House Of Risk

untuk dapat melakukan tindakan mitigasi risikonya.

2.4 Identifikasi Sistem Reverse Logistics

Identifikasi sistem Reverse Logistics ini dilakukan untuk mengetahui siapa sajakah

pihak-pihak yang terkait dalam proses reverse logistics tersebut, dengan begitu nantinya

akan bisa digambarkan jaringan reverse logisticsnya, serta hal-hal apasajakah yang

terjadi didalamnya.

2.5 Pengumpulan Data

Pengumpulan data ini dilakukan untuk mendapatkan data-data yang diperlukan dalam

penelitian ini, pengumpulan data ini dilakukan secara langsung dilapangan dengan cara

wawancara, observasi dan dokumentasi.

2.6 Membuat Reverse Logistics Network

Setelah dilakukan pengumpulan data pada titik-titik pengepul, maka diperoleh data

darimana barang bekas tersebut disupply dan kemana barang bekas tersebut disupply,

4

sehingga akan dapat digambarkan bagaimanakah alur Reverse Logistics Network dari

awal barng bekas tersebut dikumpulkan oleh pemulung sampai barang bekas tersebut

nantinya didaur ulang kembali.

2.7 Pengolahan Data

Dari data-data observasi yang telah dikumpulkan, kemudian data tersebut diolah

berdasarkan metode House Of Risk. Metode House Of Risk ini adalah metode yang

digunakan dalam penelitian ini untuk menganalisis risiko-risiko yang terjadi dalam alur

reverse logistics barang bekas berjenis besi ini.

2.8 Analisa Hasil dan Pembahasan

Analisa hasil dan pembahasan ini antara lain yaitu mengidentifikasi siapa sajakah

pelaku-pelaku yang terkait pada proses Reverse Logistic Network pengolahan barang

bekas, kemudian menggambarkan bagaimana alur Reverse Logistics Network lalu

menganalisis risiko-risiko pada reverse logistics dengan menggunakan metode House Of

Risk.

2.9 Kesimpulan dan Saran

Bagian akhir dari penelitian ini yaitu didapatkannya kesimpulan dari penelitian yang

telah dilakukan berdasarkan hasil penelitian yang telah diperoleh sebelumnya, kemudian

dilengkapi dengan saran-saran yang dapat membangun terhadap penelitian tersebut.

3. HASIL DAN PEMBAHASAN

3.1 Identifikasi Sistem Reverse Logistics Network

Dalam mengidentifikasi sistem reverse logistics network ini bertujuan untuk mengetahui

bagaimana alur dan jaringan reverse logistics dari barang bekas khususnya besi. Identifikasi

ini dilakukan di area Kota Surakarta. Dan setelah dilakukan observasi dilapangan, dapat

diketahui bahwa alur proses reverse logistics dari barang bekas besi ini yaitu dimulai dari

Pencari Rosok – Lapak Kecil – Lapak Besar – Pabrik Peleburan Besi.

Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan pada reverse logistics network yang berada

di area Kota Surakarta, dibagi menjadi 4 jaringan yag mengacu berdasarkan dengan jaringan

dari pengepul besar atau lapak besar yang ada di Kota Surakarta, yaitu:

a. Reverse Logistics Network berdasarkan dari lapak besar yaitu CV Subur Jaya.

b. Reverse Logistics Network berdasarkan dari lapak besar UD Gandhos Abadi.

c. Reverse Logistics Network berdasarkan dari lapak besar UD Salahudin Logam.

d. Reverse Logistics Network berdasarkan dari lapak besar Rosok Pak Pamin Pasar Besi Tua.

5

3.2 Metode House Of Risk 1

Metode House Of Risk 1 ini bertujuan untuk menentukan evaluasi risiko terhadap agent risk

yang mempunyai prioritas tinggi untuk selanjutnya akan dilakukan mitigasi terhadap agent

risk yang terpilih tersebut. Data-data yang digunakan adalah data risk event dan risk agent

yang telah didapatkan. Untuk analisis risk even, dapat dilakukan penilaian dengan

menggunakan Skala Severity. Sedangkan untuk analisis risk agent dapat dilakukan

menggunakan Skala Occurrence. Nilai Severity ini mempunyai tingkat skala dari 1-10.

Dimana nilai 1 berarti tidak ada dampak bahaya atau gangguan, sedangkan nilai 10 berarti

tingkat efek yang sangat berbahaya. Sedangkan Nilai Occurrence mempuntai tingkat skala

dari 1-10, dimana nilai 1 berarti hampir tidak pernah terjadi kegagalan.sedangkan nilai 10

berarti kegagalan hampir pasti.

Tahap selanjutnya yang harus dikerjakan dalam pengolahan House Of Risk 1 ini adalah

mengidentifikasi korelasi antara risk event dengan risk agent. Dengan jumlah risk event yang

ada sebanyak 26 dan risk agent sebanyak 33. Pada tahap penentuan korelasi ini dilakukan

pembobotan terhadap korelasi antara risk event dan risk agent dengan bobot nilai 0, 1, 3 atau

9. Setelah nilai korelasi telah terpenuhi, kemudian dilakukan perhitungan nilai ARP

(Agregate Risk Potential). Perhitungan ARP dapat dihitung berdasarkan rumus ARPj = Oj . Σ

Si . Rij .

Berdasarkan data-data yang diperoleh sebelumnya, dengan risk event sebanyak 26 dan

risk agent sebanyak 33, maka dilakukan pengolahan data pada Tabel House Of Risk 1.

Metode House Of Risk 1 ini digunakan untuk menentukan prioritas sumber risiko mana yang

harus dilakukan tindakan mitigasi risiko. Berikut tabel dari HOR 1.

Tabel 1. HOR 1

A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12 A13 A14 A15 A16 A17 A18 A19 A20 A21 A22 A23 A24 A25 A26 A27 A28 A29 A30 A31 A32 A33

E1 3 9 1 1 1 1 9 6

E2 1 3 3 3 9 3 1 3 3 9 9 3 3 1 3 1 5

E3 1 9 1 3 3 3 3 3 1 1 9 9 1 3 3 1 3 7

E4 1 9 1 3 9 3 3 1 1 9 8

E5 3 3 1 3 1 1 1 5

E6 1 9 1 3 1 3 1 6

E7 1 9 3 3 7

E8 1 3 3 3 3 9 3 3 3 4

E9 1 3 3 9 1 3 9 9 3 1 1 1 3 1 7

E10 3 9 2

E11 9 9 9 4

E12 9 9 9 7

E13 1 9 8

E14 9 9 1 6

E15 1 3 9 9

E16 9 3 3

E17 9 9 5

E18 1 9 1 9 6

E19 1 9 9 8E20 1 1 9 1 8

E21 9 3

E22 1 1 9 6

E23 3 9 9 3 1 5

E24 9 3

E25 9 9 1 1 7

E26 1 9 2

Occureence 7 3 4 6 2 6 9 4 7 7 6 8 6 9 3 7 3 5 7 6 7 2 5 9 6 7 4 2 2 3 3 6 5

ARP 322 435 152 462 144 1272 1305 188 1015 1120 216 1464 1476 1197 54 364 285 260 504 1686 840 234 330 720 432 693 284 414 30 324 372 144 380

Priority 22 14 29 13 30 5 4 28 8 7 27 3 2 6 32 19 23 25 12 1 9 26 20 10 15 11 24 16 33 21 18 30 17

Risk EventRisk Agent

Severity

6

Kemudian ARP di ranking mulai dari nilai yang paling besar. Ranking nilai ARP (Agregate

Risk Potential) ini bertujuan untuk mengetahui risk agent mana yang menjadi prioritas untuk

dilakukan mitigasi berdasarkan dengan Diagram Pareto. Untuk mengetahui risk agent mana

yang dominan untuk dilakukan mitigasi risiko dapat pada Diagram Pareto di gambar 1.

dibawah ini.

Gambar 1. Gambar Diagram Pareto

Dilihat dari hasil Diagram Pareto diatas, maka didapatkan sebanyak 16 risk agent

yang dominan untuk dilakukan tindakan mitigasi risiko. Pemilihan risk agent tersebut

dilakukan berdasarkan prinsip dari diagram pareto yaitu 80:20, yang berarti 80% risk agent

dimulai dari prioritas nilai tertinggi sudah dapat mewakili dari keseluruhan populasi risiko

yang ada.

3.3 Metode House Of Risk 2

Setelah menyelesaikan tahap House Of Risk 1 langkah selanjutnya adalah memasuki tahap

House Of Risk 2. Pada hasil dari Diagram Pareto sebelumnya, telah terpilih sebanyak 16 risk

agent yang perlu dilakukan aksi mitigasi. Tabel 2. adalah tabel risk agent yang terpilih untuk

dilakukan aksi mitigasi risiko.

7

Tabel 2. Risk Agent Yang Terpilih Untuk Mitigasi

Rank Kode Risk Agent ARP

1 A20 Kurangnya tanggung jawab dari rekan bisnis atau orang yang dipercayai 1686

2 A13 Perputaran ekonomi yang melemah 1476

3 A12 Fluktuasi harga besi bekas 1464

4 A7 Barang dari pencari rosok jenisnya campur 1305

5 A6 Terjadinya perputaran ekonomi 1272

6 A14 Jenis besi ada yang tercampur 1197

7 A10 Kurangnya pengetahuan pencari rosok tentang jenis besi bekas 1120

8 A9 Barang bekas dari pencari rosok masih dalam bentuk utuh 1015

9 A21 Bandul timbangan yang digunakan tidak baru 840

10 A24 Permintaan ukuran besi dari perusahaan tidak terlalu panjang 720

11 A26 Managemen keuangan tidak terkendali 693

12 A19 Aktivitas pengelolaan barang mengganggu 504

13 A4 Kurang memperkirakan harga jual 462

14 A2 Kurang ulet dalam mencari barang 435

15 A25 Sudah terlanjur memberi uang, tetapi barang tidak ada 432

16 A28 Terdapat campuran barang jenis lain yang tidak sesuai kriteria 414

Langkah selanjutnya dalam House Of Risk 2 adalah melakukan aksi mitigasi atau

preventive action pada tiap-tiap risk agent tersebut. Aksi mitigasi atau preventive action ini

adalah tujuan utama dalam metode House Of Risk. Dalam penelitian terdapat sebanyak 14

aksi mitigasi. Tabel 3. adalah tabel dari strategi aksi mitigasi atau preventive action yang

dilakukan.

Tabel 3. Preventive Action

Kode Preventive Action

PA1 Mencari rekan bisnis lain yang bisa dipercaya

PA2 Menjual barang ketika harga naik

PA3 Memperkirakan harga jual

PA4 Memilah-milah kembali besi bekas yang jenisnya masih campur

PA5 Memberi pengetahuan tentang jenis-jenis besi bekas

PA6 Memotong kembali besi yang ukurannya terlalu besar

PA7 Menggunakan bandul timbangan yang baru atau beratnya masih normal

PA8 Menjual besi bekas dengan ukuran sesuai yang ditetapkan perusahaan

PA9 Menata ulang manajemen keuangan yang ada

PA10 Melakukan aktifitas pengelolaan barang secara terkendali

PA11 Memperbanyak relasi ke pengepul-pengepul

PA12 Lebih tekun lagi dalam mencari barang bekas

PA13 Menerapkan prinsip ada uang ada barang

PA14 Melakukan pemilahan besi bekas secara teliti

Dalam metode House Of Risk 2 ini, data-data risk agent terpilih dan preventive action

akan digunakan dalam pengolahan data yang dilakukan pada tabel pengolahan data House Of

Risk 2. Langkah pertama dalam pengolahan data House Of Risk 2 ini adalah menentukan

korelasi hubungan antara risk agent dan preventive action. Korelasi hubungan ini tidak

berbeda seperti pada House Of Risk 1, bobot nilai yang diberikan pada korelasi hubungan ini

yaitu 0, 1, 3 dan 9. Langkah selanjutnya adalah memberikan nilai derajat kesulitan (Dk) pada

masing-masing preventive action. Derajat Kesulitan (Dk) ini bertujuan untuk mengetahui

derajat kesulitan dari penerapan aksi mitigasi atau preventive action yang akan dilakukan.

Tabel 4. adalah tabel bobot nilai derajat kesulitan (Dk).

8

Tabel 4. Derajat Kesulitan (Dk)

Skala Degree of Difficulty

Keterangan

3 Strategi mudah diterapkan

4 Strategi agak mudah diterapkan

5 Strategi susah diterapkan

Dari skala dan artinya seperti yang tertera pada Tabel Derajat Kesulitan (Dk), maka

penilaian Derajat Kesulitan (Dk) dilakukan pada strategi aksi mitigasi atau preventive action

untuk mengetahui seberapa besar tingkat kesulitan pada pelaksanaan strategi aksi mitigasi

atau preventive action. Berdasarkan dari tabel Skala Degree of Difficulty maka bobot nilai

yang diberikan pada preventive action adalah 3, 4 dan 5. Tabel 5. adalah tabel penilaian

Derajat Kesulitan pada preventive action.

Tabel 5. Skala Derajat Kesulitan pada Preventive Action

Kode Preventive Action DK

PA1 Mencari rekan bisnis lain yang bisa dipercaya 4

PA2 Menjual barang ketika harga naik 3

PA3 Memperkirakan harga jual 4

PA4 Memilah-milah kembali besi bekas yang jenisnya masih campur 3

PA5 Memberi pengetahuan tentang jenis-jenis besi bekas 4

PA6 Memotong kembali besi yang ukurannya terlalu besar 3

PA7 Menggunakan bandul timbangan yang baru atau beratnya masih normal 3

PA8 Menjual besi bekas dengan ukuran sesuai yang ditetapkan perusahaan 4

PA9 Menata ulang manajemen keuangan yang ada 5

PA10 Melakukan aktifitas pengelolaan barang secara terkendali 5

PA11 Memperbanyak relasi ke pengepul-pengepul 4

PA12 Lebih tekun lagi dalam mencari barang bekas 4

PA13 Menerapkan prinsip ada uang ada barang 4

PA14 Melakukan pemilahan besi bekas secara teliti 3

Langkah berikutnya di metode House Of Risk 2 ini adalah menghitung total

keefektifan atau total effectiveness (TEk). Perhitungan total effectiveness ini dilakukan

dengan perkalian antara nilai korelasi dari agent risk dengan preventive action. Perhitungan

ini totak effectiveness (TEk) ini bertujuan untuk menilai keefektifan dari strategi aksi mitigasi

yang dilakukan.

Berikut ini adalah contoh dari perhitungan total effectiveness.

TE1 = (ARP20.E20;1)+(ARP25.E25;1)

= (1686 x 9)+(432 x 9)

= 19062

9

Berikutnya adalah menghitung keefektifan derajat kesulitan atau effectiveness to

difficulty ratio (ETDk). Perhitungan effectiveness to difficulty ratio (ETDk) dilakukan dengan

pembagian antara nilai total effectiveness (TEk) dengan derajat kesulitan (Dk). Perhitungan

effectiveness to difficulty ratio (ETDk) bertujuan untuk menentukan ranking dari aksi mitigasi

atau preventive action. Berikut ini adalah beberapa contoh perhitungan dari effectiveness to

difficulty ratio (ETDk).

ETD1 = TE1/D1

= 19062/4

= 4765,5

Setelah melakukan perhitungan effectiveness to difficulty ratio (ETDk), kemudian

nilai effectiveness to difficulty ratio (ETDk) di ranking mulai dari skor yang tertinggi. Tabel

6. adalah tabel pengolahan data House Of Risk 2.

Tabel 6. HOR 2

PA1 PA2 PA3 PA4 PA5 PA6 PA7 PA8 PA9 PA10 PA11 PA12 PA13 PA14

A20 9 1 1 1 1686

A13 9 9 1476

A12 9 9 1464

A7 9 9 1 1305

A6 9 9 1272

A14 9 9 3 1 9 1197

A10 3 9 1 3 1120

A9 1 9 1 1015

A21 9 840

A24 1 9 3 1 720

A26 1 9 9 693

A19 9 504

A4 3 9 9 462

A2 9 435

A25 9 9 432

A28 9 3 9 414

Tek 19062 39294 42759 27613 33840 21631 9246 5043 6237 5551 4158 3915 10125 20265

Dk 4 3 4 3 4 3 3 4 5 5 4 4 4 3

ETD 4765,5 13098 10689,75 9204,333 8460 7210,333 3082 1260,75 1247,4 1110,2 1039,5 978,75 2531,25 6755

Rank 7 1 2 3 4 5 8 10 11 12 13 14 9 6

ARPStrategi Penanganan

Risk Agent

Berdasarkan dari pengolahan data pada tabel House Of Risk 2, maka dapat melakukan

prioritas aksi mitigasi risiko atau preventive action mana yang terlebih dahulu harus

dilakukan tindakan. Urutan prioritas tersebut dapat dilihat berdasarkan nilai dari effectiveness

of difficulty ratio (ETDk). Tabel 4. adalah tabel urutan dari strategi pelaksanaan aksi mitigasi

atau preventive action.

10

Tabel 7. Urutan Strategi Mitigasi Risiko

Kode Preventive Action ETD Ranking

PA2 Menjual barang ketika harga naik 13098 1

PA3 Memperkirakan harga jual 10689,8 2

PA4 Memilah-milah kembali besi bekas yang jenisnya masih campur 9204,33 3

PA5 Memberi pengetahuan tentang jenis-jenis besi bekas 8460 4

PA6 Memotong kembali besi yang ukurannya terlalu besar 7210,33 5

PA14 Melakukan pemilahan besi bekas secara teliti 6755 6

PA1 Mencari rekan bisnis lain yang bisa dipercaya 4765,5 7

PA7 Menggunakan bandul timbangan yang baru atau beratnya masih normal 3082 8

PA13 Menerapkan prinsip ada uang ada barang 2531,25 9

PA8 Menjual besi bekas dengan ukuran sesuai yang ditetapkan perusahaan 1260,75 10

PA9 Menata ulang manajemen keuangan yang ada 1247,4 11

PA10 Melakukan aktifitas pengelolaan barang secara terkendali 1110,2 12

PA11 Memperbanyak relasi ke pengepul-pengepul 1039,5 13

PA12 Lebih tekun lagi dalam mencari barang bekas 978,75 14

Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa terdapat sebanyak 14 strategi mitigasi risiko yang

harus dilakukan dalam sistem reverse logistics network barang bekas berjenis besi yang ada

di Kota Surakarta.

4. PENUTUP

Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut.

a. Terdapat 4 pelaku utama atau stakeholder pada sistem reverse logistics network di Kota

Surakarta. Dan stakeholder yang berperan dalam sistem reverse logistics tersebut yaitu

Pencari Rosok, Lapak Kecil, Lapak Besar dan Pabrik atau Industri Pengolahan Logam.

b. Reverse Logistics Network dari barang bekas besi terbagi menjadi 4 bagian. Bagian

tersebut ditetapkan berdasarkan Lapak Besar yang ada di Kota Surakarta. Lapak Besar

tersebut yaitu CV Subur Jaya, UD Gandhos Abadi, UD Salahudin Logam dan Rosok Pak

Pamin Pasar Besi Tua.

c. Dari hasil identifikasi risiko yang dilakukan pada sistem reverse logistics network

tersebut, ditemukan terdapat sebanyak 26 risk event dan juga terdapat 33 risk agent yang

ditemukan dalam sistem tersebut.

d. Dari hasil analisis risiko yang telah dilakukan dengan menggunakan metode House Of

Risk, maka telah didapatkan sebanyak 14 strategi aksi mitigasi risiko yang harus

dilakukan untuk menanggulangi risiko-risiko yang muncul dalam sistem reverse logistics

network tersebut. Dan prioritas yang paling banyak harus dilakukan mitigasi adalah pada

lapak besar.

11

DAFTAR PUSTAKA

Chopra, S dan Meindl, P. (2004). “Supply Chain Management”. New Jersey: Pearson

Education.

Damanhuri, E. dan Padmi, T. (2010). “Pengelolaan Sampah”. Diklat Kuliah TL-3104.

Dyckhoff, R. Lackes, & J. Reese. (2004). “Networks in reverse logistics”. Supply chain

management and reverse logistics”. Berlin: Springer.

Fitrianti. (2015). “Administrasi Pengepul Barang Bekas Berbasis Komputer”.

Yogyakarta: UniversitasMercu Buana.

Geraldine dan I Nyoman Pujawan. (2009). ”A Model For Proactive Supply Chain Risk

Management”. Bussiness Process Management Journal. 15, 953-967

Hanafi, Mahmud M. (2006). “Manajemen Risiko”. Yogyakarta: Sekolah Tinggi Ilmu

Manajemen YKPN.

Holton, G.A. (2004). “Defining Risk”. Financial Analysis Journal 60.

Indarjit, Richardus, E & Pranoto, J.( 2002). “Konsep Manajemen Supply Chain”. Jakarta:

PT Gramedia Widiasarana Indonesia.

Iskandar, A. (2006). “Daur Ulang Sampah”. Jakarta: Azka Mulia Media.

Kurniaty, Rifany, D. dan Rizal, M. (2011). “Pemanfaatan Hasil Pengelolaan Sampah

Sebagai Alternatif Bahan Bangunan Konstruksi”. Jurnal SMRTek, 9(1), 47-60.

Nilawati, Sativa, E. (2010). “Menyulap Sampah Jadi Kerajinan Cantik”. Jakarta: Nobel

Edumedia.

Russell R.S, Taylor B.W. (2000). “Operation Management: Multimedia Version”. New

Jersey: The Prentice Hall Inc.

Tibben-Lembke, R.S. (1999) “The impact of reverse logistics on the total cost of

ownership”. Journal of Marketing: Theory and Practice.

Turban, Wiley, J dan Sons. (2004). “Information technology for management 4th

edition”. Inc.

Yanti, T. (2012). “Daur ulang sulap sampah menjadi barang bermanfaat”. Jakarta:

Demedia.

Yuliarti, N. (2010). “Dari Sampah Jadi Berkah”. Yogyakarta: ANDI.