MENGELOLA RISIKO DI SUPPLY CHAIN: SEBUAH KERANGKA SUPPLY CHAIN RISIKO MITIGASI KEPUTUSAN-KEPUTUSAN

Judul	MANAGING RISK IN SUPPLY CHAIN: A FRAMEWORK FOR SUPPLY CHAIN RISK MITIGATION DECISION-MAKING
Jurnal	Teknik Industri
Website	http://personal.its.ac.id/publikasi.php?idJurnal=j01&dep=16
Volume&Halaman	6th International Conference on Operations and Supply Chain Management, Bali, 2014
Tahun	2014
Penulis	Anggriani Profita ,Iwan Vanany ,Nurhadi Siswanto
Reviewer	Rizki Mardiwan
Tanggal  Reviewer	29 Desember 2017

A.   Latar Belakang

          Tantangan yang dihadapi oleh manajemen rantai pasokan saat ini adalah bagaimana memenuhi peningkatan harapan pelanggan, pada biaya produksi terkendali tanpa (Jain, et al, 2010). mengorbankan kualitas atau kepuasan pelanggan (Shukla, et al., 2011). Outsourcing, kemitraan global, dan praktik ramping beberapa praktik yang telah diadopsi secara luas untuk meningkatkan efisiensi rantai pasokan. Di sisi lain, pelaksanaan praktek-praktek tersebut secara bersamaan dapat meningkatkan kerentanan rantai pasokan terhadap ketidakpastian pasar, ketergantungan pada pemasok, dan risiko (Singhal, et al., 2011).

           Risiko cenderung memiliki dampak negatif pada kinerja, profitabilitas, pendapatan, penjualan, struktur biaya, aset, dan persediaan. Risiko yang terjadi dalam rantai pasokan serius dapat mengganggu kinerja supply chain secara keseluruhan dan tingkat kepuasan dari perusahaan hilir dan konsumen akhir (Carvalho, et al, 2012;. Zegordi dan Davarzani, 2012). Oleh karena itu, seperti yang ditunjukkan oleh Henke (2009), manajemen risiko proaktif akan menjadi keunggulan kompetitif bagi rantai pasokan di masa depan. Manajemen risiko adalah proses penting dan memegang peran penting dalam keberhasilan manajemen rantai pasokan (Han dan Chen, 2007; Lavastre, et al, 2012.).

           Tujuan dari manajemen risiko rantai suplai adalah untuk mengembangkan pendekatan untuk mengidentifikasi, menilai, menganalisis, dan menangani daerah yang rentan dan berisiko dalam rantai pasokan (Trkman dan McCormack, 2009)

B.   Metode Penelitian

         Sejumlah penelitian sebelumnya telah dilakukan yang bertujuan untuk menyajikan model untuk analisis risiko dan mitigasi. Pujawan dan Geraldin (2009) memperkenalkan model manajemen risiko rantai proaktif pasokan disebut House of Risk (HOR). HOR adalah model proaktif yang ditujukan untuk membuat langkah-langkah pencegahan terhadap agen risiko yang dihadapi oleh rantai pasokan. Model ini dimodifikasi dari Kegagalan Mode dan Analisis Efek (FMEA) dan House of Quality (HOQ). FMEA berperan untuk mengukur risiko dan HOQ digunakan untuk memprioritaskan agen risiko yang harus ditangani pertama dan memilih langkah yang paling efektif untuk mengurangi potensi risiko yang ditimbulkan oleh agen risiko.

       Simulasi juga telah digunakan untuk menilai dan risiko model dalam rantai pasokan. Tuncel dan Alpan (2010) disajikan metodologi untuk model dan menganalisis risiko dalam jaringan rantai pasokan. Metodologi ini menggabungkan kejadian diskrit simulasi berbasis Petri Nets dan FMECA. Petri Nets digunakan untuk mengevaluasi kinerja dan mengelola risiko dalam jaringan rantai pasokan. Risiko dalam jaringan rantai pasokan diidentifikasi dan dinilai dalam FMECA. FMECA juga digunakan untuk memprioritaskan risiko yang memerlukan pertimbangan strategi mitigasi. Metodologi terbukti sebagai instrumen yang berguna dalam mengelola risiko dalam rantai pasokan. Namun, itu tidak mampu untuk membantu pengambil keputusan dalam memilih mitigasi risiko yang sesuai di bawah kondisi operasional khusus dari setiap sistem. Penulis menyarankan bahwa penelitian masa depan harus mengembangkan prosedur untuk menentukan strategi mitigasi sehingga pengambil keputusan dapat melakukan evaluasi di bawah kondisi operasi mereka sendiri.

     Vilko dan Hallikas (2012) melakukan penelitian untuk menyajikan penilaian risiko dalam rantai pasokan multimodal. Mereka memeriksa rantai pasokan produk perikanan di Teluk Finlandia karena peran yang sangat penting dalam hal pasokan kontinuitas komoditas perikanan di Finlandia. Identifikasi risiko dilakukan secara kualitatif melalui wawancara dengan para pemangku kepentingan dalam rantai pasokan. Penulis menggunakan Monte Carlo untuk menilai efek dari kejadian risiko terhadap waktu tunda.

C.   Hasil dan Pembahasan

  Menguji kerangka yang diusulkan untuk perusahaan semen terbesar di Indonesia. Perusahaan ini memiliki tiga anak perusahaan sehingga perusahaan mampu memasok kebutuhan semen di seluruh negeri. Kapasitas agregat terpasang dari tiga anak perusahaan adalah 29 juta ton per tahun. Didukung oleh ribuan distributor, sub distributor, dan pengecer, perusahaan memperoleh sekitar 42% dari pangsa pasar domestik. Sebagian besar informasi yang disajikan dalam studi kasus ini telah didasarkan pada laporan perusahaan, wawancara mendalam, brainstorming, dan kuesioner kepada biro dan departemen terkait.

4.1 Tahap 1 Identifikasi

   Risiko kejadian risiko diidentifikasi berdasarkan pemecahan proses bisnis rantai pasokan, yaitu sumber, membuat, dan memberikan proses. Perusahaan telah mendokumentasikan peristiwa risiko ke dalam laporan penilaian risiko tahunan yang dikategorikan berdasarkan departemen dan biro dalam perusahaan. Kami diurutkan peristiwa risiko ini menjadi sumber, membuat, dan memberikan klasifikasi. Secara keseluruhan, kami memperoleh 56 kejadian risiko yang diklasifikasikan sebagai 18 risiko sumber, 17 membuat risiko, dan 21 memberikan risiko.

4.2 Tahap 2 Analisis Risiko dan Evaluasi

    Melakukan penilaian terhadap tingkat kejadian (O) dari kejadian risiko dan indeks keparahan (S) dampak risiko. Berdasarkan hasil penilaian, RPN dapat dihitung dengan mengalikan S dan O. RPN digunakan sebagai dasar untuk menentukan kejadian risiko itu harus ditangani pertama

D.   Kesimpulan

       Melakukan pengembangan kerangka yang diusulkan untuk pengambilan keputusan strategi mitigasi risiko rantai pasokan melalui integrasi metode FMECA dan sistem simulasi dinamis. Kami telah mengidentifikasi, menganalisis, dan dievaluasi kejadian risiko untuk menentukan peristiwa penting harus diberikan prioritas tindakan mitigasinya. Simulasi sistem dinamis digunakan untuk memodelkan dan mensimulasikan kejadian risiko kritis dalam sistem yang ada untuk menyelidiki frekuensi terjadinya risiko dan risiko dampak. Selain itu, kami mensimulasikan efektivitas alternatif mitigasi dalam mengurangi kejadian risiko untuk ambang ditoleransi. Alternatif mitigasi yang dipilih adalah yang terbaik pilihan relatif terhadap variabel respon tertentu.

  Keunggulan kerangka yang diusulkan kami terletak pada kemampuannya untuk merancang dan menentukan parameter simulasi tepat. Melalui kerangka yang diusulkan, pembuat keputusan dapat dengan mudah menganalisis dampak dari strategi mitigasi terhadap kejadian risiko, dalam hal frekuensi terjadinya risiko dan dampak risiko. Selain itu, analisis sensitivitas dapat juga dilakukan terhadap alternatif mitigasi risiko untuk memperkirakan batas di mana alternatif masih layak dan efektif untuk dilaksanakan.