Kind: captions
Language: id
ya Assalamualaikum warahmatullahi
wabarakatuh saya ucapkan selamat datang
kepada Bapak Ibu semua yang telah
bergabung Dinar kita pada hari ini yaitu
webinar mengenai metode dukungan
analisis resiko sebelum memulai acaranya
sebaiknya kita
buka dengan membaca doa menurut agama
dan kepercayaan masing-masing Berdoa
dimulai
Ya berdoa dicukupkan selanjutnya kita
akan buka webinar kita pada hari ini
dengan menyanyikan lagu Indonesia Raya
[Musik]
[Tepuk tangan]
[Musik]
[Tepuk tangan]
[Musik]
sebelumnya mungkin saya akan
memperkenalkan diri dulu nama saya Silvi
ini saya akan menemani Bapak Ibu
sekalian di webinar mengenai perhitungan
analisis resiko Kamis 2 Februari 2023
dari pukul 10 hingga pukul 12 siang
nanti
Oke karena di sini sudah
bergabung di zoom meeting ini sudah ada
376 orang Mungkin saya akan menyapa dulu
bapak ibu semua yang sudah hadir di sini
Mungkin saya akan berkenalan dengan
bapak sahirman
Halo Pak
Selamat pagi Pak Pagi Assalamualaikum
Waalaikumsalam Pak Bagaimana Pak
kabarnya pagi hari ini
dari Bangka Belitung dari Bangka
Belitung
Selamat datang ya Pak di webinar kita
apa Bapak Sebelumnya sudah pernah
mengikuti webinar Pak Eko
Iya Ini pertama kalinya Ya berarti ya
Pak Makasih ya Iya Pak Selamat bergabung
dan salam untuk teman-teman di Bangka
Belitung lainnya ya Pak main ke Bangka
Belitung nanti
Oke terima kasih Pak Semoga sehat selalu
ya Pak Amin
mungkin selanjutnya di sini ada Ibu eni
Selamat pagi Bu selamat pagi
Alhamdulillah baik Semoga sehat selalu
mengikuti webinar dari 2022
karena
yang disampaikan itu benar-benar
menunjang gitu ya mbak ya untuk kegiatan
dan pengetahuannya secara penyampaiannya
pun juga cepat kita serap kayak gitu ya
Jadi kalau hari Kamis pasti meluangkan
waktu untuk belajar untuk upgrade untuk
keilmuan jadi seperti kuliah online jadi
ini
Terima kasih ibu semoga sehat selalu ya
Bu Amin Amin
selanjutnya mungkin Ibu keliana
Selamat pagi ibu
Selamat pagi Bu
dari
Kabupaten Bangka Barat
Iya Selamat pagi ibu
ya selamat pagi
baik kami dari Bangkok barat saya akan
Kabupaten Bangka Barat yang hadir juga
[Musik]
Iya ada tiga orang yang bakalan hadir
atau ini mungkin pertama kalinya
kendala ini ya
Oke selanjutnya ini saya ingin
berkenalan dengan Pak Gunawan Oh ini
juga dari Bangka Belitung
Assalamualaikum Ibu Waalaikumsalam
Bagaimana kabarnya
sama dengan Pak Herman kemudian tadi ada
dari Bangka Barat sama-sama di Provinsi
Kepulauan Bangka Belitung jadi banyak Bu
penggemar tentang webinar ini karena
sangat bermanfaat khususnya dalam
lingkungan kan kelihatannya itu banyak
apalagi Bu yang kita nyambung
Iya berarti rombongan ya Pak ini dari
Bangka Tengah
iya pak Semoga sehat selalu ya Pak Salam
untuk teman-teman yang ada di Bangka
Belitung semuanya
[Musik]
Hari ini
mendung gerimis tadi pagi
Oke semoga sehat selalu ya Bu Apakah ini
pertama kali juga atau sebelumnya
sebelumnya saya sudah pernah ikut
pelatihan di Eco edu perlindungan emisi
gas rumah kaca
[Musik]
dari perkenalan tadi Mungkin ada
beberapa juga yang baru pertama kali
saya yakin di sini ada
baru yang baru pertama kali mengikuti
webinar Oleh karena itu mungkin saya
akan perkenalkan sedikit mengenai Eko
ini merupakan bagian dari proyek
pelatihan di strategis yang merupakan
platform pelatihan bersertifikat yang
berfokus pada pelatihan lingkungan hidup
pelatihan yang diselenggarakan ini untuk
meningkatkan kinerja dan kualitas sumber
daya manusia baik secara individu maupun
instansi jasa pelayanan di Eco itu juga
terbuka untuk perusahaan pemerintah
perorangan pemerhati lingkungan dan
pihak lain yang ingin meningkatkan
kompetensi di bidang lingkungan
pelatihan kami juga diselenggarakan
secara online ataupun offline
Nah berikut ada 4 kelompok pelatihan di
kami yang pertama itu ada penyusunan
dokumen yang berupa dokumen klhs dan
dokumen rpph lalu selanjutnya ada
pelatihan AMDAL ada dasar-dasar AMDAL
pelatihan untuk pertek air limbah pertek
emisi udara dan limbah B3 lalu
selanjutnya ada sistem informasi
geografis yaitu ada Sig daftar dan Sig
lanjutan dengan remote
yaitu ada perhitungan emisi grk atau gas
rumah kaca lalu selanjutnya ada
pemodelan kualitas air sungai dengan
ada pemodelan dispersi udara Lalu ada
sistem dinamik
ya Berikut saya informasikan untuk
jadwal pelatihan hingga bulan Juni nanti
tahun 2023 dan di bulan maret kami akan
membuka untuk pelatihan offline bagi
Bapak Ibu yang berminat untuk mengikuti
pelatihan offline Silahkan hubungi
Dan ini juga saya informasikan 3
pelatihan terdekat yang akan kami
selenggarakan yaitu di bulan Februari
ada pelatihan dasar-dasar AMDAL lalu
selanjutnya ada pelatihan pemodelan
dispersi udara airmon kayak lain dan
high speed lalu selanjutnya ada
pelatihan penunjang Dokumen Amdal dan
slo persetujuan teknis untuk air limbah
Nah itu saja mungkin perkenalan awal
dengan Eko Edo bagi Bapak Ibu sekalian
yang ingin lebih lanjut mengetahui
informasi tentang pelatihan kami bisa
mengunjungi di
www.id nah saya balik lagi yang membahas
mengenai webinar kita pada hari ini
tentang metode perhitungan analisis
resiko nah tentunya ketika kita ingin
mengambil suatu keputusan selalu
dibarengi dengan resiko Namun kita bisa
memprioritaskan nih kira-kira Yang mana
yang bisa diambil atau yang mana yang
lebih menguntungkan dan lain sebagainya
itu dengan metode perhitungan analisis
resiko Nah karena pemateri kita pada
hari ini sudah bergabung di
tengah-tengah kita ada Pak Asep Sofyan
Selamat pagi Pak Selamat pagi
Oke untuk mempersingkat waktu karena
saya yakin Bapak Ibu sekalian juga sudah
tidak sabar ingin mendengarkan
pematerian jadi saya persilahkan dan
bagi Bapak Ibu yang ingin bertanya
mungkin di tengah-tengah nanti
penjelasan silahkan untuk
mengetik pertanyaannya melalui link
slide yang kami berikan di kolom
komentar
bismillahirrahmanirrahim assalamualaikum
warahmatullahi wabarakatuh Bapak Ibu
yang saya hormati Tadi saya sudah ikut
ya apa perkenalan ada yang baru
bergabung ada yang sudah beberapa kali
bahkan ada alumni pelatihan juga senang
sekali bisa bertemu kembali Bapak Ibu
semuanya di sini Semoga kita semuanya
dalam keadaan sehat dan kondisi yang
terbaik Saya akan ya mohon izin untuk
menyampaikan
paparan ya Bapak Ibu untuk
PowerPoint nanti akan
diupload oleh panitia
baik
di sini kita akan mulai dengan definisi
jadi
analisis risiko adalah proses evaluasi
potensi risiko yang mungkin muncul dalam
suatu situasi atau keadaan
Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa
kegiatan atau situasi berjalan dengan
aman dan efisien jadi dalam setiap
kegiatan situasi tentu ada hal-hal yang
tidak kita inginkan yang kita sebut
sebagai risiko nah tujuan dari
oke
tujuan dari
[Musik]
sebentar ya Bapak Ibu
saya coba ini dulu
[Musik]
oke Ya mudah-mudahan ini nanti saya bisa
ini ya
baik kita akan lanjutkan
Nah Bapak Ibu yang saya hormati
Kalau lihat dari ilustrasi ini ya selama
2 jam ke depan kita akan mencoba untuk
mengukur
resiko dengan berbagai metode nah
yang pertama kita akan lihat gambaran
besarnya juga gambaran besarnya
sejauh mana atau bagaimana kita mengukur
analisis risiko ini di sini ada sebuah
formulasi ya yang disampaikan oleh defra
lembaga dari Inggris
jadi di sini ada empat tahap yang
pertama adalah
memformulasikan masalah ya jadi itu
adalah langkah yang pertama
di sana kita bagaimana kita menentukan
sumber ya sumber kemudian menentukan
konsep model menentukan prioritas dan
merupakan menentukan perencanaan
Kemudian yang kedua adalah bagaimana
kita menilai risiko di sini kita
buat ya Mulai dari mengidentifikasi
bahaya
konsekuensi
probabilitas dan juga uncertainty
kemudian yang ketiga adalah menentukan
opsi atau pilihan ya untuk pencegahan
atau mitigasi risiko dan yang keempat
adalah bagaimana kita mengatasi resiko
dengan melakukan mitigasi
pelaporan monitoring dan juga mengurangi
ketidakpastian
Nah itu adalah kerangka besarnya ya Nah
kita akan bahas satu persatu mulai dari
Bagaimana cara
memformulasikan masalah
jadi untuk memformulasikan masalah di
sini ada empat langkah ya pertama adalah
kita membuat kerangka dari masalah itu
risiko ini berasal dari mana
kemudian mengenai apa ya artinya target
yang akan terkena oleh risiko ini apa
kemudian di mana dan bagaimana Biasanya
kita gunakan kata-kata 5W + H ya
jadi 5W ini word when where why
kemudian h nya adalah How ya Jadi kita
coba buat 5W + h
untuk
misalnya banjir ya Nah banjir misalnya
risiko banjir di sini
misalnya kita ingin
[Musik]
misalnya kita ingin
[Musik]
mengetahui atau menghitung risiko banjir
yang akan terjadi di daerah kita Nah
jadi langkah pertama adalah kita membuat
5W + H tadi ya
contoh misalnya W yang pertama watt ya
What itu apa banjir
banjir yang dimaksud oleh kita ini
banjir yang bagaimana
apakah banjir yang besar
atau
jalan-jalan tergenang juga kita
kategorikan sebagai banjir
Apakah banjir yang
terjadi di tempat kita saja atau juga
termasuk banjir kiriman misalnya nah ini
harus jelas jadi langkah pertama ketika
kita ingin menganalisis risiko kita
harus mendefinisikan
risiko yang ingin kita analisis ini
seperti apa demikian juga selain watt
nah ini Kapan kejadiannya jadi risiko
yang ingin kita lihat ini apakah dalam
satu tahun terakhir dalam 5 tahun
terakhir ya untuk data analisisnya
demikian juga
prediksinya Apakah hanya hari ini saja
atau satu tahun ke depan atau 5 tahun ke
depan ya
kemudian tadi ya dari where ya Di mana
lokasinya termasuk juga Why penyebab
dari banjir yang sudah kita definisikan
kemudian How ya bagaimana proses banjir
ini terjadi di tempat kita jadi Langkah
pertama dalam analisis risiko adalah
kita membuat sebuah list 5W + H dari
topik yang akan kita teliti
Nah yang kedua adalah kita mendevelop
model konsep ya nah jadi model konsep
ini salah satunya adalah SPR
model konsep ini banyak ya Nah ada SPR
ada dpsis kita mulai dulu dari SPR SPR
kita membuat tabel yang isinya ada
source
pathway dan reseptor ya dalam bahasa
Indonesia sumber jalur dan penerima
Nah jadi misalnya kita ingin mengetahui
topiknya adalah di sini contohnya
tentang benzen ya
nah sumbernya ada dalam tangki di bawah
tanah
bisa ada licin ya kebocoran atau bisa
juga dia masuk ke dalam air tanah
penerimanya tentunya air tanah dan juga
sumber air yang dikonsumsi oleh
masyarakat kemudian Apakah ini saling
terkait ya
nah jadi setelah kita mendefinisikan
What when where why how tadi kita mulai
membagi tiga ya kita bagi 3 mana sumber
mana pathway mana reseptor Jadi kalau
misalnya
banjir ya sebagai sebuah azab sebagai
sebuah bahaya nah sumbernya ini contoh
sumbernya adalah banjir kiriman ya tentu
sumber banjir ini banyak bisa jadi
karena curah hujan tinggi bisa jadi
karena banjir kiriman bisa jadi karena
ada
kerusakan saluran Ya tentu sumbernya
banyak sumber artinya penyebab banjir
itu terjadi
tentu contoh misalnya kita bagi ya ini
sebagai contoh saja satu adalah banjir
karena curah hujan tinggi yang kedua
karena ada banjir kiriman tentu
pathwaynya berbeda Ya kalau karena hujan
tinggi misalnya
kebetulan daerah yang tinggi itu di
daerah barat ya nah maka
banjir yang
karena ada curah hujan di pegunungan
sebelah barat
ke arah kita
kalau banjir kiriman contohnya misalnya
bukan dari barat dari Selatan
ya berarti dia arahnya dari selatan Nah
jadi dengan berbeda sumber ini pt-nya
juga sudah berbeda
nanti yang menerima juga beda ya
Misalnya dari kalau banjir karena curah
hujan tinggi itu ada di kecamatan a
kalau banjir kiriman itu ada Kecamatan a
b c d 4 Kecamatan misalnya ya yang
seakan terendam ini contoh artinya
reseptornya juga berbeda Nah jadi di
sini
SPR ini kelanjutan dari tadi ya Nah
mungkin ketika kita mendefinisikan
Where who ini masih belum terlalu jelas
maka kita lanjutkan dengan tahap kedua
yaitu kita
menentukan model konsep ya Nah dengan
bantuan SPR tadi sudah kita Contohkan
kalau misalnya tujuan dari analisis
risiko ini bukan hanya menganalisis tapi
bertujuan untuk
melakukan
kebijakan maka kita bisa kembangkan
dengan metode dpsdr yang barangkali
Bapak Ibu sudah familiar ya
Nah jadi DPS Ir di sini kalau tadi kan
sumber ya
sumber
pathway dan reseptor
sekarang kita bagi menjadi driver
ya
pressure state impact dan respon jadi
ini disebut
dpsir d nya dari kata driver ya
PS Ir jadi dari kata ini ya dpcr dari
kata-kata driver state impact dan respon
Nah di sini ada driver atau Driving
Force ya ini adalah kegiatan yang
dilakukan oleh manusia
ya Nah nanti tekanannya terhadap
lingkungan seperti apa
kondisi lingkungan saat ini bagaimana
dampaknya Bagaimana dan di sini adalah
mitigasi ya atau respon dari kita
Apa bedanya
SPR tadi dengan
dpsir ya Nah kalau SPR tadi kan ingin
melihat hubungan
alur antara sumber sampai nyampai
penerima itu seperti apa Nah kalau dpsir
di sini ada komponen respon
jadi ada komponen kebijakan yang akan
kita berikan dari setiap alur karena
alurnya kan pasti seperti ini ya nah
alurnya sudah jelas
alurnya itu dari sumber
ya pathway ya pathwaynya ini
nah tambahannya ada respon Jadi kalau
SPR itu source
reseptor ya reseptornya Impact
Nah sekarang kita tambah lagi satu yaitu
respon
jadi ini adalah pengembangan dari SPR
kalau memang kita ingin
produk akhirnya ini suatu kebijakan
nah
bedanya dari SPR kalau SPR tadi source
pathway reseptor hubungannya sangat
linier ya Nah hubungannya sangat linier
satu sumber privenya Bagaimana
reseptornya bagaimana
nah kemudian
kalau DPS
itu adalah
ya kalau kita lihat
[Musik]
oke
jadi kita ingin melihat Apa perbedaan
antara SPR dengan DPS Ir Nah kalau SPR
itu tadi linier Ya nah tapi kalau DPS Ir
kita lihat ya bagaimana dari pressure ke
step ke Impact
ini juga ada hubungan-hubungan yang
timbal balik begitu
nah
ini juga
bisa dipakai untuk mendefinisikan
kebijakan yaitu respon
kadang-kadang kita bingung ya di dalam
menentukan respon Nah dengan DPS Ir ini
kita bisa buat
tool sebagai menentukan alternatif
kebijakan misalnya
respon terhadap kegiatan tentu
mengurangi kegiatan misalnya respon
terhadap pressure misalnya melindungi
air ya karena pressurenya ini terlalu
besar kepada Sungai misalnya ya kalau
untuk pencemaran Sungai Nah kita
bagaimana melindungi Sungai ya Misalnya
dibuat baper area atau apa juga respon
bisa juga kepada state ya Nah step ini
adalah kondisi biasanya
indeks kualitas air ya ataupun indeks
pencemar nah kadang-kadang
Indeks ini tidak tersedia makanya
apa rekomendasi kita misalnya
memperbanyak pemantauan
memperbanyak analisis begitu ya Nah
demikian juga untuk dampak yang terjadi
kita bisa lakukan banyak
rekomendasi baik itu dampak terhadap
dampak jangka pendek maupun yang panjang
kita akan kembali ke sini ya Nah kita
akan kembali ke sini bahwa
model konsep ini ada dua pertama adalah
SPR kemudian
kalau misalnya kita hanya ingin melihat
hubungan fisik antara sumber pathway
reseptor ya kita tidak perlu sampai
dpsis tapi kalau target akhirnya kita
ingin membuat
kebijakan kita bisa
melanjutkan sampai DPS
Nah setelah kita buat konsep model
langkah selanjutnya adalah kita
merencanakan untuk melakukan
risiko apa analisis resiko ya Nah jadi
di dalam membuat perencanaan ini
Oke ini ada tambahan ya sebelum ke
perencanaan
selain SPR DPS Ir juga ada PSM yaitu
konseptual side model jadi untuk
beberapa problem fisik itu tidak cukup
hanya tabel ya
kita perlu peta perlu ilustrasi ya
Misalnya di sini bagaimana
suatu misalnya dari TPA ya TPA ini akan
mengalir licinnya ke laut misalnya
atau ke ini air tanah sebetulnya ini
maksudnya air tanah ya ke air tanah Nah
di sini digambarkan
ada panah-panah di sini ya nah jadi
selain tadi
5w+h dan juga alurnya kita pahami kita
harus mencoba untuk membuat ilustrasi
membuat ilustrasi baik itu gambar skema
maupun contoh di sini ada
ilustrasi
peta begitu ya Nah agar
jalur yang
terjadi itu semuanya paham karena bisa
jadi di dalam menentukan analisis risiko
kita tidak bekerja sendirian
tapi kita bekerja sebagai tim ya Dan
kita perlu menyampaikan
kondisi kepada
rekan-rekan kerja kita Nah di sinilah
kita perlu melengkapi dengan CSM atau
konseptual side model
baik jadi tadi kita sudah sampai ke sini
ya nah sudah sampai ke sini ada beberapa
model konsep ada
cek apa tadi SPR DPS Ir dan CSM yang
biasa digunakan tentunya masih ada yang
lain Silahkan nanti Bapak Ibu kembangkan
Nah sekarang kita masuk ke langkah
berikutnya yaitu merencanakan
Nah di sini kita akan masuk nah di dalam
merencanakan perencanaan ini
seringkali dilewat ya Oleh kita sebagai
orang yang menghitung analisis risiko
tetapi sebetulnya ini sangat penting
Karena bagaimanapun kita dibatasi oleh
waktu ya nah jadi ada batasan waktu ada
batasan ruang lingkup ada batasan
regulasi kebutuhan data dan juga
bagaimana nanti merencanakan dengan
pemangku kepentingan Nah jadi ketika
kita ingin
menganalisis suatu resiko
batasan-batasan ini perlu kita
analisis juga ya kita perlu tetapkan
jadi misalnya waktunya hanya diberi
waktu 1 bulan sampai ada solusi kemudian
yang bekerjanya Hanya dua orang kita
dengan rekan kita
jadi
batasan-batasan itu
perlu kita tentukan untuk nanti
menentukan langkah berikutnya ya langkah
berikutnya
kemudian nanti kita lakukan screening
jadi
terutama untuk ruang lingkup ya Nah
ruang lingkup ini kan sangat dibatasi
misalnya oleh waktu kalau Waktunya
pendek ya mungkin kita melakukan
screening atau penapisan ya jangan
sampai terlalu luas misalnya
jadi kita
tahu misalnya risiko ini contoh ya
di sini ada list bahan kimia yang
beracun nah tentu kalau kita ingin
menghitung
risiko semua bahan kimia beracun saya
kita kerja di sebuah Kabupaten
judul
kajiannya analisis risiko
D3 di Kabupaten A
itu tentu sangat luas ya nah jadi kita
lakukan filter atau penapisan tadi ya
filter satu misalnya yang sangat
berdampak serius
kemudian filter 2 selain berdampak
serius juga bisa merusak ya filter 3
selain berdampak serius bisa merusak
juga konsentrasinya besar ya ada di
lapangan Nah jadi dengan filter-filter
ini nanti mungkin kita memprioritaskan
ya bukan berarti dampak B3 itu tidak
penting semuanya
semuanya penting tapi karena ada
Keterbatasan waktu kita coba filtering
kita coba ya kita coba tapi
dengan beberapa penapisan nah
penapisannya tentu bebas ya Bapak Ibu
mau mau menggunakan penapisan Seperti
apa kalau Contohkan di sini
apa dampaknya serius atau tidak begitu
ya kemudian dia
merusak tidak begitu ya
kemudian jumlahnya banyak tidak jadi
kita bisa melakukan filtering filtering
seperti itu
kemudian Nah tadi sudah ya kita sudah
mungkin saya ulang lagi boleh di sini
jadi kita sudah
mendefinisikan risiko yang ingin kita
kaji dengan detail dengan 5W +h kita
juga sudah Buat tabel SPR atau diagram
DPS Ir atau tadi CSM ya konseptual side
model itu sudah kita buat kemudian juga
kita sudah menetapkan batasan-batasan
melakukan filtering ya Nah sekarang kita
mulai menganalisis jadi tahap 2 adalah
menilai risiko jadi menilai resiko ini
diawali dengan tadi sudah ya
mengidentifikasi bahaya kemudian kita
ingin menilai konsekuensi potensial
jadi setelah kita identifikasi bahaya
nah konsekuensinya Seperti apa kemudian
peluangnya Bagaimana kemudian
karakteristiknya dan ketidakpastiannya
bagaimana
Jadi kita ingin menentukan lebih detil
lagi Ya risiko yang sudah kita
definisikan itu nah
penilaiannya tentu bisa kualitatif bisa
kuantitatif ya Nah tergantung tadi
kepada
setting
perencanaan Jadi kalau
perencanaannya hanya satu bulan
mungkin kita tidak berani menggunakan
metode kuantitatif ya
misalnya pengalaman kita kalau
menghitung secara kuantitatif minimal 3
bulan
karena diberi satu bulan maka kita tidak
pilih metode yang kuantitatif jadi kita
pilih yang kualitatif Nah jadi pemilihan
metode ini sangat tergantung kepada tadi
planning ya kepada perencanaan jadi
itu alasan mengapa tadi yang perencanaan
itu harus kita buat misalnya waktu biaya
ruang lingkup tim yang bekerja kemudian
juga stakeholder yang akan dilibatkan
dan berbagai hal lainnya itu nanti akan
menentukan metode apa yang akan yang
akan kita pilih di dalam menilai risiko
tentu disini ada kekurangan dan
kelebihan ya kalau metodenya kualitatif
cepat tapi mungkin akurasinya kurang
kalau misalnya kuantitatif Mungkin dia
lebih akurat Tapi waktu pengerjaannya
lebih lama kemudian
ada dua jenis arah dari penilaian risiko
yang pertama adalah melihat
Suatu kondisi
ya Suatu kondisi akan
berjalan seperti apa ya Nah jadi di sini
kalau kita ingin melihat kondisi akan
seperti apa jadi misalnya Wah sekarang
Mulai hujan
kira-kira apa yang akan terjadi
itu adalah
penilaian kondisi yang kedua
penilaian kesalahan jadi
risiko ini bisa kita bagi dua ya
jadi risiko ingin melihat kondisi atau
ingin
menghitung kesalahan jadi contoh
menghitung kesalahan misalnya Kegagalan
proses ya kita punya
sebuah mesin misalnya ya kemudian mesin
ini kadang-kadang berjalan baik
kadang-kadang berjalan Rusak begitu nah
karena kita sedang dapat orderan yang
besar ya dan harus
selesai dalam waktu satu bulan misalnya
dan alat kita ini sering rusak
maka kita melakukan analisis risiko
kira-kira berapa kemungkinan alat ini
akan rusak Nah jadi Memang agak beda ya
analisis risiko untuk menentukan
kesalahan dengan analisis risiko tadi
menentukan kondisi
Jadi kalau kondisi tadi
nya melebar gitu ya ada satu kondisi
sekarang kira-kira
kemungkinannya itu bagaimana nah melebar
ya Nah kalau yang
menentukan kesalahan itu menyempit jadi
targetnya kita sudah tahu
Berapa besar peluang mesin ini misalnya
kita mesin percetakan ya kita dapat
orderan mencetak
buku harus selesai satu bulan ini
padahal mesin pencetakan kita sering
rusak Nah pertanyaan dalam analisis
risikonya Berapa besar kemungkinan alat
ini rusak
dan berapa persen kemungkinan alat ini
tidak rusak
sehingga proyek bisa kita selesaikan
dalam waktu 1 bulan Jadi itu menyempit
dalam artian dia memang
targetnya sudah jelas ya yaitu ingin
menentukan kesalahan baik jadi
yang atas ini
yang atas ini adalah
pertanyaan-pertanyaan yang sering kita
buat kalau dia melihat kondisi ya nah
jadi contoh misalnya tadi sekarang musim
hujan kira-kira risiko Banjir berapa
persen ya nah jadi Pertama
mengidentifikasi bahaya kemudian menilai
konsekuensinya
kemudian melihat kemungkinannya ya
kemudian Bagaimana karakteristik dari
risikonya
kalau kondisinya yang kedua tadi melihat
kesalahan ya Bagaimana kemungkinan mesin
cetak saya ini sukses atau gagal
pertanyaannya beda yang pertama adalah
hal apa yang bisa berjalan salah
ya kedua Apa akibatnya dari setiap
kesalahan itu dan
seberapa besar kemungkinan
konsekuensinya nah ini disebut dengan
triplet resiko atau triplet ya Nah Oke
semoga Bapak Ibu tidak
bingung ya membedakan antara pertanyaan
yang di atas dengan yang di bawah kalau
bingung nanti silakan tulis di kolom
chat nah
kemudian kita menentukan atau memilih
metode penilaian Nah tadi Kalau waktunya
sempit ya kita biasanya gunakan yang
kualitatif ya Nah contoh kualitatif
misalnya di sini SPR tadi sudah kita
bahas ya kemudian rangking method
kemudian kualitatif eventry dan filler
mode dan efek analysis Nah kalau kita
lihat di sini
yang dua di atas
ini lebih kepada kondisi ya Nah ini
untuk analisis risiko yang kondisi yang
bawah
ini lebih kepada analisis risiko yang
melihat kesalahan ya di sini ada katapel
lure Failure berarti kesalahan oke
memang ini saya tidak membagi Ya
baru-baru inget gitu sekarang bahwa ini
beda ya Tapi nggak papa saya sudah
jelaskan kita mulai dari SPR tadi
jadi SPR itu kan kita sudah tahu source
Path
jadi SPR ini contoh misalnya
apa kita ingin melihat
bagaimana
dampak dari
adanya
gelombang laut ya gelombang laut
terhadap
infrastruktur di pantai misalnya ya
ceritanya angin
makin lama kita lihat makin tinggi ya
ketinggian muka air laut gelombang jadi
dari data-data ini
kita melihat
ada sumber
bencana
yang kita lihat semakin meningkat
ya
bencana ini bisa
single ya Atau bisa juga dia gabungan
jadi bisa bisa
angin dengan gelombang ya kemudian angin
dengan ketinggian muka air laut
jadi kita bisa
sumber-sumber itu bisa kita
jumlah-jumlahkan ya gabung-gabungkan nah
misalnya dari sumber 1 dan 2 ini bisa
jadi ada dua pathway
tadi kan kita juga sudah lihat untuk
banjir kiriman jalurnya beda ya dengan
banjir yang karena curah hujan tinggi
karena banjir kiriman itu biar bisa jadi
di kita tidak hujan ya hujannya biasa
saja tapi di daerah hulu Hujannya besar
kan banjirnya ke kita juga begitu ya nah
jadi
pathway nya ini bisa bermacam-macam kita
bisa buat berbagai pathway begitu nah
dari satu pathway ini bisa jadi berbagai
reseptor
dan bisa jadi ada konsekuensi yang
beda-beda jadi ini adalah analisis
kualitatif yang pertama
jadi analisis kualitatif tadi sudah kita
sebutkan bahwa analisis kualitatif ini
cenderung rapid assesment jadi
biasanya dilakukan di awal
kalaupun waktu kita ada satu tahun ya
untuk menganalisis risiko tapi biasanya
analisis kualitatif ini selalu kita
lakukan di awal untuk
mengetahui
permasalahan dengan lebih jelas
jadi kita bisa menilai risiko secara
kualitatif dengan membuat SPR ini ya ini
ada konsekuensi 1 konsekuensi 2 dan
seterusnya
kemudian metode yang lainnya
ranking method Nah jadi kalau rangking
method ini
kalau kalau ini kan dia hanya dibuat
alurnya ya Nah kalau rangking ini
dihitung di kuantifikasi walaupun secara
kualitatif
jadi yang menyatakan dia kualitatif dan
kuantitatif bukan yang satu dihitung
yang satu tidak bukan begitu tapi sumber
datanya jadi kalau misalnya sumber
datanya dari
kesepakatan para ahli kita sebutnya
kualitatif
tapi kalau dari data data statistik data
kejadian itu berarti kuantitatif
jadi metode ranking ini masuk ke dalam
kualitatif
ya karena
diambil ya
scoringnya itu diambil Berdasarkan
kesepakatan para ahli
nah
sekarang bagaimana
kita menghitung sebuah resiko ya nah
jadi yang pertama
Apa yang menyebabkan risiko itu tinggi
dan rendah
yang pertama Misalnya ini paparan
ya
tentu kalau dia paparannya sering ya
kita bisa beri skor 6 nah mengenai skor
ini nanti kita akan bahas ya bagaimana
cara menentukan skor tapi ini contoh
saja kita coba ikuti yang sudah
dikembangkan oleh pak
jadi dia mengembangkan
tingkat paparan
nah
risiko ini tentu macam-macam ya Nah
kalau di bidang kesehatan tingkat
paparan misalnya risiko kita terkena
batuk
ya nah
[Musik]
sumber pemaparan batuk ini misalnya
udara dingin
kalau ada udara dingin kita jadi batu
Nah kalau kita terus menerus terkena
udara dingin nanti kemungkinan terkena
batuknya misalnya skornya 10 ya tapi
kalau tidak terkena udara dingin sangat
jarang ya resikonya dia lebih kecil
kemudian kalau di bidang bencana ya Nah
exposure ini biasanya
atau kelaparan ya sama seberapa sering
kejadian itu menimpa kepada
kepada objek ya
Misalnya kalau tanah longsor tanah
longsor kemudian
hazardnya ya bahaya yang menyebabkan
atau sumbernya misalnya curah hujan Nah
berapa sering curah hujan tinggi itu
mengenai daerah longsor itu
kalau dia terus-terusan terkena ya ya
berarti
kemungkinan risikonya lebih tinggi
kemudian di sini ada lightly Hood ya Nah
like ini
[Musik]
kita bisa katakan
kalau
risk exposure ini seberapa sering ya
seberapa sering
kalau ini seberapa mungkin ya Nah
seberapa mungkin
jadi misalnya
Mungkin ada yang bertanya ini datanya
dari mana ya ada satu per 10 satu per
1000 bisa jadi dari data kuantitatif
atau bisa jadi ya ini
pendapat para ahli ya Sehingga bentuknya
kualitatif
artinya Ketika kita melihat tadi ya
contoh yang batuk nah berapa sering kita
terkena
dari sumber risiko Nah kalau lightly
Hood ini adalah
Berapa besar kemungkinan jadi
walaupun misalnya dia
terus menerus terkena angin dingin
kan ada yang disebut sistem imun kita ya
nah jadi ada yang disebut dengan
lightly Hood atau kita sebut juga
kemungkinan ya posbilities
bisa jadi dia 10% gitu Nah dari mana ya
dari data kesehatan bahwa kalau orang
usia sekian dengan tingkat imunitas
sekian
kena angin malam terus dia 10%
kemungkinan kejadiannya Nah jadi
mudah-mudahan bisa dibedakan ya antara
kemungkinan kejadian dengan berapa
sering
tentu di sini
angka-angka ini akan saling melengkapi
ya Nah akan saling melengkapi kemudian
juga konsekuensi ya Nah
konsekuensinya seperti apa
Jadi kalau misalnya
konsekuensinya ini sangat serius atau
betul-betul berdampak besar kita bisa
beri angka skor yang tinggi jadi efek
Nah nanti
kita menganggap ya Nah kita menganggap
tiga
masalah ini harus dipertimbangkan di
dalam menghitung risiko
ya kita menganggap tiga variabel ini
harus dipertimbangkan dalam risiko
Apakah boleh hanya dua boleh saja jadi
eksposur dengan Possibility saja efeknya
misalnya tidak usah atau misalnya dia
Possibility dengan efek Ya silahkan saja
jadi
kita bebas ya menentukan
variabel-variabel apa yang akan kita
masukkan
di dalam perhitungan risiko
jadi
nanti bapak ibu akan melihat ya di satu
studi
risiko itu
variabelnya sangat sedikit gitu ya Nah
ada yang variabelnya sangat banyak
jadi misalnya
ada faktor paparan
ya exposure Possibility kemudian ada
sensitivity ya sensitivity artinya
sensitifitas dari yang menerima atau
reseptor Nah itu dimasukkan juga
Artinya kita jangan bingung kalau ada
satu rumus risiko yang berbeda satu
dengan yang lain
tergantung dari berapa variabel yang
ingin dimasukkan begitu
jadi rumus risiko itu tidak satu
ya
tiap ahli mengembangkan sendiri sesuai
dengan pertimbangannya ya jadi dalam
berbagai rumus risiko contoh ini satu
satu rumus dia melihat paparan
kemungkinan dan dampak
mungkin yang lain
ada yang dikali lagi satu variabel
misalnya tadi sensitifitasnya
jadi bisa bermacam-macam nah ini contoh
Dia memasukkan 3 Nah kemudian ada
pertanyaan mengapa harus dikali
ya
karena ini bentuknya dan
ya Nah bentuknya dan
jadi misalnya Bapak Ibu
Saya ingin membeli baju merah
baju merah jadi baju
merah
nah supaya mudah
variabel pertama
baju dengan celana ya Nah hanya ada dua
variabel berarti kan probabilitas dari
baju ini 0,5 ya 0,5
setengah
kemudian warna juga hanya ada dua
misalnya ya merah dengan putih misalnya
berarti kan hanya ada dua peluang
karena ada dua peluang berarti kan 0,5
dan 0,5
sekarang kita ingin mengetahui peluang
berarti kan di sini ada
kemungkinan yang cukup banyak ya kita
bisa mengambil baju merah atau baju
putih bisa mengambil celana merah atau
celana putih ya nah
karena ini bersifat dan maka kita kali
berarti nanti
peluangnya 0,5
dikali 0,5 ya Nah atau dalam bahasa
modalnya setengah
dikali setengah
itu kan 1/4
artinya peluang
baju putih misalnya
itu adalah 0,5 dikali 0,5 ya atau
setengah dikali setengah yaitu
seperempat karena di sini ada 4 peluang
baju merah baju putih celana merah
celana putih ada 4 ada 4 kemungkinan
ketika kita ambil baju putih berarti kan
peluangnya satu dibandingkan 4
jadi
ketika kita menggunakan dan artinya dia
harus berbentuk baju dan berwarna salah
satu yang ini Kalau nggak merah atau
putih berarti kan ini dan
bukan atau ya dia baju atau dia putih
Nah ini beda konsepnya kalau itu nanti
dijumlah ya dijumlah kalau atau ada juga
yang atau
nah misalnya ini Bendanya sama baju
celana kemudian sapu tangan sepatu
misalnya ya Nah kalau atau berarti
dijumlah
kalau dan berarti dikali contoh tadi ya
baju putih ada 1/4 artinya dia
satu peluang dibandingkan 4 kemungkinan
Nah karena kita ingin
melihat dampak atau ingin melihat
pengaruh dari tiga faktor ini
satu faktor memiliki
probabilitas yang berbeda-beda ya
atau angka skor yang berbeda-beda maka
secara matematika ini kita kali Nah kita
kali jadi nanti resikonya kalau 1/4 itu
kan berarti 25% ya kalau mau pakai 25%
Nah nanti untuk skor ini kita akan bahas
berikutnya Ya nah tapi yang paling
penting kita sudah tahu bahwa rumus
risiko itu bermacam-macam berbeda-beda
tergantung dari variabel yang mau kita
masukkan ketika kita masukkan kita
kalikan mengapa karena dia
saling berhubungan ya bukan pilihan
salah satu
bukan atau tapi dan
[Musik]
kemudian
ini contoh yang lain Nah ini kan metode
umum ya metode umum Nah sekarang contoh
yang lain dengan menggunakan metode
ranking method
nah
kalau dia berbentuk sebuah kejadian
seperti tadi banjir mungkin bersifat
linier ya mungkin saya mundur sedikit
nah dia bersifat linier dia bersifat
linier begitu
artinya
sumber akan mengakibatkan pathway akan
mengakibatkan reseptor reseptor akan
mengakibatkan konsekuensi artinya dia
linier tapi ada juga
kejadian yang dia itu sebetulnya tidak
linier
ya dia berbentuk level
jadi contoh misalnya kita ingin tahu
kualitas produk nah kualitas produk ini
dihasilkan dari divisi engineering ya
manufaktur logistik quality Operation
dan di dalam engineering juga ada
maintenance ada kalibrasi
artinya
untuk mengetahui apa yang akan terjadi
kepada produk yang kita hasilkan itu
variabelnya level begitu
leveling ya
level ini contohnya banyak misalnya
dalam sebuah organisasi
kesalahan tidak hanya pada kepala dinas
tapi ada juga kontribusi dari kepala
bidang Kepala Bidang ada kepala seksi
atau dalam sebuah proses produksi tadi
ya seperti ini
[Musik]
ini contoh yang yang berbeda Nah kita
akan lihat Bagaimana kalau
permasalahannya itu membentuk traveling
Nah maka yang pertama kita harus buat
topik dan subtopik ya nah jadi topiknya
ini apa dan Sub topiknya apa
Kemudian yang kedua
kita harus definisikan
matriks risiko
ya matrik resiko ini
tadi kan perkalian mungkin di sini kita
balik lagi ke sini ya Nah di sini ini
ada tiga mungkin agak susah kalau dibuat
matriks ya Nah biasanya materi krisiko
bisa kita pakai kalau hanya ada dua
variabel
nah contohnya di sini variabelnya kita
pilih
kemungkinan dan keparahan ya Nah kalau
ini kan tadi ada tiga ya ini ada 3 nih
ada paparan kemungkinan dan dampak
ini agak sulit kalau dibuat matriks 2
dimensi
mungkin kita harus pilih salah satu
misalnya dua ini saja baru bisa kita
buat matriks 2 dimensi Nah jadi ada
keterbatasan untuk matriks 2 dimensi Dia
hanya bisa
menghitung dua
dua variabel
kita pilih misalnya variabelnya apa di
sini hanya boleh 2 yaitu
keparahan dan kemungkinan
kemungkinan ya Nah terus kita
definisikan ini ya tadi kan mungkin saya
balik lagi ke sini ini kan dia satu
variabel dibuat beberapa komponen ya Nah
beberapa beberapa
komponen nah ini juga sama jadi untuk
keparahan ini
ini berpengaruh
tinggi berpengaruh sedang berpengaruh
rendah
kemungkinannya rendah sedang tinggi
artinya kemungkinan kejadian itu ada
jadi di dalam
matriks ini
ini biasanya kalau yang low ya ini kan
low
low dengan low itu pasti low
ya kemudian yang high ini kan High
dengan High
itu pasti High
nah kemudian nanti kita buat ini nah
ya jadi kita buat seperti ini Nah kalau
ini salah ke sini ya
Nah mungkin saudara ingin Ah ini saya
ingin jadi low boleh nggak boleh saja ya
nah ini Jadi bentuknya begini misalnya
jadi low nya ada 3 kotak
hanya ada 3
di tengahnya medium
kalau ini 5 misalnya sangat rendah
rendah sedang tinggi sangat tinggi ya 5
nah ini 5 itu juga bisa jadi dicirikan
dengan ada segitiga-segitiga begini ya
nah
ini pun
kita bisa menentukan sendiri ya contoh
di sini kalau pada umumnya dia
bentuknya begini ya jadi simetris gitu
kalau di sini ada tiga low Hai juga ada
tiga ini yang yang biasanya
dibuat begitu dia simetris tapi di sini
dia nggak simetris low nya di sini ya
pertimbangan tertentu dia menganggapnya
ini medium jadi kan ini kualitatif ya
kualitatif artinya ya Sesuai dengan
kesepakatan para ahli
Nah jadi
factory matriks ini kita definisikan
sendiri mau seperti apa kemudian
nanti
kan kita sudah tahu
ada dua variabel ya probabilitas dan
keparahan
[Musik]
kita harus menentukan kriteria
jadi kriteria dia ini
probabilitasnya tinggi dari mana Oh dia
jumlah
jumlah audit misalnya ya kejadian
kemampuan mendeteksi ya kekuatan dari
quality control Ya tentu
beda-beda tiap kasus ya Misalnya kalau
banjir
probabilitas banjir tinggi ini misalnya
berapa kali setahun ya nah jadi kita
menetapkan angka-angka
sendiri yang kita sebut dengan kriteria
juga untuk keparahan Nah nanti untuk
setiap jenjang ya Nah untuk setiap
jenjang kan di sini ada jenjang
maintenance sekali berhasil produk
labeling Nah contoh Misalnya ini
supplier ya
supplier ini saya tidak Tuliskan semua
datanya Saya hanya ambil contoh di sini
supplier untuk
kriteria yang keparahan
ini kita buat range-nya
nah
untuk range ini juga bebas Artinya kita
mau buat range berapa
tentu kalau rangenya lebar seperti 0-10
ini variasinya sangat banyak
ya
tapi kalau dia 0 sampai 0 sampai 1
artinya ya atau tidak kan mungkin saja
jawabannya hanya ya dan tidak ya sudah
kita beri range 0-1
tapi kalau misalnya dia
variasinya sedikit 0-3
variasinya sedang 0-5 variasinya tinggi
0 sampai 10 nah
tentu
kalau kita buat
kuesioner dengan setuju tidak setuju dan
beberapa kriteria lainnya Ya baik angka
maupun kalimat
ditentukan tadi berdasarkan
kemungkinan jawaban dari tenaga ahli
kalau kita ingin menggunakan metode
kuesioner
jadi kita sebetulnya bebas ya menentukan
range ini
kemudian ini contohnya
untuk supplier ini hasil asesment
mengatakan dia skornya 52 Nah berarti
kan dia dijumlah 20 nah
ini nanti
dikalikan semua ya jadi
di sini kan
0-100-3 artinya ada angka-angka maksimum
supaya dapat angka
kalau misalnya
skornya
contoh 0 sampai 3 ya semuanya 0-3
berarti kan nilai maksimumnya dia 3 3
dikali 4 kan 12 ya berarti ini
maksimumnya dia 12 Nah kalau ini
ini kan ini 3 misalnya 3 ini kalau nilai
maksimum
dia jadi 12 nah artinya total skor ini
tidak akan melebihi angka 12 nah
kebetulan ini range-nya beda-beda
sehingga dia bisa mencapai angka
maksimum 450
Nah jadi di dalam menentukan
[Musik]
skor ya
skor akhir
ini tidak masalah kita tidak usah
khawatir jumlahnya harus 10 misalnya
karena nanti kita bisa buat
proporsinya jadi dia walaupun nilainya
450 mungkin kriteria lain dia hanya 10
atau 12 tapi kan kita bisa melihat
proporsi ya proporsinya bagaimana Jadi
nanti bisa kita
[Musik]
ya dalam bahasa Matematika disebut
normalisasi ya normalisasi
oke nah
misalnya kita tidak puas hanya
menggunakan
aktual sport saja tapi kita ingin ada
bobot Nah jadi dia 0-10 tapi bobotnya
60%
Nah berarti kan nanti 5 dikali 60% 3
jadi sudah diberi bobot kalau sudah
diberi bobot maka skornya ini menjadi
berubah ya karena sudah kita kalikan
bobot nah bobot ini
kalau
kontribusi dari tiap kriteria ini beda
kalau
scoring range ini kan hanya ingin
menentukan pilihan jawabannya sedikit
atau banyak ya belum menentukan bobot
Nah makanya kita beri bobot untuk kalau
misalnya setiap kriteria ini
beda ininya ya apa
kontribusinya terhadap dampak
Nah nanti kan dihitung ya ini contoh
Saya tidak cantumkan semua di sini tadi
4,9
[Musik]
2,3 ya 4,9 dikali 2,3 11,27
karena dia skor maksimumnya 10 ini kan
ini skornya 10 ya maksimum ini skornya
artinya kalau ini nilainya
maksimum 10 ini high maksimum 10 10 * 10
kan 100 ya
di sini kebetulan
di soal ini dia nggak 100 tapi dia
sampai 10 Kalau kita lihat ya kurang
dari 3 3 sampai 7 lebih dari 7 ini kan
artinya 10 maka angka perkalian ini
100 harus dibagi-bagi 10
supaya nilai maksimumnya sama dengan
kriteria aksi jadi pembagian 10 ini
sebetulnya untuk menyesuaikan dengan
dengan skor akhir Apakah skor akhir nya
bisa 100 ya boleh ya kurang berarti kan
kalau 100 kurang dari 30 30 sampai 70
lebih dari 70 bisa berarti ini kita
tidak usah bagi dengan 10 tapi karena
dia
menentukannya hanya 0-10 padahal ini 10
kali 10 hasil maksimumnya 100 ya berarti
harus kita bagi saja 10 nah jadi
Prinsipnya mudah-mudahan bisa diterima
mengenai teknisnya
itu menyesuaikan ya Artinya ada yang
suka skornya 100 ada yang suka skornya
10 ya tinggal kita bagi saja Nah jadi
tadi contoh yang supplier Ini dia ada di
ada di sini ya karena dia kan
4,9 ini ada diantara 47 4-7 ininya
contoh 2,3 dia ada di low Nah nanti kita
akan tetapkan di sini ya jadi supplier
Ini dia ada di sini Nah nanti setiap
komponen Ya kan kalau kita lihat di sini
tadi komponennya banyak Nah supplier dia
hanya salah satu komponen nanti semuanya
kita hitung
kita hitung dan nanti kita tempatkan di
dalam kotak ini
nah sehingga hasil akhirnya adalah
gambar ini
nah ternyata yang tinggi ini ya ini yang
tinggi yang paling tinggi adalah
proses keluar barang dari politik
kontrol nah ini dianggap sebagai
Resiko yang tertinggi Jadi kalau di sini
gagang
ini akan gagal Makanya kalau lebih dari
7 ini audit dilakukan setiap tahun
misalnya
untuk section ini untuk apa
seleksi quality control nah tentu ini
juga bisa kita praktekkan di bencana
atau di kesehatan ya
Nah kemudian ada juga
eventree ya nah
jadi ada satu kejadian
Apakah dia benar atau salah
benar ada kemungkinan benar salah benar
salah begitu ya nah jadi kita membuat
seperti itu Nah nanti Bapak Ibu bisa
baca ininya ya nah misalnya
kebakaran
sistemnya
bernyala
ya artinya terjadi kebakaran
kita berhasil manggil pemadam kebakaran
konsekuensinya oke ya satu misalnya
nomor satu konsekuensi nomor 1 artinya
api bisa dipadamkan dengan cepat
tapi bisa juga dia
splikernya nyala ya sprinter itu yang
untuk
di atap-atap gedung itu biasanya ada air
yang akan keluar kalau terjadi kebakaran
ternyata Walaupun dia sukses di sini
tapi di sini gagal
ya memanggil pemadam kebakaran ini akan
ada kerusakan parsial nah juga kalau
sprinternya gagal tapi berhasil
memanggil pemadam kebakaran ini akan
rusaknya sebagian tapi bisa juga
kemungkinannya
ini
gagal ini gagal ya ini
rusak semua ya terbakar semua Nah jadi
ini adalah konsep dari eventry
jadi berbeda tadi dengan analisis yang
matriks ya
ranking dan seterusnya Nah kalau eventry
kita teori probabilitasnya berdasarkan
kemungkinan-kemungkinan kejadian Jadi
kalau tadi kemungkinannya dihitung di
sini mungkin saya ke Konsep ini ya Nah
Jadi
kemungkinannya ini masuk di sini
jadi dikalikan di sini nah kalau
sekarang
variabel yang ini ada tapi variabel
kemungkinannya dikeluarkan
dikeluarkan dalam bentuk pathway Nah
jadi
ini adalah modifikasi ya dari metode
yang dikalikan begitu menjadi kita
Gambarkan karena dianggap lebih
tervisualisasi Jadi peluang-peluangnya
itu kita Gambarkan
ada juga ini kita lihat ini kualitatif
ya dia hanya ya tidak ya tidak begitu
ada yang kuantitatif nah ini
ada angka kemungkinannya
Nah kita tahu ya kalau misalnya ada
kejadian ininya true ininya true
kita udah pelajari tadi bahwa ini
dikalikan ya karena ini bersifat dan
karena dan maka peluang
probabilitasnya kita kalikan
probabilitas
kemudian
Oke ini tadi sudah ya ini jadi dikalikan
kira-kira dikalikan Sudah Cukup jelas
ini juga rumusnya dikalikan ya
kemudian
penilaian risiko kuantitatif Nah di sini
ada berbagai metode ya Ada exposure ada
volt 3 nanti kita lihat bedanya dengan
iPhone 3 apa kemudian ada deterministik
dan probabilistik
kita mulai dari
paparan kuantitatif atau exposure
assessment ya Nah mungkin saya tidak
akan cerita panjang lebar karena tidak
terasa Ini sudah
11-15
intinya adalah
kalau kita ingin mengetahui dampak
sesuatu terhadap
reseptor kita pakai metode ini jadi
bukan kejadiannya yang penting di sini
adalah reseptornya Jadi kalau ke
reseptor
ya
reseptor itu biasanya misalnya Tingkat
toksisitas atau apa ya Nah ini Sayang
sekali waktunya ini mungkin saya tidak
jelaskan
Nanti kalau ada yang mau bertanya nanti
kita ulang ya jadi
khususnya di risiko kesehatan biasanya
menggunakan
menggunakan metode
analisis reseptor ini
oke nah sekarang foultry jadi bedanya
tadi kan kita ada eventry ya Aduh ini
banyak yang nggak terjelaskan Nah jadi
kalau voltri itu bentuknya begini jadi
misalnya dia kalau
terjadi aliran air kemudian
[Musik]
ketidak sensor tidak
berjalan tidak ada aliran listrik
kemudian ini istilahnya
kemungkinan-kemungkinan yang terjadi ya
tapi kemudian
Apa bedanya dengan yang tadi Yang
aventry Kan eventry juga
sama ya Ada ada dua peluang ada ada
begini ya Nah ini bedanya
kalau volt 3
hanya kejadian gagalnya saja
ya jadi sensor gagal
listrik tidak tidak mengalir gitu ya
sirkuit gagal jadi yang gagal-gagalnya
saja
bukan event tapi
telurnya saja nah kemudian ini ada
contoh 2 di sini dan ya hubungannya
makanya ini pakai kali ini kan
probabilitas kejadian gagalnya kalau ini
atau artinya dijumlah artinya setelah
ini
dijumlah baru kita bisa menghitung
probabilitas yang di atasnya
Nah jadi ini ada
rumusnya ya kalau ini n ini dikali kalau
or ini dijumlah
kemudian
ya ini ini eventry ya Ini eventry nah
ini bedanya antara eventry dengan
jadi memang berbeda kemudian ada yang
disebut
valuere mods and effect analysis ya nah
jadi mungkin saya lihat contohnya saja
nih ya Jadi ada
suatu analisis banjir nah kemudian
menggunakan fema
jadi di sini
kalau yang tadi ya yang tadi ini mungkin
saya
Kalau yang ini Ini kan sudah jelas ya
ini sudah jelas kesalahannya apa
ini akibat dari kesalahan apa begitu
Jadi volt 3 Ini dia sudah sangat jelas
kalau masih konsep
disebutnya ini ya jadi dia masih konsep
di sini konsep
kesalahan-kesalahannya
kita sebutkan ya
kita sebutkan kemudian
kerusakannya juga kita sebutkan Nah tapi
di sini mungkin juga ada
kemungkinan-kemungkinan yang lain
ada kemungkinan-kemungkinan yang lain
tetapi bedanya
di FM ea ini kita fokus kepada damage
pada kerusakan
jadikan kita tadi sudah membagi dua
analisis risiko ini ada yang kondisi ada
yang kesalahan ya Nah ini cenderungnya
ke Yang Kesalahan
sehingga di diberi istilah sendiri
kemudian
nanti di dalam perhitungan-perhitungan
selanjutnya juga ada metode-metode
lanjutan mungkin kalau ada yang ingin
tahu lebih jauh Nanti bisa kita
diskusikan dalam tanya jawab Nah
kemudian ada penilaian yang bersifat
umum ya Nah bersifat umum yaitu
deterministik
risk assessment dan probabilistik
jadi
ini nanti silakan dibaca ya saya tidak
sempat ini Jelaskan
[Musik]
yang jelas kalau dia Isinya ya atau
tidak itu kita sebut deterministik
tapi kalau dia ada kemungkinan ya
kemungkinan-kemungkinan 0,5 0,6 0,8
misalnya ya itu kita sebut sebagai
probabilistik
jadi
kalau di dalam
mencari data bisa jadi kita hanya
menemukan ya atau tidak tinggi sedang
rendah begitu ya tanpa bisa menunjukkan
angka kemungkinannya nah
itu dikategorikan deterministik
studi itu tapi kalau misalnya dengan
metode tertentu Kita bisa menghasilkan
suatu angka atau memang ada angka yang
sudah diterbitkan oleh suatu
eee pihak ya Misalnya probabilitas
kejadian kecelakaan lalu lintas di jalan
tol tertentu itu ada datanya
nah Berarti itu kan kuantitatif ya Nah
probabilitasnya bisa kita
pakai Nah berarti dia sudah masuk ke
probability
kemudian
Apakah kita ingin menggunakan
deterministik atau probabilistik tadi ya
Tergantung data ya kalau Datanya ada ya
berarti probabilistik nah
untuk negara maju mereka sudah jarang
menggunakan yang deterministik ya
mereka sudah punya data-data sehingga
mereka menggunakan yang probabilistik
tapi pengalaman saya studi di Indonesia
memang data-data ini sangat sulit
sehingga kita seringkali
mengkombinasikan ya
yang ada datanya kita pakai probability
yang tidak ada datanya kita pakai
deterministik begitu
kemudian
Nah nanti ya ini pra ini probability
risk assessment
jadi kita tadi sudah apa
belajar dari awal
ada
penentuan risikonya apa saja hubungannya
eventry kemudian nanti
ini juga ya ini kalau kita lihat ini
menyempit begitu lebih kepada voltri
kemudian di sini juga ada
analisis yang berbeda analisis yang
berbeda analisis yang berbeda Nah jadi
di dalam analisis risiko itu tidak harus
satu metode
kita bisa gabungkan berbagai metode ya
ini ilustrasinya jadi
ada
eventry ada damage ya Nah damage itu
kita tahu ya tadi menggunakan
yang FM a ataupun kita menggunakan
metode lain yang memang cenderung ingin
melihat
damage-nya gitu kemudian juga kita bisa
menggunakan metode
lain ya jadi
dikombinasikan itu bisa gitu ya
dikombinasikan itu bisa saya ingin
menunjukkan bahwa
di dalam menentukan analisis resiko ini
kita bisa gunakan
matriks ya di awal kemudian nanti
eventry kemudian
damage analisis itu bisa
digabung begitu nah kemudian
di dalam pemakaiannya biasanya
deterministik ini dianggap sebagai tier
jadi kalau kita menganalisis sebuah
masalah tuh deterministik dulu biasanya
ya kemudian nanti data-data sudah ada
kita mulai probabilistik bahkan kita
bisa pakai yang Advance ya jadi
kira-kira seperti itu
Kemudian dari indikator ya kualitasnya
tentu di sini contoh misalnya teorinya
ini apakah sudah betul-betul establish
atau masih spekulasi ya Nah ini untuk
menghitung kualitas data
dan juga ketersediaan data nanti Bapak
Ibu bisa karena kalau kita ingin
menyampaikan hasil
pekerjaan kita ke orang lain ya tentu
informasi tentang kualitas data
ketersediaan data ini harus kita
sampaikan
Nah tadi kita sudah melakukan banyak
analisis ya yang paling umum adalah tadi
yang terakhir prh pra ini probabilistik
dan Di sananya banyak metode-metode
yang digabung begitu
itu pra adalah metode yang komprehensif
Nah setelah kita melakukan berbagai
analisis baik yang kompleks maupun yang
sederhana contoh yang sederhana tadi
misalnya kita hanya menentukan
S kemudian SPR ya source kemudian
pathway ya source pathway dan reseptor
saja misalnya itu yang paling sederhana
tidak masalah ya nah
kan karena tergantung kepada kondisi di
lapangan Nah nanti setelah selesai yang
tahap penilaian risiko itu kita akan
membuat pilihan-pilihan nah pilihan
biasanya ada 5 ya Jadi pertama adalah
terminate terminate ini artinya
resikonya terlalu tinggi
hentikan jadi pekerjaannya
atau mitigasi
kita kurangi dengan teknik manajemen
lingkungan atau sistem rekayasa atau
transfer ya Nah transfer misalnya
resikonya
dipindah ke pihak ketiga misalnya ya
pakai outsourcing gitu
kemudian eksploit Nah kita lihat apakah
resiko ini bisa jadi peluang atau Ya
udah kita terima sajalah resiko ini
nggak usah diapa-apakan ya sudah kita
terima saja Nah jadi ada 5 opsi yang
bisa kita pilih ketika hasil resikonya
sudah ada
jadi ya tentu setelah dipilih ya kita
terima begitu ya terima contoh misalnya
kalau perlu dihentikan ya berarti harus
dihentikan kegiatannya kalau misalnya di
mitigasi ya berarti harus
kita adakan kegiatan mitigasi kalau
perlu ditransfer
misalnya ya sudah di cover oleh asuransi
misalnya kita sudah tahu resikonya ada
kan kita harus menentukan ini resiko ini
gimana kita
[Musik]
hentikan atau kita tangani sendiri ya
atau kita transfer Nah kalau ditransfer
artinya bayar asuransi jadi risikonya
dialihkan ke perusahaan asuransi
ya atau
risikonya ini
diberikan kepada pihak lain yang sudah
berhasil ya
jadi misalnya divisi lain atau
perusahaan lain
[Musik]
atau kemitraan atau outsourcing ya Nah
Artinya kita kelola tapi SDM nya dari
orang lain nah outsourcing ini salah
satunya adalah solusi untuk mengurangi
risiko
ya jadi itu kira-kira
Bapak Ibu Ya ini pas
11.30
walaupun tadi ada yang banyak saya skip
ya
karena ternyata menceritakan analisis
risiko ini panjang juga baik saya
kembalikan kepada moderator terima kasih
assalamualaikum warahmatullahi
wabarakatuh
Terima kasih Pak atas pemaparan
materinya mungkin Sesi selanjutnya ada
sesi tanya jawab Kami Tampilkan beberapa
pertanyaan yang sudah