Aldi Pramoedya Nugroho (1), Dira Ernawati (2), Sinta Dewi (3)
General Background: Manufacturing supply chains are vulnerable to operational disruptions caused by uncertainty, making supply chain risk management increasingly important for maintaining operational continuity and competitiveness. Specific Background: PT Komi Biomass Indonesia, a wood pellet manufacturer in the renewable energy sector, experiences supply chain challenges related to raw material shortages, inconsistent wood waste quality, limited skilled labor, machine downtime, and delivery delays. Knowledge Gap: Previous Supply Chain Risk Management studies have largely focused on established companies, while risk mitigation analysis in newly established wood pellet manufacturing companies remains limited, particularly in industries dependent on furniture wood waste supply and renewable energy market dynamics. Aims: This study aims to identify supply chain risk events, determine priority risk agents, and formulate mitigation strategies using the Supply Chain Operations Reference framework and the House of Risk method. Results: The analysis identified 25 risk events and 28 risk agents across the plan, source, make, deliver, and return processes. Pareto analysis determined 14 priority risk agents contributing to 80% of cumulative Aggregate Risk Potential values. Furthermore, 15 preventive mitigation strategies were formulated, with supplier reconfirmation before delivery schedules, periodic supplier quality feedback, and internal maintenance team formation ranked as the highest priorities based on the Effectiveness-to-Difficulty Ratio. Novelty: This study provides a structured supply chain risk mitigation analysis for the emerging wood pellet industry, emphasizing risks associated with biomass raw material dependency and renewable energy transition dynamics. Implications: The findings provide practical guidance for renewable energy manufacturing companies in developing systematic and proactive supply chain risk mitigation strategies to improve operational reliability and supply chain resilience.
Highlights:
Keywords: House of Risk, Risk Mitigation, Wood Pellet
Kelancaran rantai pasok merupakan faktor penting yang berperan dalam menentukan keberhasilan operasional suatu perusahaan. Gangguan yang terjadi pada salah satu elemen dalam rantai pasok berpotensi menurunkan tingkat output, meningkatkan biaya operasional, serta menghambat pemenuhan permintaan pelanggan [1]. Keberlangsungan rantai pasok menjadi aspek yang sangat krusial bagi industri manufaktur, termasuk pada perusahaan yang bergerak di sektor energi alternatif. Biomassa termasuk salah satu sumber energi alternatif yang strategis karena memiliki ketersediaan yang melimpah dengan potensi mencapai 32,6 gigawatt (GW) [2]. Seiring dengan perkembangan industri biomassa, tingkat risiko dalam proses bisnis perusahaan yang beroperasi pada sektor tersebut tentunya juga meningkat. Risiko pada dasarnya merupakan peluang terjadinya suatu peristiwa yang menyimpang dari rencana atau harapan, sehingga dapat menimbulkan dampak kerugian, baik secara finansial maupun non-finansial [3]. Risiko dalam sistem rantai pasok yang tidak dikelola dengan baik dapat menghambat kelancaran distribusi barang dan jasa serta berpotensi menurunkan daya saing perusahaan di tingkat global [4], [5]. Salah satu bentuk pengendalian terhadap risiko tersebut adalah melalui penerapan manajemen risiko dengan merancang strategi mitigasi yang tepat. Upaya mitigasi umumnya dilakukan dengan mengombinasikan pendekatan preventif dan responsif. Implementasi mitigasi risiko tidak hanya bertujuan untuk meminimalkan potensi kerugian perusahaan, tetapi juga untuk meningkatkan ketahanan (resilience) rantai pasok dalam menghadapi dinamika dan ketidakpastian lingkungan bisnis [6].
PT K merupakan perusahaan manufaktur yang berfokus pada produksi biomassa dengan produk utama berupa wood pellet. Perusahaan ini berlokasi di Jalan Raya Trosobo, Lingkungan Industri Kecil Trosobo Blok Tengah No. 7–8, Taman, Sidoarjo. Berdasarkan data historis perusahaan pada periode Mei 2025 hingga Agustus 2025, PT K kerap menghadapi ketidakpastian pada tahap source, khususnya dalam aktivitas pemesanan bahan baku. Pemasok hanya mampu mengirimkan limbah serbuk kayu sebanyak 25–30 ton per hari dengan kadar air 15%, sementara kebutuhan perusahaan mencapai 35 ton per hari. Selain ketidaksesuaian kuantitas, perusahaan juga memerlukan bahan baku dengan kadar air sebesar 5% agar dapat langsung diproses tanpa melalui tahap pengeringan, sehingga biaya produksi dapat ditekan. Di sisi lain, keterbatasan tenaga kerja yang terampil turut menjadi kendala yang memengaruhi kelancaran supply chain, terutama pada tahap produksi (make). Tenaga kerja yang belum sepenuhnya memahami standar kualitas maupun prosedur pengoperasian mesin berpotensi menghambat proses produksi dan memperpanjang lead time manufaktur. Permasalahan juga muncul pada tahap delivery, yaitu terjadinya keterlambatan pengiriman produk kepada pelanggan. Keterlambatan tersebut merupakan konsekuensi dari kendala yang terjadi pada tahap source dan make. Berbagai permasalahan tersebut tentunya berdampak merugikan bagi perusahaan, sehingga diperlukan langkah perbaikan yang tepat agar aktivitas supply chain dapat kembali berjalan secara optimal.
Permasalahan tersebut dapat diatasi melalui penerapan metode House of Risk sebagai pendekatan dalam mitigasi risiko pada sistem rantai pasok. Mitigasi risiko dalam konteks rantai pasok merupakan serangkaian tindakan yang dilakukan perusahaan untuk mengurangi dampak negatif akibat ketidakpastian dan gangguan yang berpotensi menghambat kelancaran aliran barang, informasi, maupun keuangan [6]. Metode House of Risk (HOR) merupakan suatu metode yang dikembangkan dengan mengintegrasikan dua metode, yaitu Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) serta House of Quality (HOQ) [7]. Penerapan metode House of Risk pada penelitian ini didasarkan pada kelebihannya yang dapat mengukur risiko serta merancang dan menilai efektivitas strategi mitigasi. Hal ini didukung dengan penelitian terdahulu tentang analisis risiko pada supply chain yang menunjukkan bahwa penerapan metode House of Risk mampu mengidentifikasi risiko secara sistematis serta menekan kemungkinan terjadinya risiko, sehingga keandalan sistem rantai pasok dapat tetap terjaga [8], [9]. Adapun keterbaruan dalam penelitian ini terletak pada objek penelitian yang berfokus pada industri biomassa, khususnya industri wood pellet, yang ketersediaan bahan bakunya sangat bergantung pada limbah industri kayu serta tingkat permintaannya dipengaruhi oleh dinamika transisi energi terbarukan di tingkat global. Dengan demikian, penelitian ini hendak mengisi gap mengenai ketidakadanya analisis mitigasi risiko supply chain pada perusahaan wood pellet.
Berdasarkan latar belakang permasalahan di atas, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi risiko yang terdapat pada aktivitas supply chain di PT K serta merumuskan strategi mitigasi risiko dengan menggunakan metode House of Risk (HOR). Melalui penelitian ini, perusahaan diharapkan memperoleh gambaran yang komprehensif mengenai potensi risiko dalam sistem rantai pasok, faktor penyebab munculnya risiko, serta alternatif strategi mitigasi yang sesuai agar kinerja sistem rantai pasok dapat berjalan secara optimal. Hasil analisis menggunakan metode House of Risk (HOR) diharapkan mampu membantu perusahaan dalam meningkatkan keandalan operasional, mengurangi potensi kerugian akibat ketidakpastian pada rantai pasok, serta memperkuat daya saing perusahaan di tengah perkembangan industri energi alternatif yang semakin dinamis
Penelitian ini dilaksanakan di PT K pada periode September 2025 hingga Januari 2026. Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini terdiri atas dua jenis, yaitu data primer dan data sekunder. Data primer meliputi proses bisnis perusahaan yang disusun berdasarkan konsep SCOR, identifikasi risiko, penyebab risiko, dampak risiko, serta kemungkinan terjadinya penyebab risiko. Adapun data sekunder berupa data internal perusahaan yang relevan dengan topik penelitian. Teknik pengumpulan data dilakukan melalui observasi langsung, wawancara, serta penyebaran kuesioner kepada pihak PT K. Responden pada penelitian ini sebanyak tiga orang, yaitu Kepala Divisi Supply Chain, Kepala Produksi, dan Staff Divisi Supply Chaindengan pengalaman kerja minimal 5 tahun di bidang terkait. Pemilihan responden tersebut didasarkan pada kapabilitas dan pemahaman mengenai alur supply chain perusahaan. Data yang telah diperoleh selanjutnya diolah dengan mengintegrasikan model SCOR (Supply Chain Operation Reference) dan metode House of Risk. Penerapan model SCOR bertujuan untuk mengklasifikasikan aktivitas supply chain ke dalam lima proses utama, yaitu plan, source, make, deliver, dan return. Pembagian tersebut dimaksudkan untuk mempermudah pemahaman terhadap alur rantai pasok sebagai langkah awal dalam mewujudkan manajemen rantai pasok yang efektif dan efisien guna mendukung strategi perusahaan [10]. Melalui penggunaan model SCOR, proses bisnis dapat dipetakan secara terstruktur serta dilengkapi dengan ukuran kinerja yang jelas[11].
Setelah pemetaan proses bisnis dilakukan menggunakan model SCOR, tahapan pengolahan data selanjutnya dilakukan dengan menerapkan metode House of Risk. Pengolahan data dalam metode House of Risk terdiri atas dua tahapan, yaitu House of Risk tahap 1 dan House of Risk tahap 2. Pendekatan dua tahap ini menjadikan HOR lebih komprehensif dibandingkan dengan metode lainnya, karena tidak hanya menghasilkan pemetaan risiko, tetapi juga menyediakan rekomendasi strategis yang dapat langsung diimplementasikan [12]. Adapun tahapan pengolahan data pada masing-masing fase tersebut meliputi sebagai berikut.
1. House of Risk Tahap 1
House of Risk Tahap 1 diawali dengan mengidentifikasi kejadian risiko (risk event) yang muncul pada setiap proses tersebut. Setiap risk event selanjutnya dinilai tingkat dampaknya (severity) menggunakan skala 1–10, di mana nilai 10 menunjukkan dampak yang sangat ekstrem. Setelah itu, dilakukan identifikasi agen risiko (risk agent) beserta penilaian peluang terjadinya (occurrence) dengan menggunakan skala 1 (sangat jarang terjadi) – 10 (sangat sering terjadi). Tahap berikutnya adalah menilai hubungan antara masing-masing risk event dan risk agent dengan skor korelasi 0, 1, 3, atau 9, yang menunjukkan tingkat keterkaitan dari tidak ada hubungan hingga sangat kuat. Berdasarkan nilai severity, occurrence, dan korelasi tersebut, dihitung nilai Aggregate Risk Potential (ARP) untuk setiap risk agent dengan rumus 1.
Keterangan:
ARPj: Aggregate Risk Potential
Oj: Occurrence agen risiko j
Si: Severity kejadian risiko i
Rij: korelasi antara risk agent j dengan risk event i
2. House of Risk Tahap 2
Pada tahap HOR 2, langkah awal adalah memilih agen risiko prioritas berdasarkan nilai Aggregate Risk Potential (ARP) dengan menggunakan prinsip diagram Pareto. Diagram pareto merupakan bentuk histogram yang menyajikan data secara berurutan, mulai dari frekuensi tertinggi hingga terendah, sekaligus disertai dengan perhitungan kumulatifnya [13]. Diagram pareto menggunakan prinsip 80%:20%, di mana agen risiko yang memberikan kontribusi kumulatif sebesar 80% dari total nilai ARP dipilih sebagai prioritas utama yang memerlukan strategi mitigasi [14]. Berdasarkan hasil diagram pareto, dirancang strategi mitigasi (preventive actions) untuk mengurangi atau mencegah munculnya agen risiko tersebut. Setelah itu, ditentukan tingkat korelasi antara setiap strategi mitigasi dan agen risiko dengan skor 0, 1, 3, atau 9. Berdasarkan nilai ARP dan korelasi tersebut, dihitung total efektivitas masing-masing strategi mitigasi menggunakan rumus 2.
Keterangan:Tek: nilai total efektivitas tindakan pencegahan
∑ARPj: nilai aggregate risk potential dari agen risiko j
Ejk: korelasi antara tindakan pencegahan (k) dengan agen risiko (j)
Kemudian dilakukan penilaian tingkat kesulitan implementasi setiap strategi mitigasi (Dk) menggunakan skala 3–5. Nilai efektivitas dan tingkat kesulitan tersebut digunakan untuk menghitung rasio Effectiveness to Difficulty (ETDk) dengan rumus 3.
Tahap akhir pada House of Risk tahap 2 adalah menyusun prioritas tindakan pencegahan berdasarkan nilai ETDk, di mana strategi mitigasi dengan nilai ETDk tertinggi menjadi prioritas utama untuk diimplementasikan.
ETDk: nilai rasio efektivitas terhadap tingkat kesulitan (Effectiveness to difficulty of ratio)
TEk: nilai total efektivitas tindakan pencegahan
Dk: tingkat kesulitan dalam penerapan tindakan pencegahan
Pemetaan proses supply chain PT K dilakukan untuk mengidentifikasi seluruh aktivitas yang dijalankan perusahaan, sehingga proses identifikasi risiko supply chain dapat dilakukan secara lebih sistematis. Dengan memahami alur aktivitas secara menyeluruh, potensi risiko pada setiap tahapan proses dapat dikenali dengan lebih jelas. Adapun hasil pemetaan proses supply chain PT K berdasarkan konsep SCOR dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Pemetaan Proses Supply Chain PT K dengan Model SCOR
Tabel 1. menunjukkan hasil proses pemetaan aktivitas supply chain dengan menggunakan konsep SCOR. Hasil pemetaan ini akan digunakan untuk membantu mengidentifikasi risiko pada setiap detail activity supply chain perusahaan.
House of Risk (HOR) Tahap 1 digunakan untuk mengidentifikasi dan menganalisis berbagai sumber risiko, sekaligus menentukan prioritas risiko yang memerlukan penanganan terlebih dahulu. Pada House of Risk Tahap 1 terdapat beberapa langkah yang perlu dilakukan secara sistematis, antara lain sebagai berikut:
1. Identifikasi Risk Event dan Risk Agent
Proses identifikasi risiko dilakukan dengan mengisi risk checklist form, wawancara, dan brainstorming kepada tiga responden ahli PT K berdasarkan aktivitas yang telah dipetakan dengan menggunakan model SCOR. Berdasarkan hasil wawancara, diperoleh 25 risk event dan 28 risk agent dalam proses supply chain perusahaan. Adapun risk event dan risk agent yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Identifikasi Risk Event dan Risk Agent pada Aktivitas Supply Chain PT K
Tabel 2. menunjukkan hasil identifikasi kejadian risiko dan penyebab risiko pada aktivitas supply chain perusahaan.
2. Penilaian Tingkat Severity
Nilai severity digunakan untuk menunjukkan tingkat besarnya dampak yang ditimbulkan oleh suatu risk event terhadap output atau hasil dari proses yang berlangsung [15]. Penilaian severity dilakukan melalui kuesioner yang disebarkan kepada tiga responden ahli dari pihak perusahaan. Skala penilaian yang digunakan adalah 1 – 10 dengan angka 1 menunjukkan tidak ada dampak dan angka 10 menunjukkan dampak sangat berbahaya [16]. Hasil penilaian severity dapat dilihat pada Tabel 3 pada kolom Severity of Risk Event i.
3. Penilaian Tingkat Occurrence
Penilaian tingkat kemungkinan kejadian (occurrence) bertujuan untuk menunjukkan seberapa sering suatu penyebab risiko (risk agent) berpotensi muncul dan memicu terjadinya risk event [15]. Penilaian dilakukan menggunakan kuesioner kepada tiga responden ahli dari pihak perusahaan dengan menggunakan skala 1 – 10 dengan angka 1 menunjukkan hampir tidak pernah terjadi dan angka 10 menunjukkan hampir selalu terjadi [16]. Hasil penilaian occurrence dapat dilihat pada Tabel 3 pada baris Occurrrence of Agent j.
4. Penilaian Correlation Risk Event dan Risk Agent
Penentuan nilai correlation antara risk event dan risk agent dilakukan untuk mengidentifikasi tingkat keterkaitan serta besarnya pengaruh suatu penyebab risiko terhadap terjadinya kejadian risiko dalam sistem rantai pasok perusahaan. Penilaian dilakukan menggunakan skala 0, 1, 3, dan 9 dengan angka 0 menunjukkan tidak ada korelasi, angka 1 menunjukkan berkorelasi rendah, angka 3 menunjukkan berkorelasi sedang, dan angka 9 menunjukkan berkorelasi kuat. Hasil penilaian correlation dapat dilihat pada Tabel 3.
5. Perhitungan Nilai Aggregate Risk Potential (ARP)
Perhitungan nilai Aggregate Risk Potential (ARP) pada HOR tahap 1 dilakukan untuk menentukan tingkat prioritas masing-masing penyebab risiko (risk agent) yang telah diidentifikasi. Perhitungan nilai ARP dilakukan sesuai dengan rumus (1). Hasil perhitungan nilai ARP dapat dilihat pada Tabel 3 baris Aggregate Risk Potential j. Adapun hasil pengolahan data keseluruhan menggunakan metode House of Risk Tahap 1 dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil House of Risk Tahap 1
Diagram Pareto digunakan untuk mengidentifikasi penyebab risiko (risk agent) yang perlu diprioritaskan dalam proses penanganan. Penentuan prioritas tersebut didasarkan pada hasil perhitungan nilai Aggregate Risk Potential (ARP) pada masing-masing risk agent. Adapun hasil pengolahan Diagram Pareto berdasarkan nilai ARP dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Hasil Diagram Pareto
Gambar 1 menunjukkan persentase kumulatif terhadap 80% agen risiko yang dominan terjadi sesuai dengan prinsip Pareto. Berdasarkan gambar tersebut, dapat diketahui bahwa terdapat 14 agen risiko dari 28 agen risiko dengan persentase kumulatif 80%, sehingga harus ditangani dengan melakukan perancangan strategi mitigasi. Adapun 14 agen risiko yang harus ditangani dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Agen Risiko Prioritas
6. House of Risk Tahap 2
Metode House of Risk Tahap 2 digunakan untuk merumuskan serta menetapkan prioritas strategi mitigasi risiko yang paling efektif dalam menangani risk agent prioritas yang telah diidentifikasi pada tahap sebelumnya. Pada House of Risk Tahap 2 terdapat beberapa langkah yang perlu dilakukan secara sistematis, antara lain sebagai berikut:
a. Perancangan Strategi Mitigasi
Penyusunan strategi mitigasi dilakukan melalui proses brainstorming bersama Kepala Divisi Supply Chain Management yang memiliki pemahaman komprehensif terhadap alur proses dalam rantai pasok perusahaan. Melalui brainstorming tersebut, diperoleh rancangan strategi mitigasi yang disesuaikan dengan kondisi dan kebutuhan perusahaan. Adapun hasil rancangan strategi mitigasi yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Rancangan Strategi Mitigasi Risiko
b. Penentuan Nilai Correlation Risk Agent dan Strategi Mitigasi
Penentuan nilai correlation antara strategi mitigasi dan risk agent dilakukan untuk mengukur tingkat keterkaitan serta efektivitas setiap strategi dalam mengendalikan atau mengurangi penyebab risiko yang telah diidentifikasi. Parameter penilaian yang digunakan mengacu pada skala correlation yang sama seperti pada House of Risk Tahap 1. Penentuan nilai correlation dapat dilihat pada Tabel 6.
c. Perhitungan Nilai TE k
Perhitungan nilai efektivitas strategi mitigasi (Total Effectiveness/TEk) dilakukan untuk menilai sejauh mana setiap strategi mitigasi mampu mengurangi atau mengendalikan risk agent prioritas yang telah ditetapkan. Nilai TEk dihitung dengan menggunakan rumus 2. Hasil perhitungan nilai TEk dapat dilihat pada Tabel 6 baris Total Effectiveness of Action k.
d. Penentuan Nilai D k
Penilaian tingkat kesulitan implementasi strategi mitigasi (Degree of Difficulty/Dk) dilakukan untuk mengukur sejauh mana strategi mitigasi yang telah dirancang dapat diimplementasikan dalam kondisi operasional perusahaan. Proses penilaian dilakukan melalui penyebaran kuesioner kepada Kepala Divisi SCM. Parameter yang digunakan dalam penilaian adalah skala 3, 4, dan 5, di mana nilai 3 menunjukkan bahwa strategi mudah diterapkan, nilai 4 menunjukkan bahwa strategi relatif sulit diterapkan, dan nilai 5 menunjukkan bahwa strategi mitigasi sulit untuk diimplementasikan. Hasil penentuan nilai Dk dapat dilihat pada Tabel 6 baris Degree of Difficulty performing action k.
e. Perhitungan Nilai ETD k
Perhitungan nilai Effectiveness to Difficulty ratio(ETDk) dilakukan untuk menetapkan prioritas akhir strategi mitigasi risiko berdasarkan perbandingan antara tingkat efektivitas strategi mitigasi dan tingkat kesulitan implementasinya. Perhitungan nilai ETDk dilakukan dengan mengacu pada rumus (3). Hasil perhitungan nilai ETDk dapat dilihat pada Tabel 6 baris Effectiveness to Difficulty Ratio. Adapun hasil pengolahan data secara lengkap menggunakan metode House of Risk Tahap 2 dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil House of Risk Tahap 2
Berdasarkan hasil pengolahan data menggunakan metode House of Risk (HOR), diperoleh analisis terkait mitigasi risiko rantai pasok pada PT K. Hasil identifikasi menunjukkan bahwa terdapat 25 kejadian risiko (risk event) dalam aktivitas rantai pasok perusahaan yang telah dipetakan berdasarkan konsep SCOR (Plan, Source, Make, Deliver, Return). Dari 25 risk event tersebut, teridentifikasi 28 penyebab risiko (risk agent) yang memicu terjadinya risiko dalam sistem rantai pasok perusahaan. Pengolahan data pada House of Risk Tahap 1 dilakukan untuk menentukan nilai Aggregate Risk Potential (ARP) tertinggi. Semakin besar nilai ARP yang diperoleh, maka semakin signifikan tingkat bahaya dari risk agent tersebut sehingga diperlukan perancangan strategi mitigasi yang tepat. Berdasarkan hasil perhitungan, diperoleh 14 risk agent yang secara kumulatif berkontribusi sebesar 80% sesuai dengan prinsip Pareto, sehingga ditetapkan sebagai agen risiko prioritas. Selanjutnya, risk agent prioritas tersebut dianalisis pada House of Risk Tahap 2 untuk merumuskan strategi mitigasi yang paling efektif. Hasil pengolahan data menunjukkan bahwa strategi mitigasi dengan prioritas tertinggi adalah melakukan konfirmasi ulang kepada supplier sebelum jadwal pengiriman (PA8) dengan nilai ETDk sebesar 19.419. Implikasi strategi ini adalah dapat membantu mendeteksi potensi perubahan jadwal lebih awal sehingga perusahaan dapat melakukan penyesuaian. Prioritas kedua adalah memberikan umpan balik kualitas kepada supplier secara berkala (PA4) dengan nilai ETDk sebesar 11.889. Implikasi strategi ini adalah membantu supplier memahami kesalahan yang sering terjadi dan mendorong perbaikan kualitas pengiriman berikutnya. Prioritas ketiga adalah pembentukan maintenance team internal (PA2) dengan nilai ETDk sebesar 11.196. Implikasi strategi ini adalah kerusakan mesin dapat ditangani lebih cepat sehingga potensi gangguan proses produksi dapat ditekan. Adapun urutan lengkap implementasi strategi mitigasi dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Urutan Penerapan Strategi Mitigasi
Berdasarkan hasil penelitian, teridentifikasi 25 risk event pada aktivitas supply chain PT K yang diklasifikasikan berdasarkan konsep SCOR (plan, source, make, deliver, return. Untuk mengatasi risk event tersebut dirancang strategi mitigasi. Fokus mitigasi diarahkan pada agen risiko utama, yaitu kualitas dan keandalan pemasok, kondisi dan pemeliharaan mesin produksi, serta faktor kelalaian manusia dan koordinasi internal. Upaya pengendalian meliputi peningkatan komunikasi dan evaluasi pemasok, penerapan preventive maintenance, pembentukan tim pemeliharaan internal, peningkatan pengawasan dan kompetensi tenaga kerja, penerapan SOP secara konsisten, serta integrasi aliran informasi antar divisi. Implementasi strategi ini diharapkan dapat menurunkan tingkat risiko prioritas dan meningkatkan efektivitas operasional perusahaan. Keterbatasan penelitian ini adalah hanya menyusun usulan tindakan strategi mitigasi tanpa menerapkan langsung di perusahaan. Oleh karena itu, penelitian selanjutnya disarankan untuk dilanjutkan hingga tahap implementasi serta evaluasi terhadap kinerja strategi mitigasi risiko yang telah diusulkan, sehingga dapat diketahui sejauh mana strategi tersebut efektif dalam mengurangi risiko yang terjadi. Selain itu, penelitian selanjutnya juga dapat mempertimbangkan penggunaan kombinasi metode House of Risk dengan metode lain, seperti Analytic Hierarchy Process (AHP) atau Analytic Network Process (ANP), sehingga proses penentuan prioritas mitigasi risiko dapat dilakukan dengan analisis yang lebih mendalam dan komprehensif.
Ucapan terima kasih kami sampaikan kepada pihak PT K yang telah memberikan izin kepada peneliti untuk melakukan penelitian di perusahaan. Ucapan terima kasih juga peneliti sampaikan kepada seluruh pihak Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur yang telah memberikan dukungan terhadap kelancaran penelitian.
F. F. Asrory, A. D. H. Wisnugroho, and R. Yahya, “Analisis Risiko Rantai Pasok Menggunakan Metode Supply Chain Operation Reference (SCOR) dan House of Risk (HOR) pada PT Indo Pusaka Berau,” Sebatik, vol. 27, no. 2, pp. 535–545, 2023, doi: 10.46984/sebatik.v27i2.2415.
Erdiwansyah et al., “Prospects for Renewable Energy Sources From Biomass Waste in Indonesia,” Case Studies in Chemical and Environmental Engineering, vol. 10, p. 100880, 2024, doi: 10.1016/j.cscee.2024.100880.
M. D. S. Lubis and Imsar, “Analisis Manajemen Risiko Operasional Berdasarkan Pendekatan Enterprise Risk Management (ERM) pada UD. Anugrah Cabang Rantauprapat,” JMBI UNSRAT (Jurnal Ilmiah Manajemen Bisnis dan Inovasi Universitas Sam Ratulangi), vol. 9, no. 3, pp. 1492–1504, 2022, doi: 10.35794/jmbi.v9i3.44457.
M. Ulfah et al., “Analisis Risiko Rantai Pasok Produk Genteng Menggunakan Metode House of Risk,” Journal of System Engineering and Management, vol. 3, no. 2, p. 123, 2024, doi: 10.62870/joseam.v3i2.30073.
A. Fikri, “Analisis Resiko Kegagalan Sistem Logistik Pelabuhan dan Dampaknya terhadap Efisiensi Pengiriman Barang,” Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan, vol. 10, no. 23, pp. 1073–1079, 2024. [Online]. Available: Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan
V. Adelia and W. Widiasih, “Strategi Mitigasi Risiko pada Produksi Surimi Beku dengan Metode House of Risk (HOR) dan SCOR Model,” Jurnal SENOPATI: Sustainability, Ergonomics, Optimization, and Application of Industrial Engineering, vol. 5, no. 1, pp. 56–68, 2023, doi: 10.31284/j.senopati.2023.v5i1.4575.
M. A. Chatra et al., Manajemen Rantai Pasok, 1st ed., vol. 7. Jambi, Indonesia: Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
M. Ulfah, Y. Muharni, A. Sonda, A. Wulandari, C. D. Octaviany, and N. M. Dewantari, “Mitigasi Risiko Rantai Pasok Susu Jahe Merah Menggunakan Model House of Risk,” Journal of System Engineering and Management, vol. 4, no. 1, p. 44, 2025, doi: 10.62870/joseam.v4i1.32552.
A. Defriyanti and D. Ernawati, “Analisis dan Mitigasi Risiko pada Supply Chain dengan Pendekatan Metode House of Risk (HOR) di PT XYZ,” JUMINTEN: Jurnal Manajemen Industri dan Teknologi, vol. 2, no. 6, pp. 36–47, 2021, doi: 10.33005/juminten.v2i6.351.
C. Santoso, W. Kosasih, and M. Saryatmo Agung, “Pengukuran Kinerja Manajemen Rantai Pasok pada PT XYZ dengan Pendekatan Metode Supply Chain Operations Reference (SCOR),” Mitra Teknik Industri, vol. 1, no. 1, pp. 35–46, 2022. [Online]. Available: Mitra Teknik Industri
L. N. Anisa, S. Andawiah, D. P. Utama, and I. Afan, “Implementasi Supply Chain Management untuk Meningkatkan Kinerja Logistik Perusahaan,” Jurnal Masharif Al-Syariah: Jurnal Ekonomi dan Perbankan Syariah, vol. 10, no. 1, pp. 460–471, 2025, doi: 10.30651/jms.v10i1.25469.
M. Rachmalia, E. R. Cahyadi, and A. S. Slamet, “Manajemen Risiko Rantai Pasok Getah Pinus dengan Model House of Risk,” Jurnal Analisis Kebijakan Kehutanan, vol. 19, no. 1, pp. 15–32, 2022, doi: 10.20886/jakk.2022.19.1.15-32.
M. F. Idris and I. Yuwono, “Analisis Pengendalian Kualitas Produk Kertas dengan Metode Statistical Quality Control pada PT Adiprima Suraprinta Gresik,” Jurnal Ilmiah Teknik dan Manajemen Industri, vol. 3, no. 1, pp. 431–461, 2023, doi: 10.46306/tgc.v3i1.99.
W. A. S. Putra, E. M. Saputra, M. Miftakhurrohman, and W. D. Lestari, “Analisa Kecacatan pada Produk Hasil Pengelasan dengan Metode FMEA dan Diagram Pareto Studi Kasus di Perusahaan PT Aneka Jasa Teknik Gresik,” Jurnal Teknik Mesin, vol. 21, no. 1, pp. 21–28, 2024, doi: 10.9744/jtm.21.1.21-28.
B. Prasetyo, W. E. Y. Retnani, and N. L. M. Ifadah, “Analisis Strategi Mitigasi Risiko Supply Chain Management Menggunakan House of Risk (HOR),” Jurnal Tekno Kompak, vol. 16, no. 2, pp. 72–84, 2025. [Online]. Available: ResearchGate Publication
A. K. Virgiawan, R. Santi, and A. I. Alfresi, “Risk Management Analysis of Information Technology With Failure Mode and Effect Analysis Method at PT XYZ,” Journal of Computer Science, Information Technology, and Telecommunication Engineering, vol. 6, no. 2, pp. 966–977, 2025, doi: 10.30596/jcositte.v6i2.26392.