Analisis Risiko Proyek Sistim Disaster Recovery Center dengan Sistim Kerjasama Build Operate Transfer

Penulis

  • Fitri Haryanti
  • Iwan Krisnadi
  • Minarnita Verawati Bakara

DOI:

https://doi.org/10.22441/incomtech.v6i1.1147

Kata Kunci:

AHP, BOT, DRC, Identifikasi Risiko, Manajemen Risiko, Probability Impact Matrix, Risk Assessment

Abstrak

Penelitian ini melakukan Risk Assessment untuk mengetahui dan mengelola potensi risiko-risiko pada proyek sistem Disaster Recovery Center (DRC) dengan menggunakan sistem kerjasama bisnis Build Operate Transfer (BOT) yang dipandang dapat membantu dari segi sumber dana pembiayaan proyek dari pihak rekanan swasta. Pada penelitian ini kategori risiko yang akan dianalisis dikelompokkan menjadi beberapa kategori yaitu risiko pada masa konstruksi (Build level), masa Operasional (Operate level), dan masa Transfer (Transfer level). Masing-masing kategori Risiko tersebut diidentifikasi potensi-potensi Risiko yang mungkin terjadi. Hasil dari pengolahan data kuesioner menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) serta metode Probability Impact Matrix dari 28 (dua puluh delapan) variabel risiko yang teridentifikasi di awal diperoleh 15 (lima belas) variabel risiko diantaranya yang termasuk dalam klasifikasi High Risk dan 13 (tiga belas) variabel risiko termasuk dalam klasifikasi Medium Risk. Dari hasil analisis alokasi risiko terdapat 4 (empat) variabel risiko yang termasuk dalam perbedaan alokasi, risiko-risiko ini memiliki peluang yang besar menimbulkan perselisihan serta tuntutan antara pihak-pihak yang terkait dalam kontrak konsesi.Berdasarkan hasil analisis risiko tersebut dirumuskan strategi yang dapat dilakukan untuk mencegah/menghilangkan, membagi/mentransfer, atau mengurangi kerugian /dampak yang terjadi.

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Diterbitkan

2017-02-27

Cara Mengutip

[1]
F. Haryanti, I. Krisnadi, dan M. V. Bakara, “Analisis Risiko Proyek Sistim Disaster Recovery Center dengan Sistim Kerjasama Build Operate Transfer”, InComTech, vol. 6, no. 1, hlm. 23–44, Feb 2017.

Terbitan

Bagian

Articles

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama

1 2 > >> 

Artikel Serupa

1 2 3 4 > >> 

Anda juga bisa Mulai pencarian similarity tingkat lanjut untuk artikel ini.