ANALISIS LEVEL RISIKO UNTUK HACCP DI INDUSTRI PENGOLAHAN HASIL LAUT DENGAN PROBABILISTIC RISK ASSESSMENT Ishma Syahra, Iwan Vanany Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya Kampus ITS Sukolilo Surabaya 60111 Email:
[email protected];
[email protected] Abstrak Isu keamanan makanan menjadi sangat penting seiring dengan semakin meningkatnya jumlah kasus keracunan makanan di Indonesia. Salah satu penyebab utama keracunan makanan adalah terkandungnya bakteri yang melebihi batas normal yang diijinkan atau terkontaminasi dengan bahan kimia dan material fisik. Oleh karena itu, menjadi sebuah keharusan industri pengolah makanan baik segar maupun olahan menggunakan manajemen kualitas untuk memastikan hasil makanan yang dihasilkan memenuhi keselamatan makanan. Tujuan dari penerapan manajemen kualitas adalah menjamin bahwa industri pengolah makanan akan memberikan hasil produk yang memenuhi persyaratan yang telah ditetapkan. Standar manajemen kualitas yang utama dan wajib digunakan oleh industri pengolah makanan adalah hazard analysis critical control point (HACCP). Akan tetapi, masih ditemukan beberapa kekurangan dari implementasi HACCP yaitu belum adanya analisis risiko dalam penanganan bahan baku serta proses pengolahannya. (Panisello & Quantick, 2001). Penelitian ini menggunakan probabilistic risk assessment untuk mendukung keberhasilan implementasi dari HACCP. Langkah yang dilakukan yaitu dengan mengidentifikasi risiko dari tiga aspek yakni biologi (berupa data suhu ruangan pada setiap proses), kimia dan fisik (berupa data sampel produk). Hasil yang didapat dari identifikasi risiko tersebut adalah nilai level risiko dari setiap tahapan proses. Proses dengan nilai level risiko diatas 15 % akan dilakukan mitigasi risiko dengan menggunakan root cause analysis (RCA) yaitu 5 why method, sehingga nantinya dapat mengurangi risiko yang terjadi pada perusahaan. Kata kunci: Hazard Analysis Critical Control Point (HACCP), Identifikasi risiko, Level risiko, Distribusi kontinyu, Root Cause Analysis (RCA). Abstract Food safety issues are becoming more important nowadays according to increasing number of food poisoning case in Indonesia. Some of causes factor for this are bacterial contamination exceed normal limit, contamination with chemical ingredient, or contamination with physical material. Therefore, Quality Management must be treated as important requirement for food industry either in fresh or processed product. Main purpose of Quality Management implementation is to ensure and guarantee food industry produce end product that fulfill the requirement especially in safety and healthy aspect. Quality Management Standard (QMS) which is required and primary standard in food industry is hazard analysis critical control point (HACCP). However, it’s still found some lack in HACCP implementation that is no existence of risk analysis in raw material handling and processing. (Panisello & Quantick, 2001). This research use probabilistic risk assessment to success HACCP implementation. First step is done by identify risk from three aspects that is Biology (room temperature data in each process), Chemical and Physics (sample data). Furthermore, risk level value for each process as a result of identification process which value is more than 15% will be mitigated using 5 why method in root cause analysis (RCA). The purpose for this step is to decrease risk that can be happened in company. Keywords: Hazard Analysis Critical Control Point (HACCP), Risk identification, Risk level, Continuous distribution, Root cause analysis (RCA)
1
1. Pendahuluan Makanan memiliki arti penting bagi kehidupan manusia sehingga keamanan pangan harus dijaga agar tidak tercemar oleh bahan yang berbahaya bagi kesehatan seperti bakteri, bahan kimia dan material asing. Akan tetapi pada kenyataannya masih banyak terjadi kasus keracunan makanan di Indonesia. Hal tersebut dapat diantisipasi dengan mengharuskan industri pengolah makanan baik segar maupun olahan menggunakan manajemen kualitas, untuk memastikan bahwa hasil makanan telah memenuhi persyaratan yang ditetapkan. Beberapa model manajemen kualitas yang dapat diterapkan pada industri pengolah makanan antara lain: Hazard Analysis Critical Control Point (HACCP), ISO 9000:2000 dan ISO 22000:2005. HACCP merupakan pondasi dasar dari semua sistem manajemen kualitas yang ada, implementasi HACCP yang baik sangatlah penting untuk memastikan efektifitas sistem manajemen kualitas yang diterapkan di perusahaan. Pada saat ini banyak negara sudah mengimplementasikan HACCP sebagai standar yang harus dipenuhi oleh perusahaan makanan yang beroperasi di wilayah tersebut. Contoh negara yang sangat berkomitmen dalam penerapan HACCP ini adalah Amerika Serikat dan Kanada. Badan regulator di Amerika Serikat yang menerapkan HACCP antara lain adalah U.S. Department of Agriculture’s Food Safety Inspection Service (USDA FSIS) dan U.S. Food and Drug Administration (FDA). Sementara di Kanada dinaungi oleh Canadian Food Inspection Agency (CFIA). Akan tetapi, masih ditemukan beberapa kekurangan dari implementasi HACCP. Salah satu hambatan utama gagalnya implementasi HACCP karena kurangnya kesadaran akan identifikasi risiko di setiap tahapan proses, bila ada yang melakukan identifikasi risiko cenderung menggunakan metode kualitatif (Panisello & Quantick, 2001). Hal tersebut didukung juga oleh hasil penelitian yang menunjukkan bahwa analisis bahaya memegang peranan penting dalam HACCP, pada kenyataannya masih menggunakan pendekatan evaluasi yang sederhana (Bertolini et al, 2007). Sementara itu untuk mendapatkan hasil yang komprehensif dalam analisis bahaya diperlukan data yang kuantitatif dan evaluasi mendalam melalui kegiatan diskusi yang intensif. Oleh karena itu kegiatan probabilistic risk assessment diperlukan dalam rangka mendukung keberhasilan implementasi dari HACCP. Dalam penelitian ini, permasalahan dan data yang digunakan berdasarkan obyek penelitian di PT. Enam Delapan Sembilan.
2. Data dan Metode Penelitian Mulai Analisa Kondisi Eksisting Perusahaan Identifikasi Permasalahan Perumusan Masalah dan Tujuan Penelitian Studi / Kajian Studi Literatur Studi Lapangan
Tahap Identifikasi Masalah
Identifikasi Proses Produksi Identifikasi Potensi Bahaya HACCP Identifikasi Mekanisme Pengendalian dan Pengawasan
Tahap Pengumpulan Data
Pengumpulan Data Utama Penelitian Observasi Data sekunder Wawancara
Pemetaan Proses Produksi, Potensi Bahaya, Mekanisme Pengendalian dan pengawasan, dan Data Utama Penelitian Penghitungan Level Resiko Menggunakan Distribusi Kontinyu Tahap Pengolahan Data Analisis Identifikasi Level Risiko Evaluasi Level Risiko Tahap AnalisIs dan Pembahasan Tahap Kesimpulan dan Saran
Mitigasi Risiko Kesimpulan dan Saran Selesai
Gambar 2.1 Flowchart metodologi penelitian Pada penelitian ini dilakukan survei dan observasi terhadap proses produksi yang sudah berjalan pada PT. EDS beserta semua atribut dan komponen yang terlibat. Produk yang dilakukan pemrosesan antara lain : Ikan Kakap Merah, Gurita dan Udang. Tahapan proses produksi yang terdapat pada PT. EDS antara lain : penerimaan bahan baku (receiving), pemrosesan (processing), pembekuan (freezing), pengemasan dan pelabelan (packing/labelling) dan penyimpanan (cold storing). Permasalahan yang terjadi pada PT. EDS adalah kurangnya memperhatikan potensi bahaya yang terjadi pada setiap tahapan proses dikarenakan dalam mengidentifikasi risiko masih menggunakan metode kualitatif sehingga tidak diketahuinya nilai tingkat risiko di setiap tahapan proses. Untuk melakukan identifikasi risiko langkah-langkah yang dilakukan antara lain : 1. Identifikasi potensi bahaya HACCP, potensi bahaya berdasarkan prinsip HACCP terdiri dari aspek biologi, aspek kimia dan aspek fisik. datadata biologi yang digunakan pada penelitian ini adalah data suhu ruangan pada setiap tahapan
2
2.
proses. Sedangkan untuk kimia dan fisik, data yang digunakan adalah sampel produk. Melakukan perhitungan level risiko. Perhitungan level risiko menggunakan distribusi kontinyu yang nantinya akan disesuaikan dengan hasil fitting dari setiap data. Untuk aspek biologi langkah-langkah perhitungan yang dilakukan antara lain : Melakukan fitting distribution data suhu dengan software Arena, hasil dari fitting distribution ini adalah jenis distribusi yang cocok untuk diterapkan pada data suhu penelitian. Dari karakteristik data suhu pada ketiga produk, distribusi yang cocok untuk diimplementasikan adalah distribusi triangular dengan nilai square error paling rendah. Melakukan perhitungan nilai probabilitas menggunakan cumulative distribution function (CDF) dengan software minitab, data minimum, modus dan maksimum yang didapatkan dari hasil fitting distribution akan dihitung dengan menggunakan software minitab dengan perhitungan CDF untuk mendapatkan nilai probabilitas dimana suhu ruangan melebihi standar yang ditetapkan oleh PT.EDS. Melakukan fitting distribution data jumlah sampel dengan software arena. Dalam melakukan fitting distribution, untuk sampel yang terkontaminasi diberi nilai 0 dan sampel yang tidak terkontaminasi diberi nilai 1. hasil dari fitting distribution
ini adalah distribusi beta dengan nilai square error paling rendah. Melakukan perhitungan level risiko menggunakan inverse cumulative distribution function (CDF) dengan software minitab. Nilai probabilitas yang digunakan dalam perhitungan dengan minitab adalah 0,95. Hal ini dikarenakan dalam industri makanan, risiko harus diantisipasi semaksimal mungkin. Dengan mengambil nilai probabilitas tinggi maka secara langsung dapat diterapkan juga pada nilai probabilitas yang rendah. Untuk aspek kimia dan fisik langkah-langkah perhitungan yang dilakukan antara lain : Melakukan fitting distribution data jumlah sampel dengan software arena. Dalam melakukan fitting distribution, untuk sampel yang terkontaminasi diberi nilai 0 dan sampel yang tidak terkontaminasi diberi nilai 1. hasil dari fitting distribution ini adalah distribusi beta dengan nilai square error paling rendah. Melakukan perhitungan level risiko menggunakan inverse cumulative distribution function (CDF) dengan software minitab. Nilai probabilitas yang digunakan dalam perhitungan dengan minitab adalah 0,95. Hal ini dikarenakan dalam industri makanan, risiko harus diantisipasi semaksimal mungkin. Dengan mengambil nilai probabilitas tinggi maka secara langsung dapat diterapkan juga pada nilai probabilitas yang rendah.
3.
Hasil dan Diskusi Tabel 3.1 merupakan hasil pemetaan proses produksi, potensi bahaya, mekanisme pengendalian dan pengawasan, dan data penelitian pada produk Ikan Kakap Merah. Tabel 3.1 Tabel pemetaan untuk produk Ikan Kakap Merah Tahapan Proses Penerimaan Bahan Baku
Potensi Bahaya B
Berkembangnya bakteri seperti E. Coli, Salmonella dan V. Choleras akibat kenaikan suhu selama proses penerimaan bahan baku.
Mekanisme pengendalian dan pengawasan B1
Uji laboratorium untuk mengetahui kandungan bakteri pada Ikan Kakap Merah.
B2
Melakukan pengarahan dan pelatihan kepada supplier partner.
B3
Menetapkan standar kualitas yang harus dipenuhi oleh supplier partner.
B4
Melakukan pengawasan terhadap suhu (<2,5°C) sehingga dapat menghambat pertumbuhan bakteri. Membuat dan mengimplementasikan suatu Sanitation Standard Operating Procedures (SSOP) dan Good Manufacturing Practice (GMP) khususnya dalam hal pengawasan selama dilakukan penerimaan bahan baku dari supplier partner.
B5
K
Terkontaminasi dengan kadar garam yang tinggi dan logam berat seperti Cadmium, Mercury, dan Timbal.
F
Terkontaminasi dengan benda asing seperti kail pancing, rambut dan kotoran akibat penanganan yang salah dari supplier partner.
K1
K2 F1 F2
Membuat dan mengimplementasikan suatu Sanitation Standard Operating Procedures (SSOP) dan Good Manufacturing Practice (GMP) khususnya dalam hal pengawasan kandungan kimia. Uji laboratorium untuk mengetahui kandungan bahan kimia pada Ikan Kakap Merah. Melakukan pengecekan terhadap masing-masing produk. Menetapkan standar kualitas yang harus dipenuhi oleh supplier partner.
3
Data Utama Penelitian B
Temperatur ruangan max 2,62°C; mode 1,15°C; min 0°C.
K
Laporan perusahaan tentang kejadian kontaminasi dengan kadar garam yang tinggi dan logam berat pada ikan kakap merah : Jumlah kejadian / Jumlah sampel yang digunakan = 338 / 8367.
F
Hasil pengecekan dan laporan perusahaan tentang kejadian kontaminasi dengan benda asing : Jumlah kejadian / Jumlah sampel yang digunakan = 401 / 8367.
Tahapan Proses Pemrosesan
Pembekuan
Pengemasan & Pelabelan
Potensi Bahaya
Mekanisme pengendalian dan pengawasan
Munculnya bakteri Salmonella dan E. Coli yang dipicu oleh kenaikan suhu selama masa sortasi serta kontaminasi peralatan dan karyawan, munculnya bakteri E. Coli, Salmonella dan Vibrio Choleras karena dekomposisi yang terjadi selama proses kenaikan suhu pada tahap penimbangan dan kenaikan suhu selama penyusunan.
B1
Membuat dan mengimplementasikan suatu Sanitation Standard Operating Procedures (SSOP) dan Good Manufacturing Practice (GMP) khususnya dalam hal pengawasan selama dilakukan pemrosesan.
B2
Melakukan pengawasan terhadap suhu (<7°C) sehingga dapat menghambat pertumbuhan bakteri.
K F
Tidak teridentifikasi. Terkontaminasi dengan benda asing selama pemrosesan.
K F1 F2
Tidak teridentifikasi Melakukan Pemindaian menggunakan detektor logam. Membuat dan mengimplementasikan suatu Sanitation Standard Operating Procedures (SSOP) dan Good Manufacturing Practice (GMP) khususnya dalam hal pengawasan selama dilakukan pemrosesan.
B
Suhu pembekuan yang tidak sesuai dengan standar perusahaan.
F3 B1
Melakukan pengecekan terhadap masing-masing produk. Membuat dan mengimplementasikan suatu Sanitation Standard Operating Procedures (SSOP) dan Good Manufacturing Practice (GMP) khususnya dalam hal pengawasan selama dilakukan pembekuan.
B2 K F B
Tidak teridentifikasi. Tidak teridentifikasi. Munculnya bakteri Salmonella dan E. Coli yang dipicu oleh kenaikan suhu selama proses pengemasan.
K
Terkontaminasi karena air pencucian glazing yang memiliki PH jauh diatas atau dibawah PH netral.
B
Temperatur ruangan max 9°C; mode 4,5°C; min 1°C.
K F
Tidak teridentifikasi Hasil pengecekan dan laporan perusahaan tentang kejadian kontaminasi benda asing : Jumlah kejadian / Jumlah sampel yang digunakan = 381 / 8367
B
Temperatur ruangan max -26°C; mode -31,2°C; min -36°C.
Melakukan pengawasan terhadap suhu (<-28°C) sehingga dapat menghambat pertumbuhan bakteri. Tidak teridentifikasi Tidak teridentifikasi Membuat dan mengimplementasikan suatu Sanitation Standard Operating Procedures (SSOP) dan Good Manufacturing Practice (GMP) khususnya dalam hal pengawasan selama dilakukan pengemasan & pelabelan.
K F B
Tidak teridentifikasi Tidak teridentifikasi Temperatur ruangan max 10°C; mode 5,63°C; min 0°C.
K1
Melakukan pengawasan terhadap suhu (<7,5°C) sehingga dapat menghambat pertumbuhan bakteri. Membuat dan mengimplementasikan suatu Sanitation Standard Operating Procedures (SSOP) dan Good Manufacturing Practice (GMP) khususnya dalam hal pengawasan kandungan kimia.
K
K2
Uji laboratorium untuk mengetahui kandungan bahan kimia pada Ikan Kakap Merah.
Laporan perusahaan tentang kejadian kontaminasi dengan kadar garam yang tinggi dan logam berat pada ikan kakap merah : Jumlah kejadian / Jumlah sampel yang digunakan = 395 / 8367.
F1
Melakukan Pemindaian menggunakan detektor logam.
F
F2
Membuat dan mengimplementasikan suatu Sanitation Standard Operating Procedures (SSOP) dan Good Manufacturing Practice (GMP) khususnya dalam hal pengawasan selama dilakukan pengemasan & pelabelan. Melakukan pengecekan terhadap masing-masing produk.
Hasil pengecekan dan laporan perusahaan tentang kejadian kontaminasi dengan benda asing : Jumlah kejadian / Jumlah sampel yang digunakan = 318 / 8367.
B
Temperatur ruangan max -15°C; mode -21,3°C; min -25°C.
K F
Tidak teridentifikasi Tidak teridentifikasi
K F B1
B2
F
Alat metal detektor mengalami kerusakan dan karyawan tidak mengikuti standar prosedur pengecekan.
F3 Penyimpanan
B
Suhu pembekuan yang tidak sesuai dengan standar perusahaan.
B1
B2 K F
Tidak teridentifikasi Tidak teridentifikasi
Data Utama Penelitian B
K F
Membuat dan mengimplementasikan suatu Sanitation Standard Operating Procedures (SSOP) dan Good Manufacturing Practice (GMP) khususnya dalam hal pengawasan selama dilakukan penyimpanan. Melakukan pengawasan terhadap suhu (<-16,5°C) sehingga dapat menghambat pertumbuhan bakteri. Tidak teridentifikasi Tidak teridentifikasi
Tabel 3.2 Hasil perhitungan level risiko pada aspek biologi No
1
Produk
Ikan Kakap Merah
Tahapan Proses
Probabilitas (P (X x))
Level risiko (x)
Penerimaan bahan baku
0,95
4,60%
Pemrosesan
0,95
18,50%
Pembekuan
0,95
13,80%
Pengemasan & pelabelan
0,95
20,80%
Penyimpanan
0,95
8,80%
Tahapan Proses
Probabilitas (P (X x))
Level risiko (x)
Penerimaan bahan baku
0,95
4,40%
Pengemasan & pelabelan
0,95
5,10%
Tahapan Proses
Probabilitas (P (X x))
Level risiko (x)
Penerimaan bahan baku
0,95
5,20%
Pemrosesan
0,95
4,90%
Tabel 3.3 Hasil perhitungan level risiko pada aspek kimia No
Produk
1
Ikan Kakap Merah
Tabel 3.4 Hasil perhitungan level risiko pada aspek fisik No
Produk
1
Ikan Kakap Merah
4
No
Produk
Tahapan Proses
Probabilitas (P (X x))
Level risiko (x)
Pengemasan & pelabelan
0,95
4,20%
Pada tabel 3.1, 3.2, 3.3 dan 3.4 hanya dituliskan pemetaan untuk produk Ikan Kakap Merah. Proses pemetaan yang sama juga dilakukan terhadap produk Udang dan Gurita. Selanjutnya potensi bahaya dengan nilai level risiko diatas 15%
akan dilakukan mitigasi sehingga ditemukan alternatif solusi perbaikan. Mitigasi risiko yang dijelaskan pada jurnal ini hanyalah pada produk Ikan Kakap Merah.
Gambar 3.1 Identifikasi faktor penyebab risiko pada tahap pengemasan dan pelabelan untuk produk Ikan Kakap Merah Tabel 3.5 Alternatif solusi untuk potensi bahaya biologi pada tahap pengemasan dan pelabelan produk Ikan Kakap Merah
Tahapan Proses Pengemasan
dan
Aspek Biologi
Permasalahan Munculnya
bakteri
Salmonella dan E. Coli
Pelabelan
Alternatif Solusi
Penambahan jumlah karyawan
Membuat proses perekrutan karyawan yang lebih selektif
Gambar 3.2 Identifikasi faktor penyebab risiko pada tahap pemrosesan untuk produk Ikan Kakap Merah Tabel 3.5 Alternatif solusi untuk potensi bahaya biologi pada tahap pemrosesan produk Ikan Kakap Merah
Tahapan Proses Pemrosesan
Aspek Biologi
Permasalahan Munculnya
bakteri
Salmonella dan E. Coli Kesimpulan Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, maka dapat ditarik beberapa kesimpulan yang mendukung tujuan dari penelitian yaitu sebagai berikut :
5
Penggantian pendingin ruangan yang sudah berumur
1.
4.
Alternatif Solusi
Identifikasi potensi bahaya dilakukan pada semua tahapan proses yaitu penerimaan bahan baku, pemrosesan, pembekuan, pengemasan dan pelabelan, dan penyimpanan untuk masing-masing produk
2.
3.
4.
Ikan Kakap Merah, Gurita, dan Udang. Aspek yang digunakan dalam pendefinisian potensi bahaya ini terdiri dari aspek biologi, aspek kimia, dan aspek fisik. Data lain yang digunakan adalah mekanisme pengendalian dan pengawasan yang dilakukan oleh perusahaan dan juga data utama penelitian yang akan digunakan dalam perhitungan level risiko pada tahap selanjutnya. Data utama penelitian yang digunakan untuk potensi bahaya dalam aspek biologi adalah data suhu ruangan selama proses produksi berlangsung. Sedangkan untuk aspek kimia dan fisik, data utama penelitian yang digunakan adalah data hasil pengecekan sampel langsung serta laporan perusahaan tentang satu kejadian. Perhitungan level risiko dilakukan untuk setiap kategori yang ada pada tabel pemetaan proses produksi, potensi bahaya, mekanisme pengendalian dan pengawasan, dan data penelitian yang telah dihasilkan sebelumnya dengan menggunakan distribusi kontinyu sesuai dengan hasil fitting distribution dari setiap data. Hasil perhitungan level risiko selanjutnya diurutkan dari nilai level risiko tertinggi ke terendah. Dari hasil pengurutan tersebut akan diambil potensi bahaya dengan nilai risiko di atas 15% yang akan dilakukan mitigasi risiko. Mitigasi risiko dilakukan terhadap potensi bahaya dengan nilai level risiko di atas 15%. Hal ini dengan mempertimbangkan bahwa keamanan pangan memiliki efek risiko dengan skala medium terhadap kehidupan manusia Nilai level risiko dengan kriteria tersebut untuk semua produk Ikan Kakap Merah, Gurita, dan Udang terjadi hanya melibatkan aspek biologi dan terdapat pada 2 jenis tahapan proses yaitu tahap pengemasan dan pelabelan dan tahap pemrosesan. Nilai level risiko tertinggi adalah potensi bahaya biologi pada tahap pemrosesan untuk produk Udang. Mitigasi risiko yang telah dilakukan dapat dijadikan sebagai alternatif solusi atau rekomendasi perbaikan oleh PT. EDS untuk menurunkan level risiko pada tahapan proses yang kritis. Hasil dari mitigasi risiko untuk semua produk Ikan
Kakap Merah, Gurita, dan Udang terkait ke beberapa aspek antara lain kepegawaian, proses internal, SOP, pelatihan, dan anggaran. DAFTAR PUSTAKA Bertolini, M., Rizzi, A., dan Bevilacqua, M. (2007), “An alternative approach to HACCP system implementation”, Journal of Food Engineering, Vol 79, hal. 1322-1328. Codex (1997), Hazard analysis and critical control point system and guidelines for its application, Codex Alimentarius Commision, Rome. Doggett, M.A. (2005), “Root cause analysis : A framework for tool selection”, Quality Management Journal, Vol 65, hal 123-128. FDA. (2001), Fish and Fishery Products Hazards rd
and Controls Guidance, 3 ed., Food and Drug Administration, Center for Food Safety and Applied Nutrition, Office of Seafood, Washington, DC. FDA. (2004). Regulation 21CFR820, 2004. U.S. Food and Drug Administration, Title 21: Food and Drugs, Subchapter H: Medical Devices, Washington, DC. Jing, G. (2008), ”Digging for the Root Cause”. ASQ Six sigma Forum Magazine, Vol 7. Hal 19-24. Karningsih, P. D. (2011), Development of a Knowledge Based Supply Chain Risk Identification System, Doctor Philosophy, University of New South Wales, New South Wales. Panisello, P.J., & Quantick, P.C. (2001), “Technical barriers to hazard analysis critical control point (HACCP)”, International Journal of food control: Research and Applications, Vol. 12, hal. 165-173. Pierson, M. D. & D. A. Corlett, J, (1992), HACCP Principles and Applications, Chapman & Hall, Inc., New York. Pujawan, I. N. & ER, M, (2010), Supply Chain Management, Guna Widya., Surabaya. Ryu, K., Park, K., Yang, J., & Bahk, G. (2012), “Simple approach in HACCP for evaluating the risk level of hazards using probability distributions”, International Journal of food control: Research and Applications, Vol. 30, hal. 459-462. Vose, D, (2001), Risk analysis : A quantitative guide (2nd ed), John Wiley & Sons Ltd., New York.
6
