RANCANG BANGUN SISTEM PAKAR UNTUK MITIGASI RISIKO PADA INDUSTRI PROPERTI

Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XXI Program Studi MMT-ITS, Surabaya 19 Juli 2014

RANCANG BANGUN SISTEM PAKAR UNTUK MITIGASI RISIKO PADA INDUSTRI PROPERTI Deby Hediningrum1), I Ketut Gunarta2) dan Dyah Santhi Dewi3) 1) Program Studi Teknik Industi, Pascasarjana Teknik Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, 60111 e-mail: [email protected] 2) Jurusan Teknik Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember ABSTRAK Pertumbuhan pasar industri properti di Indonesia tengah mengalami peningkatan dan membuat persaingan pada industri ini semakin ketat. Peningkatan ini disusul pula dengan meningkatnya faktor risiko yang akan dihadapi. Sehingga para pemain baru di industri ini dituntut untuk lebih jeli dalam melihat peluang dan risiko usaha. Dalam hal ini keberlangsungan usaha dapat ditunjang dengan kemampuan pemahaman yang baik dari developer properti dalam memanajemen risiko bisnisnya. Manajemen risiko dapat dilakukan melalui pendekatan Enterprise Risk Management (ERM) yang mana saat ini belum banyak diterapkan pada industri properti di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk merancang bangun sistem pakar guna mendapatkan model aturan rekomendasi mitigasi risiko berdasarkan pedekatan Enterprise Risk Management dengan bantuan software EXSYS. Dimana pengelolaan mitigasi risiko pada sistem pakar diawali dengan melakukan knowledge aquisition, lalu penginputan data berupa identifikasi risiko pada software serta penentuan rule based system. Kata kunci: Enterprise Risk Management (ERM), Industri Properti, Manajemen Risiko, Software Exsys, Sistem Pakar

PENDAHULUAN Di era globalisasi membuat perekonomian dunia saling berkaitan satu dan yang lain, dimana kejadian di suatu negara akan lebih cepat mempengaruhi negara lain. Hal ini dibuktikan dengan adanya fluktuasi terhadap nilai tukar rupiah yang sangat dipengaruhi oleh mata uang asing sehingga sempat membuat perekonomian Indonesia terpuruk. Namun keterpurukan ini tidak lantas membuat Indonesia menyerah, ini ditandai dengan semakin membaiknya kondisi Indonesia di tahun 2012 dan di tahun 2014 (Bank Indonesia, 2014) stabilitas ekonomi Indonesia juga relatif terjaga yang tercermin dari laju rata-rata inflasi pada kisaran 7,3-7,7 dan kurs rupiah yang tetap terkendali. Pertumbuhan ekonomi tersebut ditopang oleh sektor konsumsi domestik yang tinggi dan dikombinasikan dengan sektor ekspor serta investasi. Aliran investasi sendiri secara bertahap telah mengalami pergeseran dari investasi pada sumber daya alam dan beralih pada industri manufaktur seperti industri properti. Beberapa pihak menyadari bahwa prospek industri ini akan semakin berkembang dimasa mendatang diiringi dengan perbaikan perekonomian nasional. Di Pulau Jawa contohnya, dari data perhitungan Area Analytics (Nugroho, 2013), bahwa sejak bulan Agustus 2012 hingga Februari 2013 pemasaran properti untuk daerah Surabaya selalu mengalami peningkatan setiap bulannya, di akhir bulan Februari 2013 total properti yang dipasarkan mencapai 1019 properti yang terdiri dari 687 buah penjualan rumah, 168 penjualan tanah, 70 buah penjualan ruko, 55

ISBN : 978-602-70604-0-1 A-4-1


buah penjualan apartemen dan komersial properti sebanyak 48. Dalam hal ini dapat dipastikan perkembangan industri properti akan semakin meningkat dan menyebabkan mulai menjamurnya developer properti di Indonesia. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini, yakni gambar grafik pertumbuhan industri properti di Surabaya tahun 2012-2013.

Gambar 1. Grafik Pertumbuhan Industri Properti di Surabaya

Peningkatan pertumbuhan ini disusul pula dengan meningkatnya faktor-faktor risiko yang akan dihadapi industri. Dalam hal ini Nugroho (2013), menyatakan bahwa banyak hal yang perlu diperhatikan oleh developer property dalam hal risiko perusahaan seperti, risiko konstruksi, compliance risk, environmental risk, liquidity risk, dll. Dimana dengan risiko yang tinggi dan persaingan yang semakin ketat menyebabkan tidak sedikit perusahaan properti yang gulung tikar dikarenakan pengelolaan risiko yang ada belum optimal dan menyebabkan kegagalan dalam menganalisa dan menangani risiko yang terjadi, adapun dampak yang ditimbulkan nantinya adalah kerugian yang sangat besar bagi perusahaan. Dengan mengelola risiko yang ada perusahaan dapat menganalisa risiko yang mungkin terjadi dan mengantisipasi bagaimana menghadapi risiko tersebut. Risiko pada industri properti ini dapat diminimasi dengan menerapkan manajemen risiko.Pengelolaan risiko umumnya diawali melalui proses identifikasi risiko, analisis risiko, evaluasi dan pengkuran risiko serta mitigasi atau pengelolaan risiko. Menurut Izvercian (2013), risiko merupakan bahaya atau ancaman kejadian yang menimbulkan dampak berlawanan dengan tujuan yang ingin dicapai serta dapat dihubungkan dengan kemungkinan terjadinya akibat buruk (kerugian) yang tidak diinginkan atau tidak terduga. Penerapan manajemen risiko ini dapat dilakukan dengan melalui pendekatan konsep Enterprise Risk Management (ERM). Dimana Enterprise risk management (ERM) adalah suatu proses yang dipengaruhi oleh manajemen, board of directors dan personil lain dari suatu organisasi, diterapkan dalam setting strategi dan mencangkup organisasi secara keseluruhan, didesain untuk mengidentifikasi kejadian potensial yang mempengaruhi suatu organisasi, mengelola risiko dalam toleransi suatu organisasi, untuk memberikan jaminan yang cukup pantas berkaitan dengan pencapaian tujuan organisasi (COSO, 2004). Sedangkan menurut Meulbrock (2002), “Enterprise risk management is a management process that requires a firm’s management to indentify and assess the collective risks that affect firm value and apply an enterprise wide strategy to manage those risks in order to establish an effective risk management strategy”. Dari survey yang telah dilakukan Deloitte tahun 2010, didapatkan bahwa berdasar dari respon 131 institusi dari berbagai negara, termasuk retail dan bank komersial, perusahaan asuransi dan aset manajer, sebanyak 79 persen institusi telah menerapkan enterprise risk management, nilai ini meningkat dibandingkan tahun 2008 sebesar 59 persen (Arena, et.al, 2010). Hal ini menunjukkan bahwa ERM bukanlah pendektan baru, namun meskipun telah banyak penelitian mengenai area ERM, pendekatan sistematik dengan menggunakan pendekatan teknik (systematic engineering approach) dan knowledge seseorang

ISBN : 978-602-70604-0-1 A-4-2


yang dapat mengidentifikasi risiko dan keterkaitan hubungan antar risiko perusahaan belum banyak dikembangkan di Indonesia. Mengingat bahwa knowledge merupakan hal yang krusial dalam penyelesaian masalah. Hal inilah yang memunculkan kebutuhan akan knowledge based system (KBS), KBS atau sering disebut juga dengan knowledge engineering berhubungan erat dengan perubahan aplikasi dari pengetahuan kognitif menjadi sebuah konstruksi pengetahuan mesin (machine intelligence), atau dikenal dengan sistem pakar (expert system). Sistem pakar (expert system) merupakan sebuah program komputer yang dirancang untuk mengambil keputusan seperti keputusan yang diambil oleh seseorang atau beberapa orang pakar (expert) (Nugroho, 2013). KBS atau sistem pakar (expert system) juga telah banyak mengalami eksplorasi dalam hal penelitian dan banyak diterapkan pada banyak permasalahan, yakni: pada permasalahan kesehatan, permasalahan bencana alam, dan permasalahan rantai pasok (Gang Kou, et.al, 2014). Beberapa penelitian yang telah menggunakan KBS hanya sekedar memaparkan kegunaaan dari KBS seperti pada manajemen risiko proyek, adapun penelitian yang dilakukan oleh Alhawari, et.al (2012) menjelaskan bahwa KBS telah diketahui sebagai sebuah pendekatan yang tepat untuk memperoleh dan menata pengetahuan (knowledge) dalam manajemen risiko dari proyekproyek masa lalu dan akan digunakan kembali pada proyek masa depan. Penelitian lain menyangkut KBS adalah oleh Karningsih (2010). Dalam penelitian tersebut peneliti menggabungkan antara KBS dan teori manajemen risiko Supply Chain guna mendapatkan faktor-faktor risiko pada Supply Chain pada industri manufaktur dengan menggunakan pengetahuan seseorang. Dari beberapa penelitian yang sudah ada, aplikasi dari KBS dengan menggunakan sistem pakar dalam mendukung perkembangan ERM masih belum banyak di ekplorasi. Untuk itu maka tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun aplikasi sistem pakar yang diharapkan dapat berguna dan membantu pelaku industri properti dalam mengidentifikasi risiko serta mendapatkan rekomendasi mitigasi dengan pendekatan enterprise risk management. METODE Secara garis besar alur perancangan model sistem pakar pada penelitian ini terdiri atas lima tahap, yaitu tahap identifikasi risiko, analisis risiko, evaluasi risiko, rencana penanganan risiko yang masing-masing tahap sebagai data input pada rancangan model sistem pakar dan selanjutnya tahap perancangan dan uji coba sistem pakar. Penelitian pendahuluan dilakukan dengan identifikasi kondisi lapangan, menetapkan risiko manajemen pada industri properti serta pengumpulan data relevan. Berikut ini merupakan tahapan pada alur penelitian. Tahap Identifikasi Tahap identifikasi ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor risiko apa saja yang ada pada industri properti dengan melakukan pengamatan pada proses bisnis perusahaan baik pada kondisi internal maupun eksternal. Pengidentifikasian risiko dilakukan dengan mengelompokkan faktor risiko berdasarkan proses manajemen industri properti, yakni dari proses perancangan, pembangunan, pemasaran, penjualan, pemindah tanganan, hingga keuangan. Hasil yang didapatkan berupa risk breakdown structure (RBS) pada industri properti. Tahap Analisis Tujuan dari analisis risiko ini adalah untuk memisahkan risiko mayor dan risiko minor. Analisis risiko mencakup pertimbangan mengenai sumber risiko, mengidentifikasikan dan

ISBN : 978-602-70604-0-1 A-4-3


mengevaluasi risiko-risiko yang dapat dikendalikan (event risk), menentukan dampak atau pengaruh risiko (consequence) dan peluang tejadinya (likelihood) serta level-level risiko.

Pengamatan dan Identifikasi Proses Bisnis Perushaan

Menilai Tingkat Risiko berdasarkan Likelihood dan Consequence

Penentuan consequence dan likelihood

Pencarian terhadap berbagai alternatif penanganan risiko

Pemrioritasan Risiko Berdasarkan nilai Likelihood dan Consequence

Penyebaran Kuesioner Identifikasi Kondisi Internal dan Eksternal Perusahaan

Klasifikasi Risiko Berdasarkan kategori jenis risiko

Rencana tindak lanjut dan implementasi

Menentukan rule base (Forward/Backward Chaining)

Pengelolaan Mitigasi dengan Sistem Pakar

Pemetaan Risiko

Identifikasi Risiko dan variabel risiko dengan survei, data historis, wawancara

Hasil berupa: Risk Breakdown Structure

Hasil berupa: Identifikasi, Pengelompokan, Perkiraan Dampak, Kemungkinan dan tingkat risiko secara keseluruhan

Proses Identifikasi Risiko

Tahap Akuisisi Pengetahuan Terkait Risiko

Proses Analisis Risiko

Hasil berupa: Daftar Prioritas Risiko, Daftar Rsiiko yang memerlukan Penanganan, Daftar risiko yang dapat diterima

Hasil berupa: Evaluasi terhadap pengendalian risiko yang ada, Analisa berbagai opsi penanganan dan rencana tindak lanjut penanganan

Proses Evaluasi Risiko Evaluasi

Hasil berupa: Model Usulan Mitigasi Risiko Berdasarkan Sistem Pakar

Proses Penanganan Penanganan RisikoRisiko

Tahap Input Data Pada Sistem Pakar

Tahap Perancangan Model Sistem Pakar

Rancang Bangun Sistem Pakar

Gambar 2. Alur Penelitian

Tahap Evaluasi Setelah tahap analisa berikutnya adalah tahapan evaluasi risiko dengan membandingkan risiko hasil estimasi dengan kriteria risiko yang telah ditetapkan oleh organisasi. Tujuan evaluasi risiko adalah dipergunakan untuk mengambil keputusan risiko yang berpengaruh signifikan terhadap organisasi dan apakah risiko dapat diterima atau harus dihilangkan. Prioritas risiko dilakukan dengan mencari nilai tebesar dari likelihood dan consequence, yakni dengan mengalikan keduanya. Risiko = Likelihood (frekuensi) x Consequence (dampak/severity) Tahap Penanganan Risiko Tahap penanganan risiko disebut juga dengan langkah mitigasi yang mana berguna untuk menanggapi risiko-risiko yang telah teridentifikasi. Beberapa diantaranya adalah mitigasi risiko menurut Standard Australia New Zealand (AS/NZS) 4360:2004, yaitu: a. Menghindari risiko (avoid risk) b. Mengurangi likelihood dari kemunculan risiko c. Mengurangi consequency d. Mentransfer risiko (transfer the risk) e. Mengontrol risiko (retain the risk) Menurut Irmawati (2008), ada ada beberapa pedoman untuk menentukan risiko yang dapat diterima dan yang tidak dapat diterima, yakni seperti berikut ini: Risiko hanya akan diambil jika potensi keuntungan melebihi biaya yang akan dikeluarkan, dimana risk taker (pengambil risiko) harus dapat menjawab pertanyaan:  Apakah risiko yang dihadapi sesuai dengan potensi keuntungannya?

ISBN : 978-602-70604-0-1 A-4-4




Tindakan perbaikan apa yang bisa dilakukan seandainya hasil yang diinginkan tidak tercapai?

Risiko sebaiknya tidak diambil jika memenuhi salah satu kriteria berikut ini: a. Berpotensi menimbulkan kerugian keuangan yang besar atau kerugian reputasi perusahaan. b. Berpotensi menimbulkan dampak jangka panjang yang terlalu besar. c. Nilai tambah (added value) tidak dapat ditentukan dengan jelas. d. Rencana untuk melakukan perbaikan atau antisipasi terhadap risiko saat terjadi kemungkinan besar tidak memberikan hasil seperti yang diharapkan. MODEL PERANCANGAN Pada bagian ini akan dipaparkan mengenai model perancangan sistem pakar. Langkah pertama yang dilakukan dalam menyelesaikan setiap masalah pada sistem pakar yakni dengan mendefinisikan terlebih dahulu ruang lingkup permasalahan yang akan diselesaikan. Imriyas (2009), beperdapat bahwa sistem pakar merupakan sebuah program komputer yang mampu bertindak layaknya manusia atau dengan kata lain sistem pakar (expert system) adalah “expert systems are a class of computer programs that can advise, analyse, categorise, communicate, consult, design, diagnose, explain, explore, forecast, from concepts, indentify, interpret, justify, learn, manage, monitor, plan, present, retrieve, schedule, test and tutor” (Imriyas, 2009). Adapun teknologi yang digunakan dalam sistem pakar ini adalah berupa bahasa sistem pakar, program dan perangkat keras yang dirancang untuk membantu pengembangan dan pembuatan sistem pakar. Sedangkan knowledge dalam sistem pakar dapat berupa keahlian seseorang yang tidak dimiliki oleh orang lain, atau terdapat dalam buku, dokumen, database, dan data masa lalu. Istilah sistem pakar sama dengan knowledge base system yang mana memiliki tujuan pengembangan sebenarnya bukan untuk menggantikan peran manusia, tetapi untuk mensubstitusikan pengetahuan menusia ke dalam bentuk sistem, sehingga dapat digunakan oleh banyak orang. Aktivitas yang dilakukan oleh sistem pakar untuk memindahkan kepakaran seseorang meliputi: 1. Knowledge Acquisition (dari pakar atau sumber lainnya) 2. Knowledge Representation (ke dalam komputer) 3. Knowledge Inferencing 4. Knowledge Transfering Sistem pakar memiliki beberapa tipe, seperti yang telah disebutkan oleh Imriyas (2005) yakni: rule based system, frame based system, case based reasoning system, fuzzy system, evalutionary computation system, neural network system, hybrid system. Arsitektur Rancangan Sistem Pakar (Expert System) Sistem pakar merupakan sebuah sistem dengan menggunakan pengetahuan sebagai data utama dalam pengolahannya sehingga pengetahuan dari sebuah sistem pakar dapat direpresentasikan dalam berbagai cara dan bentuk. Berikut ini merupakan rancangan arsitektur sistem pakar pada penelitian ini, dimana knowledge engineer berperan sebagai perancang pada sistem pakar yang berhak menentukan aturan (rule) apa yang digunakan, data knowledge apa saja yang dibutuhkan, serta siapa saja ahli/pakar yang dibutuhkan. Arsitektur sistem pakar ini dibuat dengan melihat arsitektur David (1992) dengan melakukan beberapa pengembangan. Untuk lebih jelasnya, dapat dilihat pada gambar 3 sebagai berikut.

ISBN : 978-602-70604-0-1 A-4-5


Knowledge Engineer

Knowledge Base Knowledge based on expert User Industrial Property

Interface Plan Agenda Solution Risk Identification

Inference Engine - Communication between human user and expert computer - Cognitive behaviour of engine - Scheduler

General Knowledge Base Domain Spesific Data

Explanation Facilities

Gambar 3. Usulan Rancangan Arsitektur Sistem Pakar

Mesin Inferensi (Inference Engine) Salah satu metode yang paling umum digunakan untuk merepresentasikan pengetahuan pada sistem pakar adalah dengan menggunakan tipe aturan (rule) IF...THEN. Basis aturan ini terletak pada mesin atau mekanisme inferensi yang merupakan bagian terpenting pada penelitian ini. Mesin inferensi membandingkan setiap aturan yang tersimpan dalam basis pengetahuan dengan fakta-fakta yang terdapat dalam database. Ketika IF (sebuah kondisi tertentu) pada bagian dari aturan adalah cocok dengan fakta yang ada, aturan tersebut dinyatakan benar dan THEN (akibat dari kondisi tertentu) akan segera dijalankan. Ada dua teknik utama yang digunakan dalam mesin atau mekanisme inferensi untuk pengujian aturan, yaitu: penalaran maju (Forward Chaining) dan penalaran mundur (Backward Chaining). Penalaran Maju (Forward Chaining) Forward chaining adalah strategi penarikan kesimpulan yang dimulai dari sejumlah fakta-fakta yang telah diketahui untuk mendapatkan suatu fakta baru dengan memakai aturan (rule) hingga mendapatkan tujuan. Penalaran ini dimotori oleh data (Data-Driven), dimana penalaran dimulai dari informasi masukan dan selanjutnya mencoba menggambarkan kesimpulan. Berikut ini merupakan gambaran dari penalaran maju berdasarkan David (1992).

Gambar 4. Penalaran Maju

ISBN : 978-602-70604-0-1 A-4-6


Penalaran Mundur (Backward Chaining) Penalaran mundur atau pelacakan kebelakang adalah pendekatan yang dimotori oleh tujuan (Goal-Driven). Dalam penalaran ini dimulai dari tujuan yang selanjutnya dicari aturan yang memiliki tujuan tersebut untuk penarikan kesimpulannya. Backward chaining adalah strategi penarikan kesimpulan yang dimulai dari sejumlah gol atau tujuan yang diinginkan untuk mendapatkan fakta-fakta baru dengan memakai aturan (rule). Berikut ini merupakan gambaran dari penalaran mundur berdasarkan David (1992).

Gambar 5. Penalaran Mundur

KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Industri properti merupakan industri yang membutuhkan investasi sangat besar dan tingkat pengembalian (return) yang tinggi sehingga harus memperhatikan faktor-faktor risiko apa saja yang ada guna keberlangsungan bisnis jangka panjang. Adapun model rancangan sistem pakar dibuat dengan menginputkab risiko sebagai data awal. Saran Mengingat bahwa usulan perancangan model ini dibuat berdasarkan literature review dan kondisi perusahaan pada industri properti maka perlu diadakannya penelitian dan pengujian secara empiris terkait perancangan sistem pakar untuk mengelola risiko pada industri properti di Indonesia. Oleh karena itu penelitian selanjutnya dapat berfokus untuk menguji perancangan model sistem pakar ini melalui bantuan software yang ada sehingga didapatkan rekomendasi pengelolaan mitigasi risiko yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan. DAFTAR PUSTAKA Alhawari, Samer, et.al. (2012), “Knowledge-Based Risk Management framework for Information Technology Project”, International Journal of Information Management, Vol. 32, Iss: 1, pp.50-65.

ISBN : 978-602-70604-0-1 A-4-7


Arena, et.al. (2010), “The Organizational Dynamics of Enterprise Risk Management”, Journal of Accounting, Organizations and Society, Vol.35, Iss: 7, pp.659-675. Bank Indonesia (2014) Perekonomian Indonesia. David L. Olson and James F. (1992), Decision Support Models and Expert Systems, Macmillan Publishing Company, New York. Gang Kou, et.al. (2014), “An Integrated Expert System for Fast Disaster Assessment”, Journal of Computers & Operations Research, Vol. 42, pp.95-107. Imriyas, Kamardeen. (2009), “An Expert System for Strategic Control of Accidents and Insurers Risks in Building Construction Projects”, Journal of Expert Systems With Applications, Vol. 36, Iss: 2, pp.4021-4034. Irmawati Sri A. (2008), Mitigasi Risiko Bisnis Anak Perusahaan untuk Pencapaian Tujuan Induk Perusahaan, Tesis., Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya. Izvercian, Monica, et.al. (2013), “An expert System for Enterprise Risk Assessment”, Proceedings of Economics Development & Research., Politehnica University of Timisoara, Romania, Vol. 55, pp.23-27. Karningsih, P.D, et.al. (2010), “SCRIS: A Knowledge Based Izvercian, Monica, et.al. (2013), “An expert System for Enterprise Risk Assessment”, Proceedings of Economics Development & Research., Politehnica University of Timisoara, Romania, Vol. 55, pp.23-27. Meulbrock, L. (2002), “A Senior Manager’s Guide to Integrated Risk Management”. Journal of Applied Corporate Finance, Vol. 14, No.4, pp.56-70. Nugroho, William Adi. (2013), “Penerapan Enterprise Risk Management pada Developer Property PT. Luas Nusantara di Bojonegoro, Jawa Timur”, Jurnal Ilmiah Mahasiswa Universitas Surabaya, Vol. 2, No.2. Standart Australia/New Zealand (AS/NZS) 4360:2004 dan Standart COSO.

ISBN : 978-602-70604-0-1 A-4-8

RANCANG BANGUN SISTEM PAKAR UNTUK MITIGASI RISIKO PADA INDUSTRI PROPERTI

Recommend Documents