1

ANALISIS RISIKO DOWNTIME DAN OPPORTUNITY LOSS OPERASIONAL INDUSTRI EKSPLORASI GAS DENGAN METODE

SIMULASI MONTE CARLO (Studi Kasus: PT Pertamina Hulu Energi-West Madura Offshore)

Andi Reza R, Iwan Vanany Jurusan Teknik Industri

Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya Kampus ITS Sukolilo Surabaya 60111

Email : andireza.andrez@gmail.com ; iwan.vanany@gmail.com

Abstrak Gas merupakan salah satu sumber daya alam yang banyak terdapat di berbagai wilayah di Indonesia.

Penggunaan gas yang terus meningkat dari tahun ke tahun menyebabkan industri gas dituntut untuk selalu meningkatkan hasil produksinya. Tingginya risiko pada proses produksi gas membuat perusahaan harus mengutamakan keselamatan para pekerja dengan menghindari terjadinya kecelakaan kerja, baik yang disebabkan oleh kondisi lingkungan, peralatan maupun pekerja itu sendiri. Pada penelitian ini dilakukan pendekatan untuk menganalisis risiko downtime dan opportunity loss serta dilakukan tindakan mitigasi dalam mengatasi risiko yang terjadi sehingga downtime dan opportunity loss pada proses produksi gas dapat direduksi dengan metode simulasi Monte Carlo. Pada umumnya metode yang digunakan adalah metode FMEA dalam melakukan risk assessment, akan tetapi metode tersebut memiliki kekurangan pada hasil risk assessment yang masih terdapat nilai risiko yang sama. Dengan menggunakan metode simulasi Monte Carlo permasalahan tersebut dapat teratasi dengan data yang didapatkan berdasarkan data lapangan dalam bentuk nilai random yang dapat mewakili kondisi lapangan. Dari hasil simulasi yang dilakukan akan didapatkan risiko kritis dan dilakukan penentuan tindakan mitigasi yang tepat agar frekuensi dan dampak yang terjadi dapat diminimalisir. Kata Kunci : Risiko Downtime & Opportunity Loss Operasional, Simulasi Monte Carlo, Mitigasi.

Abstract Gas is one of natural resourches that can be found in many regions in Indonesia. The use of gas has been increasing from year to year and requiring gas industry to increase their production. The high risk in gas production process make the safety of the workers, whether caused by environmental conditions, equipments and workers of the company must be prioritized to prevent accidents. This research develop an approach to analyze downtime and opportunity loss risks and conduct mitigation action to overcome the risks that occur so that downtime and opportunity loss in gas production processes can be reduced using the Monte Carlo simulation method. FMEA method is one of the common methods in conducting a risk assessment, but this method has a weakness on the results of a risk assessment that risks with a similar risk value still occured. By using Monte Carlo simulation methods, such problems can be resolved with the data obtained by the real situation in a random form that can represent the real conditions. From the simulations conducted we obtain critical risks and the determination of appropriate mitigation actions so that the frequency and impacts that may occurs can be minimized. Key Words : Risk of Operational Downtime & Opportunity Loss, Monte Carlo Simulation, Mitigation. 1. Pendahuluan

Energi berupa gas merupakan energi yang telah banyak digunakan sebagai salah satu alternatif penggunaan energi minyak di berbagai penjuru dunia. Negara Indonesia merupakan salah satu negara yang memiliki potensi pada sektor pada sektor penyediaan gas yang sangat besar. Ketersediaan sumber daya alam yang melimpah menjadikan Indonesia menjadi salah satu negara yang dapat memfasilitasi kebutuhan gas dalam negeri, akan tetapi masih ada keterbatasan dalam hal pemenuhan permintaan yang ada dikarenakan adanya kendala-kendala seperti infrastruktur,

sumber daya manusia, material serta tingginya risiko yang ada pada sektor eksploitasi gas.

Secara umum produktivitas masih relatif rendah karena kebutuhan gas yang selalu meningkat tiap tahunnya utamanya pihak industri. Tingginya jumlah konsumsi gas oleh pihak pembangkit listrik milik pemerintah disebabkan adanya undang-undang terkait prioritas pemenuhan kebutuhan gas. Oleh karena itu dibutuhkannya upaya secara konsisten dan koordinasi dengan stakeholder terkait agar pemenuhan kebutuhan gas bumi bagi industri dapat disetarakan dengan sektor-sektor lain yang selama ini menjadi prioritas (Hendi, 2012).

2

Terdapat berbagai macam jenis risiko yang terjadi pada sektor operasional, diantaranya adalah risiko operasional dan risiko Health and Safety Environment (Harland & Brenchley, 2001). Beberapa risiko terkait operasional yang pernah terjadi yaitu meledaknya pipa gas, meledaknya tangki penyimpanan dan shutdown plant. Risiko operasional yang pada umumnya sering terjadi adalah ketika salah satu mesin pada plant yang mengalami kerusakan sehingga kegiatan produksi harus dihentikan sementara waktu dan menyebabkan terjadinya keterlambatan terhadap pemenuhan permintaan perusahaan pengolahan gas. Oleh karena itu diperlukannya penanganan terhadap risiko yang terjadi dengan melakukan identifikasi risiko dan menentukan risiko kritis yang harus ditangani terlebih dahulu serta melakukan tindakan mitigasi sehingga risiko rantai pasok pada perusahaan hulu dapat teratasi.

Dalam melakukan identifikasi dan penanggulangan risiko dibutuhkan metode yang sesuai sehingga risiko yang ada dapat diantisipasi dengan baik. Dalam proses identifikasi dan penanggulangan risiko yang ada, metode yang cukup banyak digunakan dalam mengidentifikasi dan menghitung nilai risiko bersifat deterministik atau dengan kata lain nilai-nilai risiko bersifat pasti yang sudah ditentukan sebelumnya. Beberapa metode yang sering digunakan adalah metode Failure Mode & Effect Analysis (FMEA) dan Analytical Hierarchy Process. Penggunaan metode FMEA memiliki kekurangan dimana dari hasil pembobotan risiko akan didapatkan nilai risiko yang sama walaupun risiko yang digunakan berbeda (Pillay & Wang, 2003) sehingga kurang merepresentasikan kejadian kegagalan yang terjadi pada lapangan. Oleh sebab itu, digunakan metode simulasi monte carlo yang bertujuan untuk membangkitkan bilangan random dimana bilangan random ini merupakan representasi ketidakpastian situasi dari sistem nyata sehingga menyerupai sistem riilnya dengan tujuan menutup kekurangan dari digunakannya metode deterministik seperti FMEA yang telah dipaparkan.

Penelitian ini akan menganalisis risiko yang ada pada PT Pertamina Hulu Energi-West Madura Offshore dan dapat memberikan rekomendasi tindakan mitigasi untuk mengurangi kemungkinan dan dampak risiko yang ada sehingga frekuensi dan dampak risiko yang terjadi dapat diminimalisir. Terdapat beberapa cara dalam mengatasi permasalahan terkait risiko operasional industri eksplorasi gas salah satu diantaranya adalah melalui penelitian risiko rantai pasok dan perancangan mitigasi berbasis simulasi. Dalam hal ini simulasi didesain untuk mensimulasikan permasalahan yang ada sehingga diperoleh pemahaman mengenai dampak risiko yang berupa downtime dan opportunity loss yang terjadi serta kontribusi risiko tertinggi yang dapat digunakan

dalam menyelesaikan permasalahan risiko pada kegiatan operasional perusahaan. Dalam melakukan simulasi Monte Carlo akan menggunakan perangkat lunak yaitu @Risk dalam pengolahannya. Nantinya hasil penelitian diharapkan dapat membantu perusahaan dalam melakukan identifikasi risiko serta melakukan tindakan mitigasi yang tepat terhadap risiko.

2. Tinjauan Pustaka

Menurut Sahin dan Robinson (2002) dalam Wu dan Olson (2007) rantai pasok merupakan jaringan dari supplier/vendor, pabrik, distributor dan retailer yang terhubung melalui transportasi, informasi dan kondisi finansial. Menurut ahli lain, rantai pasok adalah suatu jaringan dari perusahaan-perusahaan yang bekerja sama untuk menciptakan dan menghantarkan suatu produk hingga ke tangan pemakai akhir (Pujawan, 2010). Dalam rantai pasok, terdapat 3 macam aliran yang harus dikelola yaitu aliran barang, aliran uang dan aliran informasi. Dalam aliran informasi pada industri eksplorasi gas merupakan aliran informasi terkait kemampuan perusahaan dalam melakukan produksi gas perharinya, aliran uang merupakan transaksi pembelian yang berkaitan dengan jumlah gas yang diterima oleh perusahaan pengolah gas dan aliran barang merupakan terkirimnya barang dari perusahaan eksplorasi gas menuju perusahaan pengolahan gas. Terganggunya salah satu aliran akan berakibat terhadap tidak lancarnya proses rantai pasok antar perusahaan baik kesalahan informasi, kesalahan transaksi keuangan dan terlambatnya pasokan gas. Pada penelitian ini akan difokuskan pada departemen operasional dengan mengidentifikasi risiko-risiko pada aliran material yang berpengaruh terhadap aliran barang yang berupa gas dari PT PHE menuju customer perusahaan.

Risiko didefinisikan sebagai kemungkinan dari kegiatan manusia atau suatu kejadian yang dapat merusak atau mengganggu dan berdampak pada berbagai aspek dari kegiatan manusia (Kates & Kasperson, 1983). Berdasarkan definisi yang ada, dapat diartikan bahwa tingkat kerusakan berkaitan dengan hubungan kausal antara manusia dan kejadian serta akibat yang terjadi. Dengan kata lain kerusakan yang terjadi memiliki hubungan sebab-akibat antara manusia dengan kejadian. Dalam aktifitas produksi suatu perusahaan memiliki banyak risiko yang dapat terjadi dan belum teridentifikasi dengan baik. Beberapa risiko yang seringkali terjadi di perusahaan yaitu terjadinya kerusakan pada salah satu mesin produksi baik mesin kompresor ataupun mesin hot oil system yang menyebabkan berhentinya proses produksi dikarenakan proses konensasi dan evaporasi yang tidak dapat bekerja dengan baik. Kerusakan tersebut berpengaruh terhadap kemampuan perusahaan PHE dalam melakukan

3

pengiriman gas kepada perusahaan pengolah gas sehingga adanya keterlambatan pada pengiriman gas. Oleh karena permasalahan diatas sehingga diperlukan proses manajemen risiko. Framework manajemen risiko ditampilkan pada Gambar 1.

Gambar 1 Proses Manajemen Risiko

Pada proses manajemen risiko terdapat tiga

poin utama dalam penilaian risiko yaitu : 1. Identifikasi risiko

Proses identifikasi risiko dilakukan berdasarkan sumber dari perusahaan PHE, dalam hal ini orang-orang yang berhubungan atau terlibat dan sudah memiliki pengalaman dalam menghadapi permasalah produksi pada perusahaan seperti karyawan ataupun manajer, serta pihak-pihak yang berada didalam sistem yang lebih luas dalam hal ini adalah perusahaan pengolahan gas, dimana mereka merupakan bagian yang dapat dijadikan sumber sekunder untuk memperoleh informasi dan membantu dalam proses identifikasi. Selain itu, sumber data juga dapat diperoleh dari catatan, laporan, studi dan evaluasi terhadap berbagai hal yang berkaitan dengan proses identifikasi risiko dan dilakukan secara bertahap. Dalam proses identifikasi perlu diketahui mengenai apa yang dapat diobservasi dan dipelajari sehingga akan didapatkan proses identifikasi yang akurat. 2. Analisis Risiko

Analisis risiko adalah upaya untuk memahami risiko lebih dalam dengan cara mencermati sumber risiko dan tingkat pengendalian yang ada serta menilai konsekuensi dan kemungkinan terjadinya risiko. Banyak metode analisis risiko yang digunakan seperti JSA (Job Safety Analysis) dan HAZOP (Hazard and Operability Analysis), (Andersen & Mostue, 2011) dan nantinya hasil analisis risiko yang telah dilakukan akan didapatkan dalam bentuk grafik simulasi yang menampilkan nilai rata-rata minimum, most likely dan maximum dari kejadian risiko pada sub-proses serta profil dari tiap risiko yang ditampilkan pada grafik sensitivitas. 3.Evaluasi Risiko Evaluasi risiko merupakan langkah lanjutan dari analisis risiko yaitu menentukan risiko mana saja yang dapat dilakukan tindakan mitigasi. Oleh karena itu, hasil evaluasi risiko nantinya akan

membantu dalam menentukan risiko kritis yang akan dilakukan mitigasi sesuai dengan analisis risiko yang telah dilakukan sebelumnya dengan melakukan penelusuran penyebab utama terjadinya risiko terlebih dahulu.

Setelah melakukan evaluasi terhadap risiko maka dapat ditentukan bentuk tindakan mitigasi yang dapat dilakukan mengacu pada risiko yang dapat dilakukan mitigasi. Mitigasi adalah tindakan-tindakan yang dilakukan untuk mengurangi bahaya risiko baik sebelum ataupun sesudah risiko itu sendiri terjadi. Dimana risiko bisa disebabkan oleh lingkungan, manusia atau oleh keduanya yang mengakibatkan kerusakan lingkungan, dampak negatif terhadap manusia seperti cacat atau bahkan kematian dan kerugian finansial. Tujuan dari mitigasi risiko adalah untuk dapat mengurangi dampak resiko yang dapat terjadi pada kehidupan manusia dalam hal ini karyawan perusahaan eksplorasi gas. Mitigasi dapat dilakukan dengan mengetahui bagaimana risiko dapat terjadi sehingga menimbulkan dampak negatif. Tindakan yang dilakukan dengan mempertimbangkan keefektifan finansial dan juga sederhana (Bambace et al, 2007) serta mitigasi berdasarkan prioritas risiko sehingga untuk risiko dengan memiliki kemungkinan terbesar dan kerugian finansial harus diprioritaskan.

Menurut Cahyo (2008), simulasi adalah sebuah metode analitik yang bertujuan untuk membuat imitasi dari sebuah sistem yang mempunyai sifat acak, dimana jika digunakan model lain menjadi sangat mathematically complex atau sulit untuk dikembangkan. Prinsip kerja dari simulasi Monte Carlo yaitu membangkitkan nilai acak atau sampel dari suatu variabel acak yang telah diketahui distribusinya (Tjong, 2001). Proses pembangunan model simulasi Monte Carlo berdasarkan probabilitas yang diperoleh dari data historis perusahaan. Bilangan acak yang digunakan dalam simulasi Monte Carlo ini merupakan sebuah representasi dari situasi yang tidak pasti dalam sebuah sistem nyata.

Beberapa keunggulan yang diperoleh dengan menggunakan simulasi monte carlo dibandingkan deterministik, diantaranya adalah (www.palisade.com): • Probabilistic result, hasil penelitian tidak

hanya menunjukkan hasil yang mungkin terjadi, tetapi juga kemungkinan hasil tersebut terjadi.

• Graphical result, hasil grafik dari simulasi monte carlo menggambarkan kemungkinan hasil yang terjadi dan peluang kejadian hasil tersebut. Grafik memudahkan untuk mengkomunikasikan hasil analisis kepada pihak lain.

• Sensitivity analysis, dalam simulasi monte carlo mudah untuk diketahui manakah input

4

yang memiliki pengaruh terbesar pada bottom line.

• Corellation of input, dalam simulasi monte carlo dapat dilihat hubungan antar input, dimana suatu input dapat mempengaruhi input yang lain.

Pada penelitian ini, distribusi yang digunakan adalah distribusi triangular yang berfungsi selain untuk mengetahui data waktu rata-rata keterlambatan, tetapi juga untuk mengetahui waktu minimum dan maximum untuk mengetahui risiko mana yang memiliki waktu keterlambatan tertinggi dan terendah dibandingkan dengan yang lainnya. Dalam pengolahan data digunakan graphical result dan sensitivity analysis dalam menampilkan hasil simulasi yang telah dilakukan untuk mengetahui downtime consequences dan opportunity loss consequences terjadinya risiko serta nilai kontribusi dari masing-masing variabel risiko.

3. Identifikasi Risiko Proses Pengolahan Gas

Proses identifikasi variabel risiko dilakukan untuk mengetahui risiko-risiko apa saja yang berpengaruh terhadap aliran gas dari PT. PHE menuju perusahaan-perusahaan lain yang menjadi customer perusahaan. Dalam hal ini, proses identifikasi variabel risiko merupakan kejadian kerusakan yang terdapat pada bagian operasional yang didapatkan dari data historis perusahaan dan telah dilakukan pengelompokan dari setiap variabel risiko berdasarkan pengolahan yang dilakukan.

Proses identifikasi variabel risiko yang ada didapatkan dari data historis proses corrective maintenance yang telah dilakukan pada bagian operasional di PT PHE-WMO dalam jangka waktu selama setahun. Setelah didapatkan data historis corrective maintenance kemudian dilakukan pengelompokan berdasarkan proses pengolahannya apakah masuk kedalam proses pengolahan gas atau pengolahan minyak. Dari hasil pengelompokan, didapatkan sub-proses pengolahan gas yaitu proses separasi gas dan proses pengolahan glycol. Dan

Tabel 1. Identifikasi Variabel Risiko

sub-proses yang telah diketahui kemudian diidentifikasi mesin-mesin apa saja yang telah dilakukan proses corrective maintenance pada proses separasi gas dan proses pengolahan glycol. Tahap akhir dari identifikasi risiko yaitu dengan mengelompokkan proses corrective maintenance berdasarkan jenis peralatan dari setiap mesin yang mengalami kerusakan. Dalam hal ini, pengelompokkan mesin dibagi menjadi 2 bagian yaitu mesin TGRS (Triethylene Glycol Reboiler System) dan mesin Separator. Hasil identifikasi risiko proses pengolahan gas ditampilkan pada Tabel 1.

4. Proses Pengolahan Data Likelihood

Dari hasil identifikasi risiko yang telah dilakukan akan didapatkan risiko-risiko yang ada pada proses pengolahan gas PT PHE-WMO. Hasil identifikasi juga mencakup frekuensi dan nilai dampak baik dengan downtime ataupun opportunity loss yang dijadikan sebagai pengukuran seperti yang ditampilkan pada Tabel 2.

Tabel 2. Nilai Downtime & Opportunity Loss

Nilai frekuensi akan dikonversi menjadi nilai probabilitas dan nilai downtime & opportunity loss akan dibangkitkan bilangan random. Nilai probabilitas dan bilangan random yang telah

No. Sub-Proses Peralatan No. Jenis Peralatan Risiko Frekuensi

1 Separasi Gas

(Mesin Separator)

Indicator 1. Pressure Transmitter Undetected Pressure 20

Control System

2. Controller Fail to control output to the Set Point

18

3. Switch Fail to NC (Normally Closed) 17

Valve 4. Positioner Broken Linkage 7 5. Control valve No Response to open valve 7

2

Pengolahan Glycol (Mesin

Triethylene Glycol

Reboiler System)

Indicator 6. Temperature Transmitter Undetected Temperature 16

Control System 7. Switch Fail to NO (Normally

Opened) 5

Burner 8. Gun Burner Erosion on the Burner Tip 3 Pump 9. Glycol Pump Worn-out Bearing 15

Valve 10. Solenoid Valve Fail to Open 9 11. Control valve No Response to open valve 9

Delays (hour) Opportunity Loss (mmscfd)

Min Most Likely Max Min Most

Likely Max

1 1,75 3 0,25 0,5 1 1 1,75 4,5 0,5 1 2 1,5 3 4,5 0,75 1 1,5 1,5 3 4 0,5 0,75 1 3,5 5 7 0,75 1,25 1,75 2,5 4,5 6 0,25 0,4 0,8 1 3 5 1 1,5 2 3,5 5 6,5 1,25 1,75 2,5 1,25 2,5 4 1,5 2 3 1 2 3,5 0,5 1,25 2 2,5 4,5 6 0,75 1 1,5

5

didapatkan akan dilakukan perkalian yang menghasilkan nilai risiko. Nilai risiko dari setiap variabel risiko akan diakumulasi dan dilakukan simulasi Monte Carlo.

5. Simulasi

Dari hasil pengolahan data yang telah dilakukan akan didapatkan nilai risiko dari setiap variabel risiko untuk sub-proses dan proses pengolahan gas yang akan disimulasikan dengan iterasi sebanyak 10.000 kali. Berikut merupakan hasil simulasi yang ditampilkan pada Gambar 2 dan Gambar 3.

Gambar 2 Hasil Simulasi Downtime Proses Pengolahan Gas

Gambar 3 Diagram Sensitivitas Proses Pengolahan Gas

Berdasarkan hasil simulasi yang ditampilkan

pada gambar 2, didapatkan rata-rata lama minimum, most likely, maximum proses pengolahan gas yaitu sebesar 2,725 ; 3,058 ; 3,404 dengan downtime yang digunakan sebagai pengukuran. Nilai tersebut merupakan rata-rata downtime pada saat terjadinya risiko dengan variasi nilai downtime mulai dari 2,725 hingga 3,404. Selain grafik nilai rata-rata downtime, digunakan diagram sensitivitas untuk menentukan risiko kritis dari sub-proses dan proses pengolahan gas. Pada sub-proses pengolahan gas, risiko kritis dipilih berdasarkan nilai kontribusi tertinggi dan penentuan risiko kritis pada proses pengolahan gas berdasarkan % kumulatif nilai kontribusi yang mencapai 30%. Nilai kontribusi risiko didapatkan dari diagram sensitivitas yang ditampilkan pada Gambar 3.

6. Kesimpulan dan Saran

Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat ditarik kesimpulan sesuai dengan tujuan penelitian, kesimpulan tersebut antara lain terdapat 11 variabel risiko yang memiliki pengaruh

downtime consequences dan opportunity loss consequences terhadap proses pengolahan gas PT PHE-WMO yang dibagi kedalam sub-proses pengolahan gas yaitu proses separasi gas dan proses pengolahan glycol. Terdapat 5 variabel risiko pada proses separasi gas yaitu undetected pressure, fail to control output to the set point, fail to normal closed, broken linkage dan no response to open valve sedangkan pada proses pengolahan glycol terdapat 6 variabel risiko yaitu undetected temperature, fail to normal opened, erosion on the burner tip, worn-out bearing, fail to open dan no response to open valve.

Hasil evaluasi risiko yang telah dilakukan menunjukkan terdapat 3 risiko yang merupakan risiko kritis pada proses pengolahan gas dengan probabilitas pada masing-masing variabel risiko sebesar 0,143 ; 0,127 dan 0,119 yaitu risiko Fail to control output to the Set Point pada Controller, Undetected Temperature pada Transmitter dan Worn-out Bearing pada Glycol Pump mengacu pada diagram pareto yang menunjukkan ketiga risiko tersebut merupakan risiko dengan % kumulatif nilai kontribusi risiko mencapai 30%.

Terdapat 2 tindakan mitigasi yang memungkinkan untuk dilakukan mengacu pada risiko kritis yang terdapat pada proses pengolahan gas yaitu memberikan pelatihan kepada karyawan dan melakukan penjadwalan secara rutin proses pengecekan terhadap peralatan-peralatan terkait proses pengolahan gas. Dengan dilakukannya tindakan mitigasi tersebut diharapkan dapat meminimalisir frekuensi dan dampak terjadinya risiko kritis.

Saran yang dapat diberikan oleh penulis untuk penelitian selanjutnya yaitu dapat dilakukan proses identifikasi risiko dengan penentuan likelihood berdasarkan total waktu operasi perusahaan dalam 1 tahun. Sedangkan saran untuk perusahaan selaku objek amatan yaitu perlunya pencatatan secara detail rekap corrective maintenance yang telah dilakukan dalam bentuk lama waktu pengerjaan corrective maintenance dan juga jumlah pengurangan total produksi terkait kerusakan yang terjadi.

Daftar Pustaka Andersen, S. & Mostue, B. A. (2011). Risk

analysis and risk management approaches applied to the petroleum industry and their applicability to IO concepts. Journal of Safety Science.

Burhani,. (22 November 2006). PGN Rugi Rp 12 Milyar Akibat Ledakan Pipa Gas di Porong Sidoarjo. http://www.wartaterkini.com/78/23/40/pgn-rugi-rp12-miliar-akibat-ledakan-pipa-gas-di-porong.htm. Akses terakhir 10 Januari 2013

6

Cahyo, W.N., 2008. Pendekatan Simulasi Monte Carlo untuk Pemilihan Alternatif dengan Decision Tree pada Nilai Outcome yang Probabilistik. Teknoin 13, 2:11-17.

Christopher, M., Lee, H., (2004). Mitigating supply chain risk through improved confidence. International Journal of Physical Distribution and Logistics Management 34 (5), 388–396.

Harland, C. & Brenchley, R. (2001), “Risk in Supply Networks”, European Operations Management Association, 8th International Annual Conference, Bath, UK, 3-5 June, 306-315

Hendi,. 2012. Peningkatan Kebutuhan Gas di Jawa timur. http://finance.detik.com/read/2012/06/17/173519/1943377/1034/pgn-janji-penuhi-supplai-gas-sesuai-kontrak-di-jawa-timur. Akses terakhir: 10 Januari 2013

Kates, R.W., & Kasperson, J. X. (1983). Comparative risk analysis of technological hazards. A review. Proceedings of the National Academy of Sciences, 80, 7027.

Pujawan, I.N. (2010). Supply Chain Management Edisi Kedua. Surabaya : Tim Guna Widya

Rifai,.(2 April 2011). Kebakaran Kilang Pertamina di Cilacap. http://news.okezone.com/read/2011/04/02/340/441726/redirect. Akses terakhir 10 Januari 2013

Sugiharto,. (22 November 2006). Ledakan Pipa Pertamina. http://news.detik.com/index.php/detik.read/tahun/2006/bulan/11/tgl/22/time/223236/idnews/711500/idkanal/10. Akses terakhir 10 Januari 2013

Tang, C.S. (2006). Perspectives in supply chain risk management. International Journal of Production Economics 103, 451–488.