The steel manufacturing industry is an inseparable part of the nuclear power plant construction project. This industry is a business full of dynamics, risks, and challenges. The implementation of risk management becomes an obligation that must be executed in managing this very complex project. In general, risk management in manufacturing includes steps to understand and identify potential problems that may occur, evaluate, monitor, and handle risks. The main risk management objectives are to prevent or minimize adverse effects due to unforeseen events through risk aversion or preparation of contingency plans related to those risks. This paper describes the identification of risk factors and assessments using the Boston Matrix. The results of the analysis show that unrealistic schedules, skill not appropriate, not available equipment, transportation barriers to the workshop, fluctuations in steel material prices, wrong specifications from owner, incorrect interpretation of specifications, misinterpretation of drawings, incorrect volume, material storage, wrong cutting, incorrect installation, and wrong order are factors with moderate and high risk.
Perhitungan LOLP dapat dilakukan secara manual ataupun dengan bantuan program. Perhitungan secara manual membutuhkan waktu yang lebih lama dan ketelitian dibandingkan dengan menggunakan bantuan program. Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat sebuah model perhitungan indeks LOLP yang lebih sederhana, fleksibel (dapat digunakan untuk N jumlah pembangkit), dan waktu perhitungan yang lebih cepat. Program perhitungan LOLP menggunakan bantuan program Matlab. Penelitian dilakukan dengan langkah sebagai berikut: pembuatan source code pada Matlab, perhitungan indeks LOLP dengan data masukkan yang digunakan, dan validasi hasil perhitungan. Validasi dilakukan dengan cara bencmarking terhadap hasil perhitungan penelitian sebelumnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model perhitungan indeks LOLP untuk N unit pembangkit pada sistem kelistrikan opsi nuklir telah berhasil dibuat dengan mempertimbangkan aspek kesederhanaan data masukkan, fleksibilitas, dan waktu yang lebih cepat. Hasil perhitungan dapat dinyatakan valid dengan selisih yang kurang dari 1% jika dibandingkan dengan hasil pada penelitian sebelumnya yang telah menghitung indeks LOLP dengan cara manual.
Indonesia berencana membangun PLTN di Kalimantan Barat. Sebagai mega proyek, pembangunan PLTN memiliki kompleksitas yang tinggi dan risiko yang besar. Sebelum PLTN dikonstruksi, tahapan penting yang harus dijalankan adalah melakukan analisis risiko proyek PLTN. Secara umum analisis risiko proyek terdiri dari analisis kualitatif dan analisis kuantitatif. Dalam penelitian ini dilakukan analisis risiko kuantitatif dengan menggunakan pendekatan kombinasi model AHP dan model PMBOK. Model AHP digunakan untuk menentukan bobot masing-masing faktor risiko sedangkan model PMBOK digunakan untuk menetapkan nilai kuantitatifnya. Dengan kombinasi model ini maka akan dapat menentukan nilai risiko biaya, waktu, lingkup proyek dan kualitas dan pada sisi lain dapat ditelusuri kontribusi masing-masing faktor risiko terhadap risiko proyek total. Analisis risiko ini akan sangat membantu proyek dalam memetakan ketidakpastian dan menyususn mitigasi yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah tersebut. Dalam penelitian ini menggunakan studi kasus proyek PLTN dengan model kontrak EPC. Hasil analisis menunjukkan bahwa risiko finansial memberikan kontribusi yang besar pada kenaikan biaya dan waktu pelaksanaan proyek, dan menurunkan kemampuan pada pencapaian lingkup proyek dan kualitas proyek. Lingkup proyek menjadi parameter yang paling terpengaruh oleh adanya risiko sedangkan kualitas merupakan parameter yang paling kecil terpengaruh oleh risiko. Adanya risiko menyebabkan kenaikan biaya proyek antara 10% - 20%, kenaikan waktu (durasi) pelaksanaan 5% - 10%.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.