Pengertian Analisa risiko kuantitatif menurut Santosa (2009) adalah salah satu metode untuk mengidentifikasi risiko kemungkinan kerusakan atau kegagalan sistem dan memprediksi besarnya kerugian.
Dalam menganalisa risiko kuantitatif, dilakukan perhitungan antara probabilitas kejadian dengan dampak. Hal tersebut dapat dilihat pada rumus dibawah ini :
Tingkat kepentingan risiko = frekuensi x dampak ……………………………(1)
Dimana : frekuensi adalah probabilitas terjadinya risiko
Sedangkan untuk mengurutkan risiko yang merupakan perkalian antara frekuensi dengan dampak dimulai dari yang terbesar sampai yang terkecil.
Jumlah faktor risiko : z
Nilai pada frekuensi = a (1 – 5)
Nilai pada dampak = b (1 – 5) ………………………………………(2)
Nilai tingkat kepentingan risiko = a x b = c
Indeks risiko dirumuskan oleh Sonhadji (2011) berdasarkan probabilitas dan dampaknya. Probabilitas adalah banyaknya kemungkinan terjadinya risiko. Probabilitas dapat didasarkan pada analisis statistik atau didasarkan pada frekwensi kejadian yang terjadi dimasa lalu. Probabilitas terjadinya risiko dapat dilihat pada tabel 2.3
Tabel Rating Probabilitas
| No | Rating | Kriteria Kuantitatif | Kriteria Kualitatif | ||
| Sebutan | Kode | Nilai | |||
| 1 | Sangat Kecil | SK | 0,1 | Kemungkinan terjadi < 10% | Cenderung tidak mungkin terjadi |
| 2 | Kecil | K | 0,3 | 10% kemungkinan terjadi < 40% | Kemungkinan kecil terjadi |
| 3 | Sedang | S | 0,5 | 40% kemungkinan terjadi < 60% | Sama kemungkinan antara terjadi & tidak terjadi |
| 4 | Besar | B | 0,7 | 60% kemungkinan terjadi < 80% | Kemungkinan besar terjadi |
| 5 | Sangat Besar | SB | 0,9 | 80% kemungkinan terjadi < 95% | Sangat mungkin pasti sering terjadi |
(Sumber : Sonhadji, 2011)
Sedangkan dampak merupakan akibat dari terjadinya risiko, dimana dampak tersebut dapat mengakibatkan terjadinya kerugian yang berpengaruh terhadap pencapaian tujuan dari proyek. Besar kecilnya dampak dilihat dari besar kecilnya kerugian yang ditimbulkan. Besar kecilnya dampak dari suatu risiko dapat diketahui pada tabel 2.4 dibawah ini.
Tabel Rating Dampak
| Rating | Kriteria | |||
| No | Sebutan | Nilai | Penyimpangan Sasaran | Dampak Nilai Kerugian |
| 1 | Ringan Sekali | 0,05 | 0% < deviasi < 2% | Tidak berarti |
| 2 | Ringan | 0,1 | 2% < deviasi < 5% | Berpengaruh pada area minor (internal) |
| 3 | Sedang | 0,2 | 5% < deviasi < 10% | Berpengaruh pada area major (eksternal) |
| 4 | Berat | 0,4 | 10% < deviasi < 15% | Berpengaruh pada core bisnis |
| 5 | Ekstrem | 0,8 | deviasi > 2% | Berpengaruh pada reputasi & aset utama |
(Sumber : Sonhadji, 2011)
Dari indeks resio dapat ditetapkan tingkat risiko. Dimana tingkat risiko dibagi menjadi 3 (tiga) yaitu risiko rendah (R), risiko sedang / moderat (M) dan risiko tinggi (T). Penggolongan untuk tingkat risiko menggunakan tabel 2.5.
Tabel Tingkat Risiko
| SkalaProbabilitas | Skala Dampak | ||||
| Ringan Sekali (RS) | Ringan (R) | Sedang (S) | Berat (B) | Ekstrem (E) | |
| Sangat Besar (SB) | M | M | T | T | T |
| Besar (B) | R | M | M | T | T |
| Sedang (S) | R | M | M | T | T |
| Kecil (K) | R | R | M | M | T |
| Sangat Kecil (SK) | R | R | R | R | M |
(Sumber : Sonhadji, 2011)
Dalam analisis risiko kualitatif, metode yang digunakan yaitu :
- Interview
Interview dilakukan pada Stakeholder dan ahli-ahli yang berkompeten.
Salah satu tipe distribusi probabilitas yang digunakan adalah distribusi segitiga (triangular). Dalam distrisbusi segitiga ini ada tiga informasi yang diperlukan yaitu skenario potimis (rendah), most likeky (paling mungkin), pesimis (tinggi).
- Analisis decision tree
Analisis ini digunakan untuk menganalisis masalah probabilitas yang kompleks dan berlangsung secara berurutan. Analisis ini juga digunakan bila dala proses untuk mencapai keputusan akhir terdapat beberapa pilihan dengan masing-masing risiko yang berlainan. Keuntungan digunakan analisis ini adalah untuk mempertajam pertimbangan dari setiap alternatif yang akan diambil karena melihat akibat yang ditimbulkan bagi langkah berikutnya.
Dalam analisis ini, semua risiko yang terjadi dihitung tingkat risikonya, dengan cara menghitung peluang dan impact yang ditimbulkan pada setiap alternatif.
- Simulasi Montecarlo
Pada simulasi Montecarlo ini, diberikan variabel acak dengan memperhatikan data probabilistik. Setelah itu dilakukan deterministik analisis dengan menggunakan kombinasi nilai yang ditentukan atau dipilh untuk masing-masing variabel. Simulasi Montecarlo ini dilakukan berulang-ulang untuk mencapai hasil yang dianggap cukup matang.
Daftar Pustaka
Santosa, Budi, (2009), Manajemen Proyek, Graha Ilmu, Yogyakarta, hal 191 – 206
Sonhadji, (2011), Manajemen Resiko Dalam Project Jalan Tol, Thesis Magister Teknik Sipil, Universitas Islam Sultan Agung, Semarang, hal 25 – 45