Proyek teknik modern—terutama yang berskala besar seperti proyek infrastruktur energi, sistem transportasi, hingga eksplorasi minyak dan gas—sering kali gagal memenuhi tenggat waktu, anggaran, atau spesifikasi teknis. Data dari Project Management Institute menunjukkan bahwa lebih dari 40% proyek gagal mencapai tujuannya, dengan kerugian mencapai USD 122 juta dari setiap USD 1 miliar yang diinvestasikan (PMI, 2016).
Masalah utama adalah lemahnya sistem manajemen risiko saat ini dalam menangani ketidakpastian epistemik—yaitu ketidakpastian yang muncul akibat keterbatasan pengetahuan. Sementara metode probabilistik konvensional efektif untuk ketidakpastian aleatorik (acak), mereka sering gagal menggambarkan informasi yang tidak pasti atau ambigu secara memadai.
Disertasi Tegeltija menjawab kebutuhan mendesak akan pendekatan yang lebih canggih, dengan fokus pada integrasi metode non-probabilistik dalam proses desain sistem rekayasa.
Rangkuman Tujuan dan Struktur Penelitian
Penelitian ini dibangun atas empat pertanyaan utama:
- Apa saja tantangan dalam manajemen risiko desain sistem teknik saat ini?
- Metode kuantifikasi risiko canggih apa yang tersedia dan belum digunakan secara luas?
- Bagaimana metode ini dapat ditransfer ke dalam alat yang aplikatif?
- Bagaimana metode tersebut dapat diintegrasikan secara efektif ke dalam proses manajemen risiko secara keseluruhan?
Untuk menjawabnya, disertasi ini mengkaji dan menguji tiga kelompok metode non-probabilistik:
- Probabilitas tak tepat (imprecise probabilities)
- Pendekatan semi-kuantitatif seperti NUSAP
- Pendekatan berbasis eksplorasi model seperti Robust Decision Making
Studi Kasus: Industri Minyak dan Gas
Salah satu studi kasus paling menarik adalah aplikasi metode imprecise probability pada eksplorasi ladang minyak dan gas. Di sini, data probabilitas mengenai keberadaan cadangan minyak sangat terbatas, sehingga penggunaan probabilitas pasti tidak memadai.
Format Data yang Diuji:
- Rentang nilai atas dan bawah dari estimasi probabilitas
- Agregasi penilaian dari banyak ahli (expert elicitation)
- Kombinasi grafik, radar chart, dan histogram
Hasil menunjukkan bahwa metode non-probabilistik mampu:
- Menyediakan representasi ketidakpastian yang lebih kredibel
- Memungkinkan diskusi yang lebih kaya antar pemangku kepentingan
- Mengurangi bias kognitif dalam pengambilan keputusan teknis
NUSAP dan Representasi Kualitas Informasi
Dalam studi lain, NUSAP (Number, Unit, Spread, Assessment, and Pedigree) digunakan untuk menilai kualitas data geologi yang digunakan dalam estimasi risiko pengeboran.
Temuan Penting:
- Data Paleocene dan Triassic dianalisis menggunakan skor pedigree.
- Tabel skor mengungkap bahwa beberapa input kunci memiliki ketidakpastian tinggi akibat asumsi asal data dan kurangnya verifikasi lapangan.
- Visualisasi seperti risk imaging dan evidence space digunakan untuk menampilkan bias dalam penilaian ahli.
Hal ini menegaskan bahwa pengambilan keputusan berbasis informasi lemah tidak hanya berisiko secara teknis, tetapi juga dapat memengaruhi investasi hingga ratusan juta dolar.
Eksplorasi Uncertainty Mendalam dan Robust Decision Making
Pada tingkat perencanaan jangka panjang, Tegeltija mengintegrasikan pendekatan Robust Decision Making (RDM) untuk menghadapi skenario dengan "deep uncertainty".
Prinsip Kunci RDM:
- Eksplorasi multi-skenario
- Fleksibilitas dalam keputusan awal
- Pemantauan kontinu terhadap parameter eksternal
- Kemampuan untuk merespons perubahan kondisi dengan cepat
Aplikasi RDM diuji melalui model sintetik yang mensimulasikan berbagai kemungkinan geologis dan permintaan energi, menunjukkan bahwa desain sistem dengan RDM cenderung lebih tahan terhadap perubahan pasar dan kondisi lapangan.
Kerangka Tailoring Manajemen Risiko: Dari Matang ke Terintegrasi
Sebagai kontribusi praktis, Tegeltija mengembangkan kerangka tailoring manajemen risiko berdasarkan tingkat kematangan organisasi (Risk Management Maturity Model, PMI 2002).
Kerangka ini dikaitkan langsung dengan standar ISO 31000 dan diuji pada 6 perusahaan teknik besar, seperti:
- Perusahaan rekayasa skala besar (Company 1)
- Perusahaan eksplorasi minyak dan gas (Company 2)
- Konsultan desain konstruksi (Company 3–5)
- Perancang sistem energi lepas pantai dan darat (Company 6)
Hasil Evaluasi:
- Organisasi dengan tingkat kematangan rendah menunjukkan perbaikan signifikan saat menerapkan pendekatan semi-kuantitatif dan imprecise.
- Perusahaan dengan manajemen risiko matang membutuhkan dukungan eksplorasi model untuk pengambilan keputusan strategis.
Kritik dan Refleksi: Potensi dan Tantangan
Nilai Tambah:
- Pendekatan non-probabilistik memperkaya model analisis risiko konvensional.
- Visualisasi dan komunikasi risiko lebih intuitif bagi pemangku kepentingan non-teknis.
- Dapat diterapkan lintas sektor: energi, konstruksi, transportasi.
Tantangan:
- Butuh pelatihan teknis untuk menerapkan metode baru.
- Masih terbatasnya perangkat lunak yang mendukung analisis NUSAP dan exploratory modeling.
- Resistensi organisasi terhadap perubahan metode kuantifikasi risiko.
Implikasi Industri dan Penelitian Lanjutan
Disertasi ini menyarankan agar setiap perusahaan yang terlibat dalam sistem teknik skala besar mempertimbangkan:
- Integrasi metode non-probabilistik sejak awal fase desain
- Penguatan kemampuan representasi epistemic uncertainty
- Kustomisasi metode berdasarkan maturitas organisasi
Untuk riset selanjutnya, Tegeltija merekomendasikan:
- Pengembangan perangkat lunak berbasis non-probabilistik
- Studi longitudinal integrasi metode ini pada proyek real-time
- Kolaborasi multidisipliner antara matematikawan, insinyur, dan manajer risiko
Kesimpulan: Menuju Manajemen Risiko yang Lebih Adaptif
Penelitian ini memberikan kontribusi mendalam terhadap pergeseran paradigma dari pendekatan probabilistik tunggal ke kerangka kuantifikasi risiko yang lebih fleksibel dan canggih. Dalam dunia yang semakin kompleks dan penuh ketidakpastian, strategi ini tidak hanya relevan tetapi juga krusial untuk meningkatkan keberhasilan proyek teknik masa depan.
Sumber Asli (tanpa tautan):
Tegeltija, Miroslava. Assessing the Capabilities of Advanced Risk Quantification Methods for Engineering Systems Management. PhD Thesis, Technical University of Denmark, May 2018.