ANALISIS LEVEL RISIKO UNTUK HACCP DI INDUSTRI …

1

Copyright Information goes here Company Proprietary and Confidential

ANALISIS LEVEL RISIKO UNTUK HACCP DI INDUSTRI PENGOLAHAN HASIL LAUT DENGAN PROBABILISTIC RISK ASSESSMENT

Dosen Pembimbing : Iwan Vanany, S.T., M.T., Ph.D

ISHMA SYAHRA / 2509100030

2


7

23

9 10

17 15

84

1117

61

05

10152025

Janu

ari

Febr

uari

Mar

et

April

Mei

Juni Juli

Agus

tus

Sept

embe

r

Okt

ober

Nov

embe

r

Dese

mbe

rJumlah kasus

Jumlah Keracunan MakananIndonesia - 2011

Biologi1

Kimia2

Fisik3

Salmonella, dll4

V. Choleras3B. Cereus1

E. Coli2

Sianida, dll4

Metanol3Cadmium1

Histamin2

Benda Asing Dalam Makanan1

ManajemenKualitas

ISO 9000:2000

HACCP

ISO 22000:2005

HACCP

Amerika SerikatU.S. Department of Agriculture’s Food Safety

Inspection Service (USDA FSIS) &U.S. Food and Drug Administration (FDA)

KanadaCanadian Food Inspection Agency (CFIA).

JepangFood Safety Commission of Japan (FSCJ)

Kekurangan HACCP

(Panisello & Quantick, 2001)

(Bertolini et al, 2007)

ProbabilisticRisk Assessment

LATAR BELAKANG

3


PT. ENAM DELAPAN SEMBILAN

HACCP

Supplier Partner

PT. Enam Delapan SembilanJl. Raya Deanles Km. 63 Kecamatan

Paciran Lamongan Jawa Timur

Produk Primer

4


PERUMUSAN MASALAH

HACCP

Identifikasi Potensi Bahaya

Menentukan Titik Kendali

Kritis(TKK)

Menetapkan Batas Kritis

Menetapkan Sistem

Pemantauan Pengendalian

TKK

Menetapkan Tindakan Perbaikan

prosedur Verifikasi

dan Validasi

Dokumentasi prosedur

Tahapan Paling Penting

Masih Didominasi PendekatanKualitatif

Probabilistic Risk Assessment

Identifikasi level risiko denganmenggunakan perhitungankuantitatif yaitu distribusikontinyu dengan bantuansoftware Arena dan Minitab

Rekomendasi Program Perbaikan

5


TUJUAN PENELITIAN

Menganalisa tingkat risiko dari hazardpada HACCP dengan menggunakan distribusi kontinyu di PT. Enam Delapan Sembilan

Mendesain mitigasi risiko kritis pada setiap tahapan proses di PT. Enam Delapan Sembilan

1

2

6


MANFAAT PENELITIAN

Memberikan gambaran jenis-jenis risiko beserta level risikopada proses produksi yang akan mempengaruhi kualitasproduk dan berdampak pada kepuasan serta loyalitaskonsumen kepada PT. Enam Delapan Sembilan

Memberikan wacana atau pengetahuan tentang kegiatanrisk assessment dengan metode kuantitatif dan tahapanterpenting dalam penerapan HACCP dengan studi kasusyang hampir sama dengan penelitian ini

Memberikan alternatif program perbaikan pada HACCPdi PT. Enam Delapan Sembilan

7


RUANG LINGKUP PENELITIAN

Bata

san • Produk yang diamati yaitu

Ikan Kakap Merah, Gurita (Octopus) dan Udang (Tiger Shrimp)

• Penelitian dikhususkan pada produk ekspor khusus Amerika Serikat dan Jepang

• Penelitian dilakukan pada tanggal 1 Maret – 14 Mei 2013

Asum

si • Tidak terjadinya perubahan pada struktur organisasi, wewenang maupun job descriptiondari objek amatan selama penelitian dilakukan

8


TINJAUAN PUSTAKA

Food Safety Management

System (FSMS)

Food Risk

Standarisasi Food Safety

Prinsip Pilar

Deterministic Risk

Assessment

Root Cause Analysis (RCA)

Probabilistic Risk

Assessment

DistribusiKontinyu

Distribusi Beta DistribusiTriangular

DistribusiDiskrit

Risk Assessment

9


CRITICAL REVIEW

No Judul Penelitian Peneliti ThnMetode

MitigasiRisiko Industri

FMECA FMEA VAR HOR SCOR DistribusiKontinyu

1

Identifikasi Profil Risiko Unit Pelaksana Area PT. PLN (Persero) Distribusi Bali

Menggunakan Pendekatan FMECA

Meynar Khairunisa 2011 V V PT. PLN

2

Analisis dan Mitigasi Rantai Supply pada Perusahaan Jasa Penyedia

Layanan Data dan Internet (Studi Kasus : Produk Speedy pada PT.

TELKOM DCS Timur)

Nur Aflakha 2011 V V V VIndustri

Telekomunikasi (PT. Telkom)

3Pengelolaan Risiko pada Supply Chain PT Graha Makmur Cipta

Pratama

Yogi Adhi Satria 2012 V V Industri Udang

(PT. GMCP)

4

Simple Approach in HACCP for Evaluating the Risk Level of Hazards Using Probability

Distributions

Kyung Ryu, Ki-Hwan, Ji-Young Yang dan Gyung-

Jin Bahk

2012 V Daging babi

5

ANALISIS LEVEL RISIKO UNTUK HACCP DI INDUSTRI PENGOLAHAN HASIL LAUT DENGAN PROBABILISTIC

RISK ASSESSMENT

Ishma Syahra 2013 V V

Industri Ikan Kakap

Merah, Gurita

(Octopus) dan Udang

(Tiger Shrimp) (PT.

Enam Delapan

Sembilan)

10


METODE PENELITIAN

IdentifikasiPermasalahan

PerumusanMasalah dan

Tujuan Penelitian

Mulai

Analisa Kondisi Eksisting

Perusahaan

Studi Literatur / Tinjauan Pustaka Studi Lapangan

Identifikasi PotensiBahaya HACCP

Identifikasi MekanismePengendalian dan

Pengawasan

Identifikasi Proses Produksi

Pengumpulan Data Utama Penelitian

Observasi Data Sekunder Wawancara

Perhitungan Level Risiko Menggunakan Distribusi Kontinyu

Pemetaan Proses Produksi, Potensi Bahaya, Mekanisme Pengendalian dan

Pengawasan dan Data Utama Penelitian

Analisis Identifikasi Level Risiko

Evaluasi Level Risiko

Mitigasi RisikoKesimpulan dan SaranSelesai

Tahap Identifikasi Masalah Tahap Pengumpulan Data Tahap Pengolahan Data

Tahap Analisis dan Pembahasan

Tahap Kesimpulan dan Saran

11


ALIRAN PRODUKSI

Penerimaan Bahan Baku (receiving)

Pemrosesan(processing)

Pembekuan (freezing)

Pengemasan dan pelabelan

(packaging/labelling)

Penyimpanan (cold storing)

Proses produksi secara umum di PT. Enam Delapan Sembilan

Obyek Amatan

Ikan Kakap Merah1

Udang (Tiger Shrimp)3

Gurita (Octopus)2

15


POTENSI BAHAYA HACCP

Bahaya Biologi

KontaminasiBakteri

Bahaya Kimia

KontaminasiBahan Kimia dan Logam

Berat

Bahaya Fisik

KontaminasiMaterial Fisik

Asing

16


METODE PENGUJIAN

•Uji Biologi•Uji Kimia•Uji Fisik

PenerimaanBahan Baku

•Uji Biologi•Uji Fisik

Pemrosesan•Uji Biologi

Pembekuan

•Uji Biologi•Uji Kimia•Uji Fisik

Pengemasandan Pelabelan

•Uji Biologi

Penyimpanan

Uji Biologi•Peluang munculnya bakteri•Observasi data suhu ruangan

Uji Kimia•Kandungan bahan kimia dan

logam berat•Pengujian laboratorium

Uji Fisik•Kontaminasi material asing

(kail, rambut, kotoran, dll)•Metal detector dan pengecekan

langsung

17


PENGAMBILAN SAMPEL

Waktu Pengambilan Sampel dan Pengujian :

1 Maret 2013 - 14 Mei 2013

No Produk Populasi(ekor)

Sampel(ekor)

1 Ikan Kakap Merah

1000 –2000 100 – 200

2 Gurita 1000 –2000 100 – 200

3 Udang 1500 –2500 150 – 250

Pengambilan sampel dan pengujian :Senin – Sabtu, 08.00 AM

No Produk Populasi(ekor)

Sampel(ekor)

1 Ikan KakapMerah

1000 –2000 100 – 200

2 Gurita 1000 –2000 100 – 200

3 Udang 1500 –2500 150 - 250

Pengambilan sampel dan pengujian :• Senin – Sabtu, 08.00 AM

• Penerimaan Bahan Baku• Pengemasan dan Pelabelan

• Senin – Sabtu, 10.00 AM• Pemrosesan

No Waktu Tahapan TanggalData

1 4 Mei 2013, 08.00


4 Mei 2013

2Pengemasan

dan Pelabelan3 Mei 2013

3 4 Mei 2013, 10.00

Pemrosesan 4 Mei 2013

4Penyimpanan 2 Mei

2013

54 Mei 2013, 12.00

Pembekuan 4 Mei 2013

Asumsi menggunakan data suhutanggal; 4 Mei 2013

BIOLOGI FISIK KIMIA

18


MEKANISME PENGENDALIAN DAN PENGAWASAN

Biologi

• Implementasi Sanitation Standard Operating Procedures (SSOP) dan Good Manufacturing Practice (GMP)

• Uji kandungan bakteri• Menetapkan standar suhu

ruangan minimum• Pengarahan dan pelatihan• Standar kualitas untuk

supplier partner

Kimia


• Uji laboratorium

Fisik


• Metal detector• Pengecekan langsung

19


DATA PENELITIAN

Data suhu temperatur PT. EDS ( °Celcius)

TanggalPenerimaan Bahan Baku Pemrosesan Pembekuan Pengemasan & Pelabelan Penyimpanan

I G U I G U I G U I G U I G U1-Mar 2,3 -1,1 -0,4 5,5 5,1 4,8 -31,1 -32,2 -35,8 7,7 3,8 6,6 -18,3 -24 -22,32-Mar 1,3 1,1 2,3 4,8 3,3 1 -29,7 -30 -40,4 5,2 1,2 3,5 -22 -22,7 -20,24-Mar 1,3 2,6 -0,4 1,9 7,3 2,9 -35,4 -30,8 -36,5 4 5,4 2,8 -21,3 -19,1 -28,15-Mar 1,2 0,8 0,3 5 8,6 5 -34,1 -28,8 -36,6 3,9 0,9 3,9 -23,8 -24,2 -23,66-Mar 1,7 -2,4 1,4 4,7 6,6 8,6 -32,8 -36,1 -37,2 6,5 8 3,9 -16,5 -22,9 -22,97-Mar 0,2 0,1 -1,2 4,5 5,4 4 -28,9 -33,4 -32,6 7,3 4,6 1,8 -20,4 -26 -21,58-Mar 1,1 2,2 -1,6 4 5,6 2,7 -31 -36,7 -29,4 4,8 1,9 3,2 -21,9 -22,8 -24,89-Mar 0,7 -2,1 0,9 5,5 7,4 7,1 -31,5 -33 -32,8 6,1 2,9 3 -15,7 -24,3 -25,3

... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...11 Mei 1,8 2,2 1,6 7,8 5,5 5,7 -32,1 -38,7 -29,8 9,6 6,6 4,8 -18,2 -22 -20,211 Mei 1,4 -1,9 -0,7 4 3,2 4,9 -31,3 -41,2 -37,9 1,3 1,1 4 -23 -24 -25,613 Mei 1,4 -0,2 1 5,6 3,8 4,7 -32,4 -35,4 -31,2 6,1 3,2 5,6 -22 -22,7 -23,213 Mei 1,9 2,6 1,5 6,8 6,1 5,3 -28,4 -33,8 -30,3 6,2 5,2 7,7 -20,2 -24,1 -22,613 Mei 1,2 0,6 0 4,7 2,6 3 -33,9 -35,9 -32 5,2 2,2 2,3 -22,2 -26,4 -24,514 Mei 1,4 1,8 1,7 4,7 1,8 4,5 -31,2 -35,3 -30,5 2,8 2,7 6 -19,9 -27,9 -24,614 Mei 1,5 1,9 2,3 5,7 6,1 4,6 -30,4 -35,1 -28,2 4,9 4,9 6,7 -16,9 -28,8 -20,614 Mei 0,3 1,5 -0,3 3,3 1,1 4,3 -32,2 -37,9 -36,4 1,7 2,3 5,2 -20,8 -24,5 -25,8

DATA SUHU RUANGAN

20


DATA PENELITIAN

DATA SAMPEL PENGUJIAN KIMIA DAN FISIKIkan Kakap Merah Gurita Udang

Tgl

TotalBerat Ikan per ekor

(kg)

Total Ikan (ekor)

Sampel (ekor)

Total berat Gurita (kg)

Berat Gurita per ekor

(kg)

Total Gurita (ekor)

Sampel (ekor)

Total berat Udang (kg)

Berat Udang per ekor

(kg)

Jumlah Udang (ekor)

Sampel (ekor)

berat Ikan (kg)

1-Mar 3000 3 1000 100 3000 3 1000 100 300 0,2 1500 1502-Mar 3000 3 1000 100 3000 3 1000 100 300 0,2 1500 1504-Mar 5000 4 1250 125 3000 3 1000 100 350 0,2 1750 1755-Mar 3500 2 1750 175 3000 3 1000 100 400 0,2 2000 2006-Mar 3500 2 1750 175 3000 3 1000 100 400 0,2 2000 2007-Mar 4000 4 1000 100 3000 3 1000 100 300 0,2 1500 1508-Mar 4000 4 1000 100 3000 3 1000 100 300 0,2 1500 1509-Mar 4000 4 1000 100 3000 3 1000 100 300 0,2 1500 150

... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...4 Mei 4000 4 1000 100 3000 3 1000 100 300 0,2 1500 1506 Mei 4000 4 1000 100 3000 3 1000 100 300 0,2 1500 1507 Mei 4000 4 1000 100 3000 3 1000 100 300 0,2 1500 1508 Mei 3500 2 1750 175 3500 2 1750 175 300 0,2 1500 150

10 Mei 4000 4 1000 100 3000 3 1000 100 300 0,2 1500 15011 Mei 4000 4 1000 100 3000 3 1000 100 300 0,2 1500 15013 Mei 5500 4 1375 138 3000 3 1000 100 300 0,2 1500 15014 Mei 3000 3 1000 100 3000 3 1000 100 300 0,2 1500 150

Total jumlah sampel : 8367 Total jumlah sampel : 7659 Total jumlah sampel : 10925

21


PEMETAAN DATA PENELITIAN

ProsesProduksi

Potensi Bahaya

Mekanisme Pengendalian

dan Pengawasan

Data Utama

Penelitian

Tabel Pemetaan

22



Tahapan Proses Potensi Bahaya Mekanisme Pengendalian dan Pengawasan Data Utama Penelitian

Penerimaan Bahan Baku

B :

Berkembangnya bakteri seperti E. Coli, Salmonella dan V. Choleras akibat kenaikan suhu selama proses penerimaan bahan baku.

B1 : Uji laboratorium untuk mengetahui kandungan bakteri pada Ikan Kakap Merah.

B1 :

Temperatur ruangan max 2,62°C; mode 1,15°C; min 0°C.

B2 : Melakukan pengarahan dan pelatihan kepada supplier partner.B3 : Menetapkan standar kualitas yang harus dipenuhi oleh supplier partner.B4 : Melakukan pengawasan terhadap suhu (<2,5°C) sehingga dapat menghambat pertumbuhan bakteri.

B5 :Membuat dan mengimplementasikan suatu Sanitation Standard Operating Procedures (SSOP) dan Good Manufacturing Practice (GMP) khususnya dalam hal pengawasan selama dilakukan penerimaan bahan baku dari supplier partner.

K :

Terkontaminasi dengan kadar garam yang tinggi dan logam berat seperti Cadmium, Mercury, dan Timbal.

K1 : Membuat dan mengimplementasikan suatu Sanitation Standard Operating Procedures (SSOP) dan Good Manufacturing Practice (GMP) khususnya dalam hal pengawasan kandungan kimia.

K1 :

Laporan perusahaan tentang kejadian kontaminasi dengan kadar garam yang tinggi dan logam berat pada ikan kakap merah : Jumlah kejadian / Jumlah sampel yang digunakan = 338 / 8367.

K2 : Uji laboratorium untuk mengetahui kandungan bahan kimia pada Ikan Kakap Merah.

F :

Terkontaminasi dengan benda asing seperti kail pancing, rambut dan kotoran akibat penanganan yang salah dari supplier partner.

F1 : Melakukan pengecekan terhadap masing-masing produk.

F1 :

Hasil pengecekan dan laporan perusahaan tentang kejadian kontaminasi dengan benda asing : Jumlah kejadian / Jumlah sampel yang digunakan = 401 / 8367.

F2 : Menetapkan standar kualitas yang harus dipenuhi oleh supplier partner.

IKAN KAKAP MERAH

23



IKAN KAKAP MERAHTahapan Proses Potensi Bahaya Mekanisme Pengendalian dan Pengawasan Data Utama

Penelitian

Pemrosesan

B :

Munculnya bakteri Salmonella dan E. Coli yang dipicu oleh kenaikan suhu selama masa sortasi serta kontaminasi peralatan dan karyawan, munculnya bakteri E. Coli, Salmonella dan Vibrio Choleras karena dekomposisi yang terjadi selama proses kenaikan suhu pada tahap penimbangan dan kenaikan suhu selama penyusunan.

B1 :Membuat dan mengimplementasikan suatu Sanitation Standard Operating Procedures (SSOP) dan Good Manufacturing Practice (GMP) khususnya dalam hal pengawasan selama dilakukan pemrosesan.

B1 :

Temperatur ruangan max 9°C; mode 4,5°C; min 1°C.B2 : Melakukan pengawasan terhadap suhu (<7°C) sehingga dapat

menghambat pertumbuhan bakteri.

K : Tidak teridentifikasi. K : Tidak teridentifikasi K : Tidak teridentifikasi

F : Terkontaminasi dengan benda asing selama pemrosesan.

F1 : Melakukan Pemindaian menggunakan detektor logam.

F1 :

Hasil pengecekan dan laporan perusahaan tentang kejadian kontaminasi benda asing : Jumlah kejadian / Jumlah sampel yang digunakan = 381 / 8367

F2 :Membuat dan mengimplementasikan suatu Sanitation Standard Operating Procedures (SSOP) dan Good Manufacturing Practice (GMP) khususnya dalam hal pengawasan selama dilakukan pemrosesan.


24



IKAN KAKAP MERAH

Tahapan Proses Potensi Bahaya Mekanisme pengendalian dan pengawasan Data Utama Penelitian

Pembekuan

B : Suhu pembekuan yang tidak sesuai dengan standar perusahaan.

B1 :Membuat dan mengimplementasikan suatu Sanitation Standard Operating Procedures (SSOP) dan Good Manufacturing Practice (GMP) khususnya dalam hal pengawasan selama dilakukan pembekuan. B1 :

Temperatur ruangan max -26°C; mode -31,2°C; min -36°C.

B2 : Melakukan pengawasan terhadap suhu (<-28°C) sehingga dapat menghambat pertumbuhan bakteri.

K : Tidak teridentifikasi. K : Tidak teridentifikasi K : Tidak teridentifikasi

F : Tidak teridentifikasi. F : Tidak teridentifikasi F : Tidak teridentifikasi

25



IKAN KAKAP MERAH


Pengemasan & Pelabelan

B :Munculnya bakteri Salmonella dan E. Coli yang dipicu oleh kenaikan suhu selama proses pengemasan.

B1 :Membuat dan mengimplementasikan suatu Sanitation Standard Operating Procedures (SSOP) dan Good Manufacturing Practice (GMP) khususnya dalam hal pengawasan selama dilakukan pengemasan & pelabelan. B1 : Temperatur ruangan max

10°C; mode 5,63°C; min 0°C.

B2 : Melakukan pengawasan terhadap suhu (<7,5°C) sehingga dapat menghambat pertumbuhan bakteri.

K :Terkontaminasi karena air pencucian glazing yang memiliki PH jauh diatas atau dibawah PH netral.

K1 :Membuat dan mengimplementasikan suatu Sanitation Standard Operating Procedures (SSOP) dan Good Manufacturing Practice (GMP) khususnya dalam hal pengawasan kandungan kimia.

K1 :

Laporan perusahaan tentang kejadian kontaminasi dengan kadar garam yang tinggi dan logam berat pada ikan kakap merah : Jumlah kejadian / Jumlah sampel yang digunakan = 395 / 8367.

K2 : Uji laboratorium untuk mengetahui kandungan bahan kimia pada Ikan Kakap Merah.

F :

Alat metal detektor mengalami kerusakan dan karyawan tidak mengikuti standar prosedur pengecekan.

F1 : Melakukan Pemindaian menggunakan detektor logam.

F1 :

Hasil pengecekan dan laporan perusahaan tentang kejadian kontaminasi dengan benda asing : Jumlah kejadian / Jumlah sampel yang digunakan = 318 / 8367.

F2 :Membuat dan mengimplementasikan suatu Sanitation Standard Operating Procedures (SSOP) dan Good Manufacturing Practice (GMP) khususnya dalam hal pengawasan selama dilakukan pengemasan & pelabelan.


26



IKAN KAKAP MERAH


Penyimpanan

B :Suhu pembekuan yang tidak sesuai dengan standar perusahaan.

B1 :

Membuat dan mengimplementasikan suatu Sanitation Standard Operating Procedures (SSOP) dan Good Manufacturing Practice (GMP) khususnya dalam hal pengawasan selama dilakukan penyimpanan. B1 :

Temperatur ruangan max -15°C; mode -21,3°C; min -25°C.

B2 : Melakukan pengawasan terhadap suhu (<-16,5°C) sehingga dapat menghambat pertumbuhan bakteri.

K : Tidak teridentifikasi K : Tidak teridentifikasi K : Tidak teridentifikasi

F : Tidak teridentifikasi F : Tidak teridentifikasi F : Tidak teridentifikasi

27


PENGHITUNGAN LEVEL RISIKO

Melakukan fitting distribution data suhu dengan software Arena

Melakukan perhitungan nilaiprobabilitasmenggunakancumulative distribution function(CDF) dengan software Minitab

Melakukan fitting distribution data jumlah sampeldengan softwareArena

Melakukan perhitungan level risiko menggunakaninverse cumulative distribution function(CDF) dengan software Minitab

ASPEK BIOLOGI

28



Melakukan fitting distribution data suhu dengan software Arena

No Tahapan ProsesNilai

Min Mode MaxProduk Ikan Kakap Merah

1 Penerimaan bahan baku 0 1,15 2,62

2 Pemrosesan 1 4,5 93 Pembekuan -36 -31,2 -26

4 Pengemasan dan pelabelan 0 5,63 10

5 Penyimpanan -25 -21,3 -15Produk Gurita

1 Penerimaan bahan baku -2 1,68 3


4 Pengemasan dan pelabelan 0 4,38 10

5 Penyimpanan -28 -25,2 -19Produk Udang

1 Penerimaan bahan baku -2,91 1,15 3


4 Pengemasan dan pelabelan 0,13 3,77 9

5 Penyimpanan -30 -23,8 -19

•Distribusi Triangular (Sq Error 0,00411)•Min:0; Mod:1,15; Max:2,62

Penerimaan BahanBaku

•Distribusi Triangular (Sq Error 0,00635)•Min:1; Mod:4,5; Max:9Pemrosesan

•Distribusi Triangular (Sq Error 0,00578)•Min:-36; Mod:-31,2; Max:-26Pembekuan

•Distribusi Triangular (Sq Error 0,0178)•Min:0; Mod:5,63; Max:10

Pengemasan dan Pelabelan

•Distribusi Triangular (Sq Error 0,0137)•Min:-25; Mod:-21,3; Max:-15Penyimpanan

IKAN KAKAP MERAH

29



Melakukan perhitungan nilaiprobabilitasmenggunakancumulative distribution function (CDF) dengan softwareMinitab

No Produk Tahapan ProsesStandar

suhu (x)

P (X ≤ x)

1

Ikan Kakap Merah

Penerimaan bahan baku

2,50C 99,6%

Pemrosesan 70C 88,9%

Pembekuan -280C 92,3%

Pengemasan & pelabelan

7,50C 85,7%

Penyimpanan -16,50C 96,4%

2 Gurita


2,50C 96,2%

Pemrosesan 70C 84,9%



70C 84%

Penyimpanan -20,50C 96%

3 Udang


2,50C 97,7%

Pemrosesan 6,50C 82,2%



70C 91,4%

Penyimpanan -20,50C 95,7%

Aspek Produk TahapJumlah sampel

(A2)

Jumlah sampel yang tidak

terkontaminasi (P * A2 = n )

Jumlah sampel yang

terkontaminasi (A2 – n)

Biologi

Ikan Kakap Merah


100 99 1

Pemrosesan 100 88 12

Pembekuan 100 92 8


100 86 14

Penyimpanan 100 96 4

Gurita


100 96 4


Pembekuan 100 93 7


100 84 16


Udang


100 97 3


Pembekuan 100 95 5


100 91 9


30



Melakukan fitting distributiondata jumlahsampeldengan softwareArena


Pemrosesan Pembekuan Pengemasan Penyimpanan

No I G U No I G U No I G U No I G U No I G U

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

2 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 2 0 0 0 2 1 1 1

3 1 1 1 3 1 1 1 3 1 1 1 3 1 1 1 3 1 1 1

4 1 1 1 4 1 1 1 4 1 1 1 4 1 1 1 4 1 1 1

5 1 1 1 5 1 1 1 5 1 1 1 5 1 1 1 5 1 1 1

6 1 1 1 6 0 0 0 6 1 1 1 6 0 0 0 6 1 1 1

7 1 1 1 7 1 1 1 7 1 1 1 7 1 1 1 7 1 1 1

8 1 1 1 8 1 1 1 8 1 1 1 8 1 1 1 8 1 1 1

... .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

... .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

92 1 1 1 92 1 0 1 92 1 1 1 92 1 1 1 92 1 1 1

93 1 1 1 93 1 1 0 93 1 1 1 93 1 1 1 93 0 0 0

94 1 1 1 94 1 1 1 94 1 1 1 94 1 1 1 94 1 1 1

95 1 1 1 95 1 0 1 95 1 1 1 95 1 1 1 95 1 1 1

96 1 1 1 96 1 1 1 96 1 1 1 96 0 0 1 96 1 1 1

97 1 1 1 97 1 1 1 97 1 1 1 97 1 1 1 97 1 1 1

98 1 1 1 98 0 0 0 98 1 1 1 98 1 1 1 98 1 1 1

99 1 1 1 99 1 1 1 99 1 1 1 99 1 1 1 99 1 1 1

100 1 1 1 100 1 1 1 100 1 1 1 100 1 1 1 100 1 1 1

Total 1 4 3 Total 12 15 18 Total 8 7 5 Total 14 16 9 Total 4 4 4

Tahap JenisDistribusi

Sq Error


DistribusiBeta

0,000119

Pemrosesan DistribusiBeta

0,000455

Pembekuan DistribusiBeta

0,000228

Pengemasandan

Pelabelan

DistribusiBeta

0,000281

Penyimpanan DistribusiBeta

0,000563

31




No Produk Tahapan ProsesConfidence level

(P (X ≤ x)) Level risiko (x)

1 Ikan Kakap Merah

Penerimaan bahan baku 0,95 4,6%

Pemrosesan 0,95 18,5%

Pembekuan 0,95 13,8%

Pengemasan & pelabelan 0,95 20,8%

Penyimpanan 0,95 8,8%

2Gurita






3Udang




Pengemasan & pelabelan 0,95 15%


Confidence level : 0,95First Shape Parameter

sampel terkontaminasi + 1Second Shape Parameter

total sampel - sampel terkontaminasi + 1

InverseCumulative Distribution

Function

32



Melakukan fitting distribution data jumlah sampel dengan software Arena

Melakukan perhitungan level risiko menggunakan inverse cumulative distribution function (CDF) dengan software Minitab

ASPEK KIMIA

33





1-Mar … 14-Mei

No I G U I G U I G U

1 1 1 1 1 1 1

2 1 1 1 1 1 1

3 0 1 1 1 1 1

4 1 1 1 1 1 1

5 1 1 1 1 1 1

6 1 1 1 1 1 1

7 0 1 1 1 1 1

8 1 1 1 1 1 1

... ... ... ... .. . .. ... ... ...

... ... ... ... .. . .. ... ... ...

93 1 1 1 1 1 1

94 1 1 1 1 1 1

95 1 1 1 0 0 1

96 1 1 1 1 1 1

97 1 0 1 1 1 1

98 1 1 1 1 1 1

99 1 1 1 1 1 1

100 1 1 1 1 1 1Total

Sampel 4 3 4 0 0 0 5 3 4


1-Mar … 14-Mei


1 0 1 0 0 1 1

2 1 0 1 1 1 1

3 0 1 1 1 1 1

4 1 1 1 1 1 1

5 1 1 1 1 1 1

6 1 1 1 1 1 1

7 0 1 1 1 1 0

8 1 1 1 1 1 1

... ... ... ... .. . .. ... ... ...

... ... ... ... .. . .. ... ... ...

93 1 1 1 1 1 1

94 1 1 1 1 1 1

95 1 1 1 0 0 1

96 1 1 1 1 1 1

97 1 0 1 1 1 1

98 1 1 1 1 1 1

99 1 1 1 1 1 1

100 1 1 1 1 1 1Total

Sampel 6 5 6 0 0 0 6 4 6


Sq Error


DistribusiBeta

0,000577

Pengemasandan Pelabelan

DistribusiBeta

0,000161

34






1Ikan Kakap

Merah



2

Gurita



3

Udang







Function

35




Melakukan perhitungan level risiko menggunakan inverse cumulative distribution function (CDF) dengan software Minitab

ASPEK FISIK

36





1-Mar … 14-MeiNo I G U I G U I G U

1 1 1 1 1 1 1

2 1 1 1 1 1 1

3 1 1 1 1 1 1

4 0 1 1 1 1 1

5 1 1 0 1 1 1

6 1 1 1 1 1 1

7 1 1 1 1 0 1

8 1 0 1 0 1 0

... ... ... ... .. . .. ... ... ...

... ... ... ... .. . .. ... ... ...

93 1 1 0 1 1 1

94 1 1 1 1 1 1

95 1 1 1 1 1 1

96 1 0 1 1 1 1

97 1 1 1 1 1 1

98 1 1 1 1 1 1

99 1 1 1 1 1 1

100 1 1 1 1 1 1

Total Sampel 6 6 8 0 0 0 5 5 7

Pemrosesan

1-Mar … 14-Mei


1 1 1 1 1 1 1

2 1 1 1 1 1 1

3 1 1 1 1 1 1

4 1 1 1 1 1 1

5 0 1 0 0 1 1

6 1 1 1 1 1 1

7 1 1 1 1 1 1

8 1 0 1 1 1 0

... ... ... ... .. . .. ... ... ...

... ... ... ... .. . .. ... ... ...

93 1 1 0 1 1 1

94 1 1 1 1 1 1

95 1 1 1 1 1 1

96 1 0 1 1 1 1

97 1 1 1 1 1 1

98 1 1 1 1 1 1

99 1 1 1 1 1 1

100 1 1 1 1 1 1

Total Sampel 5 5 7 0 0 0 5 4 7


Sq Error


DistribusiBeta

0,000247

Pemrosesan DistribusiBeta

0,000232

Pengemasandan

Pelabelan

DistribusiBeta

0,00108


1-Mar … 14-Mei


1 1 1 1 1 1 1

2 1 1 1 1 1 1

3 1 1 1 1 1 1

4 1 1 1 1 1 1

5 1 1 1 1 1 1

6 1 1 1 1 1 1

7 1 1 1 1 1 1

8 1 1 1 1 1 1

... ... ... ... .. . .. ... ... ...

... ... ... ... .. . .. ... ... ...

93 1 1 0 1 1 1

94 1 1 1 1 1 1

95 1 1 1 1 1 1

96 1 0 1 1 1 1

97 1 1 1 1 1 1

98 1 1 1 1 1 1

99 1 1 1 1 1 1

100 1 1 1 1 1 1

Total Sampel 4 4 6 0 0 0 4 3 6

37






1Ikan Kakap

Merah




2

Gurita




3

Udang



Pengemasan & pelabelan 0,95 4%





Function

38


EVALUASI LEVEL RISIKO

Produk Aspek Tahapan Proses Nilai Level RisikoUdang Biologi Pemrosesan 25.3%Gurita Biologi Pengemasan dan Pelabelan 23.1%Gurita Biologi Pemrosesan 21.9%

Ikan Kakap Merah Biologi Pengemasan dan Pelabelan 20.8%Ikan Kakap Merah Biologi Pemrosesan 18.5%

Udang Biologi Pengemasan dan Pelabelan 15.0%Ikan Kakap Merah Biologi Pembekuan 13.8%

Gurita Biologi Pembekuan 12.6%Udang Biologi Pembekuan 10.1%

Ikan Kakap Merah Biologi Penyimpanan 8.8%Gurita Biologi Penerimaan Bahan Baku 8.8%Gurita Biologi Penyimpanan 8.8%Udang Biologi Penyimpanan 8.8%Udang Biologi Penerimaan Bahan Baku 7.5%

Ikan Kakap Merah Fisik Penerimaan Bahan Baku 5.2%Ikan Kakap Merah Kimia Pengemasan dan Pelabelan 5.1%Ikan Kakap Merah Fisik Pemrosesan 4.9%

Gurita Kimia Pengemasan dan Pelabelan 4.9%Udang Fisik Penerimaan Bahan Baku 4.9%

Ikan Kakap Merah Biologi Penerimaan Bahan Baku 4.6%Gurita Fisik Penerimaan Bahan Baku 4.6%Udang Fisik Pemrosesan 4.6%Udang Kimia Pengemasan dan Pelabelan 4.5%

Ikan Kakap Merah Kimia Penerimaan Bahan Baku 4.4%Ikan Kakap Merah Fisik Pengemasan dan Pelabelan 4.2%

Gurita Fisik Pemrosesan 4.2%Udang Fisik Pengemasan dan Pelabelan 4.0%Gurita Fisik Pengemasan dan Pelabelan 3.6%Gurita Kimia Penerimaan Bahan Baku 3.5%Udang Kimia Penerimaan Bahan Baku 3.3%

> 15%

Produk Aspek Tahapan Proses Nilai Level RisikoUdang Biologi Pemrosesan 25.3%

Gurita BiologiPengemasan dan

pelabelan23.1%

Gurita Biologi Pemrosesan 21.9%Ikan Kakap

MerahBiologi

Pengemasan dan pelabelan

20.8%

Ikan KakapMerah

Biologi Pemrosesan 18.5%

Mitigasi Risiko

39


MITIGASI RISIKO

Munculnya bakteri Salmonella dan E. Coli

Produk terlalu lama terkena udara ruanganyang melebihi standard

Tahap pemrosesan yang terlalu panjang

Menjaga kualitas produkyang dikirim ke

konsumen

Kontaminasi olehperalatan dan karyawan

Karyawan dan peralatanyang digunakan tidak

steril

Kurangnya kesadaranakan pentingnya

sterilisasi

Why ?Why ?Why ?Problem

Mitigasi Risiko terhadap aspek Biologi pada tahap Pemrosesan untuk produk Udang

Tahapan Proses Aspek Permasalahan Alternatif Solusi

Pemrosesan Biologi Munculnya bakteri Salmonella

dan E. Coli

• Mempersingkat tahapan pemrosesan pada

produk Udang sehingga dapat dilakukan

dengan lebih efektif dan efisien

• Melakukan pelatihan tentang standar

kebersihan dan sterilisasi kepada karyawan

PT. EDS

40


MITIGASI RISIKO


Suhu ruangan di atasstandard minimum

perusahaan

Kurangnyapemeliharaan

terhadap ruangan

Kendala biaya

Kekurangan karyawandengan tugas untuk

melakukanpemeliharaan


Mitigasi Risiko terhadap aspek biologi pada tahap Pengemasan dan Pelabelan untuk produk Gurita


Pengemasan dan

Pelabelan

Biologi Munculnya bakteri Salmonella

dan E. Coli

• Penambahan alokasi anggaran PT. EDS untuk

kepentingan pemeliharaan fasilitas produksi

• Realokasi karyawan untuk penambahan di

bagian pemeliharaan

41


MITIGASI RISIKO

Mitigasi Risiko aspek biologi pada tahap Pemrosesan untuk produk Gurita



dan E. Coli

• Melakukan penggantian pendingin ruangan

yang sudah berumur

• Melakukan audit kinerja untuk bagian

pemeliharaan demi meningkatkan

kedisiplinan karyawan

Munculnya bakteri Salmonella dan E.

Coli

Suhu ruanganberada di atas

standard minimum

Pendingin ruangankurang optimal

Pendingin ruangansudah lama

Kurang perawatanKaryawan bagian

pemeliharaankurang disiplin

Why ?Problem Why ?Why ?Why ?

42


MITIGASI RISIKO


Pengemasan dan

Pelabelan

Biologi Munculnya bakteri Salmonella

dan E. Coli

• Penambahan jumlah karyawan

• Membuat proses perekrutan karyawan yang

lebih selektif

Munculnya bakteri Salmonella dan E.

Coli

Proses pengemasanterlalu lama

Kemampuankaryawan kurang

Kualitas karyawankurang memadai

Proses perekrutan karyawan yang kurang selektif

Kurang alokasiwaktu untuk

pelatihan karyawan

Keterbatasan jumlahkaryawan

Why ?Problem Why ?Why ?Why ?

Mitigasi Risiko terhadap aspek biologi pada tahap Pengemasan dan Pelabelan untuk produk Ikan Kakap Merah

43


MITIGASI RISIKO


Suhu ruangan beradadi atas standard

minimum

Pendingin ruangankurang optimal

Pendingin ruangansudah lama


Mitigasi Risiko aspek biologi pada tahap Pemrosesan untuk produk Ikan Kakap Merah



dan E. Coli

• Penggantian pendingin ruangan yang sudah

berumur

44


KESIMPULAN DAN SARAN

Kesi

mpu

lan •Tabel pemetaan proses produksi, potensi

bahaya, mekanisme pengendalian dan pengawasan, dan data penelitian akandigunakan sebagai acuan perhitunganlevel risiko pada tahap selanjutnya

•Perhitungan level risiko dilakukan untuksetiap kategori yang ada pada tabeldengan menggunakan distribusikontinyu sesuai dengan hasil fittingdistribution.

•Mitigasi risiko dilakukan terhadappotensi bahaya dengan nilai level risikodi atas 15%

•Mitigasi risiko terkait ke beberapa aspekantara lain kepegawaian, proses internal, SOP, pelatihan, dan anggaran

Sara

n •PT. EDS disarankan untuk meninjau dan menelaah ulang dua tahapan proses yang memiliki nilai level risiko di atas15% yaitu pengemasan dan pelabelandan pemrosesan

•Penelitian selanjutnya dapat dilakukandengan menerapkan beberaparekomendasi perbaikan yang sudahdiidentifikasi dalam penelitian ini. Selanjutnya level risiko dapat dihitungkembali setelah penerapan beberapaperbaikan sehingga dapat diketahuipenurunan level risiko yang terjadi di PT. EDS

45


Aflakha, N. (2011), Analisis dan Mitigasi Rantai Supply Pada Perusahaan Jasa Penyedia Layanan Data dan Internet (Studikasus : Produk Speedy pada PT. TELKOM DCS Timur). Tugas Akhir ., Teknik Industri ITS, Surabaya.

Bertolini, M., Rizzi, A., dan Bevilacqua, M. (2007), “An alternative approach to HACCP system implementation”, Journal of FoodEngineering, Vol 79, hal. 1322-1328.

Codex (1997), Hazard analysis and critical control point system and guidelines for its application, Codex AlimentariusCommision, Rome.

Doggett, M.A. (2005), “Root cause analysis : A framework for tool selection”, Quality Management Journal, Vol 65, hal 123-128.Faergemand, J & Anne, M. (2005), “Managing the Food Safety Cycle”, International Food Safety Conference. Rome, hal 187-

234.FDA. (2001), Fish and Fishery Products Hazards and Controls Guidance, 3rd ed., Food and Drug Administration, Center for Food

Safety and Applied Nutrition, Office of Seafood, Washington, DC.FDA. (2004). Regulation 21CFR820, 2004. U.S. Food and Drug Administration, Title 21: Food and Drugs, Subchapter H: Medical

Devices, Washington, DC.Jing, G. (2008), ”Digging for the Root Cause”. ASQ Six sigma Forum Magazine, Vol 7. Hal 19-24.Karningsih, P. D. (2011), Development of a Knowledge Based Supply Chain Risk Identification System, Doctor Philosophy,

University of New South Wales, New South Wales.Khairunisa, M. (2011). Identifikasi Profil Risiko Unit Pelaksana Area PT. PLN (Persero) Distribusi Bali Menggunakan Pendekatan

FMECA. Tugas Akhir., Teknik Industri ITS, Surabaya.Lupin, H. M. (1999), ”Producing to achieve HACCP compliance of fishery and aquacuture products for export”, Food Control, Vol

10, hal. 267-275.Mortimore, S., & Wallace, C (1998), HACCP : a practical approach (2nd ed.), Aspen, Gaithersburg.Mortlock, M. P., Peters, A.C., & Griffith, C. (1999), “Food hygiene and hazard analysis critical control point in the United Kingdom

food industry : practices, perceptions and attitudes”, Journal of Food Protection, Vol. 62, hal. 786-792.National Advisory Commitee on Microbiological Criteria for Foods (NACMCF). (1997). “Hazard Analysis and Critical Control Point

Principle and Guidelines”. Journal of Food Protection. Vol 79. Hal. 1345-1367.

DAFTAR PUSTAKA

46


National Advisory Commitee on Microbiological Criteria for Foods (NACMCF). (1998), “Hazard Analysis and Critical Control PointPrinciple and Application Guidelines”, Journal of Food Protection, Vol 61, hal. 1246-1259.

Panisello, P.J., & Quantick, P.C. (2001), “Technical barriers to hazard analysis critical control point (HACCP)”, InternationalJournal of food control: Research and Applications, Vol. 12, hal. 165-173.

Pierson, M. D. & D. A. Corlett, J, (1992), HACCP Principles and Applications, Chapman & Hall, Inc., New York.Pujawan, I. N. & ER, M, (2010), Supply Chain Management, Guna Widya., Surabaya.

Ryu, K., Park, K., Yang, J., & Bahk, G. (2012), “Simple approach in HACCP for evaluating the risk level of hazards usingprobability distributions”, International Journal of food control: Research and Applications, Vol. 30, hal. 459-462.

Satria, Y. A. (2012). Pengelolaan Risiko pada Supply Chain PT. Graha Makmur Cipta Pratama. Tugas akhir., Teknik Industri ITS,Surabaya.

Satriyanto, E. (2012), Distribusi Diskrit dan Distribusi Kontinyu, Lecture handout: Distribusi Probabilitas, Institut TeknologiSepuluh Nopember, Surabaya.

Suardi, R, (2001), Sistem Manajemen Mutu ISO 9000:2000 dan Penerapannya untuk mencapai TQM, PPM., Jakarta.Thaheer, H, (2005), Sistem Manajemen HACCP, Bina Aksara., Jakarta.Tummala, R & Schoenherr, T. (2011), “Assesing and managing risks using the Supply Chain Risk Management Process

(SCRMP)”, Supply Chain Management: an international Journal, Vol 45, hal. 474-483.Vose, D, (2001), Risk analysis : A quantitative guide (2nd ed), John Wiley & Sons Ltd., New York.

DAFTAR PUSTAKA

47


ANALISIS LEVEL RISIKO UNTUK HACCP DI INDUSTRI …

Documents

Transcript of ANALISIS LEVEL RISIKO UNTUK HACCP DI INDUSTRI …