House of Risk (HOR) merupakan metode yang mengintegrasikan antara dua model penelitian yaitu metode
Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) dan
House of Quality (HOQ) yang berfokus pada penentuan tindakan pencegahan terhadap sumber risiko yang telah tereliminasi. Pada penelitian ini,
House of Risk digunakan sebagai alat untuk menangani risiko terkait proses
supply chain PT Odyssey Shipping Lines. Penelitian ini diawali dengan mengidentifikasi aktivitas rantai pasok menggunakan
Supply Chain Operation Reference (SCOR) lalu menentukan kejadian risiko apa saja yang terjadi pada proses rantai pasok PT Odyssey Shipping Lines beserta memberikan langkah mitigasi yang tepat untuk risiko-risiko signifikan yang dialami PT Odyssey Shipping Lines. Proses identifikasi dan analisis tersebut dilakukan bersama dengan para ahli yang berpengalaman di bidangnya. Setelah melakukan pengolahan data dengan
House of Risk (HOR) tahap 1 maka diperoleh 20 kejadian risiko dan 35 penyebab risiko. Berdasarkan perhitungan Pareto, terdapat 16 agen risiko yang mencakup 80% dari total
Aggregate Risk Potential (ARP) dan dipilih sebagai prioritas mitigasi. Penyebab risiko dengan nilai
Aggregate Risk Potential (ARP) terbesar adalah kesalahan dalam kalkulasi
forecasting yang telah ditetapkan dengan nilai sebesar 720. Lalu pada
House of Risk (HOR) tahap 2 diperoleh nilai efektivitas tertinggi yaitu sebesar 5737 yaitu Pengawasan yang lebih dari supervisor untuk memastikan keberlangsungan pekerjaan.
House of Risk (HOR) is an integration between two research models, namely the Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) method and the House of Quality (HOQ) which focus on determining preventive measures for eliminated risk sources. In this study, the House of Risk is used as a tool to deal with risks related to the supply chain activity in PT Odyssey Shipping Lines. This research begins by identifying the activities of supply chain using Supply Chain Operation Reference (SCOR), determining the risk events and creating the mitigation strategy to the most significant risks. The process of identification and analysis is carried out together with experts who are experienced in their fields. After processing the data with the House of Risk (HOR) stage 1, 20 risk events and 35 risk causes were obtained. Based on Pareto calculations, there are 16 risk agents covering 80% of the total Aggregate Risk Potential (ARP) and are selected as mitigation priorities. The cause of the risk with the largest Aggregate Risk Potential (ARP) value is the miscalculation when forecasting that has been set with a value of 720. Then in the House of Risk (HOR) stage 2, the highest effectiveness value was obtained which was 5737, namely to give more supervising process.