Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKKarakteristik produksi industri kertas berbeda dengan industri lainnya, sehingga risiko K3 yang dihadapi juga akan berbeda. Risiko K3 yang berbeda, maka acuan penilaian risikonya juga akan berbeda setiap jenis industri. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui risiko K3 selama proses produksi kertas dan pengendalian yang telah dilakukan industri kertas, kemudian penelitian ini akan merumuskan tool untuk penilaian tingkat risiko K3 dan model pengendalian risiko K3 yang sesuai dengan karakteristik produksi industri kertas. Metode yang digunakan adalah Job Safety Analysis JSA dan analisis isi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa industri kertas memiliki 3 tahapan utama proses produksi, yaitu penyediaan bubur kertas, pembentukan lembaran kertas, dan penyempurnaan produk. Setiap tahap memiliki risiko secara berurutan sebanyak 15 risiko, 13 risiko, dan 16 risiko. Setiap risiko memiliki tingkat kemungkinan terjadi dan tingkat keparahan yang berbeda-beda. Perpaduan antara kemungkinan terjadinya risiko per periode dan keparahan konsekuensi menghasilkan besarnya skor risiko. Risiko yang mendapat skor 1-7 termasuk kategori rendah, risiko dengan skor 8-16 termasuk kategori sedang, dan risiko dengan skor 17-25 termasuk kategori tinggi. Penilaian risiko yang tepat membutuhkan matriks dengan kriteria risiko yang sesuai dengan karakteristik risiko di industri kertas. Pemahaman karakteristik produksi pada suatu industri diperlukan agar pengendalian risiko yang ditetapkan sesuai dengan kebutuhan industri tersebut, sehingga risiko dapat diminimalkan, produktivitas semakin meningkat, dan keberlanjutan industri kertas tetap terjaga.

---

ABSTRACTPaper industry production characteristic is different from other industries, that the OSH risks faced are different as well. Different OSH risks, therefore evaluation standard of the risks and how to control will also be different on every kind of industry. This study aims to know OSH risk during production process and evaluate OSH risk control which has been applied by the company, then determine the tools of OSH risk assessment and determine model of OSH risk control which is suitable for paper industry. The method used is Job Safety Analysis and content analysis. The result of the research shows that paper industry has 3 main phases pulp preparation phase, paper making phase, and finishing product phase. There are 15 kinds of risk on pulp preparation phase , 13 kinds of risk on paper making phase, and 16 kinds of risk on finishing product phase. Each risk has a different level of probability and severity. The combinations of probability and the severity of incident results in risk score. Score 1 7 for Low category, score 8 16 for Middle category, and score 17 25 for High category. Appropriate risk assessment requires a matrix with risk criteria that match the risk characteristics in the paper industry. Understanding the characteristic of production on industry is very important, that the risk control set is suitable for the needs of that industry, so that risks can be reduced, productivity increases, and the sustainability of the paper industry is maintained. "

"Perhitungan risiko merupakan hal yang sangat penting untuk dilakukan oleh perusahaan asuransi. Perhitungan risiko ini dapat dilakukan dengan memanfaatkan alat ukur risiko. Seperti yang diketahui, dalam praktiknya Value-at-Risk (VaR) dan Tail Value-at-Risk (TVaR) merupakan alat ukur risiko yang paling banyak digunakan. Namun, dalam kondisi tertentu, kedua alat ukur risiko ini memiliki kekurangan. TVaR yang merupakan pengembangan dari VaR mencoba untuk melengkapi kekurangan yang dimiliki VaR. Akan tetapi TVaR memiliki kekurangan lain yaitu, sensitif terhadap perilaku ekor distribusi yang mendasarinya ataupun terhadap adanya outliers. Untuk itu, diperkenalkan Tail Conditional Median (TCM) yang diharapkan dapat melengkapi kekurangan TVaR. Secara sederhana, TCM adalah median dari kerugian-kerugian yang melebihi nilai VaR. Namun ternyata TCM juga memiliki kekurangan yaitu kurang dapat memberikan detail perilaku ekor distribusi yang mendasarinya. Untuk melengkapi kekurangan TCM, didefinisikan alat ukur risiko lain yang disebut Quantile Tail Expectation (QTE). QTE merupakan rata-rata beberapa kuantil yang melebihi tingkat kepercayaan tertentu. Selain itu, dalam melakukan perhitungan risiko adalah baik untuk mempertimbangkan risiko individu dan risiko kelompok, yang mana dapat dilakukan dengan memanfaatkan teori kredibilitas. Oleh karena itu, Georgios Pitselis memperkenalkan sebuah model perhitungan risiko yang merupakan gabungan alat ukur risiko dengan teori kredibilitas, khususnya teori kredibilitas Buhlmann. Alat ukur risiko ini disebut sebagai alat ukur risiko kredibel. Berdasarkan uraian di atas, dalam tugas akhir ini dibahas pembentukan model credible Tail Conditional Median dan model credible Quantile Tail Expectation yang memanfaatkan teori kredibilitas Buhlmann. Setelah itu, dilakukan penaksiran terhadap parameter dari model yang dibentuk. Di akhir tugas akhir ini, juga dibahas implementasi kedua model yang telah dibentuk pada data pengalaman klaim suatu perusahaan asuransi.

---

Risk measurement is a very important thing to be done by insurance companies. This calculation of risk can be done by using risk measures. As is well known, in practice Value-at-Risk (VaR) and Tail Value-at-Risk (TVaR) are the most widely used risk measures. However, under certain conditions, these two risk measures have drawbacks. TVaR, which is a development of VaR, tries to complete the shortcomings of VaR. But, TVaR has another drawback, namely it is sensitive to the behavior of the underlying distribution tail or to the presence of outliers. For this reason, the Tail Conditional Median (TCM) was introduced, which is expected to complete the lack of TVaR. In simple terms, TCM is the median of losses that exceed the VaR value. Yet it turns out that TCM also has a deficiency that is, it is less able to provide details of the behavior of the underlying distribution tail. To complement the shortcomings of TCM, another risk measure called Quantile Tail Expectation (QTE) was defined. QTE is the average of several quantiles that exceed a certain level of confidence. In addition, in carrying out risk measurement it is good to consider individual risk and group risk, which can be done by utilizing credibility theory. Therefore, Georgios Pitselis introduced a risk measurement model which is a combination of risk measure with credibility theory, especially Buhlmann’s credibility theory. This risk measure is referred to as a credible risk measure. Based on the description above, this thesis discusses the formation of credible Tail Conditional Median model and credible Quantile Tail Expectation model using Buhlmann’s credibility theory. After that, an approximation of the parameters of the formed model is carried out. Lastly, this thesis also discusses the implementation of the two models that have been formed on the claim experience data of an insurance company.

"