INTEGRASI BOW-TIE ANALYSIS DAN MODEL BAYESIAN NETWORK SEBAGAI ALAT MITIGASI RISIKO OPERASIONAL PADA PEMBANGKIT LISTRIK

Operasional pembangkit listrik menghadapi tingkat risiko yang tinggi akibat kompleksitas sistem, keterbatasan sumber daya, dan ketidakpastian operasional, khususnya pada sistem pembangkit terisolasi. Pendekatan analisis risiko konvensional cenderung bersifat statis dan terbatas dalam merepresentasikan hubungan kausal serta ketidakpastian secara dinamis. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan model terintegrasi Bow-Tie Analysis dan Bayesian Network untuk menganalisis risiko operasional pada pembangkit listrik serta menentukan prioritas mitigasi berdasarkan evaluasi probabilistik dan sensitivitas variabel. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan desain studi kasus pada Unit Pembangkit Gorontalo. Risiko awalnya diidentifikasi dan dinilai menggunakan matriks Likelihood–Consequences, kemudian risiko dengan kategori ekstrem dimodelkan menggunakan Bow-Tie Analysis dan selanjutnya ditransformasikan ke dalam Bayesian Network untuk inferensi probabilistik dan analisis sensitivitas menggunakan perangkat lunak GeNIe 5.0. Hasil penelitian mengidentifikasi sebelas risiko operasional utama, dengan tiga risiko dominan yaitu pelaksanaan overhaul yang tidak sesuai jadwal, formasi tenaga kerja yang tidak mencukupi, dan kegagalan peralatan operasional. Analisis sensitivitas menunjukkan bahwa variabel overhaul memberikan pengaruh terbesar terhadap penurunan efektivitas operasional, diikuti oleh faktor sumber daya manusia dan keandalan peralatan. Integrasi Bow-Tie Analysis dan Bayesian Network meningkatkan akurasi identifikasi prioritas risiko serta menyediakan kerangka analisis adaptif berbasis probabilitas untuk mendukung pengambilan keputusan mitigasi risiko pada sistem pembangkit listrik