Rancangan Implementasi Manajemen Risiko pada Tech-Startup (Studi Kasus PT XYZ)

Alya Khaira Nazhifa, Eliza Fatima

Abstract


Pandemi Covid-19 memiliki peran yang besar terhadap transformasi digital, termasuk peningkatan penggunaan Natural Language Processing dalam memecahkan berbagai permasalah di industri dengan menyediakan berbagai solusi cerdas. PT XYZ sebagai startup yang bergerak di industri Natural Language Processing diketahui belum menerapkan manajemen risiko dalam proses bisnisnya. Prediksi terhadap fenomena Bubble Burst Startup dan persaingan yang kuat antara kompetitor lokal maupun global dapat mengancam keberlangsungan PT XYZ di masa yang akan datang. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang implementasi manajemen risiko pada tech-startup PT XYZ. Perancangan manajemen risiko pada penelitian ini mengacu kepada kerangka manajemen risiko ISO 31000:2018. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan proses pemeringkatan risiko menggunakan Analytic Hierarchy Process. Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh sebanyak 36 faktor risiko yang dikelompokkan menjadi 5 jenis risiko, yaitu; risiko operasional, risiko keuangan, risiko risiko reputasi, risiko legal/kepatuhan, dan risiko bisnis. Hasil evaluasi risiko menunjukkan sebanyak 4 risiko termasuk kategori rendah, 19 risiko kategori sedang, dan 13 risiko kategori tinggi. Tidak ada risiko yang termasuk dalam kategori sangat tinggi. Setelah kategori masing-masing risiko diketahui, penelitian ini memberikan rekomendasi tindakan mitigasi yang dapat dilakukan oleh perusahaan untuk seluruh kategori risiko.

Keywords


MANAJEMEN RISIKO; STARTUP; ISO31000

Full Text:

PDF

References


Andhita, B. (2017). Manajemen risiko dalam implementing sistem enterprise resource planning (studi kasus pada Perusahaan Umum Bulog).

COSO. (2017). Enterprise Risk Management – Integrated Framework (Executive Summary and Framework). New Jersey: Committee of Sponsoring Organization of the Treadway Commission.

Haenlein, M., & Kaplan, A. (2019). A Brief History of Artificial Intelligence: On the Past, Present, and Future of Artificial Intelligence. California Management Review, (4), 5–14. https://doi.org/10.1177/0008125619864925

Hunziker, S. (2021). Enterprise Risk Management. Springer Nature.

Ikhasari, A. (2021). Risk Management of Startup Company. Review of Integrative Business and Economics Research, Vol. 10, Supplementary Issue 3.

ISO 31000. (2018). ISO 31000: Risk Management Principles and Guideline. Geneva, Switzerland: International Organization for Standardization

Lam, J. (2017). Implementing Enterprise Risk Management. John Wiley & Sons.

Lauriola, I., Lavelli, A., & Aiolli, F. (2022). An introduction to Deep Learning in Natural Language Processing: Models, techniques, and tools. Neurocomputing, 443–456. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.05.103

NASDAQ, O. C. S., Inc. (2021, September 15). Natural Language Processing Market - Growth, Trends, COVID-19 Impact, and Forecasts (2021 - 2026): The global natural language processing (NLP) market (henceforth, referred to as the market studied) was valued at USD 13. 16 billion in 2020, and it is ex. Retrieved June 21, 2022, from ProQuest.com website: https://www.proquest.com/wire-feeds/natural-language-processing-market-growth-trends/docview/2497062108/se-2?accountid=17242

Qintharah, Y. N. (2019). Perancangan Penerapan Manajemen Risiko (Studi Kasus Pada Umkm Saripakuan CV. Jarwal Maega Buana). Jurnal Riset Akuntansi Dan Komputerisasi Akuntansi.

Saaty, R. W. (1987). The analytic hierarchy process—what it is and how it is used. Mathematical Modelling, (3–5), 161–176. https://doi.org/10.1016/0270-0255(87)90473-8

Saaty, T. L. (2008). Decision Making with The Analytic Hierarchy Process. Int. J. Services Sciences Vol. 1 No. 1.

Tanjung, D. F., Oktaviana, A., & Widodo, A. P. (2021). Analisis Manajemen Risiko Startup pada Masa Pandemi Covid-19 Menggunakan COBIT® 2019. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer https://doi.org/http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.201743299

World, I. P. O. (2019). WIPO Technology Trends 2019 - Artificial Intelligence. WIPO.


Article Metrics

Abstract has been read : 567 times
PDF file viewed/downloaded: 0 times


DOI: http://doi.org/10.25273/capital.v6i2.14618

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Capital is indexed by: