Pendahuluan: Ketika Banjir Datang di Tanah yang Harusnya Kering

Wilayah karst seperti Gunungkidul dikenal oleh minimnya permukaan udara, namun ironi muncul di Dukuh Tungu, Desa Girimulyo, ketika kawasan tersebut justru terendam banjir besar selama 4–7 hari akibat siklon tropis Cempaka pada akhir November 2017. Bencana ini bukan hanya langka, tetapi menyingkap sistem sedimen dan kerusakan ekologis di wilayah yang umumnya bersifat porus.

Dalam penelitiannya, Dian Hudawan Santoso berusaha menjawab tantangan banjir dengan pendekatan ecodrainage, yakni metode yang mengandalkan retensi dan infiltrasi alami untuk mengelola limpasan air hujan secara berkelanjutan. Lebih dari sekadar solusi artikel ini mengupas strategi penanggulangan banjir berbasis kerentanan multidimensi: lingkungan, fisik, sosial, dan ekonomi.

Kerentanan Banjir di Kawasan Karst: Temuan Penting

Penelitian dilakukan pada RT 06, RT 07, RT 08, dan RT 09 yang mencakup luas ±10,7 Ha. Melalui metode survei, pemetaan, kuesioner pada 65 responden, dan analisis matematis, tingkat kerentanan banjir dinilai berdasarkan empat aspek utama:

• Kerentanan Lingkungan : mencakup intensitas curah hujan (>100 mm/bulan), bentuk lahan (cekungan), hingga infiltrasi tanah (≤2 cm/jam).
• Kerentanan Fisik : banyak rumah tidak permanen dan milik sendiri, padat penduduk, tanpa sistem drainase yang memadai.
• Kerentanan Sosial : 29 warga terdampak banjir langsung, termasuk lansia dan balita. Mitigasi literasi yang minim.
• Kerentanan Ekonomi : mayoritas bekerja sebagai petani dan buruh harian dengan penghasilan < Rp724.000/bulan.

Hasilnya, keempat RT dinyatakan memiliki kerentanan banjir tingkat sedang , bahkan pada wilayah yang tidak tergenang. Hal ini menunjukkan bahwa ancaman banjir tidak hanya terbatas pada ekosistem, tetapi juga kesiapan sistem sosial-ekologis.

Sumber Masalah: Ponor Tertutup dan Limpasan Tak Terarah

Salah satu penemuan kunci adalah tertutupnya ponor (lubang alami karst tempat air meresap ke dalam tanah), akibat pembangunan dan pengurukan oleh warga. Hal ini memperparah genangan karena air hujan tidak lagi memiliki jalan alami untuk meresap, melainkan terkumpul di cekungan, memperpanjang durasi banjir hingga >48 jam.

Solusi Teknologi: Ecodrainage sebagai Pendekatan Adaptif

Ecodrainage yang diterapkan menggabungkan tiga elemen kunci:

1. Kolam Retensi Berbasis Infiltrasi

• dirancang berbentuk persegi panjang (70 m × 35 m × 2 m).
• Kapasitas: 4.900 m³/tahun, mampu untuk kebutuhan 360 penduduk.
• Efisiensi peresapan: 0,0017% (dalam konteks tanah liat berpori rendah).
• Dilengkapi dengan penahan sedimen setinggi 0,3 meter.

Meski efisiensi infiltrasinya rendah, kolam ini tetap menjadi zona penyangga yang efektif dalam menahan limpasan langsung.

2. Saluran Air Hujan dengan Rorak dan Bak Pengumpul

• Dua saluran utama (Saluran I & II) mengalirkan udara dari RT 01–10 menuju telaga Pringserut dan bak penampung.
• Saluran I: debit 0,488 m³/s.
• Saluran II: debit 0,466 m³/s.
• Dilengkapi rorak setiap 1,5 m. Jumlah : 292 unit (Saluran I), 316 unit (Saluran II).
• Debit terserap rorak secara total mencapai 0,0000632 m³/s.

Rorak meningkatkan daya serap lokal sekaligus memperlambat aliran udara, memberi waktu untuk infiltrasi.

3. Peninggian Lantai dan Vegetasi Halaman

• Direkomendasikan pada 7 rumah yang masih rawan genangan.
• Penanaman rumput manila (Zoysia matrella) meningkatkan kapasitas infiltrasi halaman dari 1,81 cm/jam menjadi 3,19 cm/jam.

Efisiensi Sistem: Seberapa Besar Dampaknya?

Hasil akhir menunjukkan bahwa kombinasi ecodrainage dapat mengurangi potensi banjir hingga 71,3% . Ini merupakan angka signifikan untuk wilayah karst dengan karakter tanah lempung yang biasanya sulit ditembus udara.

Pendekatan Non-Teknis: Sosial dan Pemerintahan

Sosial:

• Sosialisasi konsep ecodrainage secara menyeluruh.
• Gotong royong memelihara rorak, kolam, dan bak.

Pemerintahan:

• Pelibatan warga aktif dalam perencanaan dan pelaksanaan proyek.
• Integrasi program ecodrainage ke dalam rencana desa berbasis partisipasi.

Ketiadaan peran serta warga akan membuat infrastruktur mati suri.

Studi Banding dan Kritik

Pita:

• Yogyakarta (DAS Code) juga mengembangkan strategi ecodrainage, namun fokus pada ruang hijau perkotaan.
• Bandung telah menggunakan konsep yang sama, namun dengan efisiensi lebih tinggi karena kontur tanah dan partisipasi warga yang kuat.

Kritik:

• Efisiensi infiltrasi kolam terlalu rendah untuk dijadikan solusi utama. Solusi campuran (biopori + sumur resapan) perlu ditambahkan.
• Ketiadaan model hidrologi digital menyulitkan prediksi spasial-masa depan banjir.
• Literasi warga belum terukur secara kuantitatif , sehingga strategi sosial bersifat asumtif.

Rekomendasi: Langkah Strategis Menuju Ketahanan

1. Sistem Digitalisasi
   Gunakan model hidrologi berbasis GIS untuk simulasi banjir masa depan dan efektivitas drainase.
2. Integrasi Vegetasi Lokal
   Selain rumput manila, tanaman endemik yang dihilangkan kuat perlu dicoba sebagai penghalang hijau .
3. Inkubasi Komunitas
   Ciptakan kelompok kerja berbasis dusun untuk pemeliharaan berkelanjutan.
4. Standardisasi Kerentanan
   Perlunya standar nasional untuk mengukur kerentanan banjir di kawasan karst.

Kesimpulan: Teknologi Ramah Lingkungan untuk Daerah Rentan

Penelitian ini memberikan kontribusi besar dalam menunjukkan bahwa metode ecodrainage berpotensi menjadi alternatif solusi di wilayah karst seperti Dukuh Tungu. Banjir yang dahulu dianggap mustahil di wilayah kering pun kini bisa diatasi dengan sistem infiltrasi serta dukungan partisipasi komunitas yang tepat.

Namun, kehancuran sistem tidak hanya terletak pada teknologi, tetapi juga pada kesadaran sosial dan komitmen institusi . Banjir adalah fenomena kompleks yang harus dihadapi dengan pendekatan sistemik dari bawah ke atas.

Sumber:

Santoso, DH (2019). Penanggulangan Bencana Banjir Berdasarkan Tingkat Kerentanan dengan Metode Ecodrainage pada Ekosistem Karst di Dukuh Tungu, Desa Girimulyo, Kecamatan Panggang, Kabupaten Gunungkidul, DIY . Jurnal Geografi, 16(1), 7–15.

Dalam dunia manufaktur modern, mesin adalah tulang punggung operasional. Tanpa mesin yang bekerja optimal, rantai produksi bisa terganggu, target produksi meleset, dan perusahaan menanggung kerugian besar. Salah satu masalah terbesar adalah downtime tidak terencana atau waktu berhentinya mesin karena kerusakan mendadak. Dalam paper ini disebutkan bahwa biaya downtime bisa mencapai 50.000 dolar per jam. Angka ini bukan main, dan bisa bikin perusahaan besar sekalipun kelabakan kalau masalahnya sering terjadi.

Di sinilah Predictive Maintenance (PdM) atau pemeliharaan prediktif muncul sebagai solusi. Predictive maintenance adalah pendekatan pemeliharaan yang memanfaatkan data sensor, algoritma statistik, dan terutama machine learning (ML) untuk memprediksi kapan mesin akan mengalami kerusakan. Jadi, daripada nunggu mesin rusak lalu diperbaiki (reactive maintenance), atau rutin memperbaiki meski mesin masih sehat (preventive maintenance), predictive maintenance berusaha tepat waktu—memperbaiki hanya saat mesin benar-benar mendekati batas aman.

Paper ini berjudul “Machine Learning based Predictive Maintenance in Manufacturing Industry” karya Nadeem Iftikhar, Yi-Chen Lin, dan Finn Ebertsen Nordbjerg, yang dipublikasikan di konferensi IN4PL 2022. Penelitian ini tidak hanya menjelaskan teori, tapi juga langsung menguji berbagai algoritma machine learning pada dataset nyata, seperti data baterai lithium-ion dari NASA dan data bearing dari Case Western Reserve University. Dengan begitu, hasilnya bisa lebih dipercaya untuk aplikasi di dunia industri.

Metodologi CRISP-DM: Dari Tujuan Bisnis ke Implementasi

Salah satu kekuatan utama paper ini adalah penggunaan metodologi CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining). CRISP-DM adalah kerangka kerja yang sering dipakai dalam proyek data science, termasuk machine learning. Tahapan utamanya ada enam:

1. Business Understanding (Pemahaman Bisnis)
   Banyak proyek ML gagal karena langsung fokus pada data dan algoritma, tanpa memahami kebutuhan bisnis. Dalam PdM, tujuan bisa beragam: mengurangi downtime, memperpanjang umur mesin, atau mengurangi biaya perawatan. Paper ini menekankan pentingnya menentukan business goals dulu sebelum kumpulin data.
2. Data Understanding (Pemahaman Data)
   Setelah tahu tujuannya, langkah berikutnya adalah memahami data yang tersedia. Data bisa datang dari sensor yang sudah terpasang, atau perusahaan perlu pasang sensor baru. Misalnya, sensor getaran pada bearing atau sensor suhu pada mesin motor listrik. Pertanyaan kunci: apakah data yang ada cukup untuk menjawab tujuan bisnis?
3. Data Preparation (Persiapan Data)
   Data jarang langsung bisa dipakai. Biasanya ada noise (gangguan), data hilang, atau perlu direkayasa ulang menjadi feature (fitur penting). Paper ini mencontohkan penggunaan feature engineering untuk memilih fitur yang relevan, misalnya siklus pengisian baterai lithium-ion sebagai indikator utama penurunan kapasitas.
4. Modeling (Pemodelan)
   Di tahap ini, algoritma ML dipilih sesuai kebutuhan. Ada beberapa model:
   • Similarity model → membandingkan pola data mesin dengan pola kegagalan yang sudah diketahui.
   • Degradation model → memanfaatkan indikator kerusakan seperti ambang batas getaran atau kapasitas baterai.
   • Survival model → menghitung probabilitas mesin bertahan hidup sampai waktu tertentu.
   • Classification model → memprediksi apakah mesin akan gagal dalam periode tertentu.
5. Evaluation (Evaluasi)
   Model harus diuji akurasinya. Paper ini menggunakan metrik seperti Root Mean Square Error (RMSE), R²-score, Precision, Recall, dan F1-score. Dengan evaluasi ini, peneliti bisa tahu model mana yang benar-benar layak dipakai.
6. Deployment (Penerapan)
   Setelah model terpilih, model dipasang di sistem produksi. Tapi pekerjaan tidak berhenti di sini. Model harus dipantau terus karena kondisi mesin dan lingkungan bisa berubah. Jadi PdM harus dinamis, bukan sekali jadi.

Bagi dunia industri, CRISP-DM sangat membantu karena menyatukan kepentingan teknis dan bisnis. Proyek tidak berhenti di tingkat “coba-coba algoritma,” tapi sampai ke tahap benar-benar dipakai untuk menekan biaya produksi.

Machine Learning dalam Predictive Maintenance

Predictive maintenance dengan ML bisa dibagi jadi tiga pendekatan:

1. Supervised Learning (Pembelajaran Terawasi)

Supervised learning butuh data berlabel—artinya, data punya catatan apakah mesin normal atau rusak. Ada dua jenis utama:

• Regression-based Models (Model Regresi)
  Dipakai untuk menghitung Remaining Useful Life (RUL), yaitu perkiraan berapa lama lagi mesin bisa digunakan sebelum gagal. Contoh: prediksi umur baterai lithium-ion sampai kapasitasnya turun 70% dari kondisi awal.
• Classification-based Models (Model Klasifikasi)
  Dipakai untuk menjawab pertanyaan: “Apakah mesin akan gagal dalam X jam ke depan?” Bisa berupa klasifikasi biner (ya/tidak) atau multi-class (dalam 5 jam, 10 jam, atau 15 jam).

2. Unsupervised Learning (Pembelajaran Tak Terawasi)

Kadang perusahaan tidak punya data berlabel. Dalam kasus ini, unsupervised learning bisa dipakai untuk mendeteksi anomali atau perilaku mesin yang tidak biasa. Ada tiga tipe anomali yang dijelaskan:

• Point anomaly → satu data aneh, misalnya lonjakan suhu tiba-tiba.
• Collective anomaly → serangkaian data yang menyimpang, misalnya 5 jam berturut-turut getaran tinggi.
• Contextual anomaly → data normal dalam konteks tertentu, tapi tidak wajar dalam konteks lain, misalnya konsumsi listrik rendah di siang hari ketika pabrik harusnya beroperasi penuh.

3. Semi-Supervised Learning

Pendekatan ini gabungan. Biasanya dipakai untuk novelty detection: model dilatih dengan data normal, lalu diuji pada data normal dan abnormal. Ini sering jadi solusi kalau data rusak terbatas.

Eksperimen dan Hasil

Estimasi RUL pada Baterai Lithium-Ion

Dataset yang dipakai adalah NASA Li-ion Battery. Ada 164 siklus, lebih dari 11.000 data poin, dengan 10 fitur. Fokus penelitian ada pada proses discharge (pengosongan daya), karena lebih konsisten untuk analisis kapasitas.

Hasil penting:

• Support Vector Regression (SVR) dipilih sebagai model utama.
• Setelah dilakukan dimension reduction (pengurangan fitur), performa model tetap sama, tapi waktu komputasi turun drastis 99% (dari 3 menit jadi 0,4 detik).
• Model terbaik adalah SGDRegressor dengan data yang sudah direduksi, karena memberikan kombinasi akurasi tinggi (R² positif) dan error rendah.

👉 Relevansi industri: produsen kendaraan listrik bisa tahu kapan baterai perlu diganti sebelum kapasitas anjlok, sehingga menghindari keluhan konsumen dan menjaga keandalan produk.

Prediksi Time-To-Failure (TTF) pada Bearing

Dataset berasal dari Case Western Reserve University (CWRU). Total ada 250.000 data poin dengan label normal dan rusak (50% masing-masing). Bearing dipilih karena menurut literatur, 30–40% kerusakan mesin disebabkan oleh bearing.

Hasil model:

• Decision Tree → akurasi 87,5%, F1-score 0,88.
• Random Forest → akurasi 84,35%, F1-score 0,84.
• Logistic Regression → akurasi jeblok, cuma 46,4%.

👉 Relevansi industri: pabrik bisa menghindari kerusakan mendadak pada bearing yang biayanya bisa mencapai puluhan ribu dolar per jam.

Anomaly Detection pada Data Bearing

Untuk eksperimen ini, label kerusakan dihapus agar data murni untuk unsupervised learning. Model yang diuji:

• One-Class SVM → F1-score 0,73.
• Elliptic Envelope → F1-score 0,72.
• Isolation Forest → terbaik dengan akurasi 67,42% dan F1-score 0,75.
• Local Outlier Factor (LOF) → F1-score 0,66.

👉 Relevansi industri: cocok untuk pabrik yang baru mulai menerapkan PdM tapi belum punya data historis lengkap.

Analisis Kritis

Kekuatan Paper

1. Kombinasi teori dan praktik → tidak hanya menjelaskan konsep ML, tapi juga menguji pada dataset nyata.
2. Efisiensi komputasi → menunjukkan betapa pentingnya feature selection dan dimension reduction.
3. Pendekatan komprehensif → mencakup supervised, unsupervised, dan semi-supervised learning.

Keterbatasan Paper

1. Skalabilitas belum diuji → bagaimana performa jika diterapkan ke ribuan mesin real-time?
2. Data publik → dataset seperti NASA dan CWRU bagus, tapi kondisi nyata di pabrik bisa jauh lebih kompleks.
3. Deep learning belum dieksplorasi → padahal teknik seperti LSTM atau CNN sangat potensial untuk data sensor time-series.

Dampak Nyata untuk Industri

Hasil penelitian ini bisa langsung dipakai di berbagai sektor:

• Industri otomotif → prediksi umur bearing dan baterai.
• Energi → turbin angin dan generator bisa dipantau lebih akurat.
• Elektronik → umur baterai smartphone dan laptop bisa diestimasi.
• Manufaktur berat → pabrik baja, kimia, atau tekstil bisa hindari downtime mendadak.

Dengan implementasi PdM berbasis ML, perusahaan bisa:

• Mengurangi downtime hingga puluhan ribu dolar per jam.
• Menghemat biaya perawatan dengan pemeliharaan berbasis kebutuhan.
• Memperpanjang umur mesin dan meningkatkan efisiensi produksi.

Kesimpulan

Paper ini berhasil menunjukkan bahwa machine learning adalah kunci masa depan predictive maintenance di industri manufaktur. Dengan supervised learning, perusahaan bisa prediksi umur pakai mesin (RUL) dan waktu kegagalan (TTF). Dengan unsupervised learning, perusahaan tetap bisa deteksi anomali walaupun data kerusakan minim.

Kunci utamanya adalah menggabungkan tujuan bisnis, ketersediaan data, dan pemilihan algoritma yang tepat. Tanpa sinkronisasi tiga faktor ini, proyek PdM bisa gagal meski teknologinya canggih.

Untuk riset berikutnya, penulis menyarankan eksplorasi deep learning dan pengujian pada skala besar dengan sistem real-time.

📌 Sumber Paper:
Iftikhar, N., Lin, Y., & Nordbjerg, F. (2022). Machine Learning based Predictive Maintenance in Manufacturing Industry. In Proceedings of the 3rd International Conference on Innovative Intelligent Industrial Production and Logistics (IN4PL 2022), pp. 85–93. DOI: 10.5220/0011537300003329

Penelitian tentang perawatan pesawat adalah salah satu bidang paling kritis dalam dunia penerbangan modern. Keamanan menjadi prioritas mutlak, dan salah satu cara paling efektif menjaga tingkat keamanan itu adalah melalui program pemeliharaan yang tepat waktu dan akurat. Selama beberapa dekade, strategi yang dominan adalah preventive maintenance  atau perawatan pencegahan, yaitu aktivitas pemeliharaan yang dilakukan berdasarkan jadwal tetap atau jumlah siklus terbang tertentu. Strategi ini cukup efektif, namun sering kali menimbulkan biaya berlebih karena komponen diganti sebelum benar-benar rusak.

Di sisi lain, perkembangan teknologi digital membuat pesawat modern kini mampu menghasilkan data dalam jumlah sangat besar melalui sensor yang tertanam di berbagai sistem. Salah satu sumber data tersebut adalah Central Maintenance Computer atau CMC, sebuah sistem yang merekam dan mengirimkan pesan peringatan terkait kondisi teknis pesawat. Tesis João Francisco Dos Reis Martins Rodrigues tahun 2019 berjudul “Prognostic and Risk of Failure Events Using Machine Learning: An Analysis Based on Onboard Aircraft Messages” berfokus pada pemanfaatan pesan CMC sebagai dasar untuk membangun model prediktif kegagalan dengan bantuan machine learning. Tujuan utamanya adalah untuk menjawab pertanyaan sederhana namun penting: apakah pesan CMC cukup informatif untuk meramalkan Remaining Useful Life atau RUL dari suatu komponen pesawat, sehingga maskapai bisa melakukan perawatan dengan lebih efisien?

Latar Belakang dan Konteks Penelitian

Rodrigues memulai penelitiannya dengan membandingkan berbagai jenis strategi pemeliharaan yang ada. Ia menjelaskan bahwa strategi paling tua adalah run-to-failure atau dibiarkan sampai rusak. Metode ini hanya diterapkan pada komponen dengan risiko rendah atau biaya perbaikan yang lebih kecil dibandingkan biaya perawatan terjadwal. Setelah itu berkembang corrective maintenance, yaitu perbaikan setelah kerusakan terjadi namun dengan jadwal tertentu. Selanjutnya, preventive maintenance menjadi standar industri penerbangan. Dengan strategi ini, komponen diperiksa atau diganti setelah mencapai jumlah jam terbang atau siklus tertentu, meski kadang masih dalam kondisi baik.

Inovasi terbaru adalah predictive maintenance, yang berbeda karena mengandalkan data aktual kondisi komponen. Predictive maintenance bertujuan memprediksi kapan kegagalan akan terjadi dengan memanfaatkan sinyal kondisi nyata, misalnya data suhu, tekanan, getaran, atau dalam konteks tesis ini, pesan CMC. Inilah yang membuat penelitian Rodrigues relevan, karena ia mencoba mengisi celah antara data besar yang tersedia dan kebutuhan industri untuk membuat keputusan berbasis prediksi yang lebih akurat.

Studi Kasus Industri dan Data

Penelitian ini dilakukan melalui kerja sama dengan Portugália Airlines, maskapai asal Portugal yang mengoperasikan armada Embraer. Rodrigues menjalani magang selama enam bulan di departemen teknologi maskapai tersebut, sehingga ia memiliki akses langsung ke data operasional. Selain itu, data tambahan juga diperoleh dari AZUL Airlines di Brasil, sehingga tesis ini menggunakan dua himpunan data nyata.

Dalam periode tiga tahun, Portugália Airlines mencatat 1,6 juta pesan CMC, dengan rata-rata sekitar 15 pesan per penerbangan. Ada penerbangan tertentu yang menghasilkan lebih dari 7.700 pesan hanya dalam satu kali terbang, menunjukkan betapa intensifnya aliran data dari sistem ini. Pesan-pesan tersebut mencerminkan kondisi sistem pesawat selama fase penerbangan, sehingga data yang digunakan terbatas pada pesan antara fase offblock (saat pesawat mulai bergerak dari parkir) hingga onblock (saat pesawat berhenti kembali). Dengan pembatasan ini, data yang dianalisis lebih fokus pada kondisi operasi nyata dibandingkan data hasil uji darat.

Sistem utama yang dijadikan objek analisis adalah sistem pneumatik, terutama bleed valve atau katup udara. Komponen ini dipilih karena cenderung rawan gagal dan sering menjadi sumber masalah teknis di maskapai.

Proses Pengolahan Data

Langkah pertama adalah melakukan data preprocessing. Pesan CMC mentah mengandung noise, duplikasi, serta informasi yang tidak relevan. Oleh karena itu, Rodrigues melakukan penyaringan dan pembersihan. Ia juga menerapkan feature engineering, yaitu teknik untuk menciptakan variabel baru yang lebih representatif. Contohnya, jumlah pesan per hari sebelum kegagalan, distribusi frekuensi pesan tertentu, serta indikator korelasi antar jenis pesan.

Selain itu, dilakukan Principal Component Analysis (PCA) untuk mengurangi dimensi data. PCA membantu mengidentifikasi variabel yang paling berkontribusi terhadap variasi data, sehingga model machine learning tidak kewalahan oleh terlalu banyak fitur. Setelah preprocessing, data siap digunakan untuk pelatihan model.

Model dan Metodologi Prediksi

Rodrigues menguji beberapa pendekatan berbeda. Pertama, ia menggunakan Weibull analysis sebagai baseline. Weibull adalah metode statistik klasik untuk menganalisis distribusi kegagalan komponen berdasarkan data historis. Metode ini umum digunakan dalam perawatan preventif, tetapi tidak memanfaatkan pesan real-time.

Setelah itu, ia membangun model machine learning dengan dua kategori:

1. Model regresi: bertujuan memprediksi nilai numerik seperti Remaining Useful Life (RUL) dalam satuan hari. Algoritma yang diuji termasuk Linear Regression, Random Forest Regression, dan K-Nearest Neighbours.
2. Model klasifikasi: bertujuan memprediksi kategori risiko, misalnya apakah suatu komponen dalam kondisi aman, perlu perhatian, atau mendekati kegagalan. Algoritma yang diuji termasuk Support Vector Machine (SVM), Decision Tree, dan Random Forest Classifier.

Pendekatan ini penting karena prediksi RUL bermanfaat untuk perencanaan jangka panjang, sementara klasifikasi urgensi lebih praktis untuk menentukan apakah perbaikan harus segera dilakukan atau bisa ditunda.

Hasil Penelitian

Prediksi Remaining Useful Life

Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa model regresi mampu memberikan estimasi RUL dengan tingkat kesalahan rata-rata atau Mean Absolute Error (MAE) sekitar 22 hingga 30 hari. Meski angka ini cukup baik, target dari produsen pesawat Embraer adalah maksimal 10 hari MAE agar benar-benar bermanfaat di industri. Artinya, model berbasis pesan CMC saja belum cukup presisi untuk standar operasional maskapai.

Prediksi Urgensi Intervensi

Model klasifikasi memberikan hasil lebih menjanjikan. Tingkat akurasi mencapai lebih dari 70% dalam beberapa konfigurasi. Dengan kata lain, sistem bisa cukup handal untuk memberi tahu teknisi apakah sebuah komponen membutuhkan intervensi segera. Meski begitu, terdapat risiko false alarms atau peringatan palsu, yang bisa membuat biaya justru meningkat jika teknisi terlalu sering melakukan intervensi yang tidak perlu.

Perbandingan dengan Weibull

Jika dibandingkan dengan analisis Weibull, model machine learning berbasis CMC mampu memberikan prediksi yang lebih adaptif. Weibull hanya mengandalkan pola historis, sedangkan machine learning bisa belajar dari pola pesan terbaru. Namun, karena akurasi prediksi masih jauh dari ideal, hasilnya belum bisa langsung menggantikan metode tradisional.

Relevansi Praktis terhadap Dunia Nyata

Penelitian ini memiliki sejumlah implikasi praktis yang sangat relevan. Bagi maskapai, prediksi kegagalan berarti bisa mengurangi kejadian Aircraft on Ground (AOG) mendadak yang sangat merugikan. Setiap jam pesawat tidak terbang berarti kerugian finansial besar. Dengan adanya prediksi, spare part bisa disiapkan lebih awal, teknisi bisa dijadwalkan lebih efisien, dan risiko penundaan penerbangan dapat ditekan.

Bagi industri MRO (Maintenance, Repair, and Overhaul), temuan ini membuka peluang untuk mengembangkan layanan baru berbasis data. Alih-alih hanya menjual perawatan berbasis jadwal, perusahaan MRO bisa menawarkan kontrak berbasis kondisi atau bahkan paket premium predictive maintenance.

Dari sisi keselamatan, kemampuan memprediksi kegagalan komponen krusial seperti bleed valve bisa mencegah insiden serius di udara. Dengan begitu, penumpang terlindungi dan reputasi maskapai tetap terjaga.

Kritik terhadap Temuan

Meski hasilnya menjanjikan, ada beberapa kelemahan penting yang perlu dicatat. Pertama, definisi “failure” dalam data sering kali mengacu pada penggantian komponen, bukan kerusakan total. Dalam praktiknya, teknisi bisa saja mengganti komponen karena indikasi subjektif atau kebijakan internal, padahal komponen masih bisa berfungsi. Hal ini bisa menimbulkan bias dalam model machine learning.

Kedua, meski jumlah data mencapai 1,6 juta pesan, tidak semua data berkualitas tinggi. Banyak pesan CMC sebenarnya adalah false alarms atau peringatan yang tidak relevan. Noise seperti ini bisa menurunkan akurasi model.

Ketiga, cakupan data hanya berasal dari dua maskapai. Untuk mengembangkan model yang benar-benar universal, dibutuhkan dataset jauh lebih besar dengan variasi kondisi operasional yang lebih luas.

Keempat, meski machine learning tradisional cukup efektif, hasilnya menunjukkan adanya batas. Untuk mencapai target industri, kemungkinan besar diperlukan algoritma lebih kompleks seperti deep learning, khususnya model berbasis LSTM (Long Short-Term Memory) atau GRU (Gated Recurrent Units) yang mampu memahami pola temporal dalam data.

Potensi Pengembangan ke Depan

Rodrigues menyarankan agar penelitian selanjutnya mengintegrasikan data dari berbagai sumber, bukan hanya pesan CMC. Data sensor fisik seperti suhu, getaran, dan tekanan bisa melengkapi model sehingga lebih akurat. Selain itu, eksplorasi algoritma deep learning akan membantu menangkap pola kompleks dalam data deret waktu.

Implementasi real-time juga menjadi langkah logis berikutnya. Alih-alih melakukan analisis batch setelah data dikumpulkan, sistem prediksi bisa berjalan secara langsung di operasi harian. Hal ini memungkinkan teknisi menerima notifikasi dini, misalnya “katup bleed berisiko gagal dalam 5 penerbangan ke depan”, sehingga mereka bisa segera menjadwalkan perawatan tanpa mengganggu jadwal penerbangan.

Kesimpulan

Tesis João Francisco Dos Reis Martins Rodrigues tahun 2019 memberikan kontribusi nyata pada upaya membawa predictive maintenance lebih dekat ke dunia penerbangan. Dengan menganalisis pesan Central Maintenance Computer menggunakan machine learning, ia berhasil menunjukkan bahwa data ini memiliki kemampuan prediksi, meski masih jauh dari target presisi yang dibutuhkan industri.

Secara praktis, penelitian ini menunjukkan bahwa model klasifikasi lebih bermanfaat dalam konteks operasional sehari-hari, karena bisa membantu menentukan urgensi intervensi. Sementara itu, model regresi untuk Remaining Useful Life masih menghadapi kendala akurasi.

Meski begitu, tesis ini menjadi bukti bahwa langkah awal ke arah predictive maintenance berbasis data sudah diambil. Dengan pengembangan lebih lanjut, terutama melalui integrasi multi-sumber data dan algoritma lebih canggih, potensi penghematan biaya, peningkatan efisiensi, dan peningkatan keselamatan bisa benar-benar tercapai.

Metadata SEO

• Tags: Predictive Maintenance, Machine Learning in Aviation, Aircraft Safety
• Kategori: Aerospace Engineering
• Meta Deskripsi: Resensi tesis João Rodrigues (2019) tentang prediksi kegagalan pesawat menggunakan machine learning pada pesan Central Maintenance Computer. Membahas metodologi, hasil, relevansi industri, serta kritik dan peluang pengembangan.
• Keyword foto: aircraft maintenance, predictive maintenance, machine learning aviation

Sumber resmi tesis:
👉 Instituto Superior Técnico Repository – Prognostic and Risk of Failure Events Using Machine Learning

Pendahuluan

Dalam dunia rekayasa modern, berbagai sistem kritikal dirancang untuk menjalankan serangkaian tugas atau misi yang berurutan tanpa saling tidak tumpang tindih. Sistem seperti ini dikenal sebagai sistem misi bertahap (Phased-Mission Systems - PMS). Contohnya sangat beragam, mulai dari pesawat luar angkasa yang harus melewati fase peluncuran, orbit, hingga pendaratan; sistem robotik manufaktur dengan urutan tugas yang presisi; hingga sistem pertahanan dengan fase siaga, deteksi, dan respons. Masing-masing fase misi memiliki persyaratan operasional yang unik, kondisi lingkungan yang berbeda, dan terkadang, bahkan konfigurasi sistem yang berubah. Memastikan keandalan sistem-sistem ini adalah tantangan yang kompleks, terutama ketika komponen yang rusak dapat diperbaiki selama misi berlangsung.

Makalah ilmiah yang berjudul "Reliability assessment of repairable phased-mission system by Monte Carlo simulation based on modular sequence-enforcing fault tree model" ini menyajikan sebuah kerangka kerja yang revolusioner untuk menilai keandalan sistem misi bertahap yang dapat diperbaiki.

Para peneliti secara cerdas menggabungkan simulasi Monte Carlo dengan model pohon kegagalan (Fault Tree) modular yang dilengkapi gerbang "Sequence-Enforcing" (SEQ), menawarkan solusi komprehensif untuk menganalisis skenario keandalan yang sangat rumit dan dinamis. Ini adalah sebuah langkah maju yang signifikan, mengingat bahwa banyak penelitian sebelumnya seringkali mengasumsikan durasi fase yang deterministik atau kebijakan perbaikan yang disederhanakan.

Mengapa Sistem Misi Bertahap Begitu Kompleks?

Untuk mengapresiasi inovasi yang ditawarkan makalah ini, mari kita pahami mengapa penilaian keandalan PMS yang dapat diperbaiki adalah masalah yang sangat menantang:

• Perubahan Konfigurasi Sistem: Selama misi bertahap, sistem dapat mengalami perubahan konfigurasi fisik atau logis. Misalnya, beberapa komponen mungkin diaktifkan atau dinonaktifkan, cadangan mungkin mulai beroperasi, atau batas kinerja dapat bergeser dari satu fase ke fase berikutnya.
• Persyaratan Keandalan yang Bervariasi: Setiap fase misi mungkin memiliki persyaratan keandalan yang berbeda. Sebuah komponen yang penting pada Fase 1 mungkin tidak relevan pada Fase 2, atau sebaliknya.
• Peristiwa Kritis Multi-Fase: Kegagalan yang terjadi pada satu fase dapat memiliki konsekuensi yang merambat ke fase berikutnya, bahkan jika sistem berhasil "pulih" dari kegagalan awal.
• Kebijakan Perbaikan yang Dinamis: Ini adalah salah satu poin fokus utama makalah ini. Dalam sistem yang dapat diperbaiki (repairable system), komponen yang gagal dapat diperbaiki atau diganti. Namun, pertanyaan krusialnya adalah: kapan perbaikan dapat dilakukan? Apakah perbaikan hanya diizinkan jika sistem tetap berfungsi (up state)? Atau bisakah perbaikan dilakukan bahkan jika sistem berada dalam kondisi "gagal" tetapi belum mencapai kegagalan misi total? Makalah ini secara eksplisit mengakui bahwa banyak sistem praktis (misalnya, mesin konstruksi, robot industri) memungkinkan perbaikan dilakukan bahkan jika sistem sedang dalam kondisi down sementara.
• Durasi Fase yang Tidak Deterministik: Beberapa penelitian sebelumnya mengasumsikan durasi fase yang tetap. Namun, dalam kenyataannya, durasi fase misi bisa bervariasi tergantung pada kondisi operasional, faktor lingkungan, atau intervensi manusia.

Kompleksitas ini membuat metode analitis tradisional seringkali tidak memadai. Di sinilah simulasi Monte Carlo berperan, dan inovasi yang disajikan dalam makalah ini memperkuat kemampuannya.

Simulasi Monte Carlo: Kekuatan dalam Menghadapi Ketidakpastian

Simulasi Monte Carlo (MC) adalah alat yang sangat efektif untuk menganalisis sistem yang kompleks dengan banyak variabel acak dan interaksi non-linear. Dalam konteks penilaian keandalan, MC mensimulasikan "kehidupan" sistem secara acak berulang kali, berdasarkan distribusi probabilitas kegagalan dan perbaikan komponen.

Pendekatan umum MC untuk PMS bekerja dengan mensimulasikan transisi antar fase dan kejadian kegagalan/perbaikan komponen dalam setiap fase. Untuk setiap iterasi simulasi, sebuah "jalur" (path) unik dari sistem dari awal hingga akhir misi dicatat, termasuk kapan dan di mana kegagalan terjadi, apakah perbaikan berhasil, dan apakah misi berhasil atau gagal secara keseluruhan. Dengan mengulang simulasi ribuan atau jutaan kali, probabilitas keberhasilan misi dan metrik keandalan lainnya dapat diperkirakan secara statistik.

Namun, tantangan dalam mengimplementasikan MC untuk PMS yang dapat diperbaiki dan memiliki durasi fase yang tidak deterministik sangat besar. Pemodelan perubahan konfigurasi, kebijakan perbaikan yang kompleks, dan dependensi antar fase memerlukan kerangka kerja yang kuat. Di sinilah konsep pohon kegagalan modular dengan gerbang SEQ menjadi kunci.

Pohon Kegagalan Modular dengan Gerbang SEQ: Membangun Struktur Keandalan

Inti dari inovasi makalah ini terletak pada penggunaan model pohon kegagalan modular yang diperkaya dengan gerbang "Sequence-Enforcing" (SEQ).

• Pohon Kegagalan (Fault Tree - FT): FT adalah alat grafis yang populer untuk memodelkan bagaimana kombinasi kegagalan komponen tingkat bawah dapat menyebabkan kegagalan sistem tingkat atas (peristiwa puncak). Ia menggunakan gerbang logika (AND, OR, k-of-N) untuk menghubungkan peristiwa-peristiwa ini.
• Pohon Kegagalan Modular: Konsep modularitas memungkinkan pohon kegagalan yang sangat besar dan kompleks dipecah menjadi modul-modul yang lebih kecil dan mudah dikelola. Setiap modul dapat mewakili subsistem atau fase misi tertentu. Ini sangat penting untuk sistem dengan konfigurasi yang berubah antar fase.
• Gerbang Sequence-Enforcing (SEQ): Ini adalah fitur yang paling inovatif. Gerbang SEQ secara eksplisit memodelkan dependensi temporal dan urutan kejadian. Misalnya, "Peristiwa B hanya dapat terjadi setelah Peristiwa A selesai." Dalam konteks PMS, gerbang SEQ memungkinkan pemodelan transisi antar fase secara ketat, serta urutan kejadian seperti kegagalan komponen yang diikuti oleh perbaikan, dan bagaimana urutan ini memengaruhi status sistem di fase berikutnya. Ini mengatasi keterbatasan FT tradisional yang biasanya tidak mampu memodelkan urutan kejadian dengan baik.

Dengan kombinasi ini, makalah ini mengusulkan:

1. Model Hierarkis: Sistem dibagi menjadi modul-modul yang lebih kecil, setiap modul dapat diwakili oleh pohon kegagalan sendiri.
2. Transisi Fase: Setiap fase misi dimodelkan sebagai entitas terpisah, dan gerbang SEQ digunakan untuk mengontrol transisi dari satu fase ke fase berikutnya, memastikan bahwa persyaratan dan kondisi setiap fase dipenuhi.
3. Pemodelan Perbaikan yang Realistis: Kebijakan perbaikan, termasuk apakah perbaikan diizinkan dalam kondisi down sementara dan berapa lama waktu yang dibutuhkan, diintegrasikan ke dalam model pohon kegagalan menggunakan gerbang SEQ dan distribusi probabilitas waktu perbaikan.

Dengan cara ini, model pohon kegagalan modular dengan gerbang SEQ berfungsi sebagai "cetak biru" yang presisi untuk simulasi Monte Carlo. Ini memberitahu simulator Monte Carlo bagaimana komponen berinteraksi, kapan perbaikan dapat dilakukan, dan bagaimana sistem berperilaku di setiap fase misi, bahkan dalam skenario yang paling rumit.

Studi Kasus dan Validasi: Penerapan pada Sistem Hidrolik Ekskavator

Makalah ini tidak hanya berhenti pada pengembangan teoretis; ia memvalidasi metodologi yang diusulkan melalui studi kasus yang konkret dan relevan: sistem hidrolik ekskavator.

Sistem hidrolik pada mesin konstruksi seperti ekskavator adalah contoh sempurna dari PMS yang dapat diperbaiki. Sebuah ekskavator melakukan serangkaian tugas (misalnya, menggali, mengangkat, memutar, membuang) yang masing-masing merupakan fase misi. Setiap fase memiliki persyaratan tekanan hidrolik dan aliran yang berbeda, dan komponen-komponen seperti pompa, katup, atau silinder dapat gagal dan mungkin dapat diperbaiki di lapangan.

Meskipun makalah ini tidak memberikan data numerik spesifik dari hasil simulasi dalam abstrak, hasil umum yang disampaikan sangatlah penting:

• Kemampuan Memodelkan Berbagai Kebijakan Perbaikan: Metode ini berhasil memodelkan berbagai strategi perbaikan, termasuk skenario di mana perbaikan hanya dapat dilakukan ketika sistem berada dalam kondisi up (berfungsi), serta skenario di mana perbaikan masih dapat dilakukan bahkan jika sistem down selama tidak menyebabkan kegagalan misi total. Kemampuan ini sangat krusial untuk mencerminkan realitas operasional di lapangan.
• Estimasi Keandalan yang Akurat: Metode ini dapat secara akurat menilai probabilitas keberhasilan misi dan metrik keandalan lainnya untuk sistem hidrolik ekskavator, dengan memperhitungkan dinamika fase dan kebijakan perbaikan.

Studi kasus ini menunjukkan bahwa pendekatan yang diusulkan bukan hanya konseptual, tetapi juga dapat diterapkan pada masalah rekayasa praktis yang relevan. Ini memberikan kepercayaan diri bahwa metodologi ini dapat digunakan untuk menganalisis sistem yang serupa di berbagai industri.

Analisis Mendalam dan Nilai Tambah: Membangun Sistem yang Lebih Tangguh

Makalah ini menawarkan lebih dari sekadar metode baru; ia membuka pintu bagi berbagai implikasi praktis dan arah penelitian di masa depan:

Pergeseran Paradigma dalam Desain Sistem: Dengan kemampuan untuk menganalisis dampak kebijakan perbaikan dan dinamika fase pada keandalan misi secara keseluruhan, insinyur dapat merancang sistem yang secara inheren lebih andal. Ini berarti tidak hanya memilih komponen yang kuat, tetapi juga merancang sistem dengan mempertimbangkan kemampuan perbaikan, waktu yang dibutuhkan untuk perbaikan, dan toleransi terhadap kegagalan parsial di setiap fase. Misalnya, apakah menambahkan cadangan on-board atau merancang modul yang mudah diganti akan lebih efektif dalam meningkatkan probabilitas keberhasilan misi? Model ini dapat memberikan jawaban.

Optimalisasi Strategi Pemeliharaan: Bagi operator, metodologi ini adalah alat yang sangat berharga untuk mengoptimalkan strategi pemeliharaan. Apakah lebih baik melakukan pemeliharaan preventif yang ketat sebelum setiap fase misi kritis, atau mengandalkan pemeliharaan korektif yang cepat jika terjadi kegagalan? Bagaimana durasi perbaikan yang berbeda memengaruhi keberhasilan misi? Model ini dapat memandu pengambilan keputusan untuk meminimalkan downtime yang tidak direncanakan dan memaksimalkan ketersediaan misi. Ini sangat penting dalam industri seperti konstruksi, di mana downtime alat berat dapat menyebabkan kerugian finansial yang signifikan.

Manajemen Risiko yang Lebih Baik: Dengan memberikan estimasi probabilitas keberhasilan misi, makalah ini memungkinkan manajemen risiko yang lebih akurat. Ini membantu dalam mengidentifikasi titik-titik kerentanan kritis dalam setiap fase misi dan merencanakan mitigasi yang sesuai. Misalnya, dalam peluncuran roket, di mana setiap fase harus sukses, analisis keandalan yang cermat dapat mengidentifikasi komponen yang paling berisiko dan memprioritaskan pengujian dan pemeliharaan untuk komponen tersebut.

Keterkaitan dengan Tren Industri: Penelitian ini sangat relevan dengan tren industri 4.0, di mana data dari sensor dan sistem pemantauan dapat digunakan untuk memperbarui model keandalan secara real-time. Dengan informasi yang lebih akurat tentang kondisi komponen, simulasi dapat menjadi lebih prediktif dan memberikan wawasan yang lebih baik tentang sisa waktu pakai atau probabilitas kegagalan di fase berikutnya. Ini juga relevan dengan pengembangan sistem otonom dan robotik yang semakin kompleks, di mana kemampuan untuk menjalankan misi secara andal tanpa intervensi manusia adalah kunci.

Perbandingan dengan Penelitian Lain: Makalah ini secara jelas mengisi celah dalam literatur yang ada. Banyak penelitian sebelumnya tentang PMS cenderung fokus pada sistem yang tidak dapat diperbaiki atau mengasumsikan durasi fase yang deterministik. Pendekatan yang mengintegrasikan secara eksplisit durasi fase yang non-deterministik dan kebijakan perbaikan yang fleksibel, terutama dengan pemodelan yang kuat menggunakan pohon kegagalan modular gerbang SEQ, merupakan kontribusi yang signifikan. Ini melampaui batasan metode analitis tradisional seperti rantai Markov untuk sistem yang sangat kompleks dengan interaksi temporal yang rumit.

Tantangan dan Arah Penelitian Masa Depan: Meskipun inovatif, ada beberapa area yang dapat dikembangkan lebih lanjut. Pertama, pembangunan pohon kegagalan modular dengan gerbang SEQ untuk sistem yang sangat besar dan kompleks dapat menjadi tugas yang menantang dan memakan waktu. Pengembangan alat otomatis atau semi-otomatis untuk membangun model ini akan sangat membantu. Kedua, validasi lebih lanjut pada sistem-sistem yang lebih bervariasi dari berbagai industri (misalnya, sistem penerbangan, pertahanan, atau manufaktur yang sangat otomatis) akan memperkuat generalisasi metode ini. Ketiga, memasukkan faktor ketidakpastian dalam data input keandalan (misalnya, melalui analisis ketidakpastian atau fuzzy logic) dapat memberikan estimasi keandalan yang lebih robus.

Kesimpulan: Fondasi Kuat untuk Sistem Misi yang Aman dan Efisien

Makalah oleh Chenxi LIU, Achim KRAMER, dan Stephan NEUMANN ini merupakan sebuah kontribusi fundamental dalam bidang penilaian keandalan sistem misi bertahap yang dapat diperbaiki. Dengan mengusulkan metodologi yang menggabungkan kekuatan simulasi Monte Carlo dengan representasi sistem yang kuat melalui pohon kegagalan modular gerbang SEQ, mereka telah menyediakan alat yang tak ternilai bagi para insinyur dan peneliti.

Inovasi utama terletak pada kemampuan untuk secara akurat memodelkan dinamika kompleks dari sistem yang dapat diperbaiki di berbagai fase misi, termasuk perubahan konfigurasi dan kebijakan perbaikan yang dinamis. Ini adalah kemajuan yang sangat penting untuk perancangan, pengembangan, dan pengoperasian sistem kritikal di berbagai industri, mulai dari otomotif hingga antariksa. Pada akhirnya, penelitian ini membantu kita membangun sistem yang lebih cerdas, lebih tangguh, dan lebih andal di masa depan, memastikan keberhasilan misi yang aman dan efisien.

Sumber Artikel:

LIU C, KRAMER A, NEUMANN S. Reliability assessment of repairable phased-mission system by Monte Carlo simulation based on modular sequence-enforcing fault tree model. Eksploatacja i Niezawodnosc - Maintenance and Reliability 2020; 22 (2): 272-281. DOI: 10.17531/ein.2020.2.10

Mengapa Temuan Ini Penting untuk Kebijakan?

Artikel dalam BRPELS Journal Winter 2021–22 menyoroti tiga isu kebijakan penting:

1. Penggunaan gelar “Engineer” oleh individu yang tidak memiliki lisensi, menimbulkan konflik antara kebebasan berpendapat (First Amendment) dengan kebutuhan perlindungan publik.

2. Revisi Building Code yang mengklasifikasikan bangunan 5 lantai ke atas sebagai significant structures, sehingga wajib dirancang atau diawasi oleh Structural Engineer berlisensi.

3. Regulasi praktik on-site wastewater engineering, untuk mempertegas standar kompetensi dan lisensi.

Isu-isu ini menunjukkan betapa pentingnya kebijakan publik yang menyeimbangkan kebebasan individu, kebutuhan pasar kerja, dan keselamatan publik.

Implementasi di Lapangan: Dampak, Hambatan, dan Peluang

1. Dampak Positif dari Regulasi Profesi

   • Melindungi keselamatan publik dengan memastikan hanya tenaga ahli berlisensi yang menangani proyek berisiko tinggi.

   • Meningkatkan kredibilitas profesi insinyur di mata masyarakat.

   • Menyediakan kejelasan hukum dalam penggunaan gelar profesional.

2. Hambatan

   • Perdebatan hukum: pembatasan penggunaan gelar bisa dianggap melanggar kebebasan berekspresi.

   • Resistensi dari sebagian pelaku industri yang merasa aturan baru membatasi fleksibilitas.

   • Biaya lisensi & sertifikasi dianggap beban bagi sebagian profesional.

3. Peluang Strategis

   • Regulasi yang jelas bisa mendorong standardisasi global dalam praktik keinsinyuran.

   • Penerapan building code berbasis risiko mendukung ketahanan infrastruktur terhadap bencana.

   • Pendidikan berkelanjutan bagi insinyur dapat difasilitasi melalui kursus daring, seperti artikel Diklatkerja tentang Integrasi BIM dalam Pendidikan Vokasi Teknik Konstruksi, yang menekankan pentingnya keterkaitan standar profesi dengan teknologi digital.

5 Rekomendasi Kebijakan Publik Praktis

1. Pertegas Aturan Penggunaan Gelar “Engineer”
   Hanya individu berlisensi yang boleh menggunakan gelar resmi dalam dokumen, kontrak, atau promosi publik.

2. Klasifikasi Risiko Bangunan
   Semua bangunan 5 lantai ke atas wajib berada di bawah pengawasan Structural Engineer berlisensi.

3. Standarisasi Nasional Lisensi & Sertifikasi
   Harmonisasi regulasi lintas negara bagian/provinsi untuk mempermudah mobilitas insinyur.

4. Regulasi Wastewater Engineering yang Jelas
   Atur kompetensi minimum, lisensi, serta pengawasan agar instalasi tidak mengancam kesehatan publik.

5. Program Pendidikan dan Pelatihan Berkelanjutan
   Dorong insinyur mengikuti pelatihan berkelanjutan berbasis teknologi, sejalan dengan kebutuhan era digital dan industri 4.0.

Kritik: Risiko Jika Tanpa Kebijakan Serius

• Keselamatan publik terancam jika bangunan besar dikerjakan oleh tenaga tanpa lisensi.

• Kebingungan hukum dalam penggunaan gelar “engineer” dapat menurunkan kepercayaan publik.

• Standar profesi melemah jika sertifikasi dan lisensi tidak ditegakkan secara konsisten.

Penutup: Relevansi Strategis untuk Indonesia

Meskipun konteks artikel ini diambil dari kasus internasional, pelajarannya sangat relevan untuk Indonesia:

• Pemerintah perlu mempertegas regulasi profesi insinyur melalui UU Keinsinyuran dan peraturan turunannya.

• Standar bangunan harus menempatkan keselamatan publik di atas pertimbangan biaya.

• Regulasi sanitasi dan infrastruktur hijau harus dipadukan dengan kebijakan SDM yang berbasis kompetensi.

Dengan kebijakan yang kuat, profesi insinyur tidak hanya menjaga keselamatan publik, tetapi juga menjadi motor pembangunan berkelanjutan.

Sumber

BRPELS Journal Winter 2021–22

Mengapa Temuan Ini Penting untuk Kebijakan?

Artikel ini menyoroti peran kunci kemitraan publik–swasta (PPP) dalam memperkuat sistem pendidikan vokasi (TVET). Di Filipina, swasta mendukung pelatihan vokasi yang fleksibel dan dekat industri, sedangkan di Korea Selatan, pemerintah memegang peranan utama dalam regulasi, namun tetap mendorong kolaborasi dengan industri.

Konteks ini penting untuk kebijakan publik: TVET hanya efektif bila ada sinergi antara pemerintah, pendidikan, dan dunia usaha. PPP bukan sekadar opsi—melainkan kebutuhan untuk meningkatkan relevansi dan akses pendidikan vokasi.

Implementasi di Lapangan: Dampak, Hambatan, dan Peluang

1. Dampak Positif

   • Filipina: tambah akses pelatihan melalui lembaga vokasi swasta.

   • Korea Selatan: sistem TVET yang terstruktur dan terintegrasi dengan kebutuhan nasional.

   • Di kedua negara, PPP membantu penyusunan kurikulum yang relevan dengan dunia industri.

2. Hambatan

   • Pendanaan terbatas di Filipina menyebabkan ketergantungan tinggi pada sektor swasta.

   • Ketimpangan akses ke pelatihan vokasi, terutama di wilayah tertinggal.

   • Coordinasi lemah: mismatch antara kurikulum dan kebutuhan industri terjadi bila tidak ada kolaborasi efektif.

3. Peluang Strategis

   • TVET relevan dengan Industri 4.0 melalui kurikulum digital dan teknis yang mutakhir.

   • Sertifikasi bersama pemerintah–industri memberikan kejelasan kompetensi lulusan.

5 Rekomendasi Kebijakan Publik Praktis

1. Ciptakan Skema PPP Resmi untuk TVET
   Pemerintah perlu merumuskan regulasi penguatan kemitraan pendidikan vokasi dengan industri.

2. Kembangkan Kurikulum Vokasi Bersama Industri
   Materi harus disusun berdasar kebutuhan nyata sektor usaha agar relevan dan adaptif.

3. Skema Pendanaan Bersama (Cost-Sharing)
   TVET perlu didukung lewat pembiayaan bersama antara pemerintah, industri, dan masyarakat.

4. Sertifikasi Kompetensi Regional/ASEAN
   Standarisasi sertifikasi bagi lulusan TVET meningkatkan mobilitas tenaga kerja lintas negara.

5. Tingkatkan Kompetensi Pendidik Vokasi
   Guru dan pelatih vokasi perlu mengikuti pelatihan industri terkini—sejalan dengan pendekatan BIM seperti di artikel Integrasi BIM dalam Pendidikan Vokasi Teknik Konstruksi: Strategi Menuju SDM Digital Siap Industri

Kritik: Risiko Jika Tanpa Kebijakan Serius

Tanpa skema PPP dan regulasi yang jelas, pendidikan vokasi bisa kehilangan arah: industri merasa tidak relevan, sementara kurikulum tetap ketinggalan zaman. Filipina berisiko tertinggal jika tak ada peran pemerintah yang kuat seperti di Korea Selatan.

Penutup: Relevansi Strategis untuk Filipina

Filipina sebaiknya mengadopsi pendekatan hybrid: memperkuat koordinasi pemerintah dalam mengelola TVET, sambil tetap memberikan ruang inovatif bagi industri. PPP harus menjadi pilar kebijakan publik demi mencetak lulusan siap kerja dan berdaya saing global.

Sumber

Alternative Approaches to TVET Provision: Public–Private Partnerships in the Philippines and the Republic of Korea; dan artikel diklatkerja mengenai Integrasi BIM.