Keselamatan dan kesehatan kerja (K3) merupakan faktor krusial dalam lingkungan industri. Paper ini membahas penerapan teknologi deep learning dalam mendeteksi dan memantau pemakaian APD di tempat kerja menggunakan berbagai model YOLO, seperti YOLO-NAS, YOLOv8, dan YOLOv9. Tujuannya adalah untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam mengidentifikasi kepatuhan pekerja terhadap protokol keselamatan.

Penelitian ini menggunakan dataset yang terdiri dari 2581 gambar yang mencakup berbagai lingkungan kerja dan pekerja dengan variasi warna helm dan rompi keselamatan. Dataset ini dibagi menjadi:

• 2202 gambar untuk pelatihan
• 223 gambar untuk validasi
• 156 gambar untuk pengujian

Proses pelabelan dilakukan menggunakan Roboflow dengan 9 kelas berdasarkan warna dan jenis APD. Dengan cara ini, model dapat mengenali dan mengklasifikasikan helm dan rompi dalam berbagai situasi kerja.

Tiga model YOLO:

• YOLO-NAS: Dirancang untuk mendeteksi objek kecil dan meningkatkan akurasi lokal.
• YOLOv8: Model terbaru yang memiliki keseimbangan antara kecepatan dan akurasi.
• YOLOv9: Model terbaru yang memiliki peningkatan dalam presisi deteksi.

Model-model ini dilatih dengan 200 epoch untuk memastikan perbandingan yang adil.

• YOLO-NAS menunjukkan performa terbaik dalam recall dan F1 score, menjadikannya pilihan ideal untuk deteksi objek yang lebih kecil.
• YOLOv8 memiliki kecepatan pelatihan tertinggi, tetapi performanya sedikit di bawah model lainnya.
• YOLOv9 memiliki nilai presisi tertinggi (99.5%), menunjukkan efektivitas dalam menghindari kesalahan deteksi positif.

Dalam konteks industri, penerapan sistem pemantauan APD berbasis YOLO dapat membantu mengurangi kecelakaan kerja. Data dari Organisasi Buruh Internasional (ILO) menunjukkan bahwa sekitar 270 juta kecelakaan kerja dan 160 juta penyakit akibat kerja terjadi setiap tahun, dengan dua juta kematian yang disebabkan oleh insiden tersebut.

Di Turki, yang menjadi fokus studi ini, tingkat kecelakaan kerja fatal mencapai 4.5 kali lebih tinggi dari rata-rata Uni Eropa. Dengan menerapkan sistem pemantauan otomatis berbasis YOLO, perusahaan dapat secara real-time mengawasi penggunaan APD dan mengurangi risiko kecelakaan.

Beberapa kendala dalam sistem deteksi APD ini meliputi:

• Variasi Pencahayaan: Pencahayaan yang buruk dapat mempengaruhi akurasi deteksi.
• Kesalahan Deteksi: Model mungkin salah mengklasifikasikan objek jika tampilan APD terhalang.
• Kecepatan Pemrosesan: Model dengan presisi tinggi seperti YOLOv9 membutuhkan perangkat keras yang lebih kuat untuk pemrosesan real-time.

Kelebihan 

✅ Menggunakan dataset yang luas dan bervariasi.
✅ Membandingkan beberapa model YOLO untuk evaluasi yang lebih komprehensif.
✅ Memberikan solusi nyata untuk meningkatkan keselamatan kerja di industri.

Kekurangan 

❌ Tidak membahas biaya implementasi dan efisiensi di berbagai sektor industri.
❌ Tidak ada integrasi dengan teknologi IoT atau sistem peringatan otomatis.
❌ Fokus utama masih pada helm dan rompi, tanpa mempertimbangkan perlengkapan lain seperti sarung tangan atau sepatu keselamatan.

Untuk meningkatkan efektivitas sistem, beberapa langkah yang dapat diterapkan meliputi:

1. Integrasi dengan IoT: Menghubungkan sistem dengan alarm otomatis atau perangkat wearable untuk memberikan peringatan langsung kepada pekerja.
2. Peningkatan Kualitas Data: Menggunakan dataset dengan pencahayaan dan sudut pengambilan gambar yang lebih bervariasi untuk meningkatkan akurasi model.
3. Penerapan di Berbagai Sektor: Mengadaptasi sistem ini untuk industri konstruksi, manufaktur, dan pertambangan guna memperluas manfaatnya.
4. Penambahan Jenis APD: Memperluas deteksi ke sarung tangan, sepatu keselamatan, dan perlengkapan lain untuk memastikan keselamatan pekerja secara menyeluruh.

Penerapan deep learning dalam pemantauan APD. Dengan membandingkan berbagai model YOLO, penelitian ini menunjukkan bahwa sistem otomatis berbasis AI dapat secara signifikan meningkatkan keselamatan kerja dengan mendeteksi penggunaan APD secara real-time.

Meskipun terdapat beberapa tantangan, pendekatan ini membuka peluang besar untuk inovasi lebih lanjut dalam teknologi keselamatan industri. Dengan pengembangan lebih lanjut, sistem ini dapat menjadi standar baru dalam pemantauan kepatuhan terhadap protokol keselamatan kerja di seluruh dunia.

Sumber Artikel

Guney, E., Altin, H., Asci, A. E., Bayilmis, O. U., & Bayilmis, C. (2024). YOLO-Based Personal Protective Equipment Monitoring System for Workplace Safety. JITSI: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi, 5(2), 77-85.

Keselamatan mesin dalam dunia industri merupakan aspek krusial yang harus diperhatikan guna mengurangi risiko kecelakaan kerja serta meningkatkan produktivitas dan efisiensi operasional. Artikel ini menyoroti prinsip-prinsip dasar penilaian bahaya serta langkah-langkah teknis yang dapat diterapkan untuk meningkatkan keamanan mesin selama penggunaannya. Dengan analisis berbasis penelitian dokumen (desk research), penelitian ini memverifikasi regulasi hukum serta persyaratan keselamatan mesin dari berbagai sumber terakreditasi.

Uni Eropa telah menerapkan beberapa direktif utama untuk memastikan standar keselamatan mesin yang tinggi, di antaranya:

• Directive 2001/95/EC: Mengatur persyaratan umum keselamatan produk yang dipasarkan di Uni Eropa.
• Directive 89/391/EEC: Memuat langkah-langkah untuk meningkatkan keselamatan dan kesehatan pekerja, serta mendefinisikan tanggung jawab berbagai pihak dalam menciptakan lingkungan kerja yang aman.
• Directive 2006/42/EC (Machinery Directive): Mengatur persyaratan keselamatan esensial bagi mesin yang baru pertama kali dipasarkan di Uni Eropa.
• Directive 2009/104/EC (Tooling Directive): Menyusun persyaratan minimum terkait kesehatan dan keselamatan dalam penggunaan alat kerja.

Regulasi ini mengatur baik produsen maupun pengguna mesin untuk memastikan bahwa produk yang digunakan di tempat kerja aman dan sesuai dengan standar yang ditetapkan. Berdasarkan penelitian ini, salah satu penyebab utama kecelakaan kerja adalah interaksi manusia dengan mesin yang tidak aman. Faktor-faktor risiko utama meliputi:

• Pengoperasian tanpa perlindungan yang memadai
• Kurangnya pemeliharaan rutin
• Kesalahan manusia akibat kurangnya pelatihan
• Kegagalan teknis akibat desain yang tidak memenuhi standar keselamatan

Strategi utama untuk meningkatkan keselamatan mesin:

1. Desain Mesin yang Aman
   • Menghindari risiko dengan desain yang lebih aman.
   • Meminimalkan bahaya melalui struktur dan material yang sesuai.
   • Memastikan bahwa setiap komponen memiliki perlindungan yang cukup terhadap bahaya mekanis, listrik, dan termal.
2. Penerapan Alat Pelindung
   • Menggunakan pagar pengaman untuk membatasi akses ke area berbahaya.
   • Memasang sensor otomatis dan sakelar pengaman yang menghentikan operasi mesin jika ada risiko kecelakaan.
   • Menggunakan teknologi cahaya pengaman untuk mendeteksi keberadaan manusia di zona berbahaya.
3. Sistem Keselamatan Organisasional
   • Mewajibkan pelatihan keselamatan bagi pekerja yang mengoperasikan mesin.
   • Mengembangkan prosedur inspeksi dan pemeliharaan berkala.
   • Menerapkan sistem Lockout/Tagout (LOTO) guna mencegah aktivasi mesin yang tidak disengaja selama pemeliharaan.

Contoh penerapan standar keselamatan mesin dalam industri manufaktur. Salah satu studi kasus penting dalam penelitian ini melibatkan implementasi program LOTO di pabrik produksi otomotif. Hasilnya menunjukkan bahwa setelah penerapan sistem ini:

• Terjadi penurunan kecelakaan kerja sebesar 30% dalam dua tahun.
• Tingkat kepatuhan terhadap protokol keselamatan meningkat dari 70% menjadi 95%.
• Efisiensi produksi meningkat karena berkurangnya waktu henti mesin akibat kecelakaan atau pemeliharaan darurat.

Salah satu kontribusi utama dari paper ini adalah pembahasan metodologi lima langkah untuk memastikan kesesuaian mesin dengan standar keselamatan:

1. Penilaian Risiko: Mengidentifikasi dan mengevaluasi potensi bahaya.
2. Konsep Keselamatan: Mengembangkan strategi untuk mengurangi risiko.
3. Desain Keselamatan: Menerapkan solusi teknis dan administratif yang sesuai.
4. Implementasi: Menerapkan perubahan pada mesin dan prosedur kerja.
5. Validasi: Menguji efektivitas langkah-langkah keselamatan dan menyesuaikan jika diperlukan.

Kelebihan 

✅ Memberikan gambaran komprehensif tentang regulasi keselamatan mesin di Uni Eropa.
✅ Menyajikan studi kasus nyata untuk mendukung argumen utama.
✅ Menawarkan metodologi sistematis untuk meningkatkan keselamatan mesin.

Kekurangan 

❌ Fokus utama masih pada regulasi Uni Eropa, tanpa banyak membahas implementasi di negara berkembang.
❌ Tidak memberikan analisis mendalam tentang kendala implementasi di sektor usaha kecil dan menengah.

Untuk meningkatkan keselamatan mesin secara efektif, perusahaan perlu mempertimbangkan langkah-langkah berikut:

• Melakukan pelatihan keselamatan secara berkala untuk meningkatkan kesadaran pekerja.
• Menggunakan teknologi canggih seperti sensor pintar dan AI untuk memantau operasional mesin secara real-time.
• Menerapkan sistem audit keselamatan tahunan guna memastikan kepatuhan terhadap regulasi terbaru.
• Membentuk tim khusus K3 yang bertanggung jawab atas evaluasi dan peningkatan keselamatan kerja.

Dengan penerapan strategi ini, industri dapat menciptakan lingkungan kerja yang lebih aman, efisien, dan berkelanjutan.

Pentingnya manajemen keselamatan mesin dalam industri modern, dengan fokus pada standar Uni Eropa yang ketat. Dengan menerapkan prinsip keselamatan yang tepat, perusahaan dapat mengurangi risiko kecelakaan kerja, meningkatkan produktivitas, dan memastikan kepatuhan terhadap regulasi yang berlaku. Studi ini memberikan wawasan berharga yang dapat dijadikan referensi bagi pelaku industri dan regulator dalam mengembangkan kebijakan keselamatan yang lebih efektif.

Sumber Artikel

Kielesińska, A., & Pristavka, M. (2019). The Machinery Safety Management - Selected Issues. SYSTEM SAFETY: HUMAN - TECHNICAL FACILITY - ENVIRONMENT, CzOTO, 1(1), 45-52.

Keselamatan dan kesehatan kerja (K3) merupakan aspek fundamental dalam operasional berbagai industri. Penelitian ini berfokus pada bagaimana faktor-faktor utama dalam OHSMS—seperti kepemimpinan, keterlibatan karyawan, lingkungan kerja, pelatihan, dan manajemen stres—mempengaruhi upaya mitigasi risiko.

Hubungan OHSMS dengan Manajemen Risiko

• Kepemimpinan tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap manajemen risiko (p=0,145), bertentangan dengan hipotesis awal.
• Pelatihan K3 memiliki dampak paling besar terhadap efektivitas manajemen risiko (p<0,005), menunjukkan bahwa peningkatan keterampilan dan pengetahuan karyawan sangat berpengaruh dalam mengurangi insiden kerja.
• Keterlibatan karyawan dan lingkungan kerja juga memiliki korelasi positif yang signifikan dengan pengelolaan risiko.
• Manajemen stres berdampak langsung pada pengurangan kecelakaan kerja, karena stres yang tinggi berkorelasi dengan peningkatan tingkat kecelakaan.

Data dan Statistik K3

• 91,5 juta hari kerja hilang setiap tahun akibat penyakit yang berkaitan dengan stres di tempat kerja.
• Lebih dari 50% absensi kerja terkait langsung dengan gangguan stres kerja.
• Sebanyak 52,6% responden berasal dari industri manufaktur, diikuti sektor energi (8,6%) dan transportasi (7,8%).
• UKM memiliki tingkat penerapan OHSMS yang lebih rendah dibandingkan perusahaan besar, dengan hanya 19,8% responden berasal dari UKM kecil.

Dampak Pelatihan K3 terhadap Manajemen Risiko

Sebuah perusahaan manufaktur yang meningkatkan anggaran pelatihan K3 sebesar 25% dalam dua tahun mengalami penurunan insiden kerja sebesar 40%. Hasil ini menegaskan temuan dalam penelitian bahwa pelatihan K3 adalah faktor paling berpengaruh dalam pengurangan risiko kerja.

Manajemen Stres di Sektor Transportasi

Perusahaan logistik yang menerapkan program manajemen stres berbasis mindfulness dan fleksibilitas jam kerja mengalami peningkatan produktivitas hingga 18% dan penurunan kecelakaan kerja sebesar 22%.

Keunggulan 

1. Pendekatan berbasis data kuantitatif yang memberikan hasil empiris dalam hubungan antara OHSMS dan manajemen risiko.
2. Fokus pada berbagai sektor industri, memberikan perspektif luas tentang efektivitas sistem K3.
3. Analisis regresi yang mendalam memungkinkan identifikasi faktor-faktor utama yang mempengaruhi keberhasilan implementasi OHSMS.

Kelemahan

• Tidak memasukkan aspek biaya implementasi OHSMS, yang bisa menjadi faktor penting dalam keputusan organisasi.
• Fokus utama pada organisasi bersertifikasi OHSMS, sehingga kurang menggambarkan tantangan organisasi yang belum menerapkan sistem ini.
• Kurangnya analisis dampak jangka panjang, seperti bagaimana investasi dalam pelatihan dan manajemen stres berdampak terhadap profitabilitas perusahaan.

Rekomendasi untuk Peningkatan OHSMS

1. Meningkatkan Kualitas dan Frekuensi Pelatihan K3
   • Mengintegrasikan teknologi digital, seperti simulasi VR, dalam program pelatihan.
   • Menjadikan pelatihan K3 sebagai persyaratan wajib bagi seluruh karyawan, bukan hanya pekerja lapangan.
2. Penguatan Manajemen Stres di Tempat Kerja
   • Menyediakan layanan konsultasi psikologis bagi karyawan yang mengalami tekanan kerja tinggi.
   • Menerapkan fleksibilitas jam kerja untuk mengurangi beban kerja berlebihan.
3. Memperkuat Peran Kepemimpinan dalam Keselamatan Kerja
   • Mengembangkan kebijakan keselamatan berbasis partisipatif dengan melibatkan karyawan dalam pengambilan keputusan.
   • Memastikan bahwa manajer puncak ikut serta dalam sesi pelatihan K3 untuk memperkuat budaya keselamatan di perusahaan.

Efektivitas sistem manajemen keselamatan kerja sangat bergantung pada pelatihan, keterlibatan karyawan, dan pengelolaan stres. Meskipun kepemimpinan tidak menunjukkan dampak yang signifikan dalam studi ini, peran mereka dalam menciptakan budaya keselamatan tetap krusial. Dengan meningkatkan aspek-aspek ini, organisasi dapat secara signifikan mengurangi risiko kecelakaan kerja dan meningkatkan kesejahteraan karyawan.

Sumber: Vulanovic, S., Zizakov, M., Vasic, S., Delic, M., & Sremcev, N. (2019). The Impact of Occupational Health and Safety (OH&S) Management Systems on Risk Management Practices. Proceedings of the 30th DAAAM International Symposium, pp. 1188-1195, Vienna, Austria.

Keselamatan dan kesehatan kerja (K3) merupakan faktor krusial dalam operasional bisnis dan industri. OHSMS dikembangkan sebagai respons terhadap berbagai kecelakaan industri besar di era 1970-an dan 1980-an, seperti insiden Flixborough (1974), Seveso (1976), dan Piper Alpha (1987). 

1. Memetakan standar internasional yang ada terkait OHSMS.
2. Menganalisis secara statistik perkembangan dan tren OHSMS dari tahun 2006 hingga 2017.
3. Mengidentifikasi sektor industri yang paling banyak menerapkan standar OHSMS.

Tren Publikasi dan Standar yang Dominan

• OHSAS 18001 merupakan standar yang paling sering dibahas dalam publikasi (47,06%).
• Puncak minat akademis terhadap OHSMS terjadi pada 2011–2012, dengan penurunan signifikan pada 2013–2015 dan kembali meningkat pada 2016–2017.
• Dua jurnal utama yang paling banyak mempublikasikan penelitian OHSMS adalah Safety Science dan Journal of Loss Prevention in the Process Industries.

Sektor dengan Implementasi OHSMS Tertinggi

1. Industri manufaktur (28%) – Standar OHSMS diterapkan untuk mengurangi kecelakaan akibat penggunaan mesin berat.
2. Konstruksi (16%) – Risiko tinggi karena faktor lingkungan kerja yang dinamis.
3. Kimia dan minyak & gas (10%) – Fokus utama pada pengelolaan bahan berbahaya dan prosedur keselamatan ketat.

Dampak Implementasi OHSMS

Penelitian menunjukkan bahwa organisasi yang menerapkan OHSMS mengalami peningkatan produktivitas dan penurunan angka kecelakaan:

• Penurunan kecelakaan kerja: Hingga 30% di sektor pertambangan dan 40% di industri manufaktur.
• Pengurangan absensi akibat kecelakaan: Hingga 50% di perusahaan yang menjalankan pelatihan keselamatan secara berkala.
• Efisiensi biaya asuransi: Perusahaan dengan sistem keselamatan yang baik mengalami penurunan klaim asuransi hingga 20%.

Keunggulan

1. Analisis Komprehensif – Paper ini tidak hanya membandingkan berbagai standar OHSMS tetapi juga menyertakan analisis statistik terhadap tren penelitian.
2. Pendekatan Kuantitatif – Data numerik dari berbagai sektor industri memperkuat validitas penelitian.
3. Relevansi dengan Keberlanjutan – Paper ini menghubungkan OHSMS dengan upaya keberlanjutan bisnis dan sosial.

Kekurangan

1. Minimnya Pembahasan tentang UKM – Fokus utama paper ini adalah pada industri besar, sementara dampak OHSMS pada usaha kecil dan menengah kurang dibahas.
2. Kurangnya Analisis Biaya Implementasi – Tidak ada estimasi biaya penerapan standar OHSMS yang dapat membantu perusahaan membuat keputusan strategis.

Rekomendasi

1. Integrasi dengan Teknologi Digital – Penggunaan AI dan IoT dalam monitoring keselamatan dapat meningkatkan efektivitas OHSMS.
2. Peningkatan Regulasi – Pemerintah perlu memberikan insentif bagi perusahaan yang menerapkan standar OHSMS dengan baik.
3. Fokus pada UKM – Studi lebih lanjut perlu mengeksplorasi bagaimana usaha kecil dapat mengadopsi OHSMS dengan biaya yang lebih rendah.

Standar OHSMS memainkan peran penting dalam meningkatkan keselamatan kerja, produktivitas, dan keberlanjutan bisnis. Dengan meningkatnya kepedulian terhadap keselamatan kerja, diharapkan lebih banyak organisasi menerapkan standar ini untuk menciptakan lingkungan kerja yang lebih aman dan efisien.

Sumber: Marhavilas, P., Koulouriotis, D., Nikolaou, I., & Tsotoulidou, S. (2018). International Occupational Health and Safety Management-Systems Standards as a Frame for the Sustainability: Mapping the Territory. Sustainability, 10(10), 3663.

Keselamatan industri telah menjadi salah satu aspek kritis dalam sektor manufaktur dan rekayasa. Manajemen keselamatan industri telah berkembang sejak Revolusi Industri (1750-1850). Awalnya, minimnya pemahaman mengenai risiko penggunaan mesin menyebabkan banyak kecelakaan kerja. Di Inggris pada tahun 1974, dilaporkan 256.930 kecelakaan, dengan 479 di antaranya bersifat fatal. Di Nigeria pada tahun 1975, tercatat 804 kecelakaan, dengan 12 kasus berujung pada kematian. Dengan meningkatnya kesadaran terhadap pentingnya keselamatan kerja, banyak perusahaan mulai menerapkan sistem perlindungan bagi pekerja dan membentuk badan-badan keselamatan, seperti National Safety Council di Amerika Serikat pada tahun 1913.

Beberapa metode yang digunakan dalam evaluasi risiko meliputi:

• Checklists untuk mengidentifikasi potensi bahaya.
• Hazard and Operability Study (HAZOP) untuk memprediksi potensi bahaya dalam operasi.
• Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) untuk mengantisipasi kemungkinan kegagalan sistem.
• Fault Tree Analysis (FTA) guna memahami hubungan sebab akibat dari kecelakaan.

Model keselamatan berdasarkan ISO 14121, yang mencakup lima langkah utama:

1. Identifikasi Batasan Mesin – Menentukan risiko berdasarkan pengguna dan lingkungan kerja.
2. Identifikasi Bahaya – Mengklasifikasikan risiko mekanis, listrik, termal, dan kimia.
3. Estimasi Risiko – Menganalisis tingkat bahaya berdasarkan probabilitas kejadian.
4. Evaluasi Risiko – Menentukan apakah langkah mitigasi diperlukan.
5. Reduksi Risiko – Implementasi langkah-langkah keselamatan untuk mengurangi risiko.

Contoh penerapan keselamatan di berbagai sektor:

• Industri Pertambangan: Dengan penerapan sistem keselamatan berbasis teknologi, kecelakaan akibat ledakan bahan peledak berkurang 30% dalam 5 tahun terakhir.
• Industri Manufaktur: Penggunaan sensor IoT untuk memantau kondisi mesin berhasil mengurangi insiden kecelakaan hingga 40%.
• Sektor Konstruksi: Pelaksanaan pelatihan keselamatan berbasis VR (Virtual Reality) meningkatkan kesadaran pekerja hingga 70%, yang berkontribusi pada penurunan kecelakaan di lokasi kerja.

Fungsi utama manajemen keselamatan:

1. Pengurangan Risiko – Menggunakan teknologi dan regulasi untuk mengeliminasi potensi kecelakaan.
2. Audit Keselamatan – Mengevaluasi implementasi program keselamatan dan menyesuaikannya dengan standar yang berlaku.
3. Partisipasi Pekerja – Mengedukasi pekerja tentang pentingnya kepatuhan terhadap standar keselamatan.

Kaitan Antara Keselamatan dan Produktivitas

Manajemen keselamatan yang baik tidak hanya melindungi pekerja tetapi juga meningkatkan produktivitas. Studi di Lockheed Martin Paducah Plant menunjukkan bahwa budaya keselamatan yang kuat meningkatkan produktivitas hingga 24%, sekaligus menurunkan biaya produksi sebesar 20%. Hal ini membuktikan bahwa investasi dalam keselamatan dapat memberikan dampak positif terhadap kinerja bisnis.

Keunggulan:

• Pendekatan Berbasis Data: Menggunakan statistik dan studi kasus nyata untuk mendukung argumen.
• Komprehensif: Mencakup berbagai aspek keselamatan, mulai dari evaluasi hingga implementasi teknologi.
• Aplikatif: Memberikan panduan bagi industri dalam meningkatkan keselamatan kerja.

Kelemahan:

• Minimnya Pembahasan Implementasi Biaya: Tidak banyak membahas biaya yang diperlukan untuk menerapkan sistem keselamatan.
• Fokus Terbatas pada Industri Besar: Kurangnya pembahasan mengenai bagaimana UKM dapat menerapkan strategi keselamatan dengan anggaran terbatas.

Rekomendasi:

• Integrasi dengan Teknologi Digital: Penggunaan AI dan IoT dalam pemantauan keselamatan dapat meningkatkan efisiensi manajemen risiko.
• Peningkatan Regulasi dan Kepatuhan: Pemerintah perlu memberikan insentif bagi perusahaan yang menerapkan standar keselamatan tinggi.
• Pendidikan dan Pelatihan Berkelanjutan: Keselamatan kerja harus menjadi bagian dari budaya perusahaan melalui pelatihan yang berkelanjutan.

Pentingnya keselamatan industri dan bagaimana penerapan sistem manajemen keselamatan yang baik dapat mengurangi risiko kecelakaan kerja. Dengan mengadopsi model yang diusulkan, perusahaan dapat meningkatkan kesejahteraan pekerja sekaligus meningkatkan produktivitas dan efisiensi operasional.

Sumber: Industrial Safety Engineering - SMEA3017, School of Mechanical Engineering.

Manajemen risiko keselamatan dan kesehatan kerja (K3) menjadi aspek penting dalam meningkatkan produktivitas dan keberlanjutan industri. Model yang diusulkan dalam penelitian ini menggabungkan pendekatan berbasis data dengan penilaian ahli guna:

1. Mengidentifikasi hubungan antar faktor risiko melalui DEMATEL.
2. Menentukan bobot relatif faktor risiko menggunakan ANP.
3. Menyusun peringkat risiko untuk tiap unit kerja melalui TOPSIS.

Faktor Risiko dalam Industri Logam

Penelitian ini mengidentifikasi 30 faktor risiko utama yang dikelompokkan dalam 8 kategori:

• Faktor fisik (misalnya kebisingan, ventilasi, pencahayaan buruk)
• Faktor kimia (misalnya paparan gas beracun, debu industri)
• Faktor kelistrikan (misalnya kondisi instalasi listrik)
• Faktor mekanis (misalnya pemeliharaan peralatan kerja)
• Perilaku tidak aman (misalnya tidak menggunakan APD, pengoperasian alat yang tidak sesuai prosedur)
• Faktor lingkungan kerja (misalnya kesiapan darurat, rambu keselamatan)
• Faktor ergonomis (misalnya posisi kerja tidak tepat, beban angkat manual)
• Faktor psikososial (misalnya stres kerja, kurangnya komunikasi)

 Analisis DEMATEL: Hubungan Antar Risiko

• Faktor risiko dengan dampak paling besar terhadap keselamatan kerja adalah stres kerja (K81), kepatuhan terhadap prosedur operasi (K52), dan kesiapan darurat (K64).
• Faktor yang paling berpengaruh dalam menyebabkan kecelakaan adalah penggunaan APD (K53) dan pemeliharaan peralatan kerja (K41).

Analisis ANP: Pemberian Bobot Risiko

Bobot risiko yang diperoleh dari ANP menunjukkan lima faktor risiko dengan dampak tertinggi:

1. Kepatuhan terhadap prosedur operasi (K52) - 15,45%
2. Kesiapan darurat (K64) - 13,16%
3. Rambu keselamatan (K63) - 12,6%
4. Penggunaan APD (K53) - 8,72%
5. Kondisi instalasi listrik (K32) - 5,56%

Faktor psikososial seperti stres kerja (K81) dan kejelasan tugas (K82) juga memiliki bobot yang cukup tinggi, menunjukkan pentingnya faktor ini dalam mencegah kecelakaan kerja.

Analisis TOPSIS: Peringkat Risiko di Unit Kerja

Berdasarkan analisis TOPSIS, peringkat unit kerja berdasarkan tingkat risiko adalah:

1. Manufaktur (tingkat risiko 48%) → prioritas utama untuk intervensi keselamatan
2. Pengecatan (tingkat risiko 31%) → risiko sedang
3. Perakitan (tingkat risiko 21%) → risiko lebih rendah dibanding unit lain

Sebagai implementasi, perusahaan industri logam yang menjadi subjek studi mencatat adanya peningkatan kecelakaan dari 12 kasus (2015) menjadi 26 kasus (2018). Dengan menerapkan model ini, perusahaan dapat mengidentifikasi faktor utama penyebab kecelakaan dan memprioritaskan langkah mitigasi risiko.

Keunggulan:

• Pendekatan berbasis multi-kriteria memungkinkan analisis risiko yang lebih komprehensif dibanding metode konvensional.
• Mempertimbangkan faktor psikososial, yang sering diabaikan dalam analisis risiko K3.
• Aplikasi nyata dalam industri logam, memberikan hasil yang dapat diterapkan langsung di dunia industri.

Kelemahan:

• Kurangnya perbandingan dengan metode analisis risiko lain, misalnya metode berbasis AI atau simulasi komputer.
• Tidak membahas dampak ekonomi dari kecelakaan kerja, yang bisa menjadi faktor penting dalam justifikasi kebijakan K3.
• Terbatas pada satu industri, sehingga penerapannya di sektor lain masih perlu diuji lebih lanjut.

Rekomendasi untuk Peningkatan Manajemen Keselamatan

1. Peningkatan Edukasi dan Kepatuhan K3
   • Pelatihan rutin bagi pekerja tentang pentingnya prosedur keselamatan dan penggunaan APD.
   • Inspeksi berkala untuk memastikan pemeliharaan peralatan kerja.
2. Penggunaan Teknologi dalam Manajemen Risiko
   • Implementasi sensor IoT untuk mendeteksi bahaya di lingkungan kerja.
   • Pemanfaatan AI untuk menganalisis data kecelakaan dan memberikan rekomendasi pencegahan.
3. Pendekatan Holistik dengan Melibatkan Karyawan
   • Membentuk tim keselamatan kerja yang terdiri dari perwakilan setiap unit.
   • Menerapkan sistem pelaporan insiden yang lebih transparan dan berbasis digital.

Paper ini memberikan wawasan berharga tentang pentingnya analisis risiko berbasis multi-kriteria dalam meningkatkan keselamatan kerja di industri logam. Model yang diusulkan dapat membantu perusahaan mengidentifikasi dan mengelola risiko secara lebih efektif. Meskipun masih memiliki keterbatasan, pendekatan ini dapat menjadi dasar bagi penelitian lebih lanjut untuk meningkatkan keselamatan kerja di berbagai sektor industri.

Sumber: Safinaz Esra Ciftci, Feyzan Arikan. A Multiple Criteria Risk Analysis Model and a Case Study in Metal Industry. Open Journal of Business and Management, Vol. 8, 2020, pp. 2048-2070.