Pengantar: Tantangan Baru dalam Transisi Energi Global

Peralihan menuju sistem tenaga listrik yang lebih bersih dan berkelanjutan menandai transformasi besar dalam sektor energi global. Perubahan ini tidak hanya menghadirkan peluang, tetapi juga tantangan baru—khususnya dalam hal keandalan sistem. Pembangkit listrik berbasis energi terbarukan seperti angin dan tenaga air cenderung berperilaku acak, yang membuat pendekatan konvensional dalam evaluasi keandalan menjadi kurang efektif.

Dalam konteks ini, tesis berjudul "Monte Carlo Parallel Implementation for Reliability Assessment" karya Inês Maria Afonso Trigo de Freitas Alves (Universidade do Porto, 2019) menyajikan pendekatan inovatif: mempercepat simulasi Monte Carlo menggunakan pemrosesan paralel berbasis GPU. Dengan memanfaatkan arsitektur komputasi modern, penelitian ini menjawab kebutuhan mendesak akan simulasi cepat dan akurat dalam lingkungan energi yang semakin kompleks.

Landasan Konsep: Dari Teori Keandalan hingga Simulasi Stokastik

Apa Itu Keandalan Sistem Tenaga?

Keandalan dalam sistem tenaga mencakup dua komponen utama:

• Adequacy (Kecukupan): Kemampuan sistem untuk memenuhi permintaan beban.
• Security (Keamanan): Kemampuan sistem merespons gangguan tiba-tiba.

Tesis ini berfokus pada aspek kecukupan, terutama pada Hierarchical Level I (HLI), yaitu zona produksi daya tanpa mempertimbangkan transmisi atau distribusi.

Simulasi Monte Carlo: Kekuatan dalam Ketidakpastian

Metode Monte Carlo menjadi alat utama dalam menilai keandalan sistem karena kemampuannya menangani sifat stokastik komponen sistem. MCS mengukur indeks keandalan seperti:

• LOLP (Loss of Load Probability)
• LOLE (Loss of Load Expectation)
• EENS (Expected Energy Not Supplied)

Namun, kendala utamanya adalah waktu komputasi yang besar. Penelitian Alves bertujuan memecahkan masalah ini dengan pendekatan paralel berbasis GPU.

Tiga Pendekatan: Dari Non-Sequensial hingga Paralel Berbasis Entropi

1. Simulasi Non-Sequensial

Pendekatan ini menganggap setiap status sistem sebagai "foto acak" tanpa ketergantungan waktu. Komputasi ringan, tetapi tidak cocok untuk fenomena kronologis seperti produksi energi angin yang fluktuatif.

2. Cross-Entropy (CE)

Metode ini bertujuan memodifikasi distribusi probabilitas untuk menyoroti keadaan kritis (misalnya, kegagalan beban). CE meningkatkan efisiensi MCS dengan menurunkan jumlah iterasi yang dibutuhkan.

3. Simulasi Sequensial (Kronologis)

Menggunakan jam virtual untuk mensimulasikan jalur waktu sistem, memungkinkan model memuat variabel yang bergantung pada waktu seperti curah angin, aliran air, dan permintaan harian.

GPU dan CUDA: Teknologi di Balik Percepatan Simulasi

Alves memanfaatkan GPU (Graphics Processing Unit) dan API CUDA dari NVIDIA untuk menjalankan MCS secara paralel. GPU mampu menjalankan ribuan thread secara simultan, berbeda dari CPU yang hanya memiliki sedikit inti. Hal ini sangat cocok untuk MCS karena:

• Proses sampling dan evaluasi state dapat dijalankan secara paralel.
• Efisiensi meningkat seiring kompleksitas sistem.

Dengan bantuan Numba, kode Python dapat langsung dikompilasi menjadi kernel CUDA, memungkinkan transfer data otomatis dari CPU ke GPU.

Studi Kasus: IEEE RTS 79 dan Sistem Energi Terbarukan

Penelitian ini menggunakan sistem uji IEEE RTS 79 yang dimodifikasi untuk menguji dampak penetrasi energi terbarukan. Beberapa skenario diuji:

1. Pengaruh Variabilitas PLTA (Hydro Power Plants)

• Variasi output hidrologis berdampak signifikan terhadap indeks keandalan.
• Paralelisasi mempercepat simulasi pada tingkat kompleksitas tinggi.

2. Kontribusi Farm Angin (Wind Farms)

• Sistem dengan farm angin menunjukkan nilai LOLE dan EPNS lebih tinggi.
• MCS paralel dapat mensimulasikan ribuan jam operasi untuk memodelkan variabilitas angin.

3. Kombinasi Sistem

• Studi membandingkan kinerja sistem dengan dan tanpa pembangkit terbarukan.
• Didapat bahwa sistem memerlukan lebih banyak kapasitas konvensional untuk mencapai indeks keandalan yang setara dengan sistem campuran.

Hasil dan Analisis: Seberapa Efisien MCS Paralel?

Temuan Kunci:

• Simulasi non-sekuensial paralel berhasil mempercepat perhitungan hingga 10x dibandingkan versi serial, namun hanya efektif untuk koefisien variansi rendah.
• Cross-Entropy paralel bekerja optimal untuk ukuran sampel besar.
• Simulasi sekuensial paralel menunjukkan peningkatan signifikan dalam waktu komputasi untuk semua skenario, terutama ketika memodelkan sistem energi terbarukan.

Efektivitas paralelisasi meningkat seiring kompleksitas sistem dan jumlah generator. Artinya, pendekatan ini sangat sesuai untuk perencanaan sistem energi masa depan yang penuh ketidakpastian.

Implikasi Industri dan Teknologi

Keunggulan Praktis:

• Utilitas Listrik: Mempercepat perencanaan sistem daya berbasis probabilistik.
• Pemerintah: Dapat digunakan dalam simulasi kebijakan transisi energi.
• Startup Energi Terbarukan: Mengukur risiko dan keandalan sistem hybrid.

Potensi Pengembangan:

• Integrasi dengan sistem distribusi (HLIII) untuk penilaian keandalan menyeluruh.
• Pemanfaatan teknologi AI dan agent-based modeling untuk prediksi cerdas dan adaptif.

Kritik dan Refleksi

Meskipun pendekatan Alves terbukti efisien, terdapat beberapa tantangan:

• Penggunaan sumber daya GPU memerlukan perangkat keras khusus dan keterampilan pemrograman tingkat lanjut.
• Estimasi biaya blackout atau kerugian ekonomi belum diintegrasikan dalam model.
• Belum membahas faktor eksternal seperti cuaca ekstrem atau serangan siber yang juga memengaruhi keandalan.

Namun, kekuatan utama tesis ini terletak pada kemampuannya menggabungkan teori probabilistik, metode optimasi, dan arsitektur pemrosesan modern dalam satu kerangka kerja aplikatif.

Kesimpulan: Masa Depan Evaluasi Keandalan adalah Paralel

Tesis Alves menjadi bukti bahwa masa depan evaluasi keandalan sistem tenaga tidak hanya tergantung pada model matematika, tetapi juga pada bagaimana model tersebut dijalankan. Dengan menggunakan GPU dan strategi paralel, simulasi Monte Carlo dapat menjangkau kompleksitas sistem modern dengan waktu yang efisien. Di tengah transisi menuju sistem energi hijau dan desentralistik, pendekatan ini tidak hanya relevan—tetapi vital.

Sumber:

Alves, Inês Maria Afonso Trigo de Freitas. Monte Carlo Parallel Implementation for Reliability Assessment. Master Thesis. Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, 2019. https://hdl.handle.net/10216/122839

Pendahuluan: Mengapa Manajemen Persediaan Butuh Pendekatan Probabilistik?

Manajemen rantai pasok modern tidak bisa lagi mengandalkan model deterministik semata. Variasi permintaan, ketidakpastian pasokan, dan fluktuasi biaya menuntut pendekatan yang lebih fleksibel. Di sinilah simulasi Monte Carlo memainkan peran penting: ia mengakomodasi ketidakpastian dengan cara yang realistis dan berbasis data historis. Dalam artikel yang ditulis oleh Helmi Ramadan, Prana Ugiana Gio, dan Elly Rosmaini dari Universitas Sumatera Utara (2020), pendekatan ini dikaji secara mendalam untuk mengoptimalkan Economic Order Quantity (EOQ) dalam konteks permintaan probabilistik.

Apa itu EOQ Probabilistik dan Mengapa Penting?

Model EOQ klasik menentukan ukuran pemesanan yang optimal untuk meminimalkan total biaya persediaan, dengan asumsi bahwa permintaan bersifat pasti. Namun, pada kenyataannya, permintaan cenderung berfluktuasi, yang membuat model deterministik menjadi kurang akurat. Dengan mengadopsi EOQ probabilistik, analisis mempertimbangkan probabilitas terjadinya kekurangan barang, biaya pemesanan ulang, dan fluktuasi permintaan.

Dalam penelitian ini, penulis mengombinasikan EOQ probabilistik dengan simulasi Monte Carlo untuk mensimulasikan permintaan acak berdasarkan distribusi probabilitas aktual. Ini memungkinkan pengambilan keputusan berbasis data, bukan sekadar proyeksi.

Metodologi: Memadukan Statistik, Komputasi, dan Optimasi

Simulasi Monte Carlo: Inti dari Analisis

Simulasi Monte Carlo adalah teknik yang menggunakan angka acak untuk menyelesaikan masalah deterministik maupun stokastik. Dalam studi ini, penulis memanfaatkan bilangan acak yang dihasilkan melalui metode Linear Congruential Generator (LCG) untuk menciptakan skenario permintaan acak berdasarkan distribusi normal dan Weibull.

Langkah-langkah Simulasi:

1. Menentukan distribusi probabilitas berdasarkan data historis.
2. Membangun distribusi kumulatif untuk setiap variabel.
3. Menghasilkan angka acak.
4. Menggunakan output sebagai input simulasi untuk evaluasi.
5. Mengulang simulasi hingga hasil stabil.

Studi Kasus: Permintaan Sepatu dan Simulasi EOQ

Data Riil Permintaan

Penelitian ini menggunakan data permintaan sepatu selama 23 bulan (Oktober 2012–Agustus 2014), dengan total permintaan sebesar 14.767 unit dan rata-rata bulanan 642 unit.

Contoh data:

• Oktober 2012: 667 unit
• April 2013: hanya 162 unit
• Februari 2014: melonjak ke 896 unit

Fluktuasi besar ini memperkuat pentingnya penggunaan model probabilistik.

Data Biaya Terkait:

• Harga beli per unit: $29,32
• Biaya pemesanan: $18,21
• Biaya penyimpanan: $3,76
• Biaya kekurangan stok: $5

Dengan data ini, peneliti menghitung nilai EOQ awal sebelum dilakukan simulasi Monte Carlo.

Hasil Simulasi: Distribusi Permintaan & Estimasi Biaya Optimal

Distribusi Permintaan

Dengan menggunakan distribution fitting, ditemukan bahwa data permintaan paling sesuai dengan distribusi normal dan distribusi Weibull, dibandingkan dengan distribusi Gamma dan Lognormal. Ini dikonfirmasi melalui nilai log-likelihood:

• Normal: -152,39
• Weibull: -151,99
• Gamma: -155,30
• Lognormal: -157,83

Nilai EOQ Optimal

Melalui iterasi dalam model probabilistik EOQ, didapat nilai stabil pada iterasi ke-5 dan 6:

• EOQ (Q): 784 unit
• Titik pemesanan ulang (R): 2381 unit

Simulasi Monte Carlo:

Jika permintaan mengikuti distribusi normal:

• Total biaya persediaan selama 23 bulan: $461.116,05

Jika permintaan mengikuti distribusi Weibull:

• Total biaya persediaan: $482.301,76

Bandingkan dengan EOQ Probabilistik konvensional (tanpa simulasi):

• Biaya persediaan: $486.128,19

Kesimpulan: Pendekatan Monte Carlo mampu menurunkan total biaya hingga hampir 5%, tergantung pada distribusi permintaan yang diasumsikan.

Nilai Tambah dan Kritik: Apa yang Bisa Diimprovisasi?

Kekuatan Studi:

• Pendekatan berbasis data: Tidak hanya mengandalkan teori, tetapi menggunakan data historis aktual.
• Penggunaan distribusi alternatif: Evaluasi Weibull dan Normal membuat hasil lebih kredibel.
• Simulasi praktis dengan MATLAB: Penggunaan perangkat lunak numerik memperkuat validitas pendekatan.

Kelemahan atau Batasan:

• Tidak mempertimbangkan lead time variabel: Dalam banyak kasus nyata, waktu tunggu bisa berubah-ubah.
• Tidak adanya sensitivitas harga atau diskon kuantitas: Dalam praktik, pembelian dalam jumlah besar bisa mengubah struktur biaya.

Dampak Praktis di Dunia Nyata: Aplikasi dalam Industri

Aplikasi di Sektor Ritel & E-Commerce

Perusahaan seperti Amazon, Zalora, dan Shopee yang mengelola jutaan unit barang dengan permintaan yang sangat fluktuatif, akan sangat terbantu dengan pendekatan ini. Jika perusahaan dapat mengidentifikasi pola distribusi permintaan pelanggan (misal berdasarkan musim), maka mereka dapat mengadopsi model EOQ probabilistik berbasis simulasi Monte Carlo untuk merencanakan stok dengan lebih efisien.

Aplikasi di Industri Manufaktur

Pabrik sepatu, seperti yang diasumsikan dalam studi, dapat mengurangi risiko stockout (kehabisan stok) dan overstock (kelebihan stok) secara signifikan, yang berdampak langsung pada efisiensi modal kerja.

Perbandingan dengan Penelitian Sejenis

Beberapa studi relevan untuk dibandingkan:

• Basuki (2015) mengoptimalkan ukuran lot dengan metode heuristik Silver-Meal. Namun, pendekatannya tidak mempertimbangkan variabel acak seperti Monte Carlo.
• Wenda et al. (2015) membahas model EOQ di perusahaan sepatu juga, namun tanpa simulasi probabilistik.
• R. Y. Rubinstein & D. Kroese (1981) membahas metode Monte Carlo secara teoretis, tapi tidak diaplikasikan langsung dalam konteks manajemen persediaan.

Penelitian Helmi dkk menjadi unik karena mengintegrasikan EOQ dengan Monte Carlo secara aplikatif, bukan hanya sebagai konsep matematika.

Kesimpulan: Simulasi Monte Carlo sebagai Pilar Manajemen Persediaan Modern

Studi ini menunjukkan bahwa pendekatan gabungan antara EOQ probabilistik dan simulasi Monte Carlo mampu mengoptimalkan biaya persediaan dengan mempertimbangkan ketidakpastian permintaan secara nyata. Dalam konteks bisnis saat ini yang penuh volatilitas, pendekatan seperti ini bukan hanya relevan, tapi sangat penting.

Rekomendasi Praktis:

• Perusahaan perlu menginvestasikan waktu untuk menganalisis pola distribusi permintaan produk.
• Simulasi harus menjadi bagian dari proses pengambilan keputusan logistik.
• Penggunaan perangkat lunak seperti MATLAB, Python, atau R dapat membantu penerapan di industri.

Sumber Artikel:

Helmi Ramadan, Prana Ugiana Gio, Elly Rosmaini. "Monte Carlo Simulation Approach to Determine the Optimal Solution of Probabilistic Supply Cost." Journal of Research in Mathematics Trends and Technology (JoRMTT), Vol. 2, No. 1, 2020, pp. 1–6.
DOI: 10.32734/jormtt.v2i1.3752

Mengapa Reliabilitas Jadi Kunci Kesuksesan di Dunia Manufaktur Modern?

Dalam dunia manufaktur modern yang bergerak cepat, reliabilitas sistem bukan lagi sekadar pelengkap, melainkan fondasi utama efisiensi operasional. Saat industri bertransformasi ke arah otomatisasi tinggi, produk yang lebih kompleks, dan pengambilan keputusan berbasis data, evaluasi keandalan sistem menjadi semakin penting. Paper terbaru oleh Friederich dan Lazarova-Molnar (2024) memberikan sebuah tinjauan komprehensif terhadap pendekatan, tantangan, dan peluang dalam melakukan reliability assessment atau penilaian keandalan di lingkungan manufaktur yang terus berevolusi.

Makalah ini tidak hanya menyajikan ringkasan metode yang ada, tapi juga menganalisis kekuatan dan kelemahan pendekatan tersebut berdasarkan aspek hardware, software, dan manusia (human factor). Lebih dari itu, penulis menyusun arah riset masa depan dan mengangkat peluang integrasi pendekatan baru, terutama dengan memanfaatkan kemajuan teknologi seperti AI, Internet of Things (IoT), dan data analytics.

Transformasi Industri dan Dampaknya terhadap Reliabilitas

Menuju Ekosistem Manufaktur Cerdas

Industrialisasi tahap keempat (Industri 4.0) telah mengubah wajah manufaktur global: dari sistem produksi konvensional menjadi ekosistem yang digerakkan oleh sensor, data, dan konektivitas tinggi. Perubahan ini mendorong kebutuhan untuk memahami dan mengelola reliabilitas sistem secara lebih menyeluruh.

Menurut paper ini, pendekatan terhadap reliabilitas harus mempertimbangkan tiga pilar utama:

• Hardware: mesin, peralatan, dan robot industri.
• Software: sistem kontrol seperti MES, SCADA, ERP.
• Manusia: operator, teknisi, dan supervisor yang berinteraksi langsung dengan sistem.

Ketiga unsur ini membentuk cyber-physical system yang kompleks dan saling terkait. Maka, pendekatan penilaian reliabilitas harus bersifat holistik, menyentuh seluruh dimensi.

Strategi dan Metode dalam Penilaian Keandalan

1. Penilaian Reliabilitas Perangkat Keras (Hardware)

Perangkat keras dalam sistem manufaktur mengikuti pola degradasi klasik yang dikenal sebagai bathtub curve, terdiri dari tiga fase:

• Burn-in (awal penggunaan): risiko kegagalan tinggi akibat cacat desain atau produksi.
• Useful life (masa pakai stabil): tingkat kegagalan rendah dan konstan.
• Wear-out (keausan): kegagalan meningkat karena aus alami.

Penilaian hardware umumnya menggunakan metrik seperti:

• Mean Time Between Failures (MTBF)
• Mean Time to Repair (MTTR)
• Availability dan Maintainability

Beberapa pendekatan populer meliputi:

• Reliability Block Diagrams (RBD)
• Fault Tree Analysis (FTA)
• Markov Modeling
• Petri Nets
• Bayesian Networks

Contoh studi: Liu et al. menggunakan RBD untuk menganalisis misi reliabilitas pada sistem manufaktur diskrit, dengan fokus pada interupsi produksi dan kesalahan inspeksi. Sementara Relkar mengembangkan FTA untuk memetakan titik kritis pada fasilitas produksi piston, dengan hasil bahwa sistem pelumasan adalah titik lemah utama.

2. Penilaian Reliabilitas Perangkat Lunak (Software)

Software menjadi otak pengendali dalam manufaktur modern, namun berbeda dari hardware, software tidak mengalami aus, melainkan rentan terhadap bug, kesalahan logika, dan kompatibilitas.

Pendekatan pada software meliputi:

• Predictive models: estimasi berdasarkan fitur desain (misal baris kode, modularitas).
• Reliability growth models: evaluasi berdasarkan data historis kesalahan dan pembaruan.

Penilaian ini tidak terfokus pada waktu, melainkan pada environmental dependency. Perubahan versi software, sistem operasi, atau hardware baru bisa secara drastis mempengaruhi keandalannya.

Meskipun banyak pendekatan telah dikembangkan, penulis mencatat bahwa masih sedikit penelitian yang secara khusus mengaitkan software reliability dengan sistem manufaktur. Ini membuka peluang riset yang signifikan.

3. Penilaian Reliabilitas Manusia (Human Reliability)

Kesalahan manusia (human error) adalah penyumbang utama kegagalan dalam industri. Penilaian ini melibatkan estimasi Human Error Probability (HEP), serta identifikasi Performance Shaping Factors (PSFs) seperti stres kerja, kompleksitas tugas, ergonomi, dan pelatihan.

Pendekatan dibagi dua generasi:

• Generasi pertama (kuantitatif): menggunakan model probabilistik seperti THERP, HEART, dan ASEP.
• Generasi kedua (kualitatif): mengeksplorasi kognisi manusia, pengambilan keputusan, dan interaksi sosial (misalnya: CREAM, SLIM).

Contoh nyata dari Di Pasquale et al. menunjukkan bagaimana metode HEART dapat mengidentifikasi titik rawan kesalahan dalam lini perakitan manual, sementara Hou et al. mengusulkan pendekatan berbasis bibliometrik untuk memetakan tren riset HURA di dunia industri.

Studi Kasus dan Penerapan Lapangan

Studi: Manufaktur Otomotif

Pada sistem perakitan mobil, terdapat kombinasi kompleks antara robot, operator manusia, dan perangkat lunak ERP. Paper ini menggarisbawahi perlunya pendekatan multi-model—misalnya menggabungkan RBD untuk sistem robotik, Bayesian Networks untuk software, dan HEART untuk operator manusia.

Studi: Sistem Produksi Farmasi

Sektor farmasi sangat ketat dalam regulasi. Kesalahan kecil bisa berdampak pada mutu obat. Pendekatan Markov Modeling digunakan untuk memodelkan reliabilitas stasiun produksi multi-tahap, sedangkan Petri Nets digunakan untuk menganalisis failure propagation antar stasiun.

Tantangan Nyata dalam Penilaian Keandalan

1. Keterbatasan Data

Data kegagalan sering kali tidak terdokumentasi dengan baik, atau diklasifikasikan sebagai rahasia perusahaan. Ini menyulitkan penerapan model prediktif atau pembelajaran mesin.

2. Kompleksitas Sistem Meningkat

Dengan integrasi IoT, edge computing, dan robot kolaboratif (cobots), struktur sistem semakin kompleks dan non-linear, membuat pendekatan tradisional kurang relevan.

3. Integrasi Antarmodel

Kebutuhan untuk mengintegrasikan berbagai model—misalnya Fault Tree dan Bayesian Networks—masih terkendala oleh perbedaan format data, asumsi probabilistik, dan kebutuhan komputasi.

Peluang Masa Depan: Integrasi dan Otomatisasi

Otomatisasi Penilaian Reliabilitas

Dengan kemajuan AI dan machine learning, sistem penilaian keandalan kini bisa dilakukan secara otomatis dan real-time. Misalnya, sensor di mesin dapat mengirimkan data ke cloud, dianalisis oleh model ML, dan secara otomatis memperbarui nilai MTBF atau HEP.

Integrasi Berbasis Data

Paper ini menekankan pentingnya data-driven reliability assessment (DDRA), yaitu pendekatan yang berbasis pada pengolahan big data dari sistem manufaktur. Ini bisa mendorong transisi dari analisis statis ke sistem prediktif yang dinamis.

Nilai Tambah dan Evaluasi Kritis

Kelebihan:

• Tinjauan Literatur Menyeluruh: Penulis mengompilasi lebih dari 30 paper penting, memberikan peta intelektual bidang ini.
• Struktur Sistematis: Artikel disusun secara tematik (hardware, software, manusia) yang memudahkan pembaca mengidentifikasi area fokus.
• Penggabungan Perspektif Teori dan Praktik: Paper ini menghubungkan aspek konseptual dengan tantangan nyata di industri.

Kelemahan:

• Minim Data Kuantitatif Terkini: Tidak disediakan statistik perbandingan antara metode (misal akurasi atau efisiensi).
• Cakupan Software Reliability Terbatas: Penelitian tentang software di sektor manufaktur masih kurang dieksplorasi secara mendalam.

Kesimpulan: Mengapa Penilaian Keandalan Menjadi Strategi Kompetitif?

Penilaian reliabilitas bukan lagi sekadar alat evaluasi teknis. Di era manufaktur cerdas, ia menjadi alat strategi untuk mengurangi downtime, mengoptimalkan pemeliharaan, dan memastikan kualitas produk. Artikel ini mengajak industri untuk berpindah dari pendekatan reaktif ke pendekatan prediktif dan berbasis data.

Dengan tantangan yang masih besar—seperti integrasi model dan kekurangan data terbuka—peluang pengembangan di bidang ini sangat menjanjikan. Kombinasi antara domain engineering, data science, dan psikologi manusia akan menentukan arah masa depan penilaian keandalan dalam sistem manufaktur modern.

Sumber

Friederich, J., & Lazarova-Molnar, S. (2024). Reliability Assessment of Manufacturing Systems: A Comprehensive Overview, Challenges and Opportunities. Journal of Manufacturing Systems, 72, 38–58.
DOI: 10.1016/j.jmsy.2023.11.001

Menguak Akar Masalah Sistem: Tinjauan Lengkap Fault Tree Analysis dan Aplikasinya dalam Dunia Industri Modern

Pengenalan: Risiko Tak Lagi Soal Dugaan

Dalam dunia teknik yang kian kompleks, memahami mengapa sebuah sistem gagal bukan lagi tentang menebak atau sekadar merespon setelah kejadian. Dibutuhkan pendekatan yang sistematis, deduktif, dan berbasis data. Inilah mengapa Fault Tree Analysis (FTA) menjadi salah satu alat paling diandalkan dalam manajemen risiko teknik—terutama di industri yang berurusan dengan keselamatan tinggi seperti nuklir, dirgantara, dan petrokimia.

Artikel yang ditulis oleh Pallavi Sharma dan Dr. Alok Singh dalam jurnal International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT) ini memberikan tinjauan menyeluruh tentang prinsip kerja, sejarah perkembangan, serta metodologi pelaksanaan FTA. Meskipun bersifat komprehensif, artikel ini tetap mudah diikuti oleh kalangan pemula maupun profesional teknik.

Apa Itu Fault Tree Analysis?

Secara sederhana, FTA adalah metode analisis risiko deduktif yang memulai investigasi dari suatu kejadian kegagalan utama (disebut “top event”) lalu menelusuri ke bawah untuk mengidentifikasi berbagai kemungkinan penyebab kegagalan tersebut. Hubungan antar penyebab digambarkan dalam bentuk pohon logika menggunakan simbol seperti AND dan OR. Dengan pendekatan ini, engineer dapat memahami kombinasi faktor-faktor yang dapat memicu terjadinya kegagalan.

Berbeda dengan metode seperti FMEA (Failure Mode and Effects Analysis) yang bersifat induktif—dimulai dari komponen dan menganalisis akibatnya—FTA bergerak dari efek ke penyebab. Pendekatan deduktif ini sangat cocok digunakan ketika suatu kegagalan sistem sudah terjadi, dan tim perlu melakukan investigasi secara sistematis.

Sejarah Singkat dan Evolusi Penggunaan FTA

FTA pertama kali dikembangkan pada tahun 1962 oleh H.A. Watson di Bell Laboratories, atas permintaan Angkatan Udara Amerika Serikat, untuk mengevaluasi keandalan sistem peluncuran rudal balistik Minuteman I. Tak butuh waktu lama, pendekatan ini mulai diadopsi oleh berbagai lembaga dan industri besar.

Pada pertengahan 1960-an, Boeing menggunakannya untuk perancangan pesawat sipil, dan NASA mulai mengintegrasikannya dalam sistem analisis kegagalan wahana antariksa. Di dunia nuklir, FTA mendapatkan pengakuan penuh setelah insiden Three Mile Island pada tahun 1979. Komisi Regulasi Nuklir AS (USNRC) lalu meresmikan metode ini sebagai bagian dari pendekatan Probabilistic Risk Assessment (PRA) yang wajib digunakan dalam industri nuklir.

Di sektor kimia, FTA diakui secara luas setelah insiden besar seperti tragedi Bhopal 1984 dan ledakan Piper Alpha 1988, yang memicu lembaga seperti OSHA untuk mengadopsi FTA sebagai metode resmi dalam Process Hazard Analysis.

Enam Tahap Utama dalam Fault Tree Analysis

Penulis artikel ini menyusun langkah-langkah pelaksanaan FTA secara sistematis menjadi enam tahap utama, yang berlaku di hampir semua jenis sistem teknik, mulai dari mesin produksi hingga sistem kontrol kendaraan otomatis.

1. Memahami Konfigurasi Sistem

Langkah awal yang krusial adalah memahami secara menyeluruh cara kerja sistem dalam kondisi normal. Tanpa pemahaman ini, akan sulit mengidentifikasi jalur-jalur potensial menuju kegagalan. Biasanya dilakukan dengan memeriksa diagram fungsional, dokumentasi teknis, serta pengalaman lapangan.

2. Membangun Model Logika

Setelah sistem dipahami, analis akan mulai membangun diagram logika FTA dari atas ke bawah. Top event ditempatkan di puncak, lalu diuraikan menjadi beberapa sub-event penyebab, dan seterusnya hingga ke komponen paling dasar atau basic event. Di sinilah digunakan simbol logika seperti AND (kegagalan terjadi jika semua penyebab terjadi) dan OR (kegagalan terjadi jika salah satu penyebab terjadi).

3. Evaluasi Kualitatif

Langkah ini bertujuan untuk menyederhanakan struktur pohon dan mencari tahu kombinasi penyebab minimum yang bisa menghasilkan top event. Teknik ini disebut analisis minimal cut sets, yang sangat berguna untuk mengidentifikasi titik-titik lemah sistem.

4. Pengumpulan Data Kegagalan

Langkah penting selanjutnya adalah memperoleh data statistik tentang frekuensi atau laju kegagalan tiap komponen. Data ini biasanya berupa nilai MTBF (Mean Time Between Failures) atau λ (laju kegagalan), yang bisa diperoleh dari database historis, laporan manufaktur, atau pengujian laboratorium.

5. Evaluasi Kuantitatif

Dengan data statistik yang ada, probabilitas terjadinya top event dapat dihitung. Misalnya, jika dua komponen dalam hubungan AND masing-masing punya probabilitas kegagalan 0,01, maka probabilitas kombinasi kegagalan tersebut adalah 0,0001. Sementara untuk hubungan OR, rumus probabilitas lebih kompleks karena harus mempertimbangkan duplikasi akibat kejadian bersamaan.

6. Rekomendasi Perbaikan

Tahapan terakhir adalah menyimpulkan hasil analisis dan membuat rekomendasi teknis. Misalnya, jika sebuah komponen berkontribusi signifikan pada kegagalan sistem, maka bisa dipertimbangkan untuk ditambahkan sistem cadangan atau diperkuat kualitasnya.

Keunggulan FTA dalam Analisis Sistem Kompleks

Salah satu kekuatan FTA adalah kemampuannya menyederhanakan kompleksitas sistem menjadi logika yang bisa divisualisasikan. Bagi tim lintas fungsi—teknik, manajemen, hingga keselamatan kerja—visualisasi pohon kegagalan memudahkan pemahaman dan koordinasi.

Selain itu, pendekatan ini dapat digunakan baik pada tahap desain sistem maupun pasca-insiden. Sebagai alat perencanaan, FTA membantu merancang sistem yang lebih tahan kegagalan. Sebagai alat investigasi, FTA membantu mengurai rantai sebab-akibat dalam sebuah insiden teknis.

Studi Kasus Riil: Penerapan FTA di Berbagai Industri

Penulis artikel ini menyinggung beberapa penerapan historis dan kontemporer FTA di dunia nyata, meskipun tanpa merinci studi kasus spesifik.

Di industri nuklir, FTA telah menjadi bagian dari proses perizinan dan evaluasi rutin keselamatan reaktor. Setelah insiden Three Mile Island, U.S. NRC menerbitkan panduan resmi NUREG-0492, yang hingga kini masih digunakan sebagai acuan standar.

Di sektor antariksa, NASA mengandalkan FTA untuk memetakan risiko sistem dalam wahana luar angkasa, termasuk Space Shuttle dan Stasiun Luar Angkasa Internasional. Di sinilah FTA dipadukan dengan simulasi probabilistik dan perangkat lunak real-time untuk mendukung pengambilan keputusan cepat.

Di dunia industri proses (chemical, oil & gas), FTA digunakan dalam pengendalian sistem tekanan, sistem pendinginan, dan pengendalian kebocoran zat beracun. Keberhasilan FTA dalam mencegah kecelakaan besar menjadikannya bagian dari standar internasional dalam manajemen risiko operasional.

Kritik dan Catatan Pengembangan

Walaupun artikel ini menyajikan landasan yang kokoh dan sangat informatif, ada beberapa catatan kritis:

1. Minim Studi Kasus Visual
   Akan lebih menarik jika artikel menyajikan diagram nyata dari suatu sistem industri, seperti FTA dari sistem pendingin reaktor atau penggerak kendaraan listrik.
2. Belum Menyentuh Dynamic FTA
   Pada sistem modern yang melibatkan waktu atau interaksi berurutan (seperti kendaraan otonom), pendekatan statis dari FTA konvensional perlu ditingkatkan menjadi Dynamic Fault Tree Analysis (DFTA). Aspek ini absen dalam artikel.
3. Keterbatasan untuk Sistem Non-Linear
   Sistem dengan umpan balik, learning behavior, atau adaptasi tidak bisa dianalisis optimal dengan FTA biasa. Dibutuhkan integrasi dengan model berbasis simulasi atau jaringan Bayesian.

Implikasi Nyata dan Tren Masa Depan

Dengan tren industri menuju otomasi, digitalisasi, dan elektrifikasi, penggunaan FTA tidak hanya akan bertahan tetapi berkembang. Kini, FTA mulai diintegrasikan dalam perangkat lunak seperti Reliability Workbench, SAPHIRE, atau CAFTA, dan dikombinasikan dengan data real-time dari IoT.

Bahkan, di era AI dan big data, pendekatan baru seperti AI-assisted Fault Tree Construction mulai diperkenalkan, yang mempercepat proses pembuatan model dari data empiris.

Tren ini menunjukkan bahwa meskipun FTA adalah metode klasik, ia tetap relevan dan bertransformasi seiring zaman—baik sebagai alat perancangan maupun alat forensik kegagalan.

Kesimpulan: FTA sebagai Pilar Manajemen Risiko Teknik

Artikel ini menegaskan bahwa Fault Tree Analysis bukan sekadar alat statistik, melainkan filosofi berpikir yang membantu kita memahami kegagalan dari sudut pandang sistemik dan logis. Melalui pendekatan deduktif dan visual, FTA mampu menembus kerumitan sistem dan menawarkan solusi nyata untuk pencegahan dan mitigasi risiko.

Dalam era industri yang serba cepat dan berisiko tinggi, FTA tetap menjadi pilar penting dalam toolbox rekayasa keandalan. Kombinasinya dengan teknologi baru akan menjadikannya lebih cerdas, adaptif, dan proaktif di masa depan.

Sumber

Sharma, P., & Singh, A. (2015). Overview of Fault Tree Analysis. International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT), Vol. 4, Issue 03, pp. 337–340.
DOI: 10.17577/IJERTV4IS030543
Tautan langsung: https://www.researchgate.net/publication/276089432

Pendahuluan: Di Balik Pentingnya Analisis Keandalan Sistem

Dalam industri seperti penerbangan, otomotif, energi, dan kedokteran, kegagalan sistem bukan sekadar kerugian finansial—ia berpotensi menjadi bencana yang mengancam nyawa. Di sinilah pentingnya dependability analysis atau analisis keandalan sistem. Salah satu metode yang telah terbukti kuat selama lebih dari enam dekade adalah Fault Tree Analysis (FTA). Namun, seiring meningkatnya kompleksitas sistem modern, FTA klasik menghadapi keterbatasan signifikan.

Artikel oleh Sohag Kabir ini menyajikan evolusi FTA dari pendekatan manual menjadi bagian dari Model-Based Dependability Analysis (MBDA) yang lebih adaptif dan otomatis. Penelitian ini penting untuk dipahami karena ia menjembatani metode klasik dengan tren otomasi dan kecerdasan buatan di masa depan.

Mengupas FTA: Dasar yang Solid Tapi Perlu Perkembangan

Apa Itu Fault Tree Analysis (FTA)?

FTA merupakan metode deduktif yang bekerja dari kejadian puncak (top event), misalnya kegagalan sistem, kemudian menganalisis penyebab yang mungkin di tingkat komponen. Ia menggunakan simbol logika seperti:

• AND Gate: kegagalan hanya terjadi jika semua komponen gagal.
• OR Gate: cukup satu komponen gagal untuk menyebabkan kegagalan.
• Basic Event: kejadian dasar seperti rusaknya sensor atau software error.

Kekuatan FTA Klasik

• Visual dan Sistematis: cocok untuk mengomunikasikan penyebab kegagalan.
• Kuantitatif dan Kualitatif: mampu menghitung probabilitas dan mengidentifikasi komponen kritis.
• Bisa Dikombinasikan dengan FMECA: seperti yang dilakukan dalam sistem militer AS (MIL-STD-1629A).

Namun, seperti yang ditunjukkan dalam paper ini, metode klasik belum cukup untuk menangani sistem dinamis dengan banyak kondisi dan dependensi antar komponen.

Keterbatasan FTA Klasik: Saat Logika Boolean Tidak Lagi Cukup

Penulis menunjukkan bahwa FTA klasik memiliki beberapa kelemahan serius:

1. Tidak bisa menangani sistem dinamis
   Misalnya, dalam sistem redundan tiga modul (A, B, C dengan sensor S1 dan S2), urutan kegagalan memengaruhi apakah sistem benar-benar gagal. FTA klasik mengabaikan urutan waktu—yang bisa menyebabkan analisis terlalu pesimistis atau optimistis.
2. Mengandalkan Data Kegagalan yang Presisi
   Dalam tahap desain awal, data sering belum tersedia. Ini menyebabkan analisis berbasis FTA tidak bisa dijalankan atau hasilnya menyesatkan.
3. Proses Manual & Rentan Human Error
   Seiring bertambahnya kompleksitas sistem, pembuatan dan pemeliharaan FTA menjadi terlalu membebani analis.

Evolusi FTA: Dari Diagram ke Dinamika

1. Dynamic Fault Trees (DFT)

Menggunakan gerbang seperti:

• Functional Dependency (FDEP): merepresentasikan komponen yang tergantung pada yang lain (misalnya kegagalan catu daya memengaruhi semua perangkat).
• SPARE Gate: menangani sistem dengan komponen cadangan (cold, warm, hot spare).

Studi Kasus: Dalam sistem avionik pesawat, ketika sistem utama gagal, cadangan diaktifkan dalam urutan tertentu. DFT memungkinkan analisis sekuensial seperti ini.

2. Component Fault Trees (CFT)

• Modular: setiap komponen punya fault tree sendiri.
• Dapat digabungkan: cocok untuk sistem besar seperti kendaraan listrik atau pesawat.

3. State/Event Fault Trees (SEFT)

• Menambahkan dimensi state machine ke dalam FTA.
• Menggunakan Petri Net atau Markov Chain untuk analisis kuantitatif.

4. Fuzzy Fault Trees (FFTA)

• Mengatasi ketidakpastian data dengan teori fuzzy.
• Misalnya: "sensor ini mungkin gagal 20–40% dalam 5 tahun" bisa dimodelkan dengan nilai linguistik seperti “tinggi”, “rendah”, “sedang”.

FTA dalam Kerangka MBDA: Menjawab Tantangan Masa Depan

Model-Based Dependability Analysis (MBDA) menawarkan pendekatan baru:

• Mengintegrasikan FTA langsung ke dalam model sistem.
• Meningkatkan otomasi dan reusabilitas model, khususnya jika desain berubah.

Contoh Teknik MBDA yang Terkemuka

HiP-HOPS

• Memanfaatkan tools seperti MATLAB Simulink.
• Otomatis membuat FTA dan FMEA.
• Digunakan dalam industri otomotif untuk sertifikasi ISO 26262 (ASIL level).

AltaRica

• Bahasa formal berbasis finite state machines.
• Kompatibel dengan fault tree, Markov chain, hingga model checking.

FPTN (Failure Propagation and Transformation Notation)

• Representasi modular berbasis arsitektur.
• Bisa melakukan transformasi kegagalan dari satu bentuk ke bentuk lain.

Insight Tambahan: Ketika FTA digunakan dalam kerangka MBDA, perubahan kecil dalam desain bisa langsung diperbarui pada analisis keandalan—tanpa membuat ulang dari nol.

Kritik & Opini: Menimbang Praktikalitas di Industri

Kelebihan Paper Ini

• Komprehensif: Lebih dari 200 publikasi ditinjau.
• Kaya Studi Kasus: Termasuk sistem boiler dan triple-module redundancy.
• Terstruktur Baik: Disajikan dalam urutan evolusi FTA.

Kritik Konstruktif

• Sebagian besar studi masih fokus pada sistem teknik tinggi (aerospace, nuklir); belum banyak aplikasi pada cyber-physical systems atau software-heavy systems seperti smart cities dan autonomous vehicles.
• Integrasi AI, khususnya dalam konteks prediksi kegagalan, masih belum dijabarkan dalam paper ini.

Relevansi terhadap Industri 4.0 dan Masa Depan FTA

Di tengah arus Industri 4.0, IoT, dan sistem otonom, analisis keandalan harus adaptif, cepat, dan berbasis data real-time. Dalam konteks ini:

• FTA klasik = peta jalan
• FTA berbasis model = GPS dengan navigasi real-time

Dukungan terhadap MBDA akan menentukan seberapa cepat organisasi mampu melakukan validasi sistem secara iteratif. Bahkan, kombinasi MBDA dengan machine learning bisa membuka jalan untuk predictive dependability, di mana sistem bisa memperkirakan dan mencegah kegagalan sebelum terjadi.

Kesimpulan: Transformasi FTA untuk Era Sistem Kompleks

Paper ini memberikan kontribusi besar dalam menjelaskan bagaimana FTA berevolusi dari alat manual menjadi bagian integral dari model sistem cerdas. Perjalanan dari simbol lingkaran dan garis dalam diagram menjadi analisis berbasis probabilitas, simulasi, dan fuzzy logic mencerminkan kebutuhan industri terhadap pendekatan analisis keandalan yang:

• Fleksibel terhadap perubahan desain
• Kaya konteks dinamis
• Dapat diotomatisasi dan digabungkan ke dalam siklus desain

Penutup: Jika organisasi Anda masih mengandalkan metode analisis keandalan statis, sekaranglah saatnya beralih ke MBDA dan memperbarui pendekatan FTA Anda. Masa depan keandalan sistem adalah dinamis, otomatis, dan berbasis model.

Sumber Referensi

Kabir, S. (2016). An overview of Fault Tree Analysis and its application in model based dependability analysis. University of Hull. Diakses melalui: https://core.ac.uk/display/266979913

PENDAHULUAN

Dalam dunia industri yang semakin kompleks, analisis kegagalan dan dampaknya menjadi faktor kunci dalam memastikan keandalan dan keselamatan produk. Failure Modes and Effects Analysis (FMEA) telah digunakan secara luas untuk mengidentifikasi dan mengelola potensi kegagalan dalam sistem teknik. Namun, metode konvensional FMEA memiliki keterbatasan dalam menangani ketidakpastian dan subjektivitas dalam penilaian risiko.

Dalam disertasi doktoral berjudul Advanced Fuzzy Rule-based Failure Mode and Effects Analysis yang disusun oleh Sinan Koçak di Doctoral School on Safety and Security Sciences, Budapest (2022), diperkenalkan model berbasis fuzzy rule yang bertujuan meningkatkan akurasi dan fleksibilitas FMEA. Penelitian ini mengusulkan model Hierarchical Fuzzy FMEA (H-FMEA) yang mengombinasikan metode FMEA tradisional dengan logika fuzzy untuk mengatasi subjektivitas dalam penilaian risiko.

LATAR BELAKANG: KETERBATASAN FMEA KONVENSIONAL

FMEA tradisional menggunakan tiga faktor utama dalam menghitung Risk Priority Number (RPN):

• Severity (Keparahan): Seberapa besar dampak kegagalan terhadap sistem atau keselamatan pengguna.
• Occurrence (Frekuensi Kejadian): Seberapa sering kegagalan kemungkinan terjadi.
• Detectability (Kemampuan Deteksi): Seberapa mudah kegagalan dideteksi sebelum berdampak negatif.

Namun, pendekatan ini sering menghadapi tantangan berikut:

• Ketidakpastian dalam Evaluasi: Penilaian berbasis skala numerik rentan terhadap bias subjektif.
• Kurangnya Fleksibilitas: Skala tetap pada metode konvensional tidak selalu mencerminkan kompleksitas nyata dari suatu sistem.
• Keterbatasan dalam Pengolahan Data Kompleks: FMEA klasik tidak dirancang untuk menangani data dengan tingkat ketidakpastian tinggi.

Untuk mengatasi tantangan ini, Koçak mengembangkan model berbasis logika fuzzy yang dapat menangani data dengan variabel linguistik dan meningkatkan objektivitas penilaian risiko.

METODOLOGI: PENERAPAN FUZZY RULE-BASED FMEA

Penelitian ini mengusulkan metode Hierarchical Fuzzy FMEA (H-FMEA) sebagai pengembangan dari model standar dengan memanfaatkan sistem fuzzy yang dapat menangani informasi linguistik dalam analisis kegagalan.

1. Model Hierarchical Fuzzy FMEA
   • Memanfaatkan sistem fuzzy multi-level untuk mengelompokkan faktor risiko berdasarkan tingkat kepentingannya.
   • Menggunakan pendekatan defuzzifikasi untuk menghasilkan nilai risiko yang lebih akurat dibandingkan model konvensional.
2. Penerapan Fuzzy dalam Evaluasi Risiko
   • Menggunakan fungsi keanggotaan fuzzy untuk mengonversi variabel linguistik menjadi nilai numerik yang lebih fleksibel.
   • Mengurangi subjektivitas dalam penentuan tingkat keparahan, probabilitas kejadian, dan kemampuan deteksi.
3. Defuzzifikasi dengan Pendekatan Summative
   • Mengombinasikan berbagai metode defuzzifikasi seperti Summative Center of Gravity (SCoG) dan Summative Center of Area (SCoA) untuk meningkatkan akurasi estimasi risiko.
4. Integrasi dengan Sistem Prediktif
   • Memungkinkan kombinasi dengan sistem berbasis kecerdasan buatan lainnya seperti pembelajaran mesin untuk memprediksi kegagalan berdasarkan pola historis.
   • Menyediakan mekanisme adaptif yang dapat belajar dari data baru untuk meningkatkan akurasi prediksi risiko.

Dengan pendekatan ini, model FMEA dapat memberikan hasil yang lebih presisi dan fleksibel dalam berbagai skenario industri.

HASIL DAN ANALISIS: KEUNGGULAN H-FMEA

Berdasarkan hasil penelitian, penerapan metode fuzzy dalam FMEA menghasilkan beberapa keunggulan utama:

1. Meningkatkan Akurasi dan Konsistensi

• Dengan menghilangkan bias subjektif, H-FMEA dapat memberikan estimasi risiko yang lebih stabil dan terukur.
• Penggunaan logika fuzzy memungkinkan pemetaan risiko yang lebih realistis berdasarkan data historis dan penilaian ahli!

2. Fleksibilitas dalam Menangani Data yang Tidak Pasti

• Tidak seperti pendekatan numerik tetap dalam FMEA tradisional, H-FMEA mampu menangani data yang tidak pasti dan dinamis.
• Penggunaan variabel linguistik dalam sistem fuzzy membuat evaluasi lebih mendekati kondisi nyata di lapangan.

3. Adaptasi terhadap Perubahan Sistem

• Model ini dapat diperbarui dan disesuaikan dengan perkembangan teknologi dan kondisi operasional yang berubah.
• H-FMEA dapat diterapkan dalam berbagai industri seperti otomotif, manufaktur, dan energi.

4. Skalabilitas dan Efisiensi

• H-FMEA dapat diintegrasikan dengan sistem manajemen risiko berbasis digital, memungkinkan perusahaan mengotomatisasi analisis risiko secara lebih luas.
• Dengan pendekatan hierarkis, model ini dapat diterapkan dari skala kecil hingga skala industri yang kompleks.

STUDI KASUS: APLIKASI H-FMEA PADA SENSOR KECEPATAN RODA

Penelitian ini juga mencakup studi kasus penerapan H-FMEA pada sistem sensor kecepatan roda dalam industri otomotif. Hasilnya menunjukkan bahwa metode ini:

• Mengurangi kesalahan evaluasi risiko hingga 30% dibandingkan metode konvensional.
• Meningkatkan keakuratan prediksi kegagalan sistem hingga 25%.
• Mempercepat proses analisis risiko tanpa mengurangi tingkat ketelitian.
• Memungkinkan tindakan preventif lebih awal berdasarkan evaluasi risiko yang lebih akurat.

Penerapan ini menunjukkan bahwa H-FMEA dapat menjadi solusi efektif dalam meningkatkan reliabilitas dan keselamatan sistem otomotif.

TANTANGAN DAN BATASAN METODE

Meskipun H-FMEA menawarkan banyak keunggulan, ada beberapa tantangan yang perlu diperhatikan:

• Kompleksitas Implementasi: Memerlukan pemahaman mendalam tentang logika fuzzy dan teknik defuzzifikasi.
• Kebutuhan Data yang Memadai: Model fuzzy sangat bergantung pada kualitas dan jumlah data yang digunakan.
• Integrasi dengan Sistem yang Ada: Dibutuhkan upaya tambahan untuk mengintegrasikan metode ini ke dalam sistem manajemen risiko yang telah ada.

 

KESIMPULAN DAN REKOMENDASI

Penelitian yang dilakukan oleh Sinan Koçak dalam disertasi ini menunjukkan bahwa metode Hierarchical Fuzzy FMEA (H-FMEA) mampu mengatasi keterbatasan FMEA tradisional dengan meningkatkan akurasi, fleksibilitas, dan objektivitas dalam penilaian risiko. Dengan mengombinasikan logika fuzzy dengan pendekatan hierarkis, model ini memungkinkan evaluasi kegagalan yang lebih presisi dan responsif terhadap perubahan sistem.

Namun, keberhasilan penerapan metode ini bergantung pada ketersediaan data yang cukup serta integrasi yang baik dengan sistem manajemen risiko yang ada. Oleh karena itu, diperlukan upaya lebih lanjut dalam mengembangkan model yang lebih sederhana dan mudah diterapkan dalam skala industri yang lebih luas.

SUMBER

Koçak, S. (2022). Advanced Fuzzy Rule-based Failure Mode and Effects Analysis. Doctoral School on Safety and Security Sciences, Budapest.