Pendahuluan: Manusia, Faktor Tak Terduga dalam Keselamatan Nuklir

Dalam dunia energi nuklir, teknologi canggih saja tidak cukup. Peran manusia dalam mengoperasikan, memelihara, dan mengambil keputusan krusial di fasilitas nuklir bisa menjadi faktor penentu antara operasi aman atau bencana besar. Paper "Human Reliability Analysis in Probabilistic Safety Assessment for Nuclear Power Plants" (CSNI Technical Opinion Papers No. 4, OECD/NEA, 2004) menggali pentingnya Human Reliability Analysis (HRA) dalam Probabilistic Safety Assessment (PSA).

Artikel ini meresensi paper tersebut dengan pendekatan parafrase, penajaman analisis, kritik konstruktif, serta menambahkan contoh nyata dan tren industri terkini agar lebih kontekstual.

Mengapa HRA Penting?

HRA bertujuan menjawab tiga pertanyaan kunci:

• Identifikasi: Apa saja interaksi manusia yang berisiko?
• Kuantifikasi: Berapa probabilitas kegagalan atau keberhasilan manusia?
• Perbaikan: Bagaimana meningkatkan performa manusia?

Fakta penting: berdasarkan berbagai PSA industri, tindakan manusia (baik kesalahan atau keberhasilan) sering kali menjadi 30-50% faktor risiko dalam skenario kecelakaan reaktor【15†source】.

Tanpa memasukkan faktor manusia, PSA akan memberikan gambaran risiko yang tidak lengkap dan berpotensi menyesatkan.

Sejarah dan Perkembangan HRA dalam PSA

Awalnya, PSA fokus pada kegagalan perangkat keras. Human error dianggap "sekilas lalu" karena keterbatasan data dan pemahaman. Namun, seiring berkembangnya PSA, terlihat bahwa:

• Modifikasi perangkat keras berhasil menurunkan frekuensi kerusakan (Core Damage Frequency/CDF).
• Imbasnya, kontribusi kesalahan manusia dalam risiko keseluruhan meningkat.

Saat ini, pendekatan HRA sudah lebih sistematis dan menjadi bagian integral dalam PSA.

Tipe-Tipe Human Error dalam PSA

Paper ini membedakan tiga kategori utama interaksi manusia:

1. Kesalahan Sebelum Event (Latent Errors)

• Misal: salah posisi valve setelah pemeliharaan.
• Biasanya recoverable dan jarang jadi kontributor utama, tapi tetap berbahaya jika dikombinasikan dengan error lain.

2. Kesalahan Sebagai Pemicu (Human-Induced Initiators)

• Misal: kesalahan operator yang menyebabkan Loss of Coolant Accident (LOCA).
• Sering diabaikan dalam PSA tradisional, padahal potensial memicu skenario gawat.

3. Kesalahan Setelah Event (Post-Initiator Actions)

• Misal: kegagalan menjalankan prosedur saat kecelakaan.
• Ini adalah sumber utama risiko manusia di PSA modern.

Opini tambahan: PSA masa depan perlu lebih eksplisit memodelkan "positive contributions" manusia, seperti improvisasi yang menyelamatkan reaktor dari kehancuran.

Pendekatan Model dan Kuantifikasi dalam HRA

Tidak ada metode HRA yang "sempurna". Tiga pendekatan utama adalah:

• Database Techniques: menggunakan data historis dan menyesuaikan.
• Time-Dependent Models: mengkaitkan error dengan waktu reaksi.
• Expert Judgement: berdasarkan penilaian pakar.

Tantangan:

• Performance Shaping Factors (PSF), seperti stres, kelelahan, atau kualitas prosedur, saling berinteraksi kompleks.
• Penggunaan PSF sering terlalu menyederhanakan perilaku manusia.

Studi Kasus: Penggunaan simulator dalam pelatihan operator telah membantu mengumpulkan data kualitatif dan kuantitatif untuk HRA, namun perbedaan antara situasi latihan dan kondisi nyata tetap menjadi celah yang harus ditangani.

Masalah Utama dalam HRA Saat Ini

Menurut paper, kendala utama HRA adalah:

• Kurangnya Representasi Aspek Kognitif: Bagaimana manusia mendiagnosis masalah dan mengambil keputusan masih kurang tergambarkan.
• Perbedaan Hasil Antar Analis: Analis berbeda bisa memberikan probabilitas error yang sangat bervariasi meski metode sama digunakan.
• Ketergantungan pada Penilaian Pakar: Akibat minimnya data empiris, terutama untuk kejadian kecelakaan serius.
• Minimnya Penanganan Errors of Commission (EoC): Yaitu tindakan aktif yang memperparah situasi.
• Kurangnya Integrasi Faktor Organisasi: Seperti budaya keselamatan dan manajemen shift operator.

Catatan Kritis: Masih adanya ketergantungan tinggi pada "gut feeling" analis menunjukkan perlunya metodologi HRA berbasis data besar dan machine learning di masa depan.

Insight Penting dari HRA

Meski banyak keterbatasan, HRA telah:

• Membantu memperbaiki prosedur operasi.
• Mendorong pemasangan otomatisasi tambahan.
• Menjadi dasar pengembangan sistem pendukung operator.
• Membuka jalan bagi manajemen kecelakaan berbasis manusia.

Contoh nyata: Setelah Three Mile Island accident 1979, analisis kesalahan manusia memicu revolusi dalam pelatihan operator berbasis simulasi.

Tantangan Masa Depan dan Rekomendasi

1. Validasi Metode HRA

• Perlu lebih banyak studi validasi, walau sifat perilaku manusia sulit diprediksi sempurna.

2. Penanganan Errors of Commission

• Harus ada model yang lebih baik untuk memetakan tindakan yang justru memperparah situasi.

3. Integrasi Faktor Organisasi dan Budaya

• Budaya keselamatan buruk terbukti jadi faktor akar dalam berbagai kecelakaan (misal: Fukushima).

4. Pemanfaatan Teknologi Canggih

• AI dan Data Analytics: Bisa membantu memodelkan perilaku operator secara lebih realistis.
• Dynamic PSA: Menggunakan simulasi berbasis waktu nyata untuk memetakan jalur kegagalan kompleks.

Penutup: Menuju HRA yang Lebih Adaptif dan Data-Driven

Dalam dunia nuklir modern yang makin kompleks, HRA bukan lagi pelengkap opsional dalam PSA, melainkan komponen krusial yang menentukan akurasi penilaian keselamatan.

Ke depan, diperlukan:

• Pengembangan metode HRA berbasis simulasi dinamis.
• Integrasi aspek organisasi, manajemen, dan budaya kerja.
• Pemanfaatan data besar dan machine learning untuk memprediksi perilaku operator di bawah tekanan.

Dengan begitu, kita bisa mendekati idealisme "zero accident" di sektor nuklir.

Sumber Utama: OECD Nuclear Energy Agency. (2004). Human Reliability Analysis in Probabilistic Safety Assessment for Nuclear Power Plants. CSNI Technical Opinion Papers No. 4