Setiap kali saya berjalan melewati lokasi konstruksi besar, saya selalu berhenti sejenak. Ada semacam orkestra yang kacau namun teratur. Suara mesin derek yang berderit, dentuman palu godam yang ritmis, dan teriakan para pekerja yang saling bersahutan. Di antara kerangka baja yang menjulang, saya melihat siluet-siluet kecil manusia bergerak dengan tujuan yang jelas, membangun sesuatu yang monumental dari ketiadaan. Ada rasa takjub yang luar biasa melihat skala usaha manusia ini.

Namun, di balik kekaguman itu, selalu ada rasa gentar yang tak terucapkan. Kita melihat gedung pencakar langit yang megah, jembatan yang kokoh, tapi kita jarang sekali membicarakan harga yang harus dibayar untuk membangunnya. Baru-baru ini, saya menemukan sebuah paper penelitian oleh Maheesha Silva, Chamari Allis, dan Chanuth De Silva yang membawa saya masuk ke balik pagar seng proyek itu, dan apa yang saya temukan di sana benar-benar membuka mata.   

Paper tersebut menegaskan sebuah fakta suram: industri konstruksi adalah salah satu "bidang pekerjaan paling berbahaya" di dunia. Statistik yang mereka paparkan bukanlah sekadar angka, melainkan gema dari tragedi nyata. Bayangkan ini:   

• Secara global, jatuh dari ketinggian menyumbang 33.5% dari semua kematian di lokasi konstruksi.

• Diikuti oleh tertimpa benda (11.1%), tersengat listrik (8.5%), dan terjepit di antara objek (5.5%).   

Angka-angka ini sudah cukup mengerikan, tetapi data dari Organisasi Perburuhan Internasional (ILO) benar-benar membuat saya terdiam. ILO memperkirakan ada 2.3 juta kecelakaan terkait pekerjaan setiap tahun di seluruh dunia. Jika dirata-rata, itu berarti ada 6.000 kematian setiap hari. Di negara seperti Sri Lanka, lokasi studi paper ini, kerugian ekonomi akibat kecelakaan kerja diperkirakan mencapai 4% dari Produk Nasional Bruto (PNB). Itu adalah angka yang sangat besar, yang merepresentasikan tidak hanya kerugian finansial, tetapi juga penderitaan manusia, proyek yang tertunda, dan keluarga yang hancur.   

Saat merenungkan data ini, sebuah pertanyaan muncul di benak saya. Mengapa kita menerima tingkat risiko ini di industri konstruksi? Jika sebuah maskapai penerbangan memiliki tingkat kecelakaan yang bahkan sepersekian persen dari angka ini, industri tersebut akan lumpuh total oleh protes publik dan regulasi pemerintah. Namun, dalam konstruksi, risiko ekstrem ini seolah-olah telah dinormalisasi. Kita melihatnya sebagai "bagian tak terhindarkan dari pekerjaan". Penerimaan implisit inilah yang menciptakan kelembaman, sebuah keengganan untuk mengadopsi teknologi baru yang berpotensi merevolusi keselamatan. Masalahnya bukan hanya kecelakaan itu terjadi, tetapi kita secara kolektif telah menerima bahwa kecelakaan pasti akan terjadi. Paper ini menantang asumsi tersebut, dan mengajak kita untuk berpikir ulang.

Ketika PowerPoint Saja Tidak Cukup: Keterbatasan Pelatihan Cara Lama

Ingat pelatihan wajib terakhir yang kamu ikuti di kantor? Kemungkinan besar isinya adalah serangkaian slide PowerPoint yang membosankan dan beberapa video yang kualitasnya seperti dari tahun 90-an. Kamu duduk di sana, setengah mendengarkan, sambil berharap sesi ini cepat berakhir. Sekarang, bayangkan jika pemahamanmu terhadap isi slide ke-27 adalah satu-satunya hal yang memisahkanmu dari jatuh dari ketinggian 10 meter. Tiba-tiba, metode pelatihan itu terasa sangat tidak memadai, bukan?

Inilah gambaran brutal dari kondisi pelatihan keselamatan di banyak tempat, seperti yang diungkapkan dalam studi kasus di Sri Lanka ini. Para peneliti mewawancarai enam ahli dari berbagai akademi dan pusat pelatihan keselamatan. Hasilnya? Sebuah potret yang suram tentang bagaimana kita mempersiapkan para pekerja untuk menghadapi lingkungan paling berbahaya.

• 100% dari lembaga yang diwakili oleh para responden masih mengandalkan metode "ceramah" dan "foto/video/presentasi" sebagai tulang punggung pelatihan mereka.   

• Sementara itu, metode yang lebih interaktif dan modern seperti pelatihan berbasis game digital atau simulasi Virtual Reality (VR) sama sekali tidak digunakan. Angkanya nol besar: 0%.   

Salah satu ahli yang diwawancarai memberikan alasan yang sangat jujur dan relevan: "di negara seperti Sri Lanka, teknik tradisional masih populer karena tidak tersedianya pengalaman langsung (hands-on)". Pernyataan ini, tanpa disadari, menunjuk langsung ke jantung masalahnya. Mereka tahu ada kekurangan dalam "pengalaman langsung", tetapi mereka belum memiliki alat untuk menjembatani kesenjangan itu.   

Di sinilah letak kelemahan fundamental dari pelatihan cara lama. Metode seperti PowerPoint dan video sangat baik dalam mentransfer pengetahuan teoretis. Kamu mungkin bisa menghafal semua prosedur keselamatan dan lulus ujian tertulis dengan nilai sempurna. Tapi, kecelakaan di dunia nyata tidak memberimu waktu untuk membuka buku catatan atau mengingat-ingat isi slide. Sebuah struktur yang mulai runtuh, kabel listrik yang terkelupas, atau alat berat yang kehilangan kendali menuntut reaksi insting dalam sepersekian detik.

Pelatihan tradisional melatih bagian kognitif otak kita—kemampuan untuk mengingat dan memahami. Namun, ia gagal total dalam membangun bagian prosedural dan refleksif—memori otot dan reaksi otomatis yang terlatih. Ada jurang pemisah yang sangat besar antara mengetahui apa yang harus dilakukan dan secara naluriah melakukannya di bawah tekanan ekstrem. Sistem pelatihan saat ini, pada dasarnya, tidak cocok dengan sifat risiko yang dihadapi para pekerja. Ini mempersiapkan mereka untuk ujian, bukan untuk keadaan darurat yang sesungguhnya. Dan itu bukan hanya tidak efektif, itu adalah sebuah kerentanan sistemik yang berbahaya.

Masuk ke Dunia Virtual, Selamat di Dunia Nyata: Sebuah Revolusi Pelatihan Bernama VR

Sekarang, mari kita ubah skenarionya. Bayangkan jika kamu adalah seorang operator crane pemula. Sebelum kamu bahkan diizinkan menyentuh tuas kontrol di kabin asli, kamu sudah menghabiskan 20 jam di dalam sebuah simulator VR yang sangat realistis. Di dunia virtual itu, kamu sudah merasakan bagaimana rasanya saat beban berayun tak terkendali karena angin kencang. Kamu sudah berlatih merespons saat alarm kelebihan beban berbunyi nyaring. Kamu sudah puluhan kali gagal dan belajar dari kesalahanmu, mendaratkan material berat dengan presisi di tengah kondisi yang menantang. Semua itu kamu lakukan tanpa risiko sedikit pun merusak properti senilai miliaran rupiah atau, yang jauh lebih penting, mencelakai satu orang pun.

Inilah janji dari Virtual Reality (VR) dalam pelatihan keselamatan. Paper ini menggambarkannya sebagai pendekatan inovatif yang menyediakan simulasi skenario konstruksi yang imersif dan realistis. Tujuannya sederhana namun kuat: untuk meningkatkan kemampuan pekerja mengenali bahaya dan merespons keadaan darurat secara efektif. Manfaat utamanya, seperti yang dikutip dalam penelitian, adalah mengurangi paparan terhadap bahaya di dunia nyata, meningkatkan efisiensi pelatihan, dan yang terpenting, membangun kepercayaan diri pekerja.   

Meskipun terdengar seperti teknologi dari masa depan, konsep di balik VR sebenarnya sudah sangat tua. Para peneliti dengan menarik menelusuri akarnya kembali ke lukisan panorama abad ke-19—mural 360 derajat yang dirancang untuk menciptakan ilusi bahwa penonton berada di tempat lain. Head-mounted display (HMD) pertama bahkan sudah ada sejak tahun 1968. Apa yang baru adalah aksesibilitas dan realisme teknologi saat ini, yang memungkinkannya menjadi alat pelatihan yang transformatif.   

Namun, potensi sejati VR jauh melampaui sekadar "pelatihan yang lebih baik". VR adalah "demokratisasi pengalaman". Dalam model pelatihan tradisional, pengalaman didapat secara perlahan dan sering kali berbahaya. Seorang pekerja mungkin tidak akan pernah menghadapi skenario parit yang runtuh sepanjang kariernya—sampai suatu hari mereka mengalaminya, dan itu bisa menjadi pengalaman pertama sekaligus terakhir mereka. VR mengubah paradigma ini sepenuhnya. Sebuah perusahaan dapat memadatkan potensi "pengalaman buruk" selama puluhan tahun ke dalam modul pelatihan yang aman, dapat diulang, dan dapat diakses oleh semua orang.

Ini secara fundamental mengubah kurva pembelajaran. Pelatihan keselamatan tidak lagi bersifat reaktif (belajar dari kecelakaan yang sudah terjadi), melainkan menjadi proaktif (belajar dari kegagalan yang disimulasikan tanpa konsekuensi). VR memastikan bahwa setiap pekerja, dari yang paling junior hingga senior, memiliki tingkat "pengalaman" dasar dalam menghadapi peristiwa langka namun mematikan. Ini bukan lagi soal keberuntungan atau kebetulan, melainkan soal persiapan yang sistematis.

Panggilan Bangun dari Sri Lanka: Temuan yang Paling Mengejutkan Saya

Jujur saja, saat mulai membaca paper ini, saya mengira isinya akan penuh dengan grafik canggih, analisis statistik yang rumit, dan jargon teknis. Saya siap untuk itu. Tapi ternyata, bagian yang paling mengejutkan, yang paling membuat saya termenung, bukanlah data kuantitatifnya. Melainkan cerita tentang manusia—enam orang ahli keselamatan di Sri Lanka yang pendapatnya melukiskan gambaran yang kompleks, membingungkan, dan sangat manusiawi tentang adopsi inovasi.

Inilah temuan-temuan dari wawancara mereka yang benar-benar mengubah perspektif saya:

• 🧠 Fakta Paling Mencengangkan: Jurang Kesadaran. Ini adalah data yang paling mengejutkan saya. Setengah dari para ahli yang diwawancarai—50% dari mereka—sama sekali tidak sadar akan keberadaan teknologi VR untuk pelatihan keselamatan. Ini bukan sekadar kesenjangan pengetahuan; ini adalah sebuah jurang yang menganga. Mereka adalah para profesional di garda terdepan keselamatan, namun sebuah teknologi yang berpotensi menyelamatkan nyawa bahkan tidak ada dalam radar mereka.   

• 🚧 Rintangan Terbesar: Persepsi vs. Realita. Bagi separuh lainnya yang tahu tentang VR, rintangan utamanya bukanlah masalah teknis, melainkan persepsi. Tiga kekhawatiran utama muncul, masing-masing disebutkan oleh 33.3% dari mereka yang sadar:

  1. VR dianggap sebagai "metode pelatihan yang mahal".   

  2. Ada kekhawatiran bahwa VR dapat "merusak interaksi siswa dan komunikasi manusia secara keseluruhan".   

  3. Ada yang menolaknya hanya karena "itu berbasis perangkat lunak".   

• 🚀 Potensi Luar Biasa: Harapan di Tengah Keraguan. Nah, di sinilah letak paradoksnya. Meskipun ada ketidaktahuan dan keraguan, para ahli yang memahami konsep VR justru sangat positif tentang potensinya. Gabungan 100% responden setuju (66.7%) atau sangat setuju (33.3%) bahwa pelatihan VR dapat secara signifikan meningkatkan keterampilan keselamatan. Lebih lanjut, 83.4% dari mereka juga setuju atau sangat setuju tentang pentingnya "pelatihan yang terasa nyata" bagi para pekerja baru.   

Ketika saya menyandingkan data-data ini, sebuah gambaran yang mengejutkan muncul. Masalah utamanya bukanlah penolakan terhadap teknologi. Masalahnya adalah keheningan. Ada paradoks kritis dalam adopsi inovasi di sini: orang-orang yang paling diuntungkan oleh teknologi ini, dan yang paling yakin akan keefektifannya begitu mereka memahaminya, justru adalah orang-orang yang paling terisolasi dari informasi tentang keberadaannya.

Kekhawatiran tentang biaya dan "dehumanisasi" adalah keberatan klasik tingkat pertama terhadap teknologi baru apa pun. Kekhawatiran ini relatif mudah diatasi. Seseorang dapat dengan mudah menunjukkan bahwa biaya beberapa headset VR jauh lebih murah daripada kerugian 4% PNB akibat kecelakaan. Seseorang juga bisa mendemonstrasikan bagaimana VR justru melengkapi, bukan menggantikan, interaksi manusia. Namun, Anda tidak bisa membantah keberatan seseorang jika mereka bahkan tidak tahu ada sesuatu untuk diperdebatkan.

Ini menyiratkan bahwa titik kritis untuk adopsi VR di industri ini bukanlah terobosan teknologi berikutnya, melainkan terobosan informasi. Momen ketika kesadaran menjadi meluas, keyakinan inheren akan potensinya (seperti yang ditunjukkan oleh separuh responden yang "sadar") kemungkinan besar akan mendorong adopsi yang cepat. Masalah terbesarnya, ternyata, hanyalah memulai percakapan.

Opini Jujur Saya: Antara Harapan Besar dan Realita Pahit

Membaca paper ini membuat saya merasakan dua emosi yang kontradiktif secara bersamaan. Di satu sisi, ada harapan besar yang membuncah. Harapan akan masa depan di mana teknologi canggih seperti VR dapat secara drastis mengurangi angka kecelakaan kerja dan menyelamatkan nyawa. Di sisi lain, ada realita pahit tentang betapa lambatnya sebuah inovasi yang brilian meresap ke tempat-tempat yang paling membutuhkannya.

Kekuatan terbesar dari studi ini adalah perspektifnya yang membumi. Penelitian ini begitu berharga karena tidak membahas VR di laboratorium mewah Silicon Valley atau di ruang konferensi perusahaan teknologi. Sebaliknya, ia membawanya ke dunia nyata industri konstruksi di negara berkembang, yaitu Sri Lanka. Ini menjadikannya studi kasus yang langka dan otentik tentang tantangan nyata dalam adopsi teknologi. Ini adalah suara dari lapangan, bukan teori dari menara gading.   

Namun, kita juga harus jujur tentang skalanya. Meski temuannya luar biasa, studi ini didasarkan pada wawancara mendalam dengan enam orang ahli. Ini menjadikannya sebuah potret kualitatif yang kaya dan mendalam, bukan survei kuantitatif yang definitif yang dapat digeneralisasi ke seluruh populasi. Temuan-temuan ini harus dilihat sebagai pembuka percakapan yang brilian, sebuah hipotesis yang kuat tentang apa yang sebenarnya terjadi di lapangan. Namun, ini bukanlah kata akhir. Ini adalah sebuah pertanyaan besar, bukan sebuah jawaban final.   

Dan di sinilah letak keindahan tersembunyinya. Justru karena keterbatasannya (sampel yang kecil), studi ini berhasil melakukan sesuatu yang mungkin akan dilewatkan oleh survei berskala besar. Survei besar mungkin akan bertanya, "Pada skala 1-5, seberapa besar kemungkinan Anda mengadopsi VR?" dan mungkin akan menunjukkan angka adopsi yang rendah, tetapi tidak akan pernah bisa menjelaskan mengapa. Dengan berbicara secara mendalam kepada enam orang, para peneliti berhasil menggali lebih dalam dan menemukan fakta yang tak terduga: 50% dari mereka bahkan belum pernah mendengarnya.   

Pendekatan kualitatif ini mengungkap bahwa masalahnya bukanlah kurangnya minat, melainkan kurangnya informasi. Ini adalah wawasan yang jauh lebih bisa ditindaklanjuti. Ini menunjukkan bahwa terkadang, data yang paling berharga datang bukan dari sampel ribuan orang, tetapi dari percakapan yang jujur dengan segelintir orang yang tepat. Studi ini adalah pengingat akan kekuatan "data kecil" untuk mengungkap hambatan yang bernuansa dan berpusat pada manusia.

Langkah Anda Selanjutnya: Dari Pembaca Menjadi Pelaku

Setelah membaca sejauh ini, pertanyaan besarnya adalah: lalu bagaimana? Kita mungkin tidak bisa keluar dan membangun program pelatihan VR untuk perusahaan konstruksi besok pagi. Tapi kita bisa memulai dengan hal yang paling mendasar dan, seperti yang ditunjukkan oleh penelitian ini, yang paling penting: menyebarkan kesadaran.

Pesan inti dari perjalanan saya membaca paper ini adalah: rintangan terbesar antara kita dan masa depan kerja yang lebih aman bukanlah kerumitan teknologi, melainkan kesederhanaan kesadaran. Kisah VR di Sri Lanka adalah pengingat yang kuat bahwa inovasi tidak hanya membutuhkan penemu, tetapi juga para juara, pendidik, dan pengadopsi awal yang berani menyebarkan berita.

Jadi, inilah yang bisa kita lakukan:

1. Selami Lebih Dalam. Jika Anda adalah tipe orang yang penasaran dengan metodologi, data mentah, dan nuansa percakapan dengan para ahli, saya sangat merekomendasikan untuk membaca paper aslinya. Ini adalah jendela yang jernih ke dalam tantangan dan peluang nyata di lapangan, yang ditulis tanpa filter. (https://doi.org/10.31705/WCS.2024.67)

2. Tingkatkan Keterampilan Praktis. Jika tulisan ini memicu keinginan untuk tidak hanya tahu, tetapi juga bisa melakukan, maka meningkatkan keterampilan praktis Anda sendiri adalah langkah berikutnya yang logis. Baik itu di bidang K3 (Keselamatan dan Kesehatan Kerja) atau bidang profesional lainnya, berinvestasi pada diri sendiri adalah cara terbaik untuk menjadi bagian dari solusi. Menjelajahi platform pembelajaran seperti(https://diklatkerja.com/) bisa menjadi titik awal yang bagus untuk mengubah wawasan menjadi tindakan nyata.

Pada akhirnya, setiap helm proyek yang kita lihat, setiap pekerja yang berada di ketinggian, adalah pengingat akan tanggung jawab kolektif kita. Teknologi untuk membuat pekerjaan mereka lebih aman sudah ada. Sekarang, tugas kita adalah memastikan ceritanya sampai ke telinga orang-orang yang paling membutuhkannya.

Pendahuluan

Dua paper yang dianalisis dalam resensi ini menawarkan wawasan yang berharga tentang lanskap yang berkembang dari analisis keandalan sistem dan manajemen pemeliharaan di tengah gelombang transformasi Industri 4.0. Paper pertama, "Emerging Practices in Risk-Based Maintenance Management Driven by Industrial Transitions," menyelidiki bagaimana konsep pemeliharaan berbasis risiko (RBM) berubah sebagai respons terhadap digitalisasi, otomatisasi, dan tuntutan keberlanjutan, khususnya dalam konteks industri minyak dan gas Norwegia. Paper kedua, "Dynamic Fault Tree Analysis: State-of-the-Art in Modeling, Analysis, and Tools," memberikan tinjauan komprehensif tentang evolusi metodologi Fault Tree Analysis (FTA) untuk mengatasi kompleksitas sistem modern, dengan fokus khusus pada Dynamic Fault Tree Analysis (DFTA).  

Kedua paper menyoroti perlunya pendekatan yang lebih dinamis dan komprehensif untuk memastikan keandalan dan keselamatan sistem yang kompleks. Dengan menggabungkan wawasan dari kedua paper, resensi ini bertujuan untuk memberikan pandangan holistik tentang bagaimana praktik manajemen pemeliharaan dan metodologi analisis keandalan berkembang untuk memenuhi tuntutan Industri 4.0.

Evolusi Manajemen Pemeliharaan Berbasis Risiko (RBM) di Era Industri 4.0

Paper pertama mengamati bahwa Industri 4.0 telah membawa perubahan signifikan pada praktik manajemen pemeliharaan, khususnya dalam konteks RBM. RBM, yang secara tradisional digunakan dalam sektor-sektor kritis seperti minyak dan gas, nuklir, dan penerbangan, melibatkan prioritisasi kegiatan pemeliharaan berdasarkan risiko yang terkait dengan kegagalan peralatan.  

Dampak Teknologi Industri 4.0 pada RBM

Penelitian ini mengidentifikasi beberapa cara utama di mana Industri 4.0 memengaruhi RBM:

• Peningkatan Pengumpulan dan Analisis Data: Teknologi Industri 4.0 memungkinkan pengumpulan data dalam jumlah besar dari sensor dan sistem pemantauan, menyediakan informasi real-time tentang kondisi peralatan. Data ini dapat dianalisis untuk mengidentifikasi pola, memprediksi kegagalan, dan mengoptimalkan jadwal pemeliharaan. Sebagai contoh, penerapan sistem pemantauan kondisi pada katup pengaman memungkinkan deteksi dini potensi masalah, mengurangi risiko kegagalan yang tidak terduga.  
• Pemeliharaan Prediktif: Analitik data tingkat lanjut dan algoritma machine learning memfasilitasi pemeliharaan prediktif, yang melibatkan prediksi kapan peralatan cenderung gagal dan menjadwalkan pemeliharaan sebelumnya. Hal ini dapat mengurangi biaya pemeliharaan secara signifikan dengan menghindari perbaikan yang tidak perlu dan meminimalkan waktu henti. Misalnya, studi kasus yang diteliti menunjukkan bahwa pemeliharaan prediktif dapat diterapkan pada sistem pompa minyak mentah untuk mengoptimalkan kinerja dan mengurangi biaya.  
• Pemeliharaan Preskriptif: Melampaui prediksi, pemeliharaan preskriptif merekomendasikan tindakan pemeliharaan spesifik berdasarkan data dan analitik. Ini dapat lebih mengoptimalkan jadwal pemeliharaan dan mengurangi waktu henti. 
• Pemeliharaan Jarak Jauh: Teknologi seperti drone dan robot memungkinkan pemeliharaan jarak jauh dari platform tanpa awak, mengurangi kebutuhan akan intervensi manual dan meningkatkan keselamatan. Misalnya, drone digunakan untuk memeriksa erosi bilah turbin angin, menyediakan cara yang lebih efisien dan aman untuk melakukan inspeksi.  
• Augmented Reality (AR): Teknologi AR dapat membantu teknisi pemeliharaan dalam melakukan tugas dengan memberikan informasi dan panduan real-time.  

Tantangan dan Peluang dalam Implementasi RBM di Industri 4.0

Meskipun Industri 4.0 menawarkan banyak manfaat untuk RBM, ada juga tantangan yang perlu diatasi. Salah satu tantangan utama adalah kebutuhan untuk mengelola dan menganalisis data dalam jumlah besar secara efektif. Ini memerlukan investasi dalam infrastruktur TI, perangkat lunak, dan keahlian untuk memastikan bahwa data dikumpulkan, disimpan, dan diproses dengan benar.  

Tantangan lainnya adalah kebutuhan untuk perubahan organisasi dan budaya. Implementasi RBM yang digerakkan oleh Industri 4.0 seringkali memerlukan kolaborasi yang lebih erat antara departemen pemeliharaan, operasi, dan TI. Ini mungkin memerlukan pelatihan dan pengembangan baru untuk karyawan, serta perubahan dalam proses dan prosedur kerja.

Namun, terlepas dari tantangan ini, potensi manfaat RBM yang digerakkan oleh Industri 4.0 sangat besar. Dengan mengoptimalkan jadwal pemeliharaan, mengurangi waktu henti, dan meningkatkan keselamatan, perusahaan dapat mencapai penghematan biaya yang signifikan, meningkatkan produktivitas, dan meningkatkan kinerja keseluruhan.  

Dynamic Fault Tree Analysis (DFTA): Sebuah Tinjauan

Paper kedua memberikan tinjauan mendalam tentang DFTA, sebuah metodologi yang memperluas kemampuan FTA tradisional untuk menganalisis sistem dinamis. FTA secara tradisional mengasumsikan bahwa komponen sistem hanya memiliki dua keadaan: bekerja atau gagal. Namun, sistem modern seringkali menunjukkan perilaku dinamis, di mana komponen dapat beroperasi dalam berbagai keadaan, dan urutan kejadian dapat memengaruhi hasil sistem.  

DFTA mengatasi keterbatasan ini dengan memperkenalkan gerbang dinamis, seperti gerbang Priority-AND (PAND), gerbang SPARE, dan gerbang Functional Dependency (FDEP), yang memungkinkan pemodelan ketergantungan temporal dan perilaku dinamis. Gerbang-gerbang ini memungkinkan analis untuk menangkap urutan kejadian, redundansi, dan ketergantungan fungsional antara komponen, menyediakan representasi yang lebih akurat dari perilaku sistem.  

Metodologi Analisis DFTA

Paper tersebut membahas berbagai metodologi untuk analisis DFTA, termasuk analisis kualitatif dan kuantitatif. Analisis kualitatif berfokus pada penentuan cut sequences dari DFT, sementara analisis kuantitatif bertujuan untuk menentukan probabilitas kejadian puncak (kegagalan sistem) berdasarkan probabilitas kegagalan komponen.  

Berbagai teknik, seperti model Markov, Petri nets, dan simulasi Monte Carlo, telah digunakan untuk melakukan analisis kuantitatif DFTA. Setiap teknik memiliki kekuatan dan kelemahan sendiri, dan pemilihan teknik yang sesuai tergantung pada kompleksitas sistem yang dianalisis dan tingkat akurasi yang diinginkan.  

Integrasi DFTA dan Industri 4.0

Munculnya Industri 4.0 menghadirkan peluang baru untuk penerapan DFTA. Dengan meningkatnya ketersediaan data dan kemajuan dalam komputasi, DFTA dapat diintegrasikan dengan teknologi Industri 4.0 untuk memberikan analisis keandalan dan keselamatan yang lebih akurat dan real-time. Misalnya, data dari sensor IoT dapat digunakan untuk memperbarui probabilitas kegagalan komponen dalam model DFTA, memungkinkan prediksi yang lebih akurat tentang kegagalan sistem. Selain itu, teknik machine learning dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola dan anomali dalam data, membantu mengidentifikasi potensi masalah keselamatan sebelum terjadi.  

Kesimpulan

Kedua paper yang diulas menyoroti pentingnya evolusi praktik manajemen pemeliharaan dan metodologi analisis keandalan untuk memenuhi tuntutan Industri 4.0. Industri 4.0 menawarkan peluang besar untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi manajemen pemeliharaan melalui peningkatan pengumpulan dan analisis data, pemeliharaan prediktif dan preskriptif, pemeliharaan jarak jauh, dan AR. Namun, tantangan seperti pengelolaan data dan perubahan organisasi perlu diatasi untuk mewujudkan potensi penuh dari teknologi ini.  

Selain itu, paper tentang DFTA menyoroti pentingnya metodologi analisis keandalan yang lebih dinamis untuk menganalisis sistem modern yang kompleks. DFTA menyediakan kerangka kerja yang lebih akurat untuk memodelkan perilaku dinamis dan ketergantungan temporal, memungkinkan analisis keandalan dan keselamatan yang lebih komprehensif. Integrasi DFTA dengan teknologi Industri 4.0 memiliki potensi untuk lebih meningkatkan akurasi dan efektivitas analisis ini, yang mengarah pada sistem yang lebih aman dan andal.  

Sumber:

El-Thalji, I. Emerging Practices in Risk-Based Maintenance Management Driven by Industrial Transitions: Multi-Case Studies and Reflections. Appl. Sci. 2025, 15, 1159.

Pendahuluan: Saat Maintenance Tak Lagi Sekadar Perawatan

Maintenance atau pemeliharaan tak lagi hanya berarti “memperbaiki yang rusak”. Dalam lanskap industri modern yang dibentuk oleh transformasi digital dan tuntutan keberlanjutan, konsep Risk-Based Maintenance (RBM) mengalami revolusi signifikan. Paper karya Idriss El-Thalji ini memetakan bagaimana praktik RBM berubah drastis karena dorongan dari teknologi Industri 4.0 dan transisi hijau, melalui studi tujuh kasus industri nyata yang berlangsung di Norwegia antara 2017 hingga 2024.

RBM dan Tantangan Modernisasi

Apa Itu Risk-Based Maintenance?

RBM adalah pendekatan manajemen perawatan yang mengutamakan aset berdasarkan risiko kegagalan dan dampaknya terhadap keselamatan, produktivitas, dan biaya operasional. Sejak 2011, standar NORSOK Z-008 di Norwegia menjadi acuan RBM yang melingkupi seluruh siklus hidup aset—mulai dari desain, operasional, hingga optimalisasi pemeliharaan.

Namun, dengan munculnya teknologi baru seperti IoT, machine learning, dan digital twin, model RBM konvensional menjadi tidak cukup adaptif. El-Thalji mengajukan bahwa kita perlu RBM versi baru yang dinamis, prediktif, dan dapat disesuaikan secara real-time.

Kerangka Analisis: Studi Kasus dan Cynefin Framework

Penelitian ini memanfaatkan pendekatan multi-case study untuk mencakup berbagai jenis instalasi dan aset, dari pabrik midstream gas, kilang lepas pantai, hingga ladang angin laut. Setiap studi dianalisis melalui tujuh aspek, mulai dari perencanaan hingga eksekusi dan analisis data, kemudian dikategorikan menggunakan Cynefin Framework yang membedakan antara praktik best, good, emerging, dan innovative.

Studi Kasus Unggulan: Praktik Terobosan di Lapangan

1. Sistem Ekspor Gas

• Teknologi: IoT + Cloud + Monitoring Prediktif
• Praktik Baru:
  • Penggunaan model simulasi untuk mengukur dampak prediksi terhadap ketersediaan sistem.
  • Worksheet baru untuk menganalisis cakupan diagnostik.
  • Panduan integrasi data dari notifikasi berbagai sumber ke dalam perencanaan RBM.

2. Sistem Pompa Redundan

• Inovasi: Perubahan kebijakan standby menjadi planned reallocation.
• Dampak:
  • Integrasi Prescriptive Maintenance (PsM).
  • Model estimasi umur pakai berdasarkan tindakan preskriptif.
  • Alur data baru untuk mendukung kebijakan reallocation.

3. Separator FPSO

• Masalah: Batasan kampanye pemeliharaan tahunan.
• Solusi:
  • Evaluasi modularisasi sistem (plug & play).
  • Visualisasi data master untuk prioritisasi.
  • Worksheet untuk menilai cakupan sensor CUI.

4. Sistem Katup Keamanan

• Tantangan: Uji stroke tahunan memberatkan sistem.
• Inovasi:
  • Penerapan monitoring untuk menggantikan pengujian manual.
  • Pengembangan visualisasi performa 24/7.
  • Konversi dokumen uji menjadi model parametrik.

5. Subsea Christmas Tree (XT)

• Langkah Strategis:
  • Worksheet untuk menentukan teknologi terbaik.
  • Prediksi keberhasilan pengujian berdasarkan kondisi valve.

6. Peralatan Pengeboran

• Teknologi: Predictive model untuk pelapukan komponen seperti sheaves.
• Inovasi:
  • Visualisasi data untuk memisahkan failure minor dan mayor.
  • Revisi program RCM untuk integrasi dengan CBM.

7. Ladang Angin Lepas Pantai

• Aset: Turbin, blade, substation.
• Emerging Tech:
  • Drone, robot inspeksi, AR-assisted maintenance.
  • Worksheet untuk manajemen data visual dari inspeksi otomatis.

Dampak Nyata: Transformasi Menyeluruh Manajemen Pemeliharaan

Perubahan Fungsi RBM

Paper ini mencatat bahwa hampir seluruh aspek RBM—dari planning, execution, hingga reporting—telah mengalami pergeseran karena teknologi baru.

Contoh Dampak:

• Execution: Robot & drone menggantikan tenaga manusia untuk inspeksi awal.
• Reporting & Analysis: Berubah menjadi predictive analytics dengan alur data dinamis dan berbasis pembelajaran mesin.
• Improvement: Kini lebih adaptif berkat visualisasi dinamis dan simulasi skenario.

Dampak Terhadap Risk Matrix

Salah satu kontribusi terpenting dari paper ini adalah analisis mendalam mengenai bagaimana praktik baru mengubah perhitungan risiko:

• Failure Likelihood:
  • Meningkatnya data kegagalan potensial (bukan hanya fungsional).
  • Penurunan MTTR dan MTBF yang lebih presisi karena integrasi data multi-sumber.
• Consequence of Failure:
  • Penurunan risiko produksi akibat deteksi dini.
  • Lebih sedikit black swan events berkat prediksi lebih akurat.
• Tambahan Risiko Baru:
  • Risiko siber meningkat karena konektivitas yang lebih tinggi.
  • Kompleksitas sistem meningkat dengan lebih banyak sensor dan sistem AI.

Insight Tambahan & Opini

Kelebihan Studi Ini

• Komprehensif & Aktual: Menggunakan data terbaru dari proyek nyata.
• Pendekatan Sistematis: Menyertakan alat bantu analisis (worksheet, model simulasi).
• Relevansi Industri: Cocok untuk sektor energi, manufaktur, hingga smart cities.

Catatan Kritis

• Implementasi teknis mungkin menghadapi hambatan regulasi (misal: sertifikasi spare part aditif).
• Pengumpulan data real-time belum seluruhnya matang; risiko data incompleteness masih nyata.

Perbandingan dengan Literatur Terkait

Sementara banyak studi membahas CBM dan PdM secara terpisah, El-Thalji menggabungkannya dalam kerangka RBM dengan pendekatan praktik nyata. Pendekatan ini lebih aplikatif dibanding pendekatan simulasi semata seperti pada penelitian oleh Liao (2016) atau Esa dan Muhammad (2021).

Kesimpulan: RBM Masa Depan Bersifat Proaktif dan Cerdas

Paper ini menekankan bahwa RBM modern tak bisa lagi bersifat statis. Transformasi digital dan dorongan menuju keberlanjutan menuntut RBM yang:

• Berbasis data real-time
• Dapat dipersonalisasi untuk setiap aset
• Berorientasi prediksi dan preskripsi
• Didukung oleh integrasi sensorik dan digital twin

Penutup: Masa depan pemeliharaan bukan hanya tentang “memperbaiki yang rusak”, melainkan “memprediksi sebelum rusak dan merancang agar tidak mudah rusak.” RBM versi baru bukan sekadar metodologi, tetapi strategi bisnis jangka panjang.

Sumber Referensi

El-Thalji, I. (2025). Emerging Practices in Risk-Based Maintenance Management Driven by Industrial Transitions Multi-Case Studies and Reflections. Applied Sciences, 15(3), 1159. https://doi.org/10.3390/app15031159

PENDAHULUAN

Dalam era Industri 4.0, analisis prediktif dan otomatisasi menjadi kunci dalam meningkatkan efisiensi dan keandalan proses manufaktur. Salah satu metode utama dalam mengidentifikasi dan mengelola risiko kegagalan adalah Failure Mode and Effects Analysis (FMEA). Namun, pendekatan konvensional FMEA sering kali menghadapi tantangan seperti subjektivitas dan kurangnya responsivitas terhadap data real-time.

Paper berjudul Enhancing Failure Mode and Effects Analysis Using Auto Machine Learning: A Case Study of the Agricultural Machinery Industry karya Sami Sader, István Husti, dan Miklós Daróczi membahas bagaimana penerapan Auto Machine Learning (AutoML) dapat mengoptimalkan FMEA. Dengan menggunakan studi kasus di industri mesin pertanian, penelitian ini menunjukkan bahwa AutoML dapat meningkatkan akurasi prediksi serta mempercepat proses evaluasi risiko secara signifikan.

LATAR BELAKANG STUDI

Paper ini berfokus pada CLAAS Hungária Kft, anak perusahaan CLAAS Group yang bergerak di bidang manufaktur peralatan pertanian, seperti combine harvester feeder houses. Kompleksitas proses produksi dan tingginya standar kualitas menjadikan perusahaan ini kandidat ideal untuk penerapan FMEA berbasis AutoML.

Penelitian ini menggunakan dataset yang berisi 1.532 kejadian kegagalan selama satu tahun, yang kemudian dianalisis untuk melatih empat model pembelajaran mesin. Dalam metode FMEA tradisional, tiga parameter utama digunakan untuk menghitung Risk Priority Number (RPN):

• Severity (Keparahan)
• Occurrence (Frekuensi Kejadian)
• Detectability (Kemampuan Deteksi)

Evaluasi parameter-parameter ini sering kali bersifat subjektif karena bergantung pada intuisi dan pengalaman manusia. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan pendekatan berbasis AutoML untuk meningkatkan akurasi serta konsistensi dalam evaluasi risiko.

METODE PENELITIAN

Penelitian ini menggunakan empat model AutoML untuk:

• Memprediksi nilai Severity.
• Memprediksi nilai Occurrence.
• Memprediksi nilai Detectability.
• Mengklasifikasikan akar penyebab kegagalan berdasarkan kategori proses manufaktur.

Dataset penelitian mencakup deskripsi kegagalan, kategori klaim, serta data numerik terkait biaya perbaikan dan jumlah perangkat yang terdampak. Sebelum diproses, data terlebih dahulu divalidasi secara manual guna memastikan akurasi dalam tahap pelatihan model.

Google AutoML dipilih sebagai platform utama karena kemampuannya dalam menangani data dalam jumlah besar tanpa memerlukan keahlian pemrograman mendalam. Model yang dihasilkan diuji menggunakan metrik evaluasi seperti precision, recall, dan F1 score, yang menunjukkan tingkat akurasi tinggi dalam klasifikasi kegagalan.

HASIL DAN ANALISIS

Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dikembangkan memiliki tingkat akurasi yang tinggi, dengan precision berkisar antara 86,6% hingga 93,2%. Model ini mampu mengatasi beberapa kelemahan utama metode tradisional, seperti:

1. Mengurangi Bias dan Subjektivitas – AutoML menghilangkan ketergantungan pada evaluasi subjektif manusia dalam menentukan nilai RPN.
2. Meningkatkan Efisiensi – Proses evaluasi dan klasifikasi kegagalan berlangsung lebih cepat dibandingkan metode manual.
3. Responsif terhadap Data Baru – Model dapat diperbarui secara berkala untuk meningkatkan akurasi analisis kegagalan.

Namun, penelitian ini juga menghadapi beberapa tantangan, seperti kebutuhan dataset yang lebih besar untuk meningkatkan akurasi model pada kasus yang jarang terjadi. Selain itu, integrasi dengan sistem Enterprise Resource Planning (ERP) masih perlu disesuaikan agar dapat berjalan optimal dalam lingkungan industri.

Selain itu, AutoML dapat membantu perusahaan dalam melakukan prediksi lebih akurat terhadap kegagalan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Dengan pendekatan ini, perusahaan tidak hanya dapat menghindari kegagalan yang sudah teridentifikasi tetapi juga dapat memperkirakan potensi kegagalan baru berdasarkan pola yang ditemukan dalam data historis.

Keunggulan lain dari pendekatan ini adalah kemampuannya untuk memberikan rekomendasi tindakan korektif secara otomatis berdasarkan pola kegagalan yang ditemukan. Hal ini dapat mengurangi waktu respons terhadap masalah produksi dan memungkinkan perbaikan dilakukan secara lebih proaktif, dibandingkan dengan metode tradisional yang sering kali bersifat reaktif.

IMPLIKASI DAN PENERAPAN DI DUNIA NYATA

Penelitian ini memiliki potensi luas dalam berbagai industri yang mengandalkan sistem manufaktur kompleks, seperti:

• Industri Otomotif – AutoML dapat membantu mendeteksi potensi cacat produksi lebih dini.
• Industri Kedirgantaraan – Meminimalkan risiko kegagalan komponen kritis.
• Sektor Kesehatan – Meningkatkan prediksi kegagalan perangkat medis untuk menjamin keselamatan pasien.

Dengan semakin berkembangnya penerapan kecerdasan buatan dalam industri, implementasi AutoML untuk optimasi FMEA menjadi langkah strategis dalam meningkatkan efisiensi manufaktur.

Selain itu, dalam jangka panjang, penerapan teknologi ini dapat mengurangi biaya perawatan dan produksi dengan meningkatkan ketahanan produk terhadap kegagalan. Dengan sistem berbasis AutoML, manufaktur dapat lebih fleksibel dalam menyesuaikan metode evaluasi risiko mereka sesuai dengan perkembangan teknologi dan pasar.

KESIMPULAN DAN KRITIK

Paper ini memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan FMEA yang lebih akurat dan efisien melalui pemanfaatan AutoML. Studi kasus yang disajikan menunjukkan bahwa pendekatan ini dapat meningkatkan kualitas evaluasi risiko serta mempercepat pengambilan keputusan dalam manajemen kegagalan.

Namun, ada beberapa aspek yang dapat diperbaiki dalam penelitian ini, seperti:

• Perluasan Variabel Input – Menambahkan faktor lingkungan dan operasional guna meningkatkan akurasi model.
• Pengujian dengan Dataset Lebih Besar – Menggunakan data dari berbagai industri untuk meningkatkan generalisasi model.
• Integrasi dengan Sistem IoT – Menghubungkan model dengan sensor real-time agar prediksi kegagalan lebih akurat dan berbasis data langsung dari lapangan.

Secara keseluruhan, penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan AutoML dalam FMEA merupakan inovasi yang dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas manajemen risiko dalam industri manufaktur. Dengan adopsi teknologi ini, perusahaan dapat lebih proaktif dalam mengidentifikasi dan mengatasi potensi kegagalan sebelum menyebabkan dampak signifikan.

SUMBER

Sader, S., Husti, I., & Daróczi, M. (2020). Enhancing Failure Mode and Effects Analysis Using Auto Machine Learning: A Case Study of the Agricultural Machinery Industry. Processes, 8(2), 224. https://doi.org/10.3390/pr8020224

Pendahuluan: Urgensi Pengelolaan Keamanan Pangan di Dunia Modern

Keamanan pangan bukan lagi isu sektoral, melainkan global. Seiring dengan meningkatnya kompleksitas rantai pasok pangan internasional, tantangan dalam mengelola keamanan dan kualitas produk makanan menjadi semakin mendesak. Editorial Jer-An Lin dalam Processes (2024) secara ringkas namun komprehensif memperkenalkan berbagai pendekatan mutakhir dalam manajemen keamanan pangan dan teknik pengendalian kualitas, dengan menyoroti penggunaan teknologi canggih seperti kecerdasan buatan (AI), biosensor, serta teknik analisis modern.

Ikhtisar Umum: Fokus Penelitian dan Kontribusi Utama

Editorial ini menyajikan ringkasan dari sepuluh artikel yang diterbitkan dalam edisi khusus Food Safety Management and Quality Control Techniques. Artikel-artikel tersebut mencakup:

• Dua artikel tinjauan literatur yang membahas teknologi sensor berbasis nanomaterial dan inspeksi inline berbasis gelombang mikro/terahertz.
• Delapan artikel penelitian orisinal yang mengkaji teknologi seperti nanoenkapsulasi, model sel in-vitro, dan aplikasi AI untuk verifikasi kualitas makanan.

Kontribusi utama editorial ini adalah merangkum inovasi terbaru dalam kontrol kualitas pangan yang relevan bagi industri makanan, dengan mempertimbangkan pergeseran menuju digitalisasi dan otomatisasi.

Analisis dan Nilai Tambah dari Editorial

1. Tren Teknologi Baru dalam Manajemen Keamanan Pangan

Lin secara eksplisit menyoroti bahwa teknologi Artificial Intelligence (AI) menjadi kunci dalam meningkatkan efisiensi metode pengendalian kualitas pangan. Studi seperti penggunaan electronic nose (Karami et al., 2023) dan IOTA Tangle-based intelligent platform untuk bubble tea (Ku et al., 2021) menunjukkan bagaimana sensor pintar dapat mendeteksi pemalsuan produk dengan akurasi tinggi.

➡️ Analisis Tambahan: AI di sektor pangan semakin menjadi kebutuhan, terutama di pasar yang mengutamakan traceability dan transparansi produksi, seperti Uni Eropa dan Jepang. Contohnya, platform blockchain untuk verifikasi rantai pasok madu di Selandia Baru meningkatkan kepercayaan konsumen global.

2. Pendekatan Interdisipliner: Dari Sel ke Sensor

Beberapa studi yang dibahas dalam editorial menggunakan pendekatan biologis, seperti model sel C2C12 untuk pengujian nutraceuticals (Huang et al., 2021). Ini menunjukkan adanya peningkatan sinergi antara ilmu biologi dan teknik dalam pengawasan kualitas pangan.

➡️ Nilai Tambah: Model in-vitro seperti ini sangat bermanfaat bagi pengembangan produk fungsional yang sedang naik daun, misalnya dalam industri plant-based protein, yang membutuhkan validasi efek terhadap kesehatan manusia sebelum dipasarkan.

3. Fokus pada Keamanan Bahan Mentah

Hellany et al. (2024) mengkaji tingkat kontaminasi aflatoksin B1 di Lebanon, menemukan kontaminasi pada 43,8% sampel kacang-kacangan, yang sebagian besar melebihi batas aman nasional. Penelitian ini mencerminkan tantangan regulasi keamanan pangan di negara berkembang, yang menghadapi kendala implementasi standar internasional.

➡️ Studi Kasus: Insiden aflatoksin di Kenya yang menyebabkan lebih dari 100 kematian pada 2004 menjadi contoh nyata mengapa pengawasan kontaminan biologis sangat krusial.

Aplikasi Praktis di Industri: Apa yang Bisa Dipelajari?

1. Nanoenkapsulasi untuk Stabilitas Produk

Teknik nanoencapsulation yang diterapkan oleh Ting et al. (2021) untuk meningkatkan bioavailabilitas pterostilbene dapat diterapkan di industri farmasi dan nutraceutical. Ini membuka peluang untuk produk functional food yang lebih efektif, seperti suplemen probiotik dengan peningkatan daya tahan terhadap kondisi pencernaan.

2. Electronic Nose untuk Deteksi Pemalsuan

Electronic nose berbasis support vector machine (SVM) menawarkan metode non-destruktif untuk verifikasi keaslian lemon juice, yang dapat dikembangkan untuk deteksi pemalsuan madu, kopi, hingga minyak zaitun—komoditas dengan nilai ekonomi tinggi dan rentan pemalsuan.

3. Inspeksi Inline Berbasis Gelombang Mikro/Terahertz

Jelali dan Papadopoulos (2024) membahas inspeksi inline menggunakan sensor microwave/terahertz untuk deteksi cacat pada makanan kemasan seperti cokelat dan kue. Teknologi ini memungkinkan deteksi otomatis cacat produk dalam lini produksi tanpa perlu intervensi manual.

➡️ Dampak Industri: Penghematan waktu inspeksi dan peningkatan keandalan kualitas produk, terutama di sektor makanan ringan kemasan dan produk bakery industri besar.

Kritik dan Batasan yang Perlu Diperhatikan

1. Minimnya Pembahasan Risiko Implementasi AI

Editorial menyoroti AI sebagai solusi masa depan, namun tidak mendalami risiko keamanan data, bias algoritma, atau keterbatasan adopsi AI di UMKM.

➡️ Opini: AI memerlukan regulasi etika, terutama dalam penggunaan data konsumen untuk personalisasi layanan pangan (contoh: personal diet apps berbasis AI).

2. Fokus Regional yang Terbatas

Banyak penelitian yang dibahas berbasis data Asia (Taiwan, Lebanon). Meskipun valid, cakupan ini membatasi generalisasi ke pasar global, khususnya Amerika Utara atau Eropa, yang memiliki regulasi dan ekspektasi konsumen berbeda.

Rekomendasi Praktis dari Editorial untuk Pemain Industri

1. Adopsi Sensor AI untuk UMKM
   Penggunaan sensor portable berbasis smartphone dapat membantu usaha kecil melakukan kontrol kualitas tanpa investasi mahal.

2. Integrasi Blockchain untuk Rantai Pasok Aman
   Industri produk premium seperti kopi spesialti dapat meningkatkan kepercayaan pasar internasional dengan transparansi asal produk berbasis blockchain.

3. Pengembangan Nutraceuticals Berbasis Validasi Ilmiah
   Investasi dalam uji laboratorium dan model sel penting untuk menghindari klaim kesehatan yang tidak terbukti secara ilmiah.

Kesimpulan: Masa Depan Keamanan dan Mutu Pangan Ada di Tangan Teknologi Terintegrasi

Editorial Jer-An Lin dalam Processes (2024) memberikan gambaran kuat tentang bagaimana kemajuan teknologi menjadi kunci untuk meningkatkan keamanan dan kualitas pangan secara global. Dengan integrasi sensor cerdas, AI, dan pendekatan biologis, kontrol mutu makanan kini lebih presisi dan efisien.

✅ Keunggulan Editorial Ini:

• Merangkum teknologi terbaru dalam food safety.
• Memberikan insight praktis berbasis studi kasus nyata.

❗ Tantangan yang Tersisa:

• Kebutuhan adaptasi teknologi untuk berbagai skala industri.
• Perlunya regulasi dan edukasi pasar tentang adopsi teknologi baru.

Referensi:

Jer-An Lin. (2024). Special Issue: Food Safety Management and Quality Control Techniques. Processes, 12(2553).
 

KONTAN.CO.ID - JAKARTA. Badan Pengkajian dan Pengembangan Perdagangan (BPPP) Kementerian Perdagangan memperkirakan kontribusi Ekonomi Digital Indonesia (EDI) di tahun 2030 akan mencapai 18 persen dari produk domestik bruto (PDB) atau sekitar Rp. 4.531 triliun. Itu artinya kurun waktu 8 tahun kedepan, ekonomi digital tumbuh 4,5 kali dibandingkan sekarang ini yang sekitar 4%.

Pakar bisnis dan ekonomi digital dari Inventure Yuswohady menyampaikan, besarnya potensi ekonomi digital itu menjadi peluang kepada pelaku usaha digital untuk kian meningkatkan pertumbuhan bisnisnya. Oleh sebab itu, banyak perusahaan berbasis digital sebagaimana GoTo, Grab, Blibli dan lainnya sangat agresif untuk menjaring patner bisnis dan melayani target konsumennya.

“Apabila dilihat sekarang ini perilaku konsumen kita telah mengarah kepada digitalisasi, mulai dari belanja online, pembayaran online, hingga transportasi online. Saat ini tinggal bagaimana pelaku usaha di bidang ini menangkap peluang tersebut,” ungkap Yuswohady dalam keterangannya, Jumat (17/06).

Laporan e-Conomy SEA 2021 dari Google, Temasek, and Bain & Company menuturkan, ada sekitar 21 juta konsumen digital baru di Indonesia semenjak awal pandemi Covid 19 sampai kuartal pertama 2021. Dengan jumlah penduduk yang mencapai 270 juta dan pendapatan per kapita yang dipoyeksi akan kian meningkat, potensi pasar Indonesia sangat besar.

Walaupun pasarnya besar, kompetisi di industri digitalpun kian ketat. Menurut Yuswohady, selain harus menjaring user baru, perusahaan digital dituntut pula untuk mengembangkan beragam strategi untuk menjaga loyalitas konsumen dan selalu aktif bertransaksi walaupun tanpa harus bakar uang melalui promo.

Sebagai contoh keberhasilan GoTo dalam meningkatkan transaksi konsumen di ekosistemnya. Perusahaan hasil kombinasi bisnis antara Gojek dan Tokopedia ini bisa mendorong konsumen yang bergabung di tahun 2018 untuk bertransaksi 6,8 kali lebih banyak selama tahun 2021.

Dengan strategi yang berbeda, pada periode sama Grab dapat menjaga konsumen mereka tetap berbelanja 3 kali lebih banyak.

Untuk menjaga loyalitas konsumen, GoTo memilih strategi dengan mengembangkan GoPay Coins. Apabila sebelumnya hanya bisa dipergunakan untuk belanja di Tokopedia, saat ini GoPay Coins  bisa digunakan untuk berbagai pembayaran layanan di ekosistem GoTo tanpa mengurangi saldo GoPay.

Chief Marketing Officer GoPay Fibriyani Elastria menyampaikan, kehadiran GoPay Coints semenjak bulan Mei untuk beragam layanan di aplikasi Gojek memperoleh sambutan positif dari user. Semenjak perluasan itu, GoPay mencatat peningkatan sebesar 20% pada jumlah pengguna yang bertransaksi memakai GoPay Coins.  

GoPay Coins merupakan sistem poin loyalitas universal pada ekosistem GoTo dalam bentuk saldo cashback yang diberikan sebagai reward kepada user sesudah menuntaskan transaksi.

“GoPay Coins menjadi salah satu inovasi kita guna memaksimalkan keuntungan cashback dan mencegah penyalahgunaan tanpa mengurangi apresiasi terhadap pengguna setia layanan di ekosistem GoTo. Kami berharap, user bisa bertransaksi dengan lebih aman dan efisien dan dapat memaksimalkan keuntungan yang disediakan oleh beragam layanan di ekosistem GoTo, ” ungkap Fibriyani.

Selain reward bagi konsumen, lanjut Yuswohady, ekosistem digital harus memperhatikan kebutuhan penjual (seller) agar produknya cepat terjual. “Layanan kepada merekapun perlu menjadi perhatian. Sebab para seller inipun akan sangat menentukan transaksi yang terdapat di ekosistem digital itu sendiri,” tuturnya.

Disadur dari sumber industri.kontan.co.id