Air bersih adalah kebutuhan dasar manusia, namun kualitas sumber daya air global terus menghadapi ancaman serius akibat aktivitas industri, pertanian, dan urbanisasi yang tidak terkendali. Di India, permasalahan kualitas air mencapai titik kritis, terutama di sungai besar seperti Gangga, Yamuna, dan Godavari. Paper berjudul “Water Quality Prediction Using Machine Learning Models” yang dipublikasikan oleh Astha Sharma dkk. dari Jaypee University of Information Technology, membahas upaya revolusioner dalam memanfaatkan algoritma machine learning untuk mengatasi tantangan ini. Penelitian ini dapat diakses di E3S Web of Conferences.

Mengapa Kualitas Air Perlu Diprediksi dengan Teknologi?

Sebelum membahas lebih jauh tentang teknologi yang digunakan, mari kita telaah latar belakangnya. Menurut Central Pollution Control Board India, tingkat Biochemical Oxygen Demand (BOD)—indikator utama pencemaran organik—di banyak sungai telah melampaui ambang batas aman. Secara tradisional, metode pengujian kualitas air berbasis laboratorium memakan waktu lama, memerlukan biaya besar, dan tidak mampu memberikan informasi secara real-time.

Di sinilah machine learning (ML) masuk sebagai solusi. Algoritma ML dapat memproses data secara otomatis dan cepat untuk mendeteksi potensi pencemaran bahkan sebelum krisis terjadi.

 

Ringkasan Penelitian dan Tujuan

Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi kualitas air yang akurat dengan menggunakan tiga algoritma populer:

• Decision Tree (DT)
• K-Nearest Neighbor (KNN)
• Random Forest (RF)

Dataset yang digunakan mencakup parameter penting seperti pH, turbidity (kekeruhan), dissolved oxygen (oksigen terlarut), chloramines, trihalomethanes, dan lainnya. Model dievaluasi berdasarkan kemampuannya dalam memprediksi apakah air layak diminum (potable) atau tidak.

 

Analisis Metodologi: Menggali Lebih Dalam

Dataset dan Pra-pemrosesan Data

Data bersumber dari Kaggle, mencakup 3.276 sampel dengan 9 fitur utama dan satu target output (potability). Salah satu tantangan terbesar adalah banyaknya nilai yang hilang pada variabel-variabel seperti pH (491 nilai hilang) dan sulfate (781 nilai hilang).

Strategi yang diterapkan:

• Imputasi Mean: Mengisi nilai kosong dengan nilai rata-rata.
• Penyeimbangan Kelas: Mengingat terdapat ketidakseimbangan data antara air layak dan tidak layak minum, digunakan teknik oversampling dan pengaturan bobot kelas.

Pemisahan Dataset

Dataset dibagi dengan rasio 90:10 untuk training dan testing. Strategi ini dinilai efektif dalam meningkatkan kemampuan model untuk belajar pola kompleks dari data.

 

Evaluasi Algoritma: Mana yang Paling Unggul?

1. Decision Tree (DT)

• Akurasi: 58,8%
• Kelebihan: Mudah diinterpretasi, cepat.
• Kelemahan: Rentan terhadap overfitting, terutama pada dataset kompleks.

Analisis Tambahan: DT sangat tergantung pada keakuratan data training. Dalam skenario kualitas air yang dinamis seperti di India, DT kurang efektif tanpa teknik ensemble atau pruning ketat.

2. K-Nearest Neighbor (KNN)

• Akurasi: 59,14%
• Kelebihan: Sederhana dan intuitif.
• Kelemahan: Kinerja menurun drastis seiring bertambahnya dimensi data (curse of dimensionality), serta pemilihan nilai k sangat krusial.

Kritik Konstruktif: KNN bisa jadi tidak praktis untuk implementasi real-time pada sistem monitoring berbasis sensor yang menghasilkan data dalam jumlah besar.

3. Random Forest (RF)

• Akurasi: 70,12%
• Kelebihan: Mengatasi overfitting dengan ensemble learning, tahan terhadap noise dan outliers.
• Kelemahan: Konsumsi komputasi tinggi.

Studi Kasus: RF digunakan dalam sistem monitoring kualitas air di Sungai Yangtze, Tiongkok, yang berhasil mendeteksi pencemaran industri secara real-time dengan akurasi lebih dari 80%. Hal ini menunjukkan potensi RF sebagai tulang punggung sistem monitoring kualitas air modern.

 

Studi Kasus Global: Implementasi di Dunia Nyata

1. River Water Quality Index di Sungai Mekong, Vietnam

Peneliti menggunakan model Random Forest yang dioptimalkan dan berhasil mengidentifikasi area dengan pencemaran tinggi, mendorong pemerintah setempat membangun lebih banyak instalasi pengolahan limbah.

2. Deep Learning untuk Prediksi Kualitas Air Laut di Jepang

Dengan pendekatan Convolutional Neural Network (CNN), sistem dapat memprediksi penurunan kualitas air akibat tumpahan minyak lebih cepat daripada metode konvensional.

Pembelajaran: Random Forest adalah pilihan yang solid untuk tahap awal, namun integrasi dengan Deep Learning (seperti CNN dan RNN) membuka peluang prediksi spasial-temporal yang lebih akurat.

 

Tantangan dan Keterbatasan Penelitian Ini

1. Keterbatasan Dataset
   Data yang digunakan hanya mencakup wilayah tertentu dan parameter terbatas. Padahal, variabel lain seperti cuaca, aktivitas industri, dan perubahan iklim juga mempengaruhi kualitas air.
2. Interpretabilitas Model
   Model ML, khususnya Random Forest, sering dianggap sebagai “black box”. Dalam konteks regulasi lingkungan, transparansi dalam pengambilan keputusan sangat dibutuhkan.
3. Sumber Daya Komputasi
   Pemrosesan data secara real-time memerlukan infrastruktur komputasi tinggi. Solusi seperti cloud computing dan distributed processing perlu dipertimbangkan.

 

Opini dan Saran Pengembangan ke Depan

1. Kolaborasi Lintas Disiplin

Sinergi antara insinyur sipil, ilmuwan data, dan pembuat kebijakan diperlukan agar teknologi ML benar-benar bermanfaat dalam pengelolaan kualitas air.

2. Integrasi IoT dan Sensor Cerdas

Penggabungan ML dengan Internet of Things (IoT) dapat mempercepat deteksi pencemaran. Misalnya, sensor otomatis di titik-titik rawan polusi yang mengirimkan data real-time ke model prediksi berbasis cloud.

3. Peningkatan Akurasi dengan Gradient Boosting

Peneliti sebaiknya menjajaki model lain seperti Gradient Boosting Machines (GBM) atau XGBoost, yang telah terbukti meningkatkan akurasi prediksi hingga 85% dalam studi kualitas air di Eropa.

 

Relevansi dengan Industri dan Kebijakan Lingkungan di Indonesia

Indonesia menghadapi tantangan serupa, seperti pencemaran Sungai Citarum dan Bengawan Solo. Implementasi model Random Forest untuk prediksi kualitas air dapat membantu pemerintah daerah dalam membuat keputusan berbasis data secara cepat, mencegah krisis kesehatan akibat air tercemar.

Contoh Potensial Implementasi:

• Sistem peringatan dini pencemaran air di Danau Toba, berbasis ML dan sensor kualitas air.
• Monitoring kualitas air laut di kawasan industri Batam, yang rentan terhadap limbah pabrik.

 

Kesimpulan: Machine Learning Sebagai Kunci Masa Depan Pengelolaan Air

Paper ini menunjukkan bahwa teknologi machine learning, khususnya Random Forest, memberikan solusi efektif dalam prediksi kualitas air dengan akurasi yang layak untuk pengambilan keputusan nyata. Namun, tantangan tetap ada, mulai dari kebutuhan data yang kaya hingga tuntutan interpretabilitas hasil prediksi.

Highlight Kesimpulan:

• Akurasi Tertinggi: Random Forest dengan 70,12%
• Tantangan: Dataset terbatas dan kebutuhan komputasi tinggi
• Rekomendasi: Integrasi dengan IoT dan model lanjutan seperti XGBoost untuk akurasi lebih baik

 

Sumber Referensi

Efficient Water Quality Prediction Using Supervised Machine Learning (Water, 2019)

Machine Learning Based Marine Water Quality Prediction (Journal of Environmental Management, 2021)

 

Keselamatan kerja merupakan aspek yang sangat penting dalam operasional industri modern. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi, mengklasifikasi, dan menganalisis berbagai metode serta alat yang digunakan dalam penilaian risiko di tempat kerja, dengan fokus pada literatur yang diterbitkan antara tahun 2008 hingga 2020.

Penelitian ini menggunakan pendekatan Systematic Literature Mapping (SLM) untuk mengidentifikasi pola penelitian yang ada dalam manajemen risiko keselamatan kerja. Tiga tahap utama yang dilakukan dalam studi ini adalah:

1. Perencanaan – Penyusunan protokol penelitian, termasuk identifikasi pertanyaan penelitian dan kriteria pencarian.
2. Pelaksanaan – Pengumpulan data dari berbagai sumber ilmiah seperti Emerald Insight, ScienceDirect, Wiley Online Library, dan Taylor & Francis Online.
3. Analisis dan Diskusi – Evaluasi studi yang diperoleh, termasuk klasifikasi berdasarkan relevansi dan kualitas penelitian.

1. Identifikasi Metode Manajemen Risiko

Penelitian ini mengidentifikasi 37 alat dan teknik yang digunakan dalam analisis dan manajemen risiko keselamatan kerja, termasuk:

• Failure Mode and Effects Analysis (FMEA)
• Fault Tree Analysis (FTA)
• Hazard and Operability Study (HAZOP)
• Multi-Criteria Decision-Making (MCDM)
• Fuzzy Logic-Based Risk Assessment

Studi ini menunjukkan bahwa metode yang paling sering digunakan adalah FMEA dan HAZOP, yang digunakan dalam berbagai sektor industri untuk menilai dan memitigasi risiko kerja.

2. Korelasi antara Jenis Bisnis dan Metode yang Digunakan

Dalam penelitian ini, berbagai metode dianalisis berdasarkan sektor industri yang menerapkannya:

• Manufaktur: FMEA dan MCDM digunakan untuk mengidentifikasi bahaya mesin dan proses produksi.
• Konstruksi: HAZOP diterapkan untuk menganalisis risiko proyek pembangunan.
• Energi dan Pertambangan: FTA digunakan untuk menilai probabilitas kecelakaan akibat kegagalan sistem.
• Transportasi: Model berbasis fuzzy logic diterapkan untuk mengevaluasi risiko operasional di sektor logistik.

3. Perkembangan Tren Penelitian

Penelitian ini juga menunjukkan tren pertumbuhan studi manajemen risiko keselamatan kerja:

• Dari 2008 hingga 2020, jumlah penelitian dalam topik ini meningkat secara signifikan.
• Negara-negara dengan kontribusi penelitian terbesar meliputi Amerika Serikat, Kanada, Italia, Inggris, dan Australia.
• Negara berkembang seperti Turki, China, Iran, dan Brasil masih memiliki jumlah penelitian yang relatif rendah dalam bidang ini.

4. Tantangan dalam Manajemen Risiko Keselamatan Kerja

Paper ini mengidentifikasi beberapa hambatan utama dalam implementasi sistem manajemen risiko keselamatan kerja, antara lain:

• Kurangnya pemahaman dan kesadaran manajer terhadap pentingnya pendekatan proaktif dalam keselamatan kerja.
• Tingginya biaya implementasi metode manajemen risiko, terutama untuk usaha kecil dan menengah.
• Kurangnya integrasi antara kebijakan keselamatan dan budaya kerja organisasi.

Dalam penelitian ini, terdapat beberapa contoh implementasi sistem manajemen risiko:

• Sebuah perusahaan manufaktur di Brasil menerapkan FMEA dan berhasil menurunkan tingkat kecelakaan kerja hingga 30% dalam 5 tahun.
• Di sektor konstruksi, penggunaan HAZOP membantu mengidentifikasi lebih dari 50 potensi bahaya dalam proyek skala besar sebelum pekerjaan dimulai.
• Di industri transportasi, penggunaan fuzzy logic untuk analisis risiko membantu mengurangi insiden kendaraan operasional sebesar 18%.

Keunggulan Studi Ini:

1. Pendekatan Sistematis – Menggunakan metodologi pemetaan literatur yang terstruktur.
2. Komprehensif – Meninjau berbagai metode dan alat dari berbagai sektor industri.
3. Menyediakan Rekomendasi Praktis – Memberikan panduan bagi organisasi dalam memilih metode manajemen risiko yang tepat.

Kekurangan dan Tantangan:

• Kurangnya Data dari Negara Berkembang – Studi ini menunjukkan bahwa penelitian dari negara berkembang masih terbatas, sehingga hasil yang diperoleh mungkin kurang mencerminkan realitas global.
• Tidak Ada Perbandingan Langsung antar Metode – Meskipun ada identifikasi metode, studi ini tidak secara eksplisit membandingkan efektivitasnya dalam konteks yang berbeda.
• Kurangnya Evaluasi Lapangan – Studi ini terutama berbasis pada literatur dan kurang menyoroti implementasi aktual dalam dunia industri.

Studi ini memberikan wawasan mendalam mengenai manajemen risiko dalam keselamatan kerja serta tren penelitian yang berkembang dalam bidang ini. Dengan meningkatnya jumlah penelitian dalam topik ini, diharapkan organisasi dapat lebih sadar akan pentingnya pendekatan proaktif dalam manajemen risiko.

1. Peningkatan Kesadaran dan Pelatihan – Organisasi perlu berinvestasi dalam pelatihan manajemen risiko untuk meningkatkan kesadaran pekerja dan manajer.
2. Penerapan Teknologi dalam Manajemen Risiko – Penggunaan model berbasis AI dan big data dapat membantu meningkatkan akurasi analisis risiko.
3. Integrasi Budaya Keselamatan dalam Organisasi – Perusahaan harus menjadikan keselamatan kerja sebagai bagian dari budaya kerja mereka.

Sumber: Francisco da Rosa, A. C., Lapasini Leal, G. C., Cardoza Galdamez, E. V., & Thom de Souza, R. C. Risk Management in Occupational Safety: A Systematic Mapping. Work 70 (2021): 147-166.

Pendahuluan

Di era Industry 4.0, dunia manufaktur mengalami transformasi besar melalui digitalisasi. Salah satu inovasi yang mencuri perhatian adalah pemanfaatan machine learning (ML) dan deep learning (DL) untuk predictive quality, yaitu pendekatan prediktif terhadap kualitas produk berbasis data manufaktur. Paper ini mereview secara sistematis perkembangan riset di bidang tersebut selama satu dekade terakhir, yakni 2012 hingga 2021.

Riset ini relevan karena kebutuhan industri untuk memprediksi kualitas secara akurat semakin tinggi. Hal ini didorong oleh peningkatan permintaan konsumen atas produk berkualitas tinggi dan minim cacat. Teknologi ML dan DL diharapkan mampu membantu industri melakukan kontrol kualitas secara real-time, mengurangi cacat produksi, hingga meningkatkan efisiensi operasional.

 

Ruang Lingkup dan Metodologi Studi

Tercan dan Meisen melakukan telaah atas 81 publikasi ilmiah yang membahas predictive quality dalam ranah manufaktur. Mereka mengklasifikasikan penelitian tersebut berdasarkan:

1. Proses manufaktur yang diteliti
2. Karakteristik data yang digunakan
3. Model ML dan DL yang diterapkan

Mereka merumuskan tiga pertanyaan utama yang menjadi kerangka studi:

• Apa saja proses manufaktur dan kriteria kualitas yang telah dikaji?
• Seperti apa karakteristik data yang digunakan?
• Model supervised learning apa yang paling umum digunakan?

Pendekatan sistematis ini mengisi celah dalam literatur karena hingga saat ini belum banyak ulasan komprehensif yang mengupas prediksi kualitas berbasis ML/DL secara mendalam.

 

Temuan Utama dan Analisis

1. Ragam Proses Manufaktur yang Diteliti

Berbagai proses manufaktur telah dikaji, mulai dari cutting (pemotongan) hingga additive manufacturing. Dari total publikasi yang direview, mayoritas riset fokus pada proses cutting (32%), seperti turning, drilling, dan milling. Fokus utamanya adalah memprediksi surface roughness (kekasaran permukaan), misalnya dalam proses laser cutting dan turning. Misalnya, penelitian oleh Tercan et al. (2017) yang memanfaatkan ML untuk memprediksi kekasaran permukaan pada laser cutting.

Proses joining, khususnya pengelasan, juga populer. Contohnya, penggunaan CNN untuk mendeteksi cacat las pada proses spot welding (Wang et al., 2021).

Studi Kasus Industri:

Perusahaan otomotif seperti BMW menggunakan sistem berbasis CNN untuk mendeteksi cacat pada bodi mobil selama proses spot welding. Implementasi ini meningkatkan first-pass yield hingga 98%.

2. Karakteristik Data dan Sumbernya

Prediksi kualitas mengandalkan data dari dua sumber utama:

• Data Eksperimental: 65% penelitian mengumpulkan data dari eksperimen terkendali.
• Data Produksi Nyata: 14% penelitian menggunakan data dari proses produksi yang sedang berjalan.

Sebagian kecil lainnya menggunakan simulasi dan dataset benchmark seperti GRIMA X-Ray (Ferguson et al., 2018). Tantangan utama adalah kuantitas dan kualitas data. Banyak dataset eksperimen hanya terdiri dari ratusan sampel, yang membatasi akurasi model.

Tren Industri:

Penggunaan digital twin untuk menghasilkan data simulasi dalam skala besar kian populer. Misalnya, Siemens mengembangkan digital twin untuk simulasi additive manufacturing, memungkinkan mereka mengurangi waktu trial and error hingga 30%.

3. Jenis Data Input

Data input untuk model ML/DL umumnya berupa:

• Parameter proses (misal: kecepatan potong, suhu)
• Data sensor (getaran, akustik)
• Data gambar (kamera inspeksi, X-ray)

Pada proses seperti metal rolling, kamera lini digunakan untuk mendeteksi cacat permukaan secara otomatis melalui CNN.

Analisis:

Dalam praktik industri, penggabungan data multi-modal—gabungan antara sensor dan citra visual—semakin banyak diadopsi. Hal ini mencerminkan kebutuhan akan sistem prediksi yang lebih akurat dan fleksibel.

 

Model Machine Learning dan Deep Learning yang Digunakan

Mayoritas publikasi (74%) menggunakan model Multilayer Perceptron (MLP) karena kemudahannya dalam menangani berbagai jenis data numerik. Sementara itu, Convolutional Neural Networks (CNN) digunakan untuk analisis data gambar, seperti dalam inspeksi otomatis pada additive manufacturing.

Perbandingan Model:

• MLP unggul pada dataset kecil dengan fitur numerik sederhana.
• CNN sangat efektif pada tugas klasifikasi berbasis gambar.
• LSTM dan Transformers mulai digunakan untuk data time-series, terutama pada proses manufaktur berbasis aliran kontinu.

Kritik:

Meski CNN mendominasi riset terkini, pendekatan ini kerap membutuhkan data dalam jumlah besar serta komputasi tinggi, yang belum tentu feasible bagi industri skala kecil-menengah.

 

Tantangan dan Kesenjangan Penelitian

1. Kurangnya Generalisasi Model: Banyak model hanya diterapkan pada satu proses atau domain. Belum ada pendekatan transfer learning yang kuat untuk lintas proses manufaktur.
2. Keterbatasan Data Nyata: Ketersediaan dataset industri yang lengkap dan akurat masih minim karena isu privasi dan keamanan data.
3. Keterbatasan Interpretabilitas: Model DL, terutama CNN dan LSTM, sering disebut sebagai black-box. Industri membutuhkan sistem yang explainable agar keputusannya bisa diverifikasi.

 

Rekomendasi dan Arah Riset Masa Depan

1. Adopsi Explainable AI (XAI)
   Penelitian masa depan perlu fokus pada transparansi model ML/DL. Implementasi XAI dapat membantu operator produksi memahami alasan prediksi cacat produk.
2. Transfer Learning dan Federated Learning
   Transfer learning memungkinkan model yang dilatih pada satu domain diterapkan ke domain lain dengan data terbatas. Federated learning memungkinkan pelatihan model tanpa harus memindahkan data industri, menjaga privasi sekaligus memperkaya kualitas model.
3. Pengembangan Dataset Terstandarisasi
   Komunitas akademik dan industri perlu berkolaborasi menciptakan dataset benchmark terbuka, mirip ImageNet, yang khusus untuk industri manufaktur.

 

Dampak Praktis Bagi Industri

Efisiensi Produksi

Dengan prediksi kualitas berbasis ML/DL, perusahaan manufaktur dapat mengurangi scrap rate hingga 40% dan meningkatkan efisiensi first-time-right production.

Pengurangan Biaya Inspeksi Manual

Prediksi otomatis memungkinkan pengurangan kebutuhan inspeksi manual hingga 50%, seperti yang dialami pabrik otomotif yang menerapkan CNN untuk deteksi cacat bodi mobil.

 

Kesimpulan

Tercan dan Meisen memberikan tinjauan yang komprehensif mengenai penerapan machine learning dan deep learning dalam prediksi kualitas manufaktur. Meski perkembangan pesat terlihat dalam dekade terakhir, masih ada tantangan signifikan yang harus diatasi. Ke depan, integrasi teknologi seperti XAI dan transfer learning menjadi kunci untuk memperluas adopsi sistem prediktif ini di industri manufaktur secara global.

 

📖 Referensi Utama
Tercan, H., & Meisen, T. (2022). Machine learning and deep learning based predictive quality in manufacturing: a systematic review. Journal of Intelligent Manufacturing, 33, 1879–1905. 

Dalam era Industri 4.0, pabrik pintar (smart factories) menjadi tulang punggung manufaktur modern. Keberhasilan mereka terletak pada efisiensi, fleksibilitas, dan kemampuan beradaptasi terhadap perubahan pasar yang cepat. Salah satu komponen kunci dalam mencapai tujuan tersebut adalah pengendalian kualitas (quality control) yang lebih proaktif dan berbasis data. Artikel ilmiah yang ditulis oleh Sidharth Sankhye dan Guiping Hu berjudul Machine Learning Methods for Quality Prediction in Production menghadirkan solusi inovatif melalui pendekatan machine learning (ML) untuk memprediksi kualitas produk secara lebih akurat dan efisien. 

Latar Belakang: Dari Inspeksi Manual ke Prediksi Cerdas

Proses pengendalian kualitas tradisional umumnya bersifat reaktif. Produk diperiksa setelah diproduksi, dan ketika ditemukan cacat, baru dilakukan tindakan perbaikan. Model ini tidak hanya boros waktu, tetapi juga menimbulkan biaya tinggi akibat penarikan produk (recall) dan kerugian reputasi. Di sinilah machine learning hadir, menawarkan kemampuan prediktif yang memungkinkan perusahaan mendeteksi potensi cacat produk sejak dini.

Penelitian ini mengambil studi kasus dari lini produksi alat rumah tangga (appliance manufacturing), yang sebelumnya mengalami peningkatan jumlah cacat produk meskipun telah dilengkapi sistem visi dan scanner modern. Keterlambatan dalam mendeteksi masalah mengakibatkan biaya recall yang besar. Dengan memanfaatkan data yang ada, penulis membangun model prediksi kualitas berbasis machine learning, khususnya metode klasifikasi.

Intisari Penelitian: Membangun Model Prediksi Kualitas

Penelitian ini fokus pada penerapan metode supervised learning, yaitu klasifikasi, untuk memprediksi compliance quality produk. Proses prediksi kualitas produk didasarkan pada data yang dikumpulkan secara real-time dari proses produksi multi-tahap.

Beberapa temuan penting dari penelitian ini:

• Model klasifikasi yang dikembangkan berhasil mencapai akurasi hingga 99%, dengan nilai Cohen’s Kappa sebesar 0.91. Ini menunjukkan tingkat keandalan yang sangat tinggi, bahkan untuk dataset dengan ketidakseimbangan kelas (imbalanced dataset).
• Penerapan feature engineering menjadi kunci dalam meningkatkan kinerja model, khususnya dalam mengatasi tantangan data imbalance, yang sering terjadi di pabrik modern.

Studi Kasus: Transformasi Lini Produksi Alat Rumah Tangga

Dalam studi kasus yang diangkat, penulis menganalisis data produksi dari sebuah pabrik alat rumah tangga yang memproduksi sekitar 800 unit produk per hari. Data yang digunakan meliputi:

• Nomor seri unit produk
• Model produk
• Minggu produksi
• Warna dan merek produk
• Catatan inspeksi kualitas dari proses Random Customer Acceptance Inspection (RCAI)

Masalah utama yang dihadapi adalah cacat produk berupa komponen salah pasang atau hilang, terutama setelah proses model changeover di lini produksi. Dengan produksi multi-model tanpa jeda, kemungkinan terjadinya kesalahan dalam proses perakitan meningkat.

Langkah-langkah Pengembangan Model

1. Data Pre-processing: Membersihkan data, menyusun ulang atribut, dan memastikan konsistensi dataset.
2. Feature Engineering: Membangun fitur baru, seperti proximity to model changeover, yang mengukur seberapa dekat posisi unit terhadap perubahan model sebelumnya. Ini terbukti signifikan dalam meningkatkan akurasi prediksi.
3. Penggunaan Metode Ensembel: Penelitian membandingkan performa Random Forest (bagging) dan XGBoost (boosting). XGBoost terbukti unggul, terutama dalam klasifikasi unit produk yang tergolong cacat (minority class).

Insight Tambahan: Mengapa Feature Engineering Penting?

Feature engineering dalam studi ini memberikan keunggulan nyata. Salah satu fitur penting yang dikembangkan adalah batch_seq, yang menunjukkan urutan unit produksi setelah terjadi perubahan model. Dengan menambahkan atribut ini, model XGBoost mampu mengklasifikasi unit cacat dengan akurasi 98.34%, jauh lebih tinggi dibanding tanpa fitur tersebut.

Namun, upaya normalisasi fitur, seperti batch_seqperc (persentase posisi dalam batch), justru menunjukkan penurunan kinerja. Ini menunjukkan bahwa dalam konteks produksi, data absolut lebih bermakna daripada representasi relatif. Korelasi ini mencerminkan risiko tinggi cacat produk di awal batch setelah model changeover, terlepas dari ukuran batch.

Kelebihan Penelitian

1. Konsistensi Hasil: Model dikembangkan dengan cross-validation dan diuji pada data independen, menunjukkan keandalan tinggi.
2. Praktis untuk Implementasi Nyata: Waktu pelatihan model hanya 15 menit, sementara prediksi real-time dapat dilakukan dalam 0.05 detik per unit, membuatnya sangat layak diterapkan di lini produksi skala besar.
3. Mengurangi Biaya Kualitas: Dengan memprediksi unit cacat secara proaktif, perusahaan dapat menghemat biaya recall dan meningkatkan efisiensi inspeksi.

Kritik dan Catatan untuk Pengembangan Lebih Lanjut

Meskipun hasilnya mengesankan, penelitian ini memiliki keterbatasan:

• Dataset Terbatas: Fokus penelitian adalah pada cacat kategori wrong/missing parts, karena data yang tersedia tidak mencakup parameter proses perakitan secara mendetail.
• Belum Menerapkan Deep Learning: Penulis tidak mengeksplorasi model deep learning seperti neural networks, yang berpotensi memberikan performa lebih baik jika diterapkan pada dataset yang lebih besar dan kaya fitur.
• Konteks Industri Terbatas: Studi ini hanya menguji satu jenis industri (alat rumah tangga). Perlu penelitian lebih luas di sektor manufaktur lain seperti otomotif atau elektronik.

Dampak Praktis dan Tren Industri

Penelitian ini sangat relevan dengan konsep smart manufacturing dan proses quality assurance berbasis prediksi di era Industri 4.0. Dengan banyaknya Internet of Things (IoT) dan sensor di pabrik modern, data proses produksi semakin melimpah. Penelitian seperti ini menjadi fondasi penerapan Predictive Quality Analytics (PQA) yang meminimalkan biaya produksi dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Dalam konteks global, perusahaan seperti Siemens, GE, dan Bosch telah mulai mengadopsi pendekatan serupa dalam sistem mereka. Contohnya, Bosch menggunakan AI untuk memprediksi cacat pada lini perakitan elektronik, mengurangi scrap rate hingga 25%.

Kesimpulan: Menuju Masa Depan Manufaktur Bebas Cacat

Penelitian Sankhye dan Hu menunjukkan bahwa machine learning dapat diandalkan untuk memprediksi kualitas produk, bahkan dalam kondisi dataset yang tidak seimbang dan kompleks. Implementasi metode ini membawa perusahaan manufaktur lebih dekat ke zero-defect manufacturing, di mana kualitas produk terjamin tanpa harus mengandalkan inspeksi akhir semata.

Dengan peningkatan ketersediaan data produksi dan kemajuan algoritma, solusi berbasis machine learning akan menjadi standar baru dalam pengendalian kualitas industri modern.

 

Referensi
Sankhye, S., & Hu, G. (2020). Machine learning methods for quality prediction in production. Logistics, 4(4), 35.

Keselamatan dan Kesehatan Kerja (K3) merupakan faktor penting dalam menciptakan lingkungan pendidikan yang aman dan mendukung proses belajar mengajar. Namun, dalam banyak kasus, praktik K3 di sekolah-sekolah di negara berkembang masih belum menjadi prioritas. Artikel ini menyoroti pentingnya implementasi sistem K3 yang lebih baik serta kerjasama antara sekolah dan pemerintah dalam menciptakan lingkungan yang aman bagi tenaga pengajar dan siswa.

Penelitian ini dilakukan melalui tinjauan literatur yang mencakup:

• Analisis data kecelakaan kerja dan penyakit akibat kerja di sekolah-sekolah di negara berkembang.
• Identifikasi kesenjangan dalam regulasi dan kebijakan K3 di sektor pendidikan.
• Pengembangan kerangka kerja manajemen K3 yang dapat diterapkan di sekolah.

Hasil kajian ini digunakan untuk menyusun rekomendasi kebijakan yang bertujuan meningkatkan standar K3 di institusi pendidikan.

1. Statistik K3 di Negara Berkembang

• Menurut ILO (2019, 2023), sekitar 340 juta pekerja mengalami kecelakaan kerja, sementara 160 juta menderita penyakit akibat kerja setiap tahun.
• 65% kematian akibat kerja terjadi di Asia, sementara Afrika menyumbang 11,8% dari total kematian kerja.
• Di Afrika, sekitar 33% penyakit akibat kerja berasal dari penyakit menular, jauh lebih tinggi dibandingkan dengan wilayah lain.
• OHS legislation di negara berkembang hanya mencakup 10% dari populasi pekerja, sedangkan 80% dari total bahaya kerja ada di negara-negara ini.

2. Kesenjangan dalam Implementasi K3 di Sekolah

Penelitian ini menemukan beberapa faktor utama yang menyebabkan lemahnya penerapan K3 di sekolah:

• Kurangnya regulasi dan kebijakan spesifik: Banyak negara berkembang tidak memiliki kebijakan yang jelas mengenai K3 di sektor pendidikan.
• Minimnya pelatihan dan kesadaran K3: Kurangnya pelatihan bagi guru dan tenaga pendukung menyebabkan rendahnya kesadaran akan pentingnya keselamatan kerja.
• Fasilitas yang tidak memadai: Banyak sekolah memiliki infrastruktur yang buruk, termasuk ventilasi yang tidak layak, kurangnya jalur evakuasi darurat, dan sanitasi yang buruk.
• Kurangnya pendanaan: Keterbatasan anggaran menyebabkan sekolah tidak mampu menyediakan peralatan keselamatan dasar seperti pemadam kebakaran, alat pelindung diri (APD), dan fasilitas kesehatan.

3. Dampak Buruk Lingkungan Kerja yang Tidak Aman

• Risiko cedera akibat kecelakaan: Lantai licin, kabel listrik terbuka, dan kurangnya sistem evakuasi dapat menyebabkan kecelakaan yang mengancam keselamatan guru dan siswa.
• Penyakit akibat kerja: Kurangnya ventilasi yang baik di ruang kelas dapat menyebabkan masalah pernapasan, terutama di daerah dengan tingkat polusi tinggi.
• Dampak psikologis: Guru yang bekerja dalam kondisi tidak aman mengalami stres yang lebih tinggi, yang dapat memengaruhi kualitas pengajaran.

Berdasarkan hasil penelitian, artikel ini menawarkan beberapa solusi untuk meningkatkan K3 di sekolah:

1. Penguatan Regulasi dan Kebijakan

• Pemerintah perlu mengembangkan dan mengimplementasikan regulasi K3 khusus untuk sektor pendidikan.
• Standar keselamatan minimum harus ditetapkan dan diawasi secara berkala oleh lembaga pengawas.

2. Peningkatan Infrastruktur dan Fasilitas Sekolah

• Pembangunan sekolah harus mempertimbangkan aspek keselamatan, termasuk jalur evakuasi, ventilasi yang memadai, dan akses terhadap fasilitas kesehatan.
• Setiap sekolah harus memiliki peralatan keselamatan dasar seperti alat pemadam kebakaran dan kotak P3K.

3. Pelatihan dan Edukasi Keselamatan

• Guru dan staf sekolah harus mendapatkan pelatihan rutin mengenai prosedur keselamatan kerja dan tanggap darurat.
• Kurikulum sekolah harus memasukkan pendidikan keselamatan untuk meningkatkan kesadaran siswa sejak dini.

4. Kolaborasi antara Sekolah, Pemerintah, dan Komunitas

• Sekolah perlu bekerja sama dengan otoritas lokal dan organisasi non-pemerintah untuk mendapatkan sumber daya tambahan untuk meningkatkan standar keselamatan.
• Program kesadaran keselamatan harus diterapkan di seluruh komunitas pendidikan untuk menciptakan budaya keselamatan yang lebih baik.

Keselamatan kerja di sekolah harus menjadi prioritas utama bagi pemerintah dan manajemen sekolah. Dengan mengembangkan regulasi yang lebih kuat, meningkatkan infrastruktur, dan memberikan pelatihan yang lebih baik, lingkungan sekolah dapat menjadi tempat yang lebih aman bagi tenaga pengajar dan siswa. Penelitian ini juga menyoroti pentingnya kolaborasi antara berbagai pihak dalam menciptakan budaya keselamatan yang berkelanjutan di sektor pendidikan.

Sumber: Rielander, C., Visser, T., & Esterhuyzen, E. Schools and Occupational Health and Safety: Perspectives for Developing Countries. African Journal of Inter/Multidisciplinary Studies, Vol. 6 No. 1, 2024, Hal. 1-15.

Pengantar: Industri Otomotif dan Tantangan Kualitas di Era Globalisasi

Industri otomotif global terus berkembang dengan cepat, menghadirkan tantangan baru dalam hal efisiensi, kualitas, dan keberlanjutan. Salah satu tantangan utama adalah memastikan bahwa produk yang dihasilkan memenuhi standar kualitas yang semakin ketat, terutama di sektor remanufaktur mesin kendaraan. Di sinilah Statistical Process Control (SPC) dan PDCA Cycle (Plan-Do-Check-Act) menjadi alat yang sangat relevan dalam meningkatkan kualitas produksi.

Paper berjudul "Statistical Process Control and PDCA for Quality Improvement in the Mexican Automotive Industry" yang diterbitkan pada Januari 2024 di jurnal Ingeniería Investigación y Tecnología oleh Torres-Bermúdez, Pérez-Vicente, Ruiz-Morales, dan Velasco-Álvarez, menyajikan studi kasus nyata dari penerapan metode SPC dan PDCA di sebuah pabrik otomotif di Meksiko. Penelitian ini tidak hanya membuktikan efektivitas dua metode tersebut, tetapi juga membuka ruang diskusi mengenai bagaimana integrasi teknologi dan manajemen kualitas mampu mendorong perbaikan berkelanjutan di industri yang kompetitif.

 

Latar Belakang Penelitian: Mengapa Remanufaktur Jadi Sorotan?

Industri remanufaktur mesin kendaraan di Meksiko, meskipun bukan hal baru, kini semakin menjadi sorotan berkat dorongan untuk mengurangi limbah industri dan memanfaatkan kembali komponen mesin yang masih bernilai. Remanufaktur di sektor otomotif memungkinkan produsen memperpanjang usia pakai kendaraan tanpa mengorbankan kualitas.

Namun, remanufaktur mesin menghadirkan tantangan unik. Komponen yang diproses ulang seringkali memiliki variasi kualitas tinggi akibat kondisi pemakaian sebelumnya. Karena itu, pengendalian kualitas berbasis data seperti SPC sangat penting untuk menjaga stabilitas proses produksi.

Meksiko sendiri merupakan pemain besar dalam industri otomotif dunia, menempati peringkat ke-5 secara global dalam volume produksi dan aktivitas transaksi, serta menjadi tulang punggung ekonomi negara dengan kontribusi sekitar 3,7% terhadap PDB dan 800.000 lapangan kerja langsung.

 

Metode: Integrasi SPC dan PDCA dalam Proses Produksi

Penelitian ini dilakukan di pabrik remanufaktur mesin truk di negara bagian Meksiko, yang diberi kode nama APMex. Pabrik ini bagian dari jaringan produksi perusahaan otomotif asal Jerman dan khusus melayani pasar Amerika Utara. Fokus perbaikan kualitas difokuskan pada proses pemrosesan ulang diameter bushing mesin, komponen krusial yang berpengaruh besar terhadap performa akhir mesin.

Pendekatan PDCA

Penelitian ini mengadopsi PDCA Cycle, pendekatan populer yang diperkenalkan oleh W. Edwards Deming:

1. Plan: Analisis awal dilakukan pada proses machining diameter bushing untuk mengidentifikasi titik lemah.
2. Do: Implementasi rencana perbaikan berbasis temuan data awal, seperti penyesuaian parameter mesin.
3. Check: Evaluasi hasil melalui analisis data SPC, khususnya X-bar dan R control charts.
4. Act: Pengambilan keputusan perbaikan jangka panjang, berdasarkan hasil evaluasi dan wawancara mendalam dengan tim manajemen.

Penggunaan SPC

SPC diterapkan melalui metode pengukuran metrologi dan kontrol bulanan dengan X-bar dan R charts. Setiap komponen yang diremanufaktur diukur sebanyak 25 kali untuk memastikan konsistensi kualitas. Data kemudian dianalisis menggunakan perangkat lunak Minitab 18.

 

Hasil Penelitian: Perbaikan Signifikan dalam Proses Produksi

Setelah penerapan metode SPC dan PDCA, perusahaan mencatat beberapa perbaikan penting:

• Process Capability Index (Cpk) meningkat sebesar 13,08%, menunjukkan stabilitas proses yang lebih baik.
• Process Performance Index (Ppk) naik sebesar 17,2%, menandakan peningkatan performa proses dalam jangka panjang.
• Jumlah komponen out-of-specification berkurang drastis hingga 72,7%.
• Variabilitas proses berkurang sebesar 8,33%, mencerminkan peningkatan konsistensi kualitas antar batch produksi.

Sebelum perbaikan, 33,3% dari data produksi jatuh di luar batas kendali yang ditetapkan. Setelah intervensi, angka ini turun menjadi 25%, sebuah lompatan besar mengingat kompleksitas proses remanufaktur.

 

Analisis Tambahan: Implikasi di Dunia Nyata

Penguatan Kompetensi SDM

Penelitian ini menunjukkan bahwa peran manusia tetap sentral, meskipun teknologi seperti SPC digunakan. Pekerja dan manajer di APMex dilatih untuk memahami hasil kontrol statistik dan merespons data secara tepat. Siklus pelatihan dilakukan setiap enam bulan, memastikan bahwa tim selalu siap menghadapi tantangan kualitas baru.

Potensi Penghematan Biaya

Dengan menurunkan tingkat cacat hingga lebih dari 70%, APMex tidak hanya menghemat biaya produksi, tetapi juga meningkatkan kepuasan pelanggan. Dalam konteks industri otomotif, keandalan komponen remanufaktur sangat menentukan kepercayaan merek.

Keterlibatan Akademisi

Kolaborasi antara APMex dan Universitas Iberoamericana menjadi contoh nyata sinergi industri-akademisi yang produktif. Analisis fresh dari mahasiswa dan dosen mampu mengatasi "buta workshop", di mana tim internal kerap gagal melihat peluang perbaikan karena terlalu terbiasa dengan proses yang ada.

 

Studi Banding: Apa Kata Penelitian Lain?

Pendekatan serupa telah diterapkan di sektor lain, termasuk:

• Industri Minuman: Penelitian oleh Sunadi et al. (2020) menunjukkan implementasi SPC dengan PDCA berhasil meningkatkan indeks kapabilitas proses di industri kaleng minuman hingga 1,33.
• Industri Otomotif di Indonesia: Saryanto et al. (2020) melaporkan penerapan Six Sigma dengan PDCA mampu menurunkan cacat komponen lift arm secara signifikan.
• Sektor Medis: Chen et al. (2020) menerapkan PDCA untuk meningkatkan standar manajemen keperawatan di unit ICU COVID-19, membuktikan fleksibilitas metode ini lintas industri.

 

Kritik dan Saran Pengembangan

Kelebihan Penelitian

• Pendekatan Holistik: Kombinasi data kuantitatif (SPC) dan wawancara kualitatif memperkaya pemahaman tentang dinamika keputusan manajerial.
• Konteks Nyata: Studi ini berbasis kasus nyata dengan hasil terukur, berbeda dari banyak studi konseptual.

Keterbatasan

• Dokumentasi Manual: Sistem dokumentasi SPC masih berbasis kertas. Dalam era digitalisasi, transisi ke sistem data berbasis cloud dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi.
• Respons Lambat dalam Pengambilan Keputusan: Struktur birokrasi menyebabkan keterlambatan respon atas masalah kualitas yang teridentifikasi. Solusi yang disarankan adalah penerapan sistem real-time analytics dan dashboard interaktif.

 

Rekomendasi Praktis untuk Industri

1. Automasi Pengumpulan Data
   Gunakan sensor IoT untuk menangkap data produksi secara langsung, mengurangi waktu dan potensi error dari entri manual.
2. Dashboard Visual Real-Time
   Implementasi tools seperti Power BI atau Siemens Mindsphere akan membantu tim produksi memantau data secara instan dan mengambil tindakan cepat.
3. Kolaborasi Berkelanjutan dengan Akademisi
   Perluas kemitraan dengan perguruan tinggi untuk penelitian lebih lanjut dan pembaruan metode kualitas.
4. Pendekatan Continuous Learning untuk Karyawan
   Selain pelatihan periodik, buatlah modul e-learning berbasis kasus nyata yang memudahkan pekerja belajar di waktu fleksibel.

 

Kesimpulan: SPC dan PDCA Bukan Sekadar Alat, Tapi Budaya Kerja

Penelitian oleh Torres-Bermúdez dkk. membuktikan bahwa kombinasi SPC dan PDCA bukan sekadar metode teknis, tetapi filosofi kerja yang mendukung perbaikan berkelanjutan di sektor industri otomotif. Perubahan signifikan yang dicapai di APMex menjadi bukti bahwa penerapan disiplin kualitas, bahkan di sektor remanufaktur yang kompleks, mampu memberikan dampak besar pada produktivitas dan reputasi perusahaan.

Di masa depan, integrasi Quality 4.0 berbasis big data dan machine learning akan menjadi langkah selanjutnya, namun pondasi yang kokoh tetap terletak pada implementasi dasar seperti SPC dan PDCA yang telah terbukti efektif selama hampir satu abad.

 

📖 Sumber Resmi:
Torres-Bermúdez, E. G., et al. (2024). Statistical Process Control and PDCA for Quality Improvement in the Mexican Automotive Industry. Ingeniería Investigación y Tecnología, 25(1), 1-8.