Pendahuluan: Tantangan Variabilitas Proses di Industri Manufaktur Plastik

Industri manufaktur, khususnya pada sektor produksi plastik, menghadapi tantangan besar dalam menjaga konsistensi kualitas produknya. Salah satu metode yang terbukti ampuh dalam meminimalkan variabilitas proses adalah Statistical Process Control (SPC). Teknik ini membantu mendeteksi potensi gangguan sejak dini, mengurangi risiko produk cacat, serta meningkatkan efisiensi produksi.

Dalam penelitian berjudul A Study of Process Variability of the Injection Molding of Plastics Parts Using Statistical Process Control (SPC) oleh Dr. Rex C. Kanu dari Ball State University, SPC diaplikasikan secara praktis untuk mengendalikan variabilitas proses injection molding pada pembuatan komponen plastik. Studi ini tidak hanya membahas aspek teknis pengendalian kualitas, tetapi juga memperlihatkan dampaknya terhadap peningkatan pemahaman mahasiswa dalam proses manufaktur berbasis statistik.

SPC dalam Konteks Produksi Injection Molding

Apa Itu SPC?

SPC adalah metode pengendalian kualitas berbasis statistik yang digunakan untuk memantau dan mengontrol variabilitas dalam proses produksi. Dalam konteks injection molding, SPC membantu mengidentifikasi apakah variasi yang terjadi berasal dari faktor alamiah (common cause) atau faktor khusus yang harus segera ditangani (assignable cause).

Mengapa Injection Molding Membutuhkan SPC?

Proses injection molding dikenal rumit dan sensitif terhadap berbagai parameter, seperti suhu barrel, tekanan back pressure, waktu pendinginan, dan posisi screw. Variasi kecil pada parameter ini dapat memengaruhi kualitas produk akhir, seperti berat, kekuatan, dimensi, hingga tampilan visual. Oleh karena itu, SPC menjadi solusi untuk menjaga stabilitas proses, mencegah produksi cacat, dan meningkatkan efisiensi secara keseluruhan.

Metodologi Penelitian: Dari Laboratorium ke Pembelajaran Nyata

Penelitian ini dilakukan dalam program teknik manufaktur di Ball State University, dengan melibatkan mahasiswa dalam eksperimen langsung pada proses injection molding.

Desain Eksperimen

• Produk yang Diproduksi: 300 spesimen uji tarik dan uji impact sesuai standar ASTM.
• Bahan Baku: Campuran Polycarbonate (PC) dan Acrylonitrile-Butadiene-Styrene (ABS) dari Bayer, dengan merek dagang BayBlend® FR 2010.
• Mesin dan Peralatan: Mesin injection molding Sandretto 60-ton, dryer Conair MDC-30, dan pengontrol suhu mold Conair Thermolator.
• Parameter Proses:
  • Suhu barrel belakang: 400°F
  • Suhu barrel tengah: 410°F
  • Suhu barrel depan: 420°F
  • Suhu nozzle: 440°F
  • Back pressure: 50 psi
• Data yang Dikumpulkan: Berat produk sebagai indikator utama kualitas.

Proses Pemantauan SPC

• Pengumpulan data pada 300 produk, dibagi ke dalam 30 subgrup.
• Parameter kunci yang dipantau:
  • Cooling Time
  • Cushion Final Position
  • Plasticizing Time
  • Screw Position at Change-Over

Data dikumpulkan menggunakan printer mesin, lalu dianalisis dengan software Minitab-16. Grafik kontrol X-bar dan Range Chart (R-chart) digunakan untuk menentukan stabilitas proses.

Hasil Penelitian: Temuan Penting dalam Variabilitas Proses

Produk Tidak Stabil

Grafik X-bar dan R menunjukkan bahwa berat produk plastik sering kali berada di luar batas kendali (control limits). Titik-titik data melebihi Upper Control Limit (UCL) dan jatuh di bawah Lower Control Limit (LCL), menandakan proses tidak stabil.

Variabilitas Proses Utama

Dari analisis parameter:

• Cushion Final Position, Screw Change-Over Position, dan Cooling Time menunjukkan out-of-control signals.
• Plasticizing Time menunjukkan 8 titik berturut-turut di bawah centerline, menandakan pola ketidakteraturan yang konsisten.

Implikasi

Variabilitas ini menandakan risiko tinggi dalam menghasilkan produk cacat. Jika tidak segera dikoreksi, perusahaan berpotensi menghadapi pemborosan bahan, waktu produksi yang lebih lama, dan biaya kualitas yang tinggi.

Dampak Terhadap Pembelajaran Mahasiswa: Studi Kasus Edukasi yang Efektif

Salah satu nilai tambah utama dari penelitian ini adalah integrasinya dengan proses pembelajaran. Mahasiswa yang terlibat dalam proyek ini mengalami peningkatan pemahaman tentang SPC sebesar 25%, dari 58% (pra-proyek) menjadi 83% (pasca-proyek). Hal ini menunjukkan bahwa keterlibatan langsung dalam pengendalian kualitas memberikan pengalaman nyata yang memperkuat konsep teoretis di kelas.

Kritik dan Opini: Apa yang Bisa Ditingkatkan?

Kelebihan Penelitian

• Pendekatan Praktis: Penelitian dilakukan dalam setting pembelajaran yang nyata, melibatkan mahasiswa langsung dalam eksperimen industri.
• Analisis Komprehensif: Setiap parameter dianalisis secara detail dengan pendekatan statistik yang tepat.

Keterbatasan

• Keterbatasan Alat: Mesin injection molding tidak dilengkapi SPC real-time, sehingga analisis dilakukan setelah produksi selesai. Dalam dunia industri, real-time monitoring menjadi kebutuhan utama.
• Skala Eksperimen Terbatas: Hanya satu jenis material dan satu tipe produk yang dianalisis. Variasi jenis bahan atau desain produk mungkin memberikan hasil berbeda.

Rekomendasi

• Implementasi Real-Time SPC dengan integrasi IoT untuk deteksi dini.
• Design of Experiment (DOE) lanjutan untuk memahami pengaruh tiap parameter terhadap variabilitas secara lebih rinci.

Perbandingan dengan Penelitian Sejenis

Studi serupa oleh Rajalingam et al. (2012) menunjukkan bahwa SPC efektif dalam mengidentifikasi parameter kritis dalam injection molding. Namun, penelitian Kanu lebih menekankan pendekatan edukatif, yang menjadi model integrasi pengajaran dan industri. Di sisi lain, Rauwendaal (2000) dalam bukunya menyebutkan bahwa implementasi SPC secara real-time memberikan dampak yang lebih besar dalam mengurangi cacat produk di industri plastik.

Relevansi dan Dampak Praktis di Industri Modern

Tren Industri

• Industri 4.0 menuntut penggunaan SPC berbasis IoT dengan kontrol otomatis dan analitik prediktif berbasis AI.
• Smart Factory membutuhkan sistem monitoring berkelanjutan untuk menekan cacat produksi hingga mendekati nol.

Penerapan di Indonesia

Banyak pabrik plastik di Indonesia, terutama yang bergerak di sektor kemasan dan komponen otomotif, mulai mengadopsi SPC. Namun, sebagian besar masih pada tahap manual. Implementasi sistem otomatis berbasis sensor dan software analitik akan memberikan efisiensi biaya dan kualitas yang jauh lebih tinggi.

Kesimpulan: SPC Adalah Kunci Menuju Kualitas Produksi yang Konsisten

Penelitian oleh Dr. Rex C. Kanu menegaskan bahwa SPC, khususnya pada proses injection molding, tidak hanya meningkatkan kualitas produk tetapi juga memberikan pengalaman pendidikan yang kaya. Dengan integrasi teknologi terbaru, SPC dapat membantu perusahaan:

• Mendeteksi dan mengoreksi masalah lebih cepat.
• Mengurangi waste dan biaya produksi.
• Meningkatkan kualitas dan konsistensi produk.

Implementasi SPC berbasis teknologi digital adalah langkah krusial menuju efisiensi manufaktur di masa depan, baik di industri plastik maupun sektor lainnya.

📚 Sumber Paper:
Kanu, R.C. (2013). A Study of Process Variability of the Injection Molding of Plastics Parts Using Statistical Process Control (SPC). American Society for Engineering Education.
 

Pendahuluan

Di era digital saat ini, efektivitas pengelolaan jadwal praktikum menjadi krusial, khususnya di lingkungan pendidikan tinggi yang memiliki dinamika penggunaan laboratorium yang tinggi. Artikel karya Dede Haryadi, Refi Yenti, dan Ayi Suryana dari Universitas Bina Darma ini menyoroti permasalahan pelik yang sering kali dihadapi oleh pihak laboratorium kampus, yaitu pengelolaan jadwal praktikum yang masih manual.

Permasalahan tersebut tidak hanya menghambat efisiensi kerja staf laboratorium, namun juga menimbulkan potensi benturan jadwal dan miskomunikasi antara dosen, laboran, dan mahasiswa. Oleh karena itu, pengembangan sistem informasi web berbasis menjadi solusi yang tepat, efisien, dan relevan dengan perkembangan teknologi saat ini.

Tujuan Penelitian dan Relevansinya

Tujuan utama dari penelitian ini adalah merancang dan membangun sebuah aplikasi berbasis web yang mampu membantu pengelolaan jadwal praktikum secara sistematis, mudah diakses, dan real-time. Sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi, transparansi, serta akurasi informasi dalam proses penjadwalan.

Dengan semakin meningkatnya kebutuhan akan layanan digital dalam bidang akademik, sistem seperti ini memiliki relevansi tinggi—tidak hanya untuk Universitas Bina Darma, namun juga bagi institusi pendidikan lainnya di Indonesia.

Metodologi yang Digunakan

1. Metode Pengembangan Sistem

Peneliti menggunakan metode Waterfall yang terdiri dari lima tahapan:

• Analisis Kebutuhan: Identifikasi aktor sistem (admin, laboran, dosen, dan mahasiswa).

• Perancangan Sistem: Pembuatan flowchart, use case diagram, dan desain database.

• Implementasi: Pembuatan aplikasi berbasis PHP dan MySQL.

• Pengujian: Uji coba sistem dengan skenario aktual.

• Pemeliharaan: Penyesuaian jika ditemukan bug atau error.

2. Teknologi Pendukung

• Bahasa Pemrograman: PHP

• Database: MySQL

• Web Server: Apache

• Tool Perancangan: UML dan flowchart

Metodologi ini cukup klasik namun terbukti handal dalam pengembangan aplikasi sistem informasi berbasis web dengan kebutuhan yang spesifik dan terstruktur.

Fitur Unggulan Aplikasi yang Dikembangkan

🔹 Manajemen Jadwal Praktikum

• Input, edit, dan hapus jadwal berdasarkan nama mata kuliah, kelas, dan laboratorium.

• Validasi agar tidak terjadi bentrok waktu antara kelas satu dengan lainnya.

🔹 Notifikasi dan Monitoring

• Dosen dan laboran dapat memantau jadwal secara real-time.

• Sistem memberikan peringatan jika terjadi tumpang tindih jadwal.

🔹 Hak Akses Berdasarkan Peran

• Mahasiswa hanya bisa melihat jadwal praktikum.

• Dosen dan laboran dapat menambahkan atau mengedit data yang relevan.

🔹 Dashboard Interaktif

• Tersedia ringkasan jadwal mingguan atau bulanan.

• Interface dirancang sederhana agar mudah dipahami semua pengguna.

Analisis Keunggulan dan Kelemahan Sistem

✅ Keunggulan

• Efisiensi Waktu dan Tenaga: Tidak perlu mencetak atau merevisi jadwal manual.

• Aksesibilitas: Bisa diakses dari mana saja, kapan saja melalui browser.

• Transparansi: Semua pihak memiliki akses informasi yang sama.

• Reduksi Human Error: Sistem otomatis mendeteksi bentrok jadwal.

❌ Kelemahan

• Belum tersedia fitur integrasi dengan sistem akademik utama universitas.

• Aplikasi belum diuji untuk akses skala besar atau lintas fakultas.

• Antarmuka (UI) sederhana tetapi belum responsif untuk perangkat mobile.

Studi Kasus

Laboratorium komputer Universitas Bina Darma digunakan oleh berbagai program studi secara bergantian. Sebelum sistem ini dikembangkan, jadwal praktikum disusun manual menggunakan Microsoft Excel dan disebarkan melalui media cetak atau grup WhatsApp.

Setelah penerapan sistem ini, tercatat:

• Penurunan konflik jadwal sebesar 85% dalam dua semester awal.

• Waktu penyusunan jadwal berkurang dari 7 hari menjadi 2 hari.

• 90% pengguna (dosen dan laboran) menyatakan puas karena dapat melihat perubahan jadwal secara real-time.

Temuan ini menunjukkan bahwa sistem benar-benar menyelesaikan masalah yang menjadi tujuan awal penelitian.

Perbandingan dengan Penelitian Sejenis

Penelitian ini sejalan dengan studi lain, seperti yang dilakukan oleh Yulianto et al. (2021) yang mengembangkan sistem penjadwalan untuk laboratorium teknik menggunakan metode SCRUM. Perbedaannya, sistem pada penelitian ini lebih sederhana dan cocok diterapkan di institusi dengan sumber daya TI terbatas.

Namun jika dibandingkan dengan platform penjadwalan berbasis cloud seperti Google Calendar API Integration, sistem ini masih kalah dalam hal fleksibilitas dan dukungan multiplatform. Tapi untuk kebutuhan lokal kampus, desain khusus seperti ini lebih unggul karena bisa dikustom sesuai kebutuhan institusi.

Dampak Praktis dan Rekomendasi

Sistem ini bukan hanya solusi teknis, tapi juga berkontribusi pada:

• Transformasi digital kampus: Menjadi langkah awal menuju smart campus.

• Peningkatan kepuasan pengguna: Baik dari pihak mahasiswa, dosen, maupun laboran.

• Penghematan biaya operasional: Karena tidak perlu cetak manual atau revisi berulang.

📌 Rekomendasi Pengembangan Lanjutan:

1. Integrasi ke sistem akademik seperti KRS dan LMS.

2. Versi mobile-friendly atau aplikasi Android untuk kemudahan akses.

3. Fitur reminder otomatis melalui email atau notifikasi push.

4. Data analitik untuk mengetahui frekuensi penggunaan laboratorium.

Kesimpulan

Penelitian ini menunjukkan bahwa pengembangan aplikasi berbasis web untuk manajemen jadwal praktikum adalah solusi yang efektif, efisien, dan layak direplikasi. Sistem ini memberikan nilai tambah yang signifikan dari segi efisiensi, akurasi, dan transparansi. Dengan pengembangan lanjutan, sistem ini berpotensi menjadi model bagi sistem laboratorium di perguruan tinggi lain di Indonesia.

Sumber Artikel

Haryadi, D., Yenti, R., & Suryana, A. (2022). Rancang Bangun Aplikasi Pengelolaan Jadwal Praktikum Berbasis Web pada Laboratorium Komputer Universitas Bina Darma. Prosiding Seminar Nasional SAKAPARI 3.

Pendahuluan

Indonesia adalah salah satu negara dengan tingkat aktivitas vulkanik tertinggi di dunia. Posisi geografisnya yang berada di pertemuan tiga lempeng tektonik utama—Lempeng Eurasia, Lempeng Samudera Hindia-Australia, dan Lempeng Samudera Pasifik—menjadikannya rawan terhadap bencana geologi, termasuk letusan gunung berapi. Salah satu gunung api yang berpotensi menimbulkan ancaman adalah Gunung Patah di Kabupaten Kaur, Bengkulu.

Penelitian yang dilakukan oleh Wibowo et al. (2021) menggunakan metode weighting overlay berbasis geospasial untuk memetakan zona kerentanan terhadap bencana erupsi Gunung Patah. Hasil penelitian ini sangat penting bagi pemerintah daerah dan masyarakat dalam menyusun strategi mitigasi yang efektif.

Metode Penelitian

Penelitian ini mengadopsi metode Sistem Informasi Geografis (SIG) dan analisis spasial untuk mengidentifikasi tingkat kerentanan bencana. Beberapa langkah yang dilakukan meliputi:

• Pengumpulan dan Pengolahan Data:
  • Digital Elevation Model (DEM) untuk analisis topografi.
  • Peta geologi, peta tutupan lahan, dan peta RBI Kabupaten Kaur.
  • Data kependudukan dari Badan Pusat Statistik (BPS).
• Analisis Kerentanan dengan Pendekatan Pembobotan:
  • Faktor sosial: kepadatan penduduk, tingkat kemiskinan, dan rasio jenis kelamin.
  • Faktor fisik: ketersediaan fasilitas umum dan kepadatan rumah.
  • Faktor lingkungan: luas hutan lindung dan keberadaan lahan kritis.
• Pemetaan Zona Risiko:
  • Klasifikasi menjadi tiga tingkat kerentanan: tinggi, sedang, dan rendah.
  • Pembuatan peta tiga dimensi menggunakan software QGIS dan plugin Qgis2threejs.

Hasil dan Analisis

Distribusi Zona Kerentanan

Hasil analisis menunjukkan bahwa Kabupaten Kaur memiliki tiga kategori kerentanan:

1. Zona Kerentanan Tinggi (25% dari total wilayah studi)
   • Kecamatan Padang Guci Hulu dan Padang Guci Hilir.
   • Faktor utama: kepadatan penduduk tinggi dan keterbatasan jalur evakuasi.
2. Zona Kerentanan Sedang (35%)
   • Kecamatan Kinal, Muara Sahung, Lungkang Kule, Semidang Gumay, Luas, dan Tetap.
   • Faktor utama: wilayah ini memiliki tingkat infrastruktur yang cukup baik tetapi tetap berisiko tinggi terhadap aliran lahar.
3. Zona Kerentanan Rendah (40%)
   • Kecamatan Tanjung Kemuning, Kaur Utara, Kelam Tengah, Kaur Tengah, Kaur Selatan, Maje, dan Nasal.
   • Faktor utama: lokasi lebih jauh dari pusat erupsi dan populasi yang lebih jarang.

Strategi Mitigasi

Dari hasil penelitian, beberapa langkah mitigasi perlu diterapkan untuk mengurangi risiko bencana:

1. Peningkatan Sistem Peringatan Dini
   • Pemasangan sensor seismik dan pemantauan aktivitas vulkanik.
   • Sosialisasi peringatan dini berbasis teknologi kepada masyarakat setempat.
2. Penguatan Infrastruktur Evakuasi
   • Pembangunan jalur evakuasi yang lebih cepat dan aman.
   • Peningkatan kapasitas tempat pengungsian di zona kerentanan tinggi.
3. Edukasi dan Simulasi Bencana
   • Penyuluhan kepada masyarakat mengenai tindakan darurat saat terjadi erupsi.
   • Latihan evakuasi yang dilakukan secara berkala.

Perbandingan dengan Studi di Gunung Merapi

Sebagai bahan perbandingan, penelitian di Gunung Merapi (Haeriah et al., 2018) menunjukkan bahwa:

• Daerah dengan kepadatan penduduk tinggi lebih rentan terhadap dampak erupsi.
• Infrastruktur yang baik dan sistem peringatan dini dapat secara signifikan mengurangi jumlah korban.
• Keterlibatan masyarakat dalam kesiapsiagaan bencana adalah faktor utama dalam mitigasi yang berhasil.

Dari perbandingan ini, Kabupaten Kaur dapat mengadopsi praktik terbaik dari Gunung Merapi untuk meningkatkan kesiapsiagaan bencana.

Kritik dan Tantangan Penelitian

Meskipun penelitian ini memberikan wawasan yang berharga, terdapat beberapa keterbatasan:

• Kurangnya Data Sosial-Ekonomi Detail: Beberapa parameter seperti rasio orang cacat tidak dapat dimasukkan karena keterbatasan data.
• Belum Memasukkan Faktor Hidrometeorologi: Faktor cuaca dan curah hujan dapat memperburuk dampak erupsi melalui pembentukan lahar.
• Kurangnya Simulasi Pergerakan Material Vulkanik: Model penyebaran abu vulkanik dan aliran piroklastik belum dimasukkan dalam analisis.

Untuk penelitian lanjutan, integrasi dengan model simulasi erupsi berbasis numerik dapat memberikan hasil yang lebih akurat dalam memprediksi dampak bencana.

Kesimpulan dan Rekomendasi

Penelitian ini memberikan pemetaan kerentanan yang komprehensif terhadap erupsi Gunung Patah. Dengan pendekatan berbasis SIG, studi ini berhasil mengidentifikasi zona-zona dengan tingkat risiko tinggi dan menawarkan strategi mitigasi yang dapat diterapkan.

Untuk meningkatkan kesiapsiagaan terhadap bencana, pemerintah daerah perlu:

• Mengembangkan sistem pemantauan vulkanik yang lebih canggih.
• Mempercepat pembangunan infrastruktur evakuasi di daerah risiko tinggi.
• Meningkatkan edukasi masyarakat tentang bahaya erupsi dan langkah-langkah mitigasinya.

Dengan implementasi strategi ini, diharapkan dampak dari erupsi Gunung Patah dapat dikurangi secara signifikan.

Sumber Referensi:

• Wibowo, R. C., et al. (2021). Analisis Peta Kerentanan Bencana Erupsi Gunung Patah Berbasis Geospasial Dengan Metode Weighting Overlay di Kabupaten Kaur. Jurnal Teknologi dan Inovasi Industri, 02(02), 7-12.

Keselamatan kerja dalam ruang terbatas (confined space) merupakan tantangan besar bagi industri, terutama di sektor manufaktur, minyak dan gas, serta konstruksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kelemahan dalam sistem penilaian risiko ICOP 2010 dan memberikan rekomendasi perbaikan dengan menggunakan pendekatan yang lebih terstruktur sesuai dengan ISO 31010. Dengan analisis mendalam terhadap metode seperti Checklist, Risk Scale, Bowtie Analysis, dan Risk Assessment Model, penelitian ini memberikan perspektif yang lebih luas tentang bagaimana perusahaan dapat meningkatkan efektivitas sistem manajemen risiko mereka.

Penelitian ini dilakukan melalui:

Analisis literatur tentang metode penilaian risiko yang digunakan dalam industri ruang terbatas. Studi perbandingan antara pendekatan penilaian risiko dalam ICOP 2010 dan ISO 31010. Pemetaan alat penilaian risiko dari jurnal-jurnal terkait untuk mengidentifikasi kesenjangan dan peluang perbaikan dalam ICOP 2010.

ICOP 2010 mengklasifikasikan proses penilaian risiko dalam lima bagian utama:

1. Pekerjaan yang akan dilakukan (Work to be undertaken).
2. Metode yang dapat digunakan (Range of possible methods).
3. Identifikasi bahaya yang ada (Present hazards).
4. Metode spesifik yang digunakan untuk pekerjaan tertentu (Actual method details).
5. Prosedur penyelamatan dan layanan darurat (Rescue and emergency services).

ISO 31010, di sisi lain, memiliki empat tahap utama dalam penilaian risiko:

1. Identifikasi risiko (Risk Identification – RI).
2. Analisis risiko (Risk Analysis – RA).
3. Evaluasi risiko (Risk Evaluation – RE).
4. Penanganan risiko (Risk Treatment – RT).

Penelitian ini menemukan bahwa metode yang digunakan dalam ICOP 2010 memiliki beberapa kelemahan, antara lain:

Kurangnya spesifikasi dalam metode identifikasi bahaya, sehingga beberapa faktor risiko potensial dapat terlewat. Tidak adanya pendekatan berbasis skala probabilitas dan dampak, yang menyebabkan kesulitan dalam menentukan tingkat risiko secara kuantitatif. Kurangnya integrasi dengan metode mitigasi yang spesifik, seperti Bowtie Analysis atau Proportional Risk Assessment. Dalam penelitian ini, ditemukan bahwa insiden di ruang terbatas masih menjadi masalah utama di Malaysia. Berdasarkan data Departemen Keselamatan dan Kesehatan Kerja Malaysia (DOSH), terdapat lebih dari 50 kasus kecelakaan fatal di ruang terbatas antara 2009 hingga 2019. Penyebab utama adalah Kurangnya kesadaran dan kompetensi pekerja. Tidak adanya dokumen penilaian risiko yang memadai sebelum memasuki ruang terbatas. Minimnya prosedur penyelamatan yang terdokumentasi dengan baik.

Penelitian ini membandingkan metode penilaian risiko dalam ICOP 2010 dengan ISO 31010 dan menemukan bahwa beberapa metode dalam ICOP 2010 perlu diperbarui untuk meningkatkan efektivitasnya. Berikut adalah beberapa temuan utama:

• ISO 31010 lebih rinci dalam mengklasifikasikan risiko dengan pendekatan berbasis probabilitas dan dampak.
• ICOP 2010 masih menggunakan pendekatan umum tanpa model kuantitatif yang jelas.
• ISO 31010 lebih fleksibel dengan berbagai metode penilaian risiko seperti Checklist, Ishikawa Diagram, dan Risk Matrix, sedangkan ICOP 2010 hanya mengandalkan dokumentasi sederhana.

Kelebihan 

Menyediakan analisis berbasis data yang kuat tentang metode penilaian risiko dalam ruang terbatas. Memberikan pemetaan yang jelas antara ICOP 2010 dan standar internasional ISO 31010. Menyajikan solusi berbasis jurnal ilmiah terkait peningkatan efektivitas metode penilaian risiko.

Kekurangan 

Tidak melakukan uji coba langsung terhadap penerapan metode yang diusulkan. Belum membahas implementasi teknologi dalam mitigasi risiko ruang terbatas. Tidak ada analisis dampak ekonomi dari kecelakaan di ruang terbatas.

Beberapa langkah perbaikan yang direkomendasikan adalah:

1. Integrasi Metode Penilaian Risiko yang Lebih Canggih, Menggunakan Bowtie Analysis untuk menghubungkan penyebab kecelakaan dengan konsekuensinya. Mengadopsi Risk Estimation Model untuk memperkirakan dampak kecelakaan dalam ruang terbatas.
2. Peningkatan Dokumentasi dan Regulasi, Memastikan setiap pekerjaan dalam ruang terbatas memiliki dokumen risiko yang lebih spesifik. Mengembangkan standar nasional yang lebih mendetail, mirip dengan pendekatan ISO 31010.
3. Penggunaan Teknologi dalam Mitigasi Risiko, Implementasi sensor gas otomatis untuk mendeteksi potensi bahaya atmosfer di ruang terbatas. Pemanfaatan sistem pemantauan real-time untuk meningkatkan keselamatan pekerja.
4. Peningkatan Pelatihan dan Kesadaran Keselamatan, Menyediakan pelatihan berbasis skenario nyata untuk pekerja yang akan memasuki ruang terbatas. Mengadakan drill penyelamatan berkala untuk memastikan kesiapsiagaan dalam keadaan darurat.

Perbedaan metode penilaian risiko antara ICOP 2010 dan ISO 31010, serta bagaimana pendekatan yang lebih komprehensif dapat meningkatkan keselamatan kerja dalam ruang terbatas. Dengan mengadopsi metode yang lebih canggih, seperti Bowtie Analysis dan Risk Estimation Model, industri di Malaysia dapat mengurangi jumlah kecelakaan fatal di ruang terbatas dan meningkatkan standar keselamatan kerja secara keseluruhan. Dengan menerapkan rekomendasi yang disebutkan, perusahaan dapat meningkatkan kepatuhan terhadap standar internasional dan menciptakan lingkungan kerja yang lebih aman bagi pekerja di ruang terbatas.

Sumber Artikel

Amin, Z., Mohammad, R., & Othman, N. (2020). Review and Comparison of Confined Space Risk Assessment Tools Practised by Industry Code of Practice for Safe Working in Confined Space of Malaysia, 2010 (ICOP 2010). Journal of Advanced Research in Business and Management Studies, 18(1), 16-23.

Industri teknik menggunakan berbagai bahan kimia berbahaya untuk produksi, analisis, dan penelitian. Risiko kecelakaan akibat kesalahan dalam penanganan bahan kimia dapat menyebabkan kerugian besar, baik dari segi keselamatan pekerja maupun dampak lingkungan. Faktor-faktor yang menyebabkan kecelakaan serta metode mitigasi yang dapat diterapkan.

Menurut penelitian ini, terdapat tiga penyebab utama kecelakaan kimia, yaitu:

1. Kelalaian manusia – 54%
2. Bahan yang sensitif terhadap gesekan – 31%
3. Faktor lainnya – 15%

Jenis bahan kimia yang paling sering menyebabkan kecelakaan:

• Bahan kimia padat – 83%
• Gas berbahaya – 16%
• Minyak dan bahan cair lainnya – 1%

Dari data ini, jelas bahwa sebagian besar kecelakaan terjadi akibat kesalahan manusia dan bahan kimia padat yang berbahaya.

Jenis Bahan Kimia Berbahaya dan Cara Penanganannya

1. Bahan Mudah Terbakar dan Meledak

Bahan kimia seperti hidrogen, asetilena, dan metana mudah terbakar dan berisiko meledak. Studi ini menyarankan beberapa langkah mitigasi, seperti:

• Menghindari sumber api di area penyimpanan.
• Menggunakan alat listrik tahan ledakan.
• Menerapkan sistem perizinan kerja panas sebelum melakukan pekerjaan yang melibatkan api.
• Menggunakan alat deteksi kebocoran gas untuk mencegah ledakan.

2. Bahan Kimia Korosif

Zat seperti asam sulfat dan fosfat dapat merusak logam dan menyebabkan kebocoran yang tidak terdeteksi. Beberapa langkah pencegahan yang dianjurkan:

• Menggunakan pipa besi untuk menangani asam sulfat pekat.
• Memastikan pemeriksaan berkala terhadap jalur pipa untuk mendeteksi kebocoran.
• Menggunakan peralatan pelindung diri (APD) seperti sarung tangan dan pelindung mata.
• Menerapkan prosedur netralisasi tumpahan dengan kapur sebelum dibersihkan dengan air.

3. Bahan Beracun

Bahan seperti sianida dan arsenik dapat masuk ke tubuh melalui udara, makanan, atau kontak langsung dengan kulit. Pencegahannya meliputi:

• Labelisasi bahan kimia dalam bahasa lokal agar pekerja memahami bahaya.
• Menggunakan pakaian pelindung khusus.
• Menyediakan fasilitas pencucian darurat di tempat kerja.

Kecelakaan di India yang melibatkan bahan kimia berbahaya. Salah satu kecelakaan besar yang dicatat adalah ledakan akibat bahan peledak di industri petasan. Di India, industri petasan masih banyak yang mengandalkan tenaga manual, sehingga risiko ledakan akibat kesalahan manusia sangat tinggi. Beberapa upaya mitigasi yang disarankan:

• Otomatisasi proses produksi untuk mengurangi kontak langsung dengan bahan peledak.
• Pelatihan keselamatan yang ketat bagi pekerja.
• Sistem inspeksi dan audit yang lebih ketat dari pemerintah.

Kondisi cuaca dapat memperburuk risiko bahan kimia berbahaya. Beberapa contoh:

1. Kelembaban tinggi – Bahan seperti amonium nitrat sangat sensitif terhadap kelembaban, yang dapat meningkatkan risiko ledakan.
2. Panas ekstrem – Banyak bahan kimia, seperti hidrogen sianida, mengalami dekomposisi beracun pada suhu tinggi.
3. Banjir – Dapat menyebabkan kontaminasi air tanah oleh bahan kimia beracun.

Langkah-langkah mitigasi yang direkomendasikan dalam studi ini meliputi:

• Penyimpanan bahan kimia di lingkungan yang stabil dengan kontrol suhu dan kelembaban.
• Penggunaan wadah tahan air untuk mencegah tumpahan selama badai atau banjir.
• Pengawasan berkala terhadap fasilitas penyimpanan untuk memastikan keamanannya.

Beberapa rekomendasi utama dari paper ini untuk mencegah kecelakaan bahan kimia di industri meliputi:

1. Pelatihan Keselamatan Berkala – Memastikan pekerja memahami prosedur penanganan bahan kimia.
2. Penerapan Teknologi Deteksi – Menggunakan alat deteksi kebocoran dan sensor gas berbahaya.
3. Sistem Manajemen Keselamatan – Menetapkan kebijakan ketat untuk penyimpanan dan transportasi bahan kimia.
4. Inspeksi dan Audit Berkala – Mendeteksi potensi bahaya sebelum kecelakaan terjadi.

Kecelakaan kimia di industri teknik dapat dikurangi dengan penerapan protokol keselamatan yang lebih ketat. Kesalahan manusia tetap menjadi faktor utama dalam sebagian besar insiden, sehingga pelatihan dan pengawasan sangat diperlukan. Paper ini juga menyoroti pentingnya penggunaan teknologi deteksi modern untuk meminimalkan risiko kecelakaan.

Sumber 

Sivaprakash, P., Karthikeyan, L. M., & Joseph, S. (2014). A Study on Handling of Hazardous Chemicals in Engineering Industries. APCBEE Procedia, 9, 187-191.

Masalah limbah makanan semakin menjadi perhatian global karena dampaknya terhadap lingkungan dan ekonomi. Menurut FAO (2011, 2012, 2013), sekitar sepertiga dari semua makanan yang diproduksi untuk konsumsi manusia terbuang sia-sia. Di Brunei, angka ini mencapai 1,4 kg per kapita per hari, dengan hanya 11,3% yang didaur ulang. Mayoritas limbah ini berakhir di tempat pembuangan sampah, yang berkontribusi pada pencemaran lingkungan dan emisi gas rumah kaca. Oleh karena itu, paper ini menyoroti perlunya kebijakan yang lebih baik dalam pengelolaan limbah makanan industri halal.

Kewpie Corporation, perusahaan yang dikenal dengan produksi mayonesnya, telah berhasil mengelola limbah makanan dengan menerapkan prinsip zero waste. Sebagai contoh, mereka menghasilkan sekitar 28.000 ton cangkang telur per tahun dan mendaur ulangnya menjadi pupuk, bahan pakan ternak, hingga bahan baku kosmetik. Dengan pendekatan lean production, mereka tidak hanya mengurangi limbah, tetapi juga menciptakan nilai tambah dari bahan yang sebelumnya dianggap sebagai limbah.

Di Brunei, pengelolaan limbah makanan masih bergantung pada metode pembuangan ke landfill. Dengan populasi sekitar 400.000 jiwa, jumlah limbah yang dihasilkan per kapita cukup tinggi dibandingkan negara lain di ASEAN. Hal ini menunjukkan perlunya strategi yang lebih baik dalam menangani limbah industri halal, seperti yang diterapkan di Jepang.

Solusi dan Rekomendasi

1. Implementasi Hierarki Limbah Jepang menggunakan berbagai model pengelolaan limbah seperti Moerman Ladder dan Food Recovery Hierarchy, yang dapat diterapkan di Brunei untuk mengurangi pembuangan makanan ke landfill.
2. Kebijakan Pemerintah Pemerintah Brunei dapat mengadopsi regulasi yang lebih ketat terhadap industri halal dalam hal pengelolaan limbah, seperti yang dilakukan oleh Jepang dengan Waste Disposal and Public Cleansing Law.
3. Inovasi dan Teknologi Penerapan teknologi seperti kompos dan biogas dapat menjadi solusi untuk mendaur ulang limbah organik menjadi energi atau pupuk.
4. Kolaborasi dengan Industri Sektor swasta dapat didorong untuk mengadopsi praktik zero waste, misalnya dengan meniru strategi Kewpie dalam mendaur ulang bahan makanan sisa menjadi produk bernilai tambah.

Industri halal dapat lebih bertanggung jawab dalam mengelola limbah makanannya. Dengan meniru model Jepang, Brunei dapat mengambil langkah signifikan menuju ekonomi yang lebih berkelanjutan dan mendukung Visi Brunei 2035. Implementasi kebijakan yang lebih ketat, inovasi dalam pengelolaan limbah, serta keterlibatan industri dapat menjadi solusi untuk mengurangi dampak negatif limbah makanan terhadap lingkungan.

Sumber Artikel:

Sulaiman, Nor Surilawana. "Halal Industrial Food Waste Management: Lesson Learnt from Japan." PROCEEDINGS 5th ACIEL 2023, Annual Conference on Islamic Economic and Law, Islamic Faculty University of Trunojoyo Madura, March 14, 2023.