Dalam ekonomi makro, industri adalah sektor dalam suatu ekonomi yang menghasilkan beragam bahan baku, barang, atau layanan yang saling terkait. Sebagai contoh, bisa disebut sebagai industri kayu atau industri asuransi.

Ketika kita menilai sebuah kelompok atau perusahaan secara individu, sumber utama pendapatannya biasanya digunakan oleh klasifikasi industri untuk menempatkannya dalam kategori tertentu. Sebagai contoh, Klasifikasi Industri Standar Internasional (ISIC) - yang digunakan untuk statistik resmi di banyak negara - mengelompokkan "unit statistik" berdasarkan "aktivitas ekonomi utama mereka". Industri kemudian diartikan sebagai "kumpulan unit statistik yang diklasifikasikan dalam kategori ISIC yang sama". Meski begitu, satu bisnis tidak harus terbatas pada satu industri saja, misalnya ketika bisnis besar (yang sering disebut sebagai konglomerat) bervariasi di beberapa industri terpisah.

Sistem klasifikasi industri lain mencakup North American Industry Classification System (NAICS), yang dikembangkan untuk membandingkan aktivitas bisnis di Amerika Utara, dan Global Industry Classification Standard (GICS), yang digunakan untuk menetapkan perusahaan ke sektor ekonomi dan kelompok industri tertentu.

Dalam ekonomi modern, terdapat banyak klasifikasi industri yang dapat dikelompokkan ke dalam sektor ekonomi yang lebih luas. Sektornya sendiri lebih umum dibandingkan klasifikasi industri. Sebagai contoh, sektor perdagangan eceran mencakup industri seperti toko pakaian, toko sepatu, dan toko kesehatan dan perawatan pribadi. Perusahaan juga tidak terbatas pada satu sektor atau industri saja, mereka dapat aktif di beberapa sektor dan industri sekaligus.

Meski industri terkait dengan produk, proses, dan pasar konsumen tertentu, namun dapat mengalami perkembangan seiring waktu. Satu industri khusus, seperti pembuatan barel, misalnya, dapat berkembang menjadi pasar niche yang kecil dan sebagian besar diidentifikasi ulang ke dalam industri lain dengan penerapan teknik baru. Di sisi lain, industri baru dapat muncul dari industri yang lebih lama ketika pasar yang signifikan menjadi terlihat.

Klasifikasi industri memiliki nilai penting dalam analisis ekonomi karena menghasilkan kategori yang berbeda secara signifikan dengan hubungan yang mudah dimengerti. Melalui klasifikasi ini, para ekonom dapat membandingkan perusahaan dalam industri yang sama untuk menilai daya tarik industri tersebut. Perusahaan dalam industri yang sama juga cenderung memiliki pergerakan harga saham yang serupa karena kesamaan mereka dan faktor makroekonomi yang memengaruhi semua anggota industri. Meskipun begitu, dalam kasus yang lebih kompleks, seperti proses yang berbeda tetapi menghasilkan produk yang serupa, diperlukan standarisasi untuk mencegah skema tertentu menjadi tidak cocok untuk semua penggunaannya.

Disadur dari:

https://en.wikipedia.org

Gregor Mendel, tokoh yang dikenal sebagai "Bapak Genetika Modern," menapaki jejak ilmiahnya dalam dunia yang penuh dengan pengetahuan dan eksplorasi. Lahir di Heinzendorf bei Odrau, Austria Silesia, pada masa Kekaisaran Austria, Mendel tumbuh dalam keluarga etnis Jerman. Ayahnya, Anton, dan ibunya, Rosine, membimbingnya dalam lingkungan peternakan keluarga yang telah berdiri selama lebih dari satu abad.

Masa kecil Mendel diisi dengan pekerjaan sebagai tukang kebun dan belajar perlebahan. Pada masa mudanya, ia menapaki pendidikan di gimnasium di Opava. Namun, panggilan rohaninya membawanya ke Fakultas Filsafat Universitas Olomouc pada tahun 1843, di mana ia belajar filsafat praktis dan teoretis, serta fisika.

Di tengah penelitiannya, Mendel terinspirasi oleh profesornya, seperti Friedrich Franz dan Johann Karl Nestler, untuk mendalami sifat turun-temurun tumbuhan dan hewan. Pada tahun 1843, ia memulai pelatihan imam dan, atas rekomendasi gurunya, Friedrich Franz, bergabung dengan Biara St Thomas di Brno. Di biara, ia mengadopsi nama Gregor dan memulai perjalanan panjangnya dalam dunia ilmu pengetahuan.

Pada tahun 1851, Mendel berangkat ke Universitas Wina dengan dukungan dari Abbot CF NAPP. Di sana, ia belajar di bawah bimbingan dosennya yang terkenal, Christian Doppler. Kembali ke Biara St Thomas pada tahun 1853, Mendel mulai mengajar, terutama dalam bidang fisika. Pada 1867, ia menggantikan NAPP sebagai kepala biara, menandai langkah penting dalam perjalanan spiritual dan ilmiahnya.

Selain karyanya dalam pemuliaan tanaman, Mendel juga memperdalam pengetahuannya dalam meteorologi dan astronomi. Pada tahun 1865, ia mendirikan 'Austria Meteorological Society.' Namun, pencapaian terbesarnya terletak pada percobaan dengan kacang polong di biara. Antara 1856 dan 1863, Mendel membudidayakan dan menguji ribuan kacang polong, mengungkapkan hukum-hukum genetika mendasar yang dikenal sebagai Hukum Mendel Warisan.

Presentasi hasil penelitiannya dalam pertemuan History Society Alam Brunn pada tahun 1865 menandai tonggak penting. Meskipun awalnya hanya mendapat perhatian lokal, karya Mendel mendefinisikan landasan hibridisasi tanaman dan warisan genetik. Makalahnya, "Versuche über Pflanzenhybriden" (Percobaan pada Hibridisasi Tanaman), diterbitkan pada tahun 1866, tetapi baru mendapatkan pengakuan setelah beberapa dekade.

Setelah berhasil dengan percobaan kacang polong, Mendel melanjutkan penelitian dengan lebah madu, mencoba memperluas wawasannya ke dunia hewan. Namun, kesulitan dalam mengendalikan perilaku kawin lebah ratu membuatnya kesulitan menggambarkan keturunan dengan jelas.

Ketika Mendel diangkat sebagai kepala biara pada tahun 1868, fokusnya mulai beralih ke tanggung jawab administratif yang meningkat. Konflik dengan pemerintah sipil atas pajak keagamaan menyerap sebagian besar waktu dan energinya. Pada 6 Januari 1884, Mendel meninggal karena kronis nefritis di usia 61 tahun.

Meskipun kariernya sebagai ilmuwan praktis berakhir setelah menjadi kepala biara, penemuan Mendel membuka pintu bagi ilmu pengetahuan genetika modern. Warisannya yang penting kini dihargai sebagai tonggak sejarah dalam pemahaman kita tentang pewarisan sifat. Gregor Mendel, dari peternakan di Austria hingga ke laboratorium biara, telah meninggalkan jejak tak terhapuskan dalam dunia ilmu pengetahuan.

Disadur dari https://id.wikipedia.org/wiki/Gregor_Mendel

Dalam eksplorasi ilmiah yang mendalam, kita memasuki ranah yang menarik dan misterius dari kehidupan - genetika. Genetika, sebagai penelitian tentang gen dan mekanisme pewarisan sifat, membuka tirai rahasia keajaiban molekuler yang membentuk esensi kehidupan kita. Melalui penelusuran struktur DNA, kompleksitas genom, dan proses pewarisan genetik, kita memasuki dunia kecil yang penuh dengan petualangan ilmiah.

Dalam pandangan mikroskopis, heliks DNA yang indah menjadi panduan kita, memandu langkah kita melintasi intriknya mekanisme pewarisan genetik. Gen, sebagai arsitek tak terlihat, memegang peran sentral dalam memberikan petunjuk untuk membangun molekul yang mendukung fungsi tubuh kita. Dengan dua heliks yang melingkar erat, DNA menjadi simbol keindahan struktur kehidupan.

Setiap blok pembangun dalam heliks, atau basa, membawa instruksi untuk membentuk molekul, terutama protein. Diperkirakan manusia memiliki sekitar 20.000 gen, masing-masing membawa informasi unik yang membentuk ciri khas kita. Melalui genom, kumpulan genetik suatu organisme, kita memahami bagaimana gen dan elemen-elemen lain mengendalikan aktivitas sel, seperti peta rahasia kehidupan yang tersebar di setiap sel.

Proses pewarisan genetik, yang terjadi melalui reproduksi seksual dan transfer materi genetik dari satu generasi ke generasi berikutnya, menjadi sebuah tarian ajaib yang menggambarkan keberagaman dan keunikan setiap individu. Nukleus sel menjadi panggung bagi genom, di mana partitur kehidupan ditulis, dan setiap instruksi membentuk dan membimbing perkembangan makhluk hidup.

Melalui lensa sejarah genetika, kita menemukan kontribusi besar J.G. Mendel, pionir dalam pemahaman pewarisan genetik. Hukum segregasi dan independent assortment yang diemukannya menjadi landasan ilmu genetika modern, membantu kita memahami bagaimana sifat-sifat genetik diturunkan dari satu generasi ke generasi berikutnya.

Seiring kita merentangkan lembaran kisah genetika ini, kita menyadari bahwa ini adalah cerita yang tak terbatas dan tak terhitung. Genetika adalah kunci untuk memahami misteri kehidupan, sebuah epik ilmiah yang terus berkembang. Dengan setiap heliks yang terungkap, kita semakin mendekati jawaban terhadap pertanyaan besar tentang kehidupan dan keajaiban yang tersembunyi dalam setiap untaian DNA. Genetika, sebagai jendela ke kehidupan, membawa kita ke dalam pengetahuan yang lebih dalam tentang asal-usul dan evolusi kehidupan di planet ini.

Disadur dari:

https://www.detik.com

Menyusun analisis risiko keamanan pangan yang kuat bukan hanya tentang memastikan produksi barang dan produk berkualitas tinggi, namun juga merupakan langkah penting untuk menegakkan standar keselamatan, melindungi kesehatan masyarakat, dan mematuhi peraturan internasional dan nasional. Selain sekedar kepatuhan, analisis risiko ini juga berfungsi sebagai tulang punggung untuk memperkuat sistem keamanan pangan, sehingga menghasilkan pengurangan penyakit yang ditularkan melalui makanan secara signifikan.

Dalam dunia analisis risiko yang rumit, fokusnya terletak pada penanganan permasalahan keselamatan utama di lokasi produksi. Penting untuk dicatat bahwa tidak semua masalah keselamatan memerlukan analisis risiko formal; namun, untuk analisis yang rumit atau kontroversial, staf tetap dapat mencari dukungan dari konsultan independen.

Mengungkap Komponen Analisis Risiko

Analisis risiko, sebagaimana didefinisikan oleh Codex Alimentarius Commission, terdiri dari tiga komponen integral: manajemen risiko, penilaian risiko, dan komunikasi risiko.

Manajemen Risiko: Menimbang Pilihan

Dalam konteks Codex Alimentarius Commission, manajemen risiko berbeda dengan penilaian risiko. Hal ini melibatkan proses komprehensif dalam mengevaluasi alternatif kebijakan melalui konsultasi dengan seluruh pemangku kepentingan. Hal ini mencakup penimbangan penilaian risiko, mempertimbangkan faktor-faktor yang relevan dengan perlindungan kesehatan dan praktik perdagangan yang adil, dan, jika perlu, memilih opsi pencegahan dan pengendalian yang tepat.

Penilaian Risiko: Evaluasi Ilmiah

Penilaian risiko, sesuai dengan komisi keamanan pangan internasional, adalah evaluasi ilmiah terhadap dampak buruk yang diketahui atau potensial terhadap kesehatan akibat paparan manusia terhadap bahaya yang ditularkan melalui makanan. Yang terpenting, hal ini harus didasarkan pada data ilmiah, yang berasal dari penelitian valid di seluruh dunia.

Menavigasi Langkah Penilaian Risiko

• Identifikasi Bahaya: Menemukan potensi bahaya—biologis, kimia, atau fisik—yang dapat menyebabkan dampak buruk terhadap kesehatan.

Bahaya Biologis: Bakteri, jamur, ragi, virus, parasit, dan bahkan ikan dan kerang tertentu.

Bahaya Kimia: Bahan tanaman beracun, bahan tambahan makanan, pestisida, antibiotik, dan banyak lagi.

Bahaya Fisik: Kaca, kayu, batu, logam, dan benda asing lainnya.

• Karakterisasi Bahaya: Mengevaluasi sifat dan tingkat dampak buruk terhadap kesehatan yang terkait dengan bahaya yang teridentifikasi. Untuk bahan kimia, penilaian dosis-respons dilakukan.
• Penilaian Paparan: Mengevaluasi kemungkinan masuknya bahaya melalui makanan, dengan mempertimbangkan pola konsumsi dan tingkat bahaya selama proses produksi.
• Karakterisasi Risiko: Memperkirakan kemungkinan dan tingkat keparahan dampak buruk terhadap kesehatan berdasarkan identifikasi bahaya, karakterisasi bahaya, dan penilaian paparan.

Komunikasi Risiko: Berbagi Wawasan

Komunikasi risiko melibatkan pertukaran informasi dan opini interaktif selama proses analisis risiko. Hal ini melibatkan pemangku kepentingan seperti penilai risiko, manajer risiko, konsumen, industri, akademisi, dan pihak berkepentingan lainnya. Komunikasi risiko yang efektif memastikan transparansi dalam menjelaskan temuan penilaian risiko dan dasar keputusan manajemen risiko.

Evolusi Komunikasi Risiko Keamanan Pangan

Bidang komunikasi risiko dalam keamanan pangan telah berkembang melalui tahapan yang berbeda: Era komunikasi pra-risiko, model Defisit, model Dialog, model Kemitraan, dan model Wawasan Perilaku. Tahapan ini menandakan pergeseran pendekatan metodologis dan keterlibatan konsumen, dengan harapan akan adanya model lingkungan risiko yang terkendali di masa depan.

Komisi Codex Alimentarius: Penjaga Standar Makanan

Didirikan pada tahun 1963 oleh Organisasi Pertanian Pangan (FAO) dan Organisasi Kesehatan Dunia (WHO), Komisi Codex Alimentarius berdedikasi untuk mengembangkan standar pangan, pedoman, dan teks terkait. Misinya adalah untuk melindungi kesehatan konsumen, memastikan praktik perdagangan yang adil, dan mengoordinasikan upaya standar pangan yang dilakukan oleh organisasi internasional.

Dalam menavigasi lanskap keamanan pangan yang rumit, analisis risiko yang komprehensif, yang mencakup manajemen risiko, penilaian risiko, dan komunikasi yang efektif, menjadi kunci utama. Hal ini tidak hanya melindungi kesehatan masyarakat tetapi juga menumbuhkan industri pangan yang tangguh dan bertanggung jawab serta selaras dengan standar global.

Disadur dari:

https://en.wikipedia.org

Pendahuluan

Dalam industri manufaktur, biaya garansi menjadi faktor penting yang memengaruhi profitabilitas dan kepuasan pelanggan. Dengan total biaya garansi industri teknologi tinggi di AS mencapai $8 miliar per tahun, perusahaan harus mencari cara efektif untuk mengendalikan biaya ini sejak tahap pengembangan produk.

Penelitian oleh Hee-Rak Kang ini mengembangkan kerangka kerja berbasis Bayesian inference dan data mining untuk memprediksi kegagalan garansi dalam lingkungan Engineer-to-Order (ETO). Model ini bertujuan untuk mengintegrasikan berbagai sumber data, termasuk data historis, analisis kegagalan, dan umpan balik pelanggan, guna memproyeksikan risiko garansi sebelum produk diluncurkan ke pasar.

Metodologi

Pendekatan penelitian ini terdiri dari lima langkah utama, yaitu:

1. Identifikasi Platform Produk dalam Lingkungan ETO
   • Mengelompokkan produk berdasarkan ukuran, periode penjualan, dan aplikasi.
   • Menganalisis kompleksitas sistem dan keterlibatan manufaktur dalam desain.
2. Pengembangan Skenario Garansi
   • Membuat rantai peristiwa penyebab-kegagalan-perbaikan-diagnosis untuk memahami pola kegagalan.
   • Menggunakan metode Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) untuk menentukan kegagalan yang paling berdampak.
3. Eksplorasi Data
   • Menggunakan data mining (clustering, decision tree) untuk mengidentifikasi pola kegagalan.
   • Memanfaatkan data historis dan uji keandalan untuk memperkirakan probabilitas kegagalan.
4. Pengembangan Model Probabilistik Bayesian
   • Mengintegrasikan data dari berbagai sumber untuk memperkirakan kemungkinan peristiwa garansi.
   • Menggunakan Distribusi Prior dan Posterior Bayesian untuk memperbarui estimasi seiring bertambahnya data.
5. Evaluasi dan Validasi Model
   • Membandingkan prediksi model dengan data aktual dari produk sebelumnya.
   • Menghitung akurasi prediksi garansi dan efektivitas mitigasi risiko yang diusulkan.

Hasil dan Temuan Utama

1. Identifikasi Faktor Risiko Garansi di Lingkungan ETO

Studi kasus pada perusahaan manufaktur menunjukkan bahwa karakteristik ETO meningkatkan kompleksitas dan risiko garansi:

• Sistem yang lebih kompleks dan siklus hidup produk lebih panjang → meningkatkan kemungkinan kegagalan.
• Tingkat keterlibatan manufaktur yang tinggi dalam desain → dapat mengurangi risiko garansi dengan berbagi pengetahuan.
• Variasi desain produk antar pelanggan → menyulitkan analisis keandalan berbasis data historis.

2. Efektivitas Model Bayesian dalam Prediksi Garansi

• Metode tradisional hanya bisa mengevaluasi reliabilitas saat produk sudah diuji di lapangan, sedangkan model Bayesian memungkinkan prediksi lebih dini.
• Dengan mengintegrasikan data historis dan analisis kegagalan, model ini meningkatkan akurasi estimasi garansi hingga 85% dibandingkan metode konvensional.
• Probabilitas kegagalan produk dapat diperbarui secara berkala seiring bertambahnya data uji dan umpan balik pelanggan.

3. Studi Kasus dan Dampak terhadap Biaya Garansi

• Analisis pada produk dengan desain modular menunjukkan bahwa prediksi berbasis Bayesian dapat mengurangi klaim garansi hingga 30%.
• Strategi mitigasi risiko berbasis model ini mampu menekan biaya garansi hingga 20% dengan mengoptimalkan perencanaan pemeliharaan dan desain produk.

Implikasi Industri & Rekomendasi

1. Implementasi Prediksi Garansi di Tahap Pengembangan Produk

• Menggunakan model Bayesian sejak awal desain untuk memprediksi titik lemah produk dan merancang perbaikan sebelum produksi massal.
• Menghubungkan data dari berbagai tahapan pengujian agar probabilitas kegagalan bisa diperbarui secara real-time.

2. Optimasi Keandalan Produk dengan Data Mining

• Menggunakan algoritma clustering untuk mengidentifikasi pola kegagalan yang tersembunyi dalam data historis.
• Menerapkan decision tree untuk menentukan faktor utama yang mempengaruhi kegagalan produk.

3. Reduksi Biaya Garansi dengan Perbaikan Proaktif

• Mengembangkan kebijakan garansi yang lebih efektif berdasarkan prediksi risiko produk, bukan hanya data klaim masa lalu.
• Mengintegrasikan model prediktif ke dalam sistem ERP perusahaan untuk otomatisasi manajemen risiko garansi.

Kesimpulan

Penelitian ini membuktikan bahwa pendekatan Bayesian dalam prediksi garansi dapat secara signifikan meningkatkan keandalan produk dan mengurangi biaya klaim garansi. Dengan integrasi data historis, analisis kegagalan, dan metode probabilistik, perusahaan dapat mengantisipasi masalah garansi sebelum produk diluncurkan, mengurangi biaya operasional, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Sumber : Hee-Rak Kang (2011). Warranty Prediction During Product Development: Developing an Event Generation Engine in an Engineer-to-Order Environment. Master’s Thesis, Rochester Institute of Technology, USA.

Pendahuluan

Sistem mekatronik semakin kompleks karena integrasi berbagai teknologi seperti elektronik, mekanik, dan perangkat lunak. Kompleksitas ini menuntut metodologi desain yang mampu mengoptimalkan keandalan sistem sejak tahap awal.

Penelitian oleh Faïda Mhenni ini memperkenalkan SafeSysE, metodologi berbasis SysML (Systems Modeling Language) yang memungkinkan analisis keselamatan secara otomatis dalam proses rekayasa sistem. Metodologi ini diterapkan pada sistem aktuator elektromekanis (EMA) dan sistem pengereman pesawat (WBS) sebagai studi kasus.

Metodologi SafeSysE

SafeSysE mengintegrasikan Model-Based Systems Engineering (MBSE) dengan Model-Based Safety Analysis (MBSA) menggunakan pendekatan berikut:

1. Pemodelan Berbasis SysML
   • Memanfaatkan diagram blok, diagram aktivitas, dan diagram urutan untuk menggambarkan sistem.
   • Memformalkan persyaratan keselamatan dalam model sistem.
2. Automasi Analisis Keselamatan
   • Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) otomatis dari model SysML.
   • Fault Tree Analysis (FTA) otomatis untuk mengidentifikasi akar penyebab kegagalan.
   • Model checking berbasis formal verification untuk memastikan kepatuhan terhadap standar keselamatan.
3. Validasi dengan Studi Kasus
   • Electro-Mechanical Actuator (EMA) → Sistem kontrol penerbangan pesawat.
   • Wheel Brake System (WBS) → Sistem pengereman pesawat dengan komponen elektronik dan mekanik.

Hasil dan Temuan Utama

1. Automasi Analisis FMEA dan FTA

• FMEA otomatis mengurangi waktu analisis hingga 40% dibandingkan metode manual.
• FTA berbasis SysML meningkatkan akurasi identifikasi kegagalan hingga 85%.
• Identifikasi risiko lebih cepat dan lebih akurat dengan integrasi informasi keselamatan langsung dalam model sistem.

2. Optimasi Desain Berbasis Keandalan

• Model checking mengurangi jumlah iterasi desain hingga 30%.
• Pemantauan keselamatan berbasis SysML memungkinkan deteksi dini anomali dalam desain.
• Integrasi formal safety verification memastikan kepatuhan terhadap standar industri seperti ARP4754 dan IEC 61508.

3. Efisiensi Penerapan pada Industri

• Pada sistem EMA, SafeSysE mengurangi waktu pengembangan keselamatan hingga 25%.
• Pada sistem WBS, metodologi ini meningkatkan efisiensi identifikasi risiko hingga 90%.
• SafeSysE dapat diterapkan pada berbagai sistem mekatronik, termasuk otomotif dan robotika.

Implikasi Industri & Rekomendasi

1. Peningkatan Efisiensi Desain dan Pemeliharaan

• Menggunakan SysML untuk mengintegrasikan keselamatan dalam desain awal.
• Automasi FMEA dan FTA mengurangi biaya analisis dan meningkatkan keandalan.

2. Optimasi Keamanan Sistem Mekatronik

• Menambahkan redundansi pada komponen kritis yang diidentifikasi melalui model FTA.
• Menerapkan pemantauan real-time berbasis model untuk deteksi dini kegagalan.

3. Kepatuhan dengan Standar Keselamatan Internasional

• Memastikan desain sesuai dengan standar ARP4761, ISO 26262, dan IEC 61508.
• Menggunakan SafeSysE untuk memvalidasi sistem sebelum tahap produksi.

Kesimpulan

Metodologi SafeSysE terbukti efektif dalam meningkatkan keandalan dan efisiensi desain sistem mekatronik. Dengan analisis keselamatan yang terintegrasi sejak awal, perusahaan dapat mengurangi risiko, mempercepat pengembangan, dan memastikan kepatuhan terhadap standar keselamatan internasional.

Sumber : Faïda Mhenni (2014). Safety Analysis Integration in a Systems Engineering Approach for Mechatronic Systems Design. PhD Thesis, École Centrale Paris, France.