Pendahuluan

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

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

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

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

Dampak Teknologi Industri 4.0 pada RBM

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

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

Tantangan dan Peluang dalam Implementasi RBM di Industri 4.0

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

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

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

Dynamic Fault Tree Analysis (DFTA): Sebuah Tinjauan

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

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

Metodologi Analisis DFTA

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

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

Integrasi DFTA dan Industri 4.0

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

Kesimpulan

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

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

Sumber:

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

Pendahuluan: Saat Maintenance Tak Lagi Sekadar Perawatan

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

RBM dan Tantangan Modernisasi

Apa Itu Risk-Based Maintenance?

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

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

Kerangka Analisis: Studi Kasus dan Cynefin Framework

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

Studi Kasus Unggulan: Praktik Terobosan di Lapangan

1. Sistem Ekspor Gas

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

2. Sistem Pompa Redundan

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

3. Separator FPSO

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

4. Sistem Katup Keamanan

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

5. Subsea Christmas Tree (XT)

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

6. Peralatan Pengeboran

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

7. Ladang Angin Lepas Pantai

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

Dampak Nyata: Transformasi Menyeluruh Manajemen Pemeliharaan

Perubahan Fungsi RBM

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

Contoh Dampak:

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

Dampak Terhadap Risk Matrix

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

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

Insight Tambahan & Opini

Kelebihan Studi Ini

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

Catatan Kritis

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

Perbandingan dengan Literatur Terkait

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

Kesimpulan: RBM Masa Depan Bersifat Proaktif dan Cerdas

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

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

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

Sumber Referensi

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

PENDAHULUAN

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

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

LATAR BELAKANG STUDI

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

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

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

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

METODE PENELITIAN

Penelitian ini menggunakan empat model AutoML untuk:

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

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

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

HASIL DAN ANALISIS

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

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

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

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

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

IMPLIKASI DAN PENERAPAN DI DUNIA NYATA

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

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

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

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

KESIMPULAN DAN KRITIK

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

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

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

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

SUMBER

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

Pendahuluan: Urgensi Pengelolaan Keamanan Pangan di Dunia Modern

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

Ikhtisar Umum: Fokus Penelitian dan Kontribusi Utama

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

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

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

Analisis dan Nilai Tambah dari Editorial

1. Tren Teknologi Baru dalam Manajemen Keamanan Pangan

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

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

2. Pendekatan Interdisipliner: Dari Sel ke Sensor

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

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

3. Fokus pada Keamanan Bahan Mentah

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

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

Aplikasi Praktis di Industri: Apa yang Bisa Dipelajari?

1. Nanoenkapsulasi untuk Stabilitas Produk

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

2. Electronic Nose untuk Deteksi Pemalsuan

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

3. Inspeksi Inline Berbasis Gelombang Mikro/Terahertz

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

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

Kritik dan Batasan yang Perlu Diperhatikan

1. Minimnya Pembahasan Risiko Implementasi AI

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

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

2. Fokus Regional yang Terbatas

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

Rekomendasi Praktis dari Editorial untuk Pemain Industri

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

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

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

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

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

✅ Keunggulan Editorial Ini:

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

❗ Tantangan yang Tersisa:

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

Referensi:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Disadur dari sumber industri.kontan.co.id

VIVA – Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan, Riset dan Teknologi (Kemendikbudristek) mengumumkan pada tahun ajaran baru 2022/2023 sekolah dapat mulai menerapkan Kurikulum Merdeka. Tak hanya menitikberatkan pada kebebasan dalam merancang kurikulum dan menetapkan perangkat ajar, kurikulum inipun memberikan ruang bagi guru dan sekolah untuk mengembangkan kegiatan belajar mengajar berdasarkan karakteristik, minat, dan bakat siswa.

Perusahaan rintisan berbasis teknologi pendidikan (startup edutech) Quipper men-support pengembangan sumber daya manusia (SDM) ramah teknologi melalui kolaborasi dengan Kemendikbudristek.

Direktur Quipper Indonesia Yuki Naotori secara tegas bersedia mendukung sekolah dan pemerintah guna mengubah aktifitas belajar-mengajar (KBM) dengan teknologi dan konten terbaru.

"Kita akan selalu bersedia mendukung sekolah dan pemerintah dalam mentransformasi pendidikan Indonesia," ungkapnya, Rabu, (27/7/2022). Quipper mengaku mempunyai misi meningkatkan mutu pendidikan melalui teknologi digital. Tak hanya itu, layanan Quipper seperti tes minat bakat dan Try Out UTBK online dinilai bisa melengkapi program Smart School. Pada pelaksanaanya, para siswa akan mempergunakan aplikasi Smart School untuk melaksanakan tes. Kemudian, mereka diarahkan untuk membuat akun di aplikasi atau website Quipper kemudian mengerjakan tes secara online.

Sesudah selesai, laporan tes dikirimkan ke email masing-masing siswa dan pihak sekolah. Program Quipper ini telah diterapkan di Provinsi Sulawesi Selatan. Startup edutech asal London, Inggris ini sukses mengadakan tes minat bakat bagi 100.000 siswa kelas 10 pada 18-20 Juli 2022, baik SMA dan SMK, se-Sulawesi Selatan.

"Kita begitu terkesan atas inisiatif Pemerintah Provinsi Sulawesi Selatan dalam memanfaatkan teknologi digital untuk aktifitas belajar-mengajar serta percepatan peralihan dari offline ke hybrid learning. Kita percaya akan memberikan dampak positif untuk siswa-siswi di Sulawesi Selatan," ungkap Yuki.

Kepala Dinas Pendidikan Provinsi Sulawesi Selatan Setiawan Aswad mengungkapkan bahwa tes minat bakat ini adalah salah satu langkah awal dalam penerapan Kurikulum Merdeka. Kelas 10 disasar agar siswa bisa mengetahui bakat dan minat lebih awal untuk mempermudah penentuan bidang ilmu yang ingin mereka dalami, serta karier yang ingin mereka capai. "Dengan diselenggarakannya tes minat bakat ini, kita berharap siswa-siswi dapat mengetahui potensi dirinya. Sehingga, mereka semakin yakin dalam mengikuti UTBK dan lulus PTN di jurusan yang tepat sesuai dengan bakat dan minat masing-masing," ujar Setiawan.

Try Out UTBK rencananya akan diadakan pada September 2022, November 2022, dan Maret 2023. Sementara Quipper Championship, yaitu kompetisi cerdas cermat bagi siswa kelas 10 sampai 12 dan sekolah se-Indonesia akan diadakan pada Oktober 2022.

Disadur dari sumber viva.co.id