Archive
Setup Achievement Target
Organisasi yang ingin berkembang pasti akan menentukan target pencapaian untuk melihat sejauh mana aktivitas yang dilakukan dapat berkontribusi terhadap hasil. Metode yang paling efektif untuk membuat bahasa target adalah SMART (Specific, Measureable, Achievable, Realistic, Time-bound). Tujuan adalah kualitatif, sedangkan target adalah kuantitatif, sebagai contoh kita memiliki tujuan menurunkan tingkat kecelakaan jari dalam kuartal kedua tahun 2022, maka kita bisa membuat bahasa target 80% pengawas melakukan observasi kepada pekerja dengan pekerjaan berisiko cedera jari setiap minggu.
Dalam kesempatan kali ini, saya akan memberikan beberapa tipe target (metric) yang dapat kita buat:
- Positive Metric
- Negative Metric
- Threshold Metric
- Milestone
Positive Metric digunakan apabila kondisi naik dinilai lebih baik, sebagai contoh meningkatkan partisipasi pekerja dalam pertemuan K3 sebesar 90% dalam kuartal keempat tahun 2022.
Negative Metric digunakan apabila kondisi turun dinilai lebih baik, sebagai contoh menurunkan kondisi tidak aman di area kerja sebesar 80% dalam kuartal keempat tahun 2022.
Threshold Metric digunakan apabila target dinilai dalam sebuah range/rentang, sebagai contoh mempertahankan tingkat kebisingan area kerja bengkel dalam kisaran 60 – 70 dB dalam kuartal keempat tahun 2022.
Milestone Metric digunakan apabila kita tidak memiliki alat ukur, sebagai contoh mendigitalisasi formulir inspeksi area kerja pada kuartal keempat tahun 2022.
Semoga bermanfaat (FN)
Cross Tabulations – What is it?
Dalam analisis data kuantitatif, kita mengenal perangkat Cross Tabulations untuk melihat korelasi antar variabel. Cross Tabulation adalah tabel yang disajikan dalam bentuk baris (variabel dependent/predictor/cause) dan kolom (variable independent/outcomes) – seperti pivot table dalam Excel – serta digunakan untuk data nominal dan/atau ordinal.
| Apakah Anda melakukan safety talk setiap hari? | Pengawas | Operator | Total |
| Tidak | 187 22,42% | 501 29,70% | 688 27,29% |
| Ya | 647 77,58% | 1186 70,30% | 1833 72,71% |
| Total | 834 100% | 1687 100% | 2521 100% |
Dari tabel di atas, dapat dilihat bahwa jumlah operator yang melakukan safety talk harian ada 1186 (dari 1687 orang) dan jumlah pengawas ada 657 (dari 834 orang), sehingga orang dengan mudah menyimpulkan bahwa Operator lebih banyak melakukan safety talk harian daripada pengawas!
Akan tetapi,
Kalau kita buat dalam bentuk persentase (%), kita mendapatkan data bahwa jumlah operator yang melakukan safety talk harian sebesar 70,30% sedangkan pengawas sebesar 77,58%, artinya pengawas lebih banyak melakukan safety talk harian daripada operator dengan perbedaan sebesar 7,28%!
Pertanyaan berikutnya adalah apakah perbedaan 7,28% ini signifikan ? Untuk menjawab hal tersebut, maka diperlukan uji statistik untuk data nominal/ordinal yang disebut chi-square. Dengan menggunakan kalkulator statistik didapatkan nilai chi-square dari tabel diatas adalah 14,883 dengan nilai p = 0,000 (< 0.05), karena nilai p < 0.05 maka dapat disimpulkan bahwa perbedaan itu adalah signifikan!
Nilai chi-square menunjukkan apakah ada perbedaan signifikan antar variabel tetapi tidak dapat menunjukkan seberapa kuat korelasi / hubungan antar variable tersebut. Untuk melihat seberapa kuat korelasi / hubungan antar variable tersebut kita menggunakan gamma and kendall’s Tau-b. Dengan menggunakan kalkulator statistik didapatkan nilai gamma = 0,1875 dan nilai kendall’s tau-b = 0,07, ini menunjukan korelasi yang lemah (mendekati nilai 1 adalah korelasi yang kuat).
Dari penjelasan di atas, dapat disimpulkan bahwa cross tabulations merupakan salah satu cara untuk menampilkan korelasi antar variabel yang digabungkan dengan uji statistik yang tepat untuk membuat interpretasi / kesimpulan sahih.
Semoga bermanfaat (ditulis dari Tembagapura – FN)
Is Average Number a Lie?
Judul ini sengaja saya pilih karena banyak hal dalam pengukuran kinerja K3 yang kita ukur dan tampilkan dengan nilai rata-rata. Dalam ilmu statistik kita mengenal ada ukuran pemusatan dan ukuran penyebaran untuk menggambarkan karakteristik sekelompok data. Nilai rata-rata, median, dan modus masuk dalam ukuran pemusatan sedangkan range, simpangan baku, koefisien variasi masuk dalam ukuran penyebaran.
Sebagai contoh, saya akan memberikan dua area kerja dengan kelompok data jumlah temuan inspeksi K3 setiap bulan sebagai berikut:
| Area Kerja A | 30,31,28,30,29,29,32,30,32,29 | rata-rata= 30 median=30 modus=30 simpangan baku=1.2 koefisien variasi=4% |
| Area Kerja B | 33,29,30,31,34,28,29,29,27,30 | rata-rata=30 median=29 modus=29 simpangan baku=2.0 koefisien variasi=7% |
Dua area kerja di atas memiliki nilai rata-rata yang sama yaitu 30, apakah kita bisa menyimpulkan bahwa kedua area memiliki jumlah temuan inspeksi K3 yang sama dan tidak berbeda secara signifikan ?
Secara awam, kita bisa mengatakan YA! karena kedua area memiliki nilai rata-rata yang sama yaitu 30 sehingga prioritas tindakan koreksi akan sama untuk keduanya.
Secara statistik, kita bisa mengatakan TIDAK! karena area kerja B memiliki kelompok data yang lebih bervariasi daripada area kerja A. Hal ini dapat dilihat dari Koefisien variasi sebesar 7% (selisih 3% dari area kerja A), sehingga prioritas tindakan koreksi akan lebih difokuskan kepada area kerja B
Dari penjelasan di atas, dapat kita simpulkan bahwa kita harus lebih berhati-hati ketika hendak menggambarkan sekelompok data dengan ukuran pemusatan saja (istilah lain distribusi normal) karena pada kenyataannya ada kelompok data yang tidak berdistribusi normal karena variasinya yang tinggi sehingga ukuran penyebaran menjadi penting!
Semoga bermanfaat (ditulis dari Tembagapura – FN)
Decision Making in Safety
Proses pengambilan keputusan dalam K3 (Keselamatan dan Kesehatan Kerja) merupakan hal yang penting untuk memastikan Sistem Manajemen K3 berjalan dengan baik dalam mencegah kecelakaan/kesakitan pekerja dan meningkatkan kinerja K3. Dalam ranah kebijakan publik, suatu keputusan yang baik akan memenuhi kaidah VIUOF (Valid, Important, Useful, Original, Feasible).
Menggunakan teori kebijakan publik, beberapa metode berikut dapat diadopsi untuk mengambil keputusan dalam K3 dalam sebuah perusahaan:
- Metode incremental: keputusan dibuat berdasarkan keputusan sebelumnya untuk menjaga konsistensi dan memperkecil kesenjangan. Metode ini biasanya terkait dengan kebijakan atau peraturan perundang-undangan sebelumnya. Kritik terhadap metode ini adalah tidak dinamis mengikuti perubahan yang terjadi.
- Metode partisipasi: berbeda dengan keputusan incremental, keputusan yang dibuat dengan metode partisipasi melibatkan partisipasi aktif dari pihak-pihak yang berkepentingan sehingga sangat dinamis mengikuti perubahan yang terjadi. Kritik terhadap metode ini adalah dominasi kepentingan/kepuasan dari beberapa pihak yang mengambil keuntungan kelompok tertentu.
- Metode trial-error/best practice: keputusan dibuat berdasarkan pengalaman dan kejadian real di lapangan sehingga memunculkan pembelajaran (trial-error) dan praktek terbaik (best practices). Kritik terhadap keputusan ini adalah beberapa praktek terbaik tidak bisa digeneralisir ke konteks/lingkungan yang berbeda.
- Metode penelitian: keputusan dibuat berdasarkan metode ilmiah menggunakan pendekatan akademis mulai dari perumusan masalah, pengumpulan data, analisis sampai penarikan kesimpulan. keputusan ini juga disebut juga sebagai evidence-based decision karena berdasarkan bukti yang dikumpulkan. Kritik terhadap keputusan ini adalah memerlukan orang dengan latar belakang penelitian dan membutuhkan waktu yang lama serta sumber daya yang memadai.
- Metode Big Data: keputusan dibuat secara cepat menggunakan data yang dikumpulkan secara cepat dan dengan algoritma tertentu menghasilkan pola yang dapat diprediksi secara akurat. Pada prinsipnya keputusan ini merubah pendekatan evidence-based decision menjadi data-driven decision. Kritik terhadap metode ini adalah memerlukan identifikasi, pengumpulan, pemilahan, dan analisis data yang besar didukung oleh infrastruktur dan sumber daya yang memadai.
Apapun metode yang digunakan, tentu saja silahkan disesuaikan dengan konteks permasalahan K3 yang dihadapi dan tentunya dapat memecahkan masalah K3 tersebut.
Semoga bermanfaat (ditulis dari Tembagapura – FN)
Competent Person
Istilah Competent Person atau Orang Yang Berkompeten seringkali muncul dalam peraturan perundang-undangan dan prosedur internal perusahaan, beberapa diantaranya mendefinisikannnya sebagai orang yang memiliki pengetahuan, kemampuan/keterampilan, pengalaman atau sertifikasi kompetensi yang ditetapkan oleh internal perusahaan atau pemerintah berdasarkan Standar Kompetensi Kerja Khusus (SKKK), Standar Internasional (SI), atau Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia (SKKNI).
Dalam ilmu kompetensi, orang yang berkompeten digambarkan dalam IRISAN antara Knowledge, Skills, dan Attitude (lihat gambar diatas), dengan kata lain orang yang mengerjakan suatu task menggunakan gabungan dari pengetahuan, keterampilan, dan sikapnya maka dikatakan sebagai orang yang berkompeten. Akan tetapi, bagaimana mengukur task yang dilakukan oleh orang tersebut dalam kondisi lingkungan yang sama atau berbeda disebut kompeten ?
Jawaban dari pertanyaan tersebut ada dalam DIMENSI KOMPETENSI.
Dimensi Kompetensi merupakan ukuran baku ketika kita hendak menyatakan bahwa orang tersebut kompeten/belum kompeten. Terdapat Lima Dimensi Kompetensi, Dimensi 1 s.d. 4 (Task Skills, Task Management Skills, Contigency Management Skills, Job Role Environmental Skills) merupakan dimensi kompetensi dalam lingkungan yang tetap, sedangkan Dimensi 5 (Transfer Skills) merupakan dimensi kompetensi dalam lingkungan yang berbeda.
Untuk memahami lima dimensi kompetensi tersebut, kita ambil contoh sederhana seorang pengemudi mobil. Seorang pengemudi mobil dikatakan kompeten apabila 1) dia dapat menghidupkan,menjalankan, dan mematikan mobil sesuai dengan prosedur (Task Skils), 2) dia dapat menjalakan mobil untuk mengantar barang/penumpang dari titik A ke tidak B (Task Management Skills), 3) dia dapat mengambil tindakan pencegahan/perbaikan apabila ada kerusakan mobil (Contigency Management Skils), 4) dia dapat mengikuti aturan perjalanan/rambu lalu lintas ketika mengemudikan mobil (Job Role Environmental Skills), dan 5) dia dapat mengemudikan mobil dengan merk apapun dan transmisi manual/matik (Transfer Skills). Ketika pengemudi mobil tersebut telah memenuhi kelima unsur dimensi kompetensi tersebut maka dia dikatakan sebagai pengemudi yang Kompeten!
Semoga bermanfaat (ditulis dari Tembagapura – FN)
Fransiscus Fendy Novento 