Teknik Industri – Hidayatno's Blog

Data dan Riset Sudah Ada, Lalu Mengapa Kebijakan Kita Masih Jalan di Tempat? – Part 6

29/05/202604/04/2026 hidayatnoTinggalkan komentar

Evidence-based policy adalah kemajuan besar. Tapi ia punya batas yang jarang diakui, dan batas itulah yang sering menentukan apakah kebijakan benar-benar bekerja.

Indonesia tidak kekurangan data tentang energi.

Laporan demi laporan sudah dihasilkan: oleh peneliti universitas, lembaga pemerintah, konsultan internasional, dan organisasi multilateral. Target sudah ditetapkan. Komitmen internasional sudah ditandatangani. Para ahli sudah memberikan rekomendasi yang didukung bukti empiris dari berbagai negara yang sudah lebih dulu menjalani transisi energi.

Tapi bauran energi kita masih didominasi oleh fosil. Investasi energi terbarukan masih jauh dari target yang sudah berkali-kali direvisi. Dan setiap kebijakan baru yang hadir sering terasa seperti tambalan di atas tambalan; bukan perubahan struktural yang benar-benar mengubah arah sistem.

Pertanyaan yang jarang diajukan dengan jujur adalah ini: apakah masalahnya memang kekurangan data dan riset? Atau ada sesuatu yang lebih dalam; sesuatu yang tidak bisa diselesaikan hanya dengan menghasilkan lebih banyak bukti?

Lanjutkan membaca

All Models are Wrong, but some are useful… and some are dangerous – Part 5

22/05/202624/05/2026 hidayatnoTinggalkan komentar

Menggunakan model disarankan, namun hati-hati karena ada model yang menyesatkan, model yang memperbudak, dan model yang digunakan untuk membenarkan, bukan untuk memahami.

Pada tahun 2020, model-model epidemiologi dari universitas terkemuka di seluruh dunia, termasuk Indonesia, memprediksi puncak dan akhir COVID-19 dengan angka yang sangat spesifik. Model-model itu dibangun oleh orang-orang cerdas dengan data terbaik yang tersedia saat itu. Hasilnya? Hampir semua meleset dan sebagian besar meleset sangat jauh. Beberapa memprediksi pandemi akan mereda dalam hitungan bulan. Kenyataannya berlangsung lebih dari dua tahun dengan gelombang yang tidak terprediksi.

Pada tahun 2008, model-model risiko keuangan yang digunakan oleh bank-bank terbesar di dunia, model yang sudah divalidasi, disertifikasi, dan dipercaya selama bertahun-tahun oleh regulator dan pelaku industri, gagal mengantisipasi krisis yang kemudian menghancurkan ekonomi global. Model yang sama yang membuat para bankir merasa aman justru menjadi alasan mereka tidak melihat bahaya yang sedang mendekat. Ketika krisis akhirnya datang, bukan hanya bank-bank yang kolaps; jutaan orang kehilangan pekerjaan, rumah, dan tabungan hidup mereka.

Dua kasus. Dua bidang yang berbeda. Satu pelajaran yang sama: model yang dipercaya penuh, tanpa kesadaran akan batas-batasnya, bisa lebih berbahaya dari tidak punya model sama sekali.

Kredo yang sering salah dimengerti

“All models are wrong, but some are useful.” adalah kalimat dari George Box, statistikawan yang karyanya membentuk cara berpikir ilmiah modern, ini adalah salah satu kalimat yang paling sering dikutip dan paling sering salah dimengerti dalam sejarah ilmu pengetahuan terapan.

Ia sering digunakan sebagai pembelaan yang nyaman: “Ya, model kami tidak sempurna, tapi tetap berguna.” Seperti sebuah tameng yang melindungi model dari kritik yang terlalu keras. Tapi yang jarang diperhatikan adalah bagian yang tidak terucapkan dalam kredo itu, bagian yang George Box sendiri sangat sadari: “… beberapa model tidak hanya salah, tapi berbahaya”.

Bukan karena pembuatnya tidak kompeten. Bukan karena niatnya tidak baik. Tapi karena cara model itu dibangun, cara ia dikomunikasikan, dan cara ia digunakan, atau disalahgunakan, oleh mereka yang memegangnya.

Ada tiga jebakan utama yang perlu dipahami oleh siapapun yang menggunakan model untuk mengambil keputusan penting.

Lanjutkan membaca

Data Sudah Lengkap, Tapi Keputusannya Tetap Salah — Ada yang Hilang di Antara Keduanya – Part 4

15/05/202604/04/2026 hidayatnoTinggalkan komentar

Model-based decision making bukan tentang lebih banyak data. Tapi tentang pertanyaan yang lebih baik.

Ada situasi yang terasa sangat membingungkan — dan sangat menggelisahkan.

Semua data sudah ada. Semua angka sudah dianalisis. Laporan sudah dibaca sampai halaman terakhir. Rapat sudah dijalankan, diskusi sudah panjang, dan keputusan akhirnya diambil dengan penuh keyakinan.

Lalu hasilnya tidak seperti yang diharapkan.

Bukan karena datanya keliru. Bukan karena analisisnya ceroboh. Bukan karena orangnya tidak kompeten. Tapi ada sesuatu yang hilang di antara data dan keputusan — sesuatu yang tidak tampak di spreadsheet manapun, tidak terlihat di dashboard apapun, dan tidak bisa ditemukan dengan menambah lebih banyak data lagi.

Apa yang hilang itu?

Mengapa data saja tidak cukup

Data menggambarkan apa yang terjadi. Ia merekam, mengukur, dan merangkum kondisi yang sudah ada. Tapi ia tidak otomatis menjelaskan mengapa hal itu terjadi; apalagi apa yang akan terjadi jika kita mengubah sesuatu.

Ada jarak antara deskripsi dan pemahaman. Dan jarak itu tidak bisa diisi hanya dengan menambah lebih banyak data.

Gambar jaringan sirkuit digital dengan lingkaran berwarna cerah di latar belakang yang menunjukkan data dan konektivitas yang terputus

Lanjutkan membaca

Anda Bilang Tidak Pakai Model untuk Ambil Keputusan, namun Sejak Pagi ini Anda Sudah Memakainya Tiga Kali – Part 3

08/05/202604/04/2026 hidayatnoTinggalkan komentar

Setiap keputusan adalah sebuah model. Pertanyaannya hanya apakah kita menyadarinya.

Pagi ini, sebelum sampai di tempat kerja, Anda sudah membuat beberapa keputusan.

Memilih rute mana yang lebih cepat, atau setidaknya lebih terprediksi waktunya. Memutuskan apakah perlu membawa payung berdasarkan kondisi langit yang Anda lihat sekilas dari jendela. Anda memutuskan apakah perlu membawa payung hari ini. Anda menyimpulkan apakah meeting jam sembilan bisa digeser atau lebih baik tetap dijalankan. Paling sederhana, Anda mungkin juga memutuskan apakah sarapan dulu atau langsung berangkat dan memperkirakan konsekuensinya terhadap konsentrasi Anda nanti.

Namun demikian, tidak satu pun dari keputusan itu terasa seperti “menggunakan model.” Semua terasa seperti akal sehat biasa, intuisi dan pengalaman. Hal yang dilakukan secara otomatis tanpa perlu berpikir terlalu keras.

Tapi mari kita berhenti sebentar. Dan periksa lebih cermat apa yang sebenarnya terjadi di dalam kepala kita ketika membuat keputusan-keputusan yang terasa “otomatis” itu.

Asumsi di balik akal sehat

Ketika Anda memilih rute, Anda menggunakan model tentang kondisi lalu lintas: hari apa ini dalam sepekan (senin/jumat memiliki kebiasaan traffic berbeda), jam berapa kemacetan biasanya terjadi di titik mana, rute mana yang lebih terprediksi, apakah ada informasi tentang kejadian tidak biasa hari ini (misalnya ada pertandingan timnas). Anda tidak menyebutnya “model lalu lintas.” Tapi itulah yang sedang Anda gunakan: sebuah representasi mental tentang bagaimana sistem transportasi kota bekerja pada jam-jam tertentu.

Lanjutkan membaca

Mental Model dalam Berpikir Sistem: Kita Melihat Masalah yang Sama — Tapi Kenapa Solusi Kita Berbeda? – Part 1

24/04/202603/04/2026 hidayatnoTinggalkan komentar

Mental model: peta tersembunyi yang menentukan bagaimana kita memecahkan masalah.

Bayangkan sebuah rapat. Dua orang duduk di meja yang sama, membaca laporan yang sama, mendengarkan presentasi yang sama. Data yang disajikan identik. Waktu yang dihabiskan untuk memahaminya pun sama.

Lalu diskusi dimulai.

Orang pertama menyimpulkan: *masalahnya ada di eksekusi. Strateginya sudah benar, tapi implementasinya tidak konsisten.* Orang kedua menyimpulkan: *masalahnya ada di strateginya sendiri. Eksekusi yang lebih baik tidak akan mengubah apapun kalau arahnya memang salah.*

Keduanya cerdas. Keduanya serius. Keduanya bisa menjelaskan alasannya dengan koheren dan meyakinkan. Lalu siapa yang benar? Dan mengapa dua orang yang melihat realita yang sama bisa tiba di tempat yang sangat berbeda?

Jawabannya bukan pada datanya. Jawabannya ada di sesuatu yang lebih dalam — sesuatu yang kita bawa masuk ke ruangan itu jauh sebelum rapatnya dimulai.

Lanjutkan membaca

Refleksi Berpikir Sistem: Kenapa Reformasi Birokrasi Selalu Terasa Seperti Mengepel Lantai Sambil Krannya Masih Bocor?

16/04/202603/04/2026 hidayatnoTinggalkan komentar

Tentang leverage points — mengapa kita sering bekerja keras di tempat yang salah.

Kita sudah pernah di sini sebelumnya. Nama saat ini adalah Reformasi Birokrasi

Nama programnya berganti. Slogannya diperbarui. Strukturnya direorganisasi. Pelatihannya diselenggarakan dengan penuh semangat. Bahkan seragamnya pun kadang ikut diganti. Dan tiga tahun kemudian atau lima tahun, atau sepuluh dan ceritanya terasa sama. Antrian masih panjang. Dokumen masih sering hilang. Koordinasi antar lembaga masih terasa seperti negosiasi antar negara.

Sebuah alat pel basah di lantai yang mengkilap dengan keran yang menetes air di latar belakang.

Bukan karena orangnya malas. Bukan karena pemimpinnya tidak serius. Tapi mungkin, dan ini yang jarang diucapkan dengan jujur, karena kita selalu mendorong di tempat yang tidak bisa bergerak.

Ada yang namanya titik ungkit

Donella Meadows, seorang pemikir sistem dari MIT yang karyanya terus relevan hingga hari ini, pernah menulis sesuatu yang sederhana tapi menggelisahkan: dalam setiap sistem yang kompleks, ada titik-titik tertentu di mana intervensi kecil bisa menghasilkan perubahan yang besar. Dan sebaliknya, ada tempat-tempat di mana usaha yang sangat besar telah dilakukan hampir tidak mengubah apapun.

Ia menyebutnya leverage points. Titik ungkit.

Yang mengejutkan adalah ini: titik ungkit yang paling kuat justru bukan yang paling mudah dilihat. Biasanya yang paling mudah dilihat dan paling sering dikerjakan, justru yang pengaruhnya paling lemah terhadap sistem secara keseluruhan.

Lanjutkan membaca

Tumbuh dengan Karakter: Bagaimana Teknik Industri UI Menemukan Dirinya – Part 2

08/04/2026 hidayatno3 Komentar

Artikel ini adalah artikel 2 dari 2 artikel tentang Sejarah Teknik Industri yang menuliskan tentang Ketika Teknik Industri Indonesia Menemukan Dirinya: Identitas, Strategi, dan Warisan (2000–2026). Sebagai bagian dari tulisan untuk menyambut Dirgahayu Teknik Industri ke 28, 30 Juni 2026

Hampir Dua Puluh Empat SKS dan Jam Sepuluh Malam

Tapi gedung bukan satu-satunya tantangan. Ada tantangan yang lebih mendasar, yang dihadapi setiap hari, setiap semester: siapa yang mengajar?

Jumlah dosen TIUI pada tahun-tahun awal sangat terbatas. Dan mereka yang masih muda, termasuk saya, juga harus mengembangkan diri untuk sekolah lagi. Sementara itu, kurikulum harus berjalan, mahasiswa harus belajar, dan kelas tidak bisa kosong hanya karena dosennya kurang.

Saya mengajar hampir 24 SKS. Bagi yang tidak familier dengan sistem akademik Indonesia, angka itu hampir tiga kali lipat dari beban normal seorang dosen hari ini. Mata kuliah yang saya ampu mencakup hampir semua penjuru Teknik Industri: faktor manusia/ergonomi, analisis kerja, sistem kualitas, pemodelan sistem, manajemen risiko dan berbagai kuliah lainnya. Belum ada regulasi yang membatasi beban mengajar dosen saat itu dan kami mengisinya sampai penuh, bahkan lebih, baik di S1 maupun di S2.

Pulang jam sepuluh malam setiap hari kerja bukan keluhan; itu rutinitas. Dan karena itu, mahasiswa pun terbiasa melihat departemen masih menyala terang lampunya hingga jam 10 malam. Kalau ingin berdiskusi dengan saya, jam delapan malam bukan waktu yang aneh. Yang aneh adalah ada sebuah toples penalti berisi uang seribuan akibat saya menerapkan English Day setiap satu hari dalam sepekan. Jika ada mahasiswa yang mau berdiskusi pada hari itu, harus berbahasa Inggris. Jika tidak memasukkan uang ke toples tersebut, yang nanti setiap semester akan disumbangkan ke lembaga amal.

Di tengah semua itu, sebagai Sekretaris Jurusan/Departemen, saya juga menjadi otak untuk mengawal strategi pengembangan dan pertumbuhan infrastruktur TIUI secara sistematis — meletakkan fondasi prosedur standar untuk semua fungsi administratif dan akademik, serta berhasil mendapatkan dan mengelola hibah pembuatan gedung laboratorium dan pengembangan peralatan laboratorium dari pemerintah senilai 10 miliar. Uang itu tidak datang karena kami menunggu. Ia datang karena kami aktif mencari, mengajukan, dan meyakinkan.

Lanjutkan membaca