Mari Berkenalan dengan Causal Analysis!

Mengenal apa itu causal analysis beserta contoh penerapannya. Benarkah analisis ini dapat menghemat biaya produksi?

Bunga Dea Laraswati
Bunga Dea Laraswati

Table of Contents

Pernahkah Anda mendengar tentang causal analysis? Dalam menjalankan sebuah bisnis, penting untuk memperhitungkan kemungkinan-kemungkinan di masa depan. Bukan sekadar “bagaimana jika…”, tapi juga memprediksi kapan kemungkinan tersebut akan terjadi dan apa yang harus dilakukan untuk mengatasinya. Di sinilah causal analysis dapat membantu Anda.

Artikel kali ini akan membahas tentang apa itu causal analysis beserta contoh penggunaannya, sehingga Anda bisa mendapat gambaran bagaimana metode analisis ini bekerja. Mari simak ulasan lengkapnya berikut ini.

Apa Itu Causal Analysis?

Causal analysis atau analisis kausal berarti menyelidiki tentang suatu penyebab. Analisis ini bertujuan untuk menemukan akar penyebab dari suatu masalah. Perlu diingat, penyebab di sini berbeda dari gejala. Saat suatu masalah menunjukkan gejala, artinya masalah tersebut sudah terjadi. Namun, jika ada penyebab, masalah belum terjadi dan baru kemungkinan akan terjadi. Itu berarti, masalah masih bisa dicegah.

Lalu, bagaimana bisa mengetahui hal yang bisa menimbulkan masalah, padahal masalah itu sendiri belum terjadi? Causal analysis melakukan beberapa pendekatan berikut untuk bisa mengetahui penyebab masalah, di antaranya:

  • Ulasan (dari masalah yang sudah terjadi sebelumnya)
  • Pengujian
  • Audit kualitas sistem/proyek
  • Rapat tinjauan manajemen
  • Memelihara sistem mutu dan mencatat penyimpangan
  • Mempelajari feedback dari pelanggan
  • Meninjau masalah atau isu yang dihadapi pada lingkup yang lebih kecil

Mengapa Causal Analysis Penting dalam Bisnis?

Sering kali, dalam menyelesaikan suatu masalah, pelaku bisnis hanya mengatasi gejala-gejalanya saja. Ini ibarat ketika Anda sedang sakit gigi, tapi hanya meminum obat pereda nyeri sebagai solusi. Rasa nyeri pada gigi memang hilang, namun penyebab sakitnya masih ada. Begitu pula dengan masalah bisnis yang hanya ditangani gejalanya. Masalah akan reda untuk sesaat, namun kembali lagi di lain kesempatan, bahkan bisa menjadi lebih parah.

Causal analysis mendorong Anda untuk menemukan apa kira-kira yang menjadi penyebab masalah. Dengan begitu, solusi yang muncul benar-benar menyelesaikan masalah secara tuntas. Berikut beberapa alasan mengapa causal analysis penting dalam sebuah bisnis:

1. Bantu tekan pengeluaran

Katakanlah Anda akan merilis kipas angin. Di tengah jalan, baling-baling kipas angin berhenti. Untuk mengatasinya, Anda berinisiatif mengganti mur pengencang baling-baling. Solusi memang bekerja, tapi tak lama kemudian, baling-baling kembali berhenti. Setelah diteliti ulang, ternyata penyebab baling-baling mogok adalah karena desainnya.

Andai kata tidak melakukan causal analysis, maka Anda akan terus-menerus mengeluarkan biaya untuk mengatasi gejala kipas berhenti. Terlebih jika kemudian kipas masuk ke rilis final, pelanggan mungkin tidak akan pernah membeli kipas yang dianggap cacat produksi. Ini tentu bisa menyebabkan perusahaan kehilangan pendapatan.

2. Mengidentifikasi kegagalan

Causal analysis akan membantu tim pengembang Anda dalam mengidentifikasi kegagalan produk. Terutama di saat mereka memiliki prosedur pengembangan yang jelas dan penjaminan kualitas, tapi masih terjadi cacat berulang.

Kembali pada kasus kipas. Setelah melalui penjaminan kualitas, kipas dinilai sudah layak jual. Namun, masalah baling-baling mogok kembali lagi. Ini jelas ada sesuatu yang rusak dan harus segera diperbaiki. Causal analysis akan mempertanyakan apa, mengapa, hingga di mana letak kesalahan agar bisa menemukan penyebab masalah dan mengatasinya.

3. Meningkatkan keamanan dan keandalan

Dari poin sebelumnya, bisa diketahui bahwa root analysis akan membantu Anda dalam mengurangi jumlah gangguan atau cacat produksi di masa depan. Itu berarti, analisis ini dapat meningkatkan keamanan dan keandalan proses produksi Anda. Hal ini akan sangat membantu, terutama bagi perusahaan di industri yang harus memastikan kestabilan produk hingga nanti sampai ke tangan pelanggan mereka. Misalnya, perusahaan pembuat obat dan peralatan keamanan kerja.

4. Mempercepat waktu perilisan ke publik

Saat Anda dapat menemukan akar penyebab masalah dan segera mengambil tindakan korektif, maka produk akan membutuhkan waktu lebih sedikit dalam pengujian. Itu artinya, Anda bisa merilis produk kepada masyarakat luas lebih cepat dengan lebih sedikit potensi cacat produksi.

Contoh Penggunaan Causal Analysis

Causal analysis dapat diterapkan pada berbagai tingkatan di perusahaan. Pada tingkatan proyek kerja, misalnya, analisis ini dilakukan untuk menemukan penyebab masalah dalam suatu proyek. Ada tinjauan berkala oleh anggota tim untuk melacak kinerja sistem dengan bantuan masukan yang diberikan oleh anggota tim. Tim juga harus meninjau kemajuan kegiatan koreksi dan mencatat apa yang sedang dilakukan.

Kesimpulan

Dapat disimpulkan bahwa causal analysis merupakan analisis yang bertujuan untuk menemukan penyebab dari suatu masalah. Analisis ini penting bagi sebuah bisnis karena dapat membantu meminimalisir risiko kegagalan dan cacat produksi.

Causal analysis pun dapat diterapkan pada rekayasa data. Sering kali, insiden dapat bermanifestasi dengan cara yang tidak jelas asal-usulnya di seluruh saluran dan berdampak pada beberapa tabel sekaligus. Dengan analisis kausal ini, Anda bisa segera menemukan solusi dengan menganalisis penyebab terjadinya insiden.

Namun, terkadang causal analysis pada rekayasa data tak sekadar mengelompokkan data dengan menjalankan beberapa query SQL, bahkan prosesnya bisa amat menantang. Untuk mendapatkan wawasan tambahan mengenai rekayasa data maupun data science, Algoritma Data Science School menyediakan berbagai macam kelas dan tingkatan yang bisa Anda ikuti. Informasi selengkapnya, silakan klik sini!

Referensi:

  • Entrepreneur & Innovation Exchange - The Causal Analysis: A Great Way to Tell the Financial Story (23 Juni 2022)
  • Toogl Track - A Simple 5 Step Root Cause Analysis Process for Your Business (23 Juni 2022)
  • ProfessionalQA - Causal Analysis Guideline (23 Juni 2022)

Get Free Learning Resources

* indicates required
Insights

Bunga Dea Laraswati

Sr. Writer Algoritma Data Science School