Masalah “Akurasi” dalam Mengukur Sustainability Industri

“Akurasi bukan hanya sebatas layak atau tidak layak, lebih dari itu akurasi butuh komitmen dan kejujuran”.

Sumber: Canva (https://www.canva.com/)

Bagian Pertama

Dalam menghadapi tantangan keberlanjutan di era yang semakin peduli terhadap isu-isu lingkungan dan sosial, industri menjadi pion utama yang bertanggung jawab. Perusahaan-perusahaan kini semakin memprioritaskan keberlanjutan dalam operasional mereka sebagai tanggapan terhadap tuntutan global untuk bertindak lebih bertanggung jawab terhadap lingkungan dan masyarakat.

Dalam konteks ini, Life Cycle Assessment (LCA) muncul sebagai alat yang sangat berguna untuk mengukur dampak lingkungan dan sosial dari produk atau proses industri. LCA memungkinkan evaluasi menyeluruh dari tahap produksi hingga pemakaian dan pembuangan, memberikan gambaran lengkap tentang jejak lingkungan suatu entitas industri.

Baca lagi tentang LCA

Life Cycle Assesment Diandalkan dalam Kalkulasi Emisi | by Nabilah Rizki | Medium

Meskipun LCA dianggap sebagai alat yang efektif, tantangan yang signifikan muncul terkait akurasi hasilnya. Keterbatasan data menjadi salah satu aspek kritis yang dapat menghambat kemampuan LCA untuk memberikan gambaran yang akurat tentang keberlanjutan industri.

Faktor-faktor lain, seperti perubahan teknologi yang cepat dan kesulitan dalam mengukur dampak yang kompleks seperti aspek sosial dan ekonomi, menambah tingkat ketidakpastian dalam evaluasi keberlanjutan.

Dalam menjembatani kesenjangan antara tujuan keberlanjutan dan akurasi LCA, perusahaan dan lembaga terkait perlu secara aktif terlibat dalam peningkatan metode dan data yang digunakan dalam LCA.

Kolaborasi antara pemangku kepentingan, termasuk produsen, pemerintah, dan lembaga penelitian, diperlukan untuk mengatasi keterbatasan data dan meningkatkan kualitas informasi yang digunakan dalam LCA. Dengan demikian, kita dapat memastikan bahwa LCA tetap menjadi alat yang andal dan relevan dalam mengukur dan meningkatkan keberlanjutan industri di masa depan.

Bagian Kedua

Secara umum seringkali terdapat masalah muncul terkait akurasi LCA yang dapat mempengaruhi keberlanjutan industri secara keseluruhan:

• Keterbatasan Data: Ketidakpastian data dapat disebabkan oleh berbagai faktor seperti keterbatasan informasi dari database industru, kekurangan data historis, atau kesulitan dalam mengukur parameter tertentu. Kualitas data yang kurang akurat dapat merugikan validitas hasil LCA.
• Perubahan Teknologi dan Inovasi: Perkembangan teknologi yang sangat masif dan inovasi industri dapat membuat data yang digunakan dalam LCA menjadi cepat berubah — ubah. Dalam beberapa kasus, metode produksi yang lebih ramah lingkungan atau teknologi baru dapat membuat hasil LCA sebelumnya menjadi tidak relevan.
• Perhitungan Dampak Lingkungan yang Kompleks: Dampak lingkungan yang kompleks, seperti dampak sosial atau ekonomi, seringkali sulit diukur dan dinilai dengan akurat. Pemahaman yang terbatas tentang variabel ini dapat menyebabkan ketidakpastian dalam menilai keberlanjutan secara menyeluruh.
• Kesulitan dalam Memasukkan Variabel Dinamis: Lingkungan industri yang dinamis dan berubah memerlukan pembaruan data secara teratur. Tantangan ini dapat menghambat akurasi LCA karena sulitnya mengakomodasi variabel yang terus berubah. Contohnya seperti kebijakan, trend pasar, hingga penerapan teknologi.
• Keterlibatan Stakeholders Terkait: Akurasi LCA dapat ditingkatkan melalui keterlibatan aktif pihak-pihak terkait, termasuk pemasok, produsen, pemerintah, dan masyarakat. Kolaborasi ini memainkan peran penting dalam mendapatkan data yang lebih akurat dan relevan.

Bagian Ketiga

Dalam rangka meningkatkan akurasi LCA dan, oleh karena itu, keberlanjutan industri, pendekatan holistik diperlukan. Hal ini melibatkan kolaborasi antara pihak-pihak terkait, pengembangan data yang lebih baik, dan peningkatan metode LCA.

Selain itu, dalam dalam ISO 14044 : 2017 telah menyebutkan untuk menguji tingkat akurasi yang baik atas hasil kajian LCA adalah dapat menggunakan metode uji normalitas, sensitivitas, ketidakpastian hingga konsistensi.

Selanjutnya, pembahasan metode ini akan dibahas lebih lanjut pada pembahasan selanjutnya.