Mahasiswa Program Doktor Teknik Industri, Departemen Teknik Mesin dan Industri (DTMI) UGM, Anita Nofiana telah melaksanakan ujian tertutup pada Kamis (10/07), bertempat di Ruang Sidang A3 DTMI UGM. Pegawai Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Jawa Tengah tersebut dinyatakan lulus sebagai Dr. Anita Nofiana dalam ujian tertutup terhadap disertasinya yang berjudul ”Pengembangan Model Sukses Industri Mikro Kecil dan Menengah (IMKM) dengan Pendekatan Variabel Subjektif dan Objektif ”. Penguji dalam ujian tertutup ini adalah Prof. Ir. Budi Hartono, S.T., M.Pm., Ph.D., IPU., ASEAN Eng. sebagai Ketua Departemen, Ir. Subagyo, Ph.D., IPU., ASEAN.Eng. sebagai promotor, Prof. Ir. Nur Aini Masruroh, S.T., M.Sc., Ph.D., IPU., ASEAN.Eng. sebagai kopromotor, Ir. Fitri Trapsilawati, S.T., Ph.D., IPM., ASEAN Eng. sebagai penguji 1, Ir. Hilya Mudrika Arini, S.T., M.Sc., M.Phil., Ph.D., IPM., ASEAN Eng. sebagai penguji 2, dan Ir. Muhammad Kusumawan Herliansyah, S.T., M.T., Ph.D., IPU, ASEAN Eng. sebagai Sekretaris Program Studi.
Dalam disertasinya, Anita menjelaskan bahwa Industri Mikro, Kecil, dan Menengah (IMKM) memiliki peran penting dalam perekonomian nasional dan global karena kontribusinya terhadap pertumbuhan inklusif, penciptaan lapangan kerja, dan pengentasan kemiskinan. Di Indonesia, sektor ini menyumbang lebih dari 60% PDB dan menyerap mayoritas tenaga kerja industri. IMKM juga menunjukkan ketangguhan saat krisis, namun tingkat keberhasilan jangka panjang masih rendah, dengan lebih dari 70% gagal dalam lima tahun pertama. Kesuksesan IMKM tidak hanya soal bertahan, tetapi juga tumbuh dan naik kelas. Pemerintah telah memberikan berbagai bentuk dukungan seperti Kredit Usaha Rakyat (KUR), program e-Smart IKM, dan pelatihan, namun efektivitasnya belum optimal karena masih didominasi industri mikro dan kontribusi ekspor yang rendah (hanya 14%).
Kegagalan program sering disebabkan oleh ketidaktepatan sasaran, kurangnya pelatih berkualitas, dan materi pelatihan yang tidak sesuai kebutuhan. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan berbasis data untuk intervensi yang lebih efektif. Salah satu solusi adalah pengembangan model prediksi kesuksesan IMKM. Berbagai metode seperti regression, support vector machine, decision tree, PCA, dan neural network telah dikembangkan, namun kebanyakan hanya mengandalkan data subjektif atau objektif secara terpisah. Model yang menggabungkan keduanya dinilai lebih akurat karena menyatukan aspek perilaku dan kinerja usaha.
Data subjektif mencerminkan persepsi dan dinamika internal pelaku usaha, sedangkan data objektif seperti rasio keuangan memberikan indikator kuantitatif. Integrasi keduanya dalam predictive model dapat membantu pemerintah mengidentifikasi IMKM potensial dan merancang kebijakan yang lebih tepat sasaran dan berbasis bukti. “Model semacam ini sangat penting untuk memperkuat pendampingan dan pembinaan IMKM di Indonesia, terutama yang beroperasi di sektor informal dan menghadapi keterbatasan akses informasi,” ungkap Anita.
Kontributor: Sani Wicaksono, S.E., M.M.
Penyusun: Gusti Purbo Darpitojati, S.I.Kom.
