Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Analisis Risiko dan Peluang Artificial Intelligence dalam Proses Bisnis Pengawasan Obat dan Makanan Sudewo, Perdhana Ari; Diana Setyawati, Clara; Piany Sangadji , Ritti
Jurnal Widyaiswara Indonesia Vol. 4 No. 3 (2023): September 2023
Publisher : Dewan Pimpinan Pusat Asosiasi Profesi Widyaiswara Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56259/jwi.v4i3.210

Abstract

Hadirnya teknologi Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) di berbagai sektor dan bidang pekerjaan telah mengubah proses bisnis, termasuk di proses bisnis dan pengawasan Obat dan Makanan. Diperlukan pemahaman mendalam tentang peran AI maupun ML, risiko dan peluang pemanfaatannya, serta kerangka regulasi di tingkat nasional dan internasional untuk menjamin Obat dan Makanan aman, berkhasiat, dan bermutu, mulai dari pengembangan produk sampai produk dikonsumsi masyarakat. Kajian ini bertujuan untuk menganalisis risiko dan peluang hadirnya teknologi AI dalam proses bisnis dan pengawasan Obat dan Makanan, dilakukan dengan pendekatan risk-based thinking sesuai dengan Quality Management System (QMS) ISO 9001:2015. Metode kualitatif melalui analisis jurnal dan artikel tentang AI di bidang Obat, Makanan, dan Kesehatan dilakukan untuk menghasilkan kesimpulan kajian. Berdasarkan kajian yang dilakukan diketahui bahwa hadirnya AI memiliki potensi risiko terkait kualitas dan validitas keluaran (output), risiko privasi dan keamanan data, risiko kesenjangan kompetensi dan keterampilan Sumber Daya Manusia (SDM), risiko ketergantungan terhadap teknologi AI, serta risiko belum tersedianya kebijakan dan regulasi yang memastikan AI digunakan secara etis. Di sisi lain, hadirnya AI juga memberikan peluang terkait percepatan pengembangan produk Obat dan Makanan, meningkatkan efisiensi produksi, pengembangan pengobatan atau pelayanan kesehatan, pengembangan kebijakan, meningkatkan efisiensi dan kualitas melalui pemantauan kualitas produk, identifikasi produk palsu, pemantauan efek samping, serta memprediksi keamanan produk. Dengan adanya risiko dan peluang dari AI, penting bagi organisasi untuk mengidentifikasi, mengelola risiko yang mungkin timbul, dan mengambil tindakan yang tepat untuk memitigasi risiko serta memaksimalkan peluang guna mencapai tujuan organisasi dalam pengawasan Obat dan Makanan.
ANALYSIS OF INTEGRATED AND COLLABORATIVE WORKPLACE LEARNING CONCEPTS AS AN IMPLEMENTATION OF WORK-INTEGRATED LEARNING FOR CIVIL SERVANTS (ASN) Sudewo, Perdhana Ari; Amini, Nabila Syahwa
Jurnal Administrasi Negara Vol 31 No 1 (2025): Jurnal Administrasi Negara
Publisher : Politeknik STIA LAN Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33509/jan.v31i1.3461

Abstract

Law Number 20 of 2023 concerning Civil Servants (ASN) mandates competence development through work-integrated learning. As learner behaviors evolve and the implementation of integrated learning becomes mandatory, the approach to civil servant competence development is transforming. This includes the adoption of experiential learning and learning in the flow of work.  Given the large number of civil servants and the limitations of traditional classroom training capacity and budget, a more flexible approach to learning innovation is needed.  This study analyzes the implementation of integrative and collaborative workplace learning within government agencies, using the Indonesian Food and Drug Authority (BPOM) as a case study.  The methodology used includes literature review and focus group discussions (FGDs). The research findings indicate that integrative and collaborative learning, when designed with the support of workplace facilitators and a system for recognizing learning achievements, can be an effective alternative to traditional classroom training.  This approach enables adaptive and continuous learning, aligning with the competency needs of functional positions. This study recommends the government to systematically adopt this learning model, provide supporting infrastructure and an ecosystem, and conduct regular evaluations to ensure program alignment with organizational needs.