Seiring dengan perkembangan waktu, dunia terus mengalami kemajuan dengan meningkatnya inovasi untuk mempercepat penyelesaian masalah secara tangkas (Abatecola et al., 2016). Hal tersebut ditandainya dengan memasuki ke era revolusi industri 4.0 yang mentransformasikan seluruh rangkaian bisnis menjadi terintegrasi dengan penggunaan teknologi berupa big data analytics, artificial intelligence (AI), blockchain, internet of things (IoTs), dan lainnya yang membantu proses persebaran informasi menjadi real-time (Chatterjee et al., 2021). Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS, 2021) menunjukan jumlah perusahaan di Indonesia yang mengalami peningkatan pada tahun 2021 sebesar 30,788 dari tahun 2020 sebesar 29,363 unit. Hal tersebut terlihat dengan peningkatan adopsi teknologi untuk membantu produktivitas sebesar 70% yang berdampak pada efisiensi energi 67,5%, peningkatan perencanaan anggaran sebesar 57%, hingga kualitas produk 64% (Innovate Indonesia, 2020).

Namun, perkembangan teknologi perlu dimanfaatkan secara memadai yang tidak hanya meningkatkan produktivitas industri, melainkan juga terfokus untuk meminimalisir gap antara kapasitas manusia dengan teknologi (Autor, 2015) maupun integrasi pada manajerial yang tertuju untuk Pembangunan berkelanjutan serta mewujudkan Sustainability Development Goals 2030 (SDGs 2030). Hal tersebut diungkapkan pada Detik (2018) oleh Sekretaris Jenderal Kementerian – Bapak Hery Sudarmanto yang menjelaskan diperlukan terwujudnya society 5.0 yang mencerdaskan manusia yang dilengkapi oleh teknologi sebagai tools untuk membantu proses pengambilan keputusan yang lebih baik. Selain itu, jumlah peningkatan perusahaan perlu dibarengi dengan kesadaran yang berdampak pada lingkungan sekitar, dimana berdasarkan Alimbudiono et al. (2023) menunjukan Indonesia mengalami peningkatan jumlah karbon sebesar 18,3% yang berasal dari penggunaan energi fosil, deforestasi, dan alih fungsi lahan.

Tetapi, sering kali penyajian laporan berkelanjutan (Sustainability report) masih disusun secara manual yang cenderung berpotensi menimbulkan masalah pada integritas data yang tidak akurat untuk diinformasikan kepada para pengguna laporan (Frost et al., 2012). Selain itu, IFAC (2024) juga mengungkapkan 98% perusahaan memberikan laporan terkait aspek keberlanjutan dengan informasi yang bervariasi. Maka, diperlukan bantuan advance tools untuk meningkatkan identifikasi, analisis, dan penyajian proyeksi kinerja perusahaan yang dapat dialokasikan dalam beberapa tahun mendatang serta meningkatkan pengambilan keputusan yang prediktif. Beberapa

tools telah dikembangkan untuk membantu perusahaan dalam mengevaluasi kegiatan operasional, mulai dari susunan anggaran, kegiatan produksi yang menyebabkan waste pada produk yang disebabkan oleh human error, maupun evaluasi hasil carbon yang disebabkan oleh pesatnya kemajuan operasional pada berbagai department (Human Resources Department, Accounting, Supply Chain, dan lainnya).

Pertama, terdapat IBM Analytics yang menyajikan informasi bagaimana proyeksi target kedepan perusahaan dapat terbantu dengan teknik visualisasi data yang handal untuk memudahkan pembaca berdasarkan aktivitas historis untuk menjadi dasar pertimbangan dalam memitigasi risiko di masa mendatang. Selain itu, terdapat Green0Meter dan Carbon Calculator yang membantu pengguna untuk mengidentifikasi tingkat persentase angka yang dihasilkan dan dampaknya bagi lingkungan sekitar, sehingga pengguna dapat menemukan informasi tersembunyi yang memperluas wawasan dalam menentukan tindakan kedepan.

Gambar 1. Implementasi IBM Planning Analytics in Carbon Footprint (IBM Analytics)

REFERENSI

  • Abatecola, G., Belussi, F., Breslin, D., & Filatotchev, I. (2016). Darwinism, organizational evolution and survival: key challenges for future research. Journal of Management and Governance, 20(1), 1–17. https://doi.org/10.1007/s10997-015-9310-8
  • Alimbudiono, R. S., Kamallan, M. P., & Sawitri, N. M. (2023). Volunteer or forced: A portrait of sustainability report in Indonesia. Journal of Law and Sustainable Development, 11(7), e1326.
  • Autor, D. H. (2015). Why are there still so many jobs? the history and future of workplace automation. Journal of Economic Perspectives. https://doi.org/10.1257/jep.29.3.3
  • Chatterjee, S., Rana, N. P., Dwivedi, Y. K., & Baabdullah, A. M. (2021). Understanding AI adoption in manufacturing and production firms using an integrated TAM-TOE model. Technological Forecasting and Social Change. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.120880 https://www.green0meter.com/ https://en-roads.climateinteractive.org/scenario.html?v=24.7.0&p1=1&p16=-0.03&p23=20&p39=33&p47=0.7&p50=2.7&p373=10&p375=17&p417=29 https://www.ibm.com/products/planning-analytics/sustainability-planning?utm_content=SRCWW&p1=Search&p4=43700080223370939&p5=e&p9=58700008499961561&gclid=CjwKCAjwzIK1BhAuEiwAHQmU3kgjpbYF2lToNI0IsNJPPCIDxxUiL3nR1kNzHtxmFd0RFQGW-7HgrBoCNbQQAvD_BwE&gclsrc=aw.ds