Definisi Learning Curves (LCs)

Learning curves (LCs) merupakan deskripsi matematis yang menjelaskan hubungan antara kinerja pegawai dengan pengulangan kerja yang dilakukan [1]. Penomena LCs pertama kali dilaporkan berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Wirght, dimana terjadi peningkatan jumlah produksi mencapai dua kali lipat dalam jumlah jam kerja yang sama [2]. LCs dinyatakan dalam model matematik sebagai berikut [2]:

dimana Y = jumlah pegawai langsung yang dibutuhkan untuk memproduksi unit sebanyak X.

K = jumlah jam kerja pegawai langsung yang dibutuhkan untuk memproduksi unit pertama.

X = jumlah kumulatif unit yang diproduksi

n = parameter yang menunjukkan learning rate

1 – n = progress ratio

Mengukur kinerja pegawai sebagai variabel dependent selanjutnya berkembang dalam berbagai model, termasuk diantaranya [3] : (i) waktu yang dibutuhkan untuk memproduksi satu unit produk, (ii) jumlah unit produk yang dihasilkan dalam satu interval waktu tertentu, (iii) biaya untuk memproduksi satu unit produk, dan (iv) persen dari produk yang tidak sesuai.

Lebih dari 20 tahun Pattinson dan Teplitz (1989) [4] memberikan kritik pada LCs yang mengasumsikan bahwa peningkatan produktivitas atau kinerja bersumber hanya dari faktor manusia atau pekerja, dan tanpa mempertimbangkan faktor lain seperti perkembangan teknologi, perlengkapan engineering dan alat bantu kerja dan supervisi. Levy (1965) [5] mengidentifikasi beberapa faktor selain faktor pekerja yang mempengaruhi LCs yaitu planned learning factors seperti aktivitas pre-production planning, time and motion studies, seleksi dan pelatihan pegawai. Faktor kedua disebut Levy sebagai random learning factors seperti akuisisi pengetahuan tentang proses dari lingkungan sekitar, dan government atau trade sources. Faktor ketiga yang disebut Levy sebagai hasil dari autonomous learning dari pekerja atau pegawai yang bersifat bertambah sejalan dengan proses familiarity terhadap proses atau pekerjaan yang dilakukan. Termasuk dalam faktor ketiga ini adalah pengalaman (experience), usia, dan tingkat pendidikan. Banyaknya faktor yang mempengaruhi LCs, dan kritik yang diberikan terhadap asumsi yang melatarbelakangi LCs, membuat dalam perkembangannya saat ini, LCs disebut sebagai “experience curves” yang mengakomodasi adanya faktor lain diluar faktor pekerja saja [6].

Law of Practices

Berdasarkan penjelasan diatas, maka dapat dikatakan bahwa pengulangan akan memberikan perbaikan kinerja (practice makes perpect [7]). Tidak terdapat perbedaan yang esensial antara praktek dengan pembelajaran (learning) kecuali kegiatan praktek berlangsung dalam waktu yang lama, atau dengan kata lain, praktek adalah learning skills melalui pengulangan terhadap kinerja tertentu (learning through repetitions) [7].

Bersumber dari berbagai penelitian sebelumnya, proses learning melalui praktek atau pengulangan kinerja dijelaskan oleh Newell dan Rosenbloom (1982) sebagai Power Law of Practice atau Log-Log Linear Learning Law

Dimana B merupakan kinerja untuk pertama kali (first trial, N=1) dan adalah slope (tingkat kelandaian) dari garis kurva persamaan diatas. Lebih jauh, disebut sebagai learning rate dan bernilai kurang dari 1. Proposisi yang ditawarkan melalui power law oleh Newell dan Rosenbloom (1982) [7] adalah power law berlaku dimana – mana dan tidak hanya dalam hal prilaku psikologis atau perceptual-motor behavior, walaupun sangat besar kemungkinan, proses learning tidak berlangsung secara log-log linear, tapi yang jelas setiap praktek akan membawa pada proses belajar (learning). Newman (2006) [8] menjelaskan bahwa Power Law terjadi secara luas baik di bidang fisika, ilmu bumi, ekonomi dan keuangan, computer science, kependudukan dan social science. Beberapa contoh penggunaan power law sebagai berikut [8]:

1. Frekuensi penggunaan kata-kata dalam kalimat dalam bahasa inggris mengikuti power law seperti penelitiap yang dilakukan oleh Zipf dengan mengkaji teks yang terdapat dalam novel Moby Dick oleh Herman Melville.
2. Jumlah sitasi yang diterima oleh scientific papers mengikuti Power Law seperti penelitian yang dilakukan oleh Price dengan mengkaji Science Citation Index yang dikumpulkan oleh Redner pada papers yang di publikasikan pada tahun 1981.
3. Distribusi kumulatif dari jumlah “hits” yang diterima oleh website dalam satu hari dari user AOL Internet Service yang diteliti oleh Adamic dan Huberman mengikuti Power Law
4. Penelitian lain yang menemukan gejala yang sama yaitu mengikuti Power Law juga terjadi dalam kajian seperti jumlah copy buku yang terjual dari 633 best selling book di amerika, distribusi kumulatif panggilan yang masuk yang diterima oleh AT&T dari 51 juta penggunanya, magnitude dari gempa bumi dalam skala Richter di California antara januari 1910 sampai May 1992, sampai pada frekuensi nama keluarga dari 89 000 keluarga di Amerika Serikat sesuai data sensur tahun 1990.

Referensi

[1]	M. J. Anzanello dan F. S. Fogliatto, “Learning Curve Models and applications : Literatur review and research directions,” International Journal of Industrial Ergonomics, vol. 41, pp. 573-583, 2011.
[2]	L. E. Yelle, “The learning curve : Historical review and comprehensive survey,” Decision Science, vol. 2, no. 10, pp. 302-328, 1979.