Jumat, 06 November 2009

Markov Chains

Rantai Markov

Pengantar
Andre: Andreevich Markov (2 juni 1856 - 20 Juli, 1922) adalah seorang fisikawan Rusia. Dalam usahanya untuk menjelaskan secara matematik gejala alam yang dikenal dengan gerak Brown (Brownian motion), ia menemukan sebuah fakta yang kemudian dikenal sebagai Rantai Markov (Markov Chain) atau (1906-1907). Konstruksi matematik proses Markov yang benar dengan trajektori -trajektori yang berkesinambungan pertama kali dilakukan oleh N. Wiener pada tahun 1923. Selanjutnya, teori umum proses Markov dikembangkan oleh A.N. Kolmagorov, W. Feller, W Doeblin, P. Levy, pada tahun 1930 dan 1940.
Temuan A.A. Markov adalah:
"Untuk setiap waktu t, ketika kejadian adalah Kt, dan seluruh kejadian s Kt(j), hanya tergantung kepada kejadian Kt(j-1) dan tidak tergantung kepada kejadian - kejadian sebelumnya yaitu Kt(j-2), Kt(j-3), …, Kt(j-n) . “ebelumnya adalah Kt(j), …, Kt(j-n) yang terjadi dari proses yang diketahui, probabilitas seluruh kejadian yang akan datang
Pada umumnya riset operasional bertujuan untuk mengambil keputusan yang optimal atas suatu permasalahan. Namun analisis markov digunakan untuk menghasilkan suatu informasi probabilistik yang dapa digunakan untuk membantu pengambilan keputusan. Dengan kata lain teknik-teknik yang lain dalam riset operasional pada umumnya merupakan teknik optimisasi sedangkan pada analisis markov merupakan teknik deskriptif.
Rantai Markov adalah suatu teknik matematik yang biasa digunakan untuk melakukan pembuatan model bermacam-macam system dan proses bisnis. Teknik ini dapat digunakan untuk memperkirakan perubahan-perubahan yang akan terjadi di waktu yang akan dating dalam variable-variabel dinamis atas dasar perubahan-perubahan variable tersebut di waktu lampau.


1. CIRI-CIRI PROSES MARKOV
Probabilitas transisi adalah perubahan dari satu status ke status yang lain pada periode (waktu) berikutnya dan merupakan suatu proses random yang dinyatakan dalam probabilitas.
Untuk lebih jelasnya akan digunakan sebuah contoh kasus pada kendaraan umum. Dalam kasus ini terdapat 2 buah state (kondisi/status) yaitu narik atau mogok. Jadi kendaraan umum tersebut akan selalu berada pada salah satu dari 2 state tersebut, jika tidak narik maka mogok.
Agar dapat digunakan dalam proses markovdibutuhkan beberapa asumsi seperti berikut:
a. Jika state kendaraan saat ini adalah nerik maka hanya ada dua kemungkinan untuk kondisi waktu(hari) berikutnya yaitu narik kembali atau mogok, sehingga jumlah probabilitas transisi pada setiap baris adalah satu.
b. Probabilitas transisi itu tidak akan berubah untuk selamanya.
c. Probabilitas transisi hanya tergantung pada status skarang bukan status periode sebelumnya.

Gambaran mengenai rantai Markov ini kemudian dituangkan ke dalam Peraga 16.1 di mana gerakan - gerakan dari beberapa variabel di masa yang akan datang bisa diprediksi berdasarkan gerakan - gerakan variabel tersebut di masa lalu. Kt4 dipengaruhi oleh kejadian Kt3, Kt3 dipengaruhi oleh kejadian Kt2, dan demikian seterusnya di mana perubahan ini terjadi karma peranan probabilitas transitional (transitional probability). Kejadian Kt2 misalnya, tidak akan mempengaruhi kejadian Kt4 Karakteristik model seperti ini telah memungkinkan eksplorasi penerapan di berbagai bidang, misalnya :
1. 1965 Mencantumkan jumlah pom bensin yang harus dibuat oleh perusahaan minyak pada suatu daerah pemasaran. ( Philip H. Harting and James L. Fisherj
2. 1966 Menentukan jumlah optimal panggilan telepon yang harus dibuat oleh seorang salesman agar dapat menghasilkan untung, sebelum ia memutuskan bahwa tiap telepon yang ia buat berikutnya adalah sia-sia. [A Shuman]
3. 1972 Mengevaluasi strategi penentuan harga [John R. Nevin]
4. 1973 Menganalisa perilaku konsumen dan pengaruh dari kesetiaan terhadap merek dan tujuan meningkatkan segmentasi pasar [Jim Wong]
5. 1973 Menganalisa fluktuasi biaya keamanan [T. M. Tynu]
6. 1973 Menentukan kebutuhan tenaga kerja [Young and Neilson]









Karena sifatnya yang berantai tersebut, maka teori ini dikenal pula dengan nama Rantai Markov. Dengan demikian Rantai Markov akan menjelaskan gerakan-gerakan beberapa variabel dalam satu periode waktu di masa yang akan datang berdasarkan pada gerakan-gerakan variabel tersebut di masa kini. Secara matematik dapat di tulis
Kt(j) = P x Kt(j-1)
Dimana,
Kt(j) = Peluang Kejadian Pada tj
P = Frobabilitas Transisional
t(j) = Waktu ke-j.
Peluang kejadian Kt(j) dalam formulasi dinyatakan ke dalam bentuk vektor sehingga jumlah seluruh selnya akan selalu 100%.

MATRIKS PROBABILITAS TRANSISIONAL
Dinamika variabel yang diobservasi yang mempengarahi setiap kejadian dalam proses Markov dituangkan ke dalam sebuah matriks yang dikenal dengan probabilitas transisional (transi¬tional probability) yang berdimensi m x n. Dalam hal ini, aij mencerminkan peluang perubahan dari keadaan i ke keadaan j atau dari keadaan j ke keadaan i, tergantung kepada penempatannya, dari i dan ke j atau atau sebaliknya. Penempatan itu tentu saja akan membawa
PERAGA 16.2 Matrik Pobalitas transisio
x


konsekuensi pada operasi matriks. Tidak ada pedoman baku mengenai hal ini, maka beberapa penulis saling menempatkannya sesuai dengan kesenangan mereka.
Jika sebuah vektor yang berdimensi (l x m) dikalikan dengan matriks yang berdimensi (m x n), maka perkalian itu akan menghasilkan vektor yang berdimensi (l x n). Sebaliknya, jika matriks - matriks yang berdmensi (m x n) dikalikan dengan vektor yang berdimensi (n x l), maka perkalian itu akan menghasilkan vektor yang berdimensi (m x l). Dimensi vektor ini, sesuai dengan penjelasan mengenai penempatan dari dan ke, tentu saja harus menyesuaikan, dengan kaidah-kaidah dalam operasi matriks. Lihat Peraga 16.3.
PERAGA 16.3 Matrik probabilitas transisional.

x =
x =




Pada dasarnya, sebuah matriks probabilitas transisional mencerminkan sebuah proses transisi yang sedang terjadi dalam sebuah sistem selama kurun waktu tertentu, yaitu dari ti ke ti+1 seperti diperlihatkan pada Peraga 16.4. Proses itu akan menjelaskan kemungkinan perubahan variabel-variabel yang sedang diobservasi,















Jika 60% kondisi A tetap seperti semula, maka 40% akan berubah ke kondisi B. Sebaliknya, ada kemungkinan 50% kondisi B akan berubah ke kondisi A dan 50% kemungkinan kondisi B akan tetap seperti semula. Pola kemungkinan ini dapat dituangkan ke dalam bentuk tabel seperti pada Peraga 16.5






PERAGA 16.5 Tabel transisional
Dari
Status(saat ini) Banyaknya Mobil
Hari 1 Hari 2
Narik 120 144
Mogok 100 76
Jumlah 220 220

Hari 1 Hari II Jumlah
Narik Mogok
Narik 70 50 120
Mogok 74 26 100
Jumlah 144 76 220

Tabel transisional pada Peraga 16.5 menjelaskan bagaimana proses transisi tersebut di tabulasi. Jika tabel itu dituangkan ke dalam sebuah matriks, maka kita akan memperoleh sebuah Matriks Probabilitas Transisional dengan dimensi (2 x 2). Lihat peraga 16.6

PERAGA 16.6 Matrik Probabilitas transisional


Hari I Hari II
Narik Mogok
Narik 70/120=0,5833 50/120=0,4167
Mogok 74/100=0,74 26/100=0,26

Namun demikian, seperti telah dibahas sebelum ini, tabulasi yang mencerminkan ke¬mungkinan proses perpindahan variabel yang diobservasi itu juga bisa disusun berbeda seperti terlihat pada Peraga 16.7.
PERAGA 16.5 Tabel transisional


AA A B
A
B 0,5833
0,74 0,4167
0,26

Maka, matriks dari tabel tersebut akan tampak seperti pada Peraga 16.8.

Vektor Kejadian dan Operasi Matriks
Sesuai dengan [16.1], peluang kejadian dituangkan ke dalam bentuk vektor yang jumlah sel¬ - selnya sebesar 1 dan dimensinya jelas akan tergantung kepada pilihan matriks probabilitas transisional yang dikehendaki. Matriks probabilitas transisional dengan format Peraga 16.6 jelas menghendaki dimensi vektor [2 x 1], jadi, dimensi vektor itu sangat vektor itu sangat tergantung format matriks probabilitas transisional yang dikehendaki agar operasi probabilitas matriks menurunkan hasil seperti dikehendaki oleh [16.1].
Jika di waktu t kemungkinan kejadian A adalah 60% dan kemungkinan kejadian 3 adalah 40%, maka distribusi kemungkinan ini bisa dituangkan ke dalam bentuk vektor dengan dimensi yang berbeda. Lihat Peraga 16.9.

PERAGA 16.9 Kejadian dan dimensi vektor
a) [0,5833 0,4167]
b) 0,5833
0,4167

Karena kemungkinan kejadian itu pada t(o) maka untuk mengetahui kemungkinan kejadian pada t(l), [16.1] bisa diterapkan yaitu:
Probabilitas kendaraan narik pada period eke-I jika period eke-1 narik, dilambangkan dengan:

Probabilitas narik Nn(i) Periode ke-1



Status awal

Probabilitas kendaraan mogok pada period eke-3 jika pada periode ke-1 mogok, dilambangkan dengan:

Probabilitas Mogok Mm(3) Periode ke-3



Status awal mogok

Jika kendaraan pada hari ke-1 narik maka berlaku probabilitas sebagai berikut:
Nn(1) = 1 sedangkan Mm(3) = 0
Jika probilitas di atas disusun ke dalam vector baris, maka kita dapatkan:
Nn(1) Mm(3)) = (1 0)
Adapun rumus untuk mencari probabilitas periode berikutnya (i+1) adalah:
(Nn(i=1)) (Mn(i=1)) = (Nn(i) Mn(i)) x matrix Probabilitas Transisi
Bila rumus di atas kita gnakan untuk mencari probabilitas hari ke-2, maka:

(Nn(2) Mn(2)) = (Nn(1) Mn(1)) x 0,5833 0,4167
0,74 0,26



a) [1 0] x [16.5]



atau,
Kt(j) = K t(j-1) x P
x = [16.5]
Jadi, format manapun yang dikehendaki sebenarnya akan menghasilkan hasil yang sama. Dengan menggunakan cara yang sama kita akan dapatkan status untuk periode-periode berikutnya sebagai berikut:
(Nn(3) Mn(3)) = (0,6486 0,3514)
(Nn(4) Mn(4)) = (0,6384 0,3616)
(Nn(5) Mn(5)) = (0,6400 0,3400)
(Nn(6) Mn(6)) = (0,6397 0,3603)
(Nn(7) Mn(7)) = (0,6398 0,3602)
(Nn(8) Mn(8)) = (0,6398 0,3602)
Terlihat bahwa perubahan probabilitas semakin lama semakin mengecil sampai akhirnya tidak tampak adanya perubahan. Probabilitas tersebut tercapai mulai dari periode ke-7, dengan probabilitas status:
Nn(7) Mn(7)) = (0,6398 0,3602)
Ini berarti pemilik kendaraan dapat menarik kesimpulan bahwa jika awalnya kendaraan berstatus narik, setelah beberapa periode di masa depan probabilitasnya narik adalah sebesar 0,6398 dan probabilitasnya mogok adalah sebesar 0,3602.
Untuk perhitungan probabilitas status hari pertama mogok dapat kita cari dengan metode yang sama dan akan kita dapatkan probabilitas yang akan sama untuk periode selanjutnya, mulai dari periode ke-8. Adapun probabilitas pada periode ke-8 adalah:
(Nn(8) Mn(8)) = (0,6398 0,3602)

HIGH ORDER DAN LOW ORDER MARKOV
Probabilitas Transisional dalam pembahasan selama ini selalu sama untuk seluruh j. Probabilitas Transisional yang selalu sama untuk setiap j disebut Low Order. Beberapa aplikasi telah membuktikan bahwa penggunaan Low Order Markov pada bidang - bidang tertentu valid pada j yang berbeda. Untuk kasus Low Order Markov, [ 16.9] bisa digunakan.
Namun demikian, untuk kasns - kasus tertentu pula pengaruh perubahan lingkungan mungkin menguhah peluang perubahan pada setiap j. Hal ini menyebabkan probabilitas transisional pada setiap j bisa berbeda. Probabilitas transisional yang berbeda untuk setiap j disebut High Order Markov. Tentu saja [16.9] tidak bisa digunakan dan [16.1] harus digunakan untuk setiap J.


Steady State Probability
Dalam banyak kasus, proses markov akan menuju pada Steady State (keseimbangan) artinya setelah proses berjalan selama beberapa periode, probabilitas yang dihasilkan akan bernilai tetap, dan probabilitas ini dinamakan Probabilitas Staedy State.
Untuk mencari Probabilitas Steady State dari suatu matrix Transisi, maka kita dapat menggunakan rumus:
(Nn(i=1) Mn(i=1)) = (Nn(i) Mn(i)) x Matrix Probabilitas Transisi
Karena Steady State akan menghasilkan probabilitas yang sama pada period eke depan maka rumus tersebu akan berubah menjadi”
(Nn(i) Mn(i)) = (Nn(i) Mn(i)0 x Matrix Probabilitas Transisi
Dari contoh kasus di atas dengan hari ke-1 narik, maka kita dapatkan:\
0,5833 0.4167

0,74 0,26



Untuk mengurangi keruwetan, periode (i) dapat di hilangkan, karena pada saat Steady State tercapai periode tidak mempengaruhi perhitungan. Sehingga perhitungan di atas akan menjadi:
(Nn Mn) = (Nn Mn) x 0,5833 0,4167
0,74 0,26



Dari perhitungan di atas akan menghasilkan persamaan berikut:
Nn = 0,5833 +0,74Mn……………………………………(1)
Mn = 0,4167 = 0,26Mn…………………………………..(2)
Karena salah satu ciri proses Markov adalah:
Nn(i) = Mn(i) = 1, maka:
Nn = Mn = 1 Mn = 1 – Nn
Dengan menstubstitusikan Mn = 1 – Nn ke persamaan (1) didapatkan:
Nn = 0,5833Nn + 0,74(1-Nn)
Nn = 0,5833Nn = 0,74 – 0,74Nn
1,1567Nn = ),74
Nn = 0,6398
Lalu kita masukkan nilai Nn = 0,6398 ke dalam persamaan (2) didapatkan:
Mn = 0,3602
Dari contoh kasus kita ketahui bahwa pemilik kendaraan memiliki 220 kendaraan. Dengan menggunakan Probabilitas Steady State yang sudah kita dapatkan, pemilik dapat menharapkan jumlah kendaraan setiap harinya narik atau mogok sebanyak:
Narik : Nn x 220 = 0,6398 x 220 = 140,756 atau sebanyak 141 kendaraan.
Mogok : Mn x 220 = 0,3602 x 220 = 79,244 atau sebanyak 79 kendaraan.
Terlihat dari contoh kasus di atas, menunjukkan bahwa Analisis Markov sebenarnya tidak memberikan solusi atau keputusan, namun analisis tersebut memberikan informasi yang dapat membantu pembuatan keputusan.

Waspada Jamu Oplosan

PENDAHULUAN
Latar Belakang Masalah
Perubahan perdagangan dunia menuntut segera dibenahinya etika bisnis agar tatanan ekonomi dunia semakin membaik. Langkah apa yang harus ditempuh? Didalam bisnis tidak jarang berlaku konsep tujuan menghalalkan segala cara. Bahkan tindakan yang berbau kriminal pun ditempuh demi pencapaian suatu tujuan. Kalau sudah demikian, pengusaha yang menjadi pengerak motor perekonomian akan berubah menjadi binatang ekonomi.
Terjadinya perbuatan tercela dalam dunia bisnis tampaknya tidak menampakan kecenderungan tetapi sebaliknya, makin hari semakin meningkat. Tindakan mark up, ingkar janji, tidak mengindahkan kepentingan masyarakat, tidak memperhatikan sumber daya alam maupun tindakan kolusi dan suap merupakan segelintir contoh pengabdian para pengusaha terhadap etika bisnis.
Secara sederhana etika bisnis dapat diartikan sebagai suatu aturan main yang tidak mengikat karena bukan hukum. Tetapi harus diingat dalam praktek bisnis sehari-hari etika bisnis dapat menjadi batasan bagi aktivitas bisnis yang dijalankan. Etika bisnis sangat penting mengingat dunia usaha tidak lepas dari elemen-elemen lainnya. Keberadaan usaha pada hakikatnya adalah untuk memenuhi kebutuhan masyarakat. Bisnis tidak hanya mempunyai hubungan dengan orang-orang maupun badan hukum sebagai pemasok, pembeli, penyalur, pemakai dan lain-lain.
Sebagai bagian dari masyarakat, tentu bisnis tunduk pada norma-norma yang ada pada masyarakat. Tata hubungan bisnis dan masyarakat yang tidak bisa dipisahkan itu membawa serta etika-etika tertentu dalam kegiatan bisnisnya, baik etika itu antara sesama pelaku bisnis maupun etika bisnis terhadap masyarakat dalam hubungan langsung maupun tidak langsung.
Dengan memetakan pola hubungan dalam bisnis seperti itu dapat dilihat bahwa prinsip-prinsip etika bisnis terwujud dalam satu pola hubungan yang bersifat interaktif. Hubungan ini tidak hanya dalam satu negara, tetapi meliputi berbagai negara yang terintegrasi dalam hubungan perdagangan dunia yang nuansanya kini telah berubah. Perubahan nuansa perkembangan dunia itu menuntut segera dibenahinya etika bisnis. Pasalnya, kondisi hukum yang melingkupi dunia usaha terlalu jauh tertinggal dari pertumbuhan serta perkembangan dibidang ekonomi. Jalinan hubungan usaha dengan pihak-pihak lain yang terkait begitu kompleks. Akibatnya, ketika dunia usaha melaju pesat, ada pihak-pihak yang tertinggal dan dirugikan, karena peranti hukum dan aturan main dunia usaha belum mendapatkan perhatian yang seimbang.
Salah satu contoh yang selanjutnya menjadi masalah bagi pemerintah dan dunia usaha adalah masih adanya pelanggaran terhadap upah buruh. Hal lni menyebabkan beberapa produk nasional terkena batasan di pasar internasional. Contoh lain adalah produk-produk hasil hutan yang mendapat protes keras karena pengusaha Indonesia dinilai tidak memperhatikan kelangsungan sumber alam yang sangat berharga.
Pelanggaran etika bisnis itu dapat melemahkan daya saing hasil industri dipasar internasional. Ini bisa terjadi sikap para pengusaha kita.
Lebih parah lagi bila pengusaha Indonesia menganggap remeh etika bisnis yang berlaku secara umum dan tidak pengikat itu.
Kecenderungan makin banyaknya pelanggaran etika bisnis membuat keprihatinan banyak pihak. Pengabaian etika bisnis dirasakan akan membawa kerugian tidak saja buat masyarakat, tetapi juga bagi tatanan ekonomi nasional. Disadari atau tidak, para pengusaha yang tidak memperhatikan etika bisnis akan menghancurkan nama mereka sendiri dan negara.

PEMBAHASAN
Waspada Jamu Oplosan
Jamu yang termasuk sebagai salah satu obat tradisional yang selama ini sangat dipercaya keasliannya oleh konsumen ternyata menyimpan banyak misteri. Yang telah terkuak adalah penggunaan obat-obat kimia sebagai campuran dalam jamu. Tujuannya agar jamu yang dikonsumsi tersebut manjur alias langsung berkhasiat bila dikonsumsi.

Jamu oplosan sudah menjadi fenomena tersendiri selama beberapa hari belakangan. Maklum saja, pengguna jamu bukan saja dari kalangan bawah saja, tidak sedikit dari kalangan menengah ke atas yang juga mengkonsumsi jamu. Badan Pengawas Obat dan Makanan (BPOM) menetapkan kurang lebih sebanyak 93 produk jamu dilarang beredar dipasaran. Hal ini dikarenakan produk-produk jamu tersebut ternyata mengandung obat-obat kimia berbahaya. Hasil penelitian yang telah dilakukan BPOM ini menemukan beberapa bahan kimia obat yang dicampurkan dalam produk jamu diantaranya metampiron, fenilbutason, deksametason, alluporinol, CTM, sildenafil sitrat, sibutramin hidroklorida dan parasetamol.

Deksametason dapat menyebabkan moon face, retensi cairan dan elektrolit, hiperglikemia, glaukoma (tekanan dalam bola mata meningkat), gangguan pertumbuhan, osteoporosis, daya tahan terhadap infeksi menurun, miopati (kelemahan otot), lambung gangguan hormon dan lain-lain.
Fenilbutason dapat menyebabkan mual, muntah, ruam kulit, retensi cairan dan elektrolil (edema), pendarahan lambung, nyeri lambung dengan pendarahan atau perforasi, reaksi hipersensitivitas, hepatitis, nefritis, gagal ginjal, leukopenia, anemia aplastik agranulositosis dan lain-lain.
Metapiron dapat menyebabkan gangguan saluran pencernaan seperti mual, pendarahan lambung, rasa terbakar serta gangguan sistem saraf seperti tinitus (telinga berdenging) dan neuropati, gangguan darah, pembentukan sel darah terhambat (anemia aplastik), agranulositosis, gangguan ginjal, syok, kematian dan lain-lain.

CTM dapat menyebabka mengantuk, sukar menelan, gangguan saluran cerna, pusing, lelah tinitus (telinga berdenging), diplopia (penglihatan ganda), stimulasi susunan saraf pusat terutama pada anak-anak berupa euforia, gelisah, sukar tidur, tremor, kejang.
Sibutramin hidroklorida dapat meningkatkan tekanan darah (hipertensi), denyut jantung serta sulit tidur. Obat ini tidak boleh digunakan pada pasien dengan riwayat penyakit arteri koroner, gagal jantung kongestif, aritmia atau stroke.

Berdasarkan pembuktian khasiat dan keamanan dalam penggunakannya, Obat Asli Indonesia (OAI) dibedakan menjadi 3 kelompok, yaitu jamu, obat herba terstandar dan fitofarmaka. Obat tradisional menurut undang-undang (UU) Kesehatan Republik Indonesia (RI) No.23/1992 yang tercantum dalam pasal 1 butir 10 menyebutkan bahwa obat traditional adalah obat yang menggunakan bahan dasar yang berupa tumbuhan, bahan hewan, mineral, sari-sarian (galenik) atau campuran bahan-bahan tersebut secara turun temurun digunakan untuk pengobatan berdasarkan pengalaman. Berdasarkan UU diatas, Jamu yang mengandung zat-zat kimia tidak dapat dikatakan sebagai obat traditional.

Masyarakat Indonesia harus waspada karena terdapat 54 macam jamu yang saat ini tengah beredar di Indonesia. Dan jika kandungan BKO dalam jamu tidak sesuai dengan dosis yang benar maka dapat menyebabkan kerusakan pada organ vital. Ternyata kasus jamu ini tidak banyak diketahui oleh masyarakat Indonesia, mereka biasa menjadikan jamu sebagai obat alternative pengganti obat-obatan dari dokter. Banyak juga yang lebih memilih jamu dari pada obat dari dokter. Dari informasi yang diperoleh dari internet (http://carakusehat.blogspot.com) ada beberapa zat kimia yang menjadi campuran pada jamu. Diantara zat kimia tersebut adalah golongan antipiretik dan analgetik. Kedua golongan tersebut berfungsi untuk menghilangkan rasa sakit seperti sakit kepala, gigi, pinggang, nyeri otot, sendi, dan sakit saat haid. Efek yang ditimbulkan setelah mengkonsumsi zat tersebut adalah rasa mual, ingin muntah, diare, luka pada saluran pencernaan, anemia, dan gangguan fungsi hati. Selain itu ada campuran bahan kimia lain yaitu golongan obat steroiddan non steroid. Dan efek campuran obat kimia tersebut adalah gangguan elektolit ciran tubuh hingga terjadi hipoglisemia, hipotensi, hipertensi, mual, muntah, dan sebagainya.
Bila anda merasakan khasiat jamu sesaat setelah menkonsumsi jamu maka anda wajib curiga. Karena jamu bukanlah zat kimia aktif jadi jamu yang tanpa BKO akan “bekerja” secara lambat.
Daftar nama jamu yang mengandung BKO (sumber BPOM) yaitu:
01. Pay Na Ran Sinar Laba-Laba (Cilacap) Fenilbutason Deksametason
02. Pegal Linu/Cien Sen San Jaya Asli (Cilacap) Fenilbutason Deksametason Antalgin
03. Akar Lawang Super Prima Prima Jaya (Banyumas) Antalgin Fenilbutason
04. Akar Lawang Stamina Idem
05. Serbuk Manjur Antik Manjur Jaya (Cilacap) Idem
06. Manjur Sehat Wanita Idem Fenilbutason
07. Manjur Sehat Laki-laki Idem Antalgin
08 Manjur Langsingset Idem Furosemid
09. Sir Angin Kaplet Idem Antalgin
10. Manjur Sir Angin Idem Coffein
11. Manjur Gemuk Sehat Idem Idem
12. Sesak Nafas No 7 Idem Teofilin
13. Serbuk No 1 (Gemuk) Candi Mas Purba (Cilacap) Deksametason
14. Serbuk No 2 (Rematik) Idem Fenilbutason Antalgin
15. Serbuk No 3 (Pelangsing) Idem Fenilbutason
16. Kitla Idem Antalgin Talbutamid Klorpropamid
17. Runrah Idem Antalgin
18. Sesak Nafas Idem Teofilin, Antalgin
19. Sesak Nafas Subur Sejati (Cilacap) Teofilin, Coffein
20. Tanggul Darah, Idem
21. Amrat Idem Fenilbutason,Antalgin, Coffein
22. Galian Rapet Idem Coffein
23. Karomah Sehat Idem Fenilbutason, Coffein
24. Super Rematik No 2 Ragil Santosa (Cilacap) Antalgin
25. Serbuk Pegal Linu Akar Pribumi (Banyumas) Antalgin Akar Pribumi,Fenilbutason
26. Pegal Linu Cap Liur Walet Sabuk Kuning (Banyumas) Antalgin
27. Rheumatik/Encok Jaya Guna (Cilacap) Idem
28. Pegal Linu Langgeng Langgeng Sentosa (Cilacap) Fenilbutason
29. Pegal Linu Pusaka Jaya Pusaka Jaya (Cilacap) Idem
30. Jarem (Encok) Sari Alam (Cilacap) Antalgin DeksametasonFenilbutason
31. Pegal Linu No 2 Serbuk Ratu (Cilacap) Antalgin
32. Bunga Tanjung Pamijahan (Cilacap) Antalgin
33. Tablet Obat Kuat Narpan Aneka Sari (Cilacap) Parasetamol
34. Pegal Linu Plus Rempah Inti Mujarab (Cilacap) Parasetamol

SARAN DAN KRITIK

Hingga saat ini, produsen jamu kimia dan oplosan yang rata-rata berskala kecil dan menengah ini terus beroperasi. Penanganan dari pemerintah dan pemerintah daerah sendiri tak jelas. Seharusnya seluruh pihak harus lebih pro aktif, karena demi masyarakat.
Untuk amannya, masyarakat harus hati-hati mengkonsumsi produk jamu. Apalagi jamu dengan nama atau merek yang tidak jelas dan nama perusahaannya pun tidak dikenal secara baik oleh masyarakat. Untuk amannya, konsumen jamu lebih mengkonsumsi jamu dari perusahan-perusahaan besar seperti Jamu Nyonya Meneer, Jamu jago, Air Mancur, Sido Muncul, dan lainnya. Kalau untuk merek-merek jamu yang kurang terkenal, konsumen bisa menanyakannya langsung ke penjual atau produsen bahkan BPOM setempat.
Jadi harus ada kesadaran masyarakat dan disosialisasikan kepada mereka tentang bahaya jamu kimia dan jamu palsu. Saat beli harus diteliti kemasannya dan mereknya. Produk jamu dari merek-merek yang ternama tentunya lebih aman, karena produsennya pro aktif memnuhi ketentuan dan aturan yang ada.

Rabu, 04 November 2009

Penggunaan minyak babi pada mi goreng

banyak orang percaya bahwa bila masakan yang menggunakan minyak babi, akan membuat masakan tersa lebih enak daripada masakan yang menggunakan minyak goreng biasa. hal ini terbukti dari nikmat dan lezatnya masakan- masakan cina yang memang manggunakan minyak babi.
Maka hal ini digunakan pedagang mie goreng di daerah PM(saya tidak bisa menyebutkan tempat, oleh karena banyak hal). Tergiur ole keuntungan karena lebih lakunya jualan mie goreng yang menggunakan minyak babi, pedagang ini yang sebenarnya adalah penganut agama islam, dengan seenakya menjual mie gorengnya yang memang bukan seluruhnya yang bermukim di tempat itu adalah oarang muslim tapi hal ini sangat diluar kode etik agama dan bisnis yang notabenenya menganut kode etik islam.
Laba yang diperoleh akan lebih banyak dikarenakan banyaknya pembeli dan walaupun pedagang ini menetapkan harga yang mahal seperti Rp 10.000 s/d Rp 15.000 seporsi, para pembeli akan terus berdatangan tanpa menperdulikan harga.
jika dipertanyakan apakah hal ini melanggar kode etik bisnis? tentu saja, karena seperti yang sudah saya tulis di atas bahwa negara kita ini menganut etika bisnis yang berasaskan kode etik islam.

Ayam Tiren

Tiren adalah singkatan dari Mati Kemaren. Belakangan ini, kata Tiren digabungkan dengan kata yang lain. Gabungan itu adalah ‘Ayam Tiren’.
Apa itu ayam tiren? Ayam tiren berarti ayam bangkai. lalu bagaimana bila ayam bankai ini di jual di pasaran? Untuk apa? Untuk dimasak dan tanpa sadar kita konsumsi.
Tapi bukankah setiap ayam yang dijual memang sudah mati? Memang benar, ayam yang dijual di pasaran sudah mati. Tapi sebelum dijual, ayam itu masih hidup sehat dan baru dipotong. Ada perbedaan besar antara ayam tiren dengan ayam biasa. Yaitu, sebelum dijual dan dipotong pun, ayam tiren itu sudah mati dan menjadi bangkai.
Jadi tanpa sadar, kita bisa memakan bangkai ayam. Dimana ayam yang sudah mati itu, kemungkinan mati karena sakit. Bayangkan saja, kita memakan daging yang penuh penyakit. Rasanya tidak bisa dibayangkan, memakan bangkai, sangatlah mengerikan.
Lalu kenapa, ayam bangkai itu bisa dijual? Sebagai masyarat awam, kita tidak tahu apakah itu ayam tiren atau bukan —di sini saya sebut sebagai ayam biasa. Dan dengan bebasnya, membelinya kemudian mengkonsumsinya. Alasan yang dikemukan oleh para penjual ataupun pembeli ayam tiren itu adalah alasan klasik. Yaitu Ekonomi.

Kenapa alasan ekonomi? Sebab ayam tiren itu jauh lebih murah dari harga ayam biasa. misalnya harga ayam biasa dipasaran sekitar 15 ribu untuk 1 kilo. Dan satu ayam itu, bisa lebih atau kurang dari 1 kilo. Sedangkan harga ayam tiren, dijual per potongnya —tanpa melihat ukurannya— hanya 2 ribu rupiah. Murah bukan? Terlalu amat sangat murah untuk ukuran seekor ayam.
Karena harga yang murah itulah, banyak orang tergoda untuk membelinya. Bagi masyarakat bawah ataupun masyarakat menengah, harga ayam yang murah menjadi pilihan. Mereka tidak mungkin curiga kenapa harganya semurah itu dari yang biasa. Apalagi di jaman yang serba mahal ini, tanpa pikir panjang mereka pasti akan membelinya.
Penjualnya ayam tiren itu sendiri tak lain dan tak bukan, yaitu pegawai di pemotongan ayam. Wow, mengerikan sekali. Pegawai pemotongan itu, mengumpulkan ayam yang mati karena sakit ataupun sebab yang lain, dan menjualnya ke pedagang. Pedagang inilah yang kemudian tanpa merasa bersalah, menjualnya ke masyarakat. Karena Tergoda oleh keuntungan yang besar yang akan di dapat oleh pedagang, tanpa memperdulikan konsekuensi yang akan di tanggung oleh pembeli yang akan memakan ayam tiren tersebut, pedagang menjual ayam tiren seenak mereka. Banyak para pedagang yang menjual ayam tiren mengaku bahwa ayam yang mereka jual adalah ayam segar yang baru di potong dan langsung di jual.