3. Perancangan fasilitas berdasar harga rata-rata pemakainya Prinsip ini hanya digunakan apabila perancangan berdasar harga ekstrim tidak
mungkin dilaksanakan dan tidak layak jika kita menggunakan prinsip perancangan fasilitas yang bisa disesuaikan.
3.4.3. Pengolahan Data Anthropometri
Data mentah yang sudah didapatkan diuji terlebih dahulu dengan menggunakan metode statistik sederhana yaitu uji keseragaman data dan uji
kenormalan data. Hal tersebut dilakukan agar data yang diperoleh bersifat representatif, artinya data tersebut dapat mewakili populasi yang diharapkan.
1. Uji Keseragaman Data
Kegunaan uji keseragaman data adalah untuk mengetahui homogenitas data. Dari uji keseragaman data dapat diketahui apakah data berasal dari satu populasi yang
sama. Uji keseragaman data dilakukan melalui tahap-tahap perhitungan yaitu: a. Membagi data ke dalam suatu sub grup kelas
Penentuan jumlah sub grup dapat ditentukan dengan menggunakan rumus: k = 1 + 3 , 3 log N
dimana N = jumlah data. b. Menghitung harga rata-rata dari harga rata-rata sub grup dengan :
k X
x
n i
i
∑
=
=
1
Universitas Sumatera Utara
Dimana: k = jumlah subgrup yang terbentuk
i X
= harga rata-rata dari subgrup ke-i c. Menghitung standar deviasi SD, dengan:
Untuk sampel : 1
2
− −
=
∑
n X
X
i
σ
Untuk populasi : N
X X
s
i
∑
− =
2
dimana: N = jumlah data amatan pendahuluan yang telah dilakukan
X
i
= data amatan yang didapat dari hasil pengukuran ke-i
a. Menghitung standar deviasi dari distribusi harga rata-rata sub grup dengan rumus:
n
x
σ σ =
Dimana n = ukuran rata-rata satu sub grup
e. Menentukan Batas Kontrol Atas BKA dan Batas Kontrol Bawah BKB dengan rumus
:
Jika X
min
BKB dan X
max
BKA maka data seragam. Jika X
min
BKB dan X
max
BKA maka data tidak seragam.
Universitas Sumatera Utara
2. Uji Kenormalan Data
Uji distribusi normal adalah uji untuk mengukur apakah data berdistribusi normal sehingga dapat dipakai dalam statistik parametrik. Cara yang biasa dipakai
untuk menghitung masalah ini adalah Chi-Square dan Kolmogorov-Smirnov K-S. Kedua tes dinamakan masuk dalam kategori Goodness of Fit Test, yaitu uji apakah
data empirik yang didapatkan dari lapangan sesuai dengan distribusi teoritik tertentu.
Kedua uji ini memiliki perbedaan yang dapat dijadikan landasan dalam memilih uji yang tepat untuk data yang akan diolah. Perbedaan tersebut dapat dilihat pada Tabel
3.26.
Tabel 3.26. Perbedaan Antara Chi-Square dan Kolmogorov-Smirnov No.
Chi-Square Test K-S Test
1. Ukuran sampel besar
Ukuran sampel kecil 2.
Mengelompokkan data ke dalam kategori
Data tidak dikelompokkan
3. Membandingkan distribusi
teoritik dan empirik observasi berdasarkan kategori
Membandingkan frekuensi kumulatif distribusi teoritik dan frekuensi
kumulatif distribusi empirik observasi 4.
Dapat diaplikasikan ke distribusi diskrit dan kontiniu
Hanya untuk distribusi yang kontiniu
5. Approximate
Exact
Sumber : Engineering Statistic Handbook
Dalam statistik, chi-square dilambangkan dengan X
2
termasuk dalam statistik nonparametrik. Distribusi nonparametrik adalah distribusi dimana besaran-
Universitas Sumatera Utara
besaran populasi tidak diketahui. Distribusi ini sangat bermanfaat dalam melakukan analisis statistik jika kita tidak memiliki informasi tentang populasi atau jika asumsi-
asumsi yang dipersyaratkan untuk penggunaan statistik parametrik tidak terpenuhi. Pengujian menggunakan uji chi-square dilakukan dengan membandingkan antara
fakta yang diperoleh berdasarkan hasil observasi dengan fakta yang didasarkan secara teoritis yang diharapkan. Hal ini sejalan dengan konsep kenyataan yang sering
terjadi bahwa hasil observasi biasanya selalu tidak tepat dengan yang diharapkan tidak sesuai dengan yang direncanakan berdasarkan konsep dari teorinya sesuai
dengan aturan teori probabilitas. Tahap pengujian dengan menggunakan chi-squre pada dasarnya hanya
menentukan nilai berdasarkan hasil observasi dan harapannya untuk kemudian dibandingkan dengan nilai berdasarkan nilai kritis yang menunjukkan luas di bawah
kurva berdasarkan tingkat kepercayaan dan derajat kebebasannya. Nilai kritis tersebut ditetapkan dari tabel chi-square . Dalam menentukan uji nyata dari suatu persoalan
yang diungkapkan, jumlah derajat kebebasan v ditentukan oleh: a.
v = k - 1, k: banyaknya peristiwa yang terjadi Derajat kebebasan ini digunakan jika frekuensi yang diharapkan dapat dihitung
tanpa menduga parameter populasi dari statistik sampelnya. b.
v = k – 1 - m Derajat kebebasan ini digunakan jika frekuensi yang diharapkan dapat dihitung
hanya dengan menduga m parameter populasi dari statistik sampelnya.
Universitas Sumatera Utara
c. Tingkat keyakinan 1-
α atau tingkat ketidakyakinan taraf nyata α ditetapkan sebagai nilai kritis untuk menarik kesimpulan dari yang diobservasi, selanjutnya
dapat ditunjukkan ada beda atau tidaknya setelah dibandingkan hasil perhitungan nilai yang diobservasi dan nilai berdasarkan nilai kritisnya.
d. Penarikan kesimpulan untuk menyatakan ada beda atau tidak dinyatakan sebagai
berikut : jika maka ada perbedaan yang nyata dan jika maka tidak ada perbedaan yang nyata antara hasil observasi dan yang diharapkan.
e. Secara umum tahapan pengujian didasarkan pada penetapan hipotesis nol H
o
, yaitu menetapkan kesimpulan sementara berdasarkan asumsi dari yang membuat
pengamatan sedangkan hipotesis alternatif H
a
adalah kebalikan dari hipotesis nol.
f. Untuk mengambil kesimpulan diterima atau ditolaknya kesimpulan semantara
hipotesis sering digunakan taraf nyata 1, 5 dan 10 atau dengan kata lain pengamatan dilakukan dengan tingkat keyakinan antara 99, 95 dan 90.
Selanjutnya batas pengamatan ini dijadikan sebagai batas nilai kritis untuk menolak atau menerima hipotesis dengan ketentuan seperti di atas.
g. Jika nilai mendekati nol, dapat diartikan bahwa frekuensi yang diamati hampir
sama dengan frekuensi yang diharapkan. Uji chi-square dapat dipakai untuk menentukan apakah distribusi teoritis seperti
distribusi normal dan lainnya sesuai dengan distribusi empiris, yaitu distribusi yang diperoleh dari data sampel yang dijadikan sebagai objek pengamatan.
Universitas Sumatera Utara
3. Perhitungan Persentil
