normal-cacat, dsb. Tetapi kita sering hanya mendesain stasiun kerja dengan satu ukuran untuk semua orang. Sehingga hanya orang dengan ukuran tubuh
tertentu yang sesuai atau tepat untuk menggunakan. 2. Manusia mempunyai keterbatasan, baik keterbatasan fisik maupun mental.
3. Manusia selalu mempunyai harapan tertentu dan prediksi terhadap apa yang ada di sekitarnya.Dalam kehidupan sehari-hari, kita sudah terbiasa dengan kondisi
seperti, warna merah berarti larangan atau berhenti, warna hijau berarti aman atau jalan, sakelar lampu ke bawah berarti lampu hidup, dsb. Kondisi tersebut
menyebabkan harapan dan prediksi kita bahwa kondisi tersebut juga berlaku di mana saja. Maka respon yang bersifat harapan dan prediksi tersebut harus
selalu dipertimbangkan dalam setiap desain alat dan stasiun kerja untuk menghindari terjadinya kesalahan dan kebingungan pekerja atau pengguna
produk.
3.2.4. Aplikasi Data Anthropometri Dalam Perancangan
Dengan adanya variabilitas dimensi tubuh manusia, maka terdapat tiga prinsip dalam pemakaian data anthropometri agar produk yang dirancang dapat
mengakomodasi ukuran tubuh dari populasi yang akan menggunakan produk tersebut, yaitu:
1. Perancangan berdasar individu ekstrim Prinsip ini digunakan apabila diharapkan fasilitas yang dirancang dapat dipakai
dengan nyaman oleh sebagian besar orang-orang yang memakainya. Perancangan ini dapat dibagi dua yaitu yang pertama perancangan dengan data
Universitas Sumatera Utara
nilai persentil tinggi 90, 95, atau 99. Misalnya untuk merancang tinggi pintu dipakai tinngi manusia dengan persentil 99 ditambah dengan
kelonggaran. Yang kedua, perancangan fasilitas dengan data persentil kecil atau rendah 10, 5, atau 1. Misalnya untuk menentukan tinggi tombol
lampu digunakan persentil 5 yang berarti 5 dari populasi tidak dapat menjangkaunya.
2. Perancangan fasilitas yang bisa disesuaikan adjustable Prinsip ini digunakan untuk merancang suatu fasilitas agar dapat dipakai
dengan nyaman oleh semua orang yang mungkin memerlukannya. Dalam prinsip ini biasanya dipakai data anthropometri dengan rentang persentil 5
sampai 95. Contoh penerapan prinsip ini adalah perancangan kursi kemudi mobil yang bisa dimajumundurkan dan diatur kemiringan sandarannya.
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.
3.2.5. Pengolahan Data Anthropometri
Data mentah yang sudah didapatkan diuji terlebih dahulu dengan menggunakan metode statistik sederhana yaitu uji keseragaman data, uji
kecukupan data, dan uji kenormalan data. Hal tersebut dilakukan agar data yang diperoleh bersifat representatif, artinya data tersebut dapat mewakili populasi
yang diharapkan.
Universitas Sumatera Utara
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 : k = jumlah subgrup N = jumlah data.
b. Menghitung harga rata-rata dari harga rata-rata sub grup dengan :
Dimana k = jumlah subgrup yang terbentuk
i
X
= harga rata-rata dari subgrup ke-i c. Menghitung standar deviasi SD, dengan:
Untuk sampel : Untuk populasi :
1
2
− −
=
∑
n X
X
i
σ 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
Universitas Sumatera Utara
d. Menghitung standar deviasi dari distribusi harga rata-rata sub grup dengan rumus:
Dimana n =ukuran rata-rata satu sub grup e. Menentukan Batas Kontrol Atas BKA dan Batas Kontrol Bawah BKB
dengan rumus
:
σ 2
+ = X
BKA σ
2 −
= X BKB
2. Uji Kecukupan Data Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah data anthropometri yang telah
diperoleh dari pengukuran sudah mencukupi atau belum. Uji ini dipengaruhi oleh:
a. Tingkat Ketelitian dalam persen, yaitu penyimpangan maksimum dari hasil pengukuran terhadap nilai yang sebenarnya.
b. Tingkat Keyakinan dalam persen, yaitu besarnya keyakinanbesarnya probabilitas bahwa data yang kita dapatkan terletak dalam tingkat
ketelitian yang telah ditentukan. Rumus uji kecukupan data:
Universitas Sumatera Utara
Keterangan: N’ = jumlah pengukuran yang seharusnya dilakukan
N = jumlah pengukuran yang sudah dilakukan Jika N’ N, maka data pengamatan cukup
Jika N’ N, maka data pengamatan kurang, dan perlu tambahan data. Nilai K untuk tingkat kepercayaan tertentu ditunjukkan pada Tabel 3.5.
Tabel 3.5. Tingkat Kepercayaan Tingkat Kepercayaaan
Nilai K
≤ 68 1
68 1- α ≤ 95
2 95 1-
α ≤ 99 3
Nilai S untuk tingkat ketelitian tertentu ditunjukkan pada Tabel 3.6.
5
Tabel 3.6. Tingkat Ketelitian Tingkat Kepercayaaan
Nilai S
5 0.05
10 0.1
3. Uji Kenormalan Data Uji ini bertujuan untuk mengetahui apakah data yang diperoleh telah
memenuhi distribusi normal atau dapat didekati oleh distribusi normal. Alat uji yang digunakan disebut dengan uji Kolmogorov-Smirnov uji K-S. Dalam
5
Winjosoebroto, S. 1995. Ergonomi : Studi Gerak dan Waktu. Jakarta: PT.Guna Widya.
Universitas Sumatera Utara
uji kolmogorov–smirnov yang diperbandingkan adalah distribusi frekuensi kumulatif hasil pengamatan dengan distribusi kumulatif yang diharapkan.
Langkah-langkah yang diperlukan dalam pengujian ini adalah : 1.
Data dari hasil pengamatan disusun mulai dari nilai pengamatan terkecil sampai nilai pengamatan terbesar.
2. Nilai-nilai pengamatan tersebut kemudian disusun membentuk distribusi
frekuensi kumulatif relatif, dan notasikan dengan FaX. 3.
Hitung nilai Z dengan rumus
σ
X X
Z
i
− =
Keterangan : Xi = data ke-i
X
= nilai rata-rata σ = standard deviasi
4. Hitung distribusi frekuensi kumulatif teoritis berdasarkan kurve normal
dan notasikan dengan FeX 5.
Ambil selisih antara FaX dengan FeX 6.
Ambil angka selisih maksimum dan notasikan dengan D. X
Fe X
Fa Max
D −
= 7.
Bandingkan nilai D yang diperoleh dengan nilai D
α
dari tabel uji kolmogorov-smirnov.
Kriteria pengambilan keputusannya adalah : Ho diterima apabila
α
D D
≤ Ho ditolak apabila DD
α
Universitas Sumatera Utara
Penggunaan statistik non parametric dianjurkan pada keadaan
6
: 1. Jenis data yang akan dianalisis adalah nominal atau ordinal, seperti data
Gender dengan kode 1 untuk Pria dan kode 2 untuk Wanita atau sikap
seseorang seperti kode 1 untuk Sikap Suka dan kode 2 untuk Sikap Cukup Suka dan sebagainya.
2. Jenis data adalah Interval dan Rasio, namun distribusi datanya tidak mengikuti distribusi normal. Jadi data variable penghasilan perbulan adalah data rasio,
namun karena distribusi datanya tidak normal, dalam arti data mempunyai kemencengan ke kiri atau ke kanan, maka data penghasilan per bulan tersebut
harus diberi perlakuan statistik non parametric. Adapun contoh data yang berdistribusi normal dapat ditunjukkan pada
Gambar 3.4
7
.
Gambar 3.4. Data Berdistribusi Normal
6
Santoso, Singgih. 2001. Buku Latihan SPSS Statistik Non Parametrik. Jakarta : PT. Elex Media Komputindo.
7
Winjosoebroto, S. 1995. Ergonomi : Studi Gerak dan Waktu. Jakarta: PT.Guna Widya.
Universitas Sumatera Utara
3.2.6. Persentil
