Mengangkat paving block dari cetakan
1255,82 Aman
Menyusun paving block
1968,74 Aman
5.5. Dimensi Tubuh
Berdasarkan penilaian SNQ, menunjukkan bahwa bagian tubuh yang mengalami keluhan terdapat pada bagian lengan atas dan bawah, tangan, dan
punggung. Dari penilaian postur kerja, diperoleh bahwa elemen kegiatan pada saat proses pencetakan membutuhkan tindakan dalam waktu dekat dengan level risiko
sedang. Demikian juga dengan besar gaya yang dibutuhkan oleh tangan untuk proses pencetakan cukup besar yaitu 4170,51 N. Permasalahan tersebut terjadi
karena fasilitas kerja yang tidak ergonomis. Oleh karena itu perlu adanya perbaikan, penambahan atau perancangan fasilitas kerja yang ergonomis untuk
meminimalisasi permasalahan di atas yaitu: -
Fasilitas Mesin Pencetak Paving Block Sistem Hidrolik Perancangan fasilitas mesin pencetak paving block sistem hidrolik ditujukan
untuk mengurangi keluhan pada bagian lengan dan punggung, yang mempertimbangkan keergonomisan dalam menggunakannya, sehingga dapat
mengurangi risiko cidera musculoskeletal disorders. Dimensi yang dibutuhkan dalam perancangan fasilitas ini adalah:
a. Jangkauan Tangan JT untuk jarak operator ke meja pencetakan.
b. Tinggi Popliteal TPo dan Tebal Paha TP untuk menentukan tinggi meja
pencetakan.
Universitas Sumatera Utara
c. Lebar Jari LJ mulai dari jari telunjuk sampai dengan jari kelingking untuk
menentukan diameter tuas untuk manaikkan dan menurunkan tiap tabung untuk memasukkan campuran pasir dan semen.
Dimensi tubuh yang dibutuhkan dalam perancangan fasilitas kerja dapat dilihat pada Tabel 5.18.
Tabel 5.18. Data Dimensi Tubuh Operator
No. Tpo cm JKT cm LJ cm TP cm
1 37,9
70,2 5,8
15 Sumber : Hasil Pengukuran
Sedangkan, data dimensi tubuh tambahan dari Laboratorium E dan APK dapat dilihat pada Tabel 5.19.
Tabel 5.19. Data Dimensi Tubuh Tambahan dari Laboratorium E dan APK No. Tpo cm JKT cm LJ cm TP cm
1 37,5
69 5,5
14 2
41,4 73,2
5,4 12,4
3 41,3
73 6
14,3 4
41,5 73,4
5 13,4
5 42,3
71,3 5,6
14,6 6
41,2 71,5
5,7 13,5
7 41,3
73,6 5,4
12,5 8
42,2 73,3
5 15
9 39,5
71,6 5,6
14 10
40,2 73,2
5,5 14
11 41,6
75,5 5,2
14,3 12
41,5 76,2
5,6 13,5
13 38,5
76 5,5
14 14
41,5 73,7
4,9 15
15 41,5
70,8 5
15 16
41,4 73,5
5,7 15
17 42,2
70 5,7
14 18
40,9 69
5,8 13
19 42,1
69 6
14,5 20
38,2 70,5
5 14
Universitas Sumatera Utara
21 41,4
71,5 5,4
15 22
42,3 75
5,8 13,4
23 41,3
73,2 5,7
13,5 24
42,7 73
5,7 12,3
25 41,7
73,4 6
12,5 26
43 71,3
6 13,2
27 42,2
71,5 6
13,3 28
41,7 73,6
6,2 13,5
29 40,6
73,3 5,5
13,3 30
42 71,6
6 14
31 41,4
73,2 6
14,8
Sumber : Data Base Laboratorium E dan APK
Keterangan : Tpo = Tinggi popliteal
JKT = Jangkauan tangan LJ = Lebar jari dari jari telunjuk sampai jari Kelingking
TP = Tebal Paha Data dimensi tubuh yang telah ada selanjutnya akan diolah dengan melakukan
pengujian keseragamaan data, kecukupan dan normalitas data dengan tahapan sebagai berikut:
1. Uji Keseragaman Data
Uji keseragaman data digunakan untuk mengetahui apakah data-data yang diperoleh telah berada dalam keadaan terkendali atau belum. Suatu data yang
berada dalam batas kendali yang telah ditetapkan yaitu BKA Batas Kendali Atas dan BKB Batas Kendali Bawah dapat dikatakan berada dalam keadaan terkendali,
sebaliknya jika data berada di luar BKA dan BKB, maka data tersebut berada dalam keadaan tidak terkendali. Suatu data yang berada dalam keadaan tidak terkendali
Universitas Sumatera Utara
harus dibuang untuk kemudian dilakukan uji keseragaman kembali sehingga tidak tidak ada lagi data yang berada di luar BKA dan BKB. Pada penelitian ini peneliti
menggunakan tingkat kepercayaan 95 dan tingkat ketelitian 5. Persamaan yang digunakan untuk menguji keseragaman data adalah
σ
2 +
= X BKA
σ
2 −
= X BKB
Jika X
min
BKB dan X
max
BKA maka data seragam. Jika X
min
BKB dan X
max
BKA maka data tidak seragam. Contoh perhitungan untuk tinggi popliteal :
n X
n X
X X
n n
∑
= +
+ +
= Χ
....
2 1
Dimana: n = Banyaknya pengamatan
n
X Σ
= Jumlah pengamatan ke n dari i = 1 hingga j = 32
X
= Nilai rata-rata
cm X
394 ,
41 32
4 ,
41 ...
5 ,
37 9
, 37
= +
+ +
=
1
1 2
− −
= =
∑
=
n X
X SD
n i
i
σ
Nilai standar deviasi untuk data tinggi popliteal adalah :
1 32
394 ,
41 4
, 41
... 394
, 41
5 ,
37 394
, 41
9 ,
37
2 2
2
− −
+ +
− +
− =
σ σ =
2,095 BKA
= 41,394 + 2 x 2,095
Universitas Sumatera Utara
= 45,584 cm BKB
= 41,394 – 2 x 2,095 = 37,204 cm
Hasil dari uji keseragaman data untuk dimensi tinggi popliteal dapat dilihat pada Gambar 5.
10.
Gambar 5.10. Peta Kontrol Dimensi Tinggi Popliteal
Gambar 5. 10. menunjukkan bahwa data tinggi popliteal sudah seragam, semua
data sudah berada pada batas in control. Hasil uji keseragaman data dapat dilihat pada Tabel 5.
20.
Tabel 5.20. Uji Keseragaman Data Antropometri
No Dimensi
X
σ BKA
BKB Keterangan
1 Tpo cm
41,39 2,09
45,58 37,20
S 2
JKT cm 74,88
2,55 76,87
68,75 S
3 LJ cm
5,68 1,31
6,58 4,75
S 4
TP cm 13,77
1,52 16,73 11,83
S
Sumber : Hasil pengolahan data
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan tabel di atas, semua dimensi sudah berada pada batas in control artinya bahwa semua data sudah seragam.
2. Uji Kecukupan Data
Uji kecukupan data digunakan untuk mengetahui apakah data yang diperoleh telah memenuhi jumlah pengamatan yang dibutuhkan dalam pengukuran sesuai
dengan tingkat ketelitian yang diinginkan. Uji kecukupan data diuji dengan tingkat ketelitian 5 dan tingkat kepercayaan
95 digunakan persamaan :
3.
2
1 2
1 1
2
40
−
=
∑ ∑
∑
= =
= n
i i
n i
i n
i i
X X
X
N N
Keterangan: N = Jumlah pengamatan yang seharusnya dilakukan dari hasil perhitungan
N = Pengamatan pendahuluan
Jika N
I
N, maka data pengamatan cukup Jika N
I
N, maka data pengamatan kurang dan perlu tambahan data.
Contoh perhitungan untuk dimensi tinggi popliteal :
cm Xi
6 ,
1324 4
, 41
... 3
, 41
5 ,
37 9
, 37
= +
+ +
+ =
∑
Universitas Sumatera Utara
2 2
2 2
2 2
54966,34cm 4
, 41
... 5
, 38
5 ,
37 9
, 37
= +
+ +
+ =
∑ Xi
2 2
2
cm 16
, 1754565
6 ,
1324 =
= ∑ X
97 ,
3 6
, 1324
16 ,
1754565 34
, 54966
32 40
2
=
−
= N
Hasil pengolahan data yang dilakukan didapat N’ N 3,97 32, maka dapat disimpulkan data yang diperoleh sudah cukup. Uji kecukupan data pada
dimensi antropometri lainnya dapat dilihat pada Tabel 5.21.
Tabel 5.21. Uji Kecukupan Data Antropometri No
Dimensi N
Keterangan
1 TPo cm
32 1324,6
54966,34 1754565,16 3,97
Cukup 2
JKT cm 32
2396,4 254325,45
5742732,96 9,54 Cukup
3 LJ cm
32 182
1076,48 33124 1,80
Cukup 4
TP cm 32
440,7 6094,08
194216,49 6,03 Cukup
Sumber : Hasil pengolahan data
3. Uji Kenormalan Data dengan Chi-Square
Penelitian ini pengujian kenormalan datanya dilakukan dengan metode Chi- Square menggunakan software SPSS 13.0 for windows. Metode Chi-Square digunakan
karena data antropometri yang digunakan adalah data parametrik yang dapat diketahui nilai parameterstatistik data rata-rata, standar deviasi, dan sebagainya,
merupakan data kontiniu hasil pengukuran, dan ukuran sampel memenuhi 32 sampel sehingga metode Chi-Square dapat digunakan untuk melakukan uji
kenormalan data. Hasil seluruh pengujian dinyatakan normal karena chi kuadrat X
2
hitung chi kuadrat X
2
tabel. Pengujian kenormalan data dapat dilihat pada Tabel 5.22. dan pengujian kenormalan data dengan metode Chi-Square menggunakan
software SPSS dapat dilihat pada Lampiran V.
2
Xi ∑
Xi ∑
2
Xi ∑
N
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.22. Uji Kenormalan Data dengan Chi-Square
No Dimensi
Chi kuadrat X
2
hitung Chi kuadrat
X
2
tabel Keterangan
1 TPo cm
10,032 32,671
Normal 2
JKT cm 6,935
31.410 Normal
3 LJ cm
17,387 30,507
Normal 4
TP cm 13,871
38.885 Normal
Sumber : Hasil pengolahan data
Pengolahan data antropometri menunjukkan bahwa data seragam, cukup dan tersebar secara normal. Hal ini menunjukkan bahwa data antropometri yang telah
ada dapat dijadikan sebagai data rancangan fasilitas usulan
5.6. Perancangan Produk
Kategori