solusinya adalah merancang stasiun kerja yang dapat disesuaikan Arimbawa, 2010.
Tabel 3.3 Aplikasi Dimensi Antropometri No
Produk Gambar Produk
Dimensi Antropometri
1 Jok Mobil
A. Tinggi dalam posisi duduk B. Tinggi mata dalam posisi
duduk C. Lebar sisi bahu
D. Lebar bahu bagian atas E. Lebar kepala
F. Lebar pinggul G. Panjang lutut Panjang
popliteal H. Panjang popliteal
I. Panjang lutut J. Tinggi bahu dalam posisi
duduk K. Tinggi dalam posisi duduk
Tinggi popliteal
2 Kaos
Lengan Panjang
A. Panjang bahu-genggaman tangan ke depan
B. Lebar bahu bagian atas C. Tebal dada Lebar bahu
bagian atas D. Tinggi bahu Tinggi ujung
jari E. Tebal perut Lebar pinggul
F. Panjang genggaman tangan ke depan Panjang bahu-
genggaman tangan ke depan
Sumber : antropometriindonesia.com
3.5.4 Flowchart dan Langkah-langkah Penilaian Data Antropometri
8
1. Start. Langkah-langkah penilaian data antropometri antara lain:
8
Sritomo Wignjosoebroto, op. cit., hlm. 65-69.
Universitas Sumatera Utara
2. Masukkan nilai data antropometri berupa ukuran dimensi tubuh manusia yang telah ditentukan anggota tubuh mana yang akan diukur.
3. Pengolahan data antropometri berupa perhitungan rata-rata, nilai maksimum dan minimum serta standar deviasinya.
4. Uji keseragaman data untuk menentukan apakah ada data yang out of control yaitu dimana data terletak di luar nilai BKA dan BKB tidak berada diantara
BKA dan BKB. 5. Uji kecukupan data untuk menentukan apakah jumlah pengamatan yang
dilakukan telah cukup memenuhi. 6. Penetapan prinsip perancangan produk apa yang akan dipakai, dimana
terdapat 3 prinsip perancangan yaitu ekstrim, rata-rata dan yang disesuaikan. 7. Nilai persentil yang digunakan tergantung prinsip perancangan mana yang
dipilih. 8. Outputkeluaran berupa data yang berada pada wilayah persentil.
9. Stop. Dari langkah-langkah penilaian data antropometri tersebut maka dapat
dibuat sebuah flowchart yang menggambarkan urutan alirnya yang dapat dilihat pada Gambar 3.4.
3.5.5 Uji Keseragaman Data
9
Uji keseragaman data secara visual dilakukan secara sederhana mudah dan cepat. Di sini kita hanya sekedar melihat data yang terkumpul dan seterusnya
9
Sritomo Wignjosoebroto, op. cit., hlm. 194-195.
Universitas Sumatera Utara
mengidentifikasikan data yang telalu “ekstrim”. Yang dimaksudkan dengan data ekstrim ialah data yang terlalu besar atau terlalu kecil dan jauh menyimpang dari
tren rata-ratanya. Data yang terlalu ekstrim ini sewajarnya tidak dimasukkan dalam perhitungan selanjutnya.
Start Input
Data Antropometri
Output Persentil
Data Pengolahan Data
Uji Keseragaman
Data Uji Kecukupan
Data Penetapan Prinsip
Perancangan Produk Perhitungan Persentil
Stop `
N
N Y
Y
Gambar 3.4 Flowchart Penilaian Data Antropometri
Langkah pertama dalam uji keseragaman data yaitu menghitung besarnya rata-rata dari setiap hasil pengamatan, dengan persamaan 1 berikut:
�� = ∑ �
�
� ��
: Rata-rata data hasil pengamatan �
: Data hasil pengukuran
Universitas Sumatera Utara
Langkah kedua adalah menghitung deviasi standar dengan persamaan 2 berikut:
� = �∑�
�
− ��
2
� − 1 �
: Standar deviasi dari populasi �
: Banyaknya jumlah pengamata �
: Data hasil pengukuran Langkah ketiga adalah menentukan batas kontrol atas BKA dan batas
kontrol bawah BKB yang digunakan sebagai pembatas dibuangnya data ektrim dengan menggunakan persamaan 3 dan 4 berikut:
��� = �� + �� ��� = �� − ��
Dimana: ��
: Rata-rata data hasil pengamatan �
: Standar deviasi dari populasi �
: Koefisien indeks tingkat kepercayaan, yaitu: Tingkat kepercayaan 0 - 68 harga k adalah 1
Tingkat kepercayaan 69 - 95 harga k adalah 1,96 Tingkat kepercayaan 96 - 100 harga k adalah 3
3.5.6 Uji Kecukupan Data
