Data Antropometri 1.Perhitungan Rata-rata, Standar Deviasi, Nilai Maksimum dan
5.2.3. Data Antropometri 5.2.3.1.Perhitungan Rata-rata, Standar Deviasi, Nilai Maksimum dan
Minimum
Data antropometri yang sudah diperoleh dari operator makan selanjutnya akan ditentukan nilai rata-rata, standar deviasi, nilai maksimum dan minimum
untuk masing-masing item pengukuran. Adapun persamaan yang digunakan dalam menghitung nilai rata-rata,
standar deviasi, nilai maksimum dan minimum pada masing-masing pengukuran adalah sebagai berikut:
1. Nilai rata-rata Untuk menentukan nilai rata-rata pada masing-masing pengukuran dapat
ditentukan dengan rumus sebagai berikut :
n X
n X
X X
n n
∑
= +
+ +
= Χ
....
2 1
Dimana : n = banyaknya pengamatan
∑
n
X
= jumlah pengamatana ke n Χ
= X rata-rata Contoh :
Nilai rata-rata pada lebar tangan Lt adalah :
cm 47
, 7
10 7
, 74
10 9
, 7
... 1
, 7
3 ,
7 9
, 6
= =
+ +
+ +
= Χ
Universitas Sumatera Utara
2. Standar Deviasi Untuk menentukan nilai standar deviasi pada masing-masing pengukuran
dapat ditentukan dengan rumus sebagai berikut :
1
1 2
− −
= =
∑
=
n X
X SD
n i
i
σ
Contoh : Nilai standar deviasi pada lebar tangan Lt adalah :
40 ,
10 47
, 7
9 ,
7 ...
47 ,
7 3
, 7
47 ,
7 ,
6
2 2
2
= −
+ −
+ −
= =
σ SD
3. Nilai Maksimum dan Minimum Nilai maksimum dan minimum adalah nilai terbesar dan terkecil pada data
hasil pengukuran setelah data tersebut diurutkan. Contoh :
Nilai maksimum pada lebar tangan Lt = 8,2 cm Nilai minimum pada lebar tangan Lt = 6,9 cm
Untuk lebih jelasnya dapat dilihat perhitungan nilai rata-rata, standar deviasi, nilai maksimum dan minimum hasil pengukuran pada Tabel 5.96.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.96. Perhitungan Nilai Rata-rata, Standar Deviasi, Nilai Maksimum Dan Minimum Data Antropometri Pekerja
Dimensi Χ
σ X
max
X
min
Lt 7,47
0,40 8,2
6,9 TsB-Plb
55,45 4,56
64,1 48,4
DGT 3,32
0,26 3,7
2,95
Sumber : Hasil Pengolahan Data
5.2.3.2.Uji Keseragaman Data
Uji keseragaman data digunakan untuk pengendalian proses bagian data yang ditolak atau tidak seragam karena tidak memenuhi spesifikasi. Apabila
dalam satu pengukuran terdapat satu jenis atau lebih data yang tidak seragam maka data tersebut akan langsung ditolak dan dilakukan revisi data yang tidak
seragam dengan cara membuang data yang out of control tersebut dan melakukan perhitungan kembali. Pada percobaan ini digunakan tingkat kepercayaan 95
sehingga diperoleh nilai k = 2. Untuk menguji keseragaman data digunakan peta kontrol dengan
persamaan berikut : σ
k X
BKA +
= σ
k X
BKB +
= 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
Universitas Sumatera Utara
Contoh perhitungan untuk lebar tangan : BKA = 7,47 + 2 x 0,40
BKB = 7,47 – 2 x 0,40 = 8,26 cm
= 6,68 cm
Dengan perhitungan yang sama seperti diatas untuk semua dimensi diperoleh Batas Kontrol Atas BKA dan Batas Kontrol Bawah BKB seperti
yang diperlihatkan pada tabel 5.97.
Tabel 5.97. Perhitungan Uji Keseragaman Data Antropometri Pekerja Dimensi
Χ BKA
BKB X
max
X
min
Lt 7,47
8,26 6,68
8,2 6,9
TsB-Plb 55,45
64,58 46,32 64,1
48,4 DGT
3,32 3,83
2,81 3,7
2,95
Sumber : Hasil Pengolahan Data
Berdasarkan perhitungan Tabel 5.97. diatas maka dapat digambarkan peta kontrol dari masing-masing data. Dari gambar peta kontrol akan terlihat apakah
ada data yang out of control, sehingga untuk dimensi yang mempunyai data out of control perlu dilakukan revisi.
Universitas Sumatera Utara
1. Lebar Tangan Lt Data dan perhitungan dapat dilihat pada Tabel 5.98.
Tabel 5.98. Perhitungan Data Lebar Tangan
No Data
Rata-rata BKA
BKB X
max
X
min
1 7.3
7.47 8.26
6.68 8,2
6,9 2
7.1 7.47
8.26 6.68
8,2 6,9
3 7.3
7.47 8.26
6.68 8,2
6,9 4
7.8 7.47
8.26 6.68
8,2 6,9
5 7.5
7.47 8.26
6.68 8,2
6,9 6
7.1 7.47
8.26 6.68
8,2 6,9
7 7.2
7.47 8.26
6.68 8,2
6,9 8
7.5 7.47
8.26 6.68
8,2 6,9
9 8.2
7.47 8.26
6.68 8,2
6,9 10
7.9 7.47
8.26 6.68
8,2 6,9
Sumber : Hasil Pengolahan Data
Gambar 5.13. Peta Kontrol Lebar Tangan
Dari gambar 5.13 terlihat bahwa seluruh data masi berada dalam batas kendali.
Universitas Sumatera Utara
2. Tinggi Siku Berdiri TsB – Panjang Lengan Bawah Plb Data dan perhitungan dapat dilihat pada Tabel 5.99.
Tabel 5.99. Perhitungan Data Tinggi Siku Berdiri – Panjang Lengan Bawah
No Data
Rata-rata BKA
BKB X
max
X
min
1 53.5
55,45 64,58
46,32 64,1
48,4 2
48.4 55,45
64,58 46,32
64,1 48,4
3 50.1
55,45 64,58
46,32 64,1
48,4 4
55.6 55,45
64,58 46,32
64,1 48,4
5 53.4
55,45 64,58
46,32 64,1
48,4 6
56 55,45
64,58 46,32
64,1 48,4
7 57.2
55,45 64,58
46,32 64,1
48,4 8
56 55,45
64,58 46,32
64,1 48,4
9 60.2
55,45 64,58
46,32 64,1
48,4 10
64.1 55,45
64,58 46,32
64,1 48,4
Sumber : Hasil Pengolahan Data
Gambar 5.14. Peta Kontrol Tinggi Siku Berdiri – Panjang Lengan Bawah
Dari gambar 5.14. terlihat bahwa seluruh data masi berada dalam batas kendali.
Universitas Sumatera Utara
3. Diameter Genggaman Tangan DGT Data dan perhitungan dapat dilihat pada Tabel 5.100.
Tabel 5.100. Perhitungan Data Diameter Genggaman Tangan
No Data
Rata-rata BKA
BKB X
max
X
min
1 2.95
3,32 3,83
2,81 3,7
2,95 2
3.21 3,32
3,83 2,81
3,7 2,95
3 3.08
3,32 3,83
2,81 3,7
2,95 4
3.08 3,32
3,83 2,81
3,7 2,95
5 3.20
3,32 3,83
2,81 3,7
2,95 6
3.32 3,32
3,83 2,81
3,7 2,95
7 3.70
3,32 3,83
2,81 3,7
2,95 8
3.45 3,32
3,83 2,81
3,7 2,95
9 3.58
3,32 3,83
2,81 3,7
2,95 10
3.60 3,32
3,83 2,81
3,7 2,95
Sumber : Hasil Pengolahan Data
Gambar 5.15. Peta Kontrol Diameter Genggaman Tangan
Dari gambar 5.15 terlihat bahwa seluruh data masi berada dalam batas kendali.
Universitas Sumatera Utara
5.2.3.3.Uji Kecukupan Data
Uji kecukupan data digunakan untuk menganalisis jumlah pengukuran apakah sudah representatif, dimana tujuannya untuk membuktikan bahwa data
sampel yang diambil sudah mewakili populasi. Untuk uji kecukupan data dengan tingkat ketelitian 5 dan tingkat
keyakinan 95 digunakan persamaan :
2 2
2
40
−
=
∑ ∑
∑
X X
X N
N
Keterangan : N’ = Jumlah pengamatan minimal
N = Banyaknya data
Dengan ketentuan, N’N maka data sudah cukup untuk melakukan perancangan N`N maka data belum cukup untuk melakukan perancangan.
Contoh perhitungan untuk dimensi lebar tangan :
cm Xi
7 ,
74 9
, 7
... 1
, 7
3 ,
7 9
, 6
= +
+ +
+ =
∑
2 2
2 2
2 2
cm 43
, 559
9 ,
7 ...
1 ,
7 3
, 7
9 ,
6 =
+ +
+ +
= ∑ Xi
2 2
2
cm 09
, 5580
7 ,
74 =
= ∑ X
07 ,
4 7
, 74
09 ,
5580 43
, 559
10 40
2
=
−
= N
Hasil pengolahan data yang dilakukan didapat N 4,07 10, maka dapat disimpulkan data yang diperoleh sudah cukup.
Selanjutnya hasil perhitungan uji kecukupan data pada dimensi antropometri lainnya dapat dilihat pada Tabel 5.101.
N
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.101. Uji Kecukupan Data Antropometri No
Dimensi N
Keterangan
1 Lt
10 74,7
5580,09 559,43
4,07 Data Mencukupi
2 TsB-Plb
10 554,50 307470,25 30934,43
9,75 Data Mencukupi
3 DGT
10 33,17
1100,25 110,61
8,52 Data Mencukupi
Sumber : Hasil pengolahan data
5.2.3.4.Uji Normal dengan Kolmogorov Smirnov Test
Uji kesesuaian antara frekuensi hasil pengamatan dengan frekuensi yang diharapkan, yang tidak memerlukan anggapan tertentu tentang bentuk distribusi
populasi dari mana sampel diambil, disamping dapat menggunakan uji chi-square dapat juga digunakan uji kolmogorov smirnov. Suatu alternatif dari uji kesesuaian
ini dikemukakan oleh A. Kolmogorov dan NV Smirnov matematis Bangsa Rusia yang meletakkan dasar teoritis dari alternatif uji kesesuaian.
Dalam 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 pengamatan tersebut kemudian disusun membentuk distribusi frekuensi
kumulatif relatif, dan notasikan dengan FaX. 3. Hitung nilai Z dengan rumus
2
− =
σ X
Xi Z
Xi ∑
2
Xi ∑
2
Xi ∑
N
Universitas Sumatera Utara
Keterangan : Xi
= data ke-i X
= nilai rata-rata σ
= standar deviasi 4. Hitung distribusi frekuensi kumulatif teoritis berdasarkan kurva normal dan
notasikan dengan FeX 5. Ambil selisih antara FaX dengan distribusi normal FeX
6. Ambil angka selisih maksimum dan notasikan dengan D D = Max FaX – FeX
7. Bandingkan nilai D yang diperoleh dengan nilai D
α
dari table uji kolmogorov- smirnov.
Kriteria pengambilan keputusannya adalah : Ho diterima apabila D D
α
Ho ditolak apabila D D
α
Berikut akan diperlihatkan perhitungan uji kolmogorov-Smirnov pada dimensi yang digunakan dalam perancangan.
Universitas Sumatera Utara
1. Lebar Tangan Lt
Tabel 5.102. Uji Normal Lebar Tangan
No Lt
Fa Z
Fe D
D maks 1
6.9 0.1
-1.43 0.0764
0.0236
0.2967 2
7.3 0.2
-0.43 0.3336
0.1336 3
7.1 0.3
-0.93 0.1762
0.1238 4
7.3 0.4
-0.43 0.3336
0.0664 5
7.8 0.5
0.83 0.7967
0.2967 6
7.2 0.6
-0.67 0.2514
0.3486 7
7.5 0.7
0.08 0.5319
0.1681 8
7.5 0.8
0.08 0.5319
0.2681 9
8.2 0.9
1.83 0.9664
0.0664 10
7.9 1
1.08 0.8599
0.1401
Sumber : Hasil pengolahan data
Tahap pengujian :
a. Ho : Data berdistribusi normal b. Hi : Data tidak berdistribusi normal
c. Level significance α = 0,05
d. Selisih maksimum D = 0,2967 e. D table = 0,409
D D
α
f. Kesimpulan Ho diterima Sehingga diperoleh kesimpulan bahwa data berdistribusi normal
Universitas Sumatera Utara
2. Tinggi Siku Berdiri TsB – Panjang Lengan Bawah Plb
Tabel 5.103. Uji Normal Tinggi Siku Berdiri – Panjang Lengan Bawah
No TsB-Plb
Fa Z
Fe D
D maks 1.00
53.5 0.1
-0.43 0.3336
0.2336
0.2336 2.00
48.4 0.2
-1.55 0.0606
0.1394 3.00
50.1 0.3
-1.17 0.1210
0.1790 4.00
55.6 0.4
0.03 0.5120
0.1120 5.00
53.4 0.5
-0.45 0.3264
0.1736 6.00
56 0.6
0.12 0.5478
0.0522 7.00
57.2 0.7
0.38 0.6480
0.0520 8.00
56 0.8
0.12 0.5478
0.2522 9.00
60.2 0.9
1.04 0.8508
0.0492 10.00
64.1 1
1.90 0.9713
0.0287
Sumber : Hasil pengolahan data
Tahap pengujian :
a. Ho : Data berdistribusi normal b. Hi : Data tidak berdistribusi normal
c. Level significance α = 0,05
d. Selisih maksimum D = 0,2336 e. D table = 0,409
D D
α
f. Kesimpulan Ho diterima Sehingga diperoleh kesimpulan bahwa data berdistribusi normal
Universitas Sumatera Utara
3. Diameter Genggaman Tangan DGT
Tabel 5.104. Uji Normal Diameter Genggaman Tangan
No DGT
Fa Z
Fe D
D maks 1.00
2.95 0.1
-1.42 0.0778
0.0222
0.2278 2.00
3.21 0.2
-0.42 0.3372
0.1372 3.00
3.08 0.3
-0.92 0.1788
0.1212 4.00
3.08 0.4
-0.92 0.1788
0.2212 5.00
3.20 0.5
-0.46 0.3228
0.1772 6.00
3.32 0.6
0.00 0.5000
0.1000 7.00
3.70 0.7
1.46 0.9278
0.2278 8.00
3.45 0.8
0.50 0.6915
0.1085 9.00
3.58 0.9
1.00 0.8413
0.0587 10.00
3.60 1
1.08 0.8599
0.1401
Sumber : Hasil pengolahan data
Tahap pengujian :
a. Ho : Data berdistribusi normal b. Hi : Data tidak berdistribusi normal
c. Level significance α = 0,05
d. Selisih maksimum D = 0,2278 e. D table = 0,409
D D
α
f. Kesimpulan Ho diterima Sehingga diperoleh kesimpulan bahwa data berdistribusi normal
Universitas Sumatera Utara
5.2.3.5.Perhitungan Persentil
Data yang diperoleh sangat beragam, sehingga perlu ditentukan data yang dapat mewakili perancangan produk. Dalam penentuan data tersebut digunakan
persentil yang dianggap mampu mewakili data yang diukur. Tiga prinsip antropometri yang digunakan dalam perancangan suatu produk adalah :
1. Prinsip penggunaan data antropometri yang ekstrem 2. Prinsip penggunaan data antropometri rata-rata
3. Prinsip penggunaan data antropometri yang dapat disesuaikan. Pengolahan data untuk menentukan dimensi rancangan alat bantu mesin
pengurai ini menggunakan prinsip penggunaan data antropometri rata-rata., dengan tujuan hasil rancangan dapat digunakan dengan nyaman oleh seluruh
populasi yang ada di UD. Pusaka Bakti. Dimensi mesin tersebut adalah: 1. Tinggi Pengangan Beko TPB
a. Dimensi : Tinggi siku berdiri-panjang lengan bawah
b. Ukuran data : Rata-rata c. Kelonggaran : Tidak ada
d. TPB : 64,81 cm
2. Panjang Pegangan Beko PPB a. Dimensi
: Lebar tangan b. Ukuran data : Rata-rata
c. Kelonggaran : Tidak ada d. BDPB : 7,47 cm
Universitas Sumatera Utara
3. Besar Diameter Pegangan Beko BDPB a. Dimensi
: Diameter genggaman tangan b. Ukuran data : Rata-rata
c. Kelonggaran : Tidak ada d. BDPB : 3,32 cm
Universitas Sumatera Utara