commit to user
IV-20
x
s =
1
40 1
2
- -
å
=
N X
X
i i
= 39
38,98 34
... 38,98
35 38,98
- 30
2 2
2
- +
+ -
+ = 4,05
Berikut ini hasil rekapitulasi perhitungan mean, standar deviasi, BKA dan BKB untuk data antropometri kursi pada table 4.16 di bawah.
Tabel 4.16 Tabel Mean, Standar Deviasi, BKA dan BKB
No Data
Mean STD
BKA BKB
1 tinggi plopiteal
43.19 1.57
46.33 40.04
2 lebar pinggul
34.50 3.31
41.12 27.88
3 tinggi sandaran punggung
51.75 3.90
59.54 43.96
4 pantat plopiteal
45.83 2.47
50.77 40.88
5 lebar bahu
38.98 4.05
47.07 30.88
Sumber: Pengolahan Data, 2011
B. UJi Kenormalan Lebar Bahu
Uji kenormalan data antropometri dilakukan dengan menggunakan chi- kuadrat
2
c . Berikut ini merupakan contoh perhitungan nilai chi-kuadrat untuk data lebar bahu yang dilakukan dengan langkah-langkah, yaitu:
1. Menentukan jumlah kelas data lebar bahu, Perhitungan jumlah kelas data lebar bahu dengan jumlah pengamatan n 40
data menggunakan persamaan 2.5, yaitu: k = 1 + 3,322 log 40 = 6,32
»
7 Hasil perhitungan didapatkan bahwa jumlah kelas adalah 7.
2. Menentukan wilayah data lebar bahu Perhitungan wilayah data yaitu dengan menghitung selisih data maksimum dan
minimumnya. Wilayah data = 45.5 - 30 = 15.5
commit to user
IV-21 3. Menentukan lebar selang data tinggi siku duduk,
Perhitungan lebar selang yaitu dengan membagi wilayah data dengan banyaknya kelas.
Lebar selang =
32 .
6 5
. 15
= 2.45 4. Menghitung frekuensi pengamatan dan frekuensi harapan data lebar bahu
Perhitungan frekuensi pengamatan dan frekuensi harapan dilakukan dengan bantuan tabel 4.17 di bawah ini.
Tabel 4.17 Perhitungan Frekuensi Pengamatan Data Lebar Bahu
Kelas BKB
BKA x
fo frek. Kum
z1 z2
PZZ1 PZZ2 Px
1 30.88
33.33 64.21
3 3
-2.00 -1.39
0.0228 0.0823
0.0595 2
33.33 35.78
69.11 6
9 -1.39
-0.79 0.0823
0.2148 0.1325
3 35.78
38.24 74.02
9 18
-0.79 -0.18
0.2148 0.4286
0.2138 4
38.24 40.69
78.92 6
24 -0.18
0.42 0.4286
0.6628 0.2342
5 40.69
43.14 83.83
8 32
0.42 1.03
0.6628 0.8485
0.1857 6
43.14 45.59
88.74 8
40 1.03
1.63 0.8485
0.9484 0.0999
7 45.59
48.05 93.64
40 1.63
2.24 0.9484
0.9875 0.0391
Sumber: Pengolahan Data, 2011
Contoh perhitungan frekuensi harapan kelas yang pertama, sebagai berikut: a. Perhitungan nilai z padanan menggunakan persamaan 2.6 dan persamaan
2.7, yaitu: z
1
= 05
, 4
98 ,
38 88
, 30
- = -2,00
z
2
= 05
, 4
98 ,
38 33
. 33
- = -1,34
b. Perhitungan luas daerah antara z
1
= -2,00 dan z
2
= -1,39 dengan menggunakan Walpole tabel A.4, yaitu:
Pz
1
Zz
2
= P-2,00Z-1,39 = PZ-1,39 - PZ-2,00 = 0,0823 – 0,0228= 0,0595
c. Perhitungan frekuensi harapan menggunakan persamaan 2.8, yaitu:
Ft = 0,059540 = 2,38
commit to user
IV-22
Tabel 4.18 Perhitungan Frekuensi Harapan Data Lebar Bahu
Kelas Px
∑f
ft
1 0.0595
40 2.38
2 0.1325
40 5.3
3 0.2138
40 8.552
4 0.2342
40 9.368
5 0.1857
40 7.428
6 0.0999
40 3.996
7 0.0391
40 1.564
Sumber: Pengolahan Data, 2011
5. Menghitung nilai chi-kuadrat
2
c data lebar bahu, Perhitungan nilai chi-kuadrat
2
c dilakukan dengan bantuan tabel 4.19 di bawah ini.
Tabel 4.19 Perhitungan Nilai
2
c Data Lebar Bahu
x fo
ft
2
c
64.21 9
7.68 0.23
69.11 74.02
9 8.55
0.02 78.92
6 9.37
1.21 83.83
8 7.43
0.04 88.74
8 4.00
4.01 93.64
Total 5.52
Sumber: Pengolahan Data, 2011
Hasil perhitungan pada tabel 4.20 diatas, terdapat nilai frekuensi harapan yang kurang dari 5 sehingga perlu penggabungan sel-sel kelas-kelas yang
berdekatan. Dari hasil penggabungan sel-sel ini menyebabkan berkurangnya selang dari 7 menjadi 5. Nilai chi-kuadrat
2
c dihitung menggunakan persamaan 2.9, sebagai berikut:
2
c = 4
4 8
...... 55
. 8
55 ,
8 9
68 ,
97 68
, 7
9
2 2
2
- +
+ -
+ -
= 5,52 Banyaknya derajat kebebasan v bagi uji ini, yaitu:
v = banyak sel – 3 = 5 – 3 = 2
commit to user
IV-23 Sehingga nilai dari
05 .
2
c untuk 2 derajat kebebasan adalah 5,991.
Pada perhitungan diatas, didapatkan nilai
2
c data tinggi siku berdiri adalah 1,08 dan nilai
05 .
2
c untuk 2 derajat kebebasan adalah 5,991. Karena nilai
2
c lebih kecil dari
05 ,
2
c , maka dapat disimpulkan bahwa sebaran normal
memberikan kesesuaian yang cukup baik bagi sebaran tinggi siku berdiri.
C. UJi Kenormalan lebar pinggul
