5.2.3. Pengolahan Data Antropometri
Dari hasil penilaian keluhan Musculoskeletal Disorders menunjukkan bahwa harus dilakukan perancangan fasilitas kerja yang ergonomis.
Dimensi tubuh yang dibutuhkan untuk merancang fasilitas kerja adalah Kursi dan meja tempat meletakkan mesin potong. Dimensi tubuh yang dibutuhkan dalam
perancangan fasilitas kerja dapat dilihat pada Tabel 5.1. Antropometri yang diperoleh dari pengukuran pada operator selanjutnya akan
ditentukan nilai rata-rata, standard deviasi, nilai maksimum dan minimum untuk masing-masing item pengukuran.
Perhitungan nilai rata-rata, standard deviasi, nilai minimum dan maksimum pada masing-masing pengukuran adalah sebagai berikut :
1. Nilai rata-rata
x
n X
n X
X X
X
n n
..
. .
2 1
Dimana : N = banyaknya pengamatan ΣX
n
= jumlah pengamatan ke - n X = X rata-rata
Contoh : Nilai rata-rata pada Tinggi Tubuh adalah
15
850 ...
756 759
X
799
2. Nilai standar deviasi
Untuk menentuan nilai standard deviasi pada masing-masing pengukuran dapat
ditentukan dengan rumus seperti di bawah ini :
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
σ =
1
2
N X
Xi
Contoh :
14 799
850 ...
799 756
799 759
2 2
2
= 34,332 ≈ 34
Nilai maksimum dan minimum adalah nilai terbesar dan terkecil pada data hasil pengukuran setelah data tersebut diurutkan.
Contoh : Nilai maksimum Tinggi Tubuh TT = 850 Nilai minimum Tinggi Tubuh TT = 720
dapat dilihat perhitungan rata-rata, nilai standard deviasi, nilai minimum dan maksimum hasil pengukuran pada Tabel 5.20.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Tabel 5.20. Perhitungan Nilai Rata-Rata, Standart Deviasi, Nilai Minimum dan Maximum Data Antropometri
Operator TT
TB LB
LP TPP
JT PLB
TS TP
JPP TL 1
759 510 390 356 375 670 456 210
400 389 415
2 756 524 395
356 348 657 425 220 400 389 414
3 720 500 400
310 380 660 420 180 430 380 445
4
810 540 430 350 400 690 425 220
440 410 455
5
820 540 420 330 400 700 450 240
440 410 450
6 830 540 440
370 410 690 450 240 430 440 445
7 800 540 420
330 390 690 456 230 440 400 450
8 800 530 430
360 420 690 450 240 426 400 436
9
810 530 390 370 370 670 440 220
420 400 430
10
820 540 400 340 400 685 460 220
440 440 450
11 790 510 380
330 400 680 440 210 426 400 415
12 780 520 380
340 440 670 420 220 426 380 415
13 840 540 440
320 380 700 450 250 420 450 435
14
800 530 400 310 375 680 440 210
400 400 410
15
850 589 410 320 410 700 470 260
465 480 475
Rata- rata
799 532 408 339 393 682 443 225 427 411 436
34 20 20 20 23 14 15 20 18 29 19
Max 850 589 440 370 440 700 470 260
465 480 475
Min
720 500 380 310 348 657 420 180 400 380 410
5.2.3.1. Uji Keseragaman Data
Uji keseragaman data digunakan untuk pengendalian data yang tidak diterima 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
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
out of control tersebut dan melakukan perhitungan kembali. Pada percobaan ini
digunakan tingkat kepercayaan 95 dan tingkat ketelitian 5. Untuk menguji keseragaman data antropometri digunakan peta kontrol dengan
persamaan berikut :
k X
BKB k
X BKA
Jika X min BKB dan Xmax BKA maka Data Seragam Jika X min BKB dan Xmax BKA maka Data Tidak Seragam
Contoh :
868 34
2 799
BKA
BKA k
X BKA
dan
730 34
2 799
BKB
BKB k
X BKB
Dengan cara yang sama seperti di atas, maka hasil keseragaman data yang diperoleh pada masing-masing elemen pengukuran dapat dilihat pada Tabel 5.21. Oleh
karena itu akan dilakukan revisi untuk menyeragamkan data tersebut. Berdasarkan Tabel 5.21 di bawah dapat dilihat pengukuran yang mengalami out of
control yang perlu direvisi pada 11 dimensi yang diukur. Untuk mempermudah melihat
data-data yang out of control maka data tersebut digambarkan pada peta-peta kontrol yang dilampirkan pada lampiran untuk masing-masing dimensi.
Pada gambar di bawah terdapat data yang berada di luar batas kontrol sehingga dimensi TT Tinggi Tubuh, TB Tinggi Bahu, TPP Tinggi Pantat ke Punggung, TS
Tinggi Siku, TP Tinggi Pantat, JPP Jarak Popliteal ke Pantat dan TL Tinggi Lutut memiliki satu nilai yang out of control. Oleh karena itu akan dilakukan revisi.
Peta kontrol dapat dilihat pada Gambar 5.10 sampai dengan Gambar 5.16.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Tabel 5.21. Perhitungan Uji Keseragaman Data Operator TT
TB LB
LP TPP JT PLB
TS TP JPP TL
1 759 510 390 356
375 670 456 210
400 389 415
2 756 524 395 356
348 657 425 220
400 389 414
3
720 500 400 310 380 660
420 180 430 380 445
4
810 540 430 350 400 690
425 220 440 410 455
5 820 540 420 330
400 700 450 240
440 410 450
6 830 540 440 370
410 690 450 240
430 440 445
7 800 540 420 330
390 690 456 230
440 400 450
8
800 530 430 360 420 690
450 240 426 400 436
9
810 530 390 370 370 670
440 220 420 400 430
10 820 540 400 340
400 685 460 220
440 440 450
11 790 510 380 330
400 680 440 210
426 400 415
12 780 520 380 340
440 670 420 220
426 380 415
13
840 540 440 320 380 700
450 250 420 450 435
14
800 530 400 310 375 680
440 210 400 400 410
15 850 589 410 320
410 700 470 260
465 480 475 BKA
868 574 449 380 439 710
474 264 462 468 474
BKB 730 490 367 299
348 654 413 185
391 354 398
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Tabel 5.21. Perhitungan Uji Keseragaman Data Lanjutan Operator TT
TB LB
LP TPP JT PLB
TS TP JPP TL
Ket TS TS S S TS S S TS TS TS TS
Out of control
720 589 - - 440 -
- 180 465 480 475
Gambar 5.10. Peta Kontrol Tinggi Tubuh TT
Gambar 5.11. Peta Kontrol Tinggi Bahu TB
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Gambar 5.12. Peta Kontrol Tinggi Pantat ke Punggung TPP
Gambar 5.13. Peta Kontrol Tinggi Siku TS
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Gambar 5.14. Peta Kontrol Tinggi Pantat TP
Gambar 5.15. Peta Kontrol Jarak Popliteal ke Pantat JPP
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Gambar 5.16. Peta Kontrol Tinggi Lutut TL
Kesimpulan, karena hasil pengukuran menyatakan terdapat data TT,TB,TPP,TS,TP,JPP dan TL yang berada diatas BKA atau
BKA X
max
dan X min BKB
maka data hasil pengukuran yang dilakukan tidak seragam untuk melakukan perancangan fasilitas. Dari hasil yang diperoleh terdapat 7 dimensi data mengalami out
of control . Oleh karena itu akan dilakukan revisi untuk menyeragamkan data. Sebagai
contoh akan dilakukan revisi untuk dimensi Tinggi Tubuh. Revisi dilakukan dengan menggunakan rumus :
14 850
... 810
756 759
X
= 805
k X
BKB k
X BKA
860 27
2 805
BKA
BKA k
X BKA
dan
750 27
2 805
BKB
BKB k
X BKB
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Dari perhitungan di atas diperoleh data yang tidak mengalami out of control untuk dimensi Tinggi Tubuh. Perhitungan-perhitungan untuk dimensi lain dapat dilihat pada
Tabel 5.22.
Tabel 5.22. Perhitungan Uji Keseragaman Data Revisi I Operator
TT TB
LB LP
TPP JT
PLB TS
TP JPP
TL 1
759 510 390 356 375 670 456 210 400 389 415
2 756 524 395
356 348 657 425 220 400 389 414
3 - 500
400 310 380 660 420 - 430 380 445
4
810 540 430 350 400 690 450 220 440 410 455
5
820 540 420 330 400 700 450 240 440 410 450
6 830 540 440
370 410 690 450 240 430 440 445
7 800 540 420
330 390 690 450 230 440 400 450
8 800 530 430
360 420 690 450 240 426 400 436
9
810 530 390 370 370 670 440 220 420 400 430
10
820 540 400 340 400 685 460 220 440 440 450
11 790 510 380
330 400 680 460 210 426 400 415
12 780 520 380
340 - 670 420 220 426 380 415
13 840 540 440
320 380 700 450 250 420 450 435
14
800 530 400 310 375 680 440 210 400 400 410
15
850 - 410 320 410 700 470 260 -
- -
BKA 860 574 449 380 429 713 475 259 454 451 466
BKB 750 493 367 299 351 655 417 196 394 362 400
Ket S TS S S
TS S S
TS S S S
Out of control
- 500 - - 348
- - 260
- - - Pada revisi I ini ada bagian mengalami out of control yaitu Tinggi Bahu, Tinggi
Pantat ke Punggung dan Tinggi Siku yang dapat dilihat pada Gambar 5.17 sampai Gambar 5.19.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Gambar 5.17. Peta Kontrol Tinggi Bahu TB Revisi I
Gambar 5.18. Peta Kontrol Tinggi Pantat ke Punggung TPP Revisi I
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Gambar 5.19. Peta Kontrol Tinggi Siku TS Revisi I
Untuk menyeragamkan data akan dilakukan revisi kembali, untuk menyeragamkan data seperti Tinggi Bahu TB. Revisi dilakukan dengan menggunakan
rumus:
13
530 ...
524 510
X
530
k X
BKB k
X BKA
553 11
2 530
BKA
BKA k
X BKA
dan
508 11
2 530
BKB
BKB k
X BKB
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Tabel 5.23. Perhitungan Uji Keseragaman Data Revisi II Operator
TT TB
LB LP
TPP JT
PLB TS
TP JPP
TL 1
759 510 390 356 375 670 456 210 400 389 415
2 756 524 395
356 - 657 425 220 400 389 414
3
- - 400 310 380 660 420 - 430 380 445
4
810 540 430 350 400 690 425 220 440 410 455
5 820 540 420
330 370 700 450 240 440 410 450
6 830 540 440
370 380 690 450 240 430 440 445
7 800 540 420
330 390 690 456 230 440 400 450
8
800 530 430 360 420 690 450 240 426 400 436
9
810 530 390 370 370 670 440 220 420 400 430
10 820 540 400
340 400 685 460 220 440 440 450
11 790 510 380
330 390 680 440 210 426 400 415
12 780 520 380
340 - 670 420 220 426 380 415
13
840 540 440 320 380 700 450 250 420 450 435
14
800 530 400 310 375 680 440 210 400 400 410
15 850 - 410
320 410 700 470 - -
- -
BKA 860 553 449 380 420 713 474 252 454 451 466
BKB 750 508 367 299 356 655 417 199 394 362 400
Ket
S S S S S S S S S S S
Out of control
- - - - - - - - - - -
Dari Tabel 5.23 diatas didapat peta kontrol revisi II untuk dimensi Tinggi Bahu, Tinggi Pantat ke Punggung dan Tinggi Siku seperti Gambar 5.20 sampai Gambar 5.22.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Gambar 5.20. Peta Kontrol Tinggi Bahu TB Revisi II
Gambar 5.21. Peta Kontrol Peta Kontrol Tinggi Pantat ke Punggung TPP Revisi II
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Gambar 5.22. Peta Kontrol Tinggi Siku TS Revisi II
5.2.3.2. Uji Kecukupan Data
Uji kecukupan data digunakan untuk menganalisis jumlah pengukuran apakah sudah representatif. Tujuan uji kecukupan data adalah 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
k N
X X
s N
X
Contoh pada pengujian TT:
2 2
2
k N
X X
s N
X
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
73 ,
1 11265
126900225 9074117
14 05
, 2
2
N N
Jika, N’N maka data sudah cukup untuk melakukan perancangan Jika N`N maka data belum cukup untuk melakukan perancangan.
Kesimpulan: N’ = 1.73 N data = 14 Maka data hasil pengukuran yang dilakukan telah mencukupi untuk dilakukan
perancangan fasilitas. Dengan cara yang sama seperti diatas, maka hasil uji kecukupan data yang diperoleh pada masing-masing elemen pengukuran dapat dilihat pada Tabel
5.24.
Tabel 5.24. Uji Kecukupan Data Operator
TT TB
LB LP
TPP JT
PLB TS
TP JPP
TL 1
759 510 390 356 375 670 456 210 400 389 415
2
756 524 395 356 - 657 425 220 400 389 414
3 - -
400 310 380 660
420 - 430 380
445
4 810 540 430
350 400 690 425 220 440 410 455
5 820 540 420
330 370 700 450 240 440 410 450
6
830 540 440 370 380 690 450 240 430 440 445
7
800 540 420 330 390 690 456 230 440 400 450
8 800 530 430
360 420 690 450 240 426 400 436
9 810 530 390
370 370 670 440 220 420 400 430
10 820 540 400
340 400 685 460 220 440 440 450
11
790 510 380 330 390 680 440 210 426 400 415
12
780 520 380 340 - 670 420 220 426 380 415
13 840 540 440
320 380 700 450 250 420 450 435
14 800 530 400
310 375 680 440 210 400 400 410
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Tabel 5.25. Uji Kecukupan Data Lanjutan Operator
TT TB
LB LP
TPP JT
PLB TS
TP JPP
TL 15
850 - 410 320 410 700
470 - - - -
N 14 13 15 15 13 15 15 13 14 14 14
N’ 1,7 0,7 3,8 5,3 2,4 0,6 1,8 5,1 1,8 4,4 2,1
Keterangan
Cukup Cukup Cukup Cukup Cukup Cukup Cukup Cukup Cukup Cukup Cukup
Dari hasil uji kecukupan data, dapat dilihat bahwa semua data yang ada telah cukup, maka dapat dilakukan pengolahan ke tahap selanjutnya yaitu uji kenormalan
data.
5.2.3.3. Uji Normal dengan Kolmogorov-Smirnov Test
Uji Normal
dengan Kolmogorov-Smirnov Test
digunakan untuk Uji Goodness of fit
kesesuaian antara frekuensi hasil pengamatan dengan frekuensi yang diharapkan, yang tidak memerlukan anggapan tertentu tentang bentuk distribusi populasi dari mana
sampel diambil. Adapun produk yang akan dianalisa dan dirancang adalah kursi operator dan meja tempat meletakkan mesin potong. Dalam hal ini terdapat 11 dimensi
tubuh manusia yang berhubungan dengan kursi operator. Uji normal dengan metode Kolmogorov-Smirnov Test
dilakukan terhadap dimensi TT Tinggi Tubuh, TB Tinggi Bahu, LB Lebar Bahu, TPP Tinggi Pantat ke Punggung, JT Jangkauan Tangan
dan PLB Panjang Lengan Bawah, TS Tinggi Siku, TP Tinggi Popliteal, JPP Jarak Popliteal ke Pantat, TL Tinggi Lutut.
Hasil seluruh pengujian dinyatakan normal karena karena nilai D lebih kecil dari nilai D
α. Pengujian kenormalan data dapat dilihat pada lampiran dan hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5.25.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Tabel 5.25. Hasil Uji Kenormalan Data dengan Kolmogorof-Smirnov Dimensi Posisi
Duduk Kolmogorof-Smirnov
Hasil Hitung Kolmogorof-
Smirnov Tabel Keterangan
TT 0.0954 0.31417
Normal TB 0.1788
0.32549 Normal
LB 0.1184 0.30397
Normal LP 0.1367
0.30397 Normal
TPP 0.2300 0.32549 Normal
JT 0.1020 0.30397
Normal PLB 0.0790 0.30397
Normal TS 0.2597
0.32549 Normal
TP 0.1606 0.31417
Normal JPP 0.2493
0.31417 Normal
TL 0.2192 0.31417
Normal
5.2.4. Perancangan Fasilitas Kerja Usulan