Man Machine Chart MMC Penentuan Dimensi Produk yang Akan Dirancang

Tabel 5.15. Hasil Penilaian Postur Kerja dengan Metode REBA No Kegiatan Skor dan level dari penilaian postur kerja dengan REBA Tindakan Kiri Kanan Kiri Kanan 1 Mengangkat loyang dari ruang fermentasi 8 tinggi 8 tinggi Diperlukan perbaikan sekarang juga Diperlukan perbaikan sekarang juga 2 Meletakkan loyang distasiun pemanggangan 11 sangat tinggi 11 sangat tinggi Diperlukan perbaikan sekarang juga Diperlukan perbaikan sekarang juga 3 Memasukkan loyang ke mesin pemanggangan 5 sedang 5 sedang Perlu dilakukan perbaikan Perlu dilakukan perbaikan 4 Mengambil loyang dari mesin pemanggangan 5 sedang 5 sedang Perlu dilakukan perbaikan Perlu dilakukan perbaikan 5 Meletakkan loyang yang telah dipanggang 10 tinggi 10 tinggi Diperlukan perbaikan segera Diperlukan perbaikan segera Sumber: Hasil Pengolahan

5.2.3. Man Machine Chart MMC

Man machine chart ini dibuat untuk melihat proporsi kerja pekerja pada mesin pemanggangan. Melalui pembuatan Man machine chart MMC atau peta pekerja dan mesin ini, maka akan dapat diketahui gerakan kerja yang dapat dieliminasi untuk perbaikan metode kerja yang berpengaruh pada perbaikan postur kerja. Dari pengumpulan data metode kerja aktual diketahui pengoperasian mesin pemanggangan membutuhkan satu orang pekerja yang bekerja bersama 1 buah mesin. Peta kerja manusia-mesin aktual ini dapat dilihat pada Lampiran 3. Universitas Sumatera Utara Sedangkan perbandingan waktu delay menunggu dengan waktu produktif antara operator dan mesin dapat dilihat pada Tabel 5.16. sebagai berikut: Tabel 5.16. Perbandingan Waktu Delay dan Produktif pada MMC Waktu Delay Waktu Produktif Operator Mesin Operator Mesin 946 detik 328 detik 621 detik 1139 detik Sumber: Hasil Pengolahan Berdasarkan peta pekerja dan mesin, maka dapat diketahui bahwasanya terdapat delay pada operator dan mesin. Hal ini banyak terjadi pada saat operator melakukan proses mengangkat loyang dari ruang fermentasi dan hal ini dilakukan secara berulang-ulang. Adapun kegiatan berulang yang sering dilakukan oleh operator sebagai berikut: 1. Berjalan keruang fermentasi, kemudian mengambil 8 buah loyang yang berisi adonan dan dibawa kedekat mesin pemanggangan. Hal ini dilakukan berulang- ulang sebanya 6 kali. 2. Memasukkan loyang yang berisi adonan kedalam mesin pemanggangan. 3. Mengeluarkan adonan yang telah selesai dipanggang dari dalam mesin pemanggangan. 4. Membawa tumpukan loyang yang telah dipanggang menuju ruang penyimpanan. Jadi, dari informasi kegiatan-kegiatan ini maka dapat dirancang suatu alat bantu yang dapat mengurangi keluhan muskuloskeletal melalui perbaikan metode kerja dengan mengeliminasi gerakan kerja berulang diatas. Universitas Sumatera Utara

5.2.4 Pengolahan Data Antropometri

Untuk merancang alat bantu agar sesuai dengan antropometri tubuh operator maka dilakukan pengukuran dimensi pada tubuh operator. Data dimensi tubuh yang diperlukan berdasarkan hasil pengukuran dapat dilihat pada Tabel 5.4 . Data ini akan melewati beberapa uji agar layak untuk membuat dimensi atau ukuran dalam perancangan yang terdiri dari uji keseragaman data, kecukupan data dan uji kenormalan data.

5.2.4.1 Perhitungan Rata-rata, Standar Deviasi, Nilai Maksimum dan Minimum

Data antropometri yang sudah diperoleh dari operator maka 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 Universitas Sumatera Utara Χ = X rata-rata Contoh : Nilai rata-rata pada Tinggi Bahu Berdiri TBB adalah : 51 , 138 7 6 , 969 7 7 , 140 1 , 137 ... 7 , 135 2 , 139 = = + + + + = X 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 Tinggi Bahu Berdiri TBB adalah : 69 , 1 1 7 51 , 138 7 , 140 ... 51 , 138 7 , 135 51 , 138 2 , 139 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 Tinggi Bahu Berdiri TBB = 140,7 cm Nilai minimum pada Tinggi Bahu Berdiri TBB = 135,7 cm Universitas Sumatera Utara Untuk lebih jelasnya dapat dilihat perhitungan nilai rata-rata, standar deviasi, nilai maksimum dan minimum hasil pengukuran pada Tabel 5.17. Tabel 5.17. Perhitungan Nilai Rata-rata, Standar Deviasi, Nilai Maksimum Dan Minimum Data Antropometri Operator Dimensi Χ σ X max X min TBB 138,51 1,69 140,7 135,7 LT 8,36 0,6 9,10 7,30 TSB 105,07 2,99 108,3 99,2 TPB 90,59 3,38 93,4 84,4 Sumber: Hasil perhitungan

5.2.4.2 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 Universitas Sumatera Utara Jika X min BKB dan X max Jika X BKA maka Data Seragam min BKB dan X max Contoh perhitungan untuk Tinggi Bahu Berdiri TBB : BKA maka Data Tidak Seragam BKA = 138,51 + 2 x 1,69 BKB = 138,51 – 2 x 1,69 = 141,9 cm = 135,13 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 5.18. Tabel 5.18. Perhitungan Uji Keseragaman Data Antropometri Operator Dimensi Χ BKA BKB X max X min TBB 138,51 141,9 135,13 140,7 135,7 LT 8,36 9,55 7,16 9,10 7,30 TSB 105,07 111,05 99,09 108,3 99,2 TPB 90,59 97,33 83,84 93,4 84,4 Sumber: Hasil perhitungan Berdasarkan hasil perhitungan dari Tabel 5.18. 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. Berikut contoh peta kontrol untuk tinggi bahu berdiri ditunjukkan pada Gambar 5.8. Universitas Sumatera Utara Gambar 5.8. Peta Kontrol TBB Untuk peta kontrol yang lain dapat dilihat pada Lampiran 4. Dari keseluruhan peta kontrol tidak ditemukan data out of control, sehingga tidak perlu dilakukan revisi.

5.2.4.3 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. Universitas Sumatera Utara Untuk uji kecukupan data dengan tingkat ketelitian 5 dan tingkat keyakinan 95 digunakan persamaan : 2 1 2 1 1 2 05 . 2                     −       = ∑ ∑ ∑ = = = n i i n i i n i i 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 tinggi bahu berdiri : cm Xi 60 , 969 7 , 140 ... 1 , 138 7 , 135 2 , 139 = + + + + = ∑ 2 2 2 2 2 2 cm 7 , 134320 7 , 140 ... 1 , 138 7 , 135 2 , 139 = + + + + = ∑ Xi 2 2 2 cm 16 . 940124 60 , 969 = = ∑ X 21 , 60 , 969 16 , 940124 68 , 134320 7 40 2 =         − = x N Hasil pengolahan data yang dilakukan didapat N 0,21 7, maka dapat disimpulkan data yang diperoleh sudah cukup. Selanjutnya hasil perhitungan uji kecukupan data pada dimensi antropometri lainnya dapat dilihat pada Tabel 5.19. N Universitas Sumatera Utara Tabel 5.19. Uji Kecukupan Data Antropometri Data N Keterangan TBB 7.00 969.60 134320.68 940124.16 0.21 Cukup LT 7.00 58.50 491.03 3422.25 6,99 Cukup TSB 7.00 735.50 77333.59 540960.25 1.11 Cukup TPB 7.00 634.10 57508.75 402082.81 1.90 Cukup Sumber : Hasil pengolahan data

5.2.4.4 Uji Kenormalan Data dengan Kolmogorof smirnov

Salah satu syarat penggunaan data antropometri yang akan diaplikasikan pada perancangan fasilitas untuk populasi tertentu adalah data harus berdistribusi normal, sehingga perlu dilakukan uji normalitas. Penerapan data antropometri ini akan dapat dilakukan jika tersedia mean rata-rata dan SD standar deviasi dari distrinusi normal 15 α . Pada penelitian ini pengujian kenormalan data dilakukan dengan metode kolmogorv-smirnov menggunakan software SPSS 13.0 for windows. Metode Kolmogorof-smirnov 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 7 sampel sehingga metode Kolmogorof-smirnov dapat digunakan untuk melakukan uji kenormalan data. Hasil seluruh pengujian dinyatakan normal karena karena nilai D lebih kecil dari nilai D . Pengujian kenormalan data dapat dilihat pada Lampiran 2 dan hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5.19. 15 Eko Nurmianto. 1998. Ergonomi Konsep Dasar dan Aplikasinya, edisi kedua, Guna Widya, Surabaya 2 Xi ∑ 2 Xi ∑ Xi ∑ N Universitas Sumatera Utara Tabel 5.20. Uji Kolmogorof smirnov No Dimensi Kolmogorof- Smirnov hitung Kolmogorof- Smirnov tabel Keterangan 1 TBB 0.487 0.483 Normal 2 LT 0.836 0.483 Normal 3 TSB 0.542 0.483 Normal 4 TPB 0.789 0.483 Normal Sumber: Hasil perhitungan

5.2.5 Penentuan Dimensi Produk yang Akan Dirancang

Data antropometri digunakan sebagai data untuk perancangan alat bantu. 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. Pada rancangan ini, digunakan prinsip perancangan dengan dimensi tubuh yang ekstrim dimaksudkan untuk mengantisipasi jika ada pemakai produk yang berdimensi tubuh ekstrim, dan dapat digunakan oleh mayoritas pengguna. Untuk dimensi tubuh tinggi Tinggi Bahu Berdiri TBB digunakan persentil 5 atau yang terkecil agar operator yang menggunakan alat tersebut tidak menjangkau melewati batas bahu. Untuk Lebar Tangan LT, Tinggi Siku Berdiri TSB dan Tinggi Pinggang Berdiri TPB menggunakan persentil 95 atau terbesar agar operator yang menggunakan alat tersebut tidak membungkuk. Maka rumus persentil yang digunakan adalah: Universitas Sumatera Utara P 95 x X σ 645 . 1 + = dan P 5 = x X σ 645 . 1 − Untuk lebih jelasnya, masing-masing perhitungan persentil pada tiap bagian tubuh dijelaskan sebagai berikut: 1. Tinggi bahu berdiri X = 138,51 ; x σ = 1,69 maka P 5 7 , 135 69 , 1 645 . 1 5 , 138 = − x = Jadi nilai P 5 untuk dimensi Tinggi Bahu Berdiri TBB ukurannya adalah 135,7 cm 2. Lebar Tangan LT X = 8,36 ; x σ = 0,6 maka P 95 34 , 9 6 , 645 . 1 36 , 8 = + x = Jadi nilai P 95 untuk dimensi Lebar Tangan LT ukurannya adalah 9,34 cm 3. Tinggi Siku Berdiri X = 105,07 ; x σ = 2,99 maka P 95 99 , 109 99 , 2 645 . 1 07 , 105 = + x = Jadi nilai P 95 untuk dimensi Tinggi Siku Berdiri TSB ukurannya adalah 109,99 cm 4. Tinggi Pinggang Berdiri X = 90,59 ; x σ = 3,38 maka P 95 15 , 96 38 , 3 645 . 1 59 , 90 = + x = Jadi nilai P 95 untuk dimensi Tinggi Siku Berdiri TSB ukurannya adalah 96,15 cm Universitas Sumatera Utara

BAB VI ANALISIS PEMECAHAN MASALAH

6.1. Analisa Tingkat Keluhan Muskuloskeletal

Berdasarkan hasil pengukuran dengan menggunakan Standart Nordic Questionnaire SNQ maka terlihat beberapa bagian tubuh yang mengalami keluhan dengan kategori sebagai berikut: e. Merasakan kategori sangat sakit pada bagian bahu kiri, bahu kanan, lengan atas kanan, punggung, lengan atas kiri, pinggang, bokong, lutut kanan dan lutut bagian kiri. f. Merasakan kategori sakit pada bagian leher atas, lengan bawah bagian kanan dan bagian kiri dan bagian betis bagian kanan dan kri. g. Merasakan kategori agak sakit pada bagian leher bawah, siku bagian kanan, siku bagian kiri, pergelangan tangan kanan dan kiri, tangan kanan dan kiri, dan kaki kanan dan kaki kiri. h. Tidak merasakan sakit pada bagian pantat, paha kiri, paha kanan, pergelangan kiri dan pergelangan kanan. Tentunya penyebab keluhan ini disebabkan oleh gerakan kerja operator yang tidak baik, seperti membungkuk dan juga mengangkat beban secara berulang-ulang. Selain adanya gerakan yang tidak baik, terdapat juga masalah pada lokasi kerja pada bagian pemanggangan ini. Untuk melihat lebih jelas gambaran penyebab terjadinya keluhan maka kita dapat melihat dari hasil analisa Universitas Sumatera Utara