5.5. Uji Kenormalan Data dengan Chi-Square
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. Pada penelitian ini pengujian kenormalan data dilakukan dengan metode Chi-Square menggunakan software
SPSS 15.0 for windows. Metode Chi-Square 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 34 sampel
sehingga metode Chi-Square dapat digunakan untuk melakukan uji kenormalan data. Hasil seluruh pengujian dinyatakan normal karena chi kuadrat X
2
hitung chi kuadrat X
2
tabel. Pengujian kenormalan data dapat dilihat pada lampiran dan hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5.19.
Tabel 5.19. Uji Kenormalan Data dengan Chi-Square No
Dimensi Chi kuadrat
X
2
hitung Chi kuadrat
X
2
tabel Keterangan
1 TBD
7,176 30,14
Normal 2
LPD 10,000
26,30 Normal
3 Ppo
19,529 22,36
Normal 4
Tpo 5,176
27,59 Normal
5 JKT
7,176 30,14
Normal Sumber : Hasil pengolahan data
5.6. Uji Keseragaman Data
Uji keseragaman data dilakukan untuk mengetahui apakah data dimensi tubuh yang diambil seragam atau berada pada batas kendali atas BKA dan batas
Universitas Sumatera Utara
kendali bawah BKB. Apabila dalam suatu pengukuran terdapat satu jenis atau lebih data tidak seragam maka data tersebut akan langsung ditolak atau dilakukan
revisi dengan cara membuang data out of control tersebut dan melakukan perhitungan kembali. Pada penelitian ini peneliti menggunakan tingkat
kepercayaan 95 dan tingkat ketelitian 5 karena tujuan penelitian yaitu merancang fasilitas kerja yang ergonomis tidak berpengaruh langsung atau tidak
memberikan dampak secara langsung terhadap tujuan pendirian usaha tersebut yaitu memperoleh profit dari hasil penjualan untuk menambah kesejahteraan
karyawan, sehingga dengan tingkat kepercayaan 95 dan tingkat ketelitian 5 peneliti yakin data yang disajikan layak untuk membuat rancangan fasilitas kerja
tersebut. Persamaan yang digunakan untuk menguji keseragaman data adalah :
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. Contoh perhitungan untuk tinggi bahu duduk :
n X
n X
X X
n n
∑
= +
+ +
= Χ
....
2 1
Dimana: n = Banyaknya pengamatan
= Jumlah pengamatan ke n dari i = 1 hingga j = 34 = Nilai rata-rata
cm 55
, 63
34 8
, 2160
34 9
, 62
... 8
, 62
4 ,
64 3
, 63
= =
+ +
+ +
= Χ
n
X Σ
X
Universitas Sumatera Utara
1
1 2
− −
= =
∑
=
n X
X SD
n i
i
σ
Nilai standar deviasi untuk data tinggi bahu duduk adalah : 59
, 1
34 55
, 63
9 ,
62 ...
55 ,
63 4
, 64
55 ,
63 3
, 63
2 2
2
= −
− +
− +
− =
= σ
SD BKA = 63,55 + 2 x 0,59
= 64,73 cm BKB = 63,55 – 2 x 0,59
= 62,38 cm Output dari uji keseragaman data untuk dimensi tinggi bahu duduk dapat dilihat
pada Gambar 5.12.
Gambar 5.12. Peta Kontrol Dimensi Tinggi Bahu Duduk
Dari pengolahan data di atas dapat dilihat bahwa data tinggi bahu duduk berada dalam batas kendali, hal ini berarti data tersebut seragam. Peta kontrol
dimensi tubuh yang lain dengan pengolahan data yang sama untuk dimensi tubuh
61 61,5
62 62,5
63 63,5
64 64,5
65
1 3
5 7
9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 TBD
rata-rata BKA
BKB
Universitas Sumatera Utara
yang lain dapat dilihat pada lampiran. Hasil uji keseragaman data dapat dilihat pada Tabel 5.20.
Tabel 5.20. Uji Keseragaman Data Antropometri No Dimensi
σ BKA
BKB Keterangan
1 TBD
63,55 0,59 64,7
62,5 64,73 62,38
Seragam 2
LPD 32,32 0,46
33,2 31,5 33,25
31,39 Seragam
3 Ppo
48,08 0,86 49,6
46,8 49,80 46,36
Seragam 4
Tpo 44,13 0,64
45 43 45,40
42,85 Seragam
5 JKT
77,39 0,88 78,6
76 79,15 75,64
Seragam Sumber : Hasil pengolahan data
5.7. Uji Kecukupan Data
Kategori