25 5.
SEM Nilai Standard error of mean SEM dapat diperoleh dengan persamaan :
=
√
3.7 dengan,
SEM : standar error rerata
S : simpangan baku
n : ukuran sampel
6. CV
Nilai Coefficient of Variation CV dapat diperoleh menggunakan persamaan :
= × 100
3.8 dengan,
CV : koefisien keragaman dalam
S : simpangan baku
m : nilai rata-rata
7. IBW
IBW adalah singkatan dari Ideal Body Weight. Nilai IBW dapat diketahui menggunakan rumus:
=
3.9 dengan,
IBW : indeks massa tubuh, quetelet index
w : berat tubuh, kg
h : tinggi badan, m
8. RSH
RSH adalah singkatan dari Relative Sitting Height. Nilai RSH dapat diketahui menggunakan rumus:
=
3.10
b. Analisis Selang Alami Gerakan
Selang alami gerakan SAG yang dianalisa adalah berdasarkan pengamatan gerakan petani ketika melakukan penyemprotan. Setiap segmen dari gerakan-gerakan penyemprotan dapat diamati
melalui dokumentasi video penyemprotan. Data berupa rekaman video penyemprotan akan diubah menjadi bentuk foto jpeg dengan software Video Converter to Jpeg. Foto-foto yang menunjukkan
siklus gerakan ketika penyemprotan akan dianalisis SAGnya, dengan bantuan software CAD.
c. Analisis Kesesuaian Desain dan Rekomendasi Desain
Berdasarkan data-data yang didapatkan, kemudian dilakukan analisis kesesuaian desain knapsack sprayer
yang digunakan oleh petani di Kecamatan Wedung. Bila terdapat ketidaksesuaian desain ergonomis knapsack sprayer yang sudah ada ataupun kekurangsesuaian gerakan dalam
penyemprotan SAG masuk dalam zona ekstrim, maka akan dilakukan rekomendasi desain dan gerakan penyemprotan dengan knapsack sprayer yang lebih ergonomis bagi petani di Kecamatan
Wedung, Kabupaten Demak, Jawa Tengah.
26
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. ANTROPOMETRI
Hasil pengolahan data yang akan disajikan dalam tabel-tabel pada bab pembahasan ini merupakan ringkasan data yang menunjukkan nilai rata-rata, simpangan baku, sebaran persentil ke-5,
ke-50 dan ke-95 serta nilai standard error of mean SEM dan coefficient of variation CV untuk masing-masing parameter pengukuran antropometri petani. Sebagaimana telah dijelaskan dalam
tinjauan pustaka, data dasar yang harus ada pada pengukuran antropometri adalah nilai rata-rata atau mean yang disimbolkan m serta simpangan baku populasi yang dinotasikan dengan S. Dari data dasar
tersebut kemudian dapat diperoleh nilai persentil yang merupakan data utama yang dicari untuk setiap variabel pengukuran yang akan digunakan dalam analisis kesesuaian desain.
Gambar 7. Flowchart pengolahan data antropometri Umumnya nilai persentil yang digunakan dalam perencanaan desain ergonomis adalah
persentil 5, yang mewakili pengguna dengan dimensi tubuh kecil; persentil 50, yang mewakili pengguna dimensi tubuh sedang atau rata-rata; dan persentil 95, yang mewakili pengguna dengan
dimensi tubuh besar. Dalam ilmu statistik, pengertian dari persentil sendiri adalah nilai-nilai yang membagi segugus pengamatan menjadi 100 bagian yang sama. Nilai-nilai itu dilambangkan dengan
P
1
, P
2
,... hingga P
99
. Makna dari nilai persentil tersebut dapat dijelaskan bahwa n dari seluruh data terletak di bawah P
n
, dimana n memiliki range 1 sampai 100. SEM atau galat baku rerata juga menjadi bahasan pada penelitian data antropometri. Nilai
SEM digunakan untuk mengetahui simpangan galat yang terjadi pada pengukuran data antropometri. Jadi, bila telah diketahui mean dan simpangan baku dari distribusi sampel, maka akan dapat diketahui
apakah suatu rerata sampel diperoleh dari populasi atau bukan dari populasi yang menjadi obyek penelitian. Layaknya suatu distribusi normal, hampir 68 rata-rata sampel berada pada +1 SEM dan
Parameter-parameter pengukuran antropometri
m , S, P
5
, P
50
, P
95
, SEM, CV, RSH, IBW
Database antropometri
Stop Mulai
