5.3.1. 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 13.0 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 37 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 5.36.
Tabel 5.36. Uji Kenormalan Data dengan Chi-Square No
Dimensi Chi kuadrat
X
2
hitung Chi kuadrat
X
2
tabel Keterangan
1 LB
1,784 48.60
Normal 2
TSB 5,973
42.56 Normal
3 PLB
4,541 41.34
Normal 4
JT 15,703
37.65 Normal
5 LT
6,919 36.42
Normal 6
PT 19,486
32.67 Normal
Sumber : Hasil pengolahan data
Universitas Sumatera Utara
5.3.2. 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
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 = 37
n
X Σ
Universitas Sumatera Utara
= Nilai rata-rata
cm 04
, 40
30 3
, 1201
30 43
... 4
, 40
5 ,
37 2
, 41
6 ,
41 =
= +
+ +
+ +
= Χ
1
1 2
− −
= =
∑
=
n X
X SD
n i
i
σ
Nilai standar deviasi untuk data tinggi bahu duduk adalah :
59 ,
2 1
30 04
, 40
43 ...
05 ,
40 2
, 41
04 ,
40 6
, 41
2 2
2
= −
− +
− +
− =
= σ
SD BKA = 40,04 + 2 x 2,59
= 45,23 cm BKB = 40,04 – 2 x 2,59
= 34,86 cm Output dari uji keseragaman data untuk dimensi lebar bahu dapat dilihat pada
Gambar 5.21.
Gambar 5.19. Peta Kontrol Dimensi Tubuh Lebar Bahu
X
10 20
30 40
50
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 B
an yak
D ata
Grafik Dimensi Tubuh Lebar Bahu
Data Lebar Bahu Rata-Rata
BKA BKB
Universitas Sumatera Utara
Dari pengolahan data di atas dapat dilihat bahwa data lebar bahu berada dalam batas kendali, hal ini berarti data tersebut seragam. Peta kontrol dimensi
tubuh yang lain dengan pengolahan data yang sama untuk dimensi tubuh yang lain dapat dilihat pada lampiran. Hasil uji keseragaman data dapat dilihat pada Tabel
5.37.
Tabel 5.37. Uji Keseragaman Data Antropometri No Dimensi
σ BKA
BKB Keterangan
1 LB
39,951 2,5414 44,6
35 45,034
34,869 Seragam
2 TSB
99,295 3,6945 104,5
92 106,68
91,906 Seragam
3 PLB
40,808 2,1256 44,4
37 45,059
36,557 Seragam
4 JT
73,72 4,672
83 67
83,06 64,37
Seragam 5
LT 8,7562
0,799 10,2
7,24 10,354
7,1583 Seragam
6 PT
17,818 1,2842 19,8
15,3 20,386
15,249 Seragam
Sumber : Hasil pengolahan data
5.3.3. Uji Kecukupan Data
Kategori