JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI IDENTIFI
MASI
RI
IDENTIFIKASI RESPON KECEPATAN DAN KETELITIAN
KERJA TERHADAP VARIABEL DISPLAY TELEPON
SELULAR MENGGUNAKAN PENDEKATAN FUZZY LOGIC
Insannul Kamil1, Ikhwan Arief2, Roland Yulianto3
1)
2)
Laboratorium Sistem Informasi & Komputasi Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas
Andalas
Alumni Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Andalas
Abstrak
Telepon seluler sebagai sebuah alat multimedia menjadi alat komunikasi yang tidak
dapat dipisahkan dari kehidupan sehari-hari manusia. Berkaitan dengan fungsinya tersebut,
keberadaan display pada sebuah telepon seluler, khususnya display visual menjadi instrumen
yang sangat penting untuk diperhatikan guna meningkatkan performansi pengguna.
Performansi aktivitas pengguna dalam menggunakan telepon seluler dapat dilihat dari respon
kecepatan dan ketelitian dalam menggunakan telepon selular, seberapa besar pengaruh
display visual telepon selular terhadap kecepatan pengguna ini dapat diketahui dengan
membuat sebuah eksperimen terhadap atribut display visual tersebut.
Penelitian ini dilakukan dengan merancang 30 simulator yang terdiri dari bulatan
dengan lima warna berbeda, kemudian responden diberi 36 perlakuan, yaitu kombinasi dari
6 Jenis Layar dan 6 Ukuran Pixel Gambar Simulator. Jenis Layar dan Ukuran Pixel Gambar
merupakan faktor yang diperhatikan dalam penelitian ini. Hasil penelitian yang didapat
berupa nilai respon kecepatan dan ketelitian kerja dari masing-masing responden. Setelah
itu dicari nilai rata-rata dari setiap perlakuan. Dari nilai rata-rata tersebut dibentuk grafik
fungsi keanggotaan fuzzy dan aturan-aturan fuzzy sebanyak 36 aturan.
Alat percobaan yang digunakan pada penelitian adalah enam jenis telepon selular,
yaitu Nokia 3650 (TFT 4.906 warna), Sony Ericsson T630 (TFT 65.536 warna), Sony Ericsson
Z200 (STN 4.096 warna), Sony Ericsson T610 (STN 65.536 warna), Nokia 7210 (CSTN 4.096
warna), dan Nokia 6030 (CSTN 65.536 warna). Ukuran Pixel Gambar simulator terbagi 6,
yaitu 64x64, 96x96, 128x128, 160x160, 192x192, dan 224x224.
Keywords: Telepon Seluler, Respon Kecepatan dan Ketelitian, Jenis Layar, Pixel, Fuzzy Logic
1. Pendahuluan
Perkembangan
teknologi
yang
sangat pesat membuat fungsi telepon yang
pada awalnya hanya berfungsi sebagai alat
komunikasi,
menjadi
sebuah
alat
multimedia.
Dengan
teknologi
telepon
seluler terkini, telepon yang pada awalnya
hanya memberikan informasi melalui suara
(audio), sekarang telah mampu memberikan
informasi secara audio visual.
Layar telepon selular sebagai visual
display berkembang dengan sangat pesat
dan beragam, kualitas layar telepon selular
dapat dilihat dari kualitas gambar yang
dihasilkan. Kualitas gambar akan sangat
tergantung pada jenis layar dan kombinasi
warna yang bisa dihasilkan oleh jenis layar
tersebut. Menurut [Volpe, J.A. 1993],
penggunaan warna dapat mempermudah
secara signifikan dalam pencarian dan
identifikasi informasi pada visual display.
Berkaitan dengan keberadaan layar sebagai
visual display telepon selular, maka perlu
diperhatikan
beberapa
atribut
yang
mempengaruhi proses interpretasi seperti
jenis layar, ukuran pixel layar, dan jumlah
kombinasi warna yang bisa ditampilkan oleh
layar
telepon
selular.
Mengingat
keterbatasan
pada
alat
penginderaan
manusia
(mata),
maka
atribut-atribut
tersebut baik secara bersamaan atau
sendiri-sendiri dapat menjadi faktor yang
mempengaruhi
kinerja
mata
dalam
menyerap informasi visual.
Oleh karena itu visual display
telepon selular harus didesain semudah dan
senyaman
mungkin
agar
tidak
mengakibatkan kesalahan persepsi bagi
penggunanya. Rata-rata desain display lebih
mengutamakan faktor kesan (impression)
dari pada faktor fungsionalnya, sehingga
tidak sedikit jumlah kecelakaan kerja
(operator industri) yang tidak dikehendaki
terjadi [Nurmianto E, 1996].
Adanya pengaruh sistem komputer
terhadap kinerja manusia telah diselidiki
oleh Chen, M.T dan Lin, C.C (2004), yang
menemukan adanya pengaruh jenis layar,
rasio kontras, dan ambient illumination
terhadap visual recognition dan pilihan dari
pengguna pada beberapa karakteristik layar
VDT. Menurut Chen, M.T dan Lin, C.C
xx
MASI
(2004), banyak penelitian yang telah
dilakukan mengenai performansi penglihatan
dan pilihan dari pengguna untuk pekerjaan
yang berhubungan dengan visual display
dengan menggunakan CRT, tetapi evaluasi
ergonomi menggunakan layar LCD masih
relatif jarang.
Adhe Rozano (2006) telah meneliti
pengaruh atribut display telepon selular
terhadap kecepatan dan ketelitian kerja.
Atribut yang dimaksud adalah jenis layar
dan ukuran pixel layar. Penelitian dengan
menggunakan
pendekatan
desain
eksperimen ini menyimpulkan bahwa atribut
jenis layar telepon selular tersebut memang
memberikan pengaruh signifikan terhadap
kecepatan kerja, tapi pada ketelitian kerja
tidak memberikan pengaruh yang signifikan,
sementara untuk atribut ukuran pixel layar
memberikan
pengaruh
yang
sangat
signifikan terhadap kecepatan kerja, dan
memberikan pengaruh cukup signifikan
terhadap ketelitian kerja.
Berdasarkan
hasil
penelitian
sebelumnya,
maka
dapat
diperhatikan
pengaruh atribut display terhadap respon
kecepatan dan ketelitian kerja. Namun, hasil
tersebut tidak memperlihatkan seberapa
besar pengaruh masing-masing layar dan
masing-masing
ukuran
pixel
gambar,
sehingga tidak bisa dilihat kombinasi atribut
atau telepon selular mana yang lebih baik
displaynya. Penggunaan fuzzy logic untuk
meneliti respon kecepatan dan ketelitian
kerja terhadap display telepon selular ini
dikarenakan dalam pengambilan keputusan
terhadap
sekumpulan
data,
banyak
pernyataan
yang
menuntut
adanya
keputusan yang tidak bisa dijawab dengan
‘Ya’ atau ‘Tidak’. Konsep fuzzy logic ini
sangat sederhana dan fleksibel, kemudian
fuzzy logic ini memiliki toleransi terhadap
data-data yang tidak tepat dan mampu
memodelkan fungsi-fungsi nonlinear yang
sangat kompleks. Hasil yang diperoleh akan
berbeda
bentuknya
dengan
penelitian
sebelumnya, karena hasil dari fuzzy logic
pada penelitian ini adalah berupa konstanta
atau persamaan linear, kemudian dari
persamaan ini akan diuji beberapa input
berbeda, sehingga menghasilkan nilai respon
kecepatan dan ketelitian.
SISTEM INDUSTRI
tahapan-tahapan yang
dilihat pada Gambar 1
dilakukan
dapat
2. Metodologi Penelitian
Dalam melakukan penelitian dilaku
kan langkah-langkah yang sistematis dan
terstruktur. Langkah tersebut memberikan
gambaran yang jelas bagaimana suatu
penelitian dilakukan. Pada penelitian ini
xy
Optimasi Sistem Industri, Vol. 7 No. x Mei 2007: xx – xy
MASI
RI
urutan yang telah ditentukan dalam waktu
10 menit setiap perlakuannya. Tahap
pengumpulan data hasil penelitian ini sama
dengan
tahap
pengumpulan
data
pendahuluan.
Data kecepatan kerja merupakan jumlah
pekerjaan
yang
dapat
diselesaikan
persatuan waktu pengamatan, sedangkan
data ketelitian kerja merupakan jumlah
pekerjaan yang dapat diselesaikan dengan
benar
dari
semua
pekerjaan
yang
terselesaikan. Pada Tabel 1 dapat dilihat
nilai respon rata-rata untuk kecepatan dan
ketelitian kerja.
Tabel 1. Rata-rata Nilai Kecepatan dan
Ketelitian Kerja
Jenis Layar (L)
TFT 4096 (T)
TFT 65536 (T)
STN 4096 (S)
STN 65536 (S)
CSTN 4096 (C)
CSTN 65536
(C)
Ukuran
Pixel
Gambar (P)
Rata-Rata
Kecepatan Kerja
(C)
Rata-Rata
Ketelitian Kerja
Persentase
Ketelitian
Kerja (T)
64x64
96x96
128x128
160x160
192x192
224x224
64x64
96x96
128x128
160x160
192x192
224x224
64x64
96x96
128x128
160x160
192x192
224x224
64x64
96x96
128x128
160x160
192x192
224x224
64x64
96x96
128x128
160x160
192x192
224x224
64x64
96x96
128x128
160x160
192x192
224x224
21,1
21,4
22
23
23,5
24,5
18,8
20,5
21,1
22,6
23,7
24,8
20,1
22,6
21,8
22,5
23,3
23,6
21
22,5
22,7
23
23,5
24,7
19,2
21,6
20,1
21,1
21,8
22,4
21,5
19,5
20,9
21,5
22,7
23,2
14,5
18,2
17,3
16,6
18,3
19,6
12,7
15,4
15,8
15,7
16,4
17,3
14
18,7
17,2
17
18,3
19,9
14
18
18,3
17,7
17,8
18,6
14,8
17,5
15
17,7
17,7
19,1
14,5
14,8
16,4
16,8
18,4
19,1
68,72%
85,05%
78,64%
72,17%
77,87%
80,00%
67,55%
75,12%
74,88%
69,47%
69,20%
69,76%
69,65%
82,74%
78,90%
75,56%
78,54%
84,32%
66,67%
80,00%
80,62%
76,96%
75,74%
75,30%
77,08%
81,02%
74,63%
83,89%
81,19%
85,27%
67,44%
75,90%
78,47%
78,14%
81,06%
82,33%
Gambar 1. Skema metodologi penelitian
3.
Hasil dan Pembahasan
Pada
penelitian
ini
dilakukan
pengumpulan data dengan menggunakan
subjek penelitian dan simulator yang
dirancang. Data yang didapatkan akan
menjadi dasar untuk membuat aturanaturan fuzzy.
3.1 Pengumpulan Data Primer
Data
yang
dikumpulkan
pada
penelitian ini adalah data kecepatan dan
ketelitian kerja semua subjek penelitian
dengan 36 kombinasi perlakuan yang
diberikan. Jadi setiap subjek penelitian akan
mendapatkan 36 perlakuan ini dengan
3.2 Pembentukan Fungsi Keanggotaan
Dari Tabel 1, ada sebanyak 36
pasangan data, yaitu Jenis Layar ke-i (Li),
Ukuran Pixel Layar (Pi), dengan rata-rata
kecepatan (Ci) dan ketelitian (Ti), (dimana i
= 1, 2, 3, 4,..., 36). Untuk variabel Jenis
Layar, data yang dimiliki sudah tetap untuk
6
jenis
layar
saja,
sehingga
tidak
memungkinkan untuk dijadikan variabel
fuzzy. Oleh karena itu pada penelitian ini
yang menjadi variabel fuzzy hanya variabel
Ukuran Pixel Gambar, sedangkan Jenis Layar
menjadi variabel crisp (tegas). Fungsi
keanggotaan
pada
himpunan-himpunan
fuzzy pada variabel Ukuran Pixel Gambar
dapat dilihat pada Gambar 1 berikut.
22
MASI
SISTEM INDUSTRI
semakin kecil. Himpunan fuzzy KECIL
direpresentasikan
dengan
fungsi
keanggotaan
segitiga
dengan
derajat
keanggotaan semakin tinggi apabila ukuran
pixel semakin mendekati nilai 96. Fungsi
keanggotaan untuk himpunan KECIL dapat
dilihat pada Gambar 1 dan persamaan
berikut.
Gambar 1. Fungsi Keanggotaan Fuzzy pada
Variabel Ukuran Pixel Gambar
Pada Variabel Ukuran Pixel Gambar,
data yang dimiliki adalah 64x64, 96x96,
128x128, 160x160, 192x192, dan 224x224,
ukuran gambar ini dalam himpunan fuzzy
akan dianggap bernilai 64, 96, 128, 160,
192, dan 224, dengan demikian pada
variabel ini bisa dibagi menjadi 6 himpunan
fuzzy, yaitu SANGAT KECIL, KECIL, AGAK
KECIL, AGAK BESAR, BESAR, dan SANGAT
BESAR. Himpunan fuzzy SANGAT KECIL
akan memiliki domain [32, 96], dengan
derajat keanggotaan KECIL tertinggi (=1)
terletak pada nilai 64. Apabila ukuran pixel
kecil dari 64, maka ukuran pixel sudah
semakin mendekati SANGAT SANGAT KECIL,
dan keluar dari semesta pembicaraan data
penelitian. Namun apabila pixel sudah
semakin melebihi 64, maka ukuran pixel
gambar sudah semakin mendekati KECIL.
Himpunan
fuzzy
SANGAT
KECIL
direpresentasikan
dengan
fungsi
keanggotaan
segitiga
dengan
derajat
keanggotaan semakin tinggi apabila ukuran
pixel
semakin
mendekati
64.
Fungsi
keanggotaan untuk himpunan SANGAT
KECIL dapat dilihat pada Gambar 1 dan
persamaan berikut.
⎧
⎪ 0,
⎪⎪ p − 32
μ SANGAT KECIL [ p] = ⎨
,
⎪ 32
⎪ 96 − p ,
⎪⎩ 32
p ≤ 32 atau p ≥ 96
32 ≤ p ≤ 64
64 ≤ p ≤ 96
⎧
⎪
0,
⎪⎪ p − 64
,
μ KECIL [ p ] = ⎨
⎪ 32
⎪128 − p ,
⎪⎩ 32
p ≤ 64 atau p ≥ 128
64 ≤ p ≤ 96
96 ≤ p ≤ 128
Himpunan fuzzy AGAK KECIL akan
memiliki domain [96, 160], dengan derajat
keanggotaan AGAK KECIL tertinggi (=1)
terletak pada nilai 128. Apabila ukuran pixel
kurang dari 128 dan mendekati nilai 96,
maka ukuran pixel semakin mendekati
KECIL, sehingga derajat keanggotaannya
pada himpunan AGAK KECIL akan semakin
berkurang, sedangkan pada himpunan KECIL
derajat
keanggotaannya
semakin
bertambah. Namun apabila ukuran pixel
semakin melebihi 128, maka ukuran pixel
semakin mendekati AGAK BESAR dan
derajat keanggotaannya pada himpunan
AGAK KECIL akan semakin kecil. Himpunan
fuzzy AGAK KECIL direpresentasikan dengan
fungsi keanggotaan segitiga dengan derajat
keanggotaan semakin tinggi apabila ukuran
pixel
mendekati
nilai
128.
Fungsi
keanggotaan untuk himpunan AGAK KECIL
dapat dilihat pada Gambar 1 dan persamaan
berikut.
⎧
⎪ 0,
⎪⎪ p − 96
μ AGAK KECIL [ p ] = ⎨
,
⎪ 32
⎪160 − p ,
⎪⎩ 32
p ≤ 96 atau p ≥ 160
96 ≤ p ≤ 128
128 ≤ p ≤ 160
Himpunan fuzzy KECIL akan memiliki
domain
[64,
128],
dengan
derajat
keanggotaan KECIL tertinggi (=1) terletak
pada nilai 96. Apabila ukuran pixel kecil dari
96 dan mendekati 64, maka ukuran pixel
semakin
mendekati
SANGAT
KECIL,
sehingga derajat keanggotaannya pada
himpunan
KECIL
semakin
berkurang,
sedangkan derajat keanggotaannya pada
himpunan SANGAT KECIL akan semakin
bertambah. Namun apabila ukuran pixel
semakin melebihi 96, maka ukuran pixel
semakin mendekati AGAK KECIL dan derajat
keanggotaannya pada himpunan KECIL akan
Himpunan fuzzy AGAK BESAR akan
memiliki domain [128, 192], dengan derajat
keanggotaan AGAK KECIL tertinggi (=1)
terletak pada nilai 160. Apabila ukuran pixel
kurang dari 160 dan mendekati nilai 128,
maka ukuran pixel semakin mendekati AGAK
KECIL, sehingga derajat keanggotaannya
pada himpunan AGAK BESAR akan semakin
berkurang, sedangkan pada himpunan AGAK
KECIL derajat keanggotaannya semakin
bertambah. Namun apabila ukuran pixel
semakin melebihi 160, maka ukuran pixel
semakin mendekati BESAR dan derajat
keanggotaannya pada himpunan AGAK
BESAR akan semakin kecil. Himpunan fuzzy
xy
Optimasi Sistem Industri, Vol. 7 No. x Mei 2007: xx – xy
MASI
AGAK BESAR direpresentasikan dengan
fungsi keanggotaan segitiga dengan derajat
keanggotaan semakin tinggi apabila ukuran
pixel
mendekati
nilai
160.
Fungsi
keanggotaan untuk himpunan AGAK KECIL
dapat dilihat pada Gambar 1 dan persamaan
berikut.
⎧
⎪ 0,
⎪⎪ p − 128
,
μ AGAK BESAR [ p] = ⎨
⎪ 32
⎪192 − p ,
⎪⎩ 32
p ≤ 128 atau p ≥ 192
128 ≤ p ≤ 160
160 ≤ p ≤ 192
Himpunan
fuzzy
BESAR
akan
memiliki domain [160, 224], dengan derajat
keanggotaan BESAR tertinggi (=1) terletak
pada nilai 192. Apabila ukuran pixel kurang
dari 192 dan mendekati nilai 160, maka
ukuran pixel semakin mendekati AGAK
BESAR, sehingga derajat keanggotaannya
pada himpunan BESAR akan semakin
berkurang, sedangkan pada himpunan AGAK
BESAR derajat keanggotaannya semakin
bertambah. Namun apabila ukuran pixel
semakin melebihi 192, maka ukuran pixel
semakin mendekati SANGAT BESAR dan
derajat keanggotaannya pada himpunan
BESAR akan semakin kecil. Himpunan fuzzy
BESAR direpresentasikan dengan fungsi
keanggotaan
segitiga
dengan
derajat
keanggotaan semakin tinggi apabila ukuran
pixel
mendekati
nilai
192.
Fungsi
keanggotaan untuk himpunan BESAR dapat
dilihat pada Gambar 1 dan persamaan
berikut.
⎧
⎪ 0,
⎪⎪ p − 160
,
μ BESAR [ p] = ⎨
⎪ 32
⎪ 224 − p ,
⎩⎪ 32
p ≤ 160 atau p ≥ 224
160 ≤ p ≤ 192
RI
Himpunan
fuzzy
SANGAT
BESAR
direpresentasikan
dengan
fungsi
keanggotaan
segitiga
dengan
derajat
keanggotaan semakin tinggi apabila ukuran
pixel
mendekati
nilai
224.
Fungsi
keanggotaan untuk himpunan SANGAT
BESAR dapat dilihat pada Gambar 1 dan
persamaan berikut.
⎧
⎪ 0,
⎪⎪ p − 192
,
μSANGATBESAR[ p] = ⎨
⎪ 32
⎪256− p ,
⎪⎩ 32
224≤ p ≤ 256
3.3 Pembentukan Aturan Fuzzy
Tahapan kedua untuk menyelesaikan
data berpasangan dengan algoritma fuzzy
yaitu pembentukan aturan fuzzy untuk
masing-masing pernyataan. Seperti yang
telah
dijelaskan
sebelumnya,
bahwa
terdapat 36 kombinasi data yang ada, maka
aturan fuzzy yang akan dibentuk juga ada
36 aturan, dengan catatan bahwa setiap
aturan menyertakan semua variabel. Metode
inferensi fuzzy yang akan digunakan adalah
metode Sugeno Orde-0. Pada metode ini,
anteseden
direpresentasikan
dengan
proposisi dalam himpunan fuzzy, sedangkan
konsekuen direpresentasikan dengan sebuah
konstanta. Ke-36 aturan tersebut adalah :
[R1]
IF Jenis Layar TFT 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar SANGAT KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 21,1
dan Ketelitian = 68,72%
[R2]
IF Jenis Layar TFT 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 21,4
dan Ketelitian = 85,05%
[R3]
IF Jenis Layar TFT 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar AGAK KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 22 dan
Ketelitian = 78,64%
[R4]
IF Jenis Layar TFT 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar AGAK BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 23 dan
Ketelitian = 72,17%
[R5]
IF Jenis Layar TFT 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 23,5
dan Ketelitian = 77,87%
[R6]
IF Jenis Layar TFT 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar SANGAT BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 24,5
dan Ketelitian = 80%
192 ≤ p ≤ 224
Himpunan fuzzy SANGAT BESAR
akan memiliki domain [192, 256], dengan
derajat
keanggotaan
SANGAT
BESAR
tertinggi (=1) terletak pada nilai 224.
Apabila ukuran pixel kurang dari 224 dan
mendekati nilai 192, maka ukuran pixel
semakin mendekati BESAR, sehingga derajat
keanggotaannya pada himpunan SANGAT
BESAR akan semakin berkurang, sedangkan
pada
himpunan
BESAR
derajat
keanggotaannya
semakin
bertambah.
Namun apabila ukuran pixel semakin
melebihi 224, maka ukuran pixel semakin
mendekati
SANGAT
SANGAT
BESAR,
sehingga keluar dari semesta pembicaraan
dan derajat keanggotaannya pada himpunan
SANGAT
BESAR
akan
semakin
kecil.
p ≤ 192atau p ≥ 256
192≤ p ≤ 224
24
MASI
[R7]
[R8]
[R9]
[R10]
[R11]
[R12]
[R13]
[R14]
[R15]
[R16]
[R17]
IF Jenis Layar TFT 65536 warna and
Ukuran Pixel Gambar SANGAT KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 18,8
dan Ketelitian = 67,55%
IF Jenis Layar TFT 65536 warna and
Ukuran Pixel Gambar KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 20,5
dan Ketelitian = 75,12%
IF Jenis Layar TFT 65536 warna and
Ukuran Pixel Gambar AGAK KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 21,1
dan Ketelitian = 74,88%
IF Jenis Layar TFT 65536 warna and
Ukuran Pixel Gambar AGAK BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 22,6
dan Ketelitian = 69,47%
IF Jenis Layar TFT 65536 warna and
Ukuran Pixel Gambar BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 23,7
dan Ketelitian = 69,20%
IF Jenis Layar TFT 65536 warna and
Ukuran Pixel Gambar SANGAT BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 24,8
dan Ketelitian = 69,76%
IF Jenis Layar STN 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar SANGAT KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 20,1
dan Ketelitian = 69,65%
IF Jenis Layar STN 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 22,6
dan Ketelitian = 82,74%
IF Jenis Layar STN 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar AGAK KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 21,8
dan Ketelitian = 78,90%
IF Jenis Layar STN 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar AGAK BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 22,5
dan Ketelitian = 75,56%
IF Jenis Layar STN 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 23,3
dan Ketelitian = 78,54%
[R18]
IF Jenis Layar STN 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar SANGAT BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 23,6
dan Ketelitian = 84,32%
[R19]
IF Jenis Layar STN 65536 warna and
Ukuran Pixel Gambar SANGAT KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 21, dan
Ketelitian = 66,67%
[R20]
IF Jenis Layar STN 65536 warna and
Ukuran Pixel Gambar KECIL
xy
SISTEM INDUSTRI
THEN Rata-rata Kecepatan = 22,5
dan Ketelitian = 80%
[R21]
IF Jenis Layar STN 65536 warna and
Ukuran Pixel Gambar AGAK KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 22,7
dan Ketelitian = 80,62%
[R22]
IF Jenis Layar STN 65536 warna and
Ukuran Pixel Gambar AGAK BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 23 dan
Ketelitian = 76,96%
[R23]
IF Jenis Layar STN 65536 warna and
Ukuran Pixel Gambar BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 23,5
dan Ketelitian = 75,74%
[R24]
IF Jenis Layar STN 65536 warna and
Ukuran Pixel Gambar SANGAT BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 24,7
dan Ketelitian = 75,30%
[R25]
IF Jenis Layar CSTN 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar SANGAT KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 19,2
dan Ketelitian = 77,08%
[R26]
IF Jenis Layar CSTN 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 21,6
dan Ketelitian = 81,02%
[R27]
IF Jenis Layar CSTN 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar AGAK KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 20,1
dan Ketelitian = 74,63%
[R28]
IF Jenis Layar CSTN 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar AGAK BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 21,1
dan Ketelitian = 83,89%
[R29]
IF Jenis Layar CSTN 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 21,8
dan Ketelitian = 81,19%
[R30]
IF Jenis Layar CSTN 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar SANGAT BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 22,4
dan Ketelitian = 85,27%
[R31]
IF Jenis Layar CSTN 65536 warna
and Ukuran Pixel Gambar SANGAT
KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 21,5
dan Ketelitian = 67,44%
[R32]
IF Jenis Layar CSTN 65536 warna
and Ukuran Pixel Gambar KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 19,5
dan Ketelitian = 75,90%
[R33]
IF Jenis Layar CSTN 65536 warna
and Ukuran Pixel Gambar AGAK
KECIL
Optimasi Sistem Industri, Vol. 7 No. x Mei 2007: xx – xy
MASI
RI
THEN Rata-rata Kecepatan = 20,9
dan Ketelitian = 78,47%
[R34]
[R35]
[R36]
IF Jenis Layar CSTN 65536 warna
and Ukuran Pixel Gambar AGAK
BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 21,5
dan Ketelitian = 78,14%
IF Jenis Layar CSTN 65536 warna
and Ukuran Pixel Gambar BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 22,7
dan Ketelitian = 81,06%
IF Jenis Layar CSTN 65536 warna
and Ukuran Pixel Gambar SANGAT
BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 23,2
dan Ketelitian = 82,33%
3.4 Hasil Pengujian Fuzzy Terhadap
Data Kecepatan Kerja
Untuk pengaruh jumlah warna pada
layar dapat diperhatikan bahwa jumlah
warna lebih besar akan memberikan nilai
yang lebih besar, namun pada Jenis Layar
TFT jumlah warna yang lebih kecil
memberikan nilai respon lebih besar. Hal ini
berbeda dengan teori yang ada, dalam teori
dijelaskan bahwa jumlah warna yang lebih
banyak akan menampilkan display yang
lebih baik. Ketidaksamaan ini dapat terjadi
karena ukuran layar telepon selular yang
dipakai untuk Jenis Layar TFT 4096 warna
lebih besar dari pada telepon selular yang
mewakili Jenis Layar TFT 65.536 warna,
sehingga dalam merespon simulator terjadi
perbedaan dengan teori.
70x70
80x80
90x90
100x100
110x110
120x120
130x130
140x140
145.0000
140.0000
135.0000
Rata-rata
Kecepatan
130.0000
125.0000
120.0000
115.0000
110.0000
1
Ukuran Pixel Gambar
150x150
160x160
170x170
180x180
190x190
200x200
210x210
220x220
Grafik 2. Total Nilai Kecepatan Kerja untuk
Ukuran Pixel Gambar
3.5 Hasil Pengujian Fuzzy Terhadap
Data Ketelitian Kerja
Dari grafik 3 di atas dapat dilihat
bahwa
rata-rata
respon
ketelitian
menunjukkan angka di atas 68% untuk
semua jenis layar. Setiap jenis layar
memberikan nilai respon yang berbeda pada
tiap ukuran pixel gambar. Pada grafik 3
terlihat bahwa jenis layar yang memberikan
nilai total respon ketelitian yang lebih besar
secara keseluruhan adalah pada jenis layar
CSTN
4.096
warna
dengan
80,51%,
kemudian diikuti dengan jenis layar STN
4.096 warna dengan 78,29%. Perbandingan
hasil pengujian ini dengan teori memang
berbeda, menurut teori jenis layar yang
lebih baik adalah jenis layar TFT dengan
jumlah warna lebih besar.
82,00%
80,00%
78,00%
76,00%
Persentase
Rata-Rata 74,00%
Ketelitian
72,00%
70,00%
370.0000
365.0000
366.9125
66,00%
358.8938
360.0000
355.0000
68,00%
360.9875
TFT 4.096 warna TFT 65.536 warna STN 4.096 warna STN 65.536 warna
TFT 4096 Warna
TFT 65536 Warna
STN 4096 Warna
STN 65536 Warna
351.6438
350.0000
Rata-rata 345.0000
Kecepatan
342.4063
340.0000
337.5813
CSTN 4096 Warna
CSTN 65536 Warna
CSTN 4.096
warna
CSTN 65.536
warna
Jenis Layar
Grafik 3. Total Nilai Ketelitian Kerja untuk
Tiap-tiap Jenis Layar
335.0000
330.0000
325.0000
320.0000
1
Jenis Layar
Grafik 1. Total Nilai Kecepatan Kerja untuk
Tiap-tiap Jenis Layar
Untuk nilai total kecepatan kerja
untuk tiap-tiap jenis layar dapat disimpulkan
bahwa
nilai
kecepatan
kerja
selalu
meningkat seiring dengan kenaikan ukuran
pixel yang diujikan. Kenaikan nilai kecepatan
kerja ini memang tidak konstan, walau
kenaikan ukuran pixel gambar konstan 10
pixel.
Hasil dari pengujian fuzzy pada
penelitian menunjukkan perbedaan dengan
teori yang ada. Nilai respon ketelitian secara
teori meningkat dari ukuran pixel yang lebih
kecil ke ukuran pixel lebih besar. Pada grafik
4 dapat dilihat bahwa terjadi penurunan nilai
respon ketelitian dari ukuran pixel 100x100
sampai dengan 160x160. Terbukti pengaruh
dari masing-masing ukuran pixel berbeda
satu sama lain, dan besar ukuran pixel
bukan berarti akan meningkatkan nilai
respon ketelitiannya.
26
MASI
SISTEM INDUSTRI
82,00%
80,00%
78,00%
76,00%
Persentase
Rata-Rata 74,00%
Ketelitian
72,00%
70,00%
2.
68,00%
70
x7
0
80
x8
0
90
x9
0
10
0x
10
0
11
0x
11
0
12
0x
12
0
13
0x
13
0
14
0x
14
0
15
0x
15
0
16
0x
16
0
17
0x
17
0
18
0x
18
0
19
0x
19
0
20
0x
20
0
21
0x
21
0
22
0x
22
0
66,00%
Ukuran Pixel Gambar
Grafik 2. Total Nilai Ketelitian Kerja untuk
Ukuran Pixel Gambar
3.6 Perancangan Software berdasarkan
Aturan Fuzzy
Software atau perangkat lunak yang
dirancang pada penelitian ini didasari oleh
aturan-aturan fuzzy yang berjumlah 36
aturan. Software ini dapat menghasilkan
nilai rata-rata kecepatan dan ketelitian kerja
dengan menginputkan ukuran pixel gambar
dalam range data penelitian dan jenis layar
yang
diinginkan
(enam
jenis
sesuai
penelitian). Pada gambar 2 dapat dilihat
tampilan dari software tersebut.
3.
4.
5.
6.
Gambar 2. Tampilan Software
nilai respon yang lebih rendah daripada
jenis layar yang lain, seperti pada ukuran
190x190 sampai dengan 220x220 atau
pada ukuran pixel BESAR ke SANGAT
BESAR untuk Jenis layar TFT 65.536
warna.
Pengaruh Jenis layar terhadap nilai
respon
ketelitian
berbeda
hasilnya
dengan pengaruh terhadap nilai respon
kecepatan. Secara keseluruhan Jenis
layar yang memberikan nilai respon
ketelitian lebih tinggi adalah jenis layar
CSTN 4.096 warna. Namun pada ukuran
pixel 90x90 sampai dengan 140x140
atau pada ukuran pixel KECIL, AGAK
KECIL dan AGAK BESAR nilai respon
ketelitian untuk Jenis layar ini lebih
rendah.
Untuk pengaruh Ukuran pixel terhadap
respon kecepatan secara keseluruhan
sesuai dengan teori, yaitu semakin besar
ukuran pixel maka semakin tinggi nilai
respon kecepatannya. Akan tetapi pada
Jenis layar STN 4.096 warna, CSTN 4.096
warna dan CSTN 65.536 warna hasil
pengujian yang didapat sedikit berbeda
dengan teori. Pada beberapa ukuran
pixelnya terjadi penurunan nilai respon
kecepatan.
Pengaruh Ukuran pixel terhadap respon
ketelitian memberikan hasil yang berbeda
secara keseluruhan dengan teori. Setiap
pengujian ukuran pixel pada salah satu
jenis layar menghasilkan nilai respon
ketelitian yang turun naik. Ukuran pixel
dari kecil ke besar tidak memberikan
pengaruh yang semakin baik terhadap
nilai respon ketelitian.
Hasil perhitungan Software yang dibuat
sudah valid untuk menghitung nilai
respon pada penelitian ini.
Perbandingan hasil penelitian ini dengan
hasil penelitian yang menggunakan
pendekatan perancangan eksperimen
sebelumnya tidak jauh berbeda. Namun,
pada
penelitian
ini
dapat
dilihat
perbedaan pengaruh atau kecenderungan
pada tiap kenaikan 10x10 ukuran pixel
yang diuji fuzzy.
4. Kesimpulan dan saran
Berdasarkan hasil penelitian yang
dilakukan maka diambil simpulan sebagai
berikut:
1. Setiap Jenis layar mempunyai besar
pengaruh yang berbeda terhadap respon
kecepatan. Secara keseluruhan jenis
layar
yang
memberikan
respon
kecepatan lebih tinggi adalah jenis layar
STN 65.536 warna. Namun pada ukuran
pixel tertentu jenis layar ini memberikan
xy
Sedangkan saran yang diberikan
sebagai bahan pengembangan penelitian
berikutnya yaitu;
1. Perbedaan hasil yang didapat pada
beberapa kondisi dalam penelitian ini
dengan teori yang ada dapat terjadi
karena faktor psikologis atau emosi
subjek penelitian pada saat pengambilan
data. Oleh karena itu, untuk penelitian
lebih lanjut kondisi psikologis subjek
Optimasi Sistem Industri, Vol. 7 No. x Mei 2007: xx – xy
MASI
RI
penelitian dapat dijadikan sebagai faktor
yang dipertimbangkan.
2. Penggunaan telepon selular sebagai
penguji juga diperhatikan fungsi dan
tujuan utamanya selain fungsi dan tujuan
untuk komunikasi
3. Untuk penelitian lebih lanjut, penelitian
ini dapat dikembangkan untuk analisis
pengaruh display audio visual pada
telepon selular serta keterkaitan antara
audio dan visual tersebut terhadap
respon dan interpretasi pengguna telepon
selular
Kusumadewi, Sri dan Purnomo, Hari.
Aplikasi
Logika
Fuzzy
untuk
Pendukung Keputusan. Graha Ilmu.
Yogyakarta. 2004
5. Daftar Pustaka
Nuryadi, Andra, Sejarah Telepon Seluler,
Dulu Dijinjing, Sekarang Digenggam,
www.kcm.com
Barnes, R.M. Motion and Time Study: Design
and Measurement of Work. 7th
Edition, John Wiley & Sons, 1980
Chen, M.T dan Lin, C.C. Comparison of TFTLCD and CRT on Visual Recognition
and
Subjective
Preference.
International Journal of Industrial
Ergonomics. 2004
CNett Asia Staff, Does The Kind Of Phone
Screen Matter? CNET Asia Reviews,
www.CNett.com
Galer,
I. A. R., Applied Ergonomics
Handbook,
Second
Edition.
Butterworths, 1987
Grandjean, Etienne. Fitting the Task to the
Man. 4th Edition. Taylor & Francis.
London. 1988
Hartomo, dkk. Analisis Kecepatan Reaksi
Pada Desain Display Handphone
yang Ergonomis, Prosiding Seminar
Nasional Teknik Industri III. 2005
Heti,
Ira. Pengaruh Intensitas Cahaya,
Temperatur dan Kebisingan Ruang
Kerja Terhadap Kecepatan dan
Ketelitian
Kerja
Pada
Kegiatan
Pemeriksaan Visual. Tugas Akhir.
Jurusan Teknik Industri Universitas
Andalas. Padang. 2003
Hicks, CR. Fundamental Concept in The
Design of Experiment. 4th Edition.
Saunder College Publishing. 1993
Kroemer, K.H.E. Ergonomics : How to
Design for Ease and Efficiency. 2nd
Edition. Prentice Hall Inc. 2001
Kusumadewi, Sri. Analisis dan Desain Sistem
Fuzzy
(Menggunakan
Toolbox
MATLAB). Graha Ilmu. Yogyakarta.
2002
Nurmianto, Eko, Ergonomi : Konsep Dasar
dan Aplikasinya, Edisi Pertama, Guna
Widya : Surabaya, 1996
Omero, Marta . Multiple Attribute Decision
Support System Based on Fuzzy
Logic for Performance Assessment.
www.elsevier.com/locate/dsw
Pulat, B. Mustapa. Fundamental of Industrial
Ergonomic. Waveland Press. Inc.
USA. 1996
Rahardjo, Budi. Nirkabel, Komunikasi Masa
Depan, Harian Media Indonesia, edisi
Millenia,
1999.
www.mediaindonesia.com
Rozano, Adhe. Pengaruh Atribut Display
Telepon Selular Terhadap Kecepatan
dan Ketelitian Kerja. Tugas Akhir.
Jurusan teknik Industri Universitas
Andalas. Padang. 2006
Sanders, S. Mark dan Mc Cormick. Human
Factors in Engineering and Design.
Mc Graw Hill Inc. New York. 1993
Sastrowinoto,
Suyatno,
Meningkatkan
Produktivitas dengan Ergonomi, PT.
Pustaka Binaman Pressindo, Jakarta,
1985
Sutalaksana, Iftikar. Z, dkk. Teknik Tata
Cara Kerja. Jurusan Teknik Industri
Institut Teknologi Bandung. 1979
Wickens D. Christopher. An Introduction to
Human
Factors
Engineering.
Longman. New York. 1998
Yandri, Jonny. Analisis Pengaruh Lingkungan
Fisik Kerja Terhadap Kecepatan dan
Ketelitian Operator Dalam Aktivitas
Pemeriksaan Visual. Tugas Akhir.
28
MASI
SISTEM INDUSTRI
Jurusan Teknik Industri Universitas
Andalas. Padang. 2004
http://www.toledo-bend.com, Ishihara Test
for Color Blindness
Zadeh, Lotfi A. The Concept of Fuzzy Logic.
http://zadeh.cs.barkeley.edu/
http://en.wikipedia.org/wiki/, Liquid Crystal
Display
http://www.webopedia.com,
Display
http://www.iptekNET.com/,
SDI
Developed a 260,000-Color
LCD■
Flat
Panel
First
UFB-
http://www.colormatters.com, How The Eye
Sees Color
xy
Optimasi Sistem Industri, Vol. 7 No. x Mei 2007: xx – xy
RI
IDENTIFIKASI RESPON KECEPATAN DAN KETELITIAN
KERJA TERHADAP VARIABEL DISPLAY TELEPON
SELULAR MENGGUNAKAN PENDEKATAN FUZZY LOGIC
Insannul Kamil1, Ikhwan Arief2, Roland Yulianto3
1)
2)
Laboratorium Sistem Informasi & Komputasi Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas
Andalas
Alumni Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Andalas
Abstrak
Telepon seluler sebagai sebuah alat multimedia menjadi alat komunikasi yang tidak
dapat dipisahkan dari kehidupan sehari-hari manusia. Berkaitan dengan fungsinya tersebut,
keberadaan display pada sebuah telepon seluler, khususnya display visual menjadi instrumen
yang sangat penting untuk diperhatikan guna meningkatkan performansi pengguna.
Performansi aktivitas pengguna dalam menggunakan telepon seluler dapat dilihat dari respon
kecepatan dan ketelitian dalam menggunakan telepon selular, seberapa besar pengaruh
display visual telepon selular terhadap kecepatan pengguna ini dapat diketahui dengan
membuat sebuah eksperimen terhadap atribut display visual tersebut.
Penelitian ini dilakukan dengan merancang 30 simulator yang terdiri dari bulatan
dengan lima warna berbeda, kemudian responden diberi 36 perlakuan, yaitu kombinasi dari
6 Jenis Layar dan 6 Ukuran Pixel Gambar Simulator. Jenis Layar dan Ukuran Pixel Gambar
merupakan faktor yang diperhatikan dalam penelitian ini. Hasil penelitian yang didapat
berupa nilai respon kecepatan dan ketelitian kerja dari masing-masing responden. Setelah
itu dicari nilai rata-rata dari setiap perlakuan. Dari nilai rata-rata tersebut dibentuk grafik
fungsi keanggotaan fuzzy dan aturan-aturan fuzzy sebanyak 36 aturan.
Alat percobaan yang digunakan pada penelitian adalah enam jenis telepon selular,
yaitu Nokia 3650 (TFT 4.906 warna), Sony Ericsson T630 (TFT 65.536 warna), Sony Ericsson
Z200 (STN 4.096 warna), Sony Ericsson T610 (STN 65.536 warna), Nokia 7210 (CSTN 4.096
warna), dan Nokia 6030 (CSTN 65.536 warna). Ukuran Pixel Gambar simulator terbagi 6,
yaitu 64x64, 96x96, 128x128, 160x160, 192x192, dan 224x224.
Keywords: Telepon Seluler, Respon Kecepatan dan Ketelitian, Jenis Layar, Pixel, Fuzzy Logic
1. Pendahuluan
Perkembangan
teknologi
yang
sangat pesat membuat fungsi telepon yang
pada awalnya hanya berfungsi sebagai alat
komunikasi,
menjadi
sebuah
alat
multimedia.
Dengan
teknologi
telepon
seluler terkini, telepon yang pada awalnya
hanya memberikan informasi melalui suara
(audio), sekarang telah mampu memberikan
informasi secara audio visual.
Layar telepon selular sebagai visual
display berkembang dengan sangat pesat
dan beragam, kualitas layar telepon selular
dapat dilihat dari kualitas gambar yang
dihasilkan. Kualitas gambar akan sangat
tergantung pada jenis layar dan kombinasi
warna yang bisa dihasilkan oleh jenis layar
tersebut. Menurut [Volpe, J.A. 1993],
penggunaan warna dapat mempermudah
secara signifikan dalam pencarian dan
identifikasi informasi pada visual display.
Berkaitan dengan keberadaan layar sebagai
visual display telepon selular, maka perlu
diperhatikan
beberapa
atribut
yang
mempengaruhi proses interpretasi seperti
jenis layar, ukuran pixel layar, dan jumlah
kombinasi warna yang bisa ditampilkan oleh
layar
telepon
selular.
Mengingat
keterbatasan
pada
alat
penginderaan
manusia
(mata),
maka
atribut-atribut
tersebut baik secara bersamaan atau
sendiri-sendiri dapat menjadi faktor yang
mempengaruhi
kinerja
mata
dalam
menyerap informasi visual.
Oleh karena itu visual display
telepon selular harus didesain semudah dan
senyaman
mungkin
agar
tidak
mengakibatkan kesalahan persepsi bagi
penggunanya. Rata-rata desain display lebih
mengutamakan faktor kesan (impression)
dari pada faktor fungsionalnya, sehingga
tidak sedikit jumlah kecelakaan kerja
(operator industri) yang tidak dikehendaki
terjadi [Nurmianto E, 1996].
Adanya pengaruh sistem komputer
terhadap kinerja manusia telah diselidiki
oleh Chen, M.T dan Lin, C.C (2004), yang
menemukan adanya pengaruh jenis layar,
rasio kontras, dan ambient illumination
terhadap visual recognition dan pilihan dari
pengguna pada beberapa karakteristik layar
VDT. Menurut Chen, M.T dan Lin, C.C
xx
MASI
(2004), banyak penelitian yang telah
dilakukan mengenai performansi penglihatan
dan pilihan dari pengguna untuk pekerjaan
yang berhubungan dengan visual display
dengan menggunakan CRT, tetapi evaluasi
ergonomi menggunakan layar LCD masih
relatif jarang.
Adhe Rozano (2006) telah meneliti
pengaruh atribut display telepon selular
terhadap kecepatan dan ketelitian kerja.
Atribut yang dimaksud adalah jenis layar
dan ukuran pixel layar. Penelitian dengan
menggunakan
pendekatan
desain
eksperimen ini menyimpulkan bahwa atribut
jenis layar telepon selular tersebut memang
memberikan pengaruh signifikan terhadap
kecepatan kerja, tapi pada ketelitian kerja
tidak memberikan pengaruh yang signifikan,
sementara untuk atribut ukuran pixel layar
memberikan
pengaruh
yang
sangat
signifikan terhadap kecepatan kerja, dan
memberikan pengaruh cukup signifikan
terhadap ketelitian kerja.
Berdasarkan
hasil
penelitian
sebelumnya,
maka
dapat
diperhatikan
pengaruh atribut display terhadap respon
kecepatan dan ketelitian kerja. Namun, hasil
tersebut tidak memperlihatkan seberapa
besar pengaruh masing-masing layar dan
masing-masing
ukuran
pixel
gambar,
sehingga tidak bisa dilihat kombinasi atribut
atau telepon selular mana yang lebih baik
displaynya. Penggunaan fuzzy logic untuk
meneliti respon kecepatan dan ketelitian
kerja terhadap display telepon selular ini
dikarenakan dalam pengambilan keputusan
terhadap
sekumpulan
data,
banyak
pernyataan
yang
menuntut
adanya
keputusan yang tidak bisa dijawab dengan
‘Ya’ atau ‘Tidak’. Konsep fuzzy logic ini
sangat sederhana dan fleksibel, kemudian
fuzzy logic ini memiliki toleransi terhadap
data-data yang tidak tepat dan mampu
memodelkan fungsi-fungsi nonlinear yang
sangat kompleks. Hasil yang diperoleh akan
berbeda
bentuknya
dengan
penelitian
sebelumnya, karena hasil dari fuzzy logic
pada penelitian ini adalah berupa konstanta
atau persamaan linear, kemudian dari
persamaan ini akan diuji beberapa input
berbeda, sehingga menghasilkan nilai respon
kecepatan dan ketelitian.
SISTEM INDUSTRI
tahapan-tahapan yang
dilihat pada Gambar 1
dilakukan
dapat
2. Metodologi Penelitian
Dalam melakukan penelitian dilaku
kan langkah-langkah yang sistematis dan
terstruktur. Langkah tersebut memberikan
gambaran yang jelas bagaimana suatu
penelitian dilakukan. Pada penelitian ini
xy
Optimasi Sistem Industri, Vol. 7 No. x Mei 2007: xx – xy
MASI
RI
urutan yang telah ditentukan dalam waktu
10 menit setiap perlakuannya. Tahap
pengumpulan data hasil penelitian ini sama
dengan
tahap
pengumpulan
data
pendahuluan.
Data kecepatan kerja merupakan jumlah
pekerjaan
yang
dapat
diselesaikan
persatuan waktu pengamatan, sedangkan
data ketelitian kerja merupakan jumlah
pekerjaan yang dapat diselesaikan dengan
benar
dari
semua
pekerjaan
yang
terselesaikan. Pada Tabel 1 dapat dilihat
nilai respon rata-rata untuk kecepatan dan
ketelitian kerja.
Tabel 1. Rata-rata Nilai Kecepatan dan
Ketelitian Kerja
Jenis Layar (L)
TFT 4096 (T)
TFT 65536 (T)
STN 4096 (S)
STN 65536 (S)
CSTN 4096 (C)
CSTN 65536
(C)
Ukuran
Pixel
Gambar (P)
Rata-Rata
Kecepatan Kerja
(C)
Rata-Rata
Ketelitian Kerja
Persentase
Ketelitian
Kerja (T)
64x64
96x96
128x128
160x160
192x192
224x224
64x64
96x96
128x128
160x160
192x192
224x224
64x64
96x96
128x128
160x160
192x192
224x224
64x64
96x96
128x128
160x160
192x192
224x224
64x64
96x96
128x128
160x160
192x192
224x224
64x64
96x96
128x128
160x160
192x192
224x224
21,1
21,4
22
23
23,5
24,5
18,8
20,5
21,1
22,6
23,7
24,8
20,1
22,6
21,8
22,5
23,3
23,6
21
22,5
22,7
23
23,5
24,7
19,2
21,6
20,1
21,1
21,8
22,4
21,5
19,5
20,9
21,5
22,7
23,2
14,5
18,2
17,3
16,6
18,3
19,6
12,7
15,4
15,8
15,7
16,4
17,3
14
18,7
17,2
17
18,3
19,9
14
18
18,3
17,7
17,8
18,6
14,8
17,5
15
17,7
17,7
19,1
14,5
14,8
16,4
16,8
18,4
19,1
68,72%
85,05%
78,64%
72,17%
77,87%
80,00%
67,55%
75,12%
74,88%
69,47%
69,20%
69,76%
69,65%
82,74%
78,90%
75,56%
78,54%
84,32%
66,67%
80,00%
80,62%
76,96%
75,74%
75,30%
77,08%
81,02%
74,63%
83,89%
81,19%
85,27%
67,44%
75,90%
78,47%
78,14%
81,06%
82,33%
Gambar 1. Skema metodologi penelitian
3.
Hasil dan Pembahasan
Pada
penelitian
ini
dilakukan
pengumpulan data dengan menggunakan
subjek penelitian dan simulator yang
dirancang. Data yang didapatkan akan
menjadi dasar untuk membuat aturanaturan fuzzy.
3.1 Pengumpulan Data Primer
Data
yang
dikumpulkan
pada
penelitian ini adalah data kecepatan dan
ketelitian kerja semua subjek penelitian
dengan 36 kombinasi perlakuan yang
diberikan. Jadi setiap subjek penelitian akan
mendapatkan 36 perlakuan ini dengan
3.2 Pembentukan Fungsi Keanggotaan
Dari Tabel 1, ada sebanyak 36
pasangan data, yaitu Jenis Layar ke-i (Li),
Ukuran Pixel Layar (Pi), dengan rata-rata
kecepatan (Ci) dan ketelitian (Ti), (dimana i
= 1, 2, 3, 4,..., 36). Untuk variabel Jenis
Layar, data yang dimiliki sudah tetap untuk
6
jenis
layar
saja,
sehingga
tidak
memungkinkan untuk dijadikan variabel
fuzzy. Oleh karena itu pada penelitian ini
yang menjadi variabel fuzzy hanya variabel
Ukuran Pixel Gambar, sedangkan Jenis Layar
menjadi variabel crisp (tegas). Fungsi
keanggotaan
pada
himpunan-himpunan
fuzzy pada variabel Ukuran Pixel Gambar
dapat dilihat pada Gambar 1 berikut.
22
MASI
SISTEM INDUSTRI
semakin kecil. Himpunan fuzzy KECIL
direpresentasikan
dengan
fungsi
keanggotaan
segitiga
dengan
derajat
keanggotaan semakin tinggi apabila ukuran
pixel semakin mendekati nilai 96. Fungsi
keanggotaan untuk himpunan KECIL dapat
dilihat pada Gambar 1 dan persamaan
berikut.
Gambar 1. Fungsi Keanggotaan Fuzzy pada
Variabel Ukuran Pixel Gambar
Pada Variabel Ukuran Pixel Gambar,
data yang dimiliki adalah 64x64, 96x96,
128x128, 160x160, 192x192, dan 224x224,
ukuran gambar ini dalam himpunan fuzzy
akan dianggap bernilai 64, 96, 128, 160,
192, dan 224, dengan demikian pada
variabel ini bisa dibagi menjadi 6 himpunan
fuzzy, yaitu SANGAT KECIL, KECIL, AGAK
KECIL, AGAK BESAR, BESAR, dan SANGAT
BESAR. Himpunan fuzzy SANGAT KECIL
akan memiliki domain [32, 96], dengan
derajat keanggotaan KECIL tertinggi (=1)
terletak pada nilai 64. Apabila ukuran pixel
kecil dari 64, maka ukuran pixel sudah
semakin mendekati SANGAT SANGAT KECIL,
dan keluar dari semesta pembicaraan data
penelitian. Namun apabila pixel sudah
semakin melebihi 64, maka ukuran pixel
gambar sudah semakin mendekati KECIL.
Himpunan
fuzzy
SANGAT
KECIL
direpresentasikan
dengan
fungsi
keanggotaan
segitiga
dengan
derajat
keanggotaan semakin tinggi apabila ukuran
pixel
semakin
mendekati
64.
Fungsi
keanggotaan untuk himpunan SANGAT
KECIL dapat dilihat pada Gambar 1 dan
persamaan berikut.
⎧
⎪ 0,
⎪⎪ p − 32
μ SANGAT KECIL [ p] = ⎨
,
⎪ 32
⎪ 96 − p ,
⎪⎩ 32
p ≤ 32 atau p ≥ 96
32 ≤ p ≤ 64
64 ≤ p ≤ 96
⎧
⎪
0,
⎪⎪ p − 64
,
μ KECIL [ p ] = ⎨
⎪ 32
⎪128 − p ,
⎪⎩ 32
p ≤ 64 atau p ≥ 128
64 ≤ p ≤ 96
96 ≤ p ≤ 128
Himpunan fuzzy AGAK KECIL akan
memiliki domain [96, 160], dengan derajat
keanggotaan AGAK KECIL tertinggi (=1)
terletak pada nilai 128. Apabila ukuran pixel
kurang dari 128 dan mendekati nilai 96,
maka ukuran pixel semakin mendekati
KECIL, sehingga derajat keanggotaannya
pada himpunan AGAK KECIL akan semakin
berkurang, sedangkan pada himpunan KECIL
derajat
keanggotaannya
semakin
bertambah. Namun apabila ukuran pixel
semakin melebihi 128, maka ukuran pixel
semakin mendekati AGAK BESAR dan
derajat keanggotaannya pada himpunan
AGAK KECIL akan semakin kecil. Himpunan
fuzzy AGAK KECIL direpresentasikan dengan
fungsi keanggotaan segitiga dengan derajat
keanggotaan semakin tinggi apabila ukuran
pixel
mendekati
nilai
128.
Fungsi
keanggotaan untuk himpunan AGAK KECIL
dapat dilihat pada Gambar 1 dan persamaan
berikut.
⎧
⎪ 0,
⎪⎪ p − 96
μ AGAK KECIL [ p ] = ⎨
,
⎪ 32
⎪160 − p ,
⎪⎩ 32
p ≤ 96 atau p ≥ 160
96 ≤ p ≤ 128
128 ≤ p ≤ 160
Himpunan fuzzy KECIL akan memiliki
domain
[64,
128],
dengan
derajat
keanggotaan KECIL tertinggi (=1) terletak
pada nilai 96. Apabila ukuran pixel kecil dari
96 dan mendekati 64, maka ukuran pixel
semakin
mendekati
SANGAT
KECIL,
sehingga derajat keanggotaannya pada
himpunan
KECIL
semakin
berkurang,
sedangkan derajat keanggotaannya pada
himpunan SANGAT KECIL akan semakin
bertambah. Namun apabila ukuran pixel
semakin melebihi 96, maka ukuran pixel
semakin mendekati AGAK KECIL dan derajat
keanggotaannya pada himpunan KECIL akan
Himpunan fuzzy AGAK BESAR akan
memiliki domain [128, 192], dengan derajat
keanggotaan AGAK KECIL tertinggi (=1)
terletak pada nilai 160. Apabila ukuran pixel
kurang dari 160 dan mendekati nilai 128,
maka ukuran pixel semakin mendekati AGAK
KECIL, sehingga derajat keanggotaannya
pada himpunan AGAK BESAR akan semakin
berkurang, sedangkan pada himpunan AGAK
KECIL derajat keanggotaannya semakin
bertambah. Namun apabila ukuran pixel
semakin melebihi 160, maka ukuran pixel
semakin mendekati BESAR dan derajat
keanggotaannya pada himpunan AGAK
BESAR akan semakin kecil. Himpunan fuzzy
xy
Optimasi Sistem Industri, Vol. 7 No. x Mei 2007: xx – xy
MASI
AGAK BESAR direpresentasikan dengan
fungsi keanggotaan segitiga dengan derajat
keanggotaan semakin tinggi apabila ukuran
pixel
mendekati
nilai
160.
Fungsi
keanggotaan untuk himpunan AGAK KECIL
dapat dilihat pada Gambar 1 dan persamaan
berikut.
⎧
⎪ 0,
⎪⎪ p − 128
,
μ AGAK BESAR [ p] = ⎨
⎪ 32
⎪192 − p ,
⎪⎩ 32
p ≤ 128 atau p ≥ 192
128 ≤ p ≤ 160
160 ≤ p ≤ 192
Himpunan
fuzzy
BESAR
akan
memiliki domain [160, 224], dengan derajat
keanggotaan BESAR tertinggi (=1) terletak
pada nilai 192. Apabila ukuran pixel kurang
dari 192 dan mendekati nilai 160, maka
ukuran pixel semakin mendekati AGAK
BESAR, sehingga derajat keanggotaannya
pada himpunan BESAR akan semakin
berkurang, sedangkan pada himpunan AGAK
BESAR derajat keanggotaannya semakin
bertambah. Namun apabila ukuran pixel
semakin melebihi 192, maka ukuran pixel
semakin mendekati SANGAT BESAR dan
derajat keanggotaannya pada himpunan
BESAR akan semakin kecil. Himpunan fuzzy
BESAR direpresentasikan dengan fungsi
keanggotaan
segitiga
dengan
derajat
keanggotaan semakin tinggi apabila ukuran
pixel
mendekati
nilai
192.
Fungsi
keanggotaan untuk himpunan BESAR dapat
dilihat pada Gambar 1 dan persamaan
berikut.
⎧
⎪ 0,
⎪⎪ p − 160
,
μ BESAR [ p] = ⎨
⎪ 32
⎪ 224 − p ,
⎩⎪ 32
p ≤ 160 atau p ≥ 224
160 ≤ p ≤ 192
RI
Himpunan
fuzzy
SANGAT
BESAR
direpresentasikan
dengan
fungsi
keanggotaan
segitiga
dengan
derajat
keanggotaan semakin tinggi apabila ukuran
pixel
mendekati
nilai
224.
Fungsi
keanggotaan untuk himpunan SANGAT
BESAR dapat dilihat pada Gambar 1 dan
persamaan berikut.
⎧
⎪ 0,
⎪⎪ p − 192
,
μSANGATBESAR[ p] = ⎨
⎪ 32
⎪256− p ,
⎪⎩ 32
224≤ p ≤ 256
3.3 Pembentukan Aturan Fuzzy
Tahapan kedua untuk menyelesaikan
data berpasangan dengan algoritma fuzzy
yaitu pembentukan aturan fuzzy untuk
masing-masing pernyataan. Seperti yang
telah
dijelaskan
sebelumnya,
bahwa
terdapat 36 kombinasi data yang ada, maka
aturan fuzzy yang akan dibentuk juga ada
36 aturan, dengan catatan bahwa setiap
aturan menyertakan semua variabel. Metode
inferensi fuzzy yang akan digunakan adalah
metode Sugeno Orde-0. Pada metode ini,
anteseden
direpresentasikan
dengan
proposisi dalam himpunan fuzzy, sedangkan
konsekuen direpresentasikan dengan sebuah
konstanta. Ke-36 aturan tersebut adalah :
[R1]
IF Jenis Layar TFT 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar SANGAT KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 21,1
dan Ketelitian = 68,72%
[R2]
IF Jenis Layar TFT 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 21,4
dan Ketelitian = 85,05%
[R3]
IF Jenis Layar TFT 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar AGAK KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 22 dan
Ketelitian = 78,64%
[R4]
IF Jenis Layar TFT 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar AGAK BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 23 dan
Ketelitian = 72,17%
[R5]
IF Jenis Layar TFT 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 23,5
dan Ketelitian = 77,87%
[R6]
IF Jenis Layar TFT 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar SANGAT BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 24,5
dan Ketelitian = 80%
192 ≤ p ≤ 224
Himpunan fuzzy SANGAT BESAR
akan memiliki domain [192, 256], dengan
derajat
keanggotaan
SANGAT
BESAR
tertinggi (=1) terletak pada nilai 224.
Apabila ukuran pixel kurang dari 224 dan
mendekati nilai 192, maka ukuran pixel
semakin mendekati BESAR, sehingga derajat
keanggotaannya pada himpunan SANGAT
BESAR akan semakin berkurang, sedangkan
pada
himpunan
BESAR
derajat
keanggotaannya
semakin
bertambah.
Namun apabila ukuran pixel semakin
melebihi 224, maka ukuran pixel semakin
mendekati
SANGAT
SANGAT
BESAR,
sehingga keluar dari semesta pembicaraan
dan derajat keanggotaannya pada himpunan
SANGAT
BESAR
akan
semakin
kecil.
p ≤ 192atau p ≥ 256
192≤ p ≤ 224
24
MASI
[R7]
[R8]
[R9]
[R10]
[R11]
[R12]
[R13]
[R14]
[R15]
[R16]
[R17]
IF Jenis Layar TFT 65536 warna and
Ukuran Pixel Gambar SANGAT KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 18,8
dan Ketelitian = 67,55%
IF Jenis Layar TFT 65536 warna and
Ukuran Pixel Gambar KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 20,5
dan Ketelitian = 75,12%
IF Jenis Layar TFT 65536 warna and
Ukuran Pixel Gambar AGAK KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 21,1
dan Ketelitian = 74,88%
IF Jenis Layar TFT 65536 warna and
Ukuran Pixel Gambar AGAK BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 22,6
dan Ketelitian = 69,47%
IF Jenis Layar TFT 65536 warna and
Ukuran Pixel Gambar BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 23,7
dan Ketelitian = 69,20%
IF Jenis Layar TFT 65536 warna and
Ukuran Pixel Gambar SANGAT BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 24,8
dan Ketelitian = 69,76%
IF Jenis Layar STN 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar SANGAT KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 20,1
dan Ketelitian = 69,65%
IF Jenis Layar STN 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 22,6
dan Ketelitian = 82,74%
IF Jenis Layar STN 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar AGAK KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 21,8
dan Ketelitian = 78,90%
IF Jenis Layar STN 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar AGAK BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 22,5
dan Ketelitian = 75,56%
IF Jenis Layar STN 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 23,3
dan Ketelitian = 78,54%
[R18]
IF Jenis Layar STN 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar SANGAT BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 23,6
dan Ketelitian = 84,32%
[R19]
IF Jenis Layar STN 65536 warna and
Ukuran Pixel Gambar SANGAT KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 21, dan
Ketelitian = 66,67%
[R20]
IF Jenis Layar STN 65536 warna and
Ukuran Pixel Gambar KECIL
xy
SISTEM INDUSTRI
THEN Rata-rata Kecepatan = 22,5
dan Ketelitian = 80%
[R21]
IF Jenis Layar STN 65536 warna and
Ukuran Pixel Gambar AGAK KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 22,7
dan Ketelitian = 80,62%
[R22]
IF Jenis Layar STN 65536 warna and
Ukuran Pixel Gambar AGAK BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 23 dan
Ketelitian = 76,96%
[R23]
IF Jenis Layar STN 65536 warna and
Ukuran Pixel Gambar BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 23,5
dan Ketelitian = 75,74%
[R24]
IF Jenis Layar STN 65536 warna and
Ukuran Pixel Gambar SANGAT BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 24,7
dan Ketelitian = 75,30%
[R25]
IF Jenis Layar CSTN 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar SANGAT KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 19,2
dan Ketelitian = 77,08%
[R26]
IF Jenis Layar CSTN 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 21,6
dan Ketelitian = 81,02%
[R27]
IF Jenis Layar CSTN 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar AGAK KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 20,1
dan Ketelitian = 74,63%
[R28]
IF Jenis Layar CSTN 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar AGAK BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 21,1
dan Ketelitian = 83,89%
[R29]
IF Jenis Layar CSTN 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 21,8
dan Ketelitian = 81,19%
[R30]
IF Jenis Layar CSTN 4096 warna and
Ukuran Pixel Gambar SANGAT BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 22,4
dan Ketelitian = 85,27%
[R31]
IF Jenis Layar CSTN 65536 warna
and Ukuran Pixel Gambar SANGAT
KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 21,5
dan Ketelitian = 67,44%
[R32]
IF Jenis Layar CSTN 65536 warna
and Ukuran Pixel Gambar KECIL
THEN Rata-rata Kecepatan = 19,5
dan Ketelitian = 75,90%
[R33]
IF Jenis Layar CSTN 65536 warna
and Ukuran Pixel Gambar AGAK
KECIL
Optimasi Sistem Industri, Vol. 7 No. x Mei 2007: xx – xy
MASI
RI
THEN Rata-rata Kecepatan = 20,9
dan Ketelitian = 78,47%
[R34]
[R35]
[R36]
IF Jenis Layar CSTN 65536 warna
and Ukuran Pixel Gambar AGAK
BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 21,5
dan Ketelitian = 78,14%
IF Jenis Layar CSTN 65536 warna
and Ukuran Pixel Gambar BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 22,7
dan Ketelitian = 81,06%
IF Jenis Layar CSTN 65536 warna
and Ukuran Pixel Gambar SANGAT
BESAR
THEN Rata-rata Kecepatan = 23,2
dan Ketelitian = 82,33%
3.4 Hasil Pengujian Fuzzy Terhadap
Data Kecepatan Kerja
Untuk pengaruh jumlah warna pada
layar dapat diperhatikan bahwa jumlah
warna lebih besar akan memberikan nilai
yang lebih besar, namun pada Jenis Layar
TFT jumlah warna yang lebih kecil
memberikan nilai respon lebih besar. Hal ini
berbeda dengan teori yang ada, dalam teori
dijelaskan bahwa jumlah warna yang lebih
banyak akan menampilkan display yang
lebih baik. Ketidaksamaan ini dapat terjadi
karena ukuran layar telepon selular yang
dipakai untuk Jenis Layar TFT 4096 warna
lebih besar dari pada telepon selular yang
mewakili Jenis Layar TFT 65.536 warna,
sehingga dalam merespon simulator terjadi
perbedaan dengan teori.
70x70
80x80
90x90
100x100
110x110
120x120
130x130
140x140
145.0000
140.0000
135.0000
Rata-rata
Kecepatan
130.0000
125.0000
120.0000
115.0000
110.0000
1
Ukuran Pixel Gambar
150x150
160x160
170x170
180x180
190x190
200x200
210x210
220x220
Grafik 2. Total Nilai Kecepatan Kerja untuk
Ukuran Pixel Gambar
3.5 Hasil Pengujian Fuzzy Terhadap
Data Ketelitian Kerja
Dari grafik 3 di atas dapat dilihat
bahwa
rata-rata
respon
ketelitian
menunjukkan angka di atas 68% untuk
semua jenis layar. Setiap jenis layar
memberikan nilai respon yang berbeda pada
tiap ukuran pixel gambar. Pada grafik 3
terlihat bahwa jenis layar yang memberikan
nilai total respon ketelitian yang lebih besar
secara keseluruhan adalah pada jenis layar
CSTN
4.096
warna
dengan
80,51%,
kemudian diikuti dengan jenis layar STN
4.096 warna dengan 78,29%. Perbandingan
hasil pengujian ini dengan teori memang
berbeda, menurut teori jenis layar yang
lebih baik adalah jenis layar TFT dengan
jumlah warna lebih besar.
82,00%
80,00%
78,00%
76,00%
Persentase
Rata-Rata 74,00%
Ketelitian
72,00%
70,00%
370.0000
365.0000
366.9125
66,00%
358.8938
360.0000
355.0000
68,00%
360.9875
TFT 4.096 warna TFT 65.536 warna STN 4.096 warna STN 65.536 warna
TFT 4096 Warna
TFT 65536 Warna
STN 4096 Warna
STN 65536 Warna
351.6438
350.0000
Rata-rata 345.0000
Kecepatan
342.4063
340.0000
337.5813
CSTN 4096 Warna
CSTN 65536 Warna
CSTN 4.096
warna
CSTN 65.536
warna
Jenis Layar
Grafik 3. Total Nilai Ketelitian Kerja untuk
Tiap-tiap Jenis Layar
335.0000
330.0000
325.0000
320.0000
1
Jenis Layar
Grafik 1. Total Nilai Kecepatan Kerja untuk
Tiap-tiap Jenis Layar
Untuk nilai total kecepatan kerja
untuk tiap-tiap jenis layar dapat disimpulkan
bahwa
nilai
kecepatan
kerja
selalu
meningkat seiring dengan kenaikan ukuran
pixel yang diujikan. Kenaikan nilai kecepatan
kerja ini memang tidak konstan, walau
kenaikan ukuran pixel gambar konstan 10
pixel.
Hasil dari pengujian fuzzy pada
penelitian menunjukkan perbedaan dengan
teori yang ada. Nilai respon ketelitian secara
teori meningkat dari ukuran pixel yang lebih
kecil ke ukuran pixel lebih besar. Pada grafik
4 dapat dilihat bahwa terjadi penurunan nilai
respon ketelitian dari ukuran pixel 100x100
sampai dengan 160x160. Terbukti pengaruh
dari masing-masing ukuran pixel berbeda
satu sama lain, dan besar ukuran pixel
bukan berarti akan meningkatkan nilai
respon ketelitiannya.
26
MASI
SISTEM INDUSTRI
82,00%
80,00%
78,00%
76,00%
Persentase
Rata-Rata 74,00%
Ketelitian
72,00%
70,00%
2.
68,00%
70
x7
0
80
x8
0
90
x9
0
10
0x
10
0
11
0x
11
0
12
0x
12
0
13
0x
13
0
14
0x
14
0
15
0x
15
0
16
0x
16
0
17
0x
17
0
18
0x
18
0
19
0x
19
0
20
0x
20
0
21
0x
21
0
22
0x
22
0
66,00%
Ukuran Pixel Gambar
Grafik 2. Total Nilai Ketelitian Kerja untuk
Ukuran Pixel Gambar
3.6 Perancangan Software berdasarkan
Aturan Fuzzy
Software atau perangkat lunak yang
dirancang pada penelitian ini didasari oleh
aturan-aturan fuzzy yang berjumlah 36
aturan. Software ini dapat menghasilkan
nilai rata-rata kecepatan dan ketelitian kerja
dengan menginputkan ukuran pixel gambar
dalam range data penelitian dan jenis layar
yang
diinginkan
(enam
jenis
sesuai
penelitian). Pada gambar 2 dapat dilihat
tampilan dari software tersebut.
3.
4.
5.
6.
Gambar 2. Tampilan Software
nilai respon yang lebih rendah daripada
jenis layar yang lain, seperti pada ukuran
190x190 sampai dengan 220x220 atau
pada ukuran pixel BESAR ke SANGAT
BESAR untuk Jenis layar TFT 65.536
warna.
Pengaruh Jenis layar terhadap nilai
respon
ketelitian
berbeda
hasilnya
dengan pengaruh terhadap nilai respon
kecepatan. Secara keseluruhan Jenis
layar yang memberikan nilai respon
ketelitian lebih tinggi adalah jenis layar
CSTN 4.096 warna. Namun pada ukuran
pixel 90x90 sampai dengan 140x140
atau pada ukuran pixel KECIL, AGAK
KECIL dan AGAK BESAR nilai respon
ketelitian untuk Jenis layar ini lebih
rendah.
Untuk pengaruh Ukuran pixel terhadap
respon kecepatan secara keseluruhan
sesuai dengan teori, yaitu semakin besar
ukuran pixel maka semakin tinggi nilai
respon kecepatannya. Akan tetapi pada
Jenis layar STN 4.096 warna, CSTN 4.096
warna dan CSTN 65.536 warna hasil
pengujian yang didapat sedikit berbeda
dengan teori. Pada beberapa ukuran
pixelnya terjadi penurunan nilai respon
kecepatan.
Pengaruh Ukuran pixel terhadap respon
ketelitian memberikan hasil yang berbeda
secara keseluruhan dengan teori. Setiap
pengujian ukuran pixel pada salah satu
jenis layar menghasilkan nilai respon
ketelitian yang turun naik. Ukuran pixel
dari kecil ke besar tidak memberikan
pengaruh yang semakin baik terhadap
nilai respon ketelitian.
Hasil perhitungan Software yang dibuat
sudah valid untuk menghitung nilai
respon pada penelitian ini.
Perbandingan hasil penelitian ini dengan
hasil penelitian yang menggunakan
pendekatan perancangan eksperimen
sebelumnya tidak jauh berbeda. Namun,
pada
penelitian
ini
dapat
dilihat
perbedaan pengaruh atau kecenderungan
pada tiap kenaikan 10x10 ukuran pixel
yang diuji fuzzy.
4. Kesimpulan dan saran
Berdasarkan hasil penelitian yang
dilakukan maka diambil simpulan sebagai
berikut:
1. Setiap Jenis layar mempunyai besar
pengaruh yang berbeda terhadap respon
kecepatan. Secara keseluruhan jenis
layar
yang
memberikan
respon
kecepatan lebih tinggi adalah jenis layar
STN 65.536 warna. Namun pada ukuran
pixel tertentu jenis layar ini memberikan
xy
Sedangkan saran yang diberikan
sebagai bahan pengembangan penelitian
berikutnya yaitu;
1. Perbedaan hasil yang didapat pada
beberapa kondisi dalam penelitian ini
dengan teori yang ada dapat terjadi
karena faktor psikologis atau emosi
subjek penelitian pada saat pengambilan
data. Oleh karena itu, untuk penelitian
lebih lanjut kondisi psikologis subjek
Optimasi Sistem Industri, Vol. 7 No. x Mei 2007: xx – xy
MASI
RI
penelitian dapat dijadikan sebagai faktor
yang dipertimbangkan.
2. Penggunaan telepon selular sebagai
penguji juga diperhatikan fungsi dan
tujuan utamanya selain fungsi dan tujuan
untuk komunikasi
3. Untuk penelitian lebih lanjut, penelitian
ini dapat dikembangkan untuk analisis
pengaruh display audio visual pada
telepon selular serta keterkaitan antara
audio dan visual tersebut terhadap
respon dan interpretasi pengguna telepon
selular
Kusumadewi, Sri dan Purnomo, Hari.
Aplikasi
Logika
Fuzzy
untuk
Pendukung Keputusan. Graha Ilmu.
Yogyakarta. 2004
5. Daftar Pustaka
Nuryadi, Andra, Sejarah Telepon Seluler,
Dulu Dijinjing, Sekarang Digenggam,
www.kcm.com
Barnes, R.M. Motion and Time Study: Design
and Measurement of Work. 7th
Edition, John Wiley & Sons, 1980
Chen, M.T dan Lin, C.C. Comparison of TFTLCD and CRT on Visual Recognition
and
Subjective
Preference.
International Journal of Industrial
Ergonomics. 2004
CNett Asia Staff, Does The Kind Of Phone
Screen Matter? CNET Asia Reviews,
www.CNett.com
Galer,
I. A. R., Applied Ergonomics
Handbook,
Second
Edition.
Butterworths, 1987
Grandjean, Etienne. Fitting the Task to the
Man. 4th Edition. Taylor & Francis.
London. 1988
Hartomo, dkk. Analisis Kecepatan Reaksi
Pada Desain Display Handphone
yang Ergonomis, Prosiding Seminar
Nasional Teknik Industri III. 2005
Heti,
Ira. Pengaruh Intensitas Cahaya,
Temperatur dan Kebisingan Ruang
Kerja Terhadap Kecepatan dan
Ketelitian
Kerja
Pada
Kegiatan
Pemeriksaan Visual. Tugas Akhir.
Jurusan Teknik Industri Universitas
Andalas. Padang. 2003
Hicks, CR. Fundamental Concept in The
Design of Experiment. 4th Edition.
Saunder College Publishing. 1993
Kroemer, K.H.E. Ergonomics : How to
Design for Ease and Efficiency. 2nd
Edition. Prentice Hall Inc. 2001
Kusumadewi, Sri. Analisis dan Desain Sistem
Fuzzy
(Menggunakan
Toolbox
MATLAB). Graha Ilmu. Yogyakarta.
2002
Nurmianto, Eko, Ergonomi : Konsep Dasar
dan Aplikasinya, Edisi Pertama, Guna
Widya : Surabaya, 1996
Omero, Marta . Multiple Attribute Decision
Support System Based on Fuzzy
Logic for Performance Assessment.
www.elsevier.com/locate/dsw
Pulat, B. Mustapa. Fundamental of Industrial
Ergonomic. Waveland Press. Inc.
USA. 1996
Rahardjo, Budi. Nirkabel, Komunikasi Masa
Depan, Harian Media Indonesia, edisi
Millenia,
1999.
www.mediaindonesia.com
Rozano, Adhe. Pengaruh Atribut Display
Telepon Selular Terhadap Kecepatan
dan Ketelitian Kerja. Tugas Akhir.
Jurusan teknik Industri Universitas
Andalas. Padang. 2006
Sanders, S. Mark dan Mc Cormick. Human
Factors in Engineering and Design.
Mc Graw Hill Inc. New York. 1993
Sastrowinoto,
Suyatno,
Meningkatkan
Produktivitas dengan Ergonomi, PT.
Pustaka Binaman Pressindo, Jakarta,
1985
Sutalaksana, Iftikar. Z, dkk. Teknik Tata
Cara Kerja. Jurusan Teknik Industri
Institut Teknologi Bandung. 1979
Wickens D. Christopher. An Introduction to
Human
Factors
Engineering.
Longman. New York. 1998
Yandri, Jonny. Analisis Pengaruh Lingkungan
Fisik Kerja Terhadap Kecepatan dan
Ketelitian Operator Dalam Aktivitas
Pemeriksaan Visual. Tugas Akhir.
28
MASI
SISTEM INDUSTRI
Jurusan Teknik Industri Universitas
Andalas. Padang. 2004
http://www.toledo-bend.com, Ishihara Test
for Color Blindness
Zadeh, Lotfi A. The Concept of Fuzzy Logic.
http://zadeh.cs.barkeley.edu/
http://en.wikipedia.org/wiki/, Liquid Crystal
Display
http://www.webopedia.com,
Display
http://www.iptekNET.com/,
SDI
Developed a 260,000-Color
LCD■
Flat
Panel
First
UFB-
http://www.colormatters.com, How The Eye
Sees Color
xy
Optimasi Sistem Industri, Vol. 7 No. x Mei 2007: xx – xy