BAB II. GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN
3.6. Algoritma Craft
CRAFT menggunakan data aliran barang sebagai dasar bagi pengembangan hubungan kedekatan, dalam batasan beberapa satuan ukuran (kg/hari, satuan/tahun, muatan/minggu) antara pasangan-pasangan kegiatan untuk membentuk suatu matriks bagi program ini.
Data masukan lainnya memberi kemungkinan pemasukan biaya pemindahan tiap satuan pemindahan, dan tiap satuan jarak. Bila masukan seperti ini tidak tersedia, atau tidak mencukupi, dapat diatasi dengan memasukkan angka 1 untuk semua biaya dalam matriks.
Kebutuhan ruangan merupakan masukan ketiga. Masukan ini mengambil bentuk tata letak yang telah ada. Untuk tata letak yang baru, harus dikembangkan sebuah tata letak kasar. Pada keduanya, nomor identifikasi kegiatan, dalam jumlah yang mendekati skala ruang yang dibutuhkan, dimasukkan ke dalam luas keseluruhan dari tatanan yang telah ditetapkan. Lokasi dari sebuah kegiatan dapat ditetapkan dalam wilayah keseluruhan ini.
CRAFT menghitung hasil kali aliran, biaya pemindahan, dan jarak antar pusat kegiatan. Kemudian dia mempertimbangkan pertukaran lokasi dan menguji perubahan dua arah atau tiga arah. Dilakukan pertukaran yang menyebabkan pengurangan ongkos yang paling besar, dan menghitung ongkos total yang baru.
Proses ini diulang sampai tidak ada lagi pengurangan ongkos yang berarti. Program
ini berorientasi lintas, sehingga kemungkinan pertukaran tidak diuji semua.
Karenanya, dicapai tata letak yang disebut hampir optimum.
CRAFT mencetak tata letak dalam bentuk dasar persegi. Setiap kegiatan muncul pada hasil cetakan, seluas meter persegi tetentu. Hasil CRAFT menunjukkan kegiatan dengan huruf. Sementara gambaran menyeluruh yang dihasilkan adalah persegi, bangun kegiatan mandiri cenderung tak beraturan dan harus disesuaikan ke dalam bentuk praktis. Biaya total dihitung dan perbedaaan antara biaya total setelah penyesuaian dengan sebelumnya menunjukkan penghematan.
Keuntungan penggunaan CRAFT:
1. Memungkinkan penetapan lokasi khusus.
2. Bentuk masukan dapat beragam.
3. Waktu komputer pendek.
4. Mempunyai arti matematis.
5. Dapat digunakan untuk tata letak kantor.
6. Dapat memeriksa pekerjaan sebelumnya.
7. Biaya dan penghematan tercetak.
Keterbatasan penggunaan CRAFT:
1. Menuntut penyesuaian oleh tangan (hasil tidak dapat langsung dipergunakan).
2. Program cenderung ’mempunyai jarak penglihatan pendek’, tidak dapat menemukan jawaban terbaik dengan hanya mengubah dua tau tiga departemen.
3. Pengubahan departemen harus berukuran sama, berdekatan satu sama lain dan berbatasan dengan departemen yang sama.
4. Memerlukan kejelasan struktur data masukan.
5. Rancangan huruf sulit.
6. Terbatas sampai 40 departemen.
Pada penelitian ini digunakan metode SLP (systematic layout planning) dan algoritma CRAFT untuk merancang tempat kerja usulan yang baik dipandang dari sudut pandang waktu dan jarak yang lebih efisien dibandingkan dengan kondisi tataletak aktual saat ini di perusahaan. Selanjutnya pendekatan ergonomi digunakan untuk merancang fasilitas kerja yang dapat memberikan kenyamanan dalam bekerja sehingga dapat meningkatkan produktivitas dengan mengurangi keluhan pada otot pekerja.
BAB IV
METODOLOGI PENELITIAN
4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan di CV Chantiqa Handycraft yang beralamat di Desa Kampung Lalang Kecamatan Medan Sunggal Sumatera Utara. Penelitian ini direncanakan dimulai pada bulan Oktober 2009 sampai dengan bulan Desember 2009.
4.2. Objek dan Populasi Penelitian
Objek penelitian dalam penelitian ini adalah tempat kerja yang berhubungan dengan tata letak produksi dan fasilitas kerja di CV Chantiqa Handycraft di Desa Kampung Lalang Kecamatan Medan Sunggal Sumatera Utara. Populasi penelitian adalah seluruh pengrajin yang berada di bawah bimbingan CV Chantiqa Handycraft.
4.3. Jenis Penelitian
Jenis penelitian ini adalah penelitian Action Research merupakan penelitian yang bertujuan untuk mengembangkan metode kerja yang paling efisien, sehingga biaya produksi dapat ditekan dan produktifitas lembaga dapat meningkat
4.4. Pengumpulan Data
4.4.1. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data dilakukan secara langsung untuk mendapatkan data primer berupa keluhan MSDs pekerja dengan menggunakan kuesioner SNQ, data elemen kegiatan untuk penilaian postur kerja dengan REBA, data proses produksi dengan menggunakan peta kerja, data waktu produksi dan transportasi dengan stopwatch time study, data antropometri dengan body martin dan wawancara.
Untuk data sekunder diperoleh dengan mengambil data yang berhubungan dengan penelitian yang ada di CV Chantiqa Handycraft.
4.4.2. Jenis Data
Data yang diperlukan untuk mendukung penelitian ini sehingga dapat mencapai tujuan yang diinginkan dapat dikelompokkan pada dua bagian yaitu data primer dan data sekunder. Data primer adalah data yang diperoleh melalui pengamatan langsung, wawancara dan diskusi. Data sekunder adalah data yang diperoleh dari catatan-catatan, laporan, buku dan bagian/instansi yang terkait.
1. Data Primer
Data primer yang dibutuhkan antara lain adalah :
a. Keluhan MSDs Pekerja yaitu keluhan yang dialami oleh pekerja yang berhubungan dengan otot dan rangka akibat aktivitas yang dilakukan.
b. Elemen Kegiatan untuk penilaian postur kerja merupakan tahapan-tahapan pekerjaan yang dilakukan pada aktivitas kerja.
c. Tataletak Komponen Awal merupakan kondisi eksisting tataletak atau penempatan fasilitas produksi.
d. Peta Tangan Kiri Tangan kanan merupakan representasi dari aktivitas yang dilakukan oleh tangan kiri dan tangan kanan berdasarkan elemen gerakan therbligh untuk mengetahui keseimbangan kerja antara tangan kiri dan tangan kanan.
e. Data Waktu Proses dan Transportasi merupakan waktu penyelesaian yang diukur pada setiap proses dan waktu yang dibutuhkan dalam pemindahan material yang terjadi selama proses produksi.
f. Frekuensi Perpindahan dan Frekuensi Back Traking, banyaknya aktivitas pemindahan material yang terjadi selama proses produksi dari bahan baku sampai produk jadi.
g. Proses Produksi Awal, untuk mengetahui gambaran mengenai metode kerja aktual.
h. Data Antropometri merupakan data ukuran dimensi tubuh pekerja yang diperoleh berdasarkan pengukuran dengan menggunakan human body martin.
2. Data Sekunder
Data sekunder yang dibutuhkan antara lain adalah :
1. Struktur Organisasi serta Tugas dan Wewenang 2. Permintaan produk
3. Jam kerja
4.4.3. Instrumen/Alat Pengumpul Data
Instrumen/alat yang digunakan untuk mengumpulkan data adalah sebagai berikut :
a. Wawancara (In-Depth Interview)
Yaitu wawancara mendalam terhadap informan untuk memperoleh informasi yang diinginkan sesuai dengan metode SNQ.
b. Pengamatan Langsung (Direct Observation)
Yaitu mendatangi daerah studi, melakukan pengukuran dan pengamatan, misalnya mengamati aliran material dengan menggunakan peta kerja dan postur kerja dengan metode REBA
c. Alat Ukur
Berbagai alat ukur yang digunakan antara lain adalah meteran, body martin, camera digital dan stopwatch.
4.4.4. Pengolahan dan Analisis Data
Identifikasi keluhan MSDs dengan penyebaran kuesioner standar Nordic kemudian dilakukan pengolahan Standard Nordic Questionnairre untuk mendapatkan
hasil identifikasi keluhan musculoskeletal. Setelah itu, dilakukan penilaian postur kerja dengan menggunakan metode REBA untuk mengetahui level resiko dan kategori tindakan yang harus dilakukan terhadap sikap kerja operator. Dari hasil keluhan dan resiko yang dialami operator diperoleh fasilitas yang dibutuhkan, kemudian diperoleh data antropometri dari fasilitas yang dibutuhkan. Selanjutnya dilakukan pengolahan data antropometri dalam merancang fasilitas kerja yang sesuai melalui tahapan pengujian keseragaman data, kecukupan data dan kenormalan data.
Setelah data untuk perancangan fasilitas baru diperoleh, maka dilakukan penentuan luas lantai setiap stasiun untuk pembuatan tataletak baru. Tahapan pembuatan tataletak baru dimulai dengan pembuatan Activity Relationship Chart, Block Template, Area Template, Area Allocating Diagram hingga Final Layout. Hasil tataletak usulan disimulasikan dengan menggunakan algoritma Craft untuk mengetahui nilai momen.
4.5. Tahapan Penelitian
Pola pikir penelitian sebagai berikut:
Gambar 6. Pola Pikir Penelitian
Keterangan:
1. Identifikasi keluhan musculoskeletal operator yang berhubungan dengan fasilitas kerja dengan menggunakan metode Standar Nordic yang menilai keluhan di 28 bagian tubuh. Alat yang digunakan dalam metode ini adalah Kuesioner Standar Nordic (SNQ) yang menggunakan 4 skala keluhan yaitu 1 tidak sakit, 2 agak sakit, 3 sakit, 4 sangat sakit. Dalam tahapan ini diperoleh hasil data keluhan musculoskeletal operator.
2. Identifikasi kegiatan yang berbahaya yang dilakukan operator yang berhubungan dengan tempat kerja dengan menggunakan penilaian postur kerja dengan menggunakan metode REBA. Metode REBA adalah penilaian postur kerja yang memiliki fokus penilaian postur kerja pada seluruh bagian tubuh dan menilai keseimbangan pada bagian tubuh sebelah kiri dan sebelah kanan. Dalam tahapan ini diperoleh hasil data skor postur kerja, level resiko postur kerja dan usulan tindakan perbaikan postur kerja.
3. Setelah melakukan identifikasi keluhan musculoskeletal dan penilaian postur kerja maka selanjutnya ditentukan perbaikan metode kerja dan fasilitas kerja untuk mengurangi keluhan musculoskeletal dari operator.
4. Agar fasilitas kerja yang diusulkan sesuai dengan kenyamanan maka ditetapkan data dimensi tubuh operator. Selanjutnya dilakukan pengukuran data dimensi tubuh (antropometri) dengan menggunakan human body martin. Data yang
diperoleh diuji keseragaman dan kecukupan serta kenormalan data. Selanjutnya ditentukan prinsip perancangan fasilitas berdasarkan data dimensi tubuh.
5. Data ukuran fasilitas kerja yang diusulkan selanjutnya dijadikan sebagai dasar penentuan luas stasiun kerja selain data ukuran penempatan untuk bahan dan data ukuran penempatan untuk operator.
6. Selanjutnya dilakukan perancangan tataletak usulan dengan menggunakan metode systematic layout planning (SLP). Adapun tahapan-tahapan dalam SLP adalah pembuatan activity relationship chart yang mengetahui keterkaitan antara tiap stasiun, pembuatan block template untuk menyusun stasiun kerja berdasarkan keterkaitan antara tiap stasiun, pembuatan area template untuk menyusun stasiun kerja dengan total ruang yang dibutuhkan berdasarkan keterkaitan antara tiap stasiun, pembuatan area allocating diagram untuk menyusun hasil area template dengan pertimbangan ruang untuk gerakan seperti gang, dan terakhir penggambaran tataletak.
7. Tataletak hasil dari SLP selanjutnya disimulasikan dengan menggunakan algoritma CRAFT. Perhitungan algoritma CRAFT menggunakan software Quant System Versi 3.0. CRAFT menghitung hasil kali aliran, biaya pemindahan, dan jarak antar pusat kegiatan. Dilakukan pertukaran yang menyebabkan pengurangan ongkos yang paling besar, dan menghitung ongkos total yang baru. Program ini berorientasi lintas, sehingga kemungkinan pertukaran tidak diuji semua.
Karenanya, dicapai tata letak yang disebut hampir optimum.
Gambar 7. Blok Diagram Metodologi Penelitian
BAB V
PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
Data yang dikumpulkan dalam penelitian pada operator penganyaman di UKM Chantiqa Handycraft adalah data keluhan musculoskeletal, postur kerja operator sewaktu melakukan elemen pekerjaan, tataletak komponen yang dillihat dari Peta Tangan Kiri Tangan Kanan, data waktu proses, data frekuensi perpindahan, data proses produksi dan pengukuran dimensi tubuh yang berdasarkan hasil penilaian keluhan MSDs dan penilaian postur kerja yang beresiko atau yang mempunyai level tinggi.
5.1. Data Keluhan Musculoskeletal Tiap Operator dan Penilaiannya
Standar Nordic Questionnare disebar kepada operator untuk mengetahui tingkat keluhan musculoskeletal. Dari seluruh item bagian tubuh standar nordic, keluhan dari pekerja selanjutnya dinilai berdasarkan keluhan yaitu :
Tidak Sakit (TS) = Tidak merasakan ada keluhan pada saat bekerja Agak Sakit (AS) = Merasakan keluhan sakit pada saat bekerja saja Sakit (S) = Keluhan sakit tetap dirasakan pada saat bekerja selesai Sangat Sakit(S) = Keluhan sakit terus dirasakan dalam jangka waktu
yang panjang
Rekapitulasi data Standar Nordic Questionnare pada seluruh operator dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Kondisi Tingkatan Keluhan Penyakit Operator pada setiap Stasiun Kerja (berdasarkan Standar Nordic Questionnaire)
Jenis Keluhan pada Tubuh
operator
Stasiun Kerja
Penyerutan Pewarnaan Penjemuran Penyortiran Penganyaman Finishing
0 S TS AS TS AS AS
Keterangan Jenis Keluhan pada Tubuh Operator :
1 = Sakit kaku di bagian leher bagian bawah 15 = Sakit pada pergelangan tangan kanan
2 = Sakit di bahu kiri 16 = Sakit pada tangan kiri
3 = Sakit di bahu kanan 17 = Sakit pada tangan kanan 4 = Sakit lengan atas kiri 18 = Sakit pada paha kiri
5 = Sakit di punggung 19 = Sakit pada paha kanan
6 = Sakit lengan atas kanan 20 = Sakit pada lutut kiri
7 = Sakit pada pinggang 21 = Sakit pada lutut kanan
8 = Sakit pada bokong 22 = Sakit pada betis kiri
9 = Sakit pada pantat 23 = Sakit pada betis kanan
10 = Sakit pada siku kiri 24 = Sakit pada pergelangan kaki kiri 11 = Sakit pada siku kanan 25 = Sakit pada pergelangan kaki kanan 12 = Sakit pada lengan bawah kiri 26 = Sakit pada kaki kiri
13 = Sakit pada lengan bawah kanan 27 = Sakit pada kaki kanan
Hasil identifikasi keluhan berdasarkan Standar Nordic Questionnare untuk masing-masing operator pada setiap stasiun kerja dapat diuraikan sebagai berikut : 1. Stasiun Penyerutan
Operator di bagian penyerutan mengalami keluhan musculoskeletal dengan tingkatan sakit pada bagian leher bagian atas dan bawah, bahu kiri dan kanan, pergelangan tangan dan tangan, pergelangan kaki kiri dan kanan serta kaki kiri dan kanan.
2. Stasiun Pewarnaan
Operator di bagian pewarnaan mengalami keluhan musculoskeletal dengan tingkatan sangat sakit pada bagian pinggang, punggung dan lengan atas kanan.
Sedangkan yang sakit pada bagian lengan atas kiri, bokong, siku kanan, lengan bawah kanan, tangan kanan dan paha.
3. Stasiun Penjemuran
Operator di bagian penjemuran mengalami keluhan musculoskeletal dengan tingkatan sangat sakit pada bagian pinggang dan bokong. Sedangkan yang sakit paha kiri dan kanan.
4. Stasiun Penyortiran
Operator di bagian penyortiran tidak mengalami keluhan musculoskeletal dengan tingkatan sakit dan sangat sakit.
5. Stasiun Penganyaman
Operator di bagian penganyaman mengalami keluhan musculoskeletal dengan tingkatan sakit pergelangan tangan kiri dan kanan.
6. Stasiun Finishing
Operator di bagian finishing mengalami keluhan musculoskeletal dengan tingkatan sangat sakit pada bagian bokong dan betis kiri. Sedangkan yang sakit pada bagian bahu kiri dan kanan, pantat, paha kiri dan kanan, lutut kiri dan kanan serta betis kanan.
5.2. Data Elemen Kegiatan dan Penilaian Postur Kerja tiap Elemen Kegiatan dengan Menggunakan Metode REBA
Setelah melakukan identifikasi keluhan MSDs, maka dilakukan penilaian postur kerja pada tiap pekerjaan. Penilaian postur kerja operator digunakan untuk menganalisis keefektifan postur dan sikap kerja yang mempengaruhi produktivitas dan kesehatan fisik operator. Penilaian tersebut diharapkan dapat memperbaiki sikap kerja yang salah sehingga operator tidak mengalami penyakit akibat kerja. Sebelum penilaian postur kerja, terlebih dahulu harus diketahui elemen kegiatan pada setiap pekerjaan yang menimbulkan resiko MSDs. Beberapa kegiatan operator yang dapat menimbulkan resiko MSDs dapat dilihat pada Tabel 2. berikut ini :
Tabel 2. Kegiatan Operator yang Menimbulkan Resiko MSDs pada Setiap Stasiun Kerja
No Kegiatan
1 Menyerut lidi
2 Mewarnai lidi
3
Menjemur lidi yang telah diwarnai
4 Menyortir lidi
Lanjutan Tabel 2.
No Kegiatan
5 Menganyam lidi
6 Finishing
Sumber: Pengukuran Langsung
Setiap proses pada stasiun kerja masing-masing akan dilakukan penilaian postur kerja menggunakan metode REBA. Penilaian postur kerja dengan menggunakan REBA dapat dilihat pada Lampiran 2, dan hasilnya dapatdilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Penilaian Postur Kerja dengan Menggunakan REBA
Kegiatan
Lanjutan Tabel 3.
Fasilitas kerja yang dibutuhkan oleh tiap operator dapat ditentukan berdasarkan tingkat keluhan musculoskeletal operator dengan menggunakan SNQ dan penilaian postur kerja dengan menggunakan REBA. Kemudian dilihat keterkaitan antara bagian tubuh yang bersentuhan langsung dengan fasilitas kerja yang dibutuhkan tersebut. Posisi kerja pada saat bersentuhan langsung dengan fasilitas kerja yang akan diusulkan, akan dapat memberikan dimensi antropometri yang harus diukur untuk mendapatkan dimensi fasilitas kerja yang sesui dengan dimensi tubuh operator. Adapun fasilitas kerja yang dibutuhkan untuk mengurangi keluhan operator dapat dilihat pada Tabel 4 berikut ini :
Tabel 4. Fasilitas Kerja dan Dimensi yang Digunakan
No Stasiun Fasilitas kerja Dimensi yang dibutuhkan
1 Penyerutan Meja kerja, kursi kerja dan alat serut
Rentang siku, jangkauan tangan, tinggi popliteal, pantat popliteal, tinggi siku duduk dan dimensi tangan 2 Pewarnaan Meja tempat kompor, alat pengaduk Tinggi siku berdiri,
jangkauan tangan
3 Penjemuran Wadah penjemuran Jangkauan tangan, tinggi
siku berdiri
4 Penyortiran Meja kerja dan kursi kerja
Rentang siku, jangkauan tangan, tinggi popliteal, pantat popliteal, tinggi siku duduk
5 Penganyaman Meja kerja dan kursi kerja
Rentang siku, jangkauan tangan, tinggi popliteal, pantat popliteal
6 Finishing Meja kerja dan kursi kerja
Rentang tangan, jangkauan tangan, tinggi popliteal, pantat popliteal tinggi siku duduk
5.3. Data Antropometri dan Pengolahannya
Data antropometri diperoleh dari hasil pengukuran secara langsung terhadap operator yang berjumlah 6 orang. Untuk memenuhi persyaratan pengujian kenormalan data maka dilakukan penambahan ukuran antropometri dari data Laboratorium E&APK USU. Dengan mengetahui data dimensi tubuh yang akan diukur, maka data antropometri dapat dilihat pada Tabel 5 sampai Tabel 8.
Tabel 5. Data Hasil Pengukuran Dimensi Jari Operator
No
Ibu jari Jari telunjuk Jari tengah
Panjang Lebar Sudut Panjang Lebar Sudut Panjang Lebar Sudut
No
Ibu jari Jari telunjuk Jari tengah
Panjang Lebar Sudut Panjang Lebar Sudut Panjang Lebar Sudut
Tabel 6. Data Hasil Pengukuran Dimensi Jari Tambahan
No
Ibu jari Jari telunjuk Jari tengah
Panjang Lebar Sudut Panjang Lebar Sudut Panjang Lebar Sudut
Sumber: Data Laboratorium E&APK Fakultas Teknik USU
Tabel 7. Data Hasil Pengukuran Dimensi Tubuh Operator
No Tpo PP LP TSD JT RT RS
Tabel 8. Data Hasil Pengukuran Dimensi Tubuh Tambahan
No Tpo PP LP TSD JT RT RS
Sumber: Data Laboratorium E&APK Fakultas Teknik USU
5.3.1. Perhitungan Rata-rata, Standar Deviasi, Nilai Maksimum dan Minimum
Selanjutnya dari data anthropometri yang diperoleh akan ditentukan nilai rata-rata, standar deviasi, nilai maksimum dan minimum untuk masing-masing item pengukuran.
Perhitungan nilai rata-rata, standar deviasi, nilai minimum dan maksimum pada masing-masing pengukuran adalah sebagai berikut :
1. Nilai rata-rata
Nilai rata-rata pada dimensi panjang Ibu Jari adalah :
23
Untuk menentuan nilai standar deviasi pada masing-masing pengukuran dapat ditentukan dengan rumus seperti di bawah ini :
σ = 1
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 panjang ibu jari = 3.60 cm Nilai minimum panjang ibu jari = 2.80 cm
Dari data pada Tabel 5 sampai Tabel 8 lalu dilakukan perhitungan terhadap nilai rata-rata, nilai standar deviasi, nilai minimum dan maksimum, dan hasil perhitungannya dapat dilihat pada Tabel 9 dan Tabel 10.
Tabel 9. Perhitungan Nilai Rata-rata, Standar Deviasi, Nilai maksimum dan Minimum Dimensi Jari Operator
No
Ibu jari Jari telunjuk Jari tengah
Panjang Lebar Sudut Panjang Lebar Sudut Panjang Lebar Sudut
No
Ibu jari Jari telunjuk Jari tengah
Panjang Lebar Sudut Panjang Lebar Sudut Panjang Lebar Sudut
Tabel 10. Perhitungan Nilai Rata-rata, Standar Deviasi, Nilai maksimum dan Minimum Dimensi Tubuh Operator
No Tpo PP LP TSD JT RT RS
22 37,30 42,90 34,80 20,10 72,60 154,80 74,70
23 35,80 42,70 36,00 24,90 73,20 154,30 76,60
Jumlah 902,60 1036,10 744,30 508,80 1667,00 3558,50 1760,80 Rata-rata 39,24 45,05 32,36 22,12 72,48 154,72 76,56 X max 40,60 48,80 36,60 25,50 76,00 165,70 83,60 X min 35,80 42,40 27,80 19,00 65,90 144,30 67,20
Std.Deviasi 1,39 1,96 2,98 1,79 2,48 6,12 3,87
5.3.2. 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% dan tingkat ketelitian 5%.
Untuk menguji keseragaman data digunakan peta kontrol dengan persamaan berikut : σ
2 +
= X
BKA BKB= X −2σ
Jika X min > BKB dan Xmax < BKA maka Data Seragam
Jika X min < BKB dan Xmax > BKA maka Data Tidak Seragam Contoh :
Hasil uji keseragaman data pada dimensi panjang ibu jari adalah :
) diperoleh pada masing-masing elemen pengukuran dapat dilihat pada Tabel 11 dan Tabel 12 dengan keterangan S (Seragam) dan TS (Tidak Seragam).
Tabel 11. Uji Keseragaman Data Dimensi Jari Operator
No
Ibu jari Jari telunjuk Jari tengah
Panjang Lebar Sudut Panjang Lebar Sudut Panjang Lebar Sudut
Tabel 12. Uji Keseragaman Data Dimensi Tubuh Operator
Dari hasil perhitungan uji keseragaman data yang dilakukan, maka diperoleh semua data telah seragam yang artinya dapat dilanjutkan ke tahap selanjutnya yaitu uji kecukupan data.
5.3.3. 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.
Untuk uji kecukupan data dengan tingkat ketelitian 5% dan tingkat keyakinan 95% digunakan persamaan :
Jika, N’<N maka data sudah cukup untuk melakukan perancangan N`>N maka data belum cukup untuk melakukan perancangan.
Contoh : Data Panjang ibu jari adalah :
∑ Xi = 72.22
Maka data hasil pengukuran yang dilakukan telah mencukupi untuk dilakukan perancangan produk.
Dengan cara yang sama seperti diatas, maka hasil uji kecukupan data yang diperoleh pada masing-masing elemen pengukuran dapat dilihat pada Tabel 13 dan Tabel 14.
Tabel 13. Uji Kecukupan Data Dimensi Jari Operator
No
Ibu jari Jari telunjuk Jari tengah
Panjang Lebar Sudut Panjang Lebar Sudut Panjang Lebar Sudut
Tabel 14. Uji Kecukupan Data Dimensi Tubuh Operator cukup, maka selanjutnya dilakukan uji kenormalan data.
5.3.4. 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 parameter/statistik data (rata-rata, standar deviasi, dan sebagainya), merupakan data kontiniu (hasil pengukuran), dan ukuran sampel memenuhi (23 sampel) sehingga metode Chi-Square dapat digunakan
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 parameter/statistik data (rata-rata, standar deviasi, dan sebagainya), merupakan data kontiniu (hasil pengukuran), dan ukuran sampel memenuhi (23 sampel) sehingga metode Chi-Square dapat digunakan