• Tidak ada hasil yang ditemukan

Berisi tentang kesimpulan atau rangkuman yang menjelaskan tentang kandungan dari praktikum dan saran.

BAB VI

DAFTAR PUSTAKA

4

BAB II

LANDASAN TEORI

3. Ergonomi

Pengertian Ergonomi Istilah ergonomi berasal dari 4ontro 4ontro yang terdiri dari dua kata yaitu ergon yang artinya kerja dan nomos yang artinya aturan atau hukum.

Menurut (Panero, 2003) Ergonomi adalah teknologi perancangan kerja yang didasarkan pada ilmu-ilmu biologi manusia, anatomi, fisiologi, dan psikologi. 2.

Tujuan Ergonomi Menurut (Tawarka, 2004) Tujuan ilmu ergonomi adalah:

a. Meningkatkan kesejahteraan fisik dan mental melalui upaya pencegahan cedera dan penyakit akibat kerja, menurunkan kerja fisik dan mental, mengupayakan promosi dan kepuasan kerja.

b. Meningkatkan kesejahteraan sosial melalui peningkatan kualitas kontak sosial, mengelola dan mengkoordinir kerja secara tepat guna dan

meningkatkan jaminan sosial baik selama kurun waktu usia produktif maupun setelah tidak produktif. C. Menciptakan keseimbangan nasional antara berbagai aspek yaitu aspek teknis, ekonomis, antropologis dan budaya dari setiap sistem kerja yang dilakukan sehingga tercipta kualitas kerja dan kualitas hidup yang tinggi.

Ruang Lingkup ErgonomiMenurut (Sutalaksana, 1979) ergonomi dibagi menjadi empat kelompok utama, yaitu:

4. Biomekanik

Menitikberatkan pada aktivitas-aktivitas manusia ketika bekerja dan cara mengukur dari setiap aktivitas tersebut

5. Display

Menitikberatkan pada bagian dari lingkungan yang mengkomunikasikan pada manusia.

5 6. Lingkungan

Menitikberatkan kepada fasilitas-fasilitas dan ruangan-ruangan yang biasa digunakan oleh manusia dan kondisi lingkungan kerja karena kedua hal tersebut banyak

mempengaruhi tingkah laku manusia.

7. Antropometri

Menitikberatkan pada nilai ukuran-ukuran yang sesuai dengan ukuran tubuh manusia.

Dalam hal ini terjadi penggabungan dan pemakaian data antropometri dengan ilmu 5ontrol55 yang menjadi prasarat utama. Pada tugas akhir ini, pembahasan dibatasi hanya pada masalah ergonomi fisik atau antropometri.

B. Antropometri

Pengertian Antropometri

Antropometri merupakan salah satu cabang ilmu ergonomi yang berkaitan dengan pengukuran dimensi tubuh manusia yang dapat digunakan untuk merancang fasilitas yang ergonomis. Menurut (Wignjosoebroto, 2000) Kata antropometri berasal dari bahasa Yunani, yaitu kata anthropos (man) yang artinya manusia dan kata metreinn (tomeasure) yang artinya ukuran, sehingga antropometri adalah ilmu yang

berhubungan dengan pengukuran dimensi tubuh manusia. Menurut (Nurmianto dalam Prasetyo 2011) bahwa antropometri adalah suatu kumpulan data numerik yang

berhubungan dengan karakteristik tubuh manusia dalam hal ukuran, bentuk, dan kekuatan serta penerapan dari data tersebut untuk penanganan masalah desain.

Antropometri secara luas dapat digunakan sebagai pertimbangan ergonomis dalam proses perancangan atau desain produk maupun sistem kerja yang akan digunakan manusia.Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa data antropometri akan menentukan bentuk, ukuran, dan dimensi yang tepat pada produk yang dirancang serta manusia yang akan menggunakan produk tersebut sehingga perancang suatu produk harus mampu mengakomodasikan dimensi tubuh dari populasi terbesar yang akan menggunakan produk hasil rancangannya tersebut. Contoh-contoh dari aplikasi data antropometri misalnya: pakaian, kursi, botol, helm, dan sebagainya.

6 Sumber Variabilitas

Ukuran-Ukuran Antropometri Manusia pada umumnya memiliki bentuk dan dimensi tubuh yang berbeda-beda antara satu dengan yang lainnya, sehingga semakin banyak jumlah manusia yang diukur maka akan didapat variasi ukuran tubuh antara yang satu dengan yang lainnya. Menurut (Wignjosoebroto dalam Tim Dosen Laboratorium Ergonomi dan Perancangan Sistem Kerja, 2009) Variabilitas tersebut disebabkan oleh faktor-faktor berikut:

8. Usia

Usia merupakan faktor yang dapat menunjukkan secara jelas mengenai terdapatnya variasi dimensi tubuh manusia. Secara kasat mata dapat terlihat adanya perbedaan ukuran dimensi tubuh anak balita dengan orang dewasa. Akibat adanya faktor usia tersebut, ukuran peralatan yang dibutuhkan antar manusia dengan perbedaan usia ini menjadi berbeda.

9. Jenis Kelamin

Selain 6ontro usia, 6ontro lainnya yang menyebabkan terdapatnya variasi pada ukuran dimensi tubuh manusia adalah jenis kelamin. Secara umum dimensi tubuh pria lebih besar dibandingkan dimensi tubuh 6ontro. Namun pada beberapa bagian tubuh seperti bagian pinggul hal tersebut tidaklah berlaku.

10. Suku Bangsa

Setiap suku bangsa memiliki karakteristik yang khas terkait dengan dimensi tubuh mereka. Pengaruh faktor suku bangsa terhadap dimensi tubuh manusia terekam dalam penelitian yang dilakukan oleh Ashby (1979). Dalam penelitiannya, Ashby merancang suatu peralatan yang sesuai untuk digunakan oelh 90% populasi pria di Amerika Serikat dan kemudian mengenakan peralatan terkait pada populasi pria di negara lainnya. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa peralatan tersebut hanya mampu digunakan oleh 90% populasi pria di Jerman, 80% populasi pria di Perancis, 65% populasi pria di Italia, 45% populasi pria di jepang, 25% populasi pria di Thailand, dan 10% populasi pria di Vietnam.

7 11. Nutrisi dan Kondisi Lingkungan

Tidak dapat dipungkiri bahwa nutrisi yang baik akan mendukung pertumbuhan tubuh manusia. Hal mengenai pengaruh faktor nutrisi dengan perbedaan ukuran tubuh manusia ditunjukkan oleh penelitian yang dilakukan oleh Annis (1978). Penelitian oleh Annis (1978) terhadap penduduk Amerika Serikat menunjukkan bahwa terdapat perubahan tren pada ukuran dimensi tubuh dan perubahan tersebut berupa

peningkatan sekitar 1 cm per dekade sejak 1920.

e. Postur Tubuh

Faktor ini biasanya dipengaruhi oleh kebiasaan sikap seseorang yang pada akhirnya dapat mempengaruhi ukuran dimensi tubuh seseorang.

f. Jenis Pekerjaan

Jenis pekerjaan khususnya pekerjaan-pekerjaan yang bersifat fisik dapat melatih otot pada bagian-bagian tubuh tertentu. Hal tersebut kemudian menyebabkan ukuran yang berbeda pada bagian tubuh tertentu dengan ukuran tubuh manusia pada umunya.

Akibat perbedaan ini, maka terbentuklah variasi pada ukuran tubuh manusia.

Cara pengukuran Antropometri

Menurut (Panero, 2003) berdasarkan cara pengukurannya, antropometri terbagi atas dua macam, yaitu:

12. Antropometri Statis

Antropometri statis adalah pengukuran data yang mencakup pengukuran atas bagian-bagian tubuh seperti dimensi kepala, batang tubuh, dan anggota badan lainnya pada posisi standar (tegak sempurna). Pengukuran antropometri statis biasanya digunakan untuk mendesain barang – barang yang digunakan manusia seperti meja, kursi, dan pakaian.

13. Antropometri Dinamis

Antropometri dinamis yaitu pengukuran yang dilakukan pada posisi tubuh sedang bekerja atau melakukan aktivitas. Dimensi yang diukur pada antropometri dinamis

8

diambil secara linier (lurus) dan saat pemakai melakukan aktivitasnya seperti ketinggian orang saat sedang berjalan.

14. Penggolongan Data AntropometriMenurut Panero (2003) data antropometri statik harus dibedakan berdasarkan suku bangsa dan umur manusia calon penghuninya. Sebagai contoh, data statik antropometri manusia Eropa akan berbeda dengan data statik manusia Asia, hal itupun dibedakan pula dalam hal umur. Khusus manusia Asia, juga telah dilakukan penelitian statik khususnya data standing height (ketinggian total manusia rata-rata) oleh UNESCO (1997), yang membedakan manusia asia berdasarkan umur dan tingkat pendidikannya, yaitu Sekolah Dasar (SD), Sekolah Menengah Pertama (SMP), Sekolah Menengah Umum (SMU), dan Pasca SMU

contoh persentil

Rumus Persentil Data Tunggal

rumus persentil data tunggal Keterangan :

I = bilangan bulat yang kurang dari 100 (1, 2, 3, …, 99).

N = banyak data.

Rumus Persentil Data Kelompok

Rumus persentil data kelompok / bergolong digunakan untuk menentukan sebuah nilai persentil dari suatu data kelompok. Rumus persentil data kelompok bisa kalian lihat di bawah ini :

9 rumus persentil data kelompok

Keterangan :

I = bilangan bulat yang kurang dari 100 (1, 2, 3, … ,99).

Tb = tepi bawah kelas persentil.

N = jumlah seluruh frekuensi.

F {k} = jumlah frekuensi sebelum kelas persentil.

F {i} = frekuensi kelas persentil.

P = 9ontrol kelas interval.

C. Uji Kecukupan Data

Untuk melakukan penghitungan atas berapa banyak data yang diperlukan untuk pengukuran. Uji kecukupan data ini dapat dilakukan dengan rumus:

N = Jumlah pengamatan 9ontro yang dilakukan N’ = Jumlah pengamatan teoritis yang diperlukan

S = tingkat ketelitian, penyimpanan maksimum hasil peramalan dari data sebenarnya (untuk k = 95% yaitu 2 dan S = 95% yaitu 0.05 jadi k/s = 2/0.05 = 40)

K = tingkat keyakinan , besarnya keyakinan pengukur bahwa hasil yang diperoleh memenuhi syarat ketelitian

Bila nilai N (data 9ontro) lebih besar daripada N’ (data teoritis) maka pengumpulan data dinilai cukup dan sudah dapat mewakili populasi. (Sutalaksana, Anggawisastra,

& Tjakraatmadja, 1979) D. Uji Kenormalan data

10

Untuk mengetahui apakah data-data yang dikumpulkan apakah mengikuti distribusi normal atau tidak maka dilakukan pengujian dengan metode Goodness of Fit (uji Kebaikan Suai).

Untuk mengetahui apakah data-data yang dikumpulkan apakah mengikuti distribusi normal atau tidak maka dilakukan pengujian dengan metode Goodness of Fit (uji Kebaikan Suai). 3.33 log n dimana n adalah banyaknya data pengamatan Lebar kelas interval = Range

k

Menetapkan nilai rata-rata dan standar deviasi Nilai rata-rata : x¯ = ∑ si

N

Standard deviasi = σ = J∑(Xi-s¯)/N–1

Mencari nilai Z untuk setiap kelas yang ada dengan cara:

Langkah-langkah yang dilakukan dalam pengujian kenormalan data adalah:

Mengelompokkan data-data yang didapat kedalam data kelompok dengan cara:

Range = data terbesar – data terkecil Kelas : k = 1 +

Z = Batas Kelas atas interval-Nilai rata -rata Menetapkan nilai luas kurva normal

Luas = p(zi < Z < z2) = P(Z< z2) – P(Z< z1)

Nilai dari Z bisa dilihat pada tabel kurva normal pada lampiran.

Menetapkan nilai frekuensi harapan (ei)

ei = luas x N

Nilai dari ei tidak boleh lebih kecil dari 5 maka jika nilai ei masih lebih kecil dari 5 maka akan digabungkan dengan nilai ei lainnya hingga berjumlah lebih dari 5.

Menghitung nilai khi-kuadrat.

11

Banyaknya derajat bebas yang berkaitan dengan sebaran khi-kuadrat yang ada berdasarkan pada dua 11ontro yakni banyaknya sel dalam percobaan yang bersangkutan dan banyaknya besaran yang diperoleh dari data pengamatan yang diperlukan dalam perhitungan frekuensi harapannya. Derajat kebebasan ini memiliki rumus ν = k – m – 1 dimana k adalah jumlah 11ontrol11 dan nilai m = 2 untuk data distribusi normal. Jika nilai dari Χ2hitung < Χ2tabel maka data tersebut terdistribusi normal. (Walpole, 1995, p. 326)

Setelah melakukan uji keseragaman, kecukupan dan kenormalan data maka akan menghitung waktu baku, dimana waktu baku ini didapat dari perhitungan waktu siklus

dan waktu normal.

Hitung waktu siklus:

Ws = ∑XiN

Dimana Xi adalah data-data dari nilai pengukuran, sedangkan n adalah banyaknya jumlah data pengukuran. (Sutalaksana, Anggawisastra, & Tjakraatmadja, 1979, p.

137)

Hitung waktu normal:

Waktu diperoleh dengan cara mengalikan waktu rata-rata (Ws) dengan performance rating. Rumus perhitungan waktu normal adalah:

Waktu Normal = Waktu siklus x (1+ Rating Factor) Rating Factor adalah 11ontro yang diperoleh dengan membandingkan kecepatan bekerja daripada

seseorang(operator) dengan kecepatan normal menurut ukuran si peneliti.

Performance rating (p) disebut juga 11ontro penyesuaian, 11ontro ini diperhitungkan jika pengukur berpendapat bahwa operator bekerja dengan

12

kecepatan tidak wajar, jika pekerja bekerjanya terlalu cepat >1, lambat <1, 12ontr normal =1. Untuk penyesuaian menggunakan sistem “Westinghouse System of Rating” yang dipengaruhi oleh 4 faktor yaitu skill (keterampilan), effort (usaha), conditions (kondisi kerja), 12ontrol1212us (konsistensi). Untuk lebih jelas mengenai tabel 12ontrol1212use dapat dilihat di lampiran. (Ginting, 2009, p. 257)

Hitung Waktu Baku:

Waktu baku adalah waktu yang dibutuhkan secara wajar oleh seorang pekerja normal untuk menyelesaikan suatu pekerjaan yang dijalankan dalam sistem kerja terbaik.

Waktu standard di peroleh dengan perkalian antara waktu normal dengan persentase kelonggaran rumus perhitungan waktu standar yaitu:

Waktu Baku = Waktu normal x [ 100 ] 100–%aSSowance

Menurut Ginting (2009) berdasarkan pada buku karangan Barnes (Motion and Time Study: Design and Measurement Work, 1968) Dalam menentukan waktu standar diperlukan suatu kelonggaran waktu, kelonggaran terbagi dalam 3 bagian yaitu:

Personal Allowance, yaitu kelonggaran yang diberikan untuk memenuhi kebutuhan pribadi pekerja, seperti ke WC, ibadah, dan hal-hal lainnya.

Delay Allowance, yaitu waktu yang diberikan pada pekerja sebagai akibat dari keadaan yang tidak terduga yang dapat memperlambat jalannya pekerjaan.

Fatique Allowance, yaitu kelonggaran diberikan untuk memperpanjang datangnya keletihan (fatique).

Uji Keseragaman

Uji keseragaman data ini dibutuhkan untuk mengatasi perubahan yang terus terjadi dimana perubahan-perubahan yang terjadi tetap harus dalam batas kewajaran.

(Sutalaksana, Anggawisastra, & Tjakraatmadja, 1979) Masukan data-data ke dalam 12ontrol12-subgrup Hitung nilai rata-rata masing-masin 12ontrol12 (x) Hitung nilai rata-rata dari rata-rata 12ontrol12 (x¯)

Hitung nilai standar deviasi berdasarkan pada persamaan berikut

13 a = J∑(Xi– s¯)/N–

Hitung standar deviasi dari distribusi harga rata-rata 13ontrol13 dengan:

ax = a√n

Hitung batas 13ontrol atas (BKA) dan batas kontrol bawah (BKB)

BKA = x¯ + Zσ BKB = x¯ – Zσ

Untuk tingkat ketelitian 5% dan tingkat keyakinan 95 % maka nilai Z = 2 dan nilai S = 0.05.

14

BAB III

PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

3.1 Rekapitulasi data antropometri

Tabel 3. 1 Rekapitulasi data antropometri statis

NO

15

NO ANTROPOMETRI STATIS

D25 D26 D27 D28 D29 D30 D31 D32 D33 D34

16

17

Tabel 3. 1 Rekapitulasi data antropometri dinamis

NO

18

3.2 Uji kenormalan, uji keseragaman, dan uji kecukupan data 3.2.1 Uji Kenormalan Antropometri Statis

1. D1

Tinggi tubuh posisi tegak

2. D2

Tinggi Mata

*Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,200 > 0,05 maka data pada D2 terhadap tinggi mata Normal

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

ttt

N 32

Normal Parametersa,b Mean 165.72

Std. Deviation 2.965 Most Extreme Differences Absolute .136

Positive .102

Negative -.136

Test Statistic .136

Asymp. Sig. (2-tailed) .140c

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,140 > 0,05 maka data pada D1 Normal.

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

tm

N 32

Normal Parametersa,b Mean 157.47

Std. Deviation 3.610 Most Extreme Differences Absolute .117

Positive .117

Negative -.090

Test Statistic .117

Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d

19

Normal Parametersa,b Mean 105.56

Std. Deviation 2.839 Most Extreme Differences Absolute .100

Positive .098

Negative -.100

Test Statistic .100

Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,200 > 0,05 maka data pada D4 terhadap tinggi siku Normal

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

tb

N 32

Normal Parametersa,b Mean 140.50

Std. Deviation 3.016 Most Extreme Differences Absolute .159

Positive .159

Negative -.128

Test Statistic .159

Asymp. Sig. (2-tailed) .038c

a. Test distribution is Normal.

*Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,038 < 0,05 maka data pada D3 terhadap tinggi bahu Tidak Normal

20

Normal Parametersa,b Mean 95.72

Std. Deviation 2.797 Most Extreme Differences Absolute .114

Positive .085

Negative -.114

Test Statistic .114

Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,200 > 0,05 maka data pada D4 terhadap tinggi siku Normal

6. D6

Tinggi Tulang Ruas

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

ttr

N 32

Normal Parametersa,b Mean 62.69

Std. Deviation 3.505 Most Extreme Differences Absolute .122

Positive .122

Negative -.089

Test Statistic .122

Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,200 > 0,05 maka data pada D6 terhadap tinggi tulang ruas Normal

21 7. D7

Tinggi Ujung Jari

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

tuj

N 32

Normal Parametersa,b Mean 67.16

Std. Deviation 3.566 Most Extreme Differences Absolute .162

Positive .156

Negative -.162

Test Statistic .162

Asymp. Sig. (2-tailed) .031c

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,031 < 0,05 maka data pada D7 terhadap tinggi ujung jari Tidak Normal

8. D8

Tinggi dalam posisi duduk

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

tpd

N 32

Normal Parametersa,b Mean 90.06

Std. Deviation 3.242 Most Extreme Differences Absolute .109

Positive .109

Negative -.100

Test Statistic .109

Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,200 > 0,05 maka data pada D8 terhadap tinggi dalam posisi duduk Normal

22 9. D9

Tinggi mata dalam posisi duduk

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

tmd

N 32

Normal Parametersa,b Mean 80.28

Std. Deviation 3.245 Most Extreme Differences Absolute .111

Positive .103

Negative -.111

Test Statistic .111

Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,200 > 0,05 maka data pada D9 terhadap tinggi mata dalam posisi duduk Normal

10. D10

Tinggi bahu dalam posisi duduk

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

tbd

N 32

Normal Parametersa,b Mean 64.94

Std. Deviation 2.805 Most Extreme Differences Absolute .100

Positive .100

Negative -.081

Test Statistic .100

Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,200 > 0,05 maka data pada D10 terhadap tinggi bahu dalam posisi duduk Normal

23 11. D11

Tinggi siku dalam posisi duduk

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

tsd

N 32

Normal Parametersa,b Mean 29.47

Std. Deviation 3.090 Most Extreme Differences Absolute .100

Positive .100

Negative -.075

Test Statistic .100

Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,200 > 0,05 maka data pada D11 terhadap tinggi siku dalam posisi duduk Normal

12. D12 Tebal paha

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

tp

N 32

Normal Parametersa,b Mean 20.16

Std. Deviation 3.133 Most Extreme Differences Absolute .099

Positive .098

Negative -.099

Test Statistic .099

Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,200 > 0,05 maka data pada D12 terhadap tebal paha Normal

24 13. D13

Panjang lutut

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,089 > 0,05 maka data pada D13 terhadap Panjang lutut Normal

14. D14

Panjang popliteal

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

ppl

N 32

Normal Parametersa,b Mean 40.22

Std. Deviation 3.077 Most Extreme Differences Absolute .140

Positive .119

Negative -.140

Test Statistic .140

Asymp. Sig. (2-tailed) .110c

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,110 > 0,05 maka data pada D14 terhadap Panjang popliteal Normal

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

pl

N 32

Normal Parametersa,b Mean 55.44

Std. Deviation 3.435 Most Extreme Differences Absolute .144

Positive .105

Negative -.144

Test Statistic .144

Asymp. Sig. (2-tailed) .089c

a. Test distribution is Normal.

25

Normal Parametersa,b Mean 49.97

Std. Deviation 3.011 Most Extreme Differences Absolute .095

Positive .095

Negative -.094

Test Statistic .095

Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,200 > 0,05 maka data pada D15 terhadap tinggi lutut Normal

16. D16

Tinggi popliteal

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

ttl

N 32

Normal Parametersa,b Mean 40.59

Std. Deviation 3.161 Most Extreme Differences Absolute .152

Positive .122

Negative -.152

Test Statistic .152

Asymp. Sig. (2-tailed) .059c

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,059 > 0,05 maka data pada D16 terhadap tinggi popliteal Normal

26

Normal Parametersa,b Mean 44.84

Std. Deviation 3.418 Most Extreme Differences Absolute .174

Positive .174

Negative -.166

Test Statistic .174

Asymp. Sig. (2-tailed) .015c

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,015 < 0,05 maka data pada D17 terhadap lebar sisi bahu Tidak Normal

18. D18

Lebar bahu bagian atas

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

lba

N 32

Normal Parametersa,b Mean 41.56

Std. Deviation 3.350 Most Extreme Differences Absolute .153

Positive .153

Negative -.142

Test Statistic .153

Asymp. Sig. (2-tailed) .055c

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,055< 0,05 maka data pada D18 terhadap lebar bahu bagian atas Normal

27

Normal Parametersa,b Mean 40.16

Std. Deviation 2.713 Most Extreme Differences Absolute .127

Positive .102

Negative -.127

Test Statistic .127

Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,200< 0,05 maka data pada D19 terhadap lebar pinggul Normal

Normal Parametersa,b Mean 25.09

Std. Deviation 3.559 Most Extreme Differences Absolute .168

Positive .125

Negative -.168

Test Statistic .168

Asymp. Sig. (2-tailed) .022c

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,022 < 0,05 maka data pada D20 terhadap tebal dada Tidak Normal

28

Normal Parametersa,b Mean 26.84

Std. Deviation 3.028 Most Extreme Differences Absolute .135

Positive .135

Negative -.101

Test Statistic .135

Asymp. Sig. (2-tailed) .146c

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,146 > 0,05 maka data pada D21 terhadap tebal perut Normal

22. D22

Panjang lengan atas

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

pla

N 32

Normal Parametersa,b Mean 40.38

Std. Deviation 3.572 Most Extreme Differences Absolute .113

Positive .108

Negative -.113

Test Statistic .113

Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,200 > 0,05 maka data pada D22 terhadap Panjang lengan atas Normal

29 23. D23

Panjang lengan bawah

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

D23

N 32

Normal Parametersa,b Mean 44.94

Std. Deviation 3.601 Most Extreme Differences Absolute .152

Positive .142

Negative -.152

Test Statistic .152

Asymp. Sig. (2-tailed) .059c

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,059 > 0,05 maka data pada D23 terhadap Panjang lengan bawah Normal

24. D24

Panjang rentang tangan ke depan

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

prtd

N 32

Normal Parametersa,b Mean 44.53

Std. Deviation 3.292 Most Extreme Differences Absolute .131

Positive .127

Negative -.131

Test Statistic .131

Asymp. Sig. (2-tailed) .173c

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,173 > 0,05 maka data pada D24 terhadap Panjang rentang tangan ke depan Normal

30 25. D25

Panjang bahu genggaman tangan ke depan

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

pbtd

N 32

Normal Parametersa,b Mean 25.19

Std. Deviation 3.084 Most Extreme Differences Absolute .105

Positive .105

Negative -.100

Test Statistic .105

Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,200 > 0,05 maka data pada D25 terhadap Panjang bahu genggaman tangan ke depan Normal

26. D26

Panjang kepala

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

pk

N 32

Normal Parametersa,b Mean 19.84

Std. Deviation 3.133 Most Extreme Differences Absolute .099

Positive .099

Negative -.098

Test Statistic .099

Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,200 > 0,05 maka data pada D26 terhadap Panjang kepala Normal

31

Normal Parametersa,b Mean 20.31

Std. Deviation 3.042 Most Extreme Differences Absolute .093

Positive .089

Negative -.093

Test Statistic .093

Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,200 > 0,05 maka data pada D27 terhadap lebar kepala Normal

Normal Parametersa,b Mean 18.00

Std. Deviation 3.005 Most Extreme Differences Absolute .091

Positive .091

Negative -.091

Test Statistic .091

Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,200 > 0,05 maka data pada D28 terhadap Panjang tangan Normal

32

Normal Parametersa,b Mean 9.28

Std. Deviation 3.040 Most Extreme Differences Absolute .096

Positive .086

Negative -.096

Test Statistic .096

Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,200 > 0,05 maka data pada D29 terhadap lebar tangan Normal

30. D30

Panjang rentang tangan ke samping

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

prts

N 32

Normal Parametersa,b Mean 160.19

Std. Deviation 3.136 Most Extreme Differences Absolute .102

Positive .101

Negative -.102

Test Statistic .102

Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,200 > 0,05 maka data pada D30 terhadap Panjang rentang tangan ke samping Normal

33 31. D31

Panjang rentangan siku

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

prs

N 32

Normal Parametersa,b Mean 85.16

Std. Deviation 3.133 Most Extreme Differences Absolute .099

Positive .098

Negative -.099

Test Statistic .099

Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,200 > 0,05 maka data pada D31 terhadap Panjang rentangan siku Normal

32. D32

Tinggi genggaman tangan ke atas dalam posisi berdiri

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

tgtb

N 32

Normal Parametersa,b Mean 205.91

Std. Deviation 2.922 Most Extreme Differences Absolute .090

Positive .090

Negative -.083

Test Statistic .090

Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,200 > 0,05 maka data pada D32 terhadap Tinggi genggaman tangan ke atas dalam posisi berdiri Normal

34 33. D33

Tinggi genggaman tangan ke atas dalam posisi duduk

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

tgtd

N 32

Normal Parametersa,b Mean 127.00

Std. Deviation 3.005 Most Extreme Differences Absolute .091

Positive .091

Negative -.091

Test Statistic .091

Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d

a. Test distribution is Normal.

* Hasil dari Asym Sig (2-tailed ) 0,200 > 0,05 maka data pada D33 terhadap Tinggi genggaman tangan ke atas dalam posisi duduk Normal

34. D34

Panjang genggaman tangan ke depan

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

pgtd

N 32

Normal Parametersa,b Mean 85.63

Normal Parametersa,b Mean 85.63

Dokumen terkait