BAB VII KESIMPULAN DAN SARAN
3.6. Sistem Manusia-Mesin
Sistem manusia-mesin adalah kombinasi antara satu atau beberapa manusia dengan satu atau beberapa mesin yang saling berinteraksi untuk menghasilkan keluaran berdasarkan masukan yang diperoleh14
14
Sutalaksana, dkk. Teknik Tata Cara Kerja. Laboratorium Tata Cara Kerja dan Ergonomi Departemen Teknik Industri, ITB, 1979
. Mesin adalah mencakup semua objek fisik seperti peralatan, perlengkapan, fasilitas dan benda yang digunakan manusia dalam melaksanakan kegiatannya, sehingga dengan mempelajari manusia sebagai salah satu komponen sistem manusia-mesin, diharapkan dapat meletakkan fungsi manusia dengan segala kemampuan dan
keterbatasannya untuk merancang sistem manusia-mesin yang terdiri dari manusia, peralatan dan lingkungan kerja sedemikian rupa sehinga memberikan hasil akhir yang optimal.
Dalam sistem manusia mesin dikenal tiga macam hubungan, yaitu15 1. Sistem Manusia Mesin Manual (Manual Man-Machine System)
:
Dalam system ini input akan langsung ditransformasikan oleh manusia menjadi output. Manusia memegang kendali secara penuh dalam melaksanakan aktivitasnya. Peralatan kerja yang ada hanya sekedar menambah kemampuan atau kapabilitas dalam menyelesaikan pekerjaan yang dibebankan kepadanya.
2. Sistem Manusia Mesin Semi Otomatis (Semi Automatic Man-Machine System)
Terdapat mekanisme khusus yang akan mengolah input atau informasi dari luar sebelum masuk ke dalam sistem kerja manusia, demikian pula reaksi yang berasal dari sistem ini akan diolah atau dikontrol terlebih dahulu melewati suatu mekanisme tertentu sebelum suatu output berhasil diproses. Pada sistem ini mesin akan memberikan power (tenaga) dan manusia akan melaksanakan fungsi control.
3. Sistem Manusia Mesin Otomatis (Automatic Man-Machine System)
Sistem berlangsung secara otomatis, mesin akan melaksanakan dua fungsi sekaligus yaitu menerima ransangan dari luar (sensing) dan pengendali aktivitas seperti umumnya dijumpai pada prosedur kerja yang normal. Fungsi
15
operator hanyalah memonitor dan menjaga agar mesin tetap bekerja dengan baik serta memasukkan data atau mengganti dengan program-program baru apabila diperlukan.
Merancang sistem manusia mesin yang efektif dan efisien perlu dipahami keunggulan masing-masing serta memanfaatkan keunggulan tersebut secara optimum. Kegiatan yang merupakan keunggulan manusia dan kegiatan yang merupakan keunggulan mesin adalah16
1. Keunggulan Manusia
:
- Mengindra stimulus yang sangat rendah seperti bunyi, cahaya, rasa, dan lain-lain.
- Mendeteksi pola stimulus yang kompleks yang bervariasi dengan situasi. - Mengindra kejadian yang tidak umum dalam lingkungannya.
- Menyimpan informasi dalam jumlah yang besar dan waktu yang lama dalam ingatan.
- Mengeluarkan informasi dari ingatan dalam frekuensi yang cukup tinggi. - Mengambil manfaat/pelajaran dari berbagai pengalaman masa lalu. - Menggunakan prinsip untuk memecahkan problema yang bervariasi. - Membuat estimasi dan evaluasi subjektif.
- Mengembangkan penyelesaian masalah secara menyeluruh.
- Mengonsentrasikan diri pada kegiatan terpenting jika mengalami situasi padat.
16
Sanders dan Mc.Cormick. Human Factor in Engineering and Design, Mc.Graw-Hill, New York, 1987
- Mengadaptasikan diri terhadap variasi dalam lingkungan operasional.
2. Keunggulan Mesin
- Mengindra stimulus yang berada di luar kepekaan normal manusia. - Memonitor kejadian yang telah terspesifikasi.
- Menyimpan informasi yang telah terkode dengan kecepatan tinggi.
- Mengeluarkan informasi yang telah terkode secara cepat dan akurat melalui instruksi yang spesifik.
- Mengolah informasi yang kuantitatif berdasarkan program tertentu. - Merespon secara cepat dan konsisten terhadap signal input.
- Melakukan kegiatan berulang-ulang secara handal.
- Memelihara kinerja yang relatif stabil dalam periode kerja yang relatif panjang.
- Menghitung jumlah dengan kecepatan sangat tinggi.
- Melakukan operasi secara efisien pada kondisi beban yang tinggi.
3.7. Statistik
Metode statistik adalah prosedur- prosedur yang digunakan dalam pengumpulan, penyajian, analisis, dan penafsiran data.. Statistik dapat juga diartikan sebagai metode atau asas-asas guna mengerjakan dan memanipulasi data kuantitatif agar angka berbicara. Pendekatan dengan statistik sering digunakan metode statistic yaitu metode guna mengumpulkan, mengolah, menyajikan, menganalisis dan menginterpretasikan data statistik. Statistika dapat pula diartikan
pengetahuan yang berhubungan dengan pengumpulan data, pengolahan data, penganalisisan dan penarikan kesimpulan berdasarkan data dan analisis. Jadi statistik adalah produk dari kerja statistika.
Ada dua konsep dalam bahasa Inggris.Statistic: nilai yang dihitung dari sebuah sampel (mean, median, modus, dsb). Statistics: metode ilmiah untuk pengumpulan data atau kumpulan angka. Dalam bahasa Indonesia, statistik memiliki 3 pengertian yaitu:
1. Kumpulan data = data
2. Nilai yang dihitung dari sebuah sampel = statistik sampel
3. Metode ilmiah guna mengumpulkan, mengolah, menyajikan, dan analisis data = statistic
3.7.1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif adalah bagian dari statistik mempelajari cara pengumpulan data dan penyajian data sehingga muda dipahami. Statistik deskriptif hanya berhubungan dengan hal menguraikan atau memberikan keterangan-keterangan mengenai suatu data atau keadaan atau fenomena. Dengan kata lain statistik deskriptif berfungsi menerangkan keadaan, gejala, atau persoalan. Penarikan kesimpulan pada statistik deskriptif (jika ada) hanya ditujukan pada kumpulan data yang ada.
Didasarkan pada ruang lingkup bahasannya statistik deskriptif mencakup : 1. Distribusi frekuensi beserta bagian-bagiannya seperti: grafik distribusi (histogram, poligon frekuensi, dan ogive), ukuran nilai pusat (rata-rata, median, modus, kuartil dan sebagainya), ukuran dispersi (jangkauan, simpangan rata-rata, variasi, simpangan baku, dan sebagianya), kelandaian dan keruncingan kurva 2. Angka indeks
3. Deret waktu atau berkala 4. Korelasi dan regresi sederhana
3.7.2. Statistik Nonparametrik
Statistika non parametrik adalah prosedur dimana kita tidak melibatkan parameter serta tidak terlibatnya distribusi.
Contoh : uji keacakan, uji kecocokan (goodness of fit),dll. Statistik Nonparametrik ini mempunyai kelebihan, antara lain:
1. Asumsi yang digunakan dalam jumlah yang minimum maka kemungkinan penggunaan secara salah juga kecil.
2. Untuk beberapa prosedur perhitungan dapat dilakukan dengan mudah secara manual.
3. Konsep- konsep dari prosedur ini menggunakan dasar matematika dan statistika yang mudah dipahami.
Sedangkan kelemahan dari statistika nonparametrik ini anatara lain:
1. Jika suatu kasus dapat dianalisis dengan menggunakan statistika parametrik, kemudian digunakan analisis statistika nonparametrik maka dpat mengakibatkan pemborosan informasi.
2. Meskipun perhitungan yang digunakan sederhana namun dapat menimbulkan kejenuhan.
Statistika nonparametrik ini dipergunakan jika, yaitu:
1. Bila hipotesis yang diuji tidak melibatkan suatu parameter populasi.
2. Bila skala pengukuran yang digunakan dalam statistika parametric tidak terpenuhi misalnya skala ordinal dan nominal.