7
LANDASAN TEORI 2.1 Diagram Fishbone
Diagram fishbone merupakan metode yang diciptakan oleh Kaoru Ishikawa untuk mengidentifikasi sebab dan akibat dari suatu permasalahan. Cabang utama dari diagram fishbone menandakan permasalahan yang dihadapi, sedangkan cabang-cabng lainnya yang akan berujung pada cabang utama adalah penyebab dari permasalahan yang biasanya dikategorikan menjadi orang, material, peralatan, manajemen, dan lingkungan. Diagram fishbone sangat berguna dalam perbaikan kualitas dikarenakan dapat memvisualisasikan akar-akar permasalahan yang banyak ke dalam format yang sederhana (Lighter & Fair, 2000).
2.2 Uji Normalitas Shapiro Wilk
Menurut Ghozali (2007) tujuan dari uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah masing-masing variabel berdistribusi normal atau tidak. Uji normalitas diperlukan karena untuk melakukan pengujian-pengujian variabel lainnya dengan mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Jika asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid dan statistik parametrik tidak dapat digunakan. Dilakukan uji normalitas menggunakan Minitab, dimana uji normalitas yang digunakan adalah uji normalitas Shapiro Wilk. Eric. W Albequist (2001) menjelaskan bahwa Uji Normalitas Shapiro Wilk memiliki tingkat sensitifitas tinggi untuk mendeteksi sebaran data yang tidak normal untuk jumlah data kurang dari 50. Nilai signifikansi alpha sebesar 5 %, dimana hipotesesis yang diambil adalah:
Jika nilai P-value < 0.05, maka sebaran tidak normal. Jika nilai P value > 0.05 maka sebaran normal.
Maka dilakukan uji normalitas menggunakan Minitab, dimana uji normalitas yang digunakan adalah uji normalitas Shapiro Wilk.
2.3 Vehicle Routing Problem (VRP)
Menurut Laporte (1992) VRP merupakan masalah optimisasi paling dasar dari transportasi. vehicle routing problem bertujuan untuk membuat suatu rute perjalanan dari depot ke beberapa tempat atau customer di daerah yang berbeda. Rute perjalanan dari tempat asal ke tujuan didesain menggunakan
vehicle routing problem agar menjadi lebih optimal.
Dengan zaman yang semakin berkembang, maka permasalahan yang ditemui pun semakin banyak dan berbeda-beda. Oleh karena itu vehicle routing
problem dengan berbagai variasi bermunculan untuk mengatasi masalah yang
ada dengan batasan-batasan yang berbeda. Contoh dari variasi VRP yaitu
vehicle routing problem with time window (VRPTW), vehicle routing problem pick-up and delivery (VRPPD), vehicle routing problem with backhaul
(VRPB), dan lain-lain.
2.3.1 Tipe Vehicle Routing Problem
1. Capacitated vehicle routing problem (CVRP)
Capacitated vehicle routing problem merupakan batasan dimana
beberapa kendaraan diharuskan untuk melakukan perjalanan ke beberapa pelanggan dan melakukan perjalanan kembali ke depot. Tantangan utama dari
capacitated vehicle routing problem adalah kapasitas setiap kendaraan tidak
boleh melewati batas maksimal. CVRP bertujuan untuk menemukan rute yang tepat untuk mengurangi jarak tempuh juga mengurangi biaya (Sun, Yang, & Chen, 2008).
2. Vehicle routing problem with time window (VRPTW)
Menurut Goetschalckx (2014) VRPTW memiliki batasan waktu yang diperbolehkan untuk memulai service ke pelanggan. Kendaraan diperbolehkan untuk datang lebih awal di lokasi tujuan, ini disebut dengan vehicle routing
problem with hard time window (VRPHTW). Apabila hal ini terjadi maka
kendaraan harus menunggu sampai batas waktu paling awal service tersebut dapat dilakukan tetapi tidak diperbolehkan apabila kendaraan datang setelah
service time window berakhir. Lain hal dengan vehicle routing problem with soft time window (VRPSTW) yang mana service time window dapat dilanggar
tetapi dengan syarat adanya penalti yang harus dibayar.
2.4Dijkstra’s Algorithm
Untuk menentukan jarak ke tujuan digunakan dijktsra’s algorithm. Menurut Kai, Yao-Ting, dan Yue-Peng (2014) dijkstra’s algorithm disebut juga sebagai single-source shortest path dan ini merujuk kepada standard
shortest path algorithm. Dengan memasukan jarak dari satu tempat ke tempat
lain dijkstra’s algorithm akan menemukan jarak terpendek dari tempat awal ke tempat tujuan.
2.5 Clustering (pengelompokkan)
Multiple depot vehicle routing problem time window adalah
perkembangan metode dari vehicle routing problem dimana terdapat lebih dari satu depot dan batasan waktu didalamnya. Dengan adanya lebih dari satu depot dan tersebarnya daerah pelanggan, maka dilakukan pengelompokkan pelanggan untuk memudahkan proses routing dari loper yang ada. Proses ini bertujuan untuk meminimalkan total waktu pengiriman dengan mengelompokkan daerah-daerah pelanggan ke depot yang memiliki waktu tempuh paling dekat (Surekha, 2011).
2.6 Tour Construction
1. Clarke & Wright saving
Clark & Wright menentukan rute dengan cara melakukan perjalanan
eularian dari depot ke semua pelanggan lalu kembali lagi menuju depot. Rute
perjalanan ke semua pelanggan di singkat dengan cara mencari jalan pintas yang memiliki penghematan terbesar (Goetschalckx, 2014). Menurut Straka, Greskovicova, Lenort & Besta (2012) metode Clarke & Wright menggabungkan dua rute yang terpisah menjadi satu seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 2.1 berikut ini.
Gambar 2.1 Penggabungan Dua Rute Menjadi Satu. Sumber: Straka, Greskovicova, Lenort & Besta (2012)
Menurut Straka, Greskovicova, Lenort & Besta (2012) apabila dua node pertama pada gambar 2.2 digabungkan menjadi satu rute dan jarak antara s1 dan i dinamakan sebagai d12, maka diperoleh u12. Sehingga didapatkan penghematan sebagai berikut:
u12 = 2d x1 + 2d x 2 − (d x1 + d12 + d x 2 )
u12
=
d x1+
d x 2−
d12Secara umum persamaan total penghematan dapat ditulis sebagai berikut:
u1,K,n =(dx1 +dx2 −d12)+(dx2 +dx3 −d23)+L+(dxn−1 +dxn −dn−1n ) =u12 +u23 +L+un−1n 2. Sweep
Menurut Goetschalckx (2014) metode sweep algorithm adalah sebuah metode dimana rute dibuat dengan cara menambahkan poin-poin yang telah dilewati dengan cara melakukan putaran dari satu titik pusat. Titik koordinat pusat biasanya terletak di tengah titik ekstrim koordinat x dan y. cara menentukan koordinat pusat adalah dengan menggunakan persamaan sebagai berikut:
Xrot = (max xi + min xi ) i i
yrot = (max yi + min yi ) i i
Berikut ini adalah persamaan untuk menentukan koordinat rata-rata.
X
rot=
x
iy
rot=
y
iSetelah didapat titik pusat lalu putaran dilakukan dari titik pusat dan poin-poin dimasukkan sesuai urutan yang dilalui putaran. Gerakan arah memutar dan sudut awal perputaran tidak memiliki dampak pada rute.
3. Nearest neighbor
Menurut Zuhori, Peya, dan Mahmud (2012) Nearest Neighbor adalah sebuah cara untuk pengelompokan daerah berdasarkan jarak terdekat. Setelah dilakukan pengukuran jarak, Pelanggan ditetapkan dengan formula:
- Jika jarak(ci,A) < jarak(ci,B), maka pelanggan ci ditetapkan ke depot A. - Jika jarak(ci,A) > jarak(ci,B), maka pelanggan ci ditetapkan ke depot B. - Jika jarak(ci,A) = jarak(ci,B), maka pelanggan ci ditetapkan secara bebas
di salah satu depot 2.7 Ergonomi
2.7.1 Definisi Ergonomi
Menurut Pheasant & Haslegrave (2005) kata Ergonomi berasal dari bahasa Yunani yaitu Ergos yang artinya kerja dan Nomos yang artinya adalah hukum natural. Ilmu Ergonomi mempelajari cara bekerja yang baik, dengan memperhitungkan atau mempertimbangkan dari segi manusia dan segala aspek yang berhubungan dalam pekerjaan tersebut seperti bagaimana pekerjaan tersebut dilakukan, alat yang digunakan untuk melakukan pekerjaan, lingkungan pekerjaan, hingga aspek psikologi dari situasi yang ada.
Ergonomi digunakan dengan tujuan untuk dapat mengurangi resiko cidera juga untuk mengurangi beban pada para pekerja. Hal ini dilakukan dengan mengevaluasi beban pekerja juga dari sisi psikologi dengan kapasitas pekerja, setelah itu dapat diusulkan usulan yang sesuai dengan kapasitas pekerja dan beban pekerjaan. Hasil yang diharapkan adalah peningkatan produktivitas kerja dan untuk menjaga kesehatan dan keselamatan pekerja (Wijaya & Andrianto, 2014).
2.7.2 Pengertian Sistem Kerja
Sistem Kerja adalah prinsip dan juga teknik untuk mengatur elemen yang berkaitan anatara satu sama lain dalam suatu proses. Untuk mencapai produktivitas dan efisiensi kerja yang tinggi maka teknik tadi digunakan untuk mengatur komponen-komponen yang terdapat didalam sistem kerja antara lain adalah manusia, mesin, bahan, dan lingkungan pekerjaan (Wijaya & Andrianto, 2014).
2.7.3 Musculoskeletal Disorder
Musculoskeletal disorder adalah penyakit dimana otot menerima aktifitas
beban yang statis secara terus menerus sehingga menyebabkan sakit pada bagian tendon, otot, ligamen, dan persendian. Hal ini dapat disebabkan oleh pergerakan yang mendadak, melakukan pekerjaan yang membutuhkan aktifitas statis seperti melakukan gerakan yang sama dengan frekuensi yang sering dari bagian tubuh yang sama seperti mengendarai kendaraan dalam waktu yang lama. Musculoskeletal disorder biasanya menyerang bagian tubuh leher, jari, punggung, pinggang, dan lain-lain (Nurmianto, 2003).
2.7.4 Software CATIA
CATIA (Computer Aided Three Dimensional Interactive Application) adalah sebuah software yang digunakan untuk merancang suatu produk yang dapat disesuaikan dengan konsep ergonomi dan sesuai dengan tubuh manusia.
sejenis lainnya untuk mendesain, sehingga desain tidak perlu dilakukan secara manual (Pinem, 2009).
2.7.5 Uji RULA
Menurut McAtamney & Corlett (1993) RULA adalah metode untuk menyelidiki ergonomi suatu lingkungan pekerjaan yang menggunakan tubuh pada bagian atas juga faktor resiko yang dihasilkan. Seseorang yang mempunyai pekerjaan yang membutuhkan aktifitas pada tubuh bagian atas dapat diuji menggunakan metode RULA untuk mengetahui apakah postur atau gerakan yang dilakukan untuk pekerjaan tersebut berbahaya atau tidak. apabila
score yang dihasilkan tinggi maka akan semakin besar juga resikonya. RULA
juga digunakan untuk mendeteksi kelainan yang dihasilkan dari penggunaan tubuh bagian atas dalam suatu pekerjaan. Berikut ini adalah beberapa resiko yang diperhitungkan dalam metode RULA:
1. Kerja otot statis 2. Jumlah gerakan 3. Gaya
4. Postur bekerja yang ditentukan oleh perlengkapan dan alat-alat 5. Waktu bekerja tanpa istirahat
McAtamney & Corlett (1993) menjelaskan RULA dibagi menjadi tiga fase, yaitu:
1. Merekam postur kerja
Pada fase ini bagian tubuh dibagi menjadi dua yaitu grup A dan B. untuk bagian tubuh yang termasuk grup A adalah lengan atas, lengan bawah, dan pergelangan. Sedangkan grup B terdiri dari leher, punggung, dan kaki. Penilaian postur tubuh untuk grup A dan grup B dapat dilihat pada Gambar 2.2 dan Gambar 2.3.
Gambar 2.2 Penilaian Bagian Tubuh Grup A Sumber: McAtamney & Corlett (1993)
Gambar 2.3 Penilaian Bagian Tubuh Grup B Sumber: McAtamney & Corlett (1993)
2. Pengembangan sistem scoring pengelompokan postur bagian tubuh
Scoring untuk masing-masing bagian tubuh grup A dan B diperlukan untuk
mewakili level sistem musculoskeletal yang disebabkan oleh kombinasi postur bagian tubuh. Score penggunaan otot dan tenaga dihitung dengan menggunakan tabel yang berbeda untuk grup A dan B, lalu hasilnya dicatat yang akan menghasilkan hasil grand score C untuk grup A dan D untuk grup B.
3. Pengembangan grand score dan daftar tindakan
Pada fase ke tiga skor C dan D dikombinasikan dan akan didapatkan grand
score. Berdasarkan grand score dapat dinilai tindakan yang harus dilakukan
yaitu sebagai berikut:
• Tindakan level 1 (Grand Score: 1-2)
masih dapat diterima, selama gerakan postur tidak dilakukan pada periode yang lama.
• Tindakan level 2 (3-4)
Tindakan yang diperlukan adalah penyelidikan lebih lanjut dan kemungkinan diperlukan perubahan postur kerja.
• Tindakan level 3 (5-6)
Perubahan perlu segera dilakukan agar pekerja tidak terkena resiko faktor musculoskeletal.
• Tindakan level 4 (7)
Lingkungan kerja yang berbahaya dimana perlu dilakukan modifikasi secepatnya untuk mengurangi beban yang berlebih pada
musculoskeletal dan resiko cedera.
2.7.6 Kuesioner Nordic Body Map
Menurut Kroemer (2001) kuesioner nordic body map adalah kuesioner yang dibuat untuk pekerja yang bertujuan untuk mengetahui bagian tubuh mana yang sakit setelah melakukan pekerjaan dan juga mengukur kenyamanan pekerja.
Untuk penilaian, kuesioner nordic body map menggunakan bagian tubuh leher, bahu, punggung bagian atas, siku, punggung bagian bawah, pergelangan tangan/tangan, pinggang/pantat, lutut, tumit atau kaki
