Lampiran 3.
1. Antropometri Tubuh
Data dimensi tubuh pekerja pada bagian pencetakan roti tidak cukup untuk
digunakan sebagai acuan dalam perancangan fasilitas kerja usulan, sehingga
dilakukan penambahan data dimensi tubuh dari laboratorium E dan APK dapat
dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Dimensi Tubuh
No TMT JT TSB DG
1.1. Perhitungan Rata-rata, Standar Deviasi, Nilai Maksimum, dan Minimum
Adapun persamaan yang digunakan untuk menghitung nilai rata-rata,
standar deviasi, nilai maksimum dan minimum pada masing-masing dimensi
tubuh hasil pengukuran akan dijabarkan sebagai berikut.
1.1.1. Perhitungan Rata-rata
Untuk menentukan nilai rata-rata pada masing-masing dimensi tubuh
hasil pengukuran dapat ditentukan dengan rumus sebagai berikut :
n
Dimana :
n = Banyaknya pengamatan
n X
= Jumlah pengamatan ke n
X = X rata-rata
Misalnya :
Nilai rata-rata pada data tinggi mata tegak (TMT) adalah:
154
Nilai rata-rata pada data jangkauan tangan (JT) adalah:
97
Nilai rata-rata pada data tinggi siku berdiri (TSB) adalah:
104
Nilai rata-rata pada data diameter genggam (DG) adalah:
1.1.2. Perhitungan Standar Deviasi
Untuk menentukan nilai standar deviasi yaitu standar penyimpangan dari
nilai rata-ratanya pada masing-masing dimensi tubuh hasil pengukuran dapat
ditentukan dengan rumus sebagai berikut :
Nilai standar deviasi pada data tinggi mata tegak (TMT) adalah:
6,67
Nilai standar deviasi pada data jangkauan tangan (JT) adalah:
5,04
Nilai standar deviasi pada data tinggi siku berdiri (TSB) adalah:
4,01
Nilai standar deviasi pada data diameter genggam (DG) adalah:
1.1.3. Perhitungan Nilai Minimum dan Maksimum
Nilai minimum adalah nilai terkecil dari hasil pengukuran setelah data
diurutkan, sedangkan nilai maksimum adalah nilai yang terbesar dari data hasil
pengukuran setelah data diurutkan.
Contoh:
Nilai minimum dan maksimum pada pada data tinggi mata tegak (TMT) adalah:
167
Perhitungan rata-rata, standar deviasi, nilai minimum dan maksimum dari
data hasil pengukuran dimensi tubuh dapat dilihat pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Hasil Pengukuran dengan X, σ, Xmindan Xmaks
No. Pengukuran X(cm) σ(cm) Xmin(cm) Xmaks(cm)
1 TMT 154,1 6,67 142,5 167
2 JT 72,97 5,04 66 80
3 TSB 104 4,01 98,8 111
4 DG 4,13 0,35 3,6 4,8
Sumber: Hasil Pengolahan Data dengan Microsoft Excel
1.2. Uji Keseragaman Data Antropometri
Uji keseragaman data digunakan untuk pengendalian proses bagian data
yang ditolak atau tidak seragam karena tidak memenuhi kriteria yang ada. Apabila
dalam satu pengukuran terdapat satu jenis atau lebih data tidak seragam maka data
tersebut akan langsung ditolak dan dilakukan revisi pada data tidak seragam
dengan cara membuang data yang out of control tersebut dan melakukan
perhitungan kembali.
k
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10111213141516171819202122
Ax
is
Ti
tle
Chart Title
2
Chart Title
BKA BKB JT
2 X
BKA
2 X
BKB
85.00 90.00 95.00 100.00 105.00 110.00 115.00
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
Ax
is
Ti
tle
Axis Title
No. Pengukuran Xmin(cm) Xmaks(cm) BKA (cm) BKB (cm) Keterangan
1 TMT 142,5 167 167,4 140,7 Seragam
2 JT 66 80 83,06 62,88 Seragam
3 TSB 98,8 111 112,03 96 Seragam
4 DG 3,6 4,8 4,84 3,42 Seragam
0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
Ax
is
Ti
tle
Axis Title
BKA BKB DG
2Jika, N`< N maka data sudah cukup untuk melakukan perancangan.
N`> N maka data belum cukup untuk melakukan perancangan.
Contoh :
Perhitungan data tinggi mata tegak (TMT) adalah sebagai berikut :
N = 22
Kesimpulan: Data hasil pengukuran yang dilakukan sudah cukup untuk menjadi
acuan perancangan fasilitas.
Dengan cara yang sama seperti di atas, maka hasil uji kecukupan data yang
Tabel 4. Uji Kecukupan Data
No. Pengukuran N N’ Keterangan
1 TMT 22 2,84 Data Cukup
2 JT 22 7,30 Data Cukup
3 TSB 22 2,27 Data Cukup
4 DG 22 11,29 Data Cukup
Sumber: Hasil Pengolahan Data dengan Microsoft Excel
1.4. Uji Kenormalan Data dengan Kolmogorov-Smirnov
Salah satu syarat penggunaan data antropometri yang akan diaplikasikan
pada perancangan fasilitas menggunakan konsep persentil adalah data harus
berdistribusi normal, sehingga perlu dilakukan uji normalitas. Metode
kolmogorov-smirnov digunakan karena data antropometri yang digunakan adalah
data parametrik yang dapat diketahui nilai parameter/statistik data (rata-rata,
standar deviasi, dan sebagainya), merupakan data kontinu (hasil pengukuran), dan
ukuran sampel memenuhi (22 sampel) sehingga metode kolmogorov-smirnov
dapat digunakan untuk melakukan uji kenormalan data.Pengujian kenormalan data
dengan kolmogorov-smirnov menggunakan software IBM SPSS 22. Hasil
pengujian data dengan Kolmogorov-Smirnov dapat dilihat pada Gambar 5.
Tinggi mata tegak (TMT)
P5 = x -1,645x
= 154–1,645(6,67)
= 143,08 cm
2. Persentil 50
Harga persentil 50 dapat dicari dengan menggunakan persamaan berikut:
P50= x
Dimana:
P50 = besar persentil 50
x = rata-rata x
Tinggi mata tegak (TMT)
P50= x
= 154 cm
3. Persentil 95
Harga persentil 95 dapat dicari dengan menggunakan persamaan berikut:
P95= x + 1,645x
Dimana:
P95 = besar persentil 95
x = rata-rata x
x = standar deviasi
Tinggi mata tegak (TMT)
P95= x + 1,645x
= 154 + 1,645(6,67)
= 165,03cm
Rekapitulasi perhitungan persentil 5, 50 dan 95 untuk masing-masing data
dimensi antropometri dapat dilihat pada Tabel 5.11
Tabel 5. Perhitungan Persentil 5, 50 dan 95 untuk Seluruh Dimensi Antropometri
No Dimensi Antropometri P5 (cm) P50 (cm) P95 (cm)
1 Tinggi Mata Tegak (TMT) `143,08 154 165,03
2 Jangkauan Tangan (JT) 64,66 72,96 81,26
3 Tinggi Siku Berdiri (TSB) 97,42 104,01 110,61
4 Diameter Genggam (DG) 3,54 4,12 4,71
Sumber: Hasil Pengolahan Data
Data diatas di gunakan untuk perancangan fasilitas sesuai dengan persentil
