praktikum ergonomi - lingkungan kerja fisik

MODUL II LINGKUNGAN KERJA FISIK

PRAKTIKUM 2013/2014

BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Lingkungan kerja fisik adalah suatu kondisi lingkungan kerja yang didalamnya terdapat

faktor-faktor yang dapat mempengaruhi performansi kerja pegawai secara langsung maupun

tidak langsung, seperti pencahayaan, temperatur, dan kebisingan.

Lingkungan kerja fisik harus diperhatikan karena lingkungan kerja fisik sangat

berkaitan dengan human error. Lingkungan kerja fisik yang bagus dan memadai tidak hanya

memberikan kenyamanan dan keselamatan saat bekerja bagi pegawai, tetapi juga dapat

meningkatkan keuntungan bagi perusahaan karena pegawai selalu bekerja dalam kondisi yang

optimal sehingga performansi perusahaan meningkat dan pengeluaran biaya dapat ditekan

karena perusahaan tidak perlu mengeluarkan biaya rumah sakit jika si pegawai mengalami

kecelakaan di tempat kerja.

Hal tersebut melatarbelakangi penulis untuk melakukan praktikum Perancangan Kerja

dan Ergonomi yang berhubungan dengan Lingkungan Kerja Fisik. Tujuan praktikum ini

membantu praktikan mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi performansi kerja

dan akibatnya sehingga dapat mengaplikasikannya dalam kehidupan sehari-hari.

1.2 Tujuan Praktikum

Tujuan umum dari praktikum ini adalah sebagai berikut:

1. Memahami faktor-faktor lingkungan kerja fisik yang dapat mempengarhhi informasi

dan produktivitas manusia

2. Mengetahui faktor-faktor kesalahan manusia (human error) dalam melakukan segala

aktivitasnya

3. Meneliti pengaruh kebisingan, pencahayaan, dan suhu terdapat performansi kerja

manusia

4. Mampu melakukan analisa pengaruh lingkungan kerja terhadap performansi operator

5. Mampu memberikan saran perbaikan terhadap lingkungan kerja fisik.

1


PRAKTIKUM 2013/2014

1.3 Batasan

Berikut ini adalah batasan praktikum lingkungan kerja fisik.

1. Kebisingan merupakan variabel bebas dengan 2 intensitas kebisingan yaitu tidak bising,

dan bising (110 dB).

2. Pencahayaan sebagai variabel bebas dengan intensitas pancahayaan sebesar 5

lux,124lux, 264 lux.

3. Temperatur sebagai variabel terikat dengan suhu ruangan normal sebesar 27 ºC.

4. Perlakuan yang diterapkan pada praktikum ini yaitu tingkat pencahayaan tinggi dan

tingkat kebisingan 100%.

5.

1.4 Diagram Alir Praktikum

Berikut adalah diagram alir dari praktikum Lingkungan Kerja Fisik.

Gambar 1.1 Diagram alir praktikum

2


PRAKTIKUM 2013/2014

1.5 Alat dan Bahan Praktikum

Peralatan praktikum yang digunakan adalah sebagai berikut:

1. Set game pencarian kata lengkap

2. Audio System

3. CD dan audio kebisingan

4. Dimmer Lamp

5. Air Conditioner (AC)

6. Ruang Iklim (Climatic Chamber)

7. Stopwatch

8. Perlakuan:

1. = suhu ruangan (27⁰C), tidak bising, cahaya rendah (5 lux)

2. = suhu ruangan (27⁰C), tidak bising, cahaya sedang (124 lux)

3. = suhu ruangan (27⁰C), tidak bising, cahaya tinggi (264 lux)

4. = suhu ruangan (27⁰C), bising (110 dB), cahaya rendah (5 lux)

5. = suhu ruangan (27⁰C), bising (110 dB), cahaya sedang (124 lux)

6. = suhu ruangan (27⁰C), bising (110 dB), cahaya tinggi (264 lux)

1.6 Prosedur Pelaksanaan Praktikum

Berikut ini merupakan langkah-langkah dalam melaksanakan praktikum Lingkungan

Kerja Fisik, yaitu:

1. Menyiapkan computer dan teks bacaan

2. Menyiapkan kondisi lingkungan kerja sesuai lembar pengamatan

3. Operator akan mengetik teks bacaan yang telah ditentukan, apabila dalam mengetik

teks bacaan terdapat kesalahan ketik, maka kesalahan tersebut akan dihitung

sebagai error

4. Mencatat hasil pengamatan error dan banyak kata yang diketik pada lembar

pengamatan

5. Melakukan analisa data dengan menggunakan metode one way annova dan

korelasi.

3


PRAKTIKUM 2013/2014

BAB IIHASIL DAN PEMBAHASAN

2.1 Pengumpulan Data

Data yang dikumpulkan pada praktikum lingkungan kerja fisik ini, yaitu data human

error putra dan putri. Pengumpulan data dilakukan secara langsung dengan tiga kombinasi

faktor perlakuan, yaitu temperatur, tingkat pencahayaan, dan tingkat kebisingan. Temperatur

yang digunakan yaitu konstan sebesar 270C, intensitas kebisingan dengan dua kategori, yaitu

tidak bising dan bising (110 dB), dan intensitas pencahayaan dengan tiga kategori, yaitu rendah

(5 lux), sedang (124 lux), dan tinggi (264 lux).

2.1.1 Pengumpulan Data Pria

Berikut ini adalah data lingkungan kerja fisik untuk operator pria yang mencakup data

error dan data kecepatan dalam menengetik teks bacaan. Data pengamatan lingkungan kerja

fisik operator priadibagi menjadi dua, yaitu data error pria dan data kecepatan pria.

2.1.1.1 Pengumpulan Data Error PriaData pengamatan error pria pada perlakuan kebisingan tidak bising dan bising (110dB)

dengan perlakuan cahaya rendah (5 lux), cahaya sedang (124 lux), dan cahaya tinggi (264 lux)

dapat dilihat pada Tabel 2.1.

Tabel 2.1 Data Pengamatan Error Pria KelompokOperator Error Operator Error Operator Error

4 11 4 21 52 9 12 7 22 463 18 13 12 23 194 44 14 22 24 45 14 15 12 25 406 27 26 107 15 17 14 27 98 11 18 17 28 109 3 19 12 29 1210 23 20 10 30 8

2.1.1.2 Pengumpulan Data Kecepatan Pria

Data kecepatan pria pada perlakuan kebisingan tidak bising dan bising (110dB) dengan

perlakuan cahaya rendah (5 lux), cahaya sedang (124 lux), dan cahaya tinggi (264 lux) dapat

dilihat pada Tabel 2.2.

Tabel 2.2 Data Kecepatan PriaUser Kecepatan User Kecepatan User Kecepatan

1 0.57 11 0.57 21 0.352 0.47 12 0.39 22 0.37

4


PRAKTIKUM 2013/2014

3 0.39 13 0.37 23 0.414 0.48 14 0.39 24 0.815 0.41 15 0.39 25 0.556 0.493 26 0.577 0.716 17 0.35 27 0.248 0.43 18 0.5 28 0.49 0.41 19 0.6 29 0.4910 0.35 20 0.37 30 0.28

2.1.2 Pengumpulan Data Wanita

Berikut ini adalah data lingkungan kerja fisik untuk operator wanita yang mencakup

data error dan data kecepatan dalam mengetik teks bacaan. Data pengamatan lingkungan kerja

fisik operator priadibagi menjadi dua, yaitu data error wanita dan data kecepatan wanita.

2.1.2.1 Pengumpulan Data Error Wanita

Data pengamatan error wanita pada pada perlakuan kebisingan tidak bising dan bising

(110dB) dengan perlakuan cahaya rendah (5 lux), cahaya sedang (124 lux), dan cahaya tinggi

(264 lux) dapat dilihat pada Tabel 2.3.

Tabel 2.3 Data Pengamatan Error WanitaOperator Error Operator Error Operator Error

1 38 11 38 21 122 3 12 15 22 223 8 13 18 23 64 13 14 13 24 105 14 15 7 25 216 16 26 257 12 17 7 27 88 14 18 18 28 59 19 19 12 29 1210 28 20 4 30 3

2.1.2.2 Pengumpulan Data Kecepatan Wanita

Data kecepatan wanita pada perlakuan kebisingan tidak bising dan bising (110dB)

dengan perlakuan cahaya rendah (5 lux), cahaya sedang (124 lux), dan cahaya tinggi (264 lux)

dapat dilihat pada Tabel 2.4.

Tabel 2.4 Data Kecepatan Wanita

Tabel 2.4 Data Kecepatan Wanita (Lanjutan)

5

User Kecepatan User Kecepatan User Kecepatan1 0.47 11 0.47 21 0.382 0.34 12 0.34 22 0.373 0.35 13 0.36 23 0.334 0.48 14 0.44 24 0.77

User Kecepatan User Kecepatan User Kecepatan5 0.37 15 0.5 25 0.4926 0.45 26 0.427 0.35 17 0.63 27 0.428 0.34 18 0.69 28 0.319 0.36 19 0.5 29 0.3610 0.44 20 0.36 30 0.38


PRAKTIKUM 2013/2014

2.2 Perhitungan dan Analisis Data

Berikut adalah perhitungan dan analisis data dari data pria dan wanita. Perhitungan dan

analisis data meliputi perhitungan data jumlah error dari operator dimana menggunakan metode

ANOVA (analysis of variance) dan menggunakan metode analisis two way ANOVA, dengan

variabel dependen adalah jumlah error dan variabel faktor adalah tingkat kebisingan 0 dan 100,

serta tingkat pencahayaan yaitu, 5 lux, 124 lux, dan 264 lux. Perhitungan two way ANOVA

dilakukan secara manual dan dianalisis apakah terdapat pengaruh tingkat kebisingan terhadap

jumlah kesalahan error pada operator.

2.2.1 Perhitungan Data Error Pria

Perhitungan dan analisis data pria dibagi menjadi empat, yaitu perhitungan data error,

analisa data error pria , pengaruh kecepatan terhadap banyaknya error pria, dan analisa

pengaruh kecepatan terhadap banyaknya error pria.

Faktor tingkat pencahayaan sebagai kolom, sehingga k = 3 dan replikasi n=5

Berikut ini adalah langkah-langkah perhitungan Two Way ANOVA:

1. Penentuan Hipotesis

H0: µ1 = µ2 = µ3 (Rata-rata jumlah error antara operator sama)

Tidak ada pengaruh signifikan perubahan tingkat kebisingan terhadap performansi

operator melakukan error.

H1: µ1≠ µ2 ≠ µ3(Rata-rata jumlah error antara operator tidak sama)

Ada pengaruh signifikan perubahan tingkat kebisingan terhadap performansi operator

melakukan error).

2. Penentuan Tingkat Signifikansi (α)

Taraf nyata α = 0,05 Fα(v1);(v2)

3. Menentukan Ftabel

b = 2, k = 3, n = 5

a. Untuk baris: v1 = b -1 = 1; v2 = kb(n-1) = 24 ; F0,05(1;24) = 4,26

b. Untuk kolom: v1 = k -1 = 2; v2 = kb(n-1) = 24

F0,05(2;24) = 3,403

c. Untuk interaksi: v1 = (k-1)(b-1) = 2; v2 = kb(n-1) = 24

F0,05(2;24) = 3,403

4. Daerah Pengujian

H0 diterima jika Fhitung≤ Ftabel

H0 ditolak jika Fhitung > Ftabel

6


PRAKTIKUM 2013/2014

5. Uji statistik

Tabel 2.5Tabel Data Uji Anova Two Way Error PriaCahaya

Replikasi rendah sedang tinggi Total

Kebisingan

Bising

1 2 2 02 1 1 13 1 3 54 2 1 35 2 1 3

8 8 12 28

Hening

1 2 3 32 2 3 13 5 1 14 2 1 15 3 0 3

Total 14 8 9 31TOTAL 22 16 21 59

6. Perhitungan Jumlah Kuadrata. JKT = 161 db = k.b.n = 2.3.5 = 30

b. JKR = = 116.033 db = 1

c. Jumlah Kuadrat Faktor Kebisingan (JKA)

= - JKR db = n – 1= 2 – 1 = 1

= 116.033 – 116.033 = 0.3003

d. Jumlah Kuadrat Faktor Pencahayaan (JKB)

= – JKR db = b– 1 = 3 – 1= 2

= 118.1 – 116.033 = 2.067

e. Jab = - JKR

= 122,6 – 116.033

= 6,567

f. Jumlah Kuadrat Interaksi kebisingan dan pencahayaan (JKAB)

= Jab – JKA – JKB

= 6,567 – 0.3003 – 2.067 = 4,1997

g. Jumlah Kuadrat Kekeliruan (JKE)

= JKT – JKR – JKA – JKB – JKAB db = kb(n-1)

=161 – 116.033- 0.3003 – 2.067– 4.1997 = 38,4

Tabel 2.6 Tabel PerhitunganTwo Way Anova Pria

7


PRAKTIKUM 2013/2014

Sumber Variasi Db JK KT Fhitung Ftabel

Rata-rata 1 116.033 163,333 - -Pengaruh Faktor Kebisingan 1 0.3003 0.3003 0.187 4,26

Pengaruh Faktor Pencahayaan

2 2.067 1.0335 0.645 3,403

Interaksi Faktor Kebisingan dan Pencahayaan

2 4.1997 2.09985 1.312 3,403

Kekeliruan Eksperimen 24 38.4 1,6 - -Total 30 161 - - -

2.2.2 Analisa hasil data error pria

Analisa hasil perhitungan manual dari data kesalahan operator pria yang dipengaruhi

oleh faktor pencahayaan adalah sebagai berikut:

a. Dari analisis varians dapat dilihat bahwa Fhitung ≤ Ftabel (0.187 < 4,26) maka dapat

menerima H0 sehingga diambil kesimpulan bahwa tidak ada perbedaan rata-rata antara

perlakuan pencahayaan terhadap error.Hal ini terjadi karena tidak ada pengaruh

signifikan perubahan tingkat kebisingan terhadap performansi operator melakukan

error.

b. Dari analisis varians dapat dilihat bahwa Fhitung ≤ Ftabel (0.645 < 3,403) maka dapat


perlakuan pencahayaan terhadap error. Hal ini juga berarti bahwa tidak ada pengaruh

yang begitu besar antara perlakuan pencahayaan terhadap jumlah error yang terjadi, hal

ini terjadi karena operator melakukan kegiatan tersebut dalam replikasi yang relatif

sedikit sehingga pola perilaku error belum dapat muncul.

c. Dari analisis varians dapat dilihat bahwa Fhitung ≤ Ftabel (1.312 < 3,403) maka dapat


perlakuan pencahayaan terhadap error. Hal ini juga terjadi karena operator melakukan

kegiatan ini dengan kondisi tersebut tanpa adanya replikasi yang panjang sehingga pola

error belum dapat muncul dalam pengamatan yang dilakukan.

2.2.2 Pengaruh Kecepatan terhadap error Pria

Pengaruh kecepatan mengetik dengan jumlah error yang terjadi dapat ditentukan

dengan uji regresi linier. Data error operator pria denganperlakuan ketiga (tingkat cahaya

tinggi) yaitu 264 lux dan tingkat kebisingan tinggi dari 29 kelompok dapat dilihat pada tabel

2.7.

Tabel 2.7 Data Kecepatan dan Error PriaKecepatan Error Kecepatan Error Kecepatan Error

0.57 4 0.57 4 0.35 50.47 9 0.39 7 0.37 460.39 18 0.37 12 0.41 190.48 44 0.39 22 0.81 40.41 14 0.39 12 0.55 400.493 27 0.57 100.716 15 0.35 14 0.24 9

8


PRAKTIKUM 2013/2014

Tabel 2.7 Data Kecepatan dan Error Pria (Lanjutan)Kecepatan Error Kecepatan Error Kecepatan Error

0.43 11 0.5 17 0.4 100.41 3 0.6 12 0.49 120.35 23 0.37 10 0.28 8

9


PRAKTIKUM 2013/2014

1. Pengolahan SPSS

Hubungan antara kebisingan 100% pencahayaan tinggi terhadap kesalahan yang

dilakukan oleh operator pria dapat diketahui dengan mengolah data dengan SPSS.

a. Uji Kenormalan Data

Langkah-langkah pengujian kenormalan data dengan menggunakan SPSS adalah sebagai

berikut:

1. Membuka SPSS 19 dan membuat file baru.

2. Klik variable view, kemudian mengisi nama variable.

3. Melakukan uji kenormalan data dengan klik Analyze Descriptrive Statistics

Explore.

4. Masukkan Kecepatan dan Error sebagai dependent list. Klik plots, centang pada

Normality Plots With Test. Klik continue lalu klik OK.

Gambar 2.1 Langkah uji normalitas data

5. Maka akan muncul output sebagai berikut:

Tabel 2.8Output Uji Kenormalan Data Operator PriaTests of Normality

Kolmogorov-Smirnova Shapiro-WilkStatistic df Sig. Statistic df Sig.

Kecepatan_pria .171 11 .200* .946 11 .598Error_pria .220 11 .142 .892 11 .147

Hipotesis :

H0: Data berdistribusi normal

H1 : Data tidak berdistribusi normal

H0 diterima apabila sig ≥ 0,05 dan ditolak apabila sig < 0,05. Berdasarkan nilai sig pada

output diatas, nilai sig pada Kolmogorov-Smirnov* dan Saphiro-Wilk ≥ 0,05 maka dapat

disimpulkan bahwa H0 diterima yaitu data berdistribusi normal. Dengan demikian dapat

disimpulkan bahwa dengan kecepatan yang semakin tinggi semakin banyak error yang terjadi.

10


PRAKTIKUM 2013/2014

b. Uji Homogenitas Varians

Homogenitas variansi adalah dimana data pada masing-masing variabel yang berbeda,

yaitu kecepatan dan kebisingan, memiliki jenis yang sama, yaitu variansinya hampir seragam.

Pengujian homegenitas dilakukan dengan SPSS dan dianalisis dari outputuntuk ditarik

kesimpulan. Langkah-langkah SPSS adalah sebagai berikut:

1) Untuk uji homogenitas, pilih Analyze-Regression.

2) Lalu pilih Linier masukan variabel banyaknya error ke Dependent dan kecepatan ke

Independent.

3) Klik Statistic. Lalu centang Estimates, ModelFit, Descriptives, dan Durbin-Watson.

Lalu Continue.

4) Lalu klik Plots. Masukan ZRESID pada Y dan ZPRED pada X. Klik Continue-OK.

Gambar 2.2 Langkah uji homogenitas data

5) Muncul output

Gambar 2.3 Penyebaran data error pria

Dari Gambar 2.3 dapat diketahui bahwa varians data adalah homogen. Hal ini terlihat

dari titik - titik yang tersebar pada keempat kuadran.

c. Uji Linieritas Data

11


PRAKTIKUM 2013/2014

Linearitas data adalah dimana data dapat digambarkan secara linear pada suatu grafik.

Uji linearitas dapat dilihat dengan cara menganalisis output dari SPSS. Langkah-langkah SPSS

adalah sebagai berikut.

1) Pilih Analyze – Regression – linier.

2) Masukkan banyaknya error ke Dependent dan kecepatan ke Independent ,lalu klik

plots dan masukkan ZRESID pada Y dan ZPRED pada X.

3) Klik Normal Probability Plot pada Standardized Residual Plot.

Gambar 2.4 Langkah linieritas data

4) Maka akan muncul output

Gambar 2.5 Grafik linearitas data

Dari Gambar 2.5 dapat diketahui bahwa data tersebut adalah linier. Hal ini terlihat dari

titik-titik yang tersebar di sekitar garis lurus.

d. Uji Regresi Linier Sederhana

Pengujian regresi linear sederhana digunakan untuk mengetahui apakah data berbentuk

linear dan mengetahui hubungan antar variabel pengujian ini akan dilakukan dengan SPSS,

langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:

1) Masukan data yang di uji kedalam DataView

12


PRAKTIKUM 2013/2014

2) Klik Analyze-Regression-Linear

3) Lalu masukan kecepatan ke dalam dependent dan banyaknya kesalahan dalam

independent .

4) Klik Statistic. Lalu centang Estimates, ModelFit, Descriptives, dan Durbin-Watson.

Lalu Continue.

5) Kemudian klik Plots. Masukan ZRESID pada Y dan ZPRED pada X.

6) Klik Continue-OK

Gambar 2.6 Langkah regresi linier sederhana

7) Muncul output.

Tabel 2.9 Statistik DeskriptifDescriptive Statistics

Mean Std. Deviation NError_pria 13.91 5.281 11

Kecepatan_pria .3691 .06534 11

Dari Tabel 2.9 dapat diketahui bahwa jumlah data kecepatan dan banyaknya error

masing-masing adalah sebanyak 11. Data kecepatan memiliki nilai rata-rata 0,3691dengan

standard deviation sebesar 0.06534 sedangkan data error memiliki rata-rata 13.91dengan

standard deviation sebesar 5.281.

Tabel 2.10 Korelasi Kecepatan dan Banyaknya ErrorCorrelations

Error_pria Kecepatan_priaPearson Correlation Error_pria 1.000 .756

Kecepatan_pria .756 1.000Sig. (1-tailed) Error_pria . .004

Kecepatan_pria .004 .N Error_pria 11 11

Kecepatan_pria 11 11

H0: tidak ada korelasi yang signifikan antara kecepatan kerja terhadap banyaknya error

H1 :ada korelasi yang signifikan antara kecepatan kerja terhadap banyaknya error

H0 diterima bila nilai sig ≥α( 0.05)

Dari Tabel 2.10 dapat diketahui bahwa nilai PearsonCorrelation adalah 0.756 artinya

bahwa kecepatan dan banyaknya kesalahan memiliki hubungan yang lemah. Menurut output di

13


PRAKTIKUM 2013/2014

tabel juga dapat diketahui angka Sig.pada tabel yaitu 0.004< α (0,05) berarti Ho ditolak. Maka

dapat disimpulkan bahwa adanya korelasi antara kecepatan dengan banyaknya kesalahan.

Karena semakin besar kecepatan dalam pengetikan semakin besar juga error yang ditimbulkan.

14


PRAKTIKUM 2013/2014

Tabel 2.11 Model Summary

Model Summaryb

Model R R SquareAdjusted R

SquareStd. Error of the

Estimate Durbin-Watson1 .756a .572 .524 3.643 1.710a. Predictors: (Constant), Kecepatan_priab. Dependent Variable: Error_pria

Pada Tabel 2.11 nilai R 0.756merupakan nilai dari PearsonCorrelation. Nilai

0.756menunjukan bahwa antara kecepatan dan banyaknya error memiliki hubungan yang

lemah.Sedangkan R2 menunjukan nilai sebesar 0.572 yang berarti 57.2% variasi banyaknya

kesalahan dipengaruhi oleh faktor pencahayaan.

Maka menurut data diatas dapat dilihat dan disimpulkan bahwa korelasi yang lemah

antara banyaknya error dengan kecepatan tidak mempengaruhi 42.8 % variasi banyaknya error

lainnya. Penyelesaian dapat disebabkan oleh faktor lain yang lebih dominan yang tidak

dimasukkan kedalam analisa korelasi ini, contohnya yaitu kondisi operator atau motivasi kerja

dari operator.

2.2.4 Analisa Pengaruh Kecepatan Terhadap Error Pria

Null hipotesis (H0) dari analisis pengauh kecepatan terhadap errorpria ini adalah tidak

ada korelasi yang signifikan antara kecepatan kerja terhadap banyaknya error. Maka hipotesis

satu (H1) adalah ada korelasi yang signifikan antara kecepatan kerja terhadap banyaknya error.

Pada pengolahan SPSS diperoleh hasil Fhitung = 0,1312.Hasil Fhitung ini lebih besar dari taraf nyata

0,05 maka H0diterima. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak ada korelasi yang signifikan

antara kecepatan kerja terhadap banyaknya error. Hal ini dikarenakan kecepatan kerja kerja

yang tinggi dapat menyebabkan error yang besar.

2.2.5 Perhitungan Data Error Wanita

Perhitungan dan analisis data wanita dibagi menjadi tiga, yaitu perhitungan dan analisis

data error wanita, pengaruh kecepatan terhadap banyaknya kesalahan wanita, dan analisa

pengaruh kecepatan terhadap kesalahan wanita. Dari 30 data operator wanita dipilih 11 data

setelah dilakukan uji kenormalan.

Perhitungan dan analisis data wanita dibagi menjadi empat, yaitu perhitungan data

error, analisa data error wanita , pengaruh kecepatan terhadap banyaknya error wanita, dan

analisa pengaruh kecepatan terhadap banyaknya error wanita.

Faktor tingkat pencahayaan sebagai kolom, sehingga k = 3 dan replikasi n=5

1. Penentuan Hipotesis

15


PRAKTIKUM 2013/2014

H0: µ1 = µ2 = µ3 (Rata-rata jumlah error antara operator sama (Tidak ada pengaruh


error).

H1: µ1≠ µ2 ≠ µ3(Rata-rata jumlah error antara operator tidak sama (Ada pengaruh


error).

2. Penentuan Tingkat Signifikansi (α)

Taraf nyata α = 0,05 Fα(v1);(v2)

3. Menentukan Ftabel

b = 2, k = 3, n = 5

Untuk baris: v1 = b -1 = 1; v2 = kb(n-1) = 24

F0,05(1;24) = 4,26

Untuk kolom: v1 = k -1 = 2; v2 = kb(n-1) = 24

F0,05(2;24) = 3,403

Untuk interaksi: v1 = (k-1)(b-1) = 2; v2 = kb(n-1) = 24

F0,05(2;24) = 3,403

4. Daerah Pengujian

H0 diterima jika Fhitung≤ Ftabel

H0 ditolak jika Fhitung > Ftabel

5. Uji statistik

Tabel 2.12 Tabel Uji Anova Two Way Data Error WanitaCahaya

rendah sedang tinggi Total

Kebisingan

Bising

1 3 2 2 72 3 1 1 53 2 2 1 54 2 1 2 55 1 2 1 4

11 8 7 26

hening

1 2 1 3 62 2 4 4 103 1 1 2 44 1 2 1 45 3 0 2 5

Total 9 8 12 29TOTAL 20 16 19 55

6. Perhitungan Jumlah Kuadrata. JKT = 127

db = k.b.n = 2.3.5 = 30

b. JKR = = 100.833 db = 1

c. Jumlah Kuadrat Faktor Kebisingan (JKA)

16


PRAKTIKUM 2013/2014

= - JKR db = n – 1= 2 – 1 = 1

= 101.133 – 100.833 = 0.3003

d. Jumlah Kuadrat Faktor Pencahayaan (JKB)

= – JKR db = b– 1 = 3 – 1= 2

= 101.7 – 100.833= 0.867

e. Jab = - JKR

= 104.6 – 100.033

= 4,567

f. Jumlah Kuadrat Interaksi kebisingan dan pencahayaan (JKAB)

= Jab – JKA – JKB

= 4,567 – 0.3003 – 0.867= 3.3997

g. Jumlah Kuadrat Kekeliruan (JKE)

= JKT – JKR – JKA – JKB – JKAB db = kb(n-1)

=127 – 100.833 - 0.3003 – 0.867– 3.3997= 21.6

Tabel 2.13Two Way ANOVA PriaSumber Variasi Db JK KT Fhitung Ftabel

Rata-rata 1 100.833 100.833 - -Pengaruh Faktor Kebisingan 1 0.3003 0.3003 0.3336 4,26Pengaruh Faktor Pencahayaan 2 0.867 0.4335 0.4816 3,403Interaksi Faktor Kebisingan dan Pencahayaan

2 3.3997 1.69985 1.8887 3,403

Kekeliruan Eksperimen 24 21.6 0.9 - -Total 30 - - -

2.2.6 Analisis Data Error Wanita

Maka menurut data perhitungan manual diatas dapat disimpulkan sebagai berikut :

d. Dari analisis varians dapat dilihat bahwa Fhitung ≤ Ftabel (0.3336 < 4,26) maka dapat


perlakuan kebisingan terhadap error.Hal ini terjadi karena tidak ada pengaruh signifikan

perubahan tingkat kebisingan terhadap performansi operator melakukan error.

e. Dari analisis varians dapat dilihat bahwa Fhitung ≤ Ftabel (0.4816 < 3,403) maka dapat


perlakuan pencahayaan terhadap error. Hal ini juga berarti bahwa tidak ada pengaruh

yang begitu besar antara perlakuan pencahayaan terhadap jumlah error yang terjadi, hal

ini terjadi karena operator melakukan kegiatan tersebut dalam replikasi yang relatif

sedikit sehingga pola perilaku error belum dapat muncul.

17


PRAKTIKUM 2013/2014

f. Dari analisis varians dapat dilihat bahwa Fhitung ≤ Ftabel (1.8887 < 3,403) maka dapat


perlakuan kebisingan dan suhu terhadap error. Hal ini juga terjadi karena operator

melakukan kegiatan ini dengan kondisi tersebut tanpa adanya replikasi yang panjang

sehingga pola error belum dapat muncul dalam pengamatan yang dilakukan.

2.2.7 Pengaruh Kecepatan terhadap ErrorWanita

Pengaruh kecepatan mengetik dengan jumlah error yang terjadi dapat ditentukan

dengan uji regresi linier. Data error operator pria denganperlakuan ketiga (tingkat cahaya

tinggi) yaitu 264 lux dan tingkat kebisingan 0 dB dari kelompok dapat dilihat pada tabel 2.14.

Tabel 2.14 Data Kecepatan dan Error WanitaKecepatan Jumlah Error Kecepatan Jumlah Error Kecepatan Jumlah Error

0.47 38 0.47 38 0.38 120.34 3 0.34 15 0.37 220.35 8 0.36 18 0.33 60.48 13 0.44 13 0.77 100.37 14 0.5 7 0.492 210.45 16 0.42 250.35 12 0.63 7 0.42 80.34 14 0.69 18 0.31 50.36 19 0.5 12 0.36 120.44 28 0.36 4 0.38 3

1. Pengolahan SPSS

Hubungan antara kebisingan 100% pencahayaan tinggi terhadap kesalahan yang

dilakukan oleh operator pria dapat diketahui dengan mengolah data dengan SPSS.

a. Uji Kenormalan Data

Langkah-langkah pengujian kenormalan data dengan menggunakan SPSS adalah sebagai

berikut:

1. Membuka SPSS 19 dan membuat file baru.

2. Klik variable view, kemudian mengisi nama variable.

3. Melakukan uji kenormalan data dengan klik Analyze Descriptrive Statistics

Explore.

4. Masukkan Kecepatan dan Error sebagai dependent list. Klik plots, centang pada

Normality Plots With Test. Klik continue lalu klik OK.

18


PRAKTIKUM 2013/2014

Gambar 2.7 Langkah uji normalitas data

19


PRAKTIKUM 2013/2014

5. Maka akan muncul output sebagai berikut:

Tabel 2.15 Output Uji Kenormalan Data Operator WanitaTests of Normality

Kolmogorov-Smirnova Shapiro-WilkStatistic df Sig. Statistic df Sig.

Kecepatan_wanita .234 11 .094 .868 11 .074Error_wanita .193 11 .200* .895 11 .160a. Lilliefors Significance Correction*. This is a lower bound of the true significance.

H0 : Data berdistribusi normal

H1 : Data tidak berdistribusi normal

H0 diterima apabila sig ≥ 0,05 dan ditolak apabila sig < 0,05. Berdasarkan nilai sig pada

output diatas, nilai sig pada Kolmogorov-Smirnov* dan Saphiro-Wilk ≥ 0,05 maka dapat

disimpulkan bahwa H0 diterima yaitu data berdistribusi normal. Dengan demikian dapat

disimpulkan bahwa dengan kecepatan yang semakin tinggi semakin banyak error yang terjadi.

b. Uji Homogenitas Varians

Homogenitas variansi adalah dimana data pada masing-masing variabel yang berbeda,

yaitu kecepatan dan kebisingan, memiliki jenis yang sama, yaitu variansinya hampir seragam.

Pengujian homegenitas dilakukan dengan SPSS dan dianalisis dari output untuk ditarik

kesimpulan. Langkah-langkah SPSS adalah sebagai berikut:

1.Untuk uji homogenitas, pilih Analyze-Regression.

2.Lalu pilih Linier masukan variabel kecepatan ke Dependent dan banyaknya error ke

Independent.

3.Klik Statistic. Lalu centang Estimates, ModelFit, Descriptives, dan Durbin-Watson.

Lalu Continue.

4.Lalu klik Plots. M asukan ZRESID pada Y dan ZPRED pada X. Klik Continue-OK.

Gambar 2.8 Langkah uji homogenitas data

20


PRAKTIKUM 2013/2014

5. Muncul output

Gambar 2.9 Penyebaran data error wanita

Dari Gambar 2.9 dapat diketahui bahwa varians data adalah homogen. Hal ini terlihat

dari titik - titik yang tersebar pada keempat kuadran.

c. Uji Linieritas Data

Linearitas data adalah dimana data dapat digambarkan secara linear pada suatu grafik.

Uji linearitas dapat dilihat dengan cara menganalisis output dari SPSS. Langkah-langkah SPSS

adalah sebagai berikut.

1. Pilih Analyze – Regression – linier.

2. Masukkan Kecepatan ke Dependent dan banyaknya error ke Independent ,lalu klik

plots dan masukkan ZRESID pada Y dan ZPRED pada X.

3. Klik Normal Probability Plot pada Standardized Residual Plot.

Gambar 2.10 Langkah uji linearitas data

21


PRAKTIKUM 2013/2014

4. Maka akan muncul output

Gambar 2.11Grafik uji linearitas data

Dari Gambar 2.11 dapat diketahui bahwa data tersebut adalah linier. Hal ini terlihat

dari titik-titik yang tersebar di sekitar garis lurus.

d. Uji Regresi Linier Sederhana

Pengujian regresi linear sederhana digunakan untuk mengetahui apakah data

berbentuk linear dan mengetahui hubungan antar variabel pengujian ini akan dilakukan dengan

SPSS, langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:

1. Masukan data yang di uji kedalam DataView

2. Klik Analyze-Regression-Linear

3. Lalu masukan kecepatan ke dalam dependent dan banyaknya kesalahan dalam

independent

4. Klik Statistic. Lalu centang Estimates, ModelFit, Descriptives, dan Durbin-Watson.

Lalu Continue.

5. Kemudian klik Plots. Masukan ZRESID pada Y dan ZPRED pada X.

6. Klik Continue-OK

Gambar 2.12 Langkah regresi linier sederhana

22


PRAKTIKUM 2013/2014

7. Muncul output.

Tabel 2.16 Statistik DeskriptifDescriptive Statistics

Mean Std. Deviation NError_wanita 18.82 5.980 11Kecepatan_wanita .3920 .04854 11

Dari Tabel 2.16 dapat diketahui bahwa jumlah data kecepatan dan banyaknya error

masing-masing adalah sebanyak 11. Data kecepatan memiliki nilai rata-rata0.3920dengan

standard deviation sebesar 0,4854 sedangkan data error memiliki rata-rata 18.82dengan

standard deviation sebesar 5.980.

Tabel 2.17 Korelasi Kecepatan dan Banyaknya ErrorCorrelations

Error_wanita Kecepatan_wanitaPearson Correlation Error_wanita 1.000 .740

Kecepatan_wanita .740 1.000Sig. (1-tailed) Error_wanita . .005

Kecepatan_wanita .005 .N Error_wanita 11 11

Kecepatan_wanita 11 11

H0: tidak ada korelasi yang signifikan antara kecepatan kerja terhadap banyaknya error

H1 :ada korelasi yang signifikan antara kecepatan kerja terhadap banyaknya error

H0 diterima bila nilai sig ≥α( 0.05)

Dari Tabel 2.11 dapat diketahui bahwa nilai Pearson Correlation adalah 0.740 artinya

bahwa kecepatan dan banyaknya kesalahan memiliki hubungan yang sedang yaitu tidak lemah

dan tidak tinggi. Berdasarkan output di tabel dapat diketahui angka Sig.pada tabel yaitu 0,005 <

α (0,05) berarti Ho diterima. Maka dapat disimpulkan bahwa adanya korelasi antara kecepatan

dengan banyaknya kesalahan. Karena setiap pengerjaan dengan kecepatan yang tinggi akan

semakin besar error yang mungkin terjadi.

23


PRAKTIKUM 2013/2014

Tabel 2.18 Model SummaryModel Summaryb

Model R R SquareAdjusted R

SquareStd. Error of the

Estimate Durbin-Watson1 .740a .548 .497 4.240 1.894a. Predictors: (Constant), Kecepatan_wanitab. Dependent Variable: Error_wanita

Pada Tabel 2.18,nilai R 0.740 merupakan nilai dari Pearson Correlation. Nilai 0,740

menunjukan bahwa antara kecepatan dan banyaknya error memiliki hubungan yang lemah.

Sedangkan R2 menunjukan nilai sebesar 0,548 yang berarti 54.8% variasi banyaknya kesalahan

dipengaruhi oleh kecepatan. Menurut data diatas dapat dilihat bahwa korelasi yang lemah antara

banyaknya error dengan kecepatan yang tidak mempengaruhi 65.2 % variasi banyak error

lainnya.Penyelesaian dapat disebabkan oleh faktor lain yang lebih dominan yang tidak

dimasukkan kedalam analisa korelasi ini, contohnya yaitu kondisi operator atau motivasi kerja

dari operator.

2.2.8 Analisis Pengaruh Kecepatan terhadap Error Wanita

Null hipotesis (H0) dari analisis pengauh kecepatan terhadap error wanita ini adalah

tidak ada korelasi yang signifikan antara kecepatan kerja terhadap banyaknya error. Maka

hipotesis satu (H1) adalah ada korelasi yang signifikan antara kecepatan kerja terhadap

banyaknya error. Pada pengolahan SPSS diperoleh hasil Fhitung = 1.8887.Hasil Fhitung ini lebih

besar dari taraf nyata 0,05 maka H0diterima. Sehingga tidak dapat disimpulkan bahwa tidak ada

korelasi yang signifikan antara kecepatan kerja terhadap banyaknya error.

24


PRAKTIKUM 2013/2014

BAB IIIPENUTUP

3.1 Kesimpulan

Kesimpulan pada praktikum lingkungan kerja fisik ini antara lain:

1. Lingkungan kerja fisik adalah semua keadaan yang terdapat di sekitar tempat kerja, yang

meliputi temperatur, kelembaban udara, sirkulasi udara, pencahayaan, kebisingan, getaran

mekanis, bau-bauan, warna, dan lain-lain, yang dalam hal ini akan berpengaruh secara

langsung maupun tidak langsung terhadap operator serta hasil kerja manusia tersebut..

2. Faktor yang berpengaruh terhadap kinerja operator pada praktikum lingkungan kerja fisik

adalah cahaya, temperatur, dan kebisingan.

3. Pada analisis data pria dengan perhitungan ANOVA, didapatkan hasil Fhitung = 1.312< Fα(2)

(12) = 3,40 maka H0 diterima. Artinya tidak ada perbedaan rata-rata antara jumlah error

ketiga perlakuan tingkat pencahayaan (pencahayaan rendah lux, pencahayaan sedang lux,

dan pencahayaan tinggi lux).

4. Pada analisis data wanita dengan perhitungan ANOVA, didapatkan hasil Fhitung = 1.8887<

Fα(2)(12) = 3,40 maka H0 diterima. Artinya tidak ada perbedaan rata-rata antara jumlah error

ketiga perlakuan tingkat pencahayaan (pencahayaan rendah lux, pencahayaan sedang lux,

dan pencahayaan tinggi lux).

5. Dari pengujian regresi linier sederhana pada hubungan antara kecepatan dan banyaknya

error pria,didapatkan nilai R = 0,756 yang menunjukan bahwa antar variabel kecepatan

dan banyaknya error memiliki hubungan yang lemah antara satu sama lain.Sedangkan R2

menunjukan nilai sebesar 0,572yang berarti 57.2% variasi banyaknya kesalahan

dipengaruhi oleh kecepatan.

6. Dari pengujian regresi linier sederhana pada hubungan antara kecepatan dan banyaknya

error wanita,didapatkan nilai R = 0,740 yang menunjukan bahwa antar variabel kecepatan

dan banyaknya error memiliki hubungan yang lemah antara satu sama lain. Sedangkan R2

menunjukan nilai sebesar 0,548yang berarti 54,8% variasi banyaknya kesalahan

dipengaruhi oleh kecepatan.

3.2 Saran

Saran untuk praktikum lingkungan kerja fisik antara lain:

1. Sebelum melakukan praktikum lingkungan kerja fisik, sebaiknya praktikan mempelajari

modul terlebih dahulu agar praktikum dapat berjalan dengan baik.

25


PRAKTIKUM 2013/2014

2. Pada saat kegiatan praktikum lingkungan kerja fisik, sebaiknya praktikan melaksanakan

praktikum dengan sungguh-sungguh dan teliti agar dihasilkan data yang paling valid.

26

praktikum ergonomi - lingkungan kerja fisik

Documents