BAB II

DASAR TEORI

2.1 Antropometri

Antropometri merupakan suatu ilmu yang berhubungan dengan dimensi

tubuh manusia serta berhubungan dengan anatomi dan fisiologi tubuh manusia.

Istilah anthropometri berasal dari ”anthro” yang berarti manusia, dan ”metri”

yang berarti ukuran. Suatu kumpulan data yang berisi tentang data numerik yang

berhubungan dengan karateristik fisik tubuh manusia. Antropometri terdapat data

yang berkaitan dengan kondisi fisik tubuh manusia, misalnya tinggi badan, berat,

ukuran badan, lingkar kepala, dan sebagainya. Dari data dimensi tubuh manusia

berguna untuk perancangan produk dengan tujuan menentukan keserasian produk

dan manusia yang menggunakan, data anthropometri sangat penting dalam

menentukan alat dan cara mengoperasikannya.

Data anthropometri dapat digunakan untuk mendesain pakaian, tempat

kerja, lingkungan kerja, mesin, alat, kursi, meja, kendaraan, sarana kerja serta

produk-produk untuk konsumen dan lain-lain. Maka di rancang fasilitas atau

produk yang sesuai dengan fisik manusia sebagai pemakai produk. Data

antropometri diaplikasikan secara luas dalam perancangan areal kerja (work

station, interior mobil), perancangan peralatan kerja (perkakas, mesin),

perancangan produk-produk konsumtif (pakaian, meja, kursi), dan perancangan

lingkungan fisik. Kesesuaian hubungan antara antropometri pekerja dan alat yang

digunakan sangat berpengaruh pada sikap kerja, tingkat kelelahan, kemampuan

kerja dan produktifitas kerja. Ukuran (tubuh) manusia akan memberikan

penjelasan kalau manusia itu pada dasarnya memiliki berbeda satu dengan yang

lain. Data antropometri berbeda-beda karena beberapa faktor –faktor yang

mempengaruhi ukuran tubuh manusia yaitu:

1. Umur

3

Penggolongan berdasarkan umur balita, anak-anak, remaja, dewasa, dan

lanjut usia. Manusia dari lahir ukuran tubuh manusia akan berkembang

sampai 17 tahun untuk wanita dan 20 tahun untuk pria. Antropometri tubuh

manusia akan cenderung meningkat sampai batas usia dewasa. Ukuran

tubuh manusia akan berkurang pada saat berumur 60 tahun.

2. Jenis kelamin

Ukuran tubuh wanita pada umumnya lebih kecil daripada pria, pria

mempunyai dimensi tubuh lebih besar. Oleh karenanya data antropometri

untuk kedua jenis kelamin selalu dibuat terpisah.

3. Suku bangsa

Perbedaan ukuran tubuh juga perpengaruh pada etnis memiliki karakteristik

fisik yang berbeda satu dengan yang lainnya. Dimensi tubuh suku bangsa

negara Barat pada umumnya berukuran yang lebih besar daripada dimensi

tubuh suku bangsa negara Timur.

4. Pekerjaan

Beberapa jenis pekerjaan tertentu menuntut adanya persyaratan, misalnya

pekerjaan buruh mengharuskan orang-orang yang berpostur lebih besar

dibanding pekerja kantoran. Ada juga faktor-faktor yang mempengaruhi

ukuran dimensi tubuh manusia pada kondisi tertentu, yaitu:

a. Cacat tubuh

Merancang produk untuk orang-orang cacat dengan memerlukan data

antropometri.

b. Pakaian yang digunakan

Ukuran tubuh manusia akan berbeda dalam satu tempat dengan tempat

yang lain, tergantung faktor iklim dalam bentuk rancangan dan

spesifikasi pakaian.

c. Kehamilan

Tubuh wanita pada saat hamil jelas akan perpengaruh dengan ukuran

dan bentuk dimensi tubuh.

5. Posisi tubuh

Sikap atau posisi tubuh akan berpengaruh terhadap ukuran tubuh oleh

karena itu harus posisi tubuh standar harus diterapkan untuk pada saat

4

melakukan pengukuran. Berkaitan dengan posisi tubuh manusia dua cara

pengukuran, yaitu:

a. Antropometri struktural (statis)

adalah pengukuran dimensi linear tubuh manusia dalam posisi statis (diam).

Posisi pengukuran itu biasanya sudah di standarkan. Contoh : tinggi siku

dada, ukuran tinggi badan, berat badan, dan lain-lain.

b. Antropometri fungsional (dinamis)

adalah pengukuran posisi anggota badan sebagai hasil dari gerakan tubuh.

Contoh : sudut putar kepala, sudut putar pergelangan tangan , dan lain-lain.

Data antropometri diaplikasikan dalam berbagai rancangan produk ataupun

fasilitas kerja, diperlukan pengambilan ukuran dimensi anggota tubuh. Penjelasan

mengenai pengukuran dimensi antropometri tubuh yang diperlukan dalam

perancangan dijelaskan pada gambar berikut :

Keterangan gambar :

1. Dimensi tinggi tubuh dalam posisi tegak

2. Tinggi mata dalam posisi berdiri tegak

3. Tinggi bahu dalam posisi berdiri tegak

4. Tinggi siku dalam posisi berdiri tegak

5. Tinggi kepalan tangan yang terjulur lepas dalam posisi berdiri tegak (dalam

gambar tidak ditunjukkan)

6. Tinggi tubuh dalam posisi duduk

7. Tinggi mata dalam posisi duduk

5

8. Tinggi bahu dalam posisi duduk

9. Tinggi siku dalam posisi duduk

10. Tebal atau lebar paha

11. Panjang paha yang diukur dari pantat s/d ujung lutut

12. Panjang paha yang diukur dari pantat s/d bagian belakang dari ujung lutut

13. Tinggi lutut yang bisa diukur baik dalam posisi berdiri ataupun duduk

14. Tinggi tubuh dalam posisi duduk yang diukur dari lantai sampai dengan paha

15. Lebar dari bahu

16. Lebar pinggul/pantat

17. Lebar dari dada dalam keadaan membusung

18. Lebar perut

19. Panjang siku yang diukur dari siku sampai ujung jari dalam posisi siku tegak

lurus

20. Kebar kepala

21. Panjang tangan diukur dari pergelangan sampai dengan ujung jari dalam posisi

tegak

22. Lebar telapak tangan

23. Lebar tangan dalam posisi terbentang

24. Tinggi jangkauan tangan dalam posisi berdiri tegak

25. Tinggi jangkauan tangan dalam posisi duduk tegak

26. Jarak jangkauan tangan yang terjulur ke depan

2.2 Aplikasi Distribusi Normal dalam Data Antropometri

Data anthropometri menyajikan data ukuran dari berbagai macam anggota

tubuh manusia. Data antropometri diperlukan agar rancangan suatu produk bisa

sesuai dengan orang yang akan menggunakannya. Oleh karena itu seorang

perancang produk harus mampu menentukan dimensi tubuh yang mana yang

dapat dipakai dalam suatu populasi. Ukuran tubuh yang diperlukan pada

kenyataannya mudah didapat dari pengukuran secara manual. Keadaan akan

menjadi sulit apabila ada lebih banyak produk yang harus dibuat oleh banyak

orang mengingat ukuran setiap individu akan berbeda-beda antara satu dengan

6

yang lainnya. Untuk kepentingan itulah maka data antropometri diharapkan

mengikuti distribusi normal.

Suatu distribusi normal dapat diterapkan apabila tersedia nilai mean (rata-

rata) dan standar deviasi dari data yang diambil. Dari data tersebut maka kita

dapat menentukan persentile. Persentile sendiri didefinisikan sebagai suatu nilai

yang menunjukkan persentase tertentu dari orang yang memiliki ukuran di atas

atau di bawah nilai tersebut. Rentang nilai presentile 5 sampai dengan 95, prinsip

perancangan produk didasarkan terhadap rata-rata ukuran tubuh manusia. Data

antropometri biasanya diklasifikasikan menurut besaran percentile 5th, 10th, 50th,

90th, dan 95th. Pada data antropometri dalam pemakaian distribusi normal dapat

diformulasikan berdasarkan rata-rata dari suatu obyek dan standard deviasi dari

data hasil pengukuran.

Banyak karakteristik antropometri yang tidak bisa semuanya digambarkan

secara persis memenuhi persyaratan distribusi normal, akan tetapi dengan

pendekatan distribusi normal ini dengan mudah akan bisa ditetapkan bahwa harga

rata-rata dari sebuah obyek pengukuran akan ekuivalen dengan ukuran 50th

percentile. Secara statistik ukuran tubuh manusia di suatu populasi tertentu akan

berkonsentrasi pada suatu nilai tengah dan suatu bagian kecil dari nilai ekstrim

akan berada di kedua sisi kurva distribusi normal.

Dalam anthropometri persentile 95 akan menggambarkan ukuran orang

yang bertubuh besar dan persentile 5 akan menggambarkan ukuran tubuh kecil.

Nilai persentil ini akan menunjukkan seberapa besar presentase populasi yang

memiliki ukuran tubuh diatas atau dibawah sebuah ukuran tertentu. Sebagai

contoh, bilamana dari hasil pengukuran tinggi pekerja laki-laki dalam suatu kantor

diperoleh harga rata-rata (mean) sebesar 172.45 cm dan standard deviasi 6.68 cm.

Apabila kita sendiri memiliki tinggi 167.46 cm, maka hal ini akan menunjukkan

kalau tinggi tubuh kita berada pada -4.99 cm dibawah rata-rata tinggi populasi

7

pekerja laki-laki atau kalau dikonversikan dalam standard unit penyimpangan

yang ada sebesar 4.99/6.68 = 0.75 standard unit dibawah tinggi rata-rata. Dari

tabel distribusi normal, angka standard unit (z) sebesar 0.75 tersebut ekuivalen

dengan 23th percentile. Hal tersebut dapat memberikan kesimpulan kalau sekitar

23 % dari populasi yang ada akan memiliki tinggi tubuh yang lebih pendek, dan

sekitar 77 % akan lebih tinggi dibandingkan dengan ukuran (tinggi) tubuh kita

sendiri.

Data antropometri digunakan distribusi normal dimana dari nilai yang ada

tersebut, dapat ditentukan nilai persentil sesuai dengan tabel probabilitas distribusi

normal yang ada.

Tabel 2.2.1 Persentil dan Cara Perhitungan dalam Distribusi Normal

Keterangan tabel 2.2.1 :x = mean data σx = standar deviasi dari data x

2.3 Uji Normalitas Data

Uji normalitas data digunakan untuk mengetahui apakah suatu variabel

terdistribusi normal atau tidak. Noraml atau tidaknya ditentukan berdasarkan

patokan distribusi normal dari data dengan mean dan standar deviasi yang sama.

Jadi pada dasarnya uji normalitas adalah melakukan perbandingan antara data

yang dimiliki dengan data berdistribusi normal yang memiliki mean dan standar

deviasi yang sama dengan data kita. Data yang mempunyai distribusi normal

8

berarti mempunyai sebaran yang normal pula. Apabila yang diambil merupakan

data normal maka data tersebut dianggap bisa mewakili populasi.

Ada beberapa cara untuk menguji kenormalan suatu data :

1. Menganalisa histogram dan kurva normalnya

Kita bisa melihat dari histogram dari data yang akan diuji kenormalannya,

apakah membentuk kurva normal ( kurva berbentuk seperti lonceng) atau

tidak. Tentu saja unsure subjektivitas sangatlah tinggi bila kita hanya

melihat dari histogram dan kurva normalnya saja. Seorang pengamat bisa

menyimpulkan data tersebut berdistribusi normal sedangkan pengamat

lainnya menyimpulkan yang sebaliknya.

Gambar 2.3.1 Histogram dan kurva normal

2. Uji Kolmogorov Smirnov ( K-S )

Uji Kolmogorov Smirnov adalah uji normalitas yang membandingkan

distribusi data (yang akan diuji normalitasnya) dengan distribusi normal

baku. Distribusi normal baku adalah data yang telah diubah ke dalam nilai

Z dan diasumsikan normal. Apabila hasil signifikansi kurang dari 0,05

maka terdapat perbedaan yang signifikan sehingga data tersebut berarti

tidak normal. Begitu pula sebaliknya apabila signifikansi lebih dari 0,05

maka tidak terdapat perbedaan yang signifikan maka data tersebut adalah

data normal.

3. Uji Shapiro - Wilk

Uji Shapiro – Wilk pada dasarnya hamper sama dengan uji Kolmogorov

Smirnov. Hanya saja uji Shapiro – Wilk dianggap lebih akurat apabila

9

jumlah data yang diuji kurang dari 50. Jika hasil signifikansi kurang dari

0,05 maka data tidak berdistribusi normal, sebaliknya apabila nilai

signifikansi lebih dari 0,05 maka data berdistribusi normal.

4. Membaca Grafik

Stem and Leaf Plot

Grafik ini akan terlihat mengikuti distribusi normal jika data yang kita

miliki memiliki distribusi normal. Di sini kita lihat sebenarnya data kita

tidak dapat dikatakan terlihat normal, tapi bentuk seperti ini ternyata

masih dapat ditoleransi oleh analisis statistik sehingga p yang dimiliki

masih lebih besar dari 0.1.

Normal Q-Q Plots

Garis diagonal dalam grafik ini menggambarkan keadaan ideal dari data

yang mengikuti distribusi normal. Titik-titik di sekitar garis adalah

10

keadaan data yang kita uji. Jika kebanyakan titik-titik berada sangat

dekat dengan garis atau bahkan menempel pada garis, maka dapat kita

simpulkan jika data kita mengikuti distribusi normal.

Detrended Normal Q-Q Plots

Grafik ini menggambarkan selisih antara titik-titik dengan garis

diagonal pada grafik sebelumnya. Jika data yang kita miliki mengikuti

distribusi normal dengan sempurna, maka semua titik akan jatuh pada

garis 0,0. Semakin banyak titik-titik yang tersebar jauh dari garis ini

menunjukkan bahwa data kita semakin tidak normal.

11