1. Latar BelakangBaru-baru ini sering terjadi kecelakaan akibat human error, baik kecelakaan pesawat

terbang, kereta api, maupun mobil dan sepeda motor. Melihat besarnya pengaruh human error pada kehidupan, untuk itu perlu dilakukan suatu studi terhadap manusia dan faktor-faktor apa saja yang mempengaruhinya untuk melakukan kesalahan sehingga dapat meminimalisir dampak dari human error tersebut

Dalam modul 3 ini, secara garis besar praktikan diharapkan dapat mengetahui faktor-faktor apa saja yang dapat mempengaruhi terjadinya human error dan seberapa signifikan faktor-faktor tersebut dapat memberikan pengaruh. Untuk mencapai tujuan tersebut,praktikan akan melakukan simulasi human error dengan berbagai macam kombinasi perlakuan dari suhu, bau, pencahayaan, dan kebisingan dalam ruang simulasi kondisi (Clinic chamber).

2. Tujuan PraktikumDalam praktikum ini, praktikan diharapkan :

1. Memahami faktor-faktor yang dapat mempengaruhi performansi dan produktifitas manusia.

2. Meneliti pengaruh suhu, bau, pencahayaan, dan kebisingan terhadap produktifitas kerja manusia.

3. Mampu melakukan analisa pengaruh antar perlakuan pada lingkungan kerja terhadap performansi operator.

4. Mampu mendesain ruang kerja yang sesuai dengan data Human Error yang didapatkan, untuk kenyamanan pekerja.

3. Manfaat PraktikumManfaat yang dapat diambil dalam praktikum ini adalah :

1. Dapat mengetahui faktor –faktor apa saja yang mempengaruhi human error.2. Dapat mengetahui faktor yang berpengaruh paling signifikan

Tinjauan PustakaLandasan teori yang digunakan dalam praktikum ini adalah :

1. Identifikasi Human Error dan Tipe-tipe Human ErrorHuman error secara umum dapat didefinisikan sebagai sekumpulan kegiatan atau tindakan

manusia yang melampaui batas penerimaan manusia yang ditentukan oleh suatu sistem. Klasifikasi human error dapat dibedakan berdasarkan:

Tipe operasi, yaitu antara lain: Operator error Kesalahan mengoperasikan mesin / alat Maintenance erorr Kesalahan bagian maintenance misal pengkalibrasian alat Assembly error Kesalahan dalam merangkai bagian dari alat Inspection error Kesalahan dalam menginspeksi produk yaitu layak tidaknya produk Instalation error Kesalahan dalam instalasi peralatan Design Erorr Kesalahan mendesain karena faktor waktu dan aspek pertimbangan lain

Tingkah laku dasarnya, yaitu antara lain:

Error of omission Error of commission Extraneus Act Sequential Error Time Error

2. Visual DisplayAlat peraga visual atau visual display dibagi dalam dua macam. Yaitu:

1. Alat peraga Visual Kuantitatif2. Alat peraga Visual Kualitatif

3. Ergonomi KognitifErgonomi kognitif adalah ergonomi yang mempelajari pemahaman manusia secara sadar

terhadap hasil rancangan, dimulai dari informasi yang diterima dalam bentuk rancangan sensorik (sensoric impulse) yang disampaikan atau diakumulasikan ke otak (decision process).4. Human Reability Assesment

Manusia selalu membuat kesalahan ketika berinteraksi dengan proses. Ini merupakan sifat dasar dari manusia. Tetapi human error dapat diwaspadai dan diperhitungkan melalui peristiwa atau kejadian yang akan terjadi. Hal ini membutuhkan suatu aplikasi dari Human Factor Engineering dan bila benar-benar dapat diaplikasikan maka dapat memberikan mamfaat yang sangat besar pada pengurangan human error dan mengembangkan operasional dari proses. Human reability assesment yaitu bagaimana memahami atau mengidentifikasi human error dalam suatu proses dan bagaimana menentukan human factor yang dapat mengontrol kebiasaan mereka. 5. Sistem Manusia-Mesin

Secara umum sistem manusia-mesin dapat didefinisikan sebagai “ set of object with relationship between the objects and between their attributes “. Suatu sistem akan terjadi dalam suatu lingkungan dan perubahan-perubahan yang timbul lingkungan ini akan mempengaruhi sistem dan elemen-elemen sistem tersebut. Suatu sistem dapat dibagi kedalam sub-sistem dan seterusnya. Dalam kaitannya dengan aktivitas manusia sebagai suatu sistem akan dapat pula dibagi-bagi ke dalam job operation (sub sistem), job position (job sub sistem), duties (komponen), task (parts), dan task elemen (behavioral elements).

5. Peralatan PraktikumPeralatan praktikum yang digunakan dalam praktikum ini adalah :

1. Disket / flashdisk penyimpanan data2. 1 set komputer lengkap3. Simulasi Human Error4. Ruang Simulasi Kondisi (Clinic Chamber)5. Luxmeter6. Desibelmeter.

6. Prosedur Pelaksanaan Praktikum1. Persiapkan komputer dalam ruang human error2. Persiapkan lampu yang disediakan dengan tingkat pencahayaan yang telah ditentukan

ukur dengan dengan luxmeter3. Persiapkan suhu ruangan sesuai dengan kondisi yang diinginkan menggunakan Air

Conditioner dan heater4. Persiapkan audio system sesuai dengan tingkat kebisingan yang ditentukan. Ukur

dengan desibelmeter.5. Persiapkan bahan yang akan menimbulkan bau.6. Buka sofware simulasi human error kemudian masukkan data-data yang diminta (Nama,

NRP, dsb), Lakukan simulasi Human Error sebanyak 5 kali untuk 54 kombinasi yang ada.

Kombinasi perlakuan :

1. Ada bau, Cahaya 30 lux (tanpa menyalakan lampu merkuri dan lampu pinggir), suhu 16o C, tanpa suara

2. Tidak ada bau, Cahaya 30 lux (tanpa menyalakan lampu merkuri dan lampu pinggir), suhu 16o C, tanpa suara

3. Ada bau, Cahaya 30 lux (tanpa menyalakan lampu merkuri dan lampu pinggir), suhu 16o C, kebisingan rendah

4. Tidak ada bau Cahaya 30 lux (tanpa menyalakan lampu merkuri dan lampu pinggir), suhu 16o C, kebisingan rendah

5. Ada bau, Cahaya 30 lux (tanpa menyalakan lampu merkuri dan lampu pinggir), suhu 16o C, kebisingan tinggi

6. Tidak ada bau, Cahaya 30 lux (tanpa menyalakan lampu merkuri dan lampu pinggir), suhu 16o C, kebisingan tinggi

7. Ada bau, Cahaya 30 lux (tanpa menyalakan lampu merkuri dan lampu pinggir), suhu 24o C, tanpa suara

8. Tidak ada bau, Cahaya 30 lux (tanpa menyalakan lampu merkuri dan lampu pinggir), suhu 24o C, tanpa suara

9. Ada bau, Cahaya 30 lux (tanpa menyalakan lampu merkuri dan lampu pinggir), suhu 24o C, kebisingan rendah

10. Tidak ada bau, Cahaya 30 lux (tanpa menyalakan lampu merkuri dan lampu pinggir), suhu 24o C, kebisingan rendah

11. Ada bau, Cahaya 30 lux (tanpa menyalakan lampu merkuri dan lampu pinggir), suhu 24o C, kebisingan tinggi

12. Tidak ada bau, Cahaya 30 lux (tanpa menyalakan lampu merkuri dan lampu pinggir), suhu 24o C, kebisingan tinggi

13. Ada bau, Cahaya 30 lux (tanpa menyalakan lampu merkuri dan lampu pinggir), suhu 36o C, tanpa suara

14. Tidak ada bau, Cahaya 30 lux (tanpa menyalakan lampu merkuri dan lampu pinggir), suhu 36o C, tanpa suara

15. Ada bau, Cahaya 30 lux (tanpa menyalakan lampu merkuri dan lampu pinggir), suhu 36o C, kebisingan rendah

16. Tidak ada bau, Cahaya 30 lux (tanpa menyalakan lampu merkuri dan lampu pinggir), suhu 36o C, kebisingan rendah

17. Ada bau, Cahaya 30 lux (tanpa menyalakan lampu merkuri dan lampu pinggir), suhu 36o C, kebisingan tinggi

18. Tidak ada bau, Cahaya 30 lux (tanpa menyalakan lampu merkuri dan lampu pinggir), suhu 36o C, kebisingan tinggi

19. Ada bau, Lampu Mercury sedang (± 300 lux), suhu 16o C, tanpa suara20. Tidak ada bau, Lampu Mercury sedang (± 300 lux), suhu 16o C, tanpa suara21. Ada bau, Lampu Mercury sedang (± 300 lux), suhu 16o C, kebisingan rendah22. Tidak ada bau, Lampu Mercury sedang (± 300 lux), suhu 16o C, kebisingan rendah23. Ada bau, Lampu Mercury sedang (± 300 lux), suhu 16o C, kebisingan tinggi24. Tidak ada bau, Lampu Mercury sedang (± 300 lux), suhu 16o C, kebisingan tinggi25. Ada bau, Lampu Mercury sedang (± 300 lux), suhu 24o C, tanpa suara26. Tidak ada bau, Lampu Mercury sedang (± 300 lux), suhu 24o C, tanpa suara27. Ada bau, Lampu Mercury sedang (± 300 lux), suhu 24o C, kebisingan rendah28. Tidak ada bau, Lampu Mercury sedang (± 300 lux), suhu 24o C, kebisingan rendah29. Ada bau, Lampu Mercury sedang (± 300 lux), suhu 24o C, kebisingan tinggi30. Tidak ada bau, Lampu Mercury sedang (± 300 lux), suhu 24o C, kebisingan tinggi31. Ada bau, Lampu Mercury sedang (± 300 lux), suhu 36o C, tanpa suara32. Tidak ada bau, Lampu Mercury sedang (± 300 lux), suhu 36o C, tanpa suara33. Ada bau, Lampu Mercury sedang (± 300 lux), suhu 36o C, kebisingan rendah34. Tidak ada bau, Lampu Mercury sedang (± 300 lux), suhu 36o C, kebisingan rendah35. Ada bau, Lampu Mercury sedang (± 300 lux), suhu 36o C, kebisingan tinggi36. Tidak ada bau, Lampu Mercury sedang (± 300 lux), suhu 36o C, kebisingan tinggi37. Ada bau, 4 Lampu pinggir+Lampu Mercury tinggi (± 600 lux), suhu 16o C, tanpa suara

38. Tidak ada bau, 4 Lampu pinggir+Lampu Mercury tinggi (± 600 lux), suhu 16o C, tanpa suara

39. Ada bau, 4 Lampu pinggir+Lampu Mercury tinggi (± 600 lux), suhu 16o C, kebisingan rendah

40. Tidak ada bau, 4 Lampu pinggir+Lampu Mercury tinggi (± 600 lux), suhu 16o C, kebisingan rendah

41. Ada bau, 4 Lampu pinggir+Lampu Mercury tinggi (± 600 lux), suhu 16o C, kebisingan tinggi

42. Tidak ada bau, 4 Lampu pinggir+Lampu Mercury tinggi (± 600 lux), suhu 16o C, kebisingan tinggi

43. Ada bau, 4 Lampu pinggir+Lampu Mercury tinggi (± 600 lux), suhu 24o C, tanpa suara44. Tidak ada bau, 4 Lampu pinggir+Lampu Mercury tinggi (± 600 lux), suhu 24o C, tanpa

suara45. Ada bau, 4 Lampu pinggir+Lampu Mercury tinggi (± 600 lux), suhu 24o C, kebisingan

rendah46. Tidak ada bau, 4 Lampu pinggir+Lampu Mercury tinggi (± 600 lux), suhu 24o C,

kebisingan rendah47. Ada bau, 4 Lampu pinggir+Lampu Mercury tinggi (± 600 lux), suhu 24o C, kebisingan

tinggi48. Tidak ada bau, 4 Lampu pinggir+Lampu Mercury tinggi (± 600 lux), suhu 24o C,

kebisingan tinggi49. Ada bau, 4 Lampu pinggir+Lampu Mercury tinggi (± 600 lux), suhu 36o C, tanpa suara50. Tidak ada bau, 4 Lampu pinggir+Lampu Mercury tinggi (± 600 lux), suhu 36o C, tanpa

suara51. Ada bau, 4 Lampu pinggir+Lampu Mercury tinggi (± 600 lux), suhu 36o C, kebisingan

rendah52. Tidak ada bau, 4 Lampu pinggir+Lampu Mercury tinggi (± 600 lux), suhu 36o C,

kebisingan rendah53. Ada bau, 4 Lampu pinggir+Lampu Mercury tinggi (± 600 lux), suhu 36o C, kebisingan

tinggi54. Tidak ada bau, 4 Lampu pinggir+Lampu Mercury tinggi (± 600 lux), suhu 36o C,

kebisingan tinggi.

Note:o Dalam melakukan simulasi, angka-angka yang harus diingat tidak boleh

ditulis dulu, hanya boleh diingat-ingat dan langsung ditulis dalam komputer pada kotak yang telah disediaakan.

o Simulasi dilakukan hanya oleh satu orang operator simulasi, anggota kelompok lain tidak boleh membantu operator dalam melakukan simulasi.

7. Simpan data yang didapatkan setiap melakukan simulasi Human Error dalam sebuah file. Gunakan disket / flashdisk yang telah Anda persiapkan !!

8. Rekap data hasil simulasi dan lakukan pengolahan data dengan menggunakan Analisa Multivariate pada software SPSS

9. Analisa dari hasil pengolahan data percobaan dan kerjakan tugas laporan resmi

7. Tugas Laporan Resmi► Analisa data percobaan yang Anda dapat dengan menggunakan Analisa Multivariate

dengan software SPSS► Desain rancangan ruangan untuk mendapatkan suatu sistem kerja yang dapat

meminimalkan terjadinya Human Error. dengan ketentuan sebagai berikut : Menggunakan software AutoCAD. Melibatkan variabel suhu, bau, cahaya, dan kebisingan (minimal 3 variabel)

Tidak diperkenankan menghilangkan peralatan utama (air conditioner, meja, kursi, dan lampu).

Diperkenankan untuk mengubah posisi – posisi peralatan pada ruangan. Untuk peralatan meja dan kursi, diberi dimensi dan diperkenankan mengubah

desain produk, disertai penjelasan dan analisa. Diberi analisa untuk mendukung desain rancangan ruangan.

8. Daftar Pustaka Eko Nurmianto (1996), Ergonomi, Konsep Dasar dan Aplikasinya, PT Guna Widya,

Jakarta Kaufman, John E (1973), Illumination, The Industrial Environment- Its Evaluation and

Control chapter 27. Wickens, Christoper D (1997), An Introduction to Human Factor Engineering, Addison

Wesley Longman, Inc.

Langkah – langkah pengerjaan modul : Rekap seluruh data dalam format tabel di excell, seperti dibawah ini :

Rekap Data Human Error :

NoWaktu (detik) Error

Cahaya Suhu Bising Bau

1     1 1 1 12     1 1 1 13     1 1 1 14     1 1 1 15     1 1 1 16     1 1 1 27     1 1 1 28     1 1 1 29     1 1 1 2

10     1 1 1 211     1 1 2 112     1 1 2 113     1 1 2 114     1 1 2 115     1 1 2 1,            ,            ,            

269     3 3 3 2270     3 3 3 2

Data waktu pada tabel di atas merupakan data hasil pengurangan dari waktu sebelunya karena data waktu pada notepad adalah data akumklasi.

Keterangan :- Cahaya : 30 lux = 1

Lampu Mercury Sedang = 2 Lampu Mercury Tinggi+4 Lampu pinggir = 3

- Suhu : 16o C = 1 24o C = 2 36o C = 3

- Bising : Tanpa Suara = 1 Level Rendah = 2 Level Tinggi = 3

- Bau : Ada bau = 1 Tidak ada bau = 2

Data yang berasal dari tabel di copy paste ke SPSS, jika nilai desimal yang ada masih 2, setting / ubah ke nol ( pada variabel view )!!

Pada SPSS : Klik = Analyze - General Linear Model - Multivariate Masukkan dependent variabel dengan : waktu dan error Masukkan Fix Factor dengan : cahaya, suhu, bau, bising

Nilai decimal yang masih 2 diubah menjadi 0

Hasil dari SPSS di copy paste ke word

Analisa :Hasil Analisa dengan SPSSGeneral Linear ModelBetween-Subjects Factors

N Cahaya 1 90

2 90 3 90

Suhu 1 90 2 90 3 90

Bising 1 90 2 90 3 90

Bau 1 1352 135

Tests of Between-Subjects Effects

Source Dependent Variable

Type III Sum of

Squares

df Mean Square

F Sig.

Corrected Model

WAKTU 2144.567 53 40.464 2.659 .000

ERROR 131.307 53 2.477 1.123 .279 Intercept WAKTU 84376.033 1 84376.033 5545.650 .000

ERROR 3463.293 1 3463.293 1570.259 .000 CAHAYA WAKTU 58.022 2 29.011 1.907 .151

ERROR .585 2 .293 .133 .876 SUHU WAKTU 3.267 2 1.633 .107 .898

ERROR 20.985 2 10.493 4.757 .010 BISING WAKTU 205.267 2 102.633 6.746 .001

ERROR 1.252 2 .626 .284 .753 BAU WAKTU 4.537 1 4.537 .298 .586

ERROR 5.070 1 5.070 2.299 .131 CAHAYA *

SUHUWAKTU 266.978 4 66.744 4.387 .002

ERROR 12.904 4 3.226 1.463 .215 CAHAYA *

BISINGWAKTU 290.844 4 72.711 4.779 .001

ERROR 6.170 4 1.543 .699 .593 SUHU * BISING

WAKTU 210.667 4 52.667 3.462 .009

ERROR 14.504 4 3.626 1.644 .164 CAHAYA *

SUHU * BISING

WAKTU 170.422 8 21.303 1.400 .198

ERROR 14.407 8 1.801 .817 .589

CAHAYA * BAU

WAKTU 234.052 2 117.026 7.692 .001

ERROR .185 2 9.259E-02 .042 .959 SUHU *

BAUWAKTU 4.141 2 2.070 .136 .873

ERROR 1.919 2 .959 .435 .648 CAHAYA *

SUHU * BAU

WAKTU 93.570 4 23.393 1.537 .192

ERROR 1.526 4 .381 .173 .952 BISING *

BAUWAKTU 27.696 2 13.848 .910 .404

ERROR 6.452 2 3.226 1.463 .234 CAHAYA *

BISING * BAU

WAKTU 202.815 4 50.704 3.333 .011

ERROR 6.259 4 1.565 .709 .586 SUHU * BISING *

BAU

WAKTU 72.993 4 18.248 1.199 .312

ERROR 22.459 4 5.615 2.546 .040 CAHAYA *

SUHU * BISING *

BAU

WAKTU 299.296 8 37.412 2.459 .014

ERROR 16.630 8 2.079 .942 .482 Error WAKTU 3286.400 216 15.215

ERROR 476.400 216 2.206 Total WAKTU 89807.000 270

ERROR 4071.000 270 Corrected

TotalWAKTU 5430.967 269

ERROR 607.707 269 a R Squared = .395 (Adjusted R Squared = .246)b R Squared = .216 (Adjusted R Squared = .024)

Test between( 1 ) Pengaruh terhadap waktuHo : μ1 = μ2 = μ3 H1 : μ1 ≠ μ2 ≠ μ3 Jika signifikan level yang berasal dari SPSS > 0,05 maka terima Ho, dan nyatakan bahwa tidak ada pengaruh cahaya terhadap waktu. Analisa kenapa !!!!Keterangan : μ1 = cahaya 30 lux

μ2 = lampu mercury sedang μ3 = lampu mercury tinggi + 4 lampu pinggirLakukan langkah diatas untuk semua kombinasi yang ada dengan test of between!!( 2 ) Pengaruh terhadap errorHo : μ1 = μ2 = μ3 H1 : μ1 ≠ μ2 ≠ μ3 Jika signifikan level yang berasal dari SPSS > 0,05 maka terima Ho, dan nyatakan tidak ada pengaruh cahaya terhadap error. Analisa kenapa !!!!Keterangan : μ1 = cahaya 30 luxμ2 = lampu mercury Sedangμ3 = lampu mercury tinggi + 4 lampu pinggirLakukan langkah diatas untuk semua kombinasi yang ada dengan test of between!!

Multivariate TestHo : μ1 = μ2 = μ3 H1 : μ1 ≠ μ2 ≠ μ3

Multivariate Tests(c)

Effect Value F Hypothesis df

Error df Sig.

Intercept Pillai's Trace

.970 3448.072 2.000 215.000 .000

Wilks' Lambda

.030 3448.072 2.000 215.000 .000

Hotelling's Trace

32.075 3448.072 2.000 215.000 .000

Roy's Largest

Root

32.075 3448.072 2.000 215.000 .000

CAHAYA Pillai's Trace

.018 .995 4.000 432.000 .410

Wilks' Lambda

.982 .995 4.000 430.000 .410

Hotelling's Trace

.019 .995 4.000 428.000 .410

Roy's Largest

Root

.019 2.008 2.000 216.000 .137

SUHU Pillai's Trace

.043 2.359 4.000 432.000 .053

Wilks' Lambda

.957 2.374 4.000 430.000 .052

Hotelling's Trace

.045 2.389 4.000 428.000 .050

Roy's Largest

Root

.045 4.823 2.000 216.000 .009

BISING Pillai's Trace

.062 3.434 4.000 432.000 .009

Wilks' Lambda

.939 3.466 4.000 430.000 .008

Hotelling's Trace

.065 3.497 4.000 428.000 .008

Roy's Largest

Root

.063 6.796 2.000 216.000 .001

BAU Pillai's Trace

.012 1.321 2.000 215.000 .269

Wilks' Lambda

.988 1.321 2.000 215.000 .269

Hotelling's Trace

.012 1.321 2.000 215.000 .269

Roy's Largest

Root

.012 1.321 2.000 215.000 .269

CAHAYA * SUHU

Pillai's Trace

.102 2.902 8.000 432.000 .004

Wilks' Lambda

.900 2.913 8.000 430.000 .004

Hotelling's Trace

.109 2.924 8.000 428.000 .003

Roy's Largest

Root

.086 4.623 4.000 216.000 .001

CAHAYA * BISING

Pillai's Trace

.095 2.681 8.000 432.000 .007

Wilks' Lambda

.906 2.716 8.000 430.000 .006

Hotelling's Trace

.103 2.750 8.000 428.000 .006

Roy's Largest

Root

.095 5.103 4.000 216.000 .001

SUHU * BISING

Pillai's Trace

.090 2.541 8.000 432.000 .010

Wilks' Lambda

.911 2.564 8.000 430.000 .010

Hotelling's Trace

.097 2.588 8.000 428.000 .009

Roy's Largest

Root

.086 4.621 4.000 216.000 .001

CAHAYA * SUHU * BISING

Pillai's Trace

.077 1.078 16.000 432.000 .373

Wilks' Lambda

.924 1.080 16.000 430.000 .372

Hotelling's Trace

.081 1.081 16.000 428.000 .371

Roy's Largest

Root

.063 1.690 8.000 216.000 .102

CAHAYA * BAU

Pillai's Trace

.067 3.720 4.000 432.000 .005

Wilks' Lambda

.933 3.768 4.000 430.000 .005

Hotelling's Trace

.071 3.817 4.000 428.000 .005

Roy's Largest

Root

.071 7.704 2.000 216.000 .001

SUHU * BAU

Pillai's Trace

.005 .288 4.000 432.000 .886

Wilks' Lambda

.995 .286 4.000 430.000 .887

Hotelling's Trace

.005 .285 4.000 428.000 .888

Roy's Largest

Root

.004 .453 2.000 216.000 .636

CAHAYA * SUHU * BAU

Pillai's Trace

.030 .829 8.000 432.000 .577

Wilks' Lambda

.970 .831 8.000 430.000 .575

Hotelling's Trace

.031 .833 8.000 428.000 .574

Roy's Largest

Root

.030 1.646 4.000 216.000 .164

BISING * BAU

Pillai's Trace

.021 1.141 4.000 432.000 .336

Wilks' Lambda

.979 1.141 4.000 430.000 .336

Hotelling's Trace

.021 1.141 4.000 428.000 .336

Roy's Largest

Root

.021 2.229 2.000 216.000 .110

CAHAYA * BISING *

BAU

Pillai's Trace

.072 2.006 8.000 432.000 .044

Wilks' Lambda

.929 2.019 8.000 430.000 .043

Hotelling's Trace

.076 2.032 8.000 428.000 .041

Roy's Largest

Root

.067 3.642 4.000 216.000 .007

SUHU * BISING *

BAU

Pillai's Trace

.067 1.879 8.000 432.000 .062

Wilks' Lambda

.933 1.886 8.000 430.000 .061

Hotelling's Trace

.071 1.892 8.000 428.000 .060

Roy's Largest

Root

.060 3.220 4.000 216.000 .014

CAHAYA * SUHU *

BISING * BAU

Pillai's Trace

.116 1.670 16.000 432.000 .049

Wilks' Lambda

.886 1.673 16.000 430.000 .049

Hotelling's Trace

.125 1.676 16.000 428.000 .048

Roy's Largest

Root

.092 2.495 8.000 216.000 .013

a Exact statisticb The statistic is an upper bound on F that yields a lower bound on the significance level.c Design: Intercept+CAHAYA+SUHU+BISING+BAU+CAHAYA * SUHU+CAHAYA * BISING+SUHU * BISING+CAHAYA * SUHU * BISING+CAHAYA * BAU+SUHU * BAU+CAHAYA * SUHU * BAU+BISING * BAU+CAHAYA * BISING * BAU+SUHU * BISING * BAU+CAHAYA * SUHU * BISING * BAU

Jika signifikan level yang berasal dari SPSS > 0,05 maka terima Ho, dan nyatakan tidak ada pengaruh cahaya terhadap error dan waktu. Analisa kenapa !!!!Keterangan :Lihat seluruh metode penerimaan kecuali Hotelling’s Method (Hotelling’s Method tidak dipakai karena hasilnya kurang akurat) , jika ada sebuah metode yang menyatakan bahwa ada pengaruh cahaya terhadap error dan waktu, maka tolak Ho!! Jika ada salah satu dari ketiga metode tersebut tolak Ho maka tolak Hoμ1 = cahaya 30 luxμ2 = Lampu Mercury Sedangμ3 = Lampu Mercury Tinggi + 4 lampu pinggirLakukan langkah diatas untuk semua kombinasi yang ada dengan Multivariate test!!Perbedaan antara test of between dan multivariate ialah pada test of between respon yang diteliti hanya satu misalnya error saja atau

waktu saja, tetapi pada test multivariate yang diteliti dapat lebih dari 1 respon dan dilakukan secara serentak, jadi langsung meneliti pengaruh error dan waktu sekaligus terhadap faktor cahaya,suhu, bising, dan bau

Tabel Pengaruh Kombinasi Terhadap Error

Ba 1 Ba 2 Ba 1 Ba 2 Ba 1 Ba 2 Ba 1 Ba 2 Ba 1 Ba 2 Ba 1 Ba 2 Ba 1 Ba 2 Ba 1 Ba 2 Ba 1 Ba 2B1 5 6 6 6 6 7 6 5 7 5 4 5 7 5 6 8 5 6

5 8 7 5 5 5 7 6 4 3 6 3 7 5 5 5 5 86 6 5 4 7 6 8 4 4 5 5 6 5 5 6 9 6 55 5 5 4 6 7 9 3 7 5 5 6 7 6 5 5 5 84 6 4 4 7 5 5 5 6 4 8 5 6 4 4 8 5 4

Average 5 6.2 5.4 4.6 6.2 6 7 4.6 5.6 4.4 5.6 5 6.4 5 5.2 7 5.2 6.2B2

5 5 6 6 7 4 9 4 7 5 5 3 4 2 8 4 3 38 5 7 5 5 6 5 5 4 3 6 4 4 4 6 6 6 64 6 5 4 4 5 8 8 4 5 6 5 5 5 5 6 6 67 5 5 4 6 5 5 4 7 5 5 6 4 6 4 5 5 65 6 4 4 6 4 4 7 6 4 4 6 5 5 5 6 6 5

Average 5.8 5.4 5.4 4.6 5.6 4.8 6.2 5.6 5.6 4.4 5.2 4.8 4.4 4.4 5.6 5.4 5.2 5.2

B3 6 5 4 6 5 5 5 4 9 5 3 5 6 3 4 5 5 55 3 3 7 4 4 5 5 6 4 7 4 4 5 8 6 5 45 4 5 6 6 5 3 6 7 7 6 6 6 6 6 3 6 65 5 5 6 5 3 5 6 7 5 5 7 6 5 6 5 6 66 6 5 6 5 5 6 5 4 5 6 5 4 4 5 4 4 5

Average 5.4 4.6 4.4 6.2 5 4.4 4.8 5.2 6.6 5.2 5.4 5.4 5.2 4.6 5.8 4.6 5.2 5.2

C3 C1

S1

C2 C3

S3

C2 C3

S2

C1C1 C2

Jumlah error dari tiap perlakuan direkap dan di rata-rata sehingga dapat diketahui kombinasi perlakuan mana yang menghasilkan error terbesar (dilihat dari rata-rata error terbesar) dan error terkecil (kondisi optimal bagi operator). Untuk rata-rata error terbesar maupun terkecil dishadow…

Gant Chart Human ErrorPraktikum APK 2007

Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun1 TPM2 Asistensi Massal3 Pengumpulan Bab I, II, III4 Asistensi Pribadi & ACC5 Pengumpulan Laporan Resmi6 Presentasi Modul

No Kegiatan Minggu 1 Minggu 2

Format Lapres dan Penilaian LapresHuman Error

Praktikum APK 2007

Nilai Nilai Total Nilai Nilai TotalPENDAHULUAN 51.1 Latar Belakang 11.2 Permasalahan 11.3 Tujuan Praktikum 11.4 Manfaat Praktikum 11.5 Batasan dan Asumsi 1TINJAUAN PUSTAKA 152.1 Identifikasi HE+tipe-tipe HE 32.2 Visual Display 32.3 Ergonomi Kognitif 32.4 Human Reability Assesment 32.5 Sistem Manusia-Mesin 3METODOLOGI PENELITIAN 33.1 Peralatan Praktikum 13.2 Prosedur Pelaksanaan dan penjelasan flowchart 13.3 Flowchart 1PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 404.1 Pengumpulan Data 4.1.1 Dalam bentuk Notepad 3 4.1.2 Dalam bentuk excel 34.2 Pengolahan Data 4.2.1 Tabel Test of Between Subject Effects 3 4.2.2 Pengaruh terhadap waktu 6 4.2.3 Pengaruh terhadap error 6 4.2.4 Tabel Multivariate Test 3 4.2.5 Penjelasan pengaruh kombinasi faktor 64.3 Tabel pengaruh kombinasi terhadap error 44.4 Desain ruangan 6ANALISA DAN INTERPRETASI DATA 325.1 Analisa Test of Between 5.1.1 Analisa terhadap waktu 8 5.1.2 Analisa terhadap error 85.2 Analisa Multivariate test 85.3 Analisa perbaikan / desain ruangan 8KESIMPULAN DAN SARAN 86.1 Kesimpulan 46.2 Saran 4

100

BAB POINKelompok : Kelompok :

1

2

3

4

5

6

Daftar pustakaTOTAL