perancangan software aplikasi pengelolaan data ... · program aplikasi adalah bagian dari perangkat...
TRANSCRIPT
1
PERANCANGAN SOFTWARE APLIKASI PENGELOLAAN DATAANTROPOMETRI SEBAGAI PENDUKUNG PENELITIAN DAN
PERANCANGAN PRODUK BERBASIS ERGONOMI
PROPOSAL RANCANG BANGUN
OLEHTIM PELAKSANA :
Gustitia Putri Perdana I0306003Akbar Darmawan I0406011Agung Dwi Prasetyo I0307025
UNIVERSITAS SEBELAS MARETSURAKARTA
2010
Bidang Kajian: TeknologiInformasi dan Mikroelektronik….………
2
PENGESAHAN USULAN
RANCANG BANGUN TEKNOLOGI MAHASISWA
1. Judul Kegiatan :PERANCANGAN SOFTWARE APLIKASIPENGELOLAAN DATAANTROPOMETRI SEBAGAIPENDUKUNG PENELITIAN DANPERANCANGAN PRODUK BERBASISERGONOMI
2. Bidang Kajian : TEKNOLOGI INFORMASI DANMIKROELEKTRONIK
3. Luaran Kegiatan yang dihasilkan : SOFTWARE PENGELOLAAN DATAANTROPOMETRI
4. Ketua Pelaksana Kegiatana. Nama Lengkap : Gustitia Putri Perdanab. NIM/NRP : I 0306003c. Jurusan : TEKNIK INDUSTRId. Universitas/Institut/Politeknik : UNIVERSITAS SEBELAS MARET
SURAKARTAe. Alamat Rumah/Telepon/Fax : Sumberhadi Rt 03/III Bagung,Prembun,
Kebumen/ 085658152128f. E-mail : [email protected]
5. Anggota Pelaksana Kegiatan/Penulis: 2 orang6. Dosen Pembimbing
a. Nama Lengkap dan Gelar : Irwan Iftadi, ST.M.Engb. NIP : 19700404 199603 1 002
7. Biaya Total Kegiatan : Rp 5.000.0008. Jangka Waktu Pelaksanaan : Bulan Mei s/d September tahun 2010
Surakarta, 29 Maret 2010Menyetujui:Dosen Pembimbing, Ketua Tim,
(Irwan Iftadi, ST.M.Eng) (Gustitia Putri Perdana)NIP.197004041996031002 NIM. I 0306003
Mengetahui:Pembantu/Wakil RektorBidang Kemahasiswaan
Universitas Sebelas Maret,
(Drs.Dwi Tiyanto, S.U )NIP. 19540414 198003 1 007
3
1. Judul Program
PERANCANGAN SOFTWARE APLIKASI PENGELOLAAN DATAANTROPOMETRI SEBAGAI PENDUKUNG PENELITIAN DANPERANCANGAN PRODUK BERBASIS ERGONOMI
2. Latar Belakang MasalahAntropometri adalah suatu ilmu tentang pengukuran dimensi tubuh manusia
secara luas dan digunakan sebagai pertimbangan ergonomis dalam proses
perancangan produk maupun sistem kerja yang akan melibatkan interaksi
manusia. Dari pengertian tersebut jelas bahwa didalam antropometri terdapat data
yang berkaitan dengan kondisi fisik tubuh manusia misalnya tinggi badan, berat
badan, lingkar kepala, dan sebagainya (Wignjosoebroto,2000).
Antropometri semakin memegang peranan penting dalam penelitian dan
perancangan produk berbasis prinsip ergonomi, terutama dalam bidang kesehatan,
olahraga, industri, dan bahkan area teknologi informasi. Hal ini dikarenakan
semakin pentingnya aspek ergonomi dalam suatu proses rancang bangun fasilitas
kerja sebagai penunjang peningkatan pelayanan jasa produksi (Ferreira, 2003).
Data antropometri berbeda-beda karena beberapa faktor yang
mempengaruhi ukuran tubuh manusia (Wignjosoebroto, 2000) yaitu: umur, jenis
kelamin, suku bangsa, sosio ekonomi, dan posisi tubuh. Faktor pembeda tiap
Antropometri tubuh juga bisa disebabkan oleh cacat tubuh, jenis pekerjaan, dan
kondisi hamil pada wanita (Nurmianto,1999). Untuk merancang produk yang
ergonomis, penggunaan data antropomteri berdasarkan variabilitasnya harus
diperhatikan. Dengan memilih data antropometri yang tepat, maka seorang
peneliti atau perancang produk akan mampu menyesuaikan bentuk dan geometris
ukuran dari produk rancangannya dengan bentuk maupun ukuran segmen-segmen
bagian tubuh yang nantinya akan mengoperasikan produk tersebut. Dengan
demikian juga dapat dipastikan kalau sebagian besar (mayoritas) populasi dari
konsumen produk tersebut nantinya akan dapat menggunakan/mengoperasikan
produk secara efektif, efisien, dan nyaman; dan hanya sebagian kecil saja yang
tidak dapat menggunakan.
Dari berbagai temuan penelitian atau perancangan produk berbasis prinsip
ergonomi menandakan bahwa data antropometri sangat bermanfaat dan telah
banyak digunakan. Sebagai contoh di Jurusan Teknik Industri Universitas Sebelas
4
Maret terdapat lebih kurang 27% penelitian atau perancangan produk berbasis
ergonomi dari semua penelitian yang ada (data tugas akhir periode 2008-2009).
Akan tetapi setiap kali akan menggunakan data antropometri, peneliti/perancang
harus melakukan survey pengambilan data baru. Hal ini memperlambat proses
kerja dan menambah penggunaan waktu. Jika setelah survey ternyata data yang
diambil tidak mencukupi kebutuhan, maka harus melakukan pengambilan data
kembali hingga data sesuai dengan yang dibutuhkan. Permasalahan juga terjadi
jika data antropometri yang digunakan merupakan campuran dari beberapa
kategori variabilitas data, misalnya data antropometri usia dewasa bercampur
dengan data usia lanjut usia. Apabila hal ini terjadi maka akan berpengaruh pada
hasil rancangan atau penelitian yang dilakukan. Proses pengolahan data
antropometri yang meliputi uji statistik, juga menjadi salah satu pertimbangan
pada hasil penelitian atau perancangan produk yang dilakukan. Perhitungan yang
masih manual tentu tidak menjamin hasil penelitian yang benar-benar valid.
Masalah lain yang muncul adalah ketika penelitian selesai, data
antropometri tersebut seolah-olah sudah kadaluwarsa, sehingga seringkali tidak
dipakai untuk penelitian atau perancangan berikutnya. Atau data-data yang telah
diambil terkadang ada bagian atau bahkan semuanya hilang setelah selesai
digunakan, sehingga data menjadi tidak layak untuk penelitian yang baru.
Uraian diatas secara tidak langsung menyatakan bahwa data antropometri
belum didokumentasikan dengan baik. Selama ini dokumentasi data antropometri
hanya menggunakan aplikasi Microsoft Excel dan kertas-kertas kerja yang rentan
terkena virus dan data hilang. Penambahan data antropometri yang terjadi hampir
setiap tahun menjadi pertimbangan diperlukannya suatu sistem yang lebih baik
untuk menyimpan/mendokumentasikan data antropometri tersebut, khususnya
data yang dibagi berdasarkan kategori variabilitasnya. Sistem yang dimaksud
adalah program aplikasi pengelolaan data antropometri. Jadi, jika akan melakukan
penelitian atau perancangan produk berbasis ergonomi, peneliti dapat dengan
mudah memanfaatkannya tanpa harus melakukan pengambilan data ulang. Karena
menurut Panero (1979) dalam penelitian atau perancangan produk berbasis
ergonomi yang bersifat umum, pengambilan datanya berdasarkan data populasi
yang ada di pasaran pada umumnya atau dengan kata lain bisa menggunakan data
5
yang sudah terdokumentasi. Berbeda jika penelitian atau perancangan produk
yang tujuannya untuk perseorangan atau sekelompok kecil orang saja, maka
dimungkinkan untuk mengembangkan data antropometri sendiri dengan cara
benar-benar melakukan pengukuran tubuh dari calon pemakai yang bersangkutan
(Panero,1979).
Software aplikasi data antropometri sudah pernah diciptakan pada 2005 oleh
World Health Organization (WHO) dan diberi nama ‘WHO Anthro’. Data
antropometri yang harus dimasukkan diantaranya berat badan menurut umur
(BB/U), panjang badan atau tinggi badan menurut umur (TB/U), berat badan
menurut tinggi badan (BB/TB), Basal Mass Index (BMI), lingkar kepala (HC atau
LIKA), dan lingkar lengan (MUAC atau LILA). Program aplikasi ini juga
menampilkan hasil perhitungan persentil data sebagai pendukung analisis
kesehatan, pertumbuhan, perkembangan, serta status gizi anak.
Software lain yang menyediakan fasilitas pengelolaan data antropometri
adalah RAPIL dan WEAR. WEAR merupakan program aplikasi antropometri,
berbasis sumber daya web. Pengguna data antropometri dapat mengakses data
yang tersedia melalui portal pusat. Kelemahannya adalah harus selalu diakses
dalam kondisi online dan yang bisa mengakses aplikasi ini hanya orang-orang
tertentu yang diijinkan oleh pemilik aplikasi. Hal ini dikarenakan data-data yang
tersimpan didalam aplikasi ini sangat sensitif apabila terdapat perubahan data.
Software RAPIL juga sebagai software antropometri selain menyediakan
content biososial, rutinitas kehidupan sehari-hari, prestasi sekolah, dan
maturasi/kedewasaan pada anak. Namun pada software ini bagian basis data
antropometri hanya diisi data anak-anak untuk menganalisis status pertumbuhan
dan perkembangan anak-anak.
Berdasarkan keterangan mengenai software aplikasi antropometri yang
sudah ada, dapat dikatakan bahwa software-software tersebut belum bisa
digunakan sebagai software aplikasi pengelolaan data antropometri yang
mendukung penelitian dan perancangan produk berbasis prinsip ergonomi.
Sehingga perlu dirancang suatu software baru dengan menambahkan fitur-fitur
yang bisa mengakomodasi kebutuhan data antropometri secara umum dan juga
bisa mengolah uji statistik data sehingga mengurangi tingkat kesalahan dalam
6
perhitungan data antropometri. Dasar dari perancangan software aplikasi ini
adalah basis data, yang mana keuntungannya antara lain: reduksi duplikasi data
yang mencegah inkonsistensi data); kemudahan, kecepatan dan efisiensi akses
atau pemanggilan data; kemudahan untuk mengorganisasi dan mengelola data
dalam jumlah besar; menyebabkan data menjadi self-documented dan self-
descriptive; mereduksi biaya pengembangan perangkat lunak; meningkatkan
faktor keamanan data (Fathansyah,1999).
3. Rumusan MasalahDari latar belakang masalah yang diuraikan diatas dapat dirumuskan
permasalahannya yaitu bagaimana merancang program aplikasi pengelolaan data
antropometri sebagai pendukung penelitian dan perancangan produk berbasis
ergonomi?
4. Tujuan ProgramTujuan dari penelitian ini adalah merancang software aplikasi pengelolaan
data antropometri sebagai pendukung penelitian dan perancangan produk berbasis
ergonomi yang dapat menampung semua kategori variabilitas data antropometri,
dapat diperbaharui isi datanya setiap saat sesuai dengan kondisi data terbaru, serta
dapat melakukan uji statistik meliputi uji kenormalan, uji keseragaman, uji
kecukupan, dan persentil data.
5. Luaran yang DiharapkanLuaran yang diharapkan dalam kegiatan rancang bangun ini adalah suatu
software aplikasi pengelolaan data antropometri sebagai pendukung pada
penelitian atau perancangan produk berbasis ergonomi
6. Kegunaan ProgramPerancangan software aplikasi pengelolaan data antropometri ini nantinya
berguna dalam membantu para peneliti atau perancang produk yang akan
melakukan penelitian atau perancangan produk berbasiskan prinsip ergonomi
yang mana:
1. Memudahkan peneliti/perancang produk dalam mengumpulkan dan
mengambil kembali data-data antropometri yang dibutuhkan pada saat
penelitian atau perancangan.
7
2. Software aplikasi mampu melakukan uji statistik dan dapat memilih data
antropometri berdasarkan kategori variabilitas sesuai keinginan
peneliti/perancang.
3. Software dapat digunakan untuk memperbarui data antropometri sesuai
keadaan terbaru dengan mudah.
7. Tinjauan Pustaka
A. Program Aplikasi
Program aplikasi adalah bagian dari perangkat lunak komputer yang memiliki
kemampuan secara langsung dan menyeluruh untuk suatu tugas dimana pengguna
aplikasi mengharapkan untuk melaksanakan. Perangkat lunak (Software) adalah
program komputer yang berfungsi sebagai sarana interaksi antara pengguna
dengan perangkat keras (hardware). Perangkat lunak juga bisa disebut sebagai
penerjemah perintah-perintah yang dijalankan pengguna komputer untuk
diteruskan atau diproses oleh perangkat keras. Perangkat lunak dibagi menjadi
tiga tingkatan yaitu program aplikasi misalnya microsoft office, tingkatan sistem
operasi misalnya windows, dan tingkatan bahasa misalnya Pascal
(www.wikipedia.com, 2010).
Dalam ilmu komputer, aplikasi adalah program komputer yang dirancang
sedemikian rupa untuk membantu pengguna dalam menyelesaikan suatu
pekerjaan. Suatu aplikasi berbeda dengan sistem operasi yang menjalankan
komputer, utility yang melakukan pemeliharaan dan bahasa pemrograman yang
membuat komputer. Berdasarkan pada pekerjaan yang telah dirancang, suatu
aplikasi dapat memanipulasi teks, angka, grafik, maupun kombinasi dari elemen
tersebut. Beberapa aplikasi menawarkan kekuatan komputasi dengan
memfokuskan diri pada pekerjaan tunggal, seperti memproses kata, mengolah
grafik, ataupun memanipulasi angka, misalnya program Abiword, Blender 3D,
dan lain-lain. Beberapa aplikasi lainnya disebut aplikasi integrasi menawarkan
kekuatan yang memiliki beberapa aplikasi word prosesor, spreadsheet, ataupun
program data base. Contohnya adalah Microsoft office.
Program aplikasi dibagi menjadi beberapa kategori antara lain adalah
(www.wikipedia.com, 2010) :
8
1. Enterprise Software
Enterprise Software muncul berdasarkan kebutuhan organisasi akan
proses organisasi serta aliran data dalam skala yang luas.
2. Enterprise Infrastucture Software
Mendukung kemampuan pada sistem enterprise Software
3. Information worker Software
Information worker Software muncul didasarkan pada kebutuhan individu
untuk menciptakan dan mengatur informasi.
4. Content access Software
Content access Software digunakan untuk mengakses sebuah content
tanpa mengubahnya, tetapi adapula beberapa aplikasi yang menyediakan
fitur untuk mengubah content.
5. Simulation Software
Digunakan untuk mensimulasikan sistem fisik atau abstrak untuk
keperluan penelitian, pelatihan, maupun hiburan.
6. Media development Software
Muncul karena kebutuhan individu guna menghasilkan karya elektronik
untuk keperluan komersil.
7. Educational Software
Berhubungan dengan fungsi media dan hiburan, tetapi memiliki tujuan
khusus untuk pendidikan.
8. Product engineering Software
Digunakan untuk mengembangkan hardware dan produk software.
B. Basis Data
Sebuah basis data adalah suatu tempat penyimpanan file data
(Simarmata,2007).Tujuan utama basis data adalah agar pengguna dapat
memperoleh dan menemukan kembali data yang dicari dengan mudah dan cepat.
Secara lengkap pemanfaatan basis data dilakukan untuk memenuhi sejumlah
tujuan sebagai berikut :
a. Kecepatan dan Kemudahan (speed)
Pemanfaatan basis data memungkinkan kita untuk dapat menyimpan data
9
atau melakukan perubahan/manipulasi terhadap data atau menampilkan
kembali data tersebut dengan lebih cepat dan mudah disbanding
menyimpan data secara manual.
b. Efisiensi ruang penyimpanan (space)
Karena keterkaitan yang erat antar kelompok data dalam sebuah basis data
maka redundansi (pengulangan) data pasti akan selalu ada. Banyaknya
redundansi in tentu akan memperbesar ruang penyimpanan (baik memori
utama maupun di memori sekunder) yang harus disediakan. Dengan basis
data efisiensi dan optimalisasi penggunaan ruang penyimpanan dapat
dilakukan karena dapat melakukan penekanan jumlah redundansi, baik
dengan menerapkan sejumlah pengkodean maupun dengan membuat
relasi-relasi antar kelompok data yang saling berhubungan.
c. Keakuratan (accuracy)
Pemanfaatan pengkodean atau pembentukan relasi antar data bersama
dengan penerapan aturan/batasan tipe data, domain data, keunikan data
dan sebagainya yang secara ketat dapat diterapkan dalam sebuah basis data
sangat berguna untuk menekan ketidakakuratan penyimpanan data.
d. Ketersediaan (availability)
Pertumbuhan data sejalan dengan waktu akan semakin membutuhkan
ruang penyimpanan yang besar. Padahal tidak semua data itu selalu
dibutuhkan. Karena itu harus dilakukan pemilahanan antara data utama,
dta transaksi, data histori dan data kadaluwarsa. Data yang sudah jarang
dipakai dapat diatur sebagai offlinebaik dengan cara penghapusan maupun
dengan cara memindahkan ke media offline lainnya.
e. Kelengkapan (completeness)
Untuk mengakomodasi kebutuhan kelengkapan data yang semakin
berkembang maka tidak hanya menambahkan record-record data, tetapi
juga dapat melakukan perubahan struktur dalam basis data baik dalam
bentuk penambahan objek baru atau dengan penambahan field-field baru
pada setiap table.
f. Keamanan (Security)
Dengan menggunakan basis data dapat ditentukan siapa saja yang dapat
10
memakai basis data tersebut beserta objek-objek didalamnya dan
menentukan jenis-jenis operasi apa saja yang boleh dilakukan.
g. Kebersamaan pemakaian (shareability)
Basis data yang dikelola oleh sistem mendukung lingkungan multiuser
tetapi tetap menjaga terhadap munculnya inkonsistensi data (karena data
yang samadiubah oleh banyak pemakai pada saat bersamaan) atau kondisi
deadlock (karena banyak pemakai yang saling menunggu untuk
menggunakan data ).
C. Model Entity-Relationship
Model entity relationship merupakan suatu cara untuk mempersatukan
pandangan basis data jaringan dan relasional. Kegunaan model ini adalah:
- Mampu memetakan model relasional dengan baik dengan membangun
table relasional.
- Sederhana dan mudah dipahami hanya dengan sedikit palatihan.
- Bisa digunakan sebagai suatu rencana perancangan oleh pengembang basis
data untuk menerapkan suatu model data dalam perangkat lunak
manajemen basis data spesifik.
Dasar-dasar membuat pemodelan E-R antara lain harus memahami tentang :
a. Entitas. Adalah objek data prinsip tentang informasi yang dikumpulkan.
Entitas umumnya berupa konsep yang bisa dikenal, baik konkret maupun
abstrak, seperti orang, tempat, benda, atau peristiwa yang memiliki
keterkaitan dengan basis data.
b. Relasi. Suatu relasi menyajikan asosiasi antara dua entitas atau lebih.
c. Atribut. Menguraikan entitas dimana mereka dihubungkan. Kejadian dari
suatu atribut tertentu adalah suatu nilai (value). Domain suatu atribut
merupakan koleksi dari segala kemungkinan atas nilai-nilai atribut yang
dimiliki.
Notasi diagram relasi dikembangkan oleh Peter Chen 1976. Kemudian
Charles Bachman dan James Martin menambahkan beberapa perbaikan dalam
prinsip-prinsip ERD. Notasi dasar ERD ditabelkan sebagai berikut :
11
Tabel 1. Notasi Dasar ERD
Notasi Keterangan
Suatu entity merupakan suatu objek
atau konsep mengenai tempat yang
diinginkan untuk menyimpan
informasi.
Atribut adalah sifat-sifat atau
karakteristik dari suatu entitas.
Suatu key atribut adalah unik dan
memiliki karakteristik pembeda dari
entitas.
Relationship mengilustrasikan
bagaimana dua entitas berbagi
informasi di dalam struktur basis
data.
Sumber: Simarmata, 2007
D. Antropometri
1. Pengertian Antropometri
Antropometri menurut Stevenson (1989) dan Nurmianto (2008) adalah
satu kumpulan data numerik yang berhubungan dengan karakteritik fisik ukuran
tubuh manusia, bentuk, dan kekuatan serta penerapan dari data tersebut untuk
penanganan masalah desain.
Perancangan lingkungan kerja fisik manusia pada umumnya berbeda-beda
dalam hal bentuk dan dimensi ukuran tubuhnya. Beberapa faktor yang
mempengaruhi ukuran tubuh manusia antara lain yaitu (Nurmianto,2008) :
a. Jenis kelamin (sex)
Secara distribusi statisktik terdapat perbedaan yang signifikan antara dimensi
tubuh pria dan wanita. Jenis kelamin pria umumnya memiliki dimensi tubuh
yang lebih besar disbanding wanita. Oleh karenanya data antropometri untuk
kedua jenis kelamin selalu disajikan terpisah.
b. Umur (age)
Penggolongan atas beberapa kelompok umur yaitu: balita, anak-anak, remaja,
Entity
atribut
relationship
Keyatribut
12
dewasa, dan lanjut usia. Antropometri tubuh manusia akan cenderung
meningkat sampai batas usia dewasa. Namun setelah mencapai usia dewasa,
tinggi badan manusia mempunyai kecenderungan untuk menurun yang antara
lain disebabkan oleh berkurangnya elastisitas tulang belakang (invertebral
discs).
c. Suku bangsa (etnic)
Setiap suku bangsa ataupun kelompok etnic 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.
d. Jenis Pekerjaan
Beberapa jenis pekerjaan tertentu menuntut adanya persyaratan dalam seleksi
karyawannya. Misalnya pekerjaan buruh mengharuskan orang-orang yang
berpostur lebih besar dibanding pekerja kantoran. Sedangkan menurut
Wignjosoebroto (2003) dimensi tubuh manusia juga dipengaruhi oleh tingkat
sosio ekonomi. Pada negara-negara maju dengan tingkat sosio ekonomi tinggi,
penduduknya mempunyai dimensi tubuh yang besar dibandingkan dengan
negara-negara berkembang.
e. Posisi tubuh (posture)
Sikap ataupun posisi tubuh akan berpengaruh terhadap ukuran tubuh oleh
karena itu harus posisi tubuh standar harus diterapkan untuk survei
pengukuran. Berkaitan dengan posisi tubuh manusia dikenal dua cara
pengukuran, yaitu:
1. Antropometri Statis (Structural Body Dimensions)
Pengukuran manusia pada posisi diam atau yang dibakukan. Disebut juga
pengukuran dimensi struktur tubuh dimana tubuh diukur dalam berbagai
posisi standart dan tidak bergerak (tetap tegak sempurna). Pengukuran
antropometri statis menjadi penting karena pengukuran ini menjadi dasar
dalam perancangan produk dan lingkungan kerja yang digunakan.
2. Antropometri Dinamis (Functional Body Dimensions)
Yang dimaksud Antropometri dinamis adalah pengukuran keadaan dan
ciri-ciri fisik manusia dalam keadaan bergerak atau memperhatikan
13
gerakan-gerakan yang mungkin terjadi saat pekerja tersebut melaksanakan
kegiatannya.
Selanjutnya untuk memperjelas mengenai data Antropometri yang tepat
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 :
Gambar 3. Gambar dimensi struktur kepala
Sumber : Nurmianto, 2008
Keterangan gambar 3 diatas, yaitu:
1 = panjang kepala
2 = lebar kepala
3 = diameter maksimum dagu
4 = dagu ke puncak kepala
5 = telinga ke puncak kepala
6 = telinga ke belakang kepala
7 = antara dua telinga
8 = mata ke belakang kepala
9 = mata ke puncak kepala
10 = antara dua pupil mata
11 = hidung ke puncak kepala
12 = hidung ke belakang kepala
13 = mulut ke puncak kepala
14 = lebar mulut
14
Gambar 1. Antropometri tubuh manusia yang diukur dimensinya
Sumber : Nurmianto, 2008
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
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
15
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. Aplikasi Distribusi Normal dan Persentil dalam Penetapan Data
Antropometri
Pada penetapan data antropometri, pemakaian distribusi normal umum
diterapkan. Distribusi normal dapat diformulasikan berdasarkan harga rata-rata
dan simpangan standarnya dari data yang ada. Berdasarkan nilai yang ada
tersebut, maka persentil (nilai yang menunjukkan persentase tertentu dari orang
yang memiliki ukuran pada atau di bawah nilai tersebut) bisa ditetapkan sesuai
tabel probabilitas distribusi normal. Jika diharapkan ukuran yang mampu
mengakomodasikan 95% dari populasi yang ada, maka diambil rentang 2,5th dan
97,5th percentile sebagai batas-batasnya.
Gambar 3. Distribusi normal yang mengakomodasi 95% dari populasi
Secara statistik sudah diperlihatkan bahwa data hasil pengukuran tubuh
16
manusia pada berbagai populasi akan terdistribusi dalam grafik sedemikian rupa
sehingga data-data yang bernilai kurang lebih sama akan terkumpul di bagian
tengah grafik.
Persentil menunjukkan jumlah bagian per-seratus orang dari suatu
populasi yang memiliki ukuran tubuh tertentu. Tujuan penelitian, dimana sebuah
populasi dibagi-bagi berdasarkan kategori-kategori dengan jumlah keseluruhan
100% dan diurutkan mulai dari populasi terkecil hingga terbesar berkaitan dengan
beberapa pengukuran tubuh tertentu. Sebagai contoh bila dikatakan persentil ke-
95 dari suatu pengukuran tinggi badan berarti bahwa hanya 5% data merupakan
data tinggi badan yang bernilai lebih besar dari suatu populasi dan 95% populasi
merupakan data tinggi badan yang bernilai sama atau lebih rendah pada populasi
tersebut.
Ada dua hal penting yang harus selalu diingat bila menggunakan persentil.
Pertama, suatu persentil Antropometri dari tiap individu hanya berlaku untuk satu
data dimensi tubuh saja. Kedua, tidak dapat dikatakan seseorang memiliki
persentil yang sama, ke-95, atau ke-90 atau ke-5, untuk keseluruhan dimensi.
Pemakaian nilai-nilai persentil yang umum diaplikasikan dalam
perhitungan data Antropometri, ditunjukan dalam tabel 2.
Tabel 2. Macam Persentil dan Cara Perhitungan dalam Distribusi Normal
Persentil Perhitungan Persentil Perhitungan
Ke-1
Ke-2.5
Ke-5
Ke-10
Ke-50
x -2.325σx
x -1.960σx
x -1.645σx
x -1.280σx
x
Ke-90
Ke-95
Ke-97.5
Ke-99
x +1.280 σx
x +1.645σx
x +1.960σx
x +2.325σx
Sumber : Nurmianto, 2008
Keterangan tabel 2.2 di atas, yaitu:
x = mean data x = standar deviasi dari data x
3. Pengolahan Data Antropometri
Data antropometri hasil dari pengukuran dimensi tubuh manusia diolah
sesuai kebutuhan penelitian atau perancangan produk. Pengolahan data tersebut
17
dilakukan secara analisis statistik antara lain uji kenormalan data, uji
keseragaman, uji kecukupan data, selanjutnya akan dihitung percentile untuk
masing-masing dimensi tubuh, dimana hal ini sangat diperlukan pada tahap
perancangan (Wignjosoebroto, 2010). Adapun keterangannya, sebagai berikut:
a. Uji Keseragaman Data
Uji keseragaman data berfungsi untuk memperkecil varian yang ada
dengan membuang data ekstrim. Jika ada data yang berada di luar batas kendali
atas ataupun batas kendali bawah maka data tersebut dibuang. (Wignjosoebroto,
2010). Rumus yang digunakan dalam uji ini yaitu:
n
xn
ii
x
1
…………………………………………………........ persamaan 2.1
1
)( 2
n
xxSD ……………………………………..............persamaan 2.2
SDxBKA 2
…………………………………….................. persamaan 2.3
SDxBKB 2
…………………………………………............persamaan 2.4
dengan;
SD = standar deviasi
xi = data ke-i
x = mean data
n = jumlah data
BKA = batas kendali atas
BKB = batas kendali bawah
b. Uji Normalitas Data
Pengujian normalitas adalah pengujian tentang kenormalan distribusi data.
Uji ini merupakan pengujian yang paling banyak dilakukan untuk analisis statistik
parametrik. Penggunaan uji normalitas karena pada analisis statistik parametrik,
asumsi yang harus dimiliki oleh data adalah bahwa data tersebut terdistribusi
secara normal. Maksud data terdistribusi secara normal adalah data memusat pada
18
nilai rata-rata dan median.
Penerapan data anthropometri akan dapat digunakan jika tersedia nilai
mean (rata-rata) dan SD (Standard Deviasi) dari suatu distribusi normal (Husein,
2009). Berdasarkan nilai tersebut, maka persentil (nilai yang menunjukkan
persentase tertentu dari orang yang memiliki ukuran pada atau dibawah nilai
tersebut) bisa ditetapkan sesuai tabel probabilitas distribusi normal. Jika
diharapkan ukuran yang mampu mengakomodasikan 95% dari populasi yang ada,
maka diambil rentang 2,5th dan 97,5th percentile sebagai batas-batasnya
(Wignjosoebroto,2003). Untuk menguji kenormalan data digunakan rumus
sebagai berikut:x
xxcX i
22
)( bila ,2 dfcX maka data dikatakan
normal.
Uji normalitas bisa pula menggunakan uji Geary dengan prosedur sebagai
berikut:
n
xx
n
xx
ui
n
ii
1
2
2
……………………….......………..persamaan 2.5
2661.0
1 nuz
………………………......………………………..persamaan 2.6
Data dikatakan berdistribusi normal jika dengan α = 0,05.
Sedangkan jika data tidak normal maka data diasumsikan normal.
c. Uji Kecukupan Data
Uji kecukupan data berfungsi untuk mengetahui apakah data yang
diperoleh sudah mencukupi untuk diolah. Sebelum dilakukan uji kecukupan data
terlebih dahulu menentukan derajat kebebasan s = 0.05 yang menunjukkan
penyimpangan maksimum hasil program. Selain itu juga ditentukan tingkat
kepercayaan 95% dengan k = 2 yang menunjukkan besarnya keyakinan pengukur
akan ketelitian data Antropometri, artinya bahwa rata-rata data hasil pengukuran
diperbolehkan menyimpang sebesar 5% dari rata-rata sebenarnya (Barnes, 1980).
Rumus uji kecukupan data, yaitu:
19
222/
'
i
ii
X
XXNskN ……………………………...persamaan 2.7
Dengan ;
k = tingkat kepercayaan
s = derajat ketelitian
xi = data ke-i
N = jumlah data pengamatan.
N’ = jumlah data teoritis
Data dianggap telah mencukupi jika memenuhi persyaratan N’<N, dengan
kata lain jumlah data secara teotitis lebih kecil daripada jumlah data pengamatan
(Wignjosoebroto, 2000).
d. Perhitungan Persentil 5 dan 95
Pada penentuan dimensi rancangan fasilitas kerja pengecapan dibutuhkan
beberapa persamaan berdasarkan pendekatan Antropometri. Perhitungan nilai
persentil 5 dan persentil 95 dari setiap jenis data yang diperoleh, dilanjutkan
dengan perhitungan untuk penentuan ukuran rancangan dan pembuatan rancangan
berdasarkan ukuran hasil rancangan.
E. Penelitian Sebelumnya
Penelitian sebelumnya mengenai perancangan basis data antropometri
telah dilakukan oleh beberapa tokoh di luar negeri. R. Mollarda, et.al dari
Universitas Descartes Paris merancang basis data tentang ergonomi dalam
penelitian yang berjudul “Database contents, structure, and ontology for WEAR”.
The World Engineering and Antropometric Resource (WEAR) merupakan
aplikasi antropometri yang berbasis sumber daya web. Pengguna data
antropometri dapat mengakses data yang tersedia melalui portal pusat. WEAR ini
diramalkan bisa digunakan banyak orang di berbagai belahan dunia, sehingga
syarat utama dalam pembuatannya adalah mengumpulkan data-data berupa : File
data terorganisasi dari data mentah 1-D dan 3-D, metode analisis bentuk, file data
biomekanik, file data bibliografis dan sintesis file ergonomi, metode dan/atau alat
20
untuk uji kecukupan, contoh-contoh hasil desain, alat bantuan online.
Digambarkan sebagai berikut :
Gambar 4. Komponen basis data yang akan disimpan
Penelitian lainnya dilakukan oleh Carlos Ferreira, et.al dari Universidade
Técnica de Lisboa, Portugal yang mengembangkan RAPIL-Antropometric
Software and Database pada tahun 2004. Mereka mengatakan bahwa
antropometri merupakan spesialisasi ilmu pengetahuan baru yang menyediakan
aplikasi universal paling sederhana, tidak mahal, dan memberi kemudahan untuk
menaksir ukuran, bentuk, proporsi, komposisi dan tingkat kedewasaan dari
manusia. Antropometri membantu mengetahui kesehatan, pertumbuhan, level
gerakan tubuh dan status gizi.
Pengukuran antropometri dapat digunakan pada kelompok besar populasi
seperti wanita hamil dan menyusui, janin dan bayi yang baru lahir, anak-anak,
remaja, dewasa yang overweight maupun kurus, atlet, dewasa diatas 60 tahun dan
lain sebagainya (Ferreira, et.al, 2004).
Dunia industri dan kesehatan sangat erat kaitannya dengan data
antropometri. Masih sedikit basis data antropometri yang mengakumulasi tentang
data kecacatan dan lansia (Brown,1995). Sehingga ia membangun basis data bagi
orang-orang lansia dan orang cacat untuk mendesain berbagai produk yang sesuai
dengan keadaan mereka. Fungsi alat ini adalah aplikasi Software yang
menyediakan tempat penyimpanan dan percobaan dari sejumlah besar data secara
efisien dan dengan waktu yang singkat.
21
Basis data dalam software RAPIL menyimpan banyak sekali variasi
informasi dan diorganisasikan kedalam tabel-tabel yang saling berhubungan
dimana data disimpan dalam tipe biososial, rutinitas kehidupan sehari-hari, data
antropometri, prestasi sekolah, dan maturasi/kedewasaan anak. Pada penelitian ini
data antropomteri hanya digunakan untuk menaksir status pertumbuhan anak-
anak. Hal terpenting ditunjukkan dengan adanya referensi standar pertumbuhan
untuk membandingkan hasil yang diperoleh secar nyata dengan data yang
disimpan di program.
Software antropometri lainnya adalah buatan WHO. Software ini dibuat
sebagai aplikasi global dari Standar Pertumbuhan Anak WHO untuk memonitor
pertumbuhan dan perkembangan motorik pada individu dan populasi anak usia 0-
60 bulan. Fitur software ini adalah pengukuran tiap individu anak meliputi berat
badan, tinggi badan, diameter lingkar kepala, skinfold, serta perhitungan persentil.
Output dari Software aplikasi ini adalah informasi tentang perkembangan motorik
anak dan keadaan nutrisi populasi anak yang ada dibandingkan dengan keadaan
nutrisi standar dari WHO yang digambarkan dengan kurva normal. Karena
fungsinya hanya sebagai evaluator perkembangan motorik dan keadaan gizi anak,
software antropometri dari WHO ini tidak bisa digunakan sebagai acuan untuk
menyimpan data antropometri dari kelompok individu umum.
Gambar 5. Software aplikasi antropometri dari WHO
22
Gambar 6. Fitur “Antropometric Calculator” dalam Software aplikasi
antropometri dari WHO
Gambar 2.7 Fitur “Nutricional Survey” dalam software aplikasi
antropometri dari WHO
8. Metodologi Rancang Bangun Teknologi
Metode pelaksanaan ini digunakan dalam program ini merupakan dasar
penentu agar hasil yang dicapai tidak menyimpang dari tujuan yang telah
ditentukan sebelumnya. Tahapan program dipaparkan pada Gambar 5. sebagai
berikut :
23
Gambar 6. Metodologi Pelaksanaan Program
Keterangan dari diagram aliran diatas yaitu :
a. Studi Lapangan
Tahap awal dari program ini yaitu studi lapangan. Tahap ini dilakukan untuk
mengamati keadaan kumpulan data antropometri dan penggunaannya serta
mengumpulkan data tersebut. Pengambilan data dilakukan di Laboratorium
Sistem Perancangan Kerja dan Ergonomi Jurusan Teknik Industri UNS, dan
beberapa data antropometri di universitas lain, seperti ITB dan UGM.
b. Perumusan Masalah
Permasalahan dirumuskan dari hasil studi lapangan yang telah dilakukan.
Masalah yang akan dibahas dalam penelitian ini yaitu merancang program
aplikasi pengelolaan data antropometri yang berguna untuk menyimpan semua
24
kategori data antropometri sehingga dapat dimanfaatkan secara optimal saat
dibutuhkan untuk suatu kegiatan penelitian atau perancangan produk berbasis
prinsip ergonomi.
c. Tujuan Program
Tahap selanjutnya adalah menentukan tujuan penelitian. Tujuan penelitian ini
adalah program aplikasi pengelolaan data antropometri untuk keperluan
penelitian atau perancangan produk yang berbasis prinsip ergonomi. Software
ini diharapkan dapat mendeteksi uji statistik data yang meliputi uji
kenormalan, uji keseragaman, uji kecukupan, uji persentil data dan dapat
menampung semua kategori data antropometri serta dapat diperbaharui setiap
saat sesuai dengan kondisi data terbaru tanpa terjadi duplikasi.
d. Studi Pustaka
Pada tahap studi pustaka dikumpulkan berbagai referensi dan teori-teori yang
berkaitan dengan permasalahan yang ada sebagai landasan dalam tahap-tahap
program selanjutnya.
e. Identifikasi Kebutuhan Informasi Antropometri
Identifikasi kebutuhan informasi antropometri dilakukan untuk mengetahui
pemanfaatan data antropometri dalam berbagai keperluan, sejauh mana
data antropometri digunakan, dan siapa saja yang memanfaatkan data
antropometri. Tools analisis sistem yang digunakan adalah Flowchart.
f. Perancangan Database
Struktur informasi data antropometri terkait dengan teknologi adalah basis
data sebagai fondasinya, dan aplikasi informasi data antropometri sebagai
komponen utamanya. Sehingga pada tahap ini akan dirancang database yang
nantinya digunakan untuk penyimpanan data antropometri.
Adapun tahap-tahap dalam perancangan database ini yaitu :
1. Pembentukan kamus data (data dictionary)
Pada langkah ini kamus data diambil dari analisis identifikasi kebutuhan
data antropometri yang telah dibuat sebelumnya.
2. Penentuan Entitas, Atribut, dan Relationship. Ketiga hal ini merupakan
dasar perancangan database. Kemudian dari ketiga hal tersebut dibuat ER-
Diagramnya.
25
3. Normalisasi tabel
Normalisasi merupakan penguraian struktur tabel yang kompleks menjadi
bentuk normal, berdasarkan aturan ketergantungan data (Data
Dependency).
4. Menentukan relasi antar tabel
Relasi antar tabel digambarkan untuk mengetahui hubungan antara tabel-
tabel yang akan dipakai dalam program komputer.
g. Perancangan Query dan User Interface
Query adalah alat pemroses data, atau suatu alat yang digunakan untuk
mengelompokkan, mengolah, dan mengelola data dalam tatanan tertentu,
sehingga data dapat menjadi informasi. Tahap selanjutnya dilakukan
perancangan bentuk interface program yang dibuat, dengan tujuan supaya
pemakai mudah mengerti (user friendly). Dasar pembuatan interface adalah
Form, yaitu tempat dimana end-user menginput data.
h. Pembuatan Software Aplikasi
Pembuatan Software aplikasi merupakan penulisan kode program sesuai
dengan User Interface dan sistem yang telah dirancang agar basis data
antropometri dapat di akses oleh berbagai kalangan.
i. Pembuatan Laporan Akhir
Tahap terakhir dari program ini adalah pembuatan laporan akhir sebagai
bentuk pertanggung jawaban akan program yang telah selesai dikerjakan.
9. Jadwal Kegiatan
Jadwal kegiatan program ini direncanakan sebagai berikut :
Tabel 3. Jadwal Kegiatan Program
NO KEGIATANBULAN KE
1 2 3 4 51 Survey dan identifikasi masalah2 Identifikasi kebutuhan data antropometri3 Perancangan Basis data4 Perancangan Query dan User Interface5 Pembuatan Program Aplikasi6 Finishing7 Penyusunan laporan
26
10. Nama dan Biodata Ketua dan Anggota
a. Ketua Pelaksana Kegiatan
1. Nama Lengkap : Gustitia Putri Perdana
2. NIM/NRM : I 0306003
3. Fakulltas / Program Studi : Teknik / Teknik Industri
4. Perguruan Tinggi : Universitas SebelasMaret Surakarta
5. Waktu untuk kegiatan : 20 jam / Minggu
b. Anggota Pelaksana 1
1. Nama Lengkap : Akbar Darmawan
2. NIM/NRM : I 0406011
3. Fakulltas / Program Studi : Teknik / Teknik Mesin
4. Perguruan Tinggi : Universitas SebelasMaret Surakarta
5. Waktu untuk kegiatan : 20 jam / Minggu
c. Anggota Pelaksana 2
1. Nama Lengkap : Agung Dwi Prasetyo
2. NIM/NRM : I 0307025
3. Fakulltas / Program Studi : Teknik / Teknik Industri
4. Perguruan Tinggi : Universitas SebelasMaret Surakarta
5. Waktu untuk kegiatan : 20 jam / Minggu
11. Nama dan Biodata Dosen Pembimbing
a. Nama Lengkap dan Gelar : Irwan Iftadi, ST, M.Eng
b. Golongan Pangkat dan NIP : 19700404 199603 1 002
c. Jabatan Fungsional : Lektor Kepala
d. Jabatan Struktural : Staf Dosen
e. Fakultas/Program Studi : Teknik/Teknik Industri
f. Pergurunan Tinggi : Universitas Sebelas Maret
g. Bidang Keahlian : Kesehatan Kerja dan Ergonomi
h. Waktu untuk Kegiatan : 12 (jam/minggu)
12. Biaya Kegiatan
Berikut adalah rincian pembuatan rancang bangun teknologi mengacu
pada aktivitas pembuatan rancang bangun teknologi dengan rekapitulasi biaya: 1)
27
bahan habis pakai, 2) peralatan penunjang, 3) perjalanan, 4) dokumentasi, 5) Lain-
lain.
Tabel 4. Rincian Anggaran Biaya Kegiatan Program
No Komponen Biaya Harga Per Unit Jumlah Satuan Biaya1 Bahan Habis Pakai
Kertas HVS 30.000Rp 2 Rim 60.000RpTinta printer hitam 35.000Rp 1 Box 35.000RpTinta printer warna 35.000Rp 3 Box 105.000RpPembelian CD 3.500Rp 4 Buah 14.000Rp
2 Peralatan PenunjangJasa Tutor Programmer 1.200.000Rp 1 bulan, 3 orang 1.200.000RpPembuatan program aplikasi 800.000Rp 1 unit 800.000RpPembuatan Poster 300.000Rp 1 unit 300.000Rp
3 PerjalananTransportasi 400.000Rp 3 orang 1.200.000RpSurvey dan pengumpulan data 400.000Rp 400.000Rp
4 Lain – lainBiaya Pembuatan Proposal 25.000Rp 5 Unit 125.000RpBiaya Pembuatan Laporan 25.000Rp 5 Unit 125.000RpMaintenance printer 186.000Rp 1 Unit 186.000RpWorkshop dan sosialisasi 450.000Rp 450.000Rp
5.000.000RpTotal
13. Lampiran
a. Daftar Pustaka
Barnes, R.M. 1980.Motion Time and Time Study Design and Measurement of
Work 7th ed. New York : John Wiley
Fathansyah. 2009. Buku Teks Komputer Basis Data. Bandung: Penerbit
Informatika
Ferreira,C., Vieira, F., Fragoso, I., Barrigas,C., Oliveira,C., Silva,L. 2004.
Rapil Anthropometric Software And Database. Universidade Técnica
de Lisboa, Cruz Quebrada, Portugal. Tersedia di home. fmh. utl. pt/
~cferreira/pdf/ItaliaRapil.pdf. Diakses pada 29 Desember 2009
Joyce, S. 2008. Human Factor and Anthropometric Database
(HFAD).Tersedia di www.osd.rutgers.edu/gs/08papers/Paper08-
HFAD. Diakses pada 29 Desember 2009
Kristanto,A. 2003. Perancangan Sistem Informasi dan Aplikasinya.
Yogyakarta: GAYA MEDIA
28
Mollard,R.,Ressler,S.,Robbinete,K. 2006. Database contents, structure, and
ontology for WEAR. Paris Descartes Universit. Tersedia di
ovrt.nist.gov/people/sressler/art0895. Diakses pada 29 Desember
2009
Nurmianto, E. 2008 Ergonomi, Konsep Dasar dan Aplikasinya, Jakarta: PT.
Guna Widya
Panero, J dan Zelnik, M. 1979. Dimensi Manusia dan Ruang Interior. Jakarta:
Penerbit Erlangga
Simarmata, J. 2007. Perancangan Basis Data.. Yogyakarta : Penerbit ANDI
Sutalaksana, I.Z. 2006. Teknik Tata Cara Kerja. Laboratorium Tata Cara
Kerja dan Ergonomi. Bandung: Dept. Teknik Industri-ITB
Wignjosoebroto, S.1995. Ergonomi, Studi Gerak dan Waktu: Teknik Analisis
untuk Peningkatan Produktivitas Kerja. Jakarta: Penerbit Guna
Widya
Wignjosoebroto, S. 2000. Prinsip-Prinsip Perancangan Berbasiskan Dimensi
Tubuh (Antropometri) Dan Perancangan Stasiun Kerja. Tersedia di
http://www.its.ac.id/personal/files/pub/2830-m_sritomo-iePrinsip
Anthropometry.pdf. Diakses pada 10 Maret 2010
b. Daftar Riwayat Hidup Ketua dan Anggota Pelaksana Program
Biodata Ketua Peneliti
Nama Lengkap : Gustitia Putri Perdana
NIM : I 0306003
Jurusan : Teknik Industri
Fakultas / Universitas : Teknik / Universitas Sebelas Maret
TTL : Purworejo, 19 Januari 1988
Agama : Islam
Status : Mahasiswa
Alamat Rumah : Sumberhadi Rt 03/03 Bagung Prembun Kebumen
Pendidikan : SDN Bagung 1 1994 – 2000
SLTP 2 Purworejo 2000 – 2003
SMUN 1 Purworejo 2003 - 2006
29
Pengalaman :
Asisten Lab. Komputasi dan Simulasi Jurusan Teknik Industri UNS
(2006-2007)
Menteri Dalam Negeri BEM Fakultas Teknik UNS (2007-2008)
Asisten Lab.Optimasi dan Perancangan Sistem Informasi Jurusan
Teknik Industri UNS (2006-2007)
Juara III Lomba Karya Tulis Ilmiah Mahasiswa Tingkat Jawa Tengah
(2009)
Surakarta, 29 Maret 2010
Gustitia Putri Perdana
Biodata Anggota Peneliti I
Nama : Akbar Darmawan
Tempat / Tgl Lahir : Jakarta 17 Juni 1988
NIM : I 0406011
Fak / Program Studi : Teknik / Teknik Mesin
Perguruan Tinggi : Universitas Sebelas Maret Surakarta
Agama : Islam
Alamat Rumah : Jl Cipinang Pulo Maja No13 RT002 RW011,
JAK-TIM
Pendidikan :TK Islam Bhakti III (1992-1994)
SDN 01 PG CIBESUT (1994-2000)
SLTP 255 Jakarta (2000-2003)
SMUN 54 Jakarta (2003-2006)
Pengalaman :
Staf POSDM BEM FT UNS (2006-2007)
Sekjen BEM FT UNS (2006-2007)
PIC KONTEKNAS RISTEK (2008)
Ka. Dirjen KASTRAD BEM FT UNS (2007-2008)
Ka.Dirjen Ristek KMTM Teknik Mesin UNS (2009-sekarang)
30
Asisten Divisi Operasional Perpustakaan Jurusan Teknik Mesin UNS
(2009-sekarang)
Juara III Lomba Karya Tulis Ilmiah Mahasiswa Tingkat Jawa Tengah
(2009)
Surakarta, 29 Maret 2010
Akbar Darmawan
Biodata Anggota Peneliti II
Nama : Agung Dwi Prasetyo
Tempat/Tgl lahir : Cilacap, 09 November 1988
NIM : I 0307025
Fak / Program Studi : Teknik / Teknik Industri
Perguruan Tinggi : Universitas Sebelas Maret Surakarta
Agama : Islam
Alamat : Jl. Kalimantan 52, RT 01/RW VII, Gunung
Simping, Cilacap, 53224
Pendidikan : SDN Gunung Simping 01
SLTPN 1 Cilacap
SMA N 1 Cilacap
Pengalaman :
Staff bidang HRD HMTI periode 2009
Staff bidang Humas HMTI periode 2010
Asisten Laboratorium Optimasi dan Perancangan Sistem Informasi
Surakarta, 29 Maret 2010
Agung Dwi Prasetyo
31
c. Gambar desain teknologi yang akan diterapkan atau dikembangkan
Gambar 7. Rancangan Menu Utama Software Aplikasi Antropomteri
Gambar 8. Rancangan Submenu “Input Data Personal”Pada software antropometri
32
Gambar 9. Rancangan Submenu “Input Data Antropometri”Pada software antropometri
Gambar 10. Rancangan Submenu “Kategori data dan uji statistik”Pada software antropometri