BAB 2 LANDASAN TEORI

Transkripsi

1 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Diagram Sebab Akibat Penggunaan Diagram Sebab Akibat Diagram sebab akibat adalah suatu diagram yang menunjukkan hubungan antara sebab dan akibat..diagram sebab akibat ini sering juga disbeut sebagai Diagram Tulang Ikan (fishbone diagram) karena bentuknya seperti kerangka ikan, atau Diagram Ishikawa (Ishikawa diagram) karena pertama kali diperkenalkan oleh Prof. Kaour Ishikawadari Universitas Tokyo 1953 (Gaspersz, 1998). Pada dasarnya diagram sebab akibat dapat digunakan untuk kebutuhan kebutuhan berikut (Gaspersz, 1998): - Membantu mengidentifikasi akar penyebab suatu masalah - Membantu membangkitkan ide-ide untuk solusi suatu masalah - Membantu dalam penyelidikan atau pencarian fakta lebih lanjut Contoh diagram sebab akibat ditunjukkan dalam gambar 2.1 dan Langkah-langkah Membuat Diagram Sebab-Akibat Langkah-langkah dalam pembuatan diagram sebab-akibat dapatdikemukakan sebagai berikut (Gaspersz, 1998): 1. Mulai dengan pernyataan masalah-masalah umum yang penting dan mendesak untuk diselesaikan.

2 40 2. Tuliskan pernyataan masalah itu pada kepala ikan, yang merupakan akibat (effect). Tuliskan pada sebelah kanan dari kertas (kepala ikan), kemudian gambarkan tulang belakang dari kiri ke kanan dan tempatkan pernyataan masalah itu dalam kotak. 3. Tuliskan faktor-faktor penyebab utama (sebab-sebab) yang mempengaruhi masalah sebagai tulang ikan. tulang besar, juga ditempatkan dalam kotak. Faktor-faktor penyebab atau kategori-kategori utama dapat dikembangkan melalui stratifikasi ke dalam pengelompokan dari faktorfaktor : manusia mesin, peralatan, material, metode kerja, lingkungan kerja, pengukuran, dll atau stratifikasi melalui langkah-langkah aktual dalam proses. Faktor-faktor penyebab atau kategori kategori dapat dikembangkan melalui brainstorming. 4. Tuliskan penyebab-penyebab sekunder yang mempengaruhi penyebabpenyebab utama (tulang-tulang besar), serta penyebab-penyebab sekunder itu dinyatakan sebagai tulang-tulang ikan berukuran sedang. 5. Tuliskan penyebab-penyebab besar yang mempengaruhi penyebabpenyebab sekunder (tulang-tulang berukuran sedang), serta penyebabpenyebab tersier itu dinyatakn sebagai tulang-tulang berukuran kecil. 6. Tentukan item-item yang penting dari setiap faktor dan tandailah faktorfaktor penting tertentu yang kelihatannya memiliki pengaruh nyata terhadap permasalahan yang terjadi. 7. Carilah informasi yang perlu di dalam diagram sebab-akibat itu, seperti : judul, nama produk, prroses, kelompok, daftar partisipan, tanggal, dll.

3 Gambar 2.1 Diagram Sebab Akibat skema sistematis yang mengidentifikasi kemungkinan akar penyebab (root causes) meningkatnya impor buah Sumber : 41

4 Sumber : Gambar 2.2 Diagram Sebab Akibat (b) Diagram ini menunjukkan penyebab-penyebab belum optimalnya fungsi organisasi PPI-Groningen 42

5 43 Untuk mengetahui faktor-faktor penyebab dari suatu masalah yang sedang dikaji kita dapat mengembangkan pertanyaan-pertanyaan berikut (Gaspersz, 1998): - Apa penyebab itu? - Mengapa kondisi atau penyebab itu terjadi? - Bertanya Mengapa beberapa kali (konsep five way) sampai ditemukan penyebab yang cukup spesifik untuk diambil tindakan perbaikan. Penyebab-penyebab spesifik itu yang dimasukkan atau dicatat ke dalam diagram sebab-akibat 2.2 Diagram Pareto Penggunaan Diagram Pareto Diagram Pareto dipergunakan untuk mengidentifikasi dan mengevaluasi tipe-tipe/jenis-jenis yang tidak sesuai. Pareto Chart dikembangkan oleh seorang ahli ekonomi Italia yang bernama Vilredo Pareto pada abad ke 19. Diagram pareto adalah grafik batang yang menunjukkan masalah berasarkan urutan banyaknya kejadian. Masalah yang paling banyak terjadi ditunjukkan oleh grafik batang pertama yang tertinggi serta ditempatkan pada sisi paling kiri, dan seterusnya sampai masalah yang paling sedikit terjadi ditunjukkan oleh grafik batang terakhir yang terendah serta ditempatkan pada sisi paling kanan. Susunan tersebut akan membantu untuk menentukan pentingnya atau prioritas kategori kejadian-kejadian atau sebab-sebab kejadian yang dikaji. Dengan bantuan Pareto Diagram tersebut kegiatan akan lebih efektif dengan memusatkan perhatian pada

6 44 sebab-sebab yang mempunyai dampak yang paling besar terhadap kejadian daripada meninjau berbagai sebab. Berbagai Pareto Chart dapat digambarkan dengan menggunakan data yang sama, tetapi digambarkan secara berlainan. Dengan cara menunjukkan data menurut frekuensi terjadinya, menurut biaya, menurut waktu terjadinya, dapat diungkapkan berbagai prioritas penanganannya tergantung pada kebutuhan spesifik yang ada. Dengan demikian tidak dapat begitu saja ditentukan bar yang terbesar dalam Pareto Chart sebagai persoalan yang terbesar. Dalam hal ini harus dikumpulkan terlebih dahulu informasi secukupnya (Gaspersz, 1998) Langkah-langkah Membuat Diagram Pareto Dalam mengadakan Analisis Pareto, yang diatasi adalah sebab kejadian, bukannya gejalanya. Langkah yang dipergunakan ialah (Eugene L. Grant, 1988): Mengidentifikasi tipe-tipe/jenis-jenis yang akan diperbandingkan. Setelah itu merencanakan dan melaksanakan pengumpulan data, yaitu: Menentukan masalah yang akan diteliti. Menentukan data apa yang akan diperlukan dan bagaimana mengklasifikasikan atau mengkategorikan data itu. Menentukan metode dan periode pengumpulan data. Menentukan frekuensi dari kategori Non Conformance yaitu dengan membuat suatu ringkasan daftar atau tabel yang mencatat frekuensi kejadian dari masalah yang telah diteliti dengan menggunakan Check Sheet.

7 45 Mengurutkan menurut frekuensinya yaitu dengan membuat daftar masalah secara berurut berdasarkan frekuensi kejadian dari yang tertinggi sampai yang terendah. Menghitung prosentase dari frekuansi tersebut yaitu dengan menghitung frekuensi kumulatif, prosentase dari total kejadian dan prosentase dari total kejadian secara kumulatif. Membuat diagram berdasarkan pada urutan diatas. Memutuskan untuk mengambil tindakan peningkatan atas Penyebab Utama dari masalah yang sedang terjadi tersebut. Dengan demikian dapat diketahui frekuensi Non Conformance yang paling tinggi, meskipun tidak harus yang paling penting Bebrapa Catatan Tentang Diagram Pareto Pada dasarnya diagram pareto terdiri dari dua jenis, yaitu Gaspersz, 1998). 1. Diagram Pareto Mengenai Fenomena:. Diagram ini berkaitan dengan hasil hasil yang tidak diinginkan dan digunakan untuk mengetahui masalah utama yang ada. Contoh fenomena, anatar lain: - Kualitas: kerusakan, kegagalan, keluhan, item-item yang dikembalikan, perbaikan, reparasi, dll. - Biaya: jumlah kerugian, ongkos pengeluaran, dll. - Penyerahan (delivery): penundaan delivery, keterlambatan pembayaran, kekurangan stok, dll. - Keamanan: kecelakaan, kesalahan, gangguan, dll.

8 46 2. Diagram Pareto mengenai Penyebab. Diagram ini berkaitan dengan penyebab dalam proses dan dipergunakan untuk mengetahui apa penyebab utama dari masalah yang ada. Contoh penyebab, antara lain: Operator: umur, pengalaman, ketrampilan, sifat individual, pergantian kerja (shift), dll. Mesin: peralatan, instrumen, dll. Bahan Baku: pembuatan bahan baku, macam bahan baku, pabrik bahan baku, dll. Metode Operasi: kondisi operasi, metode kerja, sistem pengaturan dll Contoh penggunaan Diagram Pareto 1. Berkaitan dengan ilmu SDM Seorang Sekretaris Eksekutif bernama Cynthia. Hampir tiap bulan, dia merasa gajinya tidak pernah cukup memenuhi kebutuhan dirinya, padahal tiap bulan dia mendapat gaji Take Home Pay sebesar 10 juta. Dia merasa gajinya cukup besar dan lagipula masih lajang, tapi tiap bulan selalu saja kurang dan belum akhir bulan sudah mengutang, sehingga terpaksa menggunakan kartu kredit. Karena tagihan semakin besar, maka Cynthia memberanikan diri untuk konsultasi kepada Manager HR mengenai hal ini. Atas anjuran HR Manager, Cynthia dimintakan membuat data pengeluaran ratarata tiap bulan. Akhirnya keluarnya tabel data seperti berikut :

9 47 Tabel 2.1 Data Pengeluaran Rata-Rata Tiap Bulan Cynthia Kegiatan Biaya Belanja Makan Sewa Kos Transport Telepon Lain-lain Dari data pada tabel tersebut mereka membuat diagram pareto seperti berikut: Gambar 2.3 Diagram Pareto (a) Diagram ini merupakan hasil pengolahan data pengeluaran Cynthia tiap bulan Sumber: Dari diagram diatas, terlihat bahwa Cynthia sudah mengeluarkan 80% penghasilannya hanya untuk belanja dan makan-makan. Karena itu, dari sini terlihat bahwa mulai bulan depan, Cynthia harus bisa mengendalikan aktifitasnya terutama untuk aktifitas belanja.

10 48 2. Berkaitan dengan Pelayanan Dr. Frans Melik, Direktur Pengelola M. C. SEHAT i, mengadakan survey melalui penyebaran kuesioner, guna menganalisa faktor-faktor penyebab pasien yang semakin menurun karena akibat penurunan ini pendapatan M. C. SEHAT i juga turun sampai 20% dibandingkan dengan bulan yang sama periode tahun lalu. Hasil kuesioner tersebut kemudian diolah dan dimasukkan ke dalam tabel data sebagai berikut: Tabel 2.2 Hasil Pengolahan Kuesioner Dari tabel diatas dibuatlah diagram pareto sebagai berikut: Gambar 2,4 Diagram Pareto (b) Diagram ini digunakan untuk menganalisa faktor-faktor penyebab pasien yang semakin menurun Sumber:

11 49 Dari diagram pareto ditunjukan secara jelas masalah tertinggi sebesar 25% dari seluruh masalah dikarenakan oleh lokasi klinik jauh dari rumah, diagram pareto ditemukan oleh Vilfredo Pareto dan dipopulerkan oleh Joseph M. Juran yang berpendapat bahwa 80% masalah disebabkan oleh 20% penyebab, sehingga bila menyelesaikan 20% penyebab masalah dapat menyelesaikan 80% masalah. Dalam diagram pareto ini masalah dapat terlihat secara urut dari yang paling tinggi ke yang paling rendah frekuensinya, hal ini memudahkan untuk pengambilan keputusan. Pada kasus ini masalah yang tebanyak frekuensinya adalah karena lokasi klinik yang jauh dari rumah, untuk itu direktur pengelola mungkin dapat mengambil suatu kebijakan atau tindakan perbaikan contohnya dengan cara mempelajari ulang lokasi para pasien dan membuka cabang di lokasi yang dekat dengan rumah pasien, walaupun perlu dipertimbangkan juga cost and benefit-nya penurunan 20% pendapatan dibandingkan meraih 25% pengunjung dengan membuka cabang baru. Walaupun menurut asas pareto hanya 20% penyebab saja yang menyebabkan 80% masalah, direktur pengelola juga akan bijaksana melihat faktor lainnya, contohnya frekuensi terbanyak kedua adalah ketidaktahuan pengunjung akan prosedur klinik, seharusnya direktur pengelola dapat meninjau metoda pemberitahuan prosedur, direktur pengelola dapat saja sebagai contoh membuat suatu informasi mengenai prosedur klinik yang dipasang di tempat yang mudah dilihat pengunjung, atau juga mewajibkan petugas keamanan secara proaktif melayani pengunjung, misalnya saat membuka pintu pengunjung dapat disapa dengan ramah dan bertanya apakah membutuhkan bantuan atau informasi. Ketidak-tahuan pelanggan dengan adanya klinik krina dapat diselesaikan dengan cara melakukan iklan atau pamflet atau

12 50 sarana komunikasi massa lainnya supaya masyarakat mengetahui adanya klinik sehat krina. Pelayanan klinik yang kurang baik juga dapat menyebabkan kehilangan pasien, seharusnya pelayanan adalah suatu masalah yang paling murah, direktur pengelola harus mempelajari masalah ini dan mengambil tindakan untuk memperbaiki ini. 2.3 Pengukuran Waktu Jam Berhenti Sesuai dengnn namanya, maka pengukuran waktu itu menggunkana jam henti (stop watch) sebagai alat utamanya. Cara ini tampanknya merupakan cara yang paling banyak dikenal, dan karenanya banyak dipakai. Salah satu yang menyebabkannya adalah kesederhanaan aturan-aturan pengajaran yang dipakai. Ada beberapa aturan pengukuran yang perlu dijalankan untuk mendapatkan hasil yang baik. Aturan-aturan tersebut dijelaskan dalam langkah-langkah berikut ini (Sutalaksana, 2006). : Langkah-langkah Sebelum Melakukan Pengukuran Untuk mendapatkan hasil yang baik, yaitu yang dapat dipertanggung jawabkan maka tidaklah cukup sekedar melakukan beberapa kali pengukuran dengan menggunakan jam henti. Banyak faktor yang harus diperhatikan agar akhirnya dapat diperoleh waktu yang pantas untuk pekerjaan yang bersangkutan seperti yang berhubungan dengan kondisi kerja, cara pengukuran, jumlah pengukuran, dan lainlain. Di bawah ini adalah sebagian langkah yang perlu diikuti agar maksud di atas dapat dicapai (Sutalaksana, 2006).

13 51 a. Penetapan Tujuan Pengukuran Sebagaimana halnya dengan berbagai kegiatan lain, tujuan melakukan kegiatan harus ditetapkan terlebih dahulu. Dalam pengukuran waktu, hal-hal penting yang harus diketahui dan ditetapkan adalah untuk apa hasil pengukuran digunakan, berapa tingkat ketelitian dan keyakinan yang dinginkan dari hasil pengukuran tersebut. Misalnya jika waktu baku yang akan diperoleh dimaksudkan untuk dipakai sebagai dasar upah perangsang, maka ketelitian dan keykinan tentang hasil pengukuran harus tinggi karena menyangkut prestasi dan pendapatan buruh disamping keuntungan bagi perusahaan itu sendiri. Tetapi jika pengukuran dimaksudkan untuk memperkirakan secara kasar bilamana pemesan barang dapat kembali untuk mengambil pesanannya, maka tingkat ketelitian dan tingkat keyakinan tidak perlu terlalu tinggi (Sutalaksana, 2006).. b. Melakukan Penelitian Pendahuluan Yang dicari-cari dari pengukuran waktu adalah waktu yang pantas diberikan kepada pekerja untuk menyelesaikan suatu pekerjaan. Tentu suatu kondisi yang ada dapat dicari waktu yang pantas tersebut, artinya akan didapati juga waktu yang pantas untuk menyelesaikan pekerjaan dengan kondisi yang bersangkutan. Suatu perusahaan biasanya menginginkan waktu kerja yang sesingkat-singkatnya. Agar dapat meraih keuntungan yang sebesar-besarnya. Keuntungan demikian tidak akan diperoleh jika kondisi kerja dan pekerjaanpekerjaan yang ada di perusahaan tersebut tidak menunjang terjadinya hal tadi.

14 52 Waktu kerja yang pantas hendaknya merupakan waktu kerja yang didapati dari kondisi kerja yang baik. Dengan kata lain pengukuran waktu sebaiknya dilakukan bila kondisi kerja dari pekerjaan yang diukur sudah baik. Jika belum maka kondisi yang ada hendaknya diperbaiki terlebih dahulu. Hal yang sama dapat terjadi bila cara-cara kerja yang digunakan untuk menyelesaikan pekerjaan belum baik. Untuk mendapatkan waktu penyelesaian yang singkat, maka perbaikan cara kerja perlu juga dilakukan. Mempelajari kondisi kerja dan cara kerja kemudian memperbaikinya, adalah apa yang dilakukan dalam langkah pnelitian pendahuluan. Tentunya itu berlaku jika pengukuran dilakukan atas pekerjaan yang telah ada dan bukan merupakan pekerjaan yang baru. Dalam keadaan yang seperti terakhir, maka yang dilakukan bukanlah memperbaiki melainkan merancang kondisi dan cara kerja yang baik yang baru sama sekali. Suatu hal lain harus dilakukan dalam rangka ini, yaitu membakukan secara tertulis sistem kerja yang dianggap baik. Disini semua kondisi dan cara kerja dicatat dan dicantumkan dengan jelas serta bila perlu dengan gambargambar misalnya untuk tata letak peralatan dan wadah. Pembakuan sistem kerja yang dipilih adalah suatu hal yang paling baik dilihat untuk keperluan sebelum, pada saat-saat, maupun sesudah pengukuran dilakukan dan waktu baku didapatkan. Kerap kali, sebelum pengukuran dilakukan operator yang dipilih untuk melakukan pekerjaan melakukan serangkaian latihan dengan sistem kerja yang baku. Ini terjadi bila operator tadi belum terbiasa dnegan sistem tersebut. Untuk

15 53 itu baik sistem opertor maupun pengukuran waktu untuk melatihnya memerlukan suatu pegangan yang baku. Begitu pula pada saat pengukuran dilakukan, keduanya memerlukan pegangan agar sistem kerja yang dipilih itu tetap diselenggarakan. Waktu yang akhirnya diperoleh setelah pengukuran selesai adalah waktu penyelesaian pekerjaan untuk sistem kerja yang dijalankan ketika pengukuran berlangsung. Jadi waktu penyelesaiannya pun berlaku hanya untuk sistem tersebut. Suatu penyimpangan daripadanya dapat memberikan waktu penyelesaian yang jauh berbeda dari yang telah ditetapkan berdasarkan pengukuran. Karenanya catatan yang baku tentang sistem kerja yang telah dipilih perlu ada dan dipelihara. Walaupun pengkurannya telah selesai (Sutalaksana, 2006).. c. Memilih Operator Operator yang akan melakukan pekerjaan yang diukur bukanlah orang yang begitu saja diambil dari pabrik. Orang ini harus memenuhi beberapa persyaratan tertentu agar pengukuran dapat berjalan baik dan dapat diandalkan hasilnya. Syarat-syarat tersebut adalah berkemampuan normal dan dapat diajak bekerja sama. Jika jumlah pekerja yang tersedia ditempat kerja yang bersangkutan bejumlah banyak maka jika kemampuan mereka dibandingkan akan terlihat perbandingan perbedaan diantaranya, yaitu dari yang berkemampuan rendah sampai tinggi. Berdasarkan penyelidikan, distribusi kemampuan pekerja umumnya akan mengikuti seperti yang diperlihatkan pada gambar 2.5. Terlihat

16 54 bahwa orang-orang yang berketrampilan rendah dan berkemampuan tinggi jumlahnya sedikit. Sedangkan orang yang berkemampuan rata-rata jumlahnya banyak. Secara statistik distribusi demikian dapat dibuktikan berdistribusi normal atau dapat didekati oleh distribusi nomral. Gambar 2.5 Distribusi Kemampuan Pekerja Kurva yang menunjukkan bahwa pekerja yang berkemampuan rata-rata lebih banyak jumlahnya dibandingkan dengan pekerja yang berkemampuan rendah maupun tinggi. Dengan melihat kenyataan kemampuan pekerja seperti ditunjukkan pada gambar 2.5 jelaslah orang yang dicari bukanlah orang yang berkemampuan tinggi atau rendah, karena orang-orang demikian hanya meliputi sebagian kecil saja dari seluruh pekerja yang ada. Jadi yang dicari adalah waktu penyelesaian pekerjaan yang secara wajar diperlukan oelh pekerja normal, dan ini adalah orang-orang yang berkemampuan rata-rata. Dengan demikian pengukur harus mencari operator yang memenuhi hal tersebut. Disamping itu operator yang dipilih adalah orang yang pada saat pengukuran dilakukan mau bekerja secara wajar. Walau operator yang bersangkutan sehari-hari dikenal memenuhi syarat pertama tadi bukan mustahil

17 55 dia bekerja tidak wajar ketika pengukuran dilakukan karena alasan tertentu. Biasanya jika operator tersebut memiliki kecurigaan terhadap maksud-maksud pengukuran, misalnya dianggap untuk hal-hal yang akan merugikan dirinya atau pkerjaan lain, dia akan bekerja lamban. Sebaliknya mungkin saja dia bekerja dengan kecepatan lebih karena menginginkan hasil yang banyak untuk mendapatkan pujian. Selain itu operatorpun harus dapat bekerja secara wajar tanpa canggung walaupun dirinya sedang diukur dan pengukur berada didekatnya. Penjelasan tentang maksud baik pengukuran serta tentang operator sebaiknya bersikap ketika sedang diukur, perlu dilakukan dahulu. Dan operatorpun harus mengerti dan menyadari sepenuhnya. Inilah yang dimaksud bahwa operator harus dapat diajak bekerja sama. Dalam pelaksanaannya, jika pengukur tidak mengenal pekerja-pekerja yang ada, untuk mendapatkan operator yang akan diukur, dia dapat mencari dengan mendapatkan petunjuk dari kepala-kepala regu, kepala pabrik, atau pejabat-pejabat lain yang lebih mengenal baik para pekerja. Data tentang hasilhasil kerja para pekerja dalam elemen-elemen ditempat kerja juga dapat membantu pekerjaan ini (Sutalaksana, 2006).. d. Melatih Operator Walaupun operator yang baik telah didapat, kadang-kadang masih diperlukan latihan bagi operator tersebut teruama jika kondisi dan cara kerja yang dipakai tidak sama dengan yang biasa dijalankan operator. Hal ini terjadi jika pada saat penelitian pendahuluan kondisi kerja atau cara kerja mengalmai perubahan. Dalam keadaan ini operator harus dilatih

18 56 terlebih dahulu karena sebelum diukur operator harus terbiasa dengan kondisi dan cara kerjayan telah ditetapkan (dan telah dibakukan) itu. Terdapat lengkungan yang dikenal sebagai lengkungan belajar *learning curve). Operator, baru dapat diukur bila sudah berada pada tingkat penguasaan maksimum yang pada kurva ditunjukkan oleh garis stabil yang mendatar, dimana pada garis ini operator telah memiliki penguasaan paling tinggi yang dapat ia capai, biasanya latihan-latihan lebih lanjut tidak akan merubah banyak kurva tersebut. Disamping mempelajari kurva belajar operator yang bersangkutan, penguasaan yang lebih baik biasanya tercermin pada gerakan-gerakan yang halus (tidak ada), berirama dan tanpa banyak melakukan perencanaanperencanaan gerakan (Sutalaksana, 2006).. e. Mengurai Pekerjaan Atas Elemen Pekerjaan Disini pekerjaan dipecah menjadi elemen pekerjaan, yang merupakan gerakan bagian dari pekerjaan yang bersangkutan. Elemen-elemen inilah yang diukur waktunya. Waktu siklusnya jumlah dari waktu setiap elemen ini. Waktu siklus adalah waktu penyelesaian satu satuan produksi sejak bahan baku mulai diproses di tempat kerja yang bersangkutan. Misalnya waktu yang dibutuhkan untuk merakit ballpen adalah waktu yang dibutuhkan untuk menggabungkan bagian bawah balpen, pegas, isi dan bagian atasnya sehingga merupakan suattu ballpen yang lengkap. Gerakan-gerakan menghubungkan bagian bawah, pegas dan seterusnya dapat merupakan elemen-elemen pekerjaan, dan jumlah dari waktu gerakan-gerakan ini adalah waktu siklus perakitan ballpen.

19 57 Namun satu siklus tidak harus berarti waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan suatu produk sehingga menjadi barang jadi. Jika pekerjaan merakit ballpen diserahkan kepada dua orang dimana orang yang pertama menggabungkan bagian bawah, pegas dan isi, dan orang kedua menggabungkan bagian atas ke bagian lainnya yang telah dielesaikan oleh orang pertama, dan bila setiap pekerja dianggap dua stasiun kerja yang berbeda maka wkatu siklus bagi orang pertama hanya jumlah waktu yang diperlukan untuk menghubungkan bagian bawah, pegas, dan isi. Ada beberapa alasan yang menyebabkan pentingnya melakukan penguraian pkerjaan atau elemen-elemennya. Pertama untuk menjelaskan catatan tentang tata cara kerja yang dibakukan. Pada bagian kedua bagaimana kondisi dan cara kerja yang telah (dianggap) baik dilakukan, yaitu menyatakan secara tertulis untuk kemudian digunakan sebagai pegangan, sebelum, pada saat-saat, dan sesudah pengukuran waktu. Salah satu cra membakukan cara kerja adalah dengan membakukan pekerjaan ke dalam elemen-elemennya (Sutalaksana, 2006).. f. Menyiapkan Alat Pengukuran Setelah kelima langkah diatas dijalankan, dengan baik, tibalah sekarang pada langkah terakhir sebelum melakukan pengukuran yaitu menyiapkan alat-alat yang diperlukan. Alat-alat tersebut adalah: - Jam Henti - Lembaran - Lembaran Pengamatan - Pena atau Pinsil - Papan Pengamatan

20 58 Lembaran - lembaran pengamatan digunakan sebagai tempat mencatat hasil hasil pengukuran. Agar catatan ini baik, biasanya lembaran lembaran pengamatan disediakan sebelum pengukuran dengan kolom-kolom yang memudahkan pencatatan dan pembacaannya kembali. Pada dasarnya ada dua macam lembaran pengamatan. Pertama untuk pengukuran keseluruhan seperti yang diisi dengan waktu yang teramati pada jam henti untuk setiap siklus. Sedangkan kedua, jika pengukuran elemen yang dilakukan, maka lembaran pengamatannya yang digunakan memerlukan adanya perhitungan. Selain kotak-kotak untuk mencatat waktu, lembaran pengamatan juga memuat baris untuk mencantumkan keterangan-keterangan yang juga diperlukan seperti nama pekerjaan yang diukur, mesin yang dipakai, operator yang diukur, pengukur waktunya dan lain-lain. Pena atau pinsil digunakan untuk mecatat segalanya yang diperlukan pada lembaran - lembaran pengamatan. Papan pengamatan dimaksudkan untuk dipakai sebagai alas lembaran pengamatan sehingga memudahkan pencatatan. Bentuk papan yang baik terdapat lengkungan untuk mempermudahkan pemegangan oleh tangan dan penempatan papan pada badan. Lengkungan lengkungan tersebut disesuaikan dengan genggaman tangan, lengkungan tubuh yang menjaganya serta posisi terhadap badan. Jika alat alat ini telah disiapkan, maka selesailah sudah persiapan persiapan yang mendahului pengukuran. Ini berarti tahap berikutnya yaitu pengukuran waktu, sudah bisa dimulai (Sutalaksana, 2006)..

21 59 g. Melakuan Pengukuran Waktu Pengukuran waktu adalah kegiatan mengamati dan mencatat waktu-waktu kerjanya baik setiap elemen maupun siklus dengan menggunakan alat-alat yang telah disiapkan. Bila operator telah siap di depan mesin atau di tempat kerja lain yang waktu kerjanya akan diukur, maka si pengukur memilih posisi dia berdiri, mengamati dan mencatat. Posisi ini hendaknya sedemikian rupa sheingga operator tidak terganggu gerakan-gerakannya ataupun merasa canggung karena terlampau merasa diamati. Posisi pengukur hendaknya juga memudahkan pengukur mengamati jalannya pekerjaan sehingga dapat mengikuti dengan baik saat-saat suatu siklus atau elemn bermula dan berakhir. Hal pertama yang dilakukan adalah pengukuran pendahuluan. Tujuan melakukan pengukuran pendahuluan adalah untuk mengetahui berapa kali pengukuran harus dilakukan untuk tingkat-tingkat ketelitian dan keyakinan yang diinginkan. Tingkat-tingkat ketelitian dan keyakinan ini ditetapkan pada saat menjalankan langkah penetapan tujuan pengukuran. Untuk mengetahui berapa kali pengukuran harus dilakukan, diperlukan beberapa tahap pengukuran pendahuluan seperti dijelaskan berikut ini; Pengukuran pendahuluan pertama dilakukan dengan melakukan beberapa buah pengukuran yang banyaknya ditentukan oleh pengukur. Biasanya sepuluh kali atau lebih. Setelah melakukan pengukuran tahap pertama ini, tiga hal harus mengikutinya yaitu menguji keseragaman data, menghitung jumlah pengukuran yang diperlukan, dan bila jumlah belum mencukupi dilanjutkan dengan pengukuran pendahuluan kedua. Jika tahap kedua selesai maka dilakukan lagi ketiga hal yang ama seperti tadi dimana jika perlu dilanjutkan dengan pengukuran

22 60 pendahuluan tahap ketiga. Begitu seterusnya sampai jumlah keseluruhan pengukuran mencukupi untuk tingkat-tingkat ketelitian dan keyainan yang dikehendaki. Isilah pngukuran pendahuluan terus digunakan selama jumlah pengukuran yang telah dilakukan pada tahap pengukuran belum mencukupi (Sutalaksana, 2006).. - Tingkat Ketelitian Dan Tingkat Keyakinan Berbicara tentang tingkat ketelitian, dan tingkat keyakinan, sebenarnya adalah pembicaraan tentang pengertian-pengertian stantistik. Karenanya untuk memahaminya secara mendalam diperlukan beberapa pengetahuan statistik. Tetapi sungguhpun demikian apa yang dikemukakan ini adalah pembahasan kearah pengertian yang diperlukan dengan cara sederhana. Yang dicari dengan melakukan pengukuran-pengukuran ini adalah waktu yang sebenarnya dibutuhkan untuk meyelesaikan suatu pekerjaan. Karena waktu penyelesaian ini tidak pernah diketahui sebelumnya, maka harus diadakan pengukuran-pengukuran. Idealnya tentu dilakukan pengukuran yang sangat banyak (sampai tak terhingga kali, misalnya), karena dengan demikianlah diperoleh jawaban yang pasti. Tetapi hal ini jelas tidak mungkin karena keterbatasan waktu, tenaga dan tentunya biaya. Namun sebaliknya jika hanya dilakukan beberapa kali pengukuran saja, dapat diduga hasilnya sangat kasar. Sehingga yang diperlukan adalah jumlah pengukuran yang tidak membebankan waktu, tenaga dan biaya yang besar, tetapi hasilnya dapat dipercaya. Jadi walaupun jumlah pengukuran tidak berjuta kali, tetapi jelas tidak hanya beberapa kali saja. Dengan tidak dilakukannya pengukuran yang banyak sekali

23 61 ini, pengukuran akan hilangnya sebagian kepastian akan ketetapan/rata rata waktu penyelesaian yang sebenarnya. Hal ini harus disadari oleh pengukur; Tingkat ketelitian dan tingkat keyakinan adalah pencerminan tingkat kepastian yang diinginkan oleh pengukur setelah memutuskan tidak akan melakukan pengukuran yang sangat banyak. Tingkat ketelitian menunjukkan penyimpangan maksimum hasil pengukuran dari waktu penyelesaian sebenarnya. Hal ini biasanya dinyatakan dalam persen (dari waktu penyelesaian sebenarnya, yang seharusnya dicari). Sedangkan tingkat keyakinan menunjukkan besarnya keyakinan pengukur bahwa hasil yang diperoleh memenuhi syarat ketelitian tadi. Inipun dinyatakan dalam persen. Jadi tingkat ketelitian 10% dan tingkat keyakinan 95% memberi arti bahwa pengukur memperoleh rata-rata hasil pengukurannya menyimpang sejauhnya 10% dari rata-rata sebenarnya, dan kemungkinan berhasil mendapatkan hal ini adalah 95%. Dengan lain perkataan jika pengukuran sampai memperoleh rata-rata pengukuran yang menyimpang lebih dari 10% seharusnya, hal ini dibolehkan terjadi hanya dengan kemungkinan 5% (= 100%-95%). Sebagai contoh, katakanlah rata-rata waktu penyelesaian pekerjaan adalah 100 detik. Harga ini tidak pernah diketahui kecuali jika dilakukan tak terhingga kali pengukuran. Paling jauh yang dapat dilakukan adalah memperkirakannya dengan melakukan sejumlah pengukuran. Dengan pengukuran yang tidak sebanyak itu maka ratarata yang diperoleh, mungkin tidak 100 detik, tetapi suatu harga yang lain, misalnya 88, 96, atau 105 detik. katakalah rata-rata pengukuran yang didapat 96 detik. Walaupun rata rata sebenarnya (=100 detik) tidak diketahui, jika jumlah pengukuran yang dilakukan memenuhi untuk ketelitian 10% dan tingkat

24 62 keyakinan 95%, maka pengukuran mempunyai keyakinan 95% bahwa 96 detik itu terletak pada interval harga rata rata sebenarnya dikurangi 10% dari rata rata ini, dan harga rata rata sebenarnya ditambah 10% dari rata rata ini. Mengenai pengaruh tingkat tingkat ketelitian dan keyakinan terhadap jumlah pengukuran yang diperlukan dapat dipelajari secara statistik. Tetapi secara intuitif hal ini dapat diduga yaitu bahwa semakin tinggi tingkat ketelitian dan semakin besar tingkat keyakian, maka semakin banyak pengukuran yang diperlukan (Sutalaksana, 2006). - Uji Kenormalan Data Uji kenormalan: suatu kumpulan data hasil pengukuran layak untuk diolah jika data-data tersebut berdistribusi normal. Uji kenormalan dilakukan untuk membuktikan apakah data-data yang telah diperoleh memiliki pola distribusi yang sesuai dengan distribusi normal atau tidak. Pengujian dibandingkan dengan nilai P-value yang sesuai dengan tingkat keyakinan yang telah ditentukan dengan menggunakan uji hipotesa sebagai berikut. H0 = Data berdistribusi Normal H1 = Data tidak berdistribusi Normal Analisa: - Tolak H0 jika P-value Kolmogorov-Smirnov Test < nilai α (data tidak berdistribusi normal). - Gagal Tolak H0 jika P-value Kolmogorov-Smirnov Test > nilai α (data berdistribusi normal).

25 63 Cara melakukan uji normalitas dapat dilakukan dengan menggunakan SPSS. SPSS termasuk program yang cukup user friendly sehingga cukup mudah digunakan meskipun oleh orang yang tidak mempelajari statistik sangat dalam. Cara Pertama Menu yang dipilih Analyze - Non Parametrik Test - 1 Sample KS Setelah diklik pada menu ini, akan muncul dialog box seperti ini: Gambar 2.6 PrintSscreen Langkah-Langkah Untuk Uji Normalitas Cara 1 Masukkan variabel yang ingin diuji normalitasnya ke dalam kotak Test Variable List. Kemudian klik OK. Hasil yang akan didapat seperti ini: Gambar 2.7 Hasil Uji Normalitas Cara 1

26 64 Untuk kepentingan uji asumsi, yang perlu dibaca hanyalah 2 item paling akhir, nilai dari Kolmogorov-Smirnov Z dan Asymp. Sig (2-tailed). Kolmogorov-Smirnov Z merupakan angka Z yang dihasilkan dari teknik Kolmogorov Smirnov untuk menguji kesesuaian distribusi data kita dengan suatu distribusi tertentu, dalam hal ini distribusi normal. Angka ini biasanya juga dituliskan dalam laporan penelitian ketika membahas mengenai uji normalitas. Asymp. Sig. (2-tailed). merupakan nilai p yang dihasilkan dari uji hipotesis nol yang berbunyi tidak ada perbedaan antara distribusi data yang diuji dengan distribusi data normal. Jika nilai p lebih besar dari α maka kesimpulan yang diambil adalah hipotesis nol gagal ditolak, atau dengan kata lain sebaran data yang kita uji mengikuti distribusi normal. Jangan terkecoh dengan catatan di bawah tabel yang berbunyi Test distribution is Normal. Catatan ini tidak bertujuan untuk memberitahu bahwa data kita normal, tetapi menunjukkan bahwa hasil analisis yang sedang kita lihat adalah hasil analisis untuk uji normalitas. Cara Kedua Cara yang pertama biasanya menghasilkan hasil analisis yang kurang akurat dalam menguji apakah sebuah distribusi mengikuti kurve normal atau tidak. Ini disebabkan uji Kolmogorov Smirnov Z dirancang tidak secara khusus untuk menguji distribusi normal, tetapi distribusi apapun dari satu set data. Selain normalitas, analisis ini juga digunakan untuk menguji apakah suatu data

27 65 mengikuti distribusi poisson, dsb. Cara kedua merupakan koreksi atau modifikasi dari cara pertama yang dikhususkan untuk menguji normalitas sebaran data. Kita memilih menu Analyze - Descriptive Statistics - Explore... Sehingga akan muncul dialog box seperti ini: Gambar 2.8 Print Screen Langkah-Langkah Uji Normalitas Cara 2 Gambar 2.9 Print Screen Langkah-Langkah Uji Normalitas Cara 2 (b) Yang perlu dilakukan selanjutnya hanyalah memasukkan variabel yang akan diuji sebarannya ke dalam kotak Dependent List. Setelah itu kita klik tombol Plots... yang akan memunculkan dialog box kedua seperti ini:

28 66 Gambar 2.10 Print Screen Langkah-Langkah Uji Normalitas Cara 2 (c) Dalam dialog ini kita memilih opsi Normality plots with tests, kemudian klik Continue dan OK. SPSS akan menampilkan beberapa hasil analisis seperti ini: Gambar 2.11 Hasil Uji Normalitas Cara 2 SPSS menyajikan dua tabel sekaligus di sini. SPSS akan melakukan analisis Shapiro-Wilk jika kita hanya memiliki kurang dari 50 subjek atau kasus. Uji Shapiro-Wilk dianggap lebih akurat ketika jumlah subjek yang kita miliki kurang dari 50. Untuk memastikan apakah data yang kita miliki mengikuti distribusi normal, kita dapat melihat kolom Sig. untuk kedua uji (tergantung jumlah subjek yang kita miliki). Jika sig. atau p lebih besar dari α maka kita simpulkan hipotesis nol gagal ditolak, yang berarti data yang diuji memiliki distribusi yang tidak

29 67 berbeda dari data yang normal. Atau dengan kata lain data yang diuji memiliki distribusi normal. Cara Ketiga Jika diperhatikan, hasil analisis yang kita lakukan tadi juga menghasilkan beberapa grafik. Nah cara ketiga ini terkait dengan cara membaca grafik ini. Ada empat grafik yang dihasilkan dari analisis tadi yang penting juga untuk dilihat sebelum melakukan analisis yang sebenarnya, yaitu: Stem and Leaf Plot. Grafik ini akan terlihat seperti ini: Gambar 2.12 Print Screen cara 3 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 lebih besar dari α. Dari grafik ini kita juga dapat melihat ada satu data ekstrim yang nilainya

30 68 kurang dari 80 (data paling atas). Melihat situasi ini kita perlu berhati-hati dalam melakukan analisis berikutnya. Normal Q-Q Plots. Grafik Q-Q plots akan terlihat seperti ini: Gambar 2.13 Grafik Cara 3 Garis diagonal dalam grafik ini menggambarkan keadaan ideal dari data yang mengikuti distribusi normal. Titik-titik di sekitar garis adalah 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. Dalam grafik ini kita lihat juga satu titik yang berada sangat jauh dari garis. Ini adalah titik yang sama yang kita lihat dalam stem and leaf plots. Keberadaan titik ini menjadi peringatan bagi kita untuk berhati-hati melakukan analisis berikutnya.

31 69 Detrended Normal Q-Q Plots. Grafik ini terlihat seperti di bawah ini: Gambar 2.14 Grafik Cara 3 b 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 (psikologistatistik.blogspot.com). - Uji Keseragaman Data Sekarang akan kita lihat beberapa hal yang berhubungan dengan pengujian keserangan Data. Secara teoritis apa yang dilakukan dalam pengujian ini adalah berdasarkan teori statistik tentang peta-peta kontrol yang biasanya digunakan dalam melakukan pengendalian kualitas dipabrik pabrik atau tempat tempat kerja lain. Telah dikemukakan bahwa satu langkah yang dilakukan sebelum melakukan pengukuran adalah merancang suatu sistem kerja yang baik, yaitu yang terdiri dari kondisi kerja dan cara kerja yang baik. Jika yang dihadapi adalah suatu sistem kerja yang sudah ada, maka sistem ini dipelajari untuk kemudian