BAB 2 LANDASAN TEORI

Transkripsi

1 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Dagram Fshbone Dagram fshbone merupakan metode yang dcptakan oleh Kaoru Ishkawa untuk mengdentfkas sebab dan akbat dar suatu permasalahan. Cabang utama dar dagram fshbone menandakan permasalahan yang dhadap, sedangkan cabang-cabng lannya yang akan berujung pada cabang utama adalah penyebab dar permasalahan yang basanya dkategorkan menjad orang, materal, peralatan, manajemen, dan lngkungan. Dagram fshbone sangat berguna dalam perbakan kualtas dkarenakan dapat memvsualsaskan akar-akar permasalahan yang banyak ke dalam format yang sederhana (Lghter & Far, 2000). 2.2 Uj Normaltas Shapro Wlk Menurut Ghozal (2007) tujuan dar uj normaltas adalah untuk mengetahu apakah masng-masng varabel berdstrbus normal atau tdak. Uj normaltas dperlukan karena untuk melakukan pengujan-pengujan varabel lannya dengan mengasumskan bahwa nla resdual mengkut dstrbus normal. Jka asums n dlanggar maka uj statstk menjad tdak vald dan statstk parametrk tdak dapat dgunakan. Dlakukan uj normaltas menggunakan Mntab, dmana uj normaltas yang dgunakan adalah uj normaltas Shapro Wlk. Erc. W Albequst (2001) menjelaskan bahwa Uj Normaltas Shapro Wlk memlk tngkat senstftas tngg untuk mendeteks sebaran data yang tdak normal untuk jumlah data kurang dar 50. Nla sgnfkans alpha sebesar 5 %, dmana hpotesess yang dambl adalah: Jka nla P-value < 0.05, maka sebaran tdak normal. Jka nla P value > 0.05 maka sebaran normal. Maka dlakukan uj normaltas menggunakan Mntab, dmana uj normaltas yang dgunakan adalah uj normaltas Shapro Wlk. 2.3 Vehcle Routng Problem (VRP) Menurut Laporte (1992) VRP merupakan masalah optmsas palng dasar dar transportas. vehcle routng problem bertujuan untuk membuat suatu rute perjalanan dar depot ke beberapa tempat atau customer d daerah yang berbeda. Rute perjalanan dar tempat asal ke tujuan ddesan menggunakan vehcle routng problem agar menjad lebh optmal. Dengan zaman yang semakn berkembang, maka permasalahan yang dtemu pun semakn banyak dan berbeda-beda. Oleh karena tu vehcle routng problem dengan berbaga varas bermunculan untuk mengatas masalah yang ada dengan batasan-batasan yang berbeda. Contoh dar varas VRP yatu vehcle routng problem wth tme wndow (VRPTW), vehcle routng problem pck-up and delvery (VRPPD), vehcle routng problem wth backhaul (VRPB), dan lan-lan Tpe Vehcle Routng Problem 1. Capactated vehcle routng problem (CVRP) Capactated vehcle routng problem merupakan batasan dmana beberapa kendaraan dharuskan untuk melakukan perjalanan ke beberapa pelanggan dan melakukan perjalanan kembal ke depot. Tantangan utama dar 7

2 8 capactated vehcle routng problem adalah kapastas setap kendaraan tdak boleh melewat batas maksmal. CVRP bertujuan untuk menemukan rute yang tepat untuk mengurang jarak tempuh juga mengurang baya (Sun, Yang, & Chen, 2008). 2. Vehcle routng problem wth tme wndow (VRPTW) Menurut Goetschalckx (2014) VRPTW memlk batasan waktu yang dperbolehkan untuk memula servce ke pelanggan. Kendaraan dperbolehkan untuk datang lebh awal d lokas tujuan, n dsebut dengan vehcle routng problem wth hard tme wndow (VRPHTW). Apabla hal n terjad maka kendaraan harus menunggu sampa batas waktu palng awal servce tersebut dapat dlakukan tetap tdak dperbolehkan apabla kendaraan datang setelah servce tme wndow berakhr. Lan hal dengan vehcle routng problem wth soft tme wndow (VRPSTW) yang mana servce tme wndow dapat dlanggar tetap dengan syarat adanya penalt yang harus dbayar. 2.4 Djkstra s Algorthm Untuk menentukan jarak ke tujuan dgunakan djktsra s algorthm. Menurut Ka, Yao-Tng, dan Yue-Peng (2014) djkstra s algorthm dsebut juga sebaga sngle-source shortest path dan n merujuk kepada standard shortest path algorthm. Dengan memasukan jarak dar satu tempat ke tempat lan djkstra s algorthm akan menemukan jarak terpendek dar tempat awal ke tempat tujuan. 2.5 Clusterng (pengelompokkan) Multple depot vehcle routng problem tme wndow adalah perkembangan metode dar vehcle routng problem dmana terdapat lebh dar satu depot dan batasan waktu ddalamnya. Dengan adanya lebh dar satu depot dan tersebarnya daerah pelanggan, maka dlakukan pengelompokkan pelanggan untuk memudahkan proses routng dar loper yang ada. Proses n bertujuan untuk memnmalkan total waktu pengrman dengan mengelompokkan daerah-daerah pelanggan ke depot yang memlk waktu tempuh palng dekat (Surekha, 2011). 2.6 Tour Constructon 1. Clarke & Wrght savng Clark & Wrght menentukan rute dengan cara melakukan perjalanan eularan dar depot ke semua pelanggan lalu kembal lag menuju depot. Rute perjalanan ke semua pelanggan d sngkat dengan cara mencar jalan pntas yang memlk penghematan terbesar (Goetschalckx, 2014). Menurut Straka, Greskovcova, Lenort & Besta (2012) metode Clarke & Wrght menggabungkan dua rute yang terpsah menjad satu sepert yang dtunjukkan oleh Gambar 2.1 berkut n.

3 9 Gambar 2.1 Penggabungan Dua Rute Menjad Satu. Sumber: Straka, Greskovcova, Lenort & Besta (2012) Menurut Straka, Greskovcova, Lenort & Besta (2012) apabla dua node pertama pada gambar 2.2 dgabungkan menjad satu rute dan jarak antara s 1 dan dnamakan sebaga d 12, maka dperoleh u 12. Sehngga ddapatkan penghematan sebaga berkut: u 12 = 2d x1 + 2d x 2 (d x1 + d 12 + d x 2 ) u 12 = d x1 + d x 2 d 12 Secara umum persamaan total penghematan dapat dtuls sebaga berkut: u 1,K,n =(d x1 +d x2 d 12 )+(d x2 +d x3 d 23 )+L+(d xn 1 +d xn d n 1n ) =u 12 +u 23 +L+u n 1n 2. Sweep Menurut Goetschalckx (2014) metode sweep algorthm adalah sebuah metode dmana rute dbuat dengan cara menambahkan pon-pon yang telah dlewat dengan cara melakukan putaran dar satu ttk pusat. Ttk koordnat pusat basanya terletak d tengah ttk ekstrm koordnat x dan y. cara menentukan koordnat pusat adalah dengan menggunakan persamaan sebaga berkut: X rot = (max x + mn x ) y rot = (max y + mn y ) Berkut n adalah persamaan untuk menentukan koordnat rata-rata. X rot = x y rot = y Setelah ddapat ttk pusat lalu putaran dlakukan dar ttk pusat dan pon-pon dmasukkan sesua urutan yang dlalu putaran. Gerakan arah memutar dan sudut awal perputaran tdak memlk dampak pada rute.

4 10 3. Nearest neghbor Menurut Zuhor, Peya, dan Mahmud (2012) Nearest Neghbor adalah sebuah cara untuk pengelompokan daerah berdasarkan jarak terdekat. Setelah dlakukan pengukuran jarak, Pelanggan dtetapkan dengan formula: - Jka jarak(c,a) < jarak(c,b), maka pelanggan c dtetapkan ke depot A. - Jka jarak(c,a) > jarak(c,b), maka pelanggan c dtetapkan ke depot B. - Jka jarak(c,a) = jarak(c,b), maka pelanggan c dtetapkan secara bebas d salah satu depot 2.7 Ergonom Defns Ergonom Menurut Pheasant & Haslegrave (2005) kata Ergonom berasal dar bahasa Yunan yatu Ergos yang artnya kerja dan Nomos yang artnya adalah hukum natural. Ilmu Ergonom mempelajar cara bekerja yang bak, dengan memperhtungkan atau mempertmbangkan dar seg manusa dan segala aspek yang berhubungan dalam pekerjaan tersebut sepert bagamana pekerjaan tersebut dlakukan, alat yang dgunakan untuk melakukan pekerjaan, lngkungan pekerjaan, hngga aspek pskolog dar stuas yang ada. Ergonom dgunakan dengan tujuan untuk dapat mengurang resko cdera juga untuk mengurang beban pada para pekerja. Hal n dlakukan dengan mengevaluas beban pekerja juga dar ss pskolog dengan kapastas pekerja, setelah tu dapat dusulkan usulan yang sesua dengan kapastas pekerja dan beban pekerjaan. Hasl yang dharapkan adalah penngkatan produktvtas kerja dan untuk menjaga kesehatan dan keselamatan pekerja (Wjaya & Andranto, 2014) Pengertan Sstem Kerja Sstem Kerja adalah prnsp dan juga teknk untuk mengatur elemen yang berkatan anatara satu sama lan dalam suatu proses. Untuk mencapa produktvtas dan efsens kerja yang tngg maka teknk tad dgunakan untuk mengatur komponen-komponen yang terdapat ddalam sstem kerja antara lan adalah manusa, mesn, bahan, dan lngkungan pekerjaan (Wjaya & Andranto, 2014) Musculoskeletal Dsorder Musculoskeletal dsorder adalah penyakt dmana otot menerma aktftas beban yang stats secara terus menerus sehngga menyebabkan sakt pada bagan tendon, otot, lgamen, dan persendan. Hal n dapat dsebabkan oleh pergerakan yang mendadak, melakukan pekerjaan yang membutuhkan aktftas stats sepert melakukan gerakan yang sama dengan frekuens yang serng dar bagan tubuh yang sama sepert mengendara kendaraan dalam waktu yang lama. Musculoskeletal dsorder basanya menyerang bagan tubuh leher, jar, punggung, pnggang, dan lan-lan (Nurmanto, 2003) Software CATIA CATIA (Computer Aded Three Dmensonal Interactve Applcaton) adalah sebuah software yang dgunakan untuk merancang suatu produk yang dapat dsesuakan dengan konsep ergonom dan sesua dengan tubuh manusa. Software CATIA dgunakan sebaga pendukung software CAD dan software

5 sejens lannya untuk mendesan, sehngga desan tdak perlu dlakukan secara manual (Pnem, 2009) Uj RULA Menurut McAtamney & Corlett (1993) RULA adalah metode untuk menyeldk ergonom suatu lngkungan pekerjaan yang menggunakan tubuh pada bagan atas juga faktor resko yang dhaslkan. Seseorang yang mempunya pekerjaan yang membutuhkan aktftas pada tubuh bagan atas dapat duj menggunakan metode RULA untuk mengetahu apakah postur atau gerakan yang dlakukan untuk pekerjaan tersebut berbahaya atau tdak. apabla score yang dhaslkan tngg maka akan semakn besar juga reskonya. RULA juga dgunakan untuk mendeteks kelanan yang dhaslkan dar penggunaan tubuh bagan atas dalam suatu pekerjaan. Berkut n adalah beberapa resko yang dperhtungkan dalam metode RULA: 1. Kerja otot stats 2. Jumlah gerakan 3. Gaya 4. Postur bekerja yang dtentukan oleh perlengkapan dan alat-alat 5. Waktu bekerja tanpa strahat McAtamney & Corlett (1993) menjelaskan RULA dbag menjad tga fase, yatu: 1. Merekam postur kerja Pada fase n bagan tubuh dbag menjad dua yatu grup A dan B. untuk bagan tubuh yang termasuk grup A adalah lengan atas, lengan bawah, dan pergelangan. Sedangkan grup B terdr dar leher, punggung, dan kak. Penlaan postur tubuh untuk grup A dan grup B dapat dlhat pada Gambar 2.2 dan Gambar Gambar 2.2 Penlaan Bagan Tubuh Grup A Sumber: McAtamney & Corlett (1993)

6 12 Gambar 2.3 Penlaan Bagan Tubuh Grup B Sumber: McAtamney & Corlett (1993) 2. Pengembangan sstem scorng pengelompokan postur bagan tubuh Scorng untuk masng-masng bagan tubuh grup A dan B dperlukan untuk mewakl level sstem musculoskeletal yang dsebabkan oleh kombnas postur bagan tubuh. Score penggunaan otot dan tenaga dhtung dengan menggunakan tabel yang berbeda untuk grup A dan B, lalu haslnya dcatat yang akan menghaslkan hasl grand score C untuk grup A dan D untuk grup B. 3. Pengembangan grand score dan daftar tndakan Pada fase ke tga skor C dan D dkombnaskan dan akan ddapatkan grand score. Berdasarkan grand score dapat dnla tndakan yang harus dlakukan yatu sebaga berkut: Tndakan level 1 (Grand Score: 1-2) mash dapat dterma, selama gerakan postur tdak dlakukan pada perode yang lama. Tndakan level 2 (3-4) Tndakan yang dperlukan adalah penyeldkan lebh lanjut dan kemungknan dperlukan perubahan postur kerja. Tndakan level 3 (5-6) Perubahan perlu segera dlakukan agar pekerja tdak terkena resko faktor musculoskeletal. Tndakan level 4 (7) Lngkungan kerja yang berbahaya dmana perlu dlakukan modfkas secepatnya untuk mengurang beban yang berlebh pada musculoskeletal dan resko cedera Kuesoner Nordc Body Map Menurut Kroemer (2001) kuesoner nordc body map adalah kuesoner yang dbuat untuk pekerja yang bertujuan untuk mengetahu bagan tubuh mana yang sakt setelah melakukan pekerjaan dan juga mengukur kenyamanan pekerja. Untuk penlaan, kuesoner nordc body map menggunakan bagan tubuh leher, bahu, punggung bagan atas, sku, punggung bagan bawah, pergelangan tangan/tangan, pnggang/pantat, lutut, tumt atau kak

7 13