BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

Transkripsi

1 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Antropometri merupakan salah satu ilmu terapan dalam bidang ergonomi yang sangat berguna dalam tercapainya kinerja desain yang efektif dan produktifitas tinggi (Klamklay et al., 2008). Dewasa ini, penelitian mengenai antropometri telah banyak dilakukan oleh manusia dewasa dengan umur tahun khususnya dalam perancangan desain. Chuan et al (2010) mengumpulkan 245 laki-laki dan 132 perempuan warga negara Indonesia serta 206 laki-laki dan 109 perempuan warga negara Singapura sebagai subjek penelitian pengukuran yang dapat menyajikan informasi antropometri terbaru. Selanjutnya, penelitian tersebut menjadi referensi perbedaan antara warga negara Indonesia dan Singapura sehingga desainer dapat memberikan ukuran kisaran produk sesuai dengan target yang dituju. Tidak hanya terbatas pada manusia dewasa saja, tetapi juga diterapkan pada anak. Penelitian Artaria (2010) menghasilkan perbedaan morfologi tubuh anak laki-laki dan perempuan umur 6-19 tahun di Malang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa berat badan laki-laki dan perempuan tidak signifikan berbeda pada umur 6, 12, dan 13 tahun. Namun penelitian pada anak Indonesia seringkali terbatas pada indikasi gizi dan nutrisi. Idawati (2009) menambahkan bahwa hanya sedikit penelitian pada anak yang memfokuskan antropometri sebagai ukuran perancangan desain. Mayoritas perancangan desain yang dibahas adalah mengenai keamanan pada anak. Dikutip dari scan literature yang dipublikasikan oleh Canadian Institute of Child Health (2007), Kanada sudah menerapkan pengukuran anak sejak tahun Sekumpulan data distandarisasi karena selama 12 tahun terakhir terjadi kematian sejumlah anak akibat kecelakaan lalu lintas. Serre et al (2011) juga menambahkan di Negara Eropa sebanyak lebih dari anak mengalami kecelakaan setiap tahunnya sehingga aspek keamanan termasuk pada kecelakaan 1

2 2 anak menjadi faktor yang fundamental. Tingkat kecelakaan tertinggi menurut Jakobsson dalam Andersson (2012) terjadi pada usia 7-12 tahun (younger children) dibandingkan dengan older children (12-18 tahun). Gambar 1.1 di bawah ini merupakan grafik usia terhadap resiko kecelakaan. Lebih dari 4% resiko kecelakaan diakibatkan oleh desain sabuk pengaman pada usia 7 sampai 10 tahun. Andersson (2012) mengemukakan dibutuhkan pembaharuan ukuran antropometri pada anak untuk mewujudkan perancangan desain yang sesuai. Gambar 1.1 Tingkat Resiko Kecelakaan Berdasar Usia (Jakobsson dalam Andersson, 2012) Oleh karena itu di negara maju adanya pembaharuan data pada ukuran antropometri yang digunakan dalam perancangan desain. Karena begitu penting, Artaria (2010) menyayangkan hal serupa masih sedikit dilakukan di Indonesia mengingat jumlah anak di Indonesia diproyeksikan mencapai 33,9% dari 243,8 juta jiwa menurut data statistik Kementrian Pemberdayaan Perempuan dan Perlindungan Anak (2012). Pembaharuan data ukuran antropometri berkaitan erat dengan metode ukur antropometri. Kroemer (2006) mengemukakan saat ini pengukuran dimensi konvensional menjadi alternatif yang sering dilakukan mengingat pengukuran tersebut menghabiskan waktu dan tingkat error yang tinggi. Oleh karena itu dibutuhkan pengembangan metode pengukuran antropometri yang lebih efektif,

3 3 mudah, dan efisien. Ide ini menjadi gagasan untuk membuat estimasi parameter khususnya pada antropometri anak. Pada umumnya terdapat dua metode yang mampu memodifikasi data menjadi representatif, yaitu down-sampling dan weighting. Metode downsampling menentukan sekumpulan data sesuai dengan komposisi target yang dituju dari demografi masing-masing data yang tersedia. Sementara, metode weighting menentukan individu secara acak dari dari populasi target yang memiliki kesamaan karakteristik demografi. Pembobotan diberikan untuk masingmasing individu sebagai representasi fraksi dari target populasi. Metodologi pembobotan telah berkembang dan saat ini diaplikasikan pada statisik kecelakaan dan survey kesehatan. Secara konkret, estimasi telah diaplikasikan oleh Flannagan et al dalam Parkinson dan Reed (2009) menggunakan linier regresi yang dapat memprediksi ukuran data yang multivariate. Keadaan tersebut berdampak pada adanya korelasi antar variabel prediktor sehingga potensi ketidakakuratan dalam penyajian data menjadi masalah yang tidak bisa dihindari. Montgomery dan Hines (1990) menjelaskan dampak multikolinearitas mengakibatkan koefisien regresi yang dihasilkan oleh analisis regresi berganda menjadi sangat lemah atau tidak dapat memberikan hasil analisis yang mewakili sifat atau pengaruh dari variabel bebas yang bersangkutan. Mengingat faktor perancangan desain dengan subjek anak dan kesesuaiannya dengan produk adalah hal yang fundamental, serta berkaitan dengan jumlah variabel yang banyak (multivariate) maka pendekatan untuk mengestimasi masing-masing ukuran antropometri dilakukan dalam penelitian ini dengan menciptakan variabel baru yang tidak berkorelasi. Metodologi pembangunan model dengan menciptakan komponen baru dari partial least square regression (PLSR) Rumusan Masalah ini adalah: Berdasar latar belakang masalah di atas, perumusan masalah pada penelitian

4 4 Bagaimana estimasi parameter dapat diterapkan pada kajian data antropometri anak sebagai pengembangan data sintesis dengan menggunakan partial least square regression dalam pembangunan model? 1.3. Asumsi dan Batasan Masalah Masalah yang akan diselesaikan pada penelitian ini memiliki batasanbatasan sebagai berikut. 1. Subjek penelitian adalah anak yang memiliki usia 8 sampai 11 tahun (younger children) pada saat pengukuran dilaksanakan atau sedang duduk di bangku kelas 3 dan 4 sekolah dasar. 2. Penelitian mengambil 5 sampel sekolah dasar di Kabupaten Sleman, Yogyakarta. 3. Penelitian dilakukan pada subjek yang tidak sedang mengalami fisik lemah seperti demam dan pusing. 4. Variabel antropometri yang digunakan dalam penelitian ini adalah 40 variabel antropometri. 5. Analisis nutrisi atau gizi tidak dibahas pada penelitian ini Tujuan Penelitian Tujuan penelitian ini adalah untuk: 1. Membangun model anak usia 8-11 tahun yang sesuai dari data primer dengan mereduksi korelasi antar variabel prediktor. 2. Mengidentifikasi ada tidaknya pengaruh variabel jenis kelamin terhadap antropometri anak pada usia 8-11 tahun. 3. Mengidentifikasi variabel antropometri yang dominan terhadap model persamaan sebagai variabel yang dapat diestimasi.

5 Manfaat Penelitian Manfaat penelitian sebagai awal dari adanya database subjek anak yang dapat dimanfaatkan dalam bidang perancangan desain, khususnya usia 8-11 tahun. Pemanfaatan metode ini dapat mereduksi adanya multikolinieritas pada variabel sehingga model estimasi mampu memprediksi secara akurat sesuai target pengguna yang dituju. Hasil penelitian diharapkan dapat membantu mengurangi waktu dan biaya dibandingkan dengan pengukuran langsung.