Misalnya dalam proses pengukuran penimbangan (weighing) diperlukan kegiatan pengujian terhadap data yang didapatkan dari data log pembacaan mesin terhadap beban yang ditimbang. Kegiatan pengujian tersebut dimulai dari analisis atas jumlah data yang seharusnya dikumpulkan sampai dengan analisis atas konistensi kerja mesin weighing tersebut.

Uji Kecukupan Data

Uji kecukupan data diperlukan untuk memastikan bahwa yang telah dikumpulkan dan disajikan dalam laporan penimbangan tersebut adalah cukup secara obyektif.

Idealnya pengukuran harus dilakukan dalam jumlah banyak, bhakan sampai jumlah yang tak terhingga agar data hasil pengukuran layak untuk digunakan. Namun pengukuran dalam jumlah yang tak terhingga sulit dilakukan mengingat keterbatasan-keterbatasan yang ada; baik dari segi biaya, tenaga, waktu dan sebagainya.

Sebaliknya, pengumpulan data dalam jumlah yang sekedarnya juga kurang baik karena tidak mewakili keadaan yang sebenarnya. Untuk itu, pengujian kecukupan data dilakukan dengan berpedoman pada konsep statistic, yaitu tingkat ketelitian dan tingkat keyakinan.

Tingkat ketelitian dan tingkat keyakinan adalah pencerminan tingkat kepastian yang diinginkan oleh pengukur setelah memutuskan tidak akan melakukan pengukuran dalam jumlah yang banyak. Tingkat ketelitian menunjukkan penyimpangan maksimum hasil pengukuran dari waktu penyelesian sebenarnya.

Sedangkan tingkat keyakinan menunjukkan besarnya keyakinan pengukur akan ketelitian data pembacaan beban saat penimbangan dari mesin tersebut. Pengaruh tingkat ketelitain dan keyakinan adalah; bahwa semakin tinggi tingkat ketelitian dan semakin besar tingkat keyakinan, maka semakin banyak banyak pengukuran yang diperlukan.

Tes kecukupan data dapat dilakukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut:

tes kecukupan data

Rumus Tes Kecukupan Data

Dimana:
k= Tingkat Keyakinan (99% ≈ 3, 95% ≈ 2)
s = Derajat Ketelitian
N = Jumlah Data Pengamatan
N’ = Jumlah Data Teoritis
x = Data Pengamatan

Jika N’ ≤ N maka data dianggap cukup, namun jika N’ > N data tidak cukup (kurang) dan perlu dilakukan penambahan data.

Contoh:
Suatu pengukuran elemen kerja dilakukan sebanyak 15 kali dengan menggunakan stop watch. Bila tingkat keyakinan 95% dan derajat ketelitan 10%, apakah jumlah pengamatan dibawah ini cukup?

contohdatapengamatan

  • Jumlah (∑x) = 104
  • (∑x)² = 10816
  • ∑x² = 746
  • Tingkat Keyakinan k= 95% ≈ 2
  • Tingkat Ketelitian (s) =10%
  • Jumlah Data (N) = 15

Hasilnya:

k/s = 20
N∑x² = 11,190
N∑x² – (∑x)² = 374
sqrt(N∑x² – (∑x)²) = 19.34
k/s * sqrt(N∑x² – (∑x)²) = 386.78
k/s * sqrt(N∑x² – (∑x)²)/∑x = 3.72
(k/s * sqrt(N∑x² – (∑x)²)/∑x)^2 = 13.83

Karena N’ (data teoritis) setelah dihitung sebesar 13,83 maka itu artinya N’<N, maka data dianggap cukup. Sekiranya tingkat keyakinannya adalah 99%, maka data tersebut kurang karena setelah dihitung nilai N’ = 31,2.

Uji Keseragaman Data

Untuk memastikan bahwa data yang terkumpul berasal dari system yang sama, maka dilakukan pengujian terhadap keseragaman data. Sebagai contoh, pada saat penimbangan struktur, ternyata masih banyak scaffolding yang belum dilepas sehingga masih terkait dan terikat pada struktur. Ketika dilakukan penimbangan ternyata masih banyak pekerjaan harus melepas kaitan atau perancah tersebut. Dibandingkan dengan penimbangan yang tidak ada gangguan terhadap struktur tersebut jelas hasilnya akan jauh berbeda. Apalagi penimbangan dilakukan pada saat kecepatan angin terlalu tinggi yang akan mempengaruhi kesetabilan struktur pada saat pengangkatan tinggi.

Untuk itu diperlukan pengujian keseragaman data guna memisahkan data yang memiliki karakteristik yang berbeda karena pengaruh-pengaruh seperti contoh yang disebutkan tadi. Adapun rumus yang digunakan dalam pengujian keseragaman data adalah:

BKA = x ̅+kσ
BKB = x ̅-kσ

rumus standard deviasi

rumus standard deviasi

Dimana:

  • BKA = Batas Kontrol Atas
  • BKB = Batas Kontrol Bawah
  • x ̅= Nilai Data Rata-Rata
  • σ = Standar Deviasi
  • k = Tingkat Keyakinan

Mengacu pada contoh kasus diatas, jika batas kontrolnya ±3, tentukan apakah data seragam atau tidak?

Dari perhitungan menggunakan formulasi diatas maka didapatkan:

x-bar = 6.93
∑(x – x-bar)² = 24.93
standar deviasi = 1.33
BKA = 10.93
BKB = 2.93

Grafik Kendali:

grafikkendali

hasil data pengamatan -> seragam

Hasilnya, semua data pengamatan masih masuk dalam range antara BKA (Batas Kontrol Atas) dan BKB (Batas Kontrol Bawah), maka data tersebut dikatakan seragam.

Iklan

2 thoughts on “Pengujian Data

  1. selamat sore, saya masih baru lulus dari smk dan saya sudah mendaftar dan di terima di jurusan Teknik Industri, saya benar2 tidak tahu bahwa pelajarannya akan sesulit ini makanya saya belajar sebelum masuk kuliah, yang saya ingin tanyakan adalah

    1. Bagaimana kita mengetahui tingkat keyakinan dan derajat ketelitian ?
    2. Hasil dari ∑x² = 746 itu dari mana, dan mengapa hasilnya bisa seperti ini ?
    3. Hasil dari N∑x² = 11,190 itu dari mana, dan mengapa hasilnya bisa seperti ini ?
    4. Sqrt itu apa artinya dan maksudnya dan fungsinya untuk apa ?
    5. Yang terakhir saya mengerti yang ini,

    sqrt(N∑x² – (∑x)²) = 19.34
    k/s * sqrt(N∑x² – (∑x)²) = 386.78
    k/s * sqrt(N∑x² – (∑x)²)/∑x = 3.72
    (k/s * sqrt(N∑x² – (∑x)²)/∑x)^2 = 13.83

    mengapa bisa sampai hasinya seperti ini, maksud saya bagai mana cara atau proses pengerjaanya ?

    Maaf jika saya mengganggu kak, ataupun bahasa yang sulit dipahami atau kurang berkenan. Mohon bantuannya semoga kakak berkenan menjawabnya, Terimakasih.

    Suka

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s