Analisa Perancangan Kerja

MODUL PERKULIAHAN Analisa Perancangan Kerja Pengukuran Waktu Kerja Fakultas Program Studi Tatap Muka Teknik Teknik Industri 07 Kode MK Disusun Oleh W161700024 (2A5166BA) E. Nina. S. Y., ST,MT Abstract Kompetensi Pengukuran waktu kerja, latihan soal Mengetahui dan memahami latihan soal pengukuran waktu kerja dengan jam henti dan sampling Latihan Pengukuran Waktu dengan Jam Henti Dari pengukuran pendahuluan diperoleh data waktu kerja : Pengukuran keWaktu 1 5 2 6 3 7 4 5 5 6 6 6 7 7 8 8 9 5 10 6 11 6 12 6 13 7 14 6 15 7 Pengukuran keWaktu 16 8 17 5 18 5 19 6 20 7 21 5 22 6 23 6 24 6 25 7 26 5 27 7 28 8 29 6 30 7 Tentukan : Tingkat Keyakinan : 92% Tingkat Ketelitian : 10% 1. UJI KESERAGAMAN DATA  Mengelompokkan Data Dalam Subgrup No. Sub Grup 1 5 6 6 8 5 5 1 2 3 4 5 6 Pengukuran Ke2 3 6 7 7 8 6 7 5 5 6 6 7 8 Total Rata-Rata 4 5 5 6 6 6 6 5 6 6 7 7 7 7  Menghitung nilai rata-rata untuk setiap sub grup, dengan rumus : X  X n i  29  5.8 5  Menghitung rata-rata dari nilai rata-rata sub grup, dengan rumus : X   Xi  37.4  6.23 k 6  Menghitung simpangan baku () sebenarnya, dengan rumus :   2016   X 2  X    N 1 2 i Ergonomi E. Nina S. Y. 5  6.232  6  6.232  ...  7  6.232 30  1  25.367  0.94 29 Pusat Bahan Ajar dan eLearning http://www.mercubuana.ac.id Jumlah Rata-Rata 29 32 32 31 30 33 5.8 6.4 6.4 6.2 6 6.6 6.23  Menghitung simpangan baku dari distribusi nilai rata-rata sub grup, dengan rumus : x   n  0.94  0.42 5  Hitung batas kontrol atas dan batas kontrol bawah (BKA dan BKB), dengan rumus : Batas Kontrol Atas (BKA) = X + 3x = 6.23 + 3(0.42) = 7.49 Batas Kontrol Bawah (BKB) = X - 3x = 6.23 - 3(0.42) = 4.97 Grafik Uji Keseragaman Data Waktu 8 6 BKA 4 Rata-Rata BKB 2 0 1 2 3 4 5 6 Pengukuran Ke-i Kesimpulan : Dari grafik kontrol rata-rata diatas ternyata tidak ada sub grup yang keluar kendali maka dapat disimpulkan bahwa semua data yang ada sudah seragam dan berasal dari faktor penyebab yang sama. 2. UJI KECUKUPAN DATA  Z /  N X 2   X 2   i  i  N'     Xi   2 Dengan tingkat keyakinan 92% dan tingkat ketelitian 10%. Nilai Z dicari dengan menggunakan tabel 4 distribusi Normal (Walpole)  = 1 – 92%  = 0.08  0.08   0.04 2 2 2016 3 Ergonomi E. Nina S. Y. Pusat Bahan Ajar dan eLearning http://www.mercubuana.ac.id Maka luas kurva menjadi : 0.92 + 0.04 = 0.96. Kemudian lihat di table 4 (Walpole). Z1 = 1.75 X1 = 0.9599 Z = …… X = 0.9600 Z2 = 1.76 X3 = 0.9608 96% Z  Z1 X  X1  Z 2  Z1 X 2  X1 Z  1.75 0.9600  0.9599  1.76  1.75 0.9608  0.9599 Z  1.75 0.0001  0.01 0.0009 0.0009 Z  0.001575  0.000001 0.0009 Z  0.001576 Z  1.751 92%  Maka dengan tingkat keyakinan 92 % dan tingkat ketelitian = 10%  1.751 30  1191  34969   0.1   6.67 N '  187     2 Kesimpulan : Karena (N’ < N) atau (6.67 < 30) maka data dikatakan cukup dan dapat dilanjutkan ke perhitungan selanjutnya.  Penetapan Faktor Penyesuaian Dan Kelonggaran Menentukan faktor penyesuaian dan faktor kelonggaran sesuai dengan kondisi dan keadaan proses produksi. Faktor Penyesuaian : Faktor Penyesuaian 1. Keterampilan 2. Usaha 3. Kondisi kerja 4. Konsistensi Total Kelas Good Good Fair Average Lambang (C2) (C2) (E1) (D) Jadi faktor penyesuaian (p) = (1 + 0.02) = 1.02 2016 4 Ergonomi E. Nina S. Y. Pusat Bahan Ajar dan eLearning http://www.mercubuana.ac.id Penyesuaian +0.03 +0.02 -0.03 0.00 +0.02 Faktor Kelonggaran : Faktor Kelonggaran 1. Tenaga yang dikeluarkan 2. Sikap kerja 3. Gerakan kerja 4. Kelelahan mata 5. Keadaan temperature tempat kerja 6. Keadaan atmosfer 7. Keadaan lingkungan yang baik. 8. Kelonggaran untuk kebutuhan pribadi (laki-laki) 9. Kelonggaran untuk hambatan tak terhindarkan Total % 6 2 4 4 2 2 1 1 2 24 3. PERHITUNGAN WAKTU SIKLUS, WAKTU NORMAL DAN WAKTU BAKU  Menghitung Waktu Siklus Ws    Xi  187  6.23menit N 30 Menghitung Waktu Normal Wn  Ws  p  6.23  1.02  6.35menit  Menghitung Waktu Baku Wb  Wn  (Wn  l )  6.35  6.35  24%  7.87menit Latihan Pengukuran dgn Sampling Pekerjaan Contoh : Langkah 1 : Tentukan jam kerja efektif 8.00 12.00-13.00 16.00 Misal : 7 jam = 420 mt 2016 5 Ergonomi E. Nina S. Y. Pusat Bahan Ajar dan eLearning http://www.mercubuana.ac.id Langkah 2 : Penetapan satuan pengamatan , misalkan satuan pengamatan yang ditentukan adalah 3 menit. Hal ini dipilih karena proses yang diperlukan untuk pemotongan setiap satu buah produk relatif pendek sehingga waktu untuk setiap operasi juga pendek. Langkah 3 : Hitung jumlah kunjungan maksimum satu hari. Jam kerja efektif / satuan pengamatan = 420mnt = 140 kali kunjungan perhari 3 Langkah 4 : Tentukan jumlah kunjungan yang diinginkan (biasanya > 30 kali). Misalnya 50 kali kunjungan dalam satu harinya. Langkah 5 : Menetapkan bilangan random sebanyak kunjungan yang diinginkan. 0  x  50. Bilangan random tidak boleh sama satu sama lainnya. 010 025 045 001 000 073 035 023 081 077 069 052 088 095 033 006 027 011 …. 133 Langkah 6 : Urutkan bilangan random dari yang terkecil sampai yang terbesar 000 001 005 006 007 010 011 012 014 017 019 020 021 023 024 025 026 027 …. 133 Langkah 7 : Konversikan bilangan acak tadi ke dalam waktu kunjungan. Angka-angka bilangan random yang dikalikan dengan satuan pengamatan : 000 x 3 001 x 3 005 x 3 006x3 15 18 …… 133x3 Menjadi diperoleh : 00 03 399 Tambahkan angka-angka yang diperoleh dengan saat mulainya bekerja yaitu jam 08.00, maka jam kunjungan adalah : 08.00 08.03 08.15 08.18 Catatan : - Jika waktu pengamatan jatuh pada waktu istirahat maka harus diganti. 2016 6 Ergonomi E. Nina S. Y. Pusat Bahan Ajar dan eLearning http://www.mercubuana.ac.id 14.39 TABEL PENGAMATAN Contoh Lembar Pengamatan hari ke : 1 Nama perusahaan : XYZ Alamat perusahaan : ABC No Bilangan Random 1 000 2 Waktu Pengamatan 08.00-08.30 001 … 50 Uraian Pekerjaan Menghidupkan mesin Memakai baju kerja Menyiapkan bahan Duduk Mencoba mesin Mengarahkan bahan Memotong Mengarahkan bahan Memotong Mengarahkan bahan Memotong Menjangkau bahan … Memotong Menjangkau bahan Mengarahkan bahan Memotong Mengarahkan bahan Memotong Mengarahkan bahan 08.30-08.06 …. 133 Keterangan … 14.39-14.42 Non produktif Produktif (Operator dominan) … Produktif (Mesin dominan) Nama Operator Sofyan Nama mesin S.C.P Umur 21 tahun Jenis mesin Potong Jenis kelamin Laki-laki Tipe mesin 887-A Pendidikan STM Umur mesin 6 tahun Pengalaman Magang Harga mesin 4.5 Juta Lamakerja 3 bulan Stasiun kerja Pemotongan Golongan - Pekerjaan Memotong Bilangan Waktu Random Pengamatan 1 000 08.00-08.30 2 001 08.03-08.06 3 005 08.15-08.18 50 133 14.39-14.42 No 2016 7 Ergonomi E. Nina S. Y. Produktif Orang Mesin Non produktif Orang       Pusat Bahan Ajar dan eLearning http://www.mercubuana.ac.id Mesin Keterangan Non produktif Produktif (man cont.)  Produktif (mach.cont) Produktif (mach.cont) PERHITUNGAN Misal pengumpulan data pendahuluan dilakukan selama 3 hari maka jumlah pengamatan menjadi 150 kali (per hari 50 kali). Hasil dari pengamatan ditabelkan sbb : Tabel rekapitulasi produktif dan non produktif Kegiatan 1 35 Produktif (man) Produktif (mach.) Total produktif Non produktif Jumlah % produktif Frekuensi teramati pada hari ke2 3 33 38 Jumlah 106 11 12 9 32 46 4 50 92 45 5 50 90 47 3 50 94 138 12 150 Tingkat kepercayaan = 99% Tingkat ketelitian = 5% UJI KESERAGAMAN Persentase produktif pada hari ke i : p  pi  92  90  94  92% k 3 Jumlah pengamatan yang dilakukan pada hari ke i n  ni  50  50  50  50 k 3 Pengujian keseragaman data : BKA/B  p  Z p(1 - p) n Nilai Z ditentukan dari tabel distribusi normal. Dalam buku Barnes, nilai Z ditentukan : X  68.27 = 1 68.27  X  95.45 = 2 95.45  X  99.73 = 3 2016 8 Ergonomi E. Nina S. Y. Pusat Bahan Ajar dan eLearning http://www.mercubuana.ac.id Sehingga untuk contoh diatas : BKA  p  Z p(1 - p) 0.921  0.92  0.924  0.92  3 n 50 BKB  p - Z p(1 - p) 0.921  0.92   0.92  3  0.805 50 n UJI KECUKUPAN 2 2  Z /   1  p  3 / 0.05 1  0.92  N'   313 p 0.92 PERHITUNGAN WAKTU BAKU Diketahui lama kerja 8 jam per hari dengan waktu istirahat selama 1 jam dengan jumlah barang yang dihasilkan sebanyak 130 unit. Pada contoh diatas jika data diasumsikan cukup sebanyak 150 kali pengamatan selama 3 hari penuh atau sama dengan 1260 menit, maka : Jumlah pengamatan : 150 Jumlah produktif : 138 Persentase produktif : 138 / 150 x 100% = 92% Jumlah man.cont. : 106 = 76.81% (dari produktif) Jumlah mach.cont. : 32 = 23.18% (dari produktif) Jumlah menit pengamatan : 1260 menit Jumlah menit produktif : 1159 menit Jumlah barang yang dihasilkan : 130 unit Waktu diperlukan/unit : 1159/130 = 8.91 menit Waktu man cont./unit : 76.81% x 8.91 = 6.84 menit Waktu mach. cont./unit : 23.18% x 8.91 = 2.06 menit Faktor penyesuaian : 0.95 Waktu normal : (6.84 x 0.95) + 2.06 = 8.56 menit Kelonggaran : 12% Waktu baku : 8.56+0.12(8.56) = 9.59 menit 2016 9 Ergonomi E. Nina S. Y. Pusat Bahan Ajar dan eLearning http://www.mercubuana.ac.id Daftar Pustaka 1. Wignjosoebroto, S. (2000). Ergonomi, Studi Gerak dan Waktu – Teknik Analisis untuk Peningkatan Produktivitas Kerja. Penerbit Guna Widya. Surabaya. 2. Iftikar Sutalaksana. (2016). Teknik Tata Cara Kerja. ITB-Bandung 2016 10 Ergonomi E. Nina S. Y. Pusat Bahan Ajar dan eLearning http://www.mercubuana.ac.id