PEMODELAN REGRESI LINIER UNTUK ESTIMASI PARAMETER ANTROPOMETRI DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS KORELASI

Rizky Amalia Putri, Prof. Dr. Eng. Ir. Herianto, S.T., M.Eng. IPU., ASEAN. Eng

2013 | Skripsi | S1 TEKNIK INDUSTRI

Pada umumnya pengukuran antropometri dilakukan secara konvensional dengan menggunakan peralatan sederhana, namun pengukuran ini mempunyai kekurangan yaitu menyita waktu dan sering terjadi error karena standar pengukuran yang tidak seragam. Oleh karena itu dibutuhkan pengukuran variabel antropometri yang mudah dan murah yaitu estimasi parameter. Beberapa penelitian yang membuat persamaan estimasi parameter antropometri menggunakan metode regresi. Namun masih terdapat beberapa kekurangan dari penelitian-penelitian tersebut salah satunya dari variabel bebas yang tidak berkorelasi dengan variabel terikatnya. Padahal dalam regresi linier, jika variabel bebas tidak berkorelasi dengan variabel terikat maka akan dihasilkan error yang cukup besar. Sehingga pada penelitian ini akan dilakukan analisis korelasi untuk membuat kelompok variabel yang saling berkorelasi sehingga dibuat persamaan regresi linier sederhana untuk estimasi parameter antropometri. Pada penelitian ini digunakan 60 variabel antropometri dari populasi 1038 mahasiswa Teknik Industri UGM untuk pembuatan persamaan. Data dikelompokkan menjadi data laki-laki, perempuan, dan data keseluruhan. Setelah dilakukan analisis korelasi, penentuan persamaan antropometri dilakukan dengan mengelompokkan beberapa variabel yang saling berkorelasi. Pembentukan kelompok variabel dilakukan dengan cara hierarki dan non hierarki. Kelompok data hierarki dan non hierarki kemudian dibuat persamaan regresi linier sederhananya. Selanjutnya dilakukan penghitungan error dibandingkan antara data laki-laki, perempuan, dan keseluruhan. Penghitungan error dilakukan pada data sampel yang berjumlah 30 orang. Data ini terdiri dari 15 data laki-laki dan 15 data perempuan yang diambil secara acak. Dari hasil analisis korelasi pada data antropometri, terdapat 37 variabel yang mempunya korelasi maksimum lebih dari 0,5 pada kelompok data laki-laki, 36 variabel pada kelompok perempuan, dan 41 variabel pada data keseluruhan. Perbandingan error pada penelitian terdahulu menghasilkan error yang lebih kecil pada persamaan laki-laki dan perempuan. Pemilihan persamaan berdasarkan rata-rata persentase error yang paling sedikit. Kelompok variabel yang dipilih adalah kelompok variabel hierarki pada data laki-laki dan perempuan. Penelitian ini menghasilkan 37 persamaan regresi linier sederhana pada data laki-laki yang terdiri dari 10 variabel yang harus diketahui. Pada data perempuan menghasilkan 36 persamaan regresi linier sederhana dengan 11 variabel yang harus diketahui.

Kata Kunci : antropometri, estimasi parameter, analisis korelasi, regresi linier, hierarki