Metode identifikasi keluhan subyektif pekerja yang dominan menggunakan tubuh bagian atas analisis berbasis Artificial Intellegence

SETYANINGRUM, Ratih, Ir. Subagyo, Ph.D

2007 | Tesis | S2 Teknik Mesin (Teknik Industri)

Industri mempunyai potensi besar dalam menekan angka pengangguran di Indonesia. Sebagian besar masyarakat bekerja di industri besar maupun kecil. Namun kebanyakan industri belum memperhatikan kesehatan dan keselamatan pekerja. Pekerja sering mengeluh nyeri/sakit saat bekerja atau sesudah bekerja. Tujuan dilakukan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi keluhan pekerja dan membuat tool yang mampu menemukan penyebab musculoskeletal disorders dan mencari solusi keluhan pekerja Penelitian diawali dengan membandingkan beban kerja dan keluhan pekerja garmen dan non garmen. Data keluhan kerja digunakan sebagai input dalam pembuatan basis knowledge dalam expert system. Kemudian dilanjutkan sebagai input dalam proses pembelajaran dan pelatihan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Hasil pengujian statistik menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara variabel-variabel penelitian di perusahaan garmen dan non garmen. Keluhan yang sering dirasakan oleh penjahit garmen yaitu bagian leher, lengan. dan pinggang. Sedangkan keluhan yang sering dirasakan pekerja non garmen yaitu bagian punggung, lengan dan kaki. Metode ANFIS menggunakan algoritma subtractive clustering dan algoritma pembelajaran hybrid. Data pelatihan sebanyak 300 data, data testing sebanyak 150 data dan data checking sebanyak 170 data. ANFIS mampu melakukan pembelajaran/pelatihan dengan hasil galat pembelajaran sebesar 0,042666, dengan range of influence sebesar 0,4 dan epoch sebesar 30.Tingkat keberhasilan mendekati target mencapai 90%.

Industry have great potention to presure number of unemployee of people who dont have employee in Indonesia. Some people have work in big one and small one industry, but lot of industry did’nt attention about health and safety in worker. Worker usu ally get s orn e p am since or after work . P o 0 f re search i s i denti fi c ati on and looking some tool to find musculoskeletal disorders and solution in complaint of worker. This research was started from compare work load and worker’s complaint in gannen an non garmen industry. Result of worker’s complaint used for input basic knowledge m expert system, and then continue as mput learning process and training ANFIS. Result tested statistics show that it does’nt have any different signification while variables of research in garmen and non garmen company. The complaint of garmen worker is get some pam in neck, arm and low of trunk. The company non garmen is trunk, arm, and leg. ANFIS method used subtractive clustering algorithm and hybrid learning algorithm. Training data is 300, testing data is I 50 and checking data is I 70. ANFIS can do learning with learning galat result as big 0,042666 and range influence is 0,4 and epoch as big 30. The range of succes ifworth 90%.

Kata Kunci : Sistem Pakar,Keluhan Muskuloskeletal,Pekerja Industri