Digital Human Modeling sebagai Evaluasi dan Perancangan Meja Kerja Pengelasan untuk Pembelajaran Praktikum Mahasiswa

Eko Wahyu Abryandoko; Ardana Putri  Farahdiansari; Ahmad Ridho  Ramadhani; Moh.  Nurudduja

doi:10.30656/intech.v10i1.8368

Authors

Eko Wahyu Abryandoko Universitas Bojonegoro https://orcid.org/0000-0003-0480-6135
Ardana Putri Farahdiansari Universitas Bojonegoro
Ahmad Ridho Ramadhani Universitas Bojonegoro https://orcid.org/0009-0004-9870-1338
Moh. Nurudduja Universitas Bojonegoro https://orcid.org/0009-0007-0140-3310

DOI:

https://doi.org/10.30656/intech.v10i1.8368

Keywords:

Digital Human Modeling, Ergonomi, Konsep Desain, Meja Kerja Pengelasan

Abstract

Perancangan konsep meja kerja pengelasan untuk proses pembelajaran perlu memperÂtimbangkan resiko Work-related musculoskeletal disorders (WMSDs). Perancangan konsep meja kerja pengelasan dilakukan dengan tujuan meminimalisir risiko EFPs, khususnya jenis gerakan fleksi ke depan pada leher dan posisi lengan yang terangkat saat melakukan pengelasan dalam posisi berdiri dengan estimasi welding selama 360 menit. Penelitian ini bertujuan untuk merancang konsep desain meja kerja pengelasan yang ergonomis, dengan penilaian menggunakan beberapa parameter yang disimulasiÂkan menggunakan Digital Human Modeling. Metode yang digunakan untuk merancang konsep meja kerja pengelasan adalah metode Pugh concept Selection, yang kemudian disimulasikan menggunakan perangkat lunak Catia V5 R21 untuk menganalisis nilai LBA dan RULA. Parameter postur tubuh model manusia disesuaikan dengan tiga subjek yang diuji menggunakan meja kerja sebelum dimodifikasi. Hasil identifikasi pada konsep desain, ditemukan alternatif konsep desain I untuk meja kerja pengelasan. Konsep ini menÂcakup beberapa parameter spesifikasi, terÂmasuk kemampuan meja untuk disesuaiÂkan secara langsung, penjepit komponen pengeÂlasan yang dibuat secara permanen, penggunaan manual tanpa alat bantu setup, kemampuan penyesuaian sudut kemiringan meja, dan ketinggian meja yang dapat disesuaikan menggunakan sistem ulir. Setelah mendapatkan konsep desain tersebut, dilakukan pengujian simulasi pada konsep desain terpilih. Hasil pengujian simulasi didapatkan nilai LBA pada konsep desain meja pengelasan dengan ketinggian 70 cm dan 100 cm (tinggi meja dapat menyesuaikan postur tubuh) lebih aman dan nyaman dibandingkan dengan desain meja pengelasan sebelum dimodifikasi (50 cm). Hal ini juga terjadi pada penilaian RULA, Dimana desain meja kerja pengelasan baru mampu meningkatkan nilai yang semula 7 menjadi 3. Berdasarkan temuan tersebut, pengemÂbangan konsep meja kerja pengelasan terbukti efektif untuk digunakan dalam proses pembelajaran, karena mahasiswa dapat mempelajari secara langsung penggunaan meja yang tepat dengan memperhitungkan kesejahteraan ergonomis operator untuk mengurangi risiko cedera WMSDs pada pekerjaan pengelasan.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Ahmad, N. S., Abdullah, A. A. A., Thyng, O. K., & Xin, T. L. (2020). Musculoskeletal disorders among dental students. J Res Med Dent Sci, 8(3), 32â€“38. https://www.jrmds.in/articles/musculoskeletal-disorders-among-dental-students.pdf

Ariyanti, S., Widodo, L., Zulkarnain, M., & Timotius, K. (2019). Design work station of pipe welding with ergonomic approach. SINERGI, 23(2), 107â€“114. https://doi.org/10.22441/sinergi.2019.2.003

Baena, F., Guarin, A., Mora, J., Sauza, J., & Retat, S. (2017). Learning Factory: The Path to Industry 4.0. Procedia Manufacturing, 9, 73â€“80. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2017.04.022

Frey, D. D., Herder, P. M., Wijnia, Y., Subrahmanian, E., Katsikopoulos, K., & Clausing, D. P. (2009). The Pugh Controlled Convergence method: model-based evaluation and implications for design theory. Research in Engineering Design, 20(1), 41â€“58. https://doi.org/10.1007/s00163-008-0056-z

HlÃ¡vkovÃ¡, J., Lebeda, T., TichÃ½, T., GaÄourek, P., Urban, P., NaklÃ¡dalovÃ¡, M., LaÅ¡tovkovÃ¡, A., FenclovÃ¡, Z., RidzoÅˆ, P., Ehler, E., Richter, M., PeÅ¡Ã¡kovÃ¡, L., & PelclovÃ¡, D. (2016). Evaluation of Lumbar Spine Load by Computational Method in Order to Acknowledge Low-back Disorders as Occupational Diseases. Central European Journal of Public Health, 24(1), 58â€“67. https://doi.org/10.21101/cejph.a4332

Ji, X., Hettiarachchige, R. O., Littman, A. L. E., & Piovesan, D. (2023). Using Digital Human Modelling to Evaluate the Risk of Musculoskeletal Injury for Workers in the Healthcare Industry. Sensors, 23(5), 2781. https://doi.org/10.3390/s23052781

Lee, Y.-C., Hong, X., & Man, S. S. (2023). Prevalence and Associated Factors of Work-Related Musculoskeletal Disorders Symptoms among Construction Workers: A Cross-Sectional Study in South China. International Journal of Environmental Research and Public Health, 20(5), 4653. https://doi.org/10.3390/ijerph20054653

LourenÃ§o, L., & LuÃs, S. (2021). Musculoskeletal Disorders in Portuguese Welders: Effects on Bodily Pain and Health-Related Quality of Life. Frontiers in Public Health, 9, 660451. https://doi.org/10.3389/fpubh.2021.660451

Malakoutian, M., Sanchez, C. A., Brown, S. H. M., Street, J., Fels, S., & Oxland, T. R. (2022). Biomechanical Properties of Paraspinal Muscles Influence Spinal Loadingâ€”A Musculoskeletal Simulation Study. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology, 10, 852201. https://doi.org/10.3389/fbioe.2022.852201

MarÃn, J., & MarÃn, J. J. (2021). Forces: A Motion Capture-Based Ergonomic Method for the Todayâ€™s World. Sensors, 21(15), 5139. https://doi.org/10.3390/s21155139

Mohammed, A. R., Mohamed, M. O., Alhubaishy, Y. A., Nasser, K. A., & Fahim, I. S. (2020). Ergonomic analysis of a working posture in steel industry in Egypt using digital human modeling. SN Applied Sciences, 2(12), 2085. https://doi.org/10.1007/s42452-020-03872-y

Nedohe, K., Mpofu, K., & Makinde, O. (2023). Assessment of Ergonomics Risk Experienced by Welding Workers in a Rail Component Manufacturing Organization. In International conference on flexible automation and intelligent manufacturing (pp. 227â€“236). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-18326-3_23

Nodooshan, H. S., Booshehri, S. K., Daneshmandi, H., & Choobineh, A. R. (2016). Ergonomic workplace assessment in orthotic and prosthetic workshops. Work, 55(2), 463â€“470. https://doi.org/10.3233/WOR-162401

Okumus, D., Fariya, S., Tamer, S., Gunbeyaz, S. A., Yildiz, G., Kurt, R. E., & Barlas, B. (2023). The impact of fatigue on shipyard welding workersâ€™ occupational health and safety and performance. Ocean Engineering, 285, 115296. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2023.115296

Raghunathan, R., & R, S. (2016). Review of Recent Developments in Ergonomic Design and Digital Human Models. Industrial Engineering & Management, 5(2), 316â€“2169. https://doi.org/10.4172/2169-0316.1000186

StojkiÄ‡, Å½., & BoÅ¡njak, I. (2019). Development of Learning Factory at FSRE, University of Mostar. Procedia Manufacturing, 31, 180â€“186. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2019.03.029

Tan, H.-S., Ivander, Oktarina, R., Reynaldo, V., & Sharina, C. (2020). Conceptual development of learning factory for industrial engineering education in Indonesia context as an enabler of studentsâ€™ competencies in industry 4.0 era. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 426(1), 12123. https://doi.org/10.1088/1755-1315/426/1/012123

Waters, T. R., Putz-Anderson, V., Garg, A., & Fine, L. J. (1993). Revised NIOSH equation for the design and evaluation of manual lifting tasks. Ergonomics, 36(7), 749â€“776. https://doi.org/10.1080/00140139308967940

Yang, F., Di, N., Guo, W., Ding, W., Jia, N., Zhang, H., Li, D., Wang, D., Wang, R., Zhang, D., Liu, Y., Shen, B., Wang, Z., & Yin, Y. (2023). The prevalence and risk factors of work related musculoskeletal disorders among electronics manufacturing workers: a cross-sectional analytical study in China. BMC Public Health, 23(1), 10. https://doi.org/10.1186/s12889-022-14952-6

Yusop, M., Mat, S., Ramli, F. R., Dullah, A. R., & Khalil, S. N. (2018). Design of welding armrest based on ergonomics analysis: Case study at educational institution In Johor Bahru, Malaysia. ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, 13(1), 309â€“313. https://www.arpnjournals.org/jeas/research_papers/rp_2018/jeas_0118_6670.pdf