Analisis Kebisingan Untuk Mengurangi Risiko Pekerja Pada Turbin Air Dan Unsafe Actions Menggunakan HFACS
| Main Author: | Supangkat, Armelynda Beverly |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/1754/1/Bagian%20Depan.pdf http://repository.ub.ac.id/1754/2/BAB%20I.pdf http://repository.ub.ac.id/1754/3/BAB%20II.pdf http://repository.ub.ac.id/1754/4/BAB%20III.pdf http://repository.ub.ac.id/1754/5/BAB%20IV.pdf http://repository.ub.ac.id/1754/6/BAB%20V.pdf http://repository.ub.ac.id/1754/7/Daftar%20Pustaka.pdf http://repository.ub.ac.id/1754/ |
Daftar Isi:
- Perusahaan pembangkit listrik yang diteliti adalah perusahaan yang terletak di daerah Malang dimana unit pembangkit listrik memiliki 13 unit PLTA (pembangkit listrik tenaga air). Salah satu PLTA yang berada di Karangkates merupakan tempat dilakukannya penelitian. Jumlah pekerja di PLTA yang diteliti sebanyak 46 pekerja. Dimana pada kegiatan operasionalnya PLTA menggunakan peralatan mesin yang menimbulkan kebisingan adalah turbin air yang menghasilkan kebisingan melebihi nilai ambang batas (NAB) yaitu 85 dB sesuai dengan PERMENAKER No. PER.13/MEN/X/2011. Selain dari kebisingan yang termasuk kedalam unsafe conditions, pekerja pada PLTA juga sering melakukan unsafe actions dengan tidak menggunakan alat pelindung diri (APD). Metode yang digunakan dalam mengendalikan kebisingan yaitu noise mapping untuk mengetahui kondisi kebisingan pada area mesin turbin dengan menggunakan software surfer dan untuk mengukur tingkat kebisingan menggunakan alat sound level meter dengan pengukuran grid sebanyak 21 titik dengan jarak 7x7m. Pengukuran kebisingan dilakukan selama 3 hari dengan waktu pukul 08.00,10.00,12.00-14.00 dan dihitung tingkat kebisingan ekuivalen menggunakan rumus sesuai KEP-48/MENLH/11/1996 lalu dibuat noise mappingnya. Selanjutnya metode yang digunakan untuk mengetahui faktor yang paling mempengaruhi pekerja dalam melakukan unsafe actions yaitu HFACS (Human Factor Analysis And Classification System). Dimana 18 variabel independen pada HFACS digunakan dalam pembuatan kuesioner dengan total 101 pertanyaan. Kuesioner tersebut dibagikan kepada 46 pekerja yang dilakukan uji validitas dan reliabiltas. Dan variabel dependen yaitu panduan observasi dari 46 pekerja yang melakukan unsafe actions. Selanjutnya dilakukan analisis univariat/deskriptif, analisis bivariat dengan menggunakan uji chi-square dimana analisis univariat dan bivariat dilakukan dengan menggunakan bantuan SPSS dan membuat diagram pareto untuk mengetahui variabel independen yang paling berpengaruh terhadap unsafe actions untuk dilakukan rekomendasi perbaikan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa dari hasil noise mapping yang memiliki tingkat kebisingan yang paling tinggi terjadi pada pukul 14.00 WIB. Dari hasil analisis bivariat variabel independen yang memiliki hubungan yang signifikan terhadap unsafe actions diantaranya decision error, skill-based error, perceptual error, violation, physical environment, technological environment, personal readiness, inadequate supervision, resource management. Dari diagram pareto yang memiliki pengaruh paling tinggi terhadap terjadinya unsafe actions adalah physical environment. Rekomendasi perbaikan yang dilakukan yaitu pengendalian engineering control dengan membuat noise mapping dan didapatkan titik (2,3) merupakan titik paling aman bagi pekerja untuk melakukan pekerjaannya dan pemberian sekat yang mengelilingi mesin turbin yang terbuat dari fiber glass dengan ketebalan 20mm dan diameter 2400 mm dan tinggi 4550 mm. Pengendalian adminstratif dengan mengadakan training motivasi dan pengembangan serta memperbanyak safety sign dan menempatkan ditempat yang mudah dilihat. Terakhir, mempertegas pelaksanaan prosedur oleh pengawas untuk menggunakan alat pelindung diri dan apabila melanggar maka akan dikenakan sanksi.