Breaking News

Contoh pekerjaan: Apa itu dan bagaimana hal itu dilakukan dalam 6 langkah

Antusias, hari ini untuk mempelajari metode saya ingin berbicara tentang pengambilan sampel pekerjaan. Tetapi sebelum memperkenalkan definisinya, pertama-tama saya pikir lebih mudah untuk menjelaskan kepada Anda, apa itu pengambilan sampel.

Dengan sampling kita mengacu pada teknik statistik yang terdiri dari mengambil satu set elemen perwakilan dari suatu populasi dengan tujuan mempelajarinya dan mendapatkan kesimpulan yang dapat diekstrapolasi untuk seluruh populasi.

Bayangkan misalnya bahwa kita ingin mempelajari dampak dari perawatan medis baru untuk anak-anak di bawah usia 8 tahun dengan masalah asma. Bisakah kita membawa semua anak di bawah usia 8 tahun untuk melakukan penelitian? Aku tidak berfikir demikian. Oleh karena itu perlu untuk mendapatkan sampel.

Pertanyaan yang harus dipecahkan dalam pengambilan sampel statistik adalah, Berapa banyak elemen yang diperlukan untuk mempertimbangkan bahwa kesimpulan dapat diandalkan dan bagaimana mereka akan dipilih? Inilah yang akan kita lihat mulai hari ini untuk pengukuran pekerjaan.

Insinyur industri, administrator bisnis, analis waktu dan insinyur proses biasanya profesi dan posisi dengan penguasaan kegiatan ini, namun ada banyak kali bahwa profesi dan posisi lain yang diperlukan untuk menentukan persentase penampilan suatu kegiatan. Dalam posting ini kami akan merinci dengan cara yang paling jelas, bagaimana melakukan pengambilan sampel kerja.

Dengan ini jelas, sekarang kita secara resmi memulai posting 😀 Apa itu pengambilan sampel kerja?

George Kanawaty mendefinisikannya dalam Introduction to the Study of Work (1955) sebagai berikut:

Work sampling (juga dikenal sebagai activity sampling atau kontrol statistik kegiatan) adalah teknik untuk menentukan, melalui sampling statistik dan pengamatan acak, persentase terjadinya aktivitas tertentu.

Untuk apa kita melakukannya? Kami melakukannya sehingga, misalnya, ketika kami ingin menentukan waktu produktif dan tidak aktif mesin di pusat kerja, kami tidak perlu menghabiskan waktu penuh untuk mengamati pengoperasian mesin yang mencatat momen dan penyebab gangguan, sebaliknya kami dapat membuat tur N di pabrik secara acak mendaftarkan mesin yang berfungsi, orang-orang yang berhenti dan sebab-sebab yang mereka lakukan.

Anda mungkin tertarik: Stratified Sampling sebagai alat berkualitas

Dengan cara ini, ketika ukuran sampel mewakili populasi dan pengamatan dilakukan secara acak, kita dapat mempertimbangkan di bawah tingkat kepercayaan tertentu bahwa pengamatan adalah cerminan dari situasi nyata di pabrik. Mengapa sampel pekerjaan

Kami melakukan ini untuk menentukan:

  • Berapa banyak personel atau mesin yang digunakan.
  • Celana panjang, dipahami sebagai waktu yang tersedia untuk melakukan suatu kegiatan tanpa menunda produksi.
  • Standar produksi

Perlu disebutkan bahwa pengambilan sampel kerja tidak hanya memungkinkan kita untuk menentukan poin-poin yang disebutkan di atas, tetapi juga memiliki serangkaian keuntungan yang dapat diringkas dalam satu: Ini lebih ekonomis dalam biaya dan waktu daripada metode lain seperti studi waktu, karena pengambilan sampel kerja lebih gesit dan berhasil mempekerjakan lebih sedikit personel untuk pelaksanaannya. Hukum probabilitas dan hubungannya dengan pengambilan sampel kerja

Dengan jelas ini, kita dapat bergerak langsung ke cara melakukan pengambilan sampel kerja, tetapi saya pikir lebih mudah bahwa sebelum Anda memahami apa dasarnya, jadi jika Anda mau, pelajari sedikit konsep berikut: hukum probabilitas, kurva normal dan tingkat kepercayaan diri.

Bayangkan Anda melemparkan koin ke udara. Anda memiliki dua peluang pada rilis Anda: mendapatkan wajah atau cap.

Karena ada dua kemungkinan hasil, jika kita mempertimbangkan 100 rilis, “kemungkinan” bahwa 50% dari waktu kita akan mendapatkan wajah dan 50% lainnya kita akan mendapatkan segel.

Mengapa saya mungkin dalam tanda kutip? Karena jika Anda membuat contoh, itu mungkin bukan 50-50 tetapi 48-52 atau 54-46, 45-55. dll. Bukankah itu 50-50? Nah, teori hukum probabilitas menyatakan bahwa semakin tinggi jumlah lemparan, hasilnya lebih cenderung menunjukkan rasio 50-50.

Di atas dapat diringkas dalam kurva distribusi seperti yang berikut, di mana probabilitas kombinasi ditunjukkan saat menggunakan sampel besar. Apa yang Anda lihat adalah kurva distribusi normal, yang memberi tahu kita bahwa dalam banyak kasus jumlah wajah cenderung sama dengan jumlah perangko dalam serangkaian lemparan koin apa pun. Sumber: (Kanawaty, G. 1955)

Oleh karena itu, dalam pengambilan sampel pekerjaan atau dalam pengambilan sampel secara umum, bahwa semakin besar sampel, semakin representatif populasinya.

Dengan cara ini, ketika ukuran sampel dalam analisis suatu karya mewakili populasi dan pengamatan dilakukan secara acak, kita dapat mempertimbangkan di bawah “tingkat kepercayaan” tertentu bahwa pengamatan adalah cerminan dari situasi nyata di pabrik.

Istilah terakhir itu, “tingkat kepercayaan” adalah apa yang ingin saya bicarakan dengan Anda sekarang. Tingkat kepercayaan

Jika kita memplot kurva di atas titik tengah atas dari masing-masing batang pada grafik di atas, kita mendapatkan kurva seperti yang ada di bawah ini. Apa yang harus Anda ketahui di sini adalah bahwa, adalah mungkin untuk mengetahui area di bawah kurva. Dalam kurva normal dua parameter digunakan: x-bar, yang merupakan mean dan σ yang merupakan standar deviasi. Untuk menunjukkan kesalahan standar proporsi, kita akan menggunakan σp. Sumber: (Kanawaty, G. 1955)

Seperti yang Anda lihat, 1σp di kedua sisi x-bar memberi kita area 68,27%, 2σp adalah 95,45% dan 3σp adalah 99,73% dari area di bawah kurva. Oleh karena itu arti konsep ‘tingkat kepercayaan’.

Jika kita menghindari penggunaan desimal dan mengambil sampel acak yang besar, dalam 95% pengamatan mereka akan berada di antara 1,96 σp dan untuk nilai-nilai lainnya. Dengan kata lain, ada kemungkinan 5% bahwa pengamatan tidak mewakili populasi.

Akhirnya, perlu diklarifikasi bahwa untuk pengambilan sampel pekerjaan tingkat kepercayaan 95% biasanya digunakan.

Kurva normal bukanlah konsep yang rumit, tetapi dapat menghasilkan kebingungan. Jika Anda ingin menjadi jelas tentang konsepnya, saya sarankan rangkaian video pil matematika ini, saluran Youtube yang menurut saya, menjelaskan konsep ini dengan sangat baik: Cara mencicipi karya

Jelas bahwa ini adalah langkah 1. Adalah penting bahwa para pekerja yang terlibat menyadari apa yang akan dilakukan untuk pengembangan latihan yang tepat.

Selain bersosialisasi, kami juga mendefinisikan kegiatan yang menjadi subjek penelitian. Mungkin kita ingin tahu persentase waktu mesin berjalan, berhenti, atau sedang diperbaiki. Mungkin kita ingin tahu berapa persentase waktu penjual yang dihabiskan untuk menjual melalui telepon, menjual secara langsung, menghadiri pertemuan, melakukan dokumen, dan hal-hal rekreasi. Mengetahui hal ini diperlukan untuk menguraikan format yang akan diselesaikan, karena ini akan tergantung pada tujuan penelitian.

Akhirnya, Anda harus berpikir dan memutuskan kondisi yang dapat dihasilkan selama pengambilan sampel untuk menghindari ambiguitas. Misalnya, jika Anda mengambil sampel bekerja di rumah sakit untuk area perawatan dan perawat berbicara dengan pasien tentang aspek non-medis, apakah itu dihitung sebagai pekerjaan atau apakah itu waktu yang tidak produktif? Jika mesin forklift berjalan saat bongkar muat, apakah berjalan atau berhenti? Langkah 2: Hitung proporsi waktu aktivitas atau penundaan (p)

Berapa banyak pengamatan yang diperlukan untuk pengambilan sampel pekerjaan kami? Untuk menjawab pertanyaan ini pertama-tama kita harus bertanya pada diri sendiri, akurasi apa yang kita butuhkan agar hasil diperoleh? Ingatlah bahwa semakin banyak pengamatan, semakin percaya diri pada hasil akhir.

Ukuran sampel dihitung dalam dua cara, dengan metode statistik dan metode nomografi. Saya akan memberi tahu Anda tentang metode statistik yang pernah saya gunakan sebelumnya.

Nilai pertama yang didefinisikan adalah p. Untuk melakukannya, kami mengambil sampel kecil pengamatan di lokasi kerja. Ini pada dasarnya adalah studi uji mengapa?

Ini karena di bawah tingkat kepercayaan yang diberikan – katakanlah 95% – p (sampel kecil) dapat diharapkan berada dalam kisaran p±2σ sekitar 95% dari waktu.

Biasanya sampel awal ini bisa 100 atau 50 pengamatan yang membawa kita untuk menentukan perkiraan nilai parameter p, yang didefinisikan sebagai persentase kali aktivitas atau penundaan yang diukur terjadi. Misalnya, persentase waktu pekerja ditempati. Setelah p dihitung, kita sudah memiliki q, karena kita mulai dari fakta bahwa jumlah p dan q (misalnya, jumlah waktu idle dan aktif) adalah 1. Oleh karena itu, 1-p sama dengan q.

About jagoz

Check Also

Proses pemasaran diceritakan dalam 6 langkah lengkap

Tidak dapat dipungkiri bahwa proses penjualan telah berubah, dan bahwa sekarang merek berusaha untuk berhubungan …

Leave a Reply

Your email address will not be published.