Pengukuran Konsistensi Bersepeda Dengan Menggunakan Control Chart

foto : southernstar.ie

1. Introduksi

Semangat untuk bersepeda sering kali mengalami pasang surut dari waktu ke waktu, selain faktor semangat juga kesempatan atau kondisi kerap menjadi hambatan untuk melakukan aktivitas ini. Padahal di sisi lain kita harus menjaga kebugaran tubuh secara kontinu. Mungkin masalah konsistensi dalam melakukan rutinitas bersepeda ini dialami oleh banyak orang. Pada suatu saat keinginan kuat untuk bersepeda ada tetapi kesempatan tidak ada, atau sebaliknya.

Untuk mengetahui seberapa jauh tingkat konsistensi kita dalam melakukan aktivitas bersepeda dalam tulisan ini akan diuraikan bagaimana pengunaan konsep control chart yang biasa digunakan dalam kegiatan penjaminan mutu suatu proses pengujian ataupun produksi diaplikasikan untuk mengontrol konsistensi bersepeda yang kita lakukan dari waktu ke waktu. Selain penggunaan control chart, untuk keperluan komparasi data antar waktu digunakan instrumen pengujian statistik distribusi F dan distribusi t Student.

2. Perekaman data bersepeda dengan STRAVA

Bila kita memiliki target mingguan, bulanan, atau tahunan dalam melakukan aktivitas bersepeda maka tentu saja untuk melihat pencapaian dan evaluasi terhadap target tersebut perlu suatu perangkat untuk perekaman aktivas bersepeda tersebut. Banyak aplikasi yang dapat kita gunakan untuk merekam data bersepeda, salah satu diantaranya adalah STRAVA. Dengan aplikasi ini kita dapat mengetahui rute yang kita jalani, jarak tempuh, waktu bergerak, waktu total, kecepatan rata-rata, dan elevation gain atau total climb.

Log data yang tersimpan dalam STRAVA berupa data mingguan yaitu dari hari senin sampai dengan hari minggu, jadi dalam setahun terdapat 52 data mingguan. Selain itu STRAVA juga menyediakan data akumulasi jarak, waktu, total elevation gain dan jumlah bersepeda untuk setiap tahun. Untuk keperluan pengukuran konsistensi bersepeda kita harus menentukan suatu perioda waktu dimana performa bersepeda kita paling baik, ini diperlukan sebagai referensi untuk komparasi performa pada perioda lainnya.

Sebagai contoh dari log data STRAVA diambil data tiga tahun berturut-turut, yaitu data tahun 2017, tahun 2018, dan tahun 2019. Data tahun 2017 akan ditetapkan sebagai referensi untuk pembuatan control chart, karena dalam perioda tahun ini memiliki akumulasi/jumlah jarak yang paling besar yaitu 7.789 km. Log data dari ketiga perioda tersebut secara lengkap ditampilkan pada Table 1.

Tabel 1: Data jarak tempuh mingguan tahun 2017, 2018 dan 2019

3. Pembuatan control chart bersepeda Untuk pembuatan control chart memerlukan data yang menunjukkan performa bersepeda yang baik atau ideal, karena ini akan menjadi acuan terhadap data-data bersepeda yang akan kita komparasikan. Dengan control chart kita dapat menilai apakah bersepeda yang kita lakukan saat ini lebih baik, lebih buruk atau sama dengan performa bersepeda yang terbaik yang pernah kita lakukan sebelumnya.

Data saat bersepeda dengan performa terbaik kita jadikan referensi untuk membuat control chart, dari data tersebut dihitung nilai rata-rata jarak ( ), standar deviasi ( ), upper warning limit (UML), dan lower warning limit (LWL). UML adalah batas teratas performa, dimana bila kita mampu melampauinya berarti performa bersepeda kita sudah meningkat dari sebelumnya, sedangkan UWL adalah sebaliknya yaitu bila jarak tempuh bersepeda kita di bawah batas terendah maka dikatakan performa bersepeda kita menurun. Dan bila ada diantara LWL dan UWL maka performa bersepeda kita sama dengan performa terbaik yang pernah kita capai, dengan kata lain dapat dikatakan “konsisten”. Nilai , , UML, dan LWL untuk data referensi tahun 2017 ditentukan dengan menggunakan rumus berikut:

Berdasarkan parameter-parameter di atas maka dapat digambarkan control chart seperti tampak pada Gambar 1 di bawah. Sumbu horizontal merupakan urutan waktu dari minggu 1-4, minggu 5-8, minggu 9-12 sampai dengan minggu 49-52, sedangkan sumbu vertikal adalah jarak tempuh dalam kilometer (km).


Gambar 1: Control chart konsistensi bersepeda

Dalam control chart di atas kurva warna coklat dan garis putus-putus coklat berturut-turut adalah plot data 4 mingguan dan rata-rata jarak tempuh bersepeda tahun 2017 (referensi). Kurva warna kuning adalah plot data 4 mingguan bersepeda tahun 2018 dan kurva warna hijau adalah plot data 4 mingguan bersepeda tahun 2019. Sedangkan garis putus-putus warna putih adalah UWL dan garis putus-putus warna merah adalah LWL.

4. Komparasi bersepeda antar waktu

Tampak sekilas dalam control chart bahwa bersepeda pada perioda tahun 2018 berada dalam rentang LWL dan UWL namun kurvanya relatif ada di bawah garis rata-rata. Dan pada tahun 2019 tampak bahwa kurvanya lebih turun lagi dari garis rata-rata, bahkan ada bagian kurva yang berada di bawah garis LWL. Secara kasat mata bisa dikatakan bahwa performa bersepeda pada periode tahun 2018 dan periode tahun 2019 berada dibawah performa bersepeda periode tahun 2017.

Untuk lebih memastikan hasil komparasi performa antar periode ini dapat ditentukan secara kuantitif berdasarkan metode statistik, yaitu melalui uji-F adan uji-t. Uji-F digunakan untuk komparasi variansi (s2 ) dan uji-t untuk komparasi rataan ( ) dari dua buah sampel.

Perangkat untuk melakukan uji-F dan uji-t pada tingkat kesalahan 5% adalah sebagai berikut:

Dengan menggunakan rumus-rumus perhitungan uji-F dan uji-t di atas, kita dapat membandingkan performa bersepeda pada satu perioda dengan perioda lainnya. Bila bersepeda pada perioda tahun 2017 dijadikan referensi komparasi, maka performa bersepeda pada perioda tahun 2018 dan tahun 2019 dapat kita tentukan seperti tampak pada Tabel 2 di bawah ini.

Table 2: Komparasi performa bersepeda tahun 2018 dan 2019 terhadap 2017

Seperti tampak pada Tabel 2 di atas ternyata performa bersepeda tahun 2018 secara statistik dikatakan tidak ada perbedaan signifikan dibandingkan dengan tahun 2017 karena perbedaan variansi dan rataannya masih dapat diterima, walaupun kita ketahui bahwa akumulasi jarak tempuh pada perioda tahun 2018 (yaitu 5.938 km) lebih kecil dari tahun 2017 (yaitu 7.789 km).

Lain halnya dengan performa bersepeda pada perioda tahun 2019, pada tahun ini secara statistik terdapat perbedaan signifikan bila dibandingkan dengan tahun 2017, baik dari sisi variansi maupun dari sisi rataannya. Dan tampak nyata bahwa akumulasi jarak tempuh pada tahun 2019 (yaitu 4.362 km) jauh lebih kecil dibandingkan dengan tahun 2017 (yaitu 7.789 km).

Dengan demikian dapat dikatakan bahwa performa bersepeda pada tahun 2018 masih konsisten seperti yang pernah dicapai pada tahun 2017, sedangkan performa bersepeda pada tahun 2019 menurun dibandingkan dengan tahun 2017.

5. Penutup

Tingkat konsistensi bersepeda dari waktu ke waktu dapat ditentukan dengan instrumen control chart dan analisa statistik uji-F dan uji-t. Dengan control chart kita dengan mudah dapat melihat secara visual tingkat konsistensi dan dengan analisa statistik uji-F dan uji-t kita dapat menentukan tingkat konsistensi secara kuantitatif.

Dengan mengetahui seberapa jauh tingkat konsistensi bersepeda dari waktu ke waktu, maka kita dapat mengatur waktu bersepeda untuk tiap minggunya sesuai dengan target yang kita tentukan dan kesempatan yang kita miliki.

Untuk menjaga kebugaran tubuh dan kesegaran pikiran kita perlu menjaga konsistensi bersepeda. Mungkin tidak menjadi masalah seberapa jauh jarak yang kita tempuh dan seberapa tinggi tanjakan yang kita daki untuk tiap minggunya, yang penting adalah kita harus melakukan bersepeda secara rutin dan konsisten.

6. Daftar pustaka

1) Adriana Vâlcu and Adela Călin, “Ensuring the validity of results by intermediate checks in the field of mass measurements”, IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conf. Series 1065 (2018) 042033.

2) ISO/IEC 17025, “General requirements for the competence of testing and calibration laboratories”, 2017.

3) NIST/SEMATECH, “Engineering Statistics Handbook”, electronic file web based handbook at http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/, NIST, 2003.

penulis : Usman Muthalib (Goweser Lintang ITB)

Leave a Reply

Konsultasi WA
Hallo Sobat Portal Sepeda!!
Silahkan kirim pesan WA untuk pertanyaan Sobat Portal seputar sepeda.

Nama :
Kota :
Kode Member :
Pertanyaan :

*nb : untuk mengetahui Kode Member silahkan Login terlebih dahulu
Powered by