Analisis Surface Electromyography (SEMG) Terhadap Penggunaan Exoskeleton Pada Kegiatan Panen Muat Kelapa Sawit

Abstract

Aktivitas kerja yang dilakukan di perkebunan kelapa sawit sampai saat ini masih mengandalkan tenaga manusia. Gangguan otot rangka atau musculoskeletal disorders (MSDs) cukup umum dialami oleh para pemanen, maka dari itu pemanen membutuhkan alat bantu yang dapat mengurangi resiko kerja mereka. Penelitian ini bertujuan mengetahui pengaruh exoskeleton terhadap kerja otot pemanen saat melakukan kegiatan panen muat kelapa sawit. Hasil penelitian diharapkan dapat membantu pemanen mengurangi resiko keselamatan kerja mereka serta memberikan alat bantu untuk mengurangi resiko cedera. Otot yang diteliti pada penelitian ini adalah otot deltoid dan otot trapezius atas. Sensor electromyography (EMG) digunakan untuk mendapatkan data aktivitas kerja otot. Analisis data menggunakan analysis of variance (ANOVA) menggunakan SPSS 27.0. Uji shapiro wilk digunakan untuk mengetahui data yang terdistribusi secara normal, data dianggap normal jika p>0.05, jika data terdistribusi normal maka dilanjutkan dengan paired T-test sedangkan yang terdistribusi tidak normal dilanjutkan dengan wilcoxon signed rank test. Perbedaan beban kerja yang signifikan didapatkan di proses panen pada otot deltoid yaitu sebesar 19±9%MVE sebelum menggunakan exoskeleton dan 16±8%MVE setelah menggunakan exoskeleton. Pada proses muat tidak terlalu banyak perbedaan dikarenakan cara pemanen melakukan kegiatan muat berbeda-beda. Hal tersebut menunjukkan bahwa exoskeleton dapat mengurangi beban kerja pemanen terutama pada saat melakukan kegiatan panen.

Work activities carried out in oil palm plantations until now still rely on human labor. Skeletal muscle disorders or musculoskeletal disorders (MSDs) are quite common among harvesters, therefore harvesters need tools that can reduce their work risks. This study aims to determine the influence of the exoskeleton on the work of harvester muscles when harvesting oil palm loading. The results of the study are expected to help harvesters reduce their occupational safety risks and provide tools to reduce the risk of injury. The muscles studied in this study were the deltoid muscle and the upper trapezius muscle. Electromyography (EMG) sensors are used to obtain data on muscle work activity. Data analysis using analysis of variance (ANOVA) using SPSS 27.0. The shapiro wilk test is used to determine normally distributed data, the data is considered normal if p>0.05, if the data is normally distributed then continued with the paired T-test while the abnormally distributed is continued with the Wilcoxon signed rank test. A significant difference in workload was obtained in the harvesting process in deltoid muscles, which was 19±9% MVE before using the exoskeleton and 16±8% MVE after using the exoskeleton. In the loading process, there is not too much difference because the way harvesters carry out loading activities is different. This shows that the exoskeleton can reduce the workload of harvesters, especially when harvesting.