1. Ratio Kekerapan Cidera (Frequency Rate)
Frekwensi Rate digunakan untuk mengidentifikasi jumlah cidera yang menyebabkan tidak bisa bekerja per sejuta orang pekerja. Ada dua data penting yang harus ada untuk menghitung frekwensi rate, yaitu jumlah jam kerja hilang akibat kecelakaan kerja (Lost Time Injury /LTI) dan jumlah jam kerja orang yang telah dilakukan (man hours).
Angka LTI diperoleh dari catatan lama mangkirnya tenaga kerja akibat kecelakaan kerja. Sedang jumlah jam kerja orang yang terpapar diperoleh dari bagian absesnsi atau pembayaran gaji. Bila tidak memungkinkan, angka ini dihitung dengan mengalikan jam kerja normal tenaga kerja terpapar, hari kerja yang diterapkan dan jumlah tenaga kerja keseluruhan yang beresiko.
Rumus:Frekwensi Rate = (Jumlah cidera dgn hilang waktu kerja x 1,000,000) / Total Person-hours Worked
Contoh:
Organisasi dengan tenaga kerja 500 orang, jumlah jam kerja yang telah dicapai 1,150,000 juta jam kerja orang. Pada saat yang sama cidera yang menyebabkan hilangnya waktu kerja sebanyak 46. Berapa frekwensi ratenya ?
Frekwensi Rate = 46 x 1,000,000 / 1,150,000 = 40
Nilai frekwensi rate 40 berarti, bahwa pada periode orang kerja tersebut terjadi hilangnya waktu kerja sebesar 40 jam per-sejuta orang kerja. Angka ini tidak mengindikasikan tingkat keparahan kecelakaan kerja. Angka ini mengindikasikan bahwa pekerja tidak berada di tempat kerja setelah terjadinya kecelakaan kerja.
Contoh 2
Suatu perusahaan dengan karyawan 1000 tenaga kerja, yang kegiatannya 50 minggu dengan 40 jam perminggu, mengalami 60 kecelakaan dalam setahun. Akibat kecelakaan tersebut tenaga kerja tidak masuk kerja 5% dari seluruh waktu kerjanya. Berapa frekwensi ratenya ?
Tidak masuk kerja 5% = 0,05 x 2.000.000 = 100.000
maka total Jam manusia hilang sesungguhnya : 2.000.000-100.000 = 1.900.000
F = 60 x 1.000.000/ 1.900.000 = 31,58
Artinya : dalam setahun terjadi kira-kira 32 kecelakaan pada setiap 1.000.000 jam manusia
2. Ratio Keparahan Cidera (Severity Rate)
Indikator hilangnya hari kerja akibat kecelakaan kerja untuk per sejuta jam kerja orang.
Rumus : Severity Rate = ( Jumlah hari kerja hilang x 1,000,000)/ Total Person-hours Worked
Contoh:
Sebuah tempat kerja telah bekerja 365,000 jam orang, selama setahun telah terjadi 5 kasus kecelakaan kerja yang menyebabkan 175 hari kerja hilang. Tentukan rate waktu kerja hilang akibat kecelakaan kerja tersebut.
Frekwensi Rate = ( 5 x 1,000,000) / 365,000 = 13,70
Severity Rate = (175 x 1,000,000) / 365,000 = 479
Nilai severity rate 479 mengindikasikan bahwa selama kurun waktu tersebut berarti, pada tahun tersebut telah terjadi hilangnya waktu kerja sebesar 479 hari per sejuta jam kerja orang.
Contoh 2
Angka-angka untuk menghitung frekwensi kecelakaan diketahui: jumlah hari -hari hilang 1200 sebagai akibat 60 kecelakaan Hitung Beratnya kecelakaan?
Sr :1.200 x 1000 /1.900.000 = 0.63
Artinya: setiap tahun kira-kira 0,63 hari (sehari) hilang pada setiap 1000 jam manusia
3. Rerata Hilangnya Waktu Kerja (Average Time Lost Rate/ALTR)
Ukuran indicator ini sering disebut juga ‘Duration Rate’ digunakan untuk mengidikasikan tingkat keparahan suatu kecelakaan. Dengan penggunaan ALTR yang dikombinasikan denga Frekwensi Rate akan lebih menjelaskan hasil kinerja program K3. ALTR dihitung dengan membagi jumlah hari yang hilang akibat kecelakaan dengan jumlah jam kerja yang hilang (LTI).
Contoh:
Organisasi dengan tenaga kerja 500 orang, jumlah jam kerja yang telah dicapai 1,150,000 juta jam kerja orang dan Lost Time Injury-nya (LTI) sebesar 46. Misalkan dari laporan Kecelakaan Kerja selama 6 bulan diperoleh informasi sbb:
10 kasus hilang waktu kerja dalam 3 hari sekali = 308 kasus hilang waktu kerja dalam 6 hari sekali = 48
12 kasus hilang waktu kerja dalam 14 hari sekali = 168
4 kasus hilang waktu kerja dalam 20 hari sekali = 80
10 kasus hilang waktu kerja dalam 28 hari sekali = 280
2 kasus hilang waktu kerja dalam 42 hari sekali = 84
Total keseluruhan = 690 hari kerja hilang
Dengan demikian,
Rerata Hilangnya Waktu kerja = 690 / 46 = 15
Dari informasi contoh diatas manajemen akan lebih jelas memperoleh informasi bahwa organisasi mempunyai hilang waktu kerja kecelakaan sebesar 40 tiap sejuta jam kerja orang dengan rata-rata menyebabkan 15 hari tidak masuk kerja. Dengan informasi ini cukup bagi manajemen untuk membuat keputusan untuk pencegahan lebih lanjut.
4. Incidence Rate
Incidence rate digunakan untuk menginformasikan kita mengenai prosentase jumlah kecelakaan yang terjadi ditempat kerja
Rumus: Incidence Rate = ( Jumlah Kasus x 100) / Jumlah tenaga kerja terpapar
Contoh : Masih melanjutkan kasus diatas
Incidence Rate = ( 46 x 100 ) / 500 = 9,2%
5. Frequency Severity Indicator (FSI)
Frequency Severity Indicator adalah kombinasi dari frekwensi dan severity rate.
Rumus: FSI = ( Frekwensi Rate x Severity Rate) / 1,000
Contoh: Frekwensi Rate : Severity Rate : FSI
2 125 0,5
4 250 1,0
8 500 2,0
Nilai FSI ini dapat kita jadikan rangking kinerja antar bagian di tempat kerja.
6. Safe-T Score
Safe T score adalah nilai indikator untuk menilai tingkat perbedaan antara dua kelompok yang dibandingkan. Apakah perbedaan pada dua kelompok tersebut bermakna atau tidak. Dalam statistik biasanya disebut sebagai t-test. Perbedaan ini dinilai untuk membandingkan kinerja suatu kelompok dengan kinerja sebelumnya. Hasil perbedaan ini dapat dijadikan apakah terjadi perbedaan yang mencolok atau tidak. Selanjutnya dapat dipakai untuk menilai kinnerja yang telah kita lakukan.
Interpretasi :
• Safe T Score lebih besar atau sama dengan +2.00 menunjukkan menurunnya performance/kinerja K3, atau ada sesuatu yang salah.
• Safe T Score lebih kecil atau sama dengan -2.00 menunjukkan membaikknya performance/kinerja K3, atau ada sesuatu yang baik dan perlu dipertahankan.
Contoh :
Lokasi A
-----------------------------------
Tahun lalu
10 kasus kecelakaan
10,000 jam orang kerja
Frekwensi Rate = 1,000
Tahun ini -15 kasus kecelakaan
10,000 jam orang kerja
Frekwensi Rate = 1,500
========================
Lokasi B
-------------------------------------------------
Tahun lalu – 1000 kasus kecelakaan
1000,000 jam orang kerja
Frekwensi Rate = 1,000
Tahun ini – 1,100 kasus kecelakaan
1000,000 jam orang kerja
Frekwensi Rate = 1,000
Frekwensi rate untuk lokasi A meningkat 50%, sedang pada B hanya 10%. Apakah ada sesuatu yang salah dari salah satu atau kedua data ini ?
Jawab:
Frekwensi Rate Sekarang – Frekwensi Rate Sebelumnya
Safe-T Score = -----------------------------------------------------------------
Frekwensi Rate Sebelumnya
Juta jam kerja orang sekarang
Lokasi A
Safe-T Score = (1,500 – 1,000)/ akar dari ( 1000/0.01) = 500/ 317 = Safe-T Score = +1,58
Artinya peningkatan 50% jumlah kasus pada lokasi A termasuk peningkatan yang tidak bermakna
Lokasi B
Safe-T Score = 1,100 – 1,000/ akar dari ( 1000/0.01) = 100/ 317 =Safe-T Score = +3,17
Artinya peningkatan 10% jumlah kasus pada lokasi ini ada perbedaan yang bermakna, artinya ada sesuatu yang salah, yang perlu mendapat perhatian.
6. Pemantauan Dengan Grafik Statistik (Control Chart Technique)
Fluktuasi kejadian dalam statistik merupakan hal yang biasa, yang menjadi pertanyaan dalam hal ini apakah fluktuasi kejadian tersebut masih dalam rentang sesuai ketentuan yang ditetapkan ataukah keluar dari rentang yang ditetapkan. Dengan dasar ini kita dapat menggunakan statistik untuk aplikasi pengendalian suatu aspek K3. Dengan diketahuinya batas-batas rentang (batas atas dan batas bawah) yang ditentukan dapat memberikan informasi kepada pengelola, bahwa suatu aspek K3 tersebut terkendali atau tidak terkendali. Contoh penggunaan statistik untuk pengendalian aspek K3 dapat dilihat di lampiran.
Aspek-aspek K3 yang dapat ditetapkan batas-batasnya meliputi:
• Hasil pengamatan perilaku tidak selamat, Frekwensi rate, Severity rate, FSI, Dll
Contoh penerapan Chart Control ini dapat dilihat pada lampiran.
Setelah data-data dihitung, kemudian dibuatlah grafik (chart), apabila ditemukan dari salah satu aspek K3 yang melewati batas-batas yang ditentukan, maka hal ini merupakan informasi untuk pengelola.
7. Safety Sampling (Survey K3)
N = 4 (1 – P) / Y2 (P)
Keterangan:
N = Jumlah keseluruhan pengamatan yang dibutuhkan
P = Prosentase dari unsafe observation
Y = derajat akurasi yang diinginkan (biasanya 10% atau 5%)
Contoh:
N = 4 (1 – P) / Y2 (P)
N = 4 (1 – 0,25) / 0,102 (0,25)
= 3/0,0025 = 1,200 (jumlah observasi yang sebaiknya dilakukan)
Score positif dari Safe T Score mengindikasikan jeleknya record kejadian, sebaliknya score negatif menunjukkan peningkatan record terdahulu. Interpretasi dari Score ini selengkapnya sebagai berikut:
• Safe T Score diantara +2.00 dan –2.00, artinya tidak ada perbedaan atau perbedaan tidak bermakna.• Safe T Score lebih besar atau sama dengan +2.00 menunjukkan menurunnya performance/kinerja K3, atau ada sesuatu yang salah.
• Safe T Score lebih kecil atau sama dengan -2.00 menunjukkan membaikknya performance/kinerja K3, atau ada sesuatu yang baik dan perlu dipertahankan.
Contoh :
Lokasi A
-----------------------------------
Tahun lalu
10 kasus kecelakaan
10,000 jam orang kerja
Frekwensi Rate = 1,000
Tahun ini -15 kasus kecelakaan
10,000 jam orang kerja
Frekwensi Rate = 1,500
========================
Lokasi B
-------------------------------------------------
Tahun lalu – 1000 kasus kecelakaan
1000,000 jam orang kerja
Frekwensi Rate = 1,000
Tahun ini – 1,100 kasus kecelakaan
1000,000 jam orang kerja
Frekwensi Rate = 1,000
Frekwensi rate untuk lokasi A meningkat 50%, sedang pada B hanya 10%. Apakah ada sesuatu yang salah dari salah satu atau kedua data ini ?
Jawab:
Frekwensi Rate Sekarang – Frekwensi Rate Sebelumnya
Safe-T Score = -----------------------------------------------------------------
Frekwensi Rate Sebelumnya
Juta jam kerja orang sekarang
Lokasi A
Safe-T Score = (1,500 – 1,000)/ akar dari ( 1000/0.01) = 500/ 317 = Safe-T Score = +1,58
Artinya peningkatan 50% jumlah kasus pada lokasi A termasuk peningkatan yang tidak bermakna
Lokasi B
Safe-T Score = 1,100 – 1,000/ akar dari ( 1000/0.01) = 100/ 317 =Safe-T Score = +3,17
Artinya peningkatan 10% jumlah kasus pada lokasi ini ada perbedaan yang bermakna, artinya ada sesuatu yang salah, yang perlu mendapat perhatian.
6. Pemantauan Dengan Grafik Statistik (Control Chart Technique)
Fluktuasi kejadian dalam statistik merupakan hal yang biasa, yang menjadi pertanyaan dalam hal ini apakah fluktuasi kejadian tersebut masih dalam rentang sesuai ketentuan yang ditetapkan ataukah keluar dari rentang yang ditetapkan. Dengan dasar ini kita dapat menggunakan statistik untuk aplikasi pengendalian suatu aspek K3. Dengan diketahuinya batas-batas rentang (batas atas dan batas bawah) yang ditentukan dapat memberikan informasi kepada pengelola, bahwa suatu aspek K3 tersebut terkendali atau tidak terkendali. Contoh penggunaan statistik untuk pengendalian aspek K3 dapat dilihat di lampiran.
Aspek-aspek K3 yang dapat ditetapkan batas-batasnya meliputi:
• Hasil pengamatan perilaku tidak selamat, Frekwensi rate, Severity rate, FSI, Dll
Contoh penerapan Chart Control ini dapat dilihat pada lampiran.
Setelah data-data dihitung, kemudian dibuatlah grafik (chart), apabila ditemukan dari salah satu aspek K3 yang melewati batas-batas yang ditentukan, maka hal ini merupakan informasi untuk pengelola.
7. Safety Sampling (Survey K3)
Yang dimaksud Safety Sampling adalah mendapatkan data dengan cara observasi ke lapangan. Sebelum dilakukan observasi, terlebih dahulu ditetapkan apa yang mau diobservasi. Setelah itu tulis semua elemen yang akan menjadi obyek obaservasi. Misalnya observasi cara kerja/perilaku yang tidak selamat, maka sebelumnya kita tentukan jenis aktifitas apa saja yang tergolong '‘unsafe-act'’ Baru setelah ditentukan maka dilakukanlah observasi dengan turun dilakukan. Setiap hasil observasi/temuan harus dicatat dalam bentuk turus sehingga nantinya memudahkan membuat prosentase hasil pengamatan.
Untuk mendapatkan hasil pengamatan yang akurat maka masing-masing aspek amatan perlu divalidasi, dengan kata lain dihitung jumlah amatan minimum sehingga hasil amatan tersebut merupakan hasil yang akurat. Untuk menentukan jumlah amatan yang representatif digunakan rumus sebagai berikut:
N = 4 (1 – P) / Y2 (P)
Keterangan:
N = Jumlah keseluruhan pengamatan yang dibutuhkan
P = Prosentase dari unsafe observation
Y = derajat akurasi yang diinginkan (biasanya 10% atau 5%)
Contoh:
Dari hasil survey awal ditemukan 126 jumlah observasi ditemukan 32 amatan unsafe act, dengan demikian % unsafe act = 32 x 100/126 = 0,254. Untuk mengetahui jumlah amatan yang sebenarnya untuk hasil yang akurat, maka dimasukkanlah ke dalam rumus sebagai berikut:
N = 4 (1 – P) / Y2 (P)
N = 4 (1 – 0,25) / 0,102 (0,25)
= 3/0,0025 = 1,200 (jumlah observasi yang sebaiknya dilakukan)
No comments:
Post a Comment