Show simple item record

dc.contributor.authorAl-Bana, Nuzila Putri
dc.contributor.authorSuryoputro, Muhammad Ragil
dc.contributor.authorAz-Zahrah, Nadhita
dc.contributor.authorAfifah, Jihan
dc.date.accessioned2020-04-18T03:53:15Z
dc.date.available2020-04-18T03:53:15Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.citationAdawiyah, W., dan Sukmawati, A., 2013, Analisis Beban Kerja Sumber Daya Manusia dalam Aktivitas Produksi Komoditi Sayuran Selada (Studi Kasus: CV Spirit Wira Utama). Jurnal Manajemen dan Organisasi, 4(2), 128-143. Hancock, P., dan Meshkati, N., 1988, Human Mental Workload, Elsevier. Hart danStaveland., 1981, The Workload, Jakarta: Universitas Indonesia Press. Putri, U.L., dan Handayani, N.U., 2017, Anlisis Beban Kerja Mental dengan Metode NASA TLX pada Departemen Logistik PT ABC. Simanjuntak, R. A., dan Situmorang, D. A., 2010, Analisis Pengaruh Shift Kerja terhadap Beban Kerja Mental dengan Metode Subjective Workload Assessment Technique (SWAT), Jurnal Teknologi, 3(1), 53-60. Sinulingga, B.D., 1999, Pembangunan Kota-Tinjauan Regional dan Lokal, Pustaka Sinar Harapan, Jakarta. TomTom., 2018, City Suffers 95% Congestion, HYPERLINK "https://www.drishtiias.com/dailyupdates/ daily-news-analysis/traffic-index-2018" https://www.drishtiias.com/dailyupdates/ daily-news-analysis/traffic-index-2018 diakses tgl 29 Februari 2020.id_ID
dc.identifier.issn2621-0789
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11617/11937
dc.description.abstractKemacetan di Indonesia menimbulkan beberapa kerugian bagi para pengemudi, salah satu dinataranya adalah kerugian psikologis. Untuk menangani permasalahan kemacetan ini timbul berbagai alternatif, yang salah satu diantaranya adalah timbulnya platform penyedia jasa berkendara online GO-JEK. Dalam hal ini pengendara akan merasakan kenyamanan dan kemudahan dalam bertransportasi karena tidak akan mengalami kemacetan secara langsung. Namun, pengemudi GO-JEK justru akan merasakan langsung dampak negatif dari kemacetan itu. Tingginya permintaan dapat menimbulkan dampak fisik maupun mental pada pengemudi GO-JEK. Tingkat beban kerja mental yang tinggi dapat menyebabkan munculnya perasaan lelah, letih, lesu dan berkurangnya kewaspadaan. Untuk mengetahui tingkat beban kerja mental pada pengemudi GO-JEK dilakukannya pengukuran dengan metode NASA TLX (National Aeronautics and Space Administration Task Load Index). Pada metode ini terdapat 6 indikator yang dinilai yaitu Mental demand, Physical demand, Temporal demand, Performance, Effort, dan Frustation level. Dari 30 pengemudi GO-JEK, diketahui 21 diantaranya memiliki skor tingkat beban kerja mental yang masuk dalam klasifikasi tinggi. Berdasarkan skor yang diproleh, diketahui bahwa indikator yang paling mempengaruhi besarnya beban kerja mental dari pengemudi GO-JEK adalah indikator effort yaitu sebesar 29,808%. Dari data tersebut juga diketahui bahwa korelasi antara indikator dengan skor beban kerja mental diketahui memiliki tingat korelasi sebesar 0,811. Nilai ini menunjukkan bahwa hubungan antara indikator erat.id_ID
dc.language.isootherid_ID
dc.publisherIENACO (Industrial Engineering National Conference) 8 2020id_ID
dc.titleAnalisis Beban Kerja Mental Pengemudi Go-Jek menggunakan Metode NASA TLXid_ID
dc.typeArticleid_ID


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record