ANALISIS BEBAN KERJA MENTAL OPERATOR MESIN PRODUKSI DENGAN MENGGUNAKAN METODE NATIONAL AERONAUTICS AND SPACE ADMINISTRATION-TASK LOAD INDEX (NASA-TLX) DAN RATING SCALE MENTAL EFFORT (RSME)

Wulandari, Fadilah Woro and Apsari, Ayudyah Eka (2025) ANALISIS BEBAN KERJA MENTAL OPERATOR MESIN PRODUKSI DENGAN MENGGUNAKAN METODE NATIONAL AERONAUTICS AND SPACE ADMINISTRATION-TASK LOAD INDEX (NASA-TLX) DAN RATING SCALE MENTAL EFFORT (RSME). Tugas Akhir thesis, University of Technology Yogyakarta.

Text 5210611108 FADILAH WORO WULANDARI_ABSTRAK.pdf Download (223kB)

Abstract

Abstrak Seiring pertumbuhan industri, ada peningkatan permintaan akan efisiensi dan efektivitas yang lebih besar dalam proses produksi. Sebelum memenuhi pesanan produksi utama, operator diharuskan melakukan tugas pasca-pencetakan yang melibatkan penghitungan produk dan pemantauan jumlah dan target output. Sejumlah besar pekerjaan ditugaskan ke sejumlah besar operator, yang seringkali mengakibatkan target tidak terpenuhi. Meskipun mesin yang digunakan semi-otomatis dan tidak memaksakan tenaga fisik yang berat, operator mengalami beban kerja mental yang signifikan karena volume tugas dan seringnya kegagalan untuk memenuhi target. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian yang berfokus pada analisis beban kerja mental sangatlah penting. Penelitian ini menggunakan metode NASA-TLX dan RSME dengan mendistribusikan survei yang mengukur indikator beban kerja mental operator. Temuan menunjukkan bahwa menurut NASA-TLX, faktor penyumbang tertinggi terhadap beban kerja adalah tuntutan mental (21%), diikuti oleh tuntutan fisik dan tekanan waktu (17%), kinerja (16%), dan tingkat stres fisik dan mental (15%). Sementara itu, analisis RSME menunjukkan bahwa kontributor utama beban kerja mental di antara operator alat berat adalah beban kerja secara keseluruhan, kinerja kerja, dan upaya mental (18%), diikuti dengan jumlah pekerjaan (17%), kesulitan tugas (15%), dan kelelahan (13%). Solusi yang diusulkan termasuk meningkatkan sistem operator, mendistribusikan kembali staf untuk mengelola tugas pasca-pemeriksaan dengan lebih efisien, mempekerjakan operator alat berat tambahan, dan menerapkan strategi untuk mengurangi ketegangan mental. Langkah-langkah ini bertujuan untuk meningkatkan kesejahteraan operator dan menumbuhkan lingkungan kerja yang lebih nyaman dan mendukung. Kata Kunci: Beban Kerja Mental, NASA-TLX, RSME, Indikator, Operator Mesin Abstract As industry grows, there is an increasing demand for greater efficiency and effectiveness in production processes. Before fulfilling major production orders, operators are required to perform post-printing tasks involving product counting and monitoring output quantities and targets. A large amount of work is assigned to a large number of operators, often resulting in missed targets. Although the machines used are semi-automatic and do not require heavy physical exertion, operators still experience significant mental workload due to the volume of tasks and frequent failure to meet targets. To address this issue, research focused on mental workload analysis is crucial. This study utilized NASA-TLX and RSME methods by distributing surveys that measured operators' mental workload indicators. The findings indicate that, according to NASA-TLX, the highest contributing factor to workload is mental demands (21%), followed by physical demands and time pressure (17%), performance (16%), and physical and mental stress levels (15%). Meanwhile, RSME analysis indicates that the main contributors to mental workload among heavy equipment operators are overall workload, job performance, and mental effort (18%), followed by the amount of work (17%), task difficulty (15%), and fatigue (13%). Proposed solutions include improving operator systems, redistributing staff to manage post-inspection tasks more efficiently, hiring additional heavy equipment operators, and implementing strategies to reduce mental strain. These measures aim to improve operator well-being and foster a more comfortable and supportive work environment. Keywords: Mental Workload, NASA-TLX, RSME, Indicator, Machine Operator

Item Type:	Thesis (Skripsi, Tugas Akhir or Kerja Praktek) (Tugas Akhir)
Subjects:	T Technology > TS Manufactures
Divisions:	Fakultas Sains dan Teknologi > S1 Teknik Industri
Depositing User:	Kaprodi S1 Teknik Industri UTY
Date Deposited:	31 Dec 2025 03:46
Last Modified:	31 Dec 2025 03:46
URI:	http://eprints.uty.ac.id/id/eprint/19591

Actions (login required)

View Item