## Analisis Beban Kerja Mental Operator Mesin Menggunakan Metode NASA TLX di PTJL
Diana Chandra Dewi 1*
1 JurusanTeknik Industri, Sekolah Tingi Teknologi Nasional Jambi *Korespondensi Penulis, E-mail: dianachandradewi.dc@gmail.com
Diterima   : 4 Oktober 2020
Direvisi    : 2 November 2020 Disetujui    : 4 November 2020

## Abstrak
Sumber  daya  manusia  atau  pekerja  yang  baik  merupakan  aset  penting  bagi  perusahaan.  Setiap pekerja  memiliki  tugas  (job  description)  yang  berbeda-beda,  dan  setiap  pekerjaan  akan  menghasilkan beban  kerja  tersendiri.  Pengukuran  beban  kerja  sangat  diperlukan  untuk  mengetahui  sudah  sesuai  atau tepatkah beban kerja yang dibebankan pada pekerja tersebut. Beban kerja mental merupakan perbedaan antara  tuntutan  kerja  mental  dengan  kemampuan  mental  yang  dimiliki  oleh  pekerja  yang  bersangkutan. tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat beban kerja mental operator mesin, pada area mana yang  memiliki  tingkat  beban  mental  paling  tinggi  pada  operator  mesin  PTJL.  Pengukuran  beban  kerja mental  yang  dirasakan  pekerja  dilakukan  dengan  pendekatan  metode  NASA-TLX.  Dimensi  pengukuran sebagai  variabel  indikator  kondisi  pekerjaan  yang  dirasakan  oleh  pekerja  antara  lain  berdasarkan kebutuhan  mental  (mental  demand),  kebutuhan  fisik  (physical  demand),  kebutuhan  waktu  (temporal demand),  performansi  (performance),  tingkat  frustasi  (frustation  level),  dan  tingkat  usaha  (effort).  Beban kerja mental pada operator mesin di PTJL dengan metode NASATLX diperoleh hasil skor akhir NASA-TLX bahwa area yang memiliki beban kerja mental paling tinggi pada operator mesin di BG Plant (BGP) PTJL adalah area Amine System sebesar 92,3. Dapat disimpulkan bahwa beban kerja mental pada area Amine System  dirasakan  sangat  tinggi  akan  berpengaruh  terhadap  kinerja  operator.  Oleh  karena  itu  perlu perhatian  khusus  dari  kepala  divisi  Operation  di  BG  Plant  (BGP)  PTJL  untuk  mengurangi  beban  kerja mental khususnya pada operator area Amine System.
Kata kunci: NASA TLX, Beban Kerja, Kebutuhan Mental

## 1. Pendahuluan
Setiap  pekerja  memiliki  tugas  ( job  description )  yang  berbeda-beda,  dan  setiap pekerjaan akan menghasilkan beban kerja tersendiri. Setiap beban kerja yang  diterima seseorang  harus  sesuai  dan  seimbang  terhadap  kemampuan  fisik  maupun  mental pekerja  yang  menerima  beban  kerja  tersebut  agar  tidak  terjadi  kelelahan  [1].  Beban kerja  yang  sangat  tinggi  akan  menyebabkan  kurangnya  kinerja,  seperti  menyebabkan seorang  karyawan  merasa  tertekan  dan  tidak  merasa  nyaman  dalam  menjalankan tugas-tugasnya,  sehingga  hal  tersebut  dapat  mengakibatkan  penurunan  kinerja  dari karyawan dan berdampak negatif bagi perusahaan [2]. Pengukuran beban kerja sangat diperlukan untuk mengetahui sudah sesuai atau tepatkah beban kerja yang dibebankan pada  pekerja  tersebut.  Selain  itu,  melalui  pengukuran  beban  kerja  kita  dapat mengidentifikasi  dan  menganalisis  faktor  yang  mempengaruhi  beban  mental  manusia dan  mengevaluasinya  agar  beban  mental  tersebut  dapat  diminimumkan.  Pada  PTJL khususnya  di  operator  mesin  dalam  akitivitasnya  operator  mempunyai  stress  dan beban kerja mental yang berkaitan dengan pekerjaan mereka. Kondisi mental operator mesin  dapat  diukur  dengan  metode  NASA  TLX  ( National  Aeronautics  and  Space Administration  Task  Load  Index ).  NASA  TLX  menggunakan  enam  dimensi  untuk menilai beban mental: mental demand, physical demand, temporal demand, effort dan frustation [3].
Beban  kerja  mental  yang  dialami  operator  mesin  di  PTJL  adalah  stress  kerja dimana  kondisi  terdapat  perubahan-perubahan  sistem  kerja  yang  kurang  jelas  yang terjadi dalam perusahaan seperti hari kerja yang dimana seharusnya operator off tetapi mendadak  diminta  masuk  kerja  untuk  menggantikan  rekan  kerja  atau  memang perusahaan sedang kekurangan operator, waktu kerja yang ditambah dimana biasanya
adalah  12  jam  menjadi  lebih  dari  12  jam  secara  mendadak,  pendidikan  dan  pelatihan dimana  jadwal  keberangkatan  yang  kurang  jelas  serta  waktu  istirahat  yang  masih  di gunakan  operator  untuk  bekerja.  Permasalahan  yang  didapat  dari  penelitian  adalah bagaimana mengetahui beban kerja mental dengan metode NASA-TLX pada operator mesin  PTJL    sehingga  bisa mengetahui  tingkat  beban  kerja  mental  operator  mesin, pada area mana yang memiliki tingkat beban mental paling tinggi. Penelitian ini sangat penting dilakukan untuk mengevaluasi dan memperbaiki beban kerja operator.
Beban kerja mental merupakan perbedaan antara tuntutan kerja mental dengan kemampuan mental yang dimiliki oleh pekerja yang bersangkutan. Beban kerja mental merupakan beban kerja yang cukup sulit dideteksi. Pasalnya, beban kerja mental tidak memiliki  gejala  atau  tidak  menampakkan  perubahan  yang  dialami  seseorang  saat bekerja, melainkan langsung memengaruhi hasil pekerjaan [4]. Pekerjaan yang bersifat mental  sulit  diukur  melalui  perubahan  fungsi  faal  tubuh.  Secara  fisiologis,  aktivitas mental  terlihat  sebagai  suatu  jenis  pekerjaan  yang  ringan  sehingga  kebutuhan  kalori untuk  aktivitas  mental  juga  lebih  rendah.  Padahal  secara  moral  dan  tanggung  jawab, aktivitas  mental  jelas  lebih  berat  dibandingkan  dengan  aktivitas  fisik,  karena  lebih melibatkan  kerja  otak  ( white-collar )  daripada  kerja  otot  ( blue-collar )  [5].  Beban  kerja yang timbul dari aktivitas lingkungan kerja antara lain disebabkan oleh :
a.  Keharusan untuk tetap dalam kondisi kewaspadaan tinggi dalam waktu lama.
b.  Kebutuhan untuk mengambil keputusan yang melibatkan tanggung jawab besar.
c.  Menurunnya konsentrasi akibat aktivitas yang monoton.
d. Kurangnya kontak dengan orang lain, terutama untuk tempat kerja yang terisolasi dengan orang lain.
2. Flowchart Penelitian Mulai Studi Pendahuluan
Identifikasi Masalah
· Beban Kerja · Beban Kerja Mental
Perhitungan Rata-Rata WWL Menentukan Rumusan dan Tujuan Penelitian Pengukuran Weighted Workload (WWL) Menghitung Nilai Indikator Skala Pembobotan Pengumpulan Data
· Penyusunan Kuesioner dengan Metode
NASA-TLX
· Penyebaran Kuesioner Interpretasi Hasil Nilai Skor Pengolahan Data Skala Rating Analisis Selesai
KM KF KW
PF TU TF Rating Rating Rating Rating Rating Rating 1 Baharudin 43 tahun 75 90 95 85 80 50 475 2 Deni 40 tahun 90 90 80 95 50 20 425 3 Iqbal 23 tahun 65 90 75 50 100 50 430 1 Freddy 35 tahun 50 75 70 70 80 50 395 2 Kasdodi 39 tahun 50 75 70 70 80 50 395 3 Sany 28 tahun 85 75 70 60 50 35 375 1 Wahyu 33 tahun 85 35 55 85 70 35 365 2 Agung 29 tahun 95 90 95 85 80 60 505 3 Novrozi 28 tahun 90 85 80 85 60 50 450 1 Ade 28 tahun 95 95 85 95 100 90 560 2 Anton 28 tahun 100 100 50 100 50 0 400 3 Nurayah 35 tahun 85 95 90 95 100 90 555 1 Amud 24 tahun 80 75 80 75 80 45 435 2 Tinto 23 tahun 75 70 80 80 85 85 475 3 Ridho 30 tahun 55 90 70 75 100 90 480 1 Efan 30 tahun 80 80 50 80 80 30 400 2 Syafarudin 23 tahun 80 90 60 85 90 75 480 3 Kamarullah 47 tahun 90 50 100
70 70 90 470 463,3 450 Total 443,3 388,3 440 505 No Nama Area Usia Indikator Inlet Facility Per Orang NGL Recovery Compressor Utility Amine System WTS Rata-Rata

## 3. Pembahasan
Data responden adalah operator mesin pada divisi Operation di BG Plant (BGP) jumlah responden adalah 18 orang yang terdiri dari 3 crew yaitu crew E, crew F dan crew G.
Tabel 1 . Biodata Responden
Sumber : Kuesioner data diolah (2020)

## 3.1 Skala Rating
Skala  rating adalah  pemberian  nilai  beban  kerja  mental  yang  dirasakan  oleh operator, pemberian rating dari skor 0-100 terhadap 6 indikator diantaranya Kebutuhan Mental (KM), Kebutuhan Fisik (KF), Kebutuhan Waktu (KW), Perfomansi (PF), Tingkat Usaha  (TU),  dan  Tingkat  Frustasi  (TF)  [6].  Berdasarkan  dari  hasil  penyebaran kuesioner terkumpullah data berupa penilaian responden.
Tabel 2 . Hasil Penilaian Rating No Nama Usia Pendidikan Area Masa Kerja 1 Kamarullah 47 tahun SMA Inlet Facility 15 tahun 2 Efan 30 tahun D3 Inlet Facility 7 tahun 3 Syafaruddin 23 tahun S1 Inlet Facility 1 tahun 4 Nurayah 35 tahun S1 Amine System 10 tahun 5 Anton 28 tahun S1 Amine System 1,6 tahun 6 Ade 28 tahun S1 Amine System 4 tahun 7 Baharuddin 43 tahun STM NGL Recovery 14 tahun 8 Deni 40 tahun STM NGL Recovery 7 tahun 9 Iqbal 23 tahun D3 NGL Recovery 2 tahun 10 Wahyu 33 tahun D1 Utillity 10 tahun 11 Novrozi 28 tahun D3 Utillity 5 tahun 12 Agung 29 tahun S1 Utillity 5 tahun 13 Ridho 30 tahun D3 WTS 5 tahun 14 Amud 24 tahun D3 WTS 1 tahun 15 Tinto 23 tahun D3 WTS 1,5 tahun 16 Kasdodi 39 tahun SMK Compressor 6 tahun 17 Khaerul Sany 28 tahun D3 Compressor 5 tahun 18 Freddy 35 tahun S1 Compressor 7 tahun
KM KF KW PF TU TF Bobot Bobobt Bobot Bobot Bobot Bobot 1 Baharudin 43 tahun 4 2 3 3 2 1 15 2 Deni 40 tahun 3 1 3 4 4 0 15 3 Iqbal 23 tahun 1 2 3 1 5 3 15 1 Freddy 35 tahun 1 3 2 5 3 1 15 2 Kasdodi 39 tahun 1 4 2 4 3 1 15 3 Sany 28 tahun 2 3 4 4 2 0 15 1 Wahyu 33 tahun 3 1 4 3 2 2 15 2 Agung 29 tahun 3 3 3 3 1 2 15 3 Novrozi 28 tahun 4 3 3 3 1 1 15 1 Ade 28 tahun 1 2 3 3 3 2 15 2 Anton 28 tahun 5 4 2 3 1 0 15 3 Nurayah 35 tahun 1 3 3 3 3 2 15 1 Amud 24 tahun 4 4 2 1 3 1 15 2 Tinto 23 tahun 3 1 3 2 4 2 15 3 Ridho 30 tahun 1 4 3 2 3 2 15 1 Efan 30 tahun 4 5 2 1 3 0 15 2 Syafarudin 23 tahun 3 3 1 4 2 2 15 3 Kamarullah 47 tahun 3 2 3 2 3 2 15 Inlet Facility NGL Recovery Compressor Utility Amine System
WTS Total
No Nama
Area Usia Indikator
Dari tabel diatas berdasarkan data penilaian dari responden yang diperoleh dari pengisian kuesioner diketahui bahwa rata-rata beban kerja mental yang dirasakan oleh pekerja keseluruhan  sebesar  448,3  dimana  pada  area Amine  System memiliki  beban kerja paling tinggi sebesar 505 sedangkan area beban kerja paling rendah adalah area Compressor sebesar 388,8. Pekerja yang mengalami beban kerja paling tinggi sebesar 560 pada pekerja Ade sedangkan pekerja yang mengalami beban kerja paling rendah sebesar 365 pada pekerja Wahyu.

## 3.2 Skala Pembobotan
Skala pembobotan adalah pemberian nilai beban kerja mental yang dirasakan oleh operator  dengan  pertibangan  pilihan  mana  yang  paling  dominan  dirasakan  disaat melakukan  pekerjaan  terhadap  6  indikator  diantaranya  Kebutuhan  Mental  (KM), Kebutuhan Fisik (KF), Kebutuhan Waktu (KW), Perfomansi (PF), Tingkat Usaha (TU), dan Tingkat Frustasi (TF). Berdasarkan dari hasil penyebaran kuesioner terkumpullah data penilaian bobot mana paling dominan yang dirasakan oleh operator.
Tabel 3 . Hasil Penilaian Bobot
Dari  tabel  diatas  berdasarkan  data  penilaian  bobot  dari  operator  yang  diperoleh dengan  cara  pengisian  kuesioner  diketahui  bahwa  beban  kerja  mental  paling  tinggi yang  dominan  dirasakan  oleh  pekerja  pada  indikator  KM  yaitu  pekerja  Anton  di  area Amine System dan Amud di area WTS, indikator KF pada pekerja erfan dan Syafarudin di  area Inlet  Facility ,  indikator  PF  pada  pekerja  Freddy  dan  Kasdodi  di  area Compressor , indikator TU pada pekerja Iqbal diarea NGL Recovery dan Agung di area Utility.  Sedangkan  beban  kerja  mental  paling  rendah  yang  dominan  dirasakan  oleh pekerja  pada  indikator  PF  yaitu  pekerja  wahyu  di  area  Utility  dan  indicator  TF  hampir seluruh pekerja tidak merasakan tingkat frustasi yang tinggi.

## 3.3 Nilai Indikator
Nilai setiap indikator didapatkan dengan mengkalikan antara rating dan bobot dari setiap responden. Pada tabel dibawah merupakan hasil perhitungan nilai indikator.
KM KF
KW PF TU TF 1 Baharudin 300 180 285 255 160 50 2 Deni 270 90 240 380 200 0 3 Iqbal 65 180 225 50 500 150 1 Freddy 50 225 140 350 240 50 2 Kasdodi 50 300 140 280 240 50 3 Sany 170 225 280 240 100 0 1 Wahyu 225 35 220 255 140 70 2 Agung 285 270 285 255 80 120 3 Novrozi 360 255 240 255 60 50 1 Ade 95 285 255 285 300 180 2 Anton 500 400 100 300 50 0 3 Nurayah 85 285 270 285 300 180 1 Amud 320 300 160 75 240 45 2 Tinto 225 70 240 160 340 170 3 Ridho 55 360 210 150 300 180 1 Efan 320 400 100 80 240 0 2 Syafarudin 240 270 60 340 180 150 3 Kamarullah 270 100 300 140 210 180 Amine System WTS Inlet Facility NGL Recovery Compressor Utility No Nama Area Indikator Tabel 4 . Perhitungan Nilai Indikator
Sumber : Pengolahan Data (2020)

## 3.4 Weighted Workload (WWL)
Setelah  didapatkan  jumlah  dari  setiap  indikator  dari  setiap  responden  yang mengisi  kuesioner.  Pada  tabel  merupakan  hasil  dari  perhitungan  WWL  yang didapatkan berdasarkan hasil pengisian kuesioner oleh operator.
Tabel 5 . Perhitungan WWL

## No           Nama              Area               WWL
1 Baharudin NGL Recovery 1.230 2 Deni 1.180 3 Iqbal 1.170 1 Freddy Compressor 1.055 2 Kasdodi 1.060 3 Sany 1.015 1 Wahyu Utility 975 2 Agung 1.260 3 Novrozi 1.220 1 Ade Amine System 1.400 2 Anton 1.350 3 Nurayah 1.405 1 Amud WTS 1.140 2 Tinto 1.205 3 Ridho 1.255 1 Efan Inlet Facility 1.140 2 Syafarudin 1.240 3 Kamarullah 1.200 Sumber : Pengolahan Data (2020)

## 3.5 Rata-rata WWL/Skor NASA-TLX
Setelah  didapatkan  hasil  perhitungan  WWL  maka  selanjutnya  akan  menghitung rata-rata WWL pada masing-masing area. Pada tabel merupakan hasil rata-rata WWL dari pengisian kuesioner oleh pekerja.
Tabel 6 . Rata-rata WWL/Skor NASA-TLX
No Nama Area                  Skor 1 Baharudin NGL Recovery 82 2 Deni 78,7 3 Iqbal 78 1 Freddy Compressor 70,3 2 Kasdodi 70,7 3 Sany 67,7 1 Wahyu Utility 65 2 Agung 84 3 Novrozi 81,3 1 Ade Amine System 93,3 2 Anton 90 3 Nurayah 93,7 1 Amud WTS 76 2 Tinto 80,3 3 Ridho 83,7 1 Efan Inlet Facility 76 2 Syafarudin 82,7 3 Kamarullah 80 Sumber : Pengolahan Data (2020)

## 3.6 Interpretasi Skor NASA TLX
Pada  tabel  merupakan  interpretasi  skor  NASA  TLX  yang  didapatkan  dari  hasil perhitungan berdasarkan hasil pengisian kuesioner oleh operator. Berdasarkan tabel di dapatkan hasil skor NASA TLX:
Tabel 7 . Interpretasi Skor NASA-TLX No           Nama Area Rata-Rata Kategori 1 Baharudin NGL Recovery 79,6 Sedang 2 Deni 3 Iqbal 1 Freddy Compressor 69,6 Sedang 2 Kasdodi 3 Sany 1 Wahyu Utility 76,8 Sedang 2 Agung 3 Novrozi 1 Ade Amine System 92,3 Berat 2 Anton 3 Nurayah
1 Amud WTS 80 Sedang 2 Tinto 3 Ridho 1 Efan Inlet Facility 79,6 Sedang 2 Syafarudin 3 Kamarullah
Sumber : Pengolahan Data (2020)
Dari  tabel  diatas  berdasarkan  data  rekaptitulasi  penilaian  dari  responden  yang diperoleh  dengan  cara  pengisian  kuesioner  diketahui  bahwa  rata-rata  beban  kerja mental yang dirasakan oleh pekerja sebesar 68,11 dengan kategori pekerjaan dengan beban  kerja  sedang.  Area  yang  mengalami  beban  kerja  paling  tinggi  adalah Amine System sebesar 92,8 dengan kategori berat, sedangkan area yang mengalami beban kerja paling rendah adalah Compressor sebesar 70,6 dengan kategori sedang. Berdasarkan  hasil  perhitungan  skor  akhir NASA  TLX diketahui  bahwa  6  orang operator memiliki tingkat beban kerja mental yang berat, 12 orang dengan beban kerja mental sedang. Menurut Ramadhan [1] untuk mengurangi beban kerja mental, usulan perbaikan  yang  diberikan  yaitu  dengan melakukan  penambahan  pekerja  dengan  cara membagi  total  beban  kerja  mental  dengan  jumlah  pekerja.  Dari  hasi  pembagian tersebut akan diperoleh rata-rata beban kerja.
Penambahan  operator  bertujuan  untuk  mengurangi  rata-rata  beban  kerja  mental operator. Pada divisi Operation di BG Plant (BGP) PTJL, penambahan jumlah operator dapat dilakukan pada bagian yang memiliki beban kerja mental berat, yaitu pada area Amine System dan yang mendekati beban kerja mental berat adalah area WTS.
Total beban kerja amine system = 93,3 + 90 + 93,7 = 277 Rata − rata beban kerja amine system (kondisi 3 operator) = 277 = 92,33 3 Rata − rata beban kerja amine system (penambahan 1 pekerja) = 277 = 69,25 4 Rata − rata beban kerja amine system (penambahan 2 pekerja) = 277/5= 55,4
Tabel 8 . Rata-rata Beban Kerja Mental Berdasarkan Rekomendasi Penambahan
Pekerja Area Rata-Rata Beban Kerja Mental Kondisi Awal Penambahan 1 operator Penambahan 2 operator Amine System 92,33 69,25 55,4
Sumber : Kuesioner data diolah (2020)

## 4. Kesimpulan
Dari hasil perhitungan beban kerja mental pada kondisi nyata yang diperoleh total nilai  beban  kerja  mental  area Amine  System yaitu  sebesar  277  dengan  rata-rata beban  kerja  mental  sebesar  92,33  (kondisi  3  orang  operator).  Jika  dilakukan penambahan  1  orang  operator,  rata-rata  beban  kerja  mental  area Amine  System
menjadi  69,25  (sedang)  dan  jika  dilakukan  penambahan  2  orang  operator,  rata-rata beban kerja mental area Amine System menjadi 55,4(sedang).
Hal  ini  menunjukkan  dengan  adanya  penambahan  operator  akan  mengurangi beban  kerja  mental  rata-rata  operator  terutama  pada  area Amine  System pada  divisi Operation di BG Plant (BGP) PTJL.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Ramadhan,  R.,  Tama,  I.P.,  &  Yanuar,R.  (2014).  Analisa  Beban  Kerja  Dengan Menggunakan  Work  Sampling  Dan  NASA-TLX  Untuk  Menentukan  Jumlah Operator  (Studi  Kasus:  PT.  XYZ). Jurnal  Rekayasa  dan  Manajemen  Sistem Industri. Vol.2, No.5.
[2] Munandar.  (2001). Psikologi  Industri  dan  Organisasi .  Universitas  Indonesia. Jakarta
[3] Okitasari, H.,  & Pujotomo,  D.(2014). Analisis Beban Kerja Mental Dengan Metode Nasa  Tlx  Pada  Divisi  Distribusi  Produk    PT.  Paragon Technology  And  Innovation. Industrial Engineering Online Journal. Vol.5, No.3 .
[4] Fauzy,M.R.,  dan  Sudiarno,  A.  (2019).  Analysis  of  the  Modified  Cooper-Harper Method (MCH) and Subjective Workload Assesment Technique (SWAT) in Nurses. IOSR Journal of Engineering Vol.9, Issue 3 (March 2019).
[5] Tarwaka.  (2014). Ergonomi  Industri  (Dasar-dasar  Pengetahuan  Ergonomi  dan Aplikasi di Tempat Kerja) . Harapan Press. Surakarta.
[6] Putri,  U.L.,  dan  Handayani,  N.U.  2017.  Analisis  Beban  Kerja  Mental  Dengan Metode  NASA-TLX    Pada  Departemen  Logistik  PT  ABC. Industrial  Engineering Online Journal. Vol.6, No.2.