## PENGARUH LINGKUNGAN KERJA KABIN LOKOMOTIF TERHADAP TINGKAT STRES DAN BEBAN KERJA MENTAL MASINIS SECARA FISIOLOGIS
Caecilia Sri Wahyuning 1 ,  Indah Rachmatiah S.S. 2 , Iftikar Z. Sutalaksana 3
1 Teknik Industri – Institut Teknologi Nasional, 2 Teknik Lingkungan – Institut Teknologi Bandung, 3 Teknik dan Manajemen Industri – Institut Teknologi Bandung Email:caecil@itenas.ac.id, indahrss@tl.itb.ac.id, siftikar@ymail.com
Abstrak. Hasil  kajian  terhadap  kecelakaan  kereta  api  yang  diindikasikan  sebagai  akibat human  error masinis menunjukkan bahwa kesalahan tersebut diduga disebabkan oleh stres kerja dan  beban kerja mental yang dialami oleh masinis. Salah satu sumber stres kerja masinis DaOp II Bandung adalah lingkungan fisik kabin lokomotif. Penelitian  ini  mengkaji  dampak  lingkungan  fisik  kabin  lokomotif  terhadap  stres  dan  dan  beban  kerja  mental masinis  selama  bertugas.  Efek  fisiologis  stres  adalah  terjadinya  reaksi  biokimia  untuk  menyikapi  stres  yang menyebabkan peningkatan peningkatan denyut jantung, tekanan darah,  dan saliva. Reaksi kimia tersebut dapat dilihat  dari  aktivitas Salivary α- Amylase (SAA)  sebagai  respon  biologis  terhadap  stres  yang  cepat  dan berpengaruh  terhadap  sekresi  SAA.  Dampak  dari  sekresi  tersebut  terjadi  peningkatan  tekanan  darah  serta perubahan heart  rate (HR)  dan heart  rate  variability (HRV).  Hasil  pengukuran  menunjukkan  bahwa  sebagian besar masinis memiliki tingkat stres tinggi (92,8±69,9 kU/L), bahkan saat baru tiba di stasiun untuk menjalankan tugas. Namun demikian hasil pengukuran HR dan HRV  menunjukkan bahwa rata-rata denyut jantung (HR mean ) (82,6 ± 8,9) bpm dan  SDNN (63,8 ± 98,4) masih dalam  batas normal.  Secara umum terdapat  hubungan antara tingkat  stres  dengan    temperatur  saat  menjalankan  tugas  (p<0,05)  dan  kebisingan  pada  akhir  tugas  (p<0,05). Korelasi hanya terjadi antara HR mean dengan kebisingan (p<0,05) di awal tugas serta SDNN dengan kelembaban (p<0,05)di akhir tugas. Oleh karena itu dapat dikatakan bahwa lingkungan kabin lokomotif tidak  mempengaruhi beban  kerja  mental  masinis.  Dari  penelitian  ini  diperoleh  kesimpulan  bahwa  tingkat  stres  masinis  cenderung tinggi  dan  tingkat  stres  yang  tinggi  sebelum  menjalankan  tugas  dapat  disebabkan  oleh  aktivitas  di  luar  tugas. Tingkat beban kerja  mental  masinis  berada pada batas normal dan cenderung  moderat. Dari penelitian  ini  juga ditemukan  bahwa  lingkungan  kabin  lokomotif  selama  bertugas  tidak  memberikan  pengaruh  terhadap peningkatan stres dan beban kerja mental selama dinasan.
Keywords: Masinis, Stres, Beban Kerja Mental, Salivary Α-Amylase, Heart Rate Variability)
Abstract . The result from studies on railway accidents indicated as the result from human errors showed that the aforementioned error is allegedly caused by work stresses and mental workloads suffered by train drivers. One of the source for  work stresses on drivers from Operational  Region  II Bandung is the physical environment  of the  locomotive’s  cabin.  This  study  reviews  the  physiological  process  to  stress  and  mental  loads  objectively  in regards to  physical environment  of the locomotive’s cabin. Driver’s stress level  from Operational  Region  II is measured based from the activity of Salivary α-Amylase (SAA) and mental workload is measured through heart Rate  (HR)  and  heart  rate  variability  (HRV)  Measurement  shows  that  most  drivers  have  high  stress  level (>60kU/L)  even  when  they  have  just  arrived  at  the  station  for  assignment  (92.8±69.9  kU/L).  Nevertheless,  the HR and HRV measurement shows that the average heart rate (HR mean ) (82.6 ± 8.9) bpm and the measured SDNN value (63.8 ± 98.4) is on the normal limit. Generally speaking, there is a relation between temperatures during assignment  (p  =  0.008)  and  noise  by  the  end  of assignment  (p  <  0.05).  Even  so,  considering  that  most  of the drivers suffered stress even before the start of the assignment, therefore the source of stresses is from the activity before  the  assignment.  Mental  workload  conditions  of  drivers,  both  according  to  SDNN  and  HRmean  is  on normal  range.  In  relation  to  the  physical  environment  of  locomotive’s  cabin,  correlation  occurred  only  on HR mean with noise at the start of the assignment (p < 0.05) and moisture to SDNN by the end of assignment (p < 0.05). Therefore it’s safe to say that mental workload is not affected by locomotive cabin’s environment. From this study, it is concluded that the stress level of drivers are considerably high. The height of the stress is proven with 56% of drivers  with Salivary α-Amylase (SAA) levels way beyond the threshold. Since this happened even before the assignment, this could be caused by an activity other than the assignment. From this study, it is also found that journeys during assignment does not contribute significantly to the increase of the stress level. Mental
workload levels, through physiological response, are objectively normal to moderate, while the observation from HRV shows a tendency of normal mental workload
Keywords: Train Driver, Stress, Mental Workload, Salivary Α-Amylase, Heart Rate Variability
1. Pendahuluan Berdasarkan kajian terhadap 36  laporan  hasil investigasi Komite Nasional Kecelakaan
Transportasi  (KNKT)  terhadap  kasus  kecelakaan kereta  api  yang  berada  di  wilayah  Pulau  Jawa  dan Pulau  Sumatera  selama  tahun  2003-2010,  terdapat 29  kecelakaan  yang  diindikasikan  terkait  dengan human error . Dari kajian tersebut 13 dari kecelakaan ditengarai  terkait  erat  dengan    kesalahan  masinis. Dalam  sebuah  kecelakaan  transportasi human  error seringkali  menjadi  dugaan  awal  sebagai  penyebab kecelakaan.  Kecelakaan  yang  diindikasi  sebagai akibat    kesalahan  masinis  perlu  diperhatikan  dari berbagai  aspek  yang  lebih  luas,  karena  kecelakaan tersebut  tidak  murni  disebabkan  oleh human  error (Williamson dkk., 2011).
Faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap masinis  saat  menjalankan  kereta  api  antara  lain adalah  (1)  personel,  (2)  kereta,  (3)  lintasan  dan  (4) lingkungan (kabin kemudi dan cuaca) (Dorrian dkk., 2006). Masinis dituntut untuk memahami, memperkirakan,  mengantisipasi,  dan  bertindak  atas situasi  saat  ini  dan  yang  akan  datang,  dengan mempertimbangkan  kondisi  lingkungan  (Zoer  dkk., 2014). Karakteristik kerja sebagaimana dijelaskan di atas  tentunya  akan  merupakan  sumber  stres ( stressor ) yang bersifat spesifik ( context-specific ). Stres  merupakan  respon  pertahanan  tubuh terhadap ketidakseimbangan antara tuntutan ( demand )  dengan  sumber  daya  ( resource )  yang tersedia  (Landy  dan  Conte,  2013).    Respon  ini merupakan  mobilisasi  awal  ketika  tubuh  mendapat tantangan  dari  sumber  stres  ( stressor )  (Martinussen dan    Hunter,  2010).  Efek  fisiologis  stres  adalah terjadinya  reaksi  biokimia  untuk  menyikapi  stres secara positif  ( eustress ) atau negatif ( distress ), yang menyebabkan  peningkatan  aktivitas    saraf  simpatik yang  berdampak  pada  peningkatan  denyut  jantung, tekanan darah, dan saliva. Kondisi ini menggambarkan  respon fight (bertahan  terhadap stres)  atau flight (menghindar  dari  sumber  stres) (Taylor, 2009).
Berdasarkan  hasil  identifikasi  sumber  stres kerja  masinis  diperoleh  delapan  faktor  sumber  stres masinis  yang  dominan,  yaitu  lingkungan  kabin lokomotif,  tuntutan  mental,  beban  kerja  dan tanggung  jawab,  peluang  kerja,  pekerjaan  di  masa depan,  masalah  di  tempat  kerja,  persyaratan  kerja, dan  rentang  kendali  (Wahyuning  dan  Desryanti., 2011). Dari kedelapan    faktor sumber stres tersebut,
sumber  stres  yang  berkaitan  dengan  tugas  secara langsung  adalah  lingkungan  kerja,  tuntutan  mental, serta beban kerja dan tanggung jawab.  Sama halnya dengan yang diungkapkan oleh Dorrian dkk., (2007), bahwa lingkungan (pencahayaan, temperatur, kebisingan,  dan  cuaca)  merupakan  salah  satu  faktor yang  mempengaruhi  kompleksitas  dan  beban  kerja masinis  saat  menjalankan  kereta  selain  faktor individu, kereta, dan lintasan.
Menurut    Selye  (1950)  dalam  Landy  dan Conte  (2013)  pendekatan  fisiologis  terhadap  stres merupakan  perubahan  non-spesifik  dalam  sistem biologis  yang  terjadi  ketika  mendapat  rangsangan ketidaknyaman dan ketidakamanan. Stres diperlakukan  sebagai  respon  fisiologis  umum  yang terjadi pada tiga fase alamiah yang melibatkan tahap awal  (aktivasi Sympathetical  Adrenal  Medullary - SAM) dilanjutkan dengan tahap perlawanan (aktivasi adrenal  cortical )  dan  tahap  akhir  dari kelelahan  (reaktivasi  SAM)    (Cox  dan  Griffiths, 2005).
Salah  satu  penanda  stres  melalui  penanda biologis  ( biomarker )  dapat  diukur  melalui  saliva. Sesuai  dengan  kondisi  lapangan  penelitian,  maka pengukuran melalui saliva lebih mudah dibandingkan  melalui  darah  dan  urin.  SAA merupakan    respon  biologis  yang  sangat  cepat  dan kemungkinan  terdapat  pengaruh  jangka  panjang terhadap sekresi SAA  (Rohleder dan Nater, 2009).
Sebuah eksperimen dilakukan terhadap tingkat stress 15 responden di ergometer. Pengukuran  dilakukan  terhadap  kortisol,  SAA,  dan denyut  jantung  (Yamaguchi  dkk,  2003).  Hasil penelitian  tersebut  menunjukkan  adanya  korelasi antara  SAA  dan  denyut  jantung.  Subyek  yang mengalami  perubahan  sedikit  denyut  jantung mengalami  juga perubahan SAA  yang kecil. Hal  ini dapat  terjadi  karena  peningkatan  denyut  jantung dipengaruhi  oleh    sistem  saraf  simpatik    yang memicu  sekresi  hormon  epinefrin  dan  norepinefrin untuk  menjaga  tubuh  ketika  terjadi  situasi  stres (Scanlon  dan  Sanders,  2007;    Taelman  dkk.,  2008, Mulrine  dkk.,  2011).  Dampak  dari  sekresi  tersebut terjadi  peningkatan  tekanan  darah  serta    perubahan heart rate (HR) dan heart rate variability (HRV), di mana  proses  ini  dikenal  sebagai  reaksi  “ fight  or flight ” (Taelman dkk, 2009).
Secara umum  peningkatan HRdan penurunan HRV  berkaitan  dengan  peningkatan  tingkat  beban kerja. Pengukuran denyut jantung dan
variabilitasnya  merupakan  metoda pengukuran  yang sering  digunakan  untuk  mengukur  beban  kerja mental secara akurat  (Hancock dan Meshkati, 1988; Taelman dkk, 2009).
Masih  belum  banyak  dilakukan  kajian terhadap  tingkat  stres  dan  beban  kerja  mental masinis,  utamanya  kajian  terhadap  tingkat  stres  dan beban kerja mental secara fisiologis. Pada penelitian ini akan dikaji pengaruh lingkungan kabin lokomotif terhadap  tingkat  stres  dan  beban  kerja  mental masinis.  Penelitian ini merupakan  penelitian lapangan  ( field  study )  yang  mengobservasi  secara langsung  tingkat  stres  dan  beban  kerja  mental masinis selama menjalankan tugas.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  melakukan observasi lingkungan kabin lokmotif dan pengukuran  terhadap  perubahan  tingkat  stres  pada masinis.  Skema  waktu  pengukuran  tingkat  stres tersebut  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.1.  Separuh pertama  perjalanan  tugas  adalah  perjalanan  dari stasiun  keberangkatan  sampai  dengan  stasiun tempat masinis berhenti di tengah perjalanan tugas. Separuh kedua perjalanan tugas adalah dari stasiun tempat  masinis  berhenti  di  tengah  perjalanan  tugas sampai dengan stasiun tujuan.
HRV HRV
Awal dinasan Istirahat Akhir dinasan Paruh Pertama dinasan Paruh Kedua dinasan SAA HRV SAA Pretest 1 Pretest2 Posttest SAA
Gambar 1. Skema Penelitian Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
2.1. Observasi Lingkungan Fisik Kabin Lokomotif
Observasi  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan gambaran lingkungan kerja masinis selama menjalankan  tugas,  yang  dilihat  dari  kondisi lingkungan kabin lokomotif. Pengukuran lingkungan  fisik  kabin  lokomotif  dilakukan  selama tugas  berlangsung  dengan  interval  15  menit. Parameter  yang  diukur  adalah  temperatur  dan kelembaban,  intensitas suara, dan  intensitas cahaya kabin,  dengan  menggunakan  alat  ukur  temperatur dan  kelembaban  ( Termometer  dan  Humidity  Level Meter ),  kebisingan  ( Sound  Level  Meter (SLM) dengan skala A), dan intensitas cahaya ( Lux Meter ).

## 2.2. Pengukuran  Tingkat  Stres  dan  Beban Kerja Mental
Instrumen  yang  digunakan  dalam  penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Konsentrasi Salivary  - Amylase (SAA)
Pada  penelitian  ini  instrumen  yang  digunakan dalam pengukuran tingkat stres untuk mengukur  konsentrasi Salivary α- Amylase adalah Cocoro  Meter (Nipro.  Jepang). Yamaguchi  dkk.  (2004)  melakukan  validasi terhadap  metoda  ini  untuk  menilai  kelelahan para  pengemudi,  dan  menyatakan  bahwa instrumen ini   layak untuk digunakan sebagai alat  ukur  tingkat  stres.  Hasil    kalibrasi instrumen ini menunjukkan  R2=  0,94, (Yamaguchi  dkk.,  2004),  yang  dilakukan untuk  memverifikasi  keakuratan.  Rancangan eksperimen    untuk  penilaian  tingkat  stres melalui SAA ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Rancangan Eksperimen Tingkat Stres

## Melalui SAA
Pretest1 score Treatment Pretest2 score Treatment Post-test score 1 SAA paruh pertama perjalanan 2 SAA paruh kedua perjalanan 3 SAA Treatment effect
2. Heart  Rate (HR)  dan Heart  Rate  Variability
(HRV)
HRV  dapat  digunakan  untuk  menilai  tingkat stres  psikososial  (Paritala,  2009;    Tarvainen dkk., 2014).  Penggunaan Heart Rate Monitor lebih  mudah  untuk  digunakan  sebagai real time  recording (Paritala,  2009).    Instrumen yang  digunakan  dalam  pengukuran  tingkat stres  untuk  mengukur  HRV  adalah  POLAR RS800 Heart  Rate  Monitor (Polar  Electro Inc.,  Lake  Success,  NY),  yaitu  alat  pengukur denyut  jantung.  Rancangan    eksperimen untuk penilaian tingkat beban mental ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Rancangan Eksperimen Tingkat Stres

## Melalui HR dan HRV
Pretest1 score Treatment Pretest2 score Treatment Post-test score 1 HRV paruh pertama perjalanan 2 HRV paruh kedua perjalanan 3 HRV Treatment effect

## 2.3. Partisipan
Populasi dalam penelitian ini adalah masinis di  Daerah  Operasional  II  Bandung  yang  berjumlah
160  masinis,  dan  sampling  yang  digunakan  dalam tahap penelitian ini adalah non-probability sampling .  Peneliti  mendapatkan  kesempatan  dari PT KAI untuk melakukan observasi selama 30 hari kerja, dan peneliti  dapat melakukan observasi pada dua tugas  dalam  satu hari. Namun demikian tidak semua perjalanan tersebut dapat dilakukan observasi  dengan  baik.  Mengingat  peneliti  sangat bergantung pada kondisi lapangan yang sebenarnya. Kriteria subyek yang dipilih dalam tahap ini adalah memiliki T-62 (brevet masinis) dan T-63 (surat izin masuk  lokomotif)  dan  telah  satu  tahun  sebagai masinis.

## 3. Hasil dan Pembahsan
Hasil  dan  pembahasan  terhadap  hasil observasi  dan  pengukuran  lingkungan  fisik  dan aspek fisiologis masinis adalah sebagai berikut:

## 3.1. Lingkungan Fisik Kabin Lokomotif
Hasil  pengukuran  lingkungan  fisik  kabin lokomotif  selama  menjalankan  tugas  dapat  dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengukuran Lingkungan Fisik Kabin Lokomotif Paruh perjala- nan Tempe- ratur ( o C) Kelem- baban (%) Intensitas suara (dBA) Intensitas cahaya (Lux) Pertama 27,34 69,73 82,32 75,83 Kedua 31,48 64,73 84,84 67,04 Peningkatan temperatur pada kabin lokomotif  disebabkan  oleh  posisi  kabin  lokomotif, lingkungan  luar  kabin  lokomotif,  serta  kondisi lintasan.  Temperatur  lebih  tinggi    pada  saat  posisi kabin  lokomotif  berada  di  belakang  mesin (lokomotif  panjang)  dan  saat  melintasi  lintasan berbukit  (menanjak).  Peningkatan  temperatur  di kabin  lokomotif  dapat  disebabkan  oleh  cahaya matahari  yang  langsung  masuk  ke  kabin  dan sirkulasi  udara  yang  tidak  berjalan  dengan  baik sementara  di  kabin  tidak  terdapat  alat  yang  dapat mengatur kondisi temperatur.
Tugas  manisis  menuntut  tingkat  konsentrasi yang  tinggi,  dan  masinis    sangat  mengandalkan pendengaran  selama  mengemudikan  lokomotif. Dalam  bertugas  Masinis  harus  berkonsentrasi  agar dapat  berkomunikasi  dengan  baik  dengan  asisten masinis,  PPKA  atau  antar  kereta  melalui  radio telekomunikasi. Akan tetapi saat lokomotif melintasi lintasan berbukit (menanjak), tenaga yang diperlukan  untuk  melakukan  dorongan  semakin besar, sehingga menyebabkan peningkatan intensitas  suara.  Kondisi  ini  dapat  menyebabkan
masinis  memerlukan  usaha  yang  lebih  besar  untuk dapat berkomunikasi dengan baik.
Kondisi  lokomotif  saat  menjalankan  tugas pagi  hari  menuju  timur  dan  sore  hari  menuju  barat masinis  berhadapan  langsung  dengan  arah  datang cahaya  matahari.  Pada  lokomotif  yang  tidak memiliki  penghalang  silau,  masinis  menggunakan koran  pada  kaca  bagian  atas  untuk  mengatasi masalah tersebut.
Masinis  memanfaatkan  jendela  pada  kabin lokomotif untuk meningkatkan sirkulasi udara. Saat Fungsi  penyejuk  udara  pada  kabin  lokomotif  perlu dioptimalkan  karena  observasi  kondisi  sistem pendingin  kabin  tidak  berfungsi.  Oleh  karena  itu masinis  mengandalkan  kipas  angin  atau  jendela yang  dibuka,  dan  kondisi  ini  berdampak  pada tingkat  kebisingan.  Dengan  demikian  maka  perlu dirancang  kabin  lokomotif  yang  dapat  mengurangi intensitas  kebisingan  dan  panas  yang  masuk  ke dalam  kabin,  baik  dari  desain  lokomotif  maupun sistem permesinan pada lokomotif.
3.2. Tingkat Stres dan Beban Mental Masinis
1. Konsentrasi Salivary  - Amylase (SAA)
Bila  mengacu  pada  batasan  tingkat  stres (Yamaguchi  dkk.,  2004),  maka  persentase masinis untuk setiap tingkat stres dapat dilihat pada  Tabel  3.2.  Sebanyak  70,6%  masinis memilik tingkat stres sangat tinggi (> 60 kU/l) sebelum  bertugas,  58,8%  masinis  sesaat setelah  menyelesaikan  separuh  perjalanan tugas dan 55,9% masinis setelah menyelesaikan  tugas.  Masinis  yang  mamiliki tingkat  stres  di  atas  batas/norma  yang seharusnya  sebelum  menjalankan  tugasnya, dapat  disebabkan  oleh  kegiatan  sebelumnya sebagai aktivitas di luar tugas.
Tabel 4. Persentase Masinis Pada Setiap Tingkat
Stres (N=34) Tingkat stres Waktu pengambilan sampel Pretest1  Pretes2 Post-test 0-15 kU/l 8,8% 5,9% 8,8% 15-30 kU/l 8,8% 8,8% 8,8% 30-45 kU/l 5,9% 8,8% 17,6% 45-60 kU/l 5,9% 17,6% 8,8% > 60 kU/l 70,6% 58,8% 55,9% Median konsentrasi SAA 80,00 kU/l dan IQR (37,5–137) kU/l. Gambar 3.1 (kiri)
menunjukkan terdapat banyak data SAA yang lebih  tinggi  dari  137  kU/l  (Q3).  Kondisi  ini menggambarkan bahwa distribusi data cenderung  lebih  besar  dari  nilai  median ( positive  skewness )  atau  konsentrasi  SAA cenderung  tinggi.  Pada  Gambar  3.1.  (kanan)
menunjukkan  bahwa  terjadi  peningkatan median dan penurunan IQR pada SAA2, serta penurunan  median dan peningkatan IQR pada SAA3  dengan satu data outlier .

## Gambar 2. Sebaran Data SAA
Berdasarkan    rancangan  eksperimen  quasi (Tabel  3.2)  nilai  Δ  pada  separuh  pertama tidak  menunjukkan  peningkatan  ( Treatment effect =  –16,00  kU/l).  Sedangkan  pada separuh  kedua  terdapat  peningkatan  yang kecil  (cenderung  tetap)  ( Treatment  effect = 0,03 kU/l). Dengan demikian   maka tingkat stres  masinis  tidak  terpengaruh  selama menjalankan  dinasan  baik  pada  separuh pertama  maupun  separuh  kedua  perjalanan dinasan.
Tidak terdapat perbedaan nilai SAA sebelum ( p =0,140) dan
setelah ( p =0,967) menjalankan tugas, baik pada paruh pertama maupun  kedua  tugas.  Namun  demikian permasalahan stres pada  masinis  merupakan hal  penting  yang  perlu  dikaji,  mengingat satu orang masinis bertanggung jawab penuh terhadap  keselamatan  satu  rangkaian  kereta, serta  kelancaran  operasional  kereta  api  di lintasan yang dilaluinya.
Tabel 5. Treatment Effect Tingkat Stres Melalui
SAA Pretest1 score Treatment Pretest2 score Treatment Post-test score
1 SAA paruh pertama perjalanan 2 SAA paruh kedua perjalanan 3 SAA Treatment effect = = (90,9 – 106,9) = –16.,00 kU/l = = (90,97 – 90,94) = 0,03 kU/ l
Hasil  kajian  Yamaguchi  dan  Sakakima (2007)  terhadap  20  responden  untuk mengemudi pada sebuah simulator,
menunjukkan  terjadi  peningkatan nilai
konsentrasi SAA driving dibandingkan dengan SAA base pada  dua  percobaan.  Responden sulit untuk mengemudi dan  mengoperasikan perangkat  pada  waktu  bersamaan,  di  mana kemampuan  mengemudi  dan  konsentrasi
selama  mengemudi  akan  menurun pada saat diikuti  dengan  aktivitas  mengendalikan sistem  navigasi.  Berkaitan  dengan  kerja masinis,  maka tugas masinis  mengendalikan kereta  yang  disertai  dengan  komunikasi  dan melihat Gapeka memungkinkan untuk terjadi peningkatan SAA. Tidak adanya perbedaan tingkat stres (SAA) mengindikasikan adanya kemungkinan bahwa  pada  saat  pengukuran  masinis  tidak terpengaruh  faktor  dominan  stres  kerja.  Hal ini  dapat  terjadi  karena  masinis  sudah beradaptasi  dengan  lingkungan  dan  tugas sebagai  masinis,  selain  itu  masinis  sudah memahami  dan  menguasai  kondisi  lintasan dan kondisi geografis di sekitar lintasan. Kondisi di lapangan menunjukkan bahwa 22 dari  35  masinis  dalam  keadaan  sangat  stres sebelum tugas. Hal lain yang memungkinkan terjadi  karena SAA berkaitan  dengan irama sirkadian tubuh.  Dari  beberapa kajian yang dilakukan  Ferguson  dkk.,  (1973)    dalam Rohleder  dan  Nater    (2009)  menunjukkan bahwa yang konsentrasi SAA pagi hari lebih rendah dan empat kajian lainnya menyatakan  lebih  tinggi  pada  sore  hari. Penurunan  tingkat  SAA  pada  pagi  hari  dan meningkat  pada  sore  dan  malam  hari (Rohleder dkk., 2004).
Pada tataran    individu,  terdapat  dua  masinis memiliki  tingkat  stres  3 – 5  kali  batas  atas SAA.Walaupun  tidak  diuji  secara  stastitik, terapat  individu  engan  karakteristik  seperti ini.  Kedua  masinis  ini  berusia  40  dan  39 tahun  dengan  pengalaman  sebagai  masinis selama 16 dan 19 tahun. Pada saat observasi masinis  tersebut  menjalankan  tugas  malam hari  (20.45 – 00.30)  dan  (02.00 – 06.00).Oleh  karena  itu  hal  ini  perlu diperhatikan  karena  terdapat  kemungkinan perlu  dilakukan assessment dengan  lebih seksama  terhadap  individu  tersebut  untuk mengidentifikasi faktor yang dapat
menyebabkan tingginya tingkat stres individu tersebut.
2. Heart  Rate (HR)  dan Heart  Rate  Variability (HRV)
3. Hasil  dari  kedua  indikator  dari  kerja  jantung akibat stres adalah adalah:
a. Heart Rate
Rata-rata  median  dan  IQR  pada  ketiga kelompok  HR mean hampir  sama.  Gambar 3.2  menunjukkan  bahwa  data  HR mean1 dan  HR mean2 cenderung  lebih  kecil  dari nilai median ( negative skewness ).
Gambar 3. Sebaran data HR mean
Pada perjalanan separuh pertama perjalanan  tugas  siang  hari  HR mean1 lebih tinggi  dari  HR mean2 dan  pada  separuh perjalanan  kedua  nilai  HR mean2 lebih rendah  dariHR mean3 .  Dengan  demikian secara  umum  terjadi  perubahan  HR mean pada saat masinis menjalankan tugas. Berdasarkan    rancangan  eksperimen quasi nilai Δ HR mean pada paruh pertama perjalanan tidak  terjadi  peningkatan
( treatment  effect =    –3.00/min ) .  Dengan demikian  maka  beban  kerja  mental masinis tidak dipengaruhi oleh
perjalanan pada separuh pertama perjalanan. Akan tetapi terjadi peningkatan ( Treatment effect =
3,92/min)  pada  paruh  kedua  yang mengindikasi    terjadi  peningkatan  beban kerja mental.
Tabel 6. Treatment Effect Tingkat Stres Melalui
HR Pretest1 score Treatment Pretest2 score Treatment Post-test score
1
HRmean paruh pertama perjalanan 2 HRmean paruh kedua perjalanan 3 HRmean
Treatment effect = ( 2 HRmean - 1 HRmean ) = (79,54–82,54) = –3,00/min
= ( 3
HRmean – 2
HRmean )
= (83,39– 79,47) = 3,92/min
Namun demikian, secara statistik perubahan  nilai  HR mean menunjukkan terdapat  perbedaan  pada  paruh  pertama ( p <  0,05)  dan  kedua  perjalanan  ( p < 0,05).  Peningkatan  HR mean mengindikasi konsekuensi  stres  secara  psikologis (Hjorskov  dkk.,  2004    dalam  Paritala,
2009;  Landy  dan  Conte,  2013)  sebagai efek  dari  sekresi  hormon  epinefrin  dan norepinerin    (Scanlon  dan  Sanders, 2007).  Sekresi  ini  meningkat  sebagai bentuk defense reaction terhadap
stressor (Kroemer  dkk.,  2010).  Bila
dilihat  dari  HR mean maka  terdapat perbedaan  yang  signifikan  terhadap perubahan  HR mean . Dengan  demikian terjadi perubahan HR mean selama  masinis menjalankan tugas. b. Heart  rate  variability dengan  indikator
SDNN
Median  SDNN 1 dan  SDNN 2 hampir sama  akan  tetapi  IQR  SDNN2  lebih besar  1,71  kali  dari  SDNN 1 .    Pada SDNN 2 terdapat  dua outlier sedangkan SDNN 3 terdapat  dua  nilai  ekstrem, walaupun  median  dan  IQR  SDNN 3 meningkat  1,76  kali  dari    IQR  SDNN 2 . Whisker,  outlier  dan nilai  ekstrem  pada SDNN 2 dan SDNN 3 menunjukkan bahwa distribusi  data  kedua  kelompok  data  ini cenderung  lebih  besar  dari  median ( positive skewness ) (Gambar 4. kiri).

## Gambar 4. Sebaran Data  SDNN
Penurunan  SDNN  mengindikasi  terjadi peningkatan  beban  kerja  mental  pada saat  beban  kerja  fisik  dapat  diabaikan (Gambar  3.3  kanan).  Sumber  stres inheren  dan  lingkungan  yang  berbeda meningkatkan  aktivasi  simpatik  dengan yang ditunjukan dengan penurunan HRV dan  peningkatan  HR    (Uusitalo  dkk., 2011). Terdapat  50% masinis pada tugas pertama  dan  39,9%  masinis  pada  tugas kedua  mengalami  penurunan  SDNN. Namun demikian, bila melihat persentase tersebut  maka  secara  umum  perjalanan tugas tidak mempengaruhi SDNN. Berdasarkan    rancangan  eksperimen quasi nilai Δ SDNN pada paruh pertama dan  kedua  perjalanan  dinasan  terdapat peningkatan    ( Treatment  effect =  12,64 ms dan 43,40 ms). Kondisi ini menunjukkan  bahwa  beban  kerja  mental masinis tidak dipengaruhi oleh
perjalanan pada separuh pertama perjalanan maupun separuh kedua perjalanan dinasan  (Tabel 7.).
Tabel 7. Treatment Effect Tingkat Stres Melalui HR
Pretest1 score Treatment Pretest2 score Treatment Post-test score 1 SDNN paruh pertama perjalanan 2 SDNN paruh kedua perjalanan 3 SDNN Treatment effect = = (51.85 –43.21) = 12.64 ms = = (94.98– 51.58) = 43.40 ms
Tidak  terdapat  perbedaan  tingkat  beban mental  yang  terjadi  pada  separuh  tugas pertama    (p=0,116)    dan    kedua  ( p = 0,151), namun demikian terdapat masinis mengalami  penurunan  SDNN.  Oleh karena  itu,  mengingat  bahwa  aspek keselamatan  merupakan  salah  satu  pilar utama  dari  operasional  perkeretaapian, maka  hal  ini  masih  perlu  mendapat perhatian.
Peningkatan rata-rata ( Coefisien of Variation )  CV SDNN terjadi  mulai  dari sebelum  memulai  tugas,  saat  tugas sampai  dengan  setelah  menyelesaikan setengah  perjalanan.  Kondisi  ini  terjadi baik  pada  separuh  pertama  dan  kedua tugas.    Semakin  kecil  CV SDNN semakin baik  karena  menunjukkan  nilai  dispersi yang  terjadi  pada  RR mean semakin  kecil atau konsisten/homogen  (Paritala, 2009; Nunan  dkk.,  2010).  Dengan  demikian berdasarkan  indikator  CV SDNN terdapat indikasi peningkatan beban kerja mental. Berdasarkan  penurunan  SDNN  dan CV SDNN secara  individual  maka  hanya 10,7%  masinis  yang  tidak  mengalami penurunan.  Sedangkan  21,4%  masinis mengalami  peningkatan.  Kondisi  ini menunjukkan bahwa selama menjalankan tugas terjadi ketidak- konsistenan  denyut  jantung  dengan dispersi  yang  besar.  Hal  ini  dapat disebabkan karena denyut jantung mengikuti    irama  sirkadian,  di  mana denyut  jantung  yang  lebih  tinggi  terjadi pada siang hari dibandingkan malam hari (Bourdreau dkk., 2011). Sehingga terdapat kemungkinan bahwa peningkatan  SDNN  dan  CV SDNN terjadi pada  saat  denyut  jantung  harus  rendah tetapi masinis dalam keadaan bekerja. Penelitian    Park  dkk,  (2007)  terhadap 366  pria  dan  271  wanita  Korea  berusia 45±10,7 tahun dihasilkan  rentang SDNN 35,9±15,5  (ms).  Berdasarkan  27    kajian ditetapkan  rentang  normal  SDNN  32-93 (ms)    (Nunan  dkk,  2010),  sedangkan
Kim  dan  Woo    (2011)  rentang  normal SDNN  adalah  39,6±22,1  ms  yang  dikaji dari  3085  penduduk  Korea.  Bila  melihat pada  kedua  rentang  tersebut,  maka  rata- rata  SDNN  hasil  pengukuran  mendekati pada kedua rentang tersebut.
Berkaitan  dengan  jam  tugas  masinis  di malam,  tengah  malam  dan  dini  hari, HRV  dapat  digunakan  sebagai  penanda modulasi  otonomik  jantung    (Bourdreau dkk.,  2011).  Pada  irama  sirkadian interval  RR mean lebih  tinggi  pada  malam hari  dibandingkan  siang  hari.  Penelitian Bourdreau  dkk.,  (2011)  mengungkapkan terdapat  efek  proses  tidur-bangun  dan proses    sirkadian  pada  ritmis  jantung, serta  interaksi  di  antara  proses-proses tersebut.
Beban kerja didefinisikan sebagai sejumlah  sumber  yang  diperlukan  untuk menjalankan  tugas,  yang  ditetapkan dalam tiga tipe, yaitu: beban kerja visual beban  kerja  motorik,  dan  beban  kerja mental  (Silva,  2014).  Bila  melihat  tugas masinis,  maka  beban  kerja  masinis mencakup  ketiga  tipe  beban  kerja tersebut.  Beban  kerja  visual  karena masinis  harus  melihat  dan  merespon berbagai  tipe  informasi  (display,  sinyal, marka,  dan  sebagainya),  beban  kerja motorik  karena  harus  mengendalikan tuas  dan  pedal,  serta  beban  kerja  mental karena  harus  memproses  berbagai  tipe informasi. Secara spesifik dapat dikatakan  bahwa  beban  kerja  masinis melibatkan proses neurofisiologi, perseptual,  dan  kognitif  (Silva,  2014) mengingat proporsi kapasitas
pemrosesan  informasi  yang  digunakan untuk melaksanakan tugas lebih besar. Analisis  tugas  pada  penelitian  Zoer  dkk. (2014)  mengungkapkan  bahwa  masinis mengalami  beban  mental  yang  tertinggi sebelum tiba dan meninggalkan stasiun.Pada  penelitian  ini  kondisi  ini tergambar  pada  nilai  SAA  yang  tinggi dari  hasil  pengukuran  sebelum  dan setelah menjalankan tugas. Penelitian Zoer dkk.(2014)
mengungkapkan  bahwa  sebuah  sinyal kuning  ganda,  yang  memerintahkan masinis  untuk  memperlambat  karena sinyal  berikut  bisa  menjadi  merah,  juga meningkatkan  beban  mental.  Beban mental,  yang  diukur  dengan  melacak
tingkat variabilitas jantung, tidak berubah  secara  signifikan  dengan  waktu pada  tugas-tugas.  Demikian  pula  hal  ini terjadi  pada  hasil  pengukuran  pada penelitian  ini,  tidak  terdapat  perbedaan SDNN  pada  kedua  paruh  perjalanan tugas.  Hal  ini  ditunjukkan  pula  dengan nilai Δ SDNN pada separuh pertama dan kedua  perjalanan    tugas    menunjukkan adanya  peningkatan,  peningkatan  SDNN mengindikasikan terjadi penurunan
beban  kerja  mental  (DiDomenico  dan
Nussbaum, 2008).
Secara  individu,  hanya  terdapat  satu masinis  yang  mengalami  penurunan SDNN yang berarti. Kondisi ini mengindikasikan bahwa individu
tersebut  mengalami  peningkatan  beban kerja  mental  selama  menjalankan  tugas yang  cukup  berarti. Assessment perlu dilakukan  terhadap  masinis  ini  karena masinis  ini  merupakan  masinis  senior berusia  antara  37-42  tahun  dengan pengalaman  sebagai  masinis  selama  16- 22 tahun dan satu masinis yunior dengan usia  27  tahun  dan  pengalaman  6  tahun sebagai masinis. Assessment perlu dilakukan  mengingat  bahwa  masinis senior  telah  menguasai  dan  memahami tugas dan tanggung jawab yang dijalankannya.
3.4. Analisis  Tingkat  Stres  dan Beban Mental Masinis
Berdasarkan  uji  statistik,  dari  tiga  kondisi
pengukuran  tingkat  stress  terhadap  4  parameter lingkungan  fisik  kabin  lokomotif,  korelasi  hanya terjadi pada temperatur pada saat bertugas (p<0,05) dan  tingkat  kebisingan  setelah  menyelesaikan seluruh  tugas  (p<0,05)  terhadap  perubahan  nilai konsentrasi  SAA.  Sedangkan  terhadap  beban  kerja mental,  korelasi  hanya  terjadi  pada  tingkat kelembaban  setelah  menyelesaikan  seluruh  tugas (p<0,05) terhadap perubahan nilai SDNN. Demikian pula pada HR mean , haya terdapat korelasi antara  kebisingan  pada  awal  bertugas  yang mempengaruhi perubahan HR mean (p<0,05).
Peningkatkan persentase masinis yang memiliki    konsentrasi  SAA  tinggi  terjadi  setelah menjalankan  separuh  pertama  tugas  pagi.  Masinis yang mengalami penurunan SDNN 50% diantaranya  menjalankan  paruh  pertama  tugas. Penurunan SDNN menggambarkan adanya peningkatan  beban kerja  mental  (DiDomenico dan Nussbaum,  2011)  dan  kondisi  ini  serupa  dengan kajian dari  Yamaguchi dan Sakakima (2007) yang
memberikan secondary task pada obyek penelitiannya  dan  berdampak  pada  peningkatan konsentrasi  SAA.Namun  demikian    secara  statistik menunjukkan bahwa perjalanan tugas  tidak memberikan  dampak  terhadap  peningkatan  stres dan beban kerja. Hal ini mungkin karena perjalanan tugas selama empat  jam tidak cukup meningkatkan stres  beban  kerja  dan  kelelahan  mental  masinis. Dalam  beberapa  penelitian,  kajian  terhadap  aspek ini  dilakukan  pada  simulator,  dengan  perlakuan, dan dilakukan dalam waktu yang lebih lama.
Sebagai  proses  stimus-respon  dari  stres  dan strain (beban kerja mental), penurunan/peningkatan tingkat  stres  menyebabkan  penurunan/peningkatan beban  kerja  mental,  dan  sebaliknya.  Secara individu, dari 27 pengukuran HRV pada dua paruh perjalanan tugas diperoleh:
1. 12 paruh perjalanan
memiliki
peningkatan/penurunan  tingkat  stres  diikuti oleh  peningkatan/penurunan  beban  kerja mental  pada  ketiga  indikator  (SDNN  dan HR mean )
2. 16 paruh perjalanan memiliki
peningkatan/penurunan  tingkat  stres  diikuti oleh  peningkatan/penurunan  beban  kerja mental hanya pada dua indikator
3. 14 paruh perjalanan memiliki
peningkatan/penurunan  tingkat  stres  diikuti oleh  peningkatan/penurunan  beban  kerja mental hanya pada satu indikator
4. 12  paruh  perjalanan  tugas  yang  menunjukkan bahwa    peningkatan/  penurunan  tingkat  stres tidak  diikuti  oleh  peningkatan/  penurunan beban kerja mental.
Bila  melihat  secara  individu,  terdapat  15 masinis  yang  memiliki  tingkat  stres,  beban  kerja mental,  dan  kelelahan  selama  menjalankan  tugas. Dari  ke  15  masinis  tersebut  hanya  empat  masinis yang  mengalami  peningkatan/penurunan  tingkat stres dan diikuti oleh peningkatan/ penurunan HRV. Selama  menjalankan  tugas  pagi  masinis mengalami peningkatan tingkat stres terutama pada separuh  pertama.  Pada  tugas  pagi  masinis  akan menjalankan  kereta  melalui  lintasan  berbukit  dan berkelok. Selain itu jadwal perjalanan ini bersamaan  dengan  waktu  masyarakat  sekitar lintasan memulai aktivitas, sedangkan lintasan yang dilalui  masih  belum steril. Hal  ini  berdampak pada tingkat  konsentrasi  masinis  harus  ditingkatkan berkaitan  dengan  kondisi  lintasan  tersebut.  Dengan demikian  maka  jam  tugas  lewat  tengah  malam hingga dini hari berpotensi memicu stres dan beban mental  masinis.  Hal  ini  disebabkan  akumulasi beban kerja yang dialami dari hari-hari sebelumnya dan  belum  mengalami  pemulihan  secara  tuntas.
Faktor sirkadian, homeostasis  yang dilihat dari jam kerja,  jam  tidur  dan  terjaga,  jam  dan  durasi  tidur, serta  tugas  ((Noy  dkk.,  2011,  Williamson  dkk., 2011, Milia dkk 2011).
Hasil  studi  ini  hanya  berlaku  di  Daerah Operasional  II  Bandung,  karena  setiap  Daerah Operasional/Divisi  Regional  memiliki  karakteristik yang berbeda, baik dari kondisi lintasan, lingkungan,  maupun  masinis.  Namun  demikian kondisi  lintasan  di  DaOp  II  Bandung  dapat menggambarkan  kondisi  lintasan  yang  lebih lengkap,  karena  terdapat  lintasan  datar,  berbukit dan  berkelok,  terdapat  perlintasan  sebidang  yang tidak  resmi  dan  tidak  berpalang,  dan  tidak  steril. Kondisi  ini  hampir  sama  dengan  kondisi  di  DaOp dan DivRe lainnya.

## 4. Kesimpulan
Telah  diketahui  sebelumnya  bahwa  faktor yang  dominan  menjadi  sumber  stres  kerja  masinis di  Daerah  Operasional  II  Bandung  adalah lingkungan  kerja.  Namun  demikian  dari  hasil observasi  diperoleh  temuan  bahwa  kondisi  ini terjadi karena tidak beroperasinya sistem pendingin pada  kabin  lokomotif,  sehingga  masinis  hanya mengandalkan sirkulasi udara dari jendela lokomotif.  Kondisi  ini  berdampak  pula  pada tingkat  kebisingan  yang  tinggi  dan  didukung  pula oleh  kondisi  mesin  lokomotif  pada  saat  melalui lintasan  berbukit.  Namun  demikian  kondisi  ini secara umum tidak mempengaruhi tingkat stres dan beban mental masinis.
Tingginya  tingkat  stres  tersebut  dibuktikan dengan  56%  masinis  memiliki  tingkat Salivary - Amylase (SAA)  yang  berada  di  atas  kriteria  sangat stres.  Bahkan  tingkat  stres  yang  tinggi  dialami masinis  pada  saat  sebelum  menjalankan  tugas, Kondisi  ini  dapat  disebabkan  oleh  kegiatan sebelumnya  sebagai  aktivitas  di  luar  tugas.  Dari penelitian  ini  juga  ditemukan  bahwa  perjalanan selama  tugas  tidak  memberikan  pengaruh  terhadap peningkatan stres lebih lanjut.
Tingkat  beban  kerja  mental  masinis  secara obyektif melalui respon fisiologis berada pada batas normal  dan  cenderung  moderat.Dapat  disimpulkan bahwa beban kerja mental masinis, yang dilihat dari Heart  Rate  Variability (HRV),  cenderung  normal. Walaupun  belum  ada  norma/standar  yang  dapat digunakan  sebagai  acuan,  hasil  pengukuran menunjukkan  bahwa  nilai  SDNN  dan  HR mean masinis  masih  dalam  rentang  normal  hasil penelitian-penelitian yang telah dilakukan.
Sumber stres yang dialami selama menjalankan  tugas  tidak  mempengaruhi  tingkat stres  dan  beban  kerja  dalam  rentang  empat  jam pengukuran  selama  menjalankan  tugas.  Hal  ini mungkin  terjadi  karena  selama  empat  jam pengukuran  tidak  cukup  untuk  meningkatkan  stres dan beban kerja mental  masinis.

## DAFTAR PUSTAKA
Bourdreau, P., Dumont, G., Kin, N. N., Walker, C- D.,  dan  Boivin,  D.B.  (2011),  Correlation  of Heart  Rate  Variability  and  Circadian Markers in Human. 33rd Annual
International  Conference  of  IEEE  EMBS .
Boston, Massachusetts USA. Hal. 681-684
Cox,  T.,  dan  Griffiths,  A.  (2005),  The  Nature  and Measurement of Work-Related Stress:
Theory and Practice. In J. R. Wilson, dan N. Corlett, Evaluation of Human Work, 3rd Ed. Hal. 553-571, New York: Taylor dan Francis Group, LLC
DiDomenico,  A.,  dan  Nussbaum,  M.  A.  (2008),
Interactive  Effects  of  Physical  and  Mental Workload on Subjective Workload Assessment. International Journal of
Industrial Ergonomic, Vol. 38, hal. 977-983 DiDomenico,  A.,  dan  Nussbaum,  M.  A.  (2011),
Effects  of  Different  Physical  Workload Parameters  on  Mental  Workload  and Performance. International Journal of Industrial  Ergonomics, Vol.  41,  hal.  255- 260
Dorrian,  J.,  Roach,  G.  D.,  Fletcher,  A.,  dan Dawson,  D.  (2006),  The  Effects  of  Fatigue on Train Handling During Speed Restrictions. Transportation  Research  Part
F 9 , hal. 243-257
Dorrian,  J.,  Roach,  G.  D.,  Fletcher,  A.,  dan Dawson,  D.  (2007b):  Simulated  Train Driving: Fatigue, Self-Awareness and Cognitive Disengagement. Applied Ergonomics, Vol. 38, hal. 155-166
Hancock,  P.  A.,  dan  Meshkati,  N.  (1988): Human Mental  Workload:Advances  in  Psychology 52. Amsterdam:  Elsevier  Science  Publisher B.V.
Kim,  G.-M.,  dan  Woo,  J.-M. (2011).  Determinants for Heart Rate Variability in Normal Korean Population. Cardiovascular  Disorders ,  hal. 1293-1298.
Kroemer,  K.  H.,  Kroemer,  H.  J.,  dan  Kroemer- Elbert, K. E. (2010): Engineering Physiology  Bases  of  Human  Factors Engineering. New York: Springer.
Landy,  F.  J.,  dan  Conte,  J.  M. (2013): Work  in  the 21th  Century:  An  Introduction  to  Industrial and  Organizational  Psychology,  4th  Ed.
John Wiley dan Sons, Inc.
Martinussen,  M.,  dan  Hunter,  D.  R.  (2010):
Aviation  Psychology  and  Human  Factors. CRC Press, Taylor and Francis Group.
Milia,  L.  D.,  Smolensky,  M.  H.,  Costa,  G.,
Howarth, H. D., Ohayon, M. M., dan Philip,
P.  (2011):  Demographic  Factors,  Fatigue, and  Driving  Accidents:  An  Examination  of The  Published  Literture. Accident  Analysis and Prevention, Vol. 43, hal. 516-532.
Mulrine,  B.  L.,  Sheehan,  M.  F.,  Burell,  L.  M.,  dan Matthews,  M.  D.  (2011): Measuring  Stress and  Ability  to  Recover  from  Stress  with Salivary  Alpha-Amylase  Levels. United States  Military  Academy,  Department  of Behavioral Sciences and Leadership.
Noy,  Y.  I.,  Horrey,  W.  J.,  Popkin,  S.  M.,  Folkard,
S.,  Howarth,  H.  D.,  dan  Courtney,  T.  K. (2011): Future direction in fatigue and safety research. Accident  Analysis  and  Prevention,
Vol. 43 No. 2, hal. 495-497.
Nunan,  D.,  Sandercock,  G.  R.,  dan  Brodie,  D.  A.
(2010):  A  Quantitative  Systematic  Review of Normal Values for Short-Term Heart Rate Variability  in  Health  Adults. Pacing  Clinic Electrophysiology, Vol. 33,  No.  11,  hal. 1407-1417.
Paritala,  S.  A.  (2009): Effect  of  Physical  and Mental  Tasks  on  Heart  Rate  Variability. hal.Louisiana:  Louisiana  State  University and Agricultural and Mechanical College.
Park,  S.,  Lee,  B.,  dan  Jeong,  K.  (2007).
Standardized  Test  of  Heart  Rate  Variability for  Autonomic  Function  Test  in  Healthy
Korean. International Journal of
Neuroscience, Vol.  117,  No.  12,  hal.  1707-
1717. Rohleder,  N.,  dan  Nater,  U.  M.  (2009): Determinants  of  Salivary  Alpha  Amylase  in Humans and Methodological Considerations, Psychoneuroendocri- nology, Vol. 34, hal. 469-485.
Rohleder, N., Nater, U. M., Wolf, J. M., Ehlert, U., dan  Kirschbaum,  C.  (2004):  Psychosocial Stress-Induced Activation of Salivary Alpha-Amylase - An Indicator of
Sympathetic  Activity? Ann.  New  York Academy  of  Sciences, Vol.  1032,  hal.  258- 263.
Scanlon, V. C., dan Sanders, T. (2007): Essential of Anatomy  and  Physiology,  6th  Ed. Davis Company.
Silva,  F.  P.  (2014):  Mental  Workload,  Task
Demand  and  Driving  Performane:  What Relation? Procedia-social  and  Behavioral Sciences, Vol. 162, hal. 310-319. Taelman, J., Vandeput, S., Spaepen, A., dan Huffel, S.  V.  (2008):  Influence  of  Mental  Stress  on Heart  Rate  and  Heart  Rate  Variability. International  Federation  for  Medical  and
Biological  Engineering, Vol.  22,  hal.  1366- 1369.
Tarvainen,  M.  P.,  Niskanen,  J.-P.,  Lipponen,  J.  A.,
Ranta-aho,  P.  O.,  dan  Karjalainen,  P.  A. (2014). Kubios HRV- Heart Rate Variability Analysis  Software. Computer  Methods  and Programs  in  Biomedicine, Vol.  113,  No.1, hal. 210-220.
Taylor,  S.  E.  (2009). Health  Psychology,  7th edition. McGraw-Hill, Inc.
Uusitalo, A., Mets, T., Martinmaki,  K., Mauno, S.,
Kinnunen,  U.,  dan  Rusko,  H.  (2011):  Heart rate  Variability  Related  to  Effort  at  Work. Applied ergonomics , hal. 1-9.
Wahyuning, C.S. dan Desriyanti, A. (2011). Tingkat Stres  Kerja  Pada  Pengendara  Moda Transportasi  Darat    dan  Kereta  Api .
Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat–Itenas. Laporan Penelitian.
Williamson,  A.,  Lombardi,  D.  A.,  Folkard,  S.,
Stutts,  J.,  Curtney,  T.  K.,  dan  Connor,  J.  L. (2011):  The  Link  Between  Fatigue  and Safety. Accident  Analysis  and  Prevention , hal. 498-515.
Yamaguchi, M., dan Sakakima, J. (2007): Evaluatin of  Driver  Stress  in  Motor-Vehicle  Driving Simulator  Using  a  Biochemical  Marker. Journal  of  International  Medical  Research,
Vo l 35, hal. 91-100.
Yamaguchi,  M.,  Kanemori,  T.,  Kanemaru,  M.,
Mizuno,  Y.,  dan  Takai,  N.  (2003):  The influence  of  physical  stress  on  amylase activity  in  human  saliva. Life  Support, Vol 15, hal. 3, hal. 120-127.
Yamaguchi,  M.,  Kanemori,  T.,  Kanemaru,  M., takai,  N.,  Mizuno,  Y.,  dan  Yoshida,  H. (2004):  Performance  Evaluation  of  Salivary Amylase  Activity  Monitor. Biosensor  and Bioelectronics, Vol. 20, hal. 491-497.
Zoer,  I.,  Sluiter,  J.,  dan  Frings-Dresen,  M.  (2014). Psychological Work Characteristics,
Psychological  Workload  and  Associated Psychological  and  Cognitive  Requirements of  Train  Drivers.  In  I.  Zoer, Towards improving workers' health by matching work and  workers (hal.  40-73).  Amsterdam: University of Amsterdam.