Article History: Received : July, 29 th 2022; Accepted : July, 13 th 2023 Cite this as :
Nugroho,  M.R.H  &  Suryadi,  A.  2023.Analisis  Beban  Kerja dengan  Pendekatan Cardiovaskular dan Subjective  Work  Load Assesment Technique . Rekayasa. Vol 16(2). 132-141.
Rekayasa , 2023; 16(2): 132-141 ISSN: 0216-9495 (Print) ISSN: 2502-5325 (Online)
Analisis Beban Kerja dengan Pendekatan Cardiovascular (CVL) dan Subjective Workload Assesment Technique (SWAT) : Studi Kasus Pengemudi Go-Jek Muhammad Rifqi Hari Nugroho 1 , Akmal Suryadi 1*
1 Universitas Pembangunan Negeri (UPN) Veteran Jawa Timur Jl. Rungkut Madya No.1 Gunung Anyar Surabaya 60294 Jawa Timur
* akmal.suryadi56@gmail.com DOI: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v16i2.15897
Abstrak
Saat ini mobilitas penduduk semakin hari semakin tinggi yang mana menyebabkan kemacetan dan munculnya tuntutan untuk melakukan perpindahan dari satu tempat ke tempat yang lain dengan menggunakan ojek online.  Menjadi driver ojek online tidak  terlepas  dari  aktivitas  fisik  dan  mental  seperti  mengendarai,  mengendalikan  kendaraan,  membawa barang, menunggu orderan, interaksi kepada customer, mencari alamat tujuan, mengoperasikan aplikasi ojek online dan lain-lain. Hal ini membuat beban kerja pengendara ojek online baik fisik maupun mental  samakin besar. penelitian ini memiliki tujuan yakni untuk mengetahui beban kerja fisik dan mental pada pengemudi Go-Jek di Kelurahan Lidah Kulon. Penelitin  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif.  Populasi  penelitian  ini  yakni  pengemudi  Go-Jek  yang  aktif  secara keseluruhan di Kelurahan Lidah Kulon yakni sebesar 35 orang dan sampel sebanyak 26 responden. Hasil penelitian ini menemukan  bahwa  beban  kerja  fisik  menggunakan  presentase Cardiovascular  Load (CVL)  menunjukan  bahwa pengemudi Go-Jek memiliki beban kerja fisik dengan rata-rata %CVL sebesar 31%. Kemudian hasil dari metode SWAT untuk  pengemudi  Go-Jek  didapatkan  nilai  pada  dimensi Effort sebesar  23.69%,  lalu  untuk Time sebesar  64.43%,  dan untuk Stress sebesar 11.89%. Maka yang paling berpengaruh adalah Time Load dengan nilai rata-rata beban 64,43 %. Artinya pengemudi Gojek secara signifikan merasakan beban waktu lebih dominan dalam mempengaruhi pekerjaannya.
Kata Kunci : mobilitas, beban kerja fisik, pengemudi, cardiovascular load Abstrac t
Currently  the  mobility  of  the  population  is  getting  higher  and  higher  which  causes  congestion  and  the  emergence  of demands to move from one place to another by using an online motorcycle taxi. Being an online motorcycle taxi driver is inseparable  from  physical  and  mental  activities  such  as  driving,  controlling  vehicles,  carrying  goods  ,waiting  for  orders, interacting  with  customers,  finding  destination  addresses,  operating  online  motorcycle  taxi  applications and  others.  This makes the workload of online motorcycle taxi riders both physically and mentally even greater. this study aims to determine the  physical  and  mental  workload  on  the  Go-Jek  driver  in  the  village  of  tongue  Kulon.  This  research  uses  a  quantitative approach.  The population  of  this  study  is  Go-Jek  drivers  who  are  active as  a  whole  in  the  village  of tongue  Kulon  which amounted to 35 people and a sample of 26 respondents. The results of this study found that the physical workload using the percentage of Cardiovascular Load (CVL) showed that Go-Jek drivers have a physical workload with an average of %CVL of 31%. Then the results of the SWAT method for Go-Jek drivers obtained values in the Effort dimension of 23.69%, then for Time of 64.43%, and for Stress of 11.89%. Then the most influential is the Load Time with an average load value of 64.43%. This means that Gojek drivers significantly feel the burden of time is more dominant in affecting their work.
Key words : mobility, physical work load, driver, cardiovascular road

## PENDAHULUAN
Saat  ini  mobilitas  penduduk  semakin  hari semakin  tinggi  yang  mana  menyebabkan kemacetan  dan  munculnya  tuntutan  untuk melakukan  perpindahan  dari  satu  tempat  ke
tempat  yang  lain  dengan  cepat.  Pada kenyataannya kemacetan ini menimbulkan keresahan bagi masyarakat. Salah satu pilihan yang dinilai  efektif  untuk  mengatasi  kepadatan  di  jalan raya  adalah  menggunakan  transportasi  umum berbasis  online.  Masyarakat  memiliki  respon kepuasan  yang  baik  terhadap  pelayanan  ojek online. Sehingga untuk mengatasi keresahan yang dialami  oleh  masyarakat  dengan  menggunakan dan  memanfaatkan  kemajuan  teknologi  (Winurini, 2015).

## REKAYASA
Journal of Science and Technology https://journal.trunojoyo.ac.id/rekayasa
Seiring  dengan  perkembangan  zaman  dan teknologi, peranan transportasi seperti ojek sudah semakin  bergeser  kearah  digital  ( online) .  Ojek online merupakan  transportasi  yang  sama  seperti ojek konvensional yang mengantar penumpang ke tempat tujuan yang diinginkan penumpang, tetapi cara  pemesanan  ojek online berbeda,  yakni memanfaatkan  teknologi  masa  kini  dengan menggunakan aplikasi smartphone yang terhubung  dengan  jaringan  internet  untuk memesan  atau  memanggil  pengemudi  ( driver ) (Cahyani et  al., 2019).  Tarif  ojek online sudah tertera saat pemesanan di aplikasi, dan ditentukan berdasarkan jarak tempuh dari lokasi penjemputan penumpang ke tujuan, bahkan pembayaran dapat dilakukan  secara  tunai  atau  menggunakan  uang elektronik  atau  disebut  dengan e-money (Al-Bana et  al., 2020).  Perkembangan  transportasi  umum berbasis  online  mengalami  peningkatan  yang pesat terutama pada sepeda motor, sehingga para pengendara  harus  dapat  bertahan  dan  bersaing dengan yang lain . Menjadi driver ojek online tidak  terlepas  dari aktivitas  fisik  dan  mental  seperti  mengendarai, mengendalikan  kendaraan,  membawa  barang ,menunggu  orderan,  interaksi  kepada  customer, mencari  alamat  tujuan,  mengoperasikan  aplikasi ojek online dan  lain-lain.  Dengan  padatnya  lalu lintas  pengendara  ojek online harus  fokus  dalam berkendara,  selain  itu  juga  harus  maksimal  dalam memberikan  pelayanan  baik  kepada  konsumen yang  nantinya  akan  diberi  penilaian  juga  oleh konsumen  dan  bonus  dari  aplikasi  dan  yang lainnya. Hal ini membuat beban kerja pengendara ojek online baik  fisik  maupun  mental  samakin besar (Rahman, 2018).
Tuntutan  dari  suatu  pekerjaan  atau  kombinasi pekerjaan  diantaranya  adalah  menjaga  stabilitas sikap,  melakukan  aksi  fisik,  dan  melakukan pekerjaan  kognitif  ( Performing  Cognitive  Task ) (Syaief,  2016).  Beban  kerja  fisik  ditimbulkan  oleh pekerjaan  yang  didominasi  oleh  aktivitas  fisik. Kerja  fisik  akan  mengakibatkan  beberapa perubahan  fungsi  pada  alat-alat  tubuh,  oleh karena  itu  beban  kerja  fisik  dapat  diukur  melalui perubahan fungsi pada alat-alat tubuh (Alfonso et al. , 2022). Sedangkan beban kerja mental mengacu pada  kondisi-kondisi  yang  dapat  menyebabkan terjadinya  kebingungan,  frustasi  yang  terkait dengan  kinerja  tugas,  sehingga  membuat penyelesaian  tugas  menjadi  lebih  sulit  untuk
dilaksanakan.  Pada  tekanan  dengan level rendah maka  seseorang  akan  merasa  relatif  rileks,  begitu tekanan meningkat maka akan terjadi distraksi dan aspek-aspek  yang  bersangkutan  yang  terkait dengan  tugas  yang  disebabkan  oleh  faktor-faktor yang ada  dalam lingkungan individu. Fakto-faktor tersebut  meliputi  hal-hal  seperti  motivasi, kelelahan,  rasa  takut,  tingkat  kemampuan, temperatur,  kebisingan,  vibrasi,  atau  ketenangan. Beberapa  faktor  tersebut  dapat  secara  langsung mempengaruhi  kinerja  tugas  ketika  mereka mencapai  level  yang  tinggi  (Adawiyah,  2013; Firmanda,  2018;  Maulana,  2019;  Aryanny  &  Baitil, 2021; Yul & Setiyawan, 2022).
Berdasarkan latar belakang tersebut, penelitian ini  bertujuan  untuk  mengukur  beban  kerja  pada driver Go-Jek  di  Kelurahan  Lidah  Kulon menggunakan  metode Cardiovascular  Load  (CVL) dan Subjective  Workload  Assessment  Technique (SWAT).  Metode Cardiovascular  Load (CVL) merupakan metode analisis beban kerja fisik yang mebandingkan  denyut  nadi  maksimal  dengan denyut nadi kerja (Andriyanto, 2012). Denyut nadi merupakan  salah  satu  variabel  fisiologis,  tubuh yang menggambarkan tubuh dalam keadaan statis atau  dinamis  (Utama,  2021).  Oleh  karena  itu denyut  nadi  dipakai  sebagai  salah  satu  indikator yang  dipakai  untuk  mengetahui  berat  ringannya beban  kerja  seseorang.  Adapun  menentukan klasifikasi  beban  kerja  berdasarkan  peningkatan denyut  nadi  kerja  yang  dibandingkan  dengan denyut  nadi  maksimum  yang  dinyatakan  dalam beban cardiovasculer load (CVL) (Rahman, 2018). Sedangkan metode SWAT dalam penerapannya akan  memberikan  penskalaan  subjektif  yang sederhana dan mudah dilakukan untuk mengkuantitatifkan beban kerja dari aktivitas yang harus  dilakukan  oleh  pekerja.  SWAT  akan menggambarkan sistem kerja sebagai model multi dimensional dari beban kerja. Metode SWAT terdiri dari  tiga  deskriptor,  yaitu  dimensi  beban  waktu ( time ),  beban  usaha  mental  ( effort )  dan  beban tekanan  psikologis  ( stress )  dan  dilakukan  dalam dua  tahap,  yaitu  tahap  pembuatan  skala  (scale development) dan tahap pemberian nilai terhadap pekerjaan  ( event  scoring )  (Yul  &  Rudi  Setiyawan, 2022).  Dengan  mengetahui  tingkat  beban  kerja pengemudi  dapat  diketahui  indikator  yang  paling memengaruhi tingkat beban kerja pengemudi Go- Jek. Berdasarkan uraian diatas, maka penelitian ini memiliki  tujuan  yakni  untuk  mengetahui  beban
kerja  fisik  dan  mental  pada  pengemudi  Go-Jek  di Kelurahan  Lidah  Kulon  yang  diharapkan  mampu memberikan  saran  perbaikan  kepada  perusahaan dalam meminimalisir beban kerja pada pengemudi Go-Jek.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan kuantitatif  dalam  menjawab  dan  mencapai  tujuan penelitian. Penelitian ini dilaksanakan di Kelurahan Lidah Kulon kepada pengemudi Go-Jek yang mana penelitian dilakukan pada  10  Januari 2022 sampai data  yang  diperlukan  mencukupi.  Variabel penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yakni  variabel  terikat  dan  variabel  bebas  dengan identifikasi sebagai berikut:
a. Variabel  terikat  adalah  variabel  yang dipengaruhi  atau  menjadi  akibat  adanya variabel  bebas.  Variabel  terikat  dalam penelitian  ini  adalah  beban  kerja  mental  dan fisik  pengemudi  Go-Jek  di  Kelurahan  Lidah Kulon
b. Variabel  bebas  adalah  variabel  yang  menjadi sebab  timbul  berubahnya  variabel  terikat. Variabel bebas dalam penelitian ini adalah:
i. Denyut  nadi  kerja  merupakan  jumlah denyut  nadi  yang  diperoleh  saat pengemudi  sedang  melakukan  aktivitas pekerjaannya.  Pengambilan  denyut  nadi kerja menggunakan alat oximeter dengan 4  kali  pengambilan  lalu  dilakukan perhitungan  rata-rata  dari  nilai  denyut nadi kerja tersebut.
ii. Denyut  nadi  istirahat  merupakan  jumlah denyut  nadi  yang  diperoleh  saat pengemudi  sedang  istirahat  atau  tidak sedang  melakukan  aktivitas  yang  berat. Pengambilan  denyut  nadi  istirahat menggunakan  alat oximeter dengan  4 kali pengambilan lalu dilakukan perhitungan  rata-rata  dari  nilai  denyut nadi istirahat tersebut.
iii. Dimensi  beban  kerja  yang  meliputi beban  waktu  ( time  load), beban  usaha ( effort  load), dan  beban  tekanan psikologis ( stress load). Pengambilan nilai dimensi  beban  kerja  menggunakan metode  kuesioner  dengan  6  kategori kegiatan  kerja  yaitu:  Mengantarkan Penumpang sesuai tujuan, Mengantarkan makanan  atau  minuman  sesuai  tujuan, Mengantarkan  barang  sesuai  tujuan,
Komunikasi kepada
penumpang, Menunggu  penumpang,  dan  Menunggu makanan  atau  minuman  dari  pihak rumah makan.
Populasi penelitian ini yakni pengemudi Go-Jek yang  aktif  secara  keseluruhan  di  Kelurahan  Lidah Kulon yakni sebesar 35 orang. Dalam menentukan besaran  sampel  menggunakan  rumus  S lovin sebagai berikut:
n= N 1+N.e 2 ………… ..(1) Dimana n = Jumlah Sampel N = Jumlah Populasi (35) e  = Error  Tolerance (batas  toleransi  kesalahan) (10%)
Menggunakan persamaan 1 didapatkan sampel sebanyak  26  responden.  Kemudian  dalam  upaya untuk  memecahkan  permasalahan  dan  mencapai tujuan  penelitian,  dilakukan  beberapa  tahapan setelah  variable-variabel  penelitian  teridentifikasi dilanjutkan  dengan  tahap  pengumpulan  data. Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  menyebar kuessioner  kepada  responden.  Data  yang terkumpul  dari  pengisian  kuesioner  kemudian diuji  kevalidannya  dan  realibilitasnya.    Pengujian validitas  menggunkan  metode  korelasi Pearson Product Moment sebagai berikut dengan rumus :
𝑟 = nƩxy − (Ʃx)(Ʃy)
√[nƩx 2 − (Ʃx) 2 ][nƩy 2 (Ʃy) 2 ] … … … . (2)
r
= Koefisien korelasi antara variabel x dan y n
= Jumlah item pertanyaan yng diuji Ʃxy   = Jumlah perkalian antara variabl x dan y Ʃx²  = Jumlah dari kuadrat nilai x Ʃy²  = Jumlah dari kuadrat nilai y (Ʃx)²  = Jumlah nilai x kemudian dikuadratkan (Ʃy)²  = Jumlah nilai y kemudian dikuadratkan Setelah  angka  korelasi  diketahui,  kemudian dihitung nilai t dari r dengan rumus :
𝑡 = 𝑟√𝑛 − 2
√1 − 𝑟² … … … … … (3)
t = Nilai t r = Koefisien korelsi antara variabel x dan y n = Jumlah item pertanyaan yng diuji
Pada  penelitian  ini  uji  validitas  dilakukan dengan bantuan program SPSS for Windows Versi 25.0.  Pengambilan  keputusan  berdasarkan  pada nilai rhitung ( Corrected Item-Total Correlation ) > r tabel sebesar 0,388, untuk df = 26–2 = 24;  = 0,05 maka  item/pertanyaan  tersebut  valid  dan sebaliknya  (Hapsari et  al., 2021).  Pengujian reliabilitas instrumen dengan menggunakan rumus
Alpha  Cronbach karena  instrumen  penelitian  ini berbentuk  angket  dan  skala  bertingkat.  Rumus Alpha Cronbach sebagai berikut :
𝑟11 = ( 𝑛 𝑛 − 1 ) (1 − Ʃ𝜎𝑡 2 𝜎𝑡 2 ) … … … . . (4)
r11  = Reliabilitas yang dicari n = Jumlah item pertanyaan yng diuji
Ʃσt²  = Jumlah varians skor tiap item σt² = Varians total
Begitu  juga  dengan  Penghitungan  dilakukan dengan  dibantu  komputer  program  SPSS, kuesioner dikatakan reliabel jika memberikan nilai Alfa Cronbach ≥ 0,60 dan bila Alfa Cronbach <0,60 maka  dinyatakan  tidak  reliabel  (Rahmadani  & Fahrudin,  2020).  Pada  data  dengan  hasil  uji validitas  dan  reliabilitas  yang  sudah  memenuhu syarat,  maka  dilanjutkan  dengan  perhitungan Cardiovascular Load (CVL) dan Subjective Workload Assessment Technique (SWAT). Dalam menghitung persentase Cardiovascular  Load (CVL),  dihitung dengan rumus :
%CVL = 100 𝑥 (Denyut nadi kerja − Denyut nadi istirahat) (Denyut nadi maksimal − Denyut nadi istirhat) (5)
Sedangkan  dalam  pengolahan  data  SWAT  diolah dengan menggunakan software DosBox 0,74 untuk menghasilkan  nilai  koefisien  kendall.  Persamaan dari  uji Kendall's  Coeficient  of    Concordance (W) adalah:
𝑊 = 𝑆 1 12 𝑘²(𝑁 3 − 𝑁) … … … (6)
S=Ʃ(Rj- Ʃ𝑅𝑗 𝑁 )² …………………(7)
W = Koefisien asosiasi konkordansi Kendall W
k = Banyaknya varibel N = Banyaknya sampel Rj = Jumlah ranking variable per obyek S = Jumlah kuadrat deviasi
Selain  itu  juga  dilakukan  scale  development dengan  pengisian  kuesioner  pengurutan  27  kartu SWAT  lalu  berikutnya  menghitung  event  scoring dengan  ditanyakan  komentar  SWAT  rating  skala pekerjaan  (skala  1-3)  untuk  masing-masing variabel  T,  E,  S  dari  masing-masing  elemen pekerjaan  atau  dalam  penyelesaian  suatu pekerjaan  dengan  kategori  beban  1-40  kategori rendah,  41-60  kategori  sedang,  dan  61-100 kategori tinggi berikutnya yang terakhir menentukan  nilai  TES  menggunakan  aplikasi
DosBox 0,74. Dari hasil penentuan presentase CVL dan nilai beban waktu (T), beban usaha mental (E), dan  beban  tekanan  psikologi  (S)  sesuai  dengan aktivitas  yang  dilakukan,  maka  dapat  mendeteksi faktor  utama  yang  mempengaruhi  beban  kerja menta  dan  fisik  pengemudi  Go-Jek  di  Kelurahan Lidah  Kulon  dan  juga  dapat  diketahui  tingkat beban kerja ringan dan berat.

## HASIL PEMBAHASAN
Setelah  dilakukan  pengumpulan  data,  maka didapatkan  data  yang  dibutuhkan  yakni  data denyut nadi kerja, denyut nadi istirahat, data scale development ,  serta  data  beban  kerja  yang  ada  di kuisioner penelitian.
Tabel  1.  Rekapitulasi  Pengumpulan  Data  dari Kuesioner
Responden Rata- rata Denyut Nadi Istirahat Rata-rata Denyut Nadi Kerja Scale Develo pment Beban Kerja 1 68.25 108 T Tinggi 2 71.5 104.75 T Rendah 3 71.5 105.25 T Rendah 4 72.25 104.25 T Tinggi 5 71.75 112 T Rendah 6 71.75 107 T Tinggi 7 64 103 T Rendah 8 70.25 104.5 T Rendah 9 70.25 107 T Rendah 10 74.75 108.5 T Rendah 11 67 113.25 T Rendah 12 63 100.75 T Rendah 13 75.25 107.75 T Tinggi 14 74.25 119.25 T Sedang 15 74.75 112.25 T Rendah 16 64 107.5 T Sedang 17 70.25 112.75 T Tinggi 18 71.75 108.75 T Sedang 19 72.25 105.75 T Sedang 20 68.75 98.75 T Rendah 21 74.25 106.5 T Rendah 22 68 100.75 T Tinggi 23 68.5 102 T Rendah 24 71.75 105.75 T Tinggi 25 70 108.75 T Rendah 26 71.75 107.5 T Sedang
Sebelum  dilanjutkan  ke  proses  analisis  dan pengumpulan  data,  perlu  dilakukan  uji  validitas dan  reliabilitas  kuisioner.  Uji  validitas  disini merupakan  alat  pengukur  atau  alat  penguji  guna mengetahui  seberapa  kuat  dan  akurat  terhadap data-data kuisoner yang telah dilakukan agar data tersebut  dapat  dikatakan  valid.  Dari  hasil  uji validitas item di kuisioner ditemukan bahwa secara keseluruhan  item  dapat  dinyatakan  valid  karena nilai r hitung ( Corrected Item-Total Correlation ) > r tabel
sebesar  0,388.  Kemudian  uji  reliabilitas  dilakukan terhadap  item  pertanyaan  yang  dinyatakan  valid. Suatu  variabel  dikatakan  reliabel  atau  handal  jika jawaban  terhadap  pertanyaan  selalu  konsisten. Koefisien reliabilitas instrumen dimaksudkan untuk melihat konsistensi jawaban butir-butir pernyataan yang  diberikan  oleh  responden.  Dari  hasil perhitungan uji reliabilitas dilakukan terhadap item pertanyaan  yang  dinyatakan  valid.  Suatu  variabel dikatakan  reliabel  atau  handal  jika  jawaban terhadap  pertanyaan  selalu  konsisten.  Jadi  hasil koefisien reliabilitas kuesioner adalah sebesar rll = 0,840, memiliki nilai “ Alpha  Cronbach ”  lebih  besar dari  0,60,  yang  berarti  instrumen  dinyatakan reliable atau memenuhi persyaratan.
Perhitungan Metode Cardiovascular Load (CVL) Setelah  dilakukan  pengujian  validitas  dan reliabilitas  selanjutnya  dilakukan  perhitungan dengan metode Cardiovascular Load (CVL) dengan menghitung  nilai  persentase Cardiovascular  Load (CVL).    Adapun  berikut  grafik  hasil  perhitungan nilai  persentase Cardiovascular  Load (CVL) pengemudi Go-Jek :
Gambar 1. Hasil Analisis Cardiovascular Load
Berdasarkan  grafik  diatas  memperlihatkan bahwa  pengemudi  Go-Jek  memiliki  beban  kerja fisik  yang perlu  diperbaiki dengan rata-rata  %CVL sebesar  31%.  Terdapat  beberapa  faktor  yang mempengaruhi  dari  beban  kerja  fisik  para pengemudi  Go-Jek  yaitu  kemacetan,  titik pengantaran  yang  jauh,  cuaca  yang  panas  atau hujan  yang  dapat  mengakibatkan  menurunnya kondisi  tubuh  dan  juga  bisa  bekerja  lebih  dari  8 jam dalam sehari. Tetapi kegiatan kerja pengemudi Go-Jek  yang  dilakukan  oleh  setiap  pengemudi tidak  memiliki  beban  kerja  fisik  yang  perlu perbaikan  secara  mendesak  karena  para pengemudi  Go-Jek  merasa  merasa  menikmati pekerjaannya  dan  dapat  mengatur  jumlah  target yang ingin diselesaikan.
Perhitungan  Metode Subjective  Workload Assesment Technique (SWAT)
Setelah  didapatkan  hasil  denyut  nadi  dan persentase Cardiovascular  Load (CVL),  maka selanjutnya dilakukan pengolahan data
menggunakan  SWAT  yang  diawali  dengan  scale development. Scale Development digunakan untuk memperoleh data dengan memperhatikan bagaimana  cara  mengkombinasikan  dimensi- dimensi  untuk  menciptakan  impresi  dari  masing- masing  individu  tentang  beban  kerja  yang dilakukan  dengan  pengurutan  kartu  SWAT.  Skala yang  terbetuk  menunjukkan  skala  interval  untuk setiap kombinasi berdasarkan Time (Waktu), Effort (Usaha), dan Stress . Pembuatan kriteria penskalaan akhir  pada  metode  SWAT  ini  berdasarkan  pada koefisien  Kendall.  Nilai  Koefisien  Kendall  diatas 0,75  menunjukkan  indeks  kesepakatan  dalam penyusunan kartu  diantara objek  relatif sama dan homogen. Jika ditinjau lebih seksama penggunaan skala  kelompok  jauh  lebih  baik.  Nilai  koefisien Kendall  kurang  dari  0.75  maka  dibutuhkan  skala akhir  terpisah  yaitu  berdasarkan  prototype (Hasibuan et  al. ,  2021).  Adapun  berikut  grafik prototype  pengemudi  Go-Jek  dengan  program SWAT dan software Dosbox 0,74:
Gambar 2. Hasil Pengolahan SWAT
Nilai pH
Gambar 3. Hasil Pengolahan SWAT Grafik diatas merupakan hasil pengolahan data Prototype untuk  mengetahui  dimensi  yang menurut subjektif responden sebagai dimensi yang dominan  dalam  menentukan  nilai  beban  kerja. Output dari software SWAT  juga  didapatkan perolehan  nilai  kepentingan  dimensi  beban  kerja. Hasil  yang  ada  memperlihatkan  bahwa  kontribusi dimensi  yang  mempengaruhi  nilai  beban  kerja tertinggi  adalah  dimensi Time yaitu  85,87%,  nilai untuk dimensi Effort 9,72%, dan nilai untuk dimensi
Stress yaitu  4,40%.  Dimensi  paling  berpengaruh menurut  pengemudi  Go-Jek  adalah Time atau waktu.  Hal  tersebut  menyatakan  bahwa  indikator seperti jumlah tekanan waktu yang dialami dalam melakukan  tugasnya  merupakan  faktor  yang paling  berpengaruh  terhadap  nilai  beban  kerja karyawan.
Kemudian  Hasil  data  yang  diuji  validitasnya oleh  software  dengan  uji Kendall's  Coefficient  of
Concordance untuk  menghasilkan  koefisien kendall.  Koefisien  Kendall  yang  diperoleh  ialah 0,6713  yang  berdasarkan  hasil  ini  nilai  koefisien kendall  dari  data  yang  diolah  <  0.75  sehingga dapat dikatakan bahwa indeks kesepakatan dalam penyusunan  kartu  diantara  responden  tidak homogen dan diolah berdasarkan skala individual. Skala yang  dihasilkan tidak  dapat mewakili beban kerja  kelompok,  maka    untuk  menentukan  skala pengukuran  beban  kerja  metode  yang  paling cocok  adalah  dengan Individual  Scaling  Solution (ISS).  Adapun  berikut  grafik Individual Scalling
Solution (ISS) Pengemudi Go-Jek: Gambar 4. Hasil Analisis Individual Scaling Solution Berdasarkan hasil perhitungan scale development  didapatkan  nilai Kendal's  Coeficient of  Concordance (W)  pada  pengemudi  Go-Jek adalah  0,6713.  Nilai
Kendall's  Coeficient  of
Concordance (W) tersebut kurang  dari 0.75  hal ini berarti  bahwa  hasil  yang  diperoleh  dari  26 responden  penelitian  bersifat  heterogen  sehingga tidak  dapat  mewakili  beban  kerja  keseluruhan pengemudi  di  Kelurahan  Lidah  Kulon.  Sehingga solusi  pensakalaan  yang  dapat  digunakan  adalah skala  individu  (ISS)  atau  skala  prototype  (PSS) (Rizalmi & Utami, 2020).  Adapun pembuatan skala individu dibuat berdasarkan pada nilai approximate  realative  important  seperti  pada penelitian oleh Ananda dan Setiawan tahun 2021. Kemudian  berdasarkan  grafik  hasil  perhitungan Individual Scalling  Solution Hasil  dari  metode
SWAT  untuk  pengemudi  Gojek,  Nilai  koefisien Kendall yang diperoleh adalah 0,6713 atau kurang dari  0,75.  Skala  yang  dihasilkan  tidak  dapat mewakili beban kerja kelompok, Individual Scalling Solution  merupakan  metode  yang  paling  cocok dalam menentukan skala pengukuran beban kerja. Berdasarkan  data  di  atas  maka  didapatkan  nilai pada  dimensi Effort sebesar  23.69%,  lalu  untuk Time sebesar  64.43%,  dan  untuk Stress sebesar 11.89%.  Maka  yang  paling  berpengaruh  adalah Time  Load dengan  nilai  rata-rata  beban  64,43  %. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pengemudi  Gojek secara  signifikan  merasakan  beban  waktu  lebih dominan dalam mempengaruhi pekerjaannya.
Selanjutnya dilakukan pemberian nilai terhadap pekerjaan  ( event  scoring ). Event  scoring dilakukan untuk menilai keadaan masing-masing pengemudi pada  waktu  melaksanakan  pekerjaan  selain  itu event scoring digunakan sebagai proses pengoreksian  antara  beban  kerja  keadaan  setiap responden.  Berdasarkan  data  penelitian  beban kerja  mental  pada  pengemudi  Go-Jek  untuk responden ke-1 sampai dengan responden ke-26, Nilai  beban  kerja  jika  dilihat  dari  aktifitas pekerjaan,  terdapat  8  responden  yang  memiliki beban  kerja  tinggi  berdasarkan  beban  kerja  rata- rata.  Sedangkan  untuk  responden  dengan  beban kerja sedang sebanyak  5 orang. Sedangkan  untuk responden  dengan  beban  kerja  rendah  sebanyak 13 orang. Untuk beban kerja tertinggi adalah pada responden  4  dengan  nilai  100  pada  aktivitas mengantarkan  penumpang  sesuai  tujuan,  pada responden  6  dengan  nilai  100  pada  aktivitas mengantarkan  penumpang  sesuai  tujuan,  pada responden  8  dengan  nilai  100  pada  aktivitas menunggu  makanan  atau  minuman  dari  pihak rumah  makan,  dan  pada  responden  13  dengan nilai 100 pada aktivitas mengantarkan penumpang sesuai  tujuan.  Adapun  berikut  tabel  event  scoring seluruh kategori beban kerja pengemudi Go-Jek: Table  2. Event  Scoring Seluruh  Kategori  Beban Kerja Pengemudi Go-Jek
Jenis Kegiatan Beban Kerja Total Rendah  Sedang Tinggi N % N % N % N % Mengantarkan Penumpang Sesuai Tujuan 20  77 0 0 6 23  26  100 Mengantarkan Makanan Dan Minuman Sesuai Tujuan 12  46 0 0 14  54  26  100 Mengantarkan Barang Sesuai 13  50 0 0 13  50  26  100
Jenis Kegiatan Beban Kerja Total Rendah  Sedang Tinggi N % N % N % N % Tujuan Komunikasi Kepada Penumpang 8 31 0 0 18  69  26  100 Menunggu Penumpang 18  69 0 0 8 31  26  100 Menunggu Makanan Dan Minuman Dari Pihak Rumah Makan 15  58 0 0 11  42  26  100
Berdasarkan  tabel  diatas  memperlihatkan bahwa pada aktivitas pertama yaitu mengantarkan penumpang  sesuai  tujuan  memiliki  beban  kerja rendah  sebesar  77%,  sedang  0%,  dan  tinggi  23%, lalu  pada  aktivitas  kedua  yaitu  mengantarkan makanan  dan  minuman  sesuai  tujuan  memiliki beban kerja rendah sebesar 46%, sedang 0%, dan tinggi  54%,  %,  lalu  pada  aktivitas  ketiga  yaitu mengantarkan  barang  sesuai  tujuan  memiliki beban kerja rendah sebesar 50%, sedang 0%, dan tinggi  50%,  lalu  pada  aktivitas  keempat  yaitu komunikasi  kepada  penumpang  memiliki  beban kerja  rendah  sebesar  31%,  sedang  0%,  dan  tinggi 69%,  lalu  pada  aktivitas  kelima  yaitu  menunggu penumpang  memiliki  beban  kerja  rendah  sebesar 69%,  sedang  0%,  dan  tinggi  31%,  dan  pada aktivitas  keenam  yaitu  menunggu  makanan  atau minuman dari pihak rumah makan memiliki beban kerja  rendah  sebesar  58%,  sedang  0%,  dan  tinggi 42%.  Untuk  aktivitas  yang  memiliki  nilai  beban kerja  tinggi  yang  paling  tinggi  yaitu  aktivitas keempat yaitu berkomunikasi dengan penumpang memiliki nilai 69% atau berjumlah 18 orang.

## Beban Kerja Mental Scale Development
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  untuk mengukur  beban  kerja  Mental  menggunakan metode  SWAT,  pada  tahap  pertama  yaitu Scale Development didapatkan nilai Kendal's Coeficient of Concordance (W)  pada  pengemudi  Go-Jek  adalah 0,6713.  Nila Kendall's  Coeficient  of  Concordance (W) tersebut kurang dari 0.75 hal ini berarti bahwa hasil yang diperoleh  dari 26 responden  penelitian bersifat  heterogen  sehingga  tidak  dapat  mewakili beban  kerja  keseluruhan  pengemudi  gojek  di Kelurahan Lidah Kulon. Sehingga solusi pensakalaan  yang  dapat  digunakan  adalah  skala individu (ISS) atau skala prototype (PSS) (Rizalmi & Utami,  2020).  Adapun  pembuatan  skala  individu
dibuat  berdasarkan  pada  nilai  approximate realative important.
Secara  kelompok  kontribusi  dimensi  yang mempengarhi  nilai  beban  kerja  mental  tertinggi adalah dimensi Time yaitu 85,87%, lalu untuk nilai dimensi Effort 9,72%, dan nilai untuk dimensi Stress yaitu  4.40%.  Jadi  menurut  responden  dimensi paling berpengaruh dalam penentuan beban kerja adalah  dimensi Time sebesar  85,87%.  Lain  halnya dengan  penelitian  yang  dilakukan  Al-Bana et  al ., (2020),  diketahui  bahwa  indikator  yang  paling mempengaruhi  besarnya  beban  kerja  mental  dari pengemudi  adalah  indikator  effort  yaitu  sebesar 29,808%.  Menurut  Wulandari,  (2017),  setiap aktivitas  mental  akan  selalu  melibatkan  unsur persepsi,  interpretasi  dalam  proses  mental  dari suatu informasi yang diterima oleh organ sensoris untuk  diambil  suatu  keputusan  atau  proses mengingat  informasi  yang  diterima  untuk mengingat informasi yang lampau.
Secara  praktis,  perusahaan  Gojek  memberikan fleksibilitas  kerja  terhadap  pencapaian  target kinerja. Namun disisi lain, hak  tersebut berkenaan dengan  ketegangan  beban  kerja  yang  dirasakan driver  dalam  bekerja  dengan  tuntutan  kebutuhan fisik  yang  tinggi.  Evaluasi  harus  terus  dilakukan, agar komitmen driver terhadap pencapaian target kerja  tetap  sesuai  dengan  harapan,  karena  jika tidak dikelola dengan baik, justru membuat driver terbebani  dengan  jam  kerja  lembur  untuk mencapai target yang diharapkan.

## Individual Scalling Solution (ISS)
Berdasarkan  hasil Individual  Scalling  Solution Hasil  dari  metode  SWAT  didapatkan  nilai  pada dimensi Effort sebesar  23.69%,  lalu  untuk Time sebesar  64.43%, dan untuk Stress sebesar  11.89%. Maka  yang  paling  berpengaruh  adalah Time Load dengan  nilai  rata-rata  beban  64,43  %.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  pengemudi  Gojek  secara signifikan  merasakan  beban  waktu  lebih  dominan dalam  mempengaruhi  pekerjaannya.  Penelitian dari  Basumerda  &  Sunarto,  (2019),  juga menunjukkan  bahwa  faktor  waktu  atau  time  load dengan  persentase  sebesar  48.55%  merupakan faktor  yang  palingg  besar  mempengaruhi  kinerja karyawan,  artinya  menunjukkan  bahwa  pekerja secara  signifikan  merasakan  beban  waktu  lebih dominan  mempengaruhi  pekerjaannya.  Dimensi waktu  ialah  perihal  yang  sangat  mempengaruhi terhadap  kondisi  beban  kerja  mental.  Perihal  ini
dapat  dilihat  dari  rata-rata  nilai  beban  yang berkontribusi  besar  dalam  beban  kerja  kognitif merupakan  dimensi  Time.  Pengaturan  shift  kerja diketahui  dapatmenimbulkan  kelelahan  mental dan stress kerja (Wicaksono, 2019).

## Event Scoring
Berdasarkan  pada  aktivitas  pertama  yaitu mengantarkan  penumpang  sesuai  tujuan  memiliki beban kerja rendah sebesar 77%, sedang 0%, dan tinggi  23%,  lalu  pada  aktivitas  kedua  yaitu mengantarkan  makanan  dan  minuman  sesuai tujuan  memiliki  beban  kerja  rendah  sebesar  46%, sedang 0%, dan tinggi 54%, %, lalu pada aktivitas ketiga  yaitu  mengantarkan  barang  sesuai  tujuan memiliki beban kerja rendah sebesar 50%, sedang 0%,  dan  tinggi  50%,  lalu  pada  aktivitas  keempat yaitu  komunikasi  kepada  penumpang  memiliki beban kerja rendah sebesar 35%, sedang 0%, dan tinggi  65%,  lalu  pada  aktivitas  kelima  yaitu menunggu  penumpang  memiliki  beban  kerja rendah  sebesar  69%,  sedang  0%,  dan  tinggi  31%, dan  pada  aktivitas  keenam  yaitu  menunggu makanan  atau  minuman  dari  pihak  rumah  makan memiliki beban kerja rendah sebesar 58%, sedang 0%, dan tinggi 42%. Untuk aktivitas yang memiliki nilai  beban  kerja  tinggi  yang  paling  tinggi  yaitu aktivitas  keempat  yaitu  berkomunikasi  dengan penumpang memiliki  nilai 65% atau berjumlah 18 orang.
Mengemudi  merupakan  pekerjaan  yang dinamis  dan  kompleks,  karena  melibatkan kemampuan visual, kognitif, pengambilan keputusan,  dan  strategi  (Solovey  et  al.,  2014). Sehingga,  salah  satu  strategi  pelayanan  yang diberikan kepada konsumen agar merasa  nyaman adalah salah satunya melalui komunikasi yang baik dengan  penumpang.  Akan  tetapi  dapat  timbul suatu  permasalahan  karena  ada  beberpa  tipikal orang  yang  tidak  begitu  suka  mengobrol  terlebih dengan  orang  yang  tidak  dikenal.  Hal  tersebut menyebabkan  para  pengemudi  merasa  terbebani secara  mental.  Disatu  sisi  ingin  memberikan pelayanan  yang  maksimal  dan  disisi  lain  mersa takut jika penumpang tidak berkenan.  Pemaparan tersebut  sejalan  dengan  penelitin  yang  dilakukan Alamri et  al., (2019),  yang  mendapatkan  hasil bahwa  Unsur  keterbukaan  diri  dalam  komunikasi antar  pribadi  antara  pengumudi  dengan penumpang  tidak  terjadi  secara  mendalam  yang disebabkan  karena kedua individu tersebut belum
saling  mengenal  satu  dengan  yang  lain. Komunikasi  antar  pribadi  pengemudi  online dengan penumpang relative menunjukkan keakraban  akan  terjadi  apabila  satu  diantaranya tidak  memulai  percakapan  lebih  dahulu,  dan  juga tergantung dari karakter masing-masing penumpang  yang  menggunakan  taxi  online,  bila penumpang  suka  atau  merespons  perbincangan dari  sopir,  otomatis  situasi  komunikasi  dengan keakraban dapat terjadi.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil yang ada, maka dapat ditarik kesimpylan bahwa beban kerja fisik menggunakan presentase Cardiovascular Load (CVL) menunjukan bahwa  pengemudi  Go-Jek  memiliki  beban  kerja fisik  dengan  rata-rata  %  CVL  sebesar  31%  karena terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi dari beban  kerja  fisik  para  pengemudi  Go-Jek. Kemudian  hasil  dari  metode  SWAT  untuk pengemudi  Go-Jek.  Nilai  koefisien  Kendall  yang diperoleh adalah 0,6713 atau kurang dari 0,75. Hal ini  menunjukkan  bahwa  pengemudi  Gojek  secara signifikan  merasakan  beban  waktu  lebih  dominan dalam  mempengaruhi  pekerjaannya.  Untuk aktivitas  yang  memiliki  nilai  beban  kerja  tinggi yang  paling  tinggi  yaitu  aktivitas  keempat  yaitu berkomunikasi  dengan  penumpang  memiliki  nilai 69% atau berjumlah 18 orang.
Saran  yang  dapat  direkomendasikan    untuk dilakukan  perbaikan  yakni  dengan  meningkatkan kualitas  aplikasi  Go-Jek  karena  sering  mengalami error yang  merugikan  para  pengemudi  dan  juga GPS pada  aplikasi  kurang  akurat  dan  terkadang error. Kemudian juga menerapkan kebijakan waktu maksimal  yang  mana  dengan  adanya  kebijakan memberi  waktu  maksimal    baik  dalam  menunggu penumpang atau pengemudi, menunggu makanan dari pihak rumah makan, dan juga saat mengantar barang  atau  makanan.  Hal  tersebut  akan memperlancar  proses  pekerjaan  pengemudi  dan juga  akan  memberikan  citra  yang  baik  dari  pihak konsumen.  Serta  mengedepankan  transparansi terhadap  pengemudi  agar  terdapat  perubahan kebijakan  atau  sistem  tidak  menimbulkan  gejolak pada pengemudi serta perubahan kebijakan dapat diterima dengan baik oleh pengemudi Go-Jek.

## DAFTAR PUSTAKA
Adam,  V.,  Wulandari,  J.,  &  Aprillia,  H.  D.  (2020). Analisis  Beban  Kerja  Dan  Insentif  Terhadap Kinerja Driver Gojek Di Bandar Lampung. Jurnal
Perspektif Bisnis , 3 (2), 106–116.
Adawiyah, W. (2013). Analisis Beban Kerja Sumber Daya  Manusia  dalam  Aktivitas  Produksi Komoditi Sayuran Selada (Studi Kasus : CV Spirit Wira Utama ). Manajemen dan Organisasi , IV (2),
128–143.
Al-Bana, N. P., Suryoputro, M. R., Az-Zahrah, N., & Afifah,  J.  (2020).  Analisis  Beban  Kerja  Mental Pengemudi  Go-Jek  Menggunakan  Metode NASA TLX. Prosiding IENACO .
Alamri,  M.  I.,  Mingkid,  E.,  &  Tulung,  L.  (2019).
Peranan  Komunikasi  Antarpribadipengemui Taxi Online Dalam Memberikan Pelayanan Pada Penumpang  (Studi  Kasus  Pada  PT  Gojek Cabang  Manado). Jurnal  Online  Acta  Diurna Komunikasi , 8 (2).
Alfonso,  I.  E.,  Widodo,  L.,  &  Sukania,  I.  W.  (2022). Analisa  Beban  Kerja  Fisik  Dan  Mental  Untuk Menentukan  Jumlah  Pekerja  Optimal  Di  PT  .  X Pendahuluan  Industri  manufaktur  merupakan industri  yang  mengolah  bahan  baku  menjadi produk  setengah  jadi  maupun  produk  jadi dikemukakan  oleh  Mangkunegara  (  dalam Muhamm. Jurnal  Mitra  Teknik  Industri  (2022) ,
1 (1), 24–34.
Aryanny, E., & Baitil, B. (2021). Analisis Beban Kerja Operator  Di  Bagian  Produksi  Dengan  Metode Cardiovascular  Load  (Cvl)  Dan  Bourdon Wiersma  Untuk  Mengurangi  Kelelahan  Di  Cv. Xyz. Tekmapro : Journal of Industrial Engineering and Management , 16 (1), 59–70. https://doi.org/10.33005/tekmapro.v16i1.150
Astianto,  Anggita,  &  Suprihhadi,  H.  (2014). Pengaruh Stres Kerja Dan Beban Kerja Terhadap Kinerja  Karyawan  PDAM  Surabaya. Jurnal  Ilmu Dan Riset Manajemen , 3 (7).
Basumerda,  C.,  &  Sunarto,  N.  N.  (2019).  Analisis Beban  Kerja  Karyawan  Dengan  Menggunakan Metode  SWAT  dan  NASA-TLX  (Studi  Kasus  Di PT  LG  Electronic  Indonesia). Jurnal  MATRIK , 20 (1), 13–24.
Cahyani,  A.  D.,  Nadira,  T.  A.,  Kalbarqi,  F.,  & Suryoputro,  M.  R.  (2019).  Analisis  Beban  Kerja Mental pada Ojek Online di Wilayah Yogyakarta Menggunakan  Metode  NASA-  TLX  dan Fishbone  Diagram. Seminar  Nasional  Teknik Industri Universitas Gadjah Mada 2020 , 6–11.
Canibano,  A.  (2018).  Workplace  flexibility  as  a
paradoxical  phenomenon:  Exploring  employee experiences. Human Realtions , 72 (2), 444–470.
Firmanda,  A.  R.  (2018).  Implementasi  Subjective Workload  Assesment  Technique  (Swat)  Untuk Mengukur  Beban  Kerja  Mental  Karyawan Produksi  Studi  Kasus  Di  Ud.  Nagawangi  Alam Sejahtera-Singosari. Jurnal  Valtech , 1 (1),  200–
205.
Hapsari, V. C., Sovitrina, R., & Santosa, A. D. (2021). Stress  pada  Pengemudi  Ojek  Online  di Pandemic  Covid-19  Masa  New  Normal  di Jakarta. Jurnal  IKRA-ITH  Humaniora , 5 (1),  29–
38.
Hasibuan,  C.  F.,  Munte,  S.,  &  Lubis,  S.  B.  (2021).
Analisis  Pengukuran  Beban  Kerja  dengan Menggunakan  Cardiovascular  Load  (CVL)  pada
PT.  XYZ. Journal  of  Industrial  and  Manufacture Engineering , 5 (1), 65–71. https://doi.org/10.31289/jime.v5i1.5054
Maulana,  A.  F.  (2019).  Pengukuran  Beban  Kerja Mental  Sopir  Bus  Menggunakan  Metode  Swat (Studi Kasus Di Po. Xyz). Jurnal Valtech , 2 (2), 8– 13.
Rahayu,  M.  (2020).  Analisis  Beban  Kerja  Fisiologis Mahasiswa Saat Praktikum Analisa Perancangan Kerja  Dengan  Menggunakan  Metode  10 Denyut. Unistek , 7 (1), 16–20. https://doi.org/10.33592/unistek.v7i1.463
Rahmadani,  &  Fahrudin,  A.  (2020).  Kualitas  Hidup Driver  Go-jek  Online  di  Tangerang  Selatan. Khidmat  Sosial  ,  Journal  of  Social  Work  and Social Service , 1 (1), 27–41.
Rahman,  M.  F.  (2018).  Hubungan  Beban  Kerja Mental  Terhadap  Human  Error  Driver  Gojek Kota Malang. Jurnal Valtech , 37–42.
Rizalmi, S. R., & Utami, I. W. (2020). Analisis Beban Kerja  Kognitif  Dengan  Menggunakan  Metode Subjective  Workload  Assessment  Technique (SWAT)  Pada  Karyawan  Departemen  Quality. Journal  Science  Innovation  and  Technology , 1 ,
30–35. http://ojs.udb.ac.id/index.php/SINTE%0ACH/arti cle/download/875/876%0A
Solovey, E. T., Zec, M., Garcia Perez, E.  A., Reimer,
B.,  &  Mehler,  B.  (2014).  Classifying  Driver Workload  Using  Physiological  and  Driving Performance  Data:  Two  Field  Studies. Proceedings of ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, Toronto, Canada . Syaief,  A.  N.  (2016).  Analisis  Beban  Kerja  Dengan Menggunakan Metode SWAT. Jurnal Humaniora Teknologi , 2 (2), 80–91.
Utama, F. R. (2021). Analisis Beban Kerja Karyawan dengan  Menggunakan  Metode  Swat  dan Metode  Nasa  TLX. Scientifict  Journal  of Industrial Engineering , 2 (2), 55–58.
Wicaksono, D.  W. (2019). Analisis  Faktor Dominan Yang Berhubungan Dengan Kualitas Tidur Pada Mahasiswa  Fakultas  Keperawatan  Universitas Airlangga. Fundamental  and  Management Nursing Journal , 1 (1), 46. https://doi.org/https://doi.org/10.20473/fmnj.v 1i1.12131
Winurini,  S.  (2015).  Analisis  Beban  Kerja Pengemudi  Antar  Jemput  Pegawai  Dengan Metode  NASA  TLX  (Studi  Kasus  Sekretariat Jenderal DPR RI). Jurnal Aspirasi , 6 (2), 132–144.
Wulandari,  S.  (2017).  Analisis  Beban  Kerja  Mental, Fisik  Serta  Stres  Kerja  Pada  Perawatan  Secara Ergonomi  Di  RSUD  Dr.  Achmad  Moctar  Bukit Tinggi. JOM Fekon , 4 (1).
Yul, F. A., & Rudi Setiyawan, S. (2022). The Analisis Beban Kerja Operator Paper Mesin #6 Pt. Indah Kiat Pulp And Paper Tbk Menggunakan Metode Cardiovascular  Load  (CVL)  Dan  Subjective Workload  Assessment  Technique  (  SWAT  ).
Jurnal Surya Teknika , 8 (2), 302–309. https://doi.org/10.37859/jst.v8i2.3248