## ANALISIS INDIKATOR EYE TRACKING UNTUK MENDETEKSI KEWASPADAAN YANG DIPENGARUHI PEMBATASAN DURASI TIDUR DAN WAKTU PEMERIKSAAN

## Thedy Yogasara*, Rosi Filia Kristina Sidabutar, Daniel Siswanto, Yansen Theopilus
Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Katolik Parahyangan,
Jl. Ciumbuleuit 94, Bandung, Indonesia 40141
(Received: June 7, 2023/ Accepted: October 10, 2023)

## Abstrak
Eye  tracking  (ET)  banyak  digunakan  untuk  mendeteksi  perubahan  okular,  namun  belum  banyak penelitian  yang  menganalisis  kemampuan  indikator  ET  dalam  mendeteksi  kewaspadaan.  Padahal indikator okular banyak dikaitkan dengan kelelahan yang dapat menurunkan kewaspadaan. Penelitian ini bertujuan menentukan indikator ET yang dapat mendeteksi kewaspadaan pada pembatasan durasi tidur dan waktu pemeriksaan. Penelitian melibatkan 28 pria  yang diminta melakukan inspeksi cacat (scratch,  dirt,  missing  part,  dan  poor  assembly)  pada  50  senter  sambil  dilakukan  pengukuran Psychomotor Vigilance Task (PVT) dan indikator ET. Durasi tidur dibatasi 4 dan 8 jam, serta waktu pemeriksaan  terdiri  dari  waktu  yang  dibatasi  dan  tidak  dibatasi.  Variabel  terikat  adalah  mean  RT (reaction  time),  %  minor  lapses,  dan  mean  1/RT  dari  PVT.  Dari  ET  diukur  durasi  fiksasi,  diameter pupil,  jumlah  sakadik,  dan  kecepatan  sakadik.  Hasil  eksperimen  diolah  dengan  Two-way  Repeated Measures ANOVA dan Pearson Correlation. Hasil ANOVA dengan signifikansi α=0,05 menunjukkan terdapat pengaruh durasi tidur terhadap mean RT, % minor lapses, dan mean 1/RT. Sedangkan waktu pemeriksaan  berpengaruh  terhadap  durasi  fiksasi  dan  jumlah  sakadik.  Berdasarkan  uji  Pearson Correlation, indikator ET dan PVT berkorelasi lemah atau sangat lemah. Hasil penelitian menunjukkan tidak  terdapatnya  indikator  ET  yang  cukup  baik  untuk  mendeteksi  kewaspadaan  pada  pembatasan durasi tidur dan waktu pemeriksaan.
Kata kunci: durasi tidur; eye tracking; kewaspadaan; waktu pemeriksaan

## Abstract
[Analysis of Eye Tracking Indicators to Detect Vigilance Affected by Sleep Duration and Inspection Time  Constraints]  Eye tracking  (ET)  is  widely used  to  detect  ocular  changes. However, few  studies analyze  the  capability  of  ET  indicators  for  detecting  vigilance,  albeit  ocular  indicators  are  often associated with fatigue which can reduce vigilance. This study aims to determine ET indicators that can detect vigilance on limited sleep and inspection duration. This study involved 28 men who were asked to perform inspection tasks for defects (scratch, dirt, missing parts, and poor assembly) on 50 flashlights while Psychomotor Vigilance Task (PVT) and ET indicators were measured. Sleep duration was limited to  4  and  8  hours,  while  inspection  duration  consisted  of  two  levels,  i.e.  limited  and  not  limited. Dependent  variables  were  mean  RT  (reaction  time),  %  minor  lapses,  and  mean  1/RT  of  PVT. Furthermore,  ET  indicators  included  duration  fixation,  pupil  diameter,  number  of  saccades,  and saccades velocity. The data were processed using Two-way Repeated Measures ANOVA and Pearson Correlation. ANOVA with significance of α=0,05 shows that there was an effect of sleep duration on mean RT, % minor lapses, and mean 1/RT. In addition, inspection duration had an effect on fixation duration and number of saccades. Based on Pearson Correlation test, all ET and PVT indicators had weak or very weak correlation. This research indicates that there is no ET indicator that is adequate to detect vigilance in limited sleep and inspection duration.
Keywords: eye tracking; inspection duration; sleep duration; vigilance

## 1. Pendahuluan
Menurut Assauri (1998), pengendalian kualitas merupakan  usaha  untuk  mempertahankan  mutu  atau kualitas  barang  yang  dihasilkan  agar  sesuai  dengan spesifikasi  produk  yang  telah  ditetapkan  berdasarkan kebijakan  perusahaan.  Jika  didapatkan  terjadinya
*Penulis Korespondensi.
E-mail: thedy@unpar.ac.id
penyimpangan  dalam  pemeriksaan  kualitas  suatu barang,  maka  penyimpangan  tersebut  dapat  dikoreksi sehingga  target  yang  diharapkan  dapat  tercapai (Assauri,  1998).  Selain  itu,  menurut  Ma  dkk.  (2017), pemantauan  kesalahan  ( error  monitoring )  adalah fungsi  utama  dari  kontrol  kognitif  dimana  seseorang mampu  untuk  mendeteksi  kesalahan  ( error )  dan mengevaluasi  kesalahan  tersebut  serta  mengatur performansi setelah respon yang keliru. Terkait dengan kegiatan  inspeksi  mutu,  studi  dari  Mackworth  (1948) yang  menggunakan  eksperimen prolonged  visual search ,  mendapatkan  bahwa  kemampuan  partisipan menurun  setelah  30  menit  eksperimen  dan  terus menurun  selama  2  jam  eksperimen  berlangsung. Penurunan performansi selama eksperimen ini disebut juga  sebagai  penurunan  kewaspadaan  ( vigilance decrement ) (Warm dkk., 2008). Maka dari itu, seorang pemeriksa kualitas membutuhkan perhatian berkelanjutan ( sustained attention ) agar dapat memantau  kesalahan  yang  terjadi  ( error  monitoring ) (Ma dkk., 2017).
Perhatian  berkelanjutan  ( sustained  attention ) atau kewaspadaan ( vigilance ) merupakan kemampuan seseorang untuk mempertahankan fokus perhatian dan tetap  terjaga  terhadap  rangsangan  (stimulus)  selama periode waktu yang ditentukan (Warm, 1977). Menurut Al-Shargie dkk. (2019), kewaspadaan dapat didefinisikan sebagai kemampuan untuk mempertahankan perhatian dan tetap waspada terhadap hal rangsangan tertentu dalam jangka waktu yang lama. Penurunan  kewaspadaan  merupakan  efek  yang  paling besar akibat kelelahan ( fatigue ) (Dinges, 1995).
Kelelahan  adalah  dorongan  biologis  seseorang untuk memulihkan kondisi tubuhnya (Williamson dkk., 2011).  Selain  itu,  menurut  Dawson  dkk.  (2014), kelelahan  adalah  rasa  kantuk  yang  dihasilkan  dari proses  neurobiologis  yang  mengatur  tidur  dan  irama sirkadian.  Faktor  penyebab  kelelahan  dapat  terkait masalah  tidur  ( sleep-related )  dan  karakteristik pekerjaan  ( task-related ).  Salah  satu  faktor  yang mempengaruhi  kelelahan  yang  terkait  dengan  tidur adalah  kekurangan  tidur  (May  &  Baldwin,  2009). Sedangkan  salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi kelelahan yang terkait dengan pekerjaan adalah kondisi pekerjaan  yang  monoton.  Efek  dari  kelelahan  adalah dapat  menurunnya  kewaspadaan  seseorang  (Korber dkk.,  2015)  yang  dipengaruhi  oleh  faktor-faktor tersebut seperti kekurangan tidur dan kondisi pekerjaan yang monoton (May & Baldwin, 2009).
Lebih  lanjut,  tuntutan  pekerjaan  yang  rendah (Dunn & Williamson, 2012) dan lingkungan pekerjaan yang  monoton  (berulang)  (Pattyn  dkk.,  2008)  dapat menyebabkan kebosanan (Sagberg, 1999). Kebosanan tersebut  kemudian  dapat  menyebabkan  penurunan kewaspadaan.  Menurut  Dunn  &  Williamson  (2012), pekerjaan  dengan  tuntutan  yang  tinggi  menghasilkan pekerjaan  dengan  kesalahan  yang  lebih  sedikit dibandingkan pekerjaan dengan tuntutan yang rendah. Di  samping  itu,  menurut  penelitian  Crescenzi  dkk. (2016),  seseorang  yang  mengerjakan  tugas  dengan terdapatnya  pembatasan  waktu  ( time  constraint ) mengalami time  pressure lebih  besar.  Maka  dari  itu
adanya pembatasan waktu dapat menjaga kewaspadaan seseorang dalam mengerjakan sebuah tugas.
Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan  untuk  mengukur  penurunan  kewaspadaan seseorang  selama  mengerjakan  tugas.  Salah  satunya adalah  dari  aspek  fisiologis,  yaitu  menggunakan eye tracking (Berka  dkk.,  2007). Eye  tracking (ET) merupakan  metode  pengukuran  okular  (pergerakan mata) berdasarkan lokasi, objek, dan durasi penglihatan dari subjek yang diukur (Baiasu & Dumitrescu, 2021). Menurut Bodala dkk. (2017), terdapat hubungan antara perhatian  berkelanjutan  dengan  pergerakan  mata  ( eye movements ). Pergerakan mata yang diukur berdasarkan indikator okular biasanya tidak berada di bawah kontrol sadar  manusia,  sehingga  indikator  okular  bersifat objektif  dan  hasilnya  tidak  dapat  dimanipulasi (Schleicher  dkk.,  2008;  Abe  dkk.,  2011).  Indikator okular  dapat  diukur  berdasarkan  kedipan  ( blink ), gerakan  cepat  mata  ( saccade ),  dan  perubahan  pupil (Schleicher  dkk.,  2008;  Abe  dkk.,  2011).  Salah  satu kelebihan ET adalah menghasilkan data yang objektif, dalam  arti  tidak  didasarkan  pada  pendapat  subjektif, persepsi, dan ingatan subjek yang rentan terhadap bias; melalui  pergerakan  mata  untuk  menilai  perhatian, fokus, dan perilaku subjek (Tobii Pro, 2021).
Meskipun  kewaspadaan  telah  banyak  diteliti dalam  hubungannya  dengan  kelelahan,  kekurangan tidur,  kondisi  monoton,  dan  pekerjaan  dengan  beban kerja  rendah,  namun  sejauh  ini  masih  sangat  terbatas penelitian yang mengukur kewaspadaan yang dipengaruhi oleh kondisi-kondisi tersebut menggunakan  indikator eye  tracking (ET).  Padahal penggunaan indikator ET dalam mendeteksi perubahan tingkat  kewaspadaan  seseorang  saat  melakukan pekerjaan  berpotensi  menjadi  metode  yang  tepat. Penggunaan indikator ET dalam mengukur perubahan kewaspadaan  dapat  memberikan  gambaran  mengenai kapan  tepatnya  seseorang  mengalami  perubahan kewaspadaan saat sedang mengerjakan tugas, sehingga dapat diambil tindakan antisipatif. Perubahan tersebut dapat  dideteksi  melalui  perubahan  indikator  okular yang  direkam  dengan  ET.  Walau  demikian,  belum terdapat  kajian  yang  menilai  kinerja  indikator  ET dalam  mengukur  perubahan  kewaspadaan  dan indikator apa saja dari ET yang berpotensi digunakan dengan mempertimbangkan kondisi kekurangan tidur, pekerjaan monoton, dan pekerjaan dengan beban kerja rendah.
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi indikator eye  tracking (ET)  yang  dapat  digunakan untuk  mendeteksi  penurunan  kewaspadaan  yang dipengaruhi oleh kondisi  pembatasan durasi tidur dan pembatasan  durasi  pengerjaan  tugas  (inspeksi  atau pemeriksaan).  Karena  itu,  variabel  bebas  pada penelitian ini adalah pembatasan durasi tidur dan waktu pemeriksaan. Sedangkan  variabel terikat pada penelitian ini adalah kewaspadaan yang direpresentasikan  dengan  indikator Psychomotor Vigilance Task (PVT) dan indikator eye tracking (ET), serta  tingkat  kantuk  yang  direpresentasikan  oleh  nilai Karolinska Sleepiness  Scale (KSS).  Pekerjaan  yang dilibatkan  adalah  aktivitas  pemeriksaan  kualitas produk, karena membutuhkan kewaspadaan (perhatian
berkelanjutan) dalam pengerjaan tugasnya. Penurunan tingkat kewaspadaan pada seorang pemeriksa kualitas dapat  menyebabkan  konsekuensi  yang  serius,  seperti gagalnya suatu sistem. Aktivitas pemeriksaan kualitas juga  didominasi  oleh  pergerakan  mata  dalam memonitor  dan  memeriksa  kesalahan  sehingga terjadinya  perubahan  kewaspadaan  berpotensi  untuk dideteksi  dengan  menggunakan  indikator  ET.  Maka dari itu perlu untuk mengidentifikasi indikator ET yang dapat menunjukkan perubahan kewaspadaan di bawah pengaruh  pembatasan  durasi  tidur  dan  pembatasan waktu kerja pada pekerjaan pemeriksaan kualitas.

## 2. Metode Penelitian
Model  konseptual  penelitian  ditunjukkan  pada Gambar 1 . Penelitian menggunakan 2 variabel bebas, yaitu pembatasan durasi tidur dan waktu pemeriksaan. Kedua  variabel  bebas  memiliki  2 level yang  akan dilihat  pengaruhnya  terhadap  variabel  terikat.  Pada penelitian  ini,  variabel  terikat  adalah  kewaspadaan yang diukur dengan indikator eye tracking (ET) (durasi fiksasi,  diameter  pupil,  kecepatan  sakadik,  jumlah sakadik)  dan  indikator Psychomotor  Vigilance  Task (PVT) ( mean RT , persentase minor lapses , mean 1/RT ), serta  tingkat  kantuk  yang  merepresentasikan  nilai Karolinska  Sleepiness  Scale (KSS). Tabel  1 menunjukkan desain eksperimen yang digunakan.
Jenis  eksperimen  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah repeated  measures  (within-
subject ),  dimana  setiap  partisipan  akan  mengalami perlakuan ( treatment ) yang sama. Maka partisipan akan mengalami 4 kombinasi treatment , yaitu 2 level durasi tidur ( time in bed - TIB) (4 jam dan 8 jam), dan 2 level waktu pemeriksaan ( inspection time - IT) (dibatasi dan tidak dibatasi). Karena terdapat 4 treatment , maka perlu dilakukan counterbalancing untuk menentukan urutan perlakuan  pada  partisipan,  seperti  dapat  dilihat  pada Tabel 2 . Urutan perlakuan untuk masing-masing grup partisipan  berbeda,  sehingga  akan  meminimasi sequencing effect yang dapat terjadi pada eksperimen. Penelitian  menggunakan  Tobii  Pro  Glasses  2 sebagai alat ukur pergerakan mata. Saat menggunakan Tobii  Pro  Glasses  2,  partisipan  diminta  untuk melakukan  kegiatan  inspeksi  terhadap  50  produk senter.  Saat  tidak  dibatasi,  durasi  kegiatan  inspeksi sesuai  dengan  kecepatan  masing-masing  partisipan. Namun  pada  perlakuan  waktu  pemeriksaan  yang dibatasi,  partisipan  diminta  melakukan  kegiatan inspeksi dalam rentang 9 menit. Waktu 9 menit tersebut didapatkan  berdasarkan  simulasi  pemeriksaan  senter oleh  10  partisipan  dan  diambil  waktu  siklus  selama kegiatan inspeksi tersebut. Selama melakukan kegiatan inspeksi, setiap 5 menit partisipan diminta menyebutkan  kondisi  kantuk  yang  dirasakan  sesuai skala  KSS.  Proses  inspeksi  dilakukan  dengan  cara partisipan  memeriksa  senter  satu  per  satu  untuk mendeteksi  adanya  cacat.  Ketika  terdapat  cacat  pada senter,  partisipan  diminta  untuk  menunjuk  cacat
Gambar 1 . Model Konseptual Penelitian
Tabel 1. Desain Eksperimen
Time in Bed (TIB) 8 jam (TIB8) 4 jam (TIB4) Waktu Pemeriksaan Tidak Dibatasi (IT0) P 1 …..P 28 P 1 …..P 28 Dibatasi (IT1) P 1 …..P 28 P 1 …..P 28
Tabel 2. Counterbalancing Urutan Perlakuan Grup Partisipan Urutan Perlakuan ke- 1 2 3 4 A 1 2 3 4 B 2 4 1 3 C 3 1 4 2 D 4 3 2 1
tersebut  jika  ditemukan.  Terdapat  4  jenis  cacat  yang mungkin  ada  pada  senter,  yaitu dirt,  scratch,  poor assembly, dan missing  part. Pada  sebuah  senter memungkinkan  terdapat  1  atau  lebih  jenis  cacat. Sebaliknya,  terdapat  juga  senter  yang  tidak  memiliki cacat  sama  sekali.  Sebelum  dan  sesudah  kegiatan inspeksi menggunakan eye tracker, dilakukan pengukuran kecepatan reaksi selama 5 menit terhadap partisipan menggunakan uji PVT dengan PC PVT 2.0. Gambar 2 menunjukkan timeline penelitian.
Untuk pengendalian dan proses perekaman data eye  tracking (ET),  instrumen  Tobii  Pro  Glasses  2 dilengkapi  dengan software Tobii  Pro  Glasses Controller.  Hasil  perekaman  selanjutnya  di- import ke dalam software Tobii  Pro  Lab  untuk  diolah  dan dianalisis. Area senter dan cacat produk dijadikan fokus melalui pembuatan area of interest (AOI) dalam Tobii Pro  Lab.  Terakhir,  indikator  ET  yang  dibutuhkan (durasi fiksasi, diameter pupil, kecepatan sakadik, dan jumlah  sakadik)  dapat  di- export untuk  diolah  secara statistik.
Sebelum  dilakukannya  eksperimen,  terlebih dahulu  dilakukan pilot  study untuk  memastikan eksperimen  dapat  dijalankan  sesuai  rencana  dan  alat-
alat  yang  digunakan  dalam  penelitian  dapat  berfungsi dengan baik. Berdasarkan pilot study, juga didapatkan jumlah partisipan yang dihitung menggunakan metode effect  size  d berdasarkan standardized  difference between  means (Maxwell  &  Delaney,  2004). Pilot study dilakukan dengan melibatkan 2 orang partisipan yang mengalami semua perlakuan. Dengan menggunakan  nilai power  of  statistics sebesar  0,80, didapatkan nilai effect size d adalah 0,8. Maka dari itu didapatkan  ukuran  sampel  minimum  adalah  27  yang dibulatkan menjadi 28 partisipan.
Partisipan  yang  dilibatkan  pada  penelitian  ini adalah  28  pria  (21,32  ±  1,16  tahun),  berbadan  sehat, tidak merokok, tidak berada di bawah pengaruh kafein, alkohol, dan obat-obatan. Partisipan memiliki penglihatan  normal  dan  tidak  menggunakan  lensa kontak  yang  berwarna  karena  akan  mengganggu tampilan pupil (Tobii Pro, 2020). Penelitian dilakukan pukul 08.00-12.00 untuk menghindari rasa kantuk yang meningkat setelah pukul 13.00 akibat ritme sirkadian. Untuk  mengukur  durasi  tidur  partisipan,  digunakan Fitbit  Charge  2.  Durasi  tidur  yang  digunakan  adalah time  in  bed (TIB), yaitu  waktu  sejak  partisipan  mulai berusaha  untuk  tidur,  tertidur,  hingga  bangun  dari
Gambar 2 . Timeline Penelitian
Tabel 3 . Uji ANOVA Indikator ET Durasi Fiksasi Source F Sig. Durasi Tidur Greenhouse-Geisser 0,214 0,647 Waktu Pemeriksaan Greenhouse-Geisser 9,868 <0,01** Durasi Tidur*Waktu Pemeriksaan Greenhouse-Geisser 1,894 0,180 Diameter Pupil Source F Sig. Durasi Tidur Greenhouse-Geisser 1,285 0,267 Waktu Pemeriksaan Greenhouse-Geisser 3,358 0,078 Durasi Tidur*Waktu Pemeriksaan Greenhouse-Geisser 0,005 0,944 Jumlah Sakadik Source F Sig. Durasi Tidur Greenhouse-Geisser 0,002 0,968 Waktu Pemeriksaan Greenhouse-Geisser 6,300 0,018* Durasi Tidur*Waktu Pemeriksaan Greenhouse-Geisser 0,373 0,546 Kecepatan Sakadik Source F Sig. Durasi Tidur Greenhouse-Geisser 2,013 0,167 Waktu Pemeriksaan Greenhouse-Geisser 0,189 0,667 Durasi Tidur*Waktu Pemeriksaan Greenhouse-Geisser 0,029 0,867
tempat  tidur.  Waktu  spesifik  untuk  partisipan  mulai mencoba tidur tidak ditentukan, karena masing-masing partisipan  memiliki  kebiasaan  dan  waktu  tidur  yang berbeda.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Untuk  mengetahui  apakah  terdapat  pengaruh pembatasan  durasi  tidur  dan  waktu  pemeriksaan terhadap  indikator eye  tracking (ET)  dan  indikator Psychomotor  Vigilance  Task (PVT),  maka  dilakukan uji Two-way  Repeated  Measures ANOVA. Tabel  3 menunjukkan hasil uji ANOVA terhadap indikator ET. Jika nilai Sig. < 0,05, maka dapat disimpulkan terdapat pengaruh  variabel  independen  terhadap  variabel dependen, yaitu indikator ET.
Berdasarkan Tabel  3 ,  durasi  tidur  tidak memiliki pengaruh terhadap semua indikator ET yang digunakan  pada  penelitian  ini,  yaitu  durasi  fiksasi, diameter pupil, jumlah sakadik, dan kecepatan sakadik. Hal tersebut berbeda dengan penelitian Wijayanto dkk. (2018) yang mendapatkan hasil bahwa perhatian visual yang direpresentasikan oleh durasi fiksasi menurun saat berkendara  pada  kondisi  kekurangan  tidur.  Terdapat beberapa  faktor  yang  dapat  menyebabkan  perbedaan hasil tersebut. Pada penelitian Wijayanto dkk. (2018), prosedur  pengambilan  data  dilakukan  dengan  cara partisipan  duduk  dan  melakukan  simulasi  berkendara selama  beberapa  waktu  serta  diminta  untuk  tidak menggerakkan  kepala  selama  simulasi  berlangsung untuk  menghindari error pada  estimasi gaze . Sedangkan pada penelitian ini partisipan diminta untuk berdiri sambil menginspeksi senter. Terdapat perbedaan  dimana  penelitian  Wijayanto  dkk.  (2018) lebih meminimasi pergerakan partisipan dibandingkan dengan  penelitian  ini.  Pergerakan  partisipan  yang semakin  sedikit  memungkinkan  partisipan  untuk merasakan  kantuk  lebih  besar  sehingga  durasi  fiksasi menjadi dipengaruhi oleh durasi tidur.
Selain  itu,  penelitian  De  Gennaro  dkk.  (2000) mendapatkan hasil kecepatan sakadik menurun secara signifikan selama hari setelah malam kekurangan tidur. Berbeda  dengan  penelitian  ini,  dimana  faktor  durasi tidur  tidak  berpengaruh  terhadap  kecepatan  sakadik.
Pada  penelitian  De  Gennaro  dkk.  (2000),  partisipan mengalami kekurangan tidur selama 40 jam, sedangkan pada  penelitian  ini  partisipan  mengalami  kekurangan tidur  selama  4  jam.  Terdapatnya  perbedaan  waktu kekurangan  tidur  (40  jam  dan  4  jam)  memungkinkan adanya  perbedaan  tingkat  kantuk,  dimana  partisipan merasakan tingkat kantuk yang lebih besar jika waktu kekurangan  tidur  lebih  lama  dan  mengakibatkan kecepatan  sakadik  menjadi  dipengaruhi  secara signifikan  oleh  durasi  tidur.  Terkait  dengan  diameter pupil,  Franzen  dkk.  (2009)  menemukan  bahwa diameter  pupil  secara  signifikan  meningkat  ketika partisipan  melihat negative  pictures dibandingkan positive atau neutral  pictures dalam  kondisi kekurangan  tidur.  Sebaliknya,  penelitian  ini  tidak mendapatkan perbedaan diameter pupil yang dipengaruhi oleh faktor durasi tidur.
Walaupun  tidak  terdapat  indikator  ET  pada penelitian  ini  yang  dipengaruhi  oleh  durasi  tidur, namun  hasil  uji  ANOVA  menunjukkan  terdapatnya pengaruh  faktor  waktu  pemeriksaan  terhadap  durasi fiksasi  dan  jumlah  sakadik. Gambar  3 menunjukkan perbedaan  durasi  fiksasi  jika  terdapat  pembatasan waktu  pemeriksaan.  Durasi  fiksasi  merepresentasikan waktu  yang  dibutuhkan  partisipan  dalam  melihat (menginspeksi) area  of  interest (AOI)  yang  berada pada  senter.  Pada  Gambar  3  terlihat  bahwa  durasi fiksasi  lebih  lama  saat  waktu  pemeriksaan  tidak dibatasi. Hal tersebut dapat terjadi karena saat terdapat pembatasan  waktu  pemeriksaan,  partisipan  cenderung untuk  menginspeksi  senter  lebih  cepat  agar  dapat menyelesaikan kegiatan inspeksi dalam rentang waktu yang  ditentukan,  sehingga  mengakibatkan  durasi fiksasi pada AOI menjadi lebih singkat.
Gambar  4 menunjukkan  perbedaan  jumlah sakadik  berdasarkan  waktu  pemeriksaan.  Jumlah sakadik  adalah  jumlah  pergerakan  mata  ( gaze) pada area of interest yang dituju. Gambar 4 memperlihatkan bahwa  jumlah  sakadik  lebih  tinggi  saat  waktu pemeriksaan  tidak  dibatasi,  dibandingkan  saat  waktu pemeriksaan  yang  dibatasi.  Hal  tersebut  dapat  terjadi karena partisipan cenderung untuk melakukan kegiatan inspeksi lebih cepat ketika waktu pemeriksaan terbatas,
Gambar 3 . Perbedaan Durasi Fiksasi Berdasarkan
Waktu Pemeriksaan
Gambar 4 . Perbedaan Jumlah Sakadik Berdasarkan Waktu Pemeriksaan
sehingga  berdampak  pada  jumlah  sakadik  yang semakin sedikit pula.
Walaupun  uji  ANOVA  menyimpulkan  bahwa waktu  pemeriksaan  tidak  mempengaruhi  diameter pupil,  namun  terdapat  sedikit  perbedaan  rata-rata diameter  pupil  saat  waktu  pemeriksaan  dibatasi  dan tidak dibatasi yang dapat dilihat pada Gambar 5 . Jika terdapat pembatasan waktu pemeriksaan, maka ukuran diameter pupil cenderung akan meningkat. Pembatasan waktu pemeriksaan menggambarkan terdapatnya beban kerja ( time pressure ). Hal ini mengindikasikan bahwa terdapatnya  beban  kerja  menyebabkan  diameter  pupil membesar.  Hal  tersebut  sesuai  dengan  penelitian Granholm dkk. (1996), dimana respon pupil meningkat seiring dengan meningkatnya beban selama bekerja.
Terkait indikator PVT,  hasil  uji ANOVA  pada Tabel  4 menunjukkan  faktor  durasi  tidur  memiliki pengaruh  terhadap  semua  indikator  PVT,  yaitu mean RT, % minor lapses, dan mean 1/RT (α = 0,05). Namun faktor waktu pemeriksaan tidak berpengaruh terhadap indikator  PVT  yang  digunakan  pada  penelitian  ini.
Begitu  pula  interaksi  variabel  durasi  tidur  dan  waktu pemeriksaan  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap indikator  PVT.  Uji  PVT  digunakan  karena  indikator PVT merupakan gold-standard untuk menilai kewaspadaan yang dipengaruhi oleh kekurangan tidur (Basner dkk., 2011).
Gambar  6 menunjukkan  perbedaan mean  RT untuk  pembatasan  durasi  tidur  8  jam  dan  4  jam. Menurut  Lamond  dkk.  (2008), reaction  time (RT) adalah  waktu  antara  kemunculan  stimulus  dan  respon saat  menekan  tombol.  Dengan  kata  lain, mean  RT menunjukkan rata-rata waktu (milidetik) dari partisipan untuk  memberikan  respon  terhadap  stimulus  yang muncul  pada  layar.  Berdasarkan Gambar  6 ,  terlihat bahwa mean RT pada durasi tidur 8 jam memiliki nilai yang  lebih  kecil  dibandingkan mean  RT pada  durasi tidur  4  jam.  Terdapat  peningkatan mean  RT sebesar 10,23% ketika partisipan mengalami kekurangan tidur (pembatasan  durasi  tidur  4  jam).  Hal  tersebut mengindikasikan  bahwa  partisipan  yang  mengalami cukup  tidur  mampu  memberikan  respon  yang  lebih
Gambar 5 . Perbedaan Diameter Pupil Berdasarkan
Waktu Pemeriksaan
Gambar 6. Perbedaan Mean RT Berdasarkan Pembatasan Durasi Tidur Tabel 4 . Uji ANOVA Indikator PVT Mean RT Source F Sig. Durasi Tidur Greenhouse-Geisser 13,631 <0,01** Waktu Pemeriksaan Greenhouse-Geisser 0,062 0,805 Durasi Tidur*Waktu Pemeriksaan Greenhouse-Geisser 1,978 0,171 Persentase Minor Lapses Source F Sig. Durasi Tidur Greenhouse-Geisser 7,747 0,01** Waktu Pemeriksaan Greenhouse-Geisser 1,851 0,185 Durasi Tidur*Waktu Pemeriksaan Greenhouse-Geisser 1,437 0,241 Mean 1/RT Source F Sig. Durasi Tidur Greenhouse-Geisser 15,253 <0,01** Waktu Pemeriksaan Greenhouse-Geisser 0,134 0,717 Durasi Tidur*Waktu Pemeriksaan Greenhouse-Geisser 0,001 0,978
cepat  jika  dibandingkan  dengan  partisipan  yang mengalami kurang tidur. Waktu reaksi yang lebih kecil menandakan  tingkat  kewaspadaan  yang  lebih  baik karena partisipan mampu untuk mempertahankan fokus sehingga  memberikan  respon  yang  cepat  terhadap stimulus  yang  diberikan.  Hal  tersebut  didukung  oleh Basner  dan  Dinges  (2011),  bahwa  kekurangan  tidur menginduksi  perubahan  dalam  kinerja  PVT  yang menyebabkan  perlambatan  waktu  respon  secara keseluruhan.
Menurut  Lamond  dkk.  (2008), minor  lapses adalah respon dengan waktu reaksi yang melebihi 500 milidetik. Persentase dihitung dari jumlah minor lapses dibagi  dengan  jumlah  stimulus  ( total  response ). Berdasarkan Gambar 7 , persentase minor lapses pada pembatasan durasi tidur 8 jam memiliki rata-rata yang lebih kecil dibandingkan pada pembatasan durasi tidur 4  jam.  Terdapat  peningkatan  persentase minor  lapses sebesar 42,65% ketika partisipan mengalami kekurangan tidur (durasi tidur 4 jam). Persentase minor lapses yang lebih kecil menandakan bahwa partisipan mampu memberikan respon terhadap stimulus dengan waktu  respon  kurang  dari  500  milidetik  dengan frekuensi yang lebih banyak. Hal tersebut mengindikasikan  bahwa  partisipan  yang  mengalami cukup  tidur  mampu  memberikan  respon  yang  lebih baik.  Persentase minor  lapses yang  lebih  kecil merepresentasikan  tingkat  kewaspadaan  yang  lebih baik karena partisipan mampu untuk mempertahankan fokus  perhatian  dan  tetap  terjaga  terhadap  stimulus yang muncul, sehingga dapat memberikan waktu reaksi yang  cepat.  Hal  tersebut  sejalan  dengan  Basner  dan Dinges (2011), dimana kekurangan tidur mengakibatkan  perubahan  pada  performansi  PVT, yang  menyebabkan  meningkatnya  jumlah  kesalahan kelalaian ( number of lapses ). Menurut  Budiono  (2018), mean  1/RT adalah parameter yang dapat menunjukkan banyaknya jumlah reaksi  yang  dapat  diberikan  oleh  seseorang  dalam  1 detik. Semakin rendah nilai mean 1/RT, maka menurun pula  kemampuan  respon  seseorang.  Sebaliknya, kecepatan  respon  yang  lebih  tinggi,  yang  ditandai dengan mean 1/RT yang tinggi pula, mengindikasikan kewaspadaan yang lebih baik karena partisipan mampu
untuk  mempertahankan  fokus  dan  tetap  terjaga terhadap stimulus. Dapat dilihat pada Gambar 8 , mean 1/RT pada  pembatasan durasi tidur 8 jam lebih  tinggi dibandingkan  pada  durasi  tidur  4  jam.  Terdapat penurunan mean 1/RT sebesar 9,52% ketika partisipan mengalami kekurangan tidur (durasi tidur 4 jam). Hal tersebut  menandakan  bahwa  partisipan  dengan  durasi tidur cukup memiliki respon lebih cepat dibandingkan partisipan  yang  mengalami  kurang  tidur.  Fenomena tersebut didukung oleh Basner dan Dinges (2011) yang menyimpulkan bahwa mean 1/RT merupakan salah satu hasil PVT yang sensitif terhadap kekurangan tidur total maupun parsial.
Dalam  penelitian  ini,  durasi  tidur  yang digunakan  dibatasi  pada  lingkup time  in  bed (TIB), yaitu  rentang  waktu  dari  partisipan  mulai  berusaha untuk  tidur  hingga  bangun  dari  tempat  tidur,  dimana pada  rentang  waktu  tersebut  sebenarnya  tidak seluruhnya merupakan kondisi partisipan tertidur lelap (deep  sleep) .  Hal  ini  berkaitan  dengan  kualitas  tidur berdasarkan indikator efisiensi tidur (sleep efficiency), rapid  eye  movement (REM),  dan non-rapid  eye movement (NREM)  yang  terdiri  dari light  sleep (LS) dan deep  sleep (DS)  (Ohayon  dkk.,  2017).  Efisiensi tidur  dihitung  berdasarkan  perbandingan  total  waktu tidur  terhadap  durasi  episode  tidur  (TIB)  (Reed  & Sacco,  2016).  Hasil  penelitian  dapat  lebih  akurat  jika kualitas  tidur  dan  efisiensi  tidur  dipertimbangkan, dimana  durasi  saat  partisipan  benar-benar  tidur diketahui.  Dalam  penelitian  ini  hal  tersebut  belum dapat  dilakukan  karena  adanya  keterbatasan  alat pengukuran  dan  keterbatasan  kendali  terhadap partisipan. Pengaruh kualitas dan efisiensi tidur dapat memberikan  hasil  yang  berbeda  pada  penelitian  ini, sehingga dapat diteliti lebih jauh pada penelitian serupa berikutnya.
Selanjutnya,  uji  korelasi  dilakukan  untuk mengidentifikasi  hubungan  antara  indikator  PVT  dan indikator  ET.  Mengetahui  hubungan  antara  variabel berguna karena dapat menggunakan nilai satu variabel untuk  memprediksi  nilai  variabel  lainnya.  Indikator PVT  merupakan gold-standard untuk  menilai  tingkat kewaspadaan.  Maka  dari  itu,  uji  korelasi  dilakukan
Gambar 7. Perbedaan Persentase Minor Lapses Berdasarkan Pembatasan Durasi Tidur
Gambar 8. Perbedaan Mean 1/RT Berdasarkan
Pembatasan Durasi Tidur
untuk  melihat  apakah  indikator  ET  juga  dapat merepresentasikan kewaspadaan seperti indikator PVT.
Hubungan  antara  dua  variabel  akan  memiliki korelasi yang kuat jika nilai Pearson Correlation lebih besar  dari  0,6.  Pada Tabel  5 terlihat  bahwa  antara indikator PVT dan indikator ET yang memiliki korelasi signifikan  adalah mean  RT dan  diameter  pupil  serta mean  1/RT dan  diameter  pupil.  Namun  nilai  korelasi antara indikator-indikator tersebut lemah (0,270 dan - 0,311). Karena hasil Pearson Correlation antara mean 1/RT dan  diameter  pupil  bernilai  negatif,  maka  jika nilai mean 1/RT meningkat, akan terdapat kecenderungan  bahwa  nilai  diameter  pupil  menurun. Kemudian dapat dilihat juga nilai R 2 untuk mengetahui seberapa  besar  persentase  variansi  dari  satu  variabel mampu dijelaskan oleh variabel lain (Frost, 2018). R 2 antara mean  RT dan diameter  pupil  adalah  sebesar 7,29%,  artinya  7,29%  variansi  dari mean  RT bisa dijelaskan  oleh  diameter  pupil.  Sementara,  9,67% variansi dari mean 1/RT bisa dijelaskan oleh diameter pupil. Menurut Chin (1998), nilai R 2 dikatakan kuat jika lebih dari 0,67, moderat jika berada pada rentang 0,33- 0,67,  dan  lemah  jika  berada  pada  rentang  0,19-0,33. Maka dari itu, nilai R 2 untuk korelasi antara mean RT dan diameter pupil serta mean 1/RT dan diameter pupil dikategorikan  rendah.  Dengan  demikian,  diameter pupil  tidak  cukup  kuat  untuk  mampu  menjelaskan variansi dari mean RT dan mean 1/RT.
Seperti  telah  dijelaskan  bahwa  diameter  pupil berkorelasi  secara  signifikan  dengan mean  RT dan mean 1/RT, walaupun tidak terdapat korelasi yang kuat. Menurut  Johansson  dan  Balkenius  (2018),  diameter pupil akan melebar sebagai respon terhadap rangsangan baru  ( novel  stimulus ).  Karena  uji  PVT  merupakan  uji merespon terhadap stimulus yang muncul, dimana bagi beberapa partisipan mungkin merupakan hal yang baru, maka  terdapat  beberapa  kesamaan  antara  uji  PVT dengan  rangsangan  baru  ( novel  stimulus )  yang digunakan  pada  penelitian  Johansson  dan  Balkenius (2018).  Hal  tersebut  mungkin  menjelaskan  mengapa terdapat  korelasi  yang signifikan namun  lemah antara diameter pupil dengan mean RT dan mean 1/RT. Tidak  terdapatnya  korelasi  yang  signifikan antara  mayoritas  indikator  PVT  dan  ET  yang
digunakan  pada  penelitian  ini  dapat  disebabkan beberapa  hal.  Uji  PVT  merupakan  prosedur  dimana partisipan diminta untuk tetap fokus terhadap layar dan memberikan  respon  melalui mouse ketika  stimulus muncul.  Ketika  partisipan  fokus  terhadap  layar, partisipan  hanya  perlu  memperhatikan  satu  titik  dan tidak  mengharuskan  mereka  untuk  melakukan pergerakan  mata.  Berbeda  dengan  prosedur  pada pengukuran  ET,  dimana  partisipan  diminta  untuk menginspeksi  senter  dengan  cara  mencari  cacat  yang mungkin  terdapat  pada  seluruh  permukaan  senter. Dengan demikian, terdapat pergerakan mata yang aktif dari  partisipan  pada  saat  pengukuran  indikator  ET. Tidak  terdapatnya  korelasi  yang  signifikan  dapat diakibatkan oleh perbedaan kondisi mata tersebut, yaitu tetap  fokus  terhadap  satu  titik  pada  uji  PVT  dan terdapatnya pergerakan mata pada uji ET.
Hal  ini  juga  didukung  oleh  Anderson  dkk., (2010)  yang  meneliti  kondisi  mata  saat  terjadinya lapses, yaitu  respon  partisipan  yang  melebihi  500 milidetik  ketika  uji  PVT.  Pada  saat  terjadinya peningkatan lapses yang disebabkan oleh peningkatan rasa  kantuk,  mata  partisipan  didominasi  oleh  kondisi sedang  terbuka  (melihat)  namun  tidak  melakukan fokus,  dibandingkan  dengan  kondisi  mata  partisipan yang  tertutup  atau  melakukan gaze .  Berdasarkan  hal tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  kondisi kantuk yang meningkat hingga lalai dalam memberikan respon  (gagal  memberikan  respon  di  bawah  500 milidetik),  mata  seseorang  cenderung  tidak  bergerak (tidak  melakukan gaze )  atau  bahkan  tidak  melakukan fokus.  Mata  yang  tidak  bergerak  menandakan  tidak terdapat sakadik, yaitu pergerakan dari satu titik fokus mata ke titik lainnya. Bahkan pada kondisi kantuk yang meningkat  pada  saat  uji  PVT,  partisipan  kurang melakukan  fokus  yang  menandakan  partisipan  juga kurang melakukan fiksasi. Hal tersebut berbeda dengan kondisi  pengukuran  indikator  ET  pada  saat  kegiatan inspeksi senter, dimana  partisipan mencari cacat  pada senter  yang  menyebabkan  mata  partisipan  melakukan fiksasi dan juga pergerakan mata (sakadik). Perbedaan ini dapat menyebabkan tidak berpengaruhnya pembatasan durasi tidur terhadap indikator eye tracking yang digunakan pada penelitian ini, yaitu durasi fiksasi
Tabel 5. Uji Korelasi Indikator ET dan PVT
Indikator PVT Indikator ET Sig. Pearson Correlation R Square (%) Mean RT Durasi Fiksasi 0,834 -0,020 0,04 Diameter Pupil 0,004 0,270** 7,29 Jumlah Sakadik 0,592 0,051 0,26 Kecepatan Sakadik 0,594 -0,051 0,26 Persentase Minor Lapses Durasi Fiksasi 0,884 0,014 0,02 Diameter Pupil 0,097 0,158 2,50 Jumlah Sakadik 0,919 0,01 0,01 Kecepatan Sakadik 0,648 0,044 0,19 Mean 1/RT Durasi Fiksasi 0,392 -0,082 0,67 Diameter Pupil 0,001 -0,311** 9,67 Jumlah Sakadik 0,139 -0,141 1,99 Kecepatan Sakadik 0,277 0,104 1,08
yang menggambarkan fokus  mata terhadap suatu titik serta  jumlah  sakadik  dan  kecepatan  sakadik  yang menggambarkan gaze atau pergerakan mata.
Berdasarkan analisis di atas, dapat disimpulkan bahwa  tidak  terdapat  indikator eye  tracking yang digunakan  pada  penelitian  ini  yang  mampu  untuk menggantikan  indikator  PVT  dalam  mengukur kewaspadaan yang dipengaruhi oleh pembatasan durasi tidur dan waktu pemeriksaan. Dalam hal ini, PVT tetap menjadi gold-standard dalam  pengukuran  perubahan tingkat kewaspadaan.
Selain melihat korelasi antara indikator ET dan PVT, juga akan dianalisis korelasi antara indikator ET dan skor KSS, yang berfungsi sebagai indikator tingkat kantuk  atau  kelelahan.  Hasil  uji  korelasi  antara indikator  ET  dan  KSS  dapat  dilihat  pada Tabel  6 . Karena hasil Spearman’s Rho antara indikator ET dan KSS  bernilai  positif,  maka  jika  nilai  KSS  meningkat, maka terdapat kecenderungan bahwa indikator ET yang digunakan pada penelitian ini meningkat pula. Namun demikian,  indikator  ET  dan  skor  KSS  berkorelasi sangat lemah. Juga nilai R 2 untuk korelasi antara skor KSS  dan  indikator  ET  dikategorikan  sangat  rendah, yang  berarti  indikator  ET  tidak  cukup  kuat  untuk mampu  menjelaskan  variansi  dari  nilai  KSS  pada penelitian ini. Oleh karena itu, indikator ET tidak dapat digunakan  untuk  memprediksi  tingkat  kantuk  yang direpresentasikan oleh nilai KSS. Hal ini didukung juga dengan hasil ANOVA pada Tabel 3 yang menunjukkan bahwa  indikator eye  tracking tidak  dipengaruhi  oleh pembatasan durasi tidur.

## 4. Kesimpulan
Hasil  penelitian  ini  membuktikan  durasi  tidur tidak mempengaruhi indikator eye tracking (ET) yang digunakan, yaitu durasi fiksasi, diameter pupil, jumlah sakadik,  dan  kecepatan  sakadik.  Namun  terdapat pengaruh  pembatasan  waktu  pemeriksaan  terhadap durasi fiksasi dan jumlah sakadik. Maka dari itu, dapat disimpulkan  bahwa  tidak  terdapat  indikator  ET  yang digunakan  pada  penelitian  ini  yang  sensitif  terhadap pembatasan  durasi  tidur,  namun  jumlah  sakadik  dan durasi  fiksasi  sensitif  terhadap  pembatasan  waktu pemeriksaan.
Selain itu, diperoleh bahwa secara umum tidak terdapat  korelasi  yang  signifikan  antara  indikator  ET dan  indikator  PVT  ( Psychomotor  Vigilance  Task ), kecuali korelasi antara diameter pupil dengan mean RT dan mean 1/RT , yang mana korelasi itu pun berkategori
lemah.  Analisis korelasi antara indikator ET dan skor KSS juga menunjukkan hubungan yang sangat lemah.
Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa tidak  terdapat  indikator eye  tracking yang  digunakan pada  penelitian  ini  yang  mampu  untuk  menggantikan indikator  PVT  dan  skor  KSS  dalam  mengukur kewaspadaan dan tingkat kantuk yang dipengaruhi oleh pembatasan durasi tidur dan waktu pemeriksaan.

## Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  kepada  Lembaga  Penelitian  dan Pengabdian  kepada  Masyarakat  (LPPM)  Universitas Katolik Parahyangan yang telah memberikan dukungan pendanaan untuk penelitian ini.

## 5. Daftar Pustaka
Abe, T., Nonomura, T., Komada, Y. Asaoka, S., Sasai, T.,  Ueno,  A.,  &  Inoue,  Y.  (2011). Detecting deteriorated  vigilance  using  percentage  of eyelid closure time during behavioral maintenance of wakefulness tests. International Journal of Psychophysiology , 82(3), 269-274.
Al-Shargie, F., Tariq, U., Mir, H., Alawar, H., Babiloni, F., & Al-Nashash. (2019). Vigilance decrement and  enhancement  techniques:  A  review. Brain Sciences, 9(8), 1-36 . Anderson, C., Wales, A. W. J., & Horne, J. A. (2010). PVT  lapses  differ  according  to  eyes  open, closed,  or  looking  away. Sleep  Research Society, 33(2): 197-204.
Assauri, S. (1998). Manajemen Operasi dan Produksi. Jakarta: LPFE UI.
Baiasu, A. M., & Dumitrescu, C. (2021). Contributions to  driver  fatigue  detection  based  on  eye- tracking. International  Journal  of  Circuits, Systems, and Signal Processing, 15, 1-7. Basner,  M.,  &  Dinges,  D.  F.  (2011).  Maximizing sensitivity  of  the  Psychomotor  Vigilance  Test (PVT) to sleep loss. Sleep, 34(5), 581-591. Basner,  M.,  Mollicone,  D.,  &  Dinges,  D.  F.  (2011). Validity and sensitivity of a brief psychomotor vigilance test (PVT-B) to total and partial sleep deprivation. Acta  Astronaut, 69(11-12),  949- 959.
Berka, C., Davis, G., Levendowski, D. J., & Zivkovic, T., (2007). EEG correlates of task engagement and mental workload in vigilance, learning, and memory tasks . Aviation Space and
Environmental Medicine , 78(5), 231-244. Tabel 6 . Uji Korelasi Indikator ET dan KSS Skala KSS Indikator ET Spearman’s Rho R square (%) Klasifikasi Korelasi KSS Durasi Fiksasi 0,021 0,04 Ada korelasi positif dan hubungan sangat lemah Diameter Pupil 0,046 0,21 Ada korelasi positif dan hubungan sangat lemah Jumlah Sakadik 0,005 0,00 Ada korelasi positif dan hubungan sangat lemah Kecepatan Sakadik 0,088 0,77 Ada korelasi positif dan hubungan sangat lemah
Bodala, I. P., Abbasi, N. I., Sun, Y., Bezerianos, A., Al- Nashash,  H.,  &  Thakor,  N.  V.  (2017). Measuring vigilance decrement using computer vision  assisted  eye  tracking  in  dynamic naturalistic environments . In Annual International Conference of the IEEE Engineering  in  Medicine  and  Biology  Society (EMBC) , 2017, 2478-2481.
Budiono,  C.  K.  (2018).  Penentuan  Jenis  Aromaterapi bagi  Pengemudi  Kekurangan  Tidur  pada Kondisi Jalan Monoton. Skripsi Program Studi Sarjana  Teknik  Industri. Bandung:  Universitas Katolik Parahyangan.
Chin, W. W. (1998). The partial least squares approach to  structural  equation  modeling. Modern Methods for Business Research, 295-336. Crescenzi,  A.,  Kelly,  D.,  &  Azzopardi,  L.  (2016). Impacts  of  time  constraints  and  system  delays on  user  experience.  In Conference  on  Human Information  Interaction  and  Retrieval, 2016, 141-150 .
Dawson,  D.,  Searle,  A.  K.,  &  Peterson,  J.  L.  (2014). Look before you (s)leep: Evaluating the use of fatigue  detection  technologies  within  a  fatigue risk management system  for the road transport industry. Sleep  Medicine  Reviews, 18(2),  141- 152.
De Gennaro, L., Ferrara, M., Urbani, L., & Bertini, M. (2000 ). Oculomotor impairment after 1 night of total sleep deprivation: A dissociation between measures  of  speed  and  accuracy. Clinical Neurophysiol , 111(2000), 1771-1778. Dinges,  D.  F.  (1995).  An  overview  of  sleepiness  and accidents . Journal of Sleep Research , 4(S2), 4- 14.
Dunn,  N.,  &  Williamson,  A.  (2012).  Driving monotonous  routes  in  a  train  simulator:  The effect  of  task  demand  on  driving  performance and  subjective  experience. Ergonomics ,  55(9), 997-1008.
Franzen, P. L., Buysse, D. J., Dahl, R. E., Thompson, W.,  &  Siegle,  G.  J.  (2009).  Sleep  deprivation alters pupillary reactivity to emotional stimulus in  healthy  young  adults .  Biol  Psychol, 80(3): 300-305.
Frost, J. (2018). Interpreting Correlation Coefficients, [Online], Retrieved from: https://statisticsbyjim.com/basics/correlations/ [2022, 22 July].
Granholm, E., Asarnow, R. F., Sarkin, A. J., & Dykes K.  L.  (1996 ). Pupillary  responses  index cognitive  resource  limitations. Society  for Psychophysiological Research , 33(4), 457-461. Johansson,  B.,  &  Balkenius,  C.  (2018).  A computational model of pupil dilation.
Connection Science, 30(1), 1-15.
Korber, M., Cingel, A., Zimmermann, M., & Bengler, K.,  (2015).  Vigilance  decrement  and  passive fatigue  caused  by  monotony  in  automated driving .  Procedia  Manufacturing, 3(2015), 2403-2409.
Lamond,  N.,  Jay,  S.  M.,  Dorrian,  J.,  Ferguson,  S.  A., Roach,  G.  D.,  &  Dawson,  D.  (2008).  The
sensitivity  of  a  palm-based  psychomotor vigilance  task  to  severe  sleep  loss. Behavior Research Method , 40(1), 347-352.
Ma,  F.,  Xiao,  Y.,  Cai,  G.,  Xu,  F.  G.,  &  Chen,  S.  G. (2017).  Effect  of  mental  fatigue  on  error monitoring. Advances  in  Biological  Sciences Research (ABSR), 4, 276-284.
Mackworth, N. H. (1948). The breakdown of vigilance durning  prolonged  visual  search. Quarterly Journal of Experimental Psychology, 1(1), 6-21. Maxwell,  S.  E.,  &  Delaney,  H.  D.  (2004). Designing Experiments  and  Analyzing  Data:  A  Model Comparison  Perspective,  Second  Edition . London: Lawrance Erlbaum Associates.
May,  J.  F.,  &  Baldwin,  C.  L.  (2009).  Driver  fatigue: The importance of identifying causal factors of fatigue  when  considering  detection  and countermeasure  technologies. Transportation Research Part F , 12, 218-224.
Ohayon, M., Wickwire, E. M., Hirshkowitz, M., Albert, S. M., Avidan, A., Daly,  F. J., Dauvilliers, Y., Ferri,  R.,  Fung,  C.,  Gozal,  D.,  Hazen,  N., Krystal,  A.,  Lichstein,  K.,  Mallampalli,  M., Plazzi, G., Rawding, R., Scheer, F. A., Somers, V.,  &  Vitiello,  M.  V.  (2017).  National  Sleep Foundation’s  sleep  quality  recommendations: First  report. Sleep  Health-Journal  of  the National Sleep Foundation, 3, 6-19.
Pattyn,  N.,  Neyt,  X.,  Henderickx,  D.,  &  Soetens,  E., (2008).  Psychophysiological  investigation  of vigilance  decrement:  Boredom  or  cognitive fatigue?. Physiology & Behavior, 93(1-2), 369- 378.
Reed, D. L., & Sacco, W. P. (2016). Measuring sleep efficiency:  What  should  the  denominator  be? Journal of Clinical Sleep Medicine, 12(2), 263- 266.
Sagberg, F. (1999). Road  accidents  caused by  drivers falling asleep . Accident Analysis and Prevention , 31, 639-649.
Schleicher,  R.,  Galley,  N.,  Briest,  S.,  &  Galley,  L. (2008).  Blinks  and  saccades  as  indicators  of fatigue in sleepiness warnings:  Looking tired? . Ergonomics , 51(7), 982-1010.
Tobii Pro. (2020). Tobii Pro Glasses 2 User’s Manual, Version 1.1.3 (p. 6). Tobii AB. Tobii  Pro.  (2021). What  is  Eye  Tracking? [Online]. Retrieved from:
https://tech.tobii.com/technology/what-is-eye- tracking/ [2022, 4 February].
Warm,  J.  S.  (1977).  Psychological  processes  in sustained  attention . In  Mackie,  R.  R.  (ed.), Vigilance:  Theory,  Operational  Performance and  Physiological  Correlates .  New  York: Plenum Publishing.
Warm,  J.  S.,  Matthews,  G.,  &  Finomore,  V.  (2008). Vigilance, workload, and stress. In Hancock, P. A.  &  Szalma  J.  L.  (eds.), Performance  Under Stress. Burlington: Ashgate Publishing Company.
Wijayanto, T., Marcilia, S. R., & Lufityanto, G. (2018). Visual  attention,  driving  behavior  and  driving performance  among  young  drivers  in  sleep-
deprived  condition. KnE  Life  Sciences ,  4(5), 424-434.
Williamson, A., Lombardi, D. A., Folkard, S., Stutts, J., Courtney,  T.  K.,  &  Connor,  J.  L.  (2011).  The
link  between  fatigue  and  safety. Accident Analysis and Prevention , 43(2), 498-51.