Vol. 4, 1 (June, 2023), pp. 509-520 ISSN: 2721-1150 EISSN: 2721-1169

## Analisis  Beban  Kerja  Kognitif  Siswa  SMP  pada  Tugas  Aritmetika Mental
Rifa Firdah Awanis 1 , Siti Khabibah 2 , Elly Matul Imah 3
1 Universitas Negeri Surabaya, Indonesia; rifa.2003@mhs.unesa.ac.id
2 Universitas Negeri Surabaya, Indonesia; sitikhabibah@unesa.ac.id
3 Universitas Negeri Surabaya, Indonesia; ellymatul@unesa.ac.id
ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Keywords: Cognitive Workload; Mental Arithmetic; NASA-TLX This  study  aims  to  describe  the  cognitive  workload  of  students on  mental  arithmetic  tasks.  This  study  is  a  qualitative descriptive research. Data collection was conducted on students of Class VIII-C SMPN 1 Situbondo consisting of 32 students and taken  10  students  as  research  subjects.  Data  collection techniques  of  this  study  were  mental  arithmetic  tasks,  NASA- TLX  questionnaires,  and  interviews.  The  data  collection instruments used were mental arithmetic task questions, NASA- TLX  questionnaire  rating  sheets,  and  interview  guidelines.  10 research subjects were selected based on the cognitive workload and  mental  arithmetic  of  students.  The  results  of  this  study showed  that  6.25%  were  in  the  category  of  very  low  cognitive workload,  12.5%  were  in  the  category  of  low  cognitive workload,  25%  were  in  the  category  of  moderate  cognitive workload,  43.75%  were  in  the  category  of  high  cognitive workload, and 12.5% were in the category of very high cognitive workload.  Subjects  with  very  low  cognitive  workload  did  not experience  stress  or  difficulty  when  solving  mental  arithmetic tasks.  Subjects  with  low  cognitive  workload  did  not  experience stress  or  difficulty  when  solving  mental  arithmetic  tasks. Subjects  with  moderate  cognitive  workload  experience  slight difficulties when solving mental arithmetic tasks. Subjects with a high  cognitive  workload  experience  stress  to  the  point  of making the subject feel irritated when solving mental arithmetic tasks.  Subjects  with  very  high  cognitive  workload  experienced stress  to  the  point  of  making  the  subject  feel  irritated  when solving mental arithmetic tasks.

## Article history:
Received 2023-02-10 Revised  2023-03-29
Accepted 2023-05-16
This is an open access article under the CC BY-NC-SA license.
Corresponding Author: Rifa Firdah Awanis Universitas Negeri Surabaya, Indonesia; rifa.2003@mhs.unesa.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Matematika erat kaitannya dengan kecerdasan kognitif. Dalam beberapa tahun terakhir, upaya penelitian  telah  diarahkan  untuk  mengukur  keadaan  mental  manusia  seperti  beban  kerja  kognitif
( cognitive  workload )  dan  keterlibatan  tugas.  Hal  ini  sesuai  dengan  masalah  yang  ada,  yakni  selama masa pandemic covid-19, profil beban kognitif siswa cukup tinggi yaitu 83% (penelitian Rumasoreng (2021)). Sejalan dengan itu pada penelitian (Sabilla, Ridwan, & Yusmaniar, 2019) menyatakan bahwa semakin rendah pemahaman konsep siswa, maka semakin tinggi beban kognitif siswa. Berdasarkan masalah tersebut, peneliti tertarik untuk melakukan penelitian tentang beban kerja kognitif siswa.
Beban kerja kognitif adalah ukuran kuantitatif dari jumlah upaya mental yang diperlukan untuk melakukan tugas (Plechawska-Wójcik, Tokovarov, Kaczorowska, & Zapala, 2019). Sejalan dengan itu, (Knoll  et  al., 2011)  juga  berpendapat  bahwa  Beban  kerja  kognitif  mengacu  pada  jumlah  permintaan mental  ( mental  demand )  yang  dikenakan  oleh  tugas  tertentu  pada  seseorang.  Lebih  jauh, (Kaczorowska, Karczmarek, Plechawska-Wójcik, & Tokovarov, 2021) menyatakan bahwa beban kerja kognitif  menjadi  ukuran  kuantitatif  upaya  mental  dan  menarik  minat  yang  signifikan  dari  para peneliti, karena memungkinkan untuk memantau keadaan kelelahan mental. Oleh sebab itu, ukuran kuantitatif dari jumlah  upaya  mental yang dilakukan  oleh setiap orang dalam  menyelesaikan tugas kognitif disebut dengan beban kerja kognitif.
Beban  kerja  kognitf  menurut  (Kaczorowska  et  al.,  2021)  menjadi  sangat  penting  untuk  posisi pekerjaan yang membutuhkan keterlibatan dan tanggung jawab yang luar biasa, misalnya, operator lalu lintas udara, pilot, pengemudi mobil atau kereta api.  Sejalan dengan itu, (Plechawska-Wójcik et al., 2019) menyatakan bahwa evaluasi penerapan beban kerja kognitif terdapat dalam banyak bidang, mulai  dari  penilaian  program  pendidikan  hingga  pemeriksaan  kesehatan  pengemudi  profesional hingga pemantauan kondisi mental orang yang melakukan pekerjaan dengan tanggung jawab tinggi, seperti  pilot  atau  operator  lalu  lintas  maskapai  penerbangan.  Sehingga,  dalam  dunia  pendidikan, estimasi  beban  kerja  kognitif  itu  penting.  Karena  memungkinkan  bagi  pendidik  atau  guru  untuk memantau  tingkat  kesulitan  untuk  tugas-tugas  tertentu  yang  memungkinkan  untuk  disesuaikan antara tingkat materi bahan ajar dengan kemampuan masing-masing siswa.
Terdapat  beberapa  metode untuk mengukur  beban kerja kognitif seseorang, salah  satu metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah NASA-TLX yang merupakan metode untuk mengukur beban kerja kognitif secara subjektif yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Indikator Beban Kerja Kognitif Sub Skala Rating Deskripsi Indikator Mental Demand (MD) Low – High Seberapa  besar  aktivitas  mental dalam pelaksanaan tugas • Rasa lelah • Kelelahan secara mental • Proses berpikir Physical Demand (PD) Low – High Seberapa  besar  aktivitas  fisik dalam pelaksanaan tugas • Rasa lelah • Kelelahan secara fisik • Kegiatan fisik Temporal Demand (TD) Low – High Seberapa  besar  tekanan  waktu dalam penyelesaian tugas • Efisiensi waktu • Tekanan waktu • Manajemen waktu Own Performance (OP) Low – High Seberapa besar kesuksesan dalam menyelesaikan  tugas  yang  telah diperintahkan • Performa tugas • Kesuksesan • Kepuasan Frustration Level (FR) Low – High Seberapa  besar  tekanan  yang dirasakan  sehingga  merasa  tidak aman,  terganggu,  stress,  putus asa dan berkecil hati saat menyelesaikan tugas • Rasa frustasi • Tekanan yang dirasakan • kecemasan Effort (EF) Low – High Seberapa besar usaha yang dikeluarkan agar mencapai tingkatan performa kerja saat ini • Usaha • Kerja keras
Beban  kerja kognitif dipahami sebagai upaya mental yang diperlukan untuk  melakukan  tugas. Ini  adalah  proses  yang  tidak  sepele  yang  berguna  dalam  menjelaskan  kelelahan  mental  dan pengaruhnya  terhadap  kinerja  sistem  kognitif  otak.  (Kaczorowska  et  al.,  2021).  Sejalan  dengan  itu, (Devos  et  al.,  2020)  menyatakan  bahwa  kinerja  pada  suatu  tugas  ditentukan  oleh  kemampuan  otak untuk mengalokasikan perhatian (upaya mental) untuk tugas dan sumber daya yang tersedia. Upaya mental  telah  dikonseptualisasikan  sebagai  “beban  kerja  kognitif”  dan  jika  diukur  dengan  baik mungkin  memiliki  sifat  yang  menawarkan  informasi  yang  relevan  di  luar  yang  disediakan  oleh langkah-langkah kinerja standar seperti akurasi atau waktu respons suatu tugas. Sejalan dengan itu, (Plechawska-Wójcik  et  al.,  2019)  juga  menyatakan  bahwa,  penilaian  upaya  mental  manusia  adalah tugas  yang  penting  dan  tidak  sepele.  Oleh  karena  itu,  penelitian  tentang  beban  kerja  kognitif memberikan  kesempatan  untuk  memahami  proses  kelelahan  mental,  termasuk  menganalisis pengaruh  kompleksitas  tugas  yang  berbeda  pada  upaya  mental  dan  tingkat  konsentrasi.  Terlebih lagi, estimasi upaya mental dapat membantu dalam menyesuaikan teknik pembelajaran dan sumber kognitif,  serta  dalam  memahami  kinerja  manusia  dari  berbagai  tingkat  tugas  dan  kemampuan pemrosesan informasi.
Beban  kerja  kognitif dapat  menunjukkan  tingkat  stress  yang  dimiliki oleh  seseorang,  termasuk untuk siswa yang biasanya mengalami stress dikarenakan tugas dan hasil belajar mereka (Rusinovci, X., College, F., Pristina, 2015). Hal ini sejalan dengan pernyataan  Rubio-Valdehita, dkk (2014), yang menyatakan  bahwa workload yang  dirasakan  oleh  siswa  merupakan  faktor  utama  dalam menghasilkan stress akademik. Konsekuensi dari tekanan tersebut pada kesejahteraan psikologis dan kinerja siswa mengakibatkan perlunya untuk memantau intensitas faktor stres di bidang pendidikan. Dengan  demikian,  stress  yang  dialami  siswa  selama  masa  pembelajaran  dapat  dilihat  berdasarkan beban kerja kognitifnya.
Salah  satu  jenis  tugas  kategorisasi  dari  beban  kerja  kognitif yang  melibatkan  pengambilan keputusan,  pengurutan,  penggunaan  memori,  dan  pengambilan  fakta  ialah  tugas  aritmetika  mental (Varshney,  Ghosh,  Padhy,  Tripathy,  &  Acharya,  2021).  Hal  tersebut  juga  sesuai  dengan  pernyataan (Knoll  et  al.,  2011)  yang  menyatakan  bahwa  dalam  beberapa  tahun  terakhir,  upaya  penelitian  telah diarahkan  untuk  mengukur  keadaan  mental  manusia  seperti  beban  kerja  kognitif  dan  keterlibatan tugas.  Beban  kerja  kognitif  mengacu  pada  jumlah  permintaan  mental  yang  dikenakan  oleh  tugas tertentu  pada  seseorang.  Lebih  jauh,  (Knoll  et  al.,  2011)  juga  menyatakan  bahwa  untuk  mengukur beban kerja kognitif bisa dengan menggunakan aritmetika mental task . Sehingga dapat disimpulkan bahwa  salah  satu  jenis  tugas  yang  dapat  mengukur  keadaan  mental  manusia  seperti  beban  kerja kognitif  yang  melibatkan  pengambilan  keputusan,  pengurutan,  penggunaan  memori,  dan pengambilan fakta adalah tugas aritmetika mental (Suttrisno & Prastiwi, 2023).
Aritmetika  mental  didefinisikan  oleh  (Frampton  &  Faulkenberry,  2020)  sebagai  keterampilan sehari-hari yang melibatkan beberapa proses kognitif. Sejalan dengan itu, (Verner, Herrmann, Troche, Roebers,  &  Rammsayer,  2013)  menyatakan  bahwa  aritmetika  mental  memiliki  fungsi  yang  ideal untuk  menyelidiki  proses  kognitif  mendasar  seperti  mengambil  informasi,  pelaksanaan  proses kontrol,  memperbarui  informasi,  dan  sejenisnya.  Berdasarkan  pemaparan  para  ahli,  dapat disimpulkan  bahwa  aritmetika  mental adalah  keterampilan  yang  melibatkan  proses  kognitif  yang tidak bergantung pada alat eksternal seperti kalkulator, pensil dan kertas, atau komputer.
Aritmetika  mental  menurut  (Varshney  et  al.,  2021)dapat  diklasifikasikan  me  njadi  2  kategori, yaitu Bad Mental Arithmetic Calculation (BMAC)  dan Good Mental Arithmetic Calculation (GMAC).  Hal ini  sejalan  dengan  (Zyma  et  al.,  2019)  yang  menyatakan  bahwa  ada  dua  kategori orang  atau  siswa, yaitu Bad Counters (penghitung  yang  buruk)  dan Good Counters (penghitung  yang  baik).  Lebih  jauh, (Varshney  et  al.,  2021)  menyatakan  bahwa  tugas  aritmetika  mental  dapat  diklasifikasikan  ke  dalam kualitas  "buruk"  atau  "baik"  berdasarkan  jenis  perhitungan  matematis  yang  dilakukan  oleh  otak. Oleh karena itu, dalam penelitian ini, subjek penelitian  nantinya  akan dibagi menjadi dua kategori, yaitu  siswa  dengan Bad  Mental  Arithmetic  Calculation (BMAC)  dan  siswa  dengan Good  Mental
Arithmetic  Calculation (GMAC).  Selanjutnya,  karakteristik  siswa  dengan Bad  Mental  Arithmetic Calculation (GMAC) dan Good Mental Arithmetic Calculation (GMAC) disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Karakteristik Aritmetika Mental Kategori Aritmetika Mental Deskripsi Bad Mental Arithmetic Calculation (BMAC) Berdasarkan pengerjaan tugas aritmetika mental,  siswa  yang  menjawab  soal dengan  benar  sebanyak  lebih  dari setengah soal yang ada. Good Mental Arithmetic Calculation (GMAC) Berdasarkan pengerjaan tugas aritmetika mental,  siswa  yang  menjawab  soal dengan  benar  sebanyak  kurang  dari setengah soal yang ada.
Terdapat  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  membahas  tentang  Aritmetika  mental dan  beban kerja  kognitif.  Penelitian  yang  pertama  yaitu  penelitian  (Zyma  et  al.,  2019),  penelitian  tersebut bertujuan untuk mengumpulkan aktivitas listrik otak menggunakan electroencephalogram (EEG). Data EEG  diperoleh  dari  masing-masing  subjek  yang  melakukan  tugas  beban  kerja  kognitif  dan  terlibat dalam  aktivitas  kognitif  yang  intens  saat  melakukan  tugas  aritmetika  mental  (berupa  soal pengurangan).  Hasil  dari penelitian  tersebut  adalah  berupa  data  rekaman  EEG  dari  36  subjek  yang telah  di  klasifikasi  berdasarkan  perhitungan  aritmatikanya  yaitu bad  or  good .  Para  peneliti  yang melakukan penelitian tersebut berharap nantinya data rekaman EEG tersebut dapat digunakan oleh komunitas  penelitian  ilmu  saraf  yang  mempelajari  dinamika  otak  selama  beban  kerja  kognitif. Penelitian  yang  kedua  adalah  penelitian  Febiyani,  dkk  (2021).  Penelitian  tersebut  bertujuan  untuk mengetahui mental workload yang dialami mahasiswa saat mengikuti pembelajaran online pada masa pandemik.  Penelitian  tersebut  dibangun  dengan  menggunakan  pemikiran  dari  sudut  pandang kenyamanan  mahasiswa  dalam  proses  berpikir  kognitif  saat  melakukan  perkuliahan e-learning . Pengolahan  dan  pengujian  datanya  menggunakan  kuesioner  NASA-TLX,  dan  hasil  yang  diperoleh dari  penelitian  ini  adalah  perhitungan workload dari  setiap  perhitungan  NASA-TLX.  Perhitungan NASA-TLX menunjukkan bahwa upaya dengan nilai 267,29 mendominasi mahasiswa. Hal ini dapat menunjukkan  bahwa  dalam  perkuliahan e-learning ,  mahasiswa  membutuhkan  usaha  yang  lebih dalam melakukan perkuliahan.
Perbedaan kedua penelitian diatas dengan penelitian yang akan peneliti rancang adalah subjek, tujuan  penelitian,  dan  Teknik  pengumpulan  datanya.  Subjek  yang  akan  peneliti  gunakan  dalam penelitian  ini  adalah  siswa  sekolah  menengah  pertama.  Kemudian  tujuan  penelitiannya,  peneliti ingin melihat apakah beban kerja kognitif siswa dipengaruhi oleh performa aritmetika mental siswa yang  berbeda,  yaitu Bad Aritmetika  mental Calculation (BMAC)  dan Good Aritmetika  mental Calculation (GMAC).  Lalu  untuk  Teknik  pengumpulan  datanya,  peneliti  menggunakan  metode NASA-TLX. Karena peneliti tidak memiliki akses untuk menggunakan alat electroencephalogram (EEG) dan  juga  bukan  bidang  peneliti.  Oleh  karena  itu,  peneliti  menggunakan  NASA-TLX  yang  mana NASA-TLX  adalah  salah  satu  kuesioner  beban  kerja  kognitif  yang  paling  banyak  digunakan  yang mengukur beban kerja kognitif dan memperoleh hasil secara subjektif.
Pada  penelitian  ini,  akan  melihat  keterkaitan  beban  kerja  kognitif  dan  aritmetika  mental. Penelitian  tentang  beban  kerja  kognitif  dan  aritmetika  mental  memang  sudah  banyak  dilakukan, tetapi kebanyakan subjek penelitiannya yaitu orang awam (bukan siswa), namun juga ada beberapa penelitian  di  dunia  pendidikan.  Tetapi  seperti  yang  peneliti  bahas  di  latar  belakang,  peneliti menggunakan metode NASA-TLX yang dapat mengukur beban kerja kognitif siswa secara subjektif, karena  peneliti  tidak  memiliki  akses  untuk  menggunakan  alat electroencephalogram (EEG),  seperti yang digunakan pada penelitian lainnya.
Kaitannya  kognisi  numerik  -  mirip  dengan  tugas-tugas  lain  yang  menginduksi  beban  kerja kognitif  -  diamati  bahwa  tuntutan  kognitif  yang  dikenakan  oleh  tugas  aritmatika  menghasilkan peningkatan  kekuatan  band  terkait  tugas  (Harmony,  dkk  (1999)  dalam  Spuler,  dkk  (2016)).  Sejalan dengan  itu,  (Rusinovci,  X.,  College,  F.,  Pristina,  2015))  menyatakan  bahwa  terdapat  beberapa penelitian yang menyelidiki perubahan  beban  kerja  kognitif selama  aritmetika  mental. Lebih lanjut, penyelidikan  defisit  dalam  aritmetika  mental  telah  menjadi  topik  yang  menarik  dalam  kognisi matematika.  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  ada  beban  kerja  kognitif dan aritmetika mental sangat berkaitan

## 2. METODE
Penelitian ini merupakan deskriptif dengan menggunakan pendekatan kualitatif yang dilakukan di  daerah  Situbondo,  Jawa  Timur  tingkat  SMP  pada  semester  gasal  tahun  ajaran  2022/2023.  Subjek penelitian ini dipilih dari siswa kelas VIII-C SMPN 1 Situbondo yang  terbagi menjadi lima kategori berdasarkan beban kerja kognitif siswa, yaitu yaitu subjek dengan beban kerja kognitif sangat rendah, rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi. Kemudian masing-masing kategori tersebut terdiri dari dua subjek, yaitu subjek dengan Bad Mental Arithmetic Calculation (BMAC) dan subjek dengan Good Mental Arithmetic  Calculation (GMAC).  Penentuan  kelompok mental  arithmetic  calculation siswa  didasarkan pada  kemampuan  siswa  menyelesaikan  soal-soal  aritmetika  mental  dengan  prosedur  penyusunan instrumen  tugas  aritmetika  mental  seperti  berikut:  (1)  penyusunan  soal  aritmetika  mental,  (2) penyusunan alternatif jawaban, (3) validasi soal kepada validator (dosen ahli dan guru matematika), dan (4) revisi soal.
Selanjutnya,  setelah  siswa  menyelesaikan  tugas  aritmetika  mental,  langkah  selanjutnya  yaitu mengukur  beban  kerja  kognitif  siswa  dengan  metode  NASA-TLX  dengan  penyusunan  instrumen kuesioner  NASA-TLX  seperti  berikut:  (1)  penyusunan  pernyataan  untuk  kuesioner  NASA-TLX,  (2) validasi pernyataan kepada  validator (dosen ahli dan guru  matematika), dan (3) revisi pernyataan.. Dalam metode NASA-TLX ini, siswa diberikan lembar rating kuesioner NASA-TLX dengan skala 1- 100  yang  berisi  6  subskala,  yaitu mental demand, physical demand, temporal demand, performance, effort, dan frustration  level .  Setelah  dilakukan  peratingan,  langkah  selanjutnya  yaitu  pembobotan. Berdasarkan  hasil  rating  siswa,  dari  enam  subskala  tersebut  dibandingkan  satu  sama  lain  untuk melihat  subskala  mana  yang  memiliki  nilai  paling  besar.  Selanjutnya  menulis  kembali  hasil pembobotan  dan  juga  peratingan,  dan  mengalikan  hasil  rating  dan  pembobotan  yang  telah ditemukan.  Kemudian  menjumlah  nilai  dari  enam  subskala  dan  mencari  skornya  dengan  cara membagi  dengan  15.  Langkah  terakhir  yaitu  klasifikasi  beban  kerja  kognitif  siswa  berdasarkan perolehan skor NASA-TLX dengan ketentuan berikut: (1)
: sangat rendah, (2) : rendah,  (3) :  sedang,  (4) :  tinggi,  dan  (5) :  sangat  tinggi.
Sehingga terpilihlah 10 subjek penelitian yang selanjutnya akan dilakukan proses wawancara.
Wawancara dilakukan untuk memperoleh data atau informasi secara lebih mendalam mengenai hasil  beban  kerja  kognitif  berdasarkan  metode  NASA-TLX  setelah  proses  pelaksanaan  tugas aritmetika  mental.  Penyusunan  instrumen  pedoman  wawancara  yang  dilakukan  dengan  langkah- langkah  berikut:  (1)  penyusunan  pertnyaan  untuk  pedoman  wawancara,  (2)  validasi  pertanyaan kepada  validator  (dosen  ahli  dan  guru  matematika),  dan  (3)  revisi  pertanyaan.  Berikut  ini  adalah mekanisme  yang  dilakukan  oleh  peneliti  dalam  proses  mewawancarai  subjek:  (1)  wawancara dilakukan pada 10 subjek penelitian, (2) proses wawancara dilakukan setelah subjek menyelesaikan tugas  aritmetika  mental  dan  mengisi  kuesioner  NASA-TLX,  (3)  wawancara  yang  dilakukan  adalah wawancara  semi  terstruktur  dengan  pertanyaan  dalam  wawancara  disesuaikan  dengan  indikator beban  kerja  kognitif,  (4)  wawancara  direkam  dan  ditranskrip  agar  diperoleh  data  yang  akurat  dan terstruktur, dan (5) membuat transkrip wawancara.
Teknik analisis data yang  digunakan dalam penelitian ini adalah  analisis data tugas aritmetika mental  dan  analisis  data  kuesioner  NASA-TLX.  Analisis  data  tugas  aritmetika  mental  dalam penelitian  ini  adalah  skor  subjek  dalam  pengerjaan  tugas  aritmetika  mental,  karena  subjek
kategorikan  menjadi  dua  kelompok,  yaitu  subjek  dengan Bad Mental Arithmetic Calculation (BMAC) dan  subjek  dengan Good  Mental  Arithmetic  Calculation (GMAC).  Hasil  analisisnya  berupa  kategori subjek  termasuk  dalam Bad  Mental  Arithmetic  Calculation (BMAC)  atau Good  Mental  Arithmetic Calculation (GMAC).  Sedangkan  analisis  data  kuesioner  NASA-TLX  dalam  penelitian  ini  berupa klasifikasi beban kerja kognitif subjek penelitian, apakah subjek memiliki beban kerja kognitif sangat rendah, rendah, sedang, tinggi ataupun sangat tinggi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  pertama  yang  telah  dianalisis  adalah  data  dari  pengerjaan  Kuesioner  NASA-TLX  yang diberikan kepada siswa kelas VIII-C SMPN 1 Situbondo, berikut adalah hasil analisis datanya terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Deskripsi Beban Kerja Kognitif Siswa Kelas VIII-C SMPN 1 Situbondo Kategori Beban Kerja Kognitif Jumlah Presentasi Sangat Rendah 2 6,25% Rendah 4 12,5% Sedang 8 25% Tinggi 14 43,75% Sangat Tinggi 4 12,5%
Berdasarkan  tabel  3  dapat  di  deskripsikan  bahwa  di  kelas  VIII-C  diperoleh  hasil  6,25%  berada pada  kategori  beban  kerja  kognitif  sangat  rendah,  12,5%  berada  pada  kategori  beban  kerja  kognitif rendah,  25%  berada  pada  kategori  beban  kerja  kognitif  sedang,  43,75%  berada  pada  kategori  beban kerja kognitif tinggi, dan 12,5% berada pada kategori beban kerja kognitif sangat tinggi. Selanjutnya data  kedua  yang  telah  dianalisis  adalah  hasil  tugas  aritmetika  mental  siswa  kelas  VIII-C  dan  akan diambil  masing-masing  2  subjek  untuk  tiap  kategori  beban  kerja  kognitif  yaitu  berdasarkan perolehan jawaban benar dan salah. Subjek yang memiliki Bad Mental Arithmetic Calculation (BMAC) dipilih berdasarkan siswa  yang memperoleh jawaban benar paling sedikit pada tiap kategori beban kerja  kognitif,  dan  begitupun  dengan  subjek Good  Mental  Arithmetic  Calculation (GMAC),  dipilih berdasarkan  siswa  yang  memperoleh  jawaban  benar  paling  banyak  pada  tiap  kategori  beban  kerja kognitif.  Sehingga  diperoleh  10  siswa  yang  kemudian  menjadi  subjek  dalam  penelitian  ini  dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4. Subjek Penelitian Terpilih
Inisial Subjek Kode Kategori Beban Kerja Mental Kategori Mental Arithmetic Calculation IFAN S 1 Sangat Rendah GMAC ( Good Mental Arithmetic Calculation ) THNP S 2 Sangat Rendah BMAC ( Bad Mental Arithmetic Calculation ) AAWP S 3 Rendah GMAC ( Good Mental Arithmetic Calculation ) YDP S 4 Rendah BMAC ( Bad Mental Arithmetic Calculation ) NHB S 5 Sedang GMAC ( Good Mental Arithmetic Calculation ) ASI S 6 Sedang BMAC ( Bad Mental Arithmetic Calculation ) MDA S 7 Tinggi GMAC ( Good Mental Arithmetic Calculation ) CDF S 8 Tinggi BMAC ( Bad Mental Arithmetic Calculation ) AFF S 9 Sangat Tinggi GMAC ( Good Mental Arithmetic Calculation ) YNY S 10 Sangat Tinggi BMAC ( Bad Mental Arithmetic Calculation )
Berdasarkan  Tabel  4,  diperoleh  10  subjek  penelitian  yang  kemudian  dilakukan  proses wawancara,  wawancara  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  memperoleh  data  atau  informasi  secara lebih mendalam mengenai hasil beban kerja kognitif berdasarkan metode NASA-TLX setelah proses pelaksanaan  tugas  aritmetika  mental.  Wawancara  dilakukan  setelah  subjek  diberikan  tugas aritmetika  mental  dan  juga  kuesioner  NASA-TLX.  Wawancara  yang  dilakukan  adalah  wawancara semi  terstruktur  dengan  pertanyaan  dalam  wawancara  disesuaikan  dengan  indikator  beban  kerja kognitif.  Selanjutnya  untuk  pembahasan,  dibagi  menjadi  lima  sesuai  dengan  kategori  beban  kerja kognitif yang memliki 5 kategori.
Siswa  dengan  beban  kerja  kognitif  sangat  rendah  mendapatkan  skor  18,55    dan  8,847  pada penilaian  kuesioner  NASA-TLX.  Siwa  mengisi  skala  25/100  dan  55/100  yang  berarti  bahwa  beban kerja  kognitif  siswa  rendah  pada  aspek mental  demand .  Siswa  juga  memiliki  beban  kerja  kognitif sangat  rendah  pada  aspek physical  dem and  yang  terlihat  pada  skala10/100  dan  15/100.  Skala  siswa untuk temporal  demand adalah  20/100  dan  15/100  yang  berarti  bahwa  siswa  memiliki  beban  kerja kognitif sangat rendah pada aspek temporal demand . Pada  aspek own performance , skala  siswa  adalah 5/100 dan 15/100 yang berarti bahwa siswa memiliki beban kerja kognitif sangat rendah pada aspek own performance .  Pada  aspek frustration level ,  skala  yang  dialami  siswa  adalah  0/100  dan  5/100  yang berarti bahwa siswa memiliki beban kerja kognitif sangat rendah pada aspek frustration level . Terakhir, skala  siswa  adalah  15/100  dan  35/100  pada  aspek effort ,  yang  berarti  bahwa  siswa  memiliki  beban kerja  kognitif  rendah  pada  aspek effort .  Untuk  info  lebih  jauh,  hasil  lembar  peratingan  NASA-TLX siswa dengan beban kerja kognitif sangat rendah dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Lembar peratingan NASA-TLX S 1 dan S 2
Subjek dengan beban kerja kognitif sangat rendah tidak mengalami stres ataupun kesulitan saat menyelesaikan  tugas  aritmetika  mental.  Hal  ini  dikarenakan  subjek  menyukai  menyelesaikan  soal- soal  aritmetika,  hal  ini  dikarenakan  soal  aritmetika  mental  yang  ia  kerjakan  bukanlah  sebuah penalaran,  tetapi  hanya  berupa  hafalan  yang  mudah  diselesaikan  oleh  subjek.  Dalam  pengerjaan tugas  aritmetika  mental,  subjek  diharapkan  untuk  menyelesaikan  soal  tanpa  berhitung  dengan tangan  ataupun  dengan  corat  coret  di  kertas,  oleh  karena  itu  subjek  merasa  antusias  dan  senang mendapatkan tantangan baru. Dengan demikian, subjek tidak mengganggap tugas aritmetika mental yang  ia  kerjakan  sebagai  suatu  beban,  melainkan  sebagai  sebuah  tantangan  yang  menarik.  Hal  ini sejalan  dengan  pendapat  (Devos  et  al.,  2020)  yang  menyatakan  bahwa  ketika  beban  kerja  kognitif yang  diperlukan  untuk  menyelesaikan  tugas  lebih  rendah  dari  sumber  daya  kognitif  yang  dimiliki, tugas memiliki potensi untuk dapat diselesaikan dengan mudah.
Siswa  dengan  beban  kerja  kognitif  rendah  mendapatkan  skor  22,94    dan  34,11  pada  penilaian kuesioner NASA-TLX. Siwa mengisi skala 30/100 dan 50/100 yang berarti bahwa beban kerja kognitif
siswa rendah pada aspek mental demand . Siswa juga memiliki beban kerja kognitif sangat rendah pada aspek physical dem and  yang  terlihat  pada  skala10/100  dan  0/100.  Skala  siswa  untuk temporal demand adalah 5/100 dan 10/100 yang berarti bahwa siswa memiliki beban kerja kognitif sangat rendah pada aspek temporal demand . Pada aspek own performance , skala siswa adalah 10/100 dan 0/100 yang berarti bahwa  siswa  memiliki  beban  kerja  kognitif  sangat  rendah  pada  aspek own performance .  Pada  aspek frustration level , skala yang dialami siswa adalah 5/100 dan 50/100 yang berarti bahwa siswa memiliki beban  kerja  kognitif  rendah  pada  aspek frustration  level .  Terakhir,  skala  siswa  adalah  35/100  dan 20/100 pada aspek effort , yang berarti bahwa siswa memiliki beban kerja kognitif rendah pada aspek effort . Untuk info lebih jauh, hasil lembar peratingan  NASA-TLX siswa dengan  beban kerja  kognitif rendah dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 . Lembar peratingan NASA-TLX S 3 dan S 4
Subjek  dengan  beban  kerja  kognitif  rendah  tidak  mengalami  stres  ataupun  kesulitan  saat menyelesaikan tugas  aritmetika mental. Hal ini dikarenakan subjek  yang  menguasai materi tentang aritmatika  dan  subjek  juga  merasa  percaya  diri  akan  pengetahuannya,  sehingga  subjek  memiliki beban  kerja  kognitif  yang  rendah,  hal  ini  sejalan  dengan  pendapat  (Devos  et  al.,  2020)  yang menyatakan  bahwa  ketika  beban  kerja  kognitif  yang  diperlukan  untuk  menyelesaikan  tugas  lebih rendah  dari  sumber  daya  kognitif  yang  dimiliki,  tugas  memiliki  potensi  untuk  dapat  diselesaikan dengan  mudah.  Selain  itu,  subjek  juga  memiliki  sebuah  strategi  agar  tidak  merasa  terbebani  saat menyelesaikan soal, yaitu subjek menyelesaikan soal dari yang menurutnya mudah terlebih dahulu, dan  yang  menurutnya  sulit,  diselesaikan  di  waktu  akhir.  Hal  tersebut  membuat  subjek  bisa menikmati soal dengan mengesampingkan terlebih dahulu soal yang menurutnya sulit.
Siswa  dengan  beban  kerja  kognitif  sedang  mendapatkan  skor  56    dan  47,19  pada  penilaian kuesioner NASA-TLX. Siwa mengisi skala 40/100 dan 60/100 yang berarti bahwa beban kerja kognitif siswa sedang pada aspek mental demand . Siswa juga memiliki beban kerja kognitif sedang pada aspek physical dem and yang terlihat pada skala 60/100 dan 25/100. Skala siswa untuk temporal demand adalah 10/100 dan 5/100 yang berarti bahwa siswa memiliki beban kerja kognitif sangat rendah pada aspek temporal  demand .  Pada  aspek own  performance ,  skala  siswa  adalah  20/100  dan  50/100  yang  berarti bahwa siswa memiliki beban kerja kognitif rendah pada aspek own performance . Pada aspek frustration level ,  skala  yang  dialami  siswa  adalah  30/100  dan  0/100  yang  berarti  bahwa  siswa  memiliki  beban kerja  kognitif  sangat  rendah  pada  aspek frustration  level .  Terakhir,  skala  siswa  adalah  80/100  dan 50/100  pada  aspek effort ,  yang  berarti  bahwa  siswa  memiliki  beban  kerja  kognitif  tinggi  pada  aspek effort . Untuk info lebih jauh, hasil lembar peratingan  NASA-TLX siswa dengan  beban kerja  kognitif sedang dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Lembar peratingan NASA-TLX S 5 dan S 6
Subjek  dengan  beban  kerja  kognitif  sedang  mengalami  sedikit  kesulitan  saat  menyelesaikan tugas  aritmetika  mental.  Hal  ini  dikarenakan  subjek  merasa  ada  beberapa  soal  yang  tidak  dapat  ia kerjakan seperti soal pecahan. Walalupun begitu, subjek tetap mengerjakan soal yang ia bisa dengan optimis,  dan  tetap  percaya  diri  bahwa  jawabannya  akan  benar.  Sehingga  beban  kerja  yang  subjek rasakan adalah sedang, hal ini sejalan dengan pendapat (Devos et al., 2020) yang menyatakan bahwa beban kerja kognitif mencerminkan kesiapan untuk mengeluarkan sumber daya kognitif.
Siswa  dengan  beban  kerja  kognitif  tinggi  mendapatkan  skor  63    dan  69,375  pada  penilaian kuesioner NASA-TLX. Siwa mengisi skala 80/100 dan 60/100 yang berarti bahwa beban kerja kognitif siswa tinggi pada aspek mental demand . Siswa juga memiliki beban kerja kognitif sangat rendah pada aspek physical dem and yang terlihat pada skala 5/100 dan 15/100. Skala siswa  untuk temporal demand adalah 20/100 dan 50/100 yang berarti bahwa siswa memiliki beban kerja kognitif  rendah pada aspek temporal  demand .  Pada  aspek own  performance ,  skala  siswa  adalah  15/100  dan  30/100  yang  berarti bahwa siswa memiliki beban kerja kognitif rendah pada aspek own performance . Pada aspek frustration level , skala yang dialami siswa adalah 40/100 dan 100/100 yang berarti bahwa siswa memiliki beban kerja kognitif tinggi pada aspek frustration level . Terakhir, skala siswa adalah 90/100 dan 60/100 pada aspek effort , yang berarti bahwa siswa memiliki beban kerja kognitif tinggi pada aspek effort . Untuk info lebih  jauh,  hasil lembar  peratingan  NASA-TLX  siswa  dengan  beban  kerja  kognitif  tinggi  dapat dilihat pada Gambar 4.
Subjek dengan beban kerja kognitif tinggi mengalami stres hingga membuat subjek merasa kesal saat  menyelesaikan  tugas  aritmetika  mental.  Hal  ini  dikarenakan  subjek  yang  masih  belum menguasai  materi  tentang  aritmatika,  khususnya  untuk  operasi  pembagian,  dan  semua  operasi hitung pada bilangan pecahan dan desimal, hal ini sejalan dengan pendapat (Sabilla et al., 2019) yang menyatakan  bahwa  semakin  rendah  pemahaman  konsep  siswa,  maka  semakin  tinggi  beban  kerja kognitif  siswa.  Lebih  jauh,  (Rubio-Valdehita,  López-Higes,  &  Díaz-Ramiro,  2014),  juga  menyatakan bahwa workload yang  dirasakan  oleh  siswa  merupakan  faktor  utama  dalam  menghasilkan  stress akademik.  Oleh  karena  itu  subjek  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama,  sekitar  1-3  menit  untuk menyelesaikan satu soal, dan hal tersebut membuatnya mengalami beban kerja kognitif yang cukup tinggi.
Siswa  yang  memiliki  beban  kerja  kognitif  tinggi  mendapatkan  skor  88,75    dan  94,44  pada penilaian  kuesioner  NASA-TLX.  Siwa  mengisi  skala  70/100  dan  60/100  yang  berarti  bahwa  beban kerja kognitif siswa tinggi pada aspek mental demand . Siswa juga memiliki beban kerja kognitif rendah pada  aspek physical  dem and  yang  terlihat  pada  skala  50/100  dan  0/100.  Skala  siswa  untuk temporal demand adalah  90/100  dan  100/100  yang  berarti  bahwa  siswa  memiliki  beban  kerja  kognitif  sangat tinggi pada aspek temporal demand . Pada aspek own performance , skala siswa adalah 60/100 dan 100/100 yang  berarti  bahwa  siswa  memiliki  beban  kerja  kognitif  sangat  tinggi  pada  aspek own performance . Pada aspek frustration level , skala yang dialami siswa adalah 90/100 dan 100/100 yang berarti bahwa siswa  memiliki  beban  kerja  kognitif  sangat  tinggi  pada  aspek frustration level .  Terakhir,  skala  siswa adalah 100/100 dan 70/100 pada aspek effort , yang berarti bahwa siswa memiliki beban kerja kognitif sangat  tinggi  pada  aspek effort .  Untuk  info  lebih  jauh,  hasil  lembar  peratingan  NASA-TLX  siswa dengan beban kerja kognitif sangat tinggi dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Lembar peratingan NASA-TLX S 9 dan S 10
Subjek  dengan  beban  kerja  kognitif  sangat  tinggi  mengalami  stres  hingga  membuat  subjek merasa kesal saat menyelesaikan tugas aritmetika mental. Hal tersebut disebabkan oleh subjek yang masih belum menguasai materi tentang aritmatika, hal ini sejalan dengan pendapat (Zyma et al., 2019) yang  menyatakan  bahwa  kinerja  aritmatika  mental  menjadi  salah  satu  pemicu  standar  stres.  Lebih jauh,  (Rubio-Valdehita  et  al.,  2014)  juga  menyatakan  bahwa workload yang  dirasakan  oleh  siswa merupakan  faktor  utama  dalam  menghasilkan  stress  akademik.  Oleh  karena  itu,  subjek membutuhkan  waktu  pengerjaan  untuk  satu  soal  sekitar  1-3  menit,  menyebabkan  terdapat  banyak soal yang tidak dapat diselesaikan oleh subjek dan berakhir dengan tidak diisi. Hal-hal tersebut yang membuat subjek mengalami beban kerja kognitif sangat tinggi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang diuraikan sebelumnya, beban kerja kognitif siswa pada tugas aritmetika mental dapat disimpulkan sebagai berikut: 1) subjek dengan beban kerja kognitif sangat rendah tidak mengalami stres ataupun kesulitan saat menyelesaikan tugas aritmetika mental.  Hal  ini  dikarenakan  subjek  menyukai  menyelesaikan  soal-soal  aritmetika  dan  tidak mengganggap  tugas  aritmetika  mental  yang  ia  kerjakan  sebagai  suatu  beban,  melainkan  sebagai sebuah tantangan yang menarik, 2) subjek dengan beban kerja kognitif rendah tidak mengalami stres ataupun  kesulitan  saat  menyelesaikan  tugas  aritmetika  mental.  Hal  ini  dikarenakan  subjek  yang menguasai materi tentang  aritmatika dan subjek juga merasa percaya diri akan  pengetahuannya, 3) subjek  dengan  beban  kerja  kognitif  sedang  mengalami  sedikit  kesulitan  saat  menyelesaikan  tugas aritmetika mental. Hal ini dikarenakan subjek merasa ada beberapa soal yang tidak dapat ia kerjakan seperti soal pecahan, 4) subjek dengan beban kerja kognitif tinggi mengalami stres hingga membuat subjek  merasa  kesal  saat  menyelesaikan  tugas  aritmetika  mental.  Hal  ini  dikarenakan  subjek  yang masih belum menguasai materi tentang aritmatika, khususnya untuk operasi pembagian, dan semua operasi hitung pada bilangan pecahan dan desimal, dan 5) subjek dengan beban kerja kognitif sangat tinggi  mengalami  stres  hingga  membuat  subjek  merasa  kesal  saat  menyelesaikan  tugas  aritmetika mental. Hal tersebut disebabkan oleh subjek yang masih belum menguasai materi tentang aritmetika.

## REFERENSI
Devos, H., Gustafson, K., Ahmadnezhad, P., Liao, K., Mahnken, J. D., Brooks, W. M., & Burns, J. M.
(2020).  Reliability  and  Validity  of  Cognitive  Workload  in  Older  Adults. medRxiv , 2020.10.26.20219881. https://doi.org/https://doi.org/10.1101/2020.10.26.20219881
Frampton,  A.  R.,  &  Faulkenberry,  T.  J.  (2020). Mental  arithmetic  processes:  Testing  the  independence  of encoding and calculation .
Kaczorowska,  M.,  Karczmarek,  P.,  Plechawska-Wójcik,  M.,  &  Tokovarov,  M.  (2021).  On  the improvement of eye tracking-based cognitive workload estimation using aggregation functions. Sensors , 21 (13). https://doi.org/10.3390/s21134542
Knoll,  A.,  Wang,  Y.,  Chen,  F.,  Xu,  J.,  Ruiz,  N.,  Epps,  J.,  &  Zarjam,  P.  (2011).  Measuring  cognitive workload  with  low-cost  electroencephalograph. Lecture  Notes  in  Computer  Science  (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) , 6949 LNCS (PART
4), 568 – 571. https://doi.org/10.1007/978-3-642-23768-3_84
Plechawska-Wójcik,  M.,  Tokovarov,  M.,  Kaczorowska,  M.,  &  Zapala,  D.  (2019).  A  three-class classification  of  cognitiveworkload  based  on  EEG  spectral  data. Applied  Sciences  (Switzerland) , 9 (24). https://doi.org/10.3390/app9245340
Rubio-Valdehita,  S.,  López-Higes,  R.,  &  Díaz-Ramiro,  E.  (2014).  Academic  context  and  perceived mental workload of psychology students. Spanish  Journal  of  Psychology , 17 (2). https://doi.org/10.1017/sjp.2014.57
Rusinovci,  X.,  College,  F.,  Pristina,  K.  (2015).  Teaching  Writing  through  Process-Genre  Based Approach. Us-China Education Review A, Vol.4 No.1 , 699 – 705.
Sabilla, Z., Ridwan, A., & Yusmaniar, Y. (2019). Hubungan antara Pemahaman Konsep dengan Beban Kognitif  Siswa  pada  Materi  Hidrolisis  Garam. JRPK:  Jurnal  Riset  Pendidikan  Kimia , 9 (1). https://doi.org/10.21009/jrpk.091.06
Suttrisno, S., & Prastiwi, D. N. I. (2023). Peningkatan Hasil Belajar Ppkn Melalui Model Pembelajaran Kooperatif  Tipe  Student  Team  Achievement  Division  Plus  Di  Madrasah  Ibtidaiyah. SITTAH: Journal of Primary Education , 4 (1), 1 – 12. https://doi.org/https://doi.org/10.30762/sittah.v4i1.550 Varshney,  A.,  Ghosh,  S.  K.,  Padhy,  S.,  Tripathy,  R.  K.,  &  Acharya,  U.  R.  (2021).  Automated Classification  of  Mental  Arithmetic  Tasks  Using  Recurrent  Neural  Network  and  Entropy Features Obtained from Multi-Channel EEG Signals. Electronics , 10 (9), 1079. https://doi.org/10.3390/electronics10091079
Verner, M., Herrmann, M. J., Troche, S. J., Roebers, C. M., & Rammsayer, T. H. (2013). Cortical oxygen consumption  in  mental  arithmetic  as  a  function  of  task  difficulty:  a  near-infrared  spectroscopy approach. Frontiers in Human Neuroscience , 7 . https://doi.org/10.3389/fnhum.2013.00217 Zyma,  I.,  Tukaev,  S.,  Seleznov,  I.,  Kiyono,  K.,  Popov,  A.,  Chernykh,  M.,  &  Shpenkov,  O.  (2019). Electroencephalograms during mental arithmetic task performance. Data , 4 (1). https://doi.org/10.3390/data4010014