Decision Support System Assessment Of Truck Driver Work Mental Load in Giwangan Market Area, Yogyakarta Using NASA-TLX
Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Beban Mental Kerja Supir Truk di Area Pasar Giwangan Yogyakarta Menggunakan NASA-TLX
Riani Nurdin 1 , Bagus Wahyu Utomo 1 , Harliyus Agustian 2 1 Program Studi Teknik Industri, Institut Teknologi Dirgantara Adisutjipto Kompleks Kampus Institut Teknologi Dirgantara Adisutjipto, Daerah Istimewa Yogyakarta. 55198
2 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Dirgantara Adisutjipto Kompleks Kampus Institut Teknologi Dirgantara Adisutjipto, Daerah Istimewa Yogyakarta. 55198 email : baguswahyu@itda.ac.id doi: https://doi.org/10.31315/opsi.v15i1.6383
Received: 17 th December 2021; Revised: 20 th December 2021; Accepted: 5 th January 2022; Available online: 15 th June 2022; Published regularly: June 2022

## ABSTRACT
Traditional markets in Indonesia experienced a decline in performance from 2002 to 2013. The sales value in 2002 was 74.8%, in 2005 the sales value of traditional markets was 67.6%, then in 2011, it was 55.8%. Giwangan Market is the largest traditional market in Yogyakarta Province. However, many traditional markets have  the inadequate infrastructure, both in terms of cleanliness and tidiness of their market locations, which is detrimental to truck drivers in these markets. Research proves that driver fatigue is the cause of road accidents by 30%. Regarding the mental workload measurement, the subjective measure of workload is easy to give and has high judgment ability because the size is independent of the task. The Decision Support System model can provide input to the Giwangan Market manager to show the mental workload scale of truck drivers using the NASA-TLX (Task Load Index) Scale approach, the most widely used subjective scale, by asking participants to give separate ratings on the mental command sub-scale demand, physical demand, temporal demand, own performance, effort, and frustration level. The results of this study indicate that the NASA-TLX score in making decisions in assessing the mental workload is in accordance with the interpretation of the score. The UI dialog capacity matches the data processing needs and displays accurate information. Information requirements are displayed in detail and have an integrated subsystem.
Keywords : Truck Driver; Mental Workload; Decision Support System

## ABSTRAK
Pasar tradisional di Indonesia mengalami penurunan kinerja sebagaimana sejak tahun 2002 hingga 2013. Nilai penjualan tahun 2002 sebesar 74,8%, tahun 2005 nilai penjualan pasar tradisional sebesar 67,6%, kemudian tahun 2011 sebesar 55,8%. Pasar Giwangan adalah pasar tradisional terbesar di Provinsi Yogyakarta. Namun, banyak  dari  pasar  tradisional  memiliki  infrasutruktur  yang  kurang  memadai  baik  dari  kebersihan  maupun kerapihan  lokasi  pasar  nya  yang  merugikan  supir  truk  di  pasar  tersebut.  Penelitian  membuktikan  bahwa kelelahan  pengemudi  adalah penyebab  kecelakaan  di  jalan  raya  sebesar  30%.  Mengenai  pengukuran  beban kerja mental, ukuran subyektif dari beban kerja mudah diberikan dan memiliki kemampuan penliaian yang tinggi karena pengukurannya tidak tergantung pada tugas. Model Sistem  Pendukung Keputusan dapat memberikan masukan  kepada  pengelola  Pasar  Giwangan  untuk  menunjukkan  skala  beban  kerja  mental  pengemudi  truk dengan pendekatan Skala NASA-TLX (Task Load Index), skala subyektif yang paling banyak digunakan dengan meminta  peserta  untuk  memberikan  peringkat  terpisah  pada  sub-skala  perintah  mental  demand,  physical
demand, temporal demand, own performance, effort, dan frustration level. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa Skor NASA-TLX dalam mengambil keputusan dalam menilai beban mental kerja sudah sesuai dengan interpretasi skor. Kapasitas dialog UI sesuai dengan kebutuhan pengolahan data dan menampilkan informasi akurat. Kebutuhan informasi ditampilkan dengan rinci dan memiliki subsistem yang terintegrasi.
Kata Kunci : Pengemudi Truk; Beban Kerja Mental; Sistem Pendukung Keputusan

## 1. PENDAHULUAN
Pasar tradisional di Indonesia mengalami penurunan  kinerja  sebagaimana  sejak  tahun 2002  hingga  2013.  Nilai  penjualan  pada  tahun 2002  sebesar  74,8%,  pada  tahun  2005  nilai penjualan  pasar  tradisional  sebesar  67,6%, kemudian  pada  tahun  2011  sebesar  55,8% (Global  Agriculture  Information  Network, 2013).
Pasar Giwangan adalah pasar tradisional terbesar  di  area  di  Provinsi Yogyakarta yang berlokasi di Kel. Giwangan, Kec. Umbulharjo, Yogyakarta. Sayur – sayuran dan buah – buahan adalah  produk  utama  yang  di  jual  belikan  di pasar  giwangan.  Namun,  banyak  dari  pasar tradisional memiliki infrasutruktur yang kurang memadai  baik  dari  segi  kebersihan  maupun kerap89ihan  lokasi  pasar  nya  (Priyono,  2013), (Prabowo dkk, 2015), (Susilowati, 2014).
Kelelahan pengemudi telah diidentifikasi secara  empiris  sebagai  faktor  utama  dalam kecelakaan kendaraan (Chen et al, 2014), (Bener et  al,  2017),  (Huang  et  al,  2018),  (Stern  et  al, 2019).  Bowman  et  al  (2012),  membuktikan bahwa  kelelahan  pengemudi  adalah  penyebab kecelakaan  di  jalan  raya  sebesar  30%.  Sistem Pendukung  Keputusan  membantu  memastikan pengemudi  truk  mendapatkan  istirahat  yang memadai  dan  melakukan  operasi  yang  aman (Min  &  Melachrinoudis,  2016)  dengan pengaturan  jadwal  rute  dan  tugas  pengiriman, sehingga  dapat  mengurangi  faktor  kelelahan yang dialami pengemudi yang disebabkan beban kerja mental pengemudi (National Academies of Sciences,  Engineering,  and  Medicine,  2016), (Bowden  &  Ragsdale,  2016),  (Li  et  al,  2018), (Zheng  et  al,  2019).  Mengenai  pengukuran beban kerja mental, ukuran subyektif dari beban kerja mudah diberikan dan memiliki kemampuan  penilaian  yang  tinggi  karena pengukurannya  tidak  tergantung  pada  tugas (Casali & Wierwille, 1983).
Pengukuran beban kerja mental dirancang dalam  model  Sistem  Pendukung  Keputusan
(SPK) yang dapat memberikan masukan kepada pengelola  Pasar  Giwangan  yang  dapat menunjukkan  skala  beban  kerja  mental pengemudi  truk  dengan  pendekatan  Skala NASA-TLX  (Task  Load  Index),  yang dikembangkan oleh Hart dan Staveland (1988), dimana  skala  subyektif  yang  paling  banyak digunakan  dengan  meminta  peserta  untuk memberikan  peringkat  terpisah  pada  sub-skala perintah  mental  demand,  physical  demand, temporal demand, own performance, effort, dan frustration  level.  Hal  ini  akan  berguna  untuk dapat membedakan antara tugas-tugas dalam hal subskala spesifik tersebut (Tsang & Velazquez, 1996).

## 2.     METODE
Obyek  dari  penelitian  ini  menggunakan pendekatan  studi  kasus  yang  terdapat  di  Area Pasar Giwangan Yogyakarta, dengan subyeknya (Responden)  yaitu  Pengemudi  Truk  yang bekerja di area Pasar Giwangan Yogyakarta. Hal ini  untuk  melihat  kategori  beban  mental  yang berpengaruh  terhadap  pekerjaannya  masing- masing.  Serta  untuk  melihat  bagaimana  cara meningkatkan produktivitasnya.
Identifikasi  masalah  ini  dilakukan  untuk melihat akar dari masalah yang sedang terjadi. Observasi  Studi  literature  digunakan  untuk melihat  kajian,  penelitian  terdahulu  maupun sumber referensi yang dapat digunakan peneliti dalam mengerjalan penelitian ini. Pengumpulan data dilakukan dengan metode NASA TLX yang sudah  memiliki  kategori  tersendiri  dalam menilai beban mental kerja.
Metode  NASA  TLX  digunakan  untuk menganalisis beban mental kerja yang dihadapi oleh  pekerja.  Hancock  dan  Meshkati  (1988) menjelaskan  bahwa  ada  6  indikator  dalam melakukan metode NASA TLX, yaitu:
a. Mental Demand Rating : rendah, tinggi
Keterangan : besarnya aktivitas mental dan perseptual yang dibutuhkan untuk melihat, mengingat, dan mencari. Apakah pekerjaan
tersebut termasuk sulit, sederhana ataukah kompleks. b. Physical Demand (PD) Rating : rendah, tinggi
Keterangan:  jumlah  aktivitas  fisik  yang dibutuhkan oleh pekerja (misalkan menarik,  mendorong,  memutar,  dan sebagainya).
c. Temporal Demand (TD) Rating : rendah, tinggi
Keterangan: tekanan waktu yang dirasakan selama  pekerjaan  tersebut  berlangsung. Apakah pekerjaan tersebut dapat dikerjakan  dengan  perlahan,  atau  cepat sehingga terasa melelahkan.
d. Performance (P) Rating : tidak tepat, sempurna Keterangan : Keberhasilan pekerja  dalam melakukan  tugasnya  dan  bagaimana kepuasan terhadap hasil pekerjaannya.
e. Frustation Level (FL) Rating : rendah, tinggi
Keterangan  :  seberapa  banyak    pekerja merasa  tidak aman, putus asa, tersinggung, ataupun  terganggu  saat  mengerjakan tugasnya.
f. Effort (EF)
Rating : rendah, tinggi
Keterangan : banyaknya kerja keras  yang dibutuhkan pekerja untuk mencapai tingkat performansi yang dibutuhkan.
Pengolahan data dilakukan untuk menentukan  nilai  beban  kerja  mental  masing- masing laboran dan admin program studi dengan metode  NASA  TLX  dan  uji  Statistik. Pengolahan  data  menggunakan  perhitungan NASA  TLX  adalah  sebagai  berikut  (hancock dan Meshkati, 1988):
a. Pembobotan
Responden diminta memilih salah satu dari dua indicator yang dirasakan lebih dominan
sehingga menimbulkan beban kerja mental. Pemilihan indicator tersebut menggunakan perbandingan berpasangan pada Gambar 1.
b. Rating Responden  diminta  memberikan  rating terhadap  keenam  indicator  beban  mental. Rating  yang  diberikan  bersifat  subjektif tergantung  dari  pilihan  responden  sesuai dengan yang dirasakannya, ditunjukan pada Gambar 2.
c. Nilai Produk Mengalikan  rating  dengan  bobot  factor untuk  masing-masing  indicator.  Produk  = rating x bobot factor
d. Weighted Workload (WWL) WWL  diperoleh  dengan  menjumlahkan keenam nilai produk
e. Rata-rata WWL Membagi jumlah nilai WWL dengan nilai 15. Nilai tersebut adalah jumlah bobot total dari perbandingan berpasangan.
Gambar 2. Rating NASA TLX (Sumber: Hancock dan Meshkati, 1988)
Vol 15 No 1 June 2022
f. Interpretasi skor Hart  dan  Staveland  (1981)  didalam Hancock dan Meshkati (1988) menjelaskan bahwa  skor  beban  kerja  yang  diperoleh dibagi  menjadi  lima  bagian,  ditunjukan pada Tabel 1.
Tabel 1. Skor NASA TLX Golongan Beban Kerja Nilai Rendah 0-9 Sedang 10-29 Agak Tinggi 30-49 Tinggi 50-79 Sangat Tinggi 80-100
Perancangan  antarmuka  SPK  penilaian Beban Kerja bertujuan agar dapat memudahkan dalam  implementasi  ke  dalam  sistem. Perancangan dalam sistem ini dibagi menjadi 3 bagian, yaitu perancangan inputan data, proses dan hasil akhir.
Perancangan  penginputan  data  sangat diperlukan  sebagai  inputan  awal  dalam  proses perhitungan NASA-TLX, data pengemudi yang
sudah masuk akan dijadikan sebagai responden. Dalam perancangan form penginputan data ada beberapa komponen yang diperlukan yaitu nama pengemudi truk, ditunjukan pada Gambar 3.
Perancangan  rating  scales  dibuat  seperti task  bar  dengan  menampilkan  anngka  yang merupakan  angka  berkelipatan  5  dari  angka 1..100, sesuai dengan standar scales di NAXA- TLX, ditunjukan pada Gambar 4.
Pembotan  indikator  penilaian  diukur dengan  membuat  perbandingan  antar  indikator dengan melihat indikator yang paling signifikan dan  berpengaruh  terhadap  beban  kerja pengemudi, dalam perancangan form ditampilkan  dua  indikator  yang  akan  saling dibandingan  dengan  indikator  lainnya,  pada Gambar 5.
Perancangan  hasil  naxa-tlx  menampilkan data  penilaian  semua  indikator  dan  bobot indikator dan hasil rating scales, pada Gambar 6.
Interpretasi  score  digunakan  untuk mempermudah  dalam  mengetahui  tingkatan beban  kerja  pengemudi  truk,  ditunjukan  pada Gambar 7.
Gambar 3. Perancangan form input data
Gambar 4. Perancangan form ratting scales
Gambar 5. Perancangan form perabandingan variable
Gambar 6. Perancangan hasil Rounded TLX
Gambar 7. Perancangan Interpretasi score

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi  pada  penginputan  data pengemudi truk, yang masuk ke pasar Giwangan untuk  dilakukan  penghitungan  pada  proses NASA-TLX.  Dari  data  dilapangan  didapatkan 10  pengemudi  yang  sering  masuk  ke  wilayah pasar  Giwangan.  Penambahan  data  pengemudi truk yang ditunjukkan pada Gambar 8. dan akan dilanjutkan  dengan  melakukan  pehitungan rating scales untuk setiap pengemudi truk.
Rating Scales dilakukan untuk meginputkan  penilaian  yang  diberikan  kepada pengemudi  truk  dengan  menilai  6  indikator penilaian  yaitu  mental  demand,  physical demand, temporal demand, performance, effort
and  frustration.  Penilaian  dilakukan  dengan memberikan  nilai  rating  dari  1,5,10  dan seterusnya seperti yang terlihat pada Gambar 9., setiap  penilaian  akan  dilakukan  untuk  setiap indikator.
Proses  perbandingan  indikator  untuk memberikan  nilai  bobot  untuk  setiap  indikator beban mental kerja untuk setiap pengemudi truk. Pemberian  bobot  dilakukan  dengan  cara membandingkan  antar  indikator  yang  dapat memberikan  beban  kerja  yang  mempengaruhi secara  signifikan  terhadap  kinerja  pengemudi truk. Perbandingan indikator dilakukan sebanyak  15  kali,  dimana  1  (satu)  indikator dibandingkan dengan 5 (lima) indikator lainnya. Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 10.
Proses  perhitungan  didapatkan  dengan mengalikan  nilai  rating  dengan  bobot  untuk setiap indikator penilaian, sehingga didapatkan rounded TLX score dari total keseluruhan dibagi dengan  total  bobot  seperti  yang  ditunjukkan pada Gambar 11. Hasil data keseluruhan untuk nilai TLX Score dapat dilihat di Tabel 2 dengan Mental Demand (MD), Physical Demand (PD),
Temporal  Demand  (TD),  Performance  (P), Effort (E) dan Frustation (FR).
Interprestasi  nilai  dari  TLX  Score didapatkan  berdasarkan  data  di  Tabel  1, sehingga  menghasilkan  hasil  akhirsperti  yang ditunjukkan pada Gambar 12.
Gambar 8. Penginputan data pengemudi truk
Gambar 9. Penilaian rating scales
(a) (b)
Gambar 10. Perbandingan indikator penilaian (a) Performance or Physical demand, (b) Physical demand or mental demand
Gambar 11. Round TLX Score
Tabel 2. Hasil Round TLX Score
Resp. MD PD TD P E FR Total Round TLX Score R1 350 50 320 200 270 0 1190 79.33 R2 400 0 90 160 320 30 1000 66.67 R3 320 300 100 100 500 0 1320 88 R4 50 320 140 360 360 0 1230 82 R5 160 60 450 140 270 0 1080 72 R6 250 50 30 270 90 0 690 46 R7 300 50 0 300 200 0 850 56.67 R8 273 405 100 182 400 0 1360 91 R9 320 180 210 200 60 60 1030 68.67 R10 480 50 400 90 300 0 1320 88 Avg. 290.3 146.5 184 200.2 277 9 1107 73.834
Vol 15 No 1 June 2022
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa Sistem Pendukung Keputusan dalam
menentukan beban mental kerja pengemudi truk dengan menggunakan pendekatan Skor NASA- TLX  menunjukkan  bahwa  ada  4  pengemudi yang memiliki beban mental kerja yang sangat tinggi dengan rounded tlx score diantara 80-100 dan  interpretasi  tinggi  ada  5  pengemudi  truk dengan rounded tlx score diantara 50-79 dan 1
pengemudi  memiliki  interpretasi  agak  tinggi dengan rounded tlx score diantara 30 – 49. Indikator  yang  paling  mempengaruhi adalah  Mental  Demand  (MD)  memiliki  nilai paling  besar  yaitu  bernilai  290.3,  sedangkan untuk  nilai  paling  kecil  diperoleh  Frustation (FR)  dengan  nilai  9.  Hal  ini  dikarenakan  nilai Performance  (P)  dirasa  baik  karena  memiliki nilai tidak terlalu besar, yaitu 200.2.
Gambar 12 . Interpretasi nilai
Analisis terhadap setiap kategori NASA- TLX, dijabarkan sebagai berikut:
a. Mental Demand (MD) Berdasarkan  hasil  rata-rata  beban  setiap kategori  didapat  nilai  rata-rata  mental  demand untuk teknisi sebesar 290.3. Hal ini dapat terjadi karena  pekerjaan  driver  truk  membutuhkan aktivitas  mental  dan  perseptual  yang  cukup besar  dalam  melihat  kondisi  jalan  area  Pasar Giwangan,  mengingat  waktu  yang  paling  baik untuk  masuk  ke  area  Pasar  dan  mencari  lahan untuk  melakukan  pekerjaan  bongkar  muat barang.
b. Physical Demand (PD) Berdasarkan  hasil  rata-rata  beban  setiap kategori didapat nilai rata-rata physical demand untuk  teknisi  sebesar  146.5.  Hal  ini  dapat diartikan karena driver truk memiliki pekerjaan yang mengharuskan banyak melakukan aktifitas fisik ketika memasuki area Pasar Giwangan.
c. Temporal Demand (TD)
Berdasarkan  hasil  rata-rata  beban  setiap kategori didapat nilai rata-rata temporal demand untuk  driver  truk  sebesar  184.  Hal  ini  dapat terjadi karena seorang driver truk dituntut untuk mengantarkan  barang  seperti  buah  dan  sayur secepat mungkin. Hal ini terjadi karena jika buah dan sayur terlalu lama berada di atas truk, maka kualitas  buah  dan  sayur  tersebut  akan mengalami penurunan.
d. Performance (P) Berdasarkan  hasil  rata-rata  beban  setiap kategori  didapat  nilai  rata-rata  performance untuk  driver  truk  sebesar  200.2.  Hal  ini menggambarkan bahwa driver truk belum cukup puas  dengan  hasil  pekerjaannya.  Driver  truk yang  akan melakukan  pekerjaan  bongkar  muat di area Pasar Giwangan merasakan bahwa hasil dari  pekerjaan  nya  sering  di  luar  dari  target, seperti  antrian  yang  cukup  lama  ketika  akan masuk ke area Pasar Giwangan sehingga sering mengalami keterlambatan waktu bongkar muat buah dan sayur.
Vol 15 No 1 June 2022
e. Frustation Level (FR) Berdasarkan hasil rata-rata setiap kategori didapat  nilai  rata-rata  frustation  level  untuk teknisi  sebesar  9.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena driver  truk  area  Pasar  Giwangan  dalam pekerjaan  nya  kadang  terganggu  dan  merasa kurang aman ketika sedang mengantri dan akan melakukan  bongkar  muat  di  lokasi  yang  tidak seharusnya di Pasar Giwangan. Nilai Frustation Level  (FR)  merupakan  nilai  terkecil  di bandingkan kategori lain.
f. Effort (EF) Berdasarkan hasil rata-rata setiap kategori didapat  nilai  rata-rata  effort  untuk  driver  truk sebesar  277.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena pekerjaan driver truk dituntut untuk mengantarkan buah dan sayur dengan hati-hati, secepat  mungkin,  dan  biaya  operasional serendah mungkin. Namun kondisi jalan di area Pasar  Giwangan  kurang  mendukung  untuk melakukan  hal  tersebut.  Sehingga  effort  yang digunakan sangatlah besar.
Hasil  Analisa  terhadap  kategori  NASA- TLX  sudah  sesuai  antara  perhitungan  manual dengan program Sistem
Pengambilan Keputusan.

## 4.   KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah:
1. Pendekatan  Skor  NASA-TLX  dalam mengambil keputusan dalam beban menilai beban mental kerja para pengemudi truk di area  Pasar  Giwangan  Yogyakarta  sudah sesuai  dengan  interpretasi  dari  skor  yang muncul.
2. Kapasitas dialog pada user interface sudah sesuai  dengan  kebutuhan  pengolahan  data dan menampilkan informasi yang akurat.
3. Kebutuhan  informasi  ditampilkan  dengan rinci  dan  memiliki  subsistem  yang  saling terintegrasi dengan baik.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terimakasih  kami  sampaikan kepada  Sekolah  Tinggi  Teknologi  Adisutjipto dan  pihak-pihak  yang  telah  membantu keberhasilan pelaksanaan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Bener, A., Yildirim, E., Özkan, T., & Lajunen, T.  (2017).  Driver  sleepiness,  fatigue, careless  behavior  and  risk  of  motor vehicle  crash  and  injury:  Population
based case and control study. Journal of Traffic  and  Transportation  engineering (English edition), 4(5), 496-502.
Bowden, Z. E., & Ragsdale, C. T. (2018). The truck  driver  scheduling  problem  with fatigue  monitoring.  Decision  Support Systems, 110, 20-31.
Bowman, D. S., Schaudt, W. A., & Hanowski, R. J. (2012). Advances in drowsy driver assistance  systems  through  data  fusion. Handbook of intelligent vehicles, 2, 895- 909.
Casali,  J.  G.,  &  Wierwille,  W.  W.  (1983).  A comparison  of  rating  scale,  secondary- task,  physiological,  and  primary-task workload  estimation  techniques  in  a simulated  flight  task  emphasizing communications  load.  Human  factors, 25(6), 623-641.
Chen,  C.,  &  Xie,  Y.  (2014).  The  impacts  of multiple rest-break periods on commercial  truck  driver's  crash  risk. Journal of safety research, 48, 87-93.
Fraser, T. M. (1992). Stres & Kepuasan Kerja, Jakarta: PT. Pustaka Binaman Pressindo. Global    Agriculture      Information    Network.,
2013,    USDA    Foreign      Agriculture Service, GAIN Report Number: ID1358. Hancock, P. A., & Meshkati, N. (Eds.). (1988).
Human  mental  workload  (pp.  139-183). Amsterdam: North-Holland.
Hart,  S.  G.,  &  Staveland,  L.  E.  (1988). Development of NASA-TLX (Task Load Index):  Results  of  empirical  and theoretical  research.  In  Advances  in psychology  (Vol.  52,  pp.  139-183). North-Holland.
Huang, H., Peng, Y., Wang, J., Luo, Q., & Li, X. (2018). Interactive risk analysis on crash injury severity at a mountainous freeway with  tunnel  groups  in  China.  Accident Analysis & Prevention, 111, 56-62.
Li,  J.,  Du,  J.,  &  Li,  L.  (2018,  October). Optimization of vehicle routing problem with  fatigue  driving  based  on  genetic algorithm.  In  Proceedings  of  the  2018 Conference on Research in Adaptive and Convergent Systems (pp. 37-42).
Min, H., & Melachrinoudis, E. (2016). A model- based decision support system for solving vehicle  routing  and  driver  scheduling problems  under  hours  of  service regulations.  International  Journal  of
Logistics  Research  and  Applications, 19(4), 256-277.
National  Academies  of  Sciences,  Engineering, and Medicine. (2016). Commercial motor vehicle  driver  fatigue,  long-term  health, and  highway  safety:  research  needs. National Academies Press.
Prabowo, F. S., & Rahadi, R. A. (2015). David vs.  Goliath:  Uncovering  The  Future  of Traditional  Markets  in  Indonesia. Mediterranean Journal of Social Sciences, 6(5), 28-28.
Priyono, M. M. (2013). Analysis of Traditional Market  Development  Strategy  in  The District  Sidoarjo.  IOSR  Journal  of Business and Management.
Stern, H. S., Blower, D., Cohen, M. L., Czeisler,
C. A., Dinges, D. F., Greenhouse, J. B., ...
&  Wegman,  D.  H.  (2019).  Data  and methods  for  studying  commercial  motor vehicle driver fatigue, highway safety and long-term  driver  health.  Accident
Analysis & Prevention, 126, 37-42.
Susilowati,  K.  D.  S.  (2014).  The  Impacts  of modern  market  to  traditional  traders  (a case in Malang City-Indonesia).
International  Journal  of  Technical Research and Applications, 2, 38-44. Tsang,  P.  S.,  &  Velazquez,  V.  L.  (1996).
Diagnosticity and multidimensional subjective workload ratings. Ergonomics,
39(3), 358-381.
Zheng, Y., Ma, Y., Guo, L., Cheng, J., & Zhang, Y.  (2019).  Crash  involvement  and  risky riding behaviors among delivery riders in China:  the  role  of  working  conditions. Transportation  research  record,  2673(4), 1011-1022.