## PENGARUH DISTRAKSI DAN KUALITAS TIDUR TERHADAP TINGKAT KEWASPADAAN PENGEMUDI BRT KORIDOR I (MANGKANG – PENGGARON)

## Wiwik Budiawan*, Sriyanto, Inggriet Hermanda
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro Jl. Prof. Soedharto, SH, Kampus Undip Tembalang, Semarang, Indonesia 50275
(Received: January 24, 2017 / Accepted: February 28. 2017)

## Abstrak
Kecelakaan  merupakan  masalah  yang  belum  terselesaikan  di  jalan  raya.  Hal  ini  dibuktikan  dengan semakin  banyaknya  jumlah  korban  kecelakaan  yang  ada  dijalan  raya,  walaupun  jumlah  kecelakaannya yang  terjadi  setiap  tahunnya  menurun  namun  jumlah  korbannya  berbanding  terbalik  dengan  jumlah kecelakaan yang terjadi. Salah satu yang menyebabkan hal ini terjadi adalah angkutan – angkutan yang dapat mengangkut banyak orang, salah satunya Bus Rapid Transit (BRT). Faktor yang sangat berpengaruh terhadap  kecelakaan  yang  tinggi  adalah  Driver  error,  dimana  tingkat  kewaspadaan  yang  rendah menyebabkan  pengemudi  tidak  fokus  mengemudi.  Tingkat  kewaspadaan  dapat  diukur  menggunakan software  Psychomotor  Vigilance  Test  (PVT)  Hal  yang  dapat  mengurangi  tingkat  kewaspadaan  adalah kualitas  tidur  yang  rendah  yang  dapat  diukur  menggunakan  kuisioner    Pittsburgh  Sleep  Quaity  Index (PSQI). Selain kualitas tidur faktor lain yang mempengaruhi tingkat kewaspadaan adalah distraksi, yang dapat  diukur  menggunakan  kuisioner  Susceptibility  to  Driver  Distraction  Questinnaire  (SDDQ).  Kedua faktor ini  akan  dihubungkan  dengan  tingkat  kewaspadaan  menggunakan  regresi    linier  majemuk. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat kewaspadaan dipengaruhi oleh kualitas tidur sebelum pengemudi bekerja, sedangkan sesudah bekerja tingkat kewaspadaan dipengaruhi distraksi.
Kata kunci : kualitas tidur; PSQI distraksi; SDDQ; PVT; tingkat kewaspadaan

## Abstract
Accident is a problem that not finish yet at the road. This fact can be evidence by the increasing of number victim’s accident at the road. Although number of accidents are decrease every years but the number of victims are increased. One type of vehicle in the road is public transportation that can accommodate many people.  That’s  way  public  transportation  can  make  many  victims  if  an  accident.  One  type  of  public transportation in Semarang is Bus Rapid Transit (BRT). Driver error is a factor for increased number of accident, vigilance extent for driver error has an influence with accident in the road. If the driver has a low level of vigilance can make driver not focused on driving. Level of vigilance can be measured by software Psychomotor Vigilance Test (PVT). Factors that can make vigilance level for driver decreased are quality of  sleep  and  distraction.  Quality  of  sleep  can  measured  by      Pittsburgh  Sleep  Quality  Index  (PSQI) questionnaire.  Then  Distraction  for  driver  can  be  measured  by  Susceptibility  to  Driver  Distraction Questionnaire (SDDQ). Both of these factors will be linked to the level of vigilance using linear regression. The results showed that the level of inattention is affected by the quality of the driver's sleep before work, after work while the level of vigilance is affected distraction.
-------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi. Email : Wiwikbudiawan@gmail.com
Keywords : sleep quality; PSQI; distraction; SDDQ; PVT; inatenntiom

## Pendahuluan
Kecelakaan  lalu  lintas  merupakan  masalah  yang sering terjadi di jalan raya. Masalah ini dianggap serius karena  tidak  sedikit  yang  kehilangan  nyawa  karena kecelakaan  lalu  lintas. Laporan  Satuan  lalu  lintas (Satlantas) Kota Semarang  menunjukkan bahwa jumlah korban  meninggal  dunia  akibat  kecelakaan  dari  tahun 2013  hingga  2015  mengalami  peningkatan.  Dari  196 orang  korban  jiwa  di  tahun  2013  dari  957  kecelakaan yang terjadi. Data terakhir menunjukkan bahwa terdapat 238 korban jiwa dari 872 pada tahun 2015.
Salah  satu  kendaraan  yang  menampung  banyak muatan  dan  setiap  hari  beroperasi  di  Kota  Semarang adalah  Bus  Rapid  Transit  (BRT).  Di  Kota  Semarang terdapat empat Koridor BRT, koridor yang paling ramai dan  sering  digunakan  adalah  koridor  I,  selain  itu,  bus yang  digunakan  koridor  I  berukuran  lebih  besar  jika dibandingkan  dengan  tiga  koridor  lainnya.  Jumlah kecelakaan  yang terjadi pada BRT koridor I dari tahun ke  tahun  meningkat,  hal  ini  dibuktikan  dengan  adanya data dari pihak BRT, dimana pada tahun 2013 terdapat 11 kejadian kecelakaan dan pada tahun 2015 terjadi 15 kejadian kecelakaan (Imam, 2016)
Pengemudi  BRT  yang  melakukan  pekerjaannya kurang lebih selama 12 jam. Hal ini membuat jam tidur mereka menjadi sekitar 4 – 6 jam dalam sehari (Imam, 2016). Tingkat kewaspadaan saat erat dengan kelelahan yang dirasakan oleh pengemudi, karena semakin tinggi tingkat kelelahan maka akan semakin tinggi pula tingkat kewaspadaan  (Tama  &  Oktavianty,  2014).  Dalam penelitian  yang  dilakukan  oleh  National  Highway Traffic  Safety  Administration  (NHTSA),  mengatakan bahwa  salah  satu  yang  menyebabkan  berkurangnya tingkat  kesiapan  “Attentive  driver”  disebabkan  karena pengemudi  megalami  “drowsiness”  yaitu  kantuk  yang tinggi mempengaruhi secara signifikan terhadap tingkat kewaspadaan  pengemudi  dan  menyebabkan  “Driver Inattention” . (Klauer, Dingus, Neale, Sudweeks J.D, & Ramsey, 2006).
Distraksi  pada  pengemudi  adalah  segala  sesuatu yang  mempengaruhi  perhatian  pengemudi  saat  dijalan atau  gangguan  visual,  audio,  pikiran  dan  gangguan kognitif  lainnya  (Dingus,  et  al.,  2006).  Distraksi mempengaruhi kewaspadaan pengemudi dalam melakukan  pekerjaannya,  dimana  distraksi  akan mempengaruhi driving performance dan mempengaruhi kewasapadaan pengemudi (Qun, 2009). Dari penjelasan tersebut  dapat  ditinjau  lebih  dalam  faktor  yang  dapat membuat  menurunnya  tingkat  kewaspadaan  dan mengakibatkan kecelakaan lalu lintas.

## Metode Penelitian 1. Desain Penelitian
Objek penelitian adalah Bus Rapid Transit (BRT) koridor  I  Semarang.  Data  diperoleh  melalui  kuisioner dan  simulasi software tingkat  kewaspadaan  kepada pengemudi  BRT  koridor  I.  Kuisioner  yang  dibagikan terdiri dari dua jenis kuisioner yaitu kuisioner Pittsburgh Sleep  Quaity  Index (PSQI) (Buysse,  et  al.,  1988)  yang digunakan untuk mengukur kualitas tidur dan kuisioner Susceptibility  to  Driver  Distraction  Questinnaire (SDDQ)  (Feng,  Marulands,  &  Donmez,  2014)  yang digunakan khusus untuk mengukur distraksi pengemudi. Pengukuran  tingkat  kewaspadaan  digunakan  dengan menggunakan  software  PVT,  untuk  melihat Average Reaction Time.
PSQI terdiri dari 9 pertanyaan yang diberi nilai dan dijawab oleh individu responden itu sendiri. Penentuan kualitas  tidur  yang  baik  atau  buruk  dilakukan  dengan mengukur  tujuh  area  tadi.  Berikut  adalah  cara menghitung hasil kuisioner PSQI:
•  Komponen 1: mengacu pada nomor 9 (dengan nilai: 0,1,2,3)
•  Komponen 2: mengacu pada nomor 2 (≤15 menit = 0; 16 – 30 menit = 1; 31 – 60 menit = 2; > 60 menit = 3) + nilai pada nomor 5a (0,1,2,3,4)
•  Komponen 3: mengacu pada nomor 4 (> 7 jam = 0; 6 – 7 jam = 1; 5 – 6 = 2; < 5 jam = 3)
•  Komponen  4:  mengacu  pada  nomor  1,  3,  dan  4. (total jam tidur/ total jam di Kasur x 100%) dimana (>85%  =  0;  75%  -  84%  =  1;  65%  -  74%  =  2;  dan <65% = 3)
• Komponen 5: Penjumlahan dari nilai 5b sampai 5j (0 = 0, 1 – 9 =1. 10 – 18= 2, 19 – 27 = 3)
• Komponen 6: mengacu pada nomor 6 (0,1,2,3,4)
• Komponen 7: mengacu pada nomor 7 dan 8 dimana score  pertanyaan  nomor  7  +    score            pertanyaan nomor 8. (0 = 0, 1 – 2 = 1, 3 – 4 = 2, 5 – 6 = 3, 7 – 8 = 4). Validitas  penelitian  PSQI  sudah  teruji,  instrumen ini menghasilkan 7 skor yang sesuai dengan domain atau area  yang  disebutkan  diatas.  Tiap  domain  nilainya berkisar antara 0 (tidak ada masalah) sampai 4 (masalah berat).  Nilai  tiap  komponen  kemudian  dijumlahkan menjadi  skor  global  antara  0  –  25.  Skor  global  >  5 dianggap  memiliki  gangguan  tidur  yang  signifikan (Maurits, 2008).
Indikator  dalam  mengukur  gangguan  adalah menggunakan Susceptibility  to  Driver  Distraction Questionnare (SDDQ). Dimana kuisioner ini dikhusukan  untuk  pengemudi.  Terdapat  tiga  bagian dalam SDDQ:
1.  Distraction Engagement
2.  Attitude and Beliefs about voluntary distraction 3.  Susceptibility to Involuntary Distraction Dalam bagian tersebut terdapat beberapa pertanyaan  yang  mengacu  pada  hal  –  hal  yang menyebabkan  distraksi  pengemudi.  Bagian  distraction Engagement  merupakan  bagian  yang  merangkum tentang hal – hal apa saja yang membuat terganggunya pengemudi.  Bagian  kedua  yang  kedua  yaitu  sikap pengemudi  jika  terdapat  gangguan  yang  bersifat disengaja misalnya pengemudi sengaja membalas pesan singkat  lewat  telepon  genggam  atau  membaca  iklan  – iklan yang terdapat di pinggir jalan. Bagian ketiga adalah kerentanan  pengemudi  ketika  didapatkan  gangguan yang  tidak  disengaja  dibuat  seperti  adanya  iklan  di pinggir  jalan,  tidak  sengaja  mendengarkan  musik  di radio kendaraan (Feng, Marulands, & Donmez, 2014)
PVT  menjadi  alat  yang  cocok  untuk  digunakan untuk mengukur performansi pekerja dilapangan karena kemudahan  menggunakannya  dan  mudah  dipindahkan dari suatu tempat ke tempat lain (Basner, Mollicone, & Dinges,  2011).  PVT  yang  sering  digunakan  dalam pengukuran adalah PVT dengan durasi 10 menit. Dalam durasi 10 menit, PVT akan memunculkan angka dengan selang  waktu  random  (bisa  lebih  cepat  atau  lambat), angka  tersebut  diasumsikan  sebagai  sebuah  stimulus yang  diberikan  kepada  responden.  Ketika  angka  itu muncul,  responden  harus  menekan  tombol  klik  kanan mouse untuk  merespon  stimulus  tersebut.  Lamanya responden  itulah  yang  akan  menjadi output dari  hasil pengukuran  kelelahan  menggunakan  PVT.  Karena, apabila  responden  mengalami  kelelahan  atau  beberapa sikap seperti kantuk atau stress , maka kecepatan respon pun  akan  menurun.  Pengambilan  data  yang  dilakukan menggunakan  PVT  ini  yaitu  pada  saat  sebelum pengemudi bekerja dan sesudah pengemudi bekerja.

## 2. Pengembangan Hipotesis dan Model Penelitian
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  penelitian mengenai  distraksi  dan  kualitas  tidur  hanya  dilakukan pada pengemudi mobil pribadi, pada penelitian tersebut pengukuran  distraksi  dan  tingkat  kantuk  (drowsiness) menggunakan perhitungan jumlah kedip mata (Siswanto, Loice, & Chandra, 2014). Hal  ini  memakan waktu  yang  cukup  lama  untuk  melihat  berapa  kedipan mata  pengemudi  dan  tidak  efektif.  Perbedaan  objek penelitian  yang digunakan  menjadi salah  satu hal  yang mendukung dilakukannya penelitian tersebut dikarenakan  bahwa  pegemudi  BRT  memiliki  tanggung jawab yang lebih besar dibandingkan pengemudi mobil
pribadi. Sehingga, posisi penelitian yang akan dilakukan adalah  meneliti  pengaruh  kualitas  tidur  dan  distraksi terhadap tingkat kewaspadaan pengemudi BRT koridor I jurusan Mangkang – Penggaron.
Jumlah  kecelakaan  yang  tinggi  disebabkan  oleh pengemudi yang dikarenakan ketidakwaspadaan, dimana  ketidakwaspadaan  ini  dibubungkan  dengan kurangnya waktu tidur dari pengemudi tersebut (Strayer, et  al.,  2013).  Dalam  penelitian  ini  bahkan  pengemudi mendapatkan sleep apnea, hal  ini  merupakan  lemasnya otot tenggorokan saat tidur yang membuat tenggorokan menyempit dan tidak bisa bernafas secara normal.
Tingkat  kantuk  dan  Distraksi  mempengaruhi tingkat kewaspadaan pengemudi secara serius (Desai & Haque, 2006). Penelitian ini dilakukan untuk memperhatikan  kapan  pengemudi  itu  mulai  tidak waspada, dimana data ini nantinya akan digunakan oleh organisasi  di  Eropa  yang  bergerak  di  bidang  Safety Transportation.  Hal  ini  bertujuan  untuk  memberikan evaluasi dan merenacang perbaikan dan solusi agar tidak berkurangnya tingkat kewaspadaan pengemudi.
Penelitan yang bergerak dibidang Human Error in Road Accidents yang membahas tentang kecelakaan lalu linta  paling  banyak  disebabkan  oleh  pengemudi  yang tidak waspada  (Green  & Senders, 2013). Penelitian  ini merupakan penelitian terbaru yang dilakukan mengenai kecelakaan  angkutan  yang  disebabkan  oleh  ketidak waspadaan  pengemudi.  Selanjutnya  penelitian  ini  akan mengacu  kepada  penelitian  –  penelitian  yang  sudah disebutkan  diatas.  Dari  penelitian  –  penelitian  diatas, didapatkan lah model penelitian pada gambar 1
Penelitian  yang  dilakukan  ini  juga  membahas tentang tingkat kewaspadaan pengemudi, dimana objek yang  diambil  adalah  pengemudi  BRT  koridor  I.  dari gambar  1  dapat  diambil  beberapa  hipotesis  yang  dapat didapatkan,  dimana  terdapat  tiga  variabel  dalam penelitian  ini,  yaitu dua variabel dependen  yang terdiri dari  distraksi  dan  kualitas  tidur,  kemudian  variabel independennya  adalah  tingkat  kewaspadaan.  Dari variabel  –  variabel  yang  ada  dapat  diambil  beberapa hipotesis yaitu:
 Hipotesis 1          :  Kualitas  Tidur  dan  Distraksi Berpengaruh  Secara  Simultan  Terhadap  Tingkat Kewaspadaan
 Hipotesis 2          :  Kualitas  Tidur  dan  Distraksi Berpengaruh  Secara  Partial  Terhadap  Tingkat Kewaspadaan.
 Hipotesis 3          : Kualitas Tidur Berpengaruh signifikan  secara  individual  terhadap  Tingkat Kewaspadaan.
 Hipotesis 4          :  Distraksi  Berpengaruh  signifikan secara individual terhadap Tingkat Kewaspadaan.
Gambar 1. Metode Konseptual Penelitian

## Hasil dan Pembahasan 1. Pengolahan Data
Data  didapatkan  dari score kuisioner  PSQI  dan SDDQ,  kemudian  nilai average  reaction  time yang didapatkan  dari output PVT.  Responden  yang  mengisi kuisioner  dan  yang  melakukan  simulasi software PVT adalah  pengemudi  BRT  koridor  I  Semarang  dengan jumlah  30  orang,  dimana  rute  dari  BRT  koridor  I  ini adalah Mangkang – Penggaron. Jadi proses pengambilan data juga dilakukan di dua tempat, yaitu Mangkang dan Penggaron.
Metode  yang  digunakan  untuk  mengetahui pengaruh  kualitas  tidur  dan  distraksi  terhadap  tingkat kewaspadaan  pengemudi  BRT  adalah  regresi  linier majemuk, dimana variabel dependennya adalah tingkat kewaspadaan  dan  variabel  independennya  adalah kualitas tidur dan distraksi.
Sebelum  dilakukannya  regresi  linier  majemuk tersebut terdapat beberapa uji asumsi klasik yang harus dipenuhi yaitu:

##  Uji Normalitas
Uji  Normalitas  bertujuan  untuk  mengetahui distribusi data dalam variabel yang digunakan dalam penelitian. Data yang baik dan layak yang digunakan dalam  penelitian  adalah  data  yang  berdistribusi normal.  Untuk  menguji  apakah  distribusi  normal atau tidak dapat dilihat menggunakan uji statistik non – parametrik Kolmogorov – Smirnov (KS). Jika hasil Kolmogorov  –  Smirnov (KS)  menunjukkan  nilai signifikan  >  0,05  maka  data  residual  terdistribusi dengan normal (Arifiyani, 2012)
 Uji Linieritas Uji  ini  digunakan  untuk  melihat  apakah spesifikasi  model  yang digunakan sudah benar atau tidak. Pengujian linearitas antara variabel dependen dan  variabel  independen  dapat  dilakukan  dengan melihat nilai p value ( deviation from linearity > 0,05, apabila  syarat  tersebut  terpenuhi  maka  dapat dikatakan  bahwa  model  regresi  linear  (Arifiyani, 2012).
 Uji Heterokedastisitas
Uji  heteroskesdesitas  bertujuan  untuk  menguji apakah  dalam  model  regresi  terjadi  perbedaan variance  residual  suatu  periode  pengamatan  ke periode pengamatan yang lain. Jika variance residual suatu  pengamatan  ke  pengamatan  yang  lain  tetap, maka  disebut  homoskesdesitas  dan  jika  berbeda disebut  heteroskesdesitas.  Model  regresi  yang  baik adalah  model  regresi  yang  memiliki  kesamaan variance residual suatu periode pengamatan dengan pengamatan  yang  lain,  atau  homoskesdesitas  dan tidak terjadi heterokesdesitas.
Tabel 1. Rekapitulasi Hasil Pengolahan Data Untuk Keadaan Sebelum Bekerja
No Kriteria Sebelum Bekerja Kualitas Tidur Distraksi Tingkat Kewaspadaan 1 Uji Multikolinieritas Lolos Uji 2 Uji Heteroskesdastisitas Lolos Uji 3 Uji Normalitas Lolos Uji 4 Uji Linieritas Lolos Uji 5 Uji F Hipotesis 1 berpengaruh secara bersama - sama/ simultan (p-value
> 0.05 dan F hitung < F tabel) 6 Uji t Hipotesis 2 berpengaruh secara partial Hipotesis 3 berpengaruh secara partial 7 Adjusted R Square 0.04 8 Variabel yang paling Berpengaruh Kualitas Tidur
Tabel 2. Rekapitulasi Hasil Pengolahan Data Untuk Keadaan Sesudah Bekerja
No Kriteria Sesudah Bekerja Kualitas Tidur Distraksi Tingkat Kewaspadaan 1 Uji Multikolinieritas Lolos Uji 2 Uji Heteroskesdastisitas Lolos Uji 3 Uji Normalitas Lolos Uji 4 Uji Linieritas Lolos Uji 5 Uji F Hipotesis 1 berpengaruh secara bersama - sama/ simultan (p- value > 0.05 dan F hitung < F tabel) 6 Uji t Hipotesis 2 berpengaruh secara partial Hipotesis 3 berpengaruh secara partial 7 Adjusted R Square 0.062 8 Variabel yang paling Berpengaruh Distraksi  Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas, diperlukan untuk mengetahui apakah ada tidaknya variabel independen  yang  memiliki  kemiripan  dengan variabel independen lain dalam satu model.  Deteksi multikolinearitas pada suatu model dapat dilihat jika nilai Variance Inflation Factor (VIF) tidak lebih dari
10  dan  nilai Tolerance tidak  kurang  dari  0,1  maka model  tersebut  dapat  dikatakan  terbebas  dari multikolinearitas. VIF = 1/Tolerance, jika VIF = 10 maka Tolerance = 1/10 = 0,1. Nilai VIF merupakan tingkat  keeratan  hubungan  antara  suatu  variabel bebas  dengan  variabel  bebas  lainnya  (Arifiyani, 2012).
Setelah  semua  uji  asumsi  klasik  sudah  lolos  uji baru  dilakukan  regresi  linier  majemuk  yang  dilakukan dengan  menggunakan software SPSS.  Nilai  tingkat kewaspadaan terdapat  pada dua keadaan  yaitu sebelum pengemudi  bekerja  dan  sesudah  pengemudi  bekerja. Maka  dari  itu,  juga  dihasilkan  dua  persamaan  regresi dari output SPSS,  dimana  persamaan  1  merupakan output regresi  sebelum  pengemudi  bekerja  dan persamaan  2  merupakan output regresi  sesudah pengemudi bekerja :
Y = 1.025 + 0.020x 1 + 0.005x 2 ………...…(1)
Dari  persamaan  1  didapatlah  bahwa  tingkat kewaspadaan  sebelum  jam  mengemudi  memiliki  nilai konstanta  1.025  dan unstandardized  beta  coefficients dari uji regresi variabel kualitas tidur sebesar 0.020 dan distraksi sebesar 0.005.
Y = 1.752 – 0.013x 1 + 0.064x 2 ………...…(2)
Dari  persamaan  2  didapatlah  bahwa  tingkat kewaspadaan  sesudah  jam  mengemudi  memiliki  nilai
konstanta  sebesar  1.752  dan unstandardized  beta coefficients dari uji regresi variabel kualitas tidur sebesar -0.013 dan distraksi sebesar 0.064.
Setelah didapatkan persamaan regresinya kemudian  dilanjutkan  dengan  menguji  keempat hipotesis  dengan  menggunakan  uji  F,  uji  t  dan  nilai koefisien  determinasi  (R 2 )  sehingga  didapatlah  hasil secara  untuk  pengaruh  tingkat  kewaspadaan  sebelum bekerja pada tabel 1 dan sesudah kerja pada tabel 2. Dari tabel 1 didapatkanlah hasil bahwa diantara distraksi dan kualitas  tidur  yang  paling  mempengaruhi  tingkat kewaspadaan pengemudi sebelum melakukan pekerjaan adalah  kualitas  tidur.  Sedangkan  pada  tabel  2 memperlihatkan  bahwa  yang  paling  mempengaruhi tingkat kewaspadaan sesudah bekerja adalah distraksi.

## Kesimpulan
Penelitian  ini bertujuan untuk mengetahui mana apa  yang  paling  mempengaruhi  tingkat  kewaspadaan pengemudi  BRT  koridor  I  Semarang    antara  faktor kualitas  tidur  dan  distraksi,  ternyata  keduanya mempengaruhi,  namun  dalam  waktu  yang  berbeda, dimana  saat  sebelum  memulai  pekerjaan  tingkat kewaspadaan dipengaruhi oleh kualitas tidur, sedangkan sesudah  bekerja  tingkat  kewaspadaan  dipengaruhi  oleh distraksi.
Rekomendasi  yang  tepat  untuk  meningkatkan tingkat kewaspadaan pengemudi BRT koridor I adalah mengatur kembali jam kerja pengemudi sesuai peraturan yang mengatakan maksimal mengemudi yaitu selama 8 jam  dalam  sehari.  Sedangkan  pelaksanaan  pengemudi BRT sekarang ± 12 jam perhari.
Solusinya  bisa  dilakukan  dengan  menerapkan sistem  shift  kerja.  Jika  pengemudi  masuk  pukul  06.00 hingga 18.00.  jam  kerja tersebut bisa dibagi  menjadi 2 bagian yaitu mulai pukul 06.00 hingga 12.00 dan mulai pukul  12.00  hingga  18.00.  hal  seperti  ini  lebih  efektif karena,  pengemudi  hanya  melakukan  pekerjaannya selama 6 jam dalam sehari.
Solusi  yang  bisa  dilakukan  untuk  distraksi diantaranya yaitu dengan melaporkan kepada pemerintah  mengenai  iklan  yang  menggunakan  cahaya seperti  televisi  yang  ada  dijalan  untuk  lebih  dikontrol cahayanya,  karena  hal  tersebut  dapat  mengganggu pandangan  pengemudi  yang  mengendarai  kendaraan  – kendaraan  besar  seperti  bus  dan  truk  yang  posisinya hamper sejajar dengan iklan tersebut.

## Daftar Pustaka
Arifiyani, H. A. (2012). Pengaruh Pengendalian Intern, Kepatuhan  dan  Kompensasi  Manajemen  Terhadap Perilaku  Etis  Karyawan. Universitas  Negeri Yogyakarta, 1 (1), 6-12.
Basner,  M.,  Mollicone,  D.,  &  Dinges,  D.  F.  (2011). Validity  and  Sensitivy  of  a  brief  psychomotor Vigilance test to Total and Partial Sleep Deprivation. Elsevier, 69 , 949-959.
Buysse, D. J., F, C., III, R., Monk, T. H., Berman, S. R.,
& Kupfer, D. J. (1988). The Pittsburgh Sleep Quality Index :  A New Instrument for Psychiartric Practice and Research. Psychiatry, 28 , 193-213.
Desai,  A.,  &  Haque,  M.  (2006).  Vigilance  Monitoring for  Operator  Safety:  A  Simulation  Study  On Highway Driving. Safety Research, 37 , 139-147.
Dingus, T., Kaluer, S., Neale, V., Petersen , A., Lee, S., E,  S.,  .  .  .  Knipling,  R.  (2006). The  100-Car Naturalistic  Driving  Study. Washingtong  DC: NHTSA.
Feng,  J.,  Marulands,  S.,  &  Donmez,  B.  (2014). Susceptibility  to  Driver  Distraction  Questionnaire. Transportation Research, 1 , 25-34.
Green, M., & Senders, J. (2013). Human Error in Road Accidents. Canada: Visual Expert.
Imam (2016). Bus Rapid Transit. BLU.
Klauer,  S.,  Dingus,  T.,  Neale,  V.,  Sudweeks  J.D,  & Ramsey, D. (2006). The Impact of Driver Inattention on  Near-Crash/Crash  Risk. Washington,  DC: NHTSA.
Maurits,  L.  S.  (2008).  Faktor  dan  Penjadualan  Shift Kerja. Teknoin, 13 (2), 11-22.
Qun,  W.  (2009).  An  Overview  of  driving  Distraction Measure Methods. College of Computer Science and Engineering, 2 (2), 2391-2394. Siswanto,  D.,  Loice,  R.,  &  Chandra,  K.  (2014). Perancangan  Alat  Deteksi  Kantuk  dan  Analisis Tingkat  Kantuk  Pengemudi  Bus  Malam  X. Universitas Parahyangan, 1 (1), 51-56. Strayer,  D.  L.,  Cooper,  J.  M.,  Turrill,  J.,  Coleman,  J., Medeirosward, N., & Biondi, F. (2013). Measuring
Cognitive Distraction in the Automobile. Washington DC: AAAFoundation.
Tama, I. P., & Oktavianty, O. (2014). Evaluasi Pengaruh Pola  Kerja  Terhadap  Fatique  Untuk  Mengurangi Jumlah Kecelakaan. Jurnal Teknik Industri, 2 (2), 37- 41.