## SAINTEKS: JURNAL SAIN DAN TEKNIK Volume 5 Nomor 1 Tahun 2023

## E-ISSN : 2685-8304
Changes on Recycling Behaviors Based on Governmental Programs (Study Case in Bendungan Village, Indonesia) Dafi Dinansyah Wiradimadja, Hisatsuna Mori, Riza Rizkiah 1 –10 The study of tuff breccia for Batik Wasterwater Treatment Media in Bayat, Klaten District, Central Java Wawan Budianta, Johan Syafri Mahathir Ahmad, I Wayan Warmada 11 –18 Analysis of Frame Construction Strength in Belt Conveyor Design Using Ansys Workbench Anggi Pratama, Delvis Agusman
19 –28
Mitigation of Insert Separator Damage in Open-End Machines Filly Pravitasari, Afriani Kusumadewi, Feny Nurherawati 29 –35
Motorcycle Tracking System Using Telegram Integrated Quectel L80 GPS Pri Hartini, Ibrahim, Reni Rahmadewi, Tiara Nurhuda
36 –46
Optimization of Distribution Costs with a Transportation Model in UMKM making  Tempe Ardhini Rhisnu Fadylla, Fahriza Nurul Azizah
47 –56
Decision Model and Industry Optimization in Production: A Systematic Literature review Armando Tirta Dwilaga
57 –71
Analysis of the Influence of Occupational Health Aspects at PT. Plasticolors Eka Perkasa on Employee Performance Chairul Falah, Risma Fitriani 72 –79 Re-Layout of Puskesmas X Post Covid 19 Pandemic Through the ARC, Conventional and Promodel Simulation Methods
Tombak Gapura Bhagya, Dini Yulianti, Graha Prakarsa, Antari Nurayban Gitardiana
80 –91
Evaluation of the Mental Workload of PSIT Employees at SIT XYZ Institutions Teguh Aprianto, Agus Rahmat Hermawanto, Rimba Krisnha Sukma Dewi, Angling Sugiatna, Abdul Fatah 92 –101
Genetic Algorithm for Improving Route of Travelling Salesman Problem Generated by Savings Algorithm Muhammad Ardhya Bisma, Ekra Sanggala
102 –111
Noodle Grouping Based on Nutritional Similarity with Hierarchical Cluster Analysis Method Ai Nurhayati, Riri Mardaweni, Raden Meina Widiastuti
112 –125
Diterbitkan Oleh :
UNIVERSITAS INSAN CENDEKIA MANDIRI dh UNIVERSITAS BANDUNG RAYA
Jl. Pasir Kaliki No. 199 Bandung – Jawa Barat http://ejournal.uicm-unbar.ac.id/index.php/sainteks UICM – UNBAR www.uicm.ac.id
Volume 5 Nomor 1 Tahun 2023 http://ejournal.uicm-unbar.ac.id/index.php/sainteks/

## Evaluation of the Mental Workload of PSIT Employees at SIT XYZ Institutions

## Evaluasi Beban Kerja Mental Karyawan PSIT Pada Lembaga SIT XYZ
Teguh Aprianto 1) , Agus Rahmat Hermawanto 2) ,  Rimba Krisnha Sukma Dewi 3) , Angling Sugiatna 4) , dan Abdul Fatah 5*)
1) Sekolah Tinggi Teknologi Bandung dan Jalan Soekarno Hatta No. 378, Bandung, 40235 Email : gerakantanganmu417@gmail.com
2) Sekolah Tinggi Teknologi Bandung dan Jalan Soekarno Hatta No. 378, Bandung, 40235 Email : agusrh@sttbandung.ac.id
3) Sekolah Tinggi Teknologi Bandung dan Jalan Soekarno Hatta No. 378, Bandung, 40235 Email : rimbakrisnha80@gmail.com
4) Sekolah Tinggi Teknologi Bandung dan Jalan Soekarno Hatta No. 378, Bandung, 40235 Email : anglingsugiatna2020@gmail.com
5) Sekolah Tinggi Teknologi Bandung dan Jalan Soekarno Hatta No. 378, Bandung, 40235 Email : abdulfatah@sttbandung.ac.id
*) Corresponding author
Abstract:  The results of the Subjective Self Rating Test (SSRT) questionnaire in the Information and  Technology  System  Development  section  showed  that  workers  experienced  symptoms  of severe  head,  fatigue,  drowsiness,  yawning,  forgetfulness,  awkwardness  and  stiffness.  This indicates a problematic workload. This study aims to see the level of mental workload of each staff. The method in this study used NASA-TLX. Based on calculations, it was found that staff 4 has a mental workload score of 84.67 which means it is very high, staff 6 has a mental workload score of 27.33 with a low category, and for other staff has a high mental workload, which is a range of values from 66 to 74.67.
Keywords : SSRT, NASA-TLX, Workload
Abstrak:  Hasil  kuesioner Subjectif  Self  Rating  Test  (SSRT)  di  bagian  Pengembangan  Sistem Informasi  dan  Teknologi  menunjukkan  bahwa  pekerja  mengalami  gejala  kepala  berat,  lelah, mengantuk, menguap, mudah lupa, canggung dan kaku. Hal ini menunjukkan adanya beban kerja yang bermasalah. Penelitian ini bertujuan untuk melihat tingkat beban kerja mental dari setiap staff.  Metode  pada  penelitian  ini  menggunakan  NASA-TLX.  Berdasarkan  perhitungan,  didapat bahwa  staff  4  memiliki  beban  kerja  mental  skor  84,67  yang  artinya  sangat  tinggi,,  staff  6 mempunyai  beban  kerja  mental  skor  27,33  dengan  kategori  rendah,  dan  untuk  staff  lainnya mempunyai beban kerja mental yang tinggi yaitu rentang nilai 66 sampai 74,67. Kata Kunci : SSRT, NASA-TLX, Beban Kerja
DOI: http://dx.doi.org/10.15575/ 10.37577/sainteks.v%vi%i.539 Received: 01, 2023.  Accepted: 02, 2023 Published: 03, 2023

## PENDAHULUAN
Saat ini, pekerjaan di bidang tenologi informasi menjadi salah satu pekerjaan yang paling banyak perubahan dan kemajuan. IT support adalah bidang yang sangat populer (Anindyaputri, 2021). Job desk  IT  berkecimpung  di  tugas-tugas  teknis  seperti  memperbaiki  dan  mengecek jaringan  komputer  yang  bermasalah,  mengecek  aplikasi  dan  system  operasi  termasuk  system security-nya dan lain-lain (Candrawardhani, 2022). Dengan banyaknya pekerjaan yang dilakukan dimungkinkan  dapat  mengakibatkan  kelelahan  dan  kejenuhan  disaat  pekerjaan  tersebut dilakukan berulang. Dapat terjadi kelelahan jika beban pekerjaan lebih tinggi dari kemampuan pekerja,  sebaliknya  akan  terjadi  kebosanan  jika  beban  kerja  lebih  rendah  dari  kemampuan pekerja (Juniarti et al., 2020).
Setiap pekerja menerima beban yang berbeda-beda. Idealnya, setiap pekerja dapat bekerja sesuai dengan kemampuannya. Jika mental dan fisik pekerja di bawah beban pekerjaannya, maka pekerja  akan  mengalami  kelelahan  fisik  dan  gangguan  kesehatan  (Yuliani  et  al.,  2021).  Beban kerja muncul dikarenakan adanya perbedaan antara kapasitas terbatas yang dimiliki oleh seorang pekerja  dalam  menyelesaikan  tugasnya.  Ketika  menyelesaikan  tugasnya  diharapkan melakukannya  dengan  benar  dan  sesuai  kemampuan.  Jika  bebannya  berlebihan,  pekerja  akan memerlukan  waktu  yang  lama  dalam  penyelesaiannya,  dan  ini  akan  menambah  beban  kerja semakin besar (Mulyati et al., 2020).
Menurut  ilmu  ergonomi  khususnya  terkait  tentang  faktor  manusia,  kinerja  atau performansi seorang pekerja dapat dipengaruhi oleh beban kerja yang diterima (Santoso., 2021). Stres adalah salah satu dampak beban kerja mental dikarenakan oleh besarnya tugas yang harus diselesaikan.  Secara  fisik,  pekerja  akan  keletihan  dalam  menyelesaikan  tugas  yang  banyak (Hariansyah et al., 2022).  Jika melihat perbedaan setiap manusia dalam menyelesaikan pekerjaan yang  sama,  beban  kerja  mental  dapat  juga  dikatakan  sebagai  hubungan  yang  terkait  dengan kemampuan manusia dan tuntutan tingkat pekerjaannya (Rahdiana et al., 2021). Seorang pekerja umumnya tidak mengetahui apa yang dilakukannya merupakan beban yang berlebihan, efek dari beban kerja mental perlu cukup waktu, tidak bisa dilihat pada saat itu juga (Silalahi et al., 2021).
Penelitian ini dilakukan di Bagian Pengembangan Sistem Informasi dan Teknologi (PSIT) pendidikan tinggi swasta di Kota Kembang. Salah satu tugasnya adalah melakukan maintenance dan inovasi terkait sistem informasi dan teknologi untuk dapat mengembangkan sistem-sistem yang berada di lingkungan perusahaan. Karyawan PSIT bekerja dari pukul 07.45 sampai dengan pukul 22.00 WIB. PSIT memiliki karyawan yang berjumlah 9 orang yang bekerja sebagai Kepala PSIT, back end, front end, dan laboratorium. Dengan tingkat target yang tinggi, karyawan PSIT harus mempunyai perencanaan yang baik dalam membangun dan mengembangkan sistem yang dibutuhkan oleh perusahaan.
Hasil  penyebaran  kuesioner Subjectif  Self  Rating  Test  (SSRT)  yang  disebarkan  kepada seluruh  karyawan  PSIT  menunjukkan  bahwa  terdapat perasaan  berat  kepala  sebesar  33,3%, lelah pada seluruh tubuh sebesar 22,2%, menguap pada saat bekerja sebesar 22,2%, merasa mengantuk sebesar 44,4%, beban pada bagian mata sebesar 22,2%, terasa canggung dan kaku sebesar 44,4%, merasa ingin berbaring sebesar 33,3%, merasa malas untuk berbicara sebesar 33,3%, merasa mudah melupakan sesuatu sebesar 55,6%, sakit dibagian kepala sebesar 44,4%, kaku dibagian bahu sebesar 44,4%, dan nyeri dibagian punggung sebesar 44,4%. Dari informasi diatas maka perlu dilakukan evaluasi beban kerja mental karyawan PSIT agar diketahui mana saja yang mengalami beban kerja yang ringan, sedang dan berat.

## METODOLOGI
Metode  yang  digunakan  adalah The  NASA  Task  Load  Index  (NASA-TLX).  NASA-TLX diperuntukkan  untuk  mengukur  beban  kerja  mental  dari  seorang  pekerja  dalam  melakukan pekerjaannya (Pramesti et al., 2021). NASA-TLX dipopulerkan tahun 1981 oleh L. E. Staveland dari San Jose State University dan S. G. Hart dari NASA-Ames Research Center berkaitan dengan perlu  adanya  pengukuran  persepsional  yang  lebih  mudah  akan  tetapi  lebih  peka  dalam menganalisa beban kerja (Hancock et al., 1988).  NASA-TLX lebih banyak digunakan dikarenakan
mudah  dan  cepat  untuk  menilai  beban  kerja,  lebih  fleksibel,  well-established,  ketersediaan software, dan pendekatannya yang multi-dimensi (Stanton et al., 2005). NASA-TLX merupakan suatu  prosedur  penilaian  beban  kerja  secara  menyeluruh  dengan  cara  menentukan  bobot  dan rating  multi  dimensi  berdasarkan    enam  factor,  diantaranya Mental_Demands  (MD),  Physical- _Demands  (PD),  Temoral_Demands  (TD),  Own_Performance  (OP),  Effort  (EF),  dan  Frustation (FR) (Meri et al., 2020). Penjelasan terkait parameter-parameter tersebut dapat dilihat pada table dibawah ini (Rousallen et al., 2018).

## Tabel 1 Parameter NASA-TLX
Adapun tahapan dalam melakukannya yaitu: (Sasongko et al., 2017)
1. Kuesioner  disusun  dalam  perbandingan  berpasangan  dengan  jumlah  15  pernyataan  dari setiap  parameter.  Partisipan  menentukan  parameter  yang  lebih  berpengaruh  terhadap beban  mental  yang  diakibatkan  oleh  pekerjaan  yang  dilakukan.  Kemudian  menghitung bobot untuk setiap parameter beban mental berdasarkan perhitungan banyaknya tally dari setiap parameter yang dirasa paling berpengaruh.

## Gambar 1 Pembobotan
2. Partisipan  menentukan  rating  dari  setiap  parameter  beban  mental  berdasarkan  tingkat beban  mental  yang  di  rasakan  oleh  partisipan.  Nilai  beban  NASA-TLX  didapatkan  dari perkalian bobot rating dari setiap parameter yang dijumlahkan kemudian dibagi dengan 15.

## Gambar 2 Peratingan
3. Menentukan nilai produk melalui perkalian bobot factor dengan nilai ratingnya.
4. Mengukur Weighted  Workload  (WWL)  berdasarkan  nilai  penjumlahan  dari  semua  nilai produk.
5. Mengukur rata-rata WWL berdasarkan pembagian semua nilai produk dengan jumlah total bobot yang berjumlah 15 (Rubio et al., 2004).
6. Melakukan interpretasi skor berdasarkan table di bawah ini.
Tabel 2 Kategori Skor Nilai Kategori Beban Kerja 0-9 Rendah 10-29 Sedang 30-49 Agak_Tinggi 50-79 Tinggi 80-100 Sangat_Tinggi

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## Demografi Partisipan
Seperti  yang  ditunjukkan  oleh  Gambar  3,  4  dan  5,  Partisipan  dalam  penelitian  ini berjumlah 9 orang yang berjenis kelamin laki-laki sebesar 66,7 % dan  33,3 % berjenis kelamin perempuan. Dilihat dari  rentang usia,  Partisipan berusia 21 sampai 30 tahun. Jika dilihat dari masa  kerjanya,  33,3%  reponden  mempunyai  pengalaman  kerja  lebih  dari  4  tahun,  44,4% Partisipan mempunya pengalaman 2-4 tahun, dan 22,2% Partisipan mempunyai pengalaman 0-1 tahun.
Gambar 3 Usia Partisipan Gambar 4 Jenis Kelamin Partisipan

## Gambar 5 Masa Kerja
Pembobotan
Partisipan  menentukan  salah  satu  parameter  yang  paling  berpengaruh  terkait mental workload  yang  dirasakan  akibat  pekerjaan  yang  dilakukan.  Penentuan  ini  dilakukan  dengan
membandingkan parameter satu dengan parameter yang lainnya. Adapun hasil pembobotan yang dilakukan Partisipan dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pembobotan Jabatan Parameter MD PD TD OP EF FR Jumlah Staf 1 4 0 3 1 3 4 15 Staf 2 3 0 3 5 1 3 15 Staf 3 2 0 5 1 4 3 15 Staf 4 3 0 1 2 4 5 15 Staf 5 2 1 3 1 3 5 15 Staf 6 3 3 2 5 1 1 15 Staf 7 3 1 5 4 2 0 15 Staf 8 3 1 3 2 1 5 15 Staf 9 0 2 5 3 3 2 15
Seperti yang ditunjukkan oleh Tabel 3 diatas, Staff 1 merasakan bahwa Mental_Demand (MD)  memiliki  pengaruh  terhadap  pekerjaan  yang  dilakukan  sebanyak  4  jika  dibandingkan dengan parameter yang lainnya, parameter Physical_Demand (PD) tidak memiliki pengaruh bagi Staff  1,  parameter Temporal_Demand  memiliki  pengaruh  bagi  Staff  1  sebanyak  3,  Parameter Own_Performance  (OP)  memiliki  pengaruh  bagi  Staff  1  sebanyak  1,    parameter  Effort  (EF) memiliki pengaruh bagi Staff 1 sebanyak 3, dan parameter Frustation (FR) memiliki pengaruh bagi Staff 1 sebanyak 4. Jumlah total perbandingan setiap parameter ini sejumlah 15. Begitupun dengan hasil pembobotan berdasarkan perbandingan setiap parameter yang dirasakan terhadap pekerjaan yang dilakukan Staff-staff yang lainnya, dapat dilihat pada Tabel 3 diatas.
Penentuan Rating, Nilai Produk, dan Weighted Workload
Partisipan  menentukan  nilai  rating  dari  6  parameter  beban  mental  dari  0  (tidak berpengaruh) sampai nilai 100 (sangat berpengaruh). Rekapitulasi dari penentuan rating yang dilakukan oleh setiap Partisipan dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Rekapitulasi Penentuan Rating Jabatan Parameter MD PD TD PO EF FR Staf 1 70 0 70 80 80 50 Staf 2 90 0 70 60 80 70 Staf 3 90 0 60 70 80 40 Staf 4 90 0 80 80 90 80 Staf 5 50 70 60 80 80 80 Staf 6 20 40 30 20 30 40 Staf 7 80 50 70 80 80 0 Staf 8 80 80 70 70 70 70 Staf 9 0 70 60 90 80 50
Langkah  selanjutnya  menghitung  nilai  produk  dengan  mengalikan  nilai  bobot  yang disajikan pada Tabel 3 dengan nilai ratingnya yang disajikan pada Tabel 4. Sebagai contoh, nilai produk untuk Staff 1 sebesar 280 dihasilkan dari perkalian nilai rating MD Staff 1 yang bernilai 4 dengan  nilai  bobot  MD  Staff  1  yang  bernilai  70,  sehingga  hasil  keseluruhan  perhitungan  nilai produk dapat dilihat pada Tabel 5.
Sedangkan besaran nilai Weighted_Workload (WWL) didapat dari penjumlahan dari nilai produk  untuk  setiap  staff.  Sebagai  contoh,  jumlah  WWL  Staff  1  sebesar  1010,  didapat  dari penjumlahan Nilai produk Staff 1 untuk seluruh parameter yaitu 280+0+210+80+240+200.
Adapun  perhitungan  rata-rata Weighted_Workload  (WWL)  didapat  dari  pembagian jumlah  nilai  WWL  dibagi  dengan  15.  Angka  15  ini  merupakan  jumlah  dari  perbandingan  dari semua parameter yang dimungkinkan. Sebagai contoh, nilai rata-rata WWL Staff 1 sebesar 67,33 didapat dari jumlah WWL sebesar 1010 dibagi dengan 15. Hasil penentuan Nilai Produk dan WWL disajikan oleh Tabel 5 di bawah ini.
Tabel 5 Hasil penentuan Nilai Produk,dan WWL
Jabatan Parameter MD PD TD PO EF
FR Jumlah WWL Rata_rataWWL Staf 1 280 0  210 80  240  200 1010 67,33 Staf 2 270 0  210  300 80  210 1070 71,33 Staf 3 180 0  300 70  320  120 990 66,00 Staf 4 270 0 80  160  360  400 1270 84,67 Staf 5 100 70  180 80  240  400 1070 71,33 Staf 6 60  120 60  100 30 40 410 27,33 Staf 7 240 50  350  320  160 0 1120 74,67 Staf 8 240 80  210  140 70  350 1090 72,67 Staf 9 0  140  300  270  240  100 1050 70,00
Berdasarkan  Tabel  5  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  jumlah Weighted_Workload  (WWL)  terbesar dirasakan  oleh  Staff  4  dengan  total  nilai  1270  dan  nilai  rata-rata  WWL  sebesar  84,67.  Untuk jumlah Weighted_Workload (WWL) terendah dirasakan oleh Staff 6 dengan total nilai 410 dan nilai  rata-rata  WWL  sebesar  27,33.  Adapun  untuk  Staff  lainnya  besaran Weighted_Workload (WWL) yang dirasakan berada dalam nilai 990 sampai 1120 dan nilai rata-rata WWL berkisar 66,00 sampai 74,67.

## Kategori Beban Kerja Mental
Setelah  didapatkan  rata-rata Weighted  Workload di dapat,  Langkah selanjutnya  adalah menentukan  kategori  berdasarkan  besaran  skor  yang  diperoleh.  Adapun  hasil  interpretasi skornya disajikan oleh Table 6 di bawah ini.
Tabel 6 Hasil Kategori Beban Kerja
Jabatan  Nilai_Skor Kategori Beban_Kerja Mental Staf 1 67,33 Tinggi Staf 2 71,33 Tinggi Staf 3 66,00 Tinggi
Staf 4 84,67  Sangat Tinggi Staf 5 71,33 Tinggi Staf 6 27,33 Rendah Staf 7 74,67 Tinggi Staf 8 72,67 Tinggi Staf 9 70,00 Tinggi
Tabel 6 diatas menunjukkan bahwa staff 4 mendapatkan nilai skor 84,67 yang berarti staff 4 mengalami mental workload yang sangat tinggi, sedangkan staff 6 mempunyai nilai skor 27,33 yang  artinya  staff  6  memiliki  beban  kerja  mental  rendah,  dan  untuk  staff  lainnya  mempunyai beban kerja mental yang tinggi dengan rentang nilai 66 sampai 74,67.
Staff  1  memiliki  beban  kerja  tinggi  dengan  nilai  skor  67,33,  dimana  indikator Mental Demand  (MD)  memiliki  nilai  lebih  besar  dibandingkan  dengan  indikator  lainnya,  hal  ini menunjukkan  bahwa  pekerjaan  yang  dilakukan  cukup  sulit  dan  kompleks  dan  membutuhkan effort  yang  besar  untuk  menyelesaikan  pekerjaan,  terlihat  dari  indikator  Effort  (EF)  menjadi indikator terbesar kedua setelah Mental Demand (MD). Staff 2 memiliki beban kerja tinggi dengan nilai skor 71,33, dimana indikator Own Performance (OP) memiliki nilai yang lebih besar dari indikator yang lainnya, disusul dengan indikator Mental Demand (MD) sebagai indikator terbesar kedua  dari  penilaian  beban  kerja  Staff  2,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  Staff  2  dituntut  untuk sempurna dalam melakukan pekerjaan yang cenderung kompleks. Staff 3 mempunyai beban kerja tinggi  dengan  nilai  skor  66,00,  dimana  indikator Temporal  Demand  (TD)  memiliki  nilai  lebih besar  dibandingkan  dengan  indikator  yang  lain,  disusul  oleh  indikator Effort  (EF),  hal  ini menunjukkan bahwa Staff 3 merasa tertekan terkait waktu yang diberikan dalam menyelesaikan pekerjaan, dan membutuhkan effort yang cukup besar. Staff 4 memiliki beban kerja yang sangat tinggi dengan nilai 84,67, dimana indikator Frustation Level (FR) memiliki nilai yang lebih besar dengan indikator yang lainnya, disusul dengan indikator Effort (EF) sebagai indikator terbesar kedua  sekaligus  juga menjadi  indikator Effort  terbesar jika dibandingkan oleh  indikator  Effort dari  staff  yang  lainnya,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  Staff  4  merasa  frustasi  dan  tidak  nyaman dalam  bekerja  dan  membutuhkan effort  yang  besar.  Staff  5  memiliki  beban  kerja  yang  tinggi dengan nilai 71,33, dimana indikator Frustation Level (FR) dan Effort (EF) memiliki nilai lebih besar dengan indikator yang lainnya, hal ini menunjukkan pekerjaan yang dilakukan oleh Staff 5 cukup membuat frustasi dan membutuhkan effort yang cukup besar, namun tidak sebesar Effort dari  Staff  4.  Staff  6  memiliki  beban  kerja  rendah  dengan  nilai  27,33,  hampir  seluruh  indikator penilaian beban kerja Staff 6 mempunyai nilai lebih kecil dibandingkan dengan penilaian beban kerja  Staff  yang  lainnya,  ini  menunjukkan  bahwa  pekerjaan  yang  dilakukan  oleh  Staff  6  tidak menjadikannya merasa terbebani, lebih banyak bekerja dengan aktivitas fisik jika dibandingan dengan aktivitas fisik pekerjaan Staff yang lain. Staff 7 mempunyai kategori beban kerja tinggi dengan  nilai  75,67,  dengan  indikator Temporan  Demand  (TD)  dan  Own  Performance  (PO) menjadi indikator yang lebih besar dibandingkan dengan indikator yang lain, hal ini menunjukkan bahwa tekanan dan tuntutan kinerja yang maksimal dari pekerjaan Staff 7. Staff 8 memiliki beban kerja tinggi dengan nilai 72,67, dimana indikator Frustation Level (FR) dan Mental Demand (MD) mempunyai nilai yang lebih besar dibandingkan dengan indikator lainnya, hal ini menunjukkan bahwa pekerjaan yang dilakukan oleh Staff 8 cukup membuat dirinya frustasi dan pekerjaan yng dilakukan cukup kompleks. Staff 9 mempunyai beban mental tinggi dengan nilai 70,00, dimana Temporal  Demand  (TD)  dan  Own  Performance  (OP)  menjadi  indikator  dominan  yang menunjukkan bahwa Staff 9 cukup tertekan terkait waktu penyelesaian pekerjaan dan tuntutan keberhasilan dalam menyelesaikan tugas yang diberikan.

## SIMPULAN
Berdasarkan  Analisa  yang  dilakukan,  kesimpulannya  adalah  mayoritas  staff  memiliki mental workload yang tinggi. Dimana seorang staff yaitu staff 4 mengalami beban kerja sangat tinggi,  satu  orang  staff  yaitu  staff  6  mengalami  beban  kerja  rendah,  dan  tujuh  staff  lainnya mengalami  beban  kerja  tinggi.  Oleh  sebab  itu  diperlukan  suatu  program  sebagai  langkah perbaikan sehingga pembagian beban kerja menjadi merata, seperti pemberian SOP yang jelas sehingga staff lebih fokus pada pekerjaannya dan tidak melakukan pekerjaan di luar jobdesnya terlalu  banyak,  serta  penambahan  staff  baru  untuk  mengurangi  beban  pekerjaan  yang  begitu banyak  dan  kompleks.  Adapun  usulan  untuk  penelitian  selanjutnya  dalam  pengukuran  beban kerja mental, tidak hanya menggunakan penilaian subjektif seperti NASA-TLX saja, namun dapat menggunakan  penilaian  yang  objektif  seperti  pengukuran  cairan  dalam  tubuh,  detak  jantung, ketegangan otot, waktu kedipan mata, pola gerakan mata, penggunaan alat ukur ficker frequency, dan lain-lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Hancock,  A.  Peter  and  N.  Meshkati  (1988).  Human  Mental  Workload.  Netherlands:  Elsevier Science Publishing Company, INC
Hariansyah, M.R., Hermanto, K., Wijaya, E., Huldaningsih, N. (2022 ). Analisis Beban Kerja Mental Pada Seksi Operasi Utilitas PT Semen Indonesia (Persero) Tbk Pabrik Tuban Menggunakan Metode Nasa-Tlx. Jurnal Industri&Teknologi Samawa, Volume 3 (1) Februari 2022,  Halaman 39 – 48.
Harits,  B.  &  Bhagya,  T.G.  (2022).  The  Influence  of  Civil  Servant  Competence  and  Bureaucratic Reform on Organizational Performance at the Government  Offices in Cianjur. Proceedings of the  First  International  Conference  on  Science,  Technology,  Engineering  and  Industrial Revolution (ICSTEIR), 536: 17-22.
Juniarti, A.D., & Trisno, N (2020). Analisis Hubungan Beban Kerja Mental dengan Kinerja Operator Proses Produksi bagian Purified Terephtalic Acid (PTA) di PT Mitsubishi Chemical Indonesia. Journal Industrial Manufacturing Vol. 5, No. 1, Januari 2020, pp. 23-33 P-ISSN: 2502-4582, E- ISSN: 2580-3794.
Meri, M.Z., Ahmad, F., (2020). Pengukuran Beban Kerja Mental Karyawan di Lantai Produksi Karet Setengah Jadi Dengan Metode Nasa TLX ( Taskload Index). JUTI-UNISI (Jurnal Tenik Industri UNISI). Vol.4.No.1 Juni 2020 ISSN2614-1299/eISSN2614-1302.
Mulyati,  D.,  Naza,  A.,  Alsyah,  O.  (2020). Pengukuran  Beban  Kerja  Mental  dan  Fisik  dengan Menggunakan  Metode  NASA  Task  Load  Index  Measurement  of  Mental  and  Physical  Work Load Using The NASA Task Load Index Method.  Jurnal TEKSAGRO e-ISSN 2723-6528 Vol 1, No. 2, Desember 2020, pp.22-29.
Pramesti, A., & Suhendar, E. (2021). Analisis Beban Kerja Menggunakan Metode NASA-TLX Pada CV. Bahagia Jaya Alsindo. STRING (Satuan Tulisan Riset Dan Inovasi Teknologi), 5(3), 229. Rahdiana, N., Hakim, A., Sukarman. (2021). Pengukuran Beban Kerja Mental di Bagian Perawatan di PT. XYZ Menggunakan Metode NASA-TLX. Jurnal Teknik Sistem dan Industri Vol. 2, No. 01, p- ISSN: 2723-7842, e-ISSN: 2745-3510.
Rousallen, V., Kurnia, E., Pakpahan, A., & Sarim, S. (2018). Analisis Beban Kerja Pegawai di Area Packaging PT. Pudak Scientific. Jurnal Telematika, 0(0), 37 – 43. Rubio,  et  al  (2004), “ Evaluation  of  Subjective  Mental  Workload:  A  Comparison  of  SWAT, NASATLX and Workload Profile Methods”, International Journal of Applied Psychology, Vol. 1, hlm 61-86.
Santosa,  W.B.,  (2021). Pengukuran  Beban  Kerja  Mental  Dan  Fisik  Operator  Produksi  Pada  PT. Wiratama  Lusindo  Menggunakan  Metode  Defense  Research  Agency  Workload  Scale (DRAWS) Dan Cardiovascular  Load  (CVL).  Management Systems  & Industrial  Engineering Journal ISSN 15222-96806 (print), ISSN 155222-95973 (online).
Silalahi, H.K., Fathimahhayati, L.D., Tambunan, W. (2021). Analisa Beban Kerja Mental Dan Fisik Operator Hd Komatsu 785-7 (Studi Kasus Pt.Sims Jaya Kaltim. ARIKA, Vol. 15 No. 1 Februari 2021 ISSN : 1978-1105 E-ISSN : 2722-5445.
Sasongko, N.A., Mariawati, A.S., Umyati, A., (2017). Penilaian Beban Kerja Karyawan Unit Mikro Bank Menggunakan Metode NASA TLX. Jurnal Teknik Industri Vol. 5 No. 1 Maret 2017. Stanton,  N.  A.,  Salmon,  P.  M.,  Walker,  G.  H.,  Baber,  C.,  &  Jenkins,  D.  P.  (2005).  Human  Factors Methods:  A  Practical  Guide  for  Engineering  and  Design.  Hampshire,  England:  Ashgate Publishing Limited
Yuliani, E.N.S., Tirtayasa, K., Adiatmika, I.P.G., Iridiastadi, H., Adiputra, N. ( 2021). Studi Literatur: Pengukuran Beban Kerja. Jurnal Penelitian dan Aplikasi Sistem & Teknik Industri (PASTI) Vol. XV, No. 2, Agustus 2021, 194-205 p-ISSN 2085-5869/ e-ISSN 2598-4853.