Model Pelacakan Area Perhatian Manusia pada Pekerjaan Perakitan Berbasis Self-Optimizing System

## Novie Susanto
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro Jl. Prof. H Soedharto, S.H., Tembalang Semarang 50275 Telepon/Fax: +62 24 7460052 Email: nophie.susanto@gmail.com

## Received 1 June 2015; Accepted 2 September 2015

## Abstract
This research aims at investigating the area of interest (AOI) of the human operator when conducting automated robotic assembly task. A technical system, so called control cognitive unit (CCU), is applied into this empirical study to represent human cognition system and based on the prior knowledge, to adapt into condition changing of product structure and material supply. To improve the compatibility between human expectation and the technical system, this empirical study is designed and focused on different model of robot behaviour based on number of human-oriented production rule that applied in the models. Participants are expected to recognize the robot’s work pattern regarding assembly sequences using LEGO brick and carburetor and then to predict the position of the next brick or carburetor part. The result of ANOVA test of assembly task using LEGO brick finds significant differences on the fixation duration for the interaction between  the  model  of  robot  behaviour  and  the  assembly  group  as  well  as  between  the  assembly  group  and  AOI. Assembly with carburetor shows a significant difference for interaction between the model of robot behaviour and AOI. Furthermore,  the  fixation duration of  the  participants  during  the  assembly processes  using  the  most-human oriented model lead to the shortest fixation duration.
Keyword: cognitive ergonomic, area of interest, assembling, human-oriented model, human-robot interaction

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  kerja  berbasis  otomasi  telah  berkembang  pesat dalam desain sistem produksi. Utilisasi robot terartikulasi dalam  sistem  produksi  berbasis  otomasi  telah  banyak digunakan  dengan  tujuan  untuk  meningkatkan  aspek produktivitas  dan  keselamatan  kerja.  Sistem  kerja konvensional  selama  ini  lebih  banyak  terfokus  pada pengembangan  teknologi  tanpa  mempertimbangkan peranan  manusia  atau  operator  dalam  sistem  produksi. Definisi  otomasi  secara  lebih  mendalam  oleh  OED (2010)  juga  mendefinisikan  otomasi  sebagai  “sistem kontrol otomatis pada produksi sebuah produk…, secara lebih  luas,  penggunaan  elektronik  atau  peralatan mekanika  untuk  menggantikan  manusia  pekerja”.
Definisi  ini  secara  jelas  menggantikan  fungsi  manusia pekerja  dengan  sistem  otomasi,  Namun  demikian,  ada beberapa  latar  belakang  yang  harus  dipertimbangkan sebelum  sebuah  sistem  kerja  mengaplikasikan  jenis otomasi seperti ini.
Instalasi  robot  pada  sebuah  sistem  produksi memerlukan usaha besar dan biaya investasi tinggi untuk mendesain,  mengembangkan,  mengoperasikan  dan mempertahankan sistem yang kompleks ini. Oleh karena itu,  jenis  sistem  kerja  seperti  ini  sudah  seharusnya
mempertimbangkan  peranan  manusia  pekerja  terutama yang  berketrampilan  tinggi  untuk  bekerja dalam  sistem ini. Kerjasama antara manusia dan robot dapat didesain secara  efektif  bila  terdapat  kesesuaian  antara  kognisi manusia  dan  sistem  tekniknya.  Semakin  tinggi  level otomasi,  maka  sistem  akan  semakin  kompleks  karena memerlukan  pengembangan  pengetahuan,  ketrampilan dan  kemampuan  manusia.  Dalam  hal  ini,  peranan operator  manusia  dalam  sistem  otomasi  level  tinggi sangat penting dan diperlukan untuk melakukan berbagai tugasi  supervisi  dan  kontrol  atau  melakukan  intervensi bila  terjadi  kesalahan  (Mayer et  al., 2012).  Sistem manufaktur  di  masa  mendatang  harus  berfokus  pada integrase  manusia  operator  dalam  sistem  produksi berbasis  otomasi  terutama  jika  mempertimbangkan kemampuan manusia dalam segi perencanaan, pemecahan masalah dan pembuat keputusan  (Schlick et al., 2002).
Selain  dari  definisi  otomasi  yang  menghilangkan aspek manusia dalam sistem kerja berbasis otomasi, latar belakang  kedua  yang  harus  diperhatikan  dalam  desain sistem  produksi  terotomasi  adalah  fenomema  “ironi otomasi”  (Brainbridge,  1983).  Sebuah  sistem  produksi
biasanya  didesain  untuk  mengotomatiskan  fungsi manusia operator yang tidak sesuai standar dikarenakan tingkat  keandalan  manusia  yang  rendah.  Situasi  inilah yang akan mengakibatkan lingkatan setan yang dikenal dengan istilah ironi otomasi. Dalam lingkatan ini, fungsi manusia  yang  diotomatiskan  akan  menyebabkan meningkatnya  kompleksitas  fungsi  sistem  sehingga memacu meningkatnya permintaan perencanaan, pengajaran  dan  pemonitoran.  Situasi  ini  akan  memacu timbulnya sistem yang lebih rentan terhadap kesalahan. Untuk  mengurangi  jumlah  kesalahan,  aplikasi  otomasi lebih  lanjut  didesain  dan  seterusnya  akan  mengacu  ke kondisi  lingkaran  setan  tersebut.  Pada  siklus  pertama, performansi  sistem  secara  keseluruhan  memang mungkin terlihat meningkat, namun potensi resiko yang ada  seringkali  tidak  dipertimbangkan.  Penambahan siklus  otomasi  ke  level  berikutnya  biasanya  akan menurunkan  performansi  sistem.  Oleh  karena  itu, manusia  pekerja  dalam  sistem  kerja  berbasis  otomasi sudah seharusnya dipertimbangkan sebagai bagian yang terintegrasi dalam otomasi. Interaksi antara manusia dan sistem otomasi (dalam hal ini robot) dalam sistem kerja berbasis  otomasi  dapat  didesain  sebagai  suatu  solusi untuk mengembangkan sistem kerja yang menyeimbangkan  antara  kemampuan  manusia  dan robot.  Sistem  ini  dikenal  dengan  nama joint  cognitive system (Hollnagel  &  Wood,  1999).  Sistem  ini mengintegrasikan fungsi teknis dan ketrampilan manusia dalam sebuah sistem kerja. Integrasi ini diperlukan ntuk mendesain  dan  membangun  interaksi  manusia  robot yang aman, efektif, efisien dan ergonomis (Schlick et al., 2009).
Onken dan Schulte (2010) menjelaskan bahwa bila sebuah  sistem  didesain  berdasarkan  interaksi  manusia dan  mesin  yang  ergonomis,  maka  operator  akan  lebih mudah mengevaluasi situasi yang ada dan status sistem pada  saat  tersebut.  Dengan  demikian,  sistem  ini diharapkan  dapat  memecahkan  lingkaran  setan  yang disebabkan oleh otomasi. Dalam joint cognitive system , manusia juga dapat berperan sebagai operator sekaligus sebagai  supervisor  sistem.  Manusia  diharapkan  dapat membuat  keputusan  secara  efektif,  bekerja  sebagai  tim dan  bertindak  secara  berkelanjutan,  terutama  dalam situasi  kritis  terkait  keselamatan  dan  kualitas  sistem. Pendekatan  ini  juga  mengatur  kombinasi  antara kemampuan  otomasi  robot  secara  luas  seperti kepresisian,  kontrol  dan  kemampuan  reproduksi  dan kemampuan manusia untuk mengembangkan kemampuan,  ketrampilan  dan  pengetahuannya  secara terus-menerus. Interaksi manusia robot yang ergonomis akan menghasilkan pilihan yang paling menguntungkan untuk  menjaga  produktivitas  dan  meningkatkan fleksibilitas  sambil  mengoptimisasi  dan  beradaptasi terhadap proses terkait.
Desain  ergonomis  pada  interaksi  manusia  robot dalam  studi  ini  mengadopsi  pola  kognitif  manusia sebagai struktur kontrol kognitif berlevel tinggi. Kognitif manusia  digunakan  untuk  merepresentasikan  desain sistem berorientasi manusia. Kontrol kognitif merupakan poin kritis dalam sistem kerja seperti ini karena sebagian
besar  performansi  sistem  bergantung  pada  kognisi manusia. Oleh karena itu sistem kognitif  manusia akan digunakan sebagai dasar perencanaan dan sistem kontrol pada desain interaksi manusia robot.
Sistem  teknik  yang  digunakan  dalam  studi  ini mengimplementasikan  desain cognitive  control  unit (CCU)  (Mayer et  al., 2009;  Buescher et  al., 2012). Desain  CCU  dikembangkan  berdasarkan  arsitektur kognitif  SOAR  untuk  merepresentasikan  pemrograman pada  level  bawah  dan  meningkatkan  kesesuaian  antara model mental manusia dan basis pengetahuan pada robot (sebagai sistem teknik). CCU bertugas sebagai pelaksana pekerjaan  yang  tidak  memberikan  nilai  tambah. Kemampuan  CCU  tersebut  didapatkan  dari  proses adopsi  kemampuan  pekerja  dengan  tingkat  kepakaran tinggi  yang  ditransfer  ke  dalam  perilaku  robot. Pendekatan  ini  akan  mengurangi  beban  operator manusia  dalam  melaksanakan  tugas  yang  bersifat repetitif, mudah atau berbahaya. CCU juga memungkinkan  berlangsungnya  sistem  kontrol  kognitif pada level rule-based (berdasarkan klasifikasi Rasmussen  (1983)).  Proses  perencanaan  dan  reaksi secara efektif terhadap perubahan lingkungan kerja juga dapat  dilakukan  pada  sistem  teknik  ini  dengan pemberlakuan self-developed  set pada  peraturan produksi  dalam  basis  pengetahuannya.  Hal  ini  berarti perilaku  manusia  pada  level rule-based dapat disimulasikan  dalam  sebuah self-optimizing  system (Mayer et al., 2011).
Sebuah desain yang spesifik dikembangkan dalam studi  ini  untuk  merepresentasikan  bagian  dari  sistem produksi.  Pekerjaan  perakitan  dipilih  dalam  studi  ini karena  pekerjaan  ini  dapat  merepresentasikan  konsep kontrol kognitif dalam desain joint cognitive system yang fleksibel  dan  antisipatif.  Pekerjaan  perakitan  juga mendukung desain kerjasama berorientasi tujuan dengan mempertimbangkan kesesuaian antara sistem teknis dan manusia  pada  semua  level  kontrol  kognitif  berdasar Rasmussen  (1983).  Desain  studi  dalam  penelitian berfokus  pada  pengembangan  model  prediksi  interaksi manusia dan robot yang  memungkinkan sistem kontrol kognitif  dioperasikan  secara  efektif,  efisien  dan  aman oleh operator berketrampilan tinggi.
Tahap  pertama  pengembangan  model  prediksi dilakukan  dengan  mendefinisikan  gerakan  manusia ketika melakukan pekerjaan perakitan seperti dijelaskan oleh  Mayer  dan  Schlick  (2012).  Sebuah  deskriptor gerakan  pada  sistem  tangan-lengan  manusia  dengan sistem  MTM-1  dipilih  untuk  mendefinisikan  gerakan yang  repetitive  dan  lazim  digunakan  oleh  manusia selama  proses  perakitan  manual.  Pada  saat  yang  sama, pekerjaan  supervisi  manusia  selama  proses  perakitan harus  diperhatikan.  Operator  melakukan  pemonitoran aktivitas  dalam  sistem  secara  berkelanjutan  dan membandingkannya  dengan  model  mentalnya.  Model mental  manusia  membentuk  ekspektasi  tindakan selanjutnya  dan  membandingkannya  dengan  status sistem saat itu. Bila hasil ekspektasi dan observasi, maka level stress pada manusia akan lebih rendah dan tingkat
Model pelacakan area perhatian manusia pada pekerjaan perakitan berbasis self-optimizing system
kesesuaian  manusia  dengan  sistem  teknis  akan meningkat. Integrasi peraturan produksi berbasis kognitif manusia  ke  dalam  basis  pengetahuan  CCU  diharapkan dapat  memberikan  antisipasi  yang  lebih  baik  terhadap urutan  perakitan  yang  dilakukan  oleh  robot  sehingga meningkatkan  kesesuaian  model  mental  manusia  dan CCU  serta  meningkatkan  keselamatan  kerja  (Mayer  & Schlick, 2012).
Secara  lebih  detail,  sebuah  studi  empiris  yang dilakukan  oleh  Mayer  (2012)  menjelaskan  adaptasi strategi  manusia  ke  dalam  peraturan  produksi  pada proses  perakitan  menggunakan  robot.  Model  prediksi dikembangkan untuk pekerjaan perakitan menggunakan brik LEGO. Mayer (2012) meneliti perilaku robot yang didesain  berdasarkan  jumlah  peraturan  produksi  yang digunakan.  Hasil  studi  Mayer  (2012)  menjadi  dasar pengembangan studi empiris dalam penelitian ini.
Studi  empiris  dalam  penelitian  ini  terfokus  pada level  kesesuaian  mental  manusia  dengan  sistem  teknis berdasarkan pelacakan area ketertarikan ( area of interest) operator  pada  saat  melakukan  aktivitias  perakitan. Penilaian  detail  terhadap  bagaimana  model  perilaku robot dan jenis produk yang dirakit mempengaruhi area ketertarikan manusia akan dibahas dalam penelitian ini. Secara lebih detail, studi ini bertujuan untuk mendesain model  perilaku  robot  berdasarkan  peraturan  produksi yang dikembangkan dari sistem kognitif manusia. Model yang  didesain  tersebut  akan  diaplikasikan  dalam  dua
produk berbeda yaitu brik LEGO dan karburator sebagai produk  manufaktur.  Studi  ini  diharapkan  dapat meningkatkan  kesesuaian  antara  perilaku  sistem  dan ekspektasi manusia.

## 2. METODOLOGI

## 2.1 Peralatan dan Partisipan
Peralatan yang digunakan dalam studi empiris ini adalah layar  monitor  TFT  28”  untuk  menggambarkan  urutan proses  perakitan.  Area  perakitan  terletak  di  depan partisipan,  sedangkan  produk  contoh  hasil  perakitan diletakkan  di  depan  kiri  area  perakitan.  Bagian  produk yang  digunakan  untuk  aktivitas  perakitan  diletakkan  di depan kanan area perakitan. Gambar 1 menggambarkan lingkungan studi.
Sistem  pelacak  mata  yang  digunakan  untuk mendapatkan data area ketertarikan ( area of interest/AOI) manusia  akan  merekam  pergerakan  pupil mata  ketika  melakukan  aktivitas  perakitan.  Sistem  ini menggunakan unit yang diletakkan di kepala dan terdiri dari EyeCam untuk  merekam  gerakan  mata  ke  dalam bentuk  video  hitam  putih  dengan  kualitas  tinggi  dan FieldCam untuk  merekam  daerah  pandang  mata  ke dalam video berwarna berkualitas tinggi. Bentuk sistem pelacak mata yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 2.

## `
Gambar 1. Lingkungan studi perakitan menggunakan (a) brik LEGO (b) karburator
Gambar 2. Sistem pelacak mata yang digunakan dalam studi empiris (sumber: Dikablis Manual V0 1)
Jumlah  total  partisipan  penelitian  ini  adalah  13 orang berusia 28.5  ±  4.7  tahun.  Tingkat  pendidikan partisipan minimal SMU/sederajat. Level kemahiran  rata-rata  dalam  aktivitas  perakitan adalah 2,4 (menengah).

## 2.2  Variabel Penelitian
Variabel independen dalam penelitian ini adalah model perilaku  robot,  grup  produk  perakitan  dan  area ketertarikan/AOI.
(1) Model perilaku robot
Model  perilaku  robot  akan  ditentukan  berdasarkan jumlah  strategi  perakitan  yang  diaplikasikan  pada sistem  teknik.  Terdapat  tiga  strategi  yang dikembangkan  oleh  Mayer  (2010)  dan  dua  di antaranya (prinsip bertetangga dan desain per lapis) akan  digunakan  sebagai  aturan  produksi  pada penelitian  ini.  Strategi  sudut  kiri  sebagai  posisi pertama  brik  tidak  diterapkan  dalam  penelitian  ini karena  strategi  ini  tidak  sesuai  dengan  produk manufaktur (karburator) yang digunakan dan hanya dapat diterapkan pada produk dari brik LEGO.
(2) Grup produk perakitan
Terdapat 2 produk yang digunakan pada penelitian ini  yaitu  brik  LEGO  dan  karburator.  Untuk  setiap produk  akan  didesain  masing-masing  2  status interim  produk  sebagai  posisi  akhir  perakitan  dan menilai  hasil  prediksi  yang  dilakukan  oleh partisipan.  Contoh  produk  akhir  dan  status  interim dapat dilihat pada Gambar 3.
(3) Area ketertarikan/AOI
Terdapat  4  area  ketertarikan  dalam  penelitian  ini  yaitu AOI 1 (layar monitor), AOI 2 (area bagian produk), AOI 3 (area perakitan) dan AOI 4 (produk contoh hasil akhir perakitan). Gambar 4 menunjukkan AOI untuk masing- masing area ketertarikan.
Variabel  dependen  pada  penelitian  ini  adalah durasi  fiksasi  untuk  setiap  AOI  selama  partisipan melakukan  aktivitas  perakitan.  Hipotesis  H 0 yang diformulasikan  untuk  penelitian  ini  adalah  model perilaku  robot  (H 01 ),  grup  produk  perakitan  (H 02 )  dan area  ketertarikan  (H 03 )  tidak  berpengaruh  secara signifikan terhadap durasi fiksasi. H1 diformulasikan  bahwa  model  perilaku  robot  (H 01 ), grup produk perakitan (H 02 ) dan area ketertarikan (H 03 ) berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  durasi fiksasi
Normalitas data diuji dengan uji Kolmogorov-Smirnov,  sedangkan  homogenitas variansi dilakukan dengan uji Levene (Field, 2005). Uji  univariate  ANOVA  (3-way  ANOVA)  dengan full  factorial  dan  model  tetap  dilakukan  untuk menguji hipotesa tersebut dengan level signifikansi α=0,05. Uji statistik dilakukan dengan menggunakan program IBM SPSS Statistics 22.

## 2.3  Prosedur Penelitian
Prosedur penelitian terbagi dalam tiga fase yaitu:
(1) Pengumpulan data pribadi partisipan secara anonim meliputi  usia,  level  kemampuan  merakit  dan sebagainya. Setelah data terisi, partisipan dikenalkan  dengan  peralatan  dan  lingkungan penelitian.
(2) Kalibrasi sistem pelacak mata Pada fase ini, unit pelacak mata dipasang di kepala partisipan  kemudian  program Dikablis  recorder diaktifkan untuk mulai proses inisiasi pendeteksian mata.  Tahap  selanjutnya  adalah  kalibrasi  optik berdasarkan  standar  area.  Setelah  sistem  pelacak mata  terkalibreasi  dengan  baik,  fase  pengumpulan data dapat dilakukan.
(3) Pengumpulan data Pada tahap ini, partisipan diperlihatkan serangkaian urutan  proses  perakitan  yang  dilakukan  oleh  robot secara  virtual.  Partisipan  diharapkan  dapat mengingat  urutan  perakitan  dan  memahami  pola kerja robot untuk dapat menentukan perilaku robot saat  merakit.  Setelah  itu  partisipan  harus memprediksi letak brik LEGO atau bagian produk karburator  berikutnya  serta  merakitnya  ke  produk secara langsung.
Ada  12  prediksi  yang  harus  dilakukan  oleh  partisipan yang  terbagi  dalam  2  sesi.  Setiap  sesi  terdiri  dari  6 pekerjaan  prediksi  dengan  urutan  acak  variabel independen.
Gambar 3. Status interim dan produk jadi hasil perakitan menggunakan brik LEGO
Gambar 4. Area ketertarikan dalam penelitian ini

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Uji Statistik
Hasil  uji  kenormalan  menunjukkan  bahwa  data  durasi fiksasi  yang  didapatkan  terdistribusi  normal  (p  = 0,221 untuk  produk  LEGO  dan  p  =  0,157  untuk  karburator). Uji  homogenitas  variansi  juga  tidak  menunjukkan perbedaan  signifikan  (p  =  0,913  untuk  produk  LEGO dan  p  =  0,  201  untuk  karburator).  Oleh  karena  itu  uji ANOVA  dapat  dilakukan  untuk  menginvestigasi perbedaan durasi fiksasi berdasarkan variabel independennya.
Berdasarkan  hasil  uji  ANOVA,  durasi  fiksasi untuk  produk  perakitan  menggunakan  brik  LEGO menunjukkan perbedaan signifikan untuk variabel model perilaku  robot,  grup  produk  perakitan  dan  AOI  (p  ≤ 0,001). Selain itu, perbedaan signifikan juga didapatkan pada  interaksi  antara  model  perilaku  robot  dan  grup produk  perakitan  (p  =  0,003)  dan  antara  grup  produk perakitan dan AOI (p = 0,018). Oleh karena itu, uji Post Hoc  dilakukan hanya untuk interaksi terkait. Berdasarkan  fakta  ini,  maka  hipotesa  H 01, H 02 danH 03
untuk  perakitan  menggunakan  brik  LEGO  tidak ditolak.
Hasil  uji  Post  Hoc  menggunakan  Bonferroni untuk  interaksi  model  perilaku  robot  dan  grup  produk perakitan  dapat  dilihat  pada  Tabel  1,  sedangkan  plot interaksinya  dapat  dilihat  pada  Gambar  5.  Interaksi antara  grup  produk  perakitan  dan  AOI  menghasilkan perbedaan  signifikan  untuk  semua  perbandingan berpasangan.  Plot  interaksi  untuk  interaksi  ini  dapat dilihat pada Gambar 6.
Hasil  uji  ANOVA  untuk  perakitan  menggunakan karburator  menunjukkan  perbedaan  signifikan  untuk variable  model  perilaku  robot  dan  AOI  (p  ≤  0,001), namun  interaksi  antar  variabel  independen  juga terdeteksi  dalam  hasil  uji  statistik  ini.  Interaksi  antara model perilaku robot dan AOI menunjukkan perbedaan signifikan (p = 0,029). Dengan demikian, hipotesa H 01,
H 02 danH 03 untuk perakitan menggunakan karburator  tidak  ditolak.  Hasil  uji  Post-Hoc  untuk interaksi  model  perilaku  robot  dan  AOI  dapat dilihat pada Tabel 2 dan Gambar 7.
Tabel 1. Hasil uji post-hoc untuk interaksi  model perilaku robot dan grup produk perakitan menggunakan brik LEGO
73 68
Model pelacakan area perhatian manusia pada pekerjaan perakitan berbasis self-optimizing system System
Gambar 5.  Plot interaksi model perilaku robot dan grup produk perakitan menggunakan brik LEGO
Gambar 6. Plot interaksi grup produk perakitan dan AOI menggunakan brik LEGO
Gambar 7. Plot interaksi model perilaku robot dan AOI menggunakan karburator
Tabel 2. Hasil uji post-hoc untuk interaksi  model perilaku robot dan AOI menggunakan karburator

## 3.2 Pembahasan
Hasil  analisis  statistik  menunjukkan  adanya  perbedaan signifikan  pada  durasi  fiksasi  untuk  interaksi  model perilaku  robot  dan  grup  produk  perakitan  dan  interaksi antara  grup  produk  perakitan  dan  AOI  pada  perakitan menggunakan brik LEGO. Hasil analisis post-hoc antara model  dan  grup  perakitan  menunjukkan  perbedaan signifikan  untuk  bentuk  pyramid,  yaitu  antara  Model 1 dan Model 3 serta antara Model 3 dan Model 4. Durasi fiksasi  partisipan  selama  simulasi  perakitan  dengan menggunakan  Model  4  mengindikasikan  durasi  fiksasi yang  paling  singkat  (rata-rata  =  8.424,788  ms,  SD  = 11.332,006 ms untuk piramid; rata-rata = 8.012,500 ms, SD = 10.739,965 ms untuk kapal).
Berdasarkan  indikasi  ini,  peraturan  produksi  yang diadopsi  pada  Model  4  dapat  diterima  oleh  partisipan sebagai  strategi  perakitan  yang  mudah  dipahami  dan dipelajari.  Hal  ini  mendorong  durasi  fiksasi  yang  lebih singkat  dibandingkan  dengan  perakitan  dengan menggunakan model-model lainnya.
Seperti  terlihat  pada  Gambar  5,  Model  1 menghasilkan  durasi  fiksasi  yang  lebih  singkat dibandingkan  dengan  Model  3.  Hasil  ini  menunjukkan bahwa kesesuaian kognitif antara model mental manusia dan  sistem  teknik  dipengaruhi  oleh  banyaknya  strategi perakitan  (yang  direpresentasikan  dalam  peraturan produksi)  yang  diadopsi  dalam  model  perilaku  robot. Hou  dan  Wang  (2010)  menyatakan  bahwa  aktivitasi perakitan  harus  mempertimbangkan  kesesuaian  antara status fisik dan mental dari operator. Operasi pekerjaan perakitan  meliputi  aktivitas  fisik  dan  non-fisik.  Dalam setiap  langkah  perakitan,  manusia  pekerja  akan melakukan  pekerjaan  fisik  (seperti  mengobservasi, meraih  dan  merakit)  dan  aktivitas  mental  (seperti memahami,  menerjemahkan  dan  menerima  informasi). Bila  satu  langkah  telah  terselesaikan,  manusia  akan merangkum  aktivitas  yang  telah  diselesaikan  dan mengharapkan  aktivitas  yang  sama  di  langkah berikutnya.  Hal  ini  berarti  manusia  memiliki  perilaku kognisi  yang  mengaplikasikan  pengetahuan  dan pengalaman sebelumnya ke dalam pekerjaan berikutnya. Bila langkah berikutnya tidak sesuai dengan pengetahuan  sebelumnya,  manusia  akan  memerlukan waktu  lebih  lama  untuk  beradaptasi  dan  mempelajari langkah  sekarang.  Selain  itu,  proses  pembelajaran selama proses perakitan akan menjadi lebih lama karena perbedaan pergerakan robot hasil prediksi dan observasi.
Hubungan kuat antara peraturan perakitan per lapis dan faktor kedekatan dengan bagian produk sebelumnya dalam  Model  3  mempengaruhi  model  mental  dan  area ketertarikan partisipan secara negatif. Hal ini berarti level kesesuaian  yang  terjadi  antara  model  mental  manusia dengan  sistem  teknik  (yang  direpresentasikan  dalam model perilaku robot) berada di bawah level kesesuaian menggunakan  Model  1.  Di  sisi  lain,  Model  1  didesain tanpa  mempertimbangkan  peraturan  produksi  berbasis sistem  kognisi  manusia  dalam  urutan  perakitan. Partisipan  mengenali  urutan  perakitan  dalam  Model  1 sebagai  mode  stokastik  dan  merasa  lebih  percaya  diri dalam  menyelesaikan  pekerjaan  perakitan.  Dengan sistem  ini,  Model  1  menghasilkan  durasi  fiksasi dibandingkan Model 3.
Analisis lanjut kedua untuk perakitan menggunakan  brik  LEGO  adalah  tes  perbandingan berpasangan  untuk  interaksi  antara  grup  produk perakitan  dan  AOI.  Pada  bentuk  piramid,  memerlukan durasi  fiksasi  yang  lebih  panjang  dibandingkan  dengan bentuk  kapal.  Sebagai  contoh,  rata-rata  durasi  fiksasi bentuk piramid di AOI 1 adalah 29.054, 017 ms (SD = 5.447,105  ms),  sedangkan  durasi  fiksasi  untuk  bentuk kapal adalah 26.414,863 ms (SD = 2.832,085 ms). Hal
ini berarti bentuk piramid memerlukan perhatian lebih di AOI 1 dibandingkan dengan bentuk kapal.
Hasil  uji  ANOVA  untuk  perakitan  menggunakan karburator  menunjukkan  perbedaan  signifikan  durasi fiksasi  pada  interaksi  antara  model  perilaku  robot  dan AOI.  Seperti  terlihat  pada  Gambar  7,  Model  4  juga menghasilkan  durasi  fiksasi  yang  paling  singkat  untuk semua AOI, sedangkan sebaliknya Model 1 menghasilkan durasi fiksasi yang paling lama di AOI 1, AOI  2  dan  AOI  3.  Hasil  studi  ini  mengkonfirmasi hipotesis  sebelumnya  bahwa  kontrol  kognitif  yang direpresentasikan oleh Model 4 dapat diadopsi ke dalam sistem teknik. Hal ini diindikasikan oleh durasi perhatian ke  area  ketertarikan  yang  lebih  singkat  selama  proses pelaksanaan perakitan.

## 4. KESIMPULAN
Pekerjaan perakitan menggunakan brik LEGO menunjukkan perbedaan yang signifikan untuk interaksi antara  model perilaku  robot dan  grup produk  perakitan serta  interaksi  antara  grup  produk  perakitan  dan  area ketertarikan  (AOI).  Hasil  uji  ANOVA  untuk  perakitan menggunakan  karburator  menunjukkan  perbedaan signifikan  pada  fiksasi  durasi  untuk  interaksi  antara model perilaku robot dan AOI. Model 4 yang didesain paling  menyerupai  sistem  kognisi  manusia,  dikenali sebagai  strategi perakitan  yang  paling  mudah  dipahami dibandingkan  dengan  model-model  lain.  Hal  ini  dapat disimpulkan dari durasi perhatian  yang diperlukan oleh para partisipan untuk kegiatan pemonitoran dan supervisi selama  proses  perakitan  menggunakan  Model  4 menghasilkan waktu paling singkat. Hal ini menunjukkan  model  simulasi  kognitif  berorientasi manusia dapat diaplikasikan untuk mendukung interaksi manusia  dan  sistem  teknik.  Hasil  penelitian  yang  patut digarisbawahi  adalah  bahwa  durasi  fiksasi  pekerjaan perakitan  menggunakan  karburator  memerlukan  durasi lebih  panjang  dibandingkan  dengan  menggunakan  brik LEGO.  Perhatian  partisipan  dalam  memilih  bagian produk  dan  melaksanakan  perakitan  pada  karburator meningkat  100-300%  dibandingkan  dengan  level perhatian ketika bekerja dengan brik LEGO.
5. DAFTAR PUSTAKA
1. Bainbridge,  L.  (1983).  Ironies  of  Automation. Automatica. Vol. 19, No.6, pp. 775-779
2. Buescher,  C.,  Hauck,  E.,  Schilberg,  D.,  and Jeschke,S.
(2012). Key Performance Indicators  for  the  Impact  of  Cognitive Assembly  Planning  on  Ramp-Up  Process. Automation,  Communication  and  Cybernetics in  Science  and  Engineering  2013/2014. Springer Internasional Publisher.
3. Hollnagel, E., and Woods, D. (1999). Cognitive System  Engineering:  New  wine  in  newbottles. International Journal
Human-Computer
Studies . 51, pp.339 ‐ 356.
4. Hou,L.,and Wang, X. (2010). Using Augmented  Reality  to  Cognitively  Facilitate
Product Assembly Process . Editor: SohaMaad. Intech.Croatia.
5. Mayer,M.,Odenthal,  B.,Faber,M.,  Winkelholz, C.,  and  Schlick,  C.  (2012).  Cognitive Engineering of Automated Assembly Processes, Human  Factors  and  Ergonomicsin Manufacturing  and  Service Industries .  pp1-21 (online) Wiley Periodical,Inc.
6. Mayer,M.,Odenthal,B.,Wagels,C.,Kuz,S., Kausch,B.,  and  Schlick,C.  (2011).  Cognitive Engineering of Automated Assembly
Processes, Engineering Psychology and Cognitive Ergonomics. Hrsg.: D.Harris. Springer,Berlin. In : Proceeding of 9 th International  Conference,  EPCE2011,  Heldas Part of HCI International 2011 Orlando,FL,USA,pp.313 ‐ 321.
7. Mayer,M.P.,and  Schlick,C.(2012).Improving operator’s  conformity  with  expectations  in  a cognitively  automated  assembly  cellusing human  heuristics.  In: Conference  Proceeding of the 4 th International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics (AHFE) ,USA Publishing,pp.1263 ‐ 1272.
8. Mayer,M.P. (2012). Entwicklungeines kognitions ‐ ergonomisch en Konzeptesundeines
Simulations  systems  fürdie  roboter  gestützte Montage. Dissertation (in German). ShakerVerlag. Aachen.
9. Mayer,M.P.,Odenthal,B.,Faber,M.,Neuhöfer,J.,
Kabuß,W.,  Kausch,B.,and  Schlick,C.M.(2009).
Cognitive Engineering for Direct Human ‐ Robot Cooperation in Self ‐ optimizing Assembly Cells. M.Kurosu  (Ed.): Human  Centered  Design, HCII2009, LNCS ,5619, pp.1003–1012.
10. Onken,R.,and Schulte,A.(2010). System ‐ Ergonomics Design of Cognitive  Automation. Studies in Computational Intelligence . Springer, Berlin.
11. Rasmussen,  J.  (1983).  Skills,  Rules,  and Knowledge;  Signals,  Signs  and  Symbols,  and Other  Distinctions  in  Human  Performance Models. IEEE Transactions on Systems, Man, Cybernetics . 13 (3), pp. 257 – 266.
12. Schlick,C.,Odenthal,
B., Mayer,M.,
Neuhöfer,J., Grandt,M., and Kausch,B.,Mütze ‐
Niewöhner,S.  (2009).  Design  and  Evaluation of  an  Augmented  Vision  System  for  Self- Optimizing
Assembly Cells. Industrial Engineering and Ergonomics: Visions, Concepts,  Methods  and  Tools ,  Springer- Verlag Berlin Heidelberg.
13. Schlick, C.Reuth,R.,and  Luczak, H. (2002). A comparative  simulation  study  of work processes  in  autonomous  production  cells. Human Factors and Ergonomics in
Manufacturing , 12, pp.31–54.
76
68