Workload in the Digital Era: Bibliometric Analysis Using VosViewer on Google Scholar
Beban Kerja di Era Digital: Analisis Bibliometrik Menggunakan VosViewer di Google Scholar
Rizqon Hoeroni 1* , Ahmad Gunawan 2
Universitas Pelita Bangsa 1,2, rizqonhoeroni@pelitabangsa.ac.id 1 , ahmadgunawan@pelitabangsa.ac.id 2
* Coresponding Author

## ABSTRACT
This research aims to conduct a bibliometric analysis of literature related to workload in the digital era. Bibliometric  analysis  methods  are  used  to  explore  and  understand  recent  developments  in  workload research,  particularly  in  the  context  of  the  digital  era.  This  research  collects  data  from  primary bibliographic sources including scientific journals, conferences, and other related literature.The results of the  bibliometric  analysis  provide  an  in-depth  understanding  of  workload  research  trends,  dominant measurement methods, as well as the significant contributions of researchers in this field. In addition, through  network  analysis,  relationships  and  collaboration  between  researchers  as  well  as  research interdisciplinarity  can  be  identified.  The  findings  of  this  research  provide  valuable  insight  into  recent developments in workload analysis in the digital era. The implications of this research can help researchers, practitioners and policy makers understand research dynamics related to workload and map potential research directions in the future. The conclusions from this bibliometric analysis can serve as a basis for developing a better understanding of workload challenges and opportunities in the changing world of work.
Keywords: Workload, Bibliometric, Vos Viewer

## 1. Pendahuluan
Perubahan dramatis dalam teknologi informasi dan komunikasi telah menciptakan era digital yang memengaruhi berbagai aspek kehidupan, termasuk dunia kerja. Salah satu aspek yang menjadi fokus perhatian di era ini adalah beban kerja. (Achmad Pradana dkk., 2023). Dalam konteks dinamika perubahan digital, beban kerja menjadi semakin kompleks, dipengaruhi oleh kemajuan teknologi, perubahan gaya hidup, dan tuntutan kerja yang semakin beragam. (Mutiadi dkk., 2021)
Analisis  bibliometrik  menjadi  pendekatan  yang  relevan  dan  efektif  untuk  memahami evolusi penelitian beban kerja di era digital. Melalui pemetaan literatur, mengidentifikasi tren penelitian,  dan  mengevaluasi  metode  penelitian  yang  dominan,  analisis  bibliometrik  dapat memberikan gambaran komprehensif tentang perkembangan terkini dalam studi beban kerja. (Sari & Ali, 2022)
Penelitian  sebelumnya  telah  memberikan  wawasan  tentang  aspek-aspek  tertentu  dari beban  kerja,  namun,  sepengetahuan  kami,  tidak  ada  penelitian  yang  merinci  analisis bibliometrik yang komprehensif tentang beban kerja di era digital. Oleh karena itu, penelitian ini  bertujuan  untuk  mengisi  kesenjangan  pengetahuan  tersebut  dengan  melakukan  analisis bibliometrik yang mendalam terhadap literatur ilmiah yang ada. (Dehais et al., 2020).
Dengan pemahaman yang lebih baik tentang literatur tentang beban kerja di era digital, kita  dapat  mengidentifikasi  tren  utama,  metode  penelitian  yang  dominan,  dan  kontribusi signifikan dari para peneliti. (Berampu & Sari, 2021). Ini akan memberikan dasar yang kuat untuk mengarahkan  penelitian  lebih  lanjut,  membantu  organisasi  dan  praktisi  dalam  memahami perubahan  beban  kerja  di  era  digital,  dan  berkontribusi  pada  pengembangan  kebijakan  dan praktik terkait tenaga kerja. (Kosim dkk., 2023)

## 2. Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  analisis  bibliometrik  pengembangan penelitian  beban  kerja  meliputi  langkah-langkah  sistematis  untuk  mengumpulkan  dan menganalisis  data  dari  literatur  ilmiah  terkait.  Desain  penelitian  ini  merupakan  tinjauan pustaka  dengan  meneliti  beberapa  hasil  penelitian  dari  tahun  2019  -  2024.  Teknik pengumpulan  datanya  adalah  dengan  mencari  hasil  data  penelitian  menggunakan  aplikasi publish or perish 8 dengan mencari secara online artikel yang telah dipublikasikan di jurnal yang  terdaftar  di  Google  Scholar  dengan  kata  key  workload  dari  tahun  2019-2024.  Teknik analisis data menggunakan Analisis Bibliometrik dengan bantuan aplikasi Vosviewer. (Mubaroq dkk., 2023)
Langkah-langkahnya adalah membuat database hasil penelitian dengan bantuan aplikasi Publish or Perish 8 untuk mencari basis data yang diinginkan dan mengumpulkannya, kemudian menganalisisnya  menggunakan  Vosviewer.  Kemudian  data  tersebut  akan  diidentifikasi  dan dianalisis  tren  dalam  pengembangan  riset  job  transfer,  seperti  pertumbuhan  publikasi  dari waktu ke waktu, perubahan fokus penelitian, dan tema utama yang muncul. Melakukan analisis jaringan kolaborasi untuk mengidentifikasi pola kolaborasi antara peneliti dan institusi. Hal ini dapat memberikan wawasan tentang kolaborasi yang efektif dalam domain transfer pekerjaan. Terakhir,  menafsirkan  temuan  analisis  bibliometrik  untuk  menghasilkan  pemahaman mendalam tentang kontribusi literatur terhadap pemahaman transfer pekerjaan. Penelitian ini menggunakan  pendekatan  kualitatif  yang  bersifat  penelitian  perpustakaan.  Jenis  data  yang digunakan  adalah  data  sekunder.  (Ariyanto,  2023).  Sumber  pengumpulan  data  berasal  dari pencarian jurnal nasional dan internasional yang terakreditasi Sinta melalui situs web Garuda (Garba Rujukan Digital) dan perangkat lunak Perish/Harzing. Alat analisis data menggunakan perangkat lunak Microsoft Excel dan Mendeley Desktop. (Budianto & Dewi, 2023)
Diharapkan metodologi analisis bibliometrik ini dapat memberikan wawasan mendalam tentang  perkembangan  penelitian  beban  kerja  di  era  digital,  serta  berkontribusi  pada pemahaman  dan  pengembangan  lebih  lanjut  dalam  konteks  kerja  yang  selalu  berubah. (Berampu & Sari, 2021)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  pencarian  data  menggunakan  aplikasi  manajemen  referensi  "Publish  or Perish"  dari  database  Google  Scholar,  diperoleh  200  data  artikel  yang  memenuhi  kriteria penelitian. Data diperoleh dalam bentuk metadata artikel yang meliputi informasi seperti nama penulis, judul, tahun terbit, nama jurnal, penerbit, jumlah kutipan, tautan artikel dan URL terkait. Tabel 1 menunjukkan beberapa contoh data yang dipublikasikan yang digunakan dalam analisis VOSviewer  dalam  penelitian  ini.  Sampel  data  yang  diambil  adalah  12  artikel  terbaik  yang memiliki  jumlah  kutipan  tertinggi.  Jumlah  sitasi  dari  seluruh  artikel  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah 18.704, jumlah sitasi per tahun adalah 3740,80, jumlah sitasi per artikel
adalah  93,52,  rata-rata  kepenulisan  pada  artikel  yang  digunakan  adalah  3,64,  semua  artikel memiliki rata-rata h-index 86, dan g-index adalah 131.

## Table 1. Mechanical engineering education publication data
No Author Title Year Cites Refs 1 AF Kramer Physiological metrics of mental workload: A review of recent progress 2020 841 (Kramer, 2020) 2 M Shahrad, R Fonseca, I Goiri, G Chaudhry… Serverless in the wild: Characterizing and optimizing the serverless workload at a large cloud provider 2020 444 (Shahrad et al., 2020) 3 RL Charles, J Nixon Measuring mental workload using physiological measures: A systematic review 2019 440 (Charles & Nixon, 2019) 4 VJ Gawron Human Performance, Workload, and Situational Awareness Measures Handbook, -2-Volume Set 2019 359 (Gawron, 2019) 5 GF Wilson, FT Eggemeier Psychophysiological assessment of workload in multi-task environments 2020 329 (Wilson & Eggemeier, 2020) 6 C Yang, A Chen, Y Chen College students' stress and health in the COVID-19 pandemic: The role of academic workload, separation from school, and fears of contagion 2021 328 (Yang et al., 2021) 7 M Jeon, S Venkataraman, A Phanishayee… Analysis of {Large-Scale}{Multi- Tenant}{GPU} clusters for {DNN} training workloads 2019 304 (Jeon et al., 2019) 8 N Xi, J Chen, F Gama, M Riar, J Hamari The challenges of entering the metaverse: An experiment on the effect of extended reality on workload 2023 289 (Xi et al., 2023) 9 EM Anderson, RA Davis, CJ Dawson… Prioritizing workload 2020 276 (Xi et al., 2023) 10 Z Cao, S Dong, S Vemuri, DHC Du Characterizing, modeling, and benchmarking {RocksDB}{Key-Value} workloads at facebook 2020 264 (Cao et al., 2020) 11  M Pomplun, S Sunkara Pupil dilation as an indicator of cognitive workload in human- computer interaction 2019 251 (Pomplun & Sunkara, 2019) 12 K Rzadca, P Findeisen, J Swiderski, P Zych… Autopilot: workload autoscaling at Google 2020 245 (Rzadca et al., 2020)
Dari analisis perkembangan publikasi ilmiah mengenai Motivasi Belajar dari tahun 2019 hingga  2024,  sejumlah  publikasi  yang  didokumentasikan  dalam  Google  Scholar  diidentifikasi, seperti yang terlihat pada tabel berikut :
Tabel 2. Pengembangan Publikasi Ilmiah Year Number of Publications Presentation % 2019 73 36.5 2020 70 35 2021 32 16 2022 18 9 2023 7 3.5 2024 0 0 Total 200 100
Berdasarkan data pada tabel 2 di atas, dapat dilihat bahwa pada tahun 2019 terdapat 73 publikasi (36%), diikuti oleh 70 publikasi (35%) pada tahun 2020, 32 publikasi (16%) pada tahun  2021,  18  publikasi  (9%)  pada  tahun  2022,  7  publikasi  (3,5%)  pada  tahun  2023,  dan  0 publikasi  (0%)  pada  tahun  2024.  Hasil  ini  menurun  dari  tahun  ke  tahun,  dan  hasil  ini menunjukkan bahwa beban kerja merupakan topik yang kurang populer untuk pengembangan penelitian.

## Gambaran. 1. Tingkat pengembangan penelitian beban kerja
Pada artikel ini, pemetaan komputasi dilakukan dengan menggunakan VOSviewr. Hasil pemetaan menunjukkan bahwa ada 113 item, dan setiap item yang ditemukan terkait dengan beban kerja. Data pemetaan ini dibagi menjadi 12 klaster, antara lain:
1. Cluster 1 terdiri dari 16 item dan ditandai dengan warna merah, 16 item tersebut adalah penambahan,  atlet,  cloud,  beban  kerja  cloud,  kompleksitas,  mengemudi,  edge,  edge cloud,  error,  heterogenitas,  faktor  penting,  wawasan,  beban  kerja  objektif,  pesanan, bagian, alokasi beban kerja.
73 70 32 18 7 0
2019 2020 2021
2022 2023 2024 num be r of publ ic at ion Year

## Number Of Publications workload
2. Klaster 2 terdiri dari 15 item dan ditandai dengan warna hijau. 15 item tersebut adalah beban kerja akut, rasio beban kerja kronis akut, acwr, rata-rata, beban kerja kronis, rasio beban kerja kronis, beban kerja yang lebih tinggi, cedera, risiko cedera, pemain, rasio, olahraga, rasio beban kerja, tahun.
3. Klaster 3 terdiri dari 14 item dan ditandai dengan warna biru. 14 item tersebut adalah burnout, kondisi, pertimbangan, ICU, beban kerja ICU, implikasi, peningkatan, budaya keselamatan pasien, dokter, guru, alat, penggunaan, lingkungan kerja, gila kerja.
4. Klaster 4 terdiri dari 14 item dan ditandai dengan warna kuning. 14 item tersebut adalah komputasi  awan,  pembelajaran  mendalam,  dan  beban  kerja  pelatihan,  sumber  daya manusia,  skala  besar,  banyak,  motivasi,  perspektif,  prediksi,  penjadwalan,  strategi, survei, data beban kerja, prediksi beban kerja
5. Klaster 5 terdiri dari 12 item dan ditandai dengan warna ungu. 12 item tersebut adalah kecerdasan buatan, klasifikasi, deteksi, eeg, elektroensefalogram, beban kerja mental yang berlebihan, setengah, beban kerja rendah, studi saat ini, tingkat stres, penilaian beban kerja, tingkat beban kerja.
6. Cluster 6 terdiri dari 12 item dan ditandai dengan warna biru langit. Ke-12 item tersebut adalah  hari,  pengembangan,  keterlibatan,  studi  eksperimental,  fnir,  kinerja  manusia, indeks, skor kegiatan keperawatan, kerangka teoritis, giliran, pemahaman, validasi.
7. Klaster 7 terdiri dari 9 item dan ditandai dengan warna oranye. 9 item tersebut adalah konstruksi,  elemen,  jam,  pekerjaan,  jenis,  Malaysia,  studi  percontohan,  beban  kerja guru pendidikan khusus, beban kerja penskalaan otomatis.
8. Cluster 8 terdiri dari 8 item dan ditandai dengan warna coklat. 8 item tersebut adalah perubahan, karakterisasi, status operator, dunia nyata, standar, beban kerja pelatihan, nilai, model beban kerja.
9. Cluster 9 terdiri dari 7 item dan ditandai dengan warna ungu muda. 7 item tersebut adalah  kehidupan  sehari-hari,  contoh,  pengalaman,  mwl,  ukuran  fisiologis,  tinjauan sistematis, beban tugas.
10. Cluster 10 terdiri dari 6 item dan ditandai dengan warna merah muda berdebu. 6 item tersebut adalah lokasi, model, situasi, olahraga tim, orkestrasi beban kerja, jenis beban kerja.
Ada representasi visual dari hubungan antara satu istilah dan istilah lain di setiap klaster. Di  setiap  kluster,  ada  lingkaran  berwarna  yang  memberi  label  pada  setiap  istilah.  Ukuran lingkaran  setiap  istilah  bervariasi  tergantung  pada  seberapa  sering  istilah  tersebut  muncul. Lingkaran label yang lebih besar menunjukkan korelasi positif yang lebih kuat dengan munculnya istilah dalam judul dan abstrak. Misalnya, semakin sering istilah muncul, semakin besar ukuran labelnya. Analisis visual pemetaan dalam penelitian ini terdiri dari tiga komponen: visualisasi jaringan (Gambar 2), visualisasi kepadatan (Gambar 3), dan visualisasi overlay (Gambar 4).

## Gambaran. 2. Visualisasi jaringan lingkungan kerja
Visualisasi  jaringan  menggambarkan  hubungan  antara  istilah  yang  divisualisasikan. Gambar  2  mengilustrasikan  koneksi  antar  istilah  dalam  bentuk  jaringan  atau  garis  yang menghubungkan satu istilah ke istilah lainnya. Kelompok di area topik yang dipelajari ada pada Gambar  2.  Misalnya,  beban  kerja  diklasifikasikan  dalam  kluster  1  sebagai  beban  kerja  cloud dengan kekuatan total 11 dan 5 kejadian, beban kerja objektif dengan kekuatan total 6 dan 2 kejadian, alokasi beban kerja dengan kekuatan total 3 dan 2 kemunculan.

## Gambaran. 3. Visualisasi kepadatan beban kerja
Gambar  3  menunjukkan  visualisasi  kepadatan.  Selama  visualisasi  kepadatan  ini, kepadatan  ditunjukkan  dengan  intensitas  warna  kuning  yang  semakin  cerah  dan  diameter lingkaran  label  yang  semakin  besar.  Pada  dasarnya,  warna  kuning  yang  lebih  terang  dan diameter  lingkaran  yang  lebih  besar  menunjukkan  bahwa  banyak  penelitian  telah  dilakukan pada istilah terkait. Di sisi lain, jika warna suatu istilah memudar lebih dekat dengan warna latar
belakang, itu menunjukkan bahwa jumlah penelitian tentang istilah tersebut kecil. Berdasarkan Gambar 3, dapat dilihat bahwa ada sejumlah besar penelitian terkait istilah beban kerja.

## Gambaran. 4. Visualisasi hamparan beban kerja
Gambar 4 menunjukkan visualisasi overlay dalam penelitian tentang beban kerja. Visualisasi  ini  menyoroti  aspek-aspek  baru  yang  terkait  dengan  istilah  tersebut.  Dari Gambar 4, terlihat bahwa penelitian tentang beban kerja paling intensif dilakukan pada periode 2019 hingga 2020. Oleh karena itu, hal ini memungkinkan kami untuk dengan mudah mengembangkan penelitian baru terkait beban kerja.

## 4. Penutup
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan analisis bibliometrik terkait beban kerja  dengan  menggabungkan  analisis  pemetaan  menggunakan  perangkat  lunak  VOSviewer. Dalam  penelitian  ini,  aplikasi  Publish  or  Perish  digunakan  sebagai  alat  manajemen  referensi untuk mengumpulkan data. Data yang diperoleh disaring berdasarkan kata kunci "beban kerja". Data bibliografi yang digunakan meliputi beberapa aspek, seperti topik, judul, kata kunci dan abstrak. Dari hasil pencarian, ditemukan 200 artikel relevan yang diterbitkan antara tahun 2019 dan 2024. Pencarian menggunakan kata kunci "beban kerja" menghasilkan 10 klaster dengan jumlah item yang berbeda di setiap klaster. Temuan penelitian menunjukkan bahwa penelitian mengenai  beban  kerja  tertinggi  pada  tahun  2019.  Namun,  sejak  tahun  2020  hingga  2024 penelitian mengenai beban kerja mengalami penurunan. Hasil penelitian menegaskan bahwa peluang untuk melakukan penelitian di bidang beban kerja relatif rendah, tetapi dapat dikaitkan dengan istilah lain.
Daftar Pustaka
Achmad  Pradana,  R.,  Pitaloka,  D.,  Laduni  Rukmana,  I.,  &  Gunawan,  A.  (2023).  Manajemen Sumber Daya Manusia Berbasis Digital: Keterampilan dan Peran di Era Digital. COMSERVA Indonesian  Jurnal  of  Community  Services  and  Development , 2 (09),  1806–1817. https://doi.org/10.59141/comserva.v2i09.583
Ariyanto, K. (2023). Analisis Bibliometrik Trend Penelitian Pemodelan Matematis Menggunakan Database  Google  Scholar,  Publish  or  Perish,  dan  Vosviewer. Indo-MathEdu  Intellectuals Journal , 4 (2), 155–163. https://doi.org/10.54373/imeij.v4i2.150
Berampu,  L.  T.,  &  Sari,  W.  D.  (2021).  Human  Resources  Transformation  in  the  Digitalization Professional Era in North Sumatera. Esensi: Jurnal Bisnis Dan Manajemen , 10 (2), 135–146. https://doi.org/10.15408/ess.v10i2.18477
Budianto, E. W. H., & Dewi, N. D. T. (2023). Pengaruh Book Value per Share (BVS) pada Lembaga
Keuangan Syariah dan Konvensional: Studi Bibliometrik VOSviewer dan Literature Review. Islamic Economics and Business Review , 2 (1), 139–147.
https://ejournal.upnvj.ac.id/iesbir/article/view/5771
Cao, Z., Dong, S., Vemuri, S., & Du, D. H. C. (2020). Characterizing, modeling, and benchmarking {RocksDB}{Key-Value}  workloads  at  facebook. 18th  USENIX  Conference  on  File  … .
https://www.usenix.org/conference/fast20/presentation/cao-zhichao
Charles, R. L., & Nixon, J. (2019). Measuring mental workload using physiological measures: A systematic review. Applied Ergonomics . https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0003687018303430
Dehais, F., Lafont, A., Roy, R., & Fairclough, S. (2020). A Neuroergonomics Approach to Mental Workload, Engagement and Human Performance. Frontiers in Neuroscience , 14 (April), 1– 17. https://doi.org/10.3389/fnins.2020.00268 Gawron,  V.  J.  (2019). Human  Performance,  Workload,  and  Situational  Awareness  Measures Handbook, -2-Volume Set . books.google.com. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=cbzEDwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PP1&dq=w orkload&ots=Rlw7BPinkK&sig=zvu2dKNMiEV9Z6fjt9iebartVEc Jeon,  M.,  Venkataraman,  S.,  Phanishayee,  A.,  &  ...  (2019).  Analysis  of  {Large-Scale}{Multi- Tenant}{GPU}  clusters  for  {DNN}  training  workloads. 2019  USENIX  Annual  … . https://www.usenix.org/conference/atc19/presentation/jeon
Kosim, A., Wicaksono, B., Alimi, S., & Gunawan, A. (2023). Pengaruh Employee Engagement, Beban  Kerja  dan  Kepuasan  Kerja  terhadap  Kinerja  Karyawan. Remik , 7 (1),  281–290. https://doi.org/10.33395/remik.v7i1.12079
Kramer, A. F. (2020). Physiological metrics of mental workload: A review of recent progress.
Multiple Task Performance . https://doi.org/10.1201/9781003069447-14
Mubaroq,  R.  H.,  Jamaludin,  A.,  &  Nandang.  (2023).  Analisis  Jabatan:  Kajian  Literasi  Hasil Penelitian Dan Analisis Bibliometrikd. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pendidikan Sejarah , 8 (4), 5118–5123.
Mutiadi,  N.  A.,  Gunawan,  A.,  &  Sucipto,  I.  (2021).  Pengaruh  Beban  Kerja,  Kompensasi,  dan Lingkungan Kerja Bagi Karyawan Terhadap Produktivitas Kerja PT. Mugai Indonesia. Ikraith- Ekonomika , 4 (3), 193–203.
Pomplun, M., & Sunkara, S. (2019). Pupil dilation as an indicator of cognitive workload in human- computer interaction. Human-Centered Computing . https://api.taylorfrancis.com/content/chapters/edit/download?identifierName=doi&iden tifierValue=10.1201/9780367813369-108&type=chapterpdf
Rzadca, K., Findeisen, P., Swiderski, J., Zych, P., & ... (2020). Autopilot: workload autoscaling at Google. Proceedings of the … . https://doi.org/10.1145/3342195.3387524
Sari, D. P., & Ali, H. (2022). Literature Review Measurement Model of Individual Behavior and Organizational  Citizenship  Behavior:  Individual  Characteristics,  Work  Culture  and Workload. Dinasti  International  Journal  of  Management  Science , 3 (4),  647–656.
https://dinastipub.org/DIJMS/article/view/1133
Shahrad,  M.,  Fonseca,  R.,  Goiri,  I.,  Chaudhry,  G.,  &  ...  (2020).  Serverless  in  the  wild: Characterizing  and  optimizing  the  serverless  workload  at  a  large  cloud  provider. 2020 USENIX Annual … . https://www.usenix.org/conference/atc20/presentation/shahrad Wilson, G. F., & Eggemeier, F. T. (2020). Psychophysiological assessment of workload in multi- task environments. Multiple Task Performance . https://doi.org/10.1201/9781003069447- 15
Xi, N., Chen, J., Gama, F., Riar, M., & Hamari, J. (2023). The challenges of entering the metaverse:
An  experiment  on  the  effect  of  extended  reality  on  workload.  In Information  Systems Frontiers . Springer. https://doi.org/10.1007/s10796-022-10244-x
Yang,  C.,  Chen,  A.,  &  Chen,  Y.  (2021).  College  students’  stress  and  health  in  the  COVID-19 pandemic: The role of academic workload, separation from school, and fears of contagion. In PloS one . journals.plos.org. https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0246676