## Kerangka Kesiapan Kerja Masinis Shift Malam: Pendekatan Multidimensional

## Multidimensional Framework for Night Shift Train Operator Readiness
Fina Zaimah Maznah 1*
1 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Esa Unggul Jl. Arjuna Utara No.9, Duri Kepa, Kec. Kb. Jeruk, Kota Jakarta Barat, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 11510 *Korespondensi E-mail: fina.zaimah@esaunggul.ac.id Diterima 16 Januari, 2024; Disetujui 02 Februari, 2024; Dipublikasikan 24 Maret, 2024

## Abstrak
Para  masinis  yang  bekerja  pada  shift  malam  mengalami  probabilitas  kantuk  yang  lebih  tinggi. Hubungan  rumit  antara  kantuk,  kelelahan,  dan  stres  diakui,  terutama  mengingat  bahwa  75% kecelakaan  berasal  dari  pengemudi  yang  merasa  lelah.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi kesiapan kerja. Metode yang digunakan adalah analisis faktor dan analisis klaster. Hasil dari analisis faktor menunjukkan bahwa dari 7 variabel awal  yang  diteliti  dapat  direduksi  menjadi  4  faktor  yang  mewakili  ke-7  variabel  awal  tersebut. Faktor-faktor  ini  terdiri  dari  faktor  kelelahan,  faktor  usia,  faktor  fisik,  dan  faktor  tingkat  stres. Temuan yang tidak terduga muncul bahwa kantuk, faktor yang diasumsikan memengaruhi, tidak sesuai  dengan  dampak  yang  diantisipasi  terhadap  kesiapan  kerja,  sesuai  dengan  kerangka  kerja teoritis yang ada. Penelitian ini memberikan kontribusi pada pemahaman yang lebih nuansa tentang interaksi kompleks antara variabel-variabel yang memengaruhi kesiapan kerja pada masinis shift malam.  Temuan  yang  tidak  terduga  mendorong  eksplorasi  lebih  lanjut,  dengan  demikian memperkaya pemahaman yang lebih komprehensif tentang dinamika yang rumit dalam pengaturan pekerjaan.
Kata kunci: analisis faktor, analisis klaster, kantuk, kesiapan kerja, stres

## Abstract
Machinists  who  work  the  night  shift  experience  a  higher  probability  of  sleepiness.  The  intricate relationship between sleepiness, fatigue, and stress has been acknowledged, especially considering that a significant 75% of accidents stem from drivers who are fatigued. The purpose of this study is to  identify  the  factors  that  influence  fitness  for  duty.    The  methods  used  are  factor  analysis  and cluster analysis. The results of factor analysis show that from the 7 initial variables studied can be reduced to 4 factors in which represent the 7 initial variables. These factors consist of fatigue factor, age factor, physical factor and stress level factor. The unexpected discovery emerges that sleepiness, a presumed influencing factor, does not align with the anticipated impact on fitness for duty, as per existing  theoretical  frameworks.  This  study  contributes  to  a  nuanced  understanding  of  the multifaceted interplay between variables affecting fitness for duty among night shift machinists. The unanticipated  findings  prompt  further  exploration,  thereby  fostering  a  more  comprehensive comprehension of the intricate dynamics at play in occupational settings.
Keywords : cluster analysis, factor analysis, fitness for duty, sleepiness, stress

## 1. Pendahuluan
Menurut  data  dari  Komite  Keselamatan  Transportasi  Nasional  (KNKT),  pada  tahun  2016, sekitar 45% kecelakaan disebabkan oleh para pengemudi kereta. Penelitian terdahulu juga dilakukan oleh  Edkins  dan  Polloc  (1997)  yang  menjelaskan  bahwa  75%  dari  kecelakaan  disebabkan  oleh pengemudi  yang  mengalami  kelelahan.  Kelelahan  individu  yang  berkaitan  dengan  pekerjaan  erat hubungannya  dengan  penurunan  kewaspadaan,  waktu  respon  yang  lebih  lama,  dan  peningkatan kesalahan dalam menjalankan tugas (Lim & Dinges, 2008). Selain itu, penelitian yang dilakukan oleh Rajaratnam dan Jones pada tahun 2004 menunjukkan bahwa masinis yang bertugas pada malam hari akan mengalami kelelahan yang lebih tinggi selama bertugas.
Penelitian  ini  mengeksplorasi  variabel  durasi  tidur  dan  kualitas  tidur,  sebagaimana  yang diindikasikan oleh Ingram et al. (2019), yang menyoroti pentingnya tidur dalam menentukan kesiapan kerja seseorang. Studi tersebut menyatakan bahwa masinis yang bekerja dalam shift malam memiliki kemungkinan tertidur 6-14 kali lebih tinggi daripada mereka yang bekerja dalam shift pagi. Kondisi sebelum  makan  malam  adalah  kondisi  di  mana  masinis  harus  siap  dengan  baik  sehingga  saat mengemudikan kereta, mereka tidak mengalami stres. Ketika seseorang mengalami stres, tubuh akan melakukan resistensi dan berakibat pada kelelahan (Toomingas et al., 2012).
Ahlstrom  et  al.  (2013)  dan  Wang  et al. (2016) melalukan  penentuan  kriteria  kelelahan  yaitu indikator okular berdasarkan kalsifikasi KSS. Karolinska Sleepiness Scale (KSS), skala Likert 9 poin, digunakan untuk menilai tingkat kantuk secara subjektif. Skala berkisar dari 1 (kewaspadaan tinggi) hingga 9 (kantuk signifikan) (Akerstedt et al., 1990).
Salah  satu  faktor  yang  berkontribusi  pada  peningkatan  kantuk  adalah  jadwal  kerja,  yang berpotensi menyebabkan kecelakaan di tempat kerja. Fitness for duty (FFD) merupakan salah satu upaya pencegahan untuk mengurangi resiko kelelahan dari seseorang sebelum melakukan atau melanjutkan pekerjaannya. Pengujian fitness for duty dilakukan dalam upaya menentukan apakah seseorang berada pada tingkat yang aman untuk melakukan pekerjaannya (Dawson et al., 2014). Uji ini dilakukan untuk mendeteksi lebih awal kemungkinan/gejala penurunan performansi akibat kelelahan (Williamson et al., 2011). Penelitian mengenai kesiapan kerja masinis pada  shift kerja malam hari sangat penting untuk dilakukan sebagai suatu upaya untuk mengurangi risiko kecelakaan.

## 2. Metode Penelitian
Flowchart metodologi penelitian dapat dilihat pada Gambar 1 .
Gambar 1 Flowchart Metodologi Penelitian
Objek  Penelitian: Penelitian  difokuskan  pada  masinis,  dengan  164  responden  laki-laki  dari Jakarta, Cirebon, dan Lampung.
Pengukuran  Tingkat  Kantuk: Karolinska  Sleepiness  Scale (KSS),  skala  Likert  9  poin, digunakan untuk menilai tingkat kantuk secara subjektif. Skala berkisar dari 1 (kewaspadaan tinggi) hingga 9 (kantuk signifikan) (Akerstedt dan Gillberg, 1990).
Analisis Faktor: Analisis faktor bertujuan mengurangi variabel dan mengidentifikasi dimensi laten yang tidak terlihat. Pertimbangan meliputi input data, keseluruhan kecukupan data (KMO > 0,5), kecukupan untuk setiap variabel (diagonal matriks korelasi anti-image), jumlah faktor, metode ekstraksi dan rotasi, serta teknik lanjutan (misalnya, analisis klaster).
Analisis  Klaster: Analisis  klaster  mengelompokkan  objek  penelitian  berdasarkan  atribut tertentu.  Dapat  berbasis  kesamaan  atau  perbedaan,  menggunakan  pendekatan  hierarkis  atau  non- hierarkis.
Data Screening : Pemantauan data digunakan untuk memeriksa integritas data, mengidentifikasi dan menangani outlier. Outlier , dengan nilai unik dibandingkan populasi, dideteksi untuk memastikan kualitas data.
Data  Processing : Pemrosesan  melibatkan  penyaringan  data  (outlier  dan  data  yang  hilang), identifikasi variabel melalui analisis faktor eksploratif, dan pembentukan klaster menggunakan analisis klaster.  Responden  dikelompokkan  berdasarkan  karakteristik  empat  faktor  dari  analisis  sebelumnya (faktor kelelahan, usia, fisik, dan tingkat stres) untuk menentukan faktor-faktor pengaruh.
Tools : Pemrosesan data dilakukan untuk 164 responden menggunakan perangkat lunak SPSS, dengan menerapkan analisis faktor dan analisis klaster.
Menentukan
Tujuan
Penelitian Menentukan Objek Penelitian Survey dan Pengukuran Pengumpulan dan Pengolahan Data Hasil dan Pembahasan
Hipotesis pada penelitian ini dapat dirumuskan sebagai berikut:
1. Hipotesis Utama:
• H0  (Hipotesis  Nol):  Tidak  ada  hubungan  antara  tingkat  kantuk  pada  masinis  shift malam dengan kesiapan kerja.
• H1 (Hipotesis Alternatif): Terdapat hubungan antara tingkat kantuk pada masinis shift malam dengan kesiapan kerja.
2. Hipotesis Tambahan:
• H0: Faktor kelelahan, usia, fisik, dan tingkat stres tidak berpengaruh signifikan terhadap kesiapan kerja masinis pada shift malam.
• H1:  Setidaknya satu  dari  faktor  kelelahan,  usia,  fisik, atau  tingkat stres  berpengaruh signifikan terhadap kesiapan kerja masinis pada shift malam.
3. Hipotesis Terkait Kecelakaan:
• H0:  Tingkat  kecelakaan  pada  masinis  shift  malam  tidak  berkorelasi  dengan  tingkat kantuk, kelelahan, atau tingkat stres.
• H1:  Terdapat  korelasi  positif  antara  tingkat  kecelakaan  pada  masinis  shift  malam dengan tingkat kantuk, kelelahan, atau tingkat stres.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Uji  outlier  dilakukan  dengan  memvisualisasikan  data  menggunakan  boxplot  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar. Hasil tinjauan menunjukkan bahwa nilai ekstrem masih berada dalam rentang yang ditentukan. Oleh karena itu, nilai-nilai ekstrem tidak dianggap sebagai outlier ( Gambar 2 ).

## Gambar 2 Data Outlier

## 3.1 Analisis Faktor
Tabel  output  untuk  Kaiser-Meyer-Olkin  (KMO)  dan  Uji  Bartlett  bermanfaat  dalam  menilai kesesuaian suatu variabel untuk diproses lebih lanjut melalui analisis faktor (Hair et al, 2013). Nilai KMO yang melebihi 0,50, teknik analisis faktor dianggap layak untuk dilanjutkan. Hasil yang diperoleh menunjukkan  nilai  KMO  sebesar  0,541,  yang  lebih  besar  dari  ambang  batas  0,50.  Selain  itu,  nilai signifikansi  (Sig.)  untuk  Uji  Bartlett  tentang  Sferisitas  adalah  0,000,  yang  kurang  dari  0,05, memungkinkan dilanjutkannya analisis faktor dalam penelitian ini ( Tabel 1 ).

## Tabel 1 KMO and Bartlett’s Test
KMO and Bartlett’s Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling 0.541 Bartlett’s Tes of Approx. Chi-Square 149.908 Sphericity df 21 Sig. 0.000
Metode yang digunakan untuk membentuk faktor-faktor adalah Principal Component Analysis (PCA).  Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh,  diketahui  bahwa  nilai  ekstraksi  atau  communalities  untuk semua variabel lebih dari 0,50. Hal ini menunjukkan bahwa data sudah memiliki nilai korelasi yang sesuai dengan ketentuan uji MSA dan cocok untuk digunakan dalam analisis faktor.
Nilai  Eigenvariabel  Awal  menunjukkan  faktor-faktor  yang  terbentuk.  Jika  semua  faktor dijumlahkan, itu menunjukkan jumlah variabel, yaitu 1,909 + 1,306 + ... + 0,318 = 7. Sementara itu, bagian Nilai Eigenvariabel Total menunjukkan jumlah variasi atau jumlah faktor yang terbentuk atau variansinya  yang  diteruskan  oleh faktor.  Hasil  output  di  atas,  terdapat  4 (empat)  variasi  faktor  yang terbentuk yang menjelaskan 76,851% dari varians tersebut ( Tabel 2 )
Tabel 2 Total Variance Explained Total Variance Explained Initial Eigenvalues Extraction Sums of Square Rolation Sums of Squared Component Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 1.909 27.270 27.270 1.909      27.270 27.270   1.852       28.458 26.458 2 1.306 18.658 45.928 1.306  18.658      45.928  1.221 17.436      43.894 3 1.155 16.495 62.423 1.155  16.495 62.423  1.189 16.981 60.875 4 1.010 14.428 76.851 1.010  14.428 76.851  1.118 15.976 76.851 5 0.678 9.684 86.535 6 0.625 8.922 95.456 7 0.318 4.544 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis
Selanjutnya Scree plot mengidentifikasi titik di mana penambahan faktor tidak lagi signifikan dalam menjelaskan varians data. Scree plot mencatat nilai eigenvalue (nilai karakteristik) untuk setiap faktor dalam analisis faktor dan menggambarkannya pada grafik. Pada grafik berikut, nilai eigenvalue ditampilkan pada sumbu y (vertikal), sementara nomor faktor ditampilkan pada sumbu x (horizontal).

## Gambar 3 Scree Plot
Titik di mana nilai eigenvalue menurun secara drastis setelah factor ke empat, menunjukkan bahwa penambahan faktor tidak lagi memberikan kontribusi signifikan terhadap pemahaman varians dalam data. Oleh karena itu, scree plot membantu menentukan jumlah faktor yang dapat dipertahankan dalam analisis factor. Dalam kasus ini, terbentuk 4 faktor di mana peneliti menginginkan varians yang ditangani oleh faktor-faktor yang terbentuk setidaknya sebesar 76,8% ( Gambar 3 ).
Faktor-faktor yang terbentuk dari hasil analisis faktor dapat dilihat pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3 Faktor yang terbentuk Factor  Variable Label 1 2 3 4 Sleepiness level, fatigue level, sleep quality Weight, age Height Stress Level Fatigue
Age
Physics Stress
Berikut merupakan penjelasan dari masing-masing faktor.
1. Faktor Kelelahan ( Fatigue )
Variabel: Tingkat kantuk, tingkat kelelahan, kualitas tidur.
Faktor  ini  mencakup  variabel-variabel  terkait  dengan  kelelahan  dan  kantuk,  yang  dapat berpengaruh pada performa atau kewaspadaan seseorang.
2. Faktor Usia ( Age )
Variabel: Berat badan dan Usia.
Faktor  ini  terkait  dengan  informasi  tentang  berat  badan  dan  usia  responden,  memberikan wawasan tentang hubungan antara usia dan faktor-faktor tertentu yang diamati.

## 3. Faktor Fisik ( Physics )
Variabel: Tinggi badan.
Faktor  ini  mencakup  variabel  tinggi  badan,  yang  mungkin  terkait  dengan  aspek-aspek  fisik tertentu yang relevan dalam konteks penelitian.
4. Faktor Tingkat Stres ( Stress )
Variabel: Tingkat stres.
Faktor ini mencakup variabel yang berkaitan dengan tingkat stres responden, yang bisa menjadi faktor yang mempengaruhi kondisi kesehatan dan kesiapan kerja.
Identifikasi faktor-faktor di atas dapat memberikan pemahaman lebih mendalam tentang pola hubungan antar variabel dan dampaknya terhadap kondisi kesehatan dan kesiapan kerja.

## 3.2 Analisis Klaster
Responden  dikelompokkan  berdasarkan  karakteristik  serupa  dari  empat  faktor  yang  telah terbentuk  dari  analisis  faktor  sebelumnya  (faktor  kelelahan,  usia,  fisik,  dan  tingkat  stres)  untuk menentukan  faktor-faktor  apa  yang  memengaruhi  responden  dalam  kesiapan  kerja.  Tinggi  badan berkorelasi dengan berat badan, berat badan berkorelasi dengan usia dan tingkat kantuk, tingkat kantuk berkorelasi dengan tingkat kelelahan dan kualitas tidur, tingkat kelelahan berkorelasi dengan kualitas tidur, dan kualitas tidur berkorelasi dengan tingkat stres. Tabel 3 di atas dapat dilihat bahwa variabel berat  badan,  tingkat  kantuk,  dan  kualitas  tidur  diabaikan.  Berdasarkan  metode  Aglomerasi  Hirarki, terlihat ada lonjakan signifikan pada nilai koefisien pada tahap 160 dan tahap 161 sebesar 48,33.
Formasi kluster dapat dilihat pada Gambar 4 berikut.
Gambar 4 Dendogram
Berikut adalah pusat ( centroids ) dari setiap klaster yang terbentuk dalam metode hirarki yang akan digunakan sebagai titik awal ( seed ) dalam metode K-Means. Berdasarkan metode K-Means dengan 4 klaster, berikut adalah jumlah anggota di setiap klaster ( Tabel 4 ).
Tabel 4 Number in each Cluster Number of Cases in each Cluster Cluster 1 47.000 2 40.000 3 21.000 4 56.000 Valid 164.000 Missing 0.000

## 3.3 Pembahasan
Faktor-faktor  yang  teridentifikasi  meliputi  kelelahan,  usia,  kondisi  fisik,  dan  tingkat  stres. Namun,  hasil  ini  kurang  relevan  ketika  dikaitkan  dengan  teori  karena  kantuk  juga  memiliki  peran penting dalam memengaruhi kesiapan kerja.

## Reduksi Variabel melalui Analisis Faktor
Penelitian ini menggunakan analisis faktor untuk mengurangi 7 variabel awal menjadi 4 faktor utama,  yaitu  kelelahan,  usia,  kondisi  fisik,  dan  tingkat  stres.  Reduksi  variabel  ini  membantu menyederhanakan  kompleksitas  data  dan  mengidentifikasi  dimensi  kunci  yang  berkaitan  dengan kesejahteraan dan kesiapan kerja.

## Faktor Kelelahan
Temuan menarik menunjukkan bahwa kelelahan muncul sebagai salah satu faktor utama yang memengaruhi kesiapan kerja. Hal ini sesuai dengan literatur sebelumnya yang mengaitkan kelelahan dengan penurunan tingkat kewaspadaan dan kinerja. Sementara teori sebelumnya mungkin mengaitkan kelelahan  dengan  kantuk,  temuan  ini  menunjukkan  bahwa  kantuk  mungkin  tidak  secara  langsung memengaruhi kesiapan kerja.

## Faktor Usia
Usia  juga  diidentifikasi  sebagai  faktor  penting  dalam  pemahaman  kesiapan  kerja.  Ini menunjukkan bahwa parameter usia dapat memiliki dampak yang signifikan pada kinerja pekerja pada malam hari. Faktor ini dapat terkait dengan perubahan pola tidur atau tingkat energi yang berubah seiring bertambahnya usia.

## Faktor Kondisi Fisik
Kondisi  fisik  muncul  sebagai  faktor  yang  memengaruhi  kesiapan  kerja.  Ini  menekankan pentingnya  menjaga  kesehatan  fisik  sebagai  elemen  kunci  dalam  mengurangi  risiko  potensial kecelakaan atau penurunan kinerja akibat kelelahan.

## Faktor Tingkat Stres
Tingkat  stres juga  diidentifikasi  sebagai  faktor  yang  berperan  penting  dalam  kesiapan  kerja. Stres dapat berkontribusi pada kelelahan dan pada gilirannya memengaruhi kesiapan kerja. Manajemen stres dapat menjadi aspek kritis dalam memastikan kesejahteraan dan kinerja optimal.

## Paradox Teoritis
Hasil  yang  tidak  konsisten  secara  teoritis  mengenai  kantuk  sebagai  faktor  utama  yang memengaruhi  kesiapan  kerja  menunjukkan  kompleksitas  hubungan  antara  variabel-variabel  tersebut. Temuan  ini  menegaskan  pentingnya  penelitian  empiris  untuk memvalidasi atau menyesuaikan teori- teori yang ada berdasarkan konteks spesifik tempat kerja dan populasi pekerja.
Sebagai  hasilnya,  temuan  ini  memberikan  wawasan  berharga  bagi  manajemen  sumber  daya manusia  dan  perusahaan  dalam  mengembangkan  kebijakan  dan  strategi  yang  lebih  efektif  untuk memastikan kesejahteraan dan kesiapan kerja pekerja pada malam hari.

## 4. Simpulan
Analisis nilai eigen awal dan total variasi yang dijelaskan menunjukkan bahwa empat faktor terbentuk,  menjelaskan  76,851%  dari  variasi.  Gambaran Scree  Plot lebih  lanjut  mengilustrasikan minimum  76,8%  variasi  yang  dijelaskan  oleh  faktor-faktor  yang  terbentuk,  mengkonfirmasi  adanya empat faktor.
Reduksi  Variabel  melalui  Analisis  Faktor: Hasil  analisis  faktor  menunjukkan  bahwa  7 variabel  awal  yang  diteliti  dapat  direduksi  menjadi  4  faktor  yang  mewakili  variabel-variabel  awal tersebut. Faktor-faktor ini terdiri dari faktor kelelahan, faktor usia, faktor kondisi fisik, dan faktor tingkat stres.
Hasil penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa kondisi kesejahteraan dan kesiapan kerja pada malam  hari  bagi  masinis  tidak  hanya  dipengaruhi  oleh  kantuk,  tetapi  juga  oleh  faktor-faktor  lain termasuk kelelahan, usia, kondisi fisik, dan tingkat stres. Analisis faktor membantu mengidentifikasi dimensi kunci yang terkait dengan variasi tingkat kesiapan kerja.
Kelelahan  muncul  sebagai  elemen  utama  yang  memengaruhi  kesiapan  kerja,  menyoroti perlunya perhatian terhadap manajemen kelelahan di lingkungan kerja malam. Selain itu, usia, kondisi fisik, dan tingkat stres juga memberikan kontribusi signifikan terhadap kesejahteraan dan kesiapan kerja masinis.
Implikasi  Praktis: Temuan  ini  memiliki  implikasi  praktis  dengan  menunjukkan  perlunya strategi manajemen holistik untuk memastikan kesejahteraan pekerja pada malam hari. Ini melibatkan perencanaan jadwal kerja yang bijaksana, manajemen kelelahan yang efektif, peningkatan kondisi fisik, serta pendekatan proaktif terhadap manajemen stres. Kesimpulan ini dapat membantu perusahaan dan organisasi  untuk  mengoptimalkan  produktivitas  dan  keselamatan  di  lingkungan  kerja  dengan  jadwal kerja malam.
Untuk  penelitian  lanjutan,  disarankan  untuk  melakukan  evaluasi  mendalam  terhadap  faktor- faktor  yang mungkin memiliki  dampak  pada  kesiapan  kerja  masinis  pada  shift  malam. Aspek-aspek seperti  kondisi  kesehatan  mental,  lingkungan  kerja,  dan  dukungan  sosial  perlu  dieksplorasi  untuk memahami lebih lanjut variabilitas kesiapan kerja. Studi ini sebaiknya direplikasi dengan skala yang lebih besar atau di lokasi yang berbeda guna mengonfirmasi keberlanjutan dan generalisabilitas temuan. Analisis lebih mendalam terkait ketidaksesuaian antara tingkat kantuk dengan kesiapan kerja juga perlu dilakukan untuk memahami aspek-aspek spesifik yang mungkin memengaruhi hubungan tersebut.

## Referensi
Akerstedt,  Gilberg.  (1990). Subjective  and  Objective  Sleepiness  in  Active  Individuals .  International Journal of Neuroscience , 52(1-2), 29-37. Dawson, Searle, & Paterson. (2014). Look Before You Sleep: Evaluating The Use Of Fatigue Detection Technologies Within A Fatigue Risk Management System For The Road Transport Industry . Sleep Medicine Review , 18, 141-152. Edkins, Pollock. (1997). The Influence Of Sustained Attention On Railway Accidents . Accident Analysis and Prevention , 29(4), 533-539.
Hair, Black, Babin, Anderson, & Tatham. (2013). Multivariate data analysis (7th ed.). Upper Saddle River, NJ: Pearson Education.
Ingram, Marciarille, Ehsan, Perry, Schneider, & Al-Shawwa. (2019). Assessing Readiness To Drive In Adolescents With Narcolepsy: What Are Providers Doing? Sleep And Breathing, 23 (2), 611 – 617. KNKT,  (2016). Data  investigasi  kecelakaan  perkeretaapian  Tahun  2010-2016. Database  KNKT,  31 Oktober 2016, Jakarta: Media Release KNKT
Lim, Dinges. (2008). Sleep Deprivation and Vigilant attention . Analysis of the New York Academy of Sciences , 1129, 305-322. Toomingas, Mathiassen, & Tornqvist. (2012). Occupational Physiology . Taylor & Francis Group. Wang,  Xu.  (2016). Driver  Drowsiness  Detection  Based  On  Non-Intrusive  Metrics  Considering Individual Specifics. Accident Analysis and Prevention, 95, 350-357
Williamson,  Lombardi,  Folkard,  &  Stuts.  (2011). The  Link  Between  Fatigue  And  Safety .  Accident Analysis and Prevention , 43, 498-515.