## PERANCANGAN APLIKASI PENGUJIAN KEWASPADAAN MASINIS KERETA API DI INDONESIA
Wiwik Budiawan Program Studi Teknik Industri Universitas Diponegoro Email: wiwikbudiawan@undip.ac.id
Sriyanto Program Studi Teknik Industri Universitas Diponegoro Email: sriyanto@undip.ac.id
R. Frans Raditya Program Studi Teknik Industri Universitas Diponegoro Email: franzraditya@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  sebuah  kecelakaan  kereta  api  banyak  faktor  yang  dapat  berkontribusi  menyebabkan  terjadinya kecelakaan. Dinas perhubungan darat membagi penyebab kecelakaan kereta api menjadi beberapa faktor, antara lain  sarana,  prasarana,  sumber  daya  manusia  (SDM)  operator, eksternal,  dan  alam.  Kesalahan  manusia  ( Human error ) merupakan salah faktor terjadinya suatu kecelakaan kereta api di Indonesia. Salah satu human error yang dilakukan  oleh  seorang  masinis  yakni  ketidakwaspadaan  saat  mengendalikan    kereta  api.  Terdapat  aplikasi pengujian tingkat kewaspadaan pekerja, salah satunya dengan aplikasi Psychomotor Vigilance Task (PVT). Namun pengujian  dengan  menggunakan  PVT  sangatlah  sederhana  dan  hanya  menggunakan  variabel  rasa  kantuk ( sleepiness ) dan kelelahan ( fatigue ) saja. Selanjutnya, dilakukannya perancangan aplikasi pengujian kewaspadaan yang  baru  dengan  menambahkan  variabel  monoton.  Output  dari  aplikasi  ini  merupakan  data  pendukung  dari aplikasi  analisis  kecelakaan  kereta  api Human  Factor  Analysis  and  Classification  System-Indonesia  Railroad (HFACS-IR) yang dikembangkan sebelumnya.
Kata kunci: PVT, kesalahan manusia, kelelahan, HFACS-IR

## ABSTRACT
In a train accident, many factors that can be contribute. Indonesia transportation ministry said the causes  of  train  accidents  into  several  factors,  such  as  facilities,  infrastructure,  operators,  external,  and natural.  Human  error  is  a  factor  in  a  train  accident  in  Indonesia.  The  example  of  human  error  is machinist  inattention while controlling the train. There  is  a test application  vigilance level  of  operator, one of them with the application Psychomotor Vigilance Task (PVT). However, testing using PVP is very simple  and  only  uses  variables  drowsiness  (sleepiness)  and  tiredness  (fatigue)  only.  Furthermore,  the design  does  vigilance  testing  new  applications  by  adding  variable  monotone.  The  output  of  this application  is  supporting  data  to  accident  analysis  applications  Human  Factor  Analysis  and Classification System-Indonesia Railroad (HFACS-IR) developed previously.
Keywords: PVT, human error, fatigue, HFACS-IR

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini transportasi kereta api yang menjadi pilihan utama masyarakat. Kereta api di Indonesia dikelola oleh perusahaan pemerintah yaitu PT. Kereta Api Indonesia (KAI) persero. Kereta Api merupakan moda transportasi darat berbasis jalan rel yang efisien dan efektif. Hal ini dibuktikan dengan daya angkutnya baik berupa manusia ataupun  barang  yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan  moda  transportasi  darat  lainnya.  Dengan  kelebihan- kelebihan tersebut, perkeretaapian di Indonesia seharusnya lebih dimanfaatkan sebagai salah satu alternative solusi dalam menyelesaikan permasalahan kemacetan [1].
Akan  tetapi,  berdasarkan  data  Direktorat  Jenderal  Perhubungan  Darat  jumlah  kecelakaan  kereta  api  terus meningkat. Tahun 2002 terjadi 217 kecelakaan atau naik 64%. Pada tahun 2007 dengan jumlah penumpang 175,4 juta dengan 159 kecelakaan, rasio kecelakaannya sebesar 0,91. Pada tahun 2008 dengan jumlah penumpang 197,7
juta  dan  dengan  147  kecelakaan  rasionya  sebesar  0,74.  Pada  tahun  2009  dengan  jumlah  penumpang  207,1  juta dengan 90 kecelakaan rasionya 0,43. Pada tahun 2010 dengan jumlah penumpang 190,4 juta penumpang dengan 68  kecelakaan,  rasio  kecelakaannya  0,36.  Pada  tahun  2011  dengan  jumlah  penumpang  211,2  juta  dengan  60 kecelakaan rasionya  0,34.  Pada  tahun  2012  dengan jumlah penumpang berkisar 300 juta dengan 58 kecelakaan rasionya sebesar 0,27. Pada tahun 2013 dengan jumlah penumpang berkisar 300 juta dengan jumlah kecelakaan 21. Dan pada tahun 2014 dengan jumlah penumpang berkisar 300 juta  dengan jumlah kecelakaan 16. Berdasarkan data tersebut, tingkat kecelakaan tersebut masih dianggap terlalu tinggi dengan resiko kematian para penumpang yang diangkut oleh transportasi darat tersebut yaitu kereta api [1].
Berdasarkan  hasil  investigasi  KNKT,  sumber  kecelakaan  kereta  api  disebabkan  oleh  bermacam  macam faktor, diantaranya sarana jalan / rel, maintenance kereta api, dan kesalahan yang dilakukan oleh masinis. Faktor manusia (SDM) memiliki pengaruh cukup besar, yaitu 23 % dari faktor keseluruhan penyebab kecelakaan kereta api, dengan total kecelakaan yang diakibatkan faktor manusia atau SDM sebesar 135 dari 588 total kecelakaan. Hal ini  dipengaruhi  oleh  faktor  kewaspadaan  dari  seorang  masinislah  yang  menjadi  sorotan  utama,  Tingkat  dari kewaspadaan  seorang  pekerja  menjadi  sangat  begitu  penting  ketika  pekerja  tersebut  melakukan  pekerjaannya, terlebih lagi apabila pekerjaan tersebut membawa banyak nyawa atau suatu pekerjaan yang mengendalikan fasilitas transportasi seperti seorang masinis kereta api.
Kewaspadaan  dari  seorang  pekerja  dapat  diukur  dengan  menggunakan  berbagai  metode,  salah  satunya dengan  menggunakan  pengukuran Psychomotor  Vigilance  Task (PVT)  [2].  Aplikasi  PVT  ini  merupakan  suatu aplikasi simulasi sederhana yang digunakan untuk menguji tingkat kewaspadaan dari pekerja. Penyebab terjadinya suatu kecelakaan adalah akibat rasa kantuk dan kurangnya konsentrasi saat menyetir [3]. Rasa kantuk itu tersebut dipengaruhi  juga  oleh  tingkat  kewaspadaan  dan  hypnosis.  Dan  untuk  tingkat  kewaspadaan  dan  hypnosis dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  yakni  kelelahan,  rasa  ngantuk,  lingkungan,  kondisi  psikis,  dan  distraksi  saat mengemudi. Untuk tingkat kelelahan dipengaruhi lagi oleh beberapa aspek yaitu beban kerja fisik, massa kerja, dan bagaimana pembagian shift kerjanya. Untuk rasa ngantuk juga dipengaruhi oleh beberapa aspek yaitu kualitas tidur, beban mental, shift kerja, beban fisik kerja, dan usia dari masinis itu sendiri. Untuk faktor lingkungan dipengaruhi juga oleh beberapa aspek seperti pencahayaan, kebisingan, dan suhu. Untuk kondisi psikis dipengaruhi oleh tingkat kemarahan  maupun  pengaruh  alkohol.  Sedangkan  untuk  distraksi  saat  mengemudi  dipengaruhi  oleh  apakah mengobrol atau bermain handphone saat mengemudi. pada PVT ini hanya melihat 2 variabel saja yaitu rasa kantuk dan  tingkat  kelelahan,  sedangkan  masih  banyak  variabel-variabel  atau  penyebab-penyebab  yang  berpotensi mengganggu masinis sewaktu mengedalikan kereta api, dan pada PVT dasar ini pengujiannya sangatlah mudah dan berakibat pada hasil dari pengujian yang kurang tepat.
Oleh  karena  kesederhanaan  dari  aplikasi  PVT  dasar  ini  baik  variabel  maupun  konsep  pengujian,  maka pengujian  ini  kurang  mencakup  atau  tidak  mengakomodir  kebutuhan  variabel-variabel  yang  mempengaruhi kewaspadaan  seperti monotoni dari  operator  yang  diujikan  yaitu  seorang  masinis.  Sehingga  dibutuhkan  suatu penelitian  yang  ditujukan  untuk  pengembangan  software  PVT  pada  konsep  simulasinya  dengan  menambahkan variabel-variabel baru yang mempengaruhi kewaspadaan seorang masinis dalam mengendalikan sebuah kereta api penyebab  kecelakaan.  Pengembangan  PVT  pada  penelitian  ini  menggunakan  pengembangan  sistem  secara Computer Aided System – Human Error Analysis & Reduction (CAS – HEAR) yang sebelumnya telah digunakan oleh Kim [4]. Selain itu, pengembangan PVT ini akan dimanfaatkan sebagai pendukung data warehouse HFACS- IR dalam penelitian sebelumnya [5].

## 2. METODE

## 2.1   Identifikasi Variabel dan Sistem
Mengidentifikasi jenis-jenis variabel yang mempengaruhi seorang masinis dalam mengendalikan kereta api yang berujung pada kecelakaan merupakan langkah awal dalam perencangan dan pengembangan software dalam pengujian  tingkat  kewaspadaan  pada  seorang  masinis.  Dengan  mengidentifikasi  jenis-jenis  variabel  maka  dapat ditentukan dan dirancang juga bagaimana konsep simulasi yang akan digunakan dalam pengembangan software yang baru.
Jenis-jenis  variabel  yang  menyebabkan  kecelakaan  adalah  rasa  kantuk,  kelelahan,  kebosanan,  psikis,  dan distraksi saat mengemudi [3]. Beberapa variabel tersebut nantinya akan dijadikan acuan dalam perancangan dan pengembangan aplikasi baru yang lebih mewakili daripada pengujian lama yang bertujuan untuk menguji PVT dari para masinis kereta api.

## 2.2   Mengidentifikasi Penyebab Variabel – Variabel Kecelakaan
Mengidentifikasi  penyebab  variabel-variabel  kecelakaan  kereta  api  yaitu  dengan  memecah  setiap  setiap variabel  yang  telah  diidentifikasi  menjadi  bagian-bagian  lebih  kecil.  Contohnya  penjabaran  variabel  yang  telah dipecah manjadi variabel-variabel kecil.
Tabel 1. Variabel Kecelakaan Pada Open Road VARIABEL Rasa Kantuk Kelelahan Monoton Keadaan Psikis Distraksi Kualitas tidur Lama bekerja Tingkat kebisingan Kemarahan Makan saat menyetir Waktu tidur terakhir Waktu istirahat terakhir Tingkar getaran Kemabukkan Berbicara saat menyetir Lama tidur Kesibukkan dari lalu lintas Penyakit kronis Berkomunikasi (sms, telpon) saat menyetir Kegelisahan
Dari  tabel  1  terlihat  bahwa  setiap  variabel  memiliki  penyebabnya  masing-masing.  Dan  dari  penyebab  itu maka  dapat  dianalisis  yang  nantinya  akan  menjadi  aspek-aspek  penting  dalam  konsep  simulasi  dari  pengujian kewaspadaannya.

## 2.3   Variabel pada Moda Kereta Api
Variabel yang mempengaruhi seorang masinis dalam mengendalikan kereta terdiri dari  3 variabel yaitu rasa kantuk ( sleepiness ), tingkat kelelahan ( fatigue level) , dan monoton . Rasa kantuk sangatlah berpengaruh pada tingkat terjadinya kecelakaan kereta api [6]. Hal ini dikarenakan perjalanan kereta api terbagi menjadi 2 yaitu perjalanan pagi  dan  perjalanan  malam.  Dan  ditambah  dengan  adanya  rotasi  masinis  yang  selalu  dilakukan  setiap  harinya, sehingga menyebabkan waktu tidur seorang masinis tidak teratur dan tidak berkualitas. Selain itu rasa kantuk juga dipengaruhi oleh waktu tidur terakhir dan lamanya masinis tidur sebelum bekerja, karena apabila masinis hanya tidur  sebentar  atau  tidur  dibawah  8  jam  setiap  harinya  maka  badan  akan  tidak  fit  dan  lemas.  Jadi  variabel  rasa kantuk atau sleepiness sangatlah mempengaruhi seorang masinis dalam mengendalikan kereta api. Karena apabila seorang  masinis  mengantuk  dan  kemungkinan  terburuknya  ialah  tertidur  atau  kehilangan  kesadaran  makan sangatlah fatal akibatnya.
Kecelakaan  kereta  api  disebabkan  juga oleh tingkat kelelahan atau fatigue level yang terjadi pada seorang masinis saat mengendalikan kereta api [2]. Tingkat kelelahan ini disebabkan oleh lama bekerja dan waktu istirahat terakhir  dan  akan  menyebabkan  hilangnya  tingkat  konsentrasi  dan  tingkat  kefokusan  seorang  masinis  dalam membaca  simbol-simbol  dan  menangkap  informasi-informasi  yang  diberikan  sehingga  memicu  terjadinya kecelakaan kereta api.
Dan  yang  terakhir  variabel  monotonlah  yang  mempegaruhi  kewaspadaan  dari  seorang  masinis.  Variabel monoton sangat mempengaruhi tingkat kewaspadaan masinis. Monoton nya suatu pekerjaan dapat memicu tingkat kelelahan dan rasa kantuk meningkat [7]. Monoton ini sendiri disebabkan oleh keadaan atau lingkungan seorang pekerja itu sendiri. Artinya seorang masinis hanya mengatur tingkat kecepatan tanpa harus mengendalikan kereta api untuk berbelok dan hal inilah yang menyebabkan tingginya tingkat monoton yang dialami oleh seorang masinis. Tingkat monoton akan semakin tinggi apabila perjalanan terjadi pada malam hari, seorang masinis hanya melihat keadaan sekitar yang gelap dan sunyi.

## VARIABEL PENGARUH KECELAKAAN

## OPEN ROAD
Kelelahan Rasa Kantuk Monoton Keadaan Psikis Distraksi KERETA API Desai & Haque (2005) Dorrian (2006) Thiffault & Bergeron
(2002) Harma, M. et al. (2002)
Gambar 1. Variabel Pengaruh Kecelakaan
Pada gambar 1 diatas terlihat bahwa variabel kelelahan dan rasa kantuk mempengaruhi seorang driver yang berujung pada kecelakaan pada open road dan pada kasus perkereta-apian. Sedangkan Keadaan psikis dan distraksi tidak mempengaruhi seorang masinis dalam mengendalikan kereta api. Dan variabel monoton merupakan variabel yang sangat berpengaruh untuk seorang masinis dan tidak berpengaruh pada keadaan open road. Oleh karena itu maka  pada  penelitian  ini  ditetapkan  bahwa  variabel  kelelahan,  rasa  kantuk,  dan  monotonlah  yang  merupakan variabel yang mempengaruhi seorang masinis.

## 2.4   Variabel Rasa Kantuk
Pengujian  untuk  mengukur  ngantuk  tidaknya  seseorang  dengan  menggunakan  3  pengujian,  yaitu  dengan pengujian Stroop  Task,  Simon  Task dan Psychomotor  Vigilance  Task (PVT)  [8].  Dari  ketiga  pengujian  tersebut maka dapat diketahui apakah seorang operator sedang dalam kondisi mengantuk atau tidak dengan melihat hasil dari ketiga pengujian itu tersebut. Berikut penjelasan dari pengujian Stroop Task, Simon Task dan Psychomotor Vigilance Task (PVT).

## 2.5   Variabel Kelelahan
Kelelahan pada industry transportasi merupakan suatu masalah utama dan sangat mengganggu pekerja dalam melakukan pekerjaannya [9]. Kelelahan  itu  tersebut disebabkan oleh 2 faktor yaitu lama waktu tidur dan waktu tidur terakhir yang sangat besar pengaruhnya dalam meningkatkan rasa kelelahan pada operator. Pada penelitian ini dijelaskan bahwa kelelahan dapat diukur dengan menggunakan 2 pengujian yaitu Simple Reaction Time dan The Mackworth Clock Vigilance Test .

## 2.6   Variabel Monotoni
Bagi  seorang  masinis  mengendalikan  suatu  kereta  api  yang  sudah  berjalan  pada  jalurnya  dan  tidak  harus membelokkan kereta api ataupun menghindari halangan didepan seperti pada jalanan raya, hal ini menimbulkan besarnya  tingkat  monoton  pada  seorang  masinis.  Kebosanan  bisa  disebabkan  oleh  kondisi  lingkungan  yang monoton atau tidak bervariasi maupun waktu dari pekerjaan yang lama namun pekerjaannya hanya itu-itu saja [7]. Oleh  karena  itu  varibel monotony ini  akan  mempengaruhi  lama  waktu  dari  pengujian  dan  akan  mempengaruhi objek-objek yang akan diujikan nantinya.

## 2.7   Perancangan Aplikasi
Aplikasi baru yang dirancang untuk pengujian tingkat kewaspadaan memiliki 5 aspek yang menjadi acuan dan gambaran dalam perancangannya, aspeknya yaitu Kecepatan Reaksi, Warna, Ketepatan, Waktu Pengujian, dan Rata-rata Hasil. Berikut penjelasan dari kelima aspek tersebut:
1) Kecepatan Reaksi
Aspek ini melihat seberapa cepatnya operator dalam mengambil keputusan dalam pengujiannya..
2) Warna
Warna  dalam  perancangan  dan  pembuatan  software  yang  baru  memakai  4  warna  seperti  pada pengujian Stroop Task yaitu hijau ( Green ), merah ( Red ), kuning ( Yellow ), dan biru ( Blue ).
3) Ketepatan
Aspek  ini  juga  menjadi  aspek  yang  sangat  penting  karena  ketepatan  operator  dalam  mengambil keputusan  pada  simulasi  pengujian  akan  mempengaruhi  hasil  akhir  dari  pengujian.  Apabila  dalam waktu  pengujian  jumlah  benar  hanya  sedikit  atau  tidak  melebihi  standar,  maka  dapat  disimpulkan bahwa  operator  sedang  dalam  keadaan  tidak  waspada  atau  tidak  siap  bekerja.  Standar  yang digunakan pada software baru nanti mengacu pada penelitian dari Harvard Medical School Division of Sleep Medicine menggunakan standar minimal 25 kali benar dari 50 stimulus. Jika jumlah  salah melebihi dari 25 kali maka dapat dikatakan operator tidak waspada.
4) Waktu Pengujian
Waktu  yang nantinya akan diterapkan dalam software baru selama 5  menit. Hal ini  mengacu pada penelitian  yang  menyatakan  bahwa  pengujian  PVT  dapat  kurang  dari  10  menit    dan  sudah  dapat mengujikan tingkat kewaspadaan operator [10].
5) Rata – rata Hasil
Aspek  rata-rata  dari  hasil  inilah  yang  nantinya  akan  menjadi  tolak  ukur  apakah  operator  dalam keadaan  waspada  atau  tidak.  Berdasarkan  Harvard  Medical  School  Division  of Sleep  Medicine dalam  pengujian  5  menit  maka  dapat  dilihat  rata-rata  hasilnya  dan  ditetapkan  batasan kewaspadaannya.

## Gambar 2. Hasil Perancangan Aplikasi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Aplikasi  yang  dikembangkan  merupkan  aplikasi  yang  nantinya  dapat  digunakan  dalam  berbagai    jenis platform.  Salah  satu  basis  aplikasi  yang  dapat  digunakan  adalah  Macromedia  Flash. Platform yang  dapat dimanfaatkan untuk mengakses aplikasi ini antara lain handphone/ smartphone, tablet, laptop , dan PC Dekstop . Hal ini dilakukan guna mempermudah dalam melakukan pengumpulan data di lapangan. Hasil output dari aplikasi ini akan  ditampilkan  setelah  pengujian  selesai  dilakukan,  hal  ini  memiliki  kekurangan  dalam  hal  rekap  data  secara otomatis dan menjadikan sistem ini terintegrasi dengan sistem lain.
Setelah terbentuknya aplikasi pengujian kewaspadaan baru, maka aplikasi ini langsung digunakan dalam hal implementasi  terkait  pengujian  tingkat  kewaspadaan  masinis.  Berdasarkan  penjelasan  sebelumnya,  perancangan aplikasi ini merupakan bagian dari penelitian besar terkait dengan analisis dan evaluasi human error di lingkungan PT. Kereta Api Indonesia. Uji coba yang telah dilakukan kepada 5 masinis di stasiun poncol dan didapatkan data sebagai berikut:
Tabel 2. Perbandingan PVT dan Aplikasi Baru No. Nama Umur Keberangkatan PVT Software Baru Skor Hasil Jumlah Benar Hasil 1 Indra 34 16.00 308 Waspada 62 Waspada 2 Niko 31 09.04 344 Waspada 55 Waspada 3 Darsono 37 22.00 361 Waspada 49 Waspada 4 Lucky 30 13.00 312 Waspada 67 Waspada 5 Erick 30 19.30 327 Waspada 64 Waspada
Dari tabel 2 terlihat bahwa perbandingan dari kelima masinis mendapatkan hasil yang waspada baik antara software PVT dan software baru. Uji coba kepada masinis dilakukan dengan waktu yang acak sehingga didapatkan jumlah benar yang bervariasi. Tetapi dari kelima masinis tersebut mendapatkan jumlah benar yang diatas dari batas minimum kewaspadaan dan disimpulkan kelima masinis tersebut siap untuk bekerja.
Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  kelima  masinis  tersebut  didapatkan  informasi  bahwa  software kewaspadaan  baru  ini  lebih  menarik  dan  menantang  daripada  software  PVT.  Karena software baru  ini  lebih membutuhkan  konsentrasi  penuh  dalam  simulasinya  yang  mengharuskan  operator  berpikir  antara  reaksi  dan tindakan dengan waktu yang sangat singkat. Hal ini dikarenakan konsep dan simulasi dari pengujian software baru ini lebih memasukkan banyak variabel dan meyadur konsep simulasi dari beberapa pengujian-pengujian yang telah ada daripada software PVT lama yang hanya melihat variabel rasa kantuk atau sleepiness.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  observasi  didapatkan  informasi  bahwa  kesiapan  bekerja  seorang  masinis  dilakukan pada  bagian  UK  (Unit  Kesehatan).  Pada  bagian  ini  dilakukan  pengecekan  kesehatan  masinis  meliputi 2 bagian  saja  yaitu  pengecekan  untuk  denyut  jantung  dan  dan  besarnya  tensi.  Tentunya  dari  2  bagian pengecekan ini tidak dapat membuktikan apakah masinis tersebut siap ataupun tidak siap dalam bekerja
yaitu  mengendalikan  kereta  api.  Dengan  adanya  software  pengujian  kewaspadaan  yang  baru,  maka diharapkan  dapat  membantu  petugas  UK  untuk  menentukan  setiap  masinis  yang  akan  bekerja  apakah masinis tersebut siap atau tidak siap bekerja.
Variabel  –  variabel  yang  mempengaruhi  seorang  masinis  dalam  bekerja  atau  sewaktu mengendalikan  kereta  api  yaitu  rasa  kantuk  ( sleepiness ),  kelelahan  ( fatigue ),  dan  kebosanan  atau monoton. Ketiga faktor tersebutlah yang sangat mempengaruhi dari tingkat kewaspadaan seorang masinis dalam  bekerja.  Sehingga  ketiga  variabel  disinilah  yang  menjadi  acuan  dalam  perancangan software kewaspadaan yang baru.
Software  pengujian  kewaspadaan  yang  baru  tentunya  mengacu  kepada  3  variabel  yang mempengaruhi  kewaspadaan  seorang  masinis  yaitu  rasa  kantuk  ( sleepiness ),  kelelahan  ( fatigue ),  dan kebosanan atau monoton. Software baru ini mempunyai konsep animasi pengujian yang lebih menguras kewaspadaan  karena  lebih  banyak  aspek-aspek  yang  ditambahkan  seperti  Kecepatan  Reaksi,  Warna, Ketepatan, Waktu Pengujian, dan Rata-rata Hasil. Dari kelima aspek tersebut terbentuklah suatu konsep pengujian  dimana  operator  diminta  untuk  memperhatikan  dengan  kewaspadaan  penuh  setiap  stimulus yang  muncul  dengan  bentuk,  warna  dan  dengan  waktu  yang  acak  juga.  Ketika  stimulus  telah  muncul maka  operator  diminta  untuk  menekan  salah  satu  dari  keempat  tombol  yang  disesuaikan  dengan  warna dari  stimulus.  Dengan  pengujian  seperti  itu  diharapkan  hasil  pengujian  lebih  akurat  dan  lebih  jelas daripada software PVT dasar yang pengujiannya hanya menekan tombol spasi ketika stimulus datang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Direktorat  Jenderal  Perkeretaapian.  (2011). Jumlah  kecelakaan  kereta  api .  Diakses  25  April  2014  dari http://perkeretaapian.dephub.go.id/index.php?option=com
[2] Dorrian,  J.,  Roach,  Gregory.D.,  Fletcher,  A.,  Dawson,  D.,  2006.  “Simulated  train  driving:  Fatigue,  self awareness and cognitive disengagement”, Applied Ergonomics, 38, 155–166.
[3] Desai, A. V. & Haque, M. A., 2006. “Vigilance Monitoring for Operator Safety: A Case Study on Highway Driving”, Journal of Safety Research, 37, 139-147, 2006.
[4] Kim, D. S., Beak, D. H., & Yoon, W. C. (2008). Developing a computer-aided system for analyzing human error in railway operations . World Congress on Railway Research, Seoul, Korea.
[5] Budiawan  W,  Sriyanto,  Andika  W.  2014.  “Design  of  Data  Warehouse  to  Support  Railway  Accidents Investigation”, International Conference APCHI-ERGOFUTURE-PEI-IAIFI . Bali, Indonesia.
[6] Harma  M,  Sallinen  M,  Ranta  R,  Mutanen  P,  Müller  K.  1998,  “The  effect  of  an  irregular  shift  system  on sleepiness at work in train drivers and railway traffic controllers”, J. Sleep Res., 1998, 7: 167–174.
[7] Thiffault,  Pierre  dan  Jacques  Bergeron.  (2002). Monotony  of  Road  Environment  and  Driver  Fatigue:  a Simulator Study . Accident Analysis and Prevention, 35 (2003), pp. 381-391.
[8] Bratzke  D,  Rolke  B,  Steinborn  MB,  Ulrich  R.  2012.  “Effects  of  Sleep  Loss  and  Circadian  Rhythm  on Executive Inhibitory Control in the Stroop and Simon Tasks”. J. Sleep Res. 18:167–172.
[9] Williamson, A.M and Feyer, A-M. (2008), Fatigue and driving: Disentangling the relative effects of time of day and sleep deprivation , Department of Injury Risk Management Research Centre, 57, 649-655.
[10] Basner, D.F. Dinges. 2011. “Validity and Sensitivity of a Brief Psychomotor Vigilance Test (PVT-B) to Total and Partial Sleep Deprivation”, Sleep 34 (2011) 581–591 .