PENGUKURAN BEBAN KERJA MENTAL PADA TELEWORKERS MENGGUNAKAN METODE NASA-TLX DAN SWAT DENGAN MEMPERTIMBANGKAN FAKTOR INDIVIDUAL DIFFERENCES (STUDI KASUS: BAHASA.AI)

Putri, Layla K. (2020) PENGUKURAN BEBAN KERJA MENTAL PADA TELEWORKERS MENGGUNAKAN METODE NASA-TLX DAN SWAT DENGAN MEMPERTIMBANGKAN FAKTOR INDIVIDUAL DIFFERENCES (STUDI KASUS: BAHASA.AI). Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[thumbnail of 02411640000014_Undergraduate Thesis.pdf]
Preview
Text
02411640000014_Undergraduate Thesis.pdf

Download (7MB) | Preview

Abstract

Kemajuan teknologi di bidang komunikasi telah membawa perubahan system kerja baru, yaitu telework. Telah banyak penelitian dilakukan mengenai pengukuran beban kerja mental namun hanya sedikit yang berfokus pada pekerja telework sebagai objek hingga hari ini. Sebuah studi pendahuluan dilakukan sebelum riset ini.Hasilnya menunjukkan 22 dari 30 pekerja telework pernah mengalami kelebihan beban kerja yang menyebabkan stres, menurunnya produktivitas, mudah marah, dll.
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengukuran beban kerja mental dan menganalisa hubungannya dengan faktor individual differences pada pekerja teleworker di perusahaan pengembang aplikasi berbasis conversational commerce, bahasa.ai. Penelitian ini menggunakan pendekatan subjektif, yaitu menggunakan metode National Aeronautics & Space Administration Task Load Index (NASA-TLX) dan Subjective Workload Assessment Technique (SWAT). Pengambilan data dilakukan menggunakan kuisioner online yang diisi bersamaan dengan wawancara secara virtual (online).
Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa perhitungan nilai akhir beban kerja mental objek amatan memiliki pola hasil yang sama, dengan median 8.4 (tinggi) untuk metode SWAT dan 79.67 (tinggi) untuk metode NASA-TLX. Penambahan jumlah pekerja menjadi rekomendasi yang diusulkan dalam penelitian ini.
Selain itu, dengan menggunakan tes regresi, hasil penelitan ini menunjukkan bahwa tidak ada faktor individual differences (usia, kebiasaan berolahraga, dan status pernikahan) yang memiliki pengaruh yang signifikan terhadap hasil pengukuran beban kerja mental pekerja telework di bahasa.ai.
==================================================================================================================
Technology advance in communication has brought a shift on working system into a new system called telework. There have been many researches about mental workload but only few focus on teleworkers as object up to date. A preliminary study was conducted and shows that 22 out 30 teleworkers had experienced excessive workload that causes stress, unproductivity, emotionally unstable, etc.
This study is aimed to assess mental workload by considering individual differences factors of teleworkers in a conversational commerce developer, bahasa.ai. The research uses the subjective workload assessment approach, National Aeronautics & Space Administration Task Load Index (NASA-TLX) and Subjective Workload Assessment Technique (SWAT). The data were taken through an online questionnaire which was filled during the online interview. The results show that both methods generate similar patterns of mental workload global score, in which the median of SWAT method is 8.4 (high) and NASA-TLX method is 79.67 (high). Thus, additional number of teleworkers is recommended.
A linear regression test was also conducted to assess the correlation between the individual differences factors (age, exercise habit, and marriage status) and the mental workload scores of teleworkers in bahasa.ai. The results show that there is an insignificant correlation between both variables.

Item Type: Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords: Telework, NASA-TLX, SWAT, Individual Difference, Mental Workload,Telework, NASA-TLX, SWAT, Individual Difference, Beban Kerja Mental
Subjects: H Social Sciences > HD Industries. Land use. Labor > HD56.25 Industrial efficiency--Measurement. Industrial productivity--Measurement.
Divisions: Faculty of Industrial Technology and Systems Engineering (INDSYS) > Industrial Engineering > 26201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Layla Kurniasari Putri
Date Deposited: 17 Sep 2020 08:43
Last Modified: 24 Dec 2023 15:11
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/81916

Actions (login required)

View Item View Item