Perkembangan transportasi umum berbasis online

mengalami peningkatan yang pesat terutama pada sepeda

motor, sehingga para pengendara harus dapat bertahan dan

bersaing dengan yang lain [2]. Dengan padatnya lalu lintas

pengendara ojek online harus fokus dalam berkendara, selain

itu juga harus maksimal dalam memberikan pelayanan baik

kepada konsumen yang nantinya akan diberi penilaian juga

oleh konsumen dan bonus dari aplikasi dan yang lainnya. Hal

ini membuat beban kerja pengendara ojek online samakin

besar, selain fisik yang harus tahan menghadapi kepadatan jalan dan jam kerja yang tidak tentu juga psikis yang harus

menghadapi konsumen dan mengejar bonus dari perusahaan.

Kondisi pada pengendara ojek online sulit diketahui secara

langsung dan harus segera diperbaiki agar tidak menurunkan

performa dan produktivitas yang mereka kerjakan atau bahkan

stress kerja yang sewaktu waktu dapat terjadi. Backs dan

Seljos pada tahun 1994 menyatakan bahwa beban kerja mental

dapat diketahui dengan mengamati perilaku baik dalam

keadaan fisik maupun psikologis (mental) karena beban kerja

ER-6

Analisis Beban Kerja Mental pada Ojek Online di

Wilayah Yogyakarta Menggunakan Metode NASA-

TLX dan Fishbone Diagram

1st Arum Dwi Cahyani Program Studi Teknik Industri, Fakuktas Teknologi Industri

Universitas Islam Indonesia Yogyakarta, Indonesia arumdc14@gmail.com

3rd Tasya Aufa Nadira

Program Studi Teknik Industri, Fakuktas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia

Yogyakarta, Indonesia tasyaaufanadira25@gmail.com

2nd Fikri Kalbarqi

4th Muhammad Ragil Suryoputro Program Studi Teknik Industri, Fakuktas Teknologi Industri

Universitas Islam Indonesia Yogyakarta, Indonesia

ragil.suryoputro@uii.ac.id

Program Studi Teknik Industri, Fakuktas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia

Yogyakarta, Indonesia fikrikal54@gmail.com

Abstrak—Ojek online merupakan salah satu transportasi

umum yang pada saat ini semakin banyak digunakan karena

dinilai efektif, disamping itu pengendara ojek online harus selalu

siap dalam keadaan dan kondisi apapun untuk mengantarkan

dan melayani konsumen sehingga dapat menimbulkan stress

kerja baik pada fisik maupun psikis (mental). Beban kerja yang

tinggi akan berakibat kepada performa dan produktivitas dari

ojek online, banyak faktor yang mengakibatkan tingginya beban

kerja mental yang dialami oleh ojek online sehingga pada

penelitian ini menggunakan metode NASA-TLX untuk

mengetahui dan mengukur faktor yang menjadi penyebab beban

kerja mental dari pengendara ojek online secara subjektif dan

juga menggunakan fishbone diagram untuk mengetahui

penyebab dari permasalahan tersebut. Dari hasil pengukuran

didapatkan bahwa pengendara ojek online termasuk

kategori beban kerja mental yang tinggi dengan nilai tertinggi

(25,74%) yaitu indikator effort, penyebabnya adalah

pengendara ojek online harus mengorbankan waktu dan

tenaga kerja, harus mencapai target yang diinginkan, dan

memberikan pelayanan yang maksimal.

TLX, ojek online.

Kata Kunci—beban kerja mental, fishbone diagram, NASA-

Gambar 1 Statistik Kendaraan Bermotor Wilayah Yogyakarta

(Sumber: Badan Pusat Statistik DIY)

Salah satu pilihan yang dinilai efektif untuk mengatasi

kepadatan di jalan raya adalah menggunakan transportasi umum berbasis online. Masyarakat memiliki respon kepuasan

yang baik terhadap pelayanan ojek online [1].

Mobilitas yang tinggi menuntut untuk melakukan

perpindahan dari satu tempat ke tempat lain dengan cepat,

Menurut Dinas Perhubungan Yogyakarta pada tahun 2017-

2018 jumlah kendaraan bermotor mengalami peningkatan dan

pada tahun 2019 terjadi penambahan kendaran sekitar 6% pada

sepeda motor dan 4% pada mobil yang mengindikasikan

bahwa kepadatan di jalan raya semakin tinggi. Dapat dilihat pada grafik Gambar 1 dibawah ini merupakan statistik jumlah

kendaraan bermotor di DI. Yogyakarta.

I. PENDAHULUAN

tidak dapat diamati secara langsung [3]. Beban kerja dapat

didefinisikan sebagai perbedaan antara kemampuan pekerja

dan tuntutan pekerjaan [4]. Jika kemampuan pekerja lebih

tinggi dari tuntutan pekerjaan, kebosanan akan muncul.

Sebaliknya, jika kemampuan pekerja lebih rendah dari tuntutan pekerjaan, maka akan ada kelelahan yang berlebihan

[5]. Kelelahan menunjukkan kondisi yang berbeda – beda dari

setiap individu, tetapi semuanya bermuara pada kehilangan

efisiensi dan penurunan kapasitas kerja serta ketahanan tubuh

[6]. Kelelahan kerja juga akan menurunkan kinerja dan

menambah tingkat kesalahan kerja [7]. Seringkali beban kerja

yang berlebihan diakibatkan oleh pekerja memiliki terlalu

banyak pekerjaan yang harus dilakukan setiap harinya [8].

Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengetahui

beban kerja mental seseorang secara subjektif yaitu dengan

menggunakan metode NASA-TLX. Metode NASA-TLX

merupakan metode yang digunakan untuk menganalisis beban kerja mental yang dihadapi oleh pekerja yang harus

melaksanakan berbagai aktivitas dan pekerjaannya. Metode

NASA-TLX dikembangkan oleh Sandra G. Hart dari NASA-

Ames Research Center dan Lowell E. Staveland dari San Jose

State University pada tahun 1981 [4].

Dalam hal ini peneliti juga menganalisis penyebab

tingginya beban kerja mental dari ojek online berdasarkan

hasil dari NASA-TLX dengan menggunakan metode Fishbone

Diagram. Fishbone diagram berguna untuk menganalisa dan

menemukan faktor-faktor yang berpengaruh secara signifikan

didalam menentukan karakteristik kualitas output kerja. Disamping juga untuk mencari penyebab-penyebab yang

sesungguhnya dari suatu masalah [9]. Dalam hal ini metode

sumbang saran (brainstorming method) akan cukup efektif

digunakan untuk mencari faktor-faktor penyebab terjadinya

penyimpangan kerja secara detail [10].

Pada penelitian ini menggunakan metode NASA-TLX yang bertujuan untuk mengetahui faktor terbesar penyebab dari beban kerja mental yang dialami ojek online secara subjektif langsung dari pengemudi, selanjutnya mengetahui penyebab dari indikator terbesar dari beban kerja mental dengan metode fishbone diagram dan memberikan saran terkait perbaikan yang dilakukan untuk mengurangi beban kerja mental yang dialami oleh pengemudi dengan menggunakan analisis 5W+1H.

Langkah–langkah penelitian dibuat untuk memudahkan proses penelitian. Langkah-langkah tersebut dapat dilihat di Gambar 2.

Rendah 0-9

Sedang 10-29

Agak Tinggi 30-49

Tinggi 50-79

Sangat Tinggi 80-100

ER-7

II. METODE

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan mengukur

faktor yang memengaruhi beban kerja mental dari pengendara

ojek online menggunakan pengukuran secara subjektif yaitu

dengan metode NASA-TLX dan Fishbone diagram untuk

mengetahui hubungan faktor sebab dan akibat dari beban kerja

mental yang terjadi.

Gambar 2. Alur Penelitian

Berdasarkan gambar 2, untuk mengetahui dan mengukur

faktor yang mempengaruhi beban kerja mental dari

pengendara ojek online menggunakan metode NASA-TLX dan Fishbone diagram. Berikut merupakan penjelasan terkait

pengelohan data yang dilakukan dalam mengukur beban kerja

mental menggunakan metode NASA-TLX [11], yaitu

menjelaskan kepada responden mengenai enam indikator yang

diukur dalam metode NASA-TLX yaitu Mental Demand

(MD), Physical Demand (PD), Temporal Demand (TD),

Performance (OP), dan Frustration Level (FR), kemudian

dilakukan pembobotan beserta pemberian rating. Selanjutnya

menghitung nilai produk dengan mengalikan pembobotan

dengan rating yang didapatkan, dan menghitung Weighted

Workload (WWL) dengan menjumlahkan semua indikator pada setiap responden, serta interpretasi hasil nilai skor beban

kerja mental yang dialami oleh responden. Berdasarkan [12]

berikut lima klasifikasi nilai beban kerja mental dengan

metode NASA-TLX yang dapat dilihat pada Tabel I di bawah

ini: TABEL I. KLASIFIKASI NASA-TLX

Golongan Beban Kerja Nilai

a. Subjek dan Objek Subjek pada penelitian ini adalah 30 responden pengendara

ojek online dengan job description yang sama. Sedangkan objek yang diamati pada penelitian ini adalah meninjau seberapa besar beban kerja mental para pengendara ojek online.

b. Metode Penelitian

Pada grafik diatas diketahui bahwa hasil kualifikasi beban

kerja mental dengan klasifikasi agak tinggi sebanyak 7 orang,

tinggi sebanyak 21 orang, dan sangat tinggi sebanyak 2 orang. Sehingga dapat diartikan bahwa rata-rata responden

mengalami beban kerja mental yang tinggi. Pengendalian

beban kerja mental yang tinggi adalah dengan menyesuaikan

kemampuan dan kapasitas kerja pekerja agar terhindar dari

adanya beban berlebih maupun beban kerja yang terlalu ringan

[16].

Adapun besar persentase nilai perbandingan untuk setiap

indikator pada NASA-TLX. Berikut merupakan hasil

perhitungan dari persentase skor rata-rata NASA-TLX untuk

setiap indikator:

Berdasarkan grafik diatas diketahui bahwa nilai skor

tertinggi yaitu pada indikator effort sebesar 25,74%. Hal ini

terjadi dikarenakan untuk menjadi seorang ojek online

membutuhkan usaha yang lebih besar dalam bekerja seperti,

mengorbankan waktu dan tenaga, mencapai target yang

diinginkan dan memberikan pelayanan yang maksimal kepada

konsumen. Sehingga indikator effort memiliki nilai yang lebih

tinggi dibandingkan indikator lainnya. Diketahui bahwa pada

indikator PD memiliki nilai tertinggi kedua, tetapi indikator ini

tidak memiliki pengaruh yang lebih terhadap rata-rata WWL dibandingkan dengan indikator EF. Hal tersebut dapat

diketahui melalui uji korelasi yang telah dilakukan. Uji

korelasi Spearman adalah uji statistik yang ditujukan untuk

ER-8

II. HASIL DAN PEMBAHASAN

a. NASA-TLX Pada perhitungan dengan menggunakan metode NASA-

TLX dilakukan beberapa tahap sebelum mendapatkan klasifikasi skor NASA-TLX. Pertama yaitu dengan melakukan

perbandingan antar indikator NASA-TLX dan pemberian

rating untuk setiap indikator. Setelah itu menghitung Weighted

Workload (WWL) dan melakukan perhitungan rata-rata

WWL, dan tahap terakhir yaitu melakukan interpretasi skor

rata-rata WWL kedalam klasifikasi tingkat beban kerja mental.

Berikut merupakan hasil interpretasi skor yang telah

didapatkan:

Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan jenis

penelitian deskriptif dengan menggunakan metode NASA-

TLX, metode Fishbone diagram dan menggunakan konsep analisis 5W+1H. Penelitian deskriptif yaitu suatu penelitian

yang bertujuan untuk membuat gambaran atau deskripsi

tentang keadaan secara obyektif [10]. Pengumpulan data

meliputi identitas, jam kerja dan durasi istirahat. Kemudian

melakukan pengumpulan data menggunakan kuesioner

NASA-TLX. Metode NASA-TLX yang merupakan metode

pengukuran subjektif digunakan karena jika secara subjektif

kurang invasif, lebih mudah dan lebih kuat untuk dirasakan,

lebih mudah ditiru, dan validitasnya yang lebih tinggi [13].

Selanjutnya peneliti mengajukan beberapa pertanyaan terkait

penjalanan dan sistem kerja dari ojek online kepada pengendara. Dari beberapa pertanyaan yang diajukan tersebut

dimana jawaban dari ojek online akan diolah dengan

menggunakan Fishbone diagram untuk mengidentifikasi dan

mengorganisir sebab-sebab yang muncul dari sebuah efek,

terdapat beberapa fungsi dasar dari Fishbone diagram yaitu 1)

mengklasifikasi berbagai sebab potensial dari suatu masalah

atau pokok persoalan dengan cara yang rapi; 2) menganalisis

tentang apa yang sesungguhnya terjadi dalam suatu proses; 3)

mengajarkan kepada tim dan individu tentang proses serta

prosedur saat ini atau yang baru [14]. Dan yang terakhir yaitu,

menganalisis permasalahan yang dihadapi oleh pengemudi,

dalam hal ini dengan menggunakan konsep analisis 5W+1H dimana rencana tindakan akan menjelaskan tentang dimana

permasalahan tersebut berasal dan apa yang menjadi alternatif

upaya usulan perbaikan yang akan dilakukan. 5W+1H yaitu,

(1) What, apa yang menjadi target utama dari permasalahan

yang ada. (2) Why, mengapa rencana tindakan diperlukan? (3)

Where, dimana rencana tersebut dilakukan (4) Who, siapa yang

akan mengerjakan aktivitas rencana tersebut? (5) When, kapan

tindakan ini akan dilaksanakan? (6) How, bagaimana

mengerjakan rencana tersebut? [15].

Gambar 3 Klasifikasi BKM

Gambar 4 Perbandingan Indikator NASA-TLX

Indikator Rata-Rata WWL

MD 0.523

PD 0.088

TD 0.488

OP -0.261

EF 0.658

FR 0.406

Tabel II menyatakan besar hubungan antara variabel nilai

rata-rata WWL dengan dimensi-dimensi yang ada pada

NASA- TLX. Secara teoritis, semakin besar nilai korelasi maka semakin kuat juga keterkaitan yang ada. Besar hubungan

antar variabel rata-rata WWL dengan indikator EF yang

dihitung dengan koefisien korelasi adalah 0.658, sedangkan

variabel rata-rata WWL dengan indikator PD adalah 0.088.

Maka, karena korelasi antara rata-rata WWL dengan indikator

EF lebih besar dibandingkan dengan indikator PD. Sehingga,

indikator EF lebih berpengaruh terhadap rata-rata WWL.

b. Fishbone Diagram

Diagram fishbone bertujuan untuk menunjukkan korelasi antara sebab dan akibat, selain itu dapat membantu menunjukkan kemungkinan penyebab peristiwa tertentu. Salah satu manfaat dari diagram fishbone yaitu dapat membantu menetukan akar penyebab dari masalah dengan pendekatan terstruktur [18]. Maka dari itu peneliti menggunakan metode fishbone diagram agar mengetahui akar penyebab masalah adanya beban kerja mental pada ojek online, sehingga masalah tersebut dapat diselesaikan sesuai dengan penyebab masalah yang terjadi.

Berdasarkan hasil dari NASA-TLX diketahui bahwa indikator tertinggi yaitu pada effort, untuk mengetahui penyebab dari tingginya indikator effort dapat dilakukan dengan cara menggunakan diagram fishbone. Berikut merupakan diagram fishbone dari variabel NASA-TLX tertinggi:

Pada diagram fishbone diatas telah diketahui beberapa

faktor akar penyebab dari indikator effort sebagai penyebab

tingginya beban kerja mental pada pengendara ojek online

yaitu faktor mengorbankan waktu dan tenaga kerja, harus

mencapai target yang diinginkan, dan memberikan pelayanan

yang maksimal. Dari ketiga faktor tersebut dilakukan

identifikasi kembali terkait penyebab adanya faktor-faktor

tersebut yang mengakibatkan ketiga faktor tersebut menjadi penjebab dari tingginya indikator effort pada NASA-TLX.

Penyebab ketiga faktor tersebut dapat dilihat pada Gambar 5

diatas.

c. Analisis 5W+1H

Penyelesaian masalah beban kerja mental pengendara ojek

online dengan menggunakan konsep rumusan pertanyaan

5W+1H yaitu What, Why, Who. Where, When dan How.

Dimana untuk mendapatkan solusi terbaik dengan menjawab

pertanyaan tersebut. Hal ini dilakukan agar solusi dari

permasalahan akan tepat sasaran. Berikut merupakan tabel

penyelesaian masalah menggunakan 5W+1H:

ER-9

TABEL II. HASIL UJI KORELASI ANTAR INDIKATOR

Correlation

mengetahui hubungan antara dua atau lebih variabel berskala

Ordinal [17], pada penelitian ini uji korelasi dilakukan dengan

menggunakan software SPSS. Berikut merupakan hasil uji

korelasi antara semua indikator NASA-TLX dengan rata-rata

WWL:

Gambar 5. Fishbone Diagram

What? Why? Who? Where? When? How?

Ojek online dalam

pekerjaannya

mengorbankan waktu

dan tenaga

Hal ini dikarenakan ojek online

harus selalu siap ketika ada pesanan

dari customer di waktu dan kondisi

yang tidak pasti.

Pengendara

Ojek online

Di

Yogyakarta

9-12 jam perhari

dengan waktu

istirahat 30 menit

sampai 3 jam

dalam sehari

Dengan cara yaitu, pekerja dapat

mengatur waktu kerja yang sesuai

dengan kapasitas tenaga yang dimiliki

seperti jika sudah waktunya ibadah dan

waktu makan sebaiknya dilakukan

terlebih dahulu. Selalu menjaga

kebugaran tubuh dengan minum vitamin

dan istirahat yang cukup. Selain itu,

perusahaan dapat menerapkan sistem

one day off setiap minggunya untuk

pekerjanya dengan dilaukan

penjadwalan yang sesuai, sehingga

tenaga dan waktu para pekerja menjadi

lebih baik.

Ojek online harus

selalu mencapai target

yang diinginkan

Hal ini disebabkan karena untuk

mendapatkan upah dan bonus yang

lebih banyak, para ojek online harus

melebihi target yang telah ditetapkan

oleh perusahaan.

Pengendara

Ojek online

Di

Yogyakarta

Mulai dari pagi hari

sampai malam hari

sekitar 9-12 jam

perhar

Sebelum bekerja, ojek online terlebih

dahulu menentukan lokasi penerimaan

pesanan yang efektif, melakukan sistem

merubah lokasi per berapa jam sekali

agar target yang diinginkan dapat

tercapai. Sehingga waktu bekerja juga

tidak banyak habis terbuang.

Ojek online

mempunyai tuntutan

untuk memberikan

pelayanan yang

maksimal

Hal ini dikarenakan ojek online

dalam bekerja bersentuhan langsung

dengan para konsumen maka harus

memastikan untuk menjaga barang

pesanan dan juga harus memastikan

kendaraan dalam kondisi baik.

Pengendara

Ojek online

Di

Yogyakarta

Setiap saat ketika

melakukan

pekerjaan

Untuk mengurangi tuntutan tersebut,

ojek online terlebih dahulu dapat

mempersiapkan dan mengecek

perlengkapan yang dibutuhkan sebelum

bekerja secara berkala. Seperti

mengecek kesehatan motor, mengecek

kembali terkait pesanan dari pelanggan,

dan lain-lain.

Berdasarkan Tabel III diatas dapat diketahui solusi dari

sebab dan akibat yang menjadi masalah terkait tingginya

beban kerja mental para ojek online. Untuk solusi dalam

mengurangi beban kerja mental tersebut dapat dilihat pada

bagian analisis How, dimana masing-masing penyebab dari

masalah beban kerja mental yang dihadapi berada pada

indikator effort sehingga disarankan kepada para ojek online untuk harus lebih mempersiapkan segala sesuatunya terlebih

dahulu dengan baik agar usaha yang dikeluarkan saat bekerja

tidak melebihi kapasitas diri sendiri dan akan lebih sesuai

dengan hasil yang didapatkan juga.

dahulu menentukan lokasi penerimaan pesanan yang efektif

untuk mendapatkan banyak pesanan.

[2] A. Aziah and P. R. Adawia, “Analisis Perkembangan Industri

Transportasi Online di Era Inovasi Disruptif ( Studi Kasus PT Gojek

Indonesia ),” Cakrawala, vol. 18, no. 2, pp. 149–156, 2018

[3] R. W. Backs and K. A. Seljos, “Metabolic and cardiorespiratory

measures of mental effort : the effects of level of difficulty in a working memory task,” Int. J. Psychophysiol., vol. 16, pp. 57–68, 1994

[4] P. A. Hancock and N. Meshkati, “Human mental workload”, North-Holland Amsterdam, 1988.

[5] U. L. Putri and N. U. Handayani, “Analisis Beban Kerja Mental Dengan Metode Nasa Tlx Pada Departemen Logistik PT ABC,” Ind. Eng. Online

J., vol. 6, no. 2, 2017. [6] Tarwaka, Solichul, and Lilik Sudiajeng. "Ergonomi untuk keselamatan,

kesehatan kerja dan produktivitas." Uniba, Surakarta, pp. 34-50, 2004. [7] Nurmianto, Eko. "Ergonomi Konsep Dasar dan Aplikasinya Edisi

Pertama." Guna Widya, Surabaya, 2003. [8] Sunarto, Nurhakiki Nazlia. "Analisis Beban Kerja Karyawan Dengan

Menggunkan Metode Swat Dan Metode Nasa Tlx (Studi Kasus Di Pt. Lg Electronics Indonesia).", 2018.

[9] L. E. Hart, S. G. & Stavelend, “Development of NASA-TLX ( Task Load Index) : results of emperical and theretical reseach,” Hum. Ment.

Workload, pp. 140–183, 1998. [10] Silvia, I. Hamdy, Muhammad, and R. Yusnil, “Analisa Beban Kerja

Mental Operator Mesin Dryer Bagian Auto Clipper dengan Metode NASA-TLX (Studi Kasus: Pt. Asia Forestama Raya),” J. Tek. Ind., vol.

4, no. 2, pp. 83–90, 2018. [11] D. Caesaron and T. Tandianto, “Penerapan Metode Six Sigma dengan

Pendekatan Dmaic pada Proses Handling Painted Body Bmw X3 (Studi Kasus: PT. Tjahja Sakti Motor),” Penelit. dan Apl. Sist. dan Tek. Ind.,

vol. 9, no. 3, p. 182846, 2015.

ER-10

TABEL III. ANALISIS 5W+1H

Berdasarkan hasil pengolahan kuesioner NASA-TLX

responden mengalami beban kerja mental dengan klasifikasi agak tinggi sebanyak 7, tinggi sebanyak 21, sangat tinggi

sebanyak 2. Sehingga dapat diartikan bahwa rata-rata

responden mengalami beban kerja mental yang tinggi dengan

indikator effort memiliki pengaruh paling dominan dari

keenam indikator dengan nilai sebesar 25,74%. Dari hasil

fishbone diagram diketahui bahwa beban kerja mental yang

tinggi disebabkan pengendara ojek online mengorbankan

waktu dan tenaga, harus mengejar target, dan memberikan

pelayanan maksimal. Rekomendasi yang diberikan kepada

pengendara ojek online yaitu mengatur waktu kerja yang

sesuai dengan kapasitas tenaga yang dimiliki, selalu menjaga

kebugaran tubuh, dan menerapkan sistem one day off setiap minggunya. Sebelum bekerja hendaknya ojek online terlebih

DAFTAR PUSTAKA

[1] G. J. M. Sianipar, “Transportasi Ojek Online ( Studi Pada Pelanggan

Grabbike Di Kota Medan ).,” J. Manaj. Dan Bisnis, vol. 19, pp. 183–

196, 2015.

III. KESIMPULAN

[12] T. F. Hidayat, S. A. Pujangkoro, and A. M. Kes, “Pengukuran Beban Kerja Perawat Menggunakan Metode NASA-TLX Di Rumah Sakit

XYZ,” J. Tek. Ind. USU, vol. 2, no. 1, 2013. [13] Young, G., Zavelina, L. and Hooper, V. “Assessment of Workload

Using NASA Task Load Index in Perianesthesia Nursing”. Journal of Peri Anesthesia Nursing, no. 23, vol. 2, pp. 102–110, 2008

[14] Nurson, Erlinda M. “Alat Peningkatan Mutu: Jilid 1”, PT. Pustaka Binaman Pressindo, Jakarta, 1993

[15] V. Gasperz, “Total Quality Management”, Gramedia Pustaka Utama, Jakarta, 2005.

[16] E. Grandjean, K. H. “Fitting The Task To The Human (5th ed.)”, CRC Press London, 1997.

[17] Sugiyono, ” Statistika Untuk Penelitian”, Alfabeta Bandung, 1999. [18] Septiawan, Dimas Budi, and Rudy Bekti. "Analysis of Project

Construction Delay Using Fishbone Diagram at PT. Rekayasa Industri." Journal of business and management 5, no. 5, pp. 634-650,

2016.

ER-11