Departemen Teknik Industri Fakultas Teknik - Universitas Indonesia, Depok Tel: (021) Fax: (021) Abstrak

PENGUKURAN KELELAHAN AKTIVITAS MENGEMUDI SEPEDA MOTOR PADA PRIA DENGAN PENDEKATAN KOGNITIF, FISIOLOGIS, DAN SUBJEKTIF Raja Alfredo Siregar1 , Boy Nurtjahyo Moch2

Departemen Teknik Industri Fakultas Teknik - Universitas Indonesia, Depok 16424 Tel: (021) 78888805. Fax: (021) 78885656 Email: [email protected], [email protected]

Abstrak Kelelahan pengemudi merupakan salah salah satu penyebab utama terjadinya kecelakaan lalu lintas. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh signifikansi (pengaruh) antara ketiga pendekatan yang dilakukan dengan tingkat kelelahan pengemudi sepeda motor pria saat mengemudi selama 2 jam. Tujuan lainnya adalah untuk mengetahui perbedaan tingkat kelelahan pada kategori usia yang diteliti, dimana dalam penelitian ini akan ada dua kategori usia yaitu kategori usia produktif (16-35 tahun) dan kategori usia dewasa (35-60 tahun). Adapun ketiga pendekatan yang diterapkan adalah pendekatan kognitif, pendekatan fisiologis, dan pendekatan subjektif. Pada pendekatan kognitif akan diukur tingkat konsentrasi dan stress (ketegangan) dengan menggunakan Design Tools (Simple Reaction Time dan Stroop Test). Pada pendekatan fisiologis akan terdapat dua pengukuran, pengukuran detak jantung dengan menggunakan Polar Heart Rate Monitor dan pengukuran tekanan darah (sistol dan diastol) dengan menggunakan Omron Blood Pressure. Sementara itu, pendekatan subjektif akan menggunakan bantuan kuesioner 9-scale Karolinska Sleepiness Scale (KSS). Korelasi antara pendekatan subjektif dengan kedua pendekatan lainnya (kognitif dan fisiologis) akan diuji menggunakan uji korelasi Spearman-Rank. Kata Kunci: Ergonomi, kelelahan pengemudi, kognitif, fisiologis, subjektif, KSS. Abstract Driver fatigue is one of the major causes of serious road accidents. The purpose of this research is to gain the significance between the three implemented approach and the driver fatigue while driving a motorcycle for 2 hours. Another objective of this research is to determine the differences in the level of fatigue in the studied age category, which in this study there will be two age categories namely productive age category (16-35 years old) and adult age category (35-60 years old). Three approaches that implemented in this research are cognitive, physiological, dan subjective approaches. In the cognitive approach, levels of concentration and stress (tension) will be measured by using Design Tools (Simple Reaction Time and Stroop Test). In physiological approach, there will be two measurement, measurement of heart rate using Polar Heart Rate and measurement of blood pressure (sistole and diastole) using Omron Blood Pressure. Meanwhile, subjective approach will be calculated using the 9-scale Karolinska Sleepiness Scale (KSS). Also, the correlation between the subjective approach and two other approaches (cognitive and physiological) is going tobe tested using Spearman-Rank test. Keyword: Ergonomic, driver fatigue, cognitive, psychophysical, subjective, KSS

1

Pengukuran kelelahan aktivitas ..., Raja Alfredo Siregar, FT UI, 2014

1.

Latar Belakang

Jumlah peningkatan kendaraan bermotor telah berlangsung sejak tahun 1986. Hasil penelitian yang dilakukan oleh WardAuto (2011), sampai pada tahun 2010 jumlah kendaraan bermotor dunia telah mencapai 1,015 miliar unit. Data dari Gabungan Industri Kendaraan Bermotor Indonesia (Gaikindo) dan Asosiasi Industri Sepeda Motor Indonesia (AISI) menunjukkan jumlah populasi kendaraan bermotor yang meliputi mobil pribadi, pickup, truk, bus, serta sepeda motor di Indonesia hingga 2010 lalu mencapai 50.824.128 unit. Dari total keseluruhan jumlah kendaran bermotor yang terdapat di Indonesia, sekitar 60-65 persen adalah sepeda motor atau dengan kata lain jumlah kendaraan roda empat atau lebih hanya mencapai sekitar 23-24 juta unit, sedangkan sisanya adalah sepeda motor.

kelalaian manusia, kondisi jalan, kelalaian kendaraan, dan belum optimalnya penegakan hukum lalu lintas (Badan Intelijen Negara, 2011). Dari berbagai faktor yang menyebabkan kecelakaan lalu lintas tersebut, kelelahan pengemudi memberikan kontribusi persentase terbesar yaitu 29.91 persen (BPS). Adapun ditinjau dari waktu terjadinya, kecelakaan lalu lintas di Indonesia paling sering terjadi antara rentang waktu 12.00-18.00 WIB, dimana waktu tersebut merupakan waktu istirahat makan siang dan waktu pulang kantor. Secara garis besar, metode-metode pengukuran kelelahan, khususnya yang dapat diterapkan pada studi kelelahan pengemudi terdiri dari 3 jenis yakni pengukuran berdasarkan perubahan fisiologis, karakteristik/perilaku mengemudi, dan parameter visual/fisik pengemudi (Jaeik Jo et al, 2014; Saeid et al, 2012). Pengukuran kelelahan pengemudi berdasarkan perubahan fisiologis meliputi pengukuran gelombang otak, denyut jantung, denyut nadi maupun pernafasan (Weiwei Liu et al, 2010), dimana dapat digunakan alat EEG (Electroencephalogram) untuk menentukan aktivitas gelombang otak serta alat lainnya yakni ECG (Electrocardiogram) dan EMG (Electromyography) (Saeid et al, 2012). Metode ini memang dapat mendeteksi secara akurat, namun pengukuran ini bergantung pada peralatan pengukuran pariferal yang melekat pada tubuh pengemudi (Jaeik Jo et al, 2014). Metode pengukuran kelelahan pengemudi yang kedua adalah berdasarkan pengamatan terhadap karakteristik/perilaku mengemudi, dimana tanda-tanda kelelahan meliputi adanya perubahan kemudi, posisi kendaraan secara lateral, gaya pengemudi memegang stir/kemudi, kecepatan, percepatan, perubahan arah/haluan, aktivitas pengereman dan perubahan gigi/persnelling kendaraan (Saeid et al, 2012; Weiwei Liu et

Indonesia sebagai salah satu negara dengan kepadatan penduduk terbesar di Asia Tenggara juga menempati urutan pertama negara dengan jumlah kendaraan bermotor terbesar di Asia Tenggara. Salah satu dampak dari meningkatnya jumlah kendaraan bermotor adalah grafik tingkat kecelakaan lalu lintas yang terus meningkat setiap tahunnya. Berdasarkan jenis kendaraan bermotor yang terlibat kecelakaan lalu lintas pada tahun 20082009, persentase terbanyak dipegang oleh sepeda motor (67-68%) yang telah menelan korban jiwa hingga 18 ribu nyawa (Kemenkes RI, 2011). Dalam dua tahun terakhir ini, kecelakaan lalu lintas di Indonesia oleh Badan Kesehatan Dunia (WHO, 2004) dinilai menjadi pembunuh terbesar ketiga, di bawah penyakit jantung koroner dan Tuberculosis (TBC). Data WHO pada tahun 2011 menyebutkan, sebanyak 67 persen korban kecelakaan lalu lintas berada pada usia produktif, yakni 22-50 tahun. Secara umum kecelakaan lalu lintas yang terjadi disebabkan oleh beberapa faktor, seperti

2 Pengukuran kelelahan aktivitas ..., Raja Alfredo Siregar, FT UI, 2014

al, 2010). Metode lainnya yang dapat digunakan untuk mengukur tingkat kelelahan ketika mengemudi adalah dengan menggunakan Design Tools (Simple Reaction Time dan Stroop Test), Heart Rate, dan Blood Pressure. Ketiga metode ini dapat dikombinasikan untuk mendeteksi tingkat kelelahan yang dialami oleh seorang pengemudi ketika berkendara. 2.

cedera stress dan gangguan muskolekeletal berulang, keselamatan dan kesehatan okupasi. 2.2

Detak jantung merupakan kontraksi ruang bagian bawah jantung yang memompa darah ke seluruh tubuh. Berdasarkan kajian ilmiah bidang kedokteran, detak jantung terjadi karena adanya impuls listrik teratur yang dibangkitkan dari salah satu jaringan pada dinding ruangan atrium kanan jantung. Jantung ini dinamakan simpul SA (SA Node). Pada keadaan normal dan istirahat, detak jantung orang dewasa akan berdetak secara teratur antara 60-100 detak/menit. Kecepatan detak jantng ditentukan oleh kecepatan dari signal listrik yang berasal dari pemacu jantung, SA node.

Tinjauan Teoritis

Pada bagian ini dijelaskan mengenai teori yang digunakan sebagai dasar penelitian. 2.1

Detak Jantung (Heart Rate)

Ergonomi

Kata Ergonomi berasal dari bahasa Yunani yaitu ergon yang berarti kerja dan nomos yang berarti hukum. Ergonomi sering disebut juga dengan Human Factor karena berkaitan dengan manusia dan interaksinya. Secara umum, ergonomi didefinisikan sebagai cabang ilmu yang statis untuk memanfatkan informasiinformasi mengenal sifat, kemampuan, dan keterbatasan manusia dalam merancang suatu sistem kerja sehingga orang dapat hidup dan bekerja pada sistem itu dengan baik , yaitu mencapai tujuan yang diinginkan melalui pekerjaan itu, dengan efektif sehat, nyaman, dan efisien. Ergonomi lahir sekitar perang dunia ke II, tepatnya pada tahun 1949.

Ada dua cara pengukuran detak jantung yang biasa dilakukan, yaitu dengan cara manual dan dengan menggunakan bantuan alat. Secara manual, detak nadi dapat diukur di belakang lutut, kunci paha, leher, sisi atas atau bagian dalam kaki, pelipis, pergelangan tangan, atau di bagian arteri dekat kulit. Dengan menggunakan bantuan alat, detak jantung dapat diukur dengan bantuan alat Polar Heart Rate Monitor. 2.3

Secara umum bidang kajian ergonomi terbagi atas 5, yaitu ergonomi fisik, ergonomi kognitif, ergonomi organisasi (makroergonomi), ergonomi psikofisik, dan ergonomi lingkungan. Ergonomi kognitif merupakan bidang kajian ergonomi yang berkaitan dengan proses mental kerja manusia yang meliputi persepsi, ingatan, dan reaksi manusia sebagai akibat interaksi manusia dengan pemakaian elemen sistem. Ergonomi fisiologis sering kali membahas penelitian yang berkaitan dengan kerja dari postur, tata letak pengoperasian perkembangan tempat kerja, stres dan gerakan berulang,

Tekanan Darah (Blood Pressure)

Tekanan darah (Blood Pressure) adalah tekanan yang dialami darah pada pembuluh arteri darah ketika darah di pompa oleh jantung ke seluruh anggota tubuh manusia. Tekanan darah dibuat dengan mengambil dua ukuran dan biasanya diukur seperti berikut 120/80 mm Hg. Nomor 120 menunjukkan tekanan ke atas pembuluh arteri akibat detakan jantung dan disebut juga dengan tekanan sistole. Sementara itu, nomor 80 menunjukkan tekanan saat jantung beristirahat diantara pemompaan, dan disebut tekanan diastole. Tekanan sistolik adalah tekanan darah pada saat terjadi kontraksi otot jantung.


Pada umumnya, tekanan darah normal orang dewasa normal biasanya mencapai rata-rata 120/80 mm Hg. Beberapa alat yang dapat digunakan dalam pengukuran tekanan darah diantaranya adalah, tensimeter, Omron HEM-7111, dan Sphygmomanometer. 2.4

kongruen (congruent), dan tidak kongruen (incongruent). Rangsan netral adalah stimulus yang hanya meliputi pemilihan teks (misalnya, tampil kata “merah” maka dipilih warna “merah”) dan pemilihan warna (misalnya, tampil warna “merah” maka dipilih kata “merah”). Rangsangan kongruen (congruent) adalah gabungan dari stimulus yang terdapat pada rangsangan netral, dimana warna tinta dan kata ditulis dalam warna yang sama (misalnya, kata “biru” ditulis dengan tinta warna “biru” pula). Sedangkan rangsangan yang tidak kongruen (incongruent) adalah stimulus yang sedikit lebih komplkes, dimana terdapat perbedaan kata dengan tinta warna yang digunakan ataupun sebaliknya (misalnya, tertulis kata “merah” tetapi tinta warna yang digunakan adalah warna “hijau” ataupun sebaliknya) (Maanen, Van L. et al., 2009). Stroop Test telah digunakan untuk mengukur perhatian selektif (selective attention), fleksibilitas kognitif (cognitive flexibility), dan kecepatan pemrosesan (processing speed), dan digunakan juga sebagai alat untuk mengukur fungsi-fungsi pelaksana (eksekutif) (Spreen, Otfried et al., 2009). Dalam penelitian ini, trial (percobaan) yang digunakan berjumlah empat puluh.

Konsep Uji Simple Reaction Time

Simple Reaction Time merupakan sebuah metode yang dikembangkan berdasarkan neurocognitive assay yang bertujuan untuk memahami dan menganalisa perubahan yang terjadi dalam proses interaksi pada saat berkendara dan pengaruhnya terhadap rasa kantuk. Sama seperti Stroop Test, Simple Reaction Time juga dapat digunakan sebagai suatu metode pengukuran kognitif. Metode pengukuran ini dilakukan dengan menguji konsentrasi pengendara melalui kecepatan waktu respons (Reaction Time). Stimulus dalam bentuk titik merah akan muncul kemudian responden akan mengklik tombol Response. Dalam penelitian ini, trial (percobaan) yang digunakan berjumlah dua puluh. 2.5

Konsep Uji Stroop Test

Stroop Test merupakan salah satu bentuk pengujian kognitif yang dapat digunakan untuk mengetahui tingkat stress seseorang. Stroop Test ini biasanya dilakukan dalam bentuk pengujian warna. Dalam psikologi, Stroop Test adalah sebuah demonstrasi gangguan dalam reaksi waktu dari sebuah tugas. Ketika nama “warna” (misalnya biru, merah) ditulis tidak dengan warna yang sama dengan namanya (misalnya, kata “merah” dicetak dengan tinta warna “biru” dan sebaliknya), hal ini menimbulkan reaksi yang lebih lama dan lebih rentan terhadap kesalahan daripada ketika warna tinta sesuai dengan nama warna.

2.6

Kuesioner Karolinska Sleepiness Scale (KSS)

Selain menggunakan metode statistik, pengukuran kelelahan juga akan diakukan secara subjektif. Pengkuran tingkat kelelahan secara subjektif ini dilakukan dengan bantuan metode KSS (Karolinska Sleepiness Scale). KSS ini terdiri dari 9 skala Likert berdasarkan penilaian pribadi terkait tingkat kelelahan yang dialami oleh orang yang bersangkutan (Åkerstedt, T. and Gillberg, M., 1990). KSS telah digunakan secara luas, terutama untuk menggambarkan perubahan yang terjadi pada suatu subyek dari waktu ke waktu (Gillberg et al., Casagrande et al., Ingre,M. et al.). Sembilan parameter yang

Stimulus dalam Stroop Test dibagi ke dalam tiga kelompok, yaitu netral,


digunakan dalam KSS yaitu sebagai berikut (Åkerstedt, T. and Gillberg, M., 1990): 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.

8. 9.

2.7

Koefisien 0.00

Extremely Alert (Terlalu waspada) Very Alert (Sangat waspada) Alert (Waspada) Rather Alert (Cukup waspada) Neither alert nor sleepy (Tidak waspada dan tidak mengantuk) Some sighs of sleepiness (Menunjukkan pertanda mengantuk) Sleepy, but no difficulty remaining awake (Mengantuk, namun tidak menunjukkan usaha agar tetap waspada) Sleepy, some effort to keep alert (Mengantuk, namun berupaya untuk tetap waspada) Extremely sleepy, fighting sleep (Sangat mengantuk, sangat berupaya untuk tetap waspada).

3.

Kekuatan Hubungan Tidak ada hubungan

0.01-‐0.09

Hubungan kurang berarti

0.10-‐0.29

Hubungan lemah

0.30-‐0.49

Hubungan moderat

0.50-‐0.69

Hubungan kuat

0.70-‐0.89

Hubungan sangat kuat

> 0.90

Hubungan mendekati sempurna

Metode Penelitian

Dalam penelitian ini, ada dua pendekatan yang akan diimplementasikan, yaitu pendekatan fisiologis dan pendekatan kognitif. Pendekatan fisiologis akan dilakukan dengan mengukur detak jantung menggunakan Polar Heart Rate Monitor dan mengukur tekanan darah pengemudi (responden penelitian) dengan menggunakan Omron Blood Pressure. Terdapat pembagian kategori usia dalam penelitian yang dilakukan yaitu kategori usia produktif (17-35 tahun) dan kategori usia dewasa (35-60 tahun) (Departemen Kesehatan RI, 2009).

Konsep Uji Spearman-Rank

Uji korelasi Spearman-Rank diperkenalkan oleh Spearman pada tahun 1904. Uji korelasi Spearman-Rank adalah uji statistik yang ditujukan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel atau lebih, dengan skala pengukuran variabe; minimal ordinal (non-parametrik). Karakteristik dari uji korelasi SpearmanRank ini adalah bahwa asumsi yang digunakan terkait hubungan antar variabel tidak perlu linear serta tidak harus berdistribusi normal. Pengukuran untuk mengetahui hubungan antar dua variabel akan menghasilkan keputusan seperti, apakah hubungan kedua variabel tidak ada, hubungan kedua variabel lemah, hubungan kedua variabel cukup kuat, hubungan kedua variabel kuat, ataukah hubungan kedua variabel sangat kuat.

Sementara itu, pendekatan kognitif akan dilakukan dengan mengukur tingkat konsentrasi dan stres/ketegangan responden penelitian dengan menggunakan bantuan perangkat Design Tools. Dalam perangkat tersebut, terdapat beberapa uji (test) yang dapat digunakan untuk mengetahui perubahan kognitif yang terjadi. Namun, dalam penelitian ini, uji Simple Reaction Time akan digunakan untuk mengetahui perubahan tingkat konsentrasi pengemudi (responden penelitian). Sedangkan uji Stroop Test akan digunakan untuk mengetahui perubahan stres/ketegangan yang dialami oleh pengemudi dalam dua kategori usia yang diteliti.

Tabel 1. Interpretasi Koefisien Korelasi Berdasarkan D. A. de Vaus


Pengemudi (responden penelitian) akan diminta untuk mengendari sepeda motor transmisi automatic selama 120 menit atau 2 jam. Responden akan diminta untuk mengendarai sepeda motor di seputar kawasan UI untuk menjaga homogenitas jalan yang akan dilalui. Penelitian dimulai pada pukul 14.00 hingga pukul 16.00 WIB. Selama berkendara, responden penelitian tidak diperbolehkan untuk berbicara atau mendengar musik, dengan tujuan untuk menjaga validitas hasil pengukuran yang akan diperoleh. Sebelum memulai penelitian, ada beberapa hal yang harus diperhatikan ketika memilih responden dalam penelitian, diantaranya adalah:

terdahulu, didapatkan bahwa mulai terdeteksi kelelahan pada pangemudi setelah berkendara selama 40 menit. Jadi secara keseluruhan akan ada lima kali pengukuran yang dilakukan. Polar Heart Rate Monitor akan mulai dinyalakan pada saat mulai berkendara dan dihentikan setiap 40 menit. Selain perangkat-perangkat pengukuran yang telah dijelaskan sebelumnya, tingkat kelelahan pengemudi (responden penelitian) juga akan diukur dengan pendekatan subjektif menggunakan kuesioner Karolinska Sleepiness Scale (KSS) yang memiliki 9 skala. Untuk mengetahui korelasi atau hubungan antara pendekatan subjektif (KSS) dengan pendekatan lainnya (pendekatan kognitif dan pendekatan fisiologis) akan digunakan korelasi Spearman-Rank. Korelasi ini paling sesuai untuk mengukur korelasi ketiga pendekatan tersebut, terutama karena hasil yang diperoleh dari KSS merupakan nilai ordinal (non-parametrik).

1. Responden merupakan pengemudi pria dengan dua kategori yang sesuai yang telah memiliki SIM C 2. Responden yang dipilih tidak merokok dan tidak meminum minuman keras 3. Responden dalam keadaan sehat (tidur malam minimal 6-9 jam sebelum penelitian) 4. Responden tidak meminum kopi atau minuman berkafein lainnya minimal 24 jam sebelum penelitian.

Data yang diperoleh dari kuesioner KSS akan diolah dengan menggunakan statistik deskriptif untuk mengetahui perubahan tingkat kelelahan yang terjadi. Sedangkan, data yang diperoleh dari pendekatan kognitif dan fisiologis akan diolah dengan menggunakan metode Regresi Linear untuk diketahui signifikansi tingkat kelelahan dengan pendekatan yang diterapkan. Selain itu, seperti telah dijelaskan sebelumnya korelasi SpearmanRank akan digunakan untuk mengetahui korelasi antara pendekatan subjektif dengan pendekatan kognitif dan pendekatan fisiologis.

Sebelum memulai berkendara, tekanan darah pengemudi (responden penelitian) akan diukur menggunakan Omron Blood Pressure. Selain itu, uji Simple Reaction Time dan Stroop Test juga akan diberikan kepada pengemudi. Tujuannya adalah untuk mendapatkan perbandingan dan perubahan tingkat kelelahan berdasarkan pendekatan yang diberikan selama periode waktu sebelum mengemudi, selama mengemudi, dan setelah mengemudi. Kemudian, responden akan diminta untuk menggunakan Polar Heart Rate Monitor untuk kepentingan pengukuran fisiologis. Pengemudi (responden penelitian) akan diminta untuk berhenti setiap 40 menit untuk kemudian dilakukan pegukuran kembali. Waktu ini dipilih karena berdasarkan penelitian

4.

Hasil dan Pembahasan

Pada bagian ini akan dijelaskan mengenai analisa dan pembahasan dari hasil pengolahan data. 4.1

Uji Kecukupan Data Pendekatan Kognitif dan Pendekatan Fisiologis


Setelah melihat data responden, selanjutnya yang perlu dilakukan adalah menguji kecukupan data-data. Dimana langkah-langkah uji ini yaitu uji normal, uji independen, dan uji homogenitas. Uji

kecukupan data ini dibuat dengan menggunakan Minitab 16. Uji kecukupan data ini masing-masing dapat dilihat pada Gambar 1, Gambar 2, dan Gambar 3.

Gambar 1. Uji Normalitas Data Pengemudi (Responden Penelitian)

Dari Gambar 1 dapat dilihat bahwa semua data yang dikumpulkan melewati uji normal. Dimana nilai p-value dari data Simple Reaction Time, Stroop Test, detak

jantung, dan tekananan darah masingmasing responden telah memiliki p-value yang lebih kecil dari α (0.05) dan data telah tersebar secara merata (tidak ada outliners).

Gambar 2. Uji Independen Data Pengemudi (Responden Penelitian)


Gambar 3. Uji Homogenitas Data Pengemudi (Responden Penelitian)

Dari Gambar 2 dapat dilihat bahwa plot residual terhadap urutan pengambilan data masing-masing menunjukkan bahwa data dalam plot tersebar secara acak. Sesuai dasar statistik bahwa jika data tersebar secara acak, maka data bersifat independen. Hal ini menunjukkan bahwa tidak ada kolerasi antar residual dari data yang dikumpulkan.

bawah ini merupakan contoh data yang diperoleh dari hasil pengukuran KSS. Tabel 2. Hasil Pengukuran Pendekatan Subjektif (KSS) Karolinska Sleepiness Scale Menit ke0 40 80 120

Dari Gambar 3 dapat dilihat bahwa plot residual terhadap data yang dikumpulkan dari hasil pengukuran telah tersebar secara acak (tidak memiliki pola tertentu). Sesuai dasar teori bahwa jika data tersebar secara acak, maka data bersifat homogen. Hal ini menunjukkan bahwa data yang dikumpulkan semuanya melewati uji homogenitas. 4.2

dengan

4.3

Nilai 1 6 7 8

Pengolahan Data Simple Reaction Time, Stroop Test, Detak Jantung, dan Tekanan Darah

Sebelum menentukan metode statistik yang tepat digunakan dalam suatu pengolahan data, terlebih dahulu ditentukan jenis data yang diperoleh dan hasil yang ingin diperoleh dari perhitungan. Dalam penelitian ini, data Simple Reaction Time, Stroop Test, detak jantung, dan tekanan darah yang diperoleh merupakan data parametrik dan tujuan yang ingin diperoleh adalah untuk mengetahui signifikansi data yang diperoleh terhadap tingkat kelelahan.

Pengolahan Data Kuesioner KSS

Data yang diperoleh dari hasil pengukuran subjektif (KSS) akan berupa data ordinal. Oleh karena itu, data ini kemudian akan diolah dengan menggunakan statistik deskriptif untuk diketahui perubahan tingkat kelelahan yang dialami selama mengemudi 120 menit. Di


berisi data hasil pengukuran dengan menggunakan pendekatan yang diterapkan.

Oleh karena itu, metode yang paling sesuai digunakan adalah metode Regresi Linear Pada bagian (Linear Regression).

selanjutnya akan disajikan tabel yang

Tabel 3. Hasil Pengukuran Data Detak Jantung Pengemudi Heart Rate Menit ke10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Average (bpm) 80 80 85 70 70 75 77 79 81 82 76 73

Max (bpm) 83 90 82 96 85 101 102 111 95 90 93 99

Tabel 4. Hasil Pengukuran Data Tekanan Darah Pengemudi Blood Pressure Menit ke0 40 80 120

Sistol (mmHg) 107 108 117 133

Diastol (mmHg) 77 80 93 102

Pulse (bpm) 79 90 70 71

Tabel 5. Hasil Pengukuran Data Simple Reaction Time Pengemudi Simple Reaction Time Menit ke0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Trial 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

RT(sec) 0.6641 0.6953 0.6758 0.9492 0.7227 0.8008 0.7383 0.6992 0.8438 1.4336 2.8789 0.6016


0 0 0 0 0 0 0 0 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80

13 14 15 16 17 18 19 20 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

0.7227 0.6875 0.6367 0.8516 0.6328 0.3398 0.6484 0.6602 0.6992 0.8203 0.6367 0.6836 0.8320 0.8047 0.7695 1.1289 1.2344 1.0391 0.8672 0.6758 1.6641 1.3125 0.8164 1.2422 0.8359 1.0664 1.5898 1.4141 0.8945 0.7734 0.9609 1.3867 0.7461 0.7070 0.8828 0.8359 1.6484 1.0977 1.6484 0.9453 1.7773 1.0977 0.8164 0.7695 1.5000 1.2383 1.0195 1.0781

Average Response Time 0.8441

Standard Deviation 0.5203






120 120 120 120 120 120 120 120 120 120 120 120 120 120 120 120 120 120 120 120

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

1.1953 1.5508 1.3945 0.9063 1.0781 1.8672 0.9414 0.8906 1.0508 0.8516 1.0273 1.0313 1.0508 1.6758 1.1094 1.3125 1.8320 2.0742 1.4766 1.7734



Tabel 6. Hasil Pengukuran Data Stroop Test Pengemudi Stroop Test Menit ke0 0 0 0 40 40 40 40 80 80 80 80 120 120 120 120

4.4

Colours Red Aqua Green Blue Red Aqua Green Blue Red Aqua Green Blue Red Aqua Green Blue

No of error 0 0 0 3 0 0 0 2 0 1 0 2 0 0 0 0

No of RT 7 15 9 9 3 12 12 13 12 8 11 9 12 8 9 11

Mean RT 1.0904 1.1372 0.9983 1.3251 1.3112 1.4756 1.4274 1.4017 1.4095 1.6572 1.4875 2.1829 1.8328 1.7772 1.6575 1.8276

SD RT 0.1154 0.4569 0.0576 0.3064 0.1268 0.4723 0.3383 0.1418 0.2274 0.3582 0.1970 0.4785 0.0911 0.2467 0.3050 0.2768

Pembahasan

Hasil pengolahan data yang diperoleh dari pendekatan subjektif dengan menggunakan kuesioner Karolinska Sleepiness Scale (KSS) menunjukkan

bahwa semakin lama responden penelitian megalami kelelahan dengan grafik skala


durasi mengemudi, (pengemudi) akan yang ditunjukkan KSS yang terus

mengalami peningkatan. Di bawah ini akan disajikan grafik hasil pengolahan data KSS dengan menggunakan statistik deskriptif. Grafik tersebut menunjukkan bahwa semakin lama durasi mengemudi, terjadi

peningkatan kelelahan yang dialami oleh pengemudi (responden penelitian).

Gambar 4. Hasil Pengolahan KSS dengan menggunakan Statistik Deskriptif

Dari hasil pengolahan signifikansi terhadap data Simple Reaction Time, Stroop Test, detak jantung, dan tekanan darah diperoleh hasil bahwa signifikansi bervariasi untuk setiap responden dari masingmasing kategori usia yang diteliti. Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, bahwa untuk memperoleh signifikansi dari masing-masing data responden digunakan metode Regresi Linear. Pengolahan data dilakukan dengan bantuan Minitab 16. Pada tabel di bawah ini akan disajikan hasil signifikansi dari masing-masing responden untuk pengukuran Simple Reaction Time, Stroop Test, detak jantung, dan tekanan darah. Setelah dilakukan perhitungan signifikansi untuk setiap responden, langkah selanjutnya adalah menghitung signifikansi data berdasarkan kategori usia. Jadi, data responden yang

diperoleh akan digabungkan sesuai dengan kategori usia, dimana dalam hal ini ada dua kategori usia yang diteliti. Hasil perhitungan inilah yang akan menjadi acuan dalam menentukan pedekatan yang tepat untuk digunakan sebagai tolak ukur dalam penentuan tingkat kelelahan sesuai dengan kategori usia yang telah ditetapkan sebelumnya. Responden 1 sampai responden 6 merupakan pengemudi (responden penelitian) dengan kategori usia produktif. Sementara itu, responden 7 sampai responden 12 merupakan responden dengan kategori usia dewasa. Berikut di bawah ini akan disajikan tabel rekapitulasi hasil pengolahan signifikansi data pengemudi (responden penelitian) dengan menggunakan metode Regresi Linear (Linear Regression) yang terdapat dalam Minitab16.


Tabel 7. Hasil Pengolahan Signifikansi Data Detak Jantung Pengemudi

Tabel 8. Hasil Pengolahan Signifikansi Data Tekanan Darah Pengemudi


Tabel 9. Hasil Pengolahan Signifikansi Data Simple Reaction Time Pengemudi

Tabel 10. Hasil Pengolahan Signifikansi Data Stroop Test Pengemudi

Selain metode statistik deskriptif dan metode Regresi Linear, korelasi antara pendekatan subjektif (KSS) dengan pendekatan kognitif dan fisiologis juga dicari dengan menggunakan metode korelasi Spearman-Rank yang terdapat

dalam perangkat statistik SPSS (Statistical Package for Social Sciences). Korelasi ini dihitung untuk mengetahui apakah terdapat hubungan antara hasil pengukuran dengan menggunakan KSS dibandingkan dengan hasil pengukuran yang diperoleh dari


Simple Reaction Time, Stroop Test, detak jantung, dan tekanan darah pengemudi (responden penelitian). Di bawah ini akan ditunjukkan salah satu hasil pengukuran korelasi Spearman-Rank.

tidak signifikan, karena nilai signifikansinya sebesar 0.200 (lebih besar 0.05), pada tingkat kepercayaan 95%. Sehingga dalam hal ini dapat disimpulkan bahwa pernyataan hipotesis yang harus dipilih adalah pernyataan yang menolak H0, karena data tidak signifikan. Kesimpulan yang diperoleh berdasarkan interpretasi tabel 2.3 adalah tidak terdapat hubungan antara skala KSS dengan tingkat stress/ketegangan (Stroop Test).

Hasil yang bisa diperoleh dari gambar di bawah adalah bahwa koefisien korelasi yang didapat bernilai positif, dimana berarti hubungan yang diperoleh searah. Hal ini mengindikasikan bahwa jika skala KSS (Karolinska Sleepiness Scale) meningkat, maka tingkat stres/ketegangan seseorang juga akan meningkat. Namun, jika ditelaah untuk pengujian hipotesis yang berkaitan dengan signifikansi data, untuk hasil tersebut kriteria hubungan kedua variabel

Gambar 5. Hasil Interpretasi Uji Korelasi Speraman-Rank antara KSS dengan Stroop Test Pengemudi

5. Kesimpulan dan Saran Pada bagian ini dijelaskan mengenai kesimpulan dari hasil penelitian ini serta saran yang dapat digunakan untuk penelitian selanjutnya. 5.1

pria berdasarkan kategori usia yang diteliti. Diharapkan dampak dari penelitian ini dapat mengurangi tingkat kecelakaan lalu lintas yang terjadi di Indonesia, khusunya kecelakaan sepeda motor.

Kesimpulan

Semua data yang diolah telah melewati uji kecukupan data yang terdiri dari uji normalitas, uji independen, dan uji homogenitas. Data yang diperoleh dari setiap responden (data hasil pengukuran Simple Reaction Time, Stroop Test, detak jantung, dan tekanan darah) kemudian diolah dengan menggunakan metode Regresi Linear dalam Minitab untuk

Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mendapatkan signifikansi (pengaruh) tingkat kelelahan pengemudi sepeda motor pria dengan ketiga pendekatan yang diterapkan (pendekatan kognitif, pendekatan fisiologis, dan pendekatan subjektif). Selain itu penelitian ini juga bertujuan untuk mendapatkan perbandingan tingkat kelelahan pengemudi


diketahui signifikansinya. Hasil signifikansi yang diperoleh ternyata bervariasi untuk setiap responden baik dalam kategori usia yang sama maupun dalam kategori usia yang berbeda.

Kedepannya, jika ingin melanjutkan penelitian seperti ini, ada beberapa hal yang perlu diperhatikan, yaitu: a. Menambah jumlah responden yang digunakan di dalam penelitian. b. Melakukan replikasi pengambilan data untuk responden yang sama sehingga hasil lebih akurat c. Penelitian untuk pengemudi wanita dengan kategori usia yang berbeda d. Penambahan durasi mengemudi e. Homogenitas setiap responden perlu diperhatikan (misalnya waktu istirahat, dan lain-lan) f. Penelitian selanjutnya dapat dilakukan dengan menggunakan peralatan lainnya seperti EMG (Electromyography) dan EEG (Electroencephalogram).

Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah setiap kategori usia memiliki signifikansi terhadap hasil pengukuran pendekatan kognitif dan fisiologis. Signifikansi (pengaruh) detak jantung (Heart Rate) terhadap tingkat kelelahan ditemukan pada kedua kategori usia (kategori usia produktif dan dewasa). Sedangkan, signifikansi (pengaruh) tekanan darah (Blood Pressure) pada tingkat kelelahan hanya ditemukan pada kategori usia dewasa. Hasil pengukuran Simple Reaction Time ditemukan signifikan terhadap tingkat kelelahan pada kategori usia dewasa. Jadi, dapat dikatakan bahwa pada kategori usia dewasa terdapat pengaruh antara tingkat kelelahan dan tingkat konsentrasi.

Demikian kesimpulan dari penelitian ini dan saran untuk pengembangan penelitian kedepannya. Harapannya penelitian dalam ranah kognitif dan fisiologis dapat terus berkembang.

Sementara itu, pada pengukuran Stroop Test signifikansi hanya ditemukan pada kategori usia produktif. Hal ini mengindikasikan bahwa terdapat pengaruh antara tingkat stres/ketegangan dengan tingkat kelelahan pada kategori usia tersebut. Selanjutnya, untuk interpretasi hasil kedua pendekatan (pendekatan kognitif dan pendekatan fisiologis) dengan KSS (pendekatan subjektif) yang diuji dengan menggunakan korelasi SpearmanRank ditemukan adanya hubungan yang kuat. Hal ini mengindikasikan bahwa semakin lelah pengemudi (responden penelitian) maka hasil pengukuran subjektif (KSS) pun akan semakin meningkat. 5.2

6. Referensi Åkerstedt, T. and Gillberg, M.(1990).Subjective and objective sleepiness in the active individual. A. Healey, J., W. Picard, R. (2012). Detecting Stress During RealWorld Driving Tasks Using Physiological Sensors Baulk, S.D., Biggs, S.N., Reid, K.J., van den Heuvel, C.J., & Dawson, D. (2008). Chasing the silver bullet: Measuring driver fatigue using simple and complex tasks. Accident Analysis and Prevention 40, 396-40 Bruce, V., Green, P. R., Georgeson, M. A.(1996). Visual perception (3rd ed.). Psychology Press. Dawson (2012). (2012). Fatigue Research in 2011: From the bench to practice.

Saran

Penelitian dengan menggabungkan ketiga pendekatan (pendekatan kognitif, pendekatan fisiologis, dan pendekatan subjektif) seperti yang diterapkan dalam penelitian ini belum banyak dilakukan.


Dawson, Drew, Searle, Amelia K., & Paterson, Jessica L. (2014). Look before you (s)leep: Evaluating the use of fatigue detection technologies within a fatigue risk management system for the road transport industry. Sleep Medicine Review 18. 141-152 Forsman, P., Pyykkö, I., Toppila, E., Häggström, E. (2014). Feasibility of force platform based roadside drowsiness screening – A pilot study Gescheider,G.(1997). Psychophysical: the fundamentals (3rd ed.). Lawrence Erlbaum Associates. p. ix. ISBN 08058-2281-X. Gossman, A., Eling, P., Kastrup, A., Hildebrandt, H. (2014). No Effect of Cooling on Cognitive Fatigue, Vigilance, and Autonomic Functioning in Multiple Sclerosis. Hachisuka, S., Ishida, K., Enya, T., Kamijo, M. (2011). Facial Expression Measurement for Detecting Driver Drowsiness Hauke, J., Kossowski, T. (2011). Comparison of Values of Pearson’s and Spearman’s Correlation Coefficients on the Same Sets of Data He, Q., Li, W., Fan. (2011). Estimation of Driver’s Fatigue Based on Steering Wheel Angle Hong, S., Min, B., Doi, Shun’ichi. (2011). Study on Driving Performance of Aged Drivers at the Intersections Compared with Young Drivers Howieson, Diane Black; Lezak, Muriel Deutsch; Loring, David W. (2004). "Orientation and attention". Neuropsychological assessment. Oxford [Oxfordshire]: Oxford University Press. pp. 3365–367. ISBN 0-19-511121-4. Retrieved 2009-03-06. Jagnnath, M., Balasubramanian, Venkatesh. (2014). Assessment of early onset

of driver fatigue using multimodal fatigue measures in a static simulator. Applied Ergonomics 45. 1140-114 Johns, W., Murray.(2009). What is Excessive Daytime Sleepiness. Chapter 2 Kristanto, Aris. (2013).“Kajian FaktorFaktor Resiko yang berhubungan dengan Kelelahan Pengemudi Truk Trailer di PT AMI TH 2012” Niels Galley, R.S. (2003). Blink Parameter as Indicators of Driver’s Sleepiness-Possibilities and Limitations. R Schleider, N.G. (2008). Blinks and Saccades as Indicators of Fatigue in Sleepiness Warnings Looking Tired ? Ergonomics, 51, 982-1010. Safety-Queensland, C.F. (2011). State of The Road: Fatigue-A Fact Sheet. Queensland Sagberg, F.E. (2004). Fatigue, Sleepiness and Reduced Alertness as Risk Factors in Driving. Institute of Transports Economics. Sargent, C., Darwent, D., A.F., Sally, D.R., Gregory. (2012). Can a simple balance task be used to assess fitness for duty? Schleicher, R., Galley, N., Briest, S., & Galley, L. (2008). (2008). Blinks and saccades as indicators of fatigue in sleepingness warnings: looking tired?. Ergonomics Vol. 51 No. 7, 982-1010 Spreen, Otfried; Strauss, Esther; Elisabeth M. S. Sherman (2006). A compendium of neuropsychological tests: administration, norms, and commentary. Oxford [Oxfordshire]: Oxford University Press. pp. 477– 499. ISBN 0-19-515957-8. Retrieved 2009-03-06. Van Maanen L, van Rijn H, Borst JP (December 2009). "Stroop and picture-word interference are two sides of the same coin". Psychon


Bull Rev 16 (6): 987–99. doi:10.3758/PBR.16.6.987. PMID 19966248 Walpole, R.E. (2007). Probability and Statistics for Engineers and Scientists. Pearson Precentice Hall.


Departemen Teknik Industri Fakultas Teknik - Universitas Indonesia, Depok Tel: (021) Fax: (021) Abstrak

Recommend Documents