@thesis{thesis,
		author={Siregar  Sarah Anggraini},
		title ={Analisis Beban Kerja Mental Menggunakan Metode NASA TLX Pada bagian Operator Dilantai Produksi di PT. Socfindo Kebun Aek Loba},
		year={2019},
		url={NPM;158150003},
		abstract={PT. Socfindo Kebun Aek Loba merupakan perusahaan yang bergerak dibidang pabrik kelapa sawit. Tuntutan target produksi membuat operator mengalami tekanan (pressure) yang tinggi sehingga menimbulkan beban kerja mental, suhu udara yang panas distasiun boiler dan stasiun perebusan, pekerjaan yang menoton dan kurangnya komunikasi di stasiun stripper dan loading ramp membuat para pekerja mengalami beban kerja mental. Pada saat seorang pekerja mengalami beban kerja mental yang berlebih maka akan mengalami stres kerja yang akan mengakibatkan menurunnya performansi, efisiensi, dan produktivitas kerja yang bersangkutan. Penelitian di PT. Socfindo Kebun Aek Loba ini bertujuan untuk menganalisis beban kerja yang dialami oleh operator dilantai produksi dengan menggunakan metode National Aeronautics and Space Administration Task Load Index (Nasa-TLX) dengan enam indikator beban kerja, yaitu mental demand, physical demand, temporal demand, performance, effort dan frustation level. Metode Nasa-TLX dilakukan untuk mengetahui beban kerja mental yang dialami dari masing-masing operator. Hasil pengukuran dengan metode Nasa-TLX menunjukan bahwa beban kerja tertinggi yaitu indikator physical demand 88% pada stasiun kerja reception station dan merupakan indikator yang dominan mempengaruhi beban kerja mental operator. Tingginya beban kerja pada operator, sehingga perlu diberikan suatu usulan perbaikan yaitu pemberian waktu isirahat tambahan di sela-sela waktu kerja, rotasi operator, pengaturan shift kerja dan perbaikan kebiasaan individual operator ketika bekerja. Beberapa indikator beban kerja mental yang berpengaruh pada masing-masing stasiun kerja adalah, pada stasiun Reception Station indikator yang paling berpengaruh ialah Physical Demand, untuk Composting Area indikator yang paling berpengaruh adalah Mental Demand, untuk Pressing Stasion indikator yang paling berpengaruh adalah Physycal demand, untuk Kernel Station indikator yang paling berpengaruh adalah Physical Demand, dan untuk stasiun Boiler indikator yang paling berpengaruh adalah Frustation Level.}
		}