ANALISIS BEBAN KERJA MENTAL DAN BEBAN KERJA FISIK TERHADAP HUMAN ERROR PADA PENGGUNA QRIS

Abstrak

Menurut data ASPI 2025 tercatat bahwa QRIS telah digunakan sebanyak 58 juta pengguna untuk melakukan transaksi pembayaran. Dalam proses penggunaannya, masih ditemukan berbagai masalah seperti kegagalan saat memindai kode QR, kesalahan memasukkan PIN atau nominal transaksi, koneksi internet yang tidak stabil, serta kinerja aplikasi yang kurang optimal. Kondisi tersebut dapat meningkatkan beban yang dirasakan pengguna dan berpotensi menyebabkan human error selama proses transaksi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat beban kerja mental dan beban kerja fisik penggna QRIS, sekaligus menguji pengaruh beban kerja mental dan beban kerja fisik terhadap risiko human error dalam proses transaksi QRIS. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan teknik survei. Data primer dikumpulkan melalui penyebaran kuesioner kepada 412 responden yang merupakan pengguna aktif QRIS. Analisis data mengggunakan regresi linear berganda untuk menguji pengaruh beban kerja mental dan beban kerja fisik terhadap human error. Pengujian dilakukan secara parsial dan simultan guna mengetahui besarnya pengaruh masing-masing variabel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa beban kerja mental pengguna berada pada kategori sedang dengan nilai rata-rata dimensi Intrinsic Cognitif Load (ICL) sebesar 3,39; Extraneous Cognitive Load (ECL) sebesar 3,31; dan Germany Cognitive Load (GCL) sebesar 3,35. Beban kerja fisik pengguna juga berada pada kategori sedang dengan nilai rata-rata sebesar 3,24. Hasil uji parsial menunjukkan bahwa beban kerja mental dan beban kerja fisik berpengaruh positif dan signifikan terhadap human error. Beban kerja mental memberikan kontribusi pengaruh yang lebih dominan dengan nilai koefisien regresi sebesar 0,410, dibandingkan beban kerja fisik memiliki koefisien regresi sebesar 0,207. Hasil uji simultan menunjukkan bahwa kedua variabel tersebut secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap human error dengan nilai koefisien deteminasi (R2) sebesar 0,871 atau 87,1%. Implikasi dari temuan ini menekankan pentingnya optimalisasi antarmuka dan kestabilan sistem pembayaran untuk meminimalkan beban kognitif serta kesalahan pengguna.

Berkas

Detail