Use of NASA-TLX method with conjoint analysis in determining mental workload of R&D center employees

Abstract

All positive or negative situations that arise during the day in business life affect the quality of life. Work-life should not tire the mind to provide satisfaction during non-work time. Mental workload is the amount of mental work required to complete a task over time. In this study, the mental workload felt by the employees of a company's R&D Center as a result of the work they perform was determined and it was aimed to improve this situation, which negatively affects the employees and causes low performance. NASA-TLX, one of the subjective measurement methods, was used to measure workload. In determining the weights of the method, conjoint analysis was used to evaluate the six dimensions together and rank them according to their levels. Employees need to rank mental needs, physical needs, time needs, effort, performance, and sense of failure during work according to the cards determined by the Taguchi orthogonal array to include all these dimensions together. It was observed that the weight scores obtained by conjoint analysis changed very little (approximately ±4 points), and most of the scores produced results close to the results found in the workload measurement method. To reduce the perceived mental workload, it is suggested that employees' job descriptions should be separated from each other, authorization, training and social activities should define responsibilities should be increased, time-limited work should be carried out within the plan, etc.

Keywords

• Mental workload
• NASA-TLX
• conjoint analysis

AR-GE merkezi çalışanlarının zihinsel iş yüklerinin belirlenmesinde NASA-TLX yönteminin konjoint analizi ile kullanımı

Abstract

İş yaşamında gün içerisinde ortaya çıkan olumlu veya olumsuz tecrübe edilen tüm durumlar yaşam kalitesini etkilemektedir. İş yaşamının, iş dışında kalan zamanda tam bir doyum sağlaması için, zihni yormaması gerekir. Zihinsel iş yükü, bir kişinin belirli bir süre boyunca bir görevi tamamlaması için gerekli olan zihinsel iş miktarı olarak tanımlanır. Bu çalışmada, bir firmanın AR-GE Merkezi çalışanlarının gerçekleştirdikleri işler sonucu hissettikleri zihinsel iş yükleri belirlenmiş, çalışanları olumsuz etkileyen ve performans düşüklüklerine neden olan bu durumun iyileştirilmesi amaçlanmıştır. İş yükü ölçümü için, subjektif ölçüm yöntemlerinden NASA-TLX yöntemi kullanılmıştır. Yöntemin ağırlıklarının belirlenmesinde, altı boyutun birlikte değerlendirilmesi ve seviyelerine göre sıralanması için konjoint analizinden yararlanılmıştır. Yapılan iş süresince, çalışanların ne ölçüde zihinsel gereksinime, fiziksel gereksinime, zamansal gereksinime, çaba, performans ve başarısızlık hissine sahip olduklarını Taguchi ortagonal dizisine göre belirlenen kartlara göre sıralamaları, tüm bu boyutların birlikte göz önünde bulundurulmaları açısından önemlidir. Konjoint analizi ile elde edilen ağırlık puanlarının, çok az değiştiği (yaklaşık ±4 puan), çoğu puanın da iş yükü ölçüm yönteminde bulunan sonuçlara yakın sonuçlar verdiği görülmüştür. Hissedilen zihinsel iş yükünün azaltılabilmesi için, çalışanların görev tanımlarının birbirinden ayrılmasının, yetkilendirme yapılarak sorumlulukların belirlenmesinin, eğitim ve sosyal aktivitelerin arttırılmasının, süreli işlerin plan içerisinde gerçekleştirilmesinin sağlanması öneri olarak sunulmuştur.

Keywords

• Zihinsel iş yükü
• NASA-TLX
• konjoint analiz

References

1. Gül, Öztürk D., Zihinsel İş Yükü ve Örgüt Sağlığı İlişkisi Üzerine Nitel Bir Çalışma: Araştırma Üniversiteleri Örneği, Doktora Tezi, Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Sosyal Bilimler Estitüsü, Samsun, (2019).
2. Fenyvian, C.C., Uslianti, S., and Rahmahwati, R., Pengukuran Beban Kerja Mental Dan Tıngkat Kelelahan Menggunakan Metode NASA-TLX Dan Sofi Pada Karyawan PT XYZ, Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura, Pontianak, (2020).
3. Rachmuddin, Y., Dewi D.S., and Dewi, R.S., Workload analysis using Modified Full Time Equivalent (MFTE) and NASA-TLX methods to optimize engineer headcount in the engineering services department, IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering, (2020).
4. Uzunlar, E., AR-GE Çalışanlarında Aşırı İş Yükü, Örgütsel Bağlılık Ve Dönüşümcü Liderlik Arasındaki İlişkiler, Yüksek Lisans tezi, Beykent Üniversitesi, İstanbul, (2020).
5. Ayuningtyas, W., Herwanto, D., and Putra, C.G.G., Work Fatigue Analysis in Machining and Fabrication Department with NASA-TLX and Subjective Self Rating Test, Jurnal Ergonomi Indonesia, 7, 2, (2021).
6. Asyidikiah, M.R., and Herwanto, D., Analisis Beban Kerja Mental Manajemen Divisi Engineering Menggunakan National Aeronautical and Space Administration - Task Load Index, Serambi Engineering, VII, 2, (2022).
7. Maulana, A., and Risal, M., The Effect of Work Motivation and Workload on Employee Performance in Regional Research and Development Agency, Jurnal Mantik, 5, 4, 2280-2285, (2022).
8. Bommer S. C., Fendley M., A theoretical framework for evaluating mental workload resources in human systems design for manufacturing operations, International Journal of Industrial Ergonomics, 63, 7-17, (2018).

9. Nino V., Claudio D., Monfort S. M., Evaluating the effect of perceived mental workload on work body postures, International Journal of Industrial Ergonomics, 93, 103399, (2023).
10. Nino V., Monfort S. M., Claudio D., Exploring the influence of individual factors on the perception of mental workload and body postures, Ergonomics, 67, 7, (2024).
11. Şeker, A., Using Outputs of NASA-TLX for Building a Mental Workload Expert System, Gazi University Journal of Science GU J SCI 27, 4,1131-1142, (2014).
12. Galy, E., Paxion, J., & Berthelon, C., Measuring mental workload with the NASA-TLX needs to examine each dimension rather than relying on the global score: an example with driving, Ergonomics, 61, 4, 517–527, (2017).
13. Tortorella, G.L., Prashar, A., Saurin, T.A., Fogliatto, F.S., Antony, J., Junior, G.C., Impact of Industry 4.0 adoption on workload demands in contact centers, Human Factors and Ergonomics in Manufacturing & Service Industries, 32, 5, 406-418, (2022).
14. Frank N., Le P., Mills E., Davis K.G., Micromovements and discomfort associated with flight mission with helmet operation tasks with different levels of cognitive workload, International Journal of Industrial Ergonomics,Volume 95, 103441, (2023).
15. Nam S., Karam M., Christelis C., Bhargav H., FelsD. I., Assessing subjective workload for live captioners, Applied Ergonomics, 113, 104094, (2023).
16. Atıcı, Ulusu, H., Gencer, M., Gündüz, T., Assessment of musculoskeletal disorders and mental workload among office workers in the automotive industry, Sigma Journal of Engineering and Natural Sciences, 42, 5, 1519−1531, (2024).
17. Firmanda, A.R., Implementasi Subjective Workload Assesment Technique (Swat) Untuk Mengukur Beban Kerja Mental Karyawan Produksi Studi Kasus Di Ud. Nagawangı Alam Sejahtera – Singosari, Program Studi Teknik Industri S.1, Institut Teknologi Nasional Malang, (2018).
18. Maulad, R., Analisis Beban Kerja Mental Dengan Metode Subjective Workload Assessment Technique (Swat) Di Pt Xyz, Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Sultan Agung, (2021).
19. Utama, F.R., Analisis Beban Kerja Karyawan dengan Menggunakan Metode Swat dan Metode NASA-TLX, Scientifict Journal of Industrial Engineering, 2, 2, (2021).
20. Hart, S.G., and Staveland, L.E., Development of NASA-TLX (Task Load Index): Results of Empirical and Theoretical Research, Aerospace Human Factors Research Division NASA-Ames Research Center - Moffett Field, (1988).
21. Turan, G., Otomobil Montaj Hattında Artırılmış Gerçeklik Gözlüğü Kullanımının Üretimde Verimlilik Üzerine Etkisinin Araştırılması, Yüksek Lisans Tezi, Bursa Uludağ Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bursa, (2019).
22. Yan, S., Wei, Y., Li, F., and Tran, C.C., Constructing a Model to Discriminate the Workload Level of Ship Interface Operators, Journal of Marine Science and Engineering, 10, 8, (2022).
23. Riono, Suparno, and Bandono, A., Analysis of Mental Workload With Integrating NASA-TLX and Fuzzy Method, International Journal of ASRO, 1, 1, 37-45, (2018).
24. Young, G., Zavelina, L., and Hooper, V., Assessment of Workload Using NASA Task Load Index in Perianesthesia Nursing. Journal of PeriAnesthesia Nursing, 23, 2, 102-110, (2008).
25. Zheng Y., Yin T., Dong D., and Fu S., Using NASA-TLX to evaluate the flight deck design in Design Phase of Aircraft, The 2nd International Symposium on Aircraft Airworthiness, (2011).
26. Wei Z., Zhuang D., Wanyan X., Liu C., and Zhuang H., A model for discrimination and prediction of mental workload of aircraft cockpit display interface, Chinese Journal of Aeronautics, 27, (2014).
27. Ozkan, A., Ozdevecioglu, M., Kayac, Y., ve Özşahin, Koç, F., Effects of mental workloads on depression–anger symptoms and interpersonal sensitivities of accounting professionals, Revista de Contabilidad, Spanich Accounting Review, 18, 2, 194-199, (2015).
28. Febrian, A., Imran, R.A., and Syahrullah, Y., Analisis Beban Kerja Mental Perkuliahan Daring Mahasiswa Teknik Industri Unsoed dengan Metode SWAT dan NASA-TLX, Jurnal Teknik Industri, 11, 2,108-116, (2021).
29. Vasilouee, V., Karimi, A., Talebi, S.S., Evaluation The Relationship Between Mental Workload and Fatigue In Shahroud Bank Employees, Occupational Hygiene and Health Promotion, 6, 2, 208-219, (2022).
30. Çalımfidan, E., Döner Kanat Pilotları İçin Gece Uçuş Emniyetini Artırmaya Yönelik Bir Çalışma, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans tezi, Ankara, (2015).
31. Luce, R.D. and Tukey, J.F., Simultaneous Conjoint Measurement: A New Type of Fundamental Measurement, Journal of Mathematical Psychology, 1, 1-27, (1964).
32. Rolfe, J., Bennett, J. and Louviere, J., Choice modelling and its potential application to tropical rainforest preservation, Ecological Economics, 35, 289–302, (2000).
33. Alriksson, S. and Öberg T., Conjoint Analysis A useful tool for assessing preferences for environmental issues, Env Sci Pollut Res 15, 2, 119, (2008).
34. Green, P.E., Srinivasan, V., Conjoint Analysis in Consumer Research: Issues and Outlook, Journal of Consumer Research, 5, 2, 103-123, (1978).
35. Durmaz, C., İstanbul’da Konut Arzında Yaşam Düzeyinin En Üst Düzeye Çıkarılmasına Katkısı Olabilecek Etkenlerin Konjoint Analizi İle Araştırılmasına Yönelik Bir Uygulama, İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul, (2022).
36. Acar, E., Sönmez, H., Konjoint Analizi ve Genç Kadın Tüketicilerin Hazır Giyim Mağaza Tercihlerini Etkileyen Unsurların İncelenmesi, Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 3, 12, 278-295, (2015).
37. Yul, F.A., and Sat, Setiyawan, S.R., Analisis Beban Kerja Operator Paper Mesin #6 Pt. Indah Kiat Pulp And Paper Tbk Menggunakan Metode Cardiovascular Load (Cvl) Dan Subjective Workload Assessment Technique (Swat), Surya Teknika 8, 2, 302–309, (2021).
38. Googerdchian, F. Moheb, A. Emadi, R., and Asgari, M., Optimization of Pb(II) Ions Adsorption on Nanohydroxyapatite Adsorbents by Applying Taguchi Method, Journal of Hazardous Materials, 349, 186-194, (2018).
39. Antony, F., Taguchi or classical design of experiments: a perspective from a practitioner. CRISSPI, Caledonian Business School, Glasgow, UK, (2014).
40. Usta, D., ve Çilingirtürk, A.M., Bitişme Analizi Faydalarının Genelleştirilmiş Tahmin Denklemleri İle Belirlenmesi. Marmara Üniversitesi İİBF, Ekonometri Bölümü Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi IJEAS, (18. EYİ Özel Sayısı):11-22 ISSN 1307-9832, (2018).