Human error pada proses penyortiran parsel manual merupakan kontributor signifikan terhadap kejadian misroute dalam operasional logistik, yang secara langsung memengaruhi efisiensi operasional dan kualitas layanan. Penelitian ini bertujuan untuk menilai keandalan manusia (human reliability) pada proses penyortiran manual di PT. XYZ menggunakan metode Human Error Assessment and Reduction Technique (HEART) yang diintegrasikan dengan model SHELL. Penelitian observasional dengan desain studi sebelum dan sesudah (before–after study) serta analisis komparatif pada dua kondisi: sebelum perbaikan proses manual sorting (18 sub-tugas, tanpa pemindaian wajib) dan sesudah perbaikan proses manual sorting (23 sub-tugas, dengan pemindaian wajib). Metodologi mencakup Hierarchical Task Analysis (HTA), identifikasi Error Producing Conditions (EPC) berbasis SHELL, klasifikasi Generic Task Type (GTT), penilaian Assessed Proportion of Effect (APOE) melalui Focus Group Discussion Subject Matter Expert yang melibatkan empat ahli, perhitungan Assessed Effect (AE), dan perhitungan Human Error Probability (HEP). Hasil penelitian menunjukkan bahwa rata-rata HEP menurun dari 0,142 menjadi 0,044 (penurunan sebesar 69,1%), sementara HEP tertinggi menurun dari 0,72 menjadi 0,160 (penurunan sebesar 77,8%). Misroute terkait penyortiran yang disebabkan oleh human error menurun dari 761 kasus (53,4%) menjadi 330 kasus (19,6%), atau turun sebesar 56,6%. Namun di sisi lain, proporsi misroute yang disebabkan oleh faktor sistem justru meningkat, yang mengindikasikan bahwa faktor kontributor bergeser dari human error menuju kesalahan sistem; sehingga peningkatan keandalan sistem tetap diperlukan untuk menjaga kinerja operasional secara keseluruhan. Temuan ini mengindikasikan bahwa perbaikan proses manual sorting, termasuk penerapan pemindaian wajib, secara substansial meningkatkan keandalan manusia, sekaligus menegaskan perlunya penguatan keandalan sistem secara berkelanjutan. Integrasi metode HEART dengan model SHELL terbukti efektif dalam mengidentifikasi faktor kontributor sistemik dan mengukur probabilitas human error, sehingga menjadi dasar dalam merancang intervensi pengurangan error yang tepat sasaran.

Human error in manual parcel sorting is a significant contributor to misrouting in logistics operations, directly affecting operational efficiency and service quality. This study aims to assess human reliability in the manual sorting process at PT. XYZ using the Human Error Assessment and Reduction Technique (HEART) integrated with the SHELL model. The research employed an observational before-after study design across two conditions: before the manual sorting process improvement (18 sub-tasks, without mandatory scanning) and after the manual sorting process improvement (23 sub-tasks, with mandatory scanning). The methodology comprised Hierarchical Task Analysis (HTA), SHELL-based Error Producing Conditions (EPC) identification, Generic Task Type (GTT) classification, fuzzy Assessed Proportion of Effect (APOE) scoring through a Subject Matter Expert Focus Group Discussion involving four experts, Assessed Effect (AE) computation, and Human Error Probability (HEP) calculation. The results showed that the mean HEP decreased from 0.142 to 0.044 (a reduction of 69.1%), while the highest HEP declined from 0.72 to 0.160 (a reduction of 77.8%). Sorting-related misrouting attributable to human error fell from 761 cases (53.4%) to 330 cases (19.6%), a reduction of 56.6%. Nevertheless, the proportion of misrouting attributable to system-related causes increased, indicating that the contributing factors shifted from human error toward system failures; thus, improving system reliability remains necessary to sustain overall operational performance. These findings indicate that the manual sorting process improvement, including the implementation of mandatory scanning, substantially enhanced human reliability, while underscoring the continued need to strengthen system reliability. The integration of the HEART method with the SHELL model proved effective in identifying systemic contributing factors and quantifying human error probability, providing a basis for designing targeted error-reduction interventions.

T. ABC merupakan salah satu perusahaan yang memiliki aktivitas mengemudi yang cukup tinggi dan juga memiliki banyak jenis kendaraan yang digunakan untuk mendukung operasional perusahaan. Adapun jumlah kecelakaan lalu lintas pada kendaraan operasional PT. ABC setiap tahunnya mengalami peningkatan seperti pada tahun 2017 terjadi 25 kecelakaan, 2018 meningkat menjadi 42 kecelakaan dan 2019 ada 43 kecelakaan .Kejadian kecelakaan tidak pernah luput dari faktor manusia didalamnya. Sikap mengemudi menjadi salah satu dari beberapa faktor penting dalam berkendara (Reason et al., 1990). Driving Behaviour ditemukan berhubungan dengan accident rate (Mallia et al., 2015). Semenjak ditemukan hal tersebut, Driving Behaviour Questionnaire digunakan oleh beberapa peniliti untuk menentukan skor DBQ dari pengemudi (Reason et al., 1990; Lajunen, Parker and Summala, 2004; Sucha, Sramkova and Risser, 2014). Penelitian ini menganalisis pengaruh pelatihan Safe Driving terhadap skor DBQ para pekerja dan juga menganalisis pengaruh faktor determinan pekerja terhadap skor DBQ. Hasil penelitian menunjukkan adanya peningkatan rata-rata skor DBQ pekerja (Pre-training) terhadap (Post-training) menggunakan analisis T-test didapatkan hasil: 1) “Kemampuan Mengendalikan Emosi Saat Berkendara” mengalami perubahan signifikan setelah pelatihan Safe Driving (Mean= -1,0067; SD= 0,76821; P<0,05). 2) “Ketaatan Terhadap Aturan Saat Berkendara” mengalami perubahan signifikan setelah dilakukannya pelatihan Safe Driving (Mean= -0,1333; SD= 0,27279; P<0,05), 3) “Sikap Positif Dalam Mengemudi” mengalami perubahan signifikan setelah pelatihan Safe Driving (Mean= -0,54074; SD= 0,92858; P<0,05), 4) “Tidak Melakukan Kesalahan Saat Berkendara” mengalami perubahan signifikan setelah pelatihan Safe Driving (Mean= -1,5333; SD= 0,27279; P<0,05), 5) “Tidak melakukan Penyimpangan Saat Berkendara” mengalami perubahan signifikan setelah pelatihan Safe Driving (Mean= 0,2556; SD = 0,27279; P<0,05), dan 6) “Fokus Saat Berkendara” mengalami perubahan signifikan setelah pelatihan Safe Driving (Mean = -0,39259; SD = 0,27279; P<0,05).  Peneliti menyarankan: 1) PT. ABC untuk melakukan continuous improvement terhadap komponen “Tidak Melakukan Kesalahan Saat Berkendara” dan “Kemampuan Mengendalikan Emosi Saat Berkendara” karena peningkatan skor DBQ sudah cukup tinggi, 2) PT. ABC untuk melakukan review dan perbaikan komponen “Ketaatan Terhadap Aturan Saat Berkendara” dan “Tidak Melakukan Penyimpangan Saat Berkendara” karena peningkatan skor DBQ sangat rendah, 3) PT. ABC diharapkan untuk melakukan pelatihan Safe Driving dalam rentang waktu yang disesuaikan dengan kebutuhan dan kesiapan Perusahaan dengan upaya untuk meningkatkan skor DBQ dari para Driver secara berkala, dan 4) PT. ABC diharapkan untuk melakukan screening skor DBQ bagi para calon Driver, saat dilakukannya proses rekrutmen. Kata kunci: Angka kecelakaan, Human Factor, Driving Behaviour, Driving Behaviour Questionnaire, dan pelatihan Safe Driving. Universitas Indonesia vi

PT. ABC is one of a company whixh has a lot of driving activities and also has a lot of vehicle types to support company’s operational matters. There are a significant increasing numbers of collisions in PT. ABC, in 2017 there were 25 cases, in 2018 there were 42 cases, and last year in 2019 there were 43 cases. Traffic accident never neglects human factor as a consideration. Driving behavior is one of a determinant factor in driving (Reason et al., 1990). It is also worth to mention that Driving Behaviour has a significant impact as a cause of collision (Mallia et al., 2015). Since the discovery, many researchers used Driving Behaviour Questionnaire (DBQ) as a tool to measure Driving Behaviour of the driver (Reason et al., 1990; Lajunen, Parker and Summala, 2004; Sucha, Sramkova and Risser, 2014). PT. ABC has a method and tool to increase the score of DBQ of the Drivers by implementing Safety Driving Training for the Drivers and also analyze the effects of respondent’s demographic into DBQ scores. The result of this study shows a significant changes in DBQ of the driver using TTest analysis and the results are: 1) “Ability of Controlling Emotion while Driving” significantly is increased after Safety Driving training (Mean = -1,0067; SD = 0,76821; P<0,05). 2) “Compliance to the Driving Rules” is significantly increased after Safety Driving training (Mean = -0,1333; SD = 0,27279; P<0,05), 3) “Positive Attitudes Towards Driving” issignificantly increased after Safety Driving training (Mean = -0,54074; SD = 0,92858; P<0,05), 4) “Not Performing Errors while Driving” is significantly increased after Safety Driving training (Mean = -1,5333; SD = 0,27279; P<0,05), 5) “Not Performing Lapses while Driving” is significantly increased after Safety Driving training (Mean = 0,2556; SD = 0,27279; P<0,05), and 6) “Focus while Driving” is significantly increased after Safety Driving training (Mean = -0,39259; SD = 0,27279; P<0,05). The Author suggestc: 1) PT. ABC to do a continuous improvements for “Not Performing Errors while Driving” and “Ability of Controlling Emotions while Driving” due to high increment of those variables, 2) PT. ABC to review and heavily improve on “Compliance to the Driving Rules” and “Not Performing Lapses while Driving” due to low increment of those variables, 3) PT. ABC to do a regular Safe Driving training to improve DBQ score of the Driver, and 4) PT. ABC to do DBQ score screening for a future recruitment of a new Driver. Key words: Accident numbers, Human Factor, Driving Behaviour, Driving Behaviour Questionnaire, and Safety Driving Training.