Bekerja dalam shift malam panjang bukanlah hal yang mudah. Pekerja shift malam sering menghadapi tekanan fisik dan mental yang tidak ringan, seperti jam tidur yang terganggu, ritme sirkadian (jam biologis tubuh) berantakan, dan akumulasi lelah dari siklus kerja yang panjang.
Dalam jangka panjang, kondisi ini bisa menyebabkan kelelahan klinis, yaitu kelelahan yang melibatkan kelelahan fisik dan mental secara terus-menerus.Kelelahan klinis pada pekerja shift malam dapat berdampak pada performa kerja, kecelakaan kerja, gangguan kesehatan jangka panjang (misalnya sistem imun melemah, gangguankardiovaskular), serta kualitas hidup yang menurun.
Oleh karena itu, penting bagi manajemen suatu perusahaan untuk memiliki metode deteksi dini dan pemantauan yang akurat agarintervensi dapat dilakukan sebelum efek yang lebih besar terjadi.Seiring perkembangan teknologi, terutama di bidang perangkat wearable (smartwatch,smartring), muncul peluang untuk melakukan monitoring real-time terhadap tanda-tanda awal kelelahan pada pekerja.
Teknologi ini menjanjikan deteksi lebih cepat, intervensi yang lebih tepat, dan perencanaan kerja yang lebih sehat.
Definisi dan Mekanisme Kelelahan Klinis
Kelelahan klinis adalah kondisi dimana seseorang mengalami penurunan fungsi fisik dan mental secara bersamaan, yang melewati batas adaptasi tubuh normal. Ini bukan sekadar kantuk atau lelah biasa, namun merupakan suatu keadaan dimana tubuh dan pikiran sama- sama “kehabisan tenaga” untuk merespons tuntutan pekerjaan atau kehidupan sehari-hari.
Beberapa faktor yang berkontribusi, kenapa pekerja shift malam lebih rentan untuk terkena kelelahan klinis:
1. Gangguan ritme sirkadian
Aktivitas yang terjadi saat tubuh seharusnya istirahat (malam hari) memaksa sistem biologis tubuh (misalnya produksi hormon melatonin, temperatur tubuh, ritme jantung) untuk “berkegiatan”. Adaptasi ini memicu stres fisik.
2. Kurang tidur atau tidur tidak berkualitas
Tidur di siang hari sering terganggu oleh cahaya, kebisingan, atau gangguan sosial. Kurang tidur berkepanjangan akan menumpuk “utang tidur” dan melemahkan sistem pemulihan tubuh.
3. Beban kerja fisik dan mental
Tuntutan pekerjaan pada shift malam, baik dalam bidang industri, kesehatan, transportasi, keamanan, dan lainnya, sering memadukan tekanan fisik dan mental secara terus-menerus.
4. Ketidakseimbangan antara aktivitas dan istirahat
Seringkali istirahat tidak cukup atau tidak teratur, sehingga tidak ada waktu pemulihan yang memadai bagi tubuh.Jika tidak diantisipasi, kelelahan klinis ini dapat menyebabkan kondisi serius seperti disfungsi hormonal, gangguan metabolik, kerentanan terinfeksi, serta cedera akibat kecelakaan kerja.
Tantangan dalam Deteksi dan Monitoring Kelelahan
Selama ini, penilaian kelelahan umumnya bergantung pada kuesioner subjektif, seperti menggunakan kuesioner kelelahan. Namun metode ini rentan untuk terjadinya bias seperti keterbatasan daya ingat pekerja dan perbedaan persepsi antar individu. Metode ini juga tidak bisa menilai kondisi pekerja secara objektif serta tidak bisa menangkap perubahan kondisi pekerja secara real-time.
Para peneliti sedang mengusulkan penggunaan biomarker digital (digital biomarkers) seperti detak jantung, variabilitas detak jantung (HRV), sinyal elektromiografi (EMG), sinyal otak (EEG), aktivitas gerak (accelerometer), dan lainnya. Tapi sampai sekarang, belum ada batas yang disepakati secara umum untuk menentukan kapan seseorang bisa dikatakan mengalami kelelahan klinis. (Aboagye et al., 2025)
Perangkat wearable ini harus akurat, andal, tidak mengganggu aktivitas pemakai, dan mampu menyimpan atau menyampaikan data secara aman serta real-time. Beberapa penelitian juga menunjukkan bahwa manfaatnya dalam dunia nyata dan pengaruhnya terhadap kesehatan masih belum terlalu terlihat. (Lodewyk et al., 2025)
Data biologis yang dikumpulkan oleh perangkat wearable ini merupakan data pribadi yang sensitif. Karena itu, perusahaan harus benar-benar menjaga keamanan dan kerahasiaannya. Selain itu, sebagian pekerja mungkin merasa seperti diawasi terus-menerus, sehingga bisa menimbulkan rasa tidak nyaman atau penolakan terhadap penggunaan perangkat tersebut.
Wearable dan Pemantauan Kelelahan: Dasar Ilmiah & Studi Terkini
Menurut penelitian terbaru, penggunaan beberapa sensor sekaligus, seperti detak jantung (ECG), aktivitas otot (EMG), gerakan tubuh, suhu kulit, dan sinyal otak, yang digabung dengan teknologi kecerdasan buatan (AI) terbukti lebih akurat mendeteksi kelelahan dibanding hanya memakai satu jenis sensor saja. (Kakhi, Jagatheesaperumal, Khosravi, Alizadehsani, & Acharya, 2025)
Contoh kasus: Penelitian yang berjudul “Wearable sensors and machine learning predict worker fatigue to improve safety and productivity” (2024) menggunakan berbagai sensor yang dipakai di tubuh pekerja pabrik. Hasilnya, teknologi ini bisa memprediksi tingkat kelelahan pekerja secara langsung (real time). (Pramanik, 2024)
Penelitian ini melibatkan 43 pekerja dari dua jenis pekerjaan industri. Alat sensor dipasang untuk memantau gerakan tubuh, suhu kulit, dan detak jantung mereka. Data ini kemudian dianalisis oleh sistem berbasis machine learning yang memberikan nilai kelelahan dari 0 sampai 10. Hasilnya, gerakan lengan kiri dan variasi detak jantung (HRV) ternyata menjadi tanda penting dalam memprediksi tingkat kelelahan seseorang. (Pramanik, 2024)
Studi lainnya, “Wearable network for multilevel physical fatigue prediction in manufacturing workers” dari PNAS Nexus, meneliti jaringan alat wearable yang saling terhubung untuk memprediksi tingkat kelelahan fisik pada berbagai level. (Mohapatra et al., 2024)
Selain itu, penelitian seperti proyek IDEA-FAST menunjukkan bahwa alat wearable (contohnya VitalPatch) bisa membantu memantau tanda-tanda tubuh seperti detak jantung dan jeda antar detak, lalu menghubungkannya dengan rasa lelah yang dirasakan oleh pasien dengan penyakit kronis. (Innovative Health Initiative, 2023)
Jadi, bukti ilmiah saat ini mendukung konsep bahwa wearable dapat menjadi alat bantu dalam memantau kelelahan dengan cara yang lebih objektif dan berkelanjutan.
Tantangan dan Batasan Implementasi
Meski menjanjikan, ada beberapa catatan penting yang perlu kita ketahui:
1. Standar dan threshold yang belum umum
Belum ada standar klinis universal untuk “ambang kelelahan” berdasarkan biomarker wearable. Apa yang disebut “kelelahan ringan” oleh satu algoritma mungkin berbeda pada pengguna lain.
2. Validasi klinis terbatas
Banyak studi masih dalam fase pilot atau observasional. Hanya sedikit uji klinis terkontrol yang membuktikan bahwa penggunaan wearable benar-benar mengubah outcome kesehatan secara signifikan. (Lodewyk et al., 2025)
3. Perbedaan antar individu
Faktor seperti usia, kebugaran fisik, penyakit penyerta, atau respons adaptasi individu bisa mempengaruhi data sensor.
4. Kepatuhan dan kenyamanan pengguna
Jika perangkat terasa mengganggu, berat, atau harus dipakai pada bagian tubuh yang tidak nyaman, pekerja cenderung menjadi tidak patuh dalam menggunakannya.
5. Keamanan dan privasi data
Data biometrik harus dienkripsi, pengiriman data aman, dan pengguna harus memiliki kontrol atas siapa yang mengakses data tersebut.
Aplikasi Goodeva Smartsafety:
Peran Wearable dalam Sistem Pemantauan Kelelahan Untuk menjadikan wearable benar-benar berguna dalam konteks pekerja shift malam dan kelelahan klinis, dibutuhkan integrasi antara hardware (sensor) dan software (analitik, aplikasi).
Disinilah kita membutuhkan aplikasi seperti Goodeva Smartsafety. Aplikasi ini bisa dijadikan sebagai jembatan antara data sensor dan intervensi nyata pada pengguna. Beberapa fungsi dari Goodeva Smartsafety yang bisa kita gunakan, yaitu: (Goodeva Technology, n.d.)
Dashboard real time:
Goodeva Smartsafety bisa menampilkan skor kelelahan real-time berdasarkan data wearable, sehingga pengguna atau manajemen dapat melihat kapan kelelahan mulai muncul.
Pemberitahuan dan rekomendasi:
Jika skor kelelahan melewati ambang tertentu, aplikasi dapat menyarankan istirahat singkat, peregangan, atau pengalihan tugas sementara.
Rekam jejak dan tren:
Goodeva Smartsafety akan menyimpan histori data selama beberapa hari, minggu, atau bulan untuk membantu menganalisis pola kelelahan, misalnya apakah shift tertentu atau minggu kerja tertentu cenderung menyebabkan lonjakan kelelahan.
Integrasi manajemen shift & penjadwalan:
Berdasarkan data kelelahan dari banyak pekerja, aplikasi dapat merekomendasikan rotasi shift, jadwal istirahat tambahan, atau modifikasi beban kerja yang lebih sehat.
Privasi dan kontrol data:
Goodeva Smartsafety memungkinkan pekerja bisa mengelola akses ke data mereka, misalnya memilih untuk berbagi data anonim kepada manajer atau hanya melokalkan untuk keperluan pribadi.
Dengan demikian, wearable bukan hanya alat pengukur pasif, tetapi menjadi bagian dari sistem cerdas yang membantu pengambilan keputusan berbasis data untuk kesehatan, keselamatan, dan produktivitas.
Implikasi dan Arah Masa Depan
Jika implementasi wearable dan aplikasi seperti Goodeva Smartsafety berhasil diadopsi secara luas, manfaatnya bisa sangat besar, diantaranya:
Pengurangan kecelakaan kerja
Dengan mendeteksi tanda kelelahan lebih awal, kita dapat melakukan tindakan pencegahan sebelum tubuh kelelahan dan risiko kecelakaan meningkat.
Peningkatan kesejahteraan pekerja
Pemantauan secara terus-menerus membantu kita menyesuaikan beban kerja dan waktu istirahat agar lebih seimbang dan nyaman bagi tubuh (lebih manusiawi).
Efisiensi operasional
Data kolektif dari banyak pekerja dapat membantu manajemen menyusun rotasi shift yang lebih aman dan produktif.
Penelitian populasi nyata
Data dari wearable dapat menjadi basis penelitian epidemiologi kelelahan pada populasi pekerja, terutama di negara dengan sumber daya terbatas.
Supaya visi ini benar-benar bisa terwujud, ada beberapa hal penting yang perlu dilakukan:
1.Perlu penelitian lebih lanjut untuk membuktikan bahwa alat wearable benar-benar bisa membantu memperbaiki kesehatan pengguna.
2.Perlu dibuat standar batas aman dan berisiko dari data tubuh (seperti tanda-tanda kelelahan) yang disesuaikan dengan kondisi orang Indonesia, misalnya berdasarkan usia, jenis kelamin, atau riwayat kesehatan.
3. Alatnya harus didesain senyaman mungkin, yaitu ringan, tidak cepat habis baterai, dan bisa dipakai lama tanpa mengganggu aktivitas.
4. Perlu aturan yang jelas untuk melindungi data pribadi pengguna, terutama jika alat ini dipakai di tempat kerja.
5. Penting juga edukasi untuk pekerja dan atasan, supaya mereka paham manfaatnya dan tidak menganggap alat ini seperti “alat pengawas” yang mengekang.
Kesimpulan
Pekerja shift malam panjang menghadapi risiko kelelahan klinis yang bisa berdampak buruk secara fisik dan mental. Pemantauan “tradisional” berbasis self-report memiliki keterbatasan yang cukup signifikan.
Teknologi wearable, apabila dipadukan dengan algoritma kecerdasan buatan dan aplikasi pintar seperti Goodeva Smartsafety akan menawarkan solusi inovatif untuk mendeteksi kelelahan lebih awal, memandu intervensi tepat waktu, dan menyusun strategi kerja yang lebih sehat.
Walaupun masih ada tantangan validasi klinis, kenyamanan pengguna, dan privasi data, investasi dalam sistem wearable dan aplikasi cerdas ini adalah investasi kesehatan masa depan yang sangat penting, khususnya dalam dunia kerja shift yang terus berkembang.
Dengan demikian, salah satu solusi nyata untuk mengatasi kelelahan klinis pekerja shift malam adalah memanfaatkan wearable yang terintegrasi dengan aplikasi seperti Goodeva Smartsafety sebagai alat pemantauan dan pencegahan yang real-time.