Tanda-tanda adanya pajanan faktor risiko psikososial

Organisasi harus dapat mengenali tanda-tanda bahwa individu atau kelompok terpajan faktor risiko psikososial. Beberapa tanda-tanda adanya pajanan faktor risiko psikososial adalah:

Tingginya tingkat stres dan burnout (pekerja merasa lelah baik secara emosional maupun fisik)

kurangnya keterlibatan
kurang energi, kurang semangat

Perubahan perilaku
Kurang keinginan untuk bekerja dengan pekerja lain
Isolasi sosial atau penarikan diri, menolak tawaran bantuan atau mengabaikan kebutuhan kesejahteraan pribadi
Peningkatan angka absensi (ketidakhadiran kerja)
Peningkatan angka presenteeism (masuk kerja saat sakit)
Peningkatan turnover (pergantian pekerja)
Penurunan kualitas produk dan/atau layanan

gagal menyelesaikan tugas tepat waktu
peningkatan frekuensi kesalahan
peningkatan frekuensi kecelakaan

Tingkat kecemasan dan depresi yang tinggi
Konflik interpersonal dan hubungan buruk dengan rekan kerja

Komentar

Postingan populer dari blog ini

Interpretasi hasil analisis statistika pajanan lingkungan kerja

Dalam postingan Statistik data hasil pemantauan pajanan lingkungan kerja (professional-hse.blogspot.com) sudah disampaikan statistik yang harus dihitung saat menganalisis data hasil pengukuran pajanan di lingkungan kerja. Di bawah ini adalah contoh interpretasi hasil pengukuran pajanan benzene dengan passive sampler pada 12 pekerja dengan level of detection 0,033 ppm. Kita lihat bahwa statistik rerata aritmatika dan rerata aritmatika dengan pendekatan maximum likelihood estimation (MLE) tidak berbeda jauh, akan tetapi jika diperhatikan rentang nilai minimum - maksimum (0,034 - 0,507 ppm) lebih besar dibandingkan rentang nilai batas bawas - atas (0,124 - 0,395). Rerata geometris, yang tidak terpengaruh oleh pencilan, lebih kecil dibandingkan kedua rerata aritmatika. Variabilitas pajanan dapat dinilai dengan statistik simpang baku geometris. Pada contoh di atas terlihat bahwa nilai simpang baku geometris di atas 1,5 tetapi lebih kecil dari 2,5 dengan demikian vari...

Baca selengkapnya

Statistik data hasil pemantauan pajanan lingkungan kerja

Data hasil pemantauan dapat diinterpretasikan dengan hanya membandingkan hasil perhitungan statistik deskriptif dengan NAB (Nilai Ambang Batas) jika semua data yang ada lebih rendah dari 0,1 NAB atau di atas NAB. Tetapi ketika data hasil pemantauan mendekati atau mencakup NAB, maka statistik inferensial seperti persentil ke-95 harus dihitung untuk membantu dalam pengambilan keputusan. Statistik deskriptif yang harus secara rutin dihitung untuk semua data pajanan adalah: Pajanan maksimum Pajanan minimum Rentang pajanan Persen pajanan lebih besar dari NAB Rata-rata pajanan Simpang baku pajanan Rata-rata dari pajanan transformasi log alami Simpang baku dari pajanan transformasi log alami Rata-rata geometris Simpang baku geometris Statistik inferensial Persentil ke-95 Upper tolerance limit Exceedance fraction

Baca selengkapnya

Persentil ke-95

Perhatikan ilustrasi berikut ini untuk memahami apa yang dimaksud dengan persentil ke-95. Misalkan: setiap tahun, seorang pekerja bekerja 100 hari. Berapa hari yang dapat diterima untuk pajanan melebihi NAB tanpa respirator jika kita mengumpulkan data pemantauan personal pada pekerja tersebut selama 100 hari? Kita tentu mengharapkan bahwa selama 100 hari bekerja tersebut, pajanan yang melebihi NAB tanpa respirator adalah 0 hari. Target jumlah hari dengan pajanan yang melebihi NAB tanpa respirator berdasarkan konsensus profesional adalah tidak lebih dari 5 hari dari 100 hari , yaitu persentil ke-95 . Jadi 5/100 (5 hari dari 100 hari) di atas NAB dan 95/100 (95 hari dari 100 hari) di bawah NAB. Dari keterangan di atas: Persentil ke-95 adalah persentase hari di mana pajanan berada di bawah NAB Exceedance fraction 5% adalah persentase hari di mana pajanan berada di atas NAB Dalam praktik sehari-hari tidak mungkin kita melakukan pengukuran pajanan personal setiap hari. Dari be...

Baca selengkapnya

HSE Indonesia

Cari Blog Ini