>Penelitian ini bertujuan mengevaluasi tingkat kelelahan pada pengemudi truk menggunakan metode Karolinska Sleepiness Scale (KSS) serta Psychomotor Vigilance Task (PVT) dalam mengukurnya. Melalui pendekatan kuantitatif, penelitian ini menggunakan metode statistic Paired Sample t test, Wilcoxon signed rank, regresi logistik, Kruskal-Wallis dan Spearman's rho untuk menganalisis data dari 15 pengemudi dengan berbagai variabelnya. Hasil menunjukkan terdapat perbedaan signifikan dalam skor KSS antara kelompok dengan ρ-value  <0.001, dari hasil output PVT signifikansi terdapat pada variabel Median, Maximum RT dan Slowest10% dengan nilai ρ-value  <0.05. Analisis menggunakan Spearman Rho didapatkan korelasi hubungan positif yang signifikan antara hasil KSS dan nilai Minimum RT serta variabel Fastest10%, kemudian menggunakan uji yang sama untuk kelelahan dan violation (pelanggaran) hasil hubungan yang signifikan antara kelelahan dengan pengereman. Untuk analisis Uji Kruskal Wallis nilai signifikansi diperoleh pada variabel USIA dengan KSS dan Pengalaman (Experience). Hasil analisis regresi logistik terdapat tiga variabel yang di anggap signifikansi yaitu Durasi Bekerja (Sig.) 0.015, Jumlah Orang (Sig.) 0.001, Cylinder (Sig.) 0.016. Keterbatasan penelitian termasuk ukuran sampel yang terbatas dan ketergantungan pada alat ukur subjektif dan objektif yang terbatas. Penelitian masa depan disarankan untuk memasukkan instrumen tambahan dan menganalisis pengaruh variabel eksternal pada kelelahan pengemudi.

---

Research aims to evaluate level fatigue of truck drivers using the Karolinska Sleepiness Scale (KSS) and Psychomotor Vigilance Task (PVT). A quantitative approach, this research uses the statistical method Paired Sample t test, Wilcoxon signed rank, logistic regression, Kruskal-Wallis and Spearman's rho to analyze data from 15 drivers with various variables. The results show that there is a significant difference in KSS scores with a ρ-value <0.001, from PVT outputs results significance is found in the Median, Maximum RT and Slowest10% variables with a ρ-value <0.05. Analysis using Spearman Rho showed significant positive correlation between the KSS results and the Minimum RT value and the Fastest10% variable, then using the same test for fatigue and violation, the results showed a significant relationship between fatigue and braking. For the Kruskal Wallis analysis, significance values were obtained for the variable AGE with KSS and Experience. The results of logistic regression analysis found three variables were considered significant, Duration of Work (Sig.) 0.015, Number of People (Sig.) 0.001, Cylinder (Sig.) 0.016. Study limitations include limited sample size and reliance on limited subjective and objective measurement tools. Future research is recommended to include additional instruments, analyze the influence of external variables on driver fatigue.