## PERAN KECERDASAN BUATAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) DALAM INOVASI PEMASARAN
Syarifah Maihani 1 , Syarifah Nasywa Syalaisha 2 , Yusrawati 3 , T.M.Nur 4 ,
Desyan Ria 5 , Kumita 6 , Sayed Ahmad Zaki 7
Universitas Al Muslim, Aceh, Indonesia E-mail: syarifahlangsa78@gmail.com , syarifahnasywa7336@gmail.com,
hamzahyusra4@gmail.com , tmnyosha@gmail.com, anriadesy@gmail.com,
kumitaumuslim@gmail.com, msczaki@gmail.com
ABSTRAK - Pemasaran  telah  menjadi  kompleks  dalam  satu  decade  terakhir dengan di perkenalkannya suatu kecerdasan buatan. Marketing kecerdasan buatan adalah  tehnik  pemanfaatan  teknologi  secara  optimal  untuk  meningkatkan pengalaman  pelanggan.  Belakang  ini  menjadi  menjadi  sangat  penting  bagi perusahaan  untuk  mengenali  dan  memahami  kebutuhan  pelanggan  dan  harapan mereka  dalam  hal  produk  serta  layanan.  Dengan  bantuan AI  para  pemasar  dapat memproses data dalam jumlah besar,  melakukan penjualan secara individual dan memenuhi ekspektasi pelanggan. Selain itu persepsi yang mereka dapatkan tentang pelanggan  dan  kebutuhan  mereka  dalam  jangka  waktu  yang  lebih  singkat membantu  mereka  untuk  meningkatkan  kinerja  kampanye  dan Retrun  On Investment ( ROI ) dengan cepat. Dalam artikel ini penulis telah mengulas seluruh konsep penggunaan kecerdasan buatan dalam pemasaran. Ini memberikan rincian yang konfrehensif tentang manfaat penerapan AI dalam pemasaran, bagaimana AI membentuk Kembali pemasaran, kebutuhan AI dalam pemasran yang diilustrasikan dalam contoh-contoh dunia nyata dari berbagai bisnis. Artikel ini juga mencakup bagian yang didedikasikan untuk bagian implementasi strategi AIM yang berbeda di  seluruh  siklus  hidup  pelanggan.  Akhirnya  ada  analisis  yang  terperinci berdasarkan  sektor  dan  wilayah.  Setelah  membaca  makalah  ini,  pembaca  akan mendapatkan  informasi  yang  baik  tentang  metode  pemasaran  modern  dan gambaran lengkap tentang strategi pemasaran kecerdasan buatan saat ini, dan akan memiliki pandangan holistic tentang sektor AIM.
Kata Kunci : Digital Marketing, Kecerdasan Buatan.
ABSTRACT  -  Marketing  has  become  complex  in  the  last  decade  with  the introduction  of  artificial  intelligence.  Artificial  marketing  intelligence  is  a technique for optimal use of technology to improve customer experience. Recently, it has become essential for companies to recognize and understand customer needs and expectations regarding products and services. With the help of AI, marketers can  process  large  amounts  of  data,  make  individual  sales,  and  meet  customer expectations.  Additionally,  the  perception  they  gain  about  customers  and  their needs in a shorter time helps them to improve campaign performance and Return
On  Investment  (ROI)  quickly.  In  this  article,  the  author  has  reviewed  the  entire concept  of  using  artificial  intelligence  in  marketing.  It  provides  comprehensive details  about  the  benefits  of  applying  AI  in  marketing,  how  AI  is  Reshaping marketing, and the need for AI in marketing illustrated in real-world examples from various businesses. This article also includes sections dedicated to implementing an AIM strategy across the customer lifecycle. Finally, there is a detailed analysis by sector and region. After reading this paper, readers will be well-informed about modern marketing methods and a complete picture of current artificial intelligence marketing strategies. They will have a holistic view of the AIM sector.

## Keywords: Digital Marketing, Artificial Intelligence

## PENDAHULUAN
Pertama-tama adalah pemasaran adalah tehnik untuk mengkomunikasikan, menciptakan,  mempertukarkan  dan  memberikan  penawaran  yang  memiliki  nilai bagi klien, mitra pelanggan atau konsumen. Di era yang semakin maju dan serba digital  seperti  saat  ini,  keberhasilan  pemasaran  (marketing)  sebuah  perusahaan merupakan  salah  satu  aspek  penting  yang  harus  diperhatikan.  karena,  marketing akan  berpengaruh  terhadap  keputusan  pembelian  secara  online,  mengingat jangkauan yang hendak dicapai sangat lua (Putri & Marlien, 2022). Dalam upaya untuk  mencapai  keberhasilan  pemasaran,  strategi  yang  efektif  dan  inovatif  akan sangat  dibutuhkan.  Salah  satu  cara  untuk  mencapai  hal  tersebut  adalah  dengan berinovasi dalam hal digital marketing.
Pemasaran digital adalah proses mengiklankan suatu produk atau layanan perusahaan  menggunakan  teknologi  digital  yang  tersedia  di  internet  termasuk ponsel, iklan bergambar, dan media digital lainnya seperti iklan Google, Facebook, Instagram, Marketplace, dll. Munculnya pemasaran digital dapat ditelusuri kembali ke masa awal 1980-an. Ada banyak jenis strategi implementasi pemasaran digital seperti  Search  Engine  Optimization  (SEO),  Search  Engine  Marketing  (SEM), Social  Media  Marketing  (SMM),  Content  Marketing,  Email  Marketing,  Online Advertising, website, Affiliate Marketing, Viral marketing, dll (Panda, 2016).
Pada  awalnya  sedikit  terlihat  sulit,  tetapi  untuk  menghubungkan  bidang kecerdasan buatan dengan berbagai strategi pemasaran, untuk itu kita harus berpikir out of the box untuk mempelajari atau mengekplorasi bidang ini. Bahkan lebih sulit
lagi  untuk  membayangkan bidang apa pun yang tidak terpengaruh oleh AI. Oleh karena  itu,  untuk  menciptakan  pesan  yang  terintegrasi  dengan  baik,  pemasaran menjadi lebih efektif jika dipadukan dengan alat promosi lainnya, salah satu yang dimaksud adalah bidang ilmu Artificiall Intelligence serta bidang ilmu turunannya.
Secara teknis, pemanfaatan teknologi Artificial Intelligence (AI) dapat diterapkan dan akan ada banyak hal dapat dibuat otomatis serta lebih efisien, termasuk dalam hal digital marketing. Tujuan artikel ini adalah untuk memaparkan dan menganalisis konsep  dasar  Artificial  Intelligence  serta  mengidentifikasi  bidang  ilmu  turunan Artificial Intelligence yang dapat diterapkan dalam inovasi digital marketing. Lebih lanjut,  artikel  ini  juga  mengeksplorasi  berbagai  aplikasi  Artificial  Intelligence dalam digital marketing serta dampaknya terhadap efektivitas dan efisiensi digital marketing.

## KAJIAN TEORI

## Website Image
Kecerdasan buatan atau Artificial  Intelligence (AI) adalah teknologi  yang memungkinkan  komputer  atau  mesin  secerdas  manusia,  mampu  melakukan aktivitas  mirip  dengan  otak  manusia.  Dalam  skenario  saat  ini,  kemajuan  Taufik, Kurniawan 32 teknologi AI digunakan di hampir setiap aspek kehidupan termasuk ke  ranah  digital  marketing  yaitu  untuk  mempermudah  bisnis  bisa  menjangkau konsumen  pada  waktu  yang  cepat  dan  tepat  (Thilagavathy  &  Praveen  Kumar, 2021).
Salah satu dampak terbesar AI pada digital  marketing adalah kemampuan untuk  memprediksi  perilaku  konsumen.  Dengan  menganalisis  data  dari  media sosial, mesin pencari, dan sumber online  lainnya, AI dapat mengidentifikasi pola dan  membuat  prediksi  tentang  kebutuhan  yang  diinginkan  konsumen  di  masa mendatang. Ini berarti bahwa pebisnis dapat membuat target yang relevan dengan minat dan kebutuhan pangsa pasar.

## Bagaimana Kecerdasan Buatan ( AI ) Membentuk Ulang Pemasaran
Sudah menjadi hal yang biasa untuk melakukan analisis data berskala besar
di  sektor  pemasaran.  Elemen-elemen  seperti  kecerdasan  buatan,  pembelajaran mesin  pembuatan  jejak  mereka  pada  operasi  Perusahaan.  Setelah  meningkatnya penggunaan tehnik-tehnik perintis ini, tim pemasaran memiliki cakupan yang luas untuk menyampaikan nilai yang sangat besar pada data potensial AI. Kecerdasan buatan adalah kemampuan mesin untuk melaksanakan tugas-tugas intelktual yang dapat di hubungkan dengan pikiran manusia seperti memecahkan masalah, belajar, melatih  kreativitas,menalar,  memahami,  dan  berinteraksi  dengan  lingkungan. Munculnya solusi pemasaran yang di dukung oleh AI mengurangi tanggung jawab pemasar dan memberikan tugas-tugas kepada mesin.

## Perlunya Kecerdasan Buatan (AI ) Dalam Pemasaran
Pemasaran  dapat  memproses  data  pemasaran  dalam  jumlah  besar,  dari berbagai platfrom seperti web, media social, dan email dalam waktu yang relative cepat. Selain itu, persepsi yang mereka dapatkan tentang pelanggan dan kebutuhan mereka  dalam  jangka  waktu  yang  lebih  singkat  membantu  mereka  dalam meningktkan kinerja. Faktor lain yang mengharuskan AI untuk di implementasikan dalam Pratik pemasaran adalah bahwa akhir-akhir ini menjadi sangat penting bagi Perusahaan  untuk  mengenali  dan  memahami  kebutuhan  pelanggan  dan  harapan mereka  dalam  produk  serta  layanan.  Hal  ini  membantu  para  pemasar  untuk mengindentifikasi siapa target audiens mereka dan dengan demikian menciptakan pengalaman  pribadi  pagi  pengguna.  Dengan  penerapan  AI  pemasar  mampu memahami  prilaku  pelanggan  dan  menghasilkan  wawasan  pelanggan  serta meningkatkan  4C  yaitu:  Penargetan  pelanggan,  dan  Nilai  Seumur  hidup, Keterlibatan Pelanggan, Pengalaman Pelanggan, dan Loyalitas Pelanggan.

## METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  adalah  analisis  deskriptif  kualitatif.  Tentunya artikel ini memanfaatkan data kualitatif yang telah dikumpulkan dan telah direduksi sebelumnya. Reduksi data (data reduction) merupakan cara yang dilakukan peneliti dalam  melakukan  analisis  untuk  mempertegas,  memperpendek,  membuat  fokus, membuang hal-hal yang tidak penting, dan mengatur data sedemikian rupa sehingga dapat  menarik  kesimpulan  atau  memperoleh  pokok  temuan.  Selanjutnya,  hasil
pengumpulan  data  yang  telah  direduksi  tersebut  dijabarkan  dan  disajikan  secara deskriptif untuk bisa diverifikasi dan ditarik kesimpulannya. Diagram blok untuk set up penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Blok Untuk Set Up Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Terdapat  sedikitnya  tiga  tingkat  klasifikasi  Artificial  Intelligence  (AI) (Khan,  2021).  Pada  tingkat  pertama,  ada  Artificial  Narrow  Intelligence  (ANI). Tingkatan ini hanya spesialisasi di satu area dan memecahkan sebuah masalah. Oleh karena itu, sering juga disebut sebagai AI yang sempit. Beberapa contoh ANI antara lain: Pencarian Google, IBM Watson Assistant, penelusuran laman web, Chatbot,
Siri milik Apple, Alexa milik Amazon, dan Cortana milik Microsoft.
Pada  tingkatan  kedua,  terdapat Artificial  General  Intelligence  (AGI)  atau Human Level Artificial Intelligence (HLAI), yaitu kecerdasan buatan yang setara dengan  kecerdasan  manusia,  sehingga  semua  pekerjaan  intelektual  manusia  bisa digantikan oleh perangkat AGI. Nilai komersialnya akan sangat tinggi di masa yang akan datang. Devisa yang diperoleh dari ekspor perangkat AGI bisa mencapai 10 triliun  dolar  per  tahun.  Nilai  dari AGI  sangatlah  tinggi,  karena AGI  akan  dapat menggantikan  hampir  semua  pekerja  kerah  putih,  yang  pada  dasarnya mengandalkan kemampuan intelektual. AGI bukanlah hanya perangkat yang akan membantu manusia, melainkan juga bisa menggantikan manusia.
Pengumpulan Data
Reduksi Data
Penyajian Data
Verifikasi dan Penarikan Kesimpulan
Semua  pekerjaan  profesional  seperti  insinyur,  dokter,  akuntan,  dan pengacara  bisa  digantikan  oleh AGI  (Bunyamin,  2018).  Tingkatan  ketiga  adalah Artificial Super Intelligence (ASI). Ini adalah AI hipotetis yang berada di luar otak manusia. Bisa dikatakan,  ini didasarkan pada fiksi  ilmiah. Insinyur dan  ilmuwan masih berusaha  mencapai fungsionalitas ASI. Karena otak manusia terbatas pada beberapa  miliar  neuron,  tetapi ASI  memiliki  neuron  yang  tidak  terbatas.  Intinya, ASI adalah konsep kecerdasan buatan yang jauh lebih pintar daripada otak manusia dan  terbaik  di  hampir  semua  bidang.  Dengan  kata  lain,  ASI  adalah  tingkat kecerdasan  buatan  yang  dicapai  saat  komputer  secara  eksponensial  melampaui tingkat kecerdasan manusia beberapa kali lipat (Pohl, 2015). Ketiga tingkatan AI tersebut diilustrasikan dengan Gambar 2.

## Gambar 2. Tiga Tingkatan Artificial Intelligence (AI)
Ternyata dari beberapa faktor yang mempengaruhi pemasaran  khususnya terkait dengan AI, penggunaan AI terbesar dalam digital marketing adalah melalui machine learning . Di masa lalu, kekuatan kasar dari komputasi  yang digunakan, semua  gerakan  harus  ditentukan.  Akan  tetapi,  dengan    menggunakan  teknologi machine learning , kini algoritma yang mempelajarinya. Machine learning adalah
Tingkat ke-1 Artificial Narrow
Intelligence
(ANI)
Tingkat ke-2 Artificial General Intelligence (AGI) Tingkat ke-3 Artificial Super Intelligence (ASI)  Spesialisasi di satu area dan memecahkan sebuah masalah.  Kecerdasan buatan yang setara dengan kecerdasan manusia, sehingga semua pekerjaan intelektual
manusia bisa digantikan.
 Konsep kecerdasan buatan yang jauh lebih pintar daripada otak manusia dan terbaik di hamper semua bidang.
Gambar 2. Tiga Tingkatan Artificial Intelligence (AI)
teknologi  AI  dasar  penting  yang  digunakan  untuk  membuat  model  yang  dapat mengidentifikasi pola dalam kumpulan data yang  kompleks (Ribeiro, 2020).
Dalam  dunia  marketing, machine  learning membantu stakeholder untuk menganalisis  iklan  pemasaran,  menilai  efisiensi  pekerjaan,  dan  melihat  adanya peluang  pasar. Analytics  intelligence adalah  salah  satu tools yang  menggunakan algoritma machine  learning .  Dengan  semakin  banyak  mengumpulkan  data  yang digunakan  oleh analytics  intelligence untuk  membuat  model,  maka  hasilnya  pun akan semakin akurat.
Dengan  demikian, machine  learning akan  sangat  membantu  berinovasi dalam pemasaran.
1. Pelayanan kepada customer dengan lebih cepat
Pada  dasarnya, customer lebih  banyak  memilih  layanan live  chat untuk komplain  barang  ataupun  menanyakan  tentang  suatu  hal.  Hal  ini  karena    bisa mendapatkan  jawaban  secara  langsung  dan  cepat.  Namun,  jam    operasional karyawan terkadang membatasi hal tersebut. Oleh karena itu,  penerapan machine learning (dalam  hal  ini chatbot )  bisa  menjadi  salah  satu    solusi  terbaik.
Kelebihannya, waktu tunggu respon tidak terlalu lama,  tersedia setiap saat (tidak tergantung pada jam operasional karyawan), dan  dapat mengarahkan query yang kompleks  ke  sumber  daya  manusia  apabila    pertanyaan  atau  keluhan  tidak  dapat ditangani oleh chatbot .

## 2. Personalisasi lebih baik
Yang  dimaksud  dalam  hal  ini  adalah machine  learning dapat  membantu untuk menganalisis sesuatu yang disukai customer berdasarkan history atau  bisa dikatakan  pengalaman  saat  menggunakan  layanannya.  Misal, customer pernah melakukan pencarian terkait produk A, maka machine learning bisa  mendeteksi, menganalisis, dan selanjutnya bahkan bisa memberikan saran untuk produk yang sejenis dengan A mungkin bisa menarik perhatian customer .
3. Konten yang lebih tepat
Biasanya  dibutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  untuk  menentukan  konten yang tepat unggul dan impaknya besar. Dengan machine learning , keefektifan pemilihan  konten  akan  meningkat  dan  tepat  sasaran. Artificial  neural  network adalah  bentuk  pembelajaran  mesin,  yang  terdiri    dari neuron terkoordinasi  yang memproses  informasi  dengan  bereaksi  terhadap    input  eksternal  dan mentransmisikan informasi antar unit (Holmi, 2021).
Dengan artificial  neural  network ,  kita  bisa  memprediksi  perilaku konsumen.    Terlebih  lagi,  pasar  juga  akan  menjadi  bisa  diklasifikasikan berdasarkan    segmentasinya.  Ketika  menggunakan  data  survei,  hasil  klasifikasi dengan artificial  neural  network lebih  unggul  dari  yang  dicapai  oleh  analisis diskriminan  klasik (Badea (Stroie), 2014). Lebih jauh setelah perilaku konsumen diketahui, artificial  neural  network juga  bisa  dimanfaatkan  untuk  memprediksi tingkat  penjualan produk (Satria, 2021)
Selanjutnya  ada deep  learning yang  digunakan  pada Natural  Language Processor (NLP).  Pada  dasarnya,  NLP  mengacu  pada  komponen  yang memungkinkan chatbot melakukan  percakapan  yang  hampir  identik  dengan percakapan manusia antarmanusia. Di dalam NLP inilah terdapat penerapan deep learning untuk tidak hanya mempelajari input manusia tetapi juga
menghasilkan respons manusia (iPullRank, 2017).  Sama halnya dengan artificial neural network , penerapan deep learning dalam pemasaran membantu perusahaan untuk  memahami  pelanggan    dengan  lebih  baik,  meningkatkan  personalisasi, mengoptimalkan  iklan,  dan    memberikan  pengalaman  yang  lebih  baik  secara keseluruhan.
Contoh  penerapan deep learning dalam pemasaran antara lain:

## 1. Image Recognition
Image Recognition membantu penjual memahami gambar dan video yang dibagikan  orang  di  jejaring  sosial  dan  “menunjukkan”  perilaku  konsumen. Selanjutnya,  konsumen  mengidentifikasi  detail  tentang  penawaran  yang digambarkan dalam gambar, dan penjual mendapat manfaat dari detail  konsumsi
kontekstualnya (Mr. M. V. Prabhakaran, 2019). Dalam hal ini, image recognition dapat digunakan untuk pengenalan merk atau produk  secara otomatis. Misalnya, perusahaan  dapat  menggunakan image  recognition untuk  mengidentifikasi  logo atau produk mereka dalam gambar yang  dibagikan oleh pengguna di media sosial.

## 2. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  banyak  digunakan  oleh  berbagai  pihak  seperti  pembeli atau  pemasar  untuk  mendapatkan  wawasan  tentang  barang  dagangan  atau memahami tren pasar (Yadav et al., 2020) . Deep learning dapat digunakan  untuk menganalisis sentimen pelanggan dari ulasan produk, komentar  media sosial, atau umpan balik pengguna. Dengan memahami sentimen  pelanggan secara otomatis, perusahaan dapat merespons dengan cepat dan  mengambil tindakan yang sesuai.

## 3. Rekomendasi Personalisasi
Deep  learning memungkinkan  pengembangan  sistem  rekomendasi  yang kuat. Dengan menganalisis data perilaku dan preferensi pelanggan, deep learning dapat  memberikan  rekomendasi  yang  dipersonalisasi  untuk  produk  atau    konten yang  relevan.  Ini  dapat  meningkatkan  keterlibatan  pelanggan  dan    konversi penjualan.

## 4. Pencarian Visual
Pengembangan  mesin  pencari  visual  memungkinkan  pengguna  untuk mencari gambar berdasarkan konten visual, seperti mencari produk yang  mirip atau mencari inspirasi berdasarkan gaya atau tampilan tertentu. Dalam digital marketing , pencarian visual dapat meningkatkan pengalaman  pengguna dan membantu dalam penemuan produk.
5. Big Data
Big data hadir sebagai elemen penting bagi bisnis untuk mempertahankan kesuksesan dalam perjalanannya menuju digitalisasi. Sebagai hasil dari  kemajuan teknologi  yang  cepat,  konsumen  membuat  berbagai  macam  data    dalam  jumlah
yang  besar.  Data  yang  dibuat  dalam  volume,  kecepatan,  dan    variasi  seperti  itu memungkinkan bisnis memperoleh wawasan tentang  perilaku konsumen. Analisis yang  tepat  atas  data  yang  besar  tersebut  ( big  data )  membantu  bisnis  mengisi kekosongan tentang konsumen dan  mendapatkan keunggulan kompetitif di pasar (Cavlak & Cop, 2021). Dengan  mempelajari pola kompleks dalam big data , deep learning dapat  membantu    perusahaan  memahami  tren  pasar,  meramalkan permintaan  produk,  atau    mengoptimalkan  iklan  pemasaran. Big  Data sudah memberi dampak besar  pada industri tertentu seperti sektor kesehatan, industri, dan ritel  (Grishikashvili et al., 2014).
6. Voice/Speech Recognition
Voice/Speech Recognition adalah proses sinyal ucapan  menjadi rangkaian kata. Speech recognition mengubah kata yang diucapkan menjadi input yang dapat dibaca mesin. Ini juga disebut voice recognition (Mamatha, 2020). Tools ini dapat menerjemahkan ucapan pengguna menjadi teks. Hal tersebut juga  dapat digunakan dalam  aplikasi  pemasaran  suara,  seperti voice  search atau    asisten  suara,  yang semakin populer.
7. Ads optimization
Deep  learning dapat  digunakan  untuk  mengoptimalkan  iklan  digital  ( ads optimization ). Dengan mempelajari data perilaku pengguna dan respons  terhadap iklan, deep learning dapat mengidentifikasi pola yang efektif dan  mengoptimalkan penargetan,  penempatan,  dan  tampilan  iklan.  Sementara    itu, online  advertising markets juga  tumbuh  dan  terus  mendapatkan  daya  tarik    dari  situs  web,  jejaring sosial,  dan  aplikasi  seluler  (Akande  &  Haq,  2021).    Sehingga, ads  optimization dalam deep learning memang akan sangat berperan  positif.

## SIMPULAN
Artificial Intelligence (AI) memainkan peran yang signifikan dalam bidang inovasi  pemasaran.  AI  telah  mengubah  cara  berinteraksi  perusahaan  dengan pelanggan  mereka  dan  mengelola  iklan  pemasaran.  Dengan  menggabungkan kecerdasan  mesin  dan  analisis  data,  perusahaan  dapat  meningkatkan  target,
personalisasi,  dan  efektivitas  iklan  mereka,  sehingga  memberikan  pengalaman yang  lebih  baik  bagi  pelanggan  dan  hasil  yang  lebih  baik  bagi  bisnis  yang dijalankan.
Beberapa peran utama AI dalam pemasaran:
(1) Pemahaman Pelanggan;
(2) Personalisasi Konten;
(3) Pencarian dan Pemasaran dalam Mesin  Pencari;
(4) Chatbot dan Layanan Pelanggan Otomatis;
(5) Analisis Data dan Prediksi;
(6) Pengoptimalan Pengalaman Pengguna; dan
(7) Automatisasi dan Pengoptimalan Iklan.

## DAFTAR PUSTAKA
Kamal SA, Shafiq M, Kakria P. Investigating  acceptance of telemedicine services through an extended technology acceptance  model   (TAM). Technology  in Society.
Shiferaw  F, Zolfo M. The role of  information   communication technology (ICT) towards  universal health coverage: the first steps of  a telemedicine project in Ethiopia. Global  health action.
Kidholm  K,  Ekeland  AG,  Jensen  LK,    Rasmussen  J,  Pedersen  CD,  Bowes  A, Flottorp SA, Bech M. A model for assessment  of telemedicine applications: mast.  International journal of technology  assessment in health care.
Dodoo  JE,  Al-Samarraie  H,  Alzahrani  AI.    Telemedicine  use  in  Sub-Saharan Africa:    Barriers  and  policy  recommendations  for    Covid-19  and  beyond. International Journal  of Medical Informatics.
Al-Samarraie  H,  Ghazal  S,  Alzahrani  AI,    Moody  L.  Telemedicine  in  Middle Eastern    countries:  Progress,  barriers,  and  policy    recommendations. International journal of  medical informatics. 2020 Sep  1;141:104232.