e-ISSN: 2686-4924, p-ISSN 2686-5246
DOI: https://doi.org/10.31933/jimt.v4i5 Received: 28 Maret 2023, Revised: 11 Juni 2023, Publish: 12 Juni 2023 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Literature Review Penggunaan Teknologi Kecerdasan Buatan dalam Penerbangan: Analisis Perkembangan Teknologi, Potensi Keamanan, dan Tantangan
Pipa Biringkanae 1 , Rifqi Raza Bunahri 2 1. Politeknik Penerbangan Jayapura, Indonesia, pipabiringkanae69@gmail.com 2. Politeknik Penerbangan Jayapura, Indonesia, rifqiraza@gmail.com
Corresponding Author: rifqiraza@gmail.com
Abstract: This  literature  review  examines  the  development  and  potential  of  Artificial Intelligence  (AI)  in  aviation,  particularly  in  aircraft  design,  air  traffic  control,  and maintenance.  AI  has  the  potential  to  revolutionize  the  industry  by  making  aircrafts  more efficient,  lighter,  and  safer.  The  use  of  AI  in  air  traffic  control  can  also  reduce  delays  and improve  safety.  One  of  the  most  significant  potential  benefits  of  AI  in  aviation  is  increased security, as it can be used to detect potential security threats and prevent hijackings or other security  breaches.  However,  the  implementation  of  AI  in  aviation  also  presents  challenges such  as  significant  investment  in  infrastructure  and  training,  concerns  about  job  loss,  and ensuring the security and privacy of data. Despite these challenges, the potential benefits of AI in aviation make it a promising field of development for the industry.
Keyword: Artificial Intelligence, Aviation, Security Potential, Challenges.
Abstrak: Tinjauan literatur ini membahas perkembangan dan potensi Teknologi Kecerdasan Buatan  (AI)  dalam  penerbangan,  terutama  dalam  desain  pesawat,  pengaturan  lalu  lintas udara, dan pemeliharaan. AI memiliki potensi untuk merevolusi industri penerbangan dengan membuat  pesawat  lebih  efisien,  ringan,  dan  aman.  Penggunaan  AI  dalam  pengaturan  lalu lintas  udara  juga  dapat  mengurangi  penundaan  dan  meningkatkan  keselamatan.  Salah  satu manfaat  potensial  terbesar  dari  penggunaan  AI  dalam  penerbangan  adalah  peningkatan keamanan,  karena  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  ancaman  keamanan  potensial  dan mencegah pembajakan atau pelanggaran keamanan lainnya. Namun, implementasi AI dalam penerbangan juga menghadapi tantangan seperti investasi yang signifikan dalam infrastruktur dan  pelatihan,  kekhawatiran  tentang  kehilangan  pekerjaan,  dan  memastikan  keamanan  dan privasi  data.  Meskipun  tantangan  ini,  manfaat  potensial  AI  dalam  penerbangan menjadikannya bidang pengembangan yang menjanjikan bagi industri.
Kata Kunci: Kecerdasan Buatan, Penerbangan, Potensi Keamanan, Tantangan.

## PENDAHULUAN
Penerbangan adalah salah satu industri yang sangat bergantung pada teknologi (La, Bil and Heiets, 2020). Selama bertahun-tahun, teknologi terus berkembang dan terus mendorong kemajuan  di  industri  penerbangan.  Sektor  Penerbangan  yang  senantiasa  berusaha meningkatkan  keamanan  dan  kinerja  pesawat  terbang  dengan  berbagai  inovasi  teknologi. Salah satu inovasi terbaru yang mulai banyak digunakan adalah teknologi kecerdasan buatan (AI). Penggunaan teknologi AI dalam penerbangan dapat membantu meningkatkan efisiensi dan  efektivitas  dalam  berbagai  aspek  penerbangan,  seperti  perawatan,  pengawasan,  analisis data, dan sistem navigasi (Tang, Liu and Pan, 2022).
Sejumlah  studi  menunjukkan  bahwa  penggunaan  teknologi  kecerdasan  buatan  dalam penerbangan  dapat  meningkatkan  keamanan  dan  kinerja  pesawat  terbang.  Dalam  bidang perawatan pesawat terbang, teknologi AI dapat membantu mempercepat waktu pemeliharaan pesawat  terbang  dan  mengurangi  kesalahan  manusia  dalam  memonitor  kondisi  pesawat terbang.  Dalam  bidang  pengawasan,  teknologi  AI  dapat  membantu  memonitor  berbagai sistem  pesawat  terbang  dan  memberikan  peringatan  dini  saat  terjadi  masalah  (Gupta  and Kumar, 2021).
Meskipun  demikian,  pengembangan  teknologi  kecerdasan  buatan  dalam  penerbangan juga dihadapkan dengan beberapa tantangan. Beberapa tantangan  tersebut  antara lain adalah terkait  dengan  privasi  dan  keamanan  data,  kekurangan  data  yang  akurat,  dan  kurangnya pengembangan  teknologi  yang  sesuai  dengan  regulasi  penerbangan.  Namun,  tantangan  ini dapat  diatasi  dengan  melakukan  kolaborasi  antara  perusahaan  penerbangan,  regulator,  dan akademisi  dalam  pengembangan  teknologi  kecerdasan  buatan  yang  sesuai  dengan  regulasi dan standar keselamatan penerbangan.
Untuk  mengatasi  tantangan  ini,  diperlukan  upaya  yang  berkelanjutan  untuk meningkatkan  teknologi  kecerdasan  buatan  dalam  penerbangan  dan  memastikan  bahwa teknologi  tersebut  dapat  diandalkan  dan  aman.  Pada  artikel  ini,  kami  akan  mengeksplorasi perkembangan  terbaru  dalam  penggunaan  teknologi  kecerdasan  buatan  dalam  penerbangan, tantangan  dalam  mengembangkan  teknologi  ini,  dan  upaya  yang  dapat  dilakukan  untuk mengatasi tantangan tersebut.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menjelaskan faktor-faktor yang mempengaruhi penggunaan teknologi kecerdasan penerbangan dalam penerbangan. Oleh  kareana itu, untuk memperjelas  fokus  penelitian  maka  penelitian  ini  dibatasi  menjadi  tiga  rumusan  masalah sebagai berikut:
1. Bagaimana  pengaruh  perkembangan  teknologi  dalam  penerbangan  terhadap penggunaan teknologi kecerdasan buatan dalam penerbangan?
2. Bagaimana  pengaruh  potensi  keamanan  dalam  penerbangan  terhadap  penggunaan teknologi kecerdasan buatan dalam penerbangan?
3. Bagaimana  pengaruh  tantangan  dalam  penerbangan  terhadap  penggunaan  teknologi kecerdasan buatan dalam penerbangan?

## METODE
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  kualitatif  deskriptif  dengan  metode pengumpulan  data  berupa  studi  kepustakaan,  yakni  dengan  mencari  teori-teori  serta  dengan melihat  hasil  temuan  dari  peneliti  lain  yang  digunakan  sebagai  landasan  untuk  membangun kerangka  berpikir  dalam  membahas  hasil  penelitian  ini.  Hasil  dari  studi  literatur  ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari hasil penelitian yang telah dilakukan oleh pihak lain sebelumnya. Adapun sumber literatur yang digunakan berupa buku, jurnal, artikel, serta
laporan-laporan  yang  berhubungan  dengan  penggunaan  teknologi  kecerdasan  buatan  dalam penerbangan.
Dari  beberapa  literatur  yang  telah  diperoleh,  dilakukan  penyeleksian  artikel berdasarkan  pada  kriteria  inklusi  dan  eksklusi  yang  telah  ditentukan.  Kriteria  inklusi  yang digunakan ialah literatur yang di dalamnya memuat penggunaan teknologi kecerdasan buatan dalam penerbangan. Sedangkan untuk kriteria eksklusi yaitu artikel yang di terbitkan dibawah tahun 2013.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Perkembangan Penggunaan Teknologi Kecerdasan Buatan dalam Penerbangan
Penggunaan  teknologi  kecerdasan  buatan  (AI)  dalam  penerbangan  telah  mengalami perkembangan  yang  pesat  dalam  beberapa  tahun  terakhir.  AI  membantu  mengoptimalkan kinerja pesawat dan meningkatkan keselamatan penerbangan, serta memberikan pengalaman penerbangan yang lebih baik bagi penumpang (Degas et al. , 2022). Berikut ini adalah ulasan tentang  perkembangan  penggunaan  teknologi  kecerdasan  buatan  dalam  penerbangan berdasarkan literatur terkini:
1. Manajemen Lalu Lintas Udara ( Air Traffic Management /ATM)
Sistem pengelolaan lalu lintas udara (ATM) adalah bagian penting dari penerbangan, yang mencakup pengawasan, pengendalian, dan pengaturan lalu lintas udara. Penggunaan teknologi  AI  dalam  ATM  dapat  membantu  mempercepat  pengambilan  keputusan, meningkatkan  akurasi,  dan  mengoptimalkan  penggunaan  sumber  daya  (SESAR  Joint Undertaking, 2018). Beberapa contoh penerapan AI dalam ATM adalah:
a. Prediksi  cuaca:  AI  dapat  digunakan  untuk  memproses  data  cuaca  dan  menghasilkan prediksi  cuaca  yang  lebih  akurat,  sehingga  memberikan  informasi  lebih  baik  kepada pengendali  lalu  lintas  udara  tentang  kondisi  cuaca  yang  dapat  mempengaruhi penerbangan (Ramli et al. , 2014).
b. Pemantauan lalu lintas udara: AI dapat digunakan untuk memantau lalu lintas udara dan memberikan peringatan dini jika ada kemungkinan tabrakan antar pesawat atau dengan objek lain di udara (Ortner et al. , 2022).
c. Optimasi  rute:  AI  dapat  membantu  mengoptimalkan  rute  penerbangan  untuk menghindari  kemacetan  lalu  lintas  udara  dan  mempercepat  waktu  penerbangan (Borhani et al. , 2020).
2. Perawatan Pesawat
Penggunaan teknologi AI dalam perawatan pesawat dapat membantu mengidentifikasi  masalah  teknis  dan  merencanakan  perawatan  yang  tepat,  sehingga meningkatkan  efisiensi  dan  keandalan  pesawat  (Gupta  and  Kumar,  2021).  Beberapa contoh penerapan AI dalam perawatan pesawat adalah:
a. Pemeliharaan prediktif dan diagnosis kerusakan: AI dapat digunakan untuk memproses data sensor dan memberikan peringatan dini tentang  kerusakan atau kegagalan sistem, sehingga  perawatan  dapat  direncanakan  sebelum  terjadi  kegagalan  yang  serius (Swischuk and Allaire, 2018).
b. Perawatan terjadwal: AI dapat membantu menentukan jadwal perawatan  yang optimal berdasarkan  penggunaan  pesawat,  sehingga  mengurangi  waktu  pesawat  tidak digunakan  dan  meningkatkan  ketersediaan  pesawat.  Pemanfaatan  AI  dalam  Operasi Penerbangan (Andrade et al. , 2021).
3. Pelayanan Pelanggan
Penggunaan  teknologi  AI  dalam  pelayanan  pelanggan  dapat  membantu mempercepat  respons  dan  meningkatkan  pengalaman  pelanggan  (Gupta  and  Kumar, 2021). Beberapa contoh penerapan AI dalam pelayanan pelanggan adalah:
a. Chatbot:  AI  dapat  digunakan  untuk  mengembangkan  chatbot  yang  dapat  memberikan jawaban cepat dan akurat terhadap pertanyaan pelanggan (Ridha, 2022).
b. Analisis sentimen: AI dapat digunakan untuk menganalisis umpan balik pelanggan dan menentukan  sentimen  positif  atau  negatif,  sehingga  perusahaan  dapat  menanggapi sentimen pelanggan (Lee, Chakraborty and Banerjee, 2022).
Namun,  meskipun  penggunaan  AI  dalam  penerbangan  menawarkan  banyak keuntungan,  masih  ada  beberapa  tantangan  yang  perlu  diatasi.  Pertama,  penggunaan  AI harus  memperhatikan  keamanan  data  dan  privasi  penumpang.  Kedua,  penumpang mungkin perlu lebih banyak pelatihan untuk dapat berinteraksi dengan teknologi baru ini. Terakhir, perlu ada peraturan dan standar industri yang jelas untuk penggunaan AI dalam penerbangan.
Dalam kesimpulannya, penggunaan AI dalam penerbangan telah membawa banyak manfaat, mulai dari meningkatkan keamanan penerbangan hingga meningkatkan efisiensi operasional  dan  pengalaman  penumpang.  Namun,  tantangan  masih  ada  dan  perlu  diatasi agar teknologi ini dapat digunakan dengan efektif dan aman di masa depan.

## Potensi Keamanan Penggunaan Teknologi Kecerdasan Buatan dalam Penerbangan
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  penggunaan  teknologi  kecerdasan  buatan  (AI)  dalam penerbangan  telah  meningkat  pesat.  AI  dapat  digunakan  untuk  mengotomatisasi  proses- proses  penerbangan,  termasuk  dalam  pengaturan  penerbangan,  monitoring  pesawat,  dan analisis data penerbangan (Gupta and Kumar, 2021).
Salah  satu  keuntungan  utama  dari  penggunaan  AI  dalam  penerbangan  adalah meningkatkan  efisiensi  dan  keamanan  penerbangan.  AI  dapat  membantu  pilot  dalam membuat keputusan  yang lebih cepat  dan tepat  dalam situasi  yang kompleks. AI juga dapat membantu  mengidentifikasi  masalah  pada  pesawat  sebelum  terjadi  kerusakan  yang  lebih serius (Degas et al. , 2022).
Namun,  seperti  teknologi  baru  lainnya,  penggunaan  AI  dalam  penerbangan  juga memiliki  potensi  risiko  keamanan  yang  perlu  diperhatikan.  Berikut  adalah  beberapa  risiko keamanan yang terkait dengan penggunaan AI dalam penerbangan:
1. Keandalan sistem AI
Sistem AI dapat berjalan dengan sangat baik saat data yang digunakan untuk melatih sistem itu cukup. Namun, sistem AI dapat mengalami kesalahan yang serius jika datanya tidak lengkap atau jika data yang digunakan untuk melatih sistem tidak memperhitungkan situasi  atau  kondisi  yang  tidak  terduga  (Hermes,  2020).  Oleh  karena  itu,  sangat  penting untuk memastikan bahwa sistem AI digunakan dengan data yang tepat dan lengkap.
2. Kesalahan manusia dalam pengoperasian AI
AI masih memerlukan manusia untuk mengoperasikannya dan mengambil keputusan berdasarkan  hasil  yang  diberikan.  Kesalahan  manusia  dalam  mengoperasikan  sistem  AI dapat  memengaruhi  keandalan  dan  keamanan  sistem  itu  sendiri(Swischuk  and  Allaire, 2018).
3. Pemeliharaan sistem AI
Sistem  AI  memerlukan  pemeliharaan  secara  teratur  untuk  memastikan keandalannya.  Jika  pemeliharaan  tidak  dilakukan  dengan  benar,  sistem  AI  dapat mengalami masalah atau bahkan kegagalan (Gupta and Kumar, 2021).
4. Masalah privasi dan keamanan data
Penggunaan  AI  dalam  penerbangan  dapat  mengumpulkan  sejumlah  besar  data pribadi  tentang  penumpang  dan  kru  pesawat.  Penting  untuk  memastikan  bahwa  data  ini aman dan dilindungi dari ancaman keamanan siber (Taleqani and Bridgelall, 2018).
5. Ancaman keamanan siber
Sistem  AI  dapat  menjadi  target  serangan  siber,  seperti  halnya  sistem  lainnya.  Oleh karena itu, sangat penting untuk memastikan bahwa sistem AI dilindungi dengan baik dari ancaman keamanan siber (Taleqani and Bridgelall, 2018).
Tantangan Dalam Mengembangkan Teknologi Kecerdasan Buatan Dalam Penerbangan
Teknologi kecerdasan buatan (AI) telah membawa revolusi besar dalam berbagai sektor industri.  Salah  satu  sektor  yang  sangat  bergantung  pada  teknologi  AI  adalah  industri penerbangan.  Meskipun  telah  banyak  inovasi  dan  pengembangan  dalam  teknologi  AI  di industri penerbangan, tetapi masih banyak tantangan yang harus diatasi untuk meningkatkan kemampuan  dan  keamanan  penerbangan.  Berikut  tantangan  dalam  mengembangkan teknologi kecerdasan buatan dalam penerbangan.
1. Data yang Tidak Terstruktur
Satu dari tantangan utama dalam mengembangkan teknologi AI dalam penerbangan adalah  data  yang  tidak  terstruktur.  Data  dalam  industri  penerbangan  sangat  besar  dan beragam,  dari  data  yang  dihasilkan  oleh  pesawat,  data  dari  sistem  manajemen penerbangan,  hingga  data  dari  pengguna.  Data  yang  tidak  terstruktur  ini  dapat  membuat pengembangan  teknologi  AI  lebih  sulit,  karena  algoritma  dan  model  AI  perlu  mampu memproses  dan  menginterpretasikan  data  yang  sangat  berbeda  jenisnya  (Degas et  al. , 2022). 2. Keamanan
Keamanan  adalah  hal  yang  sangat  penting  dalam  industri  penerbangan.  Dalam mengembangkan  teknologi  AI,  keamanan  harus  diperhatikan,  termasuk  keamanan  data dan  sistem.  Teknologi  AI  harus  mampu  melindungi  data  dan  sistem  dari  serangan  yang tidak diinginkan (Taleqani and Bridgelall, 2018).
3. Kurangnya Keterampilan
Kurangnya  keterampilan  adalah  salah  satu  tantangan  besar  dalam  mengembangkan teknologi  AI  dalam  penerbangan.  Keterampilan  yang  dibutuhkan  dalam  pengembangan teknologi AI sangat kompleks dan memerlukan keahlian dalam matematika, statistik, dan pengolahan  data.  Selain  itu,  juga  dibutuhkan  keterampilan  dalam  pemrograman  dan analisis data (Swischuk and Allaire, 2018).
4. Ketergantungan pada Teknologi
Pengembangan  teknologi  AI  dalam  industri  penerbangan  seringkali  menghadapi masalah  ketergantungan  pada  teknologi.  Ketika  teknologi  AI  menjadi  sangat  penting dalam  pengoperasian  penerbangan,  kegagalan  teknologi  dapat  memiliki  dampak  yang signifikan pada keselamatan penerbangan (Gupta and Kumar, 2021).
5. Regulasi
Regulasi  yang  berbeda-beda  di  berbagai  negara  dan  wilayah  dapat  menjadi tantangan  dalam  pengembangan  teknologi  AI  dalam  penerbangan.  Regulasi  harus diperhatikan untuk memastikan keamanan dan keselamatan penerbangan, tetapi juga harus memungkinkan inovasi dan pengembangan teknologi AI yang lebih maju.
Meskipun  terdapat  beberapa  tantangan  dalam  pengembangan  teknologi  kecerdasan buatan dalam penerbangan, tetapi teknologi AI juga memiliki potensi besar untuk mengubah dan  meningkatkan  industri  penerbangan.  Teknologi  AI  dapat  membantu  mengoptimalkan penggunaan bahan bakar, memprediksi kegagalan peralatan, meningkatkan efisiensi operasi, dan  bahkan  mengurangi  biaya.  Berikut  adalah  beberapa  solusi  untuk  mengatasi  tantangan dalam  pengembangan  teknologi  kecerdasan  buatan  dalam  penerbangan  (Gupta  and  Kumar, 2021):
1. Penggunaan Teknologi Deep Learning
Teknologi Deep  Learning adalah  teknologi  AI  yang  dapat  memproses  data  yang sangat besar dan beragam. Deep Learning dapat membantu mengatasi masalah data yang tidak  terstruktur  dalam  industri  penerbangan.  Dalam  penerbangan,  teknologi  Deep Learning  dapat  digunakan  untuk  memproses  data  dari  berbagai  sumber,  seperti  data  dari pesawat, data cuaca, dan data perawatan pesawat.
2. Pengembangan Sistem Keamanan AI
Pengembangan  sistem  keamanan  AI  sangat  penting  untuk  melindungi  data  dan sistem  dari  serangan  yang  tidak  diinginkan.  Pengembangan  sistem  keamanan  AI  harus mempertimbangkan  keamanan  dalam  setiap  tahap  proses  pengembangan  dan implementasi teknologi AI.
3. Pelatihan Keterampilan
Untuk mengatasi kurangnya keterampilan dalam pengembangan teknologi AI, perlu dilakukan pelatihan keterampilan. Pelatihan keterampilan dapat  membantu  meningkatkan kualitas  tenaga  kerja  dan  mengurangi  kesenjangan  keterampilan  dalam  pengembangan teknologi AI.
4. Diversifikasi Teknologi
Dalam  mengembangkan  teknologi  AI  dalam  penerbangan,  tidak  boleh  terlalu bergantung pada satu teknologi saja. Diversifikasi teknologi dapat membantu mengurangi risiko ketergantungan pada teknologi tertentu.
5. Konsistensi Regulasi
Pemerintah dan badan regulasi harus bekerja sama untuk menetapkan regulasi yang konsisten  dan  sesuai  dengan  kebutuhan  industri  penerbangan.  Regulasi  harus mempertimbangkan  keamanan  dan  keselamatan  penerbangan,  tetapi  juga  harus memungkinkan inovasi dan pengembangan teknologi AI yang lebih maju.
Pengembangan  teknologi  kecerdasan  buatan  dalam  penerbangan  dapat  memberikan banyak manfaat, tetapi juga memiliki tantangan yang harus diatasi.  Dalam mengembangkan teknologi  AI,  perlu  memperhatikan  data  yang  tidak  terstruktur,  keamanan,  kurangnya keterampilan, ketergantungan pada teknologi, dan regulasi. Solusi untuk mengatasi tantangan ini  meliputi  penggunaan  teknologi Deep  Learning ,  pengembangan  sistem  keamanan  AI, pelatihan  keterampilan,  diversifikasi  teknologi,  dan  konsistensi  regulasi.  Dalam pengembangan  teknologi  AI,  perlu  mempertimbangkan  keamanan  dan  keselamatan penerbangan, serta memastikan regulasi yang konsisten dan sesuai dengan kebutuhan industri penerbangan.

## Kerangka Konseptual
Berdasarkan latar belakang masalah, kajian teori, dan penelusuran terhadap penelitian- penelitian  terdahulu  terkait  topik  serupa,  maka  tulisan  ini  berhasil  memperoleh  kerangka berpikir sebagai berikut:
Berdasarkan  gambar  di  atas,  dapat  dilihat  bahwa  perkembangan  teknologi,  potensi keamanan,  dan  tantangan  memiliki  pengaruh  terhadap  penggunaan  teknologi  kecerdasan buatan  dalam  penerbangan.  Akan  tetapi,  selain  ketiga  variabel  tersebut,  terdapat  beberapa variabel lain yang juga berpengaruh terhadap penggunaan teknologi kecerdasan buatan dalam penerbangan, yakni:
1. Kesiapan sumber daya manusia: (Xin, Wider and Ling, 2022);
2. Ketersediaan modal: (Rajapathirana and Hui, 2018);
3. Lingkungan Regulasi yang Mendukung: (Wang et al. , 2021).

## KESIMPULAN
Penggunaan Teknologi Kecerdasan Buatan (AI) dalam penerbangan telah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir. AI dapat membawa manfaat besar dalam meningkatkan efisiensi,  keamanan,  dan  kemudahan  dalam  berbagai  aspek  penerbangan.  Namun, penggunaan  AI  juga  memiliki  tantangan  dan  risiko  yang  perlu  diatasi,  seperti  masalah keamanan  data,  pengembangan  teknologi  yang  akurat  dan  cepat,  serta  peraturan  dan kebijakan  yang  berkaitan  dengan  penggunaan  AI  dalam  penerbangan.  Oleh  karena  itu, pengembangan teknologi AI dalam penerbangan perlu memperhatikan semua aspek tersebut agar  dapat  memberikan  manfaat  yang  maksimal  bagi  industri  penerbangan.  Berikut kesimpulan dari penelitian ini berdasarkan rumusan masalah yang telah dikemukakan di atas: 1. Perkembangan teknologi dalam penerbangan berpengaruh terhadap penggunaan teknologi kecerdasan buatan dalam penerbangan;
2. Potensi  keamanan  dalam  penerbangan  berpenaruh  terhadap  penggunaan  teknologi kecerdasan buatan dalam penerbangan;
3. Tantangan  dalam  penerbangan  berpengaruh  terhadap  penggunaan  teknologi  kecerdasan buatan dalam penerbangan.

## REFERENSI
Andrade,  P. et  al. (2021)  ‘Aircraft  Maintenance  Check  Scheduling  Using  Reinforcement Learning’, Aerospace , 8(113), pp. 1–18. Borhani, M. et al. (2020) ‘A Multicriteria Optimization for Flight Route Networks in Large- Scale  Airlines  Using  Intelligent  Spatial  Information’, International  Journal  of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence , 6(1), p. 123. doi: 10.9781/ijimai.2019.11.001.
Degas, A. et  al. (2022) ‘A Survey on Artificial  Intelligence (AI) and eXplainable AI in  Air Traffic  Management:  Current  Trends  and  Development  with  Future  Research Trajectory’, Applied Sciences (Switzerland) , 12(3), pp. 1–47. doi: 10.3390/app12031295.
Gupta, A. and Kumar, A. (2021) ‘Artificial Intelligence in Aviation’, Journal of Aeronautics & Aerospace , 10(10), pp. 1–7. Hermes (2020) The Flight to Safety-Critical AI . Maryland. La,  J.,  Bil,  C.  and  Heiets,  I.  (2020)  ‘Impact  of  digital  technologies  on  airline  operations’, IFAC-PapersOnLine , 56(C), pp. 63–70. doi: 10.1016/j.trpro.2021.09.008.
Lee, P. S., Chakraborty, I. and Banerjee, S. (2022) ‘AI Applications to Customer Feedback Research : A Review’, SSRN , pp. 1–27. Ortner,  P. et  al. (2022)  ‘Augmented  Air  Traffic  Control  System—Artificial  Intelligence  as Digital Assistance System to Predict Air Traffic Conflicts’, Ai , 3(3), pp. 623–644. doi: 10.3390/ai3030036.
Rajapathirana,  R.  P.  J.  and  Hui,  Y.  (2018)  ‘Relationship  between  innovation  capability, innovation  type,  and  firm  performance’, Journal  of  Innovation  and  Knowledge ,  3(1),
pp. 44–55. doi: 10.1016/j.jik.2017.06.002. Ramli, A. A. et al. (2014) ‘A Practical Weather Forecasting for Air Traffic Control System using Fuzzy Hierarchical Technique’, Advances in Intelligent Systems and Computing , 287(January). doi: 10.1007/978-3-319-07692-8.
Ridha, M. (2022) ‘Implementation of Artificial Intelligence Chatbot in Optimizing Customer Service  in  Financial  Technology  Company  PT  .  FinAccel  Finance  Indonesia’, Proceedings , 83(21). SESAR Joint Undertaking (2018) Artificial intelligence in air traffic management . Brussels: SESAR Joint Undertaking. Available at: https://www.sesarju.eu/node/3024.
Swischuk,  R.  and  Allaire,  D.  (2018)  ‘A  machine  learning  approach  to  aircraft  sensor  error detection  and  correction’, American  Institute  of  Aeronautics  and  Astronautics , (November). doi: 10.2514/6.2018-1164.
Taleqani, A. R. and Bridgelall, R. (2018) ‘Machine Learning Approach to Cyber Security in Aviation’, in 2018 IEEE International Conference on Electro/Information Technology (EIT) . doi: 10.1109/EIT.2018.8500165.
Tang,  J.,  Liu,  G.  and  Pan,  Q.  (2022)  ‘Review  on  artificial  intelligence  techniques  for improving  representative  air  traffic  management  capability’, Journal  of  Systems Engineering and Electronics , 33(5), pp. 1123–1134. doi: 10.23919/JSEE.2022.000109. Wang, L. et al. (2021) ‘Exploring the impact of regulatory environment on airline innovation performance: An empirical analysis’, Journal of Air Transport Management , 91. Xin,  O.  K.,  Wider,  W.  and  Ling,  L.  K.  (2022)  ‘Human  Resource  Artificial  Intelligence Implementation  and  Organizational  Performance  in  Malaysia’, Asia-Pacific  Social Science Review , 22(3), pp. 18–37.