## MANAJEMEN RISIKO DALAM PROYEK AUTOPILOT DAN FULL SELF-DRIVING (FSD) DI TESLA
Muhammad Hadianur Al Rafi, Dondi Setiawan, Bakar Ash Shiddiq Teknik Informatika, Universitas Palangka Raya Jl. Yos Sudarso, Palangka, Kec. Jekan Raya, Kota Palangka Raya, Kalimantan Tengah, Indonesia rafijakson978@gmail.com

## ABSTRAK
Manajemen risiko merupakan elemen penting dalam pengembangan teknologi otonom Tesla seperti sistem Autopilot  dan  Full  Self-Driving  (FSD).  Perkembangan  teknologi  ini  melibatkan  berbagai  risiko  yang  harus diidentifikasi,  dianalisis,  dan  dikelola  secara  efektif  untuk  memastikan  keberhasilan  dan  keamanan penerapannya. Artikel ini membahas pentingnya manajemen risiko dalam proyek Tesla Autopilot dan FSD dan menyoroti  berbagai  risiko  yang  dihadapi,  termasuk  risiko  teknis,  manusia,  organisasi,  dan  eksternal.  Risiko teknis  mencakup  kesalahan  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  serta  kompleksitas  integrasi  sistem.  Risiko manusia  mencakup  kesalahan  pengguna  dan  kebutuhan  akan  pelatihan  intensif,  sedangkan  risiko  organisasi mencakup perubahan peraturan dan tekanan pemegang saham. Risiko eksternal mencakup perubahan peraturan pemerintah dan reaksi masyarakat terhadap teknologi otonom. Menerapkan manajemen risiko yang efektif tidak hanya membantu mengurangi dampak negatif dari risiko yang teridentifikasi, namun juga meningkatkan kualitas dan  keamanan  teknologi  kendaraan  otonom.  Hasil  penelitian  ini  akan  memberikan  wawasan  penting  kepada perusahaan  lain  di  industri  teknologi  otonom  tentang  pentingnya  manajemen  risiko  yang  komprehensif  dan strategi efektif yang dapat diterapkan untuk mengatasi tantangan pengembangan teknologi otonom. Makalah ini menyimpulkan  bahwa  pendekatan  proaktif  terhadap  manajemen  risiko  adalah  kunci  keberhasilan  proyek teknologi otonom seperti Tesla Autopilot dan FSD.
Kata kunci :   Manajemen Risiko Kendaraan Otonom, Tesla Autopilot, Full Self-Driving (FSD), Mitigasi Risiko Proaktif

## 1. PENDAHULUAN
Perusahaan  Tesla  yang  terkenal  dengan  inovasi kendaraan  listrik  dan  teknologi  otonom  menghadapi berbagai risiko dalam pengembangan sistem Autopilot  dan  Full  Self-Driving  (FSD).  Risiko  ini mencakup  aspek  teknis,  manusia,  organisasi,  dan eksternal.  Manajemen  risiko  yang  efektif  sangat penting  untuk  keberhasilan  dan  keamanan  teknologi ini. Autopilot merupakan aplikasi kontrol sistem pada wahana  bergerak seperti pesawat terbang,  helikopter, atau kapal laut, yang berfungsi untuk membuat stabil arah  gerak  dalam  waktu  yang  dikehendaki  dan  arah lintasan  yang  sudah  terprogram.  Contohnya  pada pesawat  terbang  atau  kapal  dalam  perjalanan  yang sangat  jauh  perkembangan  nano-technotogy  dan microelectromechanical system MEMS (sensor accelerometer  dan  gyroscope  dalam  bentuk  IC) telah berkembang  pesat  dalam  dekade  ini  dan  dapat diaplikasikan pada wahana bergerak yang relatif kecil [1].
Full  Self-Driving  (FSD)  merupakan  teknologi kendaraan  otonom  yang  dikembangkan  oleh  Tesla, Inc.  yang  dirancang  agar  mobil  dapat  beroperasi sepenuhnya  secara  mandiri  tanpa  campur  tangan manusia.  Sistem ini menggunakan  kombinasi perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  canggih  untuk mengemudi mandiri, termasuk berbagai sensor seperti kamera,  radar,  dan  lidar,  serta  algoritma  kecerdasan buatan  (AI)  dan  pembelajaran  mesin  (ML)  untuk memahami dan merespons lingkungan sekitar[2].
Namun,  seiring  dengan  kemajuan  teknologi, muncul juga berbagai tantangan dan risiko yang harus dihadapi.  Manajemen  risiko  menjadi  elemen  penting yang tidak dapat diabaikan dalam proyek pengembangan teknologi kendaraan otonom. Identifikasi,  analisis,  dan  mitigasi  risiko  yang  efektif sangat diperlukan untuk memastikan bahwa teknologi ini dapat diimplementasikan dengan aman dan andal. Risiko yang dihadapi dalam pengembangan teknologi otonom  sangat  beragam,  mulai  dari  risiko  teknis seperti  kegagalan  perangkat  keras  dan  perangkat lunak,  hingga  risiko  manusia  yang  melibatkan kesalahan pengguna dan kebutuhan pelatihan intensif. Selain itu, ada juga risiko organisasi yang melibatkan perubahan  regulasi  dan  tekanan  dari  pemegang saham,  serta  risiko  eksternal  seperti  perubahan peraturan pemerintah dan reaksi masyarakat terhadap teknologi baru.
Tesla telah berkembang pesat dalam pengembangan  dan  implementasi  sistem  Autopilot dan FSD. Laporan tahunan, white paper dan berbagai artikel majalah menunjukkan bahwa perusahaan terus mengatasi  tantangan  yang  ada  dengan  strategi manajemen  risiko  yang  komprehensif.  Salah  satu pendekatan  yang  digunakan  Tesla  adalah  pengujian ekstensif  dan  simulasi  kondisi  dunia  nyata  untuk memastikan  sistem  bekerja  dengan  baik  sebelum diterapkan  secara  luas.  Selain  itu,  Tesla  secara berkala  melakukan  pembaruan  perangkat  lunak melalui mekanisme OTA serta memberikan pelatihan
dan  edukasi  kepada  pengguna  untuk  mengurangi risiko kesalahan manusia.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk membahas  pentingnya  manajemen  risiko  dalam proyek  Tesla  Autopilot  dan  FSD,  mengidentifikasi berbagai  jenis  risiko  dan  mengusulkan  strategi  untuk mengelola  dan  mengurangi  risiko  tersebut.  Data untuk  penelitian  ini  dikumpulkan  dari  laporan tahunan  Tesla,  kertas  putih,  artikel  majalah,  dan artikel  berita  terkait  proyek  Autopilot  dan  FSD. Analisis  dilakukan  dengan  mengevaluasi  strategi manajemen  risiko  yang  diterapkan  Tesla  dan pengaruhnya  terhadap  proyek.  Hasil  penelitian  ini diharapkan dapat  memberikan wawasan penting  bagi perusahaan  lain  di  industri  teknologi  otonom  tentang pentingnya manajemen risiko yang komprehensif dan strategi  efektif  yang  dapat  diterapkan  untuk mengatasi tantangan pengembangan teknologi otonom.
Manajemen  risiko  yang  efektif  tidak  hanya membantu  mengurangi  dampak  negatif  dari  risiko yang  teridentifikasi,  namun  juga  meningkatkan kualitas  dan  keamanan  teknologi  kendaraan  otonom. Dengan  mengambil  pendekatan  proaktif  terhadap manajemen  risiko,  Tesla  dan  perusahaan  lain  dapat memastikan bahwa teknologi otonom dapat diterapkan dengan aman dan andal untuk memberikan manfaat sebesar-besarnya bagi masyarakat. Pendekatan ini juga  penting  untuk  menjaga kepercayaan  masyarakat  dan  memastikan  peraturan sejalan  dengan  perkembangan  teknologi  tanpa menghambat inovasi. Melalui penelitian ini diharapkan dapat memperoleh pemahaman yang lebih mendalam  tentang  bagaimana  manajemen  risiko dapat  diterapkan  secara  efektif  pada  proyek-proyek teknologi  independen,  serta  strategi  khusus  untuk mengatasi berbagai tantangan yang ada.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Teknologi Kendaraan Otonom
Teknologi  kendaraan  otonom  telah  mengalami kemajuan  yang  signifikan  dalam  beberapa  dekade terakhir,  didorong  oleh  kemajuan  dalam  sensor, kecerdasan  buatan  (AI),  dan  pembelajaran  mesin (ML).  Kendaraan  otonom  menggunakan  sensor seperti kamera, radar, dan lidar untuk memahami dan memahami lingkungannya[3].
Mobil self-driving dapat mengumpulkan banyak informasi tentang jalan dan kondisinya, navigasi, lalu lintas, dan  faktor lainnya. Saat mobil otonom sedang mengemudi,  sistem  berbasis  IoT  di  dalam  kendaraan dapat  berbagi  informasi  tentang  jalan  dan  kendaraan yang  bergerak  itu  sendiri.  Informasi  ini  kemudian dikumpulkan  dan  diproses  oleh  komputer  mobil. Dengan  menggunakan  AI-nya,  sebuah  kendaraan belajar  dan  bereaksi  terhadap  apa  yang  ditunjukkan oleh  data.  Satu  lagi  fitur  luar  biasa  dari  kendaraan otonom  adalah  kemampuan  belajarnya  yang  luar biasa  yang  mengarahkan  konsep  mobil  tanpa pengemudi  ke  keselamatan  yang  lebih  besar.  Cara
kendaraan  berkomunikasi  satu  sama  lain  akan menentukan seberapa besar pengguna akan mempercayai  kecerdasan  buatan  di  balik  mobil  yang mengemudi secara otonom atau self-driving[4].
Teknologi  otonom  juga  diharapkan  dapat mengurangi  kemacetan  lalu  lintas  dan  polusi  udara, meningkatkan  pengalaman  pengguna  dan  membuka peluang  baru  dalam  perencanaan  dan  perancangan infrastruktur transportasi. Namun, pengenalan kendaraan  self-driving  di  angkutan  umum  juga memiliki berbagai tantangan yang harus diatasi. Salah satunya  adalah  persoalan  keamanan,  baik  dari  segi teknis maupun regulasi[5][6].
Meskipun kemampuan kendaraan otonom untuk mengurangi  kesalahan  manusia  pengemudi  dapat meningkatkan  keselamatan  jalan  raya,  pengujian ekstensif  dan  validasi  keselamatan  diperlukan  untuk memastikan  kinerja  yang  andal.  Selain  itu,  peraturan diperlukan  untuk  pengoperasian  kendaraan  otonom yang aman dan legal[7].

## 2.2. Manajemen Risiko dalam Proyek Teknologi
Manajemen  risiko  merupakan  elemen  krusial dalam  proyek  teknologi,  terutama  yang  melibatkan inovasi tinggi  seperti kendaraan otonom. Manajemen risiko mencakup proses identifikasi, analisis, evaluasi,  dan  mitigasi  risiko  untuk  mengurangi dampak  negatif  dari  risiko  yang  mungkin  terjadi[8]. Risiko  merupakan  kombinasi  dari  probabilitas  suatu kejadian  dan  konsekuensi  dari  kejadian  tersebut, dengan tidak menutup kemungkinan bahwa ada lebih dari  satu  konsekuensi  untuk  satu  kejadian,  dan konsekuensi bisa merupakan hal yang positif maupun negatif [9].
Dalam konteks pengembangan teknologi otonom,  risiko  dapat  berasal  dari  berbagai  sumber, termasuk  kegagalan  perangkat  keras  (hardware), kesalahan  perangkat  lunak  (software),  kesalahan manusia (human error), perubahan regulasi (regulatory  changes),  dan  reaksi  masyarakat  (public reaction)  terhadap  teknologi  baru[10].  Pendekatan proaktif  dalam  manajemen  risiko  sangat  penting untuk  memastikan  keamanan  dan  keandalan  sistem. Beberapa  strategi  mitigasi  risiko  yang  umum digunakan  dalam  proyek  teknologi  otonom  meliputi pengujian ekstensif, simulasi kondisi nyata, pembaruan  perangkat  lunak  secara  berkala,  dan pelatihan intensif bagi pengguna[11].
2.3. Implementasi Autopilot dan FSD di Tesla
Tesla memelopori pengembangan dan penerapan  teknologi  kendaraan  otonom  dengan sistem Autopilot dan Full Self-Driving (FSD). Sistem ini  dirancang  untuk  memungkinkan  kendaraan beroperasi  dengan  sedikit  atau  tanpa  campur  tangan manusia,  termasuk  fitur-fitur  seperti  kendali  jelajah adaptif,  pemeliharaan  jalur  otomatis,  dan  parkir otomatis  [12].  Laporan  tahunan  Tesla,  white  papers, dan artikel jurnal menunjukkan bahwa perusahaan ini menghadapi berbagai tantangan dalam
pengembangan  teknologi  otonom,  termasuk  risiko teknis, regulasi, dan reaksi publik. Tesla  menerapkan berbagai  strategi  mitigasi  risiko,  seperti  pengujian otomatis, simulasi, pembaruan perangkat lunak over- the-air  (OTA),  serta  pelatihan  dan  edukasi  pengguna untuk mengatasi tantangan ini.
Ada  sistem  operasional  yang  berjalan  pada teknologi  self-driving  Tesla.  Yang  pertama  adalah sensor  multi  sensor.  Sensor  yang  ada  pada  mobil Tesla  adalah  USG,  kamera  dan  radar.  Ultrasonografi digunakan  untuk  mendeteksi  objek  di  sekitar  mobil dalam  jarak  dekat,  sedangkan  kamera  dan  radar berperan dalam mendeteksi objek yang lebih jauh dan mengidentifikasi fitur lingkungan sekitar. Yang kedua adalah  kamera  dan  pendeteksi  objek.  Kamera  di mobil  Tesla  mengumpulkan  informasi  visual  yang sangat  detail.  Sistem  ini  menggunakan  teknologi pengenalan  objek  yang  didukung  kecerdasan  buatan untuk  mendeteksi  pejalan  kaki,  kendaraan,  rambu jalan,  dan  objek  lain  di  sekitar  mobil.  Yang  ketiga adalah  radar  untuk  mengukur  jarak  dan  kecepatan. Radar  bekerja  dengan  mengirimkan  gelombang elektromagnetik dan kemudian menganalisis pantulan gelombang  tersebut.  Hal  ini  memungkinkan  sistem mengukur jarak dan kecepatan objek di sekitar mobil dengan  sangat  tepat,  sehingga  memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih akurat[13].
Keempat,  sistem  komputer  yang  memadai,  data yang  dikumpulkan  oleh  sensor  ini  diproses  oleh komputer  terpasang  yang  kuat.  Proses  pemrosesan data  ini  memerlukan  daya  komputasi  yang  tinggi untuk  merespons  secara  real  time,  yang  sangat penting  untuk  keamanan  dan  kinerja  sistem.  Yang kelima  adalah  pembaruan  perangkat  lunak  OTA (Over  - the  -  air),  Tesla  mengambil  pendekatan  unik dengan  mengaktifkan  pembaruan  perangkat  lunak melalui koneksi internet. Ini memungkinkan pembaruan  sistem,  penambahan  fitur  baru,  dan perbaikan  bug  tanpa  campur  tangan  pengguna langsung. Hal  ini  memudahkan pengguna tidak perlu pergi  ke  dealer  Tesla  untuk  memperbarui  sistem. Keenam  adalah  deep  learning  dan  machine  learning, kecerdasan buatan pada mobil Tesla terus berkembang melalui deep learning. Sistem ini mampu memperbaiki  diri  dan  meningkatkan  kemampuannya berdasarkan pengalaman selama ini. Hal ini termasuk beradaptasi  dengan  situasi  lalu  lintas  yang  sulit  dan perubahan  kondisi  cuaca.  Terakhir,  pengalaman pengemudi, meskipun autopilot dapat mengambil alih sebagian  besar  pengemudian,  pengemudi  diharapkan tetap terlibat dan siap mengambil alih bila diperlukan. Partisipasi manusia tetap menjadi bagian penting dari teknologi self-driving[13].

## 2.4. Risiko Teknis
Proses  manajemen  risiko  teknis  merupakan proses  manajemen  teknis  multidisiplin.  Ini  adalah risiko yang terkait dengan desain dan pengembangan produksi  sistem  yang  diminati,  yang  mempengaruhi kinerja  yang  diperlukan  untuk  memenuhi  harapan
pemangku kepentingan dan persyaratan teknis. Proses desain,  pengujian  dan  manufaktur  (risiko  proses) mempengaruhi  risiko teknis  dan  karakteristik  produk sebagaimana  dijelaskan  pada  tingkat  PBS  yang berbeda (risiko produk)[14].
Risiko  teknis  dalam  pengembangan  teknologi kendaraan  otonom  meliputi  kesalahan  perangkat keras  dan  perangkat  lunak  serta  kompleksitas integrasi  sistem.  Kegagalan  sensor  atau  algoritma pemrosesan data dapat menyebabkan kecelakaan atau kerusakan pada kendaraan. Oleh karena itu, pengujian dan  simulasi  kondisi  dunia  nyata  secara  menyeluruh diperlukan untuk memastikan bahwa semua komponen berfungsi dengan baik sebelum digunakan. Tesla  menggunakan  berbagai  teknik  pengujian, seperti  simulasi  komputer  dan  tes  jalan,  untuk mengidentifikasi  dan  memperbaiki  kesalahan  teknis sebelum rilis resmi [12].

## 2.5. Risiko Manusia
Kesalahan  manusia  juga  merupakan risiko  yang signifikan  dalam  pengembangan  dan  penggunaan teknologi  kendaraan  otonom.  Meskipun  kendaraan otonom  dirancang  untuk  mengurangi  ketergantungan pada  pengemudi  manusia,  pengguna  tetap  perlu memahami  cara  kerja  sistem  dan  keterbatasannya. Pelatihan  pengguna  yang  intensif  sangat  penting untuk  mengurangi  risiko  kesalahan  manusia.  Tesla memberikan  panduan  dan  pelatihan  pengguna  yang terperinci  untuk  memastikan  pengguna  memahami cara  mengoperasikan  sistem  Autopilot  dan  FSD dengan aman [12].
Pengenalan  mobil  semi-otomatis  juga  dapat dikaitkan  dengan  perubahan  tidak  langsung  pada keadaan  dan  perilaku  pengemudi.  Perubahan  implisit berhubungan  dengan  perubahan  perilaku  positif  dan negatif  jangka  panjang  yang  tidak  diinginkan  pada orang-orang yang beradaptasi dengan sistem[15].
Hal ini mungkin mengimbangi atau meniadakan beberapa  manfaat  yang  diharapkan[16].  Dampak yang  tidak  diinginkan  dapat  berkaitan  dengan perubahan  keadaan,  kinerja  dan  sikap  pengemudi, seperti  rasa  percaya  diri,  ketergantungan  yang berlebihan, penerimaan dan penolakan[17].
Kepercayaan  yang  salah  dikalibrasi  dapat bermanifestasi  sebagai  kepercayaan  yang  berlebihan (keyakinan  yang  lebih  tinggi  dari  yang  dibutuhkan sistem)  dan  mendorong  penyalahgunaan  (yaitu, ketergantungan  yang  berlebihan  pada  otomasi), sementara  ketidakpercayaan  dapat  mendorong  tidak digunakannya  otomasi  (yaitu,  kurang  digunakannya otomasi)[18].
Contoh umum penyalahgunaan adalah rasa puas diri yang terjadi ketika administrator gagal  memantau system[19].  Efek  perilaku  lain  yang  tidak  diinginkan yang  dilaporkan  termasuk  kebingungan  keadaan, pengujian batas ODD, penggunaan autopilot  di ODD yang  tidak  disengaja,  gangguan  pengemudi,  kantuk, dan kesulitan mengatasi gangguan otomasi yang tidak terduga,  model  mental  yang  tidak  memadai  dari
kemampuan  otomasi,  dan  gangguan  keterampilan (misalnya, hilangnya kemampuan otomasi) otomatisasi. keterampilan manajemen untuk otomatisasi)[20][21].  Penelitian  lain  menunjukkan sedikit  perbedaan  antara  kinerja  tugas  sekunder selama  mengemudi  manual dan semi-otomatis. Bukti apakah melakukan tugas-tugas sekunder mengganggu kinerja pengemudi masih belum jelas[22][23].

## 2.6. Risiko Organisasi
Risiko organisasi mencakup perubahan peraturan  dan  tekanan  pemegang  saham.  Peraturan pemerintah dapat berubah seiring kemajuan teknologi, dan dunia usaha harus  mampu beradaptasi dengan  perubahan  tersebut  agar  dapat  mematuhi peraturan  perundang-undangan  yang  berlaku.  Selain itu,  tekanan  dari  pemegang  saham  untuk  mencapai hasil  yang  cepat  dapat  menyebabkan  keputusan tergesa-gesa  dan  meningkatkan  risiko  kegagalan. Tesla  harus  mengelola  ekspektasi  pemegang  saham dan memastikan bahwa faktor  risiko selalu dipertimbangkan  dalam  pengambilan  keputusan bisnis [12].
Dalam  penerapan  manajemen  elektronik,  dapat timbul  risiko  terkait  keamanan  informasi,  salah satunya adalah akuntabilitas dan transparansi pelaporan  atau  informasi.  Langkah  praktis  dalam manajemen  risiko  keamanan  informasi  adalah manajemen risiko keamanan informasi, yang bertujuan  untuk  melindungi  informasi  dan  aset organisasi.

## 2.7. Risiko Eksternal
Risiko eksternal mencakup perubahan peraturan pemerintah dan reaksi masyarakat terhadap teknologi otonom.  Perubahan  peraturan  dapat  mempengaruhi pengembangan  dan  penerapan  teknologi  otonom, sehingga penting bagi perusahaan untuk bekerja sama dengan  regulator  untuk  memastikan  produk  mereka memenuhi  standar  keselamatan  saat  ini.  Respons masyarakat  terhadap  teknologi  otonom  juga  dapat mempengaruhi  penerimaan  pasar  dan  kesuksesan komersial. Oleh karena itu, Tesla harus berkomunikasi  secara  efektif  dengan  masyarakat untuk  meningkatkan  penerimaan  dan  kepercayaan terhadap teknologi otonom[24].

## 2.8. Studi Kasus dan Analisis Empiris
Studi  kasus  tentang  implementasi  teknologi otonom  dalam  industri  lain,  seperti  pengembangan drone  dan  sistem  robotika  industri,  memberikan wawasan  tambahan  yang  berharga.  Misalnya, penelitian  tentang  Navigasi  Kendaraan  Udara Otonom  Tanpa  Awak  menggunakan  Reinforcement Learning:  Sebuah  tinjauan  sistematis.  Lalu  ada Analisis  Penerapan  Artificial  Intelligence  Dan Robotik  Pada  Industri  Manufaktur  Indonesia  Dalam Menghadapi  Era  Industri  4.0.  In  Prosiding  Seminar Nasional Teknologi Industri (SNTI)[25]. Pengetahuan yang diperoleh dari studi kasus ini dapat
digunakan  untuk  meningkatkan  strategi  manajemen risiko  dalam  pengembangan  sistem  Autopilot  dan FSD Tesla.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan pendekatan kombinasi  antara  metode  kualitatif  dan  kuantitatif untuk  menggali  wawasan  yang  holistik  terkait manajemen  risiko  proyek  Autopilot  dan  Full  Self- Driving  (FSD)  Tesla.  Dalam  metode  kualitatif, analisis  tematik  digunakan  untuk  mengidentifikasi pola dan tema utama dari data yang diperoleh melalui sumber-sumber  seperti  laporan  tahunan,  buku  putih, dan  artikel  jurnal[26][27].  Penelitian  ini  dilakukan dalam  beberapa  tahapan  dan  langkah-langkah penelitian sebagai berikut.

## 3.1. Perencanaan Penelitian
Pada  tahap  perencanaan  penelitian,  masalah penelitian  yang  ingin  dijawab  diidentifikasi  terlebih dahulu.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menganalisis  dan  mengevaluasi  manajemen  risiko pada  proyek  Tesla  Autopilot  dan  FSD.  Pendekatan kualitatif  dan  kuantitatif  digunakan  dalam  desain penelitian  untuk  memperoleh  gambaran  menyeluruh dan mendalam.

## 3.2. Pengumpulan Data
Tahap pengumpulan data melibatkan pengumpulan informasi dari berbagai sumber, seperti laporan  tahunan  Tesla,  buku  putih,  artikel  jurnal akademis, dan artikel berita. Data kualitatif mencakup analisis konten dari teks-teks tersebut, sementara data kuantitatif  mencakup  statistik  insiden  dan  dampak finansial dari risiko yang dihadapi oleh Tesla.

## 3.3. Analisis Data Kualitatif
Setelah  data  kualitatif  terkumpul,  analisis tematik  digunakan  untuk  mengidentifikasi  tema  dan pola utama yang berkaitan dengan manajemen risiko. Teks  dibaca  dan  dikodekan  untuk  mengidentifikasi risiko  utama  dan  strategi  mitigasi  yang  digunakan oleh  Tesla.  Analisis  ini  membantu  mengungkap  tren dan  hubungan  yang  mungkin  tidak  terlihat  melalui data kuantitatif[28][29].

## 3.4. Analisis Data Kuantitatif
Tahap  analisis  data  kuantitatif  melibatkan penggunaan statistik deskriptif untuk menyajikan data dalam  bentuk  tabel  dan  grafik,  serta  statistik inferensial  untuk  menguji  hipotesis  penelitian.  Data kuantitatif  digunakan  untuk  menghitung  frekuensi insiden  dan  mengukur  dampak  finansial  dan operasional dari risiko yang dihadapi Tesla.

## 3.5. Studi Kasus
Studi  kasus  dilakukan  untuk  memberikan gambaran  mendalam  tentang  bagaimana  Tesla mengidentifikasi,  menganalisis, dan  mengelola risiko dalam proyek Autopilot dan FSD. Studi ini mencakup
contoh spesifik peristiwa  yang terjadi, respons Tesla, dan hasil dari strategi mitigasi yang diterapkan. Studi kasus ini memberikan wawasan yang lebih detail dan spesifik mengenai praktik manajemen risiko Tesla.

## 3.6. Evaluasi Strategi Manajemen Risiko
Mengevaluasi strategi manajemen risiko melibatkan identifikasi berbagai jenis risiko, termasuk  risiko  teknis,  manusia,  organisasi,  dan eksternal. Dampak dan probabilitas setiap jenis risiko dianalisis  untuk  menilai  seberapa  besar  risiko  dapat mempengaruhi keberhasilan dan keselamatan proyek. Strategi  mitigasi  yang  diterapkan  oleh  Tesla,  seperti pengujian  otomatis,  simulasi,  pembaruan  perangkat lunak OTA, pelatihan dan pendidikan pengguna, serta kerja sama dengan regulator, dievaluasi efektivitasnya dalam manajemen dan mitigasi.

## 3.7. Penyusunan Laporan
Tahap akhir dari penelitian ini adalah penyusunan laporan. Laporan awal disusun berdasarkan  hasil  analisis  yang  telah  dilakukan, kemudian  direview  dan  direvisi  untuk  memastikan kelengkapan  dan  akurasi  informasi.  Setelah  proses review  dan  revisi  selesai,  laporan  akhir  disusun  dan disiapkan untuk dipublikasikan. Laporan ini menyajikan seluruh temuan penelitian secara sistematis  dan  komprehensif,  memberikan  kontribusi yang  berarti  bagi  pemahaman  tentang  manajemen risiko proyek Autopilot dan FSD Tesla.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil
Hasil penelitian ini didasarkan pada analisis data yang  dikumpulkan  dari  laporan  tahunan  Tesla,  white papers, artikel jurnal, dan artikel berita terkait dengan proyek  Autopilot dan Full Self-Driving  (FSD) Tesla. Beberapa  temuan  utama  dari  analisis  ini  adalah sebagai berikut:

## 4.1.1. Identifikasi Risiko
a. Risiko Teknis Berdasarkan  data  dari  Tesla,  Inc.'s  "Form  10-K," Washington,  D.C.,  Securities  and  Exchange Commission,  Commission  File  Number:  001- 34756,  yang  diterbitkan  pada  tanggal  31 Desember  2022,  Tesla  menghadapi  berbagai risiko  teknis  dalam  pengembangan  sistem Autopilot  dan  FSD.  Risiko-risiko  ini  mencakup kegagalan  perangkat  keras,  kesalahan  perangkat lunak, dan kompleksitas integrasi sistem. Laporan tahunan  Tesla  menunjukkan  bahwa  perusahaan telah mengalami beberapa insiden yang melibatkan kegagalan sistem, yang sebagian besar disebabkan oleh masalah teknis. [30].
b. Risiko Manusia Justin Westbrook  melaporkan  bahwa  data
Kesalahan  pengguna  merupakan  risiko  signifikan dalam  implementasi teknologi otonom. Meskipun Tesla  telah  menyediakan  pelatihan  dan  edukasi
kepada  pengguna,  terdapat  beberapa  kasus  di mana  pengguna  tidak  sepenuhnya  memahami batasan sistem, yang mengakibatkan
kecelakaan[31].
c. Risiko Organisasi Menurut  United  States  Securities  and  Exchange Commission, perubahan regulasi dan tekanan dari pemegang  saham  juga  merupakan  risiko  yang harus  dikelola  oleh  Tesla.  Perusahaan  harus  terus beradaptasi dengan perubahan regulasi pemerintah terkait kendaraan otonom dan memastikan  bahwa  ekspektasi  pemegang  saham terpenuhi tanpa mengorbankan keselamatan[32].
d. Risiko Eksternal Reaksi  masyarakat  terhadap  teknologi  otonom beragam,  dengan  beberapa  kelompok  masyarakat yang  masih  skeptis  terhadap  keamanan  dan keandalan  teknologi  ini.  Perubahan  peraturan pemerintah juga dapat mempengaruhi pengembangan dan penerapan teknologi otonom[33].
Tesla juga menghadapi risiko terkait kebakaran  kendaraan.  Data  global  menunjukkan bahwa  antara  tahun  2012  dan  2022,  sekitar  satu peristiwa  kebakaran  kendaraan  Tesla  terjadi  untuk setiap  130  juta  mil  kendaraan  yang  ditempuh, dibandingkan  dengan  satu  kebakaran  kendaraan untuk setiap 18 juta mil perjalanan menurut data dari NFPA  dan  Departemen  Transportasi  AS.  Risiko  ini termasuk  kebakaran  yang  disebabkan  oleh  faktor eksternal  seperti  kebakaran  bangunan,  kebakaran hutan, dan pembakaran[34].

## 4.1.2. Strategi Mitigasi Risiko
a. Pengujian Ekstensif dan Simulasi
Tesla  menerapkan  pengujian  ekstensif  dan simulasi kondisi nyata untuk memastikan kehandalan  sistem  Autopilot  dan  FSD  sebelum diimplementasikan  secara  luas.  Pendekatan  ini didasarkan  pada  penelitian  yang  membahas evaluasi kendaraan otonom, seperti yang dijelaskan  dalam  makalah  "Autonomous  Vehicle Evaluation: A Comprehensive Survey on
Modeling  and  Simulation  Approaches"  oleh Alghodhaifi & Lakshmanan (2021) yang diterbitkan  di  IEEE  Access.  Dalam  penelitian tersebut,  disorot  bahwa  penggunaan  simulasi berbasis  Monte  Carlo,  model  berbasis  agen,  serta evaluasi  dalam  konteks  augmented  reality  dan virtual  reality  adalah  beberapa  pendekatan  yang dapat digunakan untuk menguji kinerja kendaraan otonom  secara  menyeluruh.  Dengan  mengadopsi metode simulasi kompleks seperti ini, Tesla dapat mengidentifikasi  potensi  masalah,  menguji  solusi alternatif, dan memastikan bahwa sistem Autopilot  dan  FSD  bekerja  dengan  optimal sebelum dilepas ke pasar secara luas[35].
b. Pembaruan Perangkat Lunak Over-the-Air (OTA) Tesla  secara  rutin  memperbarui  perangkat  lunak sistem  Autopilot  dan  FSD  melalui  mekanisme
OTA  (Over-the-Air),  seperti  yang  dijelaskan dalam  artikel  "Pengenalan  OTA  (Over-the-Air)" oleh  BenQ  (2020).  OTA  adalah  teknologi  yang memungkinkan  perangkat  lunak  atau  firmware  di perangkat  elektronik,  termasuk  kendaraan,  untuk diperbarui  secara  nirkabel  melalui  koneksi internet. Dengan menggunakan OTA, Tesla dapat mengirimkan  pembaruan  perangkat  lunak  ke kendaraan pelanggannya tanpa perlu mengundang kendaraan  kembali  ke  pabrik  atau  dealer.  Ini memungkinkan  perusahaan  untuk  memperbaiki bug, meningkatkan kinerja sistem, dan memperkenalkan  fitur  baru  dengan  cepat  dan efisien, sehingga memberikan pengalaman pengguna  yang  lebih  baik  dan  meningkatkan kehandalan  sistem  Autopilot  dan  FSD  secara terus-menerus[36].
c. Pelatihan dan Edukasi Pengguna Tesla  harus  memberikan  panduan  pengguna  yang detail  dan  pelatihan  intensif  untuk  memastikan bahwa  pengguna  memahami  cara  menggunakan sistem  dengan  aman.  Panduan  pengguna  ini mencakup demonstrasi praktis dan materi edukasi yang  mudah  dipahami,  sesuai  dengan  "The Ultimate  Guide  to Tesla  Autopilot"  dari  "Current Automotive"  (2021).  Panduan  ini  tersedia  secara online  dan  memberikan  informasi  terperinci tentang  fitur  Autopilot  Tesla,  cara  penggunaan yang  aman,  batasan  sistem,  serta  tips  dan  trik untuk penggunaan yang optimal. Dengan menyediakan  panduan  yang  komprehensif  dan pelatihan  yang  efektif,  Tesla  bertujuan  untuk meningkatkan  pemahaman  pengguna  terhadap teknologi  Autopilot  dan  memastikan  penggunaan yang aman dan bertanggung jawab[37].
d. Kolaborasi dengan Regulator Tesla  aktif  dalam  kerja  sama  dengan  regulator untuk memastikan bahwa produk mereka mematuhi  standar  keselamatan  yang  berlaku  dan dapat beradaptasi dengan perubahan regulasi yang terjadi. Berita dari Kontan.co.id (diupload pada 29 April 2024)  mencatat bahwa regulator AS tengah menginvestigasi  sistem  Autopilot  milik  Tesla, menunjukkan  interaksi  yang  berkelanjutan  antara Tesla dan pihak regulator. Kerja sama ini penting untuk  memastikan  bahwa  teknologi  otonom  yang diterapkan  oleh  Tesla  memenuhi  persyaratan keamanan  yang  ditetapkan  oleh  pemerintah  dan industri, serta dapat beradaptasi dengan perubahan peraturan  yang  mungkin  terjadi  di  masa mendatang. Dengan demikian, kerja sama dengan regulator adalah bagian penting dari strategi Tesla dalam  menjaga  keselamatan  dan  kepatuhan teknologi otonom mereka. [38].
e. Pembahasan Berdasarkan  hasil  analisis,  terlihat  bahwa  Tesla telah mengadopsi berbagai strategi untuk mengelola  dan  mengurangi  risiko  yang  terkait dengan pengembangan dan implementasi teknologi  kendaraan  otonom  mereka.  Pendekatan
yang  diambil  oleh  Tesla  menunjukkan  komitmen perusahaan  terhadap  keselamatan  dan  keandalan teknologi otonom.

## 4.2. Efektivitas Pengujian dan Simulasi
Pengujian  ekstensif  dan  simulasi  kondisi  nyata yang  dilakukan  oleh  Tesla  terbukti  efektif  dalam mengidentifikasi  dan  memperbaiki  masalah  teknis sebelum  sistem  diterapkan  secara  luas.  Teknik pengujian ini memungkinkan Tesla untuk mensimulasikan  berbagai  skenario  jalan  yang kompleks  dan  memastikan  bahwa  sistem  dapat menangani  kondisi  tersebut  dengan  aman.  Pengujian ini mencakup berbagai kondisi cuaca, jalan raya, dan situasi  lalu  lintas  yang  berbeda,  memastikan  bahwa sistem  mampu  beroperasi  dalam  berbagai  keadaan. Penggunaan  simulasi  komputer  yang  canggih memungkinkan  Tesla  untuk  mengidentifikasi  potensi kelemahan  dalam  algoritma  dan  perangkat  keras, serta  memperbaiki  masalah  sebelum  kendaraan dioperasikan di  jalan umum. Hasil dari pengujian  ini menunjukkan  bahwa  Tesla  dapat  meminimalkan risiko  kecelakaan  yang  disebabkan  oleh  kegagalan teknis, yang sangat penting untuk menjaga keselamatan pengguna dan reputasi perusahaan.

## 4.3. Pembaruan Perangkat Lunak OTA
Pembaruan  perangkat  lunak  OTA  memberikan fleksibilitas  bagi  Tesla  untuk  memperbaiki  dan meningkatkan  sistem  tanpa  harus  menarik  kembali kendaraan. Strategi ini tidak hanya menghemat waktu dan  biaya,  tetapi  juga  memastikan  bahwa  semua pengguna dapat menerima perbaikan dan peningkatan sistem  secara  cepat  dan  efisien.  Pembaruan  OTA memungkinkan  Tesla  untuk  merespons  dengan  cepat terhadap masalah yang diidentifikasi di lapangan dan menerapkan solusi dalam  hitungan hari atau minggu, daripada  bulan  atau  tahun.  Hal  ini  membantu  dalam mengurangi risiko yang terkait dengan bug perangkat lunak  dan  meningkatkan  performa  keseluruhan sistem.  Misalnya,  jika  ada  masalah  dengan  sistem navigasi atau deteksi objek, Tesla dapat mengirimkan pembaruan  untuk  memperbaiki  masalah  tersebut tanpa perlu  intervensi  manual pada setiap kendaraan. Selain  itu,  pembaruan  OTA  memungkinkan  Tesla untuk  terus  meningkatkan  fitur-fitur  baru  dan meningkatkan kemampuan sistem secara keseluruhan, memberikan nilai tambah yang berkelanjutan bagi pengguna.

## 4.4. Pelatihan dan Edukasi Pengguna
Meskipun  Tesla  telah  menyediakan  panduan pengguna  dan  pelatihan  intensif,  masih  ada  kasus  di mana  pengguna  tidak  memahami  batasan  sistem dengan  baik.  Oleh  karena  itu,  perlu  adanya peningkatan  dalam  strategi  edukasi  dan  pelatihan untuk  memastikan  bahwa  semua  pengguna  benar- benar mengerti cara kerja dan batasan sistem. Hal ini didasarkan pada  hasil penelitian  yang dilakukan oleh Nordhoff  et  al.  (2023),  untuk  memahami  perubahan
perilaku  pengguna  teknologi  otonom,  khususnya sistem  Autopilot  dan  Full  Self-Driving  (FSD)  Beta dari  Tesla.  Penelitiannya  berfokus  pada  bagaimana teknologi  ini  mempengaruhi  kebiasaan  mengemudi pengguna,  serta  adaptasi  perilaku  jangka  pendek  dan jangka  panjang  yang  terjadi  sebagai  akibat  dari penggunaan  teknologi  Autopilot  dan  Full  Self- Driving (FSD).
Dimana  mereka  melakukan  103  wawancara semi-terstruktur antara Februari dan Juni 2022. Rata- rata  wawancara  berlangsung  selama  01:18:05. Responden rata-rata berusia 43 tahun dengan standar deviasi  14  tahun;  91%  di  antaranya  adalah  laki-laki, dan  9%  adalah  perempuan.  Lebih  lanjut,  52%  dari responden  memiliki gelar sarjana atau magister, 27% memiliki  gelar  sarjana,  13%  memiliki  ijazah  sekolah menengah  atas,  dan  8%  memiliki  gelar  PhD.  Tiga lokasi  pemukiman  yang  paling  umum  adalah California  (20%),  Colorado  (8%),  dan  Florida  (7%). Responden  terdiri  dari  berbagai  latar  belakang pekerjaan, dengan 30% di antaranya adalah  insinyur, 8%  manajer,  dan  7%  pensiunan.  Sebanyak  82% responden memiliki akses ke FSD Beta dan Autopilot standar, sedangkan 18% memiliki akses ke Autopilot. Rata-rata  penggunaan  Autopilot  dan  FSD  Beta  oleh responden  adalah  26,8  dan  8,14  bulan.  Frekuensi penggunaan  Autopilot  dan  FSD  Beta oleh  responden juga  bervariasi, dengan  nilai rata-rata masing-masing adalah 4,11 dan 4,50. [39].
Untuk  mengatasi  masalah  ini,  Tesla  dapat menyediakan  materi  edukasi  yang  lebih  interaktif, seperti  video  tutorial,  simulasi  virtual,  dan  sesi pelatihan langsung. Tesla juga dapat mengembangkan program  pelatihan  berkelanjutan  yang  mencakup pembaruan  rutin  tentang  fitur  baru  dan  perubahan pada  sistem.  Pengguna  harus  dimotivasi  untuk mengikuti  pelatihan  ini  secara  berkala  untuk memastikan  bahwa  mereka  selalu  up-to-date  dengan kemampuan  dan  batasan  sistem.  Selain  itu,  Tesla dapat memperkenalkan fitur di dalam kendaraan yang memberikan petunjuk dan pengingat kepada pengguna  tentang  cara  menggunakan  sistem  dengan benar  selama  mengemudi,  sehingga  mengurangi risiko kesalahan pengguna.

## 4.5. Kolaborasi dengan Regulator
Kolaborasi  yang  dilakukan  Tesla  dengan regulator memastikan bahwa produk mereka memenuhi  standar  keselamatan  yang  berlaku. Namun, perusahaan juga harus siap untuk beradaptasi dengan  perubahan  regulasi  yang  mungkin  terjadi  di masa  depan.  Hal  ini  penting  untuk  menjaga kelangsungan  dan  penerimaan  teknologi  otonom  di pasar.  Kerja  sama  yang  erat  dengan  regulator  juga membantu  dalam  membangun  kepercayaan  publik terhadap  teknologi  ini.  Tesla  harus  tetap  proaktif dalam memantau perubahan regulasi dan memastikan bahwa  mereka  selalu  siap  untuk  mematuhi  peraturan baru  yang  mungkin  diperkenalkan.  Selain  itu,  Tesla dapat  berpartisipasi  dalam  pembentukan  regulasi
dengan memberikan masukan dan berbagi pengalaman  mereka  dalam  pengembangan  teknologi otonom.  Dengan  melakukan  ini,  Tesla  dapat membantu memastikan bahwa regulasi yang diterapkan  realistis  dan  mendukung  perkembangan teknologi otonom tanpa mengorbankan keselamatan.
4.6. Reaksi Masyarakat dan Perubahan Peraturan
Reaksi  masyarakat  terhadap  teknologi  otonom beragam,  dan  Tesla  perlu  melakukan  komunikasi yang  efektif  untuk  meningkatkan  penerimaan  publik. Transparansi  dalam  melaporkan  insiden  dan  upaya peningkatan keselamatan dapat membantu membangun kepercayaan publik. Tesla dapat mengembangkan kampanye komunikasi yang menjelaskan manfaat dan langkah-langkah keselamatan teknologi otonom. Selain itu, perusahaan harus  mematuhi  peraturan  yang  berlaku  dan  merilis laporan  keselamatan  rutin  serta  mengadakan  seminar atau webinar untuk menjawab kekhawatiran publik.
Berdasarkan  studi  wawancara  yang  dilakukan oleh  Nordhoff  et  al.  (2023)  juga  mengungkapkan perubahan  positif  dan  negatif  dalam  perilaku pengguna  teknologi  otonom,  terutama  Autopilot  dan FSD  Beta  dari  Tesla.  Pengemudi  cenderung  menjadi berpuas  diri,  kurang  memantau  sistem,  dan  terlibat dalam  aktivitas  tidak  aman  seperti  mengemudi  tanpa tangan dan tidur di belakang kemudi. Risiko perilaku tidak  aman  ini  terutama  tinggi  di  lingkungan  jalan raya  yang  sederhana,  dengan  efektivitas  sensor  torsi roda  kemudi  sebagai  pemantau  pengemudi  yang dipertanyakan.  Studi  tersebut  juga  menyoroti  adanya tuntutan  besar  pada  pengemudi  yang  dihadapi  dalam menguji  teknologi  mengemudi  otomatis  yang  belum selesai.  Kemudian  data  dari  responden  dalam penelitian Nordhoff et al. (2023) menunjukkan bahwa penggunaan Autopilot dan FSD Beta telah mengubah kebiasaan  mengemudi  sehari-hari  mereka.  Dalam konteks  ini,  penelitian  lebih  lanjut  direkomendasikan untuk  menginvestigasi  dampak  perubahan  perilaku negatif terhadap peningkatan kemungkinan kecelakaan,  dibandingkan  dengan  mengemudi  secara manual[39].

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini menekankan pentingnya manajemen  risiko  dalam  pengembangan  teknologi otonom seperti Autopilot dan Full Self-Driving (FSD) dari  Tesla.  Berbagai  risiko  yang  diidentifikasi, termasuk  risiko  teknis,  manusia,  organisasi,  dan eksternal,  telah  diatasi  dengan  strategi  manajemen risiko  yang  efektif  seperti  pengujian  ekstensif, pembaruan  perangkat  lunak  OTA,  pendidikan pengguna,  dan  kolaborasi  dengan  kontrol.  Hasil penelitian juga menyoroti pentingnya integrasi sensor canggih, algoritme kecerdasan buatan, dan kerja sama dengan badan pengatur dalam mengelola risiko.
Saran  untuk  penelitian  masa  depan  mencakup fokus  pada  pengembangan  algoritme  AI  yang  lebih
adaptif,  studi  longitudinal  pengguna  teknologi otonom,  eksplorasi  kolaborasi  lintas  industri,  dan pengembangan  protokol  keamanan  global  untuk pemeliharaan standar keselamatan. Dengan mengadopsi  rekomendasi  ini,  penelitian  mendatang dapat  memperkuat  strategi  manajemen  risiko  dan memastikan  keberhasilan  teknologi  otonom  untuk kepentingan masyarakat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Arfianto,  Rahmat,  and  Santoso,  "Kapal  Auto Pilot Berbasis Data Persebaran Ikan," 2019.
[2] F. Saputra, “Perangkat Lunak Full Self-Driving Buatan Tesla,” pp. 1–14, 2021.
[3] G.  Bathla  et  al.,  “Autonomous  Vehicles  and Intelligent Automation: Applications, Challenges, and Opportunities,” Mob. Inf. Syst., vol. 2022, p. 7632892, 2022, doi: 10.1155/2022/7632892.
[4] S.  Gitakarma,  “Peranan  Internet of  Things  Dan Kecerdasan  Buatan  Dalam  Teknologi  Saat  Ini,” J. Komput. dan Teknol. Sains, vol. 1, no. 1, pp. 1–8, 2022.
[5] A.  S.  Puspaningrum,  S.  Suaidah,  and  A.  C. Laudhana,  “Media  Pembelajaran  Tenses  Untuk Anak  Sekolah  Menengah  Pertama  Berbasis Android Menggunakan Construct  2,” J. Inform. dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak,  vol.  1,  no.  1, pp. 25–35, 2020, doi: 10.33365/jatika.v1i1.150.
[6] S.  Styawati,  S.  Samsugi,  Y.  Rahmanto,  A. Surahman, L. Andraini, and I. Ismail, “Penerapan  Aplikasi  Administrasi  Desa  Pada Desa  Mukti  Karya  Mesuji,”  J.  Soc.  Sci. Technol. Community Serv., vol. 3, no. 1, p. 123, 2022, doi: 10.33365/jsstcs.v3i1.1910.
[7] R.  Pratama,  "Penerapan  Teknologi  Kendaraan Otonom  dalam  Meningkatkan  Efisiensi  Sistem Transportasi Umum," vol. 3, no. 12, p. 20, 2023.
[8] Sudipa, "BUKU AJAR REKAYASA PERANGKAT LUNAK," 2023, p. 207.
[9] Suwinardi,  A.  A.,  “Manajemen  Risiko  Proyek. Politeknik Negeri Semarang,” 2023.
[10] C.  Dr.  Lilis  Puspitawati,  SE.,  AK,  Sistem Informasi  Akuntansi:  Kualitas  dan  Faktor Lingkungan  Organisasi  yang  Mempengaruhi, vol. I, no. 3. 2021.
[11] I. S. Erkamim, M., & Nugroho, “BUKU AJAR PENGANTAR SISTEM INFORMASI,” Angew. Chemie Int. Ed. 6(11), 951–952., pp. 5– 24, 2023.
[12] Tesla, "Tesla Annual Report," 2020.
[13] K.  B.  T.  Tuerah  and  R.  D.  W.  Sukmaningsih, "Pendalaman mengenai Cara Kerja Sistem Auto Pilot  /  Self  Driving-Studi  kasus  Mobil  Tesla," 2024.
[14] Arulogun,  O.T.,  Olatunbosun,  A.,  Fakolujo, O.A.  and  Olaniyi,  O.M.,  2013.  RFID-based student’s attendance management system. International  Journal  of  Scientific  & Engineering Research , 4 (2), pp.1-9.
[15] M. S. Iswahyudi, "PENGANTAR TEKNOLOGI MANAJEMEN BISNIS," 2023.
[16] T.  Febrianto,  D.  Soediantono,  S.  Staf,  K.  Tni, and  A.  Laut,  “Enterprise  Resource  Planning (ERP)  and  Implementation  Suggestion  to  the Defense Industry:  A Literature Review,” J. Ind. Eng. Manag. Res., vol. 3, no. 3, pp. 2722–8878, 2022.
[17] Hidayatullah, Manajemen Risiko. 2023.
[18] Nurfaisal, N., “Pengaruh  Kepemimpinan Transformasional Terhadap,” E-Jurnal
Manajeman Unud, vol. 5, no. 8, pp. 5143–5171, 2023.
[19] J.  E.  Cotter,  A.  Atchley,  B.  C.  Banz,  and  N.  L. Tenhundfeld,  "Is  my  User  Impaired?  Designing Adaptive  Automation  that  Monitors  the  User's State,"  in  2021  Systems  and  Information Engineering  Design  Symposium  (SIEDS),  Apr. 2021, pp. 1–6.
[20] K.  M.  Wilson,  S.  Yang,  T.  Roady,  J.  Kuo,  and M.  G.  Lenné,  "Kepercayaan  pengemudi  dan kebingungan  mode  dalam  studi  di  jalan  tentang teknologi  kendaraan  otomatis  level-2,"  Saf. Sains.,  vol.  130,  p.  104845,  2020,  doi: 10.1016/j.ssci.2020.104845.
[21] H. Kim, M. Lagu, and Z. Doerzaph, "Is Driving Automation Used as Intended? Real-World Use of  Partially  Automated  Driving  Systems  and their  Safety  Consequences"  Trans.  Res.  Rek., vol. 2676, pp. 30–37, 2021, doi: 10.1177/03611981211027150.
[22] S.  Nordhoff,  J.  Stapel,  X.  He,  A.  Gentner,  and R.  Happee,  "Perceived  safety  and  trust  in  SAE Level  2  partially  automated  cars:  Results  from an online questionnaire" PLoS ONE, vol. 16, p. e0260953,
2021, doi:
10.1371/journal.pone.0260953.
[23] R. Lin, N. Liu, L. Ma, T. Zhang, and W. Zhang, "Menjelajahi  pengaturan  mandiri  keterlibatan tugas  sekunder  dalam  konteks  mengemudi otomatis  sebagian:  studi  percontohan,"  Trans. Res. Bagian F Psikologi Lalu Lintas. Berperilaku.,  vol.  64,  pp.  147–160,  2019,  doi: 10.1016/j.trf.2019.05.005.
[24] H.  Hartatik,  A.  Y.  Rukmana,  E.  Efitra,  I.  R. Mukhlis, A. Aksenta, L. P. R. A. Ratnaningrum, and
Z. Efdison, "TREN TECHNOPRENEURSHIP:  Strategi  &  Inovasi Pengembangan Bisnis Kekinian dengan Teknologi  Digital,"  PT.  Sonpedia  Publishing Indonesia, 2023.
[25] A.  C.  Yusufadz  and  A.  Rosyidin,  “Analisis Penerapan  Artificial  Intelligence  Dan  Robotik Pada  Industri  Manufaktur  Indonesia  Dalam Menghadapi  Era  Industri  4.0,”  in  Prosiding Seminar  Nasional  Teknologi  Industri  (SNTI), vol. 1, no. 1, pp. 227–232, 2022.
[26] M.  S.  Jailani,  "Teknik  Pengumpulan  Data  Dan Instrumen  Penelitian  Ilmiah  Pendidikan  Pada Pendekatan  Kualitatif dan Kuantitatif," IHSAN:
Jurnal  Pendidikan  Islam,  vol.  1,  no.  2,  pp.  1–9, 2023.
[27] A.  Ahmad  and  M.  Muslimah,  "Memahami teknik  pengolahan  dan  analisis  data  kualitatif," in  Proceedings  of  Palangka  Raya  International and  National  Conference  on  Islamic  Studies (PINCIS), 2021, vol. 1, no. 1.
[28] A.  H.  Sutopo,  Penelitian  Kualitatif  dengan NVivo. Topazart, 2021.
[29] T.  Santoso,  “Metodologi  Penelitian  Kualitatif,” 2022.
[30] Tesla,  Inc.,  "Form  10-K,"  Washington,  D.C., Securities and Exchange Commission, Commission File Number:  001-34756, Dec. 31, 2022.
[31] Justin  Westbrook.  "Tesla  Autopilot  Error Results in Recall of Millions of Model 3, Model Y, Model S, and Model X EVs," December 13, 2023.
[32] United States Securities and Exchange Commission.  "Form  10-Q  Quarterly  Report Pursuant to Section 13 or 15(d) of the Securities Exchange  Act of 1934, For the quarterly period ended  September  30,  2023,  Commission  File Number:  001-34756."  Tesla,  Inc.  Washington, D.C.: SEC, 2023.
[33] K. Otman, "Investigating How Public
Acceptance  of  Autonomous  Vehicles  Evolves with  Changes  in  Knowledge  Levels:  A Demographic Analysis," Persuasive
Engineering, vol. 10, no. 1, pp. 1-15, Mar. 2023. https://doi.org/10.1080/23311916.2023.2220502
[34] Tesla. "Tesla Vehicle Safety Report.".
https://www.tesla.com/VehicleSafetyReport. [Accessed: June 3, 2024].
[35] Alghodhaifi,  H.,  &  Lakshmanan,  S.  (2021).
Autonomous vehicle
evaluation: A comprehensive survey on modeling and simulation approaches. IEEE Access, 9, 151531-151566.
[36] BenQ.  (2020,  September  7).  Pengenalan  OTA (Over-the-air).
Retrieved from https://www.benq.com/id- id/business/resource/trends/ota-over-the-air- introduction.html
[37] "Current  Automotive"  (2021),  "The  Ultimate Guide  to  Tesla  Autopilot."  [Online].  Available: [https://www.currentautomotive.com/the- ultimate-guide-to-tesla-autopilot/]. [Accessed: June 3, 2024].
[38] Kontan.co.id.  "Regulator  AS  Selidiki  Lagi Sistem  Autopilot  Milik  Tesla."  [Online]. https://internasional.kontan.co.id/news/regulator -as-selidiki-lagi-sistem-autopilot-milik-tesla. [Accessed: 29-Apr-2024].
[39] S. Nordhoff, J. D. Lee, S. C. Calvert, S. Berge, M.  Hagenzieker,  and  R.  Happee,  "(Mis-)use  of standard  Autopilot  and  Full  Self-Driving  (FSD) Beta:  Results  from  interviews  with  users  of Tesla's FSD Beta," Frontiers in Psychology, vol. 14, p. 1101520, Feb. 2023. doi:
10.3389/fpsyg.2023.1101520.