AI menyusun jadwal ATC—keputusan keselamatan tetap di tangan manusia

Pada 8 Oktober 2026 di Jakarta, Telkom University mencatat peluncuran laboratorium riset bersama dengan AirNav Indonesia dalam forum SATRIA 2026. Salah satu pekerjaan yang dikembangkan ialah sistem AI untuk menyusun jadwal petugas pengatur lalu lintas udara atau ATC berdasarkan jam kerja, waktu istirahat, dan risiko kelelahan. Sistem itu masih dalam tahap pengembangan; keputusan yang berkaitan langsung dengan keselamatan penerbangan tetap berada pada manusia.

Dalam siaran AirNav Indonesia, Direktur Teknik Zainal Arifin Harahap mengatakan aplikasi penjadwalan masih disusun, menyebut petugas ATC tidak boleh bekerja nonstop selama 2 jam dan jeda antarsif untuk seorang petugas tidak boleh kurang dari 15 jam, serta menegaskan bahwa “posisi AI bukan untuk menggantikan manusia dalam pengambilan keputusan”. Angka tersebut ia ajukan sebagai parameter pengaturan tugas yang ingin dibantu oleh aplikasi, bukan sebagai hasil pengujian sistem. Persoalan yang hendak dipecahkan adalah rumitnya membagi tugas banyak personel sambil menjaga waktu istirahat yang memadai.

Dari catatan tugas menuju usulan sif

Masukan paling jelas bagi sistem adalah riwayat jam tugas dan jeda istirahat petugas. Jika seseorang telah mencapai batas kerja terus-menerus, susunan berikutnya harus memberi ruang untuk berhenti bertugas; jika jeda antarsif belum cukup, ia tidak dapat langsung dimasukkan ke sif berikutnya. Faktor kelelahan menambah pertimbangan di atas kecukupan jumlah orang pada tiap waktu. Dengan demikian, jadwal yang tampak lengkap di atas kertas belum tentu layak bagi personel yang harus menjalaninya.

Alur kerja yang dapat ditarik dari kemampuan yang diumumkan ialah memasukkan data penugasan dan istirahat, membentuk pilihan pembagian sif yang memenuhi batas, lalu menyerahkan usulan itu untuk dinilai pengelola. Ini merupakan penjelasan fungsi sistem, bukan klaim tentang rancangan antarmuka atau algoritme yang telah dirilis. Agar sebuah rekomendasi berguna, penilai juga perlu mengetahui petugas mana yang terkena perubahan dan apakah susunan baru menggeser waktu pemulihan yang semula tersedia.

Perubahan mendadak memperlihatkan mengapa rekomendasi dan persetujuan perlu dibedakan. Sebagai contoh hipotetis, ketika seorang petugas tidak dapat masuk, pilihan pengganti dapat mengisi kekosongan tetapi sekaligus memperpendek jeda sebelum tugas berikutnya. AI dapat membantu mencari susunan lain yang mematuhi batas waktu yang dimasukkan. Pengelola tetap harus memastikan data ketersediaan mutakhir dan kebutuhan layanan saat itu cocok dengan pilihan tersebut.

Keputusan keselamatan tetap memerlukan penilaian manusia

Peran AI dalam proyek ini berada di tahap pengaturan personel, sebelum petugas menjalankan tugas pengendalian lalu lintas udara. Usulan sif dapat memengaruhi siapa yang bertugas dan kapan ia beristirahat, sehingga dampaknya terhadap keselamatan perlu dipertimbangkan. Sistem penjadwalan tidak diberi peran untuk mengambil keputusan operasional ketika pesawat sedang ditangani. Otomasi penyusunan jadwal dan kendali penerbangan adalah dua pekerjaan yang berbeda.

Dalam laporan Kemdiktisaintek, Direktur Jenderal Riset dan Pengembangan Fauzan Adziman mengatakan, “Bukan perlombaan antara manusia versus mesin, tetapi bagaimana manusia bekerja lebih baik bersama mesin”; ia juga menempatkan keputusan kompleks dan berisiko tinggi pada pertimbangan manusia. Untuk jadwal ATC, prinsip itu berarti pilihan yang dihasilkan perangkat perlu dapat ditinjau sebelum dipakai. Orang yang berwenang harus bisa menolak atau mengubah susunan ketika informasi lapangan tidak terwakili oleh data penjadwalan.

Batas tersebut juga menyangkut akuntabilitas setelah jadwal berubah. Bila usulan AI diterima, alasan penempatan dan pihak yang menyetujuinya perlu dapat ditelusuri; bila ditolak, alasan penolakan dapat menunjukkan kendala yang belum tertangkap oleh sistem. Tanpa jejak keputusan semacam itu, sulit membedakan rekomendasi yang memang membantu dari keluaran yang hanya cepat dibuat. Ini merupakan kebutuhan pengawasan yang mengikuti pembagian peran manusia dan perangkat, bukan fitur yang sudah diumumkan tersedia.

Kerja sama riset belum berarti jadwal otomatis dipakai rutin

Kesepakatan AirNav Indonesia dan Telkom University mencakup optimalisasi laboratorium, penelitian bersama, pertukaran pengetahuan, serta kemungkinan penerapan hasil riset sesuai kebutuhan. Untuk aplikasi jadwal, status yang dijelaskan adalah pekerjaan yang sedang disusun. Karena itu, pengumuman laboratorium bersama belum dapat dibaca sebagai bukti bahwa sif ATC di seluruh operasi sudah disusun otomatis atau bahwa risiko kelelahan telah turun. Pengujian, evaluasi, dan validasi menjadi tahap yang perlu dilalui sebelum hasil riset dimanfaatkan dalam layanan.

Kolaborasi yang sama juga memuat pengembangan NOTAM AI Generator, alat untuk membantu menyiapkan informasi penerbangan yang kemudian diperiksa validator. Keluaran alat itu berbeda dari jadwal personel: yang satu menyiapkan informasi, yang lain mengatur waktu tugas dan istirahat. Kemajuan pada alat NOTAM tidak dapat dipakai sebagai ukuran kesiapan aplikasi jadwal. Kedua inisiatif dapat berada pada tahap pengembangan dan pengujian yang berbeda meskipun lahir dari kemitraan yang sama.

Ukuran keberhasilan setelah sistem diuji

Pengujian aplikasi jadwal nantinya perlu memperlihatkan lebih dari kemampuan menghasilkan daftar sif. Ukuran dasarnya adalah kepatuhan setiap usulan terhadap batas kerja terus-menerus dan jeda istirahat, termasuk setelah ada perubahan penugasan. Catatan mengenai usulan yang diterima, diubah, atau ditolak akan memperlihatkan apakah penilaian manusia benar-benar bekerja dan kendala apa yang paling sering muncul. Perbandingan waktu penyusunan jadwal juga berguna, tetapi hanya jika mutu pengaturan tugas tetap terjaga.

Untuk menilai klaim pengelolaan kelelahan, ukuran yang dipakai harus dijelaskan: data apa yang mewakili beban kerja, bagaimana waktu istirahat dihitung, dan apakah perubahan sif membuat petugas lebih sering mendekati batas. Pengumuman kerja sama belum memberikan hasil uji lapangan independen untuk menjawabnya. Data validasi berikutnya akan menentukan apakah rekomendasi AI benar-benar membantu pembagian tugas tanpa mengaburkan siapa yang bertanggung jawab atas keputusan keselamatan.

Baca juga:

• Beeline MCP memberi agen akses data pekerja—keputusan penting tetap manusia
• NVIDIA memakai AI Palantir di rantai pasok—keputusan akhir tetap manusia
• Mavely kini menjadi Later—tautan dan jadwal pembayaran tetap sama