<![CDATA[Tingkat kecelakaan kerja global yang tinggi yang mengakibatkan 2,93 juta kematian setiap tahun menuntut adanya pergeseran dalam pengelolaan keselamatan dan kesehatan kerja (K3) dari pendekatan reaktif menjadi proaktif. Meskipun teknologi digital mulai diterapkan, efektivitas integrasi Kecerdasan Buatan (AI) untuk memprediksi risiko di berbagai sektor industri masih memerlukan penelitian sistematis guna mengidentifikasi metodologi yang paling optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan menganalisis bagaimana Artificial Intelligence (AI) berperan dalam sistem prediksi kecelakaan kerja, agar dapat meningkatkan kemampuan memanajemen Keselamatan dan Kesehatan Kerja (K3) secara lebih efektif. Metode yang digunakan adalah Ulasan Literatur Sistematis (SLR) berdasarkan panduan PRISMA. Pencarian artikel dilakukan dibeberapa basis data seperti Scopus, Web of Science, IEEE Xplore, dan Google Scholar dari tahun 2015 sampai 2025, dan ditemukan 20 artikel utama yang akan dianalisis. Strategi pencarian menggunakan kombinasi kata kunci seperti “artificial intelligence”, “machine learning”, “occupational accident prediction”, “workplace safety”, dan “occupational health and safety”, yang disesuaikan dengan karakteristik masing-masing basis data. Penelitian menunjukkan bahwa menggabungkan AI, terutama melalui algoritma Machine Learning, Deep Learning, dan AIoT, dapat mengubah cara kerja K3 dari responsif menjadi lebih siap sebelumnya. Hal ini tercapai melalui kemampuan mendeteksi bahaya secara langsung dan menganalisis prediksi dengan tingkat keakuratan hingga 99%. Penggunaan AI telah terbukti mampu memangkas kecelakaan kerja hingga 30% sampai 40% di berbagai sektor industri yang berisiko tinggi. Implikasi dari penelitian ini menekankan betapa pentingnya kerja sama antara kebijakan etika, kualitas data yang dapat dipercaya, dan pengembangan kemampuan sumber daya manusia agar transformasi digital bisa berlangsung secara berkelanjutan dan aman dalam bidang K3.]]>
Copyrights © 2026
