TREN DAN PENDEKATAN DALAM PENGEMBANGAN CHATBOT BERBASIS AI: SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW

Abstract

Perkembangan teknologi Artificial Intelligence (AI) telah mendorong inovasi signifikan dalam pengembangan chatbot yang kini mampu memahami konteks dan memberikan respons layaknya manusia. Namun, belum banyak kajian komprehensif yang memetakan metode pengembangan, teknologi yang digunakan, serta platform implementasi chatbot berbasis AI, terutama dalam konteks Indonesia. Penelitian ini bertujuan meninjau implementasi AI pada chatbot dengan mengidentifikasi pendekatan yang digunakan, tantangan yang dihadapi, serta tren teknologi yang berkembang. Studi ini dilakukan menggunakan metode Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) terhadap artikel yang diperoleh dari Google Scholar, DOAJ, dan IEEE, sehingga terpilih 30 artikel untuk dianalisis. Hasil penelitian menunjukkan metode Waterfall paling banyak digunakan dalam pengembangan chatbot (40%), diikuti Prototype (20%). Natural Language Processing (NLP) menjadi teknologi utama, dengan framework seperti Dialogflow dan Rasa yang sering diimplementasikan. WhatsApp menjadi platform paling dominan (43%), mencerminkan tingginya penetrasi pengguna di Indonesia. Penelitian ini menyimpulkan bahwa integrasi AI dalam chatbot terus berkembang dengan teknologi yang semakin kompleks, di mana NLP tetap menjadi pilar utama, sementara deep learning menunjukkan potensi besar dalam meningkatkan kecerdasan chatbot. Hasil kajian diharapkan menjadi referensi bagi peneliti dan praktisi dalam mengembangkan chatbot AI yang efisien, adaptif, serta mampu menjawab tantangan percakapan kompleks, keamanan data, dan privasi.