Update Artikelilmiah: 48919

MUHAMMAD MA'RUP

NIM

Judul Artikel

Abstrak (Bhs. Indonesia)

Abstrak
Chatbot AI telah muncul sebagai alat yang transformatif dalam penyampaian layanan publik. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan tinjauan sistematik dan meta-analisis terhadap literatur yang ada untuk menilai efektivitas chatbot AI dalam meningkatkan efisiensi, waktu respons, dan kepuasan pengguna dalam berbagai konteks layanan publik. Pencarian literatur yang komprehensif dilakukan di database Scopus, dengan membatasi studi yang diterbitkan antara tahun 2018 hingga 2024. Kriteria inklusi mencakup studi kuantitatif yang mengevaluasi dampak chatbot AI terhadap setidaknya salah satu dari tiga variabel hasil: efisiensi, waktu respons, atau kepuasan pengguna. Data diekstraksi dan ukuran efek (dalam hal ini, Standar Mean Difference - SMD) dihitung untuk setiap studi. Analisis moderator dilakukan untuk menyelidiki pengaruh jenis layanan publik, kompleksitas tugas chatbot, jenis AI, dan tingkat interaksi manusia terhadap efektivitas chatbot. Meta-analisis dari 30 studi (N = 9.380) menunjukkan bahwa chatbot AI memiliki efek positif yang signifikan terhadap efisiensi layanan publik (SMD = 0,35, 95% CI [0,25, 0,45]), mengurangi waktu respons (SMD = -0,40, 95% CI [-0,50, -0,30]), dan meningkatkan kepuasan pengguna (SMD = 0,50, 95% CI [0,40, 0,60]). Analisis moderator mengungkapkan bahwa chatbot AI lebih efektif di sektor kesehatan dan untuk tugas-tugas yang sederhana. Chatbot berbasis pembelajaran mesin juga menunjukkan efektivitas yang lebih tinggi dibandingkan dengan chatbot berbasis aturan. Sebagai kesimpulan, chatbot AI menawarkan potensi signifikan untuk meningkatkan berbagai aspek layanan publik. Namun, efektivitasnya bervariasi tergantung pada konteks implementasi. Temuan ini memberikan bukti empiris yang berharga bagi pembuat kebijakan dan praktisi untuk merancang dan mengimplementasikan chatbot AI secara efektif dalam layanan publik.
Kata Kunci:
Kecerdasan buatan Chatbot, Efisiensi, Meta-analisis, Layanan publik

Abtrak (Bhs. Inggris)

A B S T R A C T
AI chatbots have emerged as a transformative tool in public service
delivery. This study aims to conduct a systematic review and meta-
analysis of existing literature to assess the effectiveness of AI chatbots
in improving efficiency, response time and user satisfaction in various
public service contexts. A comprehensive literature search was
conducted on the Scopus database, limiting studies published between
2018 and 2024. Inclusion criteria included quantitative studies that
evaluated the impact of AI chatbots on at least one of three outcome
variables: efficiency, response time, or user satisfaction. Data were
extracted and effect sizes (in this case Standardized Mean Difference -
SMD) were calculated for each study. Moderator analysis was conducted
to investigate the influence of the type of public service, the complexity
of the chatbot's tasks, the type of AI, and the level of human interaction
on the effectiveness of the chatbot. Meta-analysis of 30 studies (N =
9,380) shows that AI chatbots have a significant positive effect on the
efficiency of public services (SMD = 0.35, 95% CI [0.25, 0.45]), reducing
response time (SMD = -0.40, 95% CI [-0.50, -0.30]), and increased user
satisfaction (SMD = 0.50, 95% CI [0.40, 0.60]). Moderator analysis
revealed that AI chatbots were more effective in healthcare and for
simple tasks. Machine learning-based chatbots also show higher
effectiveness than rule-based chatbots. In conclusion, AI chatbots offer
significant potential to improve various aspects of public services.
However, their effectiveness varies depending on the implementation
context. These findings provide valuable empirical evidence for
policymakers and practitioners to effectively design and implement AI
chatbots in public services.
Keywords: Artificial intelligence, Chatbot, Efficiency, Meta-analysis, Public service

Kata kunci

Pembimbing 1

Pembimbing 2

Pembimbing 3

Tahun

Jumlah Halaman