Chatbot berbasis kecerdasan buatan telah mengalami perkembangan pesat di berbagai sektor, termasuk layanan pelanggan, pendidikan, dan e-commerce. Namun, masih terdapat berbagai tantangan dalam penerapan chatbot, seperti pemahaman bahasa alami, personalisasi layanan, serta efisiensi dalam memberikan respons yang relevan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pendekatan utama dalam pengembangan chatbot serta mengevaluasi efektivitasnya dalam berbagai konteks penggunaan. Penelitian ini menggunakan metode PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis), yang terdiri dari lima tahap utama: menentukan kriteria kelayakan, menentukan sumber informasi, seleksi literatur, pengumpulan data, dan pemilihan item data. Data diperoleh dari berbagai basis data akademik seperti ACM Digital Library, IEEE Xplore, dan Google Scholar. Dari 47.271 artikel yang diidentifikasi, sebanyak 85 artikel memenuhi kriteria inklusi, dan 32 artikel terpilih sebagai referensi utama. Hasil penelitian menunjukkan bahwa chatbot berbasis Natural Language Processing (NLP), Retrieval-Augmented Generation (RAG), dan Machine Learning menjadi pendekatan yang paling umum digunakan. Sektor e-commerce merupakan sektor dengan implementasi chatbot terbanyak, diikuti oleh layanan pelanggan dan pendidikan. Dengan adanya studi ini, diharapkan dapat memberikan wawasan lebih mendalam terkait optimasi chatbot dalam berbagai bidang serta tantangan yang dihadapi dalam proses integrasinya.
Copyrights © 2025