©2024 JPUA. Open access under Creative Commons Attribution-Non Commercial-Share A like 4.0 International License (CC-BY-NC-SA)

## CONCEPTUAL FRAMEWORK OF INNOVATIVE LIBRARY
SERVICES BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN

## ORDER TO ACCELERATE DIGITAL TRANSFORMATION

## KERANGKA KONSEPTUAL LAYANAN INOVATIF
PERPUSTAKAAN BERBASIS ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) DALAM RANGKA MEMPERCEPAT TRANSFORMASI
DIGITAL

## Research Report
Laporan Penelitian Nur Subchan
UPT Perpustakaan Universitas Brawijaya, Malang, Indonesia
A B S T R A C T I N F O  A R T I C L E
Background: The Fourth Industrial Revolution (4IR) refers to the transformation of traditional production processes that have been digitized into the real world, enabling total interconnectivity between suppliers and customers with the aim of creating smarter products. The rapid changes in technology brought about by the 4IR have made business operations unstable. This has led to organizations seeking new methods and strategies to gain a competitive advantage in this digital age. Institutions  of  higher  education  have  responded  to  this  challenge  by strengthening  the  role  of  university  libraries  as  core  components  of  the educational institution. They have also introduced various digital technologies to improve the learning experience for students.
Methods: qualitative content analysis. Purpose: organizations to seek new methods and strategies to gain a competitive advantage in the digital era.
Findings: Artificial  Intelligence  (AI)  is  one  of  the  technologies  that  can  be integrated  into  university  libraries  to  enhance  the  learning  experience  for students. AI is a discipline that involves computer science, linguistics, information science, neurophysiology, neuroscience, cognitive science, psychological control, and other fields. AI is not just a computer program that mimics human intelligence but can also be used to promote independent learning and meet the special needs of all categories of students. With the support of large amounts of data, AI can form  patterns  and  provide  meaning,  making  the  university  library  an  ideal environment  to  apply  this  technology  to  add  value  to  higher  education  in  the future.
Received:  16 February 2024
Accepted:  11 juni 2024 Published:  27 Juni 2024
Correspondence: Name: Nur Subchan Email: en-subchan@ub.ac.id

## Jurnal Perpustakaan Universitas Airlangga: Media Informasi dan Komunikasi Kepustakawanan
https://e-journal.unair.ac.id/JPERPUS
How to cite this article:
Subchan, N. (2024). Conceptual Framework of Innovative Library Services Based on Artificial Intelligence (AI) in Order to Accelerate Digital Transformation. JPUA: Jurnal Perpustakaan Universitas Airlangga: Media Informasi Dan Komunikasi Kepustakawanan , 14(1), 1–16. https://doi.org/10.20473/jpua.v14i1.2024.1-14
Conclusion : The integration of AI into university libraries can provide an oppo rtunity for every library user to access new and exclusive educational services specifically designed to meet individual student needs. Assuming that the library is  supported  by  AI  technology,  it  can  help  improve  learning  skills  through  more  personalized  technical  learning approaches. AI technology can also help librarians explore new ways to meet the needs of library users and support academic activities. By utilizing AI technology, the library can provide sustainable access to various online text resources that are rapidly expanding, and provide services that are not limited to conventional boundaries, accessible to anyone and from anywhere.
Keywords: Fourth Industrial Revolution; Digitization; Artificial Intelligence; Learning Experience; University Libraries

## A B S T R A K
Latar Belakang : Revolusi Industri keempat ( The Fourth Industrial Revolution - 4IR) merujuk pada transformasi proses kegiatan konvensional yang telah didigitalisasi ke dalam dunia nyata, memungkinkan interkoneksi secara total antara pemasok dan pelanggan dengan tujuan menciptakan produk yang lebih cerdas. Perubahan teknologi yang cepat yang dibawa oleh 4IR membuat operasi bisnis menjadi tidak stabil. Hal ini mendorong organisasi untuk mencari metode dan strategi baru untuk memperoleh keunggulan kompetitif di era digital ini. Institusi pendidikan tinggi telah menanggapi tantangan  ini  dengan  memperkuat  peran  perpustakaan  perguruan  tinggi  sebagai  komponen  inti  dari  lembaga Pendidikan. Perguruan Tinggi juga telah memperkenalkan berbagai teknologi digital untuk meningkatkan pengalaman belajar bagi mahasiswa.
Metode: analisis konten kualitatif. Tujuan: organisasi untuk mencari metode dan strategi baru untuk memperoleh keunggulan kompetitif di era digital. Temuan: Kecerdasan  Buatan  (AI)  adalah  salah  satu  teknologi  yang  dapat  diintegrasikan  ke  dalam  perpustakaan perguruan tinggi untuk meningkatkan pengalaman belajar bagi mahasiswa. AI merupakan disiplin ilmu yang melibatkan ilmu  komputer,  linguistik,  ilmu  informasi,  neurofisiologi,  neurosains,  ilmu  kognitif,  kontrol  psikologis,  dan  bidang lainnya.  AI  bukan  hanya  program  komputer  yang  meniru  kecerdasan  manusia,  tetapi  juga  dapat  digunakan  untuk meningkatkan pembelajaran mandiri dan memenuhi kebutuhan khusus semua kategori mahasiswa. Dengan dukungan data  yang  besar,  AI  dapat  membentuk  pola  dan  memberikan  makna,  menjadikan  perpustakaan  perguruan  tinggi lingkungan yang ideal untuk menerapkan teknologi ini untuk menambah nilai pada pendidikan tinggi di masa depan. Kesimpulan: Integrasi AI ke dalam perpustakaan perguruan tinggi dapat memberikan kesempatan bagi setiap pengguna perpustakaan  untuk  mengakses  layanan  pendidikan  baru  dan  eksklusif  yang  dirancang  khusus  untuk  memenuhi kebutuhan individu mahasiswa. Hal tersebut dapat diasumsikan bahwa perpustakaan didukung oleh teknologi AI, dapat membantu meningkatkan keterampilan belajar melalui pendekatan pembelajaran teknis yang lebih personal. Teknologi AI juga dapat membantu pustakawan mengeksplorasi cara baru untuk memenuhi kebutuhan pengguna perpustakaan dan  mendukung  kegiatan  akademik.  Dengan  memanfaatkan  teknologi  AI,  perpustakaan  dapat  menyediakan  akses berkelanjutan ke berbagai sumber teks online yang terus berkembang, serta memberikan layanan yang tidak terbatas dan dapat diakses oleh siapa saja dan dari mana saja.
Kata Kunci: Revolusi Industri keempat; Digitalisasi; Kecerdasan Buatan; Pengalaman Belajar; Perpustakaan Perguruan Tinggi

## PENDAHULUAN
Saat ini, terjadi perubahan teknologi yang cepat di seluruh dunia dan Revolusi Industri Keempat (4IR) telah  mengubah  operasi  organisasi  bisnis  menjadi  tidak  stabil.  4IR  merupakan  transformasi  dari  proses produksi tradisional yang telah didigitalisasi ke dalam dunia nyata, dimana transformasi ini memungkinkan adanya total interkoneksi antara pemasok dan pelanggan, dengan tujuan untuk menciptakan produk yang lebih  cerdas (Velasquez et  al., 2019 ) .      Transformasi  digital  adalah  sebuah  revolusi  yang  melibatkan pengadopsian  teknologi  digital  untuk  menciptakan  nilai  tambah.  Konsepnya  mencakup  penerapan, penggabungan  berbagai  teknologi  informasi,  komunikasi  baru  untuk  mengembangkan  solusi  yang  lebih berkelanjutan  dan  responsive ( Agrawal et  al., 2020 ) .      Transformasi  digital  telah  mengubah  cara  kerja, prosedur, dan kemampuan bisnis melalui pengaruhnya atas perubahan yang memengaruhi masyarakat, dan hal  ini  menarik  perhatian  perusahaan  layanan  di  seluruh  dunia  karena  sifatnya  yang  meluas  dan perkembangan teknologi digital yang pesat.
Adanya teknologi transformasi digital memberikan konsekuensi bagi institusi pendidikan tinggi untuk mencari  cara  atau  metode  baru  dalam  mendapatkan  keunggulan  kompetitif ( Hamidi  &  Jahanshaheefard, 2019 ) .  Salah satu strategi yang digunakan adalah memperkuat peran perpustakaan perguruan tinggi sebagai bagian inti dari lembaga pendidikan tinggi, dengan tujuan menekankan pentingnya misi dan tujuan lembaga tersebut  dalam  menyediakan  pengajaran  dan  penelitian  yang  berkualitas ( Yeh  &  Ramirez,  2016 ) .  Untuk meningkatkan  respons  strategis,  perpustakaan  perguruan  tinggi  didorong  untuk  mengadopsi  layanan berbasis teknologi transformasi digital, salah satunya adalah Kecerdasan Buatan ( Artificial Intelligence atau AI) (Yeh & Walter, 2016 ) . Kecerdasan  Buatan  ( Artificial  Intelligence atau  AI)  mencakup  disiplin  ilmu  seperti  ilmu  komputer, linguistik,  ilmu  informasi,  neurofisiologi,  ilmu  saraf,  ilmu  kognitif,  ilmu  kontrol  psikologi,  dan  disiplin  ilmu lainnya.  AI  telah  menjadi  topik  diskusi  dalam  perkembangan  teknologi  dalam  beberapa  tahun  terakhir  di berbagai disiplin ilmu ( Yu et al., 2019 ) ,  Oleh karena itu, saat ini perguruan tinggi meningkatkan upaya untuk memengaruhi mahasiswa agar mendapatkan peningkatan layanan lebih strategis yang salah satunya dengan mengintegrasikan teknologi AI dalam sistem perpustakaan di perguruan tinggi tersebut (Al-Shihi et al., 2018 ). Artificial Intelligence (AI) tidak hanya merupakan program komputer yang meniru kecerdasan manusia, tetapi  juga  dapat  digunakan  untuk  mendorong  kemandirian  pembelajaran  sehingga  dapat  memenuhi kebutuhan khusus dari semua kategori mahasiswa ( Wheatley & Hervieux, 2019 ) . Dukungan AI yang didukung oleh  sejumlah  besar  data,  dapat  membentuk  pola  dan  memberikan  makna,  sehingga  perpustakaan perguruan tinggi dapat menjadi lingkungan yang ideal untuk menerapkan teknologi AI dalam memberikan nilai tambah bagi pendidikan perguruan tinggi di masa depan  ( Claudé & Combe, 2018 ) . Adopsi teknologi AI memberikan kesempatan bagi setiap pengguna perpustakaan untuk mendapatkan layanan pendidikan yang baru dan eksklusif, yang dirancang khusus untuk memenuhi kebutuhan mahasiswa secara individu. Dengan asumsi  bahwa  perpustakaan  didukung  oleh  teknologi  AI,  dapat  membantu  meningkatkan  keterampilan belajar melalui pendekatan pembelajaran teknis yang lebih personal ( Cox et al., 2019 ) . Perpustakaan telah lama menunggu teknologi terbaru sebelum merespons tren dan kebutuhan pasar yang baru (Wheatley & Hervieux, 2019 ).  Dalam era transformasi digital yang terus berubah, penggunaan teknologi  AI  di  perpustakaan  dapat  membantu  pustakawan  mengeksplorasi  cara  baru  untuk  memenuhi kebutuhan pemustaka dan mendukung kegiatan akademik. Sebelumnya, perpustakaan telah lama menunggu teknologi terbaru  sebelum  menanggapi  tren baru  dan  kebutuhan pasar  ( Chernov,  A.,  &  Chernova,  2019 ). Dengan memanfaatkan teknologi AI, perpustakaan dapat memberikan akses yang berkelanjutan ke berbagai sumber  daya  teks online yang  semakin  berkembang,  dan  menyediakan  layanan  yang  tidak  terbatas  pada batasan konvensional, dapat diakses oleh siapa saja dan dari mana saja ( Folorunsho et al., 2020 ).  Dengan bantuan AI, pengguna perpustakaan dapat mengakses sumber daya tanpa batasan dan membantu mengatur ulang sumber daya secara virtual ( Wheatley & Hervieux, 2019 ).
Beberapa penelitian telah mengidentifikasi AI sebagai elemen inti dari transformasi digital perusahaan saat ini ( Zimmermann et al., 2018 ; Brynjolfsson et al., 2017 ).  Meskipun penelitian telah dilakukan tentang penggunaan AI dalam menyediakan layanan perpustakaan, implementasi AI di perpustakaan masih belum terlihat dalam rencana strategis layanan perpustakaan di masa depan ( Mei et al., 2017 ; Asemi et al., 2020 ) dan (Wheatley  &  Hervieux,  2019 )  menegaskan  bahwa  dalam  literatur,  model  AI  yang  menunjukkan bagaimana teknik dan aplikasi AI dapat digunakan untuk menyediakan layanan perpustakaan inovatif masih kurang  memadai.    Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  Kerangka  Konseptual Inovatif  Layanan  Perpustakaan - Artificial  Intelligence (K2ILP-AI)  yang dapat digunakan oleh perpustakaan perguruan tinggi untuk mempersiapkan komunitas perguruan tinggi dalam menghadapi masa depan yang sesuai dengan era The Fourth Industrial Revolution (4IR) atau Revolusi Industri ke-4.

## TINJAUAN PUSTAKA
1. Kecerdasan Buatan/ Artificial Intelligence (AI)
Perkembangan  teknologi  digital  dan  komputer  telah  membawa  kita  ke  masyarakat  teknologi,  di  mana  AI menjadi salah satu teknologi yang paling penting untuk tahun-tahun mendatang  ( Moreno-Guerrero et al., 2020 ; Chai et al., 2020 ).  AI memiliki kemampuan untuk meningkatkan dan menafsirkan data dari luar, belajar dari data tersebut, dan menggunakannya untuk mencapai tujuan dan tanggung jawab tertentu (Kaplan & Haenlein,  2018 ).  Penggunaan  AI  telah  merambah  ke  berbagai  sektor,  seperti  kedokteran,  pendidikan, keuangan,  pertanian,  industri,  dan  keamanan  ( Jha et  al., 2019 ),  serta  dapat  membantu  manajemen
JPUA 2024, 14(1): 1-14. pISSN 2356-1408; eISSN 2723-0554
mengambil keputusan yang lebih efektif (Bojorque & Pesántez-Avilés, 2020 ), oleh karena itu, keunggulan dan penggunaan AI menjadi sangat penting dalam perkembangan masyarakat saat ini.
2. Artificial Intelligence (AI) dalam organisasi
Teknologi Kecerdasan Buatan (AI) memiliki potensi transformasional pada banyak teknologi, tujuan umum, dan semakin banyak digunakan oleh berbagai industri karena mampu memberikan manfaat yang signifikan bagi organisasi ( Brynjolfsson et al., 2017 ; Zimmermann et al., (2018 ). Kemampuan AI dalam bisnis semakin meningkat,  terutama  dalam  mengubah  proses  fundamental  dan  model  bisnis  untuk  mendapatkan keuntungan (Camarinha-Matos et al., 2019 ).   AI membantu perusahaan mengatasi gangguan bisnis dengan mengantisipasi, mencegah, dan mendeteksi tindakan mencurigakan secara cepat. Ketika ada gangguan atau serangan,  AI  dapat  merespons  dengan  cepat  dan  memperbaiki  kerusakan.  Dengan  AI,  perusahaan  dapat membangun  sistem  yang  lebih  tangguh  dan  tahan  terhadap  serangan  dan  gangguan,  sehingga  dapat mengurangi risiko kerusakan (Camarinha-Matos et al., 2019 ). AI memiliki kemampuan untuk melaksanakan tanggung jawab yang umumnya terkait dengan manusia, seperti berpikir, menyadari makna, cara pandang yang mencakup segalanya, atau belajar dari pengalaman sebelumnya ( Van Dyk & Van Belle, 2019 ).  Teknologi Artificial  Intelligence (AI)  telah  mulai  digunakan  dalam  industri  makanan  untuk  mengumpulkan  dan memproses data dari ratusan bahan yang berbeda. Penggunaan AI ini dapat mengurangi tenaga kerja, biaya, dan limbah makanan ( Barth et al., 2017 ; Di Vaio et al., 2020 ). Selain itu, AI juga digunakan dalam industri manufaktur untuk meramalkan sifat material dan hasil eksperimen dengan pengeluaran yang sedikit melalui pendekatan konvensional  ( Ulas, 2019 ).
Gambar 1. Aplikasi dan Fungsi Artificial Intelligence (AI)
Sumber:  AI Functions ( Dejoux, Léon, 2018, p. 188 ), ( Chernov, A., & Chernova, 2019 )
Dalam  konteks  ini, AI telah menjadi bagian integral  dari berbagai aspek kehidupan termasuk dalam pemantauan dan pemodelan proses manufaktur. Cugurullo (2020 ) menyatakan bahwa AI dapat memfasilitasi penerimaan  sifat  material  yang  lebih  baik  dan  membantu  pola  pikir  yang  cerdas,  serta  digunakan  dalam pengembangan  kota  pintar.  Dalam  konteks  ekonomi  kota  pintar,  AI  dapat  membantu  mengotomatisasi pengolahan data, melakukan analisis proses, dan meningkatkan penggunaan sumber daya yang ada dengan mengurangi biaya tambahan ( Yigitcanlar et al., 2020 ).
Selain itu, AI juga dapat membantu mobilitas cerdas, pemeliharaan prediktif, manajemen lalu lintas cerdas,  dan  manajemen  parkir  ( Paiva et  al., 2021 ).  Di  bidang  kedokteran,  teknologi  AI  dapat  membantu perawatan  pasien  secara  jarak  jauh  dengan  memantau  dan  membandingkan  informasi  medis  mereka menggunakan sensor pada perangkat yang terhubung dengan data lain yang telah dikumpulkan melalui AI.
Dengan begitu, pasien dapat dipantau secara terus-menerus dan perubahan yang mungkin sulit terdeteksi oleh manusia dapat ditemukan dengan cepat  ( Hwang et al., 2021 ). Pada  bidang  e-bisnis Malapane  (2019 )  merekomendasikan  AI  sebagai  faktor  penting  dalam  setiap aspek proses bisnis e-commerce . Sistem AI dapat membantu menyederhanakan proses dan meningkatkan produktivitas, kinerja, dan fokus industri secara keseluruhan. Dengan demikian, AI memberikan kontribusi besar dalam memajukan berbagai sektor kehidupan yang semakin bergantung pada teknologi digital.
Industri e-commerce telah  mengalami  digitalisasi  dan  otomatisasi  yang  tinggi  secara  bersamaan, terutama  melalui  implementasi Artificial  Intelligence (AI)  dalam  proses  bisnis.  Studi  oleh Singh  (2021 ) menunjukkan  bahwa  para  pemimpin  pada  industri  seperti Amazon,  Walmart,  Flipkart, dan eBay telah mengimplementasikan  AI  secara  keseluruhan.  Bahkan,  pada  skala  kecil,  platform e-commerce regional seperti Bewakoof, Grofers, dan Liscious juga telah menunjukkan pola adaptasi serupa. Implementasi sistem AI tersebut memberikan nilai tambah bagi industri e-commerce dan pelanggan. Soni  V.D,  (2019 )  juga  berpendapat  bahwa  AI  dapat  berperan  dalam  berbagai  proses  bisnis  seperti penjualan, manajemen hubungan pelanggan, dan manajemen konten produk. AI dapat membantu perkiraan penjualan dengan menganalisis data pelanggan untuk mendapatkan  wawasan yang berharga. Contohnya, studi oleh Nandal et al., (2020 ) pada Sentiment Analysis of Amazon's Review menunjukkan bahwa analisis sentimen  berbasis  AI  dapat  mendukung  pola  perilaku  konsumen.  AI  juga  dapat  digunakan  untuk menghasilkan sistem ulasan yang lebih baik dengan menyaring ulasan palsu, sarkastik, atau menyangkal.
Selain  itu,  AI  juga  telah  digunakan  dalam  pemantauan  dan  pemodelan  dalam  proses  manufaktur, merancang  bangunan  cerdas  dan  kota  pintar,  dan  meningkatkan  ekonomi  kota  pintar  dengan mengotomatiskan data, mengelola analisis proses, dan meningkatkan sumber daya yang ada (Yigitcanlar & Cugurullo, 2020 ). Di kedokteran, AI juga dapat digunakan untuk mendukung perawatan pasien dari jarak jauh dengan memantau dan membandingkan informasi medis mereka ( Hwang et al., 2021 ). Dalam  rangka  meningkatkan  produktivitas,  kinerja,  dan  ketekunan  dalam  industri e-commerce , implementasi sistem AI telah menjadi faktor penting dalam setiap aspek proses bisnis. Implementasi AI juga direkomendasikan dan disarankan oleh Malapane (2019 ) untuk menjadi transformasional dengan desain dan menyederhanakan proses.
Keerthana et al., (2020 ) melakukan studi yang mengonfirmasi bahwa AI dapat menggunakan informasi profil  pengguna  untuk  membuat  matriks  rekomendasi  berdasarkan  parameter  minat  yang  ditentukan pengguna. Secara sederhana, sistem berbasis machine learning melacak pola pengguna seperti pencarian, daftar keinginan, pembelian sebelumnya, dan ulasan, dan membuat indeks yang cocok dengan pola serupa dengan  pengguna.  Saat AI  digunakan  dilebih banyak  bidang,  pendidikan tidak  tertinggal.  AI terbuka telah banyak  diterapkan  dalam  pendidikan  ( Fahimirad,  2018 ).  Dari  perspektif  pendidikan,  teknologi  AI  telah mengubah alat-alat untuk riset. Secara umum, AI memiliki efek penting pada pendidikan dan pembelajaran yang  dipersonalisasi  di  institusi  riset (Chen et  al., 2020 ).    Penggunaan  teknologi Artificial  Intelligence (AI) dibidang  pendidikan  meliputi  pengumpulan  data,  visualisasi  data,  representasi  model,  penyajian  dan penyebaran sarana komunikasi informal seperti wikis, repositori institusional, blog, dan materi akses terbuka yang membantu memperdemokratisasi diskusi intelektual. Selain itu, penggunaan AI dalam pendidikan juga terkait  dengan  pengajaran,  evaluasi,  dan  pembelajaran  yang  dipersonalisasi  ( González-Calatayud et  al., 2021 ).
Terkait  dengan  bidang  akademik  dimana  AI  paling  berpengaruh,  penelitian  menunjukkan  bahwa pendidikan tinggi adalah tempat dimana AI paling banyak diimplementasikan (Hinojo-Lucena et al., 2019 ). Literatur pendidikan saat ini menyatakan bahwa AI dapat memberikan kontribusi signifikan dalam evaluasi dan pelatihan yang dapat menghasilkan perubahan yang lebih besar. Salah satu contohnya adalah sistem bimbingan cerdas AI yang membantu dalam menganalisis dan mengeksplorasi teks dalam tulisan mahasiswa ( Cope et  al., 2021 ).  Dari  sudut  pandang  ini,  teknologi  AI  menawarkan  nilai  tambah  pada  platform pembelajaran, dengan memungkinkan pengaturan pembelajaran yang dipersonalisasi dengan mengenali dan mengevaluasi pola pengambilan keputusan. Hal ini memungkinkan peningkatan proses pembelajaran yang mengusulkan pembelajaran aktif dari mahasiswa dan pengambilan keputusan yang lebih baik.
Sejalan  dengan  ini,  penelitian  oleh Mirchi et  al., (2020 )  menekankan  kegunaan  AI  dalam  praktik pendidikan  dengan  mengembangkan  alat  penilaian  objektif "The  Virtual  Operative  Assistant" .    Alat  ini memungkinkan  pelatihan  medis  atau  bedah  yang  mandiri  dan  serupa  diantara  mahasiswa  yang mensimulasikan pelatihan kehidupan nyata yang berpusat pada model magang yang terkenal yang digunakan untuk melatih ahli bedah dan intern medis. Simulasi ini adalah skenario kehidupan nyata dimana seorang ahli
bedah  akan  melakukan  operasi  dan  akibatnya  memecahkan  keterampilan  bimanual  psikomotorik  yang dibutuhkan mahasiswa untuk hasil bedah yang aman. Sistem ini menawarkan model umpan balik terkait yang saat  ini  digunakan  oleh  tutor  ahli  untuk  mahasiswa  yang  kurang  terampil  selama  operasi  klinis.  Ini  juga menawarkan  umpan  balik  auditori  dengan  suara  manusia  untuk  memperkuat  komponen  tugas  yang dilakukan dengan benar dan menjelaskan komponen lain yang perlu ditingkatkan.
Sistem  pendidikan  ini  menetapkan  potensi  untuk  mengintegrasikan  AI  ke  dalam  pendidikan  bedah. Potensi untuk menghubungkan masukan instruktur tentang klasifikasi keterampilan dan umpan balik objektif berdasarkan metrik keterampilan menghasilkan alat pendidikan baru ke dalam paradigma pendidikan.
AI secara independen memperoleh pengetahuan, memahami, dan membuat keputusan sendiri melalui dukungan  dari  sistem  perangkat  lunak  cerdas,  yang  dapat  melakukan  tugas  melalui  pembelajaran  dan perbaikan  yang  berkelanjutan  ( Adadi  &  Berrada,  2018 ). Magistretti et  al. (2019 )  menekankan  bagaimana kemampuan AI untuk memecahkan masalah dapat memberikan manfaat bagi organisasi dalam memproses informasi, dengan cara algoritma pembelajaran mesin dapat mencari solusi dari database yang sangat besar untuk menjawab pertanyaan yang umum.
3. Artificial Intelligence (AI) di perpustakaan
Organisasi seperti perguruan tinggi sedang mengubah model pengajaran, pembelajaran, dan penelitian mereka untuk memengaruhi peningkatan strategis mahasiswa dalam menanggapi gangguan ( Al-Shihi et al., 2018 ). Akibatnya, perpustakaan perguruan tinggi didorong untuk memfasilitasi respons strategis ini dengan mengadopsi  layanan  berbasis  teknologi digital  transformation (Yeh  &  Walter, 2016 ) untuk  meningkatkan standar  dan  kualitas  pendidikan online .  Salah  satu  teknologi  tersebut  adalah Artificial  Intelligence (AI).  AI adalah perangkat lunak yang mencakup berbagai teknologi yang bertujuan untuk meniru tugas intelektual dan aktivitas cerdas manusia (Zhang et al., 2016 ). Aktivitas tersebut menetapkan pola dan memberi makna dari sejumlah besar data, memperkuat pendapat (Claudé & Combe, 2018 ). Lund et  al. (2020 ) mengamati  bahwa  dengan  kemajuan  AI,  penggunaannya  dapat  meningkatkan transfer informasi di berbagai lingkungan. Konsekuensinya, perpustakaan perguruan tinggi adalah lingkungan yang tepat di mana AI dapat memberikan nilai tambah bagi pendidikan perguruan tinggi yang akan datang. Beberapa  penelitian  ilmiah  tersedia  tentang  penggunaan  AI  dalam  menyediakan  layanan  perpustakaan. Contohnya, (R-Moreno et  al., 2014 ) mengusulkan  menggunakan Radio Frequency  Identification (RFID)  di perpustakaan untuk membantu pengguna menemukan sumber daya perpustakaan baru dan yang sudah ada. AI  dapat  memberikan  akses  berkelanjutan  ke  domain  sumber  daya  teks  lengkap online yang  semakin meningkat, memungkinkan perpustakaan menyediakan layanan yang konvensional (Folorunsho et al., 2020 ) . Sherwani et al., (2020 ) mencontohkan penggunaan AI dengan munculnya robot layanan yang mereka samakan  dengan  robot  kolaboratif.  Perpustakaan  perguruan  tinggi  dapat  memberikan  layanan  dukungan penelitian  kepada  komunitas  perguruan  tinggi  dengan  menggunakan  AI  untuk  mengambil  alih  sumber informasi.  Perpustakaan  dapat  menyediakan  sumber  daya  bagi  mahasiswa,  fakultas,  dan  komunitas akademik  untuk  mendukung  beasiswa  digital  dan  mempromosikan  penelitian. (Schrettenbrunnner,  2020 ) menyampaikan  bahwa  organisasi  yang  mempercepat  penggunaan  teknologi  baru  akan  berkembang, sementara perusahaan yang tidak mempercepat virtualisasi produk dan proses mereka dengan integrasi AI tidak memiliki masa depan. Penelitian dari Mei et al. (2017 ) mengusulkan kerangka kerja untuk perpustakaan sederhana gerakan dinamis untuk persiapan robot bergerak di lokasi yang tidak diketahui.
Asemi et  al., (2020 )  melakukan  tinjauan  terhadap  studi  sebelumnya  yang  menunjukkan  bagaimana sistem cerdas yang dapat digunakan dapat berada di perpustakaan. Mereka menyampaikan bahwa sistem pakar adalah sistem cerdas yang dapat digunakan yang meniru perilaku pakar pustakawan untuk membantu pengambilan keputusan dan kontrol. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa menggabungkan teknologi AI dapat meningkatkan pelayanan perpustakaan dan sistem informasi.
Cox et al., (2019) , dalam survei pustakawan dari semua divisi di AS yang dilakukan Wood dan Evans pada 2018, menemukan bahwa 44% pustakawan masih percaya bahwa AI tidak akan mengubah pustakawan. Namun,  untuk  tujuan  ini,  penelitian Asemi et  al., (2020 )  menghasilkan  kerangka  kerja  konseptual  yang menjelaskan bagaimana AI dapat meningkatkan penyampaian layanan perpustakaan yang akan membantu mendorong pendidikan, penelitian, dan pemeringkatan global perguruan tinggi yang berkualitas terlepas dari tingkat gangguan apa pun.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metodologi  analisis  konten  kualitatif  ( Krippendorff,  2013 )  untuk mengembangkan  kerangka  kerja  inovasi  layanan  AI  yang  dapat  membantu  penyediaan  dan  pengiriman layanan  di  perpustakaan  perguruan  tinggi.  Untuk  mencari  artikel  yang  relevan  tentang  AI,  penelitian  ini menggunakan kata kunci seperti Transformasi Digital, Kecerdasan Buatan, Pendidikan Perguruan tinggi, dan layanan  perpustakaan  dari database seperti Science  Direct,  Scopus, perpustakaan online Wiley,  Web  of Science, dan Asosiasi perpustakaan sistem informasi. Artikel yang terpilih kemudian diimpor ke NVivo 12 Plus, perangkat  lunak Computer-Aided  Text  Analysis (CATA)  yang  memungkinkan  kategorisasi  data  dengan menggunakan  kode (Dejoux  &  Léon,  2018 ).  Konten  yang  diambil  dari  artikel  kemudian  dikategorikan  ke dalam tema, dan kode tingkat kedua dialokasikan untuk meningkatkan peluang kategori dalam konteks yang berbeda.  Tema  muncul  dari  berbagai  alat  AI  dan  kategori  aplikasi,  membantu  keakraban  dengan  makna konten yang menjadi ciri domain AI.
Dalam  penelitian  ini,  pola  dan  tren  muncul  dari  hasil  analisis,  memfasilitasi  deduksi  tema  yang membantu mengetahui  kesenjangan dalam layanan perpustakaan perguruan tinggi  saat  ini.  Dikarenakan tidak  ada  kerangka  kerja  yang  telah  tersedia  mengenai  bagaimana  perpustakaan  perguruan  tinggi  dapat menyediakan layanan menggunakan alat dan aplikasi kecerdasan buatan (AI), maka penelitian ini dilakukan untuk  mengembangkan  kerangka  kerja  konseptual  AI-K2ILP  yang  diusulkan.  Penelitian  ini mempertimbangkan  pemahaman  teoritis  tentang  unsur-unsur  yang  membentuk  komponen  model  bisnis yang disajikan dalam kerangka teoritis pada Gambar 5. Definisi utama dari komponen kerangka teoritis ini kemudian digunakan untuk menentukan elemen-elemen yang terkait dengan kerangka kerja konseptual AI- K2ILP.
Gambar 2. Kerangka Analisis Konten Kualitatif
Sumber: ( Krippendorff, 2013 )
Penelitian  ini  menggunakan  kerangka  kerja  konseptual  AI-K2ILP  untuk  mengeksplorasi  bagaimana adopsi Artificial  Intelligence (AI)  dapat  membantu  layanan  perpustakaan  dalam  menghadapi  transformasi digital. Kerangka kerja ini mengintegrasikan aplikasi dan fungsi AI ( Dejoux & Léon, 2018 ) ke dalam Digital Transformation  Framework (DT)  seperti  yang  disarankan  oleh (Matt et  al., 2015). Penelitian  ini  juga melakukan  tinjauan  literatur  yang  luas  dalam  domain  AI  dan  layanan  perpustakaan  untuk  memahami konstruksi  yang  relevan  dengan  teknik  dan  aplikasi  AI  dalam  penyampaian  layanan.  Berdasarkan  temuan literatur, penelitian ini mengembangkan AI-K2ILP dengan asumsi bahwa kerangka kerja yang diterapkan di perpustakaan harus spesifik untuk praktik perpustakaan yang unik.
Gambar 3. Kerangka Transformasi Digital:
(keseimbangan antara empat dimensi yang harus dipertimbangkan dalam proses transformasi digital organisasi)
Gambar 4. Inovasi Layanan (den hertog model)
Sumber: den Hertog, P. (2000) "Knowledge Intensive Business Services as Co-Producers of Innovation" ; International Journal of Innovation Management; Vol 4; pp 491-528
Dalam  kerangka  kerja  AI-K2ILP,  penelitian  ini  merekomendasikan  strategi  untuk  memanfaatkan  AI dalam inovasi layanan perpustakaan, dengan melihat metode aplikasi dari pendekatan sosio-teknis daripada pendekatan yang hanya digerakkan oleh teknologi. Proses ini menghasilkan kerangka sistem informasi yang muncul yang berkontribusi pada implementasi inovasi layanan dalam penelitian dan praktik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Menurut Camarinha-Matos et al. (2019 ) dan Schwab (2016 ) , kita sedang memasuki revolusi industri ke-4  (4IR).  Sebelumnya,  revolusi  industri  pertama  dimulai  dengan  uap,  yang  kedua  dengan  listrik  dan produksi  massal,  dan  yang  ketiga  dengan  semikonduktor  dan  elektronik,  yang  kemudian  diakhiri  dengan Internet dan aplikasi komputer (Nadkarni & Prügl, 2021 ) .
Tujuan  dari  4IR  adalah  untuk  meningkatkan  kemanjuran  dan  nilai  rantai  nilai  organisasi.  Namun, persimpangan antara teknologi digital dan nilai yang dihasilkan bagi kehidupan kita membuat definisi 4IR menjadi kabur. Andre et al. (2018 ) menegaskan bahwa tantangan yang signifikan bagi organisasi adalah untuk mengidentifikasi, mengkategorikan, dan mengevaluasi teknologi digital yang berorientasi pada permintaan.
Meskipun  reputasi  4IR  membuat  banyak  orang  mengaitkannya  dengan  Transformasi  Digital  (DT), sistem informasi dalam konteks 4IR tidak sepenuhnya mencakup “teknologi” sebagai definisinya. Menurut Oertwig et al. (2019 ) , DT dalam konteks 4IR melambangkan sebuah revolusi akhir dari bentuk, tujuan, atau struktur baru yang menciptakan nilai baru dengan teknologi digital.
Dalam  situasi  global  saat  ini,  teknologi  telah  membantu  memastikan  keberlanjutan  bisnis  melalui operasi  jarak  jauh,  pemberian  layanan  kesehatan,  hiburan,  dan  interaksi  sosial,  dan  merupakan  bagian penting  dari  pengaturan  pemulihan.  Teknologi  seperti  AI  juga  diharapkan  dapat  meningkatkan  upaya transformasi digital sebagai persiapan menghadapi situasi yang tidak terduga ( Coombs, 2020 ) . Kumar (2019 ) dan Pflaum & Gölzer (2018 ) sepakat bahwa ini adalah saat yang tepat bagi industri untuk menerima  inisiatif  Industri  4.0  dan  DT  dengan  menggunakan  teknologi.  Namun,  banyak  perusahaan  ragu untuk mengadopsi teknologi digital dalam sistem penciptaan nilai mereka karena mereka tidak melakukan pendekatan transformasi digital secara memadai ( Andre et al., 2018 ) .
Transformasi  digital  menjadi  tantangan  bagi  sebagian  besar  perusahaan  modern,  termasuk perpustakaan. Assar & Hafsi (2019 ) mengamati bahwa sistem informasi saat ini sangat mungkin ditingkatkan dengan teknologi AI. Cox et al. (2019 ) melihat dampak AI pada metode pencarian dan pengambilan serta pengiriman sumber daya di perpustakaan akademik di AS. Temuan mereka menunjukkan bahwa AI berguna di perpustakaan akademik. Meskipun demikian, survei oleh Winkler & Kiszl (2022 ) menunjukkan bahwa AI adalah  peluang  tambahan  untuk  perpustakaan  akademik,  bukan  ancaman. Azimi et  al. (2022 ) membandingkan tingkat kekambuhan aplikasi AI dalam konsep yang ditambang dari literatur yang ada dan menemukan  bahwa  AI  signifikan  dalam  proses  layanan  perpustakaan,  terutama  bagian  sirkulasi perpustakaan. Sementara itu, Asemi et al. (2020 ) menyimpulkan bahwa sistem informasi saat ini memiliki potensi  tinggi  untuk  ditingkatkan  melalui  integrasi  dengan  teknologi  AI,  dan  penelitian  ini  menggunakan elemen  "Kerangka  Transformasi  Digital"  untuk  memetakan  dan  mengkategorikan  temuan  literatur  yang menunjukkan bukti bagaimana AI dapat bermanfaat dalam menyediakan layanan perpustakaan, yang akan
mendukung aktivitas perguruan tinggi yang siap menghadapi masa depan dalam segala situasi (lihat Tabel 1- 4).

## 1. Temuan Diskusi
Dalam beberapa tahun terakhir, pesatnya pertumbuhan teknologi digital telah mengarahkan proses bisnis transformasi digital (DT). Untuk tetap kompetitif, organisasi harus merangsang inovasi dan merancang masa depan mereka secara aktif melalui strategi yang tepat. Perusahaan yang ingin meningkatkan digitalisasi harus  menyesuaikan  pendekatan  dan  kompetensinya  agar  dapat  mengidentifikasi  dan  menciptakan  nilai dengan cara-cara baru. DT memerlukan penemuan kembali pusat dari cara orang melakukan sesuatu dalam organisasi dan masyarakat. DT secara progresif mengubah cara organisasi melakukan bisnis, menjadikannya salah satu kemajuan paling signifikan di zaman kita. DT adalah proses inovasi yang memanfaatkan teknologi.
Untuk memanfaatkan teknologi digital dan menerapkan model bisnis baru, perusahaan harus menilai kembali  struktur,  kemampuan,  dan  budaya  saat  ini.  Namun,  tantangan  utama  yang  dihadapi  oleh  bisnis kontemporer  adalah  mencapai  kelangsungan  hidup  DT  mereka.  Bahaya  yang  terkait  dengan  kegagalan bertindak  bahkan  lebih  signifikan,  karena  sejarah  telah  menunjukkan  bahwa  teknologi  digital  dapat meruntuhkan raksasa industri bisnis yang menolak untuk berubah seiring waktu. Oleh karena itu, organisasi seperti perpustakaan perguruan tinggi harus memposisikan diri mereka untuk memanfaatkan teknologi AI dalam menyempurnakan nilai layanan perpustakaan di era informasi saat ini.
AI dapat menyebarkan inisiatif DT di perpustakaan, terutama untuk layanan lanjutan dan penawaran digital yang membutuhkan bantuan jarak jauh dan physical distancing . Perusahaan yang mencoba teknologi digital dan membangun strategi layanan digital perlu merancang model yang dapat membuat pustakawan akademik  menyadari  teknologi  AI  sebagai  mitra  dalam  proses  dan  mengubah  opini  mereka  terhadapnya. Perubahan persepsi ini akan menjadikan pustakawan akademik relevan di era revolusi industri keempat.
Untuk  meningkatkan  kemampuan  merumuskan  dan  menggunakan  jalur  DT  yang  sesuai  untuk meningkatkan penyampaian layanan perpustakaan tingkat lanjut, organisasi seperti perpustakaan akademik harus  menciptakan  struktur  yang  dapat  dibenarkan  dalam  lingkungan  layanan  yang  berlaku  tanpa mengganggu  pandangan  orang.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  menghasilkan  model  konseptual  layanan perpustakaan AI inovatif DT yang bertujuan untuk membantu pustakawan akademik memahami fungsi dan aplikasi AI dan bagaimana AI dapat mendorong transformasi digital yang bernilai tambah.

## 2. Pengembangan (AI-K2ILP)
Penelitian  ini  mengusulkan  kerangka  teoritis  (lihat  Gambar  5)  sebagai  persyaratan  prasyarat  untuk membantu  pembuatan  kerangka  kerja  konseptual  inovatif  (AI-K2ILP)  yang  menargetkan  layanan perpustakaan.  Kerangka  teoretis  ini  menetapkan  bahwa  aplikasi  sistem  informasi  secara  positif mempengaruhi penyampaian layanan inovatif dalam praktik umum. Penelitian ini didasarkan pada tinjauan literatur  dan  pengalaman  lapangan  yang  diperlukan  untuk  menemukan  kembali  konstruksi  sentral  yang diperlukan untuk mendukung adopsi AI di domain perpustakaan dan ilmu informasi.
Kerangka teoritis ini diterapkan untuk mengembangkan AI-K2ILP (lihat Gambar 6) dengan mengganti dimensi  "kerangka  kerja  DT"  di  Gambar  3  dan  "aplikasi  dan  fungsi  AI"  di  Gambar  1  untuk  mencocokkan konstruksi  ilmu  perpustakaan  dan  informasi  yang  diidentifikasi  dari  literatur  tentang  pengalaman implementasi praktis dalam domain ilmu perpustakaan dan informasi. Metode ini memungkinkan penelitian ini untuk memahami aktivitas inovatif di lingkungan perpustakaan perguruan tinggi dengan AI dan membantu untuk menunjukkan bagaimana penerapan AI ke pengaturan perpustakaan dapat dicapai.
Penelitian  ini  kemudian  menggunakan framework inovasi  layanan  untuk  memberikan  gambaran bagaimana sinergi dalam mengintegrasikan teknik dan aplikasi AI dalam penyediaan layanan perpustakaan untuk mewujudkan transformasi digital. Ini lebih lanjut menetapkan bahwa perpustakaan dapat mencapai penyampaian layanan inovatif yang mendorong layanan bernilai tambah.
Pengembangan  AI-K2ILP  berkontribusi  pada  model  bisnis  dan  literatur  transformasi  digital  dengan menyediakan konteks yang kaya untuk penelitian AI dalam ilmu perpustakaan dan informasi. AI-K2ILP juga berkontribusi pada kumpulan pengetahuan sistem informasi umum. Proses desainnya dapat menawarkan platform yang  berharga  bagi profesional  IS  lainnya  untuk  berhasil memperkenalkan  AI  dalam pengaturan layanan mereka. Misalnya, praktisi dapat menggunakan kerangka kerja ini untuk menemukan ruang alternatif untuk interaksi pelanggan digital yang lebih baik.
JPUA 2024, 14(1): 1-14. pISSN 2356-1408; eISSN 2723-0554
Gambar 5. Kerangka Teoritis
AI APLIKASI DAN FUNGSI
KERANGKA TRANSFORMASI DIGITAL INOVASI LAYANAN
IS  (Sistem  Informasi)  adalah  sistem  berbasis  komputer  yang  membantu  dalam  tugas  pengindeksan subjek  dapat  dianggap  sebagai  ES (Expert  System) (Lancaster,  1997).  Lancaster  memiliki  pernyataan  yang jelas  mengenai  cakupan  AI:  "Program  komputer  telah  dikembangkan,  yang  menunjukkan  penalaran  yang mirip  dengan  manusia,  yang  mungkin  dapat  belajar  dari  kesalahannya  dan  dengan  cepat  serta  cerdik menjalankan  tugas  yang  biasanya  dilakukan  oleh  ahli  manusia  yang  langka  dan  mahal."  AI  memiliki  area aplikasi yang luas. Gambar 6 memberikan gambaran yang baik tentang cakupan ini.  Gambar 6 menunjukkan cakupan atau jangkauan aplikasi dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) untuk menunjukkan proses aliran kerangka kerja AI-K2ILP yang layak.
Gambar 6. Cakupan atau Jangkauan Aplikasi dari Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence)
Sumber :   ( Asemi et al., 2020 )
AI-K2ILP  membantu  meningkatkan  pemahaman  tentang  AI  dengan  memberikan  wawasan  baru tentang  cara  perpustakaan  perguruan  tinggi  dapat  memanfaatkan  teknologi  untuk  mengaktualisasikan inovasi dalam penyediaan layanan dan mendorong transformasi digital. Jejak ini akan bermanfaat bagi para sarjana dan akademisi yang ingin menerapkan inovasi layanan perpustakaan AI yang belum tereksplorasi. AI- K2ILP dapat mereformasi industri informasi dari merek tradisionalnya menjadi organisasi yang lebih terapan dan  berorientasi  pada  pelanggan.  Reformasi  ini  dapat  membangkitkan  kesadaran  tentang  bagaimana pustakawan dan profesional informasi dapat memanfaatkan teknologi untuk mengejar transformasi digital di era revolusi industri keempat.
Dalam praktiknya, adopsi perpustakaan perguruan tinggi terhadap teknologi AI dapat meningkatkan pendidikan  dan  pembelajaran  perguruan  tinggi  alternatif.  Pandemi  global  saat  ini  membutuhkan  solusi alternatif  yang  sesuai  dengan  jarak  sosial  dan  memaksa  organisasi,  termasuk  perguruan  tinggi,  untuk menyelaraskan dengan transformasi digital di semua dimensi. Berdasarkan temuan tersebut, perpustakaan dapat  menggunakan  AI  untuk  menemukan  wawasan  baru  dalam  penyampaian  layanan  yang  inovatif, menghemat waktu dan tenaga untuk mengumpulkan dan mempromosikan pencapaian penelitian perguruan tinggi.  Perpustakaan  perguruan  tinggi  yang  bisa  melihat  lebih  jauh  dari  otomatisasi  perpustakaan  akan mampu menjaga relevansinya dengan institusinya di masa depan.
AI-K2ILP merupakan penelitian yang memenuhi panggilan untuk  membuat perpustakaan perguruan tinggi  memahami  bagaimana  AI  dapat  mendukung  transformasi  digital  kegiatan  akademik  dan  penelitian perguruan  tinggi.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  merekomendasikan  AI-K2ILP  sebagai  penentu  kecepatan untuk  pertimbangan  AI  dalam  rencana  strategis  perpustakaan  dan  adopsi  untuk  penyediaan  layanan perpustakaan. Penelitian di masa depan harus berusaha untuk menguji kepraktisan kerangka kerja ini dalam pengaturan organisasi melalui penelitian eksplorasi dan survei.

## PENUTUP
Transformasi  digital  adalah  terobosan  revolusi  berkelanjutan  yang  menggunakan  teknologi  untuk meningkatkan model bisnis organisasi. Teknologi memberikan peluang tanpa batas, tetapi juga menantang individu dan organisasi yang menjalankan transformasi digital. Oleh karena itu, AI-K2ILP berkontribusi pada wacana  transformasi  digital  untuk  inovasi  layanan  perpustakaan.  AI-K2ILP  menetapkan  bahwa  organisasi seperti  perpustakaan  perguruan  tinggi  dapat  mendorong  perubahan  inovatif,  mendukung  transformasi digital penelitian dan pembelajaran perguruan tinggi dengan teknologi digital seperti AI. Temuan penelitian ini  dapat  menginspirasi  para  profesional  perpustakaan  dan  informasi  untuk  merencanakan  penyertaan teknologi AI dalam kebijakan mereka, yang akan memenuhi kebutuhan saat ini dan masa depan. Pengajuan
ini  mengisi  kesenjangan  pengetahuan  yang  signifikan  dalam  literatur  akademis  dan  sangat  penting  untuk meningkatkan  signifikansi  perpustakaan  sebagai  entitas  yang  memberi  nilai  tambah  bagi  komunitas perguruan tinggi dalam persiapan menghadapi disrupsi digital dan keadaan tak terduga. Hasil penelitian ini dapat mempengaruhi perencanaan penyediaan layanan informasi baru dan evaluasi layanan perpustakaan yang sudah ada untuk perbaikan lebih lanjut.

## DAFTAR PUSTAKA
Adadi, A., & Berrada, M. (2018). Peeking Inside the Black-Box: A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI). IEEE Access , 6 , 52138–52160. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2870052
Agrawal, P., Narain, R., & Ullah, I. (2020). Analysis of barriers in implementation of digital transformation of supply chain using  interpretive  structural  modelling  approach. Journal  of  Modelling  in  Management , 15 (1),  297–317. https://doi.org/10.1108/JM2-03-2019-0066
Al-Shihi,  H.,  Sharma,  S.  K.,  &  Sarrab,  M.  (2018).  Neural  network  approach  to  predict  mobile  learning  acceptance.
Education and Information Technologies , 23 (5), 1805–1824. https://doi.org/10.1007/s10639-018-9691-9 Andre,  L.,  Michael,  B.,  Daniel,  R.,  &  Christian,  K.  (2018).  Framework  for  the  identification  and  demand-orientated classification of digital technologies. 2018 IEEE International Conference on Technology Management, Operations and Decisions, ICTMOD 2018 , 31–36. https://doi.org/10.1109/ITMC.2018.8691135 Asemi, A., Ko, A., & Nowkarizi, M. (2020). Intelligent libraries: a review on expert systems, artificial intelligence, and robot. Library Hi Tech , 39 (2), 412–434. https://doi.org/10.1108/LHT-02-2020-0038 Assar, S., & Hafsi, M. (2019). Managing strategy in digital transformation context: An exploratory analysis of enterprise architecture management support. Proceedings - 21st IEEE Conference on Business Informatics, CBI 2019 , 1 , 165– 173. https://doi.org/10.1109/CBI.2019.00026
Azimi, M. H., Neamatollahi, Z., & Dakhesh, S. (2022). Identifying and Categorizing the Dimensions and Applications of Artificial Intelligence in Library Services Using Meta-Synthesis Method. Library and Information Sciences , 2022 (3), 5–35.
http://lis.aqr-libjournal.ir/article_136707.html%0Ahttp://lis.aqr- libjournal.ir/article_136707_ff99007f6010593858a6535f667e5e42.pdf Barth, H., Ulvenblad,  P. O., & Ulvenblad, P. (2017). Towards a  conceptual framework  of sustainable  business model innovation  in  the  agri-food  sector:  A  systematic  literature  review. Sustainability  (Switzerland) , 9 (9). https://doi.org/10.3390/su9091620
Bojorque,  R.,  &  Pesántez-Avilés,  F.  (2020).  Academic  Quality  Management  System  Audit  Using  Artificial  Intelligence Techniques. Advances in Intelligent Systems and Computing , 965 , 275–283. https://doi.org/10.1007/978-3-030- 20454-9_28
Brynjolfsson,  E.,  Rock,  D.,  &  Syverson,  C.  (2017). Artificial  intellegience  and  the  modern  productivty  paradox . https://www.nber.org/system/files/working_papers/w24001/w24001.pdf
Camarinha-Matos, L. M., Fornasiero, R., Ramezani, J., & Ferrada, F. (2019). Collaborative networks: A pillar of digital transformation. Applied Sciences (Switzerland) , 9 (24). https://doi.org/10.3390/app9245431
Chai, C. S., Wang, X., & Xu, C. (2020). An extended theory of planned behavior for the modelling of chinese secondary school students’ intention to learn artificial intelligence. Mathematics , 8 (11), 1–18. https://doi.org/10.3390/math8112089
Chen,  L.,  Chen,  P.,  &  Lin,  Z.  (2020).  Artificial  Intelligence  in  Education:  A  Review. IEEE  Access , 8 ,  75264–75278. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2988510
Chernov,  A.,  &  Chernova,  V.  (2019).  Artificial  Intelligence  in  Managemnet :  Challenges. 38th  International  Scientific Conference on Economic and Social Development – , March , 21–22.
Claudé,  M.,  &  Combe,  D.  (2018).  The  Roles  of  Artificial  Intelligence  and  Human  in  Decision  Making:  A  focus  on knowledge-intensive firms. Thesis , 1–94. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-150022 Coombs, C. (2020). Will COVID-19 be the tipping point for the Intelligent Automation of work? A review of the debate and  implications  for  research. International  Journal  of  Information  Management , 55 (June),  102182. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102182
Cope, B., Kalantzis, M., & Searsmith, D. (2021). Artificial intelligence for education: Knowledge and its assessment in AI- enabled learning ecologies. Educational Philosophy and Theory , 53 (12), 1229–1245. https://doi.org/10.1080/00131857.2020.1728732
Cox, A. M., Pinfield, S., & Rutter, S. (2019). The intelligent library: Thought leaders’ views on the likely impact of artificial intelligence on academic libraries. Library Hi Tech , 37 (3), 418–435. https://doi.org/10.1108/LHT-08-2018-0105 Cugurullo,  F.  (2020).  Urban  Artificial  Intelligence:  From  Automation  to  Autonomy  in  the  Smart  City. Frontiers  in Sustainable Cities , 2 (July), 1–14. https://doi.org/10.3389/frsc.2020.00038
Dejoux, C., & Léon, E. (2018). Metamorphosis of managers in the digital and artificial intelligence era . Pearson Book. https://www.pearson.fr/fr/book/?gcoi=27440100127590
Di Vaio, A., Palladino, R., Hassan, R., & Escobar, O. (2020). Artificial intelligence and business models in the sustainable development goals perspective: A systematic literature review. Journal of Business Research , 121 (January), 283– 314. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.08.019 Fahimirad, M. (2018). A Review on Application of Artificial Intelligence in Teaching and Learning in Educational Contexts.
International Journal of Learning and Development , 8 (4), 106. https://doi.org/10.5296/ijld.v8i4.14057 Folorunsho, A., Emmanuel Omeiza, M., Lanre, A., & Omeiza, E. (2020). Application of Artificial Intelligence and Robotics in  Libraries :  A  Review  of  Literature. ILIS  Journal  of  Librarianship  and  Informatics , 3 (2),  93–98. https://www.researchgate.net/publication/350783802
González-Calatayud, V., Prendes-Espinosa,  P.,  &  Roig-Vila,  R.  (2021). Artificial intelligence  for  student  assessment:  A systematic review. Applied Sciences (Switzerland) , 11 (12). https://doi.org/10.3390/app11125467
Hamidi, H., & Jahanshaheefard, M. (2019). Essential factors for the application of education information system using mobile learning: A case study of students of the university of technology. Telematics and Informatics , 38 , 207– 224. https://doi.org/10.1016/j.tele.2018.10.002
Hinojo-Lucena,  F. J.,  Aznar-Díaz,  I.,  Cáceres-Reche, M.  P., &  Romero-Rodríguez, J. M. (2019). Artificial  intelligence  in higher  education:  A  bibliometric  study  on  its  impact  in  the  scientific  literature. Education  Sciences , 9 (1). https://doi.org/10.3390/educsci9010051
Hwang,  S.,  Song,  Y.,  &  Kim,  J.  (2021).  Evaluation  of  ai-assisted  telemedicine  service  using  a  mobile  pet  application. Applied Sciences (Switzerland) , 11 (6). https://doi.org/10.3390/app11062707
Jha, K., Doshi, A., Patel, P., & Shah, M. (2019). A comprehensive review on automation in agriculture using artificial intelligence. Artificial Intelligence in Agriculture , 2 , 1–12. https://doi.org/10.1016/j.aiia.2019.05.004 Kaplan,  A.,  &  Haenlein,  M.  (2018).  Call  for  Papers:  Special  Issue  on  Digital  Transformation  and  Disruption. Business Horizons , 61 (6), 809–810. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.07.014
Keerthana, T., Bhavani, T., Suma Priya, N., Sai Prathyusha, V., & Santhi Sri, K. (2020). Flipkart product recommendation system. Journal of Engoneering Science , 11 (4), 515–522. www.jespublication.com Krippendorff,  K.  (2013).  Content  Anaysis  An  Introduction  to  Its  Methodology. Sage  Publication ,  1–97. https://web.stanford.edu/class/comm1a/readings/krippendorf-ch1and4.pdf
Kumar, S. (2019). Artificial intelligence divulges effective tactics of top management institutes of India. Benchmarking , 26 (7), 2188–2204. https://doi.org/10.1108/BIJ-08-2018-0251
Lund, B. D., Omame, I., Tijani, S., & Agbaji, D. (2020). Perceptions toward artificial intelligence among academic library employees and alignment with the diffusion of innovations’ adopter categories. College and Research Libraries , 81 (5), 865–882. https://doi.org/10.5860/crl.81.5.865
Magistretti, S., Dell’Era, C., & Messeni Petruzzelli, A. (2019). How intelligent is Watson? Enabling digital transformation through artificial intelligence. Business Horizons , 62 (6), 819–829. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2019.08.004 Malapane, T. A. (2019). The impact of artificial intelligence and internet of things in the transformation of E-business sector. 2019 Systems and Information Engineering Design Symposium, SIEDS 2019 , 1–5. https://doi.org/10.1109/SIEDS.2019.8735644
Matt, C., Hess, T., & Benlian, A. (2015). Digital Transformation Strategies. Business and Information Systems Engineering , 57 (5), 339–343. https://doi.org/10.1007/s12599-015-0401-5
Mei,  Z.,  Chen,  Y.,  Jiang,  M.,  Wu,  H.,  &  Cheng,  L.  (2017). Mobile  robots  path  planning  based  on  dynamic  movement primitives library. Chinese Control Conference, CCC , 6906–6911. https://doi.org/10.23919/ChiCC.2017.8028446 Mirchi, N., Bissonnette, V., Yilmaz, R., Ledwos, N., Winkler-Schwartz, A., & Del Maestro, R. F. (2020). The virtual operative assistant: An explainable artificial intelligence tool for simulation-based training in surgery and medicine. PLoS ONE , 15 (2), 1–15. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0229596
Moreno-Guerrero,  A.  J.,  López-Belmonte,  J.,  Marín-Marín,  J.  A.,  &  Soler-Costa,  R.  (2020).  Scientific  development  of educational artificial intelligence in web of science. Future Internet , 12 (8), 1–17. https://doi.org/10.3390/FI12080124
Nadkarni, S., & Prügl, R. (2021). Digital transformation: a review, synthesis and opportunities for future research. In
Management Review Quarterly (Vol. 71, Issue 2). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/s11301-020-00185-7
Nandal, N., Tanwar, R., & Pruthi, J. (2020). Machine learning based aspect level sentiment analysis for Amazon products.
Spatial Information Research , 28 (5), 601–607. https://doi.org/10.1007/s41324-020-00320-2 Oertwig, N., Gering, P., Knothe, T., & Rimmelspacher, S. O. (2019). User-centric process management system for digital transformation of production. Procedia Manufacturing , 33 , 446–453.
https://doi.org/10.1016/j.promfg.2019.04.055
Paiva, S., Ahad, M. A., Tripathi, G., Feroz, N., & Casalino, G. (2021). Enabling technologies for urban smart mobility:
Recent trends, opportunities and challenges. Sensors , 21 (6), 1–45. https://doi.org/10.3390/s21062143
Pflaum, A. A., & Gölzer, P. (2018). The IoT and digital transformation: Toward the data-driven enterprise. IEEE Pervasive Computing , 17 (1), 87–91. https://doi.org/10.1109/MPRV.2018.011591066
R-Moreno, M. D., Castaño, B., Barrero, D. F., & Hellín, A. M. (2014). Efficient Services Management in Libraries using AI and Wireless
techniques. Expert
Systems
with Applications , 41 (17), 7904–7913.
JPUA 2024, 14(1): 1-14. pISSN 2356-1408; eISSN 2723-0554
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.06.047 Schrettenbrunnner,  M.  B.  (2020).  Artificial-Intelligence-Driven  Management. IEEE  Engineering  Management  Review , 48 (2), 15–19. https://doi.org/10.1109/EMR.2020.2990933 Schwab,  K.  (2016). The  Fourth  Industrial  Revolution:  what  it  means,  how  to  respond .  Fourth  Industrial  Revolution. https://www.weforum.org/agenda/2016/01/the-fourth-industrial-revolution-what-it-means-and-how-to- respond/
Sherwani, F., Asad, M. M., & Ibrahim, B. S. K. K. (2020). Collaborative Robots and Industrial Revolution 4.0 (IR 4.0). 2020 International Conference on Emerging Trends in Smart Technologies, ICETST 2020 , 0 .
https://doi.org/10.1109/ICETST49965.2020.9080724 Singh, R. (2021). Study of AI and ecommerce ecosystem . 4 (2), 78–87.
Soni, V. D. (2019). Emerging Roles of Artificial Intelligence in ecommerce. International Journal of Trend in Scientific Research and Development (IJTSRD) , 4 (5), 493–503.
Ulas,  D.  (2019).  Digital  Transformation  Process  and  SMEs. Procedia  Computer  Science , 158 ,  662–671. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.101
Van Dyk, R., & Van Belle, J. P. (2019). Factors influencing the intended adoption of digital transformation: A South African case study. Proceedings of the 2019 Federated Conference on Computer Science and Information Systems, FedCSIS 2019 , 18 , 519–528. https://doi.org/10.15439/2019F166
Velasquez,  N.,  Estevez,  E.,  &  Pesado,  P.  (2019).  Methodological  framework  based  on  digital  technologies  for  the implementation of industry 4.0 in SMEs. 2019 6th International Conference on EDemocracy and EGovernment, ICEDEG 2019 , 371–374. https://doi.org/10.1109/ICEDEG.2019.8734282
Wheatley,  A.,  &  Hervieux,  S. (2019). Artificial  intelligence  in  academic  libraries: An  environmental  scan. Information Services & Use , 39 (4), 347–356. https://doi.org/10.3233/isu-190065
Winkler, B., & Kiszl, P. (2022). Views of Academic Library Directors on Artificial Intelligence: A Representative Survey in
Hungary. New Review of Academic Librarianship , 28 (3), 256–278.
https://doi.org/10.1080/13614533.2021.1930076 Yeh, S. T., & Ramirez, R. (2016). A conceptual model of service innovation: The case of academic libraries . AMCIS 2016: Surfing the IT Innovation Wave - 22nd Americas Conference on Information Systems. https://aisel.aisnet.org/amcis2016/SCU/%0APresentations/8.
Yeh, S. T., & Walter, Z. (2016). Determinants of service innovation in academic libraries through the lens of disruptive innovation. College and Research Libraries , 77 (6), 795–804. https://doi.org/10.5860/crl.77.6.795
Yigitcanlar, T., & Cugurullo, F. (2020). The sustainability of artificial intelligence: an urbanistic viewpoint from the lens of smart and sustainable cities. Sustainability (Switzerland) , 12 (20), 1–24. https://doi.org/10.3390/su12208548 Yigitcanlar, T., Desouza, K. C., Butler, L., & Roozkhosh, F. (2020). Contributions and risks of artificial intelligence (AI) in building  smarter  cities:  Insights  from  a  systematic  review  of  the  literature. Energies , 13 (6). https://doi.org/10.3390/en13061473 Yu, K., Gong, R., Sun, L., & Jiang, C. (2019). The Application of Artificial Intelligence in Smart Library . 100 (Icoi), 708–713. https://doi.org/10.2991/icoi-19.2019.124
Zhang, J., Li, X., & Zhang, L. (2016). Exploring the virtual reference service based on Web 3.0 environments in the library.
Proceedings - 2015 8th International Conference on BioMedical Engineering and Informatics, BMEI 2015 , Bmei , 862–866. https://doi.org/10.1109/BMEI.2015.7401623 Zimmermann,  A.,  Schmidt,  R.,  Sandkuhl,  K.,  Jugel,  D.,  Bogner,  J.,  &  Möhring,  M.  (2018).  Evolution  of  Enterprise Architecture for Digital Transformation. Proceedings - IEEE International Enterprise Distributed Object Computing Workshop, EDOCW , 2018 - Octob (November), 87–96. https://doi.org/10.1109/EDOCW.2018.00023

## How to cite this article:
Subchan, N. (2024). Conceptual Framework of Innovative Library Services Based on Artificial Intelligence (AI) in Order to Accelerate Digital Transformation. JPUA: Jurnal Perpustakaan Universitas Airlangga: Media Informasi Dan Komunikasi Kepustakawanan , 14(1), 1–16. https://doi.org/10.20473/jpua.v14i1.2024.1-14