JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.11 No.1 Maret 2024, Hal. 27-32

## TREN IMPLEMENTASI CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT BERBASIS ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Muhammad Shofiudin 1 , Tiara Melati Putri Wiryawanto 2 , Zuyyina Hawani 3 , Faris Muslihul Amin 4 1,2,3,4 Jurusan Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya Jl. Dr. Ir. H. Soekarno No.682, Gn. Anyar, Kec. Gn. Anyar, Surabaya
1 09020620036@student.uinsby.ac.id
2 09020620041@student.uinsby.ac.id
3 09040620070@student.uinsby.ac.id
4 faris@uinsby.ac.id

## Abstrak
CRM  (Customer  Relationship  Management)  merupakan  alat  yang  sangat  penting  bagi  organiasasi  untuk  menjaga  hubungan baik dengan pelanggan. Disisi lain perkembangan teknologi AI (Artificial Intelligence) telah berkembang sangat pesat. Integrasi keduanya  dianggap  sebagai  solusi  dalam  menghadapi  tantangan  menghadapi  perkembangan  bisnis.  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah mengidentifikasi tren penerapan AI pada CRM di berbagai  sektor bisnis. Pendekatan yang digunakan dalam penelitian adalah  literature  review  untuk  menganalisis  tren  implementasi  AI  pada  CRM.  Hasil  penelitian  ini  menujukkan  bahwa  tren implementasi AI pada CRM sebagian besar dimanfaatkan untuk menunjang kebutuhan dalam pelayanan customer service atau call center. AI juga diterapkan untuk menentukan strategi pemasaran yang lebih baik dengan menginterpretasi data yang telah diperoleh.
Kata kunci: CRM (Customer Relationship Management), AI (Artificial Intelligence), Tren Implementasi, Bisnis

## I. P ENDAHULUAN
Customer  Relationship  Management (CRM)  adalah  alat yang  sangat  penting  organisasi,  ini  membantu  untuk meningkatkan loyalitas dan kepuasan pelanggan mengelolanya  untuk  jangka  panjang  antara  perusahaan  dan pelanggan[1].  CRM  juga  merupakan  sumber  untuk  menarik pelanggan, membangun hubungan yang kuat dengan pemasok dan  pelanggan,  dan  faktor  keberhasilan  mempertahankan hubungan  jangka  panjang  melalui  kepuasan  pelanggan  [2]. CRM  melibatkan  aktivitas  pengumpulan,  pengelolaan,  dan penggunaan  data  secara  cerdas  dengan  dukungan  solusi teknologi untuk mengembangkan hubungan pelanggan jangka panjang  dan  pengalaman  pelanggan  yang  memuaskan ( customer experience )[3]. Data yang berhasil diperoleh terkait dengan pelanggan jika dikelola dengan baik dapat mendukung perusahaan  untuk  meningkatkan  keunggulan  kompetitif. Misalnya  menciptakan  ide-ide  baru,  menghasilkan  respon pemasaran  yang  dipersonalisasi,  menyesuaikan  produk  dan layanan sesuai minat pelanggan.
Berhubungan  dengan  data,  di  era  digital  saat  ini, peningkatan  volume,  kecepatan,  variasi  data,  dan  kapasitas pemrosesannya  telah  menghasilkan  solusi  teknologi  baru, salah  satunya  yaitu artificial  intelligence (AI).  AI  mengacu pada  kemampuan  sistem  untuk  menginterpretasikan  sejumlah
Big  Data  dengan  baik,  kemudian  mempelajari  data  tersebut dan  menggunakan  hasil  pembelajaran  ini  untuk  mencapai tujuan  dan  tugas  tertentu  [4].  Baik  perusahaan  yang mengembangkan  ataupun  menggunakan  CRM  juga  turut menikmati solusi teknologi yang diberikan AI. Misalnya, pada beberapa  fitur  baru  dalam  CRM,  seperti  layanan  chatbot, morphing situs  wes,  periklanan  terporgram,  dan  teknologi pengenalan  emosi,  gambar,  dan  wajah  membutuhkan  banyak data yang diolah secara real-time , yang hampir tidak mungkin diterapkan tanpa kemajuan AI[5].
Bersamaan dengan relevansi AI di dunia bisnis, akademisi juga  menyatakan  bahwa  AI  adalah  langkah  selanjutnya menuju CRM yang lebih baru dan maju [6]. Hal ini didukung oleh  pernyataan  Boulding  et  al.  [7],  bahwa  CRM  merupakan hasil  dari  evolusi  berkelanjutan  dan  integrasi  ide  pemasaran, data, teknologi, dan bentuk organisasi yang baru tersedia. Hal ini  yang  kemudian  membuat  peran  AI  menjadi  udara  segar pada  CRM.  Solusi  AI  yang  diterapkan  pada  CRM memungkinkan  perusahaan  untuk  menjadi  lebih  baik  melalui asimilasi  dan  analisis  data  yang  lebih  efisien  serta  mampu mengantisipasi,  merencanakan,  dan  memanfaatkan  peluang yang akan datang.
Meskipun AI semakin terkenal dan banyak diimplementasikan,  terutama  di  bidang  manajerial,  namun tidak  banyak  literatur  atau  artikel  penelitian  yang  membahas
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.11 No.1 Maret 2024, Hal. 27-32
dan  memberikan  wawasan  terkait  AI  selama  dua  dekade terakhir.  Literatur  AI  sebagian  besar  dibahas  di  dua  disiplin ilmu yang terpisah, yaitu ilmu komputer dan riset operasi [8]. Baru-baru  ini,  dengan  meningkatnya  kesadaran  akan pentingnya  AI  dan  potensinya  terhadap  CRM,  telah  banyak juga  publikasi  terkait  kedua  topik  tersebut.  Hal  ini  dikaitkan juga  dengan  fakta  bahwa  ada  beberapa  definisi  CRM  dengan masing-masing  perspektif,  yaitu  sebagai  strategi,  proses,  atau sistem  informasi  [9].    Ketika  berhadapan  dengan  hubungan AI-CRM,  perspektif  yang  berbeda  ini  mendorong  bidang pengetahuan yang berbeda, baik dari manajemen bisnis hingga ilmu inovasi. Hal ini menyebabkan kemajuan dalam penelitian dengan  topik  yang  cukup  tersebar  dan  terfragmentasi.  Oleh karena  itu,  tampaknya  layak  bagi  dunia  bisnis  dan  akademis untuk  mensistematisasikan  literatur  tentang  AI  dalam  CRM menjadi  kumpulan  pengetahuan  terstruktur,  yang  dapat dimanfaatkan  oleh  perusahaan  dan  menginspirasi  penelitian masa depan.
Beberapa  literatur  sebelumnya  di  lapangan  telah  berfokus pada aspek tertentu, seperti tantangan dan penerapan Big Data dan  AI  pada  pemodelan  CRM  [10],  [11],  atau  potensi  Big Data  dan  AI,  masing-masing  pada  faktor  kunci  keberhasilan CRM, dan pengambilan keputusan konsumen [12]. Sejauh ini, tinjauan  terkait  pemetaan  literatur  tentang  AI  dalam  domain CRM  masih  belum  banyak.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini bertujuan untuk mengidentifikasi tren implementasi AI dalam CRM.  Identifikasi  ini  terkait  dengan  tema  dan  substansi literatur  yang  ditemukan  di  Google  Scholar  dan  kemudian dapat  dijadikan  referensi  untuk  penelitian  di  masa  depan terkait dengan AI-CRM.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Pendekatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah pendekatan kualitatif. Penelitian kualitatif merupakan penelitian memiliki fokus untuk mendeskripsikan, menggambarkan  serta  memahami  makna  yang  ada  pada sebuah  fenomena  atau  kejadian  tertentu  [13].  Secara  umum jenis penelitian kualitatif memiliki sifat yang fleksibel karena tergantung  dengan  fenomena  atau  kondisi  lapangan  yang berubah-ubah.  Oleh  karena  sifat  penelitian  ini  yang  fleksibel maka  peneliti  harus  memodelkan  penelitian  untuk  menjamin keberhasilan  dari  penelitian  yang  dilakukan.  Model  yang dibuat  pula  berfungsi  untuk  memandu  proses  penelitian  agar tetap sesuai dengan permasalahan yang diteliti.
Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  motode literature  review. Penelitian  ini memiliki  fokus  kajian  pustaka  yang  berkaitan  dengan implementasi  AI (Artificial  Intelligence) di  berbagai  bidang industri pada aspek CRM (Customer Relationship Management). Metode literature  review ini  adalah  salah  satu teknik pengumpulan data dengan melakukan kajian telaah dari buku  atau  literatur  terkait  yang  relevan  dengan  topik  utama penelitian  [14]. Literature  review tidak  hanya  diartikan
membaca  literatur,  namun  memiliki  kecenderungan  pada aspek  yang  logis  dan  komprehensif  terkait  riset  sebelumnya yang  relevan  [13].  Metode  ini  mengidentifikasi  dan  menilai kritis  penelitian  yang  relevan,  serta  mengumpulkan  dan menganalisis data dari penelitian tersebut.
Penelitian  ini  dimulai  dengan  merumuskan  masalah. Tahapan  ini  digunakan  sebagai  acuan  dalam  melakukan pengumpulan  data. Rumusan masalah ini dimaksudkan untuk menggali  fenomena  dan  fakta  yang  terjadi.  Tahapan selanjutnya  adalah  pengumpulan  data.  Sumber  data  yang digunakan  pada  penelitian  ini  dicari  melalui  Google  Scholar. Pencarian  ini  dicari  berdasarkan  tema  yang  berkaitan  dengan AI-CRM.  Kemudian  hasil  data  berupa  jurnal  yang  telah terkumpul akan dilakukan tinjauan pustaka. Tinjauan pustaka ini kemudian akan dianalisis dan dikelompokkan berdasarkan tema  yang  sama.  Berikut  pada  Gambar  1  di  bawah  ini merupakan ilustrasi alur kerja dalam melakukan penelitian.
Gambar 1 . Desain Alur Penelitian .

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Customer  relationship  management (CRM)  memainkan peran  penting  sebagai  sistem  pendukung  perusahaan  untuk dapat mengintegrasikan hubungan eksternal dan internal yang bertujuan  untuk  mencapai tujuan perusahaan. CRM memungkinkan  perusahaan  untuk  mendapatkan  keterlibatan pelanggan  yang  optimal  dan  mendapatkan  kepercayaan pelanggan  [15].  CRM  tak  hanya  dapat  digunakan  untuk menyampaikan  informasi  dari  perusahaan  ke  pelanggan, namun  juga  dapat  digunakan  untuk  menyampaikan  informasi dari  pelanggan  ke  perusahaan.  CRM  yang  dioptimalkan  akan meningkatkan  kepuasaan  pelanggan  dan  akan  memberikan umpan  balik  jika  dirasa  ada  yang  perlu  ditingkatkan  [2][16]. Kondisi  bisnis  yang  bersifat  dinamis  memungkinkan  daya saing  perusahaan  akan  terus  berubah  sehingga  penggunaan pendekatan CRM ke pasar termasuk kunci sukses dalam bisnis.
Disamping itu, artificial intelligence (AI) yang berkembang pesat memberikan dampak yang signifikan dalam dunia industri. AI dipandang sebagai sebagai solusi cerdas dan efisien  untuk  mengatasi  berbagai  tantangan  yang  muncul dalam  pengembangan  bisnis  [17],  termasuk  solusi  dalam peningkatan  hubungan  pelanggan.  Banyak  pelaku  industri telah  membuktikan peran  AI untuk mendigitalisasikan  sistem manajemen  hubungan  pelanggan  yang  dimiliki  [15].  CRM yang  diimplementasikan  dengan  AI  akan  mengubah  proses yang  sebelumnya  dilakukan  secara  manual  oleh  manusia menjadi  proses  otomatis  yang  dapat  menyesuaikan  dengan perilaku konsumen [18]. Tren implementasi CRM berbasis AI ini  akan  diklasifikasikan  ke  dalam  beberapa  sektor  industri yang ditemukan pada jurnal terindeks SINTA maupun Scopus.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.11 No.1 Maret 2024, Hal. 27-32

## 3.1 Tren CRM Berbasis AI pada Industri Telekomunikasi
Semakin  jelas  bahwa  AI  membawa  peningkatan produktivitas dan efisiensi ke semua industri, termasuk sektor industri  telekomunikasi.  Seperti  halnya  pada  industri  lain, sektor  industri  telekomunikasi  secara  historis  menghadapi segudang  tantangan  yang  berasal  dari  berbagai  masalah  yang mencakup  persyaratan peraturan,  teknis  dan  tantangan  terkait bisnis  [17].  Banyak  perusahaan  telekomunikasi  yang melakukan  inovasi  layanan  dan  memperluas  jangkauan pelanggan. Inovasi ini diantaranya adalah dengan mengintegrasikan  CRM  yang  merupakan  sistem  operasional utama untuk menjangakau pelanggan dengan fungsi AI untuk mengoptimalkan layanan kepada pelanggan [15]. Implementasi  AI  ini  secara  umum  digunakan  untuk meningkatkan  basis  dan  retensi  pelanggan,  menyediakan layanan otomatis, mengidentifikasi kesalahan dan maintenance secara  jarak  jauh  ataupun  memungkinkan  untuk melayani aliran data yang terus meningkat [17].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [19]  menyebutkan  bahwa sebuah  perusahaan  telekomunikasi  terbesar  di  China mengimplementasikan  AI  Customer  Service  Assistant  (AI- CS)  untuk  meningkatkan  hubungan  pelanggan.  AI  yang diimplementasikan ini memiliki fokus pada layanan purna jual. Algoritma  yang  digunakan  dirancang  untuk  membantu customer  service perusahaan  untuk  memecahkan  masalah yang dihadapi pelanggan dengan interaksi manusia-mesin. AI yang dikenalkan sebagai AI Alpha ini memiliki berbagai fitur untuk membantu pelanggan dalam memecahkan masalah yang dihadapi.  Fitur-fitur  yang  disediakan  tersebut  diantaranya adalah AI internet, AI SMS, dan robot fisik.
AI  lain  yang  menjadi  pembahasan  dalam  penelitian tersebut adalah AI Sales Assistant (AI-SA) yang dikembangkan  oleh  Sennsee.  AI  ini  dikembangkan  untuk menginkatkan  kinerja  staff  marketing  pada  perusahaan  yang menjadi  klien  (monod)  AI  ini  memiliki  fitur  untuk memberikan  laporan  secara  akurat  dan  mengalokasikan peluang bisnis secara otomatis. AI ini pula dapat memberikan pengingat  panggilan  dan  membuat  prospek  penjualan  yang berdasarkan  identifikasi  data.  AI  ini  pula  dikemabangkan untuk  menganalisis  akumulasi  data  dan  secara  bertahap meningkatkan  kemampuan  sistem  untuk  memahami  situasi penjualan  yang  kompleks  dengan  meningkatkan  akurasi prediksi dalam memberikan dukungan pelanggan.
Pada  penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  [20]  membahas implementasi  AI  pada  layanan  asisten  virtual  perusahaan telekomunikasi  di  Indonesia  yaitu  Telkomsel.  Asisten  virtual ini  memiliki  fungsi  sebagai customer  service dan call  center untuk  memberi  layanan  bantuan  kepada  pelanggan.  AI  yang diimplementasikan Telkomsel ini dikenalkan sebagai Veronika (Voice  Response  and  Info  Care) .  Veronika dirancang  untuk  melakukan  identifikasi  dan  memprediksi kebutuhan pelanggan dan menentukan respon dari permintaan pelanggan  dengan  cepat  dan  efektif.  Interaksi  antara pelanggan  dengan  sistem  bangung  dengan  teknologi Chatbot
yang menggunakan AI sebagai inti otak untuk memproses dan merespon  kebutuhan pelanggan.

## 3.2 Tren CRM Berbasis AI pada Industri Medis
Dalam  perkembanganya  AI  juga  membawa  dampak  yang signifikan  terhadap  industri  medis,  sepeti  halnya  dalam menganalisis  data  layanan  kesehatan,  memahami  kondisi manusia,  mengenali  pola  penyakit,  dan  membuat  diagnosis yang  sangat  akurat  [21].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [22] menyebutkan  bahwa  perawatan  berbasis  AI  dalam  proyek telemedicine  memberikan  peran  penting  dalam  pemantauan pasien  jarak  jauh  dan  keterbukaan  data  medis,  serta  sistem klinis  yang  menjadi  keputusan  pendukung  sehingga  dapat mengurangi kesalahan yang dilakukan oleh pasien. Implementasi  AI  yang  digunakan  dalam  aplikasi  Halodoc, Alodokter,  Google,  dan  IBM  dapat  melakukan  perawatan kesehatan berupa diagnosis tambahan, prediksi risiko penyakit, manajemen  kesehatan,  administrasi  rumah  sakit,  dan  yang lainnya.
AI  lain  yang  digunakan  dalam  proyek  telemedicine diterapkan  dalam  pelayanan  kesehatan  inklusif  yakni  berupa Convolutional  Neural  Network  (CNN)  yang  berfungsi  untuk mendeteksi  gambar,  serta  penggunaan  algoritma  klasifikasi untuk  mendeteksi  tumor  otak  melalui  gambar  Magnetic Resonance  Imaging  (MRI).  Pemanfaatan  AI  dalam  proyek tersebut  dapat  meningkatkan  pelayanan  dan  mempopulerkan sumber  daya  medis  yang  berkualitas  dengan  tujuan memperkecil  kemungkinan  pasien  melakukan  pengobatan keluar negeri untuk penyakit parah serta pentingnya mencapai pelayanan medis yang lebih baik.
Penggunaan  AI  tidak  hanya  diaplikasikan  pada  alat-alat medis, namun juga dapat membantu dalam masalah pelayanan dengan customer ,  dengan  adanya  implementasi chatbot . Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [23]  mengenai website layanan publik di Kota Malang dimana dapat diakses melalui www.malangkota.go.id dinilai belum dapat memberikan  informasi  secara  interaktif.  Hal  ini  dikarenakan belum adanya layanan customer service pada website tersebut, sehingga  penggunanya  dituntut  untuk  teliti  dalam  memilah informasi  yang  tersaji  dalam  bentuk  tabel.  Oleh  karena  itu, untuk  memperbaiki  layanan  informasi  tersebut  dibutuhkan adanya customer  service yang  selalu  siaga  24  jam non-stop sehingga  dapat  memberi  pelayanan  maksimal.  Dalam  hal  ini penggunaan chatbot dianggap paling efektif untuk berinteraksi dengan manusia melalui sebuah percakapan dalam bentuk teks, suara,  dan  visual. Chatbot akan  diterapkan  dalam  aplikasi Line  pada  layanan  publik  kesehatan  di  Kota  Malang menggunakan  metode  TF-IDF  dan  N-gram.  Penggunaan kedua  metode  tersebut  dinilai  dapat  berkomunikasi  dengan baik  sehingga  dapat  merespon  pengguna  secara  cepat  dan tepat.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.11 No.1 Maret 2024, Hal. 27-32

## 3.3 Tren CRM Berbasis AI pada Industri Perbankan
Dalam  aktivitas  perbankan,  penggunaan  AI  telah  menjadi hal  yang  umum.  Banyak  perusahaan  keuangan  telah mengadopsinya untuk mengembangkan dan memajukan bisnis mereka  [24].  Hal ini membawa peningkatan dalam kecepatan, presisi,  dan  efektivitas  upaya  manusia.  Kemajuan  teknologi memungkinkan  nasabah  untuk  dengan  mudah  melakukan transaksi  melalui  fitur-fitur  seperti  sidik  jari  atau  pengenalan wajah. Nasabah dapat melakukan transaksi secara instan tanpa harus  pergi  ke  kantor  bank.  AI  juga  memiliki  kemampuan untuk  menganalisis  data  nasabah  dengan  cepat  dan  akurat, meningkatkan  penilaian  kredit  dan  penentuan  risiko. Pemerintah  bank  di  Indonesia  mendorong  bank-bank  di negara  tersebut  untuk  menggunakan  teknologi  AI  dalam aktivitas perbankan.
Penerapan  AI  dalam  perbankan  yang  dibahas  dalam penelitian    [25]  menjelaskan  bahwa  transaksi  dan  aktivitas perbankan  dapat  dilakukan  secara  online.  Hal  ini  membawa kemudahan,  efisiensi  bagi  nasabah  dan  bank.  Namun, penerapan  AI  juga  memiliki  dampak  negatif,  karena  regulasi terkait penyalahgunaan AI dalam perbankan belum sepenuhnya diatur. Ketidaktertiban regulasi ini mengakibatkan penafsiran  melalui  regulasi  yang  telah  ada,  seperti  UU Perbankan dan UU ITE, yang belum memberikan sanksi yang tegas dan efektif. Oleh karena itu, penting untuk menciptakan regulasi  yang  melindungi  penerapan  AI  dalam  perbankan, terutama  mengingat  ancaman  kejahatan  siber  seperti pencurian dan pembocoran data bank. Penelitian menunjukkan  perlunya  pembentukan  regulasi  baru  yang memberikan  perlindungan  hukum  untuk  meminimalisir dampak  negatif  dan  tindakan  kejahatan  dalam  penerapan  AI dalam sistem perbankan.
AI  telah  membawa  manfaat  yang  signifikan  bagi  industri perbankan. Hal tersebut dapat digunakan untuk mengidentifikasi  transaksi  penipuan,  memberikan  skor  kredit secara  cepat  dan  akurat,  serta  mengotomatisasi  tugas pengelolaan  data  [26].  Ini  telah  mendorong  berbagai  bidang usaha  untuk  mengadopsi  kemajuan  teknologi  AI.  AI membantu dalam meningkatkan keamanan dengan mengenali pola-pola penipuan, mempercepat proses penilaian kredit, dan mengurangi  beban  kerja  manusia  dengan  otomatisasi  tugas pengelolaan data.

## 3.4 Tren CRM Berbasis AI dalam Industri Marketing Marketplace
Di  era  digital  saat  ini,  bisnis  marketplace  di  Indonesia mengalami pertumbuhan yang signifikan. Konsumen semakin banyak  berbelanja  online  dengan  mudah,  dimana  dan  kapan saja.  Bahkan,  orang-orang  di  daerah  terpencil  pun  dapat menggunakan  marketplace  untuk  berbelanja.  Untuk  menjaga hubungan  dengan  pelanggan  dan  keberlanjutan  bisnis marketplace  ini,  penting  untuk  mengelola  promosi  dengan baik.  Dengan  promosi  yang  efektif  dan  tepat  sasaran,
konsumen  akan  mengenal  produk  kita  dan  tertarik  untuk membelinya.
Dalam  menghadapi  persaingan  ketat  di  pasar  online, promosi  menjadi  faktor  penting  dalam  mencapai  tujuan perusahaan.  Strategi  promosi  yang  optimal  adalah  dengan melibatkan  interaksi  dengan  pasar,  pesaing  dan  faktor lingkungan. Perkembangan teknologi menjadi solusi potensial untuk  mengatasi  tantangan  pemasaran  yang  terjadi.  Dengan memanfaatkan kecedasan buatan ( artificial intelligence ) yang mempu  mengolah  data  menjadi  wawasan  berharga,  penjual dapat  memanfaatkannya  untuk  meningkatkan  pemasaran dengan lebih efektif [27].
Dengan  implementasinya,  kecerdasan  buatan  ( artificial intelligence )  dapat  memproses  data  secara  cepat  dan  akurat. Hal  tersebut  memungkinkan  penyelesaian  tugas  dengan kecepatan  yang  tinggi.  Disamping  itu,  AI  juga  memiliki kemampuan  untuk  belajar  yang  cepat  dan  dapat  menyajikan data  dalam  jumlah  besar.  Hal  ini  memungkinkan  AI  untuk memprediksikan  pola  pembelian  dengan  analitik  prediktif, sehingga  dapat  meramalkan  penjualan  di  masa  depan.  Tidak hanya  itu,  AI  dapat  menganalisis  data  konsumen  potensial dengan cepat, membantu pemasaran dan mengidentifikasi area yang  paling  tepat  untuk  memasarkan  produk  kepada  target pasar yang spesifik [28].

## 3.5 Tren CRM Berbasis AI pada Industri Manufaktur
Efisiensi  biaya  produksi  merupakan  faktor  penting  dalam kegiatan perusahaan manufaktur untuk mencapai keberlanjutan  dan  daya  saing  yang  lebih  baik.  Dalam  era teknologi  yang  terus  berkembang,  penerapan  teknologi kecerdasan buatan ( artificial intelligence ) telah menjadi solusi yang  efektif  untuk  mencapai  efisiensi  biaya  produksi  yang optimal.  Disamping  itu,  penerapan  AI  dapat  meningkatkan produktivitas  dengan  mengatasi  masalah  penurunan  stok aktual.
Dalam proses produksi, AI digunakan untuk mengendalikan  variabel,  seperti  penggunaan,  durasi,  suhu, waktu,  dan  kesalahan.  AI  juga  berguna  dalam  mendukung perbaikan  perencanaan,  dengan  kemampuannya  untuk menyesuaikan  jadwal  produksi  secara  cepat  demi  efisiensi, meskipun  data  yang  dipelukan  tidak  selalu  tersedia  secara lengkap  untuk  menyelesaikan  masalah  dengan  cepat. Melakukan  integrasi  AI  dalam  pengaturan  waktu  dapat memberikan cara untuk mengevaluasi desain produk, produksi bahan  mentah,  waktu  tunggu,  dan  aspek  lainnya  sebelum produksi diluncurkan [29].
Penggunaan  AI  dalam  industri  manufaktur  tidak  hanya terbatas  pada  proses  produksi,  tetapi  juga  dapat  memiliki dampak yang signifikan pada hubungan pelanggan. Hubungan pelanggan  yang  baik  dapat  berkontribusi  pada  efisiensi  biaya produksi.  Dengan  menggunakan  teknologi  AI  ini  perusahaan dapat  mengumpulkan  serta  menganalisis  pelanggan  dengan lebih  baik.  Sehingga  memungkinkan  perusahaan  untuk memahami  preferensi  dan  kebutuhan  pelanggan  secara  lebih
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.11 No.1 Maret 2024, Hal. 27-32
dalam. Dari informasi ini dapat digunakan untuk mengoptimalkan  proses  produksi,  meningkatkan  akurasi peramalan  permintaan,  dan  menghindari  pemborosan  dalam persediaan atau produksi berlebih.

## 3.6 Tren CRM Berbasis AI pada Industri Logistik
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  [30]  menjelaskan bahwa  teknologi  Artificial  Intelligence(AI)  akan  membawa dampak disrupsi dalam industri layanan logistik. Penggunaan AI dan otomasi akan terjadi dalam berbagai titik kontak dalam rantai  pasokan (supply  chain). Hal  ini  akan  membantu perusahaan  e-commerce  dalam  melakukan  pelacakan  dan pencatatan data sepanjang proses pemesanan, pengiriman, dan pengembalian  barang  dalam  rantai  pasokan.  Penggunaan  AI dan  otomasi  ini  akan  membuat  proses  tersebut  menjadi  lebih akurat, cepat, dan mudah.
Salah  satu  contoh  penerapan  teknologi  AI  adalah penggunaan  data  yang  dikumpulkan  oleh  chatbot  untuk memahami preferensi pengguna dan melayani mereka dengan lebih baik dan lebih cepat. Selain itu, AI juga digunakan untuk mengoptimalkan  rute  pengiriman  berdasarkan  data  alamat pengiriman  dan  jarak  yang  akan  ditempuh  oleh  driver pengiriman.  Solusi  logistik  berbasis  perangkat  seluler menggunakan  teknologi  seperti geo-fencing dan  AI  untuk menciptakan pengalaman pengiriman dan pengembalian yang lancar dan efisien secara biaya, baik untuk pelanggan maupun pengecer.  Beberapa  perusahaan  pelopor  dalam  industri transportasi,  seperti  Mercedes  Benz,  sedang  mengembangkan dan  menguji  angkutan  tanpa  pengemudi.  Tujuan  dari  ini adalah  untuk  mengurangi  biaya,  meningkatkan  akurasi  dan keamanan, serta meningkatkan pengalaman pelanggan.

## IV. K ESIMPULAN
AI  yang  merupakan  teknologi  yang  dirancang  untuk  dapat mempelajari  Big  Data  dapat  diimplementasikan  pada  sistem CRM untuk membantu perusahaan menjaga hubungan dengan pelanggan.  Implementasi  AI  pada  CRM  ini  sebagian  besar diimplementasikan  untuk  menunjang  proses  bisnis  yang  ada pada  customer  service  atau  call  center  untuk  merespon pengguna  secara  langsung.  Selain  difungsikan  untuk merespon  pertanyaan  yang  dibutuhkan  pelanggan,  AI  pada CRM  ini  pula  dimanfaatkan  untuk  menentukan  strategi pemasaran yang lebih baik dengan melakukan interpretasi dari data yang diperoleh.

## V. S ARAN
Pada  penelitian  yang  akan  datang  dapat  membahas  lebih dalam  terkait  teknologi  AI  yang  diimplementasikan  pada masing-masing industri yang telah di bahas pada bab hasil dan pembahasan.

## R EFERENSI
[1] R.  U.  Khan,  Y.  Salamzadeh,  Q.  Iqbal,  and  S.  Yang,
“The  Impact  of  Customer  Relationship  Management and  Company  Reputation  on  Customer  Loyalty:  The Mediating Role of Customer Satisfaction,” J. Relatsh. Mark. ,  vol.  21,  no.  1,  pp.  1–26,  Jan.  2022,  doi: 10.1080/15332667.2020.1840904.
[2] H. Gil-Gomez, V. Guerola-Navarro, R. Oltra-Badenes, and  J.  A.  Lozano-Quilis,  “Customer  relationship management:  digital  transformation  and  sustainable business  model  innovation,” Econ.  Res.  Istraživanja , vol.  33,  no.  1,  pp.  2733–2750,  Jan.  2020,  doi: 10.1080/1331677X.2019.1676283.
[3] K.  Rababah,  H.  Mohd,  and  H.  Ibrahim,  “Customer relationship  management  (CRM)  processes  from theory  to  practice:  The  pre-implementation  plan  of CRM  system,” Int.  J.  e-Education,  e-Business,  e- Management  e-Learning ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  22–27, 2011.
[4] A.  Kaplan  and  M.  Haenlein,  “Siri,  Siri,  in  my  hand: Who’s the  fairest in the  land?  On the  interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence,” Bus.  Horiz. ,  vol.  62,  no.  1,  pp.  15–25, Jan. 2019, doi: 10.1016/j.bushor.2018.08.004.
[5] A. Pearson, “Personalisation the artificial intelligence way,” Aug. 2020.
[6] V.  Kumar,  D.  Ramachandran,  and  B.  Kumar, “Influence  of  new-age  technologies  on  marketing:  A research agenda,” J. Bus. Res. , vol. 125, pp. 864–877, Mar. 2021, doi: 10.1016/j.jbusres.2020.01.007.
[7] W. Boulding, R. Staelin, M. Ehret, and W. J. Johnston, “A  Customer  Relationship  Management  Roadmap: What is Known, Potential Pitfalls, and Where to Go,” J. Mark. , vol. 69, no. 4, pp. 155–166, Oct. 2005, doi: 10.1509/jmkg.2005.69.4.155.
[8] S.  Raisch  and  S.  Krakowski,  “Artificial  Intelligence and  Management:  The  Automation–Augmentation Paradox,” Acad. Manag. Rev. , vol. 46, no. 1, pp. 192– 210, Jan. 2021, doi: 10.5465/amr.2018.0072.
[9] F. Khodakarami and Y. E. Chan, “Exploring the role of customer relationship management (CRM) systems in customer knowledge creation,” Inf. \& Manag. , vol. 51, no. 1, pp. 27–42, Jan. 2014, doi: 10.1016/j.im.2013.09.001.
[10] M. D’Arco, L. Lo Presti, V. Marino, and R. Resciniti, “Embracing  AI  and  Big  Data  in  customer  journey mapping:  from  literature  review  to  a  theoretical framework,” Innov. Mark. , vol. 15, no. 4, pp. 102–115, Dec. 2019, doi: 10.21511/im.15(4).2019.09.
[11] S.  Chatterjee,  S.  K.  Ghosh,  R.  Chaudhuri,  and  S. Chaudhuri,  “Adoption  of  AI-integrated  CRM  system by  Indian  industry:  from  security  and  privacy perspective,” Inf. \& Comput. Secur. , vol. 29, no. 1, pp. 1–24, Jan. 2020, doi: 10.1108/ICS-02-2019-0029.
[12] P.  Klaus  and  J.  Zaichkowsky,  “AI  voice  bots:  a services  marketing  research  agenda,” J.  Serv.  Mark. ,
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.11 No.1 Maret 2024, Hal. 27-32
vol.  34,  no.  3,  pp.  389–398,  Jan.  2020,  doi: 10.1108/JSM-01-2019-0043.
[13] Y.  Amrozi, Metode  Penelitian  Dalam  Bidang  Sistem Informasi  dan  Komunikasi ,  1st  ed.  Depok:  Rajawali Press, 2022.
[14] H.  Snyder,  “Literature  review  as  a  research methodology:  An  overview  and  guidelines,” J.  Bus. Res. ,  vol.  104,  no.  August,  pp.  333–339,  2019,  doi: 10.1016/j.jbusres.2019.07.039.
[15] W. Sardjono, A. Cholidin, and Johan,
“Implementation  of  Artificial  Intelligence-Based Customer Relationship Management
for
Telecommunication Companies,” E3S Web Conf. , vol. 388, 2023, doi: 10.1051/e3sconf/202338803015.
[16] H.  Gil-gomez,  V.  Guerola-navarro,  R.  Oltra-badenes, and  J.  A.  Lozano-quilis,  “Customer  relationship management :  digital  transformation  and  sustainable business  model  innovation  Customer  relationship management :  digital  transformation  and  sustainable business,” Econ. Res. Istraživanja ,  vol.  33,  no.  1, pp.
2733–2750, 2020,
doi: 10.1080/1331677X.2019.1676283.
[17] M.  K.  Khan,  “AI-enabled  transformations  in telecommunications industry,” Telecommun. Syst. , vol. 82,  no.  1,  pp.  1–2,  2023,  doi:  10.1007/s11235-022- 00989-w.
[18] S. Chatterjee, R. Chaudhuri, D. Vrontis,  A. Thrassou, and S. K. Ghosh, “Adoption of artificial intelligence- integrated  CRM  systems  in  agile  organizations  in India,” Technol.  Forecast.  Soc.  Change ,  vol.  168,  p. 120783, 2021,
doi:
https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.120783.
[19] E.  Monod,  R.  Lissillour,  A.  Köster,  and  Q.  Jiayin, “Does  AI  control  or  support?  Power  shifts  after  AI system  implementation  in  customer  relationship management,” J. Decis. Syst. , vol. 00, no. 00, pp. 1–24, 2022, doi: 10.1080/12460125.2022.2066051.
[20] R.  P.  Perdana  and  I.  Irwansyah,  “Implementasi Asisten  Virtual  Dalam  Komunikasi  Pelayanan Pelanggan  (Studi  Kasus  Pada  Layanan  Pelanggan Telkomsel),” J.  Komun. , vol. 11, no. 2, p. 183, 2019, doi: 10.24912/jk.v11i2.5491.
[21] A.  Panagopoulos,  T.  Minssen,  K.  Sideri,  H.  Yu,  and M.  C.  Compagnucci,  “Incentivizing  the  sharing  of healthcare data in the AI Era,” Comput. Law \& Secur. Rev. , vol. 45, p. 105670, 2022.
[22] R. Komalasari, “Pemanfaatan Kecerdasan Buatan (Ai) Dalam  Telemedicine:  Dari  Perspektif  Profesional Kesehatan,” J. Kedokt. Mulawarman , vol. 9, no. 2, pp.
72–81, 2022.
[23] D. S. Hormansyah and I. Aulia, “Penerapan metode tf- idf  dan  n-gram  pada  pengembangan  aplikasi  chatbot berbasis  line  untuk  layanan  publik  kesehatan  di  kota malang,” J. Inform. Polinema , vol. 5, no. 1, pp. 7–11,
2018.
[24] M. S. Caron, “The Transformative Effect of AI on the Banking  Industry,” Bank.  Financ.  Law  Rev. ,  vol.  34, no.  2,  pp.  169–214,  2019,  [Online].  Available: https://www.proquest.com/scholarly- journals/transformative-effect-ai-on-banking- industry/docview/2207836906/se-
2?accountid=164702%0Ahttps://media.proquest.com/ media/hms/PFT/1/tcZt8?_a=ChgyMDIyMDcyNzE4M jEwMzA5ODo2NDk4ODUSBzExNjU2ODEaCk9OR V9TRUFSQ0giDjIxMC4.
[25] N. M. I. Samsudin, A. H. A. Halim, and R. M. Khalid, “Adakah Kecerdasan Buatan Boleh Berfungsi sebagai Penasihat Syariah? Analisis Peranannya dalam Sektor Pasaran  Modal  Islam,” Islāmiyyāt ,  vol.  43,  pp.  3–15, 2021, [Online].
Available: https://ejournal.ukm.my/islamiyyat/article/view/48458.
[26] R.  Ayunda  and  Rusdianto,  “Perlindungan  Data Nasabah  Terkait  Pemanfaatan  Artificial  Intelligence dalam  Aktifitas  Perbankan  di  Indonesia,” J.  Komun. Huk. , vol. 7, no. 2, pp. 387–402, 2021.
[27] F. M. Pangkey, L. M. Furkan, and L. E. H. Mulyono, “Pengaruh  Artificial  Intelligence  dan  Digital Marketing  terhadap  Minat  Beli  Konsumen,” JMM UNRAM  -  MASTER  Manag.  J. ,  vol.  8,  no.  3,  p.  258, 2019,  Accessed:  Jul.  08,  2023.  [Online].  Available: https://www.academia.edu/66560385/Pengaruh_Artifi cial_Intelligence_dan_Digital_Marketing_terhadap_M inat_Beli_Konsumen.
[28] D.  C.  Fatimah  and  I.  Saidah,  “Model  Promosi Marketplace  Berbasis  Artificial  Inteligence  (AI)  di Indonesia. JMBI UNSRAT (Jurnal Ilmiah Manajemen Bisnis  dan  Inovasi  Universitas  Sam  Ratulangi).,” JMBI  UNSRAT ,  Nov.  2021,  Accessed:  Jul.  08,  2023. [Online].
Available:
https://ejournal.unsrat.ac.id/v3/index.php/jmbi/article/ view/35908.
[29] D.  P.  Y.  A.  L.  Sandopart et  al. ,  “ANALISIS EFISIENSI BIAYA PRODUKSI PADA KEGIATAN PERUSAHAAN MANUFAKTUR DENGAN TEKNOLOGI  ARTIFICIAL  INTELLIGENCE,” J. Akunt.  dan  Manaj.  Bisnis ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  25–37, Apr. 2023, doi: 10.56127/jaman.v3i1.644.
[30] E.  Raza,  L.  O.  Sabaruddin,  and  A.  L.  Komala, “Manfaat  dan  Dampak  Digitalisasi  Logistik  di  Era Industri  4.0,” J.  Logistik  Indones. ,  vol.  4,  no.  1,  pp. 49–63, Oct. 2020, doi: 10.31334/logistik.v4i1.873.