## Tren Penelitian Artificial Inteligence pada Pelayanan Publik

## Allisa Akhidatul Idza
PT Tatalogam Lestari; allisaidza00@gmail.com *Correspondence: allisaidza00@gmail.com; Jl. Ruhui Rahayu No.88 Balikpapan, Indonesia
Received: 17-04-2024; Accepted: 28-05-2024; Published: 29-06-2024
Abstrak: Pemanfaatan Artificial intelligence (AI) pada berbagai bidang dinilai dapat memberikan kemudahan, efektifitas,  dan  efisiensi.  Begitupula  dengan  manfaat  AI  di  bidang  pelayanan  publik.  Penyelenggaraan  fungsi pelayanan publik menghadapi berbagai tantangan AI diantaranya berkaitan dengan privasi data, kejelasan regulasi, dan ketersediaan sumber daya manusia yang professional dan terlatih. Publikasi ilmiah terkait pemanfaatan AI telah banyak dilakukan namun belum ada yang secara spesifik mengkaji pemanfaatan AI pada bidang pelayanan publik. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi dokumen penelitian terkait AI pada bidang pelayanan publik  dan  memvisualisasikan  perkembangan  penelitian  AI  terhadap  variabel  pelayanan  publik.  Penelitian  ini menggunakan analisis bibliometrik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sejumlah 96 dokumen terkait AI pada bidang  pelayanan  publik dianalisis  melalui  berbagai  tampilan  pada  VosViewer.  Kesimpulannya, negara  China, jurnal government  information  quarterly,  organisasi  College  of  Automation,  Chongqing  University  College  of Mechanical and Vehicle Engineering, dokumen yang dihasilkan oleh Wamba, dan Misuraca, Gianluca (Jerman) menjadi  yang  paling  memberikan  pengaruh  pada  pemanfaatan artificial  intelligence pada  pelayanan  publik berdasarkan database Scopus pada sepuluh tahun terakhir. Artificial intelligence dan internet of things menjadi kata kunci yang sering muncul pada bidang ini. Sementara itu penelitian terkait Artificial intelligence belum secara langsung  melibatkan  variable  lain  seperti  decision  support  system  dan  public  procurement.  Penelitian  tentang Internet of things yang menjadi kata kunci terbaru juga belum secara langsung berkaitan dengan variabel lainnya sepertii innovation, decision support system, public procurement, dan digital government.
Kata Kunci : Artificial intelligence ; Pelayanan Publik; Transformasi Digital.
Abstract:  The  utilization  of  Artificial  intelligence  (AI)  in  various  fields  is  considered  to  provide  convenience, effectiveness,  and  efficiency.  This  is  also  the  case  with  the  benefits  of  AI  in  the  field  of  public  services.  The implementation of public service functions faces various AI challenges including those related to data privacy, regulatory  clarity,  and  the  availability  of  professional  and  trained  human  resources.  There  have  been  many scientific publications related to the use of AI, but none have specifically examined the use of AI in the field of public services. The purpose of this study is to identify documents related to AI in the field of public services and visualize them. This study used bibliometric analysis. The results showed that a total of 96 documents related to AI in the field of public services were analyzed through various views on VosViewer. In conclusion, China, the journal government information quarterly, the organization College of Automation, Chongqing University College of  Mechanical  and  Vehicle  Engineering,  documents  produced  by  Wamba, and  Misuraca,  Gianluca (Germany) have been the most influential on the use of artificial intelligence in public services based on the Scopus database in  the  last  ten  years.  Artificial  intelligence  and  internet  of  things  are  keywords  that  often  appear  in  this  field. Meanwhile, research related to Artificial intelligence has not directly involved other variables such as decision support systems and public procurement. Research on the Internet of things which is the latest buzzword has also not been directly related to other variables such as innovation, decision support systems, public procurement, and digital government.
Keywords: Artificial intelligence; Public Services; Digital Transformation.

## 1. Pendahuluan
Salah  satu  bagian  integral  dari  transformasi  digital  pada  aktivitas  kehidupan manusia adalah adanya pemanfaatan kecerdasan buatan ( artificial intelligence/AI). Bidang pelayanan  publik  merupakan  salah  satu  bidang  yang  turut  terpengaruh  oleh  adanya kemajuan  AI  tersebut.  Melalui  pemanfaatan  teknologi  AI  pada  penyelenggaraan  fungsi pelayanan publik, pemerintah mengubah paradigma tradisional menjadi paradigma yang memperkenalkan  produk  layanan  inovatif  kepada  masyarakat.  Tujuannya  untuk mewujudkan  efektifitas,  efisiensi,  dan  dapat  meningkatkan  kualitas  layanan  untuk masyarakat.  Sejalan  dengan  itu,  (Supriyadi  &  Asih,  2020)  menegaskan  bahwa  AI dimanfaatkan dalam rangka peningkatan kualitas pelayanan publik melalui pengembangan aplikasi berbasis teknologi.
Salah satu produk hukum di Indonesia yang mendukung adanya transformasi digital dalam penyediaan layanan publik adalah adanya Peraturan Presiden Nomor 95 tahun 2018 tentang Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik (SPBE). AI memungkinkan kemudahan layanan dan melalui kebijakan tersebut, maka diharapkan dapat mewujudkan keterpaduan digitalisasi layanan publik khususnya di Indonesia (Atmaja, 2024). Beberapa pemanfaatan AI yang telah diimplementasikan pada bidang pelayanan publik di Indonesia diantaranya adalah adanya teknologi metaverse yang dimanfaatkan komunikasi layanan publik (Afifah et  al.,  2023),  dan  pemanfaatan  AI  dalam  menyediakan  data  pada  komunikasi  digital layanan publik. (Johansah & Efda, 2023).
Pemanfaatan  AI  bidang  pelayanan  publik  telah  diterapkan  pada  pemerintahan daerah, seperti adanya aplikasi sistem cerdas berbasis pengetahuan yang bertujuan untuk memudahkan  layanan  perizinan  (Wulandari,  2018). AI  juga  dapat  dimanfaatkan  dalam ragka mendukung tujuan dari suatu kota pintar, salah satunya ketika data dari sensor dan CCTV dimanfaatkan secara efektif, seperti untuk tilang elektronik (Suharmato, 2019). AI meningkatkan pengalaman warga di  ruang publik dengan mengoptimalkan pencahayaan dan suhu berdasarkan kehadiran orang serta menyediakan panduan interaktif bagi warga dan wisatawan (Walter, 2019).
Penelitian  yang  mempublikasikan  pemanfaatan  AI  telah  banyak  dilakukan,  tidak hanya pada bidang pelayanan publik tetapi juga  pada berbagai  bidang lainnya. Merujuk pada database Scopus tercatat sebanyak 554.308 dokumen yang meneliti tentang AI sejak tahun  1960.  Akan  tetapi  publikasi  tersebut  meningkat  signifikan  sejak  tahun  1984  yaitu
terdapat 1.082 publikasi. Sementara pada tahun sebelumnya yaitu 1983, publikasi sejumlah 544 dokumen. Adapun pada sepuluh tahun terakhir jumlah publikasi terkait AI sejumlah 344.494 dokumen dengan rincian seperti pada tabel 1.

## Tabel 1. Jumlah Dokumen Penelitian terkait Artificial intelligence (AI)
No. Tahun Publikasi Jumlah 1 2024 22.082 2 2023 67.891 3 2022 52.716 4 2021 45.106 5 2020 37.215 6 2019 28.731 7 2018 26.296 8 2017 23.143 9 2016 22.317 10 2015 18.997
Sumber: Scopus , 2024
Berdasarkan tabel 1, diketahui bahwa terdapat publikasi yang meningkat signifikan dari tahun ke tahun. Adapun publikasi terkait AI yang paling banyak adalah dilakukan pada tahun  2023,  dengan  jumlah  67.891  dokumen.  Mengingat  banyaknya  penelitian  terkait pemanfaatan  AI  pada  berbagai  bidang  secara  umum,  peneliti  memfokuskan  kajian  ini untuk  mengidentifikasi  tren  penelitian  AI  pada  bidang  pelayanan  publik.  Hal  tersebut didasari  oleh  pertimbangan  bahwa  pemerintah  menghadapi  berbagai  tantangan  seperti kendala bahasa dan keterlambatan layanan (Alhosani & Alhashmi, 2024), kebijakan privasi dan kejelasan regulasi (Mahamidi, 2023), terbatasnya sumber daya manusia professional yang terlatih (Nuryanto, 2020), adanya integrasi teknologi terhadap kebijakan pemerintah (Pohan, 2023), hingga tantangan penerimaan dari masyarakat (Gesk & Leyer., 2022).
Proses  menganalisis  suatu  dokumen  dibutuhkan  suatu  metode  bibliometric (Phoong, et.al, 2022)  yang bertujuan untuk menganalisis informasi dari berbagai dokumen (Muhammad, et.al., 2022). Tercatat 5 (lima) penelitian terdahulu pada database Scopus, yang  relevan  dengan  kajian  ini.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Chemnad  &  Othman, 2024)  memfokuskan  aplikasi  AI  untuk  aksesibilitasi  digital  dengan  menggunakan bibliometrik  dan systematic  review, menganalisis  43  artikel  dari database ACM digital library,  IEEE  Xplore,  ScienceDirect,  Scopus, dan Springer. Berikutnya,  kajian  tentang Explainable  Artificial  intelligence dengan  menggunakan  biblimoterik  melalui  analisis dokumen  pada database  Scopus tahun  2019-2022  (Dhiman,  et.al.,  2023).  Selain  itu penelitian AI juga dilakukan pada bidang informasi medis menggunakan database Web of
Science  Core  Collection dan PubMed (Liang  et  al.,  2023) . Selanjutnya  pemetaan  tren penelitian  AI  pada  kajian  pemerintahan  (Djen  et  al.,  2023)  dengan  menggunakan bibliometrik  dan  diolah  melalui  NVivo  12  dan VOSViewer .  Terakhir,  penelitian menggunakan bibliometrik untuk mengidentifikasi tren penelitian ethical impacts dari AI (Paes,  et.al.,  2021).  Berdasarkan  penelitian  relevan  tersebut,  maka  penulis  menyatakan kebaruan  dari  penelitian  ini  terletak  pada  fokus  penelitian  yang  dikaji.  Meskipun  sama- sama  mengidentifikasi  tren  penelitian Artificial  intelligence ,  namun  pada  penelitian  ini, penulis  memfokuskan pada pemanfaatan AI di  bidang pelayanan publik. Adapun tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan identifikasi pada berbagai penelitian yang mewakili tren penelitian pemanfaatan AI di bidang pelayanan publik, dan memvisualisasikannya.
Penerapan AI pada sektor pemerintahan memicu tantangan baru yang melibatkan peran  aktif  pemerintah  dalam  mengelola  pasar,  melakukan  pengendalian,  dan  membuka pasar investasi (Yogaswara, 2019). Penerapan teknologi kecerdasan buatan mempengaruhi perubahan pola hidup dan kebiasaan masyarakat, menyebabkan kompleksitas kebutuhan dan permasalahan yang terjadi (Supriyadi & Asih., 2020). Penerapan kecerdasan buatan di sektor pemerintahan dan dampaknya pada perubahan pola hidup masyarakat menghadirkan tantangan dan peluang baru, memperkuat urgensi penelitian tentang tren pemanfaatan AI dalam pelayanan publik.

## 2. Metode
Penulis  menggunakan  analisis  bibliometrik  pada  penelitian  ini.  Sampel  pada penelitian  sejumlah  96  dokumen  yang  diperoleh  melalui database  Scopus. Sebelumnya, penulis melakukan penyaringan dokumen pada database Scopus dengan memasukkan kata kunci public  service ,  dan  memperoleh  hasil  sejumlah  42.170  dokumen  publikasi.
Kemudian penulis melakukan pembatasan pada kriteria tertentu, yaitu TITLE-ABS-KEY ( "public service"  )   AND  PUBYEAR   >   2013  AND  PUBYEAR   <   2024  AND   ( LIMIT-TO  (  EXACT KEYWORD ,    " Artificial  intelligence "  )  )    AND    (  LIMIT-TO  ( SRCTYPE ,  "j" ) )  AND  ( LIMIT-TO ( LANGUAGE ,  "English" ) ), dan memperoleh sejumlah  96  dokumen  yang  kemudian  penulis  analisis.  Untuk  memvisualisasikan  tren penelitian sesuai dengan fokus penelitian, maka penulis menggunakan software VosViewer sehingga  penulis  dapat  memperoleh  gambaran  secara  komprehensif  yang  ditunjukkan melalui berbagai tampilan, baik untuk melihat jumlah kekuatan tautan, jumlah dokumen, dan jumlah kutipan. VosViewer dapat dgunakan untuk menampilkan visualisasi jaringan
dari istilah yang sering muncul dalam bidang penelitian tertentu (Costas, 2021; Guleria & Bains, 2021; Huang et al., 2022; Sovacool et al., 2022).

## 3. Hasil dan Pembahasan
Metode  analisis  yang  diterapkan  adalah  deduktif,  yang  berarti  dimulai  dari  yang umum kemudian menuju ke yang khusus (Ersozlu & Karakus., 2019). Pendekatan analisis ini  mengawali  prosesnya  dengan  memeriksa  berbagai  sumber  bibliografi  seperti  negara, organisasi, jurnal, dokumen, penulis, dan peristiwa yang relevan dengan kata kunci yang terkait (Lee et al., 2014).

## Pasangan Bibliografi Negara
Berikut  adalah  tampilan  VosViewer  yang  menunjukkan  pasangan  bibliografi negara  terkait  publikasi Artificial  intelligence pada  Pelayanan  Publik  selama  10  tahun terakhir.

## Gambar 1. Pasangan Bibliografi Negara
Gambar 1. merupakan tampilan pasangan bibliografi negara pada tampilan network visualization . Peneliti menggunakan batasan tertentu yaitu satu negara minimal memiliki jumlah  dokumen  3  buah.  Dari  53  negara,  tercatat  sebanyak  18  negara  yang  memenuhi batasan tersebut. Apabila dilihat dari kepemilikan dokumen, maka Negara China memiliki
jumlah  dokumen  terbanyak  yaitu  sebanyak  19  buah.  Melalui  gambar  di  atas,  diktehaui terdapat sejumlah 5 cluster pengelompokkan negara yang ditandai oleh lima warna yang berbeda. Cluster 1 yaitu berwarna merah ditunjukkan oleh negara Canada dengan jumlah dokumen 3 buah, 32 kutipan, dan 124 total kekuatan tautan, South Africa dengan jumlah dokumen 4 buah, 9 kutipan, dan 71 total kekuatan tautan, Spain dengan jumlah dokumen 3 buah, 342 kutipan, 239 total kekuatan tautan, dan United States dengan jumlah dokumen 17  buah,  421  kutipan,  dan  813  total  kekuatan  tautan.  Cluster  2  yaitu  negara  Australia dengan 7 buah dokumen, 69 kutipan, dan 407 total kekuatan tautan, Germany dengan 3 buah dokumen, 79 kutipan, dan 364 total kekuatan tautan, dan United Kingdom dengan 10 buah dokumen, 366 kutipan, dan 1054 total kekuatan tautan. Cluster 3 yaitu negara Brazil dengan  5  dokumen,  260  kutipan,  dan  154  total  kekuatan  tautan,  France  dengan  3  buah dokumen, 280 kutipan, dan 109 total  kekuatan tautan, dan  India dengan  7 dokumen, 50 kutipan,  dan  639  total  kekuatan  tautan.  Cluster  4  yaitu  negara  Chinadengan  19  buah dokumen,  357  kutipan,  dan  1429  total  kekuatan  tautan,  Netherlands  dengan  3  buah dokumen, 78 kutipan, dan 728 total kekuatan tautan, dan Singapore dengan 3 dokumen, 72 kutipan,  dan  803  total  kekuatan  tautan.  Cluster  5  yaitu  negara  Estonia  dengan  3  buah dokumen, 77 kutipan, dan 382 total kekuatan tautan, Finland dengan 3 buah dokumen, 34 kutipan, dan 331 total kekuatan tautan, dan Italy dengan 7 dokumen, 73 kutipan, dan 411 total kekuatan tautan.

## Pasangan Bibliografi Organisasi
Berikut adalah tampilan VosViewer yang menunjukkan pasangan organisasi terkait publikasi Artificial intelligence pada Pelayanan Publik selama 10 tahun terakhir.
Gambar 2. Tampilan Overlay Pasangan Oganisasi
Gambar  2.  merupakan  tampilan  pasangan  bibliografi  organisasi  pada  tampilan overlay  visualization .  Peneliti  menggunakan  batasan  tertentu  yaitu  satu  negara  minimal memiliki  jumlah  dokumen  1  buah  dan  minimal  3  kutipan.  Dari  241  organisasi,  tercatat sebanyak 167 organisasi yang memenuhi batasan tersebut. Untuk memberikan gambaran yang lebih jelas, akan disajikan jumlah dokumen, jumlah kutipan, dan total kekuatan tautan dari 10 negara teratas berdasarkan jumlah dokumen, sebagaimana terlihat dalam Tabel 2.

## Tabel 2. Organisasi yang memiliki jumlah dokumen terbanyak
No. Nama Organisasi Jumlah Dokumen Jumlah Kutipan Total Kekuatan Tautan 1 College of Automation, Chongqing University College of Mechanical and Vehicle Engineering 1 17 1080 2 Institute for Sustainable Energy 1 17 1080 3 School of Mechanical and Aerospace Engineering 1 17 1080 4 School of Mechanical Engineering 1 17 1080 5 Sichuan Energy Internet Research Institute 1 17 1080 6 State Key Laboratory of Industrial Control Technology 1 17 1080 7 Ensta Paris 1 20 863 8 French University Instiyute 1 20 863 9 Hub France Intelligence Artificielle 1 20 863 10 Imprial College London 1 20 863
Merujuk pada tabel 2, dapat diketahui bahwa belum ada satupun organisasi yang berasal dari Indonesia yang mempublikasikan penelitian terkait Artificial intelligence pada Pelayanan Publik selama 10 tahun terakhir. Tabel 2 menunjukkan bahwa sebagian besar organisasi yang mempublikasikan penelitian terkait Artificial intelligence pada Pelayanan Publik selama 10 tahun terakhir, berasal dari negara China.

## Pasangan Bibliografi Jurnal
Berikut adalah tampilan VosViewer yang menunjukkan pasangan bibliografi jurnal terkait publikasi Artificial intelligence pada Pelayanan Publik selama 10 tahun terakhir.

## Gambar 3. Tampilan Density Pasangan Bibliografi Jurnal
Gambar  3.  merupakan  tampilan  pasangan  bibliografi  organisasi  pada  tampilan overlay  visualization .  Peneliti  menggunakan  batasan  tertentu  yaitu  satu  negara  minimal memiliki jumlah dokumen 1 buah dan minimal 3 kutipan. Dari 79 jurnal, tercatat sebanyak 49  jurnal  yang  memenuhi  batasan  tersebut.  Gambar  4  mengilustrasikan  pasangan bibliografi  jurnal  dengan  Visualisasi  Density.  Tingkat  kepadatan  direpresentasikan  oleh kepekatan  warna  kuning  pada  lingkaran.  Jadi,  jurnal  yang  ditandai  dengan  lingkaran berwarna  kuning  pekat  menunjukkan  bahwa  jurnal  tersebut  memiliki  jumlah  dokumen terbanyak.  Berdasarkan  kepemilikan  dokumen, government  information  quarterly merupakan  jurnal  yang  memiliki  dokumen  publikasi  paling  banyak  yaitu  sebanyak  8 dokumen, dengan 289 kutipan, dan 293 total kekuatan tautan. Berikutnya, secara berurutan adalah International  Journal  of  Information  Management,  Public  Policy  and Administration, Social Science Computer Review, Public Management Review, Computers in  Human  Behavior,  Public  Performance  and  Management  Review,  Sustainability (Switzerland),  Information  Polity, dan Technology  in  Society. Dengan  demikian,  jurnal- jurnal  tersebut  dapat  menjadi  sarana  dan  referensi  bagi  peneliti  lain  untuk mendokumentasikan  hasil  penelitian  yang  terkait  dengan Artificial  intelligence pada Pelayanan Publik.

## Pasangan Bibliografi Dokumen
Gambar 4 menampilkan pasangan bibliografi dari dokumen yang direpresentasikan dengan  visualisasi  jaringan.  Peneliti  telah  menetapkan  batas  minimal  di  tahap  ini,  yaitu dokumen harus memiliki setidaknya 10 kutipan. Dari total 96 dokumen, hanya 36 dokumen yang memenuhi syarat batas tersebut.
Gambar 4. Tampilan Network Pasangan Bibliografi Dokumen
Peneliti mengurutkan dokumen berdasarkan jumlah kutipan per dokumen, dan lima dokumen teratas yang memiliki jumlah kutipan melebihi 10 adalah sebagai berikut secara berturut-turut:  228  kutipan  (Wamba  &  Queiroz,  2020),  152  kutipan  (Kuziemski  & Misuraca, 2020), 108 kutipan (Engin & Treleaven, 2019), 103 kutipan (Aoki, 2020), dan 99  kutipan  (Chen,  2019).  Dokumen  pertama  yang  memiliki  dampak  signifikan  dalam kaitannya  dengan  kecerdasan  buatan  di  sektor  pelayanan  publik  adalah  sebanyak  228 kutipan (Wamba & Queiroz, 2020). Artikel tersebut mengkaji tentang penggunaan AI di sektor  publik  dan  implikasinya  terhadap  tata  kelola  data  serta  praktik  regulasi  nasional, dengan  fokus  pada  studi  kasus  di  Kanada,  Polandia,  dan  Finlandia.  Penelitian  tersebut membahas pentingnya pembentukan kerangka kerja bersama untuk mengevaluasi dampak AI  dan  memastikan  penggunaannya  oleh  pemerintah  dapat  dikontrol  dengan  baik, khususnya  pada  saat  pandemi  Covid-19  terjadi.  Dokumen  berikutnya  yang  berpengaruh apabila dilihat dari jumlah kutipan yaitu sebanyak 152 kutipan (Kuziemski & Misuraca, 2020)  sedangkan  dokumen  lain  mengkaji  dampak  penggunaan  kecerdasan  buatan  (AI) terhadap tata kelola data dan regulasi di sektor publik, mengadvokasi perlunya kerangka
kerja bersama untuk  mengevaluasi dampaknya (Kuziemski &  Misuraca, 2020). Temuan tersebut  menyatakan  pentingnya  memanfaatkan  teknologi  dengan  bijaksana  sambil menghindari  dampak  negatifnya,  serta  menyoroti  peran  kunci  pemerintah  dalam menghadapi tantangan tersebut.

## Pasangan Bibliografi Penulis

## Gambar 5. Tampilan Overlay Pasangan bibliografi penulis
Pada tahap ini, peneliti menetapkan standar bahwa setiap penulis harus memiliki minimal 2 dokumen yang terkait. Hanya ada 7 penulis yang memenuhi kriteria tersebut. Misuraca, Gianluca menempati peringkat teratas dengan 3 dokumen, 225 kutipan, dan total kekuatan tautan sebesar 199. Ini berarti Misuraca, Gianluca menjadi penulis yang memiliki dampak paling signifikan dalam penelitian tentang Artificial intelligence pada Pelayanan Publik selama 10 tahun terakhir.
Informasi  yang  tergambar  dalam  gambar  5  menjelaskan  waktu  publikasi  artikel- artikel  tersebut.  Warna  kuning  menandakan  artikel  yang  baru  diterbitkan  pada  tahun 2021.6, warna hijau menunjukkan tahun 2021.4, dan warna biru menunjukkan tahun 2020. Van Nordt, Colin telah menerbitkan artikelnya pada tahun 2021.6. Sementara itu, artikel pada  tahun  2021.4  diterbitkan  oleh  Misurica,  Gianluca.  Hal  ini  menandakan  bahwa dokumen-dokumen tersebut dapat menjadi referensi bagi peneliti selanjutnya yang tertarik untuk menyelidiki topik Artificial intelligence pada Pelayanan Publik.

## Kejadian Bersama keyword dari Penulis
Visualisasi  jaringan  dalam  Gambar  6  menampilkan  kejadian  yang  bersamaan dengan kata kunci penulis melalui penggunaan VOSviewer.

## Gambar 6. Kejadian Bersama Keyword Penulis (Visualization Network)
Penulis  melakukan  pembatasan  kriteria  yaitu  minimal  2  jumlah  minimum kemunculan kata kunci dan menghasilkan sejumlah 45 kata kunci yang muncul dari total keseluruhan  337  kata  kunci.  Pada  urutan  pertama  kata  kunci  “ artificial  intelligence ” memiliki  sejumlah  64  kejadian  bersama  dengan  101  total  kekuatan  tautan.  Lebih  lanjut dapat dilihat pada gambar 7 berikut:

## Tabel 3. Output Occurrence Keyword Penulis
Pada tabel 3. menunjukkan ada 15 keyword teratas berdasarkan jumlah kejadiannya. Kata kunci “ public services ” menjadi kata kunci paling banyak muncul setelah “ artificial intelligence ” dan “ internet of things ”, dengan 12 kejadian. Kata kunci “ machine learning ” berada pada urutan keempat diikuti dengan kata kunci “ big data ”. Pada gambar tersebut juga  menunjukkan  adanya  kata  kunci  yang  memuat  aktivitas  pelayanan  publik  yaitu “ public service delivery ” yang berada pada urutan kelimabelas.
Gambar  6  menunjukkan  bahwa  setiap  lingkaran  memiliki  warna  yang  berbeda- beda. Perbedaan warna tersebut menunjukkan bahwa terdapat beberapa klaster dari kata kunci  yang  sering  ditautkan  dengan  yang  lain.  Tercatat  8  cluster  dan  cluster  berwarna merah  merupakan  kluster  pertama,  diantaranya  yaitu: AI  Governance,  algorithmic accountability,  blockchain,  covid-19,  data  science,  decision  support  system,  education, ethics,  public  procurement,  transparency,  trust. Cluster  kedua  berwarna  hijau,  yaitu: algorithms, digital government, e-government, policy, public administration, public policy. Cluster  ketiga  berwarna  biru,  yaitu: artificial  intelligence  (ai), big  data,  deep  learning, internet  of  things,  machine  learning,  smart  cities,  smart  city. Cluster  keempat  berwarna kuning, yaitu: artificial intelligence , automated decision-making, bureaucracy, discretion, public services,  resilience. Cluster kelima berwarna ungu, yaitu: ai, barriers,  iot, public sector,  public  service  delivery. Cluster  keenam  berwarna  biru  muda,  yaitu: digital transformation,  digitalization, governance, innovation, public sector  innovation. Cluster
ketujuh  berwarna  oren,  yaitu: public  servicem  public  trust,  street-level  bureaucracy. C luster kedelapan berwarna coklat, yaitu public value.
Gambar 7. Visualization Overlay Occurrences Keyword Penulis
Tampilan overlay pada  VosViewer  menyajikan  beberapa  warna  pada  kejadian bersama kata kunci penulis. Warna kuning menandakan kata kunci yang terhubung dengan dokumen  terbaru.  kata  kunci  “ innovation”,  “automated” ,  dan  “ algorithms ”  dari  artikel yang  baru  diterbitkan  pada  tahun  2023.  Penelitian  tentang artificial  intelligence pada pelayanan  publik  belum  sepenuhnya  melibatkan  kata  kunci  lain  diantaranya decision support  system dan public  procurement .  Kemudian  merujuk  pada  gambar  8,  penelitian tentang innovation yang menjadi kata kunci terbaru juga belum terlibat langsung dengan variabel  lainnya  seperti blockchain,  decision  support  system,  public  procurement,  data science, digitalization, dan digital transformation. Internet of things yang merupakan kata kunci  urutan  kedua  berdasarkan  jumlah  kejadiannya  juga  belum  secara  langsung melibatkan variabel lain seperti innovation, decision support system, public procurement, dan digital  government. Tampilan  tersebut  menggambarkan  adanya  kesenjangan  dalam literatur terkait pemanfaatan AI pada pelayanan publik, terutama pada topik-topik tersebut. Dengan demikian, terdapat bahwa ada potensi untuk penelitian lanjutan oleh para peneliti
dan  akademisi  dalam  domain  ini  dalam  rangka  mengisi  kekosongan  tersebut  dan memperluas pemahaman tentang pemanfaatan AI dalam pelayanan publik. Tren penelitian AI dalam pelayanan publik dapat dikatakan telah meningkat secara kuantitas sejak tahun 2018 menjadi 4 publikasi, sebelumnya pada tahun 2017 belum ada publikasi. Peningkatan signifikan  terus  menerus  terjadi  secara  kuantitas  hingga  publikasi  terbanyak  dilakukan pada tahun 2021 yaitu sebanyak 21 dokumen penelitian, dan pada tahun 2022 mengalami penurunan menjadi 15 publikasi, namun pada tahun 2023 publikasi terkait pemanfaatan AI di bidang pelayanan publik kembali meningkat menjadi 34 publikasi.

## 4. Kesimpulan
Kesimpulannya menunjukkan bahwa, negara China, jurnal government information quarterly , organisasi College of Automation, Chongqing University College of Mechanical and Vehicle Engineering , dokumen yang dihasilkan oleh Wamba, dan Misuraca, Gianluca (Jerman)  menjadi  yang  paling  memberikan  pengaruh  (yang  dilihat  dari  jumlah  kutipan yang dimiliki) pada pemanfaatan artificial intelligence pada pelayanan publik berdasarkan database Scopus pada sepuluh tahun terakhir. Artificial intelligence dan internet of things menjadi kata kunci yang sering muncul pada bidang ini. Sementara itu penelitian terkait Artificial  intelligence belum  secara  langsung  melibatkan  variable  lain  seperti decision support system dan public procurement . Penelitian tentang Internet of things yang menjadi kata kunci terbaru juga belum secara langsung berkaitan dengan variabel lainnya sepertii innovation, decision support system, public procurement, dan digital government . Hal ini menunjukkan  adanya  kesenjangan  penelitian  bagi  peneliti  di  masa  mendatang  untuk menjelajahi lebih lanjut karena berdasarkan analisis data diketahui bahwa tren penelitian AI bidang pelayanan publik mengalami peningkatan secara kuantitas. Disarankan juga agar penelitian  masa  depan  mempertimbangkan  penggunaan  beberapa  basis  data  untuk mengeksplorasi topik-topik terkait dengan penelitian ini.

## 5. Daftar Pustaka
Afifah, M., Oktavia, D. R., Suhendar, E., Wiranty, Azhari, T. R. A., Rahmadhina, J. A. K., Riska, E. A., Dinasti, R. A., Hidayat, N. M., Alamin, M. I., Taqqiya, F. A., & Fajar, M. (2023). Pemanfaatan Teknologi Metaverse dalam Komunikasi Layanan Publik.
Karimah Tauhid , 2 (4).
https://doi.org/https://doi.org/10.30997/karimahtauhid.v2i4.8875
Alhosani,  K.,  &  Alhashmi,  S.  M.  (2024).  Opportunities,  challenges,  and  benefits  of  AI innovation  in  government  services:  a  review.  In Discover  Artificial  intelligence . Springer. https://link.springer.com/article/10.1007/s44163-024-00111-w
Aoki, N. (2020). An experimental study of public trust in AI chatbots in the public sector.
Government Information Quarterly , 37 (4). https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.giq.2020.101490
Atmaja, S. (2024). Pemanfaatan Artificial intelligence (AI)  Dalam Transformasi  Digital Untuk Pelayanan Publik. Jurnal Manajemen Dan Bisnis, 6 (1). https://doi.org/https://doi.org/10.47080/jmb.v6i1.3233
Chemnad,  K.,  &  Othman,  A.  (2024).  Digital  accessibility  in  the  era  of artificial intelligence —Bibliometric  analysis  and  systematic  review. Frontiers  in  Artificial intelligence , 7 . https://doi.org/10.3389/frai.2024.1349668
Chen,  Q.,  Wang,  W.,  Wu,  F.,  De,  S.,  Wang,  R.,  &  Zhang,  B.  (2019).  A  Survey  on  an Emerging Area: Deep Learning for Smart City Data. IEEE , 3 (5). https://doi.org/10.1109/TETCI.2019.2907718
Costas, E. O.-M. R. (2021). Link-based approach to study scientific software usage: the case of VOSviewer. Scientometrics , 126 . https://link.springer.com/article/10.1007/s11192-021-04082-y
Dhiman, P., Bonkra, A., Kaur, A., Gulzar, Y., Hamid, Y., Mir, M. S., Soomro, A. B., & Elwasila,  O.  (2023).  Healthcare  Trust  Evolution  with  Explainable Artificial intelligence : Bibliometric Analysis. Information (Switzerland) , 14 (10). https://doi.org/10.3390/info14100541
Djen,  R.  A.  M.,  Nurmandi,  A.,  Muallidin,  I.,  Kurniawan,  D.,  &  Loilatu,  M.  J.  (2023). Artificial intelligence : Bibliometric Analysis in Government Studies. Lecture Notes in Networks and Systems , 465 . https://doi.org/10.1007/978-981-19-2397-5_39
Engin, Z., & Treleaven, P. (2019). Algorithmic Government: Automating Public Services and  Supporting  Civil  Servants  in  using  Data  Science  Technologies. The  Computer Journal , 62 (3). https://doi.org/https://doi.org/10.1093/comjnl/bxy082
Ersozlu,  Z.,  &  Karakus,  M.  (2019).  Mathematics  Anxiety:  Mapping  the  Literature  by Bibliometric  Analysis. Eurasia  Journal  of  Mathematics,  Science  and  Technology Education , 15 (2). https://doi.org/https://doi.org/10.29333/ejmste/102441
Gesk, T. S., & Leyer, M. (2022). Artificial intelligence in public services: When and why citizens accept its usage. Government Information Quarterly , 39 (3). https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.giq.2022.101704
Guleria,  D.,  &  Bains,  G.  K.  (2021).  Bibliometric  analysis  of  ecopreneurship  using VOSviewer and RStudio Bibliometrix, 1989–2019. Library Hi Tech . https://doi.org/10.1108/LHT-09-2020-0218
Huang, T., Zhong, W., Lu, C., Zhang, C., Deng, Z., Zhou, R., Zhao, Z., & Luo, X. (2022). Visualized  Analysis  of  Global  Studies  on  Cervical  Spondylosis  Surgery:  A Bibliometric  Study  Based  on  Web  of  Science  Database  and  VOSviewer. Indian Journal of Orthopaedics , 56 (6). https://doi.org/10.1007/s43465-021-00581-5
Johansah, F., & Efda, A. D. (2023). Ai Dan Pelayanan Publik: Penggunaan Komunikasi Digital Dalam Penerapan Data Ketersediaan Darah Di Rs Usu Medan. Technologia , 14 (1). https://doi.org/ttp://dx.doi.org/10.31602/tji.v14i1.8119
Kuziemski, M.,  &  Misuraca,  G. (2020). AI governance in  the public sector: Three tales from  the  frontiers  of  automated  decision-making  in  democratic  settings.
Telecommunications Policy , 44 (6). https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.telpol.2020.101976
Lee, C.  I. S. G.,  Felps,  W., &  Baruch, Y. (2014). Toward a taxonomy of career studies through bibliometric visualization.
Behavior , 85 (3). https://doi.org/10.1016/j.jvb.2014.08.008
Liang, J.,  He, Y., Xie, J., Fan, X., Liu, Y.,  Wen, Q., Shen, D., Xu, J., Gu, S., &  Lei,  J. (2023). Mining electronic health records using artificial intelligence : Bibliometric and content  analyses  for  current  research  status  and  product  conversion. Journal  of Biomedical Informatics , 146 . https://doi.org/10.1016/j.jbi.2023.104480
Mahamidi,  A.  (2023). Pemanfaatan  Kecerdasan  Buatan  (AI)  dalam  Pemerintahan . Kementerian Keuangan
Republik Indonesia.
https://www.djkn.kemenkeu.go.id/kanwil-banten/baca-artikel/16228/Pemanfaatan- Kecerdasan-Buatan-AI-dalam-Pemerintahan.html
Muhammad,  I.,  Marchy,  F.,  Rusyid,  H.  K.,  &  Dasari,  D.  (2022).  Analisis  Bibliometrik: Penelitian Augmented Reality Dalam Pendidikan Matematika. JIPM (Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika) , 11 (1). https://doi.org/10.25273/jipm.v11i1.13818
Nuryanto, A. (2020). Tantangan Administrasi Publik di Dunia Artificial intelligence dan BOT. Jejaring Administrasi Publik , 12 (2).
Paes,  V.  M.,  Silveira,  F.  F.,  &  Akkari,  A.  C.  S.  (2021).  Ethical  Impacts  of Artificial intelligence :  Bibliometric  Analysis. Smart  Innovation,  Systems  and  Technologies , 233 . https://doi.org/10.1007/978-3-030-75680-2_21
Phoong, S. Y., Khek, S. L., & Phoong, S. W. (2022). The Bibliometric Analysis on Finite Mixture Model. SAGE Open , 12 (2). https://doi.org/10.1177/21582440221101039
Pohan,  M.  A.  R.  (2023).  Kajian  Literatur  Pemanfaatan  Kecerdasan  Buatan  dalam Merespons Prioritas Pembangunan Kota Bandung. Jurnal Teknologi Dan Komunikasi Pemerintahan , 5 (2). https://doi.org/https://doi.org/10.33701/jtkp.v5i2.3620
Sovacool,  B., Daniels,  C., &  Abbas,  A. (2022).  Science  for whom? Examining  the data quality, themes, and trends in 30 years of public funding for global climate change and energy research. Energy Research & Social Science , 89 (1). https://doi.org/10.1016/j.erss.2022.102645
Suharmato, P. (2019). Artificial Intellegence-Driven Innovation In Smart City. Simposium Nasional Ilmiah dengan tema: (Peningkatan Kualitas Publikasi Ilmiah melalui Hasil Riset dan Pengabdian kepada Masyarakat). DOI: 10.30998/simponi.v0i0.370
Supriyadi, E. I., & Asih, D. B. (2020). Implementasi Artificial intelligence (Ai) Di Bidang Administrasi  Publik  Pada  Era  Revolusi  Industri  4.0. Jurnal  RASI , 2 (2). https://doi.org/https://doi.org/10.52496/rasi.v2i2.62
Walter,  K.-D.  (2019).  AI-based sensor  platforms  for the IoT in smart cities. In Big Data Analytics for Cyber-Physical Systems. E lsevier .  https://doi.org/10.1016/B978-0-12- 816637-6.00007-5
Wamba, S. F., & Queiroz, M. M. (2020). Blockchain in the operations and supply chain management:  Benefits,  challenges  and  future  research  opportunities. International
Journal of Information Management , 52 . https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.102064
Wulandari,  I.  (2018).  Sistem  Pakar  Talenta  Implementasi  Kecerdasan  Buatan  Dalam Pelayanan  Publik  Menuju  Sragen  Smart  City. Jurnal  Litbang  Sukowati:  Media Penelitian Dan Pengembangan , 2(1 ). https://doi.org/10.32630/sukowati.v2i1.48
Yogaswara,  R.  D.  (2019).  Artificial  Intelligence  Sebagai  Penggerak  Industri  4.0  Dan Tantangannya  Bagi  Sektor  Pemerintah  Dan  Swasta.  Jurnal  Masyarakat  Telematika dan Informasi, 10(1)
©  2024  by  the  authors.  Submitted  for  possible  open  access  publication  under  the  terms  and conditions  of  the  Creative  Commons  Attribution  (CC  BY  SA)  license (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/).