## Penerapan Kecerdasan Buatan Dan Teknologi Informasi Pada Efisiensi Manajemen Pengetahuan
Renaldy Alief 1) , Evy Nurmiati 2)
Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta 1 ) Renaldy.alief18@mhs.uinjkt.ac.id, 2) Evy.nurmiati@uinjkt.ac.id

## Abstrak
Manajemen pengetahuan telah dipelajari dan dibahas sejak lama oleh beberapa peneliti dari  akademisi  dan  sektor  bisnis  karena  vitalitasnya  untuk  keberhasilan  perusahaan. Selain  itu,  banyak  perusahaan  terkemuka  di  seluruh  dunia  telah  mengadopsi  beberapa praktik  manajemen  pengetahuan  untuk  memastikan  bahwa  mereka  tetap  unggul  dari pesaing mereka di dunia bisnis yang kompetitif. Oleh karena itu, perusahaan terus mencari cara  untuk  meningkatkan praktik  manajemen  pengetahuan.  Penelitian ini  menggunakan metode  literature  review  terhadap  12  jurnal.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  memiliki pemahaman yang lebih mendalam tentang tren penelitian terbaru dari proses manajemen pengetahuan  dan  praktik  terbaiknya  di  perusahaan.  Namun,  subjek  ini  membutuhkan penyelidikan lebih lanjut dari perspektif lain. Dari hasil penelitian ini tehnik AI yang paling sering di gunakan adalah metode Artificial Neural Network dimana negara yang meneliti subjek terbanyak yaitu Arab Saudi dan UK, dengan studi manajemen pengetahuan yang terkait dengan AI  meningkat dalam tiga tahun terakhir dari 2016 hingga 2019. Penelitian ini  secara  sistematis  menerapkan  praktik  manajemen  pengetahuan  saat  ini  yang mengandalkan  mekanisme  TI  dan  AI  dan  dampaknya  terhadap  perusahaan  beserta tantangan dan keterbatasannya.

## Kata kunci : Manajemen Pengetahuan, Teknologi Informasi, Kecerdasan Buatan, Bisnis

## Abstract
Knowledge  management  has  been  studied  and  discussed  for  a  long  time  by  several researchers from academia and the business sector because of its vitality for the success of companies. In addition, many leading companies around the world have adopted several knowledge management practices to ensure that they stay ahead of their competitors in the competitive  business  world.  Therefore,  companies  are  constantly  looking  for  ways  to improve knowledge management practices. This study uses a literature review method of 12 journals. The aim of this study is to have a deeper understanding of the latest research trends  of  knowledge  management  processes  and  their  best  practices  in  companies. However, this subject requires further investigation from another perspective. From the results of this study, the most frequently used AI technique is the Artificial Neural Network method where the countries that research the most subjects are Saudi Arabia and the UK, with knowledge management studies related to AI increasing in the last three years from 2016 to 2019. This research is systematically implement current knowledge management practices that rely on IT and AI mechanisms and their impact on the enterprise along with their challenges and limitations.
Keywords  : Knowledge  Management,  Information  Technology,  Artificial  Intelligence, Business

## 1 P ENDAHULUAN
Kemampuan  alat  kecerdasan  buatan  berkontribusi  pada  manajemen  pengetahuan  dan membawanya  ke  tingkat  berikutnya.  Ini  membantu  karyawan  untuk  mendapatkan  informasi dalam  hitungan  detik  yang  relevan  dengan  pengambilan  keputusan  mereka  secara real  time . Perusahaan sering mengalami kesulitan untuk melacak kemajuan proses dan dokumen mereka. Kecerdasan buatan dapat melangkah lebih jauh dari itu karena dapat digunakan untuk membuat dan  mengekstrak  pengetahuan  dari  sejumlah  besar  data,  termasuk  data  tidak  terstruktur  dan memprediksi tren bisnis masa depan. Teknologi Artificial Intelligence telah banyak diterapkan untuk meningkatkan sistem manajemen pengetahuan untuk meningkatkan kinerjanya.
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  untuk  menguji  kemajuan  terbaru  dalam  sistem manajemen pengetahuan, proses dan praktik terbaik dan dampaknya terhadap organisasi [1-3]. Selain  itu,  proses  manajemen  pengetahuan  telah  terbukti  efektif  dalam  memperkenalkan teknologi pendidikan [4-9].
Teknologi  Kecerdasan  Buatan  memungkinkan  organisasi  untuk  mendukung  dan meningkatkan praktik manajemen pengetahuan. Dari perspektif AI, representasi pengetahuan menetapkan  proses  organisasi  yang  akrab  dengan  pengetahuan  ini.  Ini  mengarah  pada otomatisasi  proses  manajemen  pengetahuan  yang  memungkinkan  komputer  memperoleh informasi dan menarik kesimpulan dari pengetahuan dalam bentuk yang dapat diinterpretasikan oleh mesin. Sejauh mana Kecerdasan Buatan dapat berperan dalam manajemen pengetahuan telah  banyak  dibahas.  Ada  berbagai  jenis  AI  yang  digunakan  untuk  meningkatkan  praktik manajemen pengetahuan.
Secara umum, manajemen pengetahuan memiliki tiga elemen utama - orang, teknologi, dan  proses.  Orang  dianggap  sebagai  komponen  inti  dari  manajemen  pengetahuan  karena mereka menyumbang 70% dari keberhasilannya. Manusia adalah sumber pengetahuan karena mereka mengembangkan dan menyebarkannya. Manajemen pengetahuan mencakup beberapa proses  yang  berbeda.  Salah  satunya  adalah  pembobotan.  Teknologi  adalah  komponen  kunci dalam memungkinkan orang untuk menjalankan proses dan membuat pengetahuan tersedia di mana saja dan kapan saja[10].
Ada kesenjangan dalam literature tentang penerapan konsep TI dan AI dalam manajemen pengetahuan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  pengetahuan  manajemen  dengan menjawab lima pertanyaan penelitian.
1. Apa peran teknologi informasi dalam manajemen pengetahuan?
2. Apa teknik kecerdasan buatan yang umum digunakan untuk menghasilkan pengetahuan?
3. Objek yang diimplementasikan dalam manajemen pengetahuan?
4. Negara mana yang paling terlibat dalam penelitian AI dan manajemen pengetahuan?
5. Tahun berapa tingkat penelitian tertinggi tentang dampak AI pada manajemen pengetahuan telah dipresentasikan?
Dalam  penelitian  ini,  akan  melalukan study  literature  review yang  ada  tentang manajemen pengetahuan terkait TI dan AI untuk mendapatkan analisis komprehensif dari data yang dipilih.

## 2 T INJAUAN P USTAKA
Banyak  penelitian  yang  sebelumnya  dilakukan  mengenai  pembahasan  tentang  dampak kecerdasan buatan dan teknologi informasi pada efisiensi manajemen pengetahuan yang sudah dikembangkan.  Dalam  melakukan  penelitian  ini  perlu  dilakukan  tinjauan  pustaka  untuk dijadikan  sebagai  bahan  acuan  untuk  memperkuat  hasil  penelitian  dengan  cara mengindentifikasikan metode yang pernah dilakukan, mengembangkan penelitian sebelumnya yang  memiliki  korelasi  yang  seimbang.  Beberapa  tinjauan  pustaka  yang  memiliki  metode sejenis didapakan diantaranya adalah sebagai berikut :
1. Penelitian yang dilakukan oleh Salloum,dkk pada tahun 2018 dengan judul “ The Impact of knowledge  sharing  on  information  systems:  a  review ”. Tujuan utama dari penelitian ini adalah  untuk  meninjau  studi  mengenai  dampak  knowledge  sharing  pada  information system dengan fokus lanjutan pada M-learning , media sosial, sistem ERP, dan weblog[1].
2. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Al-Emran,dkk  tahun  2018  dengan  judul  “ The  impact  of knowledge  management  processes  on  information  systems:  a  systematic  review ”. Bertujuan  untuk  memberikan  analisis  komprehensif  dari  41  artikel  penelitian  yang diterbitkan  dalam  jurnal peer-review dari  tahun  2001  hingga  2018.  Temuan  utama  dari penelitian ini menunjukkan bahwa berbagi  pengetahuan adalah  proses  yang paling yang sering dipelajari, diikuti dengan akuisisi pengetahuan dan aplikasi pengetahuan[3].
Dari kedua tinjauan pustaka yang ada, telah banyak penelitian mengenai  metode study literature review dalam manajemen pengetahuan. Namun dapat disimpulkan adanya Artificial Intelligence (AI) diperkenalkan sebagai  landasan  manajemen pengetahuan karena berevolusi untuk  memperoleh, mengembangkan, berbagi,  dan menggunakan pengetahuan secara efektif dalam perusahaan.

## 3 M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode study  literature  review .  Peneliti  menerapkan  tiga langkah dalam penelitian ini yang dapat dijabarkan sebagai berikut:
1. Melakukan pencarian artikel sesuai formulasi pertanyaan penelitian secara komprehensif.
2. Mengekstrak data dan sintesis.
3. Menulis hasil.
Peneliti  mencari  informasi  dari  artikel  ilmiah  7  tahun  terakhir  (2012-2019)  dengan mengambil  12 jurnal untuk penelitian. Kata kunci yang peneliti gunakan untuk mencari artikel ilmiah ini adalah “kecerdasan buatan”, “manajemen pengetahuan”, dan “teknologi informasi”. Peneliti  memeriksa  setiap  abstrak  untuk  memastikan  apakah  relevan  dengan  penelitian  yang dilakukan. Jika relevan, peneliti terus membaca penelitian untuk memastikan bahwa penelitian dapat memberikan dukungan dengan pertanyaan penelitian.
Selanjutnya, peneliti merangkum hasil penelitian dari masing-masing penelitian dan data hasil penelitian. Peneliti juga melakukan proses penggabungan hasil untuk beberapa penelitian yang  saling  berkaitan.  Akhirnya,  hasil  dari  proses-proses  sebelumnya  akan  menjadi  modal
peneliti untuk menulis hasil penelitian dengan menjawab pertanyaan penelitian. Penelitian ini membahas praktik terbaik untuk TI dan Kecerdasan Buatan dalam manajemen pengetahuan.

## 4 H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dengan  mengacu  pada  12  jurnal  penelitian  terpilih,  yang  diterbitkan  antara  2012  dan 2019, tentang dampak TI dan AI pada manajemen pengetahuan, hasil tinjauan ini dirangkum menurut lima pertanyaan penelitian yang terdapat pada Tabel 3 Penelitian yang diuji.
Tabel 3  Penelitian Yang Di Uji
No Judul Penulis Konten Output [11] The Internet of Things: Building a knowledge management system for open innovation and knowledge management capacity Gabriele Santoro, Demetris Vrontis, Alkis Thrassou, Luca Dezi Penelitian ini dilakukan untuk menyelidiki hubungan antara sistem manajemen pengetahuan, inovasi terbuka, kapasitas manajemen pengetahuan dan kapasitas inovasi. Hasil akhir Temuan menunjukkan bahwa sistem manajemen pengetahuan memfasilitasi penciptaan ekosistem terbuka dan kolaboratif, dan eksploitasi aliran pengetahuan internal dan eksternal, melalui pengembangan kapasitas manajemen pengetahuan internal, yang pada gilirannya meningkatkan kapasitas inovasi . [12] The mediating role of supply chain collaboration on the relationship between information technology and innovation Daniel Jimenez, Micaela Martínez, Cristobal Sanchez Rodriguez Menganalisis secara empiris dampak langsung TI dan kolaborasi rantai pasokan pada inovasi produk tambahan dan radikal dan efek tidak langsung TI pada kedua jenis inovasi produk melalui kolaborasi rantai pasokan. Hasil akhir menunjukkan bahwa TI dapat memiliki efek tidak langsung pada inovasi produk melalui kolaborasi rantai pasokan [13] Towards felicitous decision making: an overview on challenges and trends of big data. Hai Wang, Zeshui Xu, Shousheng Liu Penelitian ini menyajikan gambaran tentang Big Data konsep, karakteristik, dan paradigma pengolahan Big Data yang paling sering digunakan oleh peneltian terdahulu. Hasil akhir dari riset teknik pengambilan keputusan yang paling sering digunakan adalah metode statistik, penambangan data, pembelajaran mesin, pendekatan visualisasi, dan analisis jejaring sosial. Selain itu, alat Big Data yang populer mencakup tiga kategori, yaitu pemrosesan batch , pemrosesan aliran, dan alat pemrosesan hibrida
No Judul Penulis Konten Output [14] Artificial intelligence for knowledge management with bpmn and rules. In:
IFIP International
Workshop on Artificial Intelligence for Knowledge Management Antoni Ligęza, Tomasz Potempa Menyajikan kerangka kerja yang menggabungkan Business Process
Model and Notation sebagai alat untuk
Manajemen
Pengetahuan (KM). Upaya untuk menyediakan model umum yang didukung dengan teknik dan alat Artificial Intelligence (AI).
Hasil akhir dapat mengetahui bagaimana melewati tingkat semantik yang memungkinkan membangun spesifikasi yang dapat dieksekusi dan analisis pengetahuan dieksplorasi sebagai alat untuk Manajemen
Pengetahuan. Dikatakan bahwa integrasi pendekatan ini dapat mengatasi beberapa kelemahan dari pendekatan. [15] Knowledge Management, Innovation and Big Data: Implications for Sustainability Policy Making and Competitiveness Patricia Ordóñez de Pablos, Miltiadis Lytras Perluasan penggunaan teknologi informasi dan komunikasi
(ICT) yang canggih dan wawasan dari ilmu sosial dan teknik, pada pembukaan jalan baru penelitian di bidang inovasi, manajemen pengetahuan, dan Big Data.
Menghasilkan Kontribusi penting dari soft skill, dan model proses manajemen pengetahuan untuk efisiensi tugas dan prosedur berbasis data. Dan juga kapasitas Big Data untuk mendukung intervens i ilmiah multidisiplin terhadap masalah sosial dunia nyata. [16] Future research on information technology in knowledge management Peter Sarka, Dkk Menyajikan agenda penelitian masa depan yang harus meningkatkan hubungan antara KM dan TI, termasuk persimpangan mereka melalui penengah teknologi. Dalam sistem dan praktik, penekanan yang diharapkan pada teknologi dan alat dan praktik pendukung diikuti oleh minat untuk mengeksplorasi proaktif dalam mengidentifikasi teknologi yang mengganggu yang dapat dimanfaatkan untuk mendukung KM di masa yang akan datang. [17] Linking knowledge management, organizational learning and memory Helder de Jesus Ginja Antunes, Paulo Gonc¸ alves Pinheiro Memahami tautan dan evolusi antara konsep manajemen pengetahuan, pembelajaran organisasi dan memori. Mencari klarifikasi yang lebih baik dari konsep, mendiskusikannya dalam bidang teoretis, memahami evolusi mereka dalam beberapa dekade terakhir. Kemampuan organisasi untuk menggunakan dan memanfaatkan pengetahuan sangat tinggi bergantung pada SDA memainkan peran kunci dalam membantu mencapai hasil organisasi yang
diinginkan melalui kemungkinan pengaruhnya terhadap perilaku dan keterampilan karyawan [18] A knowledge management system Morteza Saberi, Dkk Memberikan algoritma tahap Untuk menunjukkan penerapan dan keunggulan
No Judul Penulis Konten Output based on artificial intelligence (AI)
methods: a flexible fuzzy regression-analysis of variance algorithm for natural gas consumption estimation
selama memperoleh model regresi fuzzy yang optimal untuk mempelajari konsumsi gas alam di enam belas negara menurut data pada tahun 1989 hingga 2007. model regresi Fuzzy fleksibel yang diusulkan data untuk konsumsi minyak di Jepang, Thailand, Bangladesh dari
Asia, Eropa, Timur Tengah, Amerika Utara dan Afrika selama 1989 hingga 2007 digunakan. [19] A neural network approach for predicting manufacturing performance using knowledge management metrics Li Pin Tan, Kuan Yew Wong Merancang model untuk memprediksi efek manajemen pengetahuan (KM) pada kinerja manufaktur melalui neural network (NN). Mengungkapkan bahwa model NN berfungsi sebagai alat yang andal namun sederhana untuk memprediksi kinerja manufaktur perusahaan dengan mempertimbangkan berbagai metrik KM penting. Prediksi jaringan berkorelasi baik dengan data aktual. [20] Artificial intelligence and knowledge management: questioning the tacit dimension Louis Sanzogni,Gustavo Guzman, Peter Busch Menunjukkan pengetahuan tacit menopang semua bentuk pengetahuan lainnya, memungkinkan interpretasi dan penerapan pengetahuan yang bijaksana, yang mengarah (pada tingkat tertingginya) ke konsep kebijaksanaan. Memberikan pemahaman epistemologis yang kuat dari kedua disiplin ilmu sebagai sarana untuk melanjutkan perdebatan pengetahuan. , dengan penekanan khusus pada peran pengetahuan tacit [21] Toward an optimal use of artificial intelligence techniques within a clinical decision support system Ahmed J. Aljaaf, Dkk Menyajikan pendekatan ya/tidak berdasarkan observasi studi penelitian sebelumnya. Tujuan dari penyelidikan ini adalah untuk memfasilitasi pemilihan teknik AI
yang paling bermanfaat dan efektif yang dapat diterapkan dalam sistem pendukung keputusan medis untuk memberikan hasil terbaik
Meninjau berbagai penelitian yang menggunakan teknik
Kecerdasan Buatan dalam sistem pendukung keputusan klinis dengan tujuan
mengidentifikasi kriteria dasar untuk penggunaan teknik cerdas yang memadai dalam sistem tersebut. [22] Applications of artificial neural networks in health care
organizational decision- making: a scoping review
Nida Shahid ,Tim Rappon, Whitney Berta Kami memberikan tinjauan dari aplikasi JST untuk pengambilan keputusan organisasi perawatan kesehatan. Kami menyaring 3.397 artikel dari enam database Tinjauan mengidentifikasi karakteristik dan pendorong utama untuk penyerapan pasar A rtificial Neural Networks (ANN) untuk pengambilan keputusan organisasi perawatan kesehatan untuk memandu adopsi lebih lanjut dari teknik ini.
No Judul Penulis Konten Output dengan cakupan Administrasi Kesehatan, Ilmu Komputer dan
Administrasi Bisnis.

## 4.1 P ERAN TEKNOLOGI INFORMASI DALAM MANAJEMEN PENGETAHUAN .
Banyak  kajian  telah  membuktikan  faedah  manajemen  pengetahuan  dengan  teknologi untuk meningkatkan efisiensi dan juga secara langsung meningkatkan daya saing dan prestasi perusahaan  [11-27]  atau  dengan  menggunakan  objek  perantara  [18]  [19]  [20]  [21]  [22]. Beberapa  penelitian  juga  memberikan  pernyataan  tentang    aspek  apa  saja  yang  harus diperhatikan untuk memastikan pengelolaan manajemen pengetahuan sebuah perusahaan dapat meningkatkan prestasi perusahaan[11] [12] [13] [14] [20] [21].
Dalam  dunia  bisnis  saat  ini,  pengetahuan  digunakan  sebagai  sumber  daya.  Ini  sangat benar  karena  perusahaan  yang  sukses  adalah  mereka  yang  berhasil  mengidentifikasi, mengevaluasi,  menciptakan,  dan  mengubah  pengetahuan  yang  mereka  miliki  menjadi  aset. Siklus  hidup  pengetahuan,  yang  dimulai  dari  data  ke  informasi,  kemudian  ke  manajemen pengetahuan,  harus  dikurangi  untuk  memastikan  bahwa  ada  nilai  lebih  untuk  memenuhi kebutuhan  organisasi  dan  individu.  Saat  ini,  TIK  disertai  dengan  kemampuan  AI  untuk memastikan bahwa organisasi mendapatkan hasil maksimal dari apa yang ditawarkan teknologi ini[13].
Ketergantungan  yang  meningkat  pada  praktik  manajemen  pengetahuan  di  organisasi modern  telah  diamati  dalam  membentuk  perilaku  perusahaan[11].  Selain  itu  menambahkan bahwa manajemen pengetahuan adalah tentang mengelola aliran informasi, yang memastikan bahwa orang yang tepat mendapatkan informasi yang tepat pada waktu yang tepat[12].
Tabel 1 Klasifikasi tehnik AI Sumber Fuzzy logic Artificial neural network (ANN) Support vector machine (SVM) Genetic algorithm (GA) Knowledge- based systems (KBS) Objek [11] v v Kesehatan [12] v v Keuangan [13] v v Kesehatan [14] v Pengembangan Software [15] v Energy [16] v v v Energy [17] v Manufacturing [18] v Gas [19] v Manufacturing [20] v v Telecommunications [21] v v Kesehatan [22] v v Kesehatan

## 4.2 T EKNIK KECERDASAN BUATAN YANG UMUM DIGUNAKAN UNTUK MENGHASILKAN PENGETAHUAN .
Beberapa  penelitian  dilakukan  untuk  menganalisis  kinerja  penerapan  teknik Artificial Intelligence seperti Fuzzy Logic, Artificial Neural Network (ANN) , Support Vector Machine (SVM) ,  Genetic  Algorithm (GA) ,  Knowledge-Based  System (KBS),  dll  dalam  menghasilkan pengetahuan  di  berbagai  domain  bisnis.  Tabel  1  menunjukkan  klasifikasi  teknik  AI  yang digunakan oleh organisasi modern yang dinyatakan dalam studi yang dianalisis. Dapat diamati bahwa ANN adalah teknik AI yang paling sering digunakan (N = 11), diikuti oleh SVM (N=3), GA (N = 2), KBS (N = 2) dan Fuzzy Logic (N = 2), masing-masing, dalam analisis studi.

## 4.3 O BJEK YANG DIIMPLEMENTASIKAN DALAM M ANAJEMEN P ENGETAHUAN .
Teknologi AI memainkan peran penting dalam meningkatkan kinerja berbagai organisasi. Berdasarkan literature dapat diketahui bahwa AI memiliki kontribusi lebih di beberapa domain daripada  yang  lain.  Tabel  1  menunjukkan  bahwa  AI  diimplementasikan  secara  luas  di organisasi  perawatan  kesehatan  karena  mendukung  banyak  fungsi  seperti  mendiagnosis beberapa penyakit umum dan memberikan resep obat.
Selain  itu,  mereka  dapat  secara  tepat  memprediksi  beberapa  penyakit  yang  mungkin diderita  pasien  di  masa  depan  bersama  dengan  persentase  keberhasilan  operasi  bedah. Teknologi terkait TI dan AI juga membantu dalam mendeteksi berbagai penyakit kronis pada tahap  awal  yang  mengurangi  biaya  keuangan  dan  tingkat  keparahannya.  Selain  itu,  AI memperkenalkan berbagai alat cerdas dan sistem otomatis seperti Brain-Computer Interfaces (BCI),  ASL-MRI, biomarker,  Natural  Language  Processing (NLP),  dll.  yang  membantu pengurangan kesalahan manusia ke tingkat minimal dan pengendalian perkembangan penyakit. Dari perspektif lain, beberapa domain seperti   keuangan, energi, dan manufaktur mengalami tingkat pertumbuhan AI yang hampir sama.

## 4.4 N EGARA YANG PALING TERLIBAT DALAM PENELITIAN AI DAN MANAJEMEN PENGETAHUAN
Ada  banyak  negara  yang  tertarik  untuk  mengeksplorasi  berbagai  teknologi  AI  untuk meningkatkan  praktik  manajemen  pengetahuan  di  perusahaan.  Gambar.1  mengilustrasikan bahwa Arab Saudi dan UK (N = 2) dan Italy dengan masing-masing yang lainnya  (N = 1).
1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 0 0,5 1 1,5 2 2,5 Jumlah penelitian setiap negara Italy Spanyol China Polandia
Arab Saudi Denmark Portugal Malaysia Australia UK
Tabel 2 Klasifikasi Negara dan Tahun Penelitian
Sumber Negara Tahun [11] Italy 2018 [12] Spanyol 2019 [13] China 2016 [14] Polandia 2012 [15] Arab Saudi 2018 [16] Denmark 2019 [17] Portugal 2019 [18] Arab Saudi 2012 [19] Malaysia 2017 [20] Australia 2017 [21] UK 2015 [22] UK 2019 4.5 T INGKAT TAHUN PENELITIAN TENTANG DAMPAK AI PADA MANAJEMEN PENGETAHUAN .
Menurut temuan penelitian ini pada Gambar.2, tahun 2019 menyaksikan jumlah tertinggi dari studi yang diterbitkan dalam domain ini (N = 4). Selain itu, dapat diketahui bahwa terjadi peningkatan bertahap dalam jumlah artikel yang diterbitkan terkait peran AI dalam KM dalam tiga tahun terakhir dari 2012 hingga 2019.

## Gambar 2  Perbandingan Penelitian Setiap Tahun

## 5 K ESIMPULAN
Manajemen pengetahuan adalah salah satu topik penelitian terpanas di sektor akademis dan  bisnis.  Dalam  peneltitian  ini,  tinjauan  sistematis  dilakukan  untuk  memberikan  analisis komprehensif dari artikel penelitian terpilih dan untuk memperdebatkan implikasi dari temuan analisis.
Studi  tinjauan  ini  menghasilkan  lima  hasil  utama.  Pertama,  alat  dan  sistem  TI  seperti pergudangan  data,  aplikasi  brainstorming,  sistem  pendukung  keputusan,  sistem  manajemen dokumen,  dan  mesin  temu  kembali  informasi  digunakan  untuk  meningkatkan  praktik manajemen pengetahuan dengan memudahkan akses ke informasi, menciptakan, mengatur, dan menyebarkan  pengetahuan  dan  informasi  yang  relevan  di  dalam  organisasi  untuk meningkatkatkan daya perusahaan.
2 0 0 1 1 2 2 4 0 1 2 3 4 5 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Penelitian setiap tahun
Kedua, ada beberapa teknik AI seperti Fuzzy Logic , Artificial Neural Network (ANN), Support Vector Machine (SVM), Genetic Algorithm (GA), Knowledge-Based System (KBS), dll yang berhasil diimplementasikan di berbagai bidang objek. ANN (N=11) ditemukan sebagai teknik  AI  yang  paling  sering  digunakan,  diikuti  oleh  SVM  (N=3)  dan  GA,  KBS  dan Fuzzy Logic (N=2).  Sehubungan  dengan  domain  bisnis,  AI  ditemukan  diterapkan  secara  luas  di perushaan perawatan kesehatan diikuti oleh sektor lain seperti, keuangan, energi, manufaktur, telekomunikasi, dll.
Ketiga, sebagian besar studi yang dianalisis dilakukan di Arab Saudi dan UK, diikuti oleh negara  lainnya.  Keempat,  mengenai  tahun  penerbitan,  studi  manajemen  pengetahuan  yang terkait dengan AI telah menyaksikan peningkatan bertahap yang nyata dalam tiga tahun terakhir dari  2016  hingga  2019.  Kesimpulannya,  hasil  tinjauan  sistematis  ini  memberikan  wawasan mendalam tentang peran TI dan AI dalam membentuk tren manajemen pengetahuan di masa depan. Hasil ini juga menjadi referensi komprehensif untuk studi manajemen pengetahuan yang akan datang terutama yang terkait dengan TI dan AI.
Penelitian ini mengandalkan repositori tertentu untuk mengumpulkan artikel penelitian. Oleh  karena  itu,  repositori  ini  mungkin  tidak  menyediakan  semua  penelitian  yang dipublikasikan tentang penerapan TI dan AI pada manajemen pengetahuan . Penelitian ini dapat diperluas untuk mencakup lebih banyak artikel dan mencari informasi melalui repositori lain, untuk menambah nilai dan dimensi pada hasil penelitian.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Salloum,  S.A.,  Al-Emran,  M.,  Shaalan,  K.:  The  Impact  of  knowledge  sharing  on information systems: a review. In: International Conference on Knowledge Management in Organizations, pp. 94–106 (2018)
[2] Santoro,  G.,  Vrontis,  D.,  Thrassou,  A.,  Dezi,  L.:  The  Internet  of  Things:  Building  a knowledge management system for open innovation and knowledge management capacity. Technol. Forecast. Soc. Change 136, 347–354 (2018)
[3] Al-Emran,  M.,  Mezhuyev,  V.,  Kamaludin,  A.,  Shaalan,  K.:  The  impact  of  knowledge management processes on information systems: a systematic review. Int. J. Inf. Manage. 43, 173–187(2018)
[4] Al-Emran, M., Mezhuyev, V., Kamaludin, A.: Towards a conceptual model for examining the impact of knowledge management factors on mobile learning acceptance. Technol. Soc. (2020)
[5] Al-Emran,  M.,  Mezhuyev,  V.,  Kamaludin,  A.:  An  innovative  approach  of  applying knowledge management in m-learning application development: a pilot study. Int. J. Inf. Commun. Technol. Educ. 15(4), 94–112 (2019)
[6] Al-Emran, M., Mezhuyev, V.: Examining the effect of knowledge management factors on mobile  learning  adoption  through  the  use  of  importance-performance  map  analysis (IPMA). In:  International Conference on Advanced Intelligent Systems and Informatics, pp. 449–458 (2019)
[7] Al-Emran,  M.,  Teo,  T.:  Do  knowledge  acquisition  and  knowledge  sharing  really  affect elearning adoption? An empirical study. Educ. Inf. Technol. (2019)
[8] Al-Emran, M., Mezhuyev, V., Kamaludin, A., AlSinani, A.: Development of M-learning application  based  on  knowledge  management  processes.  In:  2018  7th  International conference on Software and Computer Applications (ICSCA 2018), pp. 248–253 (2018)
[9] Al-Emran,  M.,  Mezhuyev,  V.,  Kamaludin,  A.:  Students’  perceptions  towards  the integration  of  knowledge  management  processes  in  M-learning  systems:  a  preliminary study. Int. J. Eng. Educ. 34(2), 371–380 (2018)
[10] Geisler, E., Wickramasinghe, N.: Principles of Knowledge Management: Theory, Practice, and Cases: Theory, Practice, and Cases. Routledge (2015)
[11] Santoro,  G.,  Vrontis,  D.,  Thrassou,  A.,  Dezi,  L.:  The  Internet  of  Things:  Building  a knowledge management system for open innovation and knowledge management capacity. Technol. Forecast. Soc. Change 136, 347–354 (2018)
[12] Jimenez-Jimenez, D., Martínez-Costa, M., Sanchez Rodriguez, C.: The mediating role of supply  chain  collaboration  on  the  relationship  between  information  technology  and innovation. J. Knowl. Manag. 23(3), 548–567 (2019)
[13] Wang, H., Xu, Z., Fujita, H., Liu, S.: Towards felicitous decision making: an overview on challenges and trends of big data. Inf. Sci. (Ny) 367, 747–765 (2016)
[14] Lig˛eza, A., Potempa, T.:  Artificial intelligence for knowledge management  with  bpmn and  rules.  In:  IFIP  International  Workshop  on  Artificial  Intelligence  for  Knowledge Management, pp. 19–37 (2012)
[15] Ordóñez  de  Pablos,  P.,  Lytras,  M.:  Knowledge  Management,  Innovation  and  Big  Data: Implications  for  Sustainability  Policy  Making  and  Competitiveness.  Multidisciplinary Digital Publishing Institute (2018),
[16] P., Heisig, P., Caldwell, N.H.M., Maier, A. M., Ipsen, C.: Future research on information technology in knowledge management. Knowl. Process Manag. (2019)
[17] Antunes,  H.  D.  J.  G.,  &  Pinheiro,  P.  G.  (2019).  Linking  knowledge  management, organizational learning and memory. Journal of Innovation & Knowledge , 5 (2), 140-149.
[18] Saberi,  M.,  Azadeh,  A.  Saberi,  Z.,  Pazhoheshfar,  P.:  A  knowledge  management  system based  on  artificial  intelligence  (AI)  methods:  a  flexible  fuzzy  regression-analysis  of variance  algorithm  for  natural  gas  consumption  estimation.  In:  2012  International Conference on Information Retrieval & Knowledge Management, pp. 143–147 (2012)
[19] Tan,  L.P.,  Wong,  K.Y.:  A  neural  network  approach  for  predicting  manufacturing performance using knowledge management metrics. Cybern. Syst. 48(4), 348–364 (2017)
[20] L., Guzman, G., Busch, P.: Artificial intelligence and knowledge management: questioning the tacit dimension. Prometheus 35(1), 37–56 (2017)
[21] Aljaaf, A.J., Al-Jumeily, D., Hussain, A.J.,  Fergus, P., Al-Jumaily, M.,  Abdel-Aziz, K.: Toward  an  optimal  use  of  artificial  intelligence  techniques  within  a  clinical  decision support system. Sci Inf Conf (SAI) 2015, 548–554 (2015)
[22] Shahid, N., Rappon, T., Berta, W.: Applications of artificial neural networks in health care organizational decision-making: a scoping review. PLoS ONE 14(2), e0212356 (2019)