CRITERIA  SELECTION  AND  COMPARATIVE  ANALYSIS  OF POPULAR  CHATBOT  FRAMEWORKS  (DIALOGFLOW,
MICROSOFT BOT FRAMEWORK,

## IBM WATSON
ASSISTANT,  AND  RASA)  FOR  IMPLEMENTATION  IN

## LIBRARIES: A SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW
KRITERIA  PEMILIHAN  DAN  ANALISIS  PERBANDINGAN FRAMEWORK CHATBOT POPULER ( DIALOGFLOW , MICROSOFT BOT FRAMEWORK , IBM WATSON ASSISTANT, DAN  RASA)  UNTUK  IMPLEMENTASI  DI  PERPUSTAKAAN: TINJAUAN LITERATUR SISTEMATIS
Literature Study
Studi Literatur
Iwan Permadi 1 * , Heri Prayitno 2 * , Cuikitalia SE., MM. 3 *
*123 Perpustakaan Universitas Brawijaya, Malang, Indonesia

## A B S T R A C T

## I N F O  A R T I C L E
Chatbots  are  increasingly  popular  in  various  fields,  including  in  libraries,  to improve services and interactions with users. In choosing a chatbot for libraries, proper  criteria  are needed. Some  common chatbot frameworks  are Dialogflow, Microsoft  Bot  Framework,  IBM  Watson  Assistant,  and  Rasa,  which  have advantages and disadvantages in the library context.
This research conducts a systematic literature review on the selection criteria and comparison  of  popular  chatbot  frameworks  such  as  Dialogflow,  Microsoft  Bot Framework, IBM Watson Assistant, and Rasa in library implementation. The  research  method  used  a  systematic  literature  review  from  sources  such  as IEEE, Proquest, and ScienceDirect. The keywords used were ("Chatbot" OR "Bot" OR  "Conversational  agent"  OR  "Virtual  assistant")  AND  ("Dialogflow"  OR  "IBM Watson Assistant" OR "Microsoft Bot Framework" OR "Rasa"). The results show that the criteria in chatbot selection include Natural Language Understanding (NLU) pipeline customization capabilities, ease of use, integration with Machine Learning and Natural Language Processing, integration capabilities with  communication  channels,  natural  language  understanding  capabilities, validation  with  automated  user  story  extraction  systems,  flexibility  in development, and tools for natural language processing and machine learning. Although no articles specifically addressing chatbots were found in the library, this research  provides  an  overview  of  chatbot  selection  criteria  and  provides information on the advantages and disadvantages of each chatbot framework as outlined in the results and discussion table.
In conclusion, although research questions RQ1 and RQ2 cannot be answered due to the lack of specific articles about chatbots in libraries, this research provides an overview  of  chatbot  selection  criteria  and  can  provide  an understanding  of  the advantages and disadvantages of existing chatbot frameworks.
Received: 30 October 2023 Accepted: 29 November 2023 Published: 4 December 2023
*) Corespondece: Name:Iwan Permadi Email:iwanpermadi@ub.ac.id

## Keywords:
Chatbot, Dialogflow, IBM Watson Assistant, Microsoft Bot Framework, Rasa.

## Jurnal Perpustakaan Universitas Airlangga: Media Informasi dan Komunikasi Kepustakawanan
https://e-journal.unair.ac.id/JPERPUS

## PENDAHULUAN
Chatbot semakin  banyak  digunakan  di berbagai bidang, termasuk di sektor perpustakaan,  untuk  membantu  meningkatkan layanan dan interaksi dengan pengguna. Namun, dalam  memilih chatbot untuk  diterapkan  di perpustakaan,  diperlukan  kriteria  yang  tepat agar  dapat  memilih chatbot yang  paling  sesuai dengan  kebutuhan  dan  tujuan  perpustakaan. Ada  beberapa framework chatbot yang  umum digunakan,  seperti Dialogflow ,  Microsoft  Bot Framework ,  IBM  Watson  Assistant,  dan  Rasa, yang memiliki kelebihan dan kekurangan masing- masing dalam konteks perpustakaan.
Sebuah  tinjauan  literatur  sistematis  yang komprehensif diperlukan untuk mengidentifikasi kriteria  yang  harus  dipertimbangkan  dalam pemilihan chatbot untuk  perpustakaan  serta menganalisis  kelebihan  dan  kekurangan  dari masing-masing framework chatbot yang  umum
digunakan. Tinjauan literatur ini akan memperoleh  data  dari  berbagai  sumber  yang relevan  seperti  artikel  jurnal,  konferensi,  dan publikasi  terkait  untuk  menyelidiki  penelitian sebelumnya  tentang  pemilihan chatbot dan analisis perbandingan framework chatbot dalam konteks perpustakaan.
Melalui  tinjauan  literatur  sistematis  ini, akan  ada  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang kriteria  yang  penting  dalam  memilih chatbot untuk perpustakaan, serta pemahaman tentang kelebihan  dan  kekurangan  dari framework chatbot yang  umum  digunakan.  Hal  ini  akan memberikan  panduan  yang  berguna  bagi perpustakaan  yang  ingin  menerapkan chatbot dalam  layanan  mereka,  membantu  mereka dalam  membuat  keputusan  yang  informasi  dan berdasar.
Dengan  demikian,  tinjauan  literatur sistematis ini bertujuan untuk mengisi

## A B S T R A K
Chatbot semakin  populer  di  berbagai  bidang,  termasuk  di  perpustakaan,  untuk meningkatkan layanan dan interaksi dengan pengguna. Dalam memilih chatbot untuk perpustakaan, kriteria yang tepat diperlukan. Beberapa framework chatbot umum adalah Dialogflow , Microsoft Bot Framework , IBM Watson Assistant, dan Rasa, yang memiliki kelebihan dan kekurangan dalam konteks perpustakaan. Penelitian ini melakukan tinjauan literatur sistematis tentang kriteria pemilihan dan perbandingan framework chatbot populer seperti Dialogflow , Microsoft Bot Framework , IBM Watson Assistant, dan Rasa dalam implementasi perpustakaan. Metode penelitian menggunakan tinjauan literatur sistematis dari sumber seperti IEEE, Proquest, dan Science Direct. Kata kunci yang digunakan adalah (" Chatbot " OR "Bot" OR "Conversational agent" OR "Virtual assistant" ) AND (" Dialogflow " OR "IBM Watson Assistant" OR "Microsoft Bot Framework " OR "Rasa"). Hasil penelitian menunjukkan bahwa kriteria dalam pemilihan chatbot mencakup kemampuan  penyesuaian pipeline Natural  Language  Understanding  (NLU), kemudahan  penggunaan,  integrasi  dengan Machine  Learning dan Natural Language  Processing ,  kemampuan  integrasi  dengan  saluran  komunikasi, kemampuan  memahami  bahasa  alami,  validasi  dengan  sistem  ekstraksi  cerita pengguna  otomatis,  fleksibilitas  dalam  pengembangan,  dan  alat  untuk pemrosesan bahasa alami dan pembelajaran mesin.
Meskipun  tidak  ditemukan  artikel  yang  secara  khusus  membahas chatbot di perpustakaan,  penelitian  ini  memberikan  gambaran  umum  tentang  kriteria pemilihan chatbot dan memberikan informasi tentang kelebihan dan kekurangan masing-masing framework chatbot seperti yang diuraikan dalam tabel hasil dan pembahasan.
Dalam kesimpulannya, meskipun pertanyaan penelitian RQ1 dan RQ2 tidak dapat terjawab karena kurangnya artikel yang spesifik tentang chatbot di perpustakaan, penelitian  ini  memberikan  gambaran umum  tentang  kriteria  pemilihan chatbot dan  dapat  memberikan  pemahaman  tentang  kelebihan  dan  kekurangan framework chatbot yang ada.
Kata Kunci: Chatbot, Dialogflow, IBM Watson Assistant, Microsoft Bot Framework, Rasa.
kesenjangan  pengetahuan  yang  ada  dalam pemilihan dan analisis perbandingan framework chatbot populer  dalam  konteks  perpustakaan, dan memberikan panduan praktis bagi perpustakaan  dalam  mengimplementasikan chatbot yang  efektif  dan  efisien  dalam  layanan mereka.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk melakukan  tinjauan  literatur  sistematis  yang mendalam  tentang  kriteria  pemilihan  dan analisis perbandingan dari beberapa framework chatbot populer,  seperti Dialogflow ,  Microsoft Bot Framework , IBM Watson Assistant, dan Rasa, dalam konteks implementasi di perpustakaan.
Pertanyaan  penelitian  ini  adalah  :  RQ1. Apa  saja  kriteria  yang  harus  dipertimbangkan dalam  memilih chatbot untuk  diterapkan  di perpustakaan?  RQ2.  Apa  saja  kelebihan  dan kekurangan  dari  masing-masing framework chatbot yang  umum  digunakan,  seperti Dialogflow ,  Microsoft  Bot Framework ,  IBM Watson  Assistant,  dan  Rasa,  dalam  konteks perpustakaan?.

## TINJAUAN PUSTAKA
Kriteria Pemilihan Chatbot untuk Perpustakaan Kriteria  pemilihan chatbot untuk  perpustakaan merujuk pada faktor-faktor yang harus dipertimbangkan  saat  memilih chatbot untuk diterapkan  di  perpustakaan.  Ini  termasuk kemampuan  bahasa chatbot ,  fitur  yang disediakan, integrasi dengan sistem perpustakaan, pengalaman pengguna, skalabilitas,  keamanan,  dukungan  teknis,  biaya, evaluasi, dan integrasi dengan kanal komunikasi pengguna.  Dengan  mempertimbangkan  kriteria ini,  perpustakaan  dapat  memilih chatbot yang sesuai dengan kebutuhan mereka dan memberikan pengalaman pengguna yang baik. Kriteria pemilihan untuk chatbot di perpustakaan dapat bervariasi tergantung pada kebutuhan dan tujuan  khusus  perpustakaan.  Namun,  berikut beberapa kriteria umum yang dapat dipertimbangkan  perpustakaan  saat  memilih chatbot :  Channels (Lishchynska, 2023)
 Bahasa (Lishchynska, 2023)
 Integrasi (Lishchynska, 2023)
 Tampilan  dan  nada  suara Chatbot (Lishchynska, 2023)
 KPI dan metrik (Lishchynska, 2023)
 Analitik dan dasbor (Lishchynska, 2023)
 Teknologi (Lishchynska, 2023)
 Dialog kompleks (Stephanie, 2020)
 Kemampuan  multi-saluran  (Stephanie, 2020)
 Orientasi cepat (Stephanie, 2020)
 Penanganan mudah (Stephanie, 2020)
 Pengoptimalan berkelanjutan (Stephanie, 2020)
 Antarmuka (Meyer, 2021)
 Kerahasiaan  dan  keamanan  (Meyer, 2021)
 Efisiensi (Living Actor, 2017)
 Emosi (Living Actor, 2017)
 Nilai merek (Living Actor, 2017)
 Dokumentasi (Katherine Lazarevich,
2018)
 Kemudahan penggunaan (Verani, 2020)
 Keamanan,  kecepatan,  dan  kekokohan (Verani, 2020)
 Dasbor  dan  analitik  yang  dapat  (Verani, 2020)
Framework Chatbot yang Umum Digunakan Dialogflow Dialogflow adalah  platform  AI  percakapan  yang memungkinkan  pembuatan  aplikasi  untuk interaksi manusia-komputer menggunakan pemrosesan  bahasa  alami  (C.  Team,  2020). Berikut  adalah  beberapa  kelebihan  dan kekurangan Dialogflow :
Keuntungan:
 Kemampuan AI dan NLP (Dennis, 2023).
 Pemrosesan  bahasa  alami  (C.  Team, 2020).
 Integrasi yang mudah (Grabowski, 2018).
 Editor in-line (C. Team, 2020).
 Manajemen end-to-end (Dennis, 2023).
Kekurangan:
 Kurva pembelajaran yang curam
( Chatbot s.org Team, 2023).
 Deteksi kueri terbatas (G. Team, 2023).
 Tidak  fleksibel  ( Chatbot s.org  Team, 2023).
 Berulang (Rao, 2019).
 Kegunaan yang dipertanyakan ( Chatbot s.org Team, 2023).

## Microsoft Bot Framework
Microsoft  Bot  Framework  adalah open-source dan  platform  gratis  dari  Microsoft  yang menyediakan  alat  untuk  membuat chatbot (Ramani & Vignesh, 2019).
Keuntungan:
 Mapan  dan  didokumentasikan  (Avinash Badgujar,  2021;  Kevin  Ashley,  2017;  T. Team, 2023)
 Ringan  tanpa  kapasitas  penyimpanan tambahan atau antarmuka jaringan yang diperlukan (T. Team, 2023)
 Terbuka  dan  dapat  diperluas  (Avinash Badgujar, 2021)
 Menawarkan kemampuan AI dan bahasa alami (Avinash Badgujar, 2021)
 Memberikan  solusi  tingkat  perusahaan (Avinash Badgujar, 2021)
 Menawarkan  kepemilikan  dan  kontrol (Avinash Badgujar, 2021)
 Menyediakan  antarmuka  percakapan untuk aplikasi atau layanan baru dan yang sudah ada (Avinash Badgujar, 2021)
 Dapat  digabungkan  dengan  alat  dan layanan  Microsoft  lainnya,  seperti Azure Bot  Service,  Cognitive  Services,  dan BotBuilder  (Amazon  Registry  Services, 2019)
Kekurangan:
 Membutuhkan terlalu banyak
pengkodean  untuk bot yang  berfungsi dasar (T. Team, 2023)
 Tidak cocok untuk komunikasi yang aman (T. Team, 2023)
 Stabilitas  dapat  menjadi  area  perhatian (T. Team, 2023)
 Tidak  cocok  untuk  komunikasi  waktu nyata (T. Team, 2023)
 Tidak mendukung semua bahasa pemrograman (Amazon Registry Services,
2019)
 Bot yang mendukung perintah berlebihan,  terutama  berbagai  perintah, tidak berhasil atau dipandang positif oleh pengguna (M. Team, 2023)
 Sulit  untuk  mempertahankan  basis pengetahuan pengambilan besar dengan data unranked (M. Team, 2023)

## IBM Watson Assistant
IBM  Watson  Assistant  adalah  teknologi  yang ditawarkan  oleh  IBM  yang  dapat  digunakan untuk  membuat chatbot untuk  berbagai keperluan (Deeva & Sharapov, 2020; Ebenezer et al.,  2019;  Prajugjit  et  al.,  2023;  Toba  &  Wijaya, 2020). Ia membutuhkan data dalam pembelajarannya,  yang  diolah  berdasarkan skenario  dan  disimpan  ke  dalam node dalam bentuk grafik pernyataan. Di setiap node dihitung nilai kepercayaan, dan Asisten Watson menentukan  nilai  kepercayaan  tertinggi  untuk diberikan sebagai jawaban (Janarthanam, 2017). Keuntungan:
 Memproses  data  yang  tidak  terstruktur (Sharath Srinivasan, 2018; Weebly, 2023)
 Memenuhi keterbatasan manusia (Sharath Srinivasan, 2018; Weebly, 2023)
 Bertindak  sebagai  sistem  pendukung keputusan,  tidak  menggantikan  manusia (Sharath Srinivasan, 2018; Weebly, 2023)
 Meningkatkan  kinerja  dan  kemampuan dengan  memberikan  data  terbaik  yang tersedia  (Sharath  Srinivasan,  2018; Weebly, 2023)
 Meningkatkan  dan  mengubah  layanan pelanggan (Weebly, 2023)
 Menangani sejumlah besar data (Weebly, 2023)
 Memberikan keunggulan kompetitif yang berkelanjutan (Weebly, 2023)
 Integrasi  dengan  Watson  Suite  lainnya dan kapabilitas Asisten Watson (Geraldo Lima, 2023)
Kekurangan:
 Bisa  mahal  untuk  bisnis  kecil,  karena penetapan  harga  didasarkan  pada penggunaan  dan  dapat  bertambah dengan cepat (T. Team, 2023)
 Hanya  tersedia  dalam  bahasa  Inggris, yang  membatasi  area  penggunaan (Weebly, 2023)
 Dilihat sebagai teknologi yang
mengganggu (Weebly, 2023)
 Pemeliharaan diperlukan (Weebly, 2023)
 Tidak memproses data terstruktur secara langsung (Weebly, 2023)
 Meningkatkan laju  data, dengan sumber daya yang terbatas (Weebly, 2023)
 Biaya peralihan tinggi (Weebly, 2023)
 Membutuhkan waktu untuk mengintegrasikan Watson dan
layanannya ke dalam sebuah perusahaan
(Weebly, 2023)  Menargetkan organisasi yang lebih besar yang mampu membayar Watson
(Weebly, 2023)
 Template dasar (I. W. Team, 2023)
 Penetapan  harga  adalah  area  untuk perbaikan (Geraldo Lima, 2023)
Rasa Rasa  adalah framework chatbot open-source yang  dapat  melakukan  tugas  kompleks  seperti memesan  tiket  film,  berinteraksi  dengan database dan API, dan alur percakapan (Rakesh Kumar Sharma, 2020). Ini didasarkan pada Dual Intent  and  Entity  Transformer  (DIET)  dan menggunakan  Rasa  Core  dan  Rasa  Natural Language
Understanding (NLU) untuk membangun chatbot AI  kontekstual  (Rakesh Kumar  Sharma,  2020).  Rasa  Core  digunakan untuk  membangun  model  probabilistik  dengan bantuan  Recurrent  Neural  Network  (RNN), sedangkan Rasa NLU digunakan untuk menyimpulkan maksud dan mengekstrak entitas yang diperlukan dari masukan pengguna (Rakesh Kumar Sharma, 2020). Rasa serbaguna dan dapat diperluas, membuatnya lebih serbaguna daripada  perangkat  lunak  perusahaan  lainnya (Rakesh Kumar Sharma, 2020).
Keuntungan:
 Sumber terbuka (Rakesh Kumar Sharma, 2020).
 Mesin  NLU yang  canggih  (Rakesh  Kumar Sharma, 2020).
 Komunitas  pengembang  (Rakesh  Kumar Sharma, 2020).
 Kontrol  penuh  atas  data  (Rakesh  Kumar Sharma, 2020).
Kekurangan:
 Bukan  untuk  pemula  (Rakesh  Kumar Sharma, 2020).
 Volume lalu lintas rendah (Rakesh Kumar Sharma, 2020).
 Kontrol  halus  atas  pemrosesan  dialog (Rakesh Kumar Sharma, 2020).
 Manajemen status dialog (Cobus Greyling, 2020)

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah tinjauan literatur sistematis ( Systematic Literatur Review ).
Tinjauan  literatur  sistematis  adalah  proses penelitian  yang  padat  dan  melibatkan  banyak pekerjaan  untuk  mengumpulkan,  menyaring, dan  menganalisis  literatur  yang  relevan  untuk topik penelitian tertentu. Untuk mempermudah dalam merencanakan, melakukan, dan melaporkan  ulasan  peneliti  menggunakan platform online Parsifal  (https://parsif.al/). Dalam fase perencanaan, Parsifal akan membantu merumuskan tujuan, PICOC, pertanyaan  penelitian, string pencarian,  kata kunci  dan  sinonim,  pemilihan  sumber,  kriteria inklusi  dan  eksklusi.  Parsifal  juga  akan menyediakan mekanisme untuk membuat daftar periksa penilaian kualitas dan formulir ekstraksi data. Dengan menggunakan Parsifal diharapkan dapat mengoptimalkan proses tinjauan literatur sistematis.
Sumber Data IEEE https://ieeexplore.ieee.org/X plore/home.jsp Proqest https://www.proquest.com/i ndex?parentSessionId=Oj6n4 N3IyITySBVjGDr%2BZ0FudrPn ZQSqJTCBf59kUps%3D) ScienceDirect https://www.sciencedirect.c om/

## Strategi Pencarian
Berikut  adalah  komponen  PICOC  untuk pencarian di database :
P Population Chatbot I Intervention C Comparison Dialogflow O Outcome C Context (opsional) Libraries

## Keywords and Synonyms
Keyword Synonyms Chatbot Bot,  Conversational  agent, Virtual assistant Dialogflow IBM Watson Assistant, Microsoft  Bot  Framework, Rasa Libraries Library
Keyword  string :  (" Chatbot "  OR  " Bot "  OR
" Conversational  agent "  OR  " Virtual  assistant ") AND  (" Dialogflow "  OR  "IBM Watson  Assistant " OR " Microsoft Bot Framework " OR "Rasa") Kriteria Inklusi:
 Studi  yang  relevan  dengan framework chatbot : Dialogflow , Microsoft  Bot Framework ,  IBM Watson  Assistant ,  dan Rasa.
 Studi yang tersedia dalam bahasa Inggris.
Kriteria Eksklusi:
 Studi  yang  tidak  relevan  dengan framewok chatbot : Dialogflow , Microsoft Bot Framework ,  IBM Watson  Assistant , dan Rasa.
 Studi selain dalam bahasa Inggris.
 Studi yang hanya tersedia dalam bentuk abstrak, ringkasan, atau poster.
Qualilty Assessment Checklist Pertanyaan untuk Qualilty Assessment Checklist
 Apakah  tujuan  penelitian  terdefinisi dengan baik?
 Apakah  metodologi  diuraikan  dengan jelas?
 Apakah  analisis  data  diuraikan  dengan jelas?
 Apakah hasil penelitian memiliki
relevansi  yang  jelas  dengan  pertanyaan penelitan?
 Apakah kesimpulan penelitian didasarkan pada temuan yang jelas dan terbukti dari analisis data?
Pilihan  jawaban  :  Ya  bobotnya  2,  Sebagian bobotnya 1, Tidak Bobotnya 0 Jika  semua  pertanyaan Quality  Assessment dijawab Ya maka score artikel adalah 10, dalam penelitian  ini  ditetapkan  cutoff Score =  9  untuk menjamin  artikel  yang  di review berkualitas tinggi.
Data Ekstraksi Ada  7 field yang  menjadi  fokus  ekstraksi  data. Untuk  memudahkan  dibuatlah  pertanyaan ekstrasi data sebagai berikut:
No Field Ektraksi Pertanyaan 1 Author Siapa author artikel ini? 2 Tahun Tahun berapa artikel ini diterbitkan? 3 Framework Framework apa yang digunakan dalam artikel ini? 4 Kriteria Apa kriteria peneliti memilih framework ini? 5 Kelebihan Apa kelebihan dari framework ini? 6 Kekurangan Apa kekurangan dari framework ini? 7 Perpustakaan Apa artikel ini membahas tentang
chatbot di
perpustakaan?

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil pencarian dapat dilihat dalam tabel 1 dan grafik 1 IEEE 96 Proquest 522 ScienceDirect 124 Total 724
Setelah dilakukan proses seleksi berdasar kriteria inklusi dan eksklusi diperoleh hasil seperti tabel
2 dan grafik 2
Tabel  2.  Perbandingan  Hasil  Pencarian  dengan
Hasil Seleksi Database Selected Accepted IEEE 96 88 Proquest 522 23 ScienceDirect 124 4 Total 724 115 Grafik 2. Perbandingan Hasil Pencarian dengan Hasil Seleksi
Dari  metadata  terlihat  artikel  hasil  pencarian diterbitkan antara tahun 2018 dan 2023.
Setelah  melakukan  penilaian  terhadap  115 artikel  yang  lolos  seleksi  inklusi  dan  ekslusi, menggunakan Qualilty  Assessment  Checklist dengan  menetapkan score  cutoff =  9  diperoleh 14 artikel yang siap diekstraksi. Adapun 14 artikel tersebut adalah:
Tabel  3.  Judul  Artikel  yang  Lolos Qualilty Assessment Checklist
No Title Tahun 1 Automatic classification of Customer Complaints in a Chilean Company Using Dialogflow 2022 2 Chatbot Assistant for English as a Second Language Learners 2020 3 Chatbot as a learning resource? Creating conversational bots as 2019
a supplement for teaching assistant training course
4 College Enquiry Chatbot using Rasa Framework 2021 5 Content validation and usability of a chatbot of guidelines for wound dressing 2021 6 Developing English Conversation Chatbot Using Dialogflow 2020 7 Disease Detection Using RASA Chatbot 2022 8 Framework for automating requirement elicitation using a chatbot 2022 9 Healbot: NLP-based Health Care Assistant for Global Pandemics 2022 10 Implementation of Chatbot on University Website Using RASA Framework 2021 11 Krushi – The Farmer Chatbot 2021 12 Preliminary Findings of using Chat-bots as a Course FAQ Tool 2019 13 Towards versatile conversations with data-driven dialog management and its integration in commercial platforms 2021 14 The Use of Artificial Intelligence–Based Conversational Agents (Chatbots) for Weight Loss: Scoping Review and Practical Recommendations 2022
. Dari ekstraksi data dari 14 artikel terlihat tidak ada  satupun  artikel  yang  membahas  tentang chatbot untuk perpustakaan. Dari 14 judul hasil assessment ada  1  judul  artikel  yang  tidak memberikan  hasil  sesuai  kriteria  ekstaksi  data sehingga  dalam  tabel  4  hanya  tersaji  13  judul artikel.
Dari  13  artikel  tersebut  5  menggunakan framework  Rasa,  6  menggunakan  framework Dialogflow ,  2  menggunakan  IBM  Watson  dan tidak satupun yang menggunakan Microsoft Bot Framework .
Dari ekstraksi data dari 14 artikel dapat disintesis kriteria pemilihan chatbot adalah:
Berdasarkan  hasil  ekstraksi  data  dari  14  artikel, berikut  adalah  beberapa  kriteria  pemilihan chatbot yang dapat diidentifikasi:
 Kemampuan  Penyesuaian Pipeline NLU:
Framework yang  dipilih  harus  memiliki kemampuan untuk menyesuaikan pipeline Natural Language Understanding
(NLU)  untuk  klasifikasi  intent,  ekstraksi entitas,  dan  pemilihan  respons.  Ini memungkinkan penulis untuk
mengoptimalkan  pemrosesan  bahasa alami dan respons chatbot .
 Kemudahan  Penggunaan: Framework yang  dipilih  harus  mudah  digunakan, sehingga  penulis  dapat  dengan  mudah mengembangkan
chatbot
tanpa
hambatan teknis yang signifikan. Kemudahan penggunaan juga
memungkinkan  penulis  yang  tidak memiliki  latar  belakang  teknis  yang mendalam  untuk  memanfaatkan  alat tersebut.
 Integrasi  dengan Machine  Learning dan
Natural Language Processing : Framework yang  dipilih  harus  memiliki integrasi  yang  baik  dengan  teknologi Machine Learning dan Natural Language Processing (NLP).  Hal  ini  memungkinkan chatbot untuk  memahami  bahasa  alami dengan  lebih  baik  dan  meningkatkan kualitas respons yang diberikan.
 Kemampuan  Integrasi  dengan  Saluran Komunikasi: Framework harus  mampu menyebarkan chatbot di berbagai saluran komunikasi,  seperti  LMS (Learning
Management System) , situs web , aplikasi mobile ,  perangkat,  dan  sistem  respon suara.  Ini  memungkinkan chatbot untuk mencapai  pengguna  dengan  cara  yang berbeda dan memaksimalkan dampaknya.
 Kemampuan  Memahami  Bahasa  Alami: Framework harus  memiliki  kemampuan yang baik dalam memahami bahasa alami dan  mampu  memproses  pertanyaan pengguna dengan akurat. Hal ini penting untuk memberikan pengalaman interaksi yang baik dan respons yang relevan.
 Validasi  dengan  Sistem  Ekstraksi  Cerita Pengguna  Otomatis: Framework yang dipilih harus mendukung validasi dengan sistem ekstraksi cerita pengguna otomatis. Ini membantu dalam mengumpulkan  persyaratan  perangkat lunak  secara  akurat  dan  efisien  melalui chatbot .  Fleksibilitas dalam Pengembangan:
Platform  atau framework yang  dipilih harus  memberikan  fleksibilitas  dalam pengembangan chatbot tanpa tergantung pada kerangka kerja tertentu. Ini memungkinkan penulis untuk menggunakan  teknik  manajemen  dialog berbasis  data  yang  diusulkan  dengan berbagai platform chatbot .  Alat untuk Pemrosesan Bahasa Alami dan Pembelajaran  Mesin:  Platform  harus menyediakan  alat  yang  memadai  untuk pemrosesan bahasa alami dan pembelajaran  mesin.  Ini  membantu chatbot dalam  memahami  pertanyaan pengguna dan merespons dengan baik.

## PENUTUP
Dari  proses  ekstraksi  data  pada  tabel  4  tidak satupun  artikel  yang  membahas chatbot pada perpustakaan, sehingga RQ1 dan RQ2 tidak bisa terjawab.  Namun  studi  ini  bisa  memberi gambaran  kriteria  pemilihan chatbot secara umum  dan  bisa  memberi  gambaran  kelebihan dan  kekurangan  dari  masing-masing framework chatbot seperti  diuraikan  dalam  tabel  5  pada bagian hasil dan pembahasan.
Untuk penelitian selanjutnya bisa
dipertimbangkan  untuk  menggunakan  sumber database lain seperti Google Scholar, Dimension, Scopus dan database lain, sehingga jawaban RQ1 dan  RQ2  bisa  diperoleh.  Jika  memang  belum terjawab, tentunya ini merupakan peluang untuk melakukan  penelitian  lebih  dalam  tentang penerapan chatbot di perpustakaan.

## DAFTAR PUSTAKA
Amazon Registry Services, I. A. (2019). CHATBOT DEVELOPMENT Building Bots with Microsoft Bot
Framework . Https://Discover.Bot/.
https://discover.bot/bot-talk/guide-to-bot- buiding- framework s/microsoft/
Avinash  Badgujar.  (2021).  Microsoft  Bot Framework . Https://Stackshare.Io/. https://stackshare.io/microsoft-bot- framework
Biswas, M. (2018). Microsoft Bot Framework .
Chatbot s.org Team. (2023). Dialogflow Review of Pricing, Features, Pros & Cons, and Bot Builders Expert  Advice.  Https://Www. Chatbot s.Org/. https://www. chatbot s.org/ Dialogflow
Cobus Greyling. (2020). Eight Things
Differentiating  Rasa  From  Other Chatbot Platforms And Why These Eight Elements Might Be  What  Your  Conversational  UI  Needs. Https://Cobusgreyling.Medium.Com/. https://cobusgreyling.medium.com/eight- things-differentiating-rasa-from-other- chatbot - platforms-5f9531690df1
Deeva,  O.  V,  &  Sharapov,  A.  A.  (2020). DEVELOPMENT OF AN INTELLECTUAL CHAT-BOT FOR  APPLICANTS  SGUGIT  ON  THE  PLATFORM IBM WATSON ASSISTANT.
Dennis,  P.  (2023). Dialogflow Expert  Reviews,
Pricing, Alternatives - SSR 2023. Https://Www.Selectsoftwarereviews.Com/.
https://www.selectsoftwarereviews.com/revie ws/ Dialogflow
Ebenezer,  A. S., Jebapriya,  S., & Raja Bose, B. J. (2019).  Predictive  analysis  of  cryptocurrencies for  developing  an  interactive  cryptocurrency chatbot using IBM Watson assistant. International  Journal  of  Innovative  Technology and  Exploring  Engineering,  8(10),  436–447. https://doi.org/10.35940/ijitee.I8485.0881019
Geraldo  Lima.  (2023).  IBM  Watson  Discovery pros  and  cons.  Https://Www.Peerspot.Com/. https://www.peerspot.com/products/ibm- watson-discovery-pros-and-cons
Grabowski,  M.  (2018).  What  Is Dialogflow and Why Do You Need It? Https://Www.Netguru.Com/.
https://www.netguru.com/blog/what-is- Dialogflow
Janarthanam, S. (2017). Hands-On Chatbot s and Conversational  UI  Development:  Build chatbot s and  voice  user  interfaces  with  Chatfuel, Dialogflow ,  Microsoft  Bot Framework ,  Twilio, and Alexa Skills.
Katherine Lazarevich. (2018). How to Document
Chatbot Requirements. Https:// Chatbot smagazine.Com/.
https:// chatbot smagazine.com/how-to- document- chatbot -requirements-7df81275cc66
Kevin  Ashley.  (2017).  Making  Bots  More Intelligent. Https://Learn.Microsoft.Com/. https://learn.microsoft.com/en- us/archive/msdn-magazine/2017/march/bot- framework -making-bots-more-intelligent
Lishchynska,  D.  (2023). Chatbot Requirements: Technical  &  Non-technical  Things  to  Consider. Https://Botscrew.Com/. https://botscrew.com/blog/essential- chatbot - requirements/
Living  Actor.  (2017).  3  Criteria  for  a  Successful Chatbot
Conversation.
Https://Corporate.Livingactor.Com/. https://corporate.livingactor.com/en/criteria- successful-conversation- chatbot /
Meyer, P. (2021). 14 criteria for (well) choosing a chatbot solution. Https://Towardsdatascience.Com/. https://towardsdatascience.com/14-criteria-for- well-choosing-a- chatbot s-solution- 2e788aace3b8
Prajugjit,
N., Silapasuphakornwong, P.,
Sookhanaphibarn,  K.,  &  Uehira,  K.  (2023). Friendly Chatbot with  IBM  Watson  Assistant Support Elderly Delightful in Smart Mirror. 2022 IEEE  11th  Global  Conference  on  Consumer Electronics (GCCE), 332–334. https://doi.org/10.1109/gcce56475.2022.10014 288
Rakesh  Kumar  Sharma.  (2020).  An  Analytical Study  and  Review  of  open  source Chatbot
framework ,  Rasa.  International  Journal  of Engineering  Research  And,  V9(06),  1011–1014. https://doi.org/10.17577/ijertv9is060723
Ramani,  A.,  &  Vignesh,  A.  (2019).  A Conversational  User  Interface  (CUI) Chatbot Using Microsoft Bot Framework . Networking and Communication Engineering, 11, 193–195.
Rao,  K.  (2019). Dialogflow —  An  Overview. Https:// Chatbot slife.Com/. https:// chatbot slife.com/ Dialogflow -in-a- nutshell-5a66c0bc25fe
Sharath  Srinivasan.  (2018).  IBM  Watson:  Pros and Cons.
Https://Prezi.Com/.
https://prezi.com/p/-ztudo24ompt/ibm- watson-pros-and-cons/
Stephanie.  (2020).  Top  7  Requirements  For
Chatbot Software. Https://Onlim.Com/.
https://onlim.com/en/top-requirements-for- chatbot -software/
Team,  C.  (2020).  What  is Dialogflow ? Https://Comparecamp.Com/. https://comparecamp.com/ Dialogflow -review- pricing-pros-cons-features/
Team, G. (2023). Dialogflow Reviews.
Https://Www.Getapp.Com/. https://www.getapp.com/emerging-technology- software/a/ Dialogflow /reviews/
Team,  I.  (2023).  IBM  Watson  Assistant. Https://Www.Getapp.Com/. https://www.getapp.com/emerging-technology- software/a/ibm-watson-assistant/
Team,  I.  W.  (2023).  IBM  Watson  Assistant
Reviews & Product Details. Https://Www.G2.Com/. https://www.g2.com/products/ibm-watson- assistant/reviews
Team, M. (2023). Bots and SDKs.
Https://Learn.Microsoft.Com/. https://learn.microsoft.com/en- us/microsoftteams/platform/bots/bot- features?tabs=dotnet
Team, T. (2023). Azure Bot Service (Microsoft Bot Framework ). Https://Www.Trustradius.Com/.
https://www.trustradius.com/products/azure- bot-service/reviews?qs=pros-and- cons#overview
Toba,  H.,  &  Wijaya,  B.  (2020).  Implementasi Sistem  Tanya  Jawab  Berbasis  Skenario  untuk Mendukung  Proses  Akademik  dengan  IBM Watson Assistant. Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika (JEPIN), 6(2), 154. https://doi.org/10.26418/jp.v6i2.40715
Verani,  E.  (2020).  Everyone  Wants  a Chatbot : How  to  Evaluate Chatbot Companies  so  You Chose the Best One. Https://Www.Inbenta.Com/. https://www.inbenta.com/en/blog/select- chatbot -companies/
Weebly. (2023). IBM WATSON. Http://Ibmwatson237.Weebly.Com/.
http://ibmwatson237.weebly.com/advantages-- disadvantages.html.