Penerapan Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin dalam Industri Layanan E-Commerce : Tinjauan Bibliometrik

Penulis

DOI:

https://doi.org/10.30821/wifi.v3i2.22649

Abstrak

Penelitian ini mempunyai tujuan untuk mengetahui peta perkembangan publikasi ilmiah terkait “ Penerapan Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin dalam Industri Layanan E-Commerce” yang dilakukan menggunakan database scopus dengan menggunakan kata kunci “kecerdasan buatan”, “pembelajaran mesin”, “E-Commerce”. Dalam penelitian ini peneliti menggunakan metode kuantitatif dengan menggunakan analisis bibliometrik. Berdasarkan hasil dari pencarian, peneliti mendapati 2.715 dokumen karya ilmiah yang kemudian di ekspor ke dalam bentuk format CSV, sehingga dapat di olah menggunakan R-Packages dan WebInterface Biblioshiny software, hasil yang kami temukan adalah bahwa publikasi ilmiah yang memuat tentang Penerapan Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin dalam Industri Layanan E-Commerce telah banyak dilakukan seiring dengan bertambahnya tahun. Hal ini tentu saja sangat bermanfaat bagi penelitian yang akan di lakukan kedepannya sebagai salah satu rujukan dalam melakukan riset terkait Penerapan Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin dalam Industri Layanan E-Commerce.

Unduhan

Diterbitkan

2024-12-27

Terbitan

Vol 3 No 2 (2024)

Bagian

Articles

Lisensi

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  1. Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
  2. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
  3. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).