Jurnal tentang Artificial Intelligence (AI): Tren Penelitian 2022–2025

Jurnal tentang artificial intelligence (AI) semakin menunjukkan pertumbuhan signifikan dalam beberapa tahun terakhir, seiring dengan meningkatnya adopsi teknologi berbasis kecerdasan buatan di berbagai bidang.

Perkembangan penelitian tentang artificial intelligence semakin menunjukkan perannya dalam dunia pendidikan. Salah satu bidang yang banyak bersinggungan adalah deep learning, Implementasi konsep ini juga telah dibahas secara luas pada artikel tentang implementasi pembelajaran mendalam, khususnya terkait inovasi berbasis teknologi.

Penelusuran publikasi ilmiah menjadi penting untuk memahami arah perkembangan riset, tren topik yang dominan, serta peluang penelitian baru yang dapat dikembangkan. Salah satu cara yang efektif untuk memetakan perkembangan tersebut adalah dengan menggunakan metode bibliometrik.

📖 Baca Juga:

• Penelitian tentang Generasi Z: Tren, Topik, dan Hasil Studi 2021–2025

Pendahuluan

Tulisan ini membahas tren publikasi dalam jurnal tentang artificial intelligence (AI) dengan menggunakan pendekatan kuantitatif berbasis metode bibliometrik. Metode ini dipilih karena mampu menganalisis literatur ilmiah secara sistematis, termasuk pertumbuhan publikasi, distribusi topik, dan pola kolaborasi penulis. Analisis semacam ini penting untuk memahami bagaimana perkembangan riset AI bergerak dari waktu ke waktu.

Data penelitian dikumpulkan melalui perangkat lunak Harzing’s Publish or Perish (PoP) dengan sumber pencarian Google Scholar Search. Dari penelusuran menggunakan kata kunci artificial intelligence, ditemukan sekitar 200 artikel jurnal yang terbit pada periode 2022 hingga Agustus 2025. Data yang dianalisis mencakup judul artikel, nama penulis, tahun publikasi, nama jurnal, abstrak, dan kata kunci sehingga memberikan gambaran menyeluruh tentang dinamika publikasi ilmiah di bidang AI.

Hasil analisis menunjukkan adanya peningkatan signifikan dalam publikasi jurnal tentang artificial intelligence (AI), dengan topik dominan mencakup machine learning, natural language processing, dan computer vision. Selain itu, mulai muncul perhatian pada isu etika AI dan explainable AI pada tahun 2025. Dengan memanfaatkan analisis bibliometrik, penelitian ini tidak hanya menyoroti tren dan topik yang berkembang, tetapi juga mengidentifikasi kesenjangan penelitian yang dapat menjadi peluang riset di masa depan.

Tren Publikasi Jurnal tentang Artificial Intelligence (AI) 2022 – 2025

Analisis data publikasi menunjukkan adanya peningkatan jumlah artikel terkait artificial intelligence sejak tahun 2022 hingga mencapai puncaknya pada tahun 2024, kemudian mengalami penurunan pada 2025 (hingga Agustus). Hal ini mengindikasikan bahwa minat peneliti terhadap bidang AI terus berkembang, sejalan dengan pesatnya penerapan teknologi AI di berbagai bidang, terutama pada tahun 2023–2024 yang menjadi periode produktif.

1. Tren Jumlah Publikasi Jurnal tentang Artificial Intelligence (AI)

Tabel 1. Tren Jumlah Publikasi AI pertahun (2022–2025)

(Data 2025 hanya sampai Agustus, sehingga masih mungkin meningkat pada akhir tahun.)

2. Analisis Topik dalam Jurnal tentang Artificial Intelligence (AI)

Hasil ekstraksi kata kunci dari judul dan abstrak menunjukkan bahwa penelitian artificial intelligence dalam periode ini mencakup berbagai tema utama. Beberapa topik yang paling dominan meliputi:

• Machine Learning dan Deep Learning → mendominasi publikasi pada 2022–2024.
• Natural Language Processing (NLP) → berkembang pesat terutama pada 2023.
• Computer Vision → meningkat tajam pada 2024 seiring dengan adopsi AI dalam bidang kesehatan dan industri.
• Etika AI dan Explainable AI (XAI) → mulai mendapat perhatian pada 2025, menandakan kesadaran terhadap aspek sosial dan regulasi AI.

Berikut tabel distribusi Topik Penelitian AI per Tahun

Tabel 2. Tren topik dan jumlah publikasi jurnal tentang penelitian tentang AI (2022–2025)

(Data 2025 hanya sampai Agustus, sehingga masih mungkin meningkat pada akhir tahun.)

Berdasarkan data penelitian, tren jumlah publikasi jurnal tentang AI terus meningkat setiap tahun.

• 2022 → Fokus penelitian pada etika AI, kesehatan & biomedis, serta robotika.
• 2023 → Lonjakan publikasi pada topik Metaverse, Natural Language Processing (NLP), dan Computer Vision.
• 2024 → Pergeseran ke arah Explainable AI (XAI), lingkungan, dan penerapan AI di smart city.
• 2025 → Mulai muncul penelitian baru terkait Generative AI, kebijakan AI, serta Quantum AI.

👉 Tren ini menunjukkan bahwa riset AI tidak hanya berfokus pada sisi teknis, tetapi juga mulai merambah pada aspek sosial, regulasi, dan keberlanjutan. Data menunjukkan bahwa riset AI mengalami peningkatan tajam pada 2023 dan mencapai puncak pada 2024. Tahun 2025 (per Agustus) masih menunjukkan tren awal karena publikasi belum lengkap.

3. Topik Jurnal tentang Artificial Intelligence (AI) Paling Banyak Diteliti

a. Metaverse dan Virtual AI

Pada tahun 2023, penelitian tentang integrasi AI dengan Metaverse melonjak drastis. Jurnal banyak membahas penggunaan AI dalam simulasi, game, dan pendidikan berbasis virtual.

b. Natural Language Processing (NLP) dan Computer Vision

NLP dan Computer Vision tetap menjadi fokus utama riset, terutama untuk aplikasi pengolahan teks, bahasa alami, serta pengenalan wajah dan citra.

c. Kesehatan dan Biomedis

AI dimanfaatkan untuk diagnosis penyakit, prediksi, serta penemuan obat baru. Bidang ini terus berkembang terutama pada 2022–2023.

d. Explainable AI (XAI)

Mulai populer sejak 2024, XAI berusaha menjawab kebutuhan transparansi algoritma AI agar lebih dapat dipercaya.

e. Generative AI dan Regulasi

Pada 2025, penelitian banyak menyoroti Generative AI untuk seni, musik, dan desain, sekaligus membahas regulasi serta etika penggunaannya.

Identifikasi Kesenjangan Penelitian (Research Gap) Jurnal tentang Artificial Intelligence

Berdasarkan analisis bibliometrik, terdapat beberapa gap penelitian yang muncul:

a. Topik yang Sudah Padat Penelitian

• Metaverse & Virtual AI (2023)
  Jumlah publikasi tinggi, menunjukkan minat besar pada integrasi AI dengan dunia virtual.
  Gap: sebagian besar penelitian masih berfokus pada aplikasi teknis. Masih kurang studi tentang dampak sosial, aksesibilitas pendidikan, dan regulasi metaverse.
• NLP & Computer Vision (2023–2024)
  AI untuk bahasa alami dan pengolahan citra terus mendominasi.
  Gap: penelitian masih jarang menghubungkan NLP dengan bahasa minoritas atau konteks lokal, padahal penting untuk pemerataan teknologi.
• Kesehatan & Biomedis (2022–2023)
  Banyak studi tentang diagnosis dan drug discovery.
  Gap: masih sedikit penelitian yang mengevaluasi implementasi nyata di rumah sakit, termasuk aspek etika data pasien.

b. Topik yang Sedang Berkembang

• Explainable AI (XAI) & Transparansi (2024)
  Tren ini muncul karena kebutuhan agar AI lebih dapat dipercaya.
  Gap: penelitian masih dominan pada model matematis. Implementasi XAI dalam pengambilan keputusan publik masih jarang.
• Lingkungan & Keberlanjutan (2024)
  AI dipakai untuk optimasi energi dan climate modeling.
  Gap: sebagian besar masih berbasis simulasi. Penelitian aplikatif di level industri dan kebijakan iklim masih sangat terbatas.

c. Topik Baru yang Muncul

• Kreativitas & Regulasi (2025)
  Awal munculnya penelitian terkait Generative AI untuk seni, desain, dan musik, serta diskusi mengenai policy & regulation.
  Gap: masih jarang kerangka teoretis yang menjembatani AI, hukum, dan budaya.
• Quantum AI & Edge Computing (2025)
  Baru mulai terlihat, dengan potensi revolusioner.
  Gap: penelitian masih tahap konseptual. Perlu kajian teknis lebih lanjut tentang integrasi ke sistem nyata.

d. Area yang Masih Jarang Diteliti

• AI untuk Pendidikan (2022–2023)
  Walau ada peningkatan, jumlah penelitian masih kecil.
  Gap: masih sedikit riset tentang pembelajaran personalisasi dan AI untuk asesmen pendidikan.
• AI dalam Kebijakan Publik & Tata Kelola
  Hampir tidak ada publikasi sampai 2024, baru muncul di 2025.
  Gap: minimnya riset tentang peran AI dalam policy-making dan governance, padahal krusial untuk pengembangan etis.
• AI untuk Sosial-Humaniora
  Hampir semua penelitian berfokus teknis, sementara riset tentang budaya, nilai, dan masyarakat masih terabaikan.

Berdasarkan data publikasi AI 2022–2025 diperoleh bahwa topik teknis seperti NLP, Computer Vision, dan Metaverse telah menjadi fokus utama penelitian. Bidang baru seperti XAI, lingkungan, dan regulasi AI mulai berkembang namun masih terbatas implementasi nyata.

Gap penelitian berdasarkan data Jurnal tentang Artificial Intelligence (AI) tahun 2022–2025 gap terbesar ada pada area AI untuk pendidikan, kebijakan publik, serta sosial-humaniora yang masih minim eksplorasi. Berikut beberapa uraian gap penelitiannya:

1. AI dalam Pendidikan → masih sedikit publikasi, padahal potensinya besar untuk pembelajaran personalisasi.
2. AI dalam Kebijakan Publik → penelitian masih minim, baru muncul pada 2025.
3. AI untuk Sosial-Humaniora → riset masih dominan teknis, sementara kajian etis, budaya, dan sosial masih jarang.
4. Implementasi XAI dan Sustainability → lebih banyak berupa simulasi, belum banyak studi aplikatif di industri.
5. Kurangnya riset etika dan kebijakan AI → meskipun mulai muncul di 2025, topik ini masih terbatas dibandingkan riset teknis.
6. Minimnya integrasi AI lintas disiplin → seperti pendidikan, pertanian, atau kajian sosial, yang jumlah publikasinya relatif rendah.
7. Kurang eksplorasi pada AI berkelanjutan (Green AI) → isu energi dan keberlanjutan AI masih jarang diteliti.
8. Kolaborasi internasional masih terbatas → terlihat dari dominasi publikasi per individu atau kelompok kecil peneliti.

👉 Dengan demikian, peluang penelitian ke depan sangat terbuka lebar pada arah interdisipliner: menghubungkan AI dengan etika, regulasi, pendidikan, dan keberlanjutan sosial.

Bahan Diskusi dan Peluang

Hasil ini menunjukkan bahwa bidang AI tidak hanya berkembang dari sisi teknis, tetapi juga mulai bergerak ke arah multidisiplin, etika, dan regulasi. Perubahan fokus penelitian dari machine learning menuju isu-isu seperti explainable AI menandakan adanya pergeseran kebutuhan masyarakat dan industri. Namun, gap yang ditemukan dapat menjadi peluang strategis untuk penelitian di masa depan, khususnya dalam konteks AI yang berkelanjutan, etis, dan bermanfaat secara sosial.

Kesimpulan dan Saran

Jurnal tentang Artificial Intelligence dari 2022 hingga 2025 memperlihatkan pertumbuhan pesat dengan topik yang semakin beragam. Dari dominasi Metaverse dan NLP hingga kemunculan Generative AI dan regulasi, riset AI terus berkembang mengikuti kebutuhan zaman. Namun, masih ada ruang besar untuk penelitian di bidang pendidikan, kebijakan publik, dan sosial-humaniora.

Berdasarkan analisis bibliometrik terhadap sekitar 200 artikel tentang artificial intelligence yang diperoleh dari Harzing’s Publish or Perish dengan sumber Google Scholar Search pada periode 2022–Agustus 2025, diperoleh beberapa temuan utama:

1. Tren Publikasi → Jumlah artikel menunjukkan pertumbuhan signifikan dari tahun 2022 hingga puncaknya di 2024, kemudian sedikit menurun pada 2025 (hingga Agustus). Hal ini menegaskan bahwa riset AI terus berkembang pesat dan menjadi perhatian utama dalam komunitas ilmiah.
2. Topik Dominan → Penelitian didominasi oleh machine learning, deep learning, natural language processing, dan computer vision, dengan kecenderungan munculnya isu baru seperti etika AI dan explainable AI.
3. Research Gap → Masih terdapat kesenjangan penelitian dalam bidang etika dan kebijakan AI, penerapan AI lintas disiplin, serta isu keberlanjutan AI. Gap ini membuka peluang penelitian lebih lanjut yang dapat memberikan kontribusi signifikan.

Bibliometrik terbukti menjadi metode yang efektif untuk memetakan perkembangan publikasi, menemukan tren penelitian, serta mengidentifikasi peluang riset baru dalam bidang artificial intelligence.

Saran

1. Bagi peneliti, disarankan untuk mengeksplorasi topik-topik yang masih jarang dikaji, khususnya terkait etika, kebijakan, dan AI berkelanjutan (Green AI).
2. Bagi institusi akademik, hasil penelitian ini dapat digunakan untuk merumuskan agenda riset yang lebih terarah serta mendorong kolaborasi internasional.
3. Bagi pembuat kebijakan, penting untuk memperhatikan perkembangan riset AI yang cepat agar dapat diselaraskan dengan regulasi, keamanan data, serta manfaat sosial bagi masyarakat.
4. Untuk penelitian selanjutnya, analisis bibliometrik dapat diperluas dengan menggunakan database lain seperti Scopus atau Web of Science guna memperoleh cakupan yang lebih luas dan representatif.

Dengan demikian, artikel ini memberikan kontribusi dalam memahami dinamika penelitian artificial intelligence sekaligus membuka ruang bagi pengembangan agenda riset di masa depan.

📖 Baca Juga:

• Hasil PISA 2022 Indonesia

Daftar Rujukan

1. Alowais, S. A., Alghamdi, S. S., Alsuhebany, N., … (2023). Revolutionizing healthcare: The role of artificial intelligence in clinical practice. BMC Medical Education. Springer. https://doi.org/10.1186/s12909-023-04698-z
2. Mak, K. K., Wong, Y. H., & Pichika, M. R. (2024). Artificial intelligence in drug discovery and development. Drug Discovery and Evaluation: Safety and Pharmacokinetics. Springer.
3. Wang, H., Fu, T., Du, Y., Gao, W., Huang, K., Liu, Z., … (2023). Scientific discovery in the age of artificial intelligence. Nature. https://doi.org/10.1038/s41586-023-06221-2
4. Stone, P., Brooks, R., Brynjolfsson, E., Calo, R., … (2022). Artificial intelligence and life in 2030: The one hundred year study on artificial intelligence. arXiv preprint. arXiv. https://arxiv.org/abs/2211.06318
5. Salvagno, M., Taccone, F. S., & Gerli, A. G. (2023). Can artificial intelligence help for scientific writing? Critical Care. Springer. https://doi.org/10.1186/S13054-023-04380-2
6. Hwang, G. J., & Chien, S. Y. (2022). Definition, roles, and potential research issues of the metaverse in education: An artificial intelligence perspective. Computers and Education: Artificial Intelligence. Elsevier. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100003
7. Ahmed, I., Jeon, G., & Piccialli, F. (2022). From artificial intelligence to explainable artificial intelligence in Industry 4.0: A survey on what, how, and where. IEEE Transactions on Industrial Informatics. IEEE. https://doi.org/10.1109/TII.2022.9695219
8. Javaid, M., Haleem, A., Khan, I. H., & Suman, R. (2023). Understanding the potential applications of artificial intelligence in agriculture sector. Advanced Agrochem. Elsevier. https://doi.org/10.1016/j.aagro.2022.100020
9. Gligorea, I., Cioca, M., Oancea, R., Gorski, A. T., & Gorski, H. (2023). Adaptive learning using artificial intelligence in e-learning: A literature review. Education Sciences. MDPI. https://doi.org/10.3390/educsci13121216
10. Al Kuwaiti, A., Nazer, K., Al-Reedy, A., & Al-Shehri, S. (2023). A review of the role of artificial intelligence in healthcare. Journal of Personalized Medicine. MDPI. https://doi.org/10.3390/jpm13060951

Untuk mendapatkan data dalam form .csv atau .ris Ada dapat menghubungi kami (gratis untuk kebaikan).