INTEGRASI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS DAN MACHINE LEARNING DALAM ANALISIS KERENTANAN LINGKUNGAN PERKOTAAN TERHADAP PERUBAHAN IKLIM

TINJAUAN LITERATUR

Abstract

Perubahan iklim memiliki dampak signifikan terhadap lingkungan perkotaan, termasuk peningkatan suhu, perubahan pola curah hujan, dan kejadian cuaca ekstrem. Untuk mengatasi tantangan ini, integrasi Sistem Informasi Geografis (SIG) dan machine learning telah menjadi metode yang menjanjikan dalam menganalisis kerentanan lingkungan perkotaan. Penelitian ini meninjau literatur yang ada guna mengidentifikasi tren dan metodologi dalam analisis kerentanan lingkungan perkotaan menggunakan SIG dan machine learning. Proses pengumpulan data dilakukan melalui pencarian sistematis pada database akademik utama dengan kriteria inklusi yang ketat. Analisis data dilakukan menggunakan metode analisis konten kualitatif dan kuantitatif dengan bantuan perangkat lunak NVivo. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi SIG dan machine learning efektif dalam memetakan dan memprediksi kerentanan lingkungan dengan akurasi tinggi. Temuan ini memberikan panduan bagi peneliti dan pembuat kebijakan dalam mengimplementasikan solusi yang lebih efektif untuk mengatasi dampak perubahan iklim di lingkungan perkotaan.