Performance-Based Urban Design Berbasis AI Generatif: Studi Autodesk Forma di Kota Gorontalo - M Fauzhan Algiffari; Triyatni Martosenjoyo; Syarif Beddu; Rahmi Amin Ishak (Jurnal Vokasi Sains dan Teknologi, 2026)
Perencanaan kota modern menghadapi tantangan dalam mencapai kepadatan urban yang optimal tanpa mengorbankan kualitas lingkungan dan keberlanjutan. Pendekatan desain konvensional yang bersifat linier dan berbasis trial-and-error seringkali membutuhkan waktu panjang serta sulit mengakomodasi analisis multikriteria secara simultan. Penelitian ini bertujuan membandingkan efektivitas workflow berbasis Artificial Intelligence (AI) Generatif menggunakan Autodesk Forma dengan metode perancangan konvensional dalam pengambilan keputusan tata ruang di Kota Gorontalo melalui pendekatan Performance-Based Design. Penelitian menggunakan metode studi komparatif dengan parameter kinerja meliputi Gross Floor Area (GFA), Sun Hours, Microclimate, Wind, Noise, dan Embodied Carbon. Hasil penelitian menunjukkan bahwa workflow berbasis AI mampu mempercepat proses eksplorasi desain hingga sekitar 90% dibandingkan metode konvensional, dari estimasi 10 hari menjadi 1 hari proses iterasi desain. Selain itu, solusi desain berbasis AI menunjukkan peningkatan kualitas lingkungan berupa peningkatan area dengan Sun Hours optimal sebesar 20%, peningkatan skor Microclimate sebesar 15%, serta penurunan estimasi Embodied Carbon sebesar 20% dibandingkan baseline desain konvensional. Temuan ini menunjukkan bahwa Autodesk Forma mampu menghasilkan keputusan tata ruang yang lebih cepat, adaptif, dan berkelanjutan melalui optimasi trade-off multikriteria secara simultan. Penelitian ini menegaskan potensi AI Generatif sebagai pendekatan baru dalam transformasi perencanaan kota berbasis kinerja di Indonesia