Penggunaan Metode Systematic Literature Review Pengelompokan Daerah Rawan Bencana Alam: Tren, Kumpulan Data, dan Pendekatan Algoritma - hidayat, Ilsa; Hendrik, Billy (Universitas Bandar Lampung (UBL), 2025)
Dalam melakukan pengelompokan daerah yang rawan bencana merupakan aspek penting dalam mitigasi dan perencanaan kebencanaan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tren penelitian, kumpulan data yang digunakan, serta pendekatan algoritma yang diterapkan untuk. Penelitian ini dilakukan dengan memahami berbagai artikel yang telah dipublikasikan dalam jurnal ilmiah sejak tahun 2019 sampai 2025. Dengan menerapkan pendekatan Systematic Literature Review (SLR) berbasis kerangka kerja PICOC dan menerapakan strategi pencarian data PRISMA, sebanyak 50 artikel terpilih untuk dianalisis supaya menjawab 7 pertanyaan penelitian terkait tren jumlah Penelitian, jenis bencana, wilayah penelitian, sumber data, software yang digunakan, algoritma yang digunakan serta algoritma paling efektif. Hasil penelitian ini menunjukkan tren penelitian terkait bencana alam dalam kurun waktu 2019 hingga 2023 mengalami peningkatan dengan total 15 penelitian. Namun, dalam periode 2023 hingga 2025, jumlah penelitian menunjukkan penurunan. Bencana yang paling banyak di teliti adalah banjir, dengan total 19 penelitian, sementara wilayah yang paling sering dijadikan objek penelitian adalah Jawa Barat, dengan 10 penelitian yang berfokus pada wilayah tersebut. Sumber data yang paling banyak digunakan dalam penelitian ini berasal dari Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB), dengan frekuensi penggunaan sebanyak 7 penelitian. Dari segi perangkat lunak, RapidMiner merupakan software yang paling banyak dimanfaatkan oleh peneliti, dengan total pengguna sebanyak 11 penelitian. Adapun algoritma yang paling sering diterapkan adalah algoritma K-Means Clustering, dengan persentase penggunaan sebesar 46%. Sementara itu, algoritma dengan tingkat akurasi tertinggi adalah kombinasi antara algoritma K-Means dan algoritma lainnya, yang mencapai tingkat akurasi sebesar 98,53%. Penelitian ini menyimpulkan berdasarkan temuan ini, beberapa rekomendasi diajukan untuk penelitian selanjutnya, termasuk peningkatan variasi metode analisis yang digunakan serta optimalisasi integrasi data dalam pemodelan bencana alam.