<![CDATA[Perubahan iklim global memberikan tantangan yang signifikan terhadap sektor pertanian kopi yang sangat bergantung pada kondisi iklim dan ketersediaan lahan. Penginderaan jauh dan Sistem Informasi Geografis (SIG) menjadi alat krusial dalam memadukan dinamika vegetasi, kesesuaian lahan, serta produktivitas kopi secara spasial dan temporal. Tinjauan literatur ini mensintesis temuan dari publikasi internasional terkini terkait penggunaan teknologi penginderaan jauh, indeks vegetasi, dan metode mesin pembelajaran untuk menganalisis dampak perubahan iklim terhadap produktivitas kopi. Metode bibliometrik dengan VOSviewer digunakan untuk menganalisis pola penelitian dan perkembangan bidang ini. Hasil pengamatan menunjukkan bahwa integrasi data multisensor, pengindeksan vegetasi (seperti NDVI, EVI, SAVI), serta teknologi drone mendukung peningkatan akurasi pemantauan dan prediksi hasil kopi. Namun, terdapat kesenjangan terkait data resolusi spasial dan temporal, model prediksi yang terpadu, dan jarangnya studi yang menghubungkan kondisi iklim, penggunaan lahan, dan produktivitas kopi secara komprehensif. Implikasi kajian ini penting bagi pengembangan teknologi adaptasi pertanian kopi yang berkelanjutan dan berbasis bukti ilmiah. Tinjauan ini memberikan referensi bagi peneliti dan pembuat kebijakan dalam merancang strategi mitigasi dan adaptasi perubahan iklim pada sektor kopi.]]>
Copyrights © 2026
