<![CDATA[Integrasi metode Monte Carlo (MC) dan machine learning (ML) merepresentasikan terobosan dalam manajemen risiko modern untuk mengatasi kompleksitas dan ketidakpastian dinamik. Tinjauan sistematis ini mengkaji konvergensi kedua pendekatan tersebut, mengidentifikasi tiga pola integrasi utama: (1) penggunaan ML sebagai surrogate model untuk mempercepat simulasi MC, (2) pemanfaatan MC untuk mengkuantifikasi ketidakpastian dalam model ML, dan (3) penerapan generative ML models untuk pembangkitan skenario stres. Hasil analisis menunjukkan bahwa sinergi ini mampu meningkatkan akurasi prediktif, efisiensi komputasi, dan kapasitas penilaian risiko ekor. Meskipun demikian, tantangan implementasi seperti kompleksitas model dan kebutuhan interpretabilitas masih perlu diatasi. Penelitian ini menyimpulkan bahwa integrasi MC�ML menawarkan paradigma baru yang powerful dan merekomendasikan pengembangan teknik interpretabilitas serta standar validasi sebagai agenda penelitian mendatang.]]>
Copyrights © 2025
