Tren Riset Integrasi AI dan Remote Sensing untuk Manajemen Bencana: Analisis Bibliometrik Scopus 2010–2025
DOI:
https://doi.org/10.58812/jgws.v4i01.3281Kata Kunci:
Artificial Intelligence, Remote Sensing, Manajemen Bencana, Analisis BibliometrikAbstrak
Integrasi Artificial Intelligence (AI) dan Remote Sensing menjadi pendekatan penting dalam meningkatkan sistem manajemen bencana, khususnya dalam kegiatan pemantauan, prediksi, dan mitigasi berbagai jenis bencana alam. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tren penelitian global terkait integrasi AI dan remote sensing dalam manajemen bencana menggunakan pendekatan bibliometrik. Data penelitian diperoleh dari basis data Scopus dengan rentang publikasi tahun 2010–2025. Analisis bibliometrik dilakukan menggunakan perangkat lunak VOSviewer untuk memvisualisasikan pola penelitian, meliputi jaringan kolaborasi penulis, kolaborasi institusi, kolaborasi antar negara, serta keterkaitan kata kunci. Hasil analisis menunjukkan bahwa penelitian di bidang ini mengalami perkembangan yang signifikan dalam satu dekade terakhir. Tema penelitian yang paling dominan ditunjukkan oleh kata kunci remote sensing, artificial intelligence, dan disaster prevention, yang menegaskan bahwa kedua teknologi tersebut memiliki peran penting dalam pengembangan sistem manajemen bencana modern. Analisis jaringan kata kunci mengidentifikasi beberapa klaster utama penelitian, seperti pemodelan prediktif berbasis deep learning, pemanfaatan citra satelit untuk pemantauan bencana alam, serta integrasi sistem informasi geografis dalam mendukung pengambilan keputusan. Selain itu, analisis kolaborasi menunjukkan adanya kerja sama internasional yang kuat, terutama antara negara-negara di kawasan Asia dan Eropa, dengan India dan China sebagai kontributor utama dalam publikasi penelitian di bidang ini. Visualisasi overlay dan density juga menunjukkan bahwa penelitian terbaru semakin berfokus pada analisis prediktif, pembangunan berkelanjutan, serta perencanaan wilayah dalam konteks pengurangan risiko bencana.
Referensi
Abdalzaher, M. S., Elsayed, H. A., & Fouda, M. M. (2022). Employing remote sensing, data communication networks, ai, and optimization methodologies in seismology. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 15, 9417–9438.
Abid, S. K., Sulaiman, N., Chan, S. W., Nazir, U., Abid, M., Han, H., Ariza-Montes, A., & Vega-Munoz, A. (2021). Toward an integrated disaster management approach: how artificial intelligence can boost disaster management. Sustainability, 13(22), 12560.
Alotaibi, E., & Nassif, N. (2024). Artificial intelligence in environmental monitoring: in-depth analysis. Discover Artificial Intelligence, 4(1), 84.
Alvarez-Vanhard, E., Corpetti, T., & Houet, T. (2021). UAV & satellite synergies for optical remote sensing applications: A literature review. Science of Remote Sensing, 3, 100019.
Aria, M., & Cuccurullo, C. (2017). bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis. Journal of Informetrics, 11(4), 959–975.
Boroujeni, S. P. H., Razi, A., Khoshdel, S., Afghah, F., Coen, J. L., O’Neill, L., Fule, P., Watts, A., Kokolakis, N.-M. T., & Vamvoudakis, K. G. (2024). A comprehensive survey of research towards AI-enabled unmanned aerial systems in pre-, active-, and post-wildfire management. Information Fusion, 108, 102369.
Chang, F.-J., Chang, L.-C., & Chen, J.-F. (2023). Artificial intelligence techniques in hydrology and water resources management. In Water (Vol. 15, Issue 10, p. 1846). MDPI.
Dewitte, S., Cornelis, J. P., Müller, R., & Munteanu, A. (2021). Artificial intelligence revolutionises weather forecast, climate monitoring and decadal prediction. Remote Sensing, 13(16), 3209.
Dritsas, E., & Trigka, M. (2025). Remote sensing and geospatial analysis in the big data era: A survey. Remote Sensing, 17(3), 550.
Heipke, C. (2010). Crowdsourcing geospatial data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 65(6), 550–557.
Jiang, W., Sun, Y., Lei, L., Kuang, G., & Ji, K. (2024). Change detection of multisource remote sensing images: A review. International Journal of Digital Earth, 17(1), 2398051.
Karra, K., Kontgis, C., Statman-Weil, Z., Mazzariello, J. C., Mathis, M., & Brumby, S. P. (2021). Global land use/land cover with Sentinel 2 and deep learning. 2021 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS, 4704–4707.
Kononiuk, A., & Magruk, A. (2023). BUILDING RESILIENCE IN EUROPEAN FOOD SUPPLY CHAINS: RESULTS OF A DELPHI STUDY. Economics and Environment, 87(4). https://doi.org/10.34659/eis.2023.87.4.758
Munawar, H. S., Mojtahedi, M., Hammad, A. W. A., Kouzani, A., & Mahmud, M. A. P. (2022). Disruptive technologies as a solution for disaster risk management: A review. Science of the Total Environment, 806, 151351.
Osama, N., Yang, B., Ma, Y., & Freeshah, M. (2021). A digital terrain modeling method in urban areas by the ICESat-2 (Generating precise terrain surface profiles from photon-counting technology). Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 87(4), 237–248.
Radwan, T. M., Blackburn, G. A., Whyatt, J. D., & Atkinson, P. M. (2019). Dramatic loss of agricultural land due to urban expansion threatens food security in the Nile Delta, Egypt. Remote Sensing, 11(3), 332.
Sun, A. Y., & Scanlon, B. R. (2019). How can Big Data and machine learning benefit environment and water management: a survey of methods, applications, and future directions. Environmental Research Letters, 14(7), 73001.
Thangavel, K., Spiller, D., Sabatini, R., Amici, S., Sasidharan, S. T., Fayek, H., & Marzocca, P. (2023). Autonomous satellite wildfire detection using hyperspectral imagery and neural networks: A case study on australian wildfire. Remote Sensing, 15(3), 720.
Velsamy, S., Balasubramaniyan, G., Swaminathan, B., & Kesavan, D. (2020). Multi-decadal shoreline change analysis in coast of Thiruchendur Taluk, Thoothukudi district, Tamil Nadu, India, using remote sensing and DSAS techniques. Arabian Journal of Geosciences, 13(17), 838.
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2026 Loso Judijanto, Hanifah Nurul Muthmainah, Arjon Samuel Sitio
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Facebook 
Instagram 
Twitter 
Youtube 
westscience.journals@gmail.com