Tanah longsor adalah bahaya yang paling umum dan sering terjadi di daerah pegunungan di dunia yang secara langsung atau tidak langsung, mempengaruhi kehidupan penduduk. Sejak 1998 – 2017, bencana longsor telah mempengaruhi sekitar 4,8 juta orang dan menyebabkan lebih dari 18.000 kematian. Jaringan jalan, yang sangat penting untuk pertumbuhan dan keamanan nasional, juga sering kali rusak dan hancur parah akibat longsor. Terutama di wilayah pegunungan, deforestasi telah terbukti meningkatkan kejadian tanah longsor sehingga dapat berdampak terhadap operasional jaringan jalan. Oleh karena itu, diperlukan sebuah upaya untuk meningkatkan pemahaman terkait interaksi antara deforestasi, jaringan jalan, dinamika populasi, dan risiko tanah longsor, terutama di wilayah dengan deforestasi dan tekanan populasi yang secara signifikan berkontribusi terhadap peningkatan risiko tanah longsor.
Hal ini sangat mungkin dilakukan dengan pengindraan jauh dengan cakupan globalnya untuk mengidentifikasi potensi bahaya bencana longsor dan deforestasi dalam skala global. Lebih jauh lagi, dengan mengintegrasikannya dengan sistem informasi geografis (SIG), maka akan memungkinkan untuk melakukan pemodelan spasial dan analisis bahaya. Namun, proses pengolahan data yang sangat berat akan terjadi karena data yang sangat besar dan beragam dalam skala global. Oleh karena itu, machine learning dapat digunakan dengan kemampuannya untuk menganalisis data dalam jumlah besar secara otomatis dengan cepat dan mampu mengidentifikasi pola yang mungkin tidak terlihat oleh manusia. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan suseptibilitas longsor global berdasarkan algoritma integrasi machine learning. Wilayah prioritas longsor dan deforestasi global juga dikembangkan berdasarkan kedekatan terhadap jaringan jalan dalam bentuk wilayah prioritas dan keterpaparan jaringan jalan. Dilakukan pula perbandingan antara suseptibilitas longsor global dengan tingkat perubahan populasi manusia dan cahaya malam untuk mengetahui pengaruhnya pada manusia. Diperoleh bahwa kerawanan longsor tertinggi berada pada regional Asia Timur yaitu seluas 4.340.857 km2 (32,7%). Selanjutnya, diperoleh bahwa terdapat 8030 wilayah prioritas di seluruh dunia dengan negara dengan jumlah wilayah prioritas longsor dan deforestasi berjarak kurang dari 1 km dari jaringan jalan tertinggi adalah Vietnam (1293 lokasi) dan Indonesia (787 lokasi). Sedangkan pada keterpaparan jaringan jalan terhadap
longsor dan deforestasi, diperoleh bahwa Asia Tenggara dengan total panjang jalan terpapar adalah 46.287,389 km (35,18%) dari total keseluruhan jalan yang terpapar longsor dan deforestasi. Selanjutnya, untuk keterpaparan terhadap tingkat perubahan populasi manusia diperoleh juga bahwa Asia Timur merupakan regional dengan risiko tertinggi yaitu seluas 3.258.264 km2 (24,6%).