Segmentasi Wilayah Terdampak Bencana Berdasarkan Fitur Geo-Posisi

Penelitian ini memperkenalkan prototipe aplikasi segmentasi wilayah terdampak bencana (DAS-Apps) untuk melakukan segmentasi wilayah terdampak bencana berdasarkan fitur latitude dan longitude (geo-posisi). Aplikasi ini berfungsi untuk menyeleksi informasi bencana dari media sosial, data resmi pemeri...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Ade Sutedi, Indri Tri Julianto, Leni Fitriani
Format: Article
Language:Indonesian
Published: University of Brawijaya 2024-08-01
Series:Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Subjects:
Online Access:https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/8557
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
_version_ 1823858652690251776
author Ade Sutedi
Indri Tri Julianto
Leni Fitriani
author_facet Ade Sutedi
Indri Tri Julianto
Leni Fitriani
author_sort Ade Sutedi
collection DOAJ
description Penelitian ini memperkenalkan prototipe aplikasi segmentasi wilayah terdampak bencana (DAS-Apps) untuk melakukan segmentasi wilayah terdampak bencana berdasarkan fitur latitude dan longitude (geo-posisi). Aplikasi ini berfungsi untuk menyeleksi informasi bencana dari media sosial, data resmi pemerintah dari Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB), dan informasi bencana yang dikirimkan melalui DAS-Apps secara real-time. Daerah terdampak dipetakan berdasarkan data geo-posisi kemudian dihitung menggunakan metode Haversine Formula untuk menunjukkan peristiwa bencana terjadi dan seberapa jauh jangkauan bencana dirasakan. Pada penelitian ini, simulasi DAS-Apps dilakukan menggunakan dataset gempa (M ≥ 5.0) yang berasal dari Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) pada rentang bulan November dan Desember 2022 khusunya data bencana gempa bumi untuk wilayah Cianjur, Indonesia. Hasil pengujian menunjukkan bahwa prototipe DAS-Apps dapat melakukan proses segmentasi wilayah berdasarkan radius geo-posisi dari titik informasi bencana sehingga dapat diimplementasikan untuk untuk framework aplikasi tanggap darurat dan manajemen bencana pada penelitian selanjutnya.   Abstract   This research introduces a prototype Disaster-affected Area Segmentation Application (DAS-Apps) designed to perform segmentation of disaster-affected areas based on latitude and longitude features (geo-positioning). The application functions to filter disaster information from social media, official government data from Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB), and disaster information submitted in real-time through DAS-Apps. The affected areas are mapped based on geo-positioning data, and then calculated using the Haversine Formula method to indicate when and how far-reaching the disaster events are perceived. In this study, DAS-Apps simulations were conducted using earthquake datasets (magnitude ≥ 5.0) from the Meteorology, Climatology, and Geophysics Agency (BMKG) during the months of November and December 2022, specifically earthquake data for the Cianjur region, Indonesia. The test results indicate that the DAS-Apps prototype can successfully carry out the area segmentation process based on the geo-positioning radius from the disaster information point, making it suitable for implementation in emergency response and disaster management application frameworks in future research.
format Article
id doaj-art-cf866aa342314554bbd9145397265ae1
institution Kabale University
issn 2355-7699
2528-6579
language Indonesian
publishDate 2024-08-01
publisher University of Brawijaya
record_format Article
series Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
spelling doaj-art-cf866aa342314554bbd9145397265ae12025-02-11T10:37:18ZindUniversity of BrawijayaJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer2355-76992528-65792024-08-0111410.25126/jtiik.1148557Segmentasi Wilayah Terdampak Bencana Berdasarkan Fitur Geo-PosisiAde Sutedi0https://orcid.org/0000-0002-8297-8613Indri Tri Julianto1Leni Fitriani2Institut Teknologi Garut, GarutInstitut Teknologi Garut, GarutInstitut Teknologi Garut, Garut Penelitian ini memperkenalkan prototipe aplikasi segmentasi wilayah terdampak bencana (DAS-Apps) untuk melakukan segmentasi wilayah terdampak bencana berdasarkan fitur latitude dan longitude (geo-posisi). Aplikasi ini berfungsi untuk menyeleksi informasi bencana dari media sosial, data resmi pemerintah dari Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB), dan informasi bencana yang dikirimkan melalui DAS-Apps secara real-time. Daerah terdampak dipetakan berdasarkan data geo-posisi kemudian dihitung menggunakan metode Haversine Formula untuk menunjukkan peristiwa bencana terjadi dan seberapa jauh jangkauan bencana dirasakan. Pada penelitian ini, simulasi DAS-Apps dilakukan menggunakan dataset gempa (M ≥ 5.0) yang berasal dari Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) pada rentang bulan November dan Desember 2022 khusunya data bencana gempa bumi untuk wilayah Cianjur, Indonesia. Hasil pengujian menunjukkan bahwa prototipe DAS-Apps dapat melakukan proses segmentasi wilayah berdasarkan radius geo-posisi dari titik informasi bencana sehingga dapat diimplementasikan untuk untuk framework aplikasi tanggap darurat dan manajemen bencana pada penelitian selanjutnya.   Abstract   This research introduces a prototype Disaster-affected Area Segmentation Application (DAS-Apps) designed to perform segmentation of disaster-affected areas based on latitude and longitude features (geo-positioning). The application functions to filter disaster information from social media, official government data from Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB), and disaster information submitted in real-time through DAS-Apps. The affected areas are mapped based on geo-positioning data, and then calculated using the Haversine Formula method to indicate when and how far-reaching the disaster events are perceived. In this study, DAS-Apps simulations were conducted using earthquake datasets (magnitude ≥ 5.0) from the Meteorology, Climatology, and Geophysics Agency (BMKG) during the months of November and December 2022, specifically earthquake data for the Cianjur region, Indonesia. The test results indicate that the DAS-Apps prototype can successfully carry out the area segmentation process based on the geo-positioning radius from the disaster information point, making it suitable for implementation in emergency response and disaster management application frameworks in future research. https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/8557BMKG BNPBDisasterGeo-positionHaversine FormulaSegmentation
spellingShingle Ade Sutedi
Indri Tri Julianto
Leni Fitriani
Segmentasi Wilayah Terdampak Bencana Berdasarkan Fitur Geo-Posisi
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
BMKG
BNPB
Disaster
Geo-position
Haversine Formula
Segmentation
title Segmentasi Wilayah Terdampak Bencana Berdasarkan Fitur Geo-Posisi
title_full Segmentasi Wilayah Terdampak Bencana Berdasarkan Fitur Geo-Posisi
title_fullStr Segmentasi Wilayah Terdampak Bencana Berdasarkan Fitur Geo-Posisi
title_full_unstemmed Segmentasi Wilayah Terdampak Bencana Berdasarkan Fitur Geo-Posisi
title_short Segmentasi Wilayah Terdampak Bencana Berdasarkan Fitur Geo-Posisi
title_sort segmentasi wilayah terdampak bencana berdasarkan fitur geo posisi
topic BMKG
BNPB
Disaster
Geo-position
Haversine Formula
Segmentation
url https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/8557
work_keys_str_mv AT adesutedi segmentasiwilayahterdampakbencanaberdasarkanfiturgeoposisi
AT indritrijulianto segmentasiwilayahterdampakbencanaberdasarkanfiturgeoposisi
AT lenifitriani segmentasiwilayahterdampakbencanaberdasarkanfiturgeoposisi