## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.3, No.1, Juli 2019, pp. 23~32 e-ISSN: 2548-6861

## Visualisasi Kualitas Penyebaran Informasi Gempa Bumi di Indonesia Menggunakan Twitter
Mira Chandra Kirana 1 *, Nanda Putra Perkasa 2 **, Muhammad Zainuddin Lubis 3 *** Maidel Fani 4 ** * Teknik Informatika, Politeknik Negeri Batam ** Teknik Multimedia Jaringan, Politeknik Negeri Batam ***Teknik Geomatika, Politeknik Negeri Batam mira@polibatam.ac.id 1 , nanda.putra.perkasa@gmail.com 2 , zainuddinlubis@polibatam.ac.id 3 , maidelfani@polibatam.ac.id 4 Article Info ABSTRACT Article history: Received 14-04-2019 Revised 08-05-2019 Accepted 10-05-2019
Indonesia  merupakan  salah  satu negara dengan tingkat  bencana alam  yang cukup tinggi,  seperti  gempa  bumi,  sehingga  penyebaran  informasi  mengenai  peringatan dini  sangat  penting.  Media  sosial Twitter menjadi  salah  satu  tempat  penyebaran informasi mengenai peringatan dini bencana alam gempa bumi di Indonesia melalui akun  BMKG.  Namu  belum  diketahui  kualitas  penyebaran  informasi  dari  media sosial Twitter tersebut,  oleh  karena  itu  dibuatlah  visualisasi  untuk  menganalisis kualitas penyebaran informasi dengan media sosial Twitter . Penelitian ini dilakukan dengan  tiga  tahap,  yaitu retrieving , preprocessing kemudian  visualisasi.  Proses retrieving digunakan untuk mengambil data Tweet akun BMKG di Twitter . Tahap preprocessing berfungsi untuk mendapatkan hasil analisis kualitas informasi gempa bumi. Setelah itu  hasil analisis data ketepatan  waktu, relevansi, kelengkapan data beserta  keakuratan  data  dibuat  kesimpulan  yang  menyatakan  kualitas  informasi penyebaran gempa bumi, lalu hasilnya di tampilkan dalam bentuk visualisasi grafik.
Keyword: Gempa Bumi,
Visualisasi,
Penyebaran Informasi, Kualitas Informasi
.
Copyright © 2019 Journal of Applied Informatics and Computing.
All rights reserved
.

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  yang  memiliki  letak geografis strategis. Indonesia terdiri dari beberapa pulau besar dan  ribuan  pulau-pulau  kecil,  dimana  masih  terdapat rangkaian  gunung  api  yang  masih  aktif.  Hal  tersebut  dapat memicu  terjadinya  banyak  bencana  alam  yang  tidak  hanya berasal  dari  gunung  api  yang  masih  aktif,  bisa  juga  berasal dari  pergeseran  lempeng  bumi  yang  terjadi  secara  alami. Keadaan  alam  yang  selalu  berubah  juga  dapat  memicu terjadinya banyak bencana alam yang merupakan akibat dari berbagai faktor. Dikarenakan banyaknya bencana alam yang terjadi  di  Indonesia,  sehingga  Indonesia  termasuk  dalam Cincin  Api  Pasifik.  Cincin  Api  Pasifik  adalah  daerah  yang sering  mengalami  gempa  bumi  dan  letusan  gunung  berapi yang mengelilingi cekungan Samudra Pasifik [1].
Di Indonesia terdapat sebuah lembaga yang melaksanakan tugas  pemerintahan  dan  bertanggung  jawab  dibidang meteorologi, klimatologi dan geofisika (BMKG). Peringatan dini bencana alam merupakan peringatan untuk menginformasikan kepada masyarakat tentang bencana alam
yang  akan  terjadi  tanpa  menunda  dan  bersamaan  melalui beberapa saluran [2].
Seiring  berkembangnya  zaman,  penyebaran  informasi melalui  teknologi  saat  ini  sudah  semakin  mudah  dan  cepat. Salah satu cara untuk melakukan penyebaran informasi yang cepat yaitu dengan melalui media sosial. Media sosial yang masih cukup banyak pengguna khususnya di Indonesia adalah Twitter . Media sosial Twitter dapat membantu pihak BMKG dalam menyebarkan informasi peringatan dini bencana alam karena banyaknya jumlah pengguna Twitter di Indonesia. Text Mining pada Twitter adalah sebuah proses yang dapat menganalisis  data  berupa  teks  dari  tingkat  keakuratan  serta menghitung  potensi-potensi  yang  muncul  dari  data  tersebut secara  otomatis.  Dalam  hal  ini  data  tersebut  adalah Tweet akun  BMKG  di Twitter .  Dengan  data  yang  telah  diolah tersebut, hasil yang didapatkan adalah pengelompokkan data untuk  menganalisis  kualitas  informasi  dari Tweet informasi gempa  bumi  BMKG  di  media  sosial Twitter .  Penelitian  ini menggunakan  pendekatan Text  Mining dengan  bantuan Natural  Languange  Processing atau  yang  biasa  dikenal dengan  NLP . NLP  digunakan  untuk  menyederhanakan  data
24
Tweet agar mudah di analisis sebagai data yang relevan dan tidak relevan dalam proses text mining .
Selain  menggunakan  NLP,  penelitian  ini  juga menggunakan algoritma pencocokan string brute force yang berfungsi  memecahkan  suatu  masalah  yang  biasanya  di dasarkan  pada  pernyataan  masalah  definisi  konsep  yang dilibatkan.  Algoritma brute  force memecahkan  masalah dengan  sangat  sederhana,  langsung  dan  dengan  cara  yang jelas. Di dalam penelitian ini algoritma brute force berperan dalam menganalisis data teks Tweet tingkat relevansinya. Penelitian  ini  menggunakan  2  jenis  visualisasi  di  dalam tahap  penyajian  data,  yaitu  visualisasi  grafik  dan  peta persebaran  [3].  Visualisasi  grafik  menampilkan  kualitas penyebaran  informasi  gempa  bumi  yang  dilakukan  pihak BMKG  di  media  sosial Twitter .  Sedangkan  visualisasi  peta persebaran  menunjukkan  lokasi  pengguna Twitter yang melakukan retweet terhadap tweet BMKG mengenai gempa bumi terjadi selama 6 bulan, dari bulan Januari hinga bulan Juni di tahun 2018.
Visualisasi di dalam penelitian ini, menunjukkan kualitas informasi  atau  tingkat  efektivitas  penyebaran  informasi peringatan dini bencana alam melalui akun BMKG di media sosial Twitter . Data di dapatkan dari tahap pengumpulan data tweet akun BMKG di media sosial Twitter , yang telah diolah dan dianalisis. Dengan visualisasi grafik dan peta persebaran, hasil  yang  ditampilkan  menjadi  lebih  jelas  dan  mudah  di pahami.

## II. T INJAUAN P USTAKA
A. Twitter Twitter adalah  sebuah  situs  web  yang  dimiliki  dan dioperasikan  oleh Twitter Inc.,  yang  menawarkan  jaringan sosial berupa mikroblog sehingga memungkinkan penggunanya  untuk  mengirim  dan  membaca  pesan  tweet. Twitter merupakan  tempat  akses  utama  data  yang  menjadi topik dari penelitian ini. Dan data dari media sosial Twitter yang dikumpulkan dan diolah adalah:
1. Tweet
Tweet adalah  sesuatu  yang  ditulis  user  di  media sosial Twitter .  Dalam  penelitian  ini Tweet yang dikumpulkan  untuk  di  analisis  berasal  dari  akun BMKG  yang  merupakan  pihak  yang  bertanggung jawab dalam informasi gempa bumi di Indonesia.
2. Retweet Retweet merupakan  pengulangan  dari Tweet user yang kemudian di tulis ulang dan bisa ditambahkan sisipan  kata. Retweet disini  menunjukkan  jumlah responden dari Tweet BMKG.

## B. Python
Python merupakan  salah  satu  bahasa  pemrograman interpretative, intraktif, berbasis objek dan bisa dijalankan di semua platform [4]
Di dalam penelitian ini, Python digunakan sebagai bahasa pemograman  untuk  membuat  skrip  yang  berfungsi  sebagai retrieval  data  Tweet akun  BMKG  di Twitter , Text  Mining data Tweet relevan dan tidak relevan dan visualisasi. Berikut adalah library-library yang digunakan di dalam penelitian ini: 1. Tweepy Tweepy adalah  library Python yang  bertugas  untuk mengakses  API  milik Twitter .  Tweepy  merupakan library Python yang dapat mengakses API milik Twitter sehingga dapat membuat bot retrieving data dari Twitter dengan  skrip Python . Tweepy digunakan  untuk menjembatani  bahasa  pemograman Python dengan Twitter di penelitian ini. Dengan menggunakan library Tweepy, data Tweet dari akun BMKG di Twitter dapat di kumpulkan dan di akses untuk bahan penelitian.
2. PyMySQL
Library PyMySQL  digunakan  untuk  menghubungkan basis  data  server  dengan  bahasa  pemograman Python . Dengan adanya library PyMySQL, dapat memudahkan untuk melakukan pengolahan data yang ada di basis data MySQL.
3. Unidecode Library Unidecode bekerja  sama  pada  proses Text Mining di  dalam bahasa pemograman Python . Library Unidecode berfungsi pada tahap Case Folding di dalam Text Mining, yaitu membuat semua huruf menjadi huruf kecil ( lower case ).
4. NLTK ( Natural Languange Tool Kit )
Library NTLK di dalam penelitian ini digunakan pada tahap Tokenizing ,  yaitu  berfungsi  untuk  memisahkan kata-kata pada setiap kalimat yang akan diolah.
5. Sastrawi Library Sastrawi  merupakan library yang  mempunyai peran penting di dalam proses Text Mining , terutama di dalam  pengolahan  teks  Bahasa  Indonesia. Library Sastrawi di dalam penelitian  ini digunakan pada tahap Stopword dan Stemming ,  dimana  tahap-tahap  tersebut berfungsi  untuk  menghapus  kata-kata  yang  tidak berhubungan  dan  menyederhanakan  kata  menjadi  kata dasar.

## C. Text Mining
Text  mining adalah  penambangan  yang  dilakukan  oleh komputer untuk menemukan informasi dan pengetahuan yang berguna  yang  tidak  diketahui  sebelumnya  sehingga menemukan sesuatu yang baru yang berasal dari sumber yang berbeda-beda  [5]. Text  mining merupakan  teknik  yang digunakan  untuk  menangani  masalah classification , clustering , information extraction dan information retrieval . Text Mining di dalam penelitian ini berfungsi untuk mengolah dokumen  teks  yang  telah  dikumpulkan  di  dalam  basis  data
JAIC
25 yang berupa Tweet untuk dapat diolah ke tahapan selanjutnya. Text Mining memiliki 2 tahapan, yaitu:
1. Text Pre-processing
Text  Preprocessing merupakan  tahapan  awal  terhadap teks untuk mempersiapkan teks menjadi data yang dapat diolah lebih lanjut. Berikut penjelasan proses tahapan Text Preprocessing :
 Case Folding
Case  Folding berfungsi  untuk  merubah  semua  huruf pada dokumen teks menjadi huruf kecil dan menghapus delimiter  yang  merupakan  karakter  selain  huruf. Ilustrasi case  folding yaitu  mengubah  semua  karakter menjadi huruf kecil di tampilkan pada gambar 1.
Ibukota Negara Indonesia merupakan Jakarta , sedangkan Bali  adalah  kota  di Indonesia yang terpopuler di Dunia . ibukota negara indonesia merupakan jakarta sedangkan bali adalah kota di indonesia yang terpopuler di dunia

## Gambar 1. Ilustrasi Case Folding
 Tokenizing Tokenizing adalah  tahap  pemotongan  string berdasarkan  pada  tiap  kata  yang  menyusunnya. Menguraikan  kalimat  menjadi  kata  per-kata  di ilustrasikan pada gambar 2.
ibukota negara indonesia merupakan  jakarta sedangkan bali adalah kota di indonesia yang terpopuler di dunia “ibukota”,“negara”
,“indonesia”,
“merupakan”,“jaka rta”, “sedangkan”, “bali”, “adalah”, “kota”, “di”, “indonesia”,“yang” , “terpopuler”, “di”, “dunia”

## Gambar 2. Ilustrasi
2. Text Transformation Text Transformation merupakan tahapan yang dipergunakan untuk menyederhanakan kata menjadi kata dasar,  serta  menghilangkan  kata-kata  yang  tidak berhubungan  seperti  kata  sambung.  Dalam  hal  ini diperlukan library yang  memiliki  bahasa  yang  sesuai dengan  bahasa  dokumen  teks  yang  akan  diolah.  Berikut tahapan-tahapan Text Transformation :
 Stopword Removal / Filtering
Tahap Stopword  Removal berfungsi  untuk menghilangkan kata-kata yang tidak penting atau kata- kata  yang  tidak  berhubungan.  Ilustrasi  dari  tahapan stopword yaitu menghilangkan kata-kata tidak penting ditampilkan pada gambar 3.
“ibukota”,“negara”, “indonesia”, “ merupakan ”,“jakarta”,
“ sedangkan ”,“bali”,
“ adalah ”,“kota”, “ di ”,“indonesia”,“ yang ”, “terpopuler”,“ di ”, “dunia”
“ibukota”, “negara”, “indonesia”, “jakarta”, “bali”, “kota”, “indonesia”, “terpopuler”, “dunia”
Gambar 3. Ilustrasi Stopword Removal
 Stemming
Stemming merupakan tahap untuk menyederhanakan kata. Tahap Stemming berfungsi untuk mencari kata dasar pada dokumen teks yang akan diolah. Ilustrasi stemming yaitu menyederhanakan  kata  menjadi  kata  dasar  ditampilkan pada gambar 4.
“ibukota”, “negara”, “indonesia”, “jakarta”, “bali”, “kota”, “indonesia”, “ ter populer”,
“dunia”
“ibukota”, “negara”, “indonesia”, “jakarta”, “bali”, “kota”,“indonesia”, “terpopuler”, “dunia”
Gambar 4. Ilustrasi Stemming
D. Algoritma Pencocokan String (brute force) Algoritma brute  force adalah  sebuah  pendekatan  yang lempang  ( straight  forward )  untuk  memecahkan  suatu masalah,  biasanya  didasarkan  pada  pernyataan  masalah ( problem  statement ) definisi  konsep  yang  dilibatkan. Algoritma brute  force memecahkan  masalah  dengan  sangat sederhana, langsung dan dengan cara yang jelas [6]
Cara kerja Algoritma brute force :
1. Mula-mula string dicocokkan pada awal teks.
2. Dengan bergerak dari kiri ke kanan, dibandingan setiap karakter  di  dalam  string  dengan  karakter  yang bersesuaian  di  dalam  teks,  jika  sesuai  dibandingkan tersebut mengeluarkan hasil.
3. Jika string belum ditemukan kecocokan dari teks belum habis,  maka geser string satu karakter ke kananda dan berulang ke langkah 2.
26
Contoh dari Algoritma brute force : Teks : nobody noticed him
Pattern  : not nobody not iced him step=0 not step=1 not step=2   not step=3    not step=4     not step=5      not step=6       not step=7        not
Pada  langkah  ke-7,  pencarian  telah  berhenti  karna  sudah menemukan kata yang cocok dengan pattern . Algoritma brute force di dalam penelitian ini berfungsi untuk mengklasifikasikan data Tweet yang relevan dan yang tidak relevan  untuk  menganalisis  tingkat  efektivitas  dari penyebaran informasi bencana alam gempa bumi pada akun BMKG di media sosial Twitter .

## E. Kualitas Informasi
Nilai  informasi  ditentukan  oleh  banyak  hal,  diantaranya adalah kualitas informasi karena secara tidak langsung nilai informasi akan diperoleh. Kualitas informasi adalah “tingkat dimana  informasi  memiliki  karakteristik  isi,  bentuk,  dan waktu  yang  memberikannya  nilai  buat  para  pemakai  akhir tertentu [7]. McLeoad mengemukakan bahwa suatu informasi yang berkualitas harus memiliki ciri-ciri sebagai berikut [8]:
1) Akurat
Informasi harus bebas dari kesalahan-kesalahan dan tidak menyesatkan.  Akurat  juga  berarti  informasi  harus  jelas mencerminkan maksudnya. Informasi harus akurat karena dari  sumber  informasi  sampai  ke  penerima  informasi kemungkinan banyak terjadi gangguan ( noise ) yang dapat mengubah informasi tersebut.
Di  dalam  penelitian  ini,  untuk  tingkat  akurasi  dari  data Tweet sudah  terpenuhi,  dikarenakan  data  di  ambil langsung dari Tweet pihak BMKG di media sosial Twittter dan  merupakan  badan  resmi  penyebaran  informasi bencana alam di Indonesia yang memiliki metode sendiri untuk meneliti bencana alam khususnya gempa bumi yang terjadi di Indonesia.
2) Tepat Waktu Informasi  yang  datang  pada  si  penerima  tidak  boleh terlambat.  Informasi  yang  sudah  usang  tidak  akan mempunyai  nilai  lagi  karna  informasi  merupakan landasan  dalam  pengambilan  keputusan.  Informasi  tepat waktu harus tersedia atau ada pada saat informasi tersebut diperlukan, tidak besok atau beberapa jam lagi, sehingga bisa  disimpulkan  bahwa  informasi  bencana  alam
khususnya gempa bumi yang tepat waktu tidak lebih dari satu  jam.  Di  dalam  penelitian  ini,  untuk  menentukan Tweet informasi  gempa  bumi  yang  tepat  waktu  yaitu waktu terjadinya gempa yang sudah ditambahkan satu jam lalu  dibandingkan  dengan  waktu  ketika Tweet dibuat. Apabila  waktu Tweet lebih  kecil  dibandingkan  waktu terjadinya gempa yang sudah ditambahkan satu jam, maka Tweet tersebut merupakan informasi yang tepat waktu.
3) Relevan
Relevan  artinya,  Informasi  yang  diberikan  harus  sesuai dengan yang dibutuhkan. Relevansi informasi untuk orang satu  dengan  orang  yang  lain  berbeda.  Relevan  di  dalam penelitian  ini  adalah,  apabila  informasi Tweet mengandung kata gempa bumi di dalamnya.
4) Lengkap Lengkap  ialah  tidak  boleh  ada  bagian  informasi  yang penting  atau  esensial  bagi  pengambil  keputusan  atau pelaksanaan  tugas  yang  hilang,  karena  menghasilkan keputusan  yang  salah  nantinya.  Di  dalam  penelitian  ini, informasi Tweet yang  lengkap  mengandung  informasi gempa  bumi  yang  berisikan  data-data  penting  di dalamnya.
Dalam  penelitian  ini,  menggunakan  tabel  standar efektivitas  untuk  menentukan  tingkat  kualitas  informasi khususnya efektivitas dari hasil pengolahan data penyebaran informasi gempa bumi akun BMKG di Twitter dalam bentuk persentase.

## TABEL I. TABEL STANDAR EFEKTIFITAS
Rasio Efektivitas Tingkat Capaian < 40% Sangat Tidak Efektif 40% - 59.99% Tidak Efektif 60% - 79.99% Cukup Efektif > 80% Sangat Efektif

## F. Visualisasi
Visualisasi  adalah  rekayasa  dalam  pembuatan  gambar, diagram  atau  animasi  bahkan  pemetaan  untuk  penampilan suatu informasi.
1) Metode penggunaan komputer untuk mentransformasi simbol menjadi geomterik.
2) Memungkinkan  peneliti  mengamati  simulasi  dan komputasi.
3) Memberikan cara untuk melihat yang tidak terlihat
4) Memperkaya  proses  penemuan  ilmiah  dan mengembangkan pemahaman yang lebih dalam dan tak diduga
JAIC
27
5) Dalam  berbagai  bidang  telah  merevolusikan  cara ilmuwan meneliti sains.
Penelitian  ini  menggunakan  2  jenis  visualisasi,  yaitu visualisasi grafik dan peta persebaran.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  yang  dilakukan  ini  dibagi  menjadi  3  tahap, tahapan yang pertama yaitu tahap pengumpulan data. Setelah data dikumpulkan tahapan selanjutnya yaitu pengolahan data dimana  data  diolah  menjadi  data  yang  lebih  berkualitas. Setelah  itu  tahap  penyajian  data  yang  berisikan  visualisasi dari data olahan.

## Gambar 5. Tahapan Proses Penelitian
Gambar 5 menunjukkan tahapan proses di dalam penelitian ini  secara  keseluruhan.  Dimana  pada  tahapan  awal  yang dilakukan adalah melakukan retrieve dari Tweet akun BMKG di Twitter dan langsung disimpan ke Basis Data. Data Tweet yang ada di Basis Data diolah dan dianalisis hingga hasil yang di  dapatkan  adalah  persentase  ketepatan  waktu.  Dan  data Tweet yang ada di Basis Data dengan melakukan pengolahan data teks dan analisis sehingga hasil yang di dapatkan adalah persentase  relevansi  data Tweet .  Dari  hasil  yang  telah  di dapatkan  dibuat  visualisasi  agar  hasilnya  lebih  mudah dimengerti.

## A. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  observasi.  Langkah-langkah  yang dilakukan dalam observasi sebagi berikut:
1. Melakukan retrieving data Tweet dari  akun  BMKG  di Twitter dengan  menggunakan  skrip Python dan  bantuan
Library Tweepy . Variabel-variabel  yang  dipelajari  dalam retrieving data Tweet yaitu:
- ID Nomor id dari Tweet BMKG di Twitter - Text Tweet
Isi  dari  teks Tweet akun  BMKG  di  media  sosial Twitter .  Digunakan  untuk  mengolah  dan mendapatkan hasil analisis data.
- Retweet_count Jumlah retweet dari Tweet BMKG di Twitter
- Favourite_count
Jumlah favourite dari Tweet BMKG di Twitter - Date_time Merupakan tanggal dari Tweet dibuat. Digunakan untuk  mengetahui  tanggal  dan  waktu  ketika  di publikasi.
2. Menyimpan data-data Tweet yang telah di dapatkan lalu disimpan ke dalam basis data.
Gambar 6. Data Tweet di Basis Data
Gambar 6  menunjukkan contoh data  yang di dapatkan dalam  proses  pengambilan  data Tweet BMKG  di Twitter .  No  pada  gambar  merupakan  nomor  urutan pengumpulan  data, text merupakan  isi  dari Tweet ,
retweet_count merupakan jumlah Retweet ,
favourite_count merupakan  jumlah Favourite dan date _ time merupakan waktu dari tweet tersebut di buat

## B. Teknik Pengolahan dan Analisis Data
Tahap-tahap  yang  dilakukan  untuk  pengolahan  data  dan analisis data adalah sebagai berikut:
1. Mengolah data Tweet yang tersimpan di dalam basis data dengan skrip pengolahan data dan library penghubung.
2. Melakukan analisis pengolahan data untuk mengetahui ketepatan  waktu  dari  informasi Tweet gempa  bumi. Pengolahan data yang dilakukan yaitu membandingkan waktu  terjadinya  gempa  dengan  waktu Tweet dibuat. Dikarenakan  kriteria  informasi  yang  tepat  waktu  tidak lebih dari beberapa jam, sehingga apabila waktu Tweet dibuat, tidak lebih satu jam dari waktu terjadinya gempa, maka Tweet tersebut  termasuk  informasi  yang  tepat waktu.

## Gambar 5. Tweet Informasi Gempa Tepat Waktu
Gambar 7 menunjukkan contoh Tweet informasi gempa bumi yang dilakukan secara tepat waktu, sehingga user yang  mendapatkan  informasi  bisa  dengan  segera melakukan tindakan mitigasi bencana gempa bumi.
3. Text  Mining digunakan  untuk  menyederhanakan  teks Tweet agar  mudah  dianalisis  menggunakan Natural Languange Processing . Proses text mining secara umum terbagi 2, yaitu:
 Text Processing Tindakan  yang  dilakukan  pada  tahap  ini  adalah toLowerCase, yaitu mengubah semua karakter huruf menjadi huruf kecil dan Tokenizing yang berfungsi sebagai  penguraian  deskripsi  yang  semula  berupa kalimat  menjadi  kata-kata  lalu  menghilangkan delimiter-delimiter  seperti  tanda  titik  (.),  koma  (,), spasi dan karakter angka.
 Featured Selection Tindakan yang dilakukan adalah stopword removal yaitu  menghilangkan  kata-kata  yang  tidak berhubungan  seperti  kata  sambung  dan stemming yaitu melakukan penyederhanaan kata menjadi kata dasar terhadap isi teks Tweet yang dianalisis.
4. Menggunakan  algoritma  pencocokan string ( brute force )  untuk  menganalisis  kelengkapan  dan  relevansi dari data teks Tweet . Setelah data teks Tweet melewati tahapan text mining , lalu dilakukan pencocokan dengan kriteria  data  teks  yang  lengkap  dan  relevan  untuk menganalisis tingkap kelengkapan dan relevansi dari isi teks Tweet .
Gambar 6. Tweet Informasi Gempa yang Baik
Gambar 8 menunjukkan contoh Tweet relevan terhadap Tweet informasi  gempa  bumi  dan  mengandung informasi  yang  lengkap.  Dapat  dilihat  pada  gambar, Tweet masih mengandung informasi penting mengenai informasi gempa bumi, seperti:
 Menampilkan kata “gempa” di dalam isi teks Tweet yang  menunjukkan  informasi  tersebut  termasuk dalam kategori bencana alam gempa bumi. Data ini digunakan  untuk  menentukan  relevansi Tweet
informasi tersebut dengan informasi gempa bumi.
 Menampilkan  informasi  kekuatan  gempa,  yaitu
“Mag:5.2”
 Menampilkan waktu kejadian dari gempa yang akan terjadi
 Menampilkan  lokasi  titik  gempa  dalam  bentuk satuan lintang dan bujur
 Menampilkan informasi daerah terjadinya gempa
 Menampilkan kedalaman gempa
5. Visualisasi data yang telah dikumpulkan dari hasil analisis ke dalam bentuk grafik dan peta persebaran.
6. Hasil  visualisasi  grafik  menampilkan  hasil  analisis relevansi,  ketepatan  waktu  dan  kelengkapan  data  dalam kurun waktu 6 bulan, dari bulan Januari hingga Juni tahun 2018.
7. Hasil  visualisasi  peta  persebaran  yang  di  tampilkan merupakan  peta  yang  dibuat  oleh  pihak  BMKG.  Peta menampilkan titik-titik  gempa  yang  terjadi dalam  kurun waktu 6 bulan, dari bulan Januari hingga bulan Juni tahun 2018
8. Dari  visualisasi  grafik  dan  peta  persebaran  dapat disimpulkan  kualitas  penyebaran  informasi  dari Tweet akun BMKG di Twitter .

## C. Teknik Penyajian Data
Penyajian data yang digunakan yaitu melakukan visualisasi data ke dalam bentuk  grafik dan peta persebaran agar lebih mudah dipahami.
Gambar 9. Grafik Pie (Direktorat Jenderal Perikanan Tangkap, 2013)
Gambar  9  merupakan  contoh  penyajian  data  dari  hasil visualisasi  dalam  bentuk  grafik pie .  Digunakan  untuk memvisualisasikan kualitas informasi Tweet mengenai gempa bumi  yang  dilakukan  oleh  akun  BMKG  di  media  sosial Twitter .
JAIC

## Gambar10. Peta Persebaran (BMKG, 2015)
Gambar  10  merupakan  contoh  penyajian  data  visualisasi dalam  bentuk  peta  persebaran.  Digunakan  untuk menampilkan  titik  informasi Tweet mengenai  gempa  bumi yang dilakukan oleh akun BMKG di media sosial Twitter .

## IV HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Implementasi
Hasil Implementasi dibagi menjadi 3 tahap yaitu retrieving data, preprocessing data dan visualisasi.
1) Retrieving Data Pada tahap ini dilakukan retrieving data Tweet dan Reweet dari  akun  BMKG  (@infoBMKG)  di  media  sosial Twitter untuk  mendapatkan  data Tweet BMKG. Tahap Retrieving dilakukan
dengan menjalankan skrip
Retrieving_Timeline.py .

## Gambar 11. Hasil Retrieving Data Tweet
Gambar  11  menunjukkan  hasil  data  dari  proses retrieving data  dari  akun  BMKG  (@infoBMKG)  di media sosial Twitter dan disimpan ke Basis Data.
Gambar 12. Data Retrieving Tweet di Basis Data
Gambar  12  menunjukkan  hasil  data retrieving dari  akun BMKG  (@infoBMKG)  di  media  sosial Twitter yang  telah disimpan ke Basis Data.
2) Prepossessing Data Pada tahap ini dilakukan Prepossesing data dari data yang telah  dikumpulkan  di  basis  data  untuk  mengolah  dan mengimplementasikan  metode Text  Mining .  Pada  tahap  ini, setelah data diolah dan disederhanakan agar mudah di pahami menggunakan  NLP,  data  dicocokkan  dengan pattern menggunakan algoritma pencocokkan string ( brute force ) .
Pattern-pattern yang  telah  disediakan  sebelumnya mengandung beberapa poin penting di dalam Tweet informasi gempa bumi, yaitu:
 Terdapat  kata  “gempa”  di  dalamnya.  Menunjukkan bahwa  informasi  tersebut  merupakan  informasi mengenai  gempa  bumi.  Data  ini  digunakan  untuk menganalisis  relevansi  data Tweet dengan  informasi gempa bumi.
 Besar kekuatan gempa.
 Waktu  terjadinya  gempa  yang  berfungsi  sebagai memperingatkan user untuk  dapat  bersiap-siap menghadapi  gempa  bumi.  Data  ini  diolah  untuk dibandingkan  dengan  waktu Tweet sehingga didapatkan persentase ketepatan waktu.
 Titik koordinat terjadinya gempa
 Daerah di Indonesia yang tertimpa musibah gempa
 Kedalaman gempa yang terjadi
Poin-poin  yang  berisikan  informasi  penting  gempa  ini digunakan  sebagai  pattern  pembanding  untuk  menentukan tingkat relevansi data dan kelengkapan informasi.

## 3) Visualisasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  visualisasi  dari  data  hasil Prepossesing ke  dalam  bentuk  grafik.  Implementasi perancangan input dan output data yang diperlukan yaitu:
 Menjalankan  skrip  “Retrieve_Timeline.py”  untuk melakukan retrieving data  dari  akun  BMKG  di  media sosial Twitter .
 Menjalankan  skrip  “Relevance  &  Complete.py”  untuk melakukan proses Prepossesing yang melakukan analisis
30
terhadap  data  yang  telah  disimpan  di  Basis  Data  untuk mendapatkan  hasil  data  tingkat  relevansi  dan kelengkapan data.

## Gambar 13. Hasil Prepossessing Data Relevan
Gambar 13 menunjukkan hasil dari Prepossesing data yang relevan.  Ketika  teks  yang  sudah  disederhanakan,  dilakukan pengolahan data menggunakan algoritma pencocokan string ( brute force ) pada pattern yang sudah disediakan, teks Tweet tersebut  mengandung  poin  informasi  penting  dari Tweet informasi gempa bumi, yaitu:
1) Terdapat kata “gempa”.
Kata  gempa  menentukan  relevan  atau  tidaknya  data tersebut.

## Gambar 14. Hasil Perhitungan Data Relevan
Gambar 14 menampilkan hasil dari perhitungan data yang relevan  sebesar  927  dari  927  data,  dan  persentase  yang didapatkan sebesar 100%. Hasil persentase 100% didapatkan karena data yang diolah hanya data Tweet informasi  gempa bumi  BMKG  di Twitter .  Sedangkan  untuk  nilai  kualitas informasi,  dengan  jumlah  persentase  data  relevan  dari kualitas informasi sebesar 25%. Dan dari hasil persentase data relevan  100%,  maka  di  dapatkan  hasil  persentase  sebesar 25%.
Gambar 15. Hasil Prepossessing Data Lengkap
Gambar 15 menunjukkan hasil dari Prepossesing data yang relevan.  Ketika  teks  yang  sudah  disederhanakan,  dilakukan pengolahan data menggunakan algoritma pencocokan string ( brute force ) pada pattern yang sudah disediakan, teks Tweet tersebut  mengandung  beberapa  poin  informasi  penting  dari Tweet informasi gempa bumi, yaitu:
2) Terdapat informasi kekuatan gempa ( magnitude )
3) Terdapat informasi waktu terjadinya gempa bumi
4) Terdapat  informasi  titik  koordinat  gempa  ( epicenter ) dengan satuan Lintang dan Bujur.
5) Terdapat  informasi  daerah  terjadinya  gempa  di Indonesia
6) Terdapat informasi kedalaman gempa
Minimal  terdapat  3  poin  dari  5  poin  penting  untuk menentukan data tersebut merupakan data Lengkap. Apabila pada teks yang diolah mengandung 5 poin penting informasi gempa  bumi,  hasil  yang  didapatkan  adalah  data  tersebut Lengkap dan apabila kurang dari 3 poin, hasilnya adalah data tersebut Tidak Lengkap.

## Gambar 16. Hasil Perhitungan Data Lengkap
Gambar  16  menampilkan  hasil  perhitungan  data  yang lengkap  sebesar  893  dari  927  data,  dan  persentase  yang didapatkan sebesar 96.33%.
Sedangkan  untuk nilai kualitas informasi, dengan jumlah persentase data lengkap dari kualitas informasi sebesar 25%. Dan  dari  hasil  persentase  data  relevan  96.33%,  maka  di dapatkan hasil persentase sebesar 24.08 %.
1) Menjalankan  skrip  “On_Time.py”  untuk  melakukan proses Prepossesing yang  melakukan  analisis  terhadap data  yang  telah  disimpan  di  Basis  Data  untuk mendapatkan hasil data ketepatan waktu.

## Gambar 17. Hasil Prepossessing Data Tepat Waktu
Gambar  17  menunjukkan  hasil  dari Prepossesing data ketepatan waktu. Dengan melakukan perbandingan data yaitu waktu Tweet dibuat  dan  waktu  terjadinya  gempa  dengan ditambahkan satu jam.
JAIC

## Gambar 18. Hasil Perhitungan Data Tepat Waktu
Gambar 18 menampilkan hasil dari perhitungan data yang tepat  waktu sebesar 742 dari 927 data, dan persentase yang didapatkan sebesar 80.04%.
Sedangkan  untuk nilai kualitas informasi, dengan jumlah persentase  data  tepat  waktu  dari  kualitas  informasi  sebesar 25%.  Dan  dari  hasil  persentase  data  tepat  waktu  sebesar 80.04%, maka di dapatkan hasil persentase sebesar 20.01%.

## B. Pembahasan
Berdasarkan implementasi dan pengujian yang di lakukan menghasilkan  beberapa  poin  penting  terhadap  kualitas penyebaran informasi akun BMKG di media sosial Twitter , antara lain:
Gambar 19 Grafik Pie Ketepatan Waktu

## Gambar 20. Grafik Pie Kelengkapan Data
Gambar  19  menunjukkan  hasil  pengolahan  data  untuk tingkat ketepatan waktu Tweet informasi BMKG. Setelah data diolah  didapatkan  hasil  persentase  sebesar  80%  untuk  data yang  tepat  waktu  dan  20%  data  yang  tidak  tepat  waktu. Gambar 20 menunjukkan hasil pengolahan data untuk tingkat kelengkapan  data Tweet informasi  BMKG.  Setelah  data
diolah  didapatkan  hasil  persentase  sebesar  96%  untuk  data yang lengkap dan 4% data yang tidak lengkap.

## Gambar 21. Hasil Kualitas Informasi Januari-Juni Tahun 2018
Gambar  21  menunjukkan  hasil  Kualitas  Informasi  dari Tweet BMKG  di  media  sosial Twitter .  Hasil  menampilkan tingkat  ketepatan  waktu  dan  tingkat  kelengkapan  data  yang ditampilkan  dalam  kurun  waktu  6  bulan  dari  bulan  Januari Hingga Juni di tahun 2018.
Hasil  pengolahan  data  secara  keseluruhan  ditampilkan pada gambar 22. Didapatkan tingkat Kualitas Informasi dari Tweet informasi BMKG mengenai gempa bumi di Indonesia melalui  media sosial Twitter , dengan hasil  yang didapatkan adalah sebagai berikut:
1. Tingkat Akurasi 25%
2. Tingkat Relevansi 25%
3. Tingkat Ketepatan Waktu 20.01%
4. Tingkat Kelengkapan Data 24.08%
Sehingga  data  hasil  Kualitas  Informasi Tweet BMKG didapatkan  sebesar  94.09%  dan  jika  dibandingkan  dengan tabel  Kualitas  Informasi,  hasil  yang  didapatkan  adalah Kualitas  Informasi  dari Tweet Informasi  BMKG  “Sangat Baik”.
32
Gambar 23. Peta Persebaran Retweet Terhadap Tweet BMKG
Gambar 23 menunjukkan hasil visualisasi peta persebaran lokasi  pengguna  yang  melakukan retweet terhadap tweet BMKG mengenai gempa bumi di Indonesia yang terjadi pada bulan Januari hingga Juni di tahun 2018. Simbol warna jingga menujukkan ibu kota negara dan ibu kota propinsi yang ada di  Indonesia.  Simbol  warna  hijau  menunjukkan  titik  lokasi pengguna  yang  melakukan retweet terhadap tweet BMKG. Data  didapatkan  dari  proses  pengumpulan  data  lokasi pengguna  yang  melakukan retweet terhadap tweet BMKG, setelah itu pemetaan peta persebaran dibuat berdasarkan data lokasi yang telah dikumpulkan.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  di  dapatkan  dari  pengujian  dan analisis hasil visualisasi maka dapat di simpulkan bahwa:
1. Kualitas  penyebaran  informasi  gempa  bumi  di  media sosial Twitter yang  telah  di  lakukan  BMKG  selama  6 bulan  terakhir  dari  bulan  Januari  hingga  bulan  Juni  di tahun 2018 sudah “Baik” dan efektif dikarenakan hasil kualitas informasi yang didapatkan sebesar 94.09%.
2. Kualitas penyebaran informasi menunjukkan bahwa:
 BMKG  melakukan Tweet informasi  gempa  bumi BMKG  di Twitter di  bulan  Januari  hingga  Juni tahun 2018 sebanyak 927 Tweet .
 Tweet dengan  persentase  ketepatan  waktu informasi  gempa  bumi  tertinggi  yaitu  sebanyak 155 Tweet terjadi di bulan Februari dan Maret.
 Tingkat dengan kelengkapan data tertinggi terjadi di  bulan  Maret  dengan  total Tweet sebanyak  188 Tweet .
3. Hasil  pengolahan  data  dapat  di  visualisasikan  dalam bentuk  visualisasi  grafik  dan  peta  persebaran  yang berisikan total Tweet informasi gempa dan hasil analisis kualitas  informasi Tweet BMKG  berserta  lokasi pengguna  yang  melakukan retweet terhadap tweet BMKG  mengenai  gempa  bumi  selama  6  bulan  dari bulan Januari hingga bulan Juni di tahun 2018.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terimakasih  kepada  segenap  Manajemen  Politeknik Negeri  Batam  yang  telah  mendukung  penulis  dalam melakukan Riset ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Pusdalops  (2016)  Ring  of  Fire.  [Online].  Tersedia: http://bpbd.jabarprov.go.id/index.php/component/k2/item/38- cincin-api- pasifik (diakses 8 Maret 2018)
[2] A.  T.  Chatfield  and  U.  Brajawidagda,  “Twitter  early  tsunami warning  system:  A  case  study  in  Indonesia’s  natural  disaster management,” in 2013 46th Hawaii International Conference on System Sciences, 2013, pp. 2050–2060.
[3] D.  E.  Kurniawan,  and  A.  Fatulloh,  "Clustering  of  Social Conditions in Batam, Indonesia Using K-Means Algorithm and Geographic Information System," International Journal of Earth Sciences and Engineering (IJEE) 2017, Vol.10 No.05
[4] R.  Mareta,  A.  D.  Rahmaningsih,  and  R.  D.  Firmansyah, “Pendeteksi  Ketinggian  Air  Interaktif  Dengan  Aplikasi Telegram  Berbasis  Raspberry  Pi,”  JST  (Jurnal  Sains  dan Teknol., vol. 6, no. 2, pp. 279–289, 2017.. 2012
[5] E. M. G. Younis, “Sentiment analysis and text mining for social media microblogs using open source tools: an empirical study,” Int. J. Comput. Appl., vol. 112, no. 5, 2015.
[6] B.  W.  Santoso,  F.  Sundawa,  and  M.  Azhari,  “Implementasi Algoritma Brute Force Sebagai Mesin Pencari (Search Engine) Berbasis Web Pada Database,” J. Sisfotek Glob., vol. 6, no. 1, 2016.
[7] J. O’brien and G. Marakas, Introduction to information systems. McGraw-Hill, Inc., 2009.
[8] R. McLeod and G. Schell, Sistem informasi manajemen. Indeks, 2004. Terjemahan oleh Ali Akbar Yulianto dan Afia R. Fitriati, Salemba Empat, Jakarta 2008