## Implementasi Basis Data XML di Twitter untuk Layanan Informasi Bencana

## Herny Februariyanti
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Stikubank Semarang email: hernyfeb@gmail.com

## Abstrak
Social  media  merupakan  aktivitas  dua  arah  yang  biasa  diterapkan  dalam  pertukaran  segala  macam informasi  pada  komunitas,  dan  perkenalan  sesama  pengguna  dalam  bentuk  tulisan,  visual,  ataupun  audio visual.  Seiring  dengan  hadirnya  layanan social  media ,  mulailah  berkembang  jejaring  sosial  seperti friendster , myspace , facebook dan juga layanan blog gratis, seperti blogspot serta wordpress , dan salah satu mikroblog yang saat ini banyak digunakan oleh masyarakat seluruh dunia yaitu twitter . Dengan dukungan perangkat mobile yang  semakin  bertumbuh  pesat, real  time  information yang  menggunakan  media  sosial bisa  membatu  penyebaran  informasi. Twitter juga  bukan  satu-satunya  yang  meluncurkan  fitur  untuk membantu pengguna saat bencana, facebook telah memperkenalkan ‘ Disaster Message Board’ awal tahun ini. Twitter sebagai  sarana  penyebaran  informasi  ke  user  dengan  tujuan  utama  adalah  tersampaikannya informasi-informasi  tentang  bencana  secara  langsung  ke  user  dalam  hal  ini  adalah  masyarakat.  Dalam penelitian ini telah dibuat sistem informasi bencana menggunakan twitter . Interaksi pemakai dengan sistem dapat  melalui tweet , mention atau direct  message .  Sistem  membutuhkan  waktu  tunggu  untuk  melakukan respon.  Jika  dibandingkan  dengan instant  messaging yang  mampu  merespon  secara real  time ,  layanan mention dan direct message mempunyai kelemahan karena dibatasi jumlahnya oleh twitter . Namun dalam hal menyebarkan secara luas lebih mudah memanfaatkan twitter .
Kata kunci: twitter , layanan informasi bencana, tweet , direct message , mention

## PENDAHULUAN
Media  sosial  kini  menjadi  bagian  penting dalam  berbagai  momen  kehidupan  manusia, termasuk  juga  bencana  alam,  dimana  laporan atau  informasi  yang  hadir  bisa  lebih  cepat  dan berasal langsung dari lokasi. Belum lagi dengan dukungan  perangkat mobile yang  semakin bertumbuh  pesat, real  time  information yang menggunakan  media  sosial  bisa  membatu penyebaran  informasi. Twitter juga  bukan  satu- satunya yang meluncurkan fitur untuk membantu  pengguna  saat  bencana, Facebook telah  memperkenalkan  ‘ Disaster Message Board ’  awal  tahun  ini. Lifeline memang  baru tersedia  di  Jepang  saja,  tetapi Twitter juga berharap  fitur  ini  bisa  dikembangkan  untuk lokasi lain di seluruh dunia.
Teknologi informasi yang sudah berkembang  memberikan  trend  penyebaran informasi bukan hanya memakai media spanduk
maupun brosur, tetapi melalui sosial media yang sudah  menjadi  trend  dewasa  ini  seperti Twitter . Hal ini dikarenakan komputer, laptop, komputer tablet,  telepon  genggam  sudah  merupakan kebutuhan primer dan selalu melekat kemanapun pemiliknya  pergi.  Sehingga  dengan  dasar  ini, peneliti mencoba mengimplementasikan aplikasi Twitter sebagai  sarana  penyebaran  informasi  ke user dengan tujuan utama adalah tersampaikannya  informasi-informasi  tentang bencana  secara  langsung  ke  user  dalam  hal  ini adalah masyarakat.

## METODE PENELITIAN
Metodologi yang digunakan pada penelitian ini adalah:

## 1. Objek Penelitian
Obyek  penelitian  adalah  situs-situs  berita ataupun  situs  lembaga  pemerintah  yang memberikan informasi tentang bencana.

## 2. Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan data dimaksudkan agar mendapatkan  bahan-bahan  yang  relevan, akurat dan reliable. Maka teknik pengumpulan  data  yang  dilakukan  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
a. Observasi
Dengan  melakukan  pengamatan  dan pencatatan secara sistematis tentang hal- hal yang berhubungan dengan basis data dokumen  berita  dengan  melakukan dengan mengumpulkan data dari berbagai  situs  berita  maupun  situs lembaga pemerintah yang
memberitakan kejadian bencana.
b. Studi Pustaka
Dengan  pengumpulan  data  dari  bahan- bahan  referensi,  arsip,  dan  dokumen yang  berhubungan  dengan  informasi bencana.

## 3. Metode Pengembangan
Penelitian ini menggunakan model prototyping. Di  dalam  model  ini  sistem dirancang dan dibangun secara bertahap dan untuk setiap tahap pengembangan dilakukan percobaan-percobaan  untuk  melihat  apakah sistem  sudah  bekerja  sesuai  dengan  yang diinginkan.

## TWITTER
Twitter adalah  sebuah  situs  web  yang dimiliki  dan  dioperasikan  oleh Twitter Inc., yang  menawarkan  jejaring  sosial  berupa mikroblog sehingga memungkinkan penggunanya  untuk  mengirim  dan  membaca pesan  yang  disebut  kicauan  ( tweets ).  Kicauan adalah  teks  tulisan  hingga  140  karakter  yang ditampilkan  pada  halaman  profil  pengguna. Kicauan  bisa  dilihat  secara  luas,  namun pengirim dapat membatasi pengiriman pesan ke daftar teman-teman mereka saja.
Semua  pengguna  dapat  mengirim  dan menerima kicauan melalui situs Twitter , aplikasi eksternal yang kompatibel (telepon seluler), atau dengan  pesan  singkat  (SMS)  yang  tersedia  di negara-negara tertentu. Situs ini berbasis di San
Bruno, California dekat San Francisco, di mana situs  ini  pertama  kali  dibuat. Twitter juga memiliki  server  dan  kantor  di  San  Antonio, Texas  dan  Boston,  Massachusetts. Twitter dirasakan  lebih  efektif  dari  pada facebook , karena  selain  kecepatan  penyebarannya  ke seluruh  dunia  dapat  terjadi  sepersekian  detik melalui  kode hashtag (#),  juga  tidak  memiliki prosedur keamanan yang rumit seperti facebook .
Dengan Twitter layanan  diberikan  hanya jika  dapat  membentuk  suatu  kontrak  yang mengikat dengan Twitter dan bukan merupakan orang  yang  dilarang  untuk  menerima  layanan berdasarkan  undang-undang  Amerika  Serikat atau  yurisdiksi  lain  yang  berwenang.  Tetapi layanan  yang  dapat  digunakan  di Twitter yang sesuai  dengan  syarat  dan  ketentuan  di  semua negara,  baik  peraturan  yang  berlaku  lokal, nasional, maupun hukum internasional.

## KONTEN DALAM TWITTER
Berikut  adalah  konten  yang  diberikan  oleh Twitter :
1. Laman Utama ( Home ).
Pada  halaman  utama  bisa  dilihat  kicauan yang  dikirimkan  oleh  orang-orang  yang menjadi teman. Halaman utama disebut juga sebagai Timeline .
2. Profil.
Pada  halaman  ini  informasi  ditampilkan mengenai  profil  atau  data diri  serta  kicauan yang sudah pernah dikirim atau ditampilkan, yang akan dilihat oleh seluruh orang.
3. Pengikut ( Follower ).
Pengikut  adalah  pengguna  lain  yang  ingin menjadi teman. Bila pengguna lain menjadi pengikut  akun  seseorang,  maka  kicauan seseorang yang ia ikuti tersebut akan masuk ke dalam halaman utama.
4. Mengikuti ( Following ).
Kebalikan  dari  pengikut,  mengikuti  adalah akun  seseorang  yang  mengikuti  akun pengguna  lain  agar  kicauan  yang  dikirim oleh  orang  yang  diikuti  tersebut  masuk  ke dalam halaman utama.
5. Gamitan ( Mentions ).
Biasanya konten ini merupakan balasan dari percakapan  agar  sesama  pengguna  bisa langsung  menandai  orang  yang  akan  diajak bicara.
6. Favorit.
Kicauan  ditandai  sebagai  favorit  agar  tidak hilang oleh halaman sebelumnya.
7. Pesan Langsung ( Direct Message ).
Fungsi  pesan  langsung  lebih  bisa  disebut SMS  karena  pengiriman  pesan  langsung  di antara  pengguna  tanpa  ada  pengguna  lain yang  bisa  melihat  pesan  tersebut  kecuali pengguna yang dikirimi pesan.
8. Tagar ( Hashtag ).
Tagar  yang  ditulis  di  depan  topik  tertentu agar pengguna lain bisa mencari topik yang sejenis yang ditulis oleh orang lain juga
9. Senarai ( List ).
Pengguna twitter dapat  mengelompokkan ikutan  mereka  ke  dalam  satu  grup  atau senarai  sehingga  memudahkan  untuk  dapat melihat  secara  keseluruhan  para  nama pengguna  ( username )  yang  mereka  ikuti ( follow ).
10. Topik Hangat ( Trending Topic ).
Secara  garis  besar  adalah  topik  yang
sedang banyak dibicarakan banyak
pengguna dalam suatu waktu yang bersamaan.  Kemudian  secara  spesifik  yaitu sebuah kata, frase atau yang ditandai dengan tagar (#) yang dilepaskan dengan kecepatan lebih  tinggi  serta  unggul  dalam  jumlah daripada  kata,  frase  atau  yang  ditandai dengan tagar lainnya, hal ini biasa dikatakan menjadi Topik Hangat ( Trending Topic ) dan menjadi  populer  baik  yang  melalui  upaya terpadu  oleh  pengguna  atau  karena  suatu peristiwa  yang  mendorong  orang  untuk berbicara  tentang  satu  hal  tertentu  tersebut. Topik-topik  tersebut  membantu Twitter dan pengguna untuk memahami apa yang terjadi di  dunia.  Terkadang  topik-topik  tersebut merupakan hasil dari kesengajaan dan upaya
bersama  oleh  fans selebriti  tertentu ataupun karena fenomena budaya.
Ada  2  jenis  Topik  Hangat  ( Trending Topic )  yang  menjadi  acuan  pengguna  di Indonesia,  yaitu  Topik  Hangat  Seantero Dunia  ( Trending  Topic  World  Wide  / TTWW )  dan  Topik  Hangat  Indonesia ( Trending Topic Indonesia / TTI ), kemudian yang  terjadi  di  Indonesia  khususnya terutamanya  adalah  karena  hal-hal  yang sedang  banyak  peminatnya  pada  kala  itu, semisal fenomena lagu Keong Racun, Ariel Peterpan  (dikenal  sebagai  Arielpeterporn), Ashilla  Zahrantiara  (dikenal  sebagai  Shilla, Ashilla  Z  dan  AshillaBlink),  Justin  Bieber (Beliebers),  Twilight,  Harry  Potter  dan lainnya,  atau  juga  hal-hal  yang  tidak  biasa seperti #7KulinerSbyPalingWuenak.
11. Isi Kicauan.
Perusahaan riset Pear Analytics menganalisa 2.000 kicauan pengguna Twitter di  Amerika  Serikat  selama  dua minggu  pada  bulan  Agustus  2009,  dari pukul 11:00 am sampai 5:00 pm (CST), dan membaginya ke dalam enam kategori:
a. Celoteh tidak berarti - 40%
b. Percakapan - 38%
c. Nilai lewat-terus ( pass-along ) - 9%
d. Promosi diri - 6%
e. Berita - 4%
f. Spam - 4%

## PENYEBARAN  INFORMASI  MELALUI TWITTER
Pengguna Twitter dapat  menyebarkan informasi  pesan  singkat  melalui  beberapa  cara, bisa melalui situs Twitter sendiri, melalui SMS, atau  melalui  aplikasi Twitter lainnya  seperti Twirl , Snitter ,  atau Twitterfox yang  merupakan aplikasi  tambahan  untuk browser Firefox . Karena  kandungan  pesan  yang  singkat, Twitter dimasukkan  dalam  kategori  mikroblog,  yaitu sebuah  media  online  yang  memungkinkan penggunanya menuliskan informasi pesan secara singkat.  Panjang  pesan  tersebut  biasanya kurang dari 200 karakter.

## PENDETEKSIAN KEJADIAN
Tujuan  dari  pendeteksi  kejadian  adalah untuk
mengidentifikasi cerita yang membicarakan  kejadian  yang  sebelumnya  tidak dilaporkan. Masalah ini berkaitan dengan sistem yang mampu membuat keputusan ya/tidak tanpa campur tangan pemakai (Papka, 1999).
Dari perspektif jurnalis, sebuah cerita tentang kejadian  secara  khusus  akan  berisi  :  1.  kapan kejadian  terjadi;  2.  siapa  saja  yang  terlibat;  3. dimana kejadian terjadi; 4. bagaimana kejadiannya;  dan  5.  pengaruh  atau  dampaknya. Namun  demikian  tidak  semua  berita  memuat informasi  tersebut.  Oleh  karena  itu  diperlukan dokumen  terkait  untuk  meyakinkan  bahwa informasi tersebut benar.

## VALIDASI
Validasi adalah suatu tindakan yang membuktikan  bahwa  suatu  proses/metode dapat memberikan hasil yang konsisten sesuai dengan spesifikasi yang telah ditetapkan dan terdokumentasi  dengan  baik.  Tujuan  dari validasi adalah menjamin bahwa informasi yang didapat  kemudian  disampaikan  mengandung nilai  kebenaran.  Validasi  dilakukan  dengan melakukan  pengujian  berdasarkan  basis  data dokumen  yang  telah  diklaster  dan  basis  data dokumen yang telah dilacak (Vert,2010).
Validasi  adalah  proses  penentuan  apakah model,  sebagai  konseptual  atau  abstraksi, merupakan  representasi  berarti  dan  akurat  dari sistem  nyata?  (Perry  dan  Hoover,  1989); validasi adalah penentuan apakah mode konseptual simulasi (sebagai tandingan program komputer) adalah representasi akurat dari sistem nyata  yang  sedang  dimodelkan  (Law  dan Kelton, 1991).

## XML
XML terletak pada inti web service, yang digunakan  untuk  mendeskripsikan  data.  Fungsi utama  dari  XML  adalah  komunikasi  antar aplikasi, integrasi data, dan komunikasi aplikasi eksternal  dengan  partner  luaran.  Dengan standarisasi XML, aplikasi-aplikasi yang berbeda  dapat  dengan  mudah  berkomunikasi antar satu dengan yang lain.
XML  adalah  singkatan  dari eXtensible Markup  Language .  Bahasa  markup  adalah sekumpulan  aturan-aturan  yang  mendefinisikan suatu sintaks yang digunakan untuk menjelaskan,  dan  mendeskripsikan  teks  atau data dalam sebuah dokumen melalui penggunaan  tag.  Bahasa  markup  lain  yang populer seperti HTML, menggambarkan kepada browser  web  tentang  bagaimana  menampilkan format  teks,  data,  dan  grafik  ke  layar  komputer ketika  sedang  mengunjungi  sebuah  situs  web. XML  adalah  sebuah  bahasa  markup  yang digunakan untuk mengolah meta data (informasi tentang data) yang menggambarkan struktur dan maksud/tujuan  data  yang  terdapat  dalam dokumen  XML,  namun  bukan  menggambarkan format  tampilan  data  tersebut.  XML  adalah sebuah standar sederhana yang digunakan untuk mendeskripsikan  data  teks  dengan  cara  self- describing  (deskripsi  diri).  XML  juga  dapat digunakan untuk mendefinisikan domain tertentu  lainnya,  seperti  musik,  matematika, keuangan  dan  lain-lain  yang  menggunakan bahasa markup terstruktur.
Dengan  adanya  system  basis  data  XML ini  memang  memberikan  kemudahan  untuk menyimpan dan meng-query data yang mempunyai format dokumen atau semi terstruktur  (Wijaya.,  2012).  Namun  demikian dari  sisi  pemakai,  dipaksa  untuk  belajar bagaimana  menggunakan  sistem  tersebut.  Baik itu  pada  saat  membangun  tabel  data  maupun pada  saat  akan  melakukan  query.  Hal  ini dikarenakan  format  XML  mempunyai  bahasa query sendiri yaitu XQuery.
XQuery  mempunyai  struktur  tata  bahasa yang  cukup  rumit,  hal  ini  mungkin  akan memberikan  kesulitan  bagi  para  pemakai  biasa. Untuk  itu  antarmuka  dengan  bahasa  alami adalah  suatu  jawaban  yang  benar,  khususnya untuk  pengguna  awam  dan  pengguna  akhir. Antarmuka  bahasa  alami  ke  basis  data  adalah sebuah  system  yang  membolehkan  pemakai untuk  mengakses  informasi  yang  tersimpan dalam basis data dengan mengetikkan permintaan  yang  diekspresikan  dalam  bahasa alami.

## CRAWLER
Mendesain sebuah crawler yang baik saat ini menemui banyak tantangan. Secara eksternal,  crawler  harus  mengatasi  besarnya situs  Web  dan  link  jaringan.  Secara  internal, crawler  harus  mengatasi  besarnya  volume  data. Sehubungan  dengan  terbatasnya  sumber  daya komputasi  dan  keterbatasan  waktu,  maka  harus hati-hati  memutuskan  URL  apa  yang  harus  di scan  dan  bagaimana  urutannya.  Crawler  tidak dapat  mengunduh  semua  halaman  web.  Penting bagi  crawler  untuk  memilih  halaman  dan mengunjungi halaman yang penting dulu dengan memprioritaskan  URL  yang  penting  tersebut dalam  antrian.  Crawler  juga  harus  memutuskan berapa  frekuensi  untuk  merevisi  halaman  yang pernah  dilihat,  untuk  memberikan  informasi  ke client  perubahan  yang  terjadi  di  Web.  Zuliarso (2009a)  telah  menguji  algoritma  kunjungan crawler  berdasarkan  isi  halaman  web.  Dalam Zuliarso  (2009b)  telah  menguji  algoritma penelusuran  berdasarkan  breadth  first  search, banyaknya backlink, dan ontologi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Arsitektur Sistem
Pada  gambar  1  diperlihatkan  arsitektur sistem informasi bencana menggunakan Twitter . Dalam  langkah  pertama,  sebuah  web  crawler mengambil  URL  dan  mengunduh  halaman  dari Internet  berdasarkan  URL  yang  diberikan. Halaman yang diunduh disimpan ke sebuah file dan di basis data.
Modul  indexer  mengekstrak  semua  kata dalam  tiap  halaman,  dan  menyimpan  URL dimana  tiap  kata  muncul.  Hasilnya  adalah “ lookup  table ”  yang  sangat  besar  yang menyediakan  semua  URL  yang  menunjuk  ke halaman-halaman  dimana  sebuah  kata  yang diberikan muncul.
Identifikasi kejadian dilakukan  kombinasi dari satu kata sampai satu kalimat untuk mencari kata-kata yang sesuai dengan kamus yang berisi kata-kata  yang  berkaitan  dengan  bencana. Selanjutnya dilakukan validasi informasi berdasarkan  basis  data  klaster  dokumen  dan basis  data  dokumen  yang  telah  dilacak
(diklasifikasi dan diurutkan berdasarkan kejadian).
Apabila  informasi  memang  valid  maka sistem  melakukan  pembacaan  basis  data personal. Berdasarkan basis data personal, maka dilakukan penyebaran informasi melalui Twitter .
crawler Ekstraksi Informasi Named-entity tokenisasi stemming pengindekan Penyimpanan indeks Penyimpanan Halaman web Informasi Bencana Pendeteksi Kejadian Baru Layanan informasi Menggunakan Twitter klasifikasi klastering crawler Gambar 1. Arsitektur Sistem Informasi Bencana
Menggunakan Twitter Sistem Layanan Informasi Bencana Menggunakan Twitter Layanan Informasi Sistem Bencana menggunakan twitter adalah  sebuah  layanan informasi  yang  di  tujukan  untuk  pengguna Twitter agar  dapat  dengan  mudah  mengakses informasi bencana. Dan pengguna Twitter hanya cukup  dengan  mengakses  informasi  lewat twitter dengan ketentuan sebagai berikut :
a. Tweet - Tweet adalah  pesan  sepanjang  140 karakter.  apabila  di  facebok  dikenal  istilah 'Status  Update',  maka Twitter menggunakan istilah  ' Tweet '  dengan  maksud  yang  sama. Tweet dapat diartikan sebagai kata kerja atau kata benda.
b. Direct message digunakan untuk
menanyakan informasi bencana.
Direct  message atau  DM  adalah  fasilitas twitter yang dimungkinkan untuk menyampaikan pesan yang bersifat privat ke pengguna twitter lain. Fasilitas DM ini hanya bisa  digunakan  untuk  mengirimkan  pesan kepada follower saja.
c. Mention s  digunakan  untuk  menanyakan status informasi bencana yang terbaru.
Mention adalah  cara  yang  paling  umum digunakan dalam twitter untuk berkomunikasi  dengan  sesama  pengguna twitter ,  jika  mengirimkan  pesan  kepada orang  lain  dengan  menggunakan mention , maka  pesan  akan  muncul  dalam  bagian @ mention di Twitter .
Data  Flow  Diagram  Layanan  Informasi

## Bencana Menggunakan Twitter
Pada  gambar  2  diperlihatkan  Diagram Konteks Sistem Layanan Bencana
Menggunakan Twitter . Layanan kepada pemakai sistem  terdiri  dari  Layanan  dengan Tweet , Layanan Direct message dan Layanan Mention .
0 Layanan Informasi Bencana menggunakan
Twitter
Informasi Kejadian bencana Tweet Informasi bencana Jawaban Direct Message Jawaban Mention Pesan pertanyaan Pemakai

## Gambar 2. Diagram Konteks Layanan Informasi
Menggunakan Twitter Layanan Informasi Bencana Menggunakan Twitter . Sistem memiliki 1 (satu) entitas  pemakai  sistem  yaitu  pemakai  yang memiliki  akun  di twitter . Untuk  Diagram  Level 0  dari  Sistem  Layanan  Informasi  Bencana Menggunakan Twitter diperlihatkan pada gambar 3 Pada Sistem Informasi Layanan Menggunakan Twitter , layanan informasi bencana  memanfaatkan  tiga  bentuk  layanan yaitu  :  layanan tweet ,  layanan Direct  message dan layanan Mention . Pada gambar 4 diperlihatkan Layanan tweet yaitu akan memberikan informasi secara langsung jika ada informasi bencana. Layanan direct diperlihatkan
pada  gambar  5  yaitu  layanan  sistem  informasi akan  dilakukan  jika  ada message yang  masuk akan  diberikan  jawaban  oleh  sistem.  Untuk layanan  dengan  menggunakan mention yaitu menggunakan hashtag yaitu  sistem  akan memberikan jawaban pertanyaan atas topik yang sedang  dibahas  pada  saat  itu  dapat  dilihat  pada gambar 6.
1.0 Layanan Tweet 2.0 Layanan Direct Message 3.0 Layanan Mention Tweet Pesan Informasi bencana Jawaban Direct Message Jawaban Mention Informasi kejadian bencana Pesan pertanyaan mention pertanyaan Pemakai
Gambar 3. Diagram Level 0 Sistem Layanan Informasi Bencana Menggunakan Twitter
Pada  modul  untuk  membaca Mention ada pengaturan yaang akan membaca setiap 5 menit. Hal  ini  dikarenakan Twitter membatasi  fasilitas untuk  membaca  timeline  agar  tidak  selalu sering.  Dalam  modul  ini  juga  setiap mention yang masuk akan disimpan ke dalam basis data. Apabila  ada mention yang  sama  dalam  waktu satu jam maka tidak akan dijawab.
Setiap jawaban akan dilihat apakah dalam waktu satu jam ada mention yang sama. Apabila ada, maka mention tidak di post. Demikian juga apabila belum ada post tweet yang baru. Namun apabila  jawaban  sebelumnya  sudah  lewat  dari satu  jam  atau  sudah  ada tweet berita  baru sebanyak  5 tweet ,  maka  jawaban  akan  dipost dengan tambahan no indeks.
1.1 Pendeteksi kejadian terbaru
1.2 Mempost tweet
Informasi bencana Pesan Informasi bencana Tweet Pesan Informasi bencana Informasi kejadian bencana Pemakai

## Gambar 4. Diagram Level 1 Proses Layanan Tweet
Dalam  diagram  ini  setiap  ada  informasi bencana,  maka  secara  otomatis  akan  di  post  di twitter .  Namun  demikian  karena  ada  batasan dari Twitter ,  bahwa  utuk  tiap  hari  maksimum 2500 tweet dan  tidak  boleh  ada  yang  sama persis.  Maka  untuk  topik  atau  kejadian  yang sama  hanya  akan  di  post  di twitter apabila  ada berita  tambahan.  Sedangkan  apabila  ada informasi  bencana  yang  berbeda  akan  langsung di post di twitter .
2.1 Membaca Direct Message 2.2 Memproses pertanyaan Direct Message
2.3 Mengirim jawaban  Direct Message Pesan pertanyaan token Perintah XQuery Informasi bencana Jawaban Direct Message Pemakai

## Gambar 5. Diagram Level 1 Proses Layanan
Direct message Diagram
menggambarkan proses yang dilakukan  untuk  melayani  informasi  bencana melalui Direct message . Karena ada batasan dari Twitter ,  bahwa  layanan Direct  message hanya
bisa  dilakukan  setiap  hari  maksimum  1000. Maka layanan akan diberikan setiap 5 menit
3.1 Membaca
Mention di
Twitter
3.2 Memproses pertanyaan Mention 3.3 Mengirim jawaban Mention mention pertanyaan token Perintah XQuery Informasi bencana Jawaban Mention Pemakai

## Gambar 6. Diagram Level 1 Proses Layanan
Mention Diagram menggambarkan proses yang dilakukan  untuk  melayani  informasi  bencana melalui Mention .  Karena  ada  batasan  dari Twitter ,  bahwa  layanan Tweet dan Mention hanya  bisa  dilakukan  setiap  hari  maksimum 2500 dan tidak boleh sama. Maka layanan akan diberikan  setiap  5  menit  apabila  pertanyaan yang  ditanyakan  berbeda  jawabannya.  Apabila ada pertanyaan dengan jawaban yang dihasilkan sama maka jawaban akan menunggu 1 jam

## Flowchart  Informasi  Bencana  Menggunakan Layanan Tweet
Gambar  7  adalah  flowchart  Layanan Informasi  Bencana  untuk  modul tweet .  Untuk Layanan Tweet dan  membaca tweet pengguna harus melakukan follow. Pada flowchart terlihat bahwa  proses  membaca  informasi  dari  sistem informasi bencana akan dicek apakah ada berita baru,  jika  tidak  ada  maka  menunggu  selama  5 menit  untuk  mengecek  apakah  ada  berita  baru. Jika  ada  berita  baru  maka  akan  dilanjutkan  cek apakah tweet sudah lebih dari 2000 tweet untuk hari itu. Jika sudah lebih dari 2000 tweet , maka menunggu  hari  berikutnya.  Untuk  dapat membaca tweet harus  follow  ke  akun  sistem informasi bencana.
Baca informasi dari sistem informasi bencana Ada berita baru Kirim ke tweet Tunggu 5 menit Tweet sudah > 2000 Menunggu Hari berganti tidak ya ya tidak Gambar 7. Flowchart Layanan Informasi
Bencana Menggunakan Tweet
Untuk  dapat  melakukan  layanan mention pemakai harus saling follow. Jadi misal A harus following  B,  dan  B  harus  following  A.  Pada gambar  8  diperlihatkan  flowchart  Informasi Bencana  menggunakan mention .  Pada  Layanan informasi menggunakan mention proses dimulai dari membaca timeline di tweet . Kemudian akan dilakukan  pengecekan  apakah  ada hashtag tentang  informasi  bencana. Jika tidak  ada  maka sistem  akan  dilanjutkan  dengan  mengecek informasi  yang  sama  dalam  tabel  apakah  sudah ada  atau  belum  ada.  Jika  belum  ada  maka informasi akan disimpan dalam tabel, tetapi jika informasi  sudah  ada  di  dalam  tabel  maka  akan dilakukan  pengecekan  apakah  informasi  sudah lebih  dari  satu  hari,  jika  sudah  lebih  maka informasi  akan  disimpan  dalam  table.  Jika belum maka menunggu 5 menit untuk membaca timeline lagi.
Informasi  yang  sudah  tersimpan  dalam tabel  akan  dilanjutkan  ke  pemroses  pertanyaan. Dilanjutkan  dengan  pengecekan  apakah tweet sudah  melebihi  2000,  jika  sudah  maka
menunggu  5  menit  untuk  membaca  timeline lagi. Jika belum maka akan dikirim jawaban.
Baca timeline tweet Ada hashtag #infobencana Simpan ke tabel Pemroses pertanyaan Kirim jawaban Tunggu 5 menit Dicek di tabel apakah sudah ada Sudah lebih dari satu hari tidak Ya tidak ya ya tidak Sudah kirim > 2000 tweet belum sudah
Gambar 8. Flowchart Layanan Informasi Bencana Menggunakan Mention
Baca Direct Message Ada direct Message Simpan ke tabel Pemroses pertanyaan Kirim jawaban Tunggu 5 menit Dicek di tabel apakah sudah ada Sudah lebih dari satu hari untuk akun yang sama tidak Ya tidak ya ya tidak Sudah kirim > 750 direct message belum sudah
Gambar 9. Flowchart Layanan Informasi Bencana Menggunakan Direct message
Pada  gambar  9  diperlihatkan  flowchart untuk  proses  Layanan  Informasi  Bencana Menggunakan Direct  message .  Untuk  dapat melakukan  layanan direct  message pemakai
harus  saling  follow.  Jadi  misal  A  harus following  B,  dan  B  harus  following  A.  Proses dimulai dari membaca direct message , kemudian  akan  dilakukan  pengecekan  apakah ada direct  message ,  jika  tidak  ada  maka  sistem akan diam dan menunggu selama 5 menit untuk membaca direct  message lagi.  Jika  ada direct message ,  maka  akan  dilakukan  pengecekan apakah  informasi  sudah  ada  dalam  tabel.  Jika informasi  belum  ada  maka  akan  dilanjutkan dengan  menyimpan  informasi  dalam  tabel. Sebaliknya  jika  ada  dalam  tabel  maka  akan dilanjutkan dengan pengecekan apakah message sudah  lebih  dalam  satu  hari  dalam  satu  akun. Jika  belum  ada  satu  hari  maka  tunggu  5  menit untuk membaca direct message berikutnya. Jika benar  maka  akan  disimpan  dalam  table. Informasi  yang  sudah  tersimpan  dalam  tabel akan  dilanjutkan  dengan  pemroses  pertanyaan. Dari  pemroses  pertanyaan  akan  dilanjutkan dengan pengecekan apakah direct message yang dikirim  sudah  lebih  dari  750,  jika  sudah  maka menunggu  selama  5  menit.  Jika  belum  maka dilanjutkan  dengan  pengiriman  jawaban  dan menunggu  selama  5  menit  untuk  membaca direct message berikutnya.

## Struktur Data
Untuk  dapat  menyimpan  data  informasi bencana  dalam  format  XML,  maka  terlebih dahulu  dibuat  XML  Schema.  XML  Schema dibuat untuk menjaga konsistensi masukan data. XML  Schema  informasi  bencana  untuk  data yang  disimpan  dapat  dilihat  pada  gambar  10 sebagai berikut :
Gambar 10. XML Schema Informasi Bencana
Contoh data dalam format XML :
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Informasi>
<jenis>gempa bumi</jenis> <tanggal>22 Agustus 2013</tanggal> <waktu>2.45 WITA</waktu> <kabkota>Denpasar</kabkota> <provinsi>Bali</provinsi> <sumber>BMKG</sumber> <besaran>5,4 SR</besaran> </Informasi>

## Tampilan Luaran Program
Di  bawah  ini  tampilan tweet saat berinteraksi  dengan  sistem  informasi  bencana. Untuk mendapatkan informasi bencana, pemakai  dapat  melalui tweet , mention ataupun direct  message .  Gambar  11  diperlihatkan tampilan  layanan tweet dari  sistem  apabila  ada kejadian bencana.
Gambar 11. Tampilan Layanan Informasi
Bencana Menggunakan Tweet Untuk  layanan  respon  menggunakan direct message untuk  menanyakan  informasi  bencana terbaru dapat dilihat pada gambar 12.
Gambar 12. Tampilan Respon Layanan Informasi Bencana Menggunakan Direct message
Tampilan  respon  menggunakan mention untuk menanyakan  informasi  bencana  terbaru.  Untuk mendapatkan  respon  melalui mention maka harus  ada hashtag #infobencana  diperlihatkan pada gambar 13.

## Gambar 13. Tampilan Respon Layanan
Informasi Bencana Menggunakan Mention

## KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini  telah  dibuat  Sistem Layanan  Informasi  Bencana  Menggunakan Twitter untuk  mengelola  layanan  informasi bencana.  Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan  hal-hal sebagai berikut :
1. Dalam  penelitian  ini  telah  dibuat  sistem informasi bencana menggunakan Twitter .
2. Interaksi  pemakai  dengan  sistem  dapat melalui tweet , mention atau direct message .
3. Sistem  membutuhkan  waktu  tunggu  untuk melakukan respon.
4. Sistem  telah  diuji  coba  dan  memberikan respon sesuai dengan hasil yang diharapkan.
Jika  dibandingkan  dengan  instant  messaging yang mampu merespon secara real time, layanan mention dan direct  message mempunyai kelemahan  karena  dibatasi  jumlahnya  oleh Twitter .  Namun  dalam  hal  menyebarkan  secara luas lebih mudah memanfaatkan twitter .

## SARAN
Dari  hasil  penelitian  ini,  maka  untuk  akan dilakukan beberapa penelitian berikutnya :
1. Analisa Twitter bagaimana publik merespon terhadap peringatan dan larangan; implikasi dari  dari  apa  yang  diketahui  publik  dan penggunaan media sosial untuk menyediakan  peringatan  dan  larangan  ke publik yang lebih baik.
2. Mengkaitkan dengan kamera untuk memfoto  atau  dengan  piranti  sensor  untuk disebarluaskan. Kemudahan dengan menggunakan  jejaring  sosial  adalah  tidak perlu membangun jaringan untuk menghubungkan piranti dengan pusat bencana. 3. Membangun informasi bencana yang dipublikasikan dengan standar tertentu.
4. Pemanfaatan  jejaring  sosial  untuk  memberi peringatan atas orang hilang atau kendaraan yang hilang.

## DAFTAR PUSTAKA
JYH,  P.  (2006). Web  Personalization  Using Implicit  Input .  Thesis,  University  Sins Malaysia.
Law, A.M. and Kelton, W.D. (1991). Simulation Modeling  and  Analysis .  McGraw-Hill, Inc., New York
Nasraoui,  O.  (2005). World  Wide  Web Personalization . Department of Computer Engineering  and  Computer  Science, University of Louisville, USA.
Papka.,  R.  (1999). On-Line  New  Event Detection,  Clustering,  and  Tracking .  Ph. D dissertation on University of
Massachusetts.
Perry, R.F. and Hoover, S.V. (1989).
Simulation: A Problem-Solving Approach .
Adisson-Wesley  Publishing  Co.,  Inc., Massachusetts.
Susetyo,  W.,  Hendrantoro,  G.,  Affandi,  A.
(2008). Coverage  Prediction  Of  Hf Wireless  Network  For  Disaster  Early Warning  System  In  Indonesia Seminar Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi 2008 (SNATI 2008) Yogyakarta,
Utami,  E.,  Cahyanto,  AD.  (2008). Sistem Peringatan  Dini  Pada  Bencana  Banjir Berbasis  Sms  Gateway  Di  Gnu/Linux Merupakan  Alternatif  Yang  Sederhana Dan Menarik Dalam Meningkatkan
Pelayanan Badan Meteorologi Dan
Geofisika  Dengan  Alokasi  Dana  Yang Rendah . Seminar Nasional Aplikasi
Teknologi Informasi 2008 (SNATI 2008), Yogyakarta.
Vert, G., Iyengar, SS, Phoha. (2010) .
Introduction  to  Contextual  Processing Theory  and  Applications .  Chapman  and Hall/CRC
Zuliarso,  E.,  Mustofa,  K.  (2009a). Crawling
Web  Berbasis  Konten .  Dinamik,  Jurnal Teknologi Informasi, Universitas Stikubank Semarang, Vol XIV, Juli 2009
Zuliarso,  E.,  Mustofa,  K.  (2009b). Crawling Web  Berdasarkan  Ontologi .  Seminar Nasional  V,  Jurusan  Matematika,  FMIPA Universitas  Negeri  Semarang,  Oktober 2009