Terakreditasi SINTA Peringkat 4 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 158/E/KPT/2021 masa berlaku mulai Volume 5 Nomor 2 Tahun 2018 sampai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index
Jurnal
Tekn olo gi I nforma si Komu ni kasi ( e-Jo urn al)
Vol. 9 No. 1 (2022) 1 - 8
ISSN Media Elektronik: 2443-3640

## Sosial Media Analisis Berbasis NLP Untuk Mempercepat Tanggap Bencana Banjir
Social Media Analysis Based NLP To Accelerate Flood Disaster Response
Finki Dona Marleny 1 , Mambang 2
1 Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Banjarmasin
2 Teknologi Informasi, Fakultas Sains & Teknologi, Universitas Sari Mulia
1 finkidona@umbjm.ac.id*, 2 mambang@unism.ac.id

## Abstract
Flood disasters that are monitored in real time on social media can be seen to report directly the condition of the affected areas. Areas that have been warned to be affected by the floods were informed via social media. Surrounding areas that are likely to be affected can be more vigilant by directly speeding up information and getting responses from social media users who  are  around  flood-prone  areas.  The  research  aims  to  provide  visualization  models  that  can  accelerate  flood  response information from disaster management, track disasters in increasing vigilance, and accelerate flood disaster recovery with analysis on social media. The approach used with Natural Language Processing (NLP), a data source derived from posts on Instagram is taken for analytical materials. Data sources from Instagram with flood hashtags in Kalimantan are used by using the  Natural  Language  Processing  (NLP)  process  stage  to  get  core  information  visualizations  to  speed  up  flood  response information.  Visualization  of  social  media  data  information  used  based  on  extracting  information  from  Instagram  posts, responses, and hashtags to speed up information provides troubleshooting and the importance of speeding up flood response information.  The  results  of  data  visualization  can  accelerate  disaster  response  information  to  increase  awareness  of  the condition of the surrounding area that can be affected by floods, it can be seen that the amount of data on the hashtag provides data visualization information in accelerating flood disaster management from disaster tracking to disaster recovery.
Keywords: Social media, Flood, Analysis, NLP, Instagram

## Abstrak
Bencana banjir yang terpantau secara real-time di media sosial dapat dilihat untuk melaporkan langsung kondisi wilayah yang terdampak bencana banjir. Daerah yang telah diberikan peringatan untuk terdampak banjir diinformasikan melalui media sosial. Daerah sekitarnya yang kemungkinan akan terdampak dapat lebih waspada dengan percepatan informasi secara langsung dan mendapatkan respon dari pengguna media sosial  yang berada di sekitar daerah rawan banjir. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan model visualisasi yang dapat mempercepat informasi tanggap banjir dari manajemen bencana, melacak bencana dalam meningkatkan kewaspadaan, dan mempercepat pemulihan bencana banjir dengan analisis di sosial media. Pendekatan yang digunakan dengan Natural Language Processing (NLP), sumber data yang berasal dari postingan di Instagram diambil untuk  bahan  analisis.  Sumber  data  dari  Instagram  dengan  hastag  banjir  yang  ada  di  Kalimantan  digunakan  dengan menggunakan  tahap  proses  Natural  Language  Processing  (NLP)  untuk  mendapatkan  inti  visualisasi  informasi  untuk mempercepat  informasi  respon  banjir.  Visualisasi  informasi  data  media  sosial  yang  digunakan  berdasarkan  penggalian informasi dari posting, tanggapan, dan tagar Instagram untuk mempercepat informasi  memberikan pemecahan  masalah dan pentingnya mempercepat informasi respons banjir. Hasil visualisasi data dapat mempercepat informasi tanggap bencana untuk meningkatkan kewaspadaan terhadap kondisi daerah sekitar yang dapat terkena dampak banjir, terlihat bahwa banyaknya data pada tagar memberikan informasi visualisasi data dalam mempercepat penanggulangan bencana banjir dari pelacakan bencana hingga pemulihan bencana.
Kata kunci: Media sosial, Banjir, Analisis, NLP, Instagram
1. Pendahuluan
Bencana adalah peristiwa yang dapat terjadi secara tiba- tiba  atau  juga  dapat  secara  perlahan  disertai  dengan korban  jiwa[1].  Saat  ini  efektivitas  dan  efisiensi
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. 1 (2022)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v9i1 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
manajemen bencana sangat diperlukan[2], [3]. Bencana pada dasarnya disebabkan oleh gejala alami dan terkait erat  dengan  konsekuensi  yang  tidak  diinginkan  dan dampak  dari  peristiwa  berbahaya  karena  kurangnya manajemen[4].  Untuk  mencegah  bencana,  diperlukan cara  penanganan  yang  efektif,  efisien,  dan  terstruktur untuk  mengatur  segala  sesuatu  yang  berkaitan  dengan kesadaran dan penanganan bencana [5], [6]. Informasi yang bersumber dari masyarakat yang terkena bencana dalam  mengurangi  dampak  bencana  dalam  situasi pascabencana  sangat  penting  untuk  tanggap  bencana dan  pemulihan[7].  Semakin  cepat  faktor-faktor  yang menyebabkan  respons  emosional  di  daerah  yang dilanda bencana, semakin baik informasi akan diputar, tetapi jarang dipertimbangkan ketika dapat memberikan referensi untuk mengidentifikasi sumber informasi [8], [9].  Respons  aktif  selama  krisis  dapat  memantau kondisi banjir [6].
Banjir dengan dampak berskala luas melanda beberapa provinsi  di  Kalimantan  pada  Januari  2021,  tercatat banjir besar yang melanda Provinsi Kalimantan Selatan ribuan rumah terendam dan banyak fasilitas umum yang rusak akibat bencana banjir. Peristiwa banjir di provinsi Kalimantan selatan berasal dari beberapa kabupaten di provinsi  tersebut.  Pada  pertengahan  tahun,  bencana banjir  melanda  provinsi  Kalimantan  Utara  dan Kalimantan  Barat,  sedangkan  pada  Agustus  2021 bencana  banjir  tercatat  telah  merendam  beberapa wilayah di provinsi Kalimantan Timur dan Kalimantan Tengah.  Banyak  korban  dan  fasilitas  yang  rusak,  jika tidak  ditangani  dengan  benar,  akan  menghambat, mengganggu  dan  membahayakan  masyarakat  [10]. Instrumen  yang  diakui  untuk  mengelola  peristiwa bencana  memiliki  siklus  respons  manajemen  risiko yang  cepat  [11]. Provinsi  dengan  tingkat  risiko  rawan banjir  menunjukkan  bahwa  pencegahan  banjir  dan situasi  pemantauan  curah  hujan  penting  untuk  deteksi bencana  banjir  sehingga  provinsi  sekitarnya  dapat mendukung  provinsi  lain  dalam  keadaan  darurat  [12], Informasi cepat dalam memulai  deteksi bencana banjir dapat  mengurangi  risiko  kerusakan  pascabanjir  [13]– [15].
Media sosial memiliki peran penting dalam memberikan informasi yang berguna untuk membantu penanggulangan bencana.  [16]. Namun banyak posting dari  pengguna  media  sosial  tidak  memiliki  nilai  yang berarti dan banyak informasi dapat menyebabkan berita yang  tidak  benar.  Kebutuhan  akan  proses  untuk memilah  data  diperlukan  untuk  menjadi  bagian  dari kerugian  menggunakan  data  media  sosial  [17], Kurangnya  data  dari  sumber  resmi  tentang  tanggap bencana  dapat  memperlambat  pemulihan  pascabanjir dan  menyebabkan  tingkat  siaga  turun  [17],  lambatnya penanganan bencana banjir karena kurangnya informasi dalam melacak daerah yang terkena dampak banjir [18], Media  sosial  tidak  boleh  digunakan  tanpa  kepedulian untuk mendukung manajemen bencana.[7].
Analisis sentimen dengan media sosial dapat memantau opini publik dalam peringatan bencana [1]. Ribuan data dan informasi  yang dipantau  di media sosial  memiliki materi untuk mempercepat informasi dalam Penanggulangan  Bencana  Banjir  (BNPB),  namun penggunaannya  harus  hati-hati,[19],  Dari  berbagai informasi  berupa  tulisan,  gambar  dan  video  dapat menambang  data  dengan  penambangan  media  sosial. [20], Media sosial, seperti Instagram memberikan peran penting  dalam  penanggulangan  bencana  dengan menyebarkan  informasi  darurat  kepada  masyarakat yang terkena bencana [21], Proses pengambilan data ini harus terlebih dahulu melalui proses pembersihan data, karena  informasi  yang  masuk  dapat  berupa  informasi yang salah dan berbeda [9], Oleh karena itu, pentingnya mengikuti  beberapa  tahap  dalam  mempercepat informasi  menggunakan  penambangan  media  sosial [2],  [20],  [22],  Sosial  media  analisis  memiliki keunggulan  informasi  yang  beragam  dan  melimpah serta disajikan secara langsung, data yang beragam dan banyak  yang  dapat  memperkuat  proses  percepatan informasi tanggap bencana [23], [17], Hanya saja jika dilihat dari sifatnya yang beragam dan dipantau secara langsung tidak semua data dapat digunakan karena bisa jadi data tersebut memiliki arti yang berbeda. [24]. Pendekatan utama untuk mengidentifikasi sumber data mitigasi bencana banjir dalam proses pelacakan dengan menerapkan  metode  pembelajaran  mesin  dari  Natural Language Processing [25], [26].  Sumber data tentang peristiwa  bencana  diimplementasikan  menggunakan Python  3.5[27].    Implementasi  dengan  python  3.5 diterapkan  pada  teks  dari  dataset  tanpa  pra- pemrosesan.[28].  Untuk  membentuk  implementasi visualisasi  informasi  menggunakan  NLP  pertama model  khusus  tugas  telah  dilatih  terlebih  dahulu,  dan kemudian  dapat  dipindahkan  ke  tugas-tugas  tertentu dengan  proses  menanamkan  kata-kata  terlatih  atau menanamkan kalimat[29].  Sementara pemodelan teks lokal dari embedding posisi statis dapat meningkatkan pemodelan  dengan  konteks  lokal  distribusi  frekuensi kata-kata  dianalisis  [30].    Inti  dari  pekerjaan  kami adalah  untuk  memberikan  visualisasi  informasi  yang bermakna dari kalimat, dan dengan demikian, kata-kata. Ini  memiliki  efektivitas  kata-kata  yang  membawa semua  informasi  yang  dimiliki  kata  [31].    Kata-kata membawa  nilai  informasi  yang  dapat  diekstraksi dengan  menambang  pendapat  dari  kata-kata  yang populer  digunakan  oleh  pengguna  dengan  mencari informasi di web atau media sosial sehingga informasi dapat diambil untuk analisis.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  model visualisasi menggunakan pendekatan Natural Language Processing (NLP) berbasis media sosial mining dalam mempercepat informasi tanggap banjir dari manajemen bencana,  melacak  bencana  dalam  meningkatkan kewaspadaan,  dan  mempercepat  pemulihan  bencana banjir.
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. 1 (2022)
2. Metode Penelitian
2.1. Koleksi Data
Data  yang  digunakan  adalah  data  dari  Instagram, sebuah  tagar  tentang  banjir  di  wilayah  Kalimantan. Jumlah  data  pada  postingan  berjumlah  87.240,  data pengujian sampel pengambilan sampel sampel  sampel acak diambil sebanyak 30% dari jumlah data postingan. Postingan  dari  Instagram  yang  diambil  sebagai  data analitik  terkait  data  tagar  dan  kata  kunci  banjir  yang terjadi  di  wilayah  Kalimantan.  Pengujian  data  acak dilakukan  sebanyak  30%  dari  total  posting  per  data kategori,  hashtag  yang  digunakan  adalah  data  posting Instagram  dan  kata  kunci  yang  digunakan  adalah sampel acak dari insiden terkait banjir yang diposting di provinsi wilayah Kalimantan.
2.2. Natural Language Processing (NLP)
Metode yang digunakan adalah metode eksperimental. Yaitu menganalisa postingan di Instagram dengan NLP. Langkah-langkah NLP adalah:
Memilih file teks untuk diproses kemudian data dari pos diimplementasikan  ke  Python  untuk  menemukan distribusi  frekuensi  kata  yang  paling  banyak dibicarakan, setelah itu proses pengiriman pustaka yang diperlukan,  kemudian  tahap proses tokenizing kalimat dan tokenizing kata-kata, setelah tahap tokenizing terus menghapus  tanda  baca  dan  simbol  yang  tidak diperlukan[34].  Tahap  proses  ini  adalah  untuk membersihkan domain corpus dan kemudian menerapkannya  dalam  python,  tahap  ini  termasuk menghapus simbol yang tidak perlu seperti tanda baca dan  sejenisnya  dan  lemmatisasi  [31].    Tahap  terakhir adalah  menemukan  distribusi  frekuensi  dan  membuat plot grafik frekuensi.
2.3. Desain Penelitian
Kerangka  konseptual  penelitian  ini  dimulai  dari menentukan  sumber  data  yang  akan  dibuat  untuk memvisualisasikan informasi, yaitu dengan mengumpulkan  data  posting  dari  Instagram  dengan melacak  kata  kunci,  tagar,  dan  penyebutan  peristiwa bencana  banjir  di  provinsi  Kalimantan  dari  Januari hingga  Oktober  2021.  Setelah  data  dikumpulkan, kemudian  diimplementasikan  dalam  Python  dengan pendekatan berbasis NLP. Selanjutnya, proses penggalian  informasi  menggunakan  pendekatan  NLP dapat  membantu  mempercepat  informasi  tanggap bencana banjir .
Dalam gambar kerangka konseptual penelitian ini, data yang dipilih adalah data dari Instagram dan  kemudian data  dipilih  berdasarkan  posting  yang  terkait  dengan peristiwa  bencana  banjir  pada  tahun  2021  di  wilayah Kalimantan.  Pengumpulan  data  dilanjutkan  dengan menginput kata kunci berupa hashtag dan tagar terkait bencana banjir dan pendekatan yang digunakan adalah
sosial  media  analisis  dengan    pendekatan  NLP,  hasil yang  dapat  dilihat  dalam  visualisasi  berupa  kata-kata yang  dapat  mempercepat  informasi  terkait  bencana banjir.

## Gambar 1. Kerangka konseptual penelitian
Paradigma  pemecahan  masalah  dari  penelitian  ini adalah  memberikan  model  visualisasi  informasi  untuk mempercepat  informasi  tanggap  banjir  dari  bencana awal secara real-time melalui sumber data media sosial Instagram  dari  kata  kunci,  tagar,  dan,  pelacakan bencana  dapat  meningkatkan  kewaspadaan  di  daerah sekitarnya,  serta  dapat  memberikan  sistem  peringatan dini bagi wilayah sekitarnya.

## 2.4. Informasi di Instagram
Instagram  adalah  salah  satu  media  sosial  yang  paling banyak  digunakan[33].  Penggunaan  Instagram  yang populer  salah  satunya  di  wilayah  Kalimantan  terkait informasi  bencana  banyak  diinformasikan  dengan media  sosial  Instagram,  followers  di  Instagram  juga aktif  dan  sangat  banyak  sehingga  pemilihan  data sumber  dalam  artikel  ini  menggunakan  media  sosial dari Instagram. Instagram memiliki fasilitas video dan foto  yang  sangat  baik  untuk  menginformasikan  suatu acara. Pada saat peristiwa banjir yang melanda wilayah Kalimantan  ini,  informasi  tersebut  tersebar  luas  di media  Instagram[34].  Salah  satu  contoh  peringatan yang  dipercepat  dari  posting  Instagram  ada  pada gambar di bawah ini. Gambar berikut ini adalah salah satu  peringatan  dini  yang  menginformasikan  bahwa aliran  sungai  sudah  berada  pada  level  yang  harus diwaspadai,  kemungkinan  banjir  yang  masuk  ke pemukiman akan semakin dekat.
Gambar 2. Informasi di Instagram
Sumber Data: Instagram Koleksi Data: Postingan Hastag, Tagar Sosial Media Analisisi dengan NLP Visualisasi Percepatan Informasi
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. 1 (2022)

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Pendekatan  yang  diusulkan  dengan  analisis  sosial media  berbasis  NLP  yang  diujicobakan  dengan menggunakan data posting Instagram yang dikumpulkan  tentang  peristiwa  bencana  banjir  di wilayah  Kalimantan  pada  tahun  2021  di  mana  lima provinsi  di  Kalimantan  terkena  dampak  banjir.  Data tagar dan komentar terkait bencana banjir per provinsi di  Kalimantan  diimplementasikan  ke  dalam  bahasa pemrograman  Python.  Pada  tahap  awal  data  di  olah untuk  mengetahui  respon  informasi  kejadian  bencana banjir  dengan  respon  positif,  negatif,  dan  netral.  Data yang  digunakan  adalah  komentar  dari  postingan  yang telah  dipilih.  Berikut  rangkuman  persentase  kata-kata positif,  negatif,  dan  netral  tentang  respons  terhadap bencana banjir yang terjadi di wilayah Kalimantan yang terbagi dalam lima provinsi.
Gambar 3. Persentase dari Instagram terhadap data respon banjir
Dari  persentase  respon  pengguna  Instagram  di  kolom komentar provinsi Kalimantan Selatan memiliki respon tercepat  dengan  respon  positif  di  atas  50%,  pada postingan di daerah lain memiliki persentase positif di bawah 50%, daerah yang memiliki respon paling netral berada  di  kalimantan  timur.  Respon  negatif  terendah berada di wilayah Kalimantan Timur.
Kata  visualisasi  wordcloud  yang  digambarkan  pada gambar  di  bawah  ini  adalah  visualisasi  dari  berbagai kategori  area  yang  terkena  banjir.  Kata-kata  yang diklasifikasikan  menjadi  kata-kata  negatif  dan  positif dalam  bentuk  hashtag  dan  komentar  pada  posting  di Instagram membentuk visualisasi kata cloud menggunakan metode NLP.
Wordcloud dihasilkan dari data yang telah dikumpulkan  dari  kategori  provinsi  dapat  dilihat  pada gambar 4. Hasil visualisasi wordcloud kata-kata positif yang  diambil  dari  Provinsi  Kalimantan  Selatan mendapat  banyak  respon  positif  dengan  kata-kata harapan  untuk  kecepatan  pemulihan  bencana.  Kata utamanya  adalah  banjir  yang  menandakan  percakapan positif tentang banjir, kemudian kata berikutnya diikuti oleh  kata  air,  sungai  yang  merupakan  respon  positif untuk  memperingatkan  sekitarnya.  warga  dari  kondisi saat bencana, kemudian kata surut yang merupakan kata keinginan  dan  berharap  agar  ketinggian  air  dapat kembali  normal,  kata  hulu  sungai  adalah  daerah  yang mengalami kerusakan parah di daerah hulu, Kemudian diikuti  dengan  kata  jalan,  rusak  yang  memberikan
informasi  tentang  kondisi  setelah  banjir.    Selanjutnya, kalimat  positif  yang  dijelaskan  untuk  provinsi Kalimantan Barat lebih kepada alam yang mulai tidak ramah  karena  berbagai  faktor  dan  faktor  manusia  itu sendiri,  maka  dalam  kategori  positif  untuk  provinsi Kalimantan Tengah lebih banyak termasuk lokasi atau peristiwa  bencana.    Citra  kategori  positif  provinsi Kalimantan  Tengah  menggambarkan  lokasi  desa-desa yang  terkena  dampak  dan  harapan  bagi  warga  yang terkena dampak.  Untuk gambaran negatif Kalimantan Tengah,  kata  yang  dominan  adalah  "deras"  Torrent adalah  kata  yang  berkaitan  dengan  aliran  air  sungai, yang  menandakan  kondisi  arus  sungai  di  lokasi tersebut. Selain itu, kalimantan timur memiliki beragam kalimat positif namun yang dominan adalah informasi tentang  jalan  yang  tergenang  banjir  dan  informasi mengenai lokasi yang terdampak banjir.
Positif wordcloud Negatif wordcloud (a) Kalimantan Selatan (b) Kalimantan Barat (c) Kalimantan Tengah (d) Kalimantan Utara

## (e) Kalimantan Timur

## Gambar 4. Worcloud respon banjir perkategori provinsi
Postingan  dari  banyak  pengguna  media  sosial  di Instagram  memiliki  nilai  yang  dapat  memberikan informasi  terkait  suatu  peristiwa,  seperti  peristiwa banjir.  Kurangnya  informasi  yang  benar  tentang tanggap  bencana  membuat  tingkat  kewaspadaan menurun  hal  ini  dapat  diatasi  dengan  menggunakan model  yang  dapat  mengolah  informasi  sehingga
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. 1 (2022)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v9i1 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
informasi akan merespon bencana untuk meningkatkan kewaspadaan  dalam  menghadapi  bencana  seperti bencana  banjir.  Karena  bencana  banjir  datang  bisa mewaspadai  posko  kejadian  terdekat.  Lambatnya penanganan bencana banjir akibat minimnya informasi dalam  melacak  daerah  terdampak  banjir  dapat ditingkatkan  dengan  informasi  yang  cepat  dengan mengetahui  kondisi  terdampak  bencana  banjir  untuk mempercepat  informasi  melalui  media  sosial.  Dalam pemulihan  bencana  yang  memiliki  informasi  lebih cepat,  penanganan  dan  mitigasi  bencana  banjir  dapat menjadi  acuan  informasi  dalam  hal  percepatan pemulihan pascabanjir.
Berikut perbandingan sebaran kata-kata yang merupakan  respon  positif  terhadap  peristiwa  bencana banjir  di  wilayah  Kalimantan.  Respon  positif  tersebut diambil  untuk  merujuk  pada  percepatan  informasi tanggap bencana banjir di wilayah Kalimantan. Pada  gambar  hasil  distribusi  frekuensi  di  bawah  ini adalah gambaran umum dari kata populer yang menjadi token  kata.  Kata-kata  populer  akan  menempati  posisi paling  banyak  dari  setiap  kata  yang  dianalisis menggunakan  token  kata  yang  dipilih  dan  diproses menggunakan pendekatan NLP. Pada tahapannya, NLP python  menggunakan  sintaks  sederhana  dengan  fitur, tokenisasi,  bagian  dari  penandaan  ucapan,  pengenalan entitas bernama, dan Parsing. Berikut adalah gambaran sebaran  frekuensi  di  setiap  kategori  di  wilayah Kalimantan. Setiap kata yang telah dipilih sudah benar dari  postingan  Instagram  sehingga  dapat  diuji perhitungan  distribusi  frekuensi  terkait  percepatan informasi bencana banjir.
Gambar 5. Distribusi Frekuensi Kalimantan Selatan
Gambar 6. Distribusi Frekuensi Kalimantan Barat
Gambar 7. Distribusi Frekuensi Kalimantan Timur
Gambar 8. Distribusi Frekuensi Kalimantan Tengah

## Gambar 8. Distribusi Frekuensi Kalimantan Utara
Hasil  percepatan  tanggap  informasi  bencana  banjir disajikan pada gambar berikut yang merupakan analisis kata kunci untuk percepatan tanggap informasi bencana banjir. Respon pengguna Instagram yang paling banyak terhadap kasus ini adalah  wilayah Kalimantan Selatan sebanyak 28%, dihitung dari jumlah respon kata kunci dan  posting  di  Instagram  terkait  penanggulangan bencana  banjir,  kemudian  22%    wilayah  Kalimantan Timur  untuk  tanggap  bencana  banjir,  untuk  respon terendah  dalam  informasi  bencana  berada  di  wilayah Kalimantan Timur yaitu sebesar 15%.

## 4.   Kesimpulan
Penggalian informasi menggunakan pendekatan Analisis sosial media berbasis NLP dapat mempercepat informasi  tanggap  banjir,  dari  hasil  yang  disajikan
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. 1 (2022)
disini  adalah  frekuensi  kata-kata  yang  mengarah  pada penanggulangan  bencana  banjir  untuk  dapat  melacak daerah  bencana  dari  daerah  yang  sebelumnya  terkena dampak,  sehingga  deteksi  dini  daerah  yang  tergenang banjir  dapat  meningkatkan  kewaspadaan  dari  daerah sekitarnya.  Sehingga  percepatan  informasi  tanggap banjir dapat meningkatkan kualitas informasi siaga dan memberikan  sistem  peringatan  dini  serta  dapat mempercepat  pemulihan  bencana  yang  terjadi. Menggunakan model ini dapat meningkatkan efektivitas informasi. Manfaat praktis dari penelitian ini dapat  dijadikan  acuan  untuk  mempercepat  informasi penanggulangan  bencana  mulai  dari  penanggulangan bencana,  dan  pelacakan  daerah  yang  terdampak bencana.

## Daftar Rujukan
[1] D.  Wu  and  Y.  Cui,  “Disaster  early  warning  and  damage assessment  analysis  using  social  media  data  and  geo- location  information,”  Decis.  Support  Syst.,  vol.  111,  no. April, pp. 48–59, 2018, doi: 10.1016/j.dss.2018.04.005.
[2] C.  Fan,  C.  Zhang,  A.  Yahja,  and  A.  Mostafavi,  “Disaster City  Digital  Twin:  A  vision  for  integrating  artificial  and human  intelligence  for  disaster  management,”  Int.  J.  Inf. Manage.,  vol.  56,  no.  November,  pp.  1–10,  2021,  doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2019.102049.
[3] T.  Schempp,  H.  Zhang,  A.  Schmidt,  M.  Hong,  and  R. Akerkar,  “A  framework  to  integrate  social  media  and authoritative  data  for  disaster  relief  detection  and distribution  optimization,”  Int.  J.  Disaster  Risk  Reduct., vol.  39,  no.  August  2018,  pp.  2–10,  2019,  doi: 10.1016/j.ijdrr.2019.101143.
[4] M.  Fernandez,  “Risk  perceptions  and  management strategies in a post-disaster landscape of Guatemala: Social conflict  as  an  opportunity  to  understand  disaster,”  Int.  J. Disaster  Risk  Reduct.,  vol.  57,  pp.  1–9,  2021,  doi: 10.1016/j.ijdrr.2021.102153.
[5] B. E. O. Monte, J. A. Goldenfum, G. P. Michel, and J. R. de  A.  Cavalcanti,  “Terminology  of  natural  hazards  and disasters: A review and the case of Brazil,” Int. J. Disaster Risk Reduct., vol. 52, pp. 1–48, 2021, doi:
10.1016/j.ijdrr.2020.101970.
[6] P. Yodsuban and K. Nuntaboot, “Community-based flood disaster  management  for  older  adults  in  southern  of Thailand: A qualitative study,” Int. J. Nurs. Sci., vol. 21, pp. 1–31, 2021, doi: 10.1016/j.ijnss.2021.08.008.
[7] J.  Fang,  J.  Hu,  X.  Shi,  and  L.  Zhao,  “Assessing  disaster impacts and response using social media data in China: A case study of 2016 Wuhan rainstorm,” Int. J. Disaster Risk Reduct., vol. 34, pp. 275–282, 2019, doi:
10.1016/j.ijdrr.2018.11.027.
[8] L.  Tan  and  D.  M.  Schultz,  “Damage  classification  and recovery  analysis  of  the  Chongqing,  China,  floods  of August 2020 based on social-media data,” J. Clean. Prod., vol.  313,  no.  February,  pp.  2–12,  2021,  doi: 10.1016/j.jclepro.2021.127882.
[9] S.  Chair, M.  Charrad,  and  N.  B.  Ben  Saoud,  “Towards  A
Social Media-Based Framework for
Disaster Communication,”  Procedia  Comput.  Sci.,  vol.  164,  pp. 271–278, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.12.183.
[10] M.  K.  Htein,  S.  Lim,  and  T.  N.  Zaw,  “The  evolution  of collaborative  networks  towards  more  polycentric  disaster responses  between  the  2015  and  2016  Myanmar  floods,” Int.  J.  Disaster  Risk  Reduct.,  vol.  31,  pp.  964–982,  2018, doi: 10.1016/j.ijdrr.2018.08.003.
[11] I.  A.  Rana,  M.  Asim,  A.  B.  Aslam,  and  A.  Jamshed,
“Disaster  management  cycle  and  its  application  for  flood
risk reduction in urban areas of Pakistan,” Urban Clim., vol. 38, no. February, pp. 1–12, Jul. 2021, doi:
10.1016/j.uclim.2021.100893.
[12] Y.  Chen,  J.  Li,  and  A.  Chen,  “Does  high  risk  mean  high loss: Evidence from flood disaster in southern China,” Sci. Total  Environ.,  vol.  785,  no.  15,  pp.  1–9,  2021,  doi: 10.1016/j.scitotenv.2021.147127.
[13] A. Y. Karunarathne, “Geographies of the evolution of social capital  legacies  in  response  to  flood disasters  in  rural and urban areas in Sri Lanka,” Int. J. Disaster Risk Reduct., vol. 62, pp. 1–42, 2021, doi: 10.1016/j.ijdrr.2021.102359.
[14] X.  Guan,  Y.  Zang,  Y. Meng,  Y.  Liu,  H.  Lv,  and  D.  Yan, “Study  on  spatiotemporal  distribution  characteristics  of flood and drought disaster impacts on agriculture in China,” Int. J. Disaster Risk Reduct., vol. 64, no. August, pp. 1–13, 2021, doi: 10.1016/j.ijdrr.2021.102504.
[15] K. Uddin and M. A. Matin, “Potential flood hazard zonation and  flood  shelter  suitability  mapping  for  disaster  risk mitigation  in  Bangladesh  using  geospatial  technology,” Prog.  Disaster  Sci.,  vol.  11,  no.  March  2019,  pp.  1–13, 2021, doi: 10.1016/j.pdisas.2021.100185.
[16] M. Dou, Y. Wang, Y. Gu, S. Dong, M. Qiao, and Y. Deng, “Disaster damage assessment based on fine-grained topics in social media,” Comput. Geosci., vol. 156, no. May 2020, pp. 1–12, Nov. 2021, doi: 10.1016/j.cageo.2021.104893.
[17] Z.  Xing  et  al.,  “Crowdsourced  social  media  and  mobile phone signaling data for disaster impact assessment: A case study  of  the  8.8  Jiuzhaigou  earthquake,”  Int.  J.  Disaster Risk Reduct., vol. 58, no. March, pp. 1–12, May 2021, doi: 10.1016/j.ijdrr.2021.102200.
[18] Q.  Huang,  G.  Cervone,  and  G.  Zhang,  “A  cloud-enabled automatic  disaster  analysis  system  of  multi-sourced  data streams:  An  example  synthesizing  social  media,  remote sensing  and  Wikipedia  data,”  Comput.  Environ.  Urban Syst., vol. 66, pp. 23–37, 2017,
doi:
10.1016/j.compenvurbsys.2017.06.004.
[19] S.  Ozcan,  M.  Suloglu,  C.  O.  Sakar,  and  S.  Chatufale, “Social  media  mining  for  ideation:  Identification  of sustainable  solutions  and  opinions,”  Technovation,  vol.
107,
pp.
1–12, Sep. 2021, doi: 10.1016/j.technovation.2021.102322.
[20] J.  R.  Ragini,  P.  M.  R.  Anand,  and  V.  Bhaskar,  “Big  data analytics  for  disaster  response  and  recovery  through sentiment analysis,” Int. J. Inf. Manage., vol. 42, no. May, pp. 15–24, 2018, doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2018.05.004.
[21] J.  Kim  and  M.  Hastak,  “Social  network  analysis: Characteristics  of  online  social networks  after  a  disaster,” Int.  J.  Inf.  Manage.,  vol.  38, no.  1, pp.  86–96,  Feb. 2018, doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2017.08.003.
[22] S.  D.  Mohanty  et  al.,  “A  multi-modal  approach  towards mining social media data during natural disasters - A case study of Hurricane Irma,” Int. J. Disaster Risk Reduct., vol. 54, no. January, pp. 1–14, Feb. 2021, doi:
10.1016/j.ijdrr.2020.102032.
[23] Y. Yan, J. Chen, and Z. Wang, “Mining public sentiments and  perspectives  from  geotagged  social  media  data  for appraising  the  post-earthquake  recovery  of  tourism destinations,” Appl. Geogr., vol. 123, pp. 1–13, Oct. 2020, doi: 10.1016/j.apgeog.2020.102306.
[24] F. Yuan, M. Li, R. Liu, W. Zhai, and B. Qi, “Social media for  enhanced  understanding  of  disaster  resilience  during Hurricane  Florence,”  Int.  J.  Inf.  Manage.,  vol.  57,  no. November 2020, pp. 1–18, Apr. 2021, doi:
10.1016/j.ijinfomgt.2020.102289.
[25] M.  Gridach,  “A  framework  based  on  (probabilistic)  soft logic and neural network for NLP,” Appl. Soft Comput. J., vol. 93, pp. 1–8, 2020, doi: 10.1016/j.asoc.2020.106232.
[26] D. Sellers, J. Crilly, and J. Ranse, “Disaster preparedness: A concept analysis and its application to the intensive care unit,” Aust. Crit. Care, pp. 1–6, 2021, doi: 10.1016/j.aucc.2021.04.005.
[27] N. Jung and G. Lee, “Automated classification of building
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. 1 (2022)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v9i1 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
information modeling (BIM) case studies by BIM use based on  natural  language  processing  (NLP)  and  unsupervised learning,” Adv. Eng. Informatics, vol. 41, no. March, pp. 1– 10, 2019, doi: 10.1016/j.aei.2019.04.007.
[28] A.  W.  Olthof  et  al.,  “Machine  learning  based  natural language  processing  of  radiology  reports  in  orthopaedic trauma,”  Comput.  Methods  Programs  Biomed.,  vol.  208, pp. 1–9, 2021, doi: 10.1016/j.cmpb.2021.106304.
[29] M.  Zhou,  N.  Duan,  S.  Liu,  and  H.  Y.  Shum,  “Progress  in Neural  NLP:  Modeling,  Learning,  and  Reasoning,” Engineering,  vol.  6,  no.  3,  pp.  275–290,  2020,  doi:
10.1016/j.eng.2019.12.014.
[30] B. Yang, L. Wang, D. F. Wong, S. Shi, and Z. Tu, “Context- aware  Self-Attention  Networks  for  Natural  Language Processing,”  Neurocomputing,  vol.  458,  pp.  157–169, 2021, doi: 10.1016/j.neucom.2021.06.009.
[31] G.  Perboli,  M.  Gajetti,  S.  Fedorov,  and  S.  Lo  Giudice, “Natural  Language  Processing  for  the  identification  of Human factors in aviation accidents causes: An application to the SHEL methodology,” Expert Syst. Appl., vol. 186, no. June, pp. 1–7, 2021, doi: 10.1016/j.eswa.2021.115694.
[32] C. J. De Torre, S. D, B. I, and M.-B. M.J, “Text Mining : Techniques  ,  Applications  ,  and  Challenges,”  Int.  J. Uncertain.,  vol.  26,  no.  4,  pp.  553–582,  2018,  doi: 10.1142/S0218488518500265.
[33] M. Staniewski and K. Awruk, “Technological Forecasting &  Social  Change  The  influence  of  Instagram  on  mental well-being  and  purchasing  decisions  in  a  pandemic,” Technol. Forecast. Soc. Chang., vol. 174, p. 121287, 2022, doi: 10.1016/j.techfore.2021.121287.
[34] J.  Kim  and  M.  Hastak,  “Social  network  analysis: Characteristics  of  online  social networks  after  a  disaster,” Int.  J.  Inf.  Manage.,  vol.  38,  no.  1,  2018,  doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2017.08.003.