DisasterSense AI

Ringkasan

DisasterSense AI adalah sistem peringatan dini berbasis web yang membantu masyarakat Indonesia mempersiapkan diri menghadapi bencana alam dengan menganalisis data cuaca real-time dan menghitung tingkat risiko bencana secara otomatis berdasarkan lokasi pengguna.

Masalah

Sistem peringatan bencana yang ada seringkali terlalu teknis untuk dipahami masyarakat umum, edukasi kebencanaan tersebar di berbagai sumber yang tidak terpusat, dan banyak solusi mengharuskan instalasi aplikasi tambahan padahal akses cepat lewat browser jauh lebih praktis saat kondisi darurat.

Solusi

Aplikasi mendeteksi lokasi pengguna secara otomatis (GPS atau input manual dengan reverse geocoding), memantau data cuaca real-time (curah hujan, kecepatan angin, kelembapan, suhu), lalu menghitung tingkat risiko otomatis menjadi tiga level: Aman, Waspada, Bahaya, ditampilkan pada peta interaktif dengan penanda berwarna sesuai lokasi.

Fitur

• Deteksi lokasi otomatis via GPS atau input manual dengan reverse geocoding
• Pemantauan cuaca real-time (curah hujan, angin, kelembapan, suhu)
• Kalkulasi risiko otomatis dengan tiga level: Aman, Waspada, Bahaya
• Peta risiko interaktif dengan penanda lokasi berwarna
• Edukasi kebencanaan mencakup berbagai jenis bencana alam di Indonesia
• Sistem notifikasi peringatan dengan riwayat pelacakan

Teknologi yang Digunakan

React dan TypeScript dipilih untuk membangun antarmuka yang reaktif dan type-safe, dengan Vite sebagai build tool untuk iterasi cepat. Zustand menangani state management yang ringan (lokasi, data cuaca, riwayat peringatan) tanpa boilerplate berlebih. Leaflet (lewat React Leaflet) merender peta risiko interaktif. Data cuaca diambil dari Open-Meteo dan geocoding dari Nominatim/OpenStreetMap, keduanya API publik tanpa kunci akses, sejalan dengan pendekatan tanpa backend.

Tantangan

Merancang ambang batas kalkulasi risiko yang masuk akal dari data cuaca mentah, serta menangani kasus saat izin lokasi ditolak pengguna dengan alur input manual yang tetap mulus.

Hal-hal yang Saya Pelajari

Proyek ini memperkuat pemahaman tentang state management minimal (Zustand) dibandingkan solusi yang lebih berat, serta cara menyusun logika klasifikasi risiko berbasis ambang batas yang transparan dan mudah dijelaskan ke pengguna awam.

Hasil

DisasterSense AI memberikan estimasi risiko bencana berbasis lokasi langsung dari browser tanpa instalasi, mencakup edukasi untuk berbagai jenis bencana alam di Indonesia.