SiJelih

AI-powered disaster information verifier berbasis data real-time BMKG.

Tentang

SiJelih hadir untuk mengatasi fenomena information chaos dan persebaran hoaks yang masif setiap kali terjadi bencana alam di Indonesia. Masyarakat seringkali terpapar informasi yang tidak valid melalui platform pesan instan sebelum data resmi dirilis, menciptakan kepanikan yang tidak perlu atau sebaliknya, pengabaian terhadap bahaya yang nyata. Terdapat gap kritis antara ketersediaan data teknis di server BMKG dan kemampuan masyarakat awam untuk melakukan validasi mandiri secara cepat.

Solusi yang ditawarkan adalah sebuah sistem verifikasi terpadu yang melakukan cross-check klaim informasi secara paralel terhadap tiga endpoint utama BMKG: TEWS (Tsunami Early Warning System), Nowcast Peringatan Dini, dan Prakiraan Cuaca berbasis wilayah. Menggunakan mesin inferensi LLaMA 3.1 melalui infrastruktur Groq, SiJelih melakukan ekstraksi entitas dan analisis komparasi antara klaim pengguna dengan data meteorologi faktual untuk memberikan verdict yang akurat beserta saran mitigasi yang actionable.

Fitur

Fitur	Deskripsi
Verifikasi teks	Validasi informasi bencana melalui input teks berbasis AI.
Verifikasi via foto	Ekstraksi teks dari tangkapan layar informasi berita menggunakan OCR.
Verifikasi massal	Proses verifikasi untuk banyak data sekaligus untuk kebutuhan riset.
Gempa alert real-time	Monitoring aktivitas gempa terbaru langsung dari sensor BMKG.
Histori verifikasi	Penyimpanan otomatis hasil pengecekan di dalam cloud database.
Share ke WhatsApp	Bagikan hasil verifikasi resmi dengan format pesan yang terstruktur.
Panic button geolokasi	Akses cepat ke data peringatan dini sesuai lokasi koordinat pengguna.
Dashboard terpadu	Panel administrasi dengan metrik verifikasi yang komprehensif.

Tech Stack

Layer	Teknologi	Keterangan
Frontend	Next.js 15 (App Router)	Framework React dengan optimasi server-side rendering.
AI Engine	Groq LLaMA 3.1	Inferensi AI dengan latensi rendah untuk analisis data.
Data Source	BMKG Open Data	Sumber kebenaran tunggal untuk data meteorologi dan geofisika.
Authentication	Firebase Auth	Manajemen identitas pengguna berbasis Google OAuth.
Database	Cloud Firestore	Penyimpanan dokumen NoSQL untuk histori verifikasi.
Deployment	Vercel	Platform host untuk aplikasi web modern yang skalabel.

Arsitektur

Data mengalir dari input pengguna melalui API route Next.js, memicu pengambilan data secara paralel dari server BMKG sebelum diproses oleh model LLaMA via Groq untuk menghasilkan respon JSON terstruktur yang kemudian disimpan ke Firestore.

[ USER ] ----(input)----> [ API ROUTE ]
                               |
                -------------------------------
                |              |              |
        [ BMKG TEWS ]   [ BMKG NOWCAST ] [ BMKG WEATHER ]
                |              |              |
                -------------------------------
                               |
                       [ GROQ LLaMA 3.1 ] 
                               |
                (JSON) <-------|
                  |
          [ FIRESTORE ] <---- (SAVE)
                  |
        [ RESPONSE TO UI ]

Struktur Project

sijelih/
├── app/                  # Direktori utama Next.js App Router
│   ├── api/              # API Route handlers (Verify, Auth, Weather)
│   ├── dashboard/        # Layout dan komponen admin panel
│   ├── histori/          # Halaman daftar riwayat verifikasi user
│   ├── login/            # Implementasi login via Firebase UI
│   ├── verifikasi/       # Fitur verifikasi massal dan visual
│   ├── layout.tsx        # Konfigurasi RootLayout, Font, dan Loader
│   └── page.tsx          # Landing page utama (Stripe-styled UI)
├── components/           # Komponen UI modular (Dialog, Toast, Skeletons)
├── hooks/                # Custom React hooks (useToast, useAuthState)
├── lib/                  # Logika inti dan integrasi pihak ketiga
│   ├── bmkg.ts           # Implementasi fetcher data real-time BMKG
│   ├── firebase.ts       # Inisialisasi Firebase SDK Client
│   ├── groq.ts           # Jembatan inferensi AI ke API Groq
│   └── utils.ts          # Fungsi pembantu untuk format data
├── providers/            # React Context (Auth, Toast notification)
├── public/               # Aset statis (Logo, Maskot, Icon)
├── tailwind.config.ts    # Konfigurasi sistem desain Tailwind v4
├── package.json          # Dokumentasi dependensi dan script node
└── tsconfig.json         # Konfigurasi compiler TypeScript

Menjalankan Lokal

1. Clone repositori ke mesin lokal:

git clone https://github.com/nowahgit/SiJelih.git

2. Instalasi seluruh dependensi project:

npm install

3. Konfigurasi variabel lingkungan di file .env.local:

Variable	Contoh Value	Keterangan
GROQ_API_KEY	gsk_...	API Key dari Groq Console.
NEXT_PUBLIC_FIREBASE_API_KEY	AIzaSy...	API Key dari Firebase Project.
NEXT_PUBLIC_FIREBASE_PROJECT_ID	sijelih	ID unik project Firebase.

4. Jalankan server pengembangan:

npm run dev

Data Source

Endpoint	Data	Update
autogempa.json	Info gempa M 5.0+ terbaru	Real-time
nowcast/id	Narasi peringatan dini wilayah	Berkala per 30 menit
prakiraan-cuaca	Parameter cuaca level kelurahan	Berkala per 3 jam

Wajib mencantumkan BMKG sebagai sumber data sesuai ketentuan penggunaan.

IDCamp Hackathon

Project ini dibuat untuk IDCamp Hackathon 2026 dengan tema Small Apps for Big Preparedness, kategori AI-powered disaster preparedness solution.

Credit

• BMKG atas ketersediaan data terbuka bagi publik.
• Groq atas penyediaan AI inference API yang sangat cepat.
• Dicoding IDCamp atas dukungan platform dan tantangan pengembangan.

Dibuat oleh Elnoah Agustinus Markus Manalu.