## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Analisa Performa RStudio Server Berbasis Cloud Menggunakan Elastic Stack sebagai Sistem Manajemen Metrik
Krisna Aditama Ashari #1 , Is Mardianto #2 , Dedy Sugiarto #3
# Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti Jalan Kyai Tapa No 1 Grogol, Jakarta Barat, DKI Jakarta 11440
1 krisna064001904003@std.trisakti.ac.id
2 mardianto@trisakti.ac.id
3 dedy.sugiarto@trisakti.ac.id
Abstrak— Reliabilitas atau keandalan merupakan salah satu sifat penting pada sebuah server dalam melayani pengguna. Salah  satu  cara  mengukurnya  ialah  dengan  melakukan  uji perfoma.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui kemampuan  RStudio  Server  pada  infrastruktur  cloud  saat digunakan oleh multiuser dengan Elastic Stack sebagai sistem yang menangani pengumpulan, penyimpanan dan visualisasi data  metriknya.  Tahapan  dimulai  dengan  mengumpulkan data  berupa  metrik  sistem  oleh  Metricbeat,  lalu  diproses Logstash  dan  disimpan  menjadi  index  dalam  Elasticsearch, visualisasi data ditampilkan oleh Kibana.  Pengujian kinerja server  dilakukan  dengan  menjalankan  script  R  berdurasi 2 menit  dan 7  menit  secara simultan.  Hasil  pengujian  berupa catatan CPU Usage, Memory Usage dan durasi penyelesaian script  selanjutnya  di  plotting  pada  R.  Hasil  analisa  dari plotting  data  menunjukkan  jumlah  user  yang  dapat menggunakan Rstudio Server dengan spesifikasi 2 CPU dan RAM 4GB secara optimal ialah maksimal 2 user pada script dengan run time 2 menit dan 7 menit, lebih dari jumlah user itu  akan  mempengaruhi  waktu  proses  penyelesaian  script menjadi tingkat performa sedang hingga berat.
Kata  kunci — Rstudio  Server,  Cloud,  Elastic  Stack,  Metrik, Plotting

## I. P ENDAHULUAN
Server  adalah  komputer  yang  menyediakan  berbagai jenis  layanan  kepada  komputer  lain  dalam  jaringan komputer  [1].  Seiring  pesatnya  perkembangan  teknologi, layanan server kini mampu diakses lebih luas dan fleksibel melalui  internet  berbasis cloud  computing . Cloud computing atau  komputasi  awan  adalah  metode  dimana kemampuan  teknis  teknologi  disediakan  sebagai  layanan ( as a service ) sehingga pengguna dapat menggunakannya melalui  internet  tanpa  mengetahui  infrastruktur  apa  yang ada di dalamnya [2]. Salah satu contoh penerapannya pada saat  ini  ialah  mendukung  pembelajaran  dan  pelatihan  via online  mengenai  data  analisis  menggunakan  RStudio Server.  RStudio  Server  adalah  server integrated development environment (IDE) berbasis web untuk bahasa
R,  yang  memungkinkan  untuk  tiap  penggunanya mengakses environment sendiri  kapanpun  melalui antarmuka web [3]. Dengan RStudio Server berbasis server cloud memberikan  banyak  kemudahan  di  sisi  pengguna, dimana kebutuhan spesifikasi hardware seperti CPU, RAM dan lainnya telah diakomodir oleh server yang menaungi. Karena  peran  server cloud yang  sentral  inilah  analisa performa  server  diperlukan  dalam  mengetahui  berapa maksimum  pengguna  yang  dapat  dilayani  secara  optimal dari  spesifikasi  server  yang  dimiliki.  Sehingga  nantinya dapat  menyesuaikan  alokasi  infrastruktur cloud yang digunakan  dengan  jumlah  pengguna  aplikasi  yang  dapat dilayani. Untuk itu dibutuhkan sebuah sistem yang mampu memonitoring performa server dalam memberikan layanan, terutama  berkaitan  dengan  data  metrik  sistem.  Seperti penelitian  lain  terkait  yang  menggunakan  Network Monitoring  System  untuk  memantau  sumber  daya  virtual server  [4] dan  analisis performansi  metrik  pada Windows Azure VM dan AWS EC2 [5].
Sebagai sistem manajemen metriknya digunakan Elastic Stack. Elastic  Stack adalah  kumpulan  perangkat  lunak sumber terbuka yang berguna untuk mencari, menganalisis, dan  memvisualisasikan  log  yang  dihasilkan  dari  sumber apa pun dalam format apa pun [6]. Elastic Stack terdiri dari empat  komponen  yang  berdiri  sendiri,  yaitu  Logstash, Beats, Elasticsearch, dan Kibana [7]. Implementasi Elastic Stack di server adalah solusi yang tepat untuk manajemen log  dan  metrik  karena  dapat  menampilkan  informasi tentang tren, statistik, dan anomali kepada administrator [8]. Beberapa  penelitian  sebelumnya  mengenai  penggunaan Elastic  Stack antara  lain,  Implementasi Elastic  Stack sebagai pemroses data IoT [9], penelitian memantau kinerja server  web  apache  dalam  menangani  request  user  [10], penelitian  lain  juga  menggunakan Elastic  Stack sebagai sistem  pengolah  big  data  [11].  Plotting  data  sendiri bertujuan untuk memvisualisasikan variasi atau menunjukkan hubungan antar variabel [12].
Berdasarkan  latar  belakang  diatas  maka  mengetahui penggunaan  resources  server  dengan  melakukan  uji performa diperlukan untuk mempermudah dalam menentukan skema penggunaan aplikasi sehingga didapatkan hasil yang optimal.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metode yang digunakan pada penelitian ini terdiri  atas beberapa tahapan sebagai berikut:
Gambar 1. Diagram alur

## A. Perancangan
Dalam  penelitian  ini  untuk  infrastruktur  menggunakan resources salah  satu  provider cloud  computing ,  yaitu Digital  Ocean.  Diperlukan  2  server  yang  masing-masing difungsikan  sebagai  server  manajemen  metrik  dan  server aplikasi, seperti yang ditanpilkan Gambar 2

## Gambar 2. Desain arsitektur
Server  Log  menggunakan Elastic  Stack yang  akan mengolah  data  metrik  dari  Server  Aplikasi.  Pada  Server Aplikasi  digunakan  RStudio  Server  untuk  mengolah  data dengan bahasa pemrograman r.
TABEL I
SPESIFIKASI SERVER No Komponen Keterangan 1 Processor 2 CPU
2 RAM 4 GB
3 HDD 80 GB 4
Lokasi Singapura 5 Tarif $20 / Bulan
.  Kedua  server  menggunakan  spesifikasi  server  yang sama  dengan  detail  komponen  seperti  yang  ditunjukkan Tabel  I,  untuk  sistem  operasi  yang  dipakai  ialah  Ubuntu 20.04.  Akses  server  yang  berada  di cloud menggunakan tool tambahan yaitu Putty dengan akses ke IP Public server menggunakan protokol SSH dan login password yang telah di set saat pembuatan akun Digital Ocean.

## B. Implementasi
Komponen Elastic  Stack yang  digunakan  pada  sisi server  manajemen  log  dan  metrik  ialah  Logstash, Elasticsearch dan Kibana.  Logstash merupakan  perangkat lunak  sumber  terbuka  untuk  mengumpulkan  dan menguraikan log kemudian menyimpannya di Elasticsearch  [13].  Logstash  difungsikan  untuk  menerima input data dari Metricbeat yang berada pada server aplikasi untuk selanjutnya diteruskan menuju Elasticsearch dengan terlebih  dahulu  mendefinisikan  penamaan index agar disimpan berdasarkan tanggal tiap harinya. Konfigurasi ini dibuat  pada  satu  file  khusus  dengan  nama logstash.conf yang  disimpan  dalam  folder /etc/logstash/conf.d/ . Port default yang digunakan Logstash ialah 5044. Hasil output Logstash  akan  disimpan  dalam  bentuk  index  oleh Elasticsearch.  Elasticsearch  adalah  mesin  pencari  dan analisis  teks  open  source  yang  sangat  skalabel  yang memungkinkan pengguna untuk menyimpan, mencari, dan menganalisis data dalam jumlah  besar dengan cepat  [14]. Kibana  menjadi user  interface dari  Elasticsearch  dimana manajemen index log berada didalamnya [15].  Konfigurasi Kibana  berada  pada directory  /etc/kibana/kibana.yml , koneksi dengan Elasticsearch dan port yang dipakai di atur dalam  file  ini.  Visualisasi  grafik  dan dashboard yang dipakai untuk memantau data metrik server aplikasi dapat menggunakan sample yang disediakan oleh assets module .
Akses Kibana pada browser dengan alamat http://IP_Public_Server_Log:5601.
Pada server aplikasi yang digunakan untuk menjalankan RStudio  Server  dipasang  Beats,  Beats  adalah  agen  untuk pengirim  data  tujuan  tunggal  [16].  Salah  satu  jenis  Beats ialah  Metricbeat.  Metricbeat  akan  meneruskan  metrik sistem  operasi  dan juga  statistik  layanan  yang  berjalan  di sistem ke Elasticsearch atau Logstash secara berkala [17]. Data  metrik  tersebut  dapat  berupa  CPU,  memori  dan service yang berjalan didalamnya. Pastikan output.logstash pada  file  konfigurasi  di /etc/metricbeat/metricbeat.yml menuju IP milik server Elastic Stack.

## C. Pengujian
Untuk  dapat  mengetahui  penggunaan  sumber  daya server  aplikasi  dalam  menangani  RStudio  dilakukan pengujian pada saat user menjalankan script R didalamnya. Diberikan  skenario  pemakaian  aplikasi  secara  berjenjang oleh beberapa user untuk melihat batas maksimal resources server dan pengaruhnya terhadap kinerja. Aplikasi RStudio diakses via
browser di
alamat http://IP_Public_Server_Aplikasi:8787 . Script R  diambil dari website kaggle.com dengan durasi run time bervariasi. Script R didapat dengan ekstensi R Markdown (.Rmd) lalu dikonversi  menjadi  ekstensi  R  (.R)  dengan menggunakan fungsi knitr::purl() .  Untuk  menjalankan  aplikasi  secara simultan  menggunakan addins  Cron  scheduler pada RStudio dan ditentukan waktunya agar running bersamaan. Detail skenario pengujian pada Tabel II.
TABEL II SKENARIO PENGGUNAAN RSTUDIO No Jumlah User Run Time Script 1 1 User 2 Menit, 7 Menit 2 2 User 2 Menit, 7 Menit 3 3 User 2 Menit, 7 Menit 4 4 User 2 Menit, 7 Menit 5 5 User 2 Menit, 7 Menit
Secara bertingkat script R dijalankan mulai dari 1 user hingga  5  user  atau  lebih  untuk  melihat  perubahan  durasi waktu penyelesaiannya.

## D. Analisa
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisa  dari  data  hasil pengujian aplikasi berupa besaran CPU Usage dan Memory Usage  yang  ditunjukkan  tiap  sesinya.  Mengolahnya menggunakan RStudio untuk di plotting guna menemukan korelasi antara jumlah pengguna aplikasi dengan konsumsi sumber  daya  server  serta  lamanya  waktu  proses penyelesaian script tersebut.
III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Berdasarkan  tahap-tahap  metode  penelitian,  diperoleh hasil yang diuraikan seperti berikut ini:

## A. Implementasi Server
Server  aplikasi,  dengan  nama  RSTUDIO-SERVER, sedangkan  server  manajemen  metrik  yaitu  ELASTIC- STACK  di  menu Droplets DigitalOcean  seperti  yang ditampilkan pada Gambar 3.
Masing-masing server mendapat 2 ip publik yang dapat di akses di internet untuk dapat saling terhubung satu sama lain.  Proses  kerja  sistem  mulai  dari  pengumpulan, penyimpanan dan visualisasi data metrik diurutkan sebagai berikut:
1) Beats: Saat Server Aplikasi yaitu RStudio Server mulai digunakan oleh pengguna untuk menjalankan script tiap  sesinya,  data  metrik  yang  tercatat  akan  dikumpulkan oleh Metricbeat , seperti yang ditampilkan Gambar 4.
Gambar 4. Data metrik
Data  metrik  sistem  berupa CPU  Usage dan Memory Usage maupun indikator lain yang dihasilkan server akan diteruskan ke Logstash .
2) Logstash: Sesuai  dengan  file  konfigurasi  seperti Gambar 5, yaitu menerima input dan memproses outputnya menjadi bentuk index yang dicatat setiap harinya.
Gambar 5 . File logstash
Input berupa metrik dari beats masuk melalui port 5044, untuk  selanjutnya  dihasilkan  output  berupa  index  yang akan disimpan oleh Elasticsearch pada Server Elastic Stack.
3) Elasticsearch: Berdasarkan script Logstash yang dibuat, data metrik dihimpun per hari, artinya akan dibuat file  index  dengan  format  nama  mengikuti  tanggal  secara berkala yang ditunjukkan Gambar 6.
Gambar 6. Index
File  index  yang  telah  dibuat  setiap  harinya  akan menyimpan catatan data metrik dari server pada hari yang sama,  nantinya  periode  waktu  ditampilkan  keseluruhan membentuk timeline pada Kibana.
4) Kibana: Kibana  akan  memvisualkan  data  metrik yang  tersimpan  didalam  index  menjadi  bentuk  grafik beraneka jenis, contohnya Gambar 7.
Gambar 7. Dashboard kibana
Pada  Dashboard  yang  ada  dapat  dipantau  tingkat konsumsi  sumber  daya  server  dari  tiap  sesi  ujicoba menjalankan  script  R.  Selain  itu  tersedia  pula timeline untuk  memudahkan  dalam  menganalisanya. Dashboard [Metricbeat  System]  Overview  ECS  berisi  visualisasi grafik  dari  jumlah  host  yang  di  monitor,  CPU  Usage, Memory Usage, Disk Usage dan keluar masuk trafik.

## Gambar 8. Monitoring server aplikasi
Pada  Gambar  8  menunjukkan  data  metrik  dari  server aplikasi  (RSTUDIO-SERVER)  telah  masuk  dan  dapat dipantau  melalui  grafik  pada  server  manajemen  metrik (ELASTIC-STACK).

## B. Pengujian
Pengujian  pertama  penggunaan  RStudio  dengan menjalankan script R  dengan  durasi run  time selama  2 menit  atau  120 second .  Menggunakan dataset titanic.csv yang  dibagi  menjadi  data  training  dan  data  test.  Seperti yang ditunjukkan Gambar 9.

## Gambar 9. Dataset
Dataset  berisi  data  penumpang  kapal  Titanic  dengan berbagai  detil  informasi  seperti  golongan  kelas,  nomor kabin, umur, status dan data pendukung lainnya yang dapat di analisa lebih jauh. Untuk coding program R dengan tema Predicting  Titanic  Survival  using  Five  Algorithms seperti ditampilkan Gambar 10, ditulis oleh Thialaksha Silva dari
situs kaggle dengan link sumber berikut: https://www.kaggle.com/thilakshasilva/predicting-titanic- survival-using-five-algorithms .
Gambar 10. Sumber script R pertama
RStudio  diakses  oleh  masing-masing  user  dan  di  set jadwal untuk running script tiap sesinya bergantian oleh 1 user, 2 user, hingga 5 user. Data metrik dari server aplikasi saat menjalankan script R akan terlihat pada server Elastic Stack seperti yang ditunjukkan Gambar 11.
Gambar 11. Data metrik dari 2 user
Data  penggunaan resources server  yang  tercatat  pada seluruh sesi ditampilkan Tabel III.
TABEL III
DATA RESOURCES
No Jumlah User CPU Usage (%) Memory Usage (%) Durasi Selesai (sec) 1 1 User 46,73 25,33 100 2 2 User 92,34 44,44 100 3 3 User 93,48 59,85 150 4 4 User 95,35 75,17 200 5 5 User 95,17 93,02 260
Pengujian  kedua  masih  menggunakan dataset yang sama  namun  dengan  script  R  yang  memiliki run  time 7 menit  /  420 second yang  ditulis  oleh  Liam  Morgan  pada situs kaggle dengan judul Titanic – Top 8% with Random Forests  (R) seperti  yang  ditampilkan  pada  Gambar  12, sumber terkait dapat diakses melalui link : https://www.kaggle.com/lmorgan95/titanic-top-8-with- random-forests-r .
Gambar 12. Sumber script R kedua
Hasil  pada  pengujian  kedua  dicatat  dan  dirangkum seperti yang ditunjukkan pada Tabel IV:
TABEL IV
DATA RESOURCES
No Jumlah User
CPU Usage (%) Memory Usage (%) Durasi Selesai (sec) 1 1 User 50,10 32,64 380 2 2 User 99,29 53,96 380 3 3 User 98,05 69,98 640 4 4 User 98,61 82,21 790 5 5 User 98,23 95,56 990
Dari  pengujian  kedua  didapat  pola  yang  sama  dengan pengujian  pertama,  dimana  durasi  penyelesaian script menjadi lebih panjang secara signifikan pada penggunaan aplikasi lebih dari 2 user.

## C. Analisa
Untuk memudahkan analisa  data yang telah dihimpun dari skenario pengujian sebelumnya dan melihat pengaruh yang ditimbulkan maka perlu dibuat grafiknya. Data diolah dengan  bahasa  R  pada  RStudio  menggunakan library ggplot2 yang menyediakan beragam kebutuhan visualisasi. Data  Jumlah  User  ditempatkan  sebagai  sumbu  x,  untuk sumbu y menampilkan data persentase dari CPU Usage dan Memory  Usage,  ditambahkan  pula  secondary  axis  untuk data  Durasi  Selesai.  Pada  grafik  pengujian  pertama  di Gambar 13 menunjukkan server aplikasi mampu melayani 2  user  bersamaan  dengan  durasi  penyelesaian  script  yang dijalankan 100s atau pada tingkat optimal.
Gambar 13. Plotting data pengujian 1
Saat  dipakai  oleh  3  user  dan  4  user,  mulai  terjadi peningkatan durasi selesai yaitu 150s dan 200s atau tingkat sedang. Untuk 5 user simultan waktu yg dibutuhkan untuk menyelesaikan yaitu 260s, masuk tingkat berat. Lebih dari 5 user terdapat 1 atau 2 task yang tidak diselesaikan (killed). Dibuat 3 tingkatan performa mulai dari optimal, sedang dan berat, keterangan lebih lengkap pada Tabel V.
TABEL V
TINGKATAN PERFORMA RUN TIME 120 S No Tingkat Keterangan Max. User 1 Optimal Durasi selesai dibawah run time 2 2 Sedang Durasi selesai tidak lebih 2x run time 4 3 Berat Durasi selesai lebih 2x run time > = 5
Berdasarkan hasil durasi waktu yang diperlukan sistem menyelesaikan script di  pengujian  pertama,  dapat dikelompokkan menjadi 3 tingkatan performa dimana hasil optimal  penggunaan  aplikasi  yaitu  penyelesaian  dibawah run  time  didapat  saat  maksimal  2  user  secara  simultan menjalankan script .
Pada  grafik  pengujian  kedua  di  Gambar  14 menunjukkan  server  aplikasi  mampu  melayani  2  user bersamaan  dengan  durasi  penyelesaian  script  yang dijalankan 100s atau berada pada tingkat optimal.

## Gambar 14. Plotting data pengujian 2
Saat  pengguna  bertambah  menjadi  3  user  dan  4  user, mulai  terjadi  peningkatan  durasi  selesai  yaitu  150s  dan 200s atau tingkat sedang. Durasi waktu penyelesaian script meningkat signifikan menjadi 990s saat digunakan oleh 5 user  sekaligus,  dalam  tingkatan  performa  dikategorikan berat. Hasil lengkap pada Tabel VI.
TABEL VI
TINGKATAN PERFORMA RUN TIME 420 S
No Tingkat Keterangan Max. User 1 Optimal Durasi selesai dibawah run time 2 2 Sedang Durasi selesai tidak lebih 2x run time 4 3 Berat Durasi selesai lebih 2x run time > = 5
Pengelompokkan tingkat performa pada hasil pengujian kedua sama dengan pengujian pertama, yaitu maksimal  2 user untuk hasil optimal penggunaan aplikasi.

## Gambar 15. Task tidak diselesaikan
Di percobaan dengan 6 user, terdapat proses dari script yang  dijalankan  user  tidak  dapat  diselesaikan.  Artinya, Server  Aplikasi  tidak  mampu  melayani  penggunaan aplikasi lebih dari 5 user.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  ditunjukkan  dari  plotting  data server  aplikasi  diperoleh  korelasi  antara  besarnya pemakaian resources server  oleh  penggunaan  aplikasi secara multiuser terhadap  waktu  yang diperlukan aplikasi untuk  menyelesaikan  script  R  yang  dijalankan.  Sehingga didapat kesimpulan bahwa server dengan spesifikasi 2 CPU dan RAM 4GB mampu melayani secara simultan maksimal 2 user untuk menjalankan script R yang memiliki run time 2 menit  /  120s dan 7 menit  /  420s dengan performa yang optimal,  untuk  performa  sedang  maksimal  4  user,  dan tingkat  performa  berat  dimana  waktu  penyelesaian memakan waktu 2 kali lebih lama dari run time terjadi saat user yang menjalankan script maksimal 5 user, lebih dari 5 user beberapa proses di antara user berstatus killed / tidak selesai.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terimakasih  kepada  Fakultas  Teknologi  Industri Universitas  Trisakti  atas  bantuan  dan  dukungan  yang diberikan terhadap penelitian ini hingga selesai.

## R EFERENSI
[1] A.  Syaichul  Hadi  and  M.  Alfan  Rosid,  “Aplikasi  Edukasi Pemecahan Masalah pada Vulnerability Server Berbasis Web,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 218–230, 2021, doi: 10.28932/jutisi.v7i1.3405.
[2] Husain, M. Zarlis, Z. Nasution, H. T. Sihotang, and S. Wahyuni, “Filsafat  Ilmu  Komputer  Dan  Cloud  Computing  Secara Etimologis,” J. Mantik Penusa , vol. 2, no. 2, pp. 15–21, 2018.
[3] I.  Musabirov,  P.  Okopny,  and  S.  Pozdniakov,  “Enabling information access in virt ual learning environment. The case of data science minor,” ACM Int. Conf. Proceeding Ser. , vol. 23- 27-Octo, 2016, doi: 10.1145/2971485.2996754.
[4] F.  W.  Christanto  and  M.  S.  Suprayogi,  “Pemantauan  Sumber Daya  Virtual  Server  Pada  Cloud  Computing  Universitas Semarang  Menggunakan  Network  Monitoring  System,”
Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 2, p. 629, 2017, doi: 10.24176/simet.v8i2.1555.
[5] F. M. G et al. , “Analisis Performansi Metrik CPU Dan Memory Pada  Windows  Azure  Virtual  Machine  (  VM  )  dan  Amazon Web Service Elastic Compute Cloud ( EC2 ),” vol. 7, no. 2, pp. 6975–6983, 2020. [6]
J.  Ellingwood  and  V.  Kalsin,  “How  To  Install  Elasticsearch, Logstash, and Kibana (Elastic Stack) on Ubuntu 18.04,” 2018. https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to- install-elasticsearch-logstash-and-kibana-elastic-stack-on- ubuntu-18-04.
[7] K. Lotz, “Integrating the Elastic Stack into ExplorViz to Collect Logs and Runtime Metrics,” 2019.
[8] W.  Sholihah,  S.  Pripambudi,  and  A.  Mardiyono,  “Log  Event Management  Server  Menggunakan  Elastic  Search  Logstash Kibana (ELK Stack),” JTIM  J. Teknol. Inf. dan Multimed. , vol. 2, no. 1, pp. 12–20, 2020, doi: 10.35746/jtim.v2i1.79.
[9] M.  Bajer,  “Building  an  IoT  data  hub  with  elasticsearch, Logstash  and  Kibana,” Proc.  -  2017  5th  Int.  Conf.  Futur.
Internet Things Cloud Work. W-FiCloud 2017 , vol. 2017-Janua, no. August 2017, pp. 63–68, 2017, doi:
10.1109/FiCloudW.2017.101.
[10] C.  Tarigan  and  D.  Angela,  “Sistem  Pengawasan  Kinerja Jaringan Server Web Apache dengan Log Management System ELK ( Elasticsearch , Logstash , Kibana ),” J. Telemat. Ed. Ind.
Eng. Semin. Call Pap. , vol. 1, no. 1, pp. 7–14, 2018.
[11] F. Abd. Hadi, M. Ahyar, and I. Syamsuddin, “ELK : Teknologi Mesin Pencari Big Data Terdistribusi,” Semin. Nas. Tek. Elektro
dan Inform. 2018 , no. September, pp. 333–338, 2018. [12] R. University, “Graphic Examples.” https://www.ruf.rice.edu/~bioslabs/tools/data_analysis/graphic _examples.html.
[13] A.  F.  Rochim,  M.  A.  Aziz,  and  A.  Fauzi,  “Design  Log Management  System  of  Computer  Network  Devices Infrastructures Based on ELK Stack,” ICECOS 2019 - 3rd Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Sci. Proceeding , no. May 2020, pp.
338–342, 2019, doi: 10.1109/ICECOS47637.2019.8984494.
[14] R. Rosdiana, T. Eddy, S. Zawiyah, and N. Y. U. Muhammad, “Analisis  Sentimen  pada  Twitter  terhadap  Pelayanan Pemerintah  Kota  Makassar,”
Proceeding  SNTEI ,  pp.  87–93, 2019.
[15] B. A. Sujatmoko and A. Sujarwo, “Desain Pengamanan Ganda pada  Kontrol  Akses  Ruang  dengan  RFID  pada  Institusi Pendidikan Tinggi,” Semant.  Sch. ,  pp.  27–36,  2019,  [Online]. Available: https://www.semanticscholar.org/paper/Desain- Pengamanan-Ganda-pada-Kontrol-Akses-Ruang-Sujatmoko- Sujarwo/b2e6ad905fcc2ce8e3d67a81d370bffb4313dd7b.
[16] K.  Yamnual,  P.  Phunchongharn,  and  T.  Achalakul,  “Failure detection  through  monitoring  of  the  scientific  distributed system,” Proc.  2017  IEEE  Int.  Conf.  Appl.  Syst.  Innov.  Appl. Syst. Innov. Mod. Technol. ICASI 2017 , pp. 568–571, 2017, doi: 10.1109/ICASI.2017.7988485.
[17] M. Harikanth and P. Rajarajeswari, “Malicious event detection using ELK stack through cyber threat intelligence,” Int. J. Innov.
Technol. Explor. Eng. , vol. 8, no. 7, pp. 882–886, 2019.