## PEMETAAN AKSES HALAMAN SITUS WEB PERPUSTAKAAN AKAKOM BERBASIS LOG-ACCESS
Dison Librado 1 , Wagito 2
Program Studi Teknik Informatika STMIK AKAKOM Jl. Raya Janti 143, Karang Jambe, Yogyakarta dison@akakom.ac.id, wagito@akakom.ac.id

## ABSTRAC T
Since  the  2016,  STMIK  AKAKOM  Library  implements  an  application  that  should  connect  to other  library  application.  The  Various  menu  is  Home, Kontak , Tautan , Layanan ,  Profile, Katalog Online, and Digital Library. Research aims to determine visitors behavior.
Research begins with literature study of a relevant topic, configure the Nginx server, collecting access  log  during  a  certain  time,  and  than  makes  a  conclusion  from  the  result.  In  web  usage mining implementation, there are three stages that are carried out to get libraries and sources of  information  namely  preprocessing,  pattern  discovery  and  pattern  analysis.  The  research object is STMIK AKAKOM library site.
The results show which pages that most frequently visited is ‘Home’, ‘ Berita’ , ‘Digital Library’, ‘ Koleksi’ ,  ‘ Tautan’ ,  ‘ Layanan’ ,  ‘Katalog  Online’,  and  ‘ Kontak’ .  The  operating  system  or browser  usualy  used  is  Windows,  Android,  Linux,  and  iphone.  By  Internet  Protocol,  the  most visitors came in from outer Akakom
Keyword : log-access, situs web, web usage mining

## PENDAHULUAN
Perpustakaan di perguruan tinggi berfungsi sebagai  unit  yang  memberikan  pelayanan untuk mendukung pelaksanaan Tri Darma Perguruan  Tinggi.  Perpustakaan  yang terorganisasi  secara  baik  dan  sistematis secara  langsung  atau  pun  tidak  langsung dapat memberikan kemudahan bagi proses belajar  mengajar  di  perguruan  tinggi tempat  perpustakaan  tersebut  berada. Perkembangan  teknologi  informasi  yang demikian  cepat  telah  mempengaruhi berbagai bidang kehidupan dan pekerjaan. Teknologi  informasi  banyak  digunakan untuk  pengelolaan  pekerjaan  karena
efektivitas  dan  efisiensinya  yang  sudah terbukti  mampu  mempercepat  kerja. Kecepatan  kerja  pada  akhirnya  akan meningkatkan  kinerja.  Menurut  Sulistyo- Basuki dalam Angelia, Teknologi
Informasi  merupakan  teknologi  yang berbasis  komputer  yang  digunakan  untuk bekerja secara efisien dengan memanfaatkan  media  internet  (Angelia, 2015).  Perkembangan  teknologi  sudah memberikan  banyak  dampak  keseluruh lembaga  atau  instansi,  salah  satunya kepada perpustakaan. Perpustakaan merupakan  unit  pelayanan  teknis  yang menyediakan  informasi  tentang  ilmu
pengetahuan. Salah satu jenis perpustakaan adalah  perpustakaan  perguruan  tinggi. Buku  Pedoman  Perpustakaan  Perguruan
Tinggi (2004) menyatakan bahwa Perpustakaan Perguruan Tinggi
merupakan perpustakaan yang didirikan di lingkungan  universitas,  fakultas,  maupun jurusan (Departemen Pendidikan Nasional RI,  2004).  Pemanfaatan  Teknologi Informasi  oleh  perpustakaan  memiliki peran  untuk  mengotomatiskan  kinerja dari  layanan  perpustakaan.  Dengan penerapan teknologi informasi, pustakawan dan pengguna dapat mengakses berbagai
layanan perpustakaan  seperti  pencarian  katalog, pendaftaran  anggota,  peminjaman  dan pengembalian,  serta  rekapitulasi  dan pembuatan laporan dengan lebih cepat. Perpustakaan
STMIK AKAKOM
menerapkan  teknologi  informasi  yang berbasis internet secara menyeluruh mulai tahun 2016 dengan aplikasi front-end yang dapat  menghubungkan  pengguna  ke aplikasi  perpustakaan  lainnya.  Aplikasi tersebut  dapat  diakses  melalui  halaman web  dengan  alamat  perpus.akakom.ac.id. Berbagai  menu  yang  disediakan  dalam situs  ini  adalah Home ,  Kontak,  Tautan,
Layanan,  Profil,  Katalog Online ,  dan Digital Library . Pada setiap menu terdapat beberapa  sub  menu.  Selain  menu  utama
yang  berada  pada  baris  navigasi,  juga terdapat  menu  lain  yang  terletak  pada panel bagian kanan yaitu Koleksi Terbaru dan di bagian bawah terdapat panel Berita, Pengumuman, dan Tautan Terkait. Seberapa  efektifkah  penyediaan  teknologi informasi ini dapat melayani penggunanya? Efektivitas ini dapat diukur dari banyaknya pengguna yang mengakses halaman-halaman web.
Masalah  yang  dapat  dirumuskan  adalah berapa  jumlah  pengunjung  dalam  kurun waktu  dua  bulan  di  semester  ganjil  tahun 2017  dan  halaman  apa  yang  sering dikunjungi  pengunjung?  Penelitian  ini didasarkan  pada  log  kunjungan  ke  situs web  Perpustakaan  STMIK  AKAKOM. Dari log akses dapat dilihat berapa jumlah serta  apa  minat  pengguna  dalam  situs.
Jumlah pengakses situs
perpus.akakom.ac.id sangat banyak
terhitung  sejak  tahun  2016.  Untuk mengurangi  jumlah  pengamatan  maka penelitian  dibatasi  pada  cakupan  data  di semester ganjil tahun akademik 2017/2018 Rincian  pengamatan  ini  tidak  sampai melakukan  identifikasi  lokasi  asal pengakses.
Penelitian akan menyajikan hasil pengumpulan  data  dan  pengamatan terhadap pengunjung web dengan tujuan
1) menyajikan informasi jumlah pengunjung berdasarkan tujuan kunjungan pada situs web Perpustakaan STMIK AKAKOM
2) melihat  perilaku  kunjungan  ke  web dengan  mengidentifikasi  halaman
yang  sering  dikunjungi,  sehingga dapat  diketahui  minat  pengguna  di situs perpus.akakom.ac.id. Dengan  studi  dan  pengamatan  pada  data statistik  kunjungan  web  diharapkan  dapat menjadi bahan evaluasi terhadap pengembangan  situs  web  Perpustakaan STMIK  AKAKOM  untuk  meningkatkan pelayanan kepada para pengunjung. Penelitian  tentang web  usage  mining sudah dilakukan dengan konsentrasi dan objek  yang  berbeda-beda.  Penggalian data  pada  situs  www.faperta.unja.ac.id dengan  cara  mengembangkan  program dengan metode browsersniffing (metode tanpa submitform )  yang  digunakan untuk  menangkap  alamat log yang dihasilkan  oleh user secara  otomatis.
Pengembangan  program  menggunakan PHP  dan  MySQL  yang  disisipkan  pada file dalam situs. Data kunjungan ke situs tersebut  tersimpan  dalam  database MySQL,  selanjutnya  diproses  secara manual  menggunakan  program  bantu Microsoft Excel dan Matlab 2008a. Dari logfile yang telah digali dapat diketahui
jumlah pengunjung situs dari web traffic serta pattern  discovery yang  digunakan sebagai  rekomendasi  bagi  perancang web  untuk  mengatur  penempatan  item atau  modul  yang  ada  di  situs  (Suratno, 2011).
Penelitian lain adalah tentang penerapan web  usage  mining untuk  membantu perusahaan dalam meningkatkan penjualan berkaitan dengan
perkembangan  Internet  yang  memicu peningkatan  aktivitas  belanja  online. Metode web  usage  mining yang diimplementasikan  dalam  sistem  e- commerce  dapat  memberi  satu  solusi baru  untuk  analisis  transaksi  pada  toko online  maupun  pangsa  pasar  suatu produk berdasarkan pembelian konsumen,  dan  kunjungan  ke  web. Simpulan  yang  dibuat,  web  usage mining  menjadi  data  yang  dapat  digali untuk  menunjang  analisis  penjualan perusahaan (Hermanto, 2016).
Web  Usage  Mining adalah  teknik  yang selalu  mengedepankan  penggalian  pada pola  ( pattern )  dari  pengguna  ( user ) dalam  mengakses  halaman-halaman web  yang  ditandai  melalui  informasi dari log , click  stream , cookies ,  dan query .  Devi  dan  Sreevani  dalam  Suratno menyatakan, manfaat web usage mining adalah  untuk  melakukan  perubahan
halaman  berdasarkan  profil  pengguna, menentukan ketertarikan pelanggan terhadap produk tertentu, dan
menentukan  target  market  yang  sesuai. (Suratno, 2011)
Nginx  adalah  server  HTTP  dan  reverse proxy, proxy email, dan proxy TCP/UDP  generik,  yang  aslinya  ditulis oleh  Igor  Sysoev.  Untuk  waktu  yang lama  telah  berjalan  di  banyak  situs Rusia  yang  banyak  dimuat  termasuk Yandex,  Mail.Ru,  VK,  dan  Rambler. Menurut  Netcraft,  Nginx  melayani 30,46%  situs  tersibuk  di  bulan  Januari 2018.(Nginx Foundation, 2018).
Server  Nginx  punya  banyak  fitur,  salah
satunya adalah berkaitan dengan pencatatan log yang dapat diatur formatnya.
Pengaturan pencatatan log pada server web Nginx  menggunakan  tiga  pengarah  yaitu pengarah  log_format,  access_log  dan open_log_file_cache  (Dokumentasi  Nginx, 2018).  Log_format  digunakan  untuk mengatur format log , sedangkan access_log menentukan nama file log .
Sintaksis penggunaan pengarah log_format beserta nilai default dapat dituliskan seperti Gambar 1 berikut.
Syntax:
log_format name [escape=default|json] string ...; Default: log_format combined "...";
Gambar 1. Sintaksis Log Format Parameter escape memungkinkan pengaturan  menggunakan  format  jason atau pemisahan karakter dalam variabel. Secara default digunakan escape default.  Format log dapat  mengandung variabel umum dan variabel yang hanya ada pada waktu log ditulis.
Header  line yang  dikirim  ke client punya  prefix  “sent_http_”,  misalnya $sent_http_content_range.  Konfigurasi selalu  menyertakan  predefined  format "combined"  misalnya  seperti  Gambar  2 berikut.
access_log logs/access.log combined;ed '$remote_addr - $remote_user [$time_local] ''"$request" $status $body_bytes_sent ''"$http_referer""$http_user_agent"';
Gambar 2. Log Format
Pengarah  berikutnya  berkaitan dengan log adalah access_log. Sintaksis cara  penggunaan  pengarah  access_log adalah seperti Gambar 3.
Syntax: access_log path [format [buffer=size] [gzip[=level]] [flush=time] [if=condition]]; access_log off; Default: access_log logs/access.log combined;
Gambar 3. Sintaksis Access Log
Access_log  digunakan  untuk  pengaturan path,  format,  dan  konfigurasi buffer untuk penulisan log .  Beberapa log dapat ditentukan  pada  level  yang  sama. Logging ke  syslog  dapat  dikonfigurasi menggunakan pengarah prefiks"syslog:" pada  parameter  pertama.  Nilai  khusus
pengarah access_log adalah off, cancels atau  all  berada  pada  level  sesaat.  Jika format  tidak  ditentukan,  maka  nilai format predefined " combined " yang digunakan (Nginx Foundation, 2018).
URL perpus.akakom.ac.id  diketik pada  browser  untuk  menampilkan  situs perpustakaan  STMIK  AKAKOM  dengan menu-menu  navigasinya.  Menu  utama yang  terdapat  pada  baris  navigasi  adalah Home,  Kontak,  Tautan,  Layanan,  Profil, Katalog  Online,  dan  Digital  Library. Masing-masing  menu  utama  tersebut memiliki  beberapa  sub  menu  di dalamnya.
Selain menu utama pada halaman utama ini terdapat  menu  lain  yang  terletak  di  panel bagian  kanan  yaitu  Koleksi  Terbaru,  di bagian  bawah  terdapat  panel  Berita, Pengumuman,  dan  Tautan  Terkait.  Menu- menu  tersebut  juga  memiliki  beberapa sub menu di dalamnya.

## METODE PENELITIAN
Tahapan dalam mengerjakan penelitian terdiri dari
1) Studi pustaka yang bersumber dari referensi yang relevan.
2) Konfigurasi server web Nginx
3) Mengumpulkan data log access
4) Mengolah data log access
5) Pembahasan hasil pengolahan data
6) Membuat kesimpulan Penelitian menggunakan situs perpus.akakom.ac.id yang merupakan situs resmi dari perpustakaan
STMIK AKAKOM sebagai objeknya. Pengamatan dilakukan selama dua bulan dalam semester ganjil tahun akademik 2017/2018.
Konfigurasi  server  Nginx  dituliskan dalam  file /etc/nginx/nginx.conf . Konfigurasi  yang  dapat  dilakukan cukup  banyak  antara  lain  nama  server, alamat  IP, port ,  letak  dokumen  HTML, pengaturan log (logerror dan log akses), virtual  host ,  izin  akses  direktori,  dan sebagainya.  Konfigurasi  yang  berkaitan dengan  penelitian  adalah log server khususnya dengan log akses.
File  konfigurasi  perlu  dituliskan pengarah yang mengatur pencatatan log . Pengaturan  terutama  berupa  format log serta file log (Gambar 4).
log_format  main  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request"' '$status $body_bytes_sent "$http_referer"'
'"$http_user_agent""$http_x_forwarded_fo r"'; access_log  /var/log/nginx/access.log main;
Gambar 4. Format Log
Format log diatur pada pengarah log _format. Letak file tempat menyimpan log diatur  pada  pengarah access_log.  Pada  pengaturan  tersebut, log disimpan dalam file teks access. log .
Log akses  Nginx  mengandung beberapa  informasi  seperti  alamat  IP user pengakses,  waktu  akses,  halaman diakses, browser untuk  akses,  dan sebagainya.  Informasi  yang  diperlukan dalam  penelitian  ini  terutama  adalah halaman  akses, browser ,  dan  sistem operasi  yang  dipakai.  Contoh  isi  file access.log seperti Gambar 5.
5.45.207.50 - - [17/Nov/2017:04:03:36 +0700] "GET /site/index.php?r=berita%2Fview&id=27&sl ug=pustakawan-stmik-akakom-yogyakarta- menjadi-pemakalah-dialog-ilmiah- perpustakaan-ke-5 HTTP/1.1" 200 18316 "- ""Mozilla/5.0 (compatible; YandexBot/3.0; +http://yandex.com/bots)"
Gambar 5. Log Access Nginx
Untuk  mempermudah  pengolahan,  data access.log diubah dalam sistem database  MySQL.  Untuk  keperluan tersebut,  terutama  perlu  disiapkan  tabel dengan struktur seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Struktur Tabel Log
Column Type Comment id int(10) Auto Increment ip varchar(20) 1 varchar(2) 2 varchar(2) date varchar(40) method varchar(5) site varchar(200) version varchar(10) 7 varchar(3) 8 varchar(7) 9 varchar(200) browser varchar(200) Untuk memasukkan data access.log dalam sistem database
MySQL  sesuai  struktur  data  tersebut
digunakan script PHP  yang  berbentuk seperti Gambar 6.
<?php $con=mysqli_connect("localhost","root"," "); mysqli_select_db($con,"web_perpus"); for($i=1;$i<=23;$i++)
{ if($i<10) $file="perpus.access.log-2018010".$i; else
$file="perpus.access.log-201801".$i;
$f=fopen($file, "r") or die("Unable to open file!");
while(!feof($f))
{ $row=fgets($f); $str1=""; $pos1=0; $sql=""; while($pos2=strpos($row,$str1,$pos1)) { $col=substr($row,$pos1,$pos2-$pos1); $col=str_replace(";",",",$col);
if(strpos("_".$col,"GET")==1) $col=str_replace("",";",
$col); ;
$sql=$sql.";".$col;
if($str1=="]" || $str1=="\"") $pos2=$pos2+1;
$pos1=$pos2+1; if($pos2>strlen($row)-2) continue; if($row[$pos2+1]=="[")
{
$str1="]"; $pos1++; } else if($row[$pos2+1]=="\"") { $str1="\""; $pos1++; } else { $str1=""; } } $sql=str_replace(";","','",$sql);
if($sql<>'') {
$sql="insert into log values ('".$sql."')"; $result=mysqli_query($con,$sql);
} } fclose($f); } mysqli_close($con);
?>
Gambar 6. Script Parsing Log
Bagian  pertama script adalah koneksi database  server, bagian  kedua
script untuk  membuka  file log dan bagian  ketiga  untuk  proses parsing .
Parsing dilakukan  untuk  tiap  baris  file log .  Bagian parsing mengelompokkan bagian-bagian  ini  supaya  menjadi format SQL yang dapat diterapkan.
Pengolahan data dilakukan menggunakan perangkat lunak
Adminer.  Adminer  adalah  program pengolah database yang  disusun  oleh Jakub Vrána. (Vrána , 2017).
Tabel log untuk  menampung hasil pengubahan catatan file log dibuat menggunakan perintah SQL berikut CREATE TABLE `log` ( `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `ip` varchar(20) NOT NULL, `1` varchar(2) NOT NULL, `2` varchar(2) NOT NULL, `date` varchar(40) NOT NULL, `method` varchar(5) NOT NULL, `site` varchar(200) NOT NULL, `version` varchar(10) NOT NULL, `7` varchar(3) NOT NULL, `8` varchar(7) NOT NULL, `9` varchar(200) NOT NULL, `browser` varchar(200) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;
Setelah data masuk pada database , pengolahan dilakukan
menggunakan  perintah  SQL.  Perintah
SQL  dijalankan  melalui  Adminer  pada SQL command . Hasil tabel log
dimodifikasi untuk mempermudah
pengolahan  dengan  pengubahan  nama
field sesuai yang diperlukan.
Informasi yang diinginkan adalah  jumlah  akses  halaman  selama kurun  waktu  tertentu,  sehingga  harus
dihitung  cacah  akses  setiap  halaman. Untuk  mendapatkan  informasi  tersebut, digunakan perintah SQL berikut.
select site, count(*) as count from log_modi group by site order by count desc limit 105
Pada  penelitian  juga  dicoba untuk  mengelempokkan  asal  alamat  IP. Untuk  mendapatkan  cacah  alamat  IP asal digunakan perintah SQL berikut. select ip, count(*) as count from log_modi group by ip order by count desc
Pengelompokan berdasarkan sistem  operasi  yang  dipakai  oleh pengguna  digunakan  perintah  SQL berikut.
SELECT * FROM `log_modi` WHERE `browser` LIKE '%Windows%'
SQL  tersebut  untuk  memperoleh  jumlah pengguna  sistem  operasi  Windows.  Untuk mengidentifikasi  sistem  operasi  lain,  misal Linux, parameter filter diganti dengan x86.
Pencarian data menggunakan filter: windows,  Linux,  Android,  Go-http-client,
Googlebot-Image, MJ12bot, Yandex, bingbot, AhrefsBot, Macintosh,
Baiduspider, dan iPhone.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Konfigurasi  server  Nginx  dituliskan dalam  file /etc/nginx/nginx.conf . Konfigurasi  yang  dapat  dilakukan cukup  banyak  antara  lain  nama  server, alamat  IP, port ,  letak  dokumen  HTML,
pengaturan log (logerror dan log akses),
virtual  host ,  izin  akses  direktori,  dan sebagainya.  Konfigurasi  yang  berkaitan dengan  penelitian  adalah log server khususnya dengan log akses.
File  konfigurasi  perlu  dituliskan pengarah yang mengatur pencatatan log .
Pengaturan  terutama  berupa  format log serta file log (Gambar 4).
log_format  main  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request"' '$status $body_bytes_sent "$http_referer"' '"$http_user_agent""$http_x_forwarded_fo r"'; access_log  /var/log/nginx/access.log main;
Gambar 4. Format Log
Format log diatur pada pengarah log _format. Letak file
tempat
menyimpan log diatur  pada  pengarah access_log.  Pada  pengaturan  tersebut, log disimpan dalam file teks access. log .
Log akses  Nginx  mengandung beberapa  informasi  seperti  alamat  IP user pengakses,  waktu  akses,  halaman diakses, browser untuk  akses,  dan sebagainya.  Informasi  yang  diperlukan dalam  penelitian  ini  terutama  adalah halaman  akses, browser ,  dan  sistem operasi  yang  dipakai.  Contoh  isi  file access.log seperti Gambar 5.
5.45.207.50 - - [17/Nov/2017:04:03:36 +0700] "GET /site/index.php?r=berita%2Fview&id=27&sl ug=pustakawan-stmik-akakom-yogyakarta- menjadi-pemakalah-dialog-ilmiah- perpustakaan-ke-5 HTTP/1.1" 200 18316 "- ""Mozilla/5.0 (compatible; YandexBot/3.0; +http://yandex.com/bots)"

## Gambar 5. Log Access Nginx
Untuk  mempermudah  pengolahan,  data access.log diubah dalam sistem database  MySQL.  Untuk  keperluan tersebut,  terutama  perlu  disiapkan  tabel dengan struktur seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Struktur Tabel Log Column Type Comment id int(10) Auto Increment ip varchar(20) 1 varchar(2) 2 varchar(2) date varchar(40) method varchar(5) site varchar(200) version varchar(10) 7 varchar(3) 8 varchar(7) 9 varchar(200) browser varchar(200) Untuk memasukkan data access.log dalam sistem database MySQL  sesuai  struktur  data  tersebut digunakan script PHP  yang  berbentuk seperti Gambar 6.
<?php $con=mysqli_connect("localhost","root"," "); mysqli_select_db($con,"web_perpus"); for($i=1;$i<=23;$i++)
{
if($i<10)
$file="perpus.access.log-2018010".$i; else
$file="perpus.access.log-201801".$i;
$f=fopen($file, "r") or die("Unable to open file!"); while(!feof($f))
{
$row=fgets($f);
$str1=""; $pos1=0; $sql="";
while($pos2=strpos($row,$str1,$pos1)) { $col=substr($row,$pos1,$pos2-$pos1); $col=str_replace(";",",",$col);
if(strpos("_".$col,"GET")==1) $col=str_replace("",";", $col); ; $sql=$sql.";".$col; if($str1=="]" || $str1=="\"") $pos2=$pos2+1; $pos1=$pos2+1; if($pos2>strlen($row)-2) continue; if($row[$pos2+1]=="[") { $str1="]"; $pos1++;
} else if($row[$pos2+1]=="\"") { $str1="\""; $pos1++; } else { $str1=""; } } $sql=str_replace(";","','",$sql); if($sql<>'') {
$sql="insert into log values ('".$sql."')";
$result=mysqli_query($con,$sql); } } fclose($f);
} mysqli_close($con); ?> Gambar 6. Script Parsing Log
Bagian  pertama script adalah koneksi database  server, bagian  kedua script untuk  membuka  file log dan bagian  ketiga  untuk  proses parsing .
Parsing dilakukan  untuk  tiap  baris  file log .  Bagian parsing mengelompokkan bagian-bagian  ini  supaya  menjadi format SQL yang dapat diterapkan.
Pengolahan data dilakukan menggunakan perangkat lunak
Adminer.  Adminer  adalah  program pengolah database yang  disusun  oleh Jakub Vrána. (Vrána , 2017).
Tabel log untuk  menampung hasil pengubahan catatan file log dibuat menggunakan perintah SQL berikut
CREATE TABLE `log` ( `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `ip` varchar(20) NOT NULL, `1` varchar(2) NOT NULL, `2` varchar(2) NOT NULL, `date` varchar(40) NOT NULL, `method` varchar(5) NOT NULL, `site` varchar(200) NOT NULL, `version` varchar(10) NOT NULL, `7` varchar(3) NOT NULL, `8` varchar(7) NOT NULL, `9` varchar(200) NOT NULL,
`browser` varchar(200) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;
Setelah data masuk pada database , pengolahan dilakukan menggunakan  perintah  SQL.  Perintah SQL  dijalankan  melalui  Adminer  pada
SQL command . Hasil tabel log dimodifikasi untuk mempermudah
pengolahan  dengan  pengubahan  nama
field sesuai yang diperlukan.
Informasi yang diinginkan adalah  jumlah  akses  halaman  selama kurun  waktu  tertentu,  sehingga  harus dihitung  cacah  akses  setiap  halaman. Untuk  mendapatkan  informasi  tersebut, digunakan perintah SQL berikut.
select site, count(*) as count from log_modi group by site order by count desc limit 105
Pada  penelitian  juga  dicoba untuk  mengelempokkan  asal  alamat  IP. Untuk  mendapatkan  cacah  alamat  IP asal digunakan perintah SQL berikut. select ip, count(*) as count from log_modi group by ip order by count desc
Pengelompokan berdasarkan sistem  operasi  yang  dipakai  oleh pengguna  digunakan  perintah  SQL berikut.
SELECT * FROM `log_modi` WHERE `browser` LIKE '%Windows%'
SQL  tersebut  untuk  memperoleh  jumlah pengguna  sistem  operasi  Windows.  Untuk mengidentifikasi  sistem  operasi  lain,  misal Linux, parameter filter diganti dengan x86. Pencarian data menggunakan filter: windows,  Linux,  Android,  Go-http-client,
Googlebot-Image, MJ12bot, Yandex, bingbot, AhrefsBot, Macintosh, Baiduspider, dan iPhone. Dalam rentang waktu 17/Nov/2017:04:03:36 +0700 sampai 23/Jan/2018:02:19:24 +0700,
secara keseluruhan  tercatat  93.286  kali  akses. Peringkat  sampai  5  URL  yang  sering diakses ditampilkan dalam Tabel 2.
Tabel 2. Daftar 5 peringkat URL Yang Banyak Diakses No Site jumlah 1 /Site 29.619 2 /Site/ 29.547 3 / 1.299 4 /Site/index.php? R=category%2fview&id=10 182 5 /site/index.php?R=koleksi- terbaru%2Findex 106
Berdasarkan  URL  yang  tercatat,  dapat diidentifikasikan  halaman-halaman  apa saja yang dituju dengan cara menuliskan  setiap  URL  pada browser .
Terdapat  beberapa  URL  yang  sedikit berbeda,  tetapi  menampilkan  halaman yang  sama.  Halaman  yang  dituju  dari URL dalam log akses akan diidentifikasikan dari menu yang
berhubungan  dengan  halaman  tersebut.
Informasinya kemudian
disusun berdasarkan  urutan  terbanyak  yang  di antaranya  adalah  10  menu/ link seperti Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Daftar Menu/Navigasi/Link Yang Dikunjungi No Menu jumlah  detail halaman dituju 1 Home 60654 2 digital library 182 3 Koleksi 106 koleksi terbaru 4 katalog online 79 5 Layanan 73 Penyerahan Proyek Akhir / Skripsi 6 Berita 71 koleksi digital 7 Berita 67 sosialisasi buku digital 8 Tautan 63 login pustakawan 9 Berita 55 halaman utama berita 10 Berita 55 koleksi foto perpustakaan
Dari  tabel  3  selanjutnya  dapat dik elompokkan ke dalam 8 menu-menu yang  banyak  dikunjungi.  Hasilnya ditampilkan dalam Tabel 4.
Tabel 4. Daftar Halaman yang Diakses Halaman jumlah Home 60654 Berita 512 digital library 182 Koleksi 139 Tautan 139 Layanan 117
katalog online 79 Kontak 50 H alaman terbanyak yang sering dikunjungi  adalah  dari  menu  ‘Home’ dengan jumlah akses 60654 kali. Hal ini terjadi  karena  sebagian  besar  pengguna
yang menggunjungi
situs
perpus.akakom.ac.id akan melalui menu ‘Home.  Halaman-halaman  berikutnya yang  sering  dikunjungi  adalah  dari link Berita  dengan  jumlah  akses  512  kali yaitu  yang  menuju  ke  halaman  koleksi digital, sosialisasi buku digital, halaman utama berita, dan koleksi foto perpustakaan. Halaman berikutnya adalah  yang  diakses  melalui  menu Digital  Library dengan  jumlah  akses 182  kali,  lalu  diikuti  dengan  akses  ke halaman  dari  menu  Koleksi  dan  Tautan sejumlah  139  kali  akses.  Halaman berikutnya  adalah  yang  tampil  dari menu  Layanan  dengan  jumlah  akses 117  kali,  kemudian  halaman  dari  menu Katalog  online  sejumlah  79  kali  akses, dan  halaman  dari  menu  Kontak  dengan jumlah akses 50 kali.
Pengelompokan pengunjung situs perpustakaan juga dapat didasarkan  pada  alamat  IP  ( Internet Protocol )
pengguna. Pengunjung
terbanyak berasal dari IP 88.198.23.179 dengan  jumlah  3.585  kali  akses. Jika
mengacu  pada  data  IP  di  lokasi penelitian,  maka  IP address tersebut berasal  dari  luar  kampus  STMIK AKAKOM.  Jumlah  pengunjung  yang berasal dari lokal AKAKOM
deskripsinya  adalah  465  kali  akses  dari LAN  Akakom,  40  akses  pengunjung dari  LAN  laboratorium  dan  501  akses dari jalur hotspot . Total jumlah pengakses  yang  berasal  dari  alamat  IP lokal  Akakom  adalah  sebanyak  1.006 kali, atau sekitar 1% dari 93.286 akses.
Analisis selanjutnya untuk mengetahui  sistem  operasi  pengguna. Sebanyak  2.411  akses  pengunjung menggunakan  sistem  operasi  Windows, 1.634 akses menggunakan sistem operasi Android, 194 akses
menggunakan sistem operasi Linux, dan 70    akses  menggunakan  sistem  operasi iPhone.

## SIMPULAN
Simpulan yang dapat dibuat adalah
1. Dalam rentang waktu pengamatan tercatat sejumlah 93.286 akses.
2. Urutan halaman situs yang sering dikunjungi adalah menuju ke ‘Home’, ‘Berita’, ‘Digital Library’, ‘Koleksi’, Tautan’, ‘Layanan’, ‘Katalog Online’, dan ‘Kontak’
3. Berdasarkan alamat IP, pengunjung terbanyak adalah dari luar kampus. Hanya 1% jumlah pengakses yang berasal dari lokal Akakom.
4. Urutan Sistem Operasi yang banyak digunakan untuk mengakses situs adalah Windows, Android, Linux, dan iPhone

## REFERENSI
Angelia, Putu Laras, 2015, Pemanfaatan Senayan Library Information Management  System  (SLIMS)  Di Perpustakaan Pusat Universitas Warmadewa,  Fakultas  Ilmu  Sosial dan Ilmu Politik, Universitas
Udayana, Jimbaran.
Departemen  Pendidikan  Nasional  RI,
2004,  Buku  Pedoman  Perpustakaan
Perguruan Tinggi, Departemen
Pendidikan Nasional RI, Jakarta.
Dokumentasi  Nginx,  2018,  Module ngx_http_log_module, https://nginx.org/en/docs/http/ngx_h ttp_log_module.html Hermanto, A., Sartono, Sandra E., 2016,
Pemanfaatan  Web  Usage  Mining
pada e-commerce untuk Peningkatan Penjualan pada Retailer Online,  Universitas  17  Agustus
Surabaya 1945, Surabaya.
Nginx Foundation, 2018, nginx,
https://nginx.org/en/
Suratno, T., Prahasto, T., Rochim, A.F.,
2011,  Web  Usage  Mining,  Pattern Discovery  dan  Log  File,  Jurnal Sistem Informasi Bisnis 02, Universitas Diponegoro, Semarang. Tyagi, 2010, Analysis of Server Log by
Web  Usae  Mining  for  Website Improvement,  International  Journal of  Computer  Science,  Vol.  7,  Issue 4, No. 8
Vrána,  J.,  2017,  Adminer,  Database management  in  a  single  PHP  file, https://www.adminer.org/en/