## Implementasi Cloud Computing dengan Google Colaboratory Pada Aplikasi Pengolah Data Zoom Participants
Gabriel Irfon Elrohi Soen a,1 , Marlina a,2,* , Renny a,3
a STMIK Kharisma Makassar, Jalan Baji Ateka No.20, Makassar 90134, Indonesia
1 gabriel_14@kharisma.ac.id , 2 Marlina@kharisma.ac.id, 3 Renny@kharisma.ac.id , * Koresponsendi penulis

## A R T I C L E I N F O

## A B S T R A C T
Article history
Menerima  18 Mei 2022 Revisi        11 Juni 2022 Diterima    22 Juni 2022 Since  COVID-19  pandemic,  many  activities  in  the  world  of  education, business,  and  religion,  have  become  online.  One  of  the  online  video conferencing applications that is often used is Zoom meeting. Due to the lockdown  imposed  by  the  government,  the  use  of  this  application  has increased.  Even  though  the  paid  version  has  been  used,  there  are  still some  difficulties  for  users  to  know  the  contributions  of  participants  in meetings via Zoom Meetings, namely to know the data on the duration of  participants’  attendance  who  attend  meetings  via  Zoom  and  to  sort out  whether  participants  attend  this  meeting  from  beginning  to  end. Likewise, if the Zoom recording is stored on a computer or smartphone, it can be lost at any time due to various things.
This problem can be solved by using Cloud Drive as the data repository and adding a python script to Google Colaboratory, so it can produce an  application  that  can  monitor  the  activity  of  each  participant  in  the zoom  participant  data.  After  the  implementation  of  the  Google Colaboratory at ROCK church Makassar and by taking zoom data for 1 year,  the  results  of  the  Google  Colaboratory  platform  for  the  zoom participant  data  application,  produce  3  graphs;  a  duration  graph containing name and time duration data, a join leaves time detail graph containing  data  on names  and  hours  of  entry  and  exit,  and  a  graph  of the number of participants per session rundown of events. Additionally, by  using  this  Google  Colaboratory,  storage  becomes  easier  because  it only requires internet, browser, and email.
This is an open access article under the CC–BY-SA 4.0 license.
Kata Kunci Cloud Computing Google Colaboratory Pengoalah Data Zoom Meeting Video Conference

## 1 Pendahuluan
Sejak  COVID-19,  banyak  kegiatan  berlangsung  secara  online  baik  dalam  dunia  pendidikan, bisnis, keagamaan dan lain-lain. Salah satu aplikasi online video conference yang sering digunakan adalah  Zoom  meeting.  Akibat lockdown yang  diberlakukan  oleh  pemerintah  mengakibatkan penggunaan  aplikasi  ini  semakin  meningkat  salah  satu  yang  menggunakannya  adalah  GBI  Rock MTB di Makassar, untuk peribadatan dan untuk rapat. Walaupun sudah digunakan versi berbayar namun  masih  ditemui  kesulitan  yaitu  user sulit  mengetahui  data  durasi  kehadiran  partisipan  yang mengikuti  pertemuan  melalui  Zoom  dan  user  juga  sulit  memilah  apakah  partisipan  mengikuti pertemuan  ini  dari  awal  hingga  akhir,  sehingga user sulit  melihat  kontribusi  partisipan  dalam pertemuan di Zoom Meeting. Hal ini disebabkan karena data rekaman yang disimpan di Json dalam bentuk file text .
Pemanfaatan Zoom meeting tentu memerlukan media penyimpanan data yang besar, untuk itu sebagai  solusinya  dapat  menggunakan  sistem  cloud  [1].  Kelebihan  penggunaan  cloud  disamping dapat  menyimpan  data  dalam  jumlah  yang  besar  juga user tidak  perlu  memikirkan  bagaimana merawat  komputer storage  cloud ,  karena  setiap provider  cloud yang  akan  mengatasinya  untuk mengganti secara berkala sehingga hemat memori di lokal user , maupun CPU, RAM, dan lain-lain karena semua diproses di cloud computing .
Oleh  karena  masalah-masalah  di  atas  penulis  mengimplementasikan  Google  Colaboratory dengan membuat Aplikasi Pengolahan Data Participants Zoom. Aplikasi tersebut mengambil data peserta  dari  JSON  dan  akan  dipilah  dan  dijadikan  grafik  tujuannya  agar  mudah  dipantau  dan dideteksi  keaktifan  keseluruhan  peserta.  Penulis  memanfaatkan  layanan  Google  Drive  untuk menyimpan  script  python  dan  menggunakan  layanan  Google  Cloud  Computing  sebagai  tempat eksekusi script python.

## 2 Tinjauan Pustaka

## 2.1 Penelitian Terdahulu
Untuk  tinjauan  pustaka,  peneliti  belum  menemukan  yang  persis  sama  yang  akan  penulis  teliti, namun  menemukan  sejumlah  paper  yang  diperoleh  internet  yang  ada  kaitan  terhadap  penelitian penulis. Penelitian analisis performa Google Colaboratory sebagai alat untuk penggunaan aplikasi Deep  Learning[2].  Peneliti  jurnal  ini  terfokus  dalam  analisis  performa  Google  Colaboratory, sedangkan  penulis  memfokuskan  aplikasi non-machine  learning yaitu  aplikasi  data  participants Zoom.
Pembahasan mengenai manfaat dan kemudahan Google Colaboratory yang digunakan pada praktek  pembelajaran  python  untuk  murid  yang  memproses  Fig  dari  teleskop,  atau  konversi koordinat astronomi. Jadi, peneliti jurnal ini membahas manfaat Google Colaboratory pada praktek belajar  dalam  kelas,  sedangkan  penulis  membahas  manfaat  dan  kemudahan  dari  segi  aplikasi perkantoran atau institusi[3].
Sebuah  penelitian  yang  membangun  aplikasi  Machine  Learning  tingkat  tinggi  di  Google Colaboratory  yang  mengukur  prediksi  dari  data  kecepatan,  volume,  dll,  yang  membutuhkan komputasi yang sangat tinggi di Cloud, dengan fleksibilitas tim yang mampu bekerja sama dengan baik.  Jadi  peneliti  jurnal  ini  meneliti  prediksi  dari  data  kecepatan,  dll,  menggunakan  Google Colaboratory[4].
Bagaimana  mengoptimalkan  pembelajaran  jarak  jauh,  alur  kerja  dan  teknik  menggunakan aplikasi  Zoom  sehingga  setiap  sesi  virtual  berhasil[5].  Peneliti  jurnal  ini  memanfaatkan  Zoom untuk sesi belajar virtual, sedangkan penulis untuk meeting virtual.
Masa  pandemi  yang  telah  mengubah  pola  belajar  dari  offline  menjadi  online.  Akibatnya, guru  harus  membuat  alternatif  untuk  melaksanakan  pembelajaran  tanpa  campur  tangan  virus corona.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  hasil  belajar  para  siswa  dan  membuktikan bahwa peningkatan hasil belajar terlihat dari Siklus I dengan rata-rata 71,88 dengan kategori cukup baik dan Siklus II dengan persentase rata-rata 76,88 dengan kategori baik[6].

## 2.2 Cloud Computing
Cloud  Computing (komputasi  awan)  adalah  teknologi  yang  menjadikan  internet  sebagai pusat  pengolahan  data  dan  aplikasi  dengan  penggunaan  hak  akse  untuk  pengguna[7].  Merupakan sebuah model pay-per-use yaitu membayar produk pada saat penggunaannya dalam rentang waktu tertentu  dimana  mensuplai  ketersediaan,  dan  kemudahan  penggunaan,  dapat  diakses  melalui jaringan  internet  kapanpun,  dan  pengguna  dapat  mengakses  sumber  daya  komputer sharing pool (masing-masing user dapat alokasi jatah sumber daya) yang dapat dikonfigurasi (sumber daya ini  berupa  jaringan,  server,  penyimpanan, software aplikasi, services ),  sumber  daya  ini  dapat disediakan dengan segera, dengan usaha yang tidak banyak di administrasi pengaturan atau sedikit interaksi dengan service proviGoogle Colaboratory

## 2.3 Google Colaboratory
Colaboratory, atau “Colab” merupakan produk dari Google Research. Colab memungkinkan siapa saja menulis dan mengeksekusi kode python arbitrer melalui browser, dan sangat cocok untuk machine  learning,  analisis  data,  serta  pendidikan.  Secara  lebih  teknis,  Colab  merupakan  layanan notebook  Jupyter  yang  dihosting  dan  dapat  digunakan  tanpa  penyiapan,  serta  menyediakan  akses gratis ke resource komputasi termasuk GPU. Resource Colab tidak dijamin dan sifatnya terbatas, serta  batas  penggunaannya  terkadang  berfluktuasi.  Hal  ini  diperlukan  agar  Colab  dapat menyediakan resource secara gratis. Pengguna yang ingin memiliki akses lebih andal ke resource
yang  lebih  baik  dapat  menggunakan  Colab  Pro.  Memperkenalkan  Colab  Pro  merupakan  langkah pertama yang Google ambil untuk melayani pengguna yang ingin  melakukan lebih banyak hal di Colab.  Tujuan  jangka  panjang  pihak  Google  adalah  untuk  terus  menyediakan  versi  gratis  Colab, dan  di  saat  yang  bersamaan  berkembang  secara  berkelanjutan  untuk  memenuhi  kebutuhan pengguna Google [8].

## 2.4 Data Participants Zoom
Data  API  Zoom  dapat  diakses  oleh  pengguna  Zoom  dengan  Plan  atau  jenis  langganan  berbayar tertentu, yang berbeda-beda juga plan-nya tiap data API.

## 3 Metode Penelitian

## 3.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data di lakukan dengan mengambil data ibadah dari aplikasi zoom yang dilakukan di GBI ROCK MTB Makassar dengan akun berbayar dimulai dari bulan Juni 2020 hingga Juni 2021. Data primer diambil dari JSON terdiri dari kolom info data id, nama user, email user, duration, join time,  leave  time.  Kemudian  data  tersebut  akan  dianalisa  dan  dilakukan  desain  untuk  pembuatan aplikasi.

## Fig. 1 . Data JSON

## 3.2 Analisa dan Desain
Penulis  memilah  endpoint  yang  tepat  dari  API  Zoom  sesuai  kebutuhan,  kemudian  menganalisa struktur  data  json  yang  dipilih.  Lalu  mesimulasi  data  ke  dalam  aplikasi  berbasis  formula  seperti Excel,  atau  aplikasi  spreadsheet  lainnya.  Langkah  berikutnya  adalah  mendesain  fungsi-fungsi aplikasi  yang  akan  ditampilkan.  Data  yang  digunakan  dalam  grafik  adalah  nama  user,  join  time, leave  time,  durasi  sedangkan  id  dan  email  user  belum  digunakan,  dan  dapat  dimanfaatkan  dalam pengembangan berikutnya.

## 3.3 Model Fungsi
Secara  garis  besar,  aplikasi  memiliki  5  fitur  yaitu  3 use  case  Input yaitu  input  data JSON,  ambil data dari API, input parameter grafik, 2 use case output yaitu  menampilkan grafik dalam aplikasi dan  mendownload  grafik.  Output  grafik  yang  dihasilkan  ada  3  macam  yaitu  grafik  durasi  per partisipan, grafik detail kapan partisipan keluar masuk, dan grafik jumlah partisipan tiap sesi.

## 3.4 Model Behavior
Pada Fig3, sebelum memulai aplikasi, user harus memastikan apakah data JSON sudah ada, kalau sudah  ada  dapat  langsung  ke activity "Upload  Data  JSON",  jika  belum  ada  datanya  maka  perlu akses  data  secara  online  terlebih  dahulu  yaitu activity "Ambil  data  JSON  dari  API  Zoom".  Lalu dilanjutkan  dengan activity  input parameter  grafik,  kemudian  aplikasi  menampilkan  grafik  dan terakhir user dapat mendownload grafik tersebut dalam bentuk pdf.
Fig. 2 . Use Case Fitur Aplikasi
Fig. 3 Activity Diagram Alur Aplikasi
ketika  data JSON  belum  ada  seperti  yang  dijelaskan  pada  fig  2,  user  dapat  memilih  berbagai  cara untuk  mengambil  data  JSON  dari  API  Zoom,  bisa  melalui  Google  Colaboratory  kemudian menuliskan syntax memanggil  data  JSON.  Atau  bisa  menggunakan  Rest  API caller misalnya postman,  website,  webhook,  python,  dan  berbagai  macam  platform  dan  bahasa  pemrograman digunakan  untuk  mengakses  API  Zoom.  Setelah  memilih  platform,  API  Zoom  akan  mengirimkan data  JSON  yang  diinginkan,  lalu  dalam  platform  yang  kita  pilih  perlu  untuk  mencari  metode masing-masing  untuk  menyimpan  data JSON  dalam  file.API  Zoom  akan  mengirimkan  data JSON yang diinginkan, lalu dalam platform yang dipilih perlu untuk menyimpan data JSON dalam file.
Ketika file data JSON sudah ada, upload file ke dalam Google Colaboratory maka secara otomatis data  ini  akan  disimpan  pada harddisk  Virtual  Cloud  Computing .  User  dapat  menginput  parameter tiap  grafik  yang  dibutuhkan,  dan  dapat  memilih  apakah  ingin  langsung  mendowload  file  grafik tersebut. Jika  user sudah menginput  parameter,  dll, user  dapat  menjalankan  program  dengan  "Run All",  maka  Google  Colaboratory  akan  memproses  semua  kode  program  dan input yang  telah dimasukkan user . Kode program yang berada di harddisk Virtual Cloud Computing akan mengakses online  library Python  dari  berbagai  macam library di  luar native  library Python  yang  belum  ada, kemudian  menyimpan library tambahan  dalam harddisk  Virtual  Cloud  Computing .  Lalu  Google Colaboratory memproses semua komponen dan menghasilkan output grafik.

## 4 Hasil Penelitian
Penulis memulai mengimplementasikan ke dalam Google Colaboratory, menggunakan bahasa python serta menggunakan library . Library yang digunakan adalah httplib2 all ver, altair ver 4.2.0,
Fig. 5 . Sequence Diagram Core Aplikasi
Fig. 4 . Sequence Diagram Ambil Data API Zoom
pandas all ver, numpy all ver, from google. Colab import files, altair-saver 0.5.0, vega-lite 4.13.1, vega-cli 5.16.1, canvas 2.6.1.
Hasil  penelitian  dari  data  mentah  JSON  berupa  id,  nama,  email,  join  time,  leave  time, durasi. Menghasilkan grafik yang bisa di generate dan di download sewaktu-waktu. Grafik tersebut ada 3 yaiitu:
1. Grafik Durasi yang terlihat, nama pembicara, tanggal, dan meeting ID akan tercantum di nama grafik.  Dan  pilihan  type_duration  menit,  jam,  akan  mengikuti  informasi  grafik  di  bagian bawah.
Fig. 6 . Chart Durasi
2. Grafik  detail join  leave  time yang  berisi  data  nama  dan  jam  masuk  dan  keluar  dari  masing- masing user . Grafik ini memperlihatkan per- user kapan join dan leave dari zoom meeting.
Vol. 6, No. 1, Juni 2022, pp. 24-30
3. Grafik Jumlah peserta per sesi rundown acara yang berisi data sesi rundown acara serta jumlah peserta per- rundown acara.
Fig. 8 . Grafik Detail Jumlah partisipan yang hadir

## 4.1 KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian,  hasil  pembahasan  dan  informasi  yang  diperoleh  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  penulis  berhasil  membuat  aplikasi  dengan  penerapan  platform  Google Colaboratory untuk aplikasi data participants zoom, aplikasi tersebut menghasilkan 3 grafik yaitu grafik  durasi,  grafik  detail join  leave  time dan  grafik  jumlah  peserta  dari  data  mentah  Zoom  di JSON.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Tamba,  Saut  Parsaoran.,  Banjarnahor,  Jepri.,  Laia,  Yonata.  “Pembuatan Cloud  Computing sebagai  Penyimpanan  Alternatif  pada  Smartphone”,  Jurnal  Nasional  Informatika  dan Teknologi Jaringan  Vol. 5 No.1 (2020). ISSN (Online) 2540-7600.
[2] Carneiro, T., Da Nóbrega, R. V. M., Nepomuceno, T., Bian, G. B., De Albuquerque, V. H. C., &  Reboucas  Filho,  P.  P.  “ Performance  analysis  of  Google  Colaboratory  as  a  tool  for accelerating deep learning applications ”. IEEE Access, 6, 61677-61685. https://doi.org/10.1109/access.2018.2874767 . 2018.
[3] Tock,  K.  “ Google  Colaboratory  as  a  platform  for  Python  coding  with  students ”.  RTSRE Proceedings, 2(1). https://doi.org/10.32374/rtsre.2019.013 . 2019.
[4] Prashanth,  B.,  Mendu,  M.,  &  Thallapalli,  R.  “ Cloud based  Machine  learning  with  advanced predictive  Analytics  using  Google  Colaboratory ”.  Materials  Today:  Proceedings. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.01.800 . 2021.
[5] Ohnigian, S., Richards, J. B., Monette, D. L., & Roberts, D. H. “ Optimizing Remote Learning: Leveraging  Zoom  to  Develop  and  Implement  Successful  Education  Sessions ”.  Journal  of Medical Education and Curricular Development, 8, 23821205211020760. 2021.
[6] Azuar,  A.  “ The  Implementation  of  Discussion  Method  through  Zoom  Meeting  for  PKN Learning  during  the  Pandemic  Period ”.  Jurnal  PAJAR  (Pendidikan  dan  Pengajaran),  5(3), 703-709. 2021.
[6] Herwanto,  Riko.,  Onno  W.  Purbo.,  RZ.  Abd.  Aziz.  “ Cloud  Computing -  Manajemen  dan Perencanaan Kapasitas”, Jogjakarta: Andi
[7] Google  Colab  FAQ.  (n.d.).  Google  Colaboratory.  Retrieved  December  15,  2021,  from https://research.google.com/Colaboratory/intl/id/faq.html . 2022.