Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.6.1147 Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1399-1408 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## STORAGE SERVER DATABASE UTILIZATION FORECASTING USING HOLT- WINTERS AND ARIMA METHODS IN E-GOVERNMENT SYSTEM. STUDY AT KEMENKEU RI
Adinda Krida Wicaksono *1 , Teguh Prasetyo 2 , Nazori Az 3
1,2,3 Master of Computer Science, Faculty of Information Technology, Universitas Budi Luhur, Indonesia Email: 1 2111601874@student.budiluhur.ac.id , 2 2111602013@student.budiluhur.ac.id , 3 nazori@budiluhur.ac.id
(Article received: June 19, 2023; Revision: August 24, 2023; published: Desember 23, 2023)

## Abstract
Storage is a storage medium which is an important part of the system infrastructure. Storage utilization is one of the variables in determining the needs and performance of a system. If the storage is lacking or depleted it will cause the system to be hampered and the possibility of interference occurring. There were eight complaints or reports of system disturbances recorded in the Ministry of Finance's ticketing service desk application caused by anomalies  in  storage  or  disk  capacity.  Things  like  this  can  be  anticipated  if  we  know  the  storage  capacity requirements for the future. In compiling ICT capacity analysis at Pusintek there has been no use of past data to plan future storage requirements. The use of data mining algorithms can be used to obtain forecast values from storage utilization. The use of the ARIMA model and Holt-Winters Exponential Smoothing as a method used to predict inventory is considered to be a fairly accurate model. Both algorithms are used to compare which accuracy is  better  in  predicting  storage  requirements  by  measuring  RMSE.  Research  data  was  obtained  from  monthly utilization reports from January 2021 to December 2022. From the evaluation results it can be concluded that forecasting storage server database utilization using the Holt-Winters method is better than the ARIMA method with the RMSE results for the Holt-Winters method being 14332.661717740748 and the RMSE method ARIMA is 20498.977982137938. The results of this forecasting can be utilized in planning database server storage needs.
Keywords : ARIMA, Capacity Planning, data mining, Holt-Winter, Prediction, Storage.

## PERAMALAN UTILISASI STORAGE SERVER DATABASE MENGGUNAKAN METODE HOLT-WINTERS DAN ARIMA PADA SISTEM E-GOVERNMENT. STUDI PADA KEMENKEU RI

## Abstrak
Storage adalah media penyimpanaan yang merupakan bagian penting dari infrastruktur sistem. Utilisasi storage menjadi salah satu variabel dalam menentukan kebutuhan dan performa suatu sistem. Apabila storage kurang atau habis  akan  mengakibatkan  sistem  terhambat  dan  kemungkinan  terjadi  gangguan.  Terdapat  delapan  aduan  atau laporan gangguan sistem tercatat pada aplikasi ticketing service desk Kemenkeu yang disebabkan oleh anomali pada kapasitas storage atau disk. Hal seperti ini dapat diantisipasi apabila kita mengetahui kebutuhan kapasitas storage  untuk  masa  depan.  Dalam  penyusunan  analisis  kapasitas  TIK  di  Pusintek  belum  ada  pemanfaatan  data lampau yang digunakan untuk merencanakan kebutuhan storage di masa depan. Penggunaan data mining algoritma dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  nilai  peramalan  dari  utilisasi  storage.  Penggunaan  model  ARIMA  dan Exponential  Smoothing  Holt-Winters  sebagai  metode  yang  digunakan  untuk  memprediksi  persediaan  dinilai menjadi model yang cukup akurat. Kedua algoritma digunakan untuk membandingkan akurasi mana yang lebih baik  dalam  memprediksi  kebutuhan  storage  dengan  mengukur  RMSE.  Data  penelitian  didapatkan  dari  laporan utilisasi  setiap  bulan  dari  Januari  2021  sampai  Desember  2022.  Dari  hasil  evaluasi  dapat  disimpulkan  bahwa peramalan  utilisasi  storage  server  database  menggunakan  metode  Holt-Winters  lebih  baik  daripada  metode ARIMA  dengan  hasil  RMSE  metode  Holt-Winters  adalah  14332,661717740748  dan  RMSE  metode  ARIMA adalah  20498,977982137938.  Hasil  dari  peramalan  ini  dapat  dimanfaatkan  dalam  melakukan  perencanaan kebutuhan storage server database.
Kata kunci : ARIMA, data mining, Holt-Winter, Penyimpanan, Peramalan, Perencanaan Kapasitas.
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.6.1147 Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1399-1408 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## 1. PENDAHULUAN
Dalam melaksanakan tugas dan fungsi penyusunan  analisis  kapasitas  TIK  yang  tertuang pada  visi  organisasi  yang  tertuang  pada  Peraturan Menteri Keuangan Nomor 118/PMK.01/2021 tentang Organisasi  dan  Tata  Kerja  Kementerian  Keuangan, diperlukan  perencanaan  yang  terukur  terkait  dengan kapasitas  atau  utilisasi  perangkat,  salah  satunya adalah  perangkat  storage  server.  Storage  adalah media  penyimpanaan  yang  merupakan  bagian penting  dari  infrastruktur  sistem.  Utilisasi  storage menjadi  salah  satu  variabel  dalam  menentukan kebutuhan  dan  performa  suatu  sistem.  Apabila storage kurang atau habis akan mengakibatkan sistem terhambat dan kemungkinan terjadi gangguan.
Gambar 1 Aduan/Laporan Gangguan Server Database Tahun
2021
Pada Gambar 1, menampilkan laporan gangguan  Server  Database  Tahun  2021.  Data diperoleh  dari  hasil  ekspor  pada  aplikasi  pencatatan gangguan  yaitu  servicedesk.kemenkeu.go.id  yang merupakan portal ticketing Service Desk Kemenkeu. Laporan  atas  gangguan  terhadap  suatu  sistem  di Kemenkeu  bias  dilaporkan  melalui  portal  Service Desk  Kemenkeu  oleh  semua  pegawai  Kemenkeu. Terdapat  8  (delapan)  aduan  atau  laporan  gangguan sistem  tercatat  yang  disebabkan  oleh  anomali  pada kapasitas  storage  atau  disk  server  database.  Salah satunya adalah laporan gangguan dengan nomor tiket 658448  tentang  Nadine  (Sistem  Naskah  Dinas Elektronik  Kemenkeu)  mengalami  kelambatan  dan juga  gagal  simpan  naskah  yang  mengakibatkan gangguan  layanan  persuratan  masal  di  seluruh lingkungan  Kemenkeu.  Dalam  melaksanakan  tugas dan  fungsi  pelaksanaan  operasional  TIK,  Pusintek berkewajiban  menjaga  semua  sistem  Kemenkeu minim  gangguan  sesuai  dengan Service  Level Agreement yang disepakati dengan pengguna. Dalam melaksanakan  tugas  dan  fungsi  penyusunan  analisis kapasitas  TIK,  hal  seperti  ini  dapat  diantisipasi apabila kita mengetahui kebutuhan kapasitas storage untuk masa depan.
Dalam  merencanakan  kebutuhan  kapasitas storage  yang  merupakan  bagian  dari  penyusunan analisis kapasitas TIK di Pusintek saat ini belum ada pemanfaatan  data  lampau  yang  digunakan  untuk merencanakan  kebutuhan  storage  di  masa  depan. Kondisi  saat  ini  untuk  penyusunan  kebutuhan kapasitas storage tahun berikutnya, bagian perencanaan  melakukan  permintaan  kebutuhan storage  setiap  tahunnya  untuk  digunakan  sebagai bahan  pertimbangan  dalam  perencanaan  kapasitas storage. Untuk meningkatkan efisiensi dan efektifitas dalam  perencanaan  kebutuhan  kapasitas  storage diperlukan perhitungan terukur yang dapat menunjang  dalam  pengambilan  keputusan  di  masa depan.  Penggunaan  data  mining  algoritma  dapat digunakan  untuk  mendapatkan  nilai  peramalan  dari utilisasi storage.
Penelitian  sebelumnya  yang  bertujuan  untuk menentukan  peramalan  utilisasi,  kapasitas,  dan persediaan diantaranya dilakukan dengan menggunakan metode Holt-Winters [1]–[9] , ARIMA [4]–[8], [10]–[12] serta beberapa metode lain [1], [4], [13]. Metode Holt-Winters banyak digunakan  untuk memprediksi  utilisasi  kapasitas  dikarenakan  cocok untuk  data  dengan  time  series  yang  memiliki  pola seasonality (naik turun disekitar alur trend). Metode
ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average)  adalah  metode  prediktif  yang  dapat membuat  peramalan  berdasarkan  sintesa  pola  data historis.
Beberapa  penelitian  terdahulu  terkait  prediksi utilisasi  database  dilakukan  dengan  berbagai pendekatan yang telah dilakukan antara lain:
1. Ahmad dan Bowman [14] melakukan penelitian prediksi workload dengan  dataset  utilisasi  cpu dan transfer disk. Pada penelitian ini diasumsikan bahwa atribut penggunaan cpu dan transfer disk mempengaruhi penggunaan workload database.  Metode  yang  digunakan adalah  regresi  linear.  Lingkungan  penelitian pada  area  development.  Database yang digunakan Sybase sql anywhere.
2. Tirado  dkk.  [15]  melakukan  analisis workload pada web infrastruktur  untuk  melakukan adaptasi  penggunaan workload secara  dinamis dengan  memanfaatkan  data  lampau  log  server database  dan  menggunakan  metode  ARIMA dalam peramalannya.
3. Roy,  Dubey  dan  Gokhale  [16]  melakukan penelitian  prediksi  utilisasi  dengan  metode ARMA  dengan  rentang  waktu  dataset  jam. Atribut  yang  digunakan  adalah  Utilisasi
Response Time Analysis Server .
4. Mozafari  dkk.  [17]  menggunakan  database MySQL  serta  tools  DBSeer  untuk  pengujian pada lingkungan testing dengan database OLTP. Dataset  yang  digunakan  adalah  log  server database.
5. Ma  dkk.  [18]  menggunakan  database  MySQL dan  PostgreSQL  pada  lingkungan  testing
0 2 4 6 8 10 12 Tiket Gangguan Server Database Tahun 2021 Total Aduan/Laporan
Gangguan Kapasitas
dengan  waktu  peramalan  selama  satu  minggu. Dataset  yang  digunakan  adalah  log  workload (beban  kerja) query database.  Tujuan  dari penelitian  tersebut  adalah  untuk  menentukan optimasi query yang  sesuai  berdasarkan  hasil prediksi yang didapatkan.
6. Baldan dkk. [19] menggunakan metode ARIMA dan Pemulusan Eksponensial dalam melakukan prediksi utilisasi workload pada server cloud . Pada  penelitian  ini,  dilakukan  peramalan utilisasi  storage  database  dengan  metode  Holt- Winters  dan  ARIMA.  Kedua  algoritma  digunakan untuk membandingkan akurasi mana yang lebih baik dalam  memprediksi  kebutuhan  storage  dengan mengukur  RMSE.  Data  yang  digunakan  untuk penelitian  ini  adalah  data  bertipe univariate yang diekstrak  dari  laporan  utilisasi  setiap  bulan  untuk server  database  SQL  Server  yang  dikelola  oleh Pusintek  Kemenkeu.  Dari  data  set  yang  telah dikumpulkan, data set merupakan data set time series yang  menunjukkan  trend  peningkatan  utilisasi storage.  Ukuran  data  akan  selalu  mengalami perubahan. Operasi Insert atau update bisa menambah ukuran  data,  sedangkan  operasi  delete  bisa mengurangi ukuran data yang tersimpan.
Hasil dari penelitian penambangan data lampau utilisasi  storage  ini  diharapkan  dapat  menjadi  solusi untuk  memprediksi  kebutuhan  storage  server  pada periode berikutnya yang bermanfaat dalam melakukan  penyusunan  analisis  kapasitas  TIK khususnya  pada  perencanaan  kebutuhan  storage server database.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Tinjauan Studi
Data  mining  adalah  teknik  pengolahan  data mentah dalam jumlah besar menjadi bentuk informasi yang  berguna  dalam  pengambilan  keputusan  [20]. Penambangan data adalah kegiatan yang mengekstraksi  informasi  penting  yang  tersirat  dan sebelumnya  tidak  diketahui  dari  data [21]. Penambangan  data  adalah  kegiatan  menemukan keteraturan, hubungan dan juga pola dari data historis yang  telah  dikumpulkan  sebelumnya  dalam  sebuah kumpulan  data  yang  besar  [22].  Penambangan  data adalah  hasil  penggalian  pola  atau  informasi  yang menarik dan kemungkinan bermanfaat dari sekumpulan data besar [23].
Penambangan  data  atau  data  mining  adalah serangkaian  proses  yang  menggabungkan  ilmu statistik,  matematika,  artificial  intelligence  dan  juga machine  learning  dalam  melakukan  ekstraksi  dan identifikasi informasi yang berguna terkait basis data yang besar. Ketika informasi telah digali dan diubah menjadi  informasi  yang  berguna,  dan  menjadi informasi, dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan dengan menggunakan informasi yang dihasilkan.
Peramalan adalah kegiatan memprediksi kejadian  di  masa  depan  dengan  menggunakan  dan mempertimbangkan  data  dari  masa  lalu.  Prakiraan adalah  alat  penting  untuk  perencanaan  yang  efektif dan  efisien.  Perkirakan  penggunaan  dan  tentukan kuantitas inventaris yang diperlukan untuk perencanaan kapasitas inventaris. Peramalan merupakan sebuah proses sistemasis yang melakukan perkiraan nilai  yang paling  mungkin terjadi di masa depan  berdasarkan  data  masa  lalu  dan  sekarang dengan  meminimalkan  kesalahan  [24].  Hasil  dari nilai peramalan belum tentu pasti benar akan terjadi, tetapi  bertujuan  untuk  mencari  jawaban  sedekat mungkin dengan apa yang akan terjadi.
Pemodelan  prediktif  (peramalan)  data  deret waktu  dibagi  menjadi  linier  dan  nonlinier.  Untuk model  deret  waktu  linier,  ini  adalah  eksponensial- Holt,  Holt-Winters,  ARIMA-Box-Jenkins,  model intervensi, fungsi transfer (ARIMAX), dan VARIMA (VARIMAX). Model deret waktu nonlinier mencakup model jaringan saraf autoregresif nonlinier,  model  nonparametrik  yang  bergantung pada negara, dan model teori ekonomi.
Metode  Holt-Winters  atau  metode  pemulusan eksponensial  tiga  kali  adalah  salah  satu  metode dengan  melakukan  pemulusan  tiga  kali  sebelum dilakukan prediksi. Metode ini adalah perluasan dari dua parameter Holt. Metode Holt-Winters merupakan metode  peramalan  deret  waktu  untuk  data  yang memiliki perilaku musiman.
Menurut  Makridakis,  et.al  (1999)  dalam  jurnal I.  R.  Akolo  (2019)  [6],  ada  tiga  persamaan  yang digunakan dalam metode ini, yaitu:
 Pemulusan eksponensial data asli
𝑆 𝑡 = 𝛼 𝑋 𝑡 𝐼 𝑡−𝐿 + (1 + 𝛼) + (𝑆 𝑡−1 + 𝑏 𝑡−1 ) (1)
 Pemulusan pola trend
𝑏 𝑡 = 𝛾 (𝑆 𝑡 − 𝑆 𝑡−1 ) + (1 − 𝛾)𝑏 𝑡−1 (2)
 Pemulusan pola musiman
𝐼 𝑡 = 𝛿 𝑋 𝑡 𝑆 𝑡 + (1 + 𝛿)𝐼 𝑡−𝐿 (3)
 Ramalan m periode ke depan
𝑌̂ 𝑡−𝑚 = (𝑆 𝑡 + 𝑏 𝑡 𝑚)𝐼 𝑡−𝐿+𝑚 (4)
Dengan 𝐼 𝑡 =  nilai  pemulusan  musiman  waktu ke- t , 𝑆 𝑡 =  nilai  pemulusan  eksponensial  waktu  ke- t , 𝑋 𝑡 =  data  ke- t , 𝛼 =  konstanta  pemulusan  data  asli (0 < 𝛼 < 1) , 𝛿 = konstanta pemulusan pola musiman (0 < 𝛿 < 1) , 𝛾 =  konstanta  pemulusan  pola  trend (0 < 𝛾 < 1) , L =  panjang  musiman, 𝑏 𝑡 =  konstanta

## 1402
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1399-1408
pemulusan  musiman  pada  waktu t , m =  jumlah periode yang akan diramalkan, 𝑌̂ 𝑡−𝑚 = nilai peramalan untuk m periode ke depan.
Metode  ARIMA  (Autoregressive  Integrated Moving  Average)  adalah  metode  prediktif  atau prediktif yang dapat membuat peramalan berdasarkan sintesa  pola  data  historis.  ARIMA  sering  disebut sebagai  metode  deret  waktu  BoxJenkins.  ARIMA, atau  Autoregressive  Integrated  Moving  Average. Metode  ini  pertama  kali  dikemukakan  oleh  George Edward  Pelham  Box  dan  Gwilym  Meirion  Jenkins. Model ARIMA merupakan model univariat, sehingga model  ini  cocok  digunakan  ketika  observasi  deret waktu  tidak  berhubungan  secara  statistik.  Apabila dilakukan  komparasi  dengan  beberapa  metode peramalan  yang  berbeda  karakteristik  seperti GARCH,  VAR,  dan  CAPM,  metode  ARIMA merupakan  metode  yang  lebih  sesuai  dan  cocok dengan karakteristik data deret waktu [25].
Persyaratan  awal  yang  harus  dipenuhi  dalam melakukan  pemodelan  dengan  metode  ARIMA adalah data harus bertipe stasioner dan memiliki eror atau  residual  yang  merupakan white noise (residu tidak  berkorelasi  otomatis  dan  terdistribusi  secara normal).  Untuk  menguji  stasioneritas  data  dapat dilakukan  pengujian augmented Dickey - Fuller , sedangkan  untuk  melakukan  pendeteksian white noise dan  normalitas  dari  data  yang  ada  dapat digunakan  pengujian  dengan  Ljung-Box  dan  uji Kolmogorov-Smirnov [26].
Bentuk  umum  ARIMA  (p,d,q)  dengan  d merupakan  orde  dari differencing adalah  sebagai berikut.
𝜙 𝑝 (𝐵)(1 − 𝐵) 𝑑 𝑍 𝑡 = 𝜃 𝑞 (𝐵)𝛼 𝑡 (5)
Dimana: 𝜙(𝐵) = 1 − 𝜙 1 𝐵 − 𝜙 2 𝐵 2 − ⋯ − 𝜙 𝑝 𝐵 𝑝 𝜃(𝐵) = 1 − 𝜃 1 𝐵 − 𝜃 2 𝐵 2 − ⋯ − 𝜃 𝑝 𝐵 𝑝
Dengan 𝜙 𝑖 adalah parameter model autoregressive dan 𝜃 𝑖 adalah  parameter  model moving average .
Untuk  mengetahui  apakah  model  yang  telah dibuat optimal atau tidak, dilakukan evaluasi dengan mengukur akurasi atau jumlah kesalahan pada model yang  kita  buat.  Berikut  adalah  kriteria  evaluasi  dan validasi model:
1. Akurasi Menunjukkan  seberapa  baik  model  yang  telah dibuat dengan mengkorelasikan hasil yang diperoleh dengan  atribut  data  yang  disediakan.  Model  data mining dapat dikatakan akurat apabila menghasilkan data yang mendekati data yang ada.
2. Kehandalan Evaluasi  dengan  melakukan  pengukuran  di mana  model  penambangan  data  diterapkan  ke kumpulan  data  yang  berbeda.  Model  data  mining dapat dipercaya jika menghasilkan model umum yang sama terlepas dari data uji yang diberikan.
3. Kegunaan Berisi beberapa metrik  yang  mengukur apakah model yang telah dibuat memberikan informasi yang berguna dan sesuai tujuan awal penambangan data.
Keseimbangan  antara  ketiganya  diperlukan karena  model  yang  akurat  belum  tentu  andal,  dan model  yang  andal  maupun  akurat  belum  tentu berguna. Banyak metode yang dapat digunakan untuk mengevaluasi hasil studi yang dilakukan, antara lain: RMSE  (Root  Mean  Squared  Error),  Confusion Matrix  dan  Area  Under  the  Curve  (AUC)  /  ROC (Receiver  Operating  Characteristics),  Silhouette Factor,  Lift  Ratio  dan  MAPE  (Mean  Absolute Percentage Error).

## 2.2. Kerangka Konsep
Kerangka  konsep  penelitian  ini  dapat  dilihat pada  Gambar  2,  kerangka  konsep  diawali  dengan melihat  kondisi  awal  di  lapangan  atau  objek penelitian, dilanjutkan dengan merumuskan masalah disertai  dengan  usulan  penyelesaian  masalah. Selanjutnya  dilakukan  pengujian  sistem  berdasar hasil  usulan  penyelesaian  masalah  sebelumnya sehingga didapatkan hasil yang diharapkan.
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.6.1147 Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1399-1408 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## 2.3. Metodologi Penelitian
Langkah  penelitian  yang  digunakan  mengacu pada kerangka kerja Cross Industry Standard Process for  Data  Mining (CRISP-DM)  yang  memiliki  enam fase  [27]  dan  dikenalkan  pertama  tahun  1996  [28]. Tahapan penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini ditampilkan pada Gambar 3.
Gambar 3 Tahapan Penelitian.
Tahapan dimulai dengan fase Business Understanding .  Pada  tahap  ini  dilakukan  beberapa kegiatan untuk memahami latar belakang permasalahan yang dihadapi dengan lebih komprehensif  sehingga  menghasilkan  pertanyaan penelitian dan tujuan data mining.
Setelah  merumuskan  masalah  dan  tujuan penelitian, fase selanjutnya adalah Data Understanding. Pada fase ini kegiatan diawali dengan observasi  yang  bertujuan  mendapatkan  pemahaman terhadap data serta didapatkan data yang sesuai untuk pemecahan masalah.
Data yang telah melalui tahap data understanding  perlu  dilakukan  beberapa  aktivitas sebelum  digunakan  untuk  pemodelan.  Hal  ini  akan dilakukan  pada  tahap data preparation .  Pada  tahap ini  dilakukan  seleksi  dan  pre-processing  data  awal sehingga  menjadi  data  bersih  yang  sudah  diseleksi dan dapat dijadikan input untuk proses prediksi.
Setelah  mendapatkan  file  data  set  keseluruhan utilisasi  disk  server  database  Nadine,  kegiatan dilanjutkan pada fase data modelling. Pada tahap ini dilakukan pemilihan metode data mining yang sesuai
dengan  karakter  dataset  dan  tujuan  penelitian. Selanjutnya dilakukan pemodelan data menggunakan metode  Holt-Winters  dan  ARIMA.  Tahap  ini bertujuan  mengolah  dan  memanfaatkan  data  untuk menghasilkan  informasi  tersembunyi  dari  balik  data tersebut.
Fase  selanjutnya  adalah  dengan  melakukan evaluasi. Output yang  dihasilkan  pada  tahap  ini adalah didapatkan hasil evaluasi berupa nilai RMSE dari  hasil  pemodelan  peramalan  utilisasi  storage server  database.  Metode  estimasi  yang  mempunyai RMSE  lebih  kecil  dikatakan  lebih  akurat  daripada metode estimasi yang mempunyai RMSE lebih besar. Dari  hasil  tersebut  didapatkan  hasil  peramalan dengan RMSE terbaik
Fase terakhir adalah Deployment . Pada tahap ini dilakukan  implementasi  metode  Holt-Winters  dan ARIMA  untuk  meramalkan  utilisasi  storage  server database  di  Pusintek  Kemenkeu.  Selanjutnya dilakukan  analisis  peramalan  utilisasi  storage  server database  dengan  metode  Holt-Winters  dan  ARIMA yang  telah  terbentuk  sehingga  didapatkan  metode yang  sesuai  dengan  kebutuhan  penyusunan  analisis kapasitas TIK di Pusintek Kemenkeu.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Business Understanding Dari hasil studi lapangan didapatkan permasalahan  terkait  perencanaan  kapasitas  storage server  database  yang  belum  optimal  dibuktikan dengan terjadinya ganguan layanan sistem aplikasi di lingkungan Kemenkeu yang disebabkan oleh anomali pada  kapasitas  storage  server  database  dan mengakibatkan  gangguan  layanan  persuratan  masal di seluruh lingkungan Kemenkeu. Gangguan layanan sistem  tercatat  pada  aplikasi  ticketing  service  desk Kemenkeu.
Permasalahan lain yang ditemukan adalah tidak adanya  pemanfaatan  data  lampau  yang  digunakan sebagai  analisis  dalam  perencanaan  kebutuhan storage di masa depan. Utilisasi storage menjadi salah satu  variabel  dalam  menentukan  kebutuhan  dan performa  suatu  sistem.  Apabila  storage  kurang  atau habis  akan  mengakibatkan  sistem  terhambat  dan kemungkinan  terjadi  gangguan.  Pemanfaatan  data lampau  dapat  berguna  untuk  peramalan  kebutuhan storage.
Hasil  dari  tahapan  ini  adalah  terdefinisinya rumusan  masalah  dan  tujuan  penelitian.  Rumusan masalah  yang  didapatkan  adalah  dengan  melakukan perencanaan kapasitas berdasarkan peramalan utilisasi  storage  server  database  menggunakan metode  Holt-Winters  dan  ARIMA  di  Pusintek Kemenkeu.

## 3.2. Data Understanding
Kegiatan dimulai dari observasi untuk mengetahui sifat data baik itu jenis data, pola data dan

## 1404
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1399-1408
juga trend data. Pada fase ini juga ditentukan atribut apa saja yang akan digunakan dalam fase selanjutnya. Selanjutnya  dilakukan  pengumpulan  data  dengan cara ekspor penuh data mentah. Tujuan dari fase ini adalah  didapatkan  pemahaman  terhadap  data  serta didapatkan  data  yang  sesuai  untuk  pemecahan masalah.
Kesimpulan  dari  pemahaman  data  yang dilakukan secara langsung adalah:
1. Dari  dataset  yang  ada,  terlihat  bahwa  data tersebut  merupakan  dataset  time  series  yang menunjukkan tren peningkatan utilisasi storage.
2. Ukuran data akan selalu mengalami perubahan. Operasi  insert  atau  update  dapat  menambah ukuran  data,  sementara  operasi  delete  dapat mengurangi ukuran data yang tersimpan.
3. Terdapat  pola  musiman  dalam  pertumbuhan data, terutama selama musim penilaian perilaku pada awal dan tengah tahun.
Setelah  mengatahui  karakteristik  dari  data, dilakukan  penarikan  data  set.  Data  tersebut  masih berupa data mentah yang berisi atribut asli antara lain Date  &  Time,  Value,  Low  DT,  High  DT,  Smooth dengan interval waktu 10 (sepuluh) menit.
Output  dari  tahapan  data  understanding didapatkan  data  primer  berupa  hasil  observasi  dan hasil  wawancara  serta  data  sekunder  berupa  11  file csv  dataset  hasil  ekspor  utilisasi  storage  server database  sistem  persuratan  Kemenkeu  atau  Nadine (Sistem Naskah Dinas Elektronik Kemenkeu).

## 3.3. Data Preparation
Tahap pertama data awal yang menjadi rujukan utama adalah data utilisasi storage server database per disk.  Pertama  dilakukan  kegiatan  reduksi  data. Kegiatan  reduksi  data  perlu  dilakukan  untuk membersihkan  data  dari  unsur-unsur  yang  dianggap tidak berpengaruh pada saat proses perhitungan data. Dalam data utilisasi storage server database per disk, output dari tahap data understanding, perlu dilakukan proses  penghilangan  atribut  dan  data  yang  tidak diperlukan. Atribut awal pada data ini adalah Date & Time,  Value,  Low  DT,  High  DT,  Smooth.  Tidak semua atribut diperlukan untuk penelitian ini. Untuk kebutuhan  penelitian  ini,  atribut  yang  dibutuhkan adalah Date & Time dan Value. Atribut Date & Time adalah  atribut  yang  berisi  data  dengan  tipe date .  Isi data  dari  atribut  Date  &  Time  adalah  waktu pencatatan  kapan  utilisasi  storage  server  tersebut
diambil  /  direkam.  Sedangkan  atribut  Value  adalah atribut yang berisi data dengan tipe Number. Isi data dari  atribut  Value  adalah  besaran  utilisasi  storage server database dalam satuan GB (GigaByte).
Setelah  itu  dilanjutkan  dengan  melakukan transformasi  data.  Dikarenakan  data  awal  yang didapatkan  untuk  atribut  Date  &  Time  memiliki interval  10  menit,  pada  tahap  ini  dilakukan transformasi  data  dengan  melakukan  generalisasi data menjadi data dengan interval waktu per bulan.
Selain itu akan dilakukan pemeriksaan terhadap konsistensi  data.  Misalnya  tidak  ada  data null atau kosong  pada  atribut  Date  &  Time  dan  Value. Selanjutnya  digabungkan  dengan  data  utilisasi storage server database untuk disk yang lain (C, D, E, F, G, H, I, J, K, L, M) sehingga didapatkan nilai total dari  atribut  Value  untuk  utilisasi  storage  server database  dengan  satuan  GB.  Output  akhir  dari tahapan  ini  berupa  satu  file  data  set  keseluruhan utilisasi  disk  server  database  sistem  persuratan Kemenkeu  atau  Nadine  (Sistem  Naskah  Dinas Elektronik Kemenkeu) sesuai pada Tabel 1.

## Tabel 1 Data Set Utilisasi Storage
Bulan 2021 2022 Total Utilisasi Storage (GB) Total Utilisasi Storage (GB) Januari 42214.29 59474.38 Februari 42411.42 61028.27 Maret 53900.33 67935.03 April 54908.93 80210.63 Mei 56416.96 81040.48 Juni 56408.51 84841.33 Juli 58106.64 77029.70 Agustus 59814.66 76774.70 September 58523.08 80610.72 Oktober 60639.49 86533.10 November 59105.22 90123.80 Desember 60010.90 95647.11

## 3.4. Data Modelling
Pada tahap ini dilakukan pemilihan metode data mining  yang  sesuai  dengan  karakter  data  set  dan tujuan penelitian. Tahap ini bertujuan mengolah dan memanfaatkan  data  untuk  menghasilkan  informasi tersembunyi  dari  balik  data  tersebut.  Output  dari tahap ini adalah hasil pemodelan peramalan utilisasi storage server database dengan menggunakan metode Holt-Winters dan ARIMA. Pada tahap ini didapatkan juga  nilai  hasil  peramalan  utilisasi  storage  server database dengan menggunakan metode Holt-Winters dan ARIMA.
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.6.1147 Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1399-1408 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## Gambar 4 Tahapan Data Modeling
Tahapan  yang  dilakukan  pada  tahap  ini digambarkan  pada  Gambar  4.  Tahapan  pertama dimulai dengan import library yang dibutuhkan pada lingkungan  penelitian.  Dalam  penelitian  kali  ini lingkungan  yang  digunakan  adalah  menggunakan bahasa pemrograman python.
Tahapan selanjutnya adalah dengan melakukan input  data  hasil  dari  output  data  preparation sebelumnya  (Tabel  1).  Setelah  itu  dibuatlah  data frame  yang  selanjutnya  dilakukan  set  index  pada kolom  Date  dengan  frekuensi  bulanan,  sehingga didapatlah  total  24  index  baris  data.  Tampilan  dari plot data awal ditunjukkan pada Gambar 5. Parameter trend yang digunakan adalah dengan nilai seasonality enam  bulan.  Nilai  enam  bulan  didapatkan  karena periode  penilaian  kinerja  di  lingkungan  Kemenkeu adalah  enam  bulan.  Dengan  adanya  periode  ini, diduga  mempengaruhi  utilisasi  storage  server database dikarenakan banyaknya transaksi persuratan yang dilakukan.
Gambar 5 Plot Data Awal
Pemisahan data training dan testing dipisahkan secara  manual  dengan  cara  liniear  sampling.  Linear sampling adalah  membagi dataset  menjadi beberapa bagian  tanpa  merubah  urutan  data  sample  sehingga menghasilkan  bagian  data  yang  berurutan  Dari  total 24  data  dilakukan  split  data  training  dan  testing, dengan  komposisi  data  training  sejumlah  12  data awal, dan data testing 12 data akhir. Setelah data siap diolah,  dilanjutkan  pembuatan  model  peramalan dengan  menggunakan  metode  ARIMA  dan  Holt- Winters.
Pembuatan  model  peramalan  dengan  metode Holt-Winters  diawali  dengan  melakukan  peramalan dengan  menggunakan  data  training.  Setelah  itu dibandingkan hasil peramalan awal yang didapatkan dengan  data  testing.  Grafik  hasil  perbandingan  data training,  data  testing  dan  hasil  peramalan  awal ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6 Grafik Perbandingan Data Metode Holt-Winters
Proses  selanjutnya  adalah  dengan  melakukan peramalan  atas  seluruh  data  dengan  menggunakan model yang dihasilkan dengan metode Holt-Winters.
Grafik hasil peramalan pada tahun 2023 ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7 Grafik Hasil Peramalan Dengan Metode Holt-Winters
Metode  peramalan  pembanding  adalah  dengan melakukan  peramalan  dengan  metode  ARIMA. Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  dengan melakukan  pengecekan  seasonality  pada  data  awal. Hasil  dari  pengecekan  seasonality  ditampilkan  pada Gambar 8.

## Gambar 8 Pengecekan Seasonality ARIMA
Setelah  itu  dilakukan  pencarian  model  arima paling  tepat  untuk  data  utilisasi  storage  database. Didapatkan model ARIMA(2,0,2)(1,1,1)[6] (Gambar 9).
Dari model yang didapatkan dilakukan pengujian  peramalan  dengan  menggunakan  data training.  Setelah  itu  dibandingkan  hasil  peramalan awal  yang  didapatkan  dengan  data  testing.  Grafik hasil  perbandingan  data  training,  data  testing  dan hasil peramalan awal ditunjukkan pada Gambar 10.

## Gambar 10 Grafik Perbandingan Data Metode ARIMA
Proses  selanjutnya  adalah  dengan  melakukan peramalan  atas  seluruh  data  dengan  menggunakan model  yang  dihasilkan  dengan  metode  ARIMA. Grafik hasil peramalan pada tahun 2023 ditunjukkan pada Gambar 11.
Gambar 11 Grafik Hasil Peramalan Dengan Metode ARIMA.

## 3.5. Evaluation
Berdasarkan hasil penelitian, dilakukan evaluasi dengan  menghitung  Root  Mean  Square  Error (RMSE) untuk membandingkan nilai masing-masing algoritma  peramalan.denga  menggunakan  metode Holt-Winters  dan  ARIMA.  Dengan  hasil  MEAN 78437,4375, didapatkan hasil RMSE dengan metode Holt-Winters  adalah  14332,661717740748  dan RMSE dengan
metode ARIMA adalah 20498,977982137938..

## 3.6. Deployment
Pada tahap akhir dilakukan deployment dengan melakukan  implementasi  metode  Holt-Winters  dan ARIMA  untuk  meramalkan  utilisasi  storage  server database  untuk  tiga  (3)  tahun  kedepan  yaitu  tahun 2024,  2025  dan  2026.  Grafik  hasil  peramalan digambarkan pada Gambar 12.
Gambar 12 Grafik Hasil Peramalan.

## 4. DISKUSI
Dari hasil penelitian didapatkan hasil kebutuhan storage server database Nadine pada Bulan Desember 2023 adalah sebesar 106.755,69 GB untuk peramalan dengan  metode  Holt-Winter  dan  119.474,80  GB untuk  peramalan  dengan  menggunakan  metode ARIMA.  Sedangkan  pada  tahun  akhir  tahun  2024 diramalkan  dibutuhkan  117.888,01  GB  dengan perhitungan  metode  Holt-Winter  dan  142.564,17 dengan metode ARIMA. Dan pada Bulan Desember 2025  didapatkan  hasil  peramalan  dengan  nilai 129.020,33 GB untuk utilisasi storage server database dengan peramalan metode Holt-Winter dan 165.275,12  GB  untuk  peramalan  menggunakan metode ARIMA.
Kedua  hasil  peramalan  memiliki  trend  yang sama  naik,  namun  hasil  peramalan  menggunakan metode  Holt-Winter  menghasilkan  trend  kenaikan yang lebih landai dibandingkan trend yang dihasilkan oleh peramalan menggunakan metode ARIMA.
Sedangkan  dari  hasil  evaluasi  yang  dilakukan didapatkan  hasil  yaitu  peramalan  menggunakan metode Holt-Winter memiliki nilai RMSE yang lebih rendah dibandingkan menggunakan metode ARIMA.
Perbedaan  penelitian  terdahulu  yang  telah dilakukan  tinjauan  studi  pada  awal  fase  dengan penelitian  yang  penulis  lakukan  adalah  objek penelitian pada utilisasi storage server database serta subjek  penelitian  yang  dilakukan  pada  instansi pemerintah. Beberapa penelitian terdahulu melakukan  peramalan  beban  kerja  database  untuk mendapatkan  perkiraan  performa  database  di  masa depan.  Sedangkan  pada  penelitian  ini  dilakukan peramalan  utilisasi  storage  server  database  untuk mengetahui  kebutuhan resource atau  ketersediaan storage server database.
Perbedaan  juga  terdapat  pada  dataset  yang digunakan  pada  penelitian  ini  berupa  dataset  time series  dengan  rentang  waktu  data  selama  24  bulan yang  memiliki  pola  musiman  dan  trend.  Dan ditambahkan dengan analisis perbandingan peramalan  utilisasi  storage  server  database  dengan metode Holt-Winters dan ARIMA sehingga didapatkan  metode  yang  sesuai  dengan  kebutuhan penyusunan  analisis  kapasitas  TIK  di  Pusintek Kemenkeu.

## 5. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  peramalan utilisasi storage server database dengan metode Holt- Winters  dan  ARIMA.  Kedua  algoritma  digunakan untuk membandingkan akurasi mana yang lebih baik dalam  memprediksi  kebutuhan  storage  dengan mengukur  RMSE.  Dari  hasil  evaluasi  dapat disimpulkan bahwa peramalan utilisasi storage server database dengan menggunakan metode Holt-Winters lebih baik daripada metode ARIMA.
Hasil  dari  peramalan  ini  dikomunikasikan  ke Pusintek  selaku  user,  sehingga  dapat  digunakan sebagai  salah  satu  acuan  untuk  memprediksi kebutuhan  storage  server  pada  periode  berikutnya yang  bermanfaat  dalam  melakukan  penyusunan analisis  kapasitas  TIK  khususnya  pada  perencanaan kebutuhan storage server database.
Dalam  penelitian  ini  masih  didapatkan  banyak hal yang dapat dikembangkan lagi. Saran yang dapat kami  sampaikan  kepada  peneliti  berikutnya  yang ingin  melanjutkan  penelitian  ini  adalah  melakukan penelitian  terkait  penggunaan  algoritma-algoritma lain  untuk  meramalkan  utilisasi  storage  server  dan melakukan  penelitian  pada  utilisasi  objek  lain  yang sejenis dengan kapasitas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Taufiq,  D.  Sugiarto,  and  A.  Rochman, “Peramalan Utilisasi Perangkat Jaringan dan Bandwidth Dengan Metode Holt-Winters dan Multi  Layer  Perceptron,” Ultim.    J.  Tek. Inform. , vol. 12, no. 1, pp. 42–51, 2020, doi: 10.31937/ti.v12i1.1575.
[2] E. P. Mariz et al. , “Sistem Informasi Prediksi Stok  Barang  Menggunakan  Metode  Holt Winters Pada Cv Budi Jaya Mandiri,” J. Ilm. Fak. Ilk. Univ. Bina Darma , no. April 2018, pp. 0–11, 2017.
[3] L.  Nababan et  al. ,  “PENGGUNAAN METODE WINTER EXPONENTIAL
SMOOTHING,” J. Sist. Inf. Kaputama , vol. 6, no. 2, pp. 373–381, 2022.
[4] A.  Asrirawan,  S.  U.  Permata,  and  M.  I.
Fauzan, “Pendekatan Univariate Time Series Modelling untuk Prediksi Kuartalan
Pertumbuhan  Ekonomi  Indonesia  Pasca Vaksinasi  COVID-19,” Jambura  J.  Math. , vol.  4,  no.  1,  pp.  86–103,  2022,  doi: 10.34312/jjom.v4i1.11717.
[5] R. Rumini and N. Norhikmah, “Perbandingan Metode  Arima  Dan  Exponential  Smoothing Holt-Winters Untuk Peramalan Data
Kunjungan,” Sistemasi , vol. 9, no. 3, p. 622, 2020, doi: 10.32520/stmsi.v9i3.975.
[6] I.  R.  Akolo,  “Perbandingan  Exponential Smoothing  Holt-Winters  Dan  Arima  Pada Peramalan  Produksi  Padi  Di  Provinsi Gorontalo,” J. Technopreneur , vol. 7, no. 1,
1408 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1399-1408
pp. 20–26, 2019, doi: 10.30869/jtech.v7i1.314.
[7] N. R. Wiyanti, P. S. Manajemen, K. Bekasi, and  L.  Belakang,  “Analisis  Perbandingan Model  Arima  Dan  Exponential  Smoothing Dalam  Memprediksi,” JBME    J.  Bisnis Manaj.  dan  Ekon. ,  vol.  19,  no.  2,  pp.  1–10, 2019.
[8] T.  Safitri,  N.  Dwidayati,  and  K.  Kunci, “Perbandingan  Peramalan  Menggunakan Metode Exponential Smoothing Holt- Winters dan Arima,” Unnes J. Math. , vol. 6, no. 1, pp. 48–58, 2017, [Online]. Available: http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm
[9] E.  Staviana,  Kusrini,  and  E.  T.  Luthfi, “Sistem  Peramalan  Kebutuhan  Stok  Obat Menggunakan  Metode  Holt-Winters,” J. Informa, J. Penelit. Dan Pengadian
Masyarakat,  Politek.  Indonusa,  Surakarta , vol. 5, 2019, doi: https://doi.org/10.46808/informa.v5i4.154.
[10] A. T. Namel, M. A. Sahib, and S. M. Hasan, “Bandwidth  Utilization  Prediction  in  LAN Network Using Time Series Modeling,” Iraqi J. Comput. Commun. Control Syst. Eng. , pp. 78–89, 2019, doi: 10.33103/uot.ijccce.19.2.9.
[11] Ema  Utami;  Hanif  Al  Fatta;  Muhammad Surahmanto, “Prediksi Kapasitas Kargo Pada Bandara  Deo  Sorong,” Insect  (Informatics Secur.  J. Tek. Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 58–
66, 2022, [Online]. Available: http://www.ejournal.um- sorong.ac.id/index.php/insect/article/view/19
12
[12] D. Kurniawati, R. C. Buwono, and A. M. M.
D.  .  Satriya,  “EKSPLORASI  SINGLE MOVING
AVERAGE
UNTUK
PERAMALAN PERSEDIAAN BARANG,” JIRK. J. Innov. Res. Knowl. , vol. 2, no. 5, pp. 2239–2246, 2022.
[13] Harsiti,  Z.  Muttaqin,  and  E.  Srihartini,
“Penerapan Metode Regresi
Linier
Sederhana  Untuk  Prediksi  Persediaan  Obat Jenis  Tablet,” JSiI  (Jurnal  Sist.  Informasi) , vol.  9,  no.  1,  pp.  12–16,  2022,  doi: 10.30656/jsii.v9i1.4426.
[14] Mustika et al. , Data Mining dan Aplikasinya . Penerbit  Widina  Bhakti  Persada  Bandung, 2021.
[15] M.  A.  Witten,  I.H.,  Eibe,  F.and  Hall, Data mining  Practical  Machine  Learning  Tools and Techniques 3rd Edition . Elsevier, 2011.
[16] B. Santosa, Data mining : Teknik pemanfaatan  data  untuk  keperluan  bisnis . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2007.
[17] J.  P.  Jiawei  Han,  Micheline  Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques . Elsevier,
2012.
[18] M.  N.  F.  Rahmi  Roza, Tutorial  Sistem
Informasi Prediksi Jumlah Pelanggan Menggunakan  Metode  Regr...  -  Google Books .  Kreatif  Industri  Nusantara,  2020. [Online].
Available: https://www.google.co.id/books/edition/Tuto rial_Sistem_Informasi_Prediksi_Jumla/ixH9
DwAAQBAJ?hl=id&gbpv=1&dq=XAMPP +adalah+perangkat+lunak+bebas,+yang+me ndukung+banyak+sistem+operasi,+merupak an+kompilasi+dari+beberapa+program.+XA MPP+merupakan+tool+yang+men
[19] W.  Y.  Rusyida, Teknik  Peramalan:  Metode ARIMA  dan  Holt  Winter .  Penerbit  NEM, 2022. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=z9- mEAAAQBAJ
[20] D.  Nugraha,  I.  P.  Wardana,  and  M.  O. Adnyana, “Pendugaan Produksi dan
Tantangan  Usahatani  Kedelai  di  Indonesia Menggunakan  Metode  ARIMA,” J.  Penelit. Pertan. Tanam. Pangan , vol. 2, no. 3, p. 155,
2019,  doi:  10.21082/jpptp.v2n3.2018.p155- 163.
[21] D.  T.  Larose, Data  Mining  Methods  & Models .  Wiley-Interscience,  2006.  [Online]. Available:
https://books.google.co.id/books?id=xveeIU OdkfEC
[22] R.  Chapman,  P.,  Clinton,  J.,  Kerber,  R., Khabaza,  T.,  Reinartz,  T.P.,  Shearer,  C.,  & Wirth, CRISP-DM  1.0:  Step-by-step  data mining guide . SPSS inc, 2000.