Jurnal Informatika Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/JIT ISSN ONLINE : 2460-8998

## IMPLEMENTASI VISUALISASI LOG SERVER DENGAN ELK STACK: ANALISIS KASUS LOG AKSES PADA SISTEM ELENA DI SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI TERPADU NURUL FIKRI
Hera Karmila 1 , Henry Saptono 2
Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Terpadu Nurul Fikri Jakarta Selatan, DKI Jakarta, Indonesia 12640 herakarmila@gmail.com , henry@nurulfikri.ac.id

## Abstract
Nurul Fikri Integrated Technology College (STT NF) is a higher education institution that focuses on the field of information technology. STT NF has a web-based online learning system which is also called E-Learning by the name of Elena. Elena's system can be accessed online where the activity will be recorded by the server in the form of access log data. The access log data contains information on the user's IP, access time, requests sent, website browser used and others. Access logs contain useful information for monitoring server performance and more. However, Elena's system has problems in the form of access log data which is in text form which makes it difficult to read and the amount of data is large. Based on this, this study aims to provide a system that is used to store, process and visualize Elena STT NF system log access data automatically using a script The method used in this research is the development research method. The results obtained in this study are visualization in the form of important information from Elena's system log access data. In this research through several stages of research namely analysis, design, implementation, and testing. In the visualization test, the results were 100% and the test sending log data to Elasticsearch obtained 100% results, so that this research was implemented effectively.
Keywords: Access logs, Elena Web, ELK Stack, Shell Script, Visualization

## Abstrak
Sekolah  Tinggi Teknologi Terpadu  Nurul  Fikri  (STT  NF) adalah  salah  satu  lembaga pendidikan tinggi  yang  berfokus pada bidang teknologi informasi. STT NF memiliki sistem pembelajaran online berbasis web yang bernama Elena. Sistem Elena dapat diakses secara online yang mana aktivitas tersebut akan terekam oleh server dalam bentuk data akses log. Pada data akses log berisi informasi IP pengguna, waktu akses, permintaan yang dikirim, browser website yang digunakan dan lainnya. Akses log  memiliki  informasi  yang  berguna  untuk  memantau  kinerja  server  dan  lain-lain.  Namun  sistem  Elena  memiliki  kendala berupa  data  akses  log  yang  bentuknya  teks  sehingga  sulit  dibaca  dan  jumlah  data  yang  banyak.  Berdasarkan  hal  tersebut penelitian ini memiliki tujuan dalam menyediakan sistem yang digunakan untuk menyimpan, mengolah dan memvisualisasikan data akses log sistem Elena STT NF secara otomatis menggunakan scriptse . Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode pengembangan ( Development Research ). Hasil yang didapatkan pada penelitian ini adalah visualisasi berupa informasi penting dari data akses log sistem Elena. Pada penelitian ini melalui beberapa tahapan penelitian yakni analisis, perancangan, implementasi,  dan  pengujian.  Pada  pengujian  visualisasi  didapatkan  hasil  100%dan  pengujian  mengirimkan  data  log  ke Elasticsearch didapatkan hasil 100%, sehingga penelitian ini efektif diimplementasikan.
Kata kunci: Akses Log, ELK Stack, Shell Script , Visualisasi, Web Elena
1. PENDAHULUAN
STT NF adalah salah satu lembaga pelayanan pendidikan tinggi  yang  berfokus  pada  bidang  teknologi  informasi. Pelayanan  yang  diberikan  antara  lain  adalah  penggunaan sistem  yang  menunjang  pembelajaran  berbasis  online  ( E-
Learning )  yang  disebut  Elena  [1].  E-Learning  STT  NF merupakan platform pembelajaran online di STT NF yang menggunakan web  server Apache  2.4.53, database MySQL 8.0.28, dan cloud storage MongoDB Atlas. Pada tahun  2020,  penggunaan  sistem  Elena  sebagai  media
belajar di STT NF meningkat, hal tersebut karena metode pembelajaran yang diterapkan adalah metode pembelajaran daring  ( online ).  Pada  sistem  Elena  aktivitas  pengguna seperti akses ( request ) ke sistem akan terekam pada sebuah log,  yakni  akses  log.  Akses  log  berisi  data  informasi pengguna  web,  seperti IP address,  waktu  akses  web, request yang  dikirimkan, web  browser dan  informasi penting  lainnya  [2].  Informasi  yang  terdapat  pada  data akses  log  sistem  Elena  tersebut  dapat  digunakan  untuk memantau  kinerja  server,  memecahkan  masalah  pada server,  mengetahui  pola  akses  pengguna  [8].  Selain  itu, akses log dapat digunakan untuk mengetahui performa dari sebuah  sistem  dengan  melihat  pola  aktivitas  yang mencurigakan  maupun  aktivitas  berbahaya  seperti serangan terhadap website [3].
Data akses log memiliki  beberapa  masalah permasalahan seperti  tampilan  yang  sulit  untuk  dibaca,  dipahami sehingga sulit dianalisis dan data akses log terus bertambah jumlahnya  seiring  dengan  aktivitas  yang  dilakukan pengguna maupun sistem [9]. Oleh karena  itu, diperlukan sebuah  alat  untuk  mengolah  dan  memvisualisasikan  data akses  log  sistem  Elena  dapat  memperbaiki  tampilan  data akses  log,  sehingga  akses  log  akan  lebih  mudah  dibaca, dipahami,  dan  dapat  dianalisis  untuk  mendapatkan informasi bermanfaat dari data tersebut ( insight ) [10].
Terdapat banyak alat yang bisa digunakan untuk mengolah dan memvisualisasikan data akses log, mulai dari alat yang open source maupun proprietary . Salah satu alat yang open source dan telah banyak digunakan oleh komunitas IT yaitu ELK  Stack.  ELK  Stack  merupakan  serangkaian open source yang  dirancang  untuk  digunakan  sebagai  solusi integrasi  [4].  ELK  Stack  dikembangkan  oleh  perusahaan Elastic.co  dan  memiliki  empat  komponen  utama  yang menjadi teknologi dalam pemrosesan akses log. Keempat komponen  tersebut  adalah  Beats,  Logstash,  Elasticsearch dan Kibana yang masing-masing saling terintegrasi dalam memproses akses log.
Elasticsearch  merupakan  aplikasi open  source yang berfungsi sebagai alat pencarian, penimpangan, dan dapat digunakan untuk mengunduh, menggunakan, dan memodifikasi  program  tanpa  biaya  [7].  Logstash merupakan  mesin  dengan  kemampuan pipelining secara real-time yang  berfungsi  untuk  mengumpulkan  dan memparsing log dan membuat index untuk disimpan pada Elasticsearch. Kibana merupakan aplikasi untuk visualisasi dan  analisis  data  dalam  jumlah  besar.  Penggunaan  fitur browser-based pada Kibana,  memudahkan dalam visualisasi secara cepat dengan menyesuaikan secara real- time dari query Elasticsearch [6].
Selain  menggunakan  ELK  Stack,  untuk  pengolahan  dan visualisasi  data  log  yang  efisien  dapat  diatasi  dengan menggunakan  metode  seperti  Rsync, Shell  Script ,  dan Cronjob. Web server , khususnya Apache, berperan sebagai platform untuk menyajikan halaman web dan data, dengan
Apache  sebagai  salah  satu  yang  paling  populer  dengan basis open  source dengan  persentase  pengguna  sebesar 44,2%  [11]. Shell  Script merupakan  serangkaian  perintah yang  dieksekusi  oleh  shell  di  sistem  operasi,  umumnya ditulis  menggunakan  bahasa  shell  seperti  Bash,  sering digunakan  untuk  otomatisasi  tugas-tugas  di  sistem  [5]. Cronjob  digunakan  untuk  menjalankan  tugas-tugas berulang  dengan  jadwal  tertentu,  yang  dapat  disesuaikan dengan  kebutuhan,  dengan  penjadwalan  tugas  dalam file Crontab.
Pada penelitian ini, penulis bermaksud untuk mengimplementasikan  visualisasi  log  yang  digunakan untuk  memperbaiki  tampilan  data  akses  log  pada  sistem Elena STT NF menggunakan ELK Stack. Dengan adanya penelitian ini, diharapkan dapat menyelesaikan permasalahan dari data akses log sistem Elena STT NF.
2. METODE PENILITIAN
2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian ini ada enam diantaranya pertama studi literatur  yang  dilakukan  dengan  cara  mencari  referensi mengenai visualisasi akses log, sistem Elena STT NF, web server Apache,  ELK  Stack,  serta  hal  –  hal  yang  lainnya yang  berkaitan  dengan  penelitian  ini.  Kedua  tahapan analisis  kebutuhan  sistem  yang  dilakukan  dengan  cara menganalisa  apa  saja  kebutuhan  yang  diperlukan  dalam sebuah  sistem,  kebutuhan  implementasi  visualisasi  akses log web server Apache pada sistem Elena STT NF.
Ketiga  tahapan  perancangan  sistem meliputi  perancangan sistemnya  meliputi  perancangan  sistem  visualisasi  log menggunakan  ELK  Stack  berbasis website yang  dapat dianalisis  pada  Ubuntu  20.04.  Keempat  tahapan implementasi,  pada  tahap  ini  akan  dilakukan  proses instalasi  dan  konfigurasi  ELK  Stack  dengan web  server sistem  Elena  STT  NF  (Apache)  dan  memvisualisasikan data  akses log web  server sistem  Elena  STT  NF.  Kelima tahapan  pengujian  dan  hasil,  pada  tahap  ini  peneliti melakukan  pengujian  sistem  untuk  melihat  sejauh  mana sistem berfungsi dan berjalan dengan baik.
Pengujian dilakukan dengan melihat kesesuaian data tahap rancangan  dan proses implementasi.  Tahap  terakhir  yaitu kesimpulan dan saran, tahap ini berisi tentang kesimpulan mengenai semua keseluruhan proses yang telah dilakukan dan saran mengenai pengembangan lebih lanjut. Detail dari tahapan yang telah dijelaskan dapat terlihat pada Gambar 1 berikut:
Gambar 1 . Tahapan Penelitian.

## 2.2 Metode Pengumpulan Data
Metodologi  penelitian  adalah  serangkaian  prosedur maupun  teknik  yang  terkonsep  pada  pengetahuan  umum. Penelitian  adalah  suatu  kegiatan  yang  dilakukan  untuk mencari  suatu  kebenaran  dan  memecahkan  masalah tersebut  [11].  Penulis  akan  menggunakan  metode penelitian  pengembangan  ( Development  Research )  yakni dengan menggunakan  sebuah  sistem  yang  sudah ada  lalu selanjutnya  dilakukan  pendalaman  mengenai  sistem tersebut dan melakukan suatu proses pengembangan sistem dengan  pola  yang  baru  yang  nantinya  diharapkan  dapat menghasilkan  suatu  sistem  baru  yang  lebih  efektif  dan efisien [12].
Tahapan  awal  dalam  metode  pengumpulan  data  adalah studi  pustaka  yaitu  dimana  penulis  akan  melakukan pencarian  dan  pengkajian  data  dan  informasi  mengenai penelitian  yang  terkait  dengan  penelitian  yang  penulis lakukan.  Metode  pengembangan  pada  penelitian  ini bertujuan menghasilkan suatu sistem pola baru yang dapat diimplementasikan  sehingga  hasil  penelitian  akan  lebih efektif dan lebih efisien.
3. HASIL PENELITIAN
3.1 Analisis Sistem
Analisis  kebutuhan  perangkat  yang  dibutuhkan  dalam penelitian  diperlukan  identifikasi  terlebih  dahulu.  Pada tahap  ini  spesifikasi hardware dan software yang digunakan  akan  diidentifikasi.  Analisis  kebutuhan
hardware dan software merupakan  tahapan  awal  pada penelitian  ini  yang  berguna  untuk  mengetahui  spesifikasi hardware dan software yang optimal untuk implementasi.
Setiap infrastruktur IT memiliki kebutuhan perangkat keras yang  berbeda-beda  dan  untuk  implementasi  sistem menggunakan ELK Stack membutuhkan sumber perangkat keras yang cukup besar untuk instalasi dan konfigurasi di komputer lokal. Selain itu, pada website resmi ELK Stack merekomendasikan  agar  mesin  host’komputer  lokal sebaiknya  menyediakan  antara  128  GB  dan  256  GB memori dan juga minimal hardware sebagai berikut:
1. Processor: 2 cores
2. RAM: 8GB
3. Hardisk: 200 GB
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan software yang dibutuhkan  berdasarkan  studi  literatur  yang  berkaitan dengan  penerapan  atau  implementasi  sistem  ELK  Stack untuk  memproses  data log web  server sebuah  sistem  dan Tabel  1 berikut mendeskripsikan  beberapa software yang akan penulis gunakan:
Tabel 1. Informasi Kebutuhan Software No Software Versi Deskripsi 1. Elasticsearch 8.11.11 Mesin pencarian dan analisis  untuk  semua  jenis data 2. Logstash 8.11.11 Alat  mengumpulkan  dan mengolah data skala besar dengan  plugin input dan output lalu  dikirim  ke Elasticsearch 3. Kibana 8.11.11 Alat visualisasi dan manajemen data yang sudah diindeks di Elasticsearch 4. OpenJDK 1.8.0 Alat  untuk  menjalankan aplikasi berbasis data yaitu (Elasticsearch) 5. Apache Web server 2.4.29 Webserver untuk mendapatkan halaman website yang di request ke komputer klien 6. Browser 109.0.5414. 119 Menampilkan dashboard Kibana berbasis website 7. Rsync 3.3.3 Utilitas yang berguna untuk melakukan sinkronisasi file dan direktori antar system atau server 8. Cronjob 2.2.0 Menjadwalkan tugas secara otomatis
No Software Versi Deskripsi 9 SSHpass 1.06 Menginput password otomatis 10 Shell Script 1.00 File kumpulan  perintah otomatis

## 3.2 Hasil Visualisasi
Data  akses  log  yang  digunakan  dalam  implementasi visualisasi  pada  penelitian  ini  adalah  data  log  Elena  dari bulan  Oktober  2021  dengan  jumlah  data  log  sebesar 474061. Data log yang sudah otomatis diunduh selanjutnya dikirim  oleh  Logstash  dan  terindeks  di  Elasticsearch, selanjutnya akan divisualisasikan pada Kibana.
3.2.1 Visualisasi Visits
Gambar 2. Hasil Visualisasi Visits
Pada Gambar 2 hasil visualisasi visits ditampilkan jumlah keseluruhan aktivitas pengunjung web Elena yang tercatat. Berdasarkan  visualisasi  data  tersebut  informasi  yang didapatkan  yakni  terdapat  total  474,061  jumlah pengunjung web Elena. Data visits disajikan dalam bentuk goal karena bentuk visualisasi tersebut dapat merepresentasikan  nilai  tunggal  pada  metrik,  sehingga akan mudah untuk di pahami pembaca.
Kegunaan  dari  visualisasi  data  visits  untuk  memberikan informasi  tentang jumlah  pengunjung  yang  mengunjungi website Elena sehingga dapat digunakan untuk memahami perilaku pengunjung website Elena.

## 3.2.2 Visualisasi Unique Visitor
Gambar 3 . Hasil Visualisasi Unique Visitor
Pada Gambar 3 hasil visualisasi uniqe visitor ditampilkan jumlah  keseluruhan IP address  pengunjung  web  Elena.
Berdasarkan  visualisasi  data  tersebut  terdapat  total  3400 jumlah IP  address pengunjung  web  Elena.  Data unique visitor disajikan  dalam  bentuk  gauge  karena  bentuk visualisasi  gauge  tersebut  dapat  merepresentasikan perubahan terhadap target jumlah pengunjung unik dalam periode  waktu  tertentu.  Selain  itu  visualisasi unique visitors berguna dan untuk mengetahui jumlah pengunjung yang  mengunjungi  situs  web  Elena  dan  seberapa  sering mereka  kembali.  Informasi  ini  dapat  digunakan  untuk menilai  kinerja  situs  dan  mengembangkan  strategi pemasaran online yang lebih baik.
3.2.3 Visualisasi Total Bytes
Gambar 4 . Hasil Visualisasi Total Bytes
Pada  Gambar  4  hasil  visualisasi  total bytes ditampilkan jumlah  keseluruhan  total  data  dan  total bytes yang didapatkan  dari  halaman  web  Elena  yang  di  akses  oleh pengunjung  web  tersebut.  Berdasarkan  visualisasi  data tersebut  disajikan  data  10  url  web  Elena  dan  data  total bytes yang  tercatat  pada  log  Elena.  Data  total bytes disajikan  dalam  bentuk  table  karena  bentuk  visualisasi tersebut  dapat  merepresentasikan  data  secara  mendetail dan  dapat  membandingkan  isi  data  dalam  beberapa kategori.  Selain  itu  visualisasi  total bytes berguna  dan untuk mengetahui ukuran total bytes serta mengoptimalkan ukuran file dan gambar pada situs, untuk mengurangi  beban  jaringan  serta  mempercepat  waktu memuat situs web Elena.
3.2.4 Visualisasi Method Access
Gambar 5 Hasil Visualisasi Method Access
Pada  Gambar  5  hasil  visualisasi method  access ditampilkan  jumlah  keseluruhan request ke web  server Elena. Berdasarkan visualisasi data tersebut disajikan data 3 method  access yang  tercatat  di  log  Elena  yaitu  GET
sebanyak  81%,  POST  sebanyak  18,9%  dan  HEAD sebanyak  1.1%  dari  total  yang  tercatat  pada  log  Elena. Data  tersebut  disajikan  dalam  bentuk pie  chart  s karena bentuk  visualisasi  ini  mempermudah  mengidentifikasi request atau  respon  yang  tidak  sesuai  pada  visualisasi method  access tersebut.  Informasi  ini  dapat  digunakan untuk  memantau  dan  menganalisis  permintaan  klien  ke server. Hal tersebut dapat membantu dalam memperbaiki kinerja  server,  memperbaiki bug ,  dan  meningkatkan pengalaman pengguna di situs web.
3.2.5 Visualisasi Access HTTP
Gambar 6. Hasil visualisasi Access HTTP
Pada Gambar 6 hasil visualisasi request HTTP ditampilkan jumlah  data  bagian  dari  informasi  yang  disimpan  oleh server setiap kali ada request . Berdasarkan visualisasi data tersebut  disajikan  10  data request  HTTP yang  tercatat, beserta total data dan persentase data log Elena. Selain itu, pada data tersebut paling banyak adalah request HTTP 200 yang  menandakan  sebagian  besar  permintaan  klien berhasil diproses oleh server. Sedangkan untuk yang lain seperti  404  “ Not  Found ”  akan  muncul  apabila file yang diminta tidak ditemukan di server serta hasil 500 “ Internal Server  Error ” jika terjadi masalah pada sisi server. Data disajikan dalam bentuk table karena bentuk visualisasi ini berguna  untuk  membantu  administrator  sistem  Elena untuk  mengetahui  status  dari request dan  respon  dan mempermudah dalam memperbaiki kesalahan.

## 3.2.6 Visualisasi Most used Browser and OS
Gambar 7. Hasil Visualisasi Most used Browser and OS
Pada Gambar 7 hasil visualisasi most used browser and OS ditampilkan jumlah data browser dan OS yang digunakan pengunjung  web  Elena.  Berdasarkan  visualisasi  data tersebut disajikan 5 data most used browser and OS yang
tercatat dapat diketahui bahwa sistem operasi dan browser yang  paling  banyak  digunakan,  adalah  Windows  dan Google Chrome. Data disajikan dalam bentuk donut charts karena  bentuk  visualisasi  ini  berguna  untuk  membantu mengetahui browser dan sistem operasi mana yang banyak digunakan untuk akses web Elena.

## 3.2.7 Visualisasi Top 10 IP Address
Gambar 8. Hasil visualisasi Top 10 IP Address
Pada  Gambar  8  hasil  visualisasi top  10  IP  address ditampilkan  jumlah  data  10 IP  address pengunjung terbanyak  yang  mengunjungi  web  Elena.  Berdasarkan visualisasi data tersebut disajikan 5 data dari 10 IP Adress yang  paling  banyak  mengakses  Elena.  Data  disajikan dalam  bentuk bar  charts karena  bentuk  visualisasi  ini berguna  untuk  mengetahui  perbandingan  jumlah  data  10 IP terbanyak  yang  mengakses  web  Elena  dapat memberikan  pemahaman  tentang  lokasi  geografis pengunjung  web  berdasarkan IP adress.  Selain  itu,  jika permintaan banyak berasal dari satu IP address, maka ada kemungkinan  bot  atau script otomatis  yang  melakukan akses web.
3.2.8 Visualisasi Top 5 Url
Gambar 9. Hasil Visualisasi Top 5 Url
Pada  Gambar  9  hasil  visualisasi  top  5  url  ditampilkan jumlah data 5 url yang terbanyak dikunjungi pengunjung web Elena. Berdasarkan visualisasi data tersebut disajikan 5  data  Url  web  Elena  yang  paling  banyak  diakses pengunjung  web  Elena  dengan  hasil  Url  paling  banyak diakses adalah link Url untuk memuat file CSS dari tema yang  digunakan  pada  web  Elena,  yang  kedua  adalah dashboard  course pada  web  Elena  dan  lainnya.  Data disajikan  dalam  bentuk pie  charts karena  bentuk visualisasi  ini  berguna  untuk  membantu  mengetahui
jumlah pesentase dan informasi Url apa saja yang ada di website Elena dan paling banyak pengunjungnya.
3.2.9 Visualisasi Timeseries (perjam)
Gambar 10. Hasil Visualisasi Timeseries (perjam)
Berdasarkan  Gambar  10  hasil  visualisasi  data  tersebut disajikan  data  informasi  aktifitas  pengguna  pada  periode waktu tertentu dan lebih rinci yang dilakukan pengunjung web Elena. Hasilnya dapat diketahui jam paling sibuk pada visualisasi tersebut yakni sekitar jam 9 pagi, jam 12 siang dan jam 7 malam. Data disajikan dalam bentuk line chart s  karena  bentuk  visualisasi  ini  berguna  untuk memperlihatkan tren atau pola perubahan data dari waktu ke waktu. Line chart menampilkan data dalam bentuk garis yang  berhubungan  dengan  waktu  atau  dimensi  waktu lainnya  seperti bulan, tahun, atau  periode lainnya.  Selain itu  visualisasi  ini  berguna  untuk  memperlihatkan bagaimana  volume  kunjungan  pengguna  di  situs  web apakah  meningkat  atau  menurun  selama  beberapa  bulan dan  juga  dapat  membantu  dalam  mengambil  keputusan untuk mengembangkan sistem Elena berdasarkan tren dan pola data pengunjung yang terlihat.
3.2.10 Visualisasi Traffic Log (perbulan)
Gambar 11. Hasil Visualisasi Traffic Log (perbulan)
Berdasarkan  Gambar  11  hasil  visualisasi  data  tersebut disajikan  data  informasi  aktifitas  pengguna  pada  periode waktu  tertentu  pengunjung  web  Elena.  Hasilnya  akses kunjungan  hanya  terdapat  sebanyak  474061  kali.  Data disajikan  dalam  bentuk line  charts karena  bentuk
visualisasi  ini  berguna  untuk  menunjukkan  jumlah  total kunjungan ke website Elena selama setiap bulan tertentu. Diagram line  chart juga  dapat  membantu  untuk  melihat tren dan pola kunjungan pada bulan tertentu.

## 3.3 Hasil Pengujian
Pengujian  yang  diimplementasikan  adalah  pengujian efektivitas  yaitu  menguji  kesesuaian  data  parsing  pada Logstash  dengan  indeks  yang  tersimpan  di  Elasticsearch dan juga pengujian efektifitas pada visualisasi yang sudah dibuat.  Perhitungan  pengujian  efektfitifitas  dengan  cara yang dituliskan pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2 . Perhitungan Pengujian
Perhitungan Pengujian Efektifitas Efektifitas Pengujian= (output/input) *100% Rata-rata efektifitas= Total Efektifitas/Jumlah Pengujian 3.3.1. Pengujian Pengiriman Log Logstash - Elasticsearch
Proses pengujian dilakukan dengan cara membuat file hell script yang berisi kumpulan baris perintah untuk otomatis melakukan eksekusi mengirim data log dari Logstash pada jumlah  tertentu  dan  terindeks  di  Elasticsearch.  Proses tersebut dapat dilihat pada Gambar 12 di bawah ini:
Gambar 12. Shell Script
Shell Script yang telah dibuat kemudian akan dikirim pada rentang  waktu  tertentu  dengan  mengatur  penjadwalan menggunakan  Cronjob.  Penjadwalan file menggunakan Cronjob dapat dilihat pada Gambar 13 di bawah ini:
Setelah log dikirim akan diketahui jumlah log yang berhasil dikirim dan terindeks di Elasticsearch. Gambar 14 di bawah ini merupakan visualisasi indeks data hasil pengujian.
Gambar 14. Indeks Data Hasil Pengujian
Tabel 3 . Hasil Pengujian Log
No Jumlah Log Input Jumlah log Output Waktu Awal Waktu Akhir Selisih Waktu /detik Hasil Uji Persentase 1 50000 50000 00.32.31 00.33.00 29 Berhasil 100% 2 50000 50000 00.35.36 00.36,08 32 Berhasil 100% 3 50000 50000 00.38.17 00.39.50 33
Berhasil 100% 4 50000 50000 00.40.40 00.41.10 30 Berhasil 100% 5 50000 50000 00.42.53 00.43.25 32 Berhasil 100% 6 50000 50000 00.45.01 00.45.32 31 Berhasil 100% 7 50000 50000 00.47.11 00.47.45 34
Berhasil 100% 8 50000 50000 00.50.33 00.51.09 33 Berhasil 100% 9 50000 50000 00.56.04 00.56.39 31 Berhasil 100% 10 24061 24061 00.59.09 00.59.32 23 Berhasil 100% Rata-rata 100%
Rata-rata efektifitas indeksing data log = (100% + 100% + 100% + 100% + 100% + 100% + 100% + 100% + 100% + 100%)/10 = 100%
Berdasarkan  data  yang  tertera  pada  Tabel  3,  dapat disimpulkan  bahwa  pengujian  pengiriman  Logstash  ke Elasticsearch dinyatakan  efektif karena  memiliki  rerata sebesar 100%.
3.3.2. Pengujian Visualisasi Kibana
Pengujian  ini  digunakan  untuk  memeriksa  apakah  data yang  yang  sudah  dikirim  dari  Logstash  ke  Elasticsearch sudah  terindeks  dan  dapat  divisualisasikan  oleh  Kibana dengan benar dan efiseien.
Tabel 4 . Hasil Pengujian Visualisasi
N o Pengujian Deskripsi Jenis Visualisasi Hasil Uji Persentase 1 Visits Menampilkan visualisasi Viaits pada Kibana Goal Berhasil 100% 2 . Unique Visitor Menampilkan visualisasi Visitors pada Kibana Gauge Berhasil 100% 3 Bytes Total Menampilkan visualisasi Bytes Total pada Kibana Table Berhasil 100% 4 Method Access Menampilkan visualisasi Method  Access  pada Kibana Donut Charts Berhasil 100% 5 Response HTTP Menampilkan visualisasi Response  5  HTTP  pada Kibana Table Berhasil 100% 6 Most  used Browser and OS Menampilkan visualisasi Top 5 Url pada Kibana Pie chart s Berhasil 100% 7 Top  10 IP
Address Menampilkan visualisasi
Top 10 IP Address pada Kibana Bar char Berhasil 100% 8 Top 5 Url Menampilkan visualisasi Top 5 Url pada Kibana Pie char Berhasil 100% Rata-rata 100%
Rata-rata efektifitas visualisasi data log = (100% + 100% + 100% + 100% + 100% + 100% + 100% + 100% + 100% + 100%)/10 = 100%
Data pada Tabel 4 menunjukkan hasil pengujian visualisasi ke  Kibana dinyatakan  efektif karena  memiliki  rerata sebesar 100%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  implementasi  dan  pengujian  yang  dilakukan oleh  penulis  pada  penelitian  ini,  maka  kesimpulan  yang dapat  diambil  oleh  yakni  hasil  visualisasi  yang diimplementasikan adalah dengan mengunduh log beserta pembaharuan  log  secara remote menggunakan  Rsync kemudian  log  diproses  menggunakan  Logstash  yang mengindeks  di  Elasticsearch,  dan  memvisualisasikan  log tersebut menjadi beberapa jenis visualisasi pada dashboard Kibana.  Visualiasi  dibuat  dengan  cara  mendefinisikan parameter  dan  kebutuhan  indeks  data  apa  saja  yg  akan digunakan,  diagram  visualisasi  yang  akan  dibuat  dan informasi apa saja yang akan divisualisasikan.
Selain itu, efektivitas ELK Stack dalam mengirimkan data log  dari  Logstash ke Elasticsearch  serta  efektifitas  dalam memvisualisasikan  log  akses  Elena  memiliki  tingkat efektifitas sebesar 100%. Hasil tersebut dibuktikan dengan perhitungan  rata-rata  tingkat  keberhasilan  dari  tabel pengujian  yang  sudah  dijelaskan  sehingga,  ELK  Stack dapat  menjadi  solusi  yang  tepat  dan  efekti  untuk memproses  dan  memvisualisasikan  data  akses  log  sistem Elena.
Untuk  penelitian  selanjutnya,  disarankan  untuk  dapat menambahkan beberapa data akses log Elena dan beberapa
jenis visualisasi lain seperti keberadaan pengunjung paling banyak  di  web  Elena  berdasarkan  lokasi  pengunjung  di web  Elena  dan  visualisasi  dari  informasi  unik  lainnya. Selain itu, penelitian ini memungkinkan untuk diimplementasikan secara real-time pada server Elena asli dan dapat menambahkan berbagai metode lain serta dapat diuji  coba  kembali  dengan  jumlah  data  akses  log  Elena yang  lebih  beragam maupun  dengan  input  data  log Elena yang berbeda dari akses log web Elena.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  seluruh  pihak yang  membantu  dalam  menyelesaikan  penelitian  ini, khususnya pihak Sekolah Tinggi Teknologi Terpadu Nurul Fikri.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] “e-Learning
STT NF,” Elena STT-NF . https://Elena.nurulfikri.ac.id/  (accessed  Oct.  10, 2020).
[2] L.  K.  Joshila  Grace,  V.  Maheswari,  and  D. Nagamalai,  “Analysis  of  Web  Logs  And  Web User  In  Web  Mining,” International  Journal  of Network Security &amp; Its Applications , vol. 3,
no. 1, pp. 99–110, Jan. 2011, doi: 10.5121/ijnsa.2011.3107. [3] C. Ayu, “PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI  NETWORK  MONITORING SYSTEM  BERBASIS  NAGIOS  DENGAN NOTIFIKASI DAN PEMANTAUAN MENGGUNAKAN  TELEGRAM  BOT,”  Tugas Akhir,  Teknik  Informatika,  STT  Terpadu  Nurul
Fikri, 2019.
[4] M.  Bajer,  “Building  an  IoT  Data  Hub  with Elasticsearch, Logstash and Kibana,” in 2017 5th International  Conference  on  Future  Internet  of
Things and  Cloud  Workshops (FiCloudW) ,  Aug. 2017.  Accessed:  Mar.  15,  2024.  [Online]. Available:
http://dx.doi.org/10.1109/ficloudw.2017.101
[5] Ellyani,  “Metode  Manajemen  Backup  Data
Sebagai  Upaya  Penyelamatan  Data  Online  Web Lapan  Bandung,” Jurnal  Sains  dan  Teknologi , vol. 13, no. 1, pp. 22–27, 2016.
[6] M.  N.  Arifin,  Sugiartowo,  and  E.  Susilowati, “Desain dan Implementasi Log Event
Management  Server  Menggunakan Elasticsearch
Logstash  Kibana  (ELK  STACK),”  in Seminar
Nasional Sains dan Teknologi , 2018.
[7] K.  Subramanian,  “15  Minutes  Introduction  to
ELK (Elastic Search,LogStash,Kibana),” Feb. 15,
2017. https://karunsubramanian.com/wp-
content/uploads/2017/02/15minuteintroductionto ELK1.pdf (accessed Nov. 01, 2019).
[8]
R.  Andriani,  E.  S.  Pramukantoro,  and  M.  Data,
“Pengembangan  Sistem  Visualisasi  Access  Log untuk Mengetahui Informasi Aktivitas
Pengunjung  pada  Sebuah  Website,” Jurnal
Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer e-ISSN: 2548-964X , vol. 2, no. 6, Jun. 2018.
[9] D.  Sunaryono,  W.  Suadi,  and  I.  B.  T.  T.  Murti, “Analisa  Perbandingan  Kinerja  DBMS  dan RDBMS pada Studi Kasus Transaksi Online,” no. 3. Oct. 03, 2013.
[10] G. Arganata, E. S. Pramukantoro, and W. Yahya, “Pengembangan  Sistem  Penyimpanan  Data Berbasis MongoDB dan GridFS Untuk Menyimpan  Data  Yang  Beragam  Dari  Node Sensor,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer  e-ISSN:  2548- 964X , vol. 2, no. 7, Jul. 2018.
[11] A.  Y.  Chandra,  “Analisis  Performansi  Antara Apache  &  Nginx  Web  server  dalam  Menangani Client Request,” Jurnal Sistem Informatika (JSI) e-ISSN: 2460-3732 , vol. 14, no. 1, pp. 1–79, Nov. 2019, doi: doi.org/10.21009/jgg.082.04.
[12] C. Tarigan, V. J. L. Engel, and D. Angela, “Sistem Pengawasan Kinerja Jaringan Server Web Apache dengan Log Management System ELK (Elasticsearch,  Logstash,  Kibana),”  Jurnal Telematika  edisi  Industrial  Engineering  Seminar and Call for Paper (IESC), Departemen Teknologi Informasi,  Institut  Teknologi  Harapan  Bangsa, 2018