## PEMETAAN AKSES HALAMAN SITUS WEB BERBASIS LOG-
ACCESS ( Log-Access Based Web Site Access Mapping Page )
Dison Librado 1) , dan Wagito 2)
1, 2) Program Studi Teknik Informatika STMIK AKAKOM Jl. Raya Janti no. 143, Yogyakarta e-mail: disonlibrado@gmail.com 1) , wagito@akakom.ac.id 2)

## ABSTRAK
STMIK AKAKOM sebagai perguruan tinggi swasta telah lama memanfaatkan teknologi internet sebagai media informasi dan  komunikasinya.  Berbagai  informasi  yang  disediakan  dalam  situs  resmi  kampus  ini  adalah  Beranda,  Profil  Akakom, Program  Studi/Jurusan,  Info  Kampus,  Berita,  Arsip  Umum,  dan  lainnya.  Namun  demikian,  belum  ada  kajian  tentang bagaimana  situs  tersebut  dikunjungi  pengguna.  Kajian  tentang  halaman  yang  dikunjungi  berguna  untuk  bahan  evaluasi terhadap situs. Penelitian bertujuan untuk melihat jumlah serta pemetaan kunjungan tiap halaman situs.
Tahapan yang dikerjakan adalah studi pustaka dari sumber referensi yang relevan, mengonfigurasi server web Apache, mengumpulkan  data  log  access  selama  waktu  tertentu,  kemudian  mengolah  data  log  access,  membuat  pembahasan  hasil pengolahan  data,  dan  membuat  kesimpulan.  Pengolahan  log  access  dilakukan  dengan  cara  mengubah  format  log  access menjadi  format  csv.  Selanjutnya  format  csv  diubah  menjadi  format  basisdata  MySQL.  Pengolahan  selanjutnya  dilakukan menggunakan perintah SQL. Hasil disajikan dalam bentuk informasi jumlah pengunjung pada halaman situs,  pola kunjungan dan identifikasi halaman situs yang sering dikunjungi.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa kategori yang paling diminati oleh pengunjung adalah Berita, disusul dengan kategori Info Kampus, selanjutnya Profil Akakom, Program Studi/Jurusan, Lainnya, dan kategori terakhir adalah Arsip Umum. Hasil penelitian diharapkan dapat digunakan untuk membantu pihak pengelola dan pengembang agar dapat meningkatkan kualitas layanan informasinya.
Kata Kunci : pemetaan, log, situs, web, mining.

## ABSTRACT
STMIK  AKAKOM  as  a  private  university  has  long  utilized  internet  technology  as  a  medium  of  information  and communications. Various information provided on the official website of this campus is Home, Akakom Profile, Study Program / Department, Campus Info, News, General Archives, and more. However, there is no study of how the site is visited by users. A review of the pages covered is useful for the evaluation of the site. The study aims to see the number and mapping of visits per page of the site.
The steps taken are literature studies from relevant reference sources, configuring the Apache web server, collecting log data access for a certain time, then processing log access data, making discussion of the results of data processing, and making conclusions.  Processing  log  access  is  done  by  changing  the  format  of  log  access  into  csv  format.  Furthermore  csv  format changed to MySQL database format. The next processing is done using SQL commands. The results are presented in the form of information on the number of visitors on the site page, the pattern of visits and identification of frequently visited sites pages.
The result of the research shows that the category most interested by visitors is News, followed by Campus Info category, then  Akakom  Profile,  Study  Program  /  Department,  Others,  and  the  last  category  is  General  Archive.  The  results  of  the research are expected to be used to assist the managers and developers in order to improve the quality of information services.
Keywords : mapping, log, site, web, mining.

## I. P ENDAHULUAN
nternet adalah teknologi yang menghubungkan komputer dengan jaringan yang sangat populer pada zaman ini. Tercatat informasi dari web Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (http://www.apjii.or.id/ diakses tanggal 9 Februari 2017) bahwa pengguna internet pada tahun 2014 sebanyak 88,1 juta orang, dan jumlah ini meningkat menjadi 132,7 juta orang pada tahun 2016. Ini menunjukkan adanya peningkatan yang signifikan dari jumlah pengguna internet. Artinya kebutuhan dan penggunaan teknologi oleh masyarakat sudah sangat meningkat. Hal ini yang mendorong perubahan bentuk berbagai proses dalam aktivitas sehari-hari dari cara yang manual bergeser menjadi cara yang otomatis. Pergeseran ini terjadi karena masyarakat merasakan kemudahan dalam berbagai hal dari penggunaan internet.
Berdasarkan informasi dari web Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia pula dapat diketahui komposisi pengguna internet di Indonesia berdasarkan usia adalah sebanyak 24,4 juta (18,4%) adalah berusia 10 – 24 tahun, 32,3 juta (24,4%) berusia 25 – 34 tahun, 38,7 (29,2%) berusia 35 – 44 tahun, 23,8 juta (18%) berusia 45 – 54 tahun, dan sebanyak 13,2 juta orang (10%) pengguna yang berusia 55 tahun ke atas. Artinya pengguna internet terbanyak berdasarkan usia adalah pada kisaran 35 – 44 tahun. Sementara berdasarkan informasi tersebut, penetrasi pengguna
I
internet Indonesia berdasarkan pekerjaan adalah sebanyak 89,7% mahasiswa, 69,8% pelajar, 58,4% pekerja, 25,3% ibu rumah tangga, dan sebanyak 6,7% adalah pengguna dengan pekerjaan lainnya.
STMIK  AKAKOM  sebagai  salah  satu  perguruan  tinggi  swasta  di  wilayah  KOPERTIS  5,  telah  lama memanfaatkan teknologi internet sebagai media informasi dan komunikasinya. Berbagai informasi yang disediakan dalam situs resmi kampus ini adalah Beranda, Profil Akakom, Program Studi/Jurusan, Info Kampus, Berita, Arsip Umum, dan Lainnya. Di dalam setiap menu ini masih terdapat beberapa sub menu yang berhubungan dengan menu utamanya. Selain dari menu-menu utama yang berada pada baris navigasi ini juga terdapat menu lain yang terletak di panel bagian kanan yaitu Visi dan Misi, Kumpulan Pedoman dan Peraturan, Sikeu Portal, dan Tautan.
Selanjutnya dapat dirumuskan masalahnya yaitu berapa jumlah pengunjung dalam kurun waktu enam bulan pada tahun 2016 dan halaman apa yang sering dikunjungi oleh pengunjung situs. Studi ini didasarkan log dari kunjungan ke  situs  web  STMIK  AKAKOM.  Untuk  membatasi  jumlah  pengamatan  data  yang  demikian  banyaknya  maka penelitian ini membatasi cakupan datanya pada tahun 2016 dengan rincian pengamatan yang tidak sampai pada identifikasi lokasi asal pengguna melakukan akses.
Informasi hasil pengumpulan dan pengamatan data kunjungan para pengguna web bertujuan untuk menyajikan informasi  jumlah  pengunjung  berdasarkan  kunjungan  dan  keragaman  pengunjung  pada  situs,  melihat  pola kunjungan pada web dan identifikasi halaman yang sering dikunjungi, Pengolahan data didasarkan pada log access server web yang diolah menjadi bentuk format MySQL. Dengan melakukan studi dan mengamati pada data statistik kunjungan web ini diharapkan dapat digunakan  sebagai bahan evaluasi terhadap perkembangan situs web STMIK AKAKOM oleh pihak yang berkompeten.
Penelitian  tentang web  usage  mining pernah  dilakukan  dengan  konsentrasi dan objek  yang  berbeda-beda. [1] dalam  tulisannya  menyampaikan  materi  tentang  penggalian  data  di  situs  www.faperta.unja.ac.id  dengan mengembangkan  sistem  atau  program  yang  mengaplikasikan  metode browser  sniffing (metode  tanpa  men- submitform)  untuk  menangkap  alamat  log  yang  dihasilkan  oleh  user  secara  otomatis.  Pengembangan  program tersebut menggunakan php dan mysql yang disisipkan di file dalam situs tersebut. Data kunjungan ke situs tersebut, yang tersimpan dalam database mysql, selanjutnya diproses secara manual menggunakan program bantu Microsoft Excel dan Matlab 2008a. Dari log file yang telah digali dapat diketahui jumlah pengunjung situs yang ditampilkan melalui web  traffic serta pattern  discovery -nya  yang  dapat  menjadi  rekomendasi  bagi  perancang  web  untuk mengatur penempatan item atau modul yang ada di situs tersebut.
Berkaitan dengan perkembangan internet yang telah memicu peningkatan aktivitas belanja online, [2] membuat penelitian  yang  menerapkan web  usage  mining untuk  membantu  perusahaan  dalam  meningkatkan  penjualan. Metode web usage mining yang akan diimplementasikan ke dalam sistem ecommerce itu dapat memberikan satu solusi baru untuk menganalisis transaksi yang terjadi di toko online maupun pangsa pasar suatu produk berdasarkan pembelian konsumen, dan kunjungan ke web. Simpulan yang dibuat dalam tulisan web usage mining itu menjadi data  yang  dapat  digali  untuk  menunjang  analisis  penjualan  agar  dapat  menjadi  alat  bantu  bagi  para  pemilik perusahaan untuk menganalisis perkembangan alur distribusi perdagangan di perusahaannya.
Dalam  referensi  yang  lain,  [3]  dilakukan  penelitian  tentang  pengelolaan  sistem  informasi  akademik  (SIA) perguruan  tinggi  berbasis  teknologi  informasi  dan  komunikasi  (TIK).  Efektivitas  aplikasi  TIK  dalam  proses manajemen kelembagaan sering terhambat oleh banyak faktor non-teknis yang tidak dipersiapkan oleh lembaga. Faktor-faktor non-teknis itu seperti penyiapan orang, budaya, mekanisme organisasi, sampai dengan masalah teknis pemeliharaan.  Tidak  selamanya  SIA  yang  berbasis  TIK  dapat  meningkatkan  kinerja  pengelolaan  administrasi akademik manakala lembaga hanya menganggap bahwa implementasi TIK untuk SIA hanya sekadar menyiapkan perangkat keras TIK. Selanjutnya dengan memperhatikan hal-hal yang telah disebutkan, penelitian ini mencoba untuk memperoleh data empirik yang cukup lengkap dan dapat dipercaya untuk menggambarkan tentang keadaan faktor-faktor  yang  terkait  dengan  pengelolaan  Sistem  Informasi  Akademik  berbasis  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi terhadap kinerja perguruan tinggi dan dampaknya terhadap prestasi akademik mahasiswa. Data yang telah  diperoleh  juga  dapat  digunakan  untuk  mengembangkan  alternatif  model  Sistem  Informasi  Manajemen Akademik yang dapat memberi dukungan pada setiap proses pelayanan akademik maupun pengambilan keputusan baik di lingkungan internal maupun eksternal yang terkait dengan stakeholders.
Agar dapat mengelola server web secara efektif, perlu mendapat umpan balik tentang aktivitas dan kinerja server serta  masalah  yang  mungkin  terjadi.  Apache  HTTP  Server  menyediakan  kemampuan logging yang  sangat komprehensif  dan  fleksibel.  Dokumen  ini  menjelaskan  cara  mengonfigurasi  kemampuan logging -nya,  dan bagaimana  memahami  isi  log.  Apache  HTTP  Server  menyediakan  berbagai  mekanisme  yang  berbeda  untuk mencatat semua yang terjadi di server, dari permintaan awal, melalui proses pemetaan URL, hingga penyelesaian akhir  dari  koneksi,  termasuk  kesalahan  yang  mungkin  terjadi  dalam  prosesnya.  Selain  itu,  modul  pihak  ketiga mungkin menyediakan kemampuan logging, atau memasukkan masukan ke dalam file log yang ada, dan aplikasi
seperti program CGI, atau skrip PHP, atau penangan lainnya, dapat mengirim pesan ke log kesalahan server. Log akses server mencatat semua permintaan yang diproses oleh server. Lokasi dan isi log akses dikontrol oleh direktif CustomLog .  Petunjuk  LogFormat  dapat  digunakan  untuk  menyederhanakan  pemilihan  isi  log.  Bagian  ini menjelaskan cara mengonfigurasi server untuk mencatat informasi di log akses. Tentu saja penyimpanan informasi di access log hanyalah awal dari pengelolaan log. Langkah selanjutnya adalah menganalisis informasi ini untuk menghasilkan statistik yang bermanfaat. Analisis log secara umum berada di luar cakupan dokumen ini, dan tidak benar-benar bagian dari pekerjaan server web itu sendiri. Untuk informasi lebih lanjut tentang topik ini, dan untuk aplikasi yang melakukan analisis log, periksalah Direktori Open. Berbagai versi Apache httpd telah menggunakan modul  dan  arahan  lain  untuk  mengendalikan  akses  logging,  termasuk  mod_log_referer,  mod_log_agent,  dan TransferLogdirective. Petunjuk CustomLog sekarang mencakup fungsionalitas dari semua arahan yang lebih tua. Format  log  akses  sangat  dapat  dikonfigurasi.  Formatnya  ditentukan  menggunakan  format  string  yang  terlihat seperti  string  format  Cf  style  (1).  Beberapa  contoh  disajikan  pada  bagian  berikutnya.  Untuk  daftar  lengkap  isi format string yang mungkin, lihat format mod_log_config string.
Konfigurasi khas untuk log akses mungkin terlihat seperti berikut: LogFormat "%h %l %u %t \"%r\" %>s %b" common

## CustomLog logs/access_log common
String  ini  mendefinisikan  julukan  yang  umum  dan  mengaitkannya  dengan  format  string  log  tertentu.  Format string terdiri dari persen arahan, masing-masing memberi tahu server untuk mencatat informasi tertentu. Karakter literal juga dapat ditempatkan dalam format string dan akan disalin langsung ke output log. Karakter kutipan (") harus diloloskan dengan menempatkan garis miring terbalik sebelum mencegahnya ditafsirkan sebagai akhir dari format string. String format juga berisi karakter kontrol khusus" \ n "untuk baris baru dan" \ T "untuk tab.
Petunjuk CustomLog menyiapkan file log baru menggunakan julukan yang ditentukan. Nama file untuk log akses relatif terhadap ServerRoot kecuali jika dimulai dengan garis miring. Konfigurasi di atas akan menuliskan entri log dalam format yang dikenal dengan Common Log Format (CLF). Format standar ini dapat diproduksi oleh banyak server web yang berbeda dan dibaca oleh banyak program analisis log. Entri file log yang diproduksi di CLF akan terlihat seperti ini:
127.0.0.1 - frank [10/Oct/2000:13:55:36 -0700] "GET /apache_pb.gif
HTTP/1.0" 200 2326
Setiap bagian dari entri log ini dijelaskan di bawah ini.
1) Nilai  127.0.0.1  (%h)  adalah  alamat  IP  dari  client  (remote  host)  yang  melakukan  request  ke  server.  Jika HostnameLookups  disetel  ke  On,  maka  server  akan  mencoba  menentukan  nama  host  dan  mencatatnya  di tempat alamat IP. Namun, konfigurasi ini tidak disarankan karena bisa memperlambat server secara signifikan.
2) Nilai - (%l). "Tanda hubung" pada output menunjukkan bahwa bagian informasi yang diminta tidak tersedia. Dalam hal ini, informasi yang tidak tersedia adalah identitas RFC 1413 dari klien yang ditentukan oleh identd pada mesin klien.
3) Nilai  frank  (%u)adalah  userid  dari  orang  yang  meminta  dokumen  sebagaimana  ditentukan  oleh  otentikasi HTTP. Nilai yang sama biasanya diberikan ke skrip CGI di variabel lingkunganREMOTE_USER.
4) Nilai  [10/Oct/2000:13:55:36  -0700]  (%t)  adalah  waktu  permintaan  itu  diterima  Formatnya adalah:[day/month/year:hour:minute:second zone]. Nilai day = 2*digit, month = 3*letter, year = 4*digit, hour = 2*digit, minute = 2*digit, second = 2*digit dan zone = (`+' | `-') 4*digit
5) Nilai "GET /apache_pb.gif HTTP/1.0" (\"%r\") adalah baris permintaan dari klien diberikan dengan tanda kutip ganda.  Baris  permintaan  berisi  banyak  informasi  bermanfaat.  Pertama,  metode  yang  digunakan  oleh  klien adalah  GET.  Kedua,  klien  meminta  sumber  daya  /apache_pb.gif,  dan  ketiga,  klien  menggunakan  protokol HTTP / 1.0.
6) Nilai 200 (%>s) adalah kode status yang dikirim server kembali ke klien. Informasi ini sangat berharga, karena mengungkap  apakah  permintaan  tersebut  menghasilkan  respons  yang  berhasil  (kode  diawali  dengan  2), pengalihan  (kode  dimulai  dari  3),  kesalahan  yang  disebabkan  oleh  klien  (kode  diawali  dengan  4),  atau kesalahan dalam Server (kode diawali dengan 5).
7) Nilai 2326 (%b) adalah bagian terakhir menunjukkan ukuran objek yang dikembalikan ke klien, tidak termasuk header respon. Jika tidak ada konten yang dikembalikan ke klien, nilai ini akan "-".

## II. M ETODE
Penelitian  terdiri  dari  beberapa  tahap  yaitu:  melakukan  studi  pustaka  bersumber  dari  referensi  yang  relevan dengan topik yang akan diteliti, melakukan konfigurasi pada server web Apache, mengumpulkan data log access selama waktu tertentu, mengolah data log access, membuat pembahasan pada hasil pengolahan data, dan membuat
kesimpulan. Objek yang digunakan adalah situs www.akakom.ac.id yang merupakan situs resmi dari kampus STMIK  AKAKOM.  Waktu  pengamatan  selama  kurun  waktu  di  tahun  2016.  Pengamatan  dilakukan  dalam  satu semester.  Model  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Web  Usage  Mining.  Penelitian  ini  dipersiapkan dengan rancangan yang mengikuti tahapan penelitian sebagai berikut.
1) Menentukan objek penelitian. Dalam penelitian ini telah dipilih objek penelitian pada Web kampus STMIK AKAKOM dengan url www.akakom.ac.id,
2) Melakukan konfigurasi pada server web Apache
3) Mengumpulkan  data  log  access  selama  kurun  waktu  tertentu,  kemudian  data  tersebut  dikonversi  ke  dalam format MySQL
4) Mengolah data log access
5) Membuat kesimpulan
Pengerjaan penelitian ini melibatkan kegiatan-kegiatan dengan rincian
1) Mengaktifkan mode log konfigurasi web server Apache
2) Mengamati log akses server  web selama waktu tertentu
3) Mengonversi log akses server web dalam database MySQL
4) Mengelompokkan data berdasarkan halaman situs
5) Menghitung jumlah akses untuk tiap halaman situs
6) Memetakan distribusi akses halaman situs
Konfigurasi server web Apache secara umum dituliskan dalam file /etc/httpd/conf/http.conf . Dalam distri-distro Linux tertentu, letak file konfigurasi ditempatkan pada direktori yang bervariasi. Namun demikian, isi file konfigurasi dapat dikatakan sama. Isi konfigurasi sangat banyak mulai dari nama server, lamat IP kerja, port kerja, letak dokumen HTML, pengaturan log baik log error maupun log akses, virtual host, pengaturan izin akses direktori dan sebagainya. Pengaturan konfigurasi yang berkaitan dengan penelitian ini adalah pengaturan log server khusus berkaitan dengan log akses pada situs.
Supaya server web Apache dapat menghasilkan log akses, maka pada file konfigurasi perlu dituliskan pengarah yang mengatur pencatatan log. Pengaturan terutama berupa format log serta file pencatatan log. Pengaturan yang dilakukan berbentuk sebagai berikut.
# The following directives define some format nicknames for use with
# a CustomLog directive (see below).
# LogFormat "%h %l %u %t \"%r\" %>s %b \"%{Referer}i\" \"%{User-Agent}i\"" combined
# For a single logfile with access, agent, and referer information # (Combined Logfile Format), use the following directive: # CustomLog logs/access_log combined
Konfigurasi tersebut, terutama mengatur bentuk catatan log yang dihasilkan dan file tempat menyimpan catatan log tersebut. Format catatan log diatur pada pengarah LogFormat. Letak file tenpat menyimpan catatan log diatur pada pengarah CustomLog. Pada pengaturan tersebut, catatan log disimpan dalam file teks access_log.
Data log akses dikumpulkan selama waktu tertentu yang  dalam penelitian ini dilakukan dalam kurun waktu lebih dari enam bulan (kira-kira satu semester). Selama kurun waktu tersebut web Akakom akan diakses secara acak oleh pengguna baik dari linkungan kampus maupun dari luar kampus. Dalam penelitian tidak diperhatikan dari mana dan oleh siapa web Akakom diakses, namun hanya halaman mana yang diakses.
Log akses Apache mengandung beberapa informasi seperti alamat IP user yang  akses, waktu akses, halaman yang diakses, browser untuk akses dan sebagainya. Informasi yang diperlukan dalam penelitian ini terutama adalah halaman akses. Sebagai informasi tambahan dapat juga dilibatkan alamat IP dan waktu akses. Informasi itu dapat diperoleh pada kolom satu untuk IP, kolom empat untuk waktu dan kolom tujuh untuk halaman akses.
Untuk mengolah catatan log server digunakan beberapa langkah. Langkah pertama adalah mengkonversi format file  access_log  menjadi  format  csv  dan  mengambil  informasi  yang  diperlukan  saja.  Informasi  yang  paling diperlukan untuk penelitian ini adalah halaman akses. Beberapa tool Linux dilibatkan untuk keperluan ini yaitu echo,  cat,  grep  dan  awk.  Echo  untuk  menamilkan  suatu  string,  catuntuk  menampilkan  isi  file  teks,  grep  untuk menjalankan fulsi filter, sedangkan awk untuk pemrosesan pola string.
echo "ip;timestamp;urlakses">access_log.csv; cat access_log | grep \"GET | awk '{printf("%s;%s;",$1,$4)}{print $7}'>>access_log.csv
Baris pertama pada perintah adalah untuk membuat header file csv. Isi header harus sesuai dengan nama field yang nantinya digunakan untuk menyimpan data pada database MySQL. Dalam hal ini nama field -nya adalah ip, timestamp , urlakses yang masing-masing mewujudkan alamat IP asal mesin yang digunakan untuk akses, waktu akses dan halaman yang di akses. Hasil keluaran perintah diarahkan pada file access_log.cvs dengan mode timpa.
Baris kedua digunakan untuk menampilkan isi kolom pertama ($1), kolom keempat ($4) dan kolom ketujuh ($7) yang pada catatan access_log berisi informasi tentang alamat IP asal, waktu akses dan halaman yang diakses. Inti pada perintah adalah awk dikombinasikan dengan perintah filter grep untuk menyaring baris yang ada kata kunci \"GET. Pada perintah digunakan cat untuk menampilkan seluruh isi file access_log secara baris demi baris. Hasil keluaran diarahkan pada file access_log.csv dengan mode tambah (add) supaya hasil pengolahan ditambahkan pada baris paling bawah.
Awk adalah bahasa pengolah dan pemindai pola. Awk yang dipakai pada perintah adalah bagian dari perangkat lunak Gawk. Gawk adalah implementasi GNU Project dari bahasa pemrograman AWK. Ini Sesuai dengan definisi bahasa di standar POSIX 1003.1. Versi ini pada gilirannya berdasarkan uraian pada bahasa pemrograman AWK, oleh Aho, Kernighan, dan Weinberger. Gawk menyediakan fitur tambahan yang ditemukan dalam versi saat ini dari awk Brian Kernighan dan sejumlah ekstensi GNU spesifik. [7]
Pengolahan file access_log akan menghasilkan file teks berformat csv yaitu access_log.csv. File csv sebetulnya dapat  langsung  diolah  menggunakan  pengolah  spreedsheet  seperti  excel  atau  libre  office  calc.  Namun  karena ukuran  file  log  Apache  yang  cukup  besar,  pengolah  spreedsheed  tidak  cukup  mampu  untuk  menolah  data access_log. Untuk mengolahnya,  data tersebut perlu disimpan dalam sistem database MySQL. Sistem database ini mampu  mengolah  data  dalam  jumlah  yang  sangat  besar.  Untuk  memasukkan  data  csv  pada  database  MySQL digunakan bantuan tool Adminer. Adminer adalah tool untuk pengolahan database yang mendukung banyak sistem database  termasuk  MySQL.  Banyak  fitur  yang  disedikan  oleh  Adminer  untuk  pengolahan  database  mulai  dari mengelola database, mengelola tabel, menjalankan SQL serta import dan eksport data. Import dan eksport data dapat berasal atau menuju format SQL ataupun csv. Adminer adalah alat manajemen database fitur lengkap yang ditulis  dalam  PHP.  Sebaliknya  untuk  phpMyAdmin,  itu  terdiri  dari  satu  file  siap  untuk  menyebarkan  ke  server target.  Adminer  yang  tersedia  untuk  MySQL,  PostgreSQL,  SQLite,  MS  SQL,  Oracle,  Firebird,  SimpleDB, Elasticsearch dan mongodb [8]. Beberapa langkah perlu dilakukan untuk menyimpan data access_log pada sistem database  MySQL.  Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  membuat  database  baru  misalnya  logdb  atau memanfaatkan database yang sudah ada misalnya test. Jika dibuat database baru logdb, maka pada kolom SQL command Adminer diberi perintah sebagai berikut.

## CREATE DATABASE `logdb`
Selanjutnya,  dalam  database  dibuat  tabel  misalnya  logakses  yang  strukturnya  dibuat  sepadan  dengan  file  csv yang  sudah  disiapkan.  Tabel  logakses  dibuat  dengan  field-field  yaitu:  id  bertipe  int  auto  increment,  ip  bertipe varchar,  timestamp  bertipe  varchar,  urlakses  bertipe  varchar.  Perintah  SQL  untuk  membentuk  struktur  tabel logakses dijalankan pada kolom SQL command. Perintah SQL yang digunakan adalah sebagai berikut.
CREATE TABLE `logakses` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `ip` varchar(16) NOT NULL, `timestamp` varchar(25) NOT NULL, `urlakses` varchar(200) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;
Setelah data berhasil masuk pada database MySQL, pengolahan selanjutnya dilakukan menggunakan perintah SQL.  Perintah  SQL  dapat  dijalankan  melalui  Adminer  pada  kolom  SQL  command.  Informasi  yang  diinginkan adalah jumlah akses pada suatu halaman web selama kurun waktu tertentu. Dengan demikian harus dihitung cacah akses setiap halaman yang sama. Hasilnya harus berupa halaman akses versus jumlah akses. Untuk mendapatkan informasi tersebut, dapat digunakan perintah SQL sebagai berikut.
select urlakses, count(*) as jumlah  from logakses group by urlakses order by jumlah desc limit 100;
Maksud  perintah  SQL  tersebut  adalah  menampilkan  field  urlakses  dan  cacah  urlakses  sama  sebagai  jumlah. Hasilnya  dikelompokkan  oleh  urlakses.  Selanjutnya  hasil  diurutkan  berdasarkan  hasil  jumlah  akses  secara  urut turun (descending). Hasilnya difilter lagi supaya hanya ditampilkan 100 urutan jumlah akses terbesar. Hasilnya dapat diekspor dalam file csv yang dapat diolah lebih mudah, karena dibatasi sampai 100 data terbesar.

## III. H ASIL
Analisis Statistik dilakukan dengan menggunakan data yang diperoleh dari hasil pengonversian logakses server web  dalam  bentuk  database.  Kemudian  database  tersebut  telah  dikelompokkan  berdasar  halaman  situs  yang kemudian disebut sebagai kategori. Untuk kepentingan pembatasan jumlah data dilakukan penyaringan data untuk seratus (100) log akses terbanyak dalam periode waktu itu. Dalam kurun waktu enam (6) bulan lebih di tahun 2016 dari data tersaring tercatat sebanyak 3.194.427 pengakses yang mengakses ke halaman situs www.akakom.ac.id. Dari akses log tersebut dapat diidentifikasi kateori-kategori yang diakses beserta jumlah pengunjungnya.
Rekapitulasi  data  yang  diperoleh  kemudian  disusun  ke  dalam  tabel  berdasarkan  kategori  menu  dalam  web. Informasi tersebut dapat dilihat dalam Tabel I. jumlah pengakses dapat disebutkan dengan urutan lima (5) terbanyak yaitu akses ke kategori Berita, disusul dengan kategori Info Kampus, kemudian kategori Profil Akakom, kategori Program Studi/Jurusan, dan kategori Arsip Umum, dan Lainnya..yang memiliki jumlah pengakses kurang dari 8000 dalam kurun waktu pengumpulan data.
Masing-masing kategori dalam web memiliki sub kategori yang terdiri dari beberapa informasi yang disebutkan dalam tabel dengan “tentang”. Dimulai dari Profil Akakom, kategori ini terdiri dari beberapa sub kategori yaitu Visi  dan  Misi,  Profile  STMIK  AKAKOM,  Kontak  Kami,  Pejabat  di  STMIK  AKAKOM,  dan  Kontak  Dosen STMIK AKAKOM. Dari lima sub kategori Profil Akakom ini informasi yang paling banyak diakses adalah tentang Kontak Dosen STMIK AKAKOM sebanyak 9851 akses, artinya informasi dosen di STMIK AKAKOM dianggap paling  penting  dari  kategori  Profil  Akakom  ini  sehingga  informasi  ini  perlu  dijaga  kualitasnya.  Informasi  yang banyak diakses selanjutnya adalah tentang Pejabat di STMIK AKAKOM dengan jumlah pengakses sebanyak 7273. Hal  ini  tentunya  berkaitan  dengan  kepentingan  pengguna  terhadap  keberadaan  pejabat  di  kampus  ini  yang berhubungan  dengan  proses  akademik  yang  dijalankan.  Informasi  jumlah  pengakses  kategori  Profil  Akakom selengkapnya dapat dilihat pada Tabel II.
T ABEL I D AFTAR K ATERGORI M ENU W EB DAN J UMLAH P ENGAKSES KATEGORI TOTAL per KATEGORI Profil Akakom 35.174 Program Studi/Jurusan 25.142 Info Kampus 35.794 Berita 37.802 Arsip Umum 11.244 Lainnya 14.053 T ABEL II D AFTAR J UMLAH P ENGAKSES PADA K ATEGORI P ROFIL A KAKOM SUB
KATEGORI TENTANG JUMLAH Profil Akakom Visi dan Misi 6.597 Profile STMIK AKAKOM 6.445 Kontak Kami 5.008 Pejabat di STMIK AKAKOM 7.273 Kontak Dosen STMIK AKAKOM 9.851
Informasi jumlah pengakses kategori Program Studi ini dapat dilihat pada Tabel III. Dari kelima sub kategori program  studi  tersebut  jumlah  pengakses  yang  paling  banyak  adalah  ke  sub  kategori  program  studi  Teknik Informatika  (S1)  dengan  jumlah  pengakses  8.219  dalam  kurun  waktu  yang  ditentukan  dalam  penelitian. Selanjutnya pada urutan kedua adalah pengaksesan ke sub kategori program studi Sistem Informasi (S1) dengan jumlah pengakses 6587, diikuti program studi Komputerisasi (D3) dengan jumlah pengakses 3.638, program studi Manajemen  Informatika  (D3)  dengan jumlah  pengakses  3434,  dan terakhir jumlah  pengakses  ke  program  studi Teknik Komputer (D3) terdapat sebanyak 3.264.
T ABEL III D AFTAR J UMLAH P ENGAKSES PADA K ATEGORI P ROGRAM S TUDI /J URUSAN SUB KATEGORI TENTANG JUMLAH Program Studi/Jurusan Komputerisasi Akuntansi (D3) 3.638 Teknik Komputer (D3) 3.264 Manajemen Informatika (D3) 3.434 Sistem Informasi (S1) 6.587 Teknik Informatika (S1) 8.219
T ABEL IV D AFTAR J UMLAH P ENGAKSES PADA K ATEGORI A RSIP U MUM SUB KATEGORI TENTANG JUMLAH Arsip Umum Kalender Akademik 7.497 Blog STMIK AKAKOM Yogyakarta 2.147 menu arsip-umum 1.600
Sub  Kategori  dari  kategori  Info  Kampus  ini  sebenarnya  akan  selalu  berubah  mengikuti  perubahan  informasi kegiatan yang terjadi di kampus. Selama ada kegiatan atau jadwal acara yang terselenggara di kampus tentunya akan mengisi sub kategori info kampus ini. Pada kurun waktu analisis dilakukan maka sub kategori yang paling banyak diakses oleh pengguna adalah Pengumuman PKL TA 2015/2016 dengan jumlah pengakses sebanyak 2143. Hal  ini  mungkin  terjadi  karena  pada  saat  itu  informasi  kegiatan  PKL  sangat  diperlukan  sehingga  jumlah pengaksesnya meningkat.
Kategori lainnya dalam web kampus ini adalah Berita. Jika kategori Info Kampus berisikan informasi-informasi terkait  dengan  kegiatan  akademik  maka  kategori  Berita  ini  berisikan  informasi  tentang  kegiatan-kegiatan  yang berhubungan dengan pemegang kepentingan (stakeholders) dari luar kampus, seperti perbankan, perguruan tinggi
lain, atau instansi yang terkait dengan kegiatan kampus.
Kategori selanjutnya adalah Arsip Umum yang hanya  memiliki 2 sub kategori yaitu Kalender Akademik dan Blog STMIK AKAKOM Yogyakarta. Jumlah pengakses untuk sub kategori Kalender Akademik adalah sebanyak 7.497,  sedangkan  jumlah  pengakses  sub  kategori  Blog  STMIK  AKAKOM  Yogyakarta  adalah  sebanyak  2.147. Namun demikian terdapat sejumlah 1.600 pengakses yang hanya menuju pada menu Arsip Umum saja. Informasi jumlah pengakses kategori Arsip Umum ini dapat dilihat pada Tabel IV.
Kategori terakhir dalam web kampus STMIK AKAKOM ini adalah Lainnya. Sub kategori ini berisi empat (4) sub kategori yaitu Unduh Arsip, Framework Yii, Tutorial MySQL, dan Linux. Sub kategori Framework Yii dapat berisikan  informasi  dinamis  disesuaikan  dengan  topik  pembahasan  yang  sedang  diminati.  Informasi  jumlah pengakses kategori Lainnya ini dapat dilihat pada Tabel V.
T ABEL V
D AFTAR J UMLAH P ENGAKSES PADA K ATEGORI L AINNYA .. SUB KATEGORI TENTANG JUMLAH Unduh Arsip Sumber Unduh 7.669 Framework Yii Akses SQL Menggunakan CArrayDataProvider(...) Dengan Perameter Input 1.385 Studi Kasus Menghitung Gaji Sederhana Dengan Yii 1.120 menu Framework Yii 2.499 Tutorial MySQL Perhitungan Tanggal Dan Waktu Dengan MySQL 1.666 Stored Precedure Dan Function 1.071 menu Tutorial MySQL 1.873 Linux Linux 1.143

## IV. P EMBAHASAN
Dengan  jumlah  tersebut  dapat  dikatakan  bahwa  informasi  yang  paling  dibutuhkan  dari  web  kampus  adalah kategori Berita. Pengguna akan merasa puas jika kebutuhan informasinya dapat terpenuhi. Pemenuhan kebutuhan ini artinya jika informasi dapat diperoleh pengguna. Dengan demikian untuk menjaga loyalitas para pengguna web kampus ini, pengelola web harus menjaga kualitas berita yang ditampilkannya dalam halaman web. Kualitas berita dapat terpenuhi dengan akurasi, tepat waktu, dan relevan [10]. Hal ini sebenarnya berlaku juga untuk kategori Info Kampus, kemudian kategori Profil Akakom, kategori Program Studi/Jurusan, dan kategori Arsip Umum.
Dari  lima  sub  kategori  Profil  Akakom  seperti  dalam  Tabel  II,  informasi  yang  paling  banyak  diakses  adalah tentang  Kontak  Dosen  STMIK  AKAKOM,  yaitu  sebanyak  9.851  akses,  artinya  informasi  dosen  di  STMIK AKAKOM  dianggap  paling  penting  dari  kategori  Profil  Akakom  ini  sehingga  informasi  ini  perlu  dijaga kualitasnya.  Informasi  yang  banyak  diakses  selanjutnya  adalah  tentang  Pejabat  di  STMIK  AKAKOM  dengan jumlah pengakses sebanyak 7.273. Hal ini tentunya berkaitan dengan kepentingan pengguna terhadap keberadaan pejabat di kampus ini yang berhubungan dengan proses akademik yang dijalankan. Informasi jumlah pengakses kategori Profil Akakom selengkapnya dapat dilihat pada Tabel II. Informasi jumlah pengakses kategori Program Studi yang dapat dilihat pada Tabel III mendeskripsikan bahwa jumlah pengakses yang paling banyak adalah ke sub  kategori  program  studi  Teknik  Informatika  (S1)  dengan  jumlah  pengakses  8.219  dalam  kurun  waktu  yang ditentukan  dalam  penelitian.  Selanjutnya  pada  urutan  kedua  adalah  pengaksesan  ke  sub  kategori  program  studi Sistem Informasi (S1) dengan jumlah pengakses 6587, diikuti program studi Komputerisasi (D3) dengan jumlah pengakses 3.638, program studi Manajemen Informatika (D3) dengan jumlah pengakses 3434, dan terakhir jumlah pengakses  ke  program  studi  Teknik  Komputer  (D3)  terdapat  sebanyak  3.264.  Kategori  berikutnya  adalah  Info Kampus yang memiliki 23 sub kategori. Lima kategori terbanyak yang diakses oleh pengguna adalah Pengumuman PKL TA 2015/2016, Informasi KRS Jurusan TI Tanggal 25 Februari 2015, Buku Praktik Mahasiswa Jenjang S1, Pengumuman Sosialisasi Mekanisme Skripsi, dan Seminar Bioenergi.
Sub  Kategori  dari  kategori  Info  Kampus  akan  selalu  berubah  mengikuti  perubahan  informasi  kegiatan  yang terjadi di kampus. Selama ada kegiatan atau jadwal acara yang terselenggara di kampus tentunya akan mengisi sub kategori info kampus ini. Pada kurun waktu analisis dilakukan maka sub kategori yang paling banyak diakses oleh pengguna adalah Pengumuman PKL TA 2015/2016 dengan jumlah pengakses sebanyak 2.143. Hal ini mungkin terjadi karena pada saat itu informasi kegiatan PKL sangat diperlukan sehingga jumlah pengaksesnya.
Sama  halnya  dengan  kategori  Info  Kampus,  kategori  Berita  ini  akan  selalu  berubah  mengikuti  perubahan informasi kegiatan yang diberitakan oleh kampus. Selama ada kegiatan atau jadwal acara yang terselenggara di kampus akan diisikan pada sub kategori berita ini. Pada kurun waktu analisis dilakukan, sub kategori yang paling banyak diakses oleh pengguna adalah “Akakom Berlakukan Student Payment” dengan pengakses sebanyak 2.287. Sub  kategori  Berita  selanjutnya  yang  banyak  diakses  adalah  berita  tentang  Kuliah  Perdana  Mahasiswa  STMIK AKAKOM dengan jumlah pengakses sebanyak 1.897, diikuti dengan sub kategori lainnya.
Banyaknya jumlah pengakses Kalender Akademik menunjukkan pentingnya informasi ini bagi sivitas akademika sebagai pedoman pelaksanaan kegiatannya. Sementara jumlah pengakses sub kategori Blog STMIK AKAKOM Yogyakarta hanya sebanyak 2.147 dalam kurun waktu tersebut meningkat.
Pada  saat  data  diambil,  informasi  yang  diakses  dalam  sub  kategori  Framework  Yii  ini  adalah  “Akses  SQL Menggunakan  CArrayDataProvider(…)  Dengan  Parameter  Input”  dengan  jumlah  pengakses  sebanyak  1.385, “Studi Kasus Menghitung Gaji Sederhana Dengan Yii” dengan jumlah pengakses sebanyak 1.120, dan pengguna yang hanya mengakses menu Framework Yii saja yang berjumlah 2.499. Untuk sub kategori MySQL memiliki dua (2)  informasi  di  dalamnya  yaitu  “Perhitungan  Tanggal  dan  Waktu  dengan  MySQL”  yang  memiliki  jumlah pengakses sebanyak 1666 dan informasi “Stored Procedure dan Function” yang diakses oleh 1.071 pengakses. Sementara terdapat sejumlah 1.873 pengguna yang hanya mengakses menu Tutorial MySQL saja. Dari sub kategori Linux terdapat 1.143 pengakses.

## V. S IMPULAN DAN S ARAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian yang dilakukan adalah bahwa sebagai berikut.
1) Pemetaan jumlah kunjungan pada setiap halaman situs www.akakom.ac.id dapat dilakukan berdasarkan akses log server.
2) Kategori yang paling diminati oleh pengunjung pada halaman situs www.akakom.ac.id adalah Berita, disusul dengan  kategori  Info  Kampus,  selanjutnya  Profil  Akakom,  Program  Studi/Jurusan,  Lainnya,  dan  kategori terakhir adalah Arsip Umum.
Untuk kepentingan pengembangan di masa yang akan datang dapat dilakukan analisis statistik yang lebih detail berkaitan dengan hal sebagai berikut.
1) pengidentifikasian IP pengakses untuk dapat mengenali asal pengguna, sehingga dapat menganalisis perilaku pengguna web
2) pengidentifikasian  waktu  akses,  sehingga  dapat  dianalisis  waktu-waktu  yang  sering  digunakan  untuk pengelolaan jaringan
3) pengidentifikasian lama waktu akses, sehingga dapat menunjukkan retensi pengguna pada informasi-informasi yang tersedia.

## REFERENSI
[1] Suratno,  T.,  Prahasto,  T., Rochim,  A.F.,  2011,  Web  Usage  Mining,  Pattern  Discovery  dan  Log  File,  Jurnal  Sistem  Informasi  Bisnis 02,  Universitas Diponegoro, Semarang
[2] Hermanto, A., Sartono, Sandra E.,  _, Pemanfaatan Web Usage Mining pada e-commerce untuk Peningkatan Penjualan pada Retailer Online, Universitas 17 Agustus Surabaya 1945, Surabaya
[3] Indrayani, E., 2011, Pengelolaan Sistem Informasi Akademik Perguruan Tinggi Berbasis Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK), Jurnal Penelitian Pendidikan, vol. 12 no.1, Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung
[4] Tyagi, N. Kumar; Solanki; Wadhwa, M., 2010. Analysis of server log by web usage mining for website improvement. International Journal of Computer Science, Vol. 7, Issue 4, No 8
[5] Srivastava,  J., Cooley, R., Deshpande,  M., Tan,  P., 2000. Web usage  mining:  discovery and applications of usage patterns from web data. ACM SIGKDD, 1(2):1–12.
[6] The Apache Software Foundation, 2017, Apache HTTP Server Version 2.4, https://httpd.apache.org/docs/2.4/logs.html
[7] Kernighan, Brian, 2009, gawk - pattern scanning and processing language, Free Software Foundation, Inc, Dokumentasi Linux
[8] Vrána, J., 2017, Adminer, Database management in a single PHP file, https://www.adminer.org/en/.
[9] Davis, Gordon B., 1993, Kerangka Dasar Sistem Informasi Manajemen Bagian I Pengantar, PT. Pustaka Binaman Pressindo, Jakarta.