Novian Anggis Suwastika, Praditya Wahyu W, Tri Broto Harsono Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume I, No 3, 10 Agustus 2015

## MODEL PREDIKSI SIMPLE MOVING AVERAGE PADA AUTO-SCALING CLOUD COMPUTING
Novian Anggis Suwastika 1) , Praditya Wahyu W 2) , Tri Broto Harsono 3)
Fakultas Informatika Universitas Telkom Bandung Jl Telekomunikasi Terusan Buah Batu, Dayeuhkolot Bandung 40257 Email : anggis@telkomuniversity.ac.id 1) , pradityawahyu@gmail.com 2) ,  tri.brotoharsono@gmail.com 3)

## Abstrak
Simple  Moving  Average (SMA)  yang  merupakan salah  satu  metode  pada  model  sistem  prediksi  yang berbasis time series dengan karakteristik komputasinya  yang  sederhana  dibandingkan  dengan metode  yang  lain.  Analisis  model  prediksi  SMA  ini akan diujikan pada kondisi stabil dan fluktuatif untuk melihat  performansi  model  dengan  parameter  uji Mean Time Between Failure (MTBF), Mean Time To Repair  (MTTR),  Availability  Operational  (AO), Down Time dan Up Time . Hasil implementasi model nilai AO di atas 96%.
Kata kunci :
Cloud-computing,  auto-scaling,  sistem  prediksi, simpel moving average

## Abstract
Simple  Moving  Average  (SMA),  is  one  method  for prediction  system  model  time  series  based  with  a simple  computational  characteristics  compared  with other  methods.  Analysis  of  SMA  prediction  models will be tested in a stable condition and fluctuating to see  the  performance  of  the  model  with  test parameters  Mean  Time  Between  Failure  (MTBF), Mean  Time  To  Repair  (MTTR),  Operational Availability (AO), Down Time and Up Time. Results of  the  implementation  of  the  model  AO  value  above 96%.

## Keywords :
Cloud-computing,  auto-scaling,  prediction  system, simple moving average .

## I. P ENDAHULUAN
Layanan cloud computing  yang  bersifat on- demand service dan rapid-elasticy (Buyya dkk, 2011) banyak dipilih sebagai suatu layanan yang memberikan  kemudahan  di  jaringan  internet  saat  ini terutama  dalam  penyimpanan  data  dan  komputasi. Auto-scaling menjadi salah satu cara agar cloud yang dibangun  memiliki  karakteristik on-demand  service dan rapid-elasticity karena auto-scaling dapat mengoptimalkan  layanan cloud berdasarkan  prediksi ataupun kondisi tertentu yang ditentukan, hal tersebut menjadikan auto-scaling bersifat scalable dan self adaptive .  Salah  satu  metode auto-scaling adalah dengan  sistem  prediksi,  metode  ini  menggunakan suatu  algoritma  dalam  memprediksi  penggunaan resource di  sisi  server  sehingga  sistem cloud computing yang  dibangun  dapat  memperkirakan berapa  jumlah resource yang  dibutuhkan  oleh layanan yang dijalankannya.
Terdapat  banyak  metode  sistem  prediksi  yang dapat  diimplementasikan  pada auto-scaling untuk menjaga  efisiensi resource server  bagi  kebutuhan terhadap layanan yang dijalankan, salah satu jenisnya adalah  berbasis time  series atau  keturutan  waktu, dimana  metode  ini  menggunakan  sejumlah  data dimasa lalu sebagai acuan untuk melakukan prediksi selanjutnya.  Sistem  prediksi time  series dibagi  lagi menjadi  beberapa  jenis,  salah  satunya  adalah simple moving  average .  SMA  memiliki  karakteristik komputasi  yang  sederhana  dibandingkan  dengan metode  yang  lain,  karena  metode  ini  menggunakan nilai  rataan  sejumlah  data  masa  lalu  dengan menentukan jumlah periode tertentu untuk menentukan  nilai  prediksi  yang  akan  datang  (Yafee dan McGee, 2002).
Novian Anggis Suwastika, Praditya Wahyu W, Tri Broto Harsono Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume I, No 3, 10 Agustus 2015
Struktur  artikel  ini  adalah  sebagai  berikut, pembahasan  mengenai  komponen  dasar  penelitian terdapat pada bab dua, hasil penelitian mengaju pada parameter  uji  dan  sekanrio  pengujian  serta  analisis hasil  implementasi  dijelaskan  pada  bab  tiga  dan kesimpulan pada bab empat

## II. K AJIAN L ITERATUR
II.1 Cloud Computing
Cloud  computing dapat  didefinisikan  sebagai sebuah  cara  baru  komputasi  yang    menerapkan konsep scalability dan virtualization untuk penggunaan resource komputasi  pada    jaringan internet.  Dengan  menggunakan    layanan cloud computing ,  pengguna  yang  menggunakan  berbagai macam device seperti  PC/Laptop,  smartphone  dan PDA dapat mengaksses program, media penyimpanan dan application-development platforms di  atas  jaringan  internet,  melalui service yang diberikan  penyedia  layanan cloud  computing . Keuntungan dari teknologi cloud computing diantaranya adalah:
1. Cost  saving bagi  pengguna,  karena  pengguna tidak  perlu  membeli  atau  menyediakan  server untuk komputasi.
2. High  availability,  resource selalu  tersedia dimanapun dan kapanpun pengguna membutuhkan.
3. Easy  scalability ,  pengguna  dapat  mengatur jumlah resource yang  dibutuhkan  sesuai kebutuhan pengguna.
Pada  teknologi cloud  computing layanan  yang diberikan  dapat  dibedakan  menjadi  beberapa  layer arsitektur  service.Layer  atas  adalah  layanan cloud computing yang disebut dengan Software as a Service (SaaS),  layanan  ini  memungkinkan  pengguna  untuk melakukan running aplikasi  secara  remot  terhadap cloud . Layer layanan berikutnya adalah Infrastructure  as  a  Service (Iaas)  yang  menyediakan penggunaan  computing resource sebagai service cloud , termasuk virtualisasi komputer yang menjamin processing  power dan bandwidth untuk storage atau media penyimpanan dan internet akses.
Layer Platform  as  a  Service (PaaS)  memiliki layanan yang hampir serupa dengan IaaS, perbedaannya  adalah  PaaS  menyediakan  layanan
operating  system dan  beberapa service yang diperlukan  untuk  menjalankan  beberapa  aplikasi. Sederhananya  PaaS  adalah  IaaS  dengan  fitur  untuk custom  software  stack yang  dapat  digunakan  untuk menjalankan  suatu  aplikasi. Layer layanan  yang terakhir  adalah data  Storage  as  a  Service (dSaaS) yang memungkinkan penyimpanan data bagi pengguna termasuk kebutuhan bandwidth bagi media penyimpanannya.
Untuk  kemampuan  akses  layanan,  teknologi cloud  computing dibedakan  menjadi  beberapa  jenis yaitu publi ccloud , private cloud , serta hybrid cloud . Pada public  cloud atau  eksternal cloud , resource untuk computing secara  dinamis  dikelola  di  atas jaringan  internet  melalui web  application atau web services dari  suatu  off-site  pihak  ketiga  yang memberikan  layanan. Public  cloud dijalankan  oleh pihak  ketiga  dan  aplikasi  dari  pengguna  yang berbeda-beda  yang  saling  bercampur  bersama  pada cloud server , sistem penyimpanan maupun jaringan.
Private  cloud atau  internal  cloud  merupakan layanan  cloud  computing  yang  dijalankan  pada private  networks , private  cloud ini  dibangun  untuk exclusive client yang memungkinkan untuk melakukan  full-control  terhadap  data,  aplikasi, security maupun quality  of  service .  Private  cloud  ini dapat dibangun dan dikelola oleh pemilik perusahaan, organisasi  atau  kelompok  IT,  atau  bahkan  cloud provider itu sendiri.
Hybrid cloud mengkombinasikan model multiple  public dan private  cloud ,  yang  dapat mengakomodir bagaimana distribusi aplikasi diantara sebuah public  cloud dengan private  cloud (Furt  dan Escalante, 2010).
II.2 Auto-scaling
Auto-scaling merupakan  suatu  teknik  yang digunakan  untuk  mengelola resource komputasi secara  otomatis,  sehingga  administrator  tidak  perlu melakukan penambahan ataupun pengurangan resource secara manual ketika  menjalankan  suatu layanan cloud (Ferraris  dkk,  2012).  Penerapan auto- scaling ini  akan  meningkatkan  efektivitas  dan efisiensi resource komputing cloud maupun mengurangi beban administrator cloud.
Sistem auto-scaling dapat  dijalankan  dengan berbagai rule sehingga  proses scaling -nya  dapat dijalankan, ada dua jenis rule yang digunakan dalam auto - scaling ini  yaitu predictably (prediksi)  dan
Novian Anggis Suwastika, Praditya Wahyu W, Tri Broto Harsono Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume I, No 3, 10 Agustus 2015
dynamically (Buyya  dkk,  2011).  Metode  prediksi menggunakan  aturan  dengan  melakukan  prediksi terhadap layanan yang dijalankan, dengan melakukan prediksi    akan  diketahui  kapan  kira-kira  terjadi lonjakan  trafik  ataupun  penurunan  trafik  yang kemudian  akan  dilakukan scaling yang  disesuaikan dengan trafik yang dibutuhkan, misalnya suatu ketika trafik naik secara drastis maka CPU utilization dapat ditingkatkan  menjadi  50%  dari  normal, Memory usage ditingkatkan,  atau  bahkan  penambahan resource dari  server  lainnya  dan  seterusnya.  Sistem prediksi  sangat  efektif  jika predictivesystem yang digunakan  tepat,  namun  sebaliknya,  sistem  prediksi ini  dapat  memperburuk  penggunaan resource jika predictivesystem yang digunakan tidak tepat.
Dynamically melakukan  proses scaling secara dinamis  tidak  tergantung  dari  trafik  yang  berjalan, metode  ini  akan  melakukan scaling untuk  layanan- layanan tertentu yang telah diatur oleh administrator, misalnya  ketika  sistem  menjalankan  layanan  dari Amazon  EC2  maka  CPU utilization ditingkatkan beberapa  persen,  memory  ditingkatkan  menjadi beberapa  gigabytes,  port-port  tertentu  dibuka,  dan sebagainya.  Metode  ini  akan  baik  jika  memang layanan  tersebut  ketika  dijalankan  membutuhkan resource yang  sesuai,  namun  jika  layanan  tersebut dijalankan  sedangkan  pemakaian  layanan  sangat sedikit maka hal  tersebut  dapat  mengurangi  efisiensi penggunaan resource dan  menambah  biaya  dari resource yang berjalan.

## II.3 Metode SimpleMoving Average (SMA)
SMA  merupakan  salah  satu  jenis  metode prediksi berdasarkan time series atau keturutan waktu kuantitatif  dalam  teori  peramalan.  Metode  SMA menggunakan  nilai  pada  masa  lalu  untuk  digunakan sebagai  acuan  dalam  melakukan  prediksi  pada  masa depan. Secara umum tujuan dari jenis peramalan time series adalah  menemukan  pola  dalam  deret  historis dari  suatu  data  dan  mengeskploitasinya  untuk dijadikan pola masa depan.
Data time  series seringkali  mengandung ketidakteraturan  yang  akan  menyebabkan  prediksi yang beragam. Untuk menghilangkan efek yang tidak diinginkan dari ketidak-teraturan ini, metode SMA mengambil beberapa nilai  yang sedang diamati,  memberikan  rataan,  dan  menggunakannya untuk  memprediksi  nilai  untuk  periode  waktu  yang akan  datang  (Yaffe  dan  McGee,  2000).    Semakin banyak jumlah pengamatan yang dilakukan,
pengaruh metode moving average akan semakin baik. Meningkatkan  jumlah  observasi  akan  menghasilkan nilai peramalan  yang  lebih  baik  karena ia  cenderung meminimalkan efek-efek pergerakan yang tidak biasa yang muncul pada data (Linuxinfo, 2006).
Metode SMA dapat dirumuskan sebagai berikut (Botrano dkk, 2012):
Dengan:
adalah total jumlah periode rataan.
adalah prediksi pada periode
.

## II.4 Perancangan Sistem Cloud Computing
Pada  penelitian  ini cloud  computing yang dibangun dengan menggunakan framework OpenStack (Kevin, 2012).
Single server cloud 10.4.51.31 Fast ethernet switch Client dhcp Testing server 10.0.0.4 10.4.51.34 Client 10.0.0.6 10.4.51.36

## Gambar 1. Topologi Jaringan Cloud Computing
Arsitektur topologi cloud yang akan digunakan ditunjukkan  pada  Gambar  1.    Satu server digunakan untuk membangun sistem cloud, Server testing untuk membangun web  server dan video  streaming server untuk melakukan  pengujian  dan  satu  buah  komputer client.  Ketiga  komponen  terhubung  dengan  roiuter untuk  menghubungkan  dengan  jaringan  internet. Untuk spesifikasi masing-masing komponen ditunjukkan  pada  Tabel  1.  Untuk  model  rancangan model auto - scaling yang dibangun untuk implementasi SMA ditunjukkan pada Gambar 2.
Novian Anggis Suwastika, Praditya Wahyu W, Tri Broto Harsono Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume I, No 3, 10 Agustus 2015
Predictor akan  melakukan  prediksi  terhadap resource yang harus digunakan dalam melayani suatu permintaan  dari  pengguna.  Pada  sistem  akan didefinisikan treshold yang  digunakan  sebagai batasan untuk proses scaling, treshold atas didefinisikan untuk melakukan scale up dan treshold bawah  didefinisikan  untuk  melakukan scaledown . Ketika  suatu  data  atau  informasi  yang  dikirim melewati batas treshold maka triger akan aktif untuk melakukan  proses scaling ,  script  yang  berisikan prediksi untuk pengalokasian resource akan diaktifkan  yang  dikirimkan  dari  provisioner  kepada cloud manager  sehingga cloud manager  akan membuat  alokasi resource sesuai  dengan  apa  yang diminta  oleh provisioner ,  akhirnya cloud manager mengalokasikan resource untuk  layanan  yang dijalankan.
Cloud Manager Cloud Monitor Predictor Provisioner Gambar 2. Model auto-scaling untuk SMA

## Tabel 1. Spesifikasi Komponen Infrastruktur
Komponen Server Cloud Client Processor Intel i7 Core2Duo Memory 6GB 3GB Hardisk 1TB 50 GB Aplikasi OpenStack Menyesuaikan
Layanan  yang  berjalan  di cloud akan  selalu dimonitor  oleh cloud monitor  sehingga  dapat diketahui apakah perlu melakukan scale up atau scale down . Treshold atas  pada  penelitian  ini  dapat didefinisikan  sebesar  80%  dari  total  memory, sedangkan  untuk treshold bawah  pada  sistem  yang dibangun ini didefinisikan dengan 10% total memory.
Setelah  pembangunan  sistem,  disusun  skenario pengujian  untuk  meneliti  pengaruh  dari  auto-scaling dengan predictive system pada cloud computing yang dibangun.  Performansi  auto-scaling  akan  diketahui setelah  melakukan  pengujian  terhadap  sistem  dan seberapa  tepat  prediksi  dari simple  moving  average yang  diimplementasikan  untuk  menjalankan auto- scaling .
Pada penelitian ini skenario pengujian dilakukan  pada  permintaan  layanan  yang  fluktuatif dan  bersifat relatif  stabil.  Pengujian  secara  fluktuatif adalah  yang  penggunaan  layanan  pada cloud selalu berubah-ubah tidak tentu naik-turunnya, seperti video streaming atau social  media ,  sedangkan  pengujian yang relatif stabil dapat dilakukan dengan penggunaan aplikasi yang cenderung stabil penggunaanl ayanannya pada cloud , seperti penyimpanan dan pengelolaan data.
Skenario  pengujian  untuk  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
1. Pengujian  yang  bersifat  fluktuatif  : webserver yang  dibuat  seolah-olah  penggunaannya  tidak tentu setiap waktunya. Durasi pengujian dilakukan dalam selang waktu 1-2 jam
2. Pengujian yang bersifat stabil : web server yang aktifitasnya cenderung sama setiap waktunya.
Dari  pengujian  sistem  diharapkan  dapat diperoleh  data  yang  cukup  untuk  penelitian selanjutnya.  Data  yang  akan  diambil  dari  pengujian yang  dilakukana  dalah uptime dan downtime  server ,
Mean Time To Repair (MTTR) yang
menggambarkan  waktu  rata-rata  dari  server  untuk dapat melakukan recovery layanan setelah mengalami failure atau down , Mean  Time  Between Failure (MTBF)  yang  menjelaskan  jumlah  rata-rata waktu dari server failure yang pertama dengan server failure  yang  selanjutnya,  dan  yang  terakhir  adalah Availability Operational (AO) yang dapat menjelaskan  tentang  lama  operasional    yang    dapat dapat  dijalankan  dari  server.  Serta  seberapa  tepat penggunaan  resource  yang  dialokasikan  dengan metode  simple  moving  average  pada  auto-scaling tersebut.

## III. H ASIL DAN A NALISIS

## III.1 Hasil Pengujian Bersifat Fluktuatif
Pada  pengujian  yang  bersifat  fluktuatif, dilakukan  dengan  dua  skenario  yang  berbeda, pertama dengan menggunakan jumlah periode 3 pada auto-scaling yang diimplementasikan dan yang kedua dengan  jumlah  periode  6  pada auto-scaling nya. Pengujian  dilakukan  selama  kurang  lebih  2  jam, dalam  waktu  tersebut  dilihat  seberapa  baik auto- scaling yang  dijalankan  dengan  memperhatikan jumlah down , lama waktu down time , akurasi prediksi
Novian Anggis Suwastika, Praditya Wahyu W, Tri Broto Harsono Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume I, No 3, 10 Agustus 2015
penggunaan memory ,  serta  jumlah uptime saat menjalankan pengujian. State awal dari pengujian ini adalah  dengan  menggunakan instance webserver yang  memiliki  jumlah memory atau  RAM  sebesar 1024 MB atau 1 GB dengan jumlah core CPU yaitu 1 buah.  Setelah  dilakukan  pengujian  selama  waktu yang  telah  ditentukan  masing-masing  dengan menggunakan  kedua  periode  yang  dibandignkan tersebut diperoleh hasil :
Tabel 2 .Perbandingan Hasil Pengujian Fluktuatif
No Subject Jml periode 6 Jml periode 3 1 jml down time/failure 2 2 2 failure time 220 detik 270 detik 3 available time 7999detik 7999detik

## III.2 Hasil Pengujian Bersifat Stabil
Pada  pengujian  ini  dibandingkan  penggunaan memory  dengan  resource  usage  yang  seolah-olah stabil  di  sisi  server.  Pengujian  yang  dilakukan  untuk skenario ini tidak terlalu lama seperti yang dilakukan pada  pengujian  fluktuatif,  karena  dengan  resource usage  yang  selalu  stabil  atau  tidak  ada  naikan  atau turunan  secara  signifikan  maka,  sebagian  pengujian akan  mewakili  keseluruhan  karakteristik  dari  sistem yang  dijalankan.  State  awal  dari  pengujian  ini  sama seperti  yang  dilakukan  pada  pengujian  fluktuatif, yaitu  dengan  1024MB  RAM  dan  1  buah  core  CPU pada sisi server.
Dari  pengujian  yang  dilakukan  diperoleh  hasil seperti pada tabel 3.
Tabel 3 .Hasil Pengujian Stabil
no Subject jml periode 3 jml periode 6 1 jml down time/failure 0 0 2 failure time 0 detik 0 detik 3 available time 1740 detik 1740 detik

## III.3 Analisis Pengujian Bersifat Fluktuatif
Dari  pengujian  dengan  membuat  seolah-olah penggunaan  memory  berjalan  secara  fluktuatif, didapatkan  nilai  prediksi  dan  nilai  sebenarnya  dari penggunaan  memory  pada  server  yang  diujikan, berdasarkan  nilai  yang  didapatkan  tersebut  dapat dibuat  suatu  grafik  perbandingan  keduanya  seperti dapat dilihat pada gambar 3 dan 4.

## Gambar 3. Hasil pengujian fluktuatif 3 Periode

## Gambar 4. Hasil pengujian fluktuatif 6 Periode
Jika  diperhatikan  secara  detail  didapatkan hasil bahwa  auto-scaling  dengan  prediksi simple  moving average terlihat  selalu  mengikuti  hasil  sebenarnya dari  penggunaan resource memory  pada  webserver. Ketika  penggunaan  memory  mengalami  kenaikan prediksi yang didapatkan selalu berada di bawah nilai sebenarnya  walaupun  tidak  terpaut  jauh,  namun ketika  penggunaan resource memory  sebenarnya mengalami penurunan, maka prediksi yang didapatkan  selalu  di  atas  nilai  sebenarnya.  Dari rumus  SMA  [rumus  (1)]  dapat  dianalisis  bahwa memang prediksi yang dilakukan dengan menggunakan simple  moving  average akan  selalu “tertinggal” jika mengalami kenaikan atau penurunan aktifitas,  karena  metode  ini  menggunakan  beberapa nilai  berdasarkan  jumlah  periode  yang  digunakan, sebagai bahan untuk mendapatkan prediksi selanjutnya.  Misalkan  ketika  aktifitas  naik,  maka SMA  juga  akan  menggunakan  nilai-nilai  sebelum proses  kenaikan  tersebut  terjadi  oleh  sebab  itulah mengapa  prediksi  yang  dihasilkan  oleh  metode  ini akan  tertinggal  ketika  mengalami  kenaikan  aktifitas, begitu  juga  ketika  aktifitas  turun,  metode  prediksi
Novian Anggis Suwastika, Praditya Wahyu W, Tri Broto Harsono Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume I, No 3, 10 Agustus 2015
SMA  juga  akan  menggunakan  nilai  sebelum  proses penurunan  itu  terjadi,  hal  itu  juga  menjadi  dasar kenapa  prediksi  SMA  ketika  terdapat  penurunan aktifitas akan selalu di atas nilai sebenarnya.
Berdasarkan pengujian tersebut dapat diperoleh nilai MTTR, MTBF serta availability operational :
1. MTBF =  (available time)/(number of failure) SMA dengan 6 periode :  3999,5 detik SMA dengan 3 periode : 3999,5 detik
2. MTTR = (failure time)/(number of failure) SMA dengan 6 periode : 110 detik SMA dengan 3 periode : 135  detik
3. Availability operational =(MTBF)/(MTBF+MTTR) SMA dengan 6 periode :  0,9732 atau 97,32 % SMA dengan 3 periode : 0,9673 atau 96,73 %
Dari perhitungan tersebut diperoleh hasil bahwa SMA  dengan  6  periode  menghasilkan  nilai availability operational yang lebih besar dibandingkan SMA dengan 3 periode pada pengujian yang  telah  dilakukan.  Dengan  kata  lain  didapatkan informasi  bahwa  ketersediaan  layanan  pada  server cloud dengan auto-scaling yang mengimplementasikan  SMA  menggunakan  jumlah periode  lebih  besar  akan  memberikan  layanan  yang lebih  baik  dibandingkan  dengan  SMA  yang menggunakan jumlah periode lebih kecil. Namun hal tersebut  tidak  sepenuhnya  dapat  diterima  sebagai kesimpulan  akhir  karena  pada  implementasi  auto- scaling  ini  terjadi  proses resizing instance ketika proses scaling dijalankan.  Ketika resizing  instance dilakukan maka layanan yang dijalankan pada server yang  sedang  melakukan resizing tersebut  untuk sementara  tidak  dapat  diakses,  dan  akan  dapat diakses kembali ketika proses resizing telah selesai.
Proses resizing itulah yang sebenarnya menentukan  hasil  dari availability  operational, karena proses resizing oleh openstack ini tidak sama satu dengan yang lain, namun secara umum proses ini terjadi  selama  1-3  menit.  Dengan  kata  lain  ketika proses resizing terjadi  dalam  waktu  yang  lebih lama maka  secara  otomatis  akan  mengurangi  waktu ketersediaan  layanannya,  begitu  juga  sebaliknya. Pada  penelitian  ini  penggunaan    kedua  periode menghasilkan jumlah proses scaling yang sama yaitu dua  kali  dengan  kata  lain  resizing  yang  dilakukan juga  sebanyak  dua  kali  namun  hasil availability operational yang  didapatkan  tidak  sama  atau  ada sedikit  selisih  antara  keduanya.  Dari  informasi
tersebut  akan  lebih  tepat  jika  tidak  menyatakan bahwa  jumlah  periode  SMA  yang  digunakan  pada proses auto-scaling tidak memiliki pengaruh langsung terhadap ketersediaan layanan atau availability operational.
Akurasi prediksi yang dilakukan dengan metode simple moving average dihitung dengan membandingkan nilai antara nilai sebenarnya dengan nilai  prediksi  yang  dilakukan,  kemudian  melakukan rata-rata berdasarkan jumlah data yang ada, dari 1540 data  yang  didapatkan  berdasarkan  pengujian  yang dijalankan, dilakukanlah perhitungan untuk menentukan berapa persen akurasi dari prediksi yang dihasilkan  oleh metode simple  moving  average pada kasus  ini.  Metode  MAPE[6]  digunakan  untuk mengetahui  hasil  akurasi,  yang  selanjutnya  akan diperoleh  nilai  akurasi  rata-rata  dari  1540  data  yang ada sehingga diperoleh informasi :
Nilai  rata-rata  akurasi  SMA  dengan  6  periode  : 97,59019684 %
Nilai  rata-rata  akurasi  SMA  dengan  3  periode  : 96,81408525 %
Berdasarkan informasi  yang didapatkan akurasi SMA  dengan  6  periode  lebih  tinggi  dibandingkan SMA  dengan  periode  3.    Berdasarkan  hasil  tersebut teori  mengenai  semakin  besar  jumlah  periode  akan mempengaruhi  akurasi  prediksi  menjadi  lebih  besar begitu  pula  sebaliknya  semakin  kecil  periode  yang digunakan pada metode SMA maka hasil akurasinya akan  semakin  berkurang  atau  semakin  kecil[16] terpenuhi.  Walaupun  hasil  yang  didapatkan  tidak terlalu  berbeda  jauh  karena  memang  periode pembanding yang digunakan hanya dua kali lipatnya, namun hasil  ini  sedikit  menjelaskan  bahwa  memang penggunaan  jumlah  periode  akan  mempengaruhi seberapa  akurat  prediksi  yang  dihasilkan  dengan auto-scaling yang dijalankan.

## III.4 Analisis pengujian bersifat stabil
Hasil  analisis  pengujian  bersifat  stabil  dapat dilihat pada gambar 5 dan 6.
Jika  dilihat  secara  sekilas  maka  hasil  prediksi dengan  nilai  sebenarnya  yang  ada  pada  server  tidak memperlihatkan  perbedaan  yang  begitu  mencolok. Pada  pengujian  seolah-olah  penggunaan memory stabil maka nilai MTTR, MTBF maupun availability operational dapat  dilihat  hasilnya  tanpa  harus melakukan  perhitungan  seperti  yang  dilakukan  pada
Novian Anggis Suwastika, Praditya Wahyu W, Tri Broto Harsono Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume I, No 3, 10 Agustus 2015
pengujian fluktuatif, dengan tidak adanya failure atau down pada  pengujian  ini  maka  secara  otomatis  nilai dari availability operational adalah 100%. Selanjutnya melakukan penilaian terhadap keakuratan  prediksi  antara  SMA  dengan  jumlah periode yang berbeda.
Gambar 5. Hasil Pengujian Stabil 3 Periode

## Gambar 6. Hasil Pengujian Stabil 6 Periode
Dari  hasil  perhitungan  berdasarkan  120  data yang  diperoleh  dengan  cara  perhitungan  yang  sama seperti pada pengujian fluktuatif, didapatkan informasi sebagai berikut:
 Akurasi  prediksi  SMA  dengan  3  periode  : 99.9794086 %
 Akurasi  prediksi  SMA  dengan  6  periode  : 99.97478051 %
Berdasarkan  informasi  yang  diperoleh  di  atas, akurasi  yang  dihasilkan  oleh simple  moving  average dengan jumlah periode 3 sedikit lebih besar daripada akurasi  yang  didapatkan  dengan  jumlah  periode  6. Perbedaan  yang  sangat  sedikit tersebut  hampir dapat dikatakan  sama  atau  tidak  terlihat.  Hal  tersebut diperoleh  karena  memang  aktifitas  penggunaan resource yang  terjadi  di  dalam  server  tidak  begitu
signifikan  perubahannya  dan  cenderung  statis. Karena  itulah  secara  tidak  langsung  dapat  dikatakan bahwa dengan periode berapapun akan menghasilkan hasil  yang  tidak  berbeda  jauh  karena  kestabilan penggunaan resource tadi.  Hasil  tersebut  diperoleh karena  metode  auto-scaling  dengan  SMA  ini menggunakan beberapa nilai masa lalu sebagai acuan sedangkan  nilai  antara  masa  lalu  dengan  yang dihasilkan selanjutnya tidak banyak terdapat perbedaan, jadi berapa besar periode untuk pengujian relatif  stabil  ini  tidak  terlalu  berpengaruh  pada akurasi yang dihasilkan.
Pada  kasus  aktifitas  yang  relatif  stabil  maupun fluktuatif, threshold atas atau batas atas dari prediksi selain  dapat  ditentukan  sendiri  oleh  penguji  juga dapat  disesuaikan  dengan  keadaan  sistem  saat  itu, sehingga threshold tersebut  lebih  ideal  bagi  sistem yang  dijalankan.  Perhitungan  penggunaan threshold yang  ideal  bagi  sistem  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  fungsi  pengurangan  dari  alokasi memory keseluruhan  pada  server  dikurangi  dengan jumlah memory yang terpakai  saat  itu,  jika  di  dalam linux  dapat  ditulis  dengan  “  free  -m  |  awk '/Mem/{print (($2-$3)/$2)*100}' “. Dengan
perhitungan  tersebut  akan  didapatkan  batas  dari threshold atas yang ideal digunakan untuk melakukan prediksi penggunaan memory pada server yang diuji. Hal tersebut karena ketika threshold yang didefinisikan tidak lebih dari sisa memory yang telah digunakan  oleh  sistem    maka  secara  tidak  langsung ketika prediksi telah mencapai batas yang ditentukan sistem  secara  otomatis  akan  melakukan  peningkatan jumlah memory ,  dan  hal  tersebut  tidak  akan mengganggu kestabilan sistem yang diuji.
Pada penelitian ini fungsi yang digunakan untuk melakukan  pengambilan  informasi  resource memory dari  sistem  adalah  dengan  menggunakan  command "free",  command  ini  sering  digunakan  pada  Linux atau Unix-like untuk mengetahui informasi used atau free memory yang  ada.  Jika  diperhatikan  baris pertama  dari  command  ini  jika  dijalankan  akan menunjukkan informasi seputar penggunaan memory yang  termasuk  alokasi  terhadap  buffer  dan  caches, buffer memory biasanya  didefiniskan  sebagai  bagian dari memory yang  di  set  sebagai  penyimpanan temporary  untuk  data  yang  dikirimkan  atau  diterima dari external device.Pada baris kedua berisi informasi seputar  buffer  cache  yang  digunakan  saat  itu,  cache ini  digunakan  oleh  program  untuk  melakukan  akses file sehingga dapat mempercepat saat akses pada data yang  informasinya  terdapat  pada  cahce  tersebut.
Novian Anggis Suwastika, Praditya Wahyu W, Tri Broto Harsono Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume I, No 3, 10 Agustus 2015
Sementara  pada  baris  ketiga  terdapat  informasi penggunaan  swap  oleh  sistem  jika ada.  Namun  pada prakteknya  free  akan  menginformasikan  pengukuran resource memory sedikit lebih kecil dari kenyataannya, hal tersebut karena terdapat penggunaan dari kernel yang tidak dapat di swap out, penggunaan  oleh  kernel  akan  selalu  tertinggal  di main memory ketika  komputer  dalam  keadaan beroperasi,  dengan  demikian  ketika  ada  yang menempati atau mengambil sebagian tempat di main memory maka memory yang  digunakan  tidak  dapat dibebaskan.  Ada  juga  baigan  dari memory yang dicadangkan untuk keperluan yang lain sesuai dengan arsitektur  sistem  tertentu  (Roy  dkk,  2011).  Dari pemaparan  tersebut  penggunaan  command  free sebagai  dasar  untuk  mengambil  informasi  resource yang  digunakan  pada  server  tidaklah  salah  karena memang  informasi  yang  ditunjukkan  tidaklah  100% akurat  karena  ada  penggunaan  lain  pada memory yang tidak dapat dilihat informasinya.

## IV. K ESIMPULAN
Akurasi prediksi metode SMA yang diimplementasikan  pada  sistem cloud computing dengan  pengujian  fluktuatif  dipengaruhi  oleh besarnya  periode  yang  digunakan,  semakin  besar akan  semakin  akurat.  Sementara  nilai  availability operational  tidak  dipengaruhi  secara  langsung  oleh jumlah  periode  SMA  yang  digunakan  namun  lebih dipengaruhi  oleh  lama  proses scaling yang dijalankan.  Hasil  dari  paremeter  uji  AO  berada  pada treshold  atas  dan  bawah  dengan  hasil  di  atas  96% begitu juga akurasi prediksi penggunaan resource .

## R EFERENSI
Furt,  Borko,  dan  Escalante,  Armando,  2010, Handbook  of  Cloud  Computing,  London,
Springer.
Ferraris, Filippo Lorenzo, Franceschelli, Davide , dan Gioiosa,  Mario  Pio,  2012,  Evaluating  the  Auto Scaling Performance of Flexiscale and Amazon EC2 Clouds, Politecnico di Milano
Jackson,  Kevin,  2012,Openstack  Cloud  Computing Cookbook, Birmingham, PACKT Publishing
Linuxinfo, The free command.(2006)[Online] tersedia di : http://www.linfo.org/free.html
Roy,  Nilabja,  Dubey,  Abhishek,  dan  Gokhale,
Aniruddha,  2011,  Efficient  Autoscaling  in  the Cloud  using  Predictive  Models  forWorkload Forecasting, Vanderbilt University.
Buyya,  Rajkummer,  Broberg,  James,  dan  Goscinski, Andrzej,  2011,  Cloud  Computing  Priciples  and Paradigms, United State, Wiley.
Yaffee,  Robert  A.  ,  dan  McGee,  Monnie  ,2000, Introduction  to  Time  Series  Analysis  and Forecasting:  With  Applications  of  SAS  and SPSS, New York, Academic Press
Botrano,  Tania  Lorido,  Alonso,  Jose  Miguel,  dan Lozano,  Jose  A.,2012,Auto-scaling  Techniques for Elastic Applications in Cloud Environments,University of the Basque Country. University of Guelph. 2013. Forecasting. http://www.uoguelph.ca/~dsparlin/forecast.htm# CAUSAL FORECASTING METHODS