Infotech: Jurnal Informatika & Teknologi is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Optimalisasi  monitoring  tag  dengan  AWS Cloud :  Studi  kasus aplikasi tag tracker pada PT. XYZ
Optimizing tag monitoring with AWS cloud: Case study of the tag tracker application at PT. XYZ
Norma Ningsih 1 *, Karimatun Nisa 2 , Endryco Farel Rianrachmatullah 1 , Bintang Desta Ramadhani 1 , Afifah Dwi Ramadhani 1
1* Prodi Teknologi Rekayasa Internet, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Jl. Raya ITS, Keputih, Kec. Sukolilo, Surabaya, Jawa Timur, Indonesia 60111
2* Prodi Teknik Telekomunikasi, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Jl. Raya ITS, Keputih, Kec. Sukolilo, Surabaya, Jawa Timur, Indonesia 60111

## INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK
Article History:
Submission: 18-05-2024 Revised: 27-05-2024 Accepted: 04-06-2024 Kata Kunci :
Tag tracker; cloud computing ; AWS; aplikasi Keywords:
Tag tracker; cloud computing ; AWS; application
* Korespondensi:
Norma Ningsih norma@norma.ac.id
Cloud  computing telah  menjadi  fondasi  bagi  banyak  inovasi  teknologi modern, dengan AWS ( Amazon Web Services ) sebagai salah satu platform cloud yang  terkenal  dan  paling  handal.  Namun,  banyak  perusahaan menghadapi tantangan dalam memantau dan menganalisis jumlah views (tampilan)  dari berbagai "tag"  yang  digunakan  dalam  kampanye  bisnis mereka. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan tersebut dengan  mengembangkan  aplikasi Tag  Tracker menggunakan platform AWS.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  melibatkan pengembangan  sistem  berbasis serverless menggunakan  AWS  Lambda, serta  pemanfaatan  layanan  AWS  lainnya  seperti Simple  Queue  Service (SQS),  EventBridge dan database DynamoDB.  Sistem Tag  Tracker dirancang untuk memantau dan menganalisis jumlah views dari berbagai tag,  memberikan  informasi  yang  dapat  digunakan  oleh  tim  internal perusahaan  untuk  membuat  strategi  bisnis  yang  lebih  efektif.  Metode pengembangan  perangkat  lunak  yang  digunakan  adalah  metode waterfall . Hasil dari penelitian ini menghasilkan dua layanan utama, yaitu dashboard dan aggregator .  Berdasarkan  hasil  pengujian, service dashboard membutuhkan waktu komputasi untuk pemrosesan data dari saat data diterima hingga disimpan di DynamoDB dan ditampilkan pada grafik dashboard berkisar  antara  1-2  menit.  Pengujian  fungsionalitas aplikasi  dilakukan  dengan  metode blackbox dan  diperoleh  tingkat keberhasilan fungsi sebesar 100%. Optimalisasi performa menunjukkan bahwa  sistem  mampu  menangani  beban  kerja  dengan  efisien, memberikan  waktu  respon  yang  cepat  dan  andal. Implementasi  sistem Tag  Tracker menunjukkan  performa  yang  sangat  baik  dan  dapat digunakan oleh internal perusahaan untuk mendapatkan informasi yang akurat  terkait  popularitas  setiap  tag  di  pelanggan,  sehingga  dapat menjadi pertimbangan dalam menentukan model bisnis perusahaan .

## ABSTRACT
Cloud  computing  has  become  the  foundation  for  many  modern technological innovations, with AWS (Amazon Web Services) being one of the  best-known  and  most  reliable  cloud  platforms.  However,  many companies  face  challenges  in  monitoring  and  analyzing  the  number  of views of the various "tags" used in their business campaigns. This research aims to overcome this problem by developing the Tag Tracker application
Volume 5, Nomor 1, Juni 2024, hlm 88-98 INFOTECH: Jurnal Informatika & Teknologi p ISSN 2722-9378 | e ISSN 2722-9386 http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/infotech
using  the  AWS  platform.  The  method  used  in  this  research  involves developing  a  serverless-based  system  using  AWS  Lambda,  as  well  as utilizing  other  AWS  services  such  as  Simple  Queue  Service  (SQS),
EventBridge,  and  the  DynamoDB  database.  The  Tag  Tracker  system  is designed to  monitor and analyze the  number  of views from various tags, providing information that internal company teams can use to create more effective business strategies. The results of this research produce two main services, namely dashboard and aggregator. Based on the test results, the service  dashboard  requires  computing  time  for  data  processing  from  the time the data is received until it is stored in DynamoDB and displayed on the dashboard graph, ranging from 1-2 minutes. Application functionality testing was carried out using the black box method and a functional success rate  of  100%  was  obtained.  Performance  optimization  shows  that  the system is able to handle workloads efficiently, providing fast and reliable response times. The implementation of the Tag Tracker system shows very good  performance  and  can  be  used  by  internal  companies  to  obtain accurate  information  regarding  the  popularity  of  each  tag  among customers,  so  that  it  can  be  taken  into  consideration  in  determining  the company's business model

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  perkembangan  teknologi  komputer  terbaru  saat  ini  merupakan  pemanfaatan teknologi cloud computing [1][2] . Teknologi ini merupakan gabungan dari pemanfaatan teknologi komputer  dan  internet  yang  memungkinkan  pengembangan  dan  penyebaran  aplikasi  menjadi lebih efisien dan melakukan auto scaling [3][4] . Dengan adanya teknologi ini, para pengembang aplikasi  web  maupun mobile tidak  perlu  khawatir  tentang  pengelolaan  server  fisik [5] . Cloud computing memungkinkan  penggunaan  server  virtual  dengan  kapasitas  yang  fleksibel  dan performa  tinggi [6][7] . Cloud  computing telah  menjadi  fondasi  bagi  banyak  inovasi  teknologi modern, memungkinkan perusahaan dari berbagai skala untuk berinovasi lebih cepat dan lebih efisien [8][9] . AWS ( Amazon Web Services ) merupakan salah satu platform cloud yang terkenal dan penyedia layanan cloud terbesar secara global [10] . AWS terdiri dari berbagai jenis penyimpanan database , komputasi, content delivery dan layanan lainnya [11] . Deploy sistem pada AWS dapat menghemat biaya,  waktu  dan  tenaga  jika  dibandingkan  dengan  cara  konvensional.  Berbagai  manfaat  dari penggunaan AWS diantaranya adalah cost effectiveness yaitu membayar sesuai dengan apa yang digunakan  dalam  platform  AWS.  Fleksibilitas  yaitu  pengguna  AWS  dapat  membuat  berbagai aplikasi  menggunakan  berbagai  pemrograman  dan platform yang  diinginkan  atau  sesuai kebutuhan. Serta tangguh dan aman, dimana AWS mampu menghadapi gangguan operasional dan melindungi data serta aplikasi dari berbagai ancaman keamanan. AWS adalah kombinasi dari tiga layanan yaitu Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS), dan S oftware as a Service (SaaS) [12] .
Arsitektur  tanpa server atau serverless architecture , adalah pendekatan untuk membangun dan  menjalankan  aplikasi  serta  layanan  tanpa  harus  mengelola  infrastruktur  server  secara langsung.  Arsitektur  tanpa  server  atau Serverless  Architecture ,  adalah  pendekatan  untuk membangun dan menjalankan aplikasi serta layanan tanpa harus mengelola infrastruktur server secara  langsung.  Salah  satu  contoh serverless adalah  AWS  lambda  yang  merupakan platform komputasi  cloud  yang  didorong  oleh  pemicu  ( trigger-driven )  yang  memungkinkan  para programmer untuk menulis fungsi dan membayar hanya sesuai dengan penggunaan tanpa harus mendefinisikan sumber  daya  penyimpanan atau komputasi.  Salah satu keunggulan utama dari AWS Lambda adalah bahwa platform ini menggunakan abstraksi dan memisahkan pengelolaan server dari pengguna akhir. Dengan AWS Lambda, Amazon sendiri yang menangani pengelolaan server,  sehingga  memungkinkan  programmer  untuk  lebih  fokus  pada  penulisan  kode  untuk
90 Norma Ningsih, Karimatun Nisa, Endryco Farel Rianrachmatullah, Bintang Desta Ramadhani, Afifah Dwi Ramadhani
Optimalisasi monitoring tag dengan AWS Cloud : Studi kasus aplikasi tag tracker pada PT.
XYZ
mendevelop  sebuah  aplikasi . Platform  serverless paling  tidak  terdiri  dari  lima  elemen  yaitu functions, API gateways, cloud services, security tools dan control plane.
Pada  membuat desain  platform  komputasi  tanpa  server  ( serverless )  baru  yang diimplementasikan  menggunakan  NET,  diterapkan  di Microsoft  Azure ,  dan  menggunakan kontainer  Windows  sebagai  lingkungan  eksekusi  fungsi.  Pengujian  pada prototype kami  serta AWS Lambda, Azure Functions , Google Cloud Functions , dan implementasi Apache Openwhisk oleh IBM [13] . Pengukuran kami menunjukkan bahwa prototype kami mencapai throughput yang lebih tinggi daripada platform lainnya. Pada penelitian ini menghasilkan perancangan E-Menu dengan memanfaatkan  teknologi cloud computing berbasis architecture serverless lambda  untuk memberikan  manfaat  yang  berguna  bagi  pihak  restoran  maupun  pelanggan  dalam  bidang pemesanan dan transaksi. Fitur pada penelitian ini terdiri dari metode pelayanan yang meliputi proses  pemesanan  menu  oleh  pelanggan,  pengelolaan  kategori  oleh  admin,  pembayaran,  dan semua sistem yang terintegrasi.
Dalam  penelitian  ini,  dibangun  sebuah  aplikasi Tag  Tracker menggunakan  platform  AWS seperti SQS, Eventbridge , Lambda, dan  dua dynamoDB. Sistem Tag Tracker merupakan sebuah aplikasi  yang  terdiri  dari  dua  buah services yaitu dashboard dan aggregator. Pertama  adalah layanan Dashboard merupakan  sebuah  s ervice yang  berbentuk  aplikasi  web  menampilkan statistik dari "tag" pada perusahaan. Kedua adalah layanan aggregator adalah Sebuah Lambda function yang bertugas untuk menghitung total views sebuah tag dalam satu pekan. Sistem Tag Tracker digunakan  untuk  memantau  dan  menganalisis  jumlah views (tampilan)  dari  berbagai "tag" yang digunakan dalam perusahaan. Tujuan utama dari sistem ini adalah untuk memberikan wawasan yang jelas dan terperinci bagi tim bisnis internal perusahaan mengenai popularitas dan penggunaan tag berdasarkan jumlah views yang diterima setiap minggu.

## 2. METODE
Metode  yang  digunakan  dalam  pengembangan  perangkat  lunak  aplikasi Tag  Tracker yaitu metode waterfall. Model waterfall adalah  model  klasik  yang  bersifat  sistematis  dan  berurutan dalam membangun software .
Gambar 1 . Tahapan metode waterfall .
Gambar  1 menunjukkan  tahapan  penelitian  dengan  menggunakan  metode waterfall pada pengembangan  aplikasi Tag  Tracker. Tahapan  ini  diawali  dengan  melakukan  wawancara  dan observasi  terhadap karyawan  PT.  XYZ dalam  melakukan  proses analisa  terhadap katalog  yang
paling populer.  Selanjutnya melakukan tahapan analisa dan perancangan, implementasi hingga maintenance terhadap perangkat lunak yang akan dikembangkan.
Gambar 2 . Arsitektur AWS aplikasi Tag Tracker .
Gambar 2 menunjukkan arsitektur penggunaan layanan AWS untuk membangun aplikasi Tag Tracker untuk  proses  agregasi  dan  monitoring  data  tag  secara  berkala.  Layanan  AWS  yang digunakan dalam arsitektur ini adalah SQS, Eventbridge , Lambda, dan dua dynamoDB. Amazon SQS ( Simple Queue Service ) merupakan layanan antrian pesan untuk mengirim, menyimpan dan menerima  pesan.  Amazon Eventbrigde merupakan layanan serveless yang  menggunakan event untuk  menghubungkan  komponen  aplikasi  secara  bersama-sama. EventBridge memungkinkan untuk membangun aplikasi event-driven dengan menangkap perubahan status atau kejadian yang terjadi  di  sistem . AWS  Lambda  adalah  layanan  komputasi serverless yang  memungkinkan pengguna  untuk  menjalankan  kode  tanpa  perlu  menyediakan  atau  mengelola server .  Amazon DynamoDB  adalah  layanan  basis  data  NoSQL  yang  cepat  dan  fleksibel  yang  dirancang  untuk aplikasi  yang  memerlukan  latensi  baca  dan  tulis  milidetik  dengan  skala  yang  hampir  tidak terbatas. Layanan  AWS  yang  digunakan  adalah serverless yaitu  AWS  lambda,  AWS  SQS,  AWS Eventbridge , dan AWS DynamoDB. Seluruh service yang dibutuhkan untuk aplikasi Tag Tracker di- deploy secara otomatis menggunakan AWS Cloud Formation . Sistem Tag  Tracker merupakan  sebuah  aplikasi  yang  terdiri  dari  dua  buah services yaitu dashboard dan aggregator [14] . Dashboard adalah sebuah s ervice yang berbentuk aplikasi web menampilkan statistik dari " tag " pada perusahaan. Aplikasi ini digunakan oleh tim bisnis pada internal  perusahaan  untuk  mengetahui  jumlah  views  pada  setiap  tag.  Untuk  saat  ini,  aplikasi hanya mendukung menampilkan statistik mingguan. Aplikasi web ini berisi dua halaman yaitu halaman beranda dan halaman detail. Halaman beranda akan menampilkan daftar tag yang paling banyak memiliki views selama sepekan terakhir. Halaman detail akan menampilkan total views pekanan  yang  dimiliki  oleh  sebuah  tag  tertentu.  Terdapat  juga  diagram  untuk  memberikan visualisasi  yang  lebih  baik.  Service  ini  dijalankan  menggunakan  AWS  Lambda.  Teknologi  yang digunakan untuk membangun service ini adalah HTML, CSS dan JavaScript untuk frontend dan Golang untuk backend sekaligus sebagai web server.
Aggregator adalah Sebuah  Lambda function yang  bertugas  untuk  menghitung  total views sebuah tag dalam satu pekan. AWS lambda merupakan layanan FaaS ( Function as a Service ) yang memungkinkan pengguna menjalankan kode secara otomatis dilingkungan AWS [16].  Sumber data berasal dari sebuah tabel DynamoDB. Service ini akan jalan pada waktu tertentu selama satu kali  dalam  sepekan  yang  dijadwalkan  dan  dipanggil  menggunakan  AWS EventBridge . Karena pemanggilan dari EventBridge bersifat asinkron, Lambda function pada service ini dikonfigurasi akan menangani percobaan ulang maksimal selama dua kali jika prosesnya gagal. Ketika semua prosesnya  gagal  atau  pemanggilan  dari EventBridge masih berada  dalam  antrian  dalam  waktu lama, maka upaya proses tersebut akan dibuang kedalam Dead Letter Queue pada AWS SQS untuk proses debug.
92 Norma Ningsih, Karimatun Nisa, Endryco Farel Rianrachmatullah, Bintang Desta Ramadhani, Afifah Dwi Ramadhani
Optimalisasi monitoring tag dengan AWS Cloud : Studi kasus aplikasi tag tracker pada PT.

## XYZ
Ketika perbaikan telah rilis, kita dapat memindahkan kembali pesan pemanggilan yang gagal dari  DLQ  untuk  diproses  kembali. Adapun  format  pesan  pada  setiap  pemanggilan  dari  AWS EventBridge sebagai berikut:
{ "version" : "0" , "account" : "1234567" , "region" : "eu-west-1" , "detail" : {}, "detail-type" : "Scheduled Event" , "source" : "aws.events" , "time" : "2022-05-16T16:29:37Z" , "id" : "b21c416f-e979-647d-3988-a2d03e34fb72" , "resources" : [ "arn:aws:events:eu-west-1:1234567:rule/lambda-event" ] }
Pesan di atas merupakan format payload yang dikirimkan oleh AWS EventBridge saat memicu sebuah fungsi AWS Lambda berdasarkan aturan yang sudah dijadwalkan. Pesan tersebut berbasis payload JSON  yang  mendeskripsikan event (acara)  yang  terjadi  yang  dihasilkan  ketika  AWS EventBridge memicu sebuah event yang sudah dijadwalkan sebelumnya. Pada sistem Tag Tracker, pesan  ini  digunakan  untuk  memicu  fungsi  AWS  Lambda  yang  melakukan  agregasi  data  view secara mingguan dari tabel DynamoDB, dan menyimpan hasil agregasi ke tabel lain dalam aplikasi Tag  Tracker .  Dengan  menggunakan  event  terjadwal  dari  AWS EventBridge ,  diharapkan  dapat mengotomatiskan tugas-tugas rutin seperti agregasi data tanpa memerlukan intervensi manual, memastikan bahwa data selalu diperbarui tepat waktu.
Gambar 3 . Use case diagram aplikasi Tag Tracker .
Pada Gambar  3 menunjukkan use  case  diagram pada  aplikasi Tag  Tracker .  Diagram  diatas terdiri dari  satu  aktor yaitu tim  internal  perusahaan  yang  dapat mengakses  fitur  dari aplikasi TagTrackker .  Diagram ini terdiri dari 3 use case yaitu login bagi pengguna yang akan mengakses sistem,  kemudian  ada use  case halaman dasboard yang menampilkan  grafik view dari  masing- masing tag . Serta use case halaman aggregator untuk menampilkan data menghitung total views sebuah tag dalam satu pekan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini akan disajikan dan dianalisis hasil pengembangan, deployment dan pengujian aplikasi Tag tracker. Teknologi yang digunakan untuk membangun service ini adalah HTML, CSS dan JavaScript untuk frontend dan Golang untuk backend sekaligus sebagai web server. Layanan AWS yang digunakan adalah serverless yaitu AWS lambda, AWS SQS, AWS Eventbridge , dan AWS DynamoDB.  Seluruh service yang  dibutuhkan  untuk  aplikasi Tag  Tracker di- deploy secara otomatis menggunakan AWS Cloud Formation . Aplikasi Tag Tracker memiliki dua layanan yaitu layanan  aggregator  dan dashboard yang  bisa  diakses  oleh  pengguna  dari  tim  bisnis  internal perusahaan. Pembahasan ini bertujuan untuk memberikan wawasan menyeluruh tentang kinerja dan keandalan aplikasi Tag Tracker dalam memenuhi kebutuhan pengguna yang diuji dari sisi fungsionalitas aplikasi menggunakan metode blackbox testing dan waktu komputasi dari layanan dashboard untuk dapat menampilkan data terkait jumlah views dalam satu minggu terakhir.
Gambar 4 . Halaman login.
Pada Gambar 4 menunjukkan halaman login pada aplikasi Tag Tracker yang dirancang untuk mengautentikasi pengguna sebelum mereka dapat mengakses fitur-fitur utama aplikasi. Proses autentikasi  ini  penting  untuk  memastikan  bahwa  hanya  pengguna  yang  sah  yang  dapat mengakses data dan fungsionalitas yang dilindungi.
Pada Gambar  5 menunjukkan  halaman  beranda dashboard. Halaman Tag Start Dashboard pada aplikasi Tag Tracker dirancang untuk memberikan informasi statistik mengenai tag yang digunakan  dalam  sistem. Dashboard ini  menampilkan name tag ,  jumlah view dalam  minggu terakhir,  jumlah view tiga  bulan  yang  lalu,  serta  persentase  perubahan  jumlah view .  Fitur  ini bertujuan untuk memberikan pengguna wawasan yang mendalam tentang popularitas dan tren penggunaan tag dari waktu ke waktu.
Pada Gambar 6 menunjukkan Halaman Detail Statistika pada aplikasi Tag Tracker dirancang untuk memberikan informasi statistik yang lebih mendalam tentang tag tertentu yang dipilih oleh pengguna.  Halaman  ini  menampilkan  detail  statistik  seperti  jumlah view mingguan  selama periode tertentu, tren pertumbuhan jumlah view , dan perbandingan dengan periode sebelumnya. Fitur  ini  dirancang  untuk  memberikan  pengguna  wawasan  yang  lebih  mendetail  tentang
94 Norma Ningsih, Karimatun Nisa, Endryco Farel Rianrachmatullah, Bintang Desta Ramadhani, Afifah Dwi Ramadhani
Optimalisasi monitoring tag dengan AWS Cloud : Studi kasus aplikasi tag tracker pada PT. XYZ
bagaimana penggunaan tag telah berubah dari waktu ke waktu dan ditampilkan dalam bentuk visual yaitu dengan grafik baris.
Gambar 5 . Halaman beranda.
Gambar 6 . Halaman detail statistika.
Pada  penelitian  ini,  seluruh service yang  dibutuhkan  untuk  aplikasi Tag  Tracker di- deploy secara  otomatis  menggunakan  AWS Cloud  Formation .  AWS Cloud  Formation adalah  layanan manajemen infrastruktur berbasis kode IaC ( Infrastructure as Code ) dari Amazon Web Services (AWS) yang memungkinkan pengguna untuk mendefinisikan dan mengelola infrastruktur AWS sebagai  kode [15] . Resource yang  digunakan  terdiri  dari  infrastruktur, service  dashboard dan service aggregator.
Pada Gambar 7 menunjukkan file AWS CloudFormation yang dideskripsikan sebagai template untuk mendeploy infrastruktur yang diperlukan untuk dashboard statistik Tag . Di dalam template ini,  terdapat  beberapa  sumber  daya  ( resources )  yang  didefinisikan  yaitu ECRRepoRestLambda merupakan  sebuah repository Amazon  ECR  ( Elastic  Container  Registry )  yang  digunakan  untuk menyimpan image Docker yang digunakan oleh layanan REST melalui Lambda.
ECR Repo Weekly Aggregator merupakan repository Amazon ECR tambahan yang digunakan untuk  menyimpan image Docker untuk  sebuah  aggregator  mingguan. Fail  Process  Queue merupakan  antrian  SQS  ( Simple  Queue  Service )  yang  digunakan  sebagai  invoker  kedua  untuk sebuah  layanan  dan Fail  Processed  DLQ merupakan  antrian  SQS  yang  bertindak  sebagai Dead Letter Queue (DLQ)  untuk  antrian Fail  Processed  Queue .  Antrian  ini  juga  memiliki  konfigurasi dengan masa retensi pesan selama 1 minggu.
Gambar 7 . Resource untuk infrastruktur yang digunakan.
Pada Gambar  8 menunjukkan  sebuah  SAM  ( Serverless  Application  Model ) template yang digunakan untuk mendeploy aplikasi web Dashboard melalui Lambda untuk statistik Tag . Dengan menggunakan template SAM ini, infrastruktur untuk aplikasi dashboard web dapat dideskripsikan dan di- deploy dengan cara yang terstandarisasi dan mudah dikelola di AWS CloudFormation .
Gambar 8 . Resource untuk service aplikasi web dashboard.
Pada Gambar  9 menunjukkan  AM  ( Serverless  Application  Model ) template yang  digunakan untuk  mendeploy  layanan Weekly Aggregator  untuk dashboard statistik Tag . Resource  Weekly Aggregator  Function merupakan  Fungsi  Lambda  yang melakukan  agregasi views distribusi  tag untuk seminggu dari tabel TagDistributionViews. Dengan menggunakan template SAM ini, layanan Weekly Aggregator untuk dashboard statistik Tag dapat dideskripsikan dan deploy dengan cara yang terstandarisasi dan mudah dikelola di AWS Cloud Formation . Template ini mengintegrasikan berbagai sumber daya AWS seperti Lambda, DynamoDB, dan SQS untuk membangun solusi yang efisien dan scalabel.
96 Norma Ningsih, Karimatun Nisa, Endryco Farel Rianrachmatullah, Bintang Desta Ramadhani, Afifah Dwi Ramadhani
Optimalisasi monitoring tag dengan AWS Cloud : Studi kasus aplikasi tag tracker pada PT. XYZ
Gambar 9. Resource untuk service aggregator.
Tabel 1 . Waktu Komputasi layanan dashboard . Iterasi Waktu komputasi (detik) 1 1,36 2 1,42 3 1,77 4 1,21 5 1,96 Pada Tabel 1 menunjukkan waktu komputasi yang dibutuhkan pada layanan dashboard untuk melakukan  pemrosesan  saat  data  diterima  hingga  disimpan  pada  dynamoDB  dan  ditampilkan pada  halaman  web.  Percobaan  ini  dilakukan  sebanyak  5  kali  iterasi  dan  didapat  nilai  waktu komputasi  berada  pada  range  waktu  1  hingga  2 minutes .  Untuk  menampilkan  jumlah view mingguan pada sistem Tag Tracker dengan lambda dan dynamodb. Waktu komputasi ini diukur pada  kondisi hot start . Hot start terjadi  ketika fungsi Lambda  dipanggil  dan  ada instance yang sudah berjalan dari fungsi tersebut. AWS hanya perlu meneruskan permintaan ke instance yang sudah aktif. Sedangkan cold start terjadi saat pengguna pertama kali mengakses halaman setelah periode  tidak  aktif,  Lambda  mungkin  memerlukan  waktu  lebih  lama  untuk  memproses permintaan  karena  AWS  harus  memuat runtime ,  menginisialisasi  konteks,  dan  kemudian menjalankan kode fungsi.
Tabel 2 . Pengujian black box testing . Fitur Skenario Hasil Login
User menginputkan password dan username dengan benar, maka sistem akan menampilkan halaman utama Sukses
User menginputkan password dan username dengan salah, maka sistem akan menampilkan notifikasi kesalahan input Sukses
Halaman Dashboard User memilih menu dashboard , maka sistem akan menampilkan grafik statistik tag dalam satu minggu Sukses Halaman Aggregator User memilih menu aggregator, maka sistem akan menampilkan data statistik jumlah view dari berbagai tag yang telah diambil dari database dynamoDB Sukses
Pada Tabel 2 menunjukkan p engujian fungsional aplikasi ini dilakukan menggunakan metode black box testing untuk memastikan bahwa setiap fitur berfungsi sesuai dengan yang diharapkan. Pertama, pada skenario login, pengguna yang memasukkan username dan password yang benar akan  diarahkan  ke  halaman  utama,  menunjukkan  bahwa  sistem  berhasil  memverifikasi kredensial dengan benar. Sebaliknya, jika pengguna memasukkan username atau password yang salah, sistem akan menampilkan notifikasi kesalahan input, menunjukkan bahwa sistem dapat menangani kredensial yang tidak valid dengan benar.
Selanjutnya,  pada  halaman  dashboard,  ketika  pengguna  memilih  menu dashboard ,  sistem diharapkan menampilkan grafik statistik tag selama satu minggu terakhir. Pengujian ini bertujuan untuk memastikan bahwa data yang ditampilkan sesuai dengan data yang tersimpan dan dihitung dengan benar. Terakhir, pada halaman aggregator, pengguna yang memilih menu aggregator akan melihat  data  statistik  jumlah  view  dari  berbagai  tag  yang  diambil  dari database DynamoDB. Pengujian ini memastikan bahwa integrasi antara aplikasi dan database berfungsi dengan baik, serta data yang ditampilkan akurat dan up-to-date .
Dengan  menggunakan  metode  black  box  testing,  pengujian  dilakukan  dengan  fokus  pada validasi output berdasarkan input yang diberikan tanpa memeriksa kode internal. Setiap fungsi diuji dengan berbagai kombinasi input yang mungkin, dan hasil yang diharapkan dibandingkan dengan hasil yang sebenarnya. Hasil tes dicatat untuk menentukan apakah setiap fitur berfungsi dengan benar (sukses) atau memerlukan perbaikan. Pendekatan ini memastikan bahwa aplikasi berfungsi  dengan  baik  dari  perspektif  pengguna,  menangani  semua  skenario  yang  mungkin terjadi dengan tepat.

## 4. SIMPULAN
Penelitian  ini  menghasilkan  sistem Tag  Tracker yang  memiliki  dua  layanan  utama  yaitu dashboard untuk menampilkan statistik dari " tag "  mingguan pada perusahaan  dan aggregator untuk menghitung total views sebuah tag dalam satu pekan . Aplikasi ini memanfaatkan platform AWS  dalam proses develop dan deploy aplikasi . Berdasarkan hasil pengujian waktu komputasi pada  layanan dashboard yang  dibutuhkan  untuk  pemrosesan  data  saat  data  diterima  hingga disimpan  di  dynamoDB  dan  ditampilkan  pada  grafik dashboard dibutuhkan  waktu  antara  1-2 minutes. Pengujian dengan metode black box dilakukan untuk menguji fungsionalitas aplikasi dan diperoleh 100% tingkat keberhasilan fungsi. Aplikasi Tag Tracker dapat digunakan oleh internal perusahaan  untuk  mendapatkan  informasi  yang  akurat  terkait  popularitas  setiap  tag  di pelanggan, sehingga dapat menjadi pertimbangan dalam menentukan model bisnis perusahaan . Pada proses penelitian selanjutnya dapat dikembangkan sebuah sistem yang mengintegrasikan layanan  AWS  seperti  Amazon SageMaker untuk  menerapkan machine learning pada  data tag . Sehingga analisis prediktif bisa dilakukan untuk memberikan wawasan lebih lanjut tentang tren dan pola dari perilaku pengguna sistem.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Kami ucapkan terima kasih pada pihak Politeknik Elektronika Negeri Surabaya sebagai tempat penelitian terkait perancangan untuk membangun aplikasi "Optimalisasi Monitoring Tag Dengan AWS Cloud :  Studi  Kasus  Aplikasi Tag  Tracker pada  PT.  XYZ"  sehingga  sistem  ini  dapat diimplementasikan dengan baik.
REFERENSI
98 Norma Ningsih, Karimatun Nisa, Endryco Farel Rianrachmatullah, Bintang Desta Ramadhani, Afifah Dwi Ramadhani
Optimalisasi monitoring tag dengan AWS Cloud : Studi kasus aplikasi tag tracker pada PT. XYZ
[1] H.  Dhika,  T.  Akhirina,  D.  Mustari,  and  F.  Destiawati,  “Pemanfaatan  Teknologi  Cloud Computing sebagai Media Penyimpanan Data,” J. PkM Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 2, no. 03, p. 221, 2019, doi: 10.30998/jurnalpkm.v2i03.3144.
[2] I. I. Sholihin, A. T. Zy, and U. D. Soer, “Rancang bangun sistem aplikasi e-cashier berbasis web dengan metode rapid application development,” INFOTECH J. Inform. Teknol. , vol. 5, no. 1, pp. 14–26, 2024, doi: 10.37373/infotech.v5i1.970.
[3] Julia,  M.  I.  Mutahari,  Renaldi,  and  Saepullah,  “Analisis  Kinerja  Basis  Data  Terdistribusi dalam Linkungan Cloud Computing,” Karimah Tauhid , vol. 3, no. 2, pp. 1771–1782, 2024, doi: 10.30997/karimahtauhid.v3i2.11907.
[4] Haeruddin,  “Ketersediaan  Tinggi  Infrastruktur  Elearning  Berbasis  Komputasi  Awan,” J. Tek.  Inform.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  670–682,  2023,  doi: https://doi.org/10.35957/jatisi.v10i1.5050.
[5] Z. Z. Maulidia and L. Venica, “Serverless Computing: Cloud Run and App Engine Analysis in Profile  Website  Deployment,” Sistemasi ,  vol.  13,  no.  2,  p.  492,  2024,  doi: 10.32520/stmsi.v13i2.3005.
[6] D.  N.  Alfarizi  and  I.  H.  Ikasari,  “Tinjauan  Literatur  Terhadap  Pemanfaatan  Cloud Computing,” JURIHUM  J.  Inov.  dan  Hum. ,  vol.  01,  no.  01,  pp.  148–154,  2023,  [Online]. Available: https://jurnalmahasiswa.com/index.php/jurihum
[7] M. S. Rumetna, “Title Case,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 3, pp. 305–314, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201853595.
[8] R. Mardikaningsih and D. Darmawan, “Strategi Inovasi Bisnis Sebagai Upaya Peningkatan Keunggulan Kompetitif  Dan  Pertumbuhan Bisnis  UMKM  Industri Kreatif Di Era Digital,” GLORY  (  Glob.  Leadersh.  Organ.  Res.  Manag. ,  vol.  1,  no.  4,  pp.  371–386,  2023,  doi: https://doi.org/10.59841/glory.v1i4.925.
[9] E.  Barus,  K.  M.  Pardede,  and  J.  A.  Putri  Br.  Manjorang,  “Transformasi  Digital:  Teknologi Cloud Computing dalam Efisiensi Akuntansi,” J. Sains dan Teknol. , vol. 5, no. 3, pp. 904–911, 2024, doi: 10.55338/saintek.v5i3.2862.
[10]  Fandy, Rosmasari, and G. M. Putra, “Pengujian Kinerja Web Server Atas Penyedia Layanan Elastic Cloud Compute (EC2) Pada Amazon Web Services (AWS),” Adopsi Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 21–35, 2022, doi: 10.30872/atasi.v1i1.45.
[11]  M. Syahrul Mubarok and M. Izman Herdiansyah, “Implementasi Cloud Computing Amazon Web Services (AWS) Pada Web Reservasi Kamar Hotel,” Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 4, no. 2, pp. 698–708, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i2.1212.
[12]  E. Kristianto, “The Needs of Virtual Machines Implementation in Private Cloud Computing Environment,” ComTech  Comput.  Math.  Eng.  Appl. ,  vol.  6,  no.  4,  p.  525,  2015,  doi: 10.21512/comtech.v6i4.2181.
[13]  E.  Riana,  “Implementasi  Cloud  Computing  Technology  dan  Dampaknya  Terhadap Kelangsungan Bisnis Perusahaan Dengan Menggunakan Metode Agile dan Studi Literatur,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  7,  no.  3,  p.  439,  2020,  doi: 10.30865/jurikom.v7i3.2192.
[14]  F. M. Putra and R. Sari, “Aplikasi Business Intelligence Dashboard sebagai Alat Monitoring dan Bahan Pengambilan Keputusan Sales and Account Receivable,” Multinetics , vol. 2, no. 1, p. 35, 2016, doi: 10.32722/multinetics.vol2.no.1.2016.pp.35-42.
[15]  N. Ramsari and A. Ginanjar, “Implementasi Infrastruktur Server Berbasis Cloud Computing Untuk Web Service Berbasis Teknologi Google Cloud Platform,” Conf. Senat. STT Adisutjipto Yogyakarta , vol. 7, no. August, 2022, doi: 10.28989/senatik.v7i0.472.