## Desain Backbone System Platform Metabase GIS Data Analysis Berbasis Cloud
Cloud-Based GIS Data Analysis Metabase Platform Backbone System Design
Rani Purbaningtyas 1 , Moh Munih Dian Widianta 2 , Mochammad Rifki Ulil Albaab 3 1,2,3 Jurusan Teknologi Informasi,Politeknik Negeri Jember E-mail: 1 rpurbaningtyas@polije.ac.id, 2 munihdian@gmail.com, 3 mochrifki@polije.ac.id

## Abstrak
Kebutuhan untuk analisa data berbasis pada data pasar semakin meningkat. Pun juga analisa data yang  tidak  hanya  berbasis  pada  data  tekstual  namun  juga  kombinasi  dengan  data  geo  spasial. Platform  metabase  GIS  data  analysis  berbasis  cloud  hadir  sebagai  jawaban  untuk  kebutuhan analisa  data  tersebut.  Pada  platform    ini  tidak  hanya  mampu  menampilkan  hasil  analisa  data tekstual  saja  namun  juga  visualisasi  data  hail  analisa  berbasis  geo  spasial.  Platform  ini membutuhkan  dukungan  perangkat  sistem  yang  tepat  sehingga  mampu  menunjang  dari  sisi akurasi  dan  kecepatan  pemrosesan  data.  Sehingga  tahapan  mendesain  backbone  system  dari platform  ini  memegang  peranan  penting  sebagai  acuan  bagaimana  nantinya  infrastruktur  dari platform metabase GIS data analysis berbasis cloud ini akan dikembangkan.
Kata kunci: desain sistem, platform metabase, analisa data, cloud computing

## Abstract
The need for data analysis based on market data is increasing. There is also data analysis that is not only based on textual data but also in combination with geo-spatial data. The cloud-based GIS  data analysis  metabase  platform  is  here  as  the  answer  to  these  data  analysis  needs.  This platform is not only able to display the results of textual data analysis but also visualizes geo- spatial  based  data  analysis  results.  This  platform  requires  the  support  of  the  right  system equipment  so  that  it  can  support  the  accuracy  and  speed  of  data  processing.  So  the  stage  of designing the backbone system of this platform plays an important role as a reference for how the infrastructure of this cloud-based GIS data analysis metabase platform will be developed.
Keywords: system design, metabase platform, data analysis, cloud computing

## 1. PENDAHULUAN
Analisa data berbasis pada data pasar (market based analysis) semakin dibutuhkan pada berbagai  konteks  bisnis  dan  keputusan  yang  bersifat  strategis  [1].  Pertama,  analisa  data  pasar memberikan  wawasan  yang  mendalam  tentang  preferensi  dan  perilaku  pelanggan.  Dengan menganalisis  data  pasar,  perusahaan  dapat  mengidentifikasi  tren  dan  preferensi  yang  sedang berkembang,  sehingga  dapat  mengarahkan  strategi  bisnis  mereka  sesuai  dengan  kebutuhan pelanggan. Kedua, analisa data pasar juga membantu dalam mengidentifikasi potensi pasar baru dan peluang bisnis. Dengan menganalisis data pasar, perusahaan dapat mengidentifikasi segmen pasar yang belum terpenuhi atau peluang bisnis yang belum dimanfaatkan. Ketiga, analisa data pasar  juga  memungkinkan  perusahaan  untuk  memantau  dan  mengevaluasi  kinerja.  Dengan menganalisis data pasar secara teratur, perusahaan dapat melihat bagaimana produk dan layanan mereka diterima oleh pasar. Hal ini memungkinkan mereka untuk mengidentifikasi kekuatan dan kelemahan  mereka,  serta  membuat  perubahan  yang  diperlukan  untuk  meningkatkan  kinerja. Analisa data pasar juga membantu dalam pengambilan keputusan strategis. Dalam dunia bisnis yang kompleks, keputusan yang baik didasarkan pada informasi yang akurat dan terkini. Dengan menganalisis data pasar, perusahaan dapat mengumpulkan informasi yang relevan dan membuat
keputusan yang lebih baik. Oleh karena itu, analisa data pasar menjadi alat yang penting dalam mencapai kesuksesan bisnis.
Karena  dengan  memanfaatkan  analisa  data  berbasis  data  pasar  dapat  lebih  memahami pelanggan.  Selain  itu,  hasil  analisa  bisa  menjadi  dasar  yang  lebih  kuat  saat  pengambilan keputusan,  mampu  meningkatkan  daya  saing  karena  memiliki  pemahaman  yang  lebih  baik terhadap  kondisi  pasar,  mengurangi  faktor  resiko  yang  mungkin  timbul,  bermanfaat  untuk evaluasi performa bisnis serta percepatan untuk menyesuaikan dengan perubahan pasar. Hal ini disebabkan  karena  analisa  data  yang  didasarkan  pada  data  pasar  dianggap  lebih  nyata  [2]. Sehingga analisa berbasis pada data pasar menjadi alat yang sangat berharga untuk pengelolaan bisnis  dan  proses  pengambilan  keputusan.  Dengan  memahami  pasar,  pengelola  bisnis  dapat mengembangkan  strategi  yang  tepat,  mengidentifikasi  peluang  baru,  mengelola  risiko,  dan membuat  keputusan  yang  lebih  baik.  Oleh  karena  itu,  analisa  berbasis  pada  data  pasar  harus menjadi  bagian  integral  dari  setiap  bisnis  yang  ingin  mencapai  keberhasilan  jangka  panjang. Pemanfaatan analisa data berbasis pada pasar dapat ditujukan untuk segmentasi pelanggan dan pengembangan  produk  dengan  berdasarkan  pada  data  perilaku  pelanggan  [3]  atau  bahkan ditujukan  untuk  evaluasi  kinerja  produk  sehingga  dapat  digunakan  untuk  identifikasi  peluang bisnis baru dan meningkatkan loyalitas pelanggan [4]
Analisa data berbasis pada data pasar yang banyak dilakukan saat ini berbasis pada data tekstual  [5]  baik  berdasar  pada  dokumen,  laporan,  komentar  pelanggan  bahkan  artikel  berita. Teknik  yang  digunakan  meliputi  analisis  sentimen,  pemantauan  media  sosial,  klasifikasi dokumen,  ekstraksi  informasi,  serta  analisis  tren  dan  berita.  Analisa  data  berbasis  tekstual memanfaatkan algoritma pemrosesan bahasa alami (Natiral Languange Processing – NLP) yang dikombinasikan dengan machine learning untuk mengurai dan memahami teks. Namun, dengan melihat perkembangan kebutuhan analisa data saat ini, kebutuhan untuk analisa data yang sifatnya non  tekstual juga makin meningkat [6] atau bahkan kombinasi diantara jenis data tersebut [7].
Dalam beberapa tahun terakhir, jumlah data non-tekstual yang dihasilkan telah meningkat secara signifikan. Salah satu alasan utama mengapa kebutuhan untuk analisis data non-tekstual meningkat adalah karena nilai informasi yang terkandung dalam data tersebut. Data non-tekstual dapat  memberikan  wawasan  yang  lebih  mendalam  dan  lengkap  daripada  data  teks  biasa. Misalnya, dengan menganalisis gambar, kita dapat mengidentifikasi pola, objek, atau wajah yang tidak  dapat  ditemukan  dalam  data  teks.  Dengan  demikian,  analisis  data  non-tekstual  dapat memberikan pemahaman yang lebih komprehensif tentang suatu fenomena atau situasi. Karena dengan memanfaatkan data non tekstual, penggalian informasi dari berbagai jenis data tersebut dapat  mendukung  proses  pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik,  peningkatan  efisiensi  dan inovasi  dalam  berbagai  industri.  Teknis  analisa  data  non  tekstual  melibatkan  penggunaan teknologi seperti pengolahan citra, pengolahan sinyal digital hingga pengenalan pola data. Data non tekstual yang digunakan bisa berupa gambar, suara, video, sensor, biometrik dan data geo spasial.
Kebutuhan  untuk  analisa  data  tekstual  yang  dikombinasikan  dengan  data  geo  spasial semakin bertambah [8]. Kombinasi analisa data ini sering disebut dengan analisa data spasial- teks. Peningkatan kebutuhan kombinasi analisa data tekstual dengan data geo spasial disebabkan oleh beberapa alasan yang signifikan. Pertama-tama, dengan semakin berkembangnya teknologi dan  ketersediaan  data,  maka  terdapat  akses  yang  lebih  besar  terhadap  data  tekstual  dan  geo spasial. Data tekstual mencakup informasi yang terkandung dalam dokumen, artikel, laporan, dan sumber daya lainnya yang dapat memberikan wawasan yang berharga. Sementara itu, data geo spasial mencakup informasi tentang lokasi dan atribut geografis yang dapat memberikan konteks yang  lebih  dalam  tentang  suatu  kejadian  atau  fenomena.  Kedua,  dengan  menggabungkan  data tekstual  dan  geo  spasial,  kita  dapat memperoleh  pemahaman  yang  lebih  komprehensif tentang suatu  topik  atau  peristiwa.  Sehingga  dapat  membuat  keputusan  yang  lebih  baik  dalam perencanaan dan pengambilan keputusan. Terakhir, kebutuhan untuk analisis data tekstual yang dikombinasikan  dengan  data  geo  spasial  juga  didorong  oleh  permintaan  pengguna  untuk informasi  yang  lebih  lengkap  dan  terperinci.  Dengan  menggabungkan  data  tekstual  dan  geo spasial dapat memberikan informasi yang lebih lengkap dan terperinci kepada pengguna.
Analisa data spasial-teks banyak diimplementasikan di berbagai bidang lainnya termasuk bidang kesehatan [9] bahkan hingga di bidang yang menangani layanan publik bagi masyarakat terutama  di  kota-kota  besar  yang  ada  di  Indonesia  [10]  Hal  ini  tidak  semata-mata  disebabkan karena faktor  visualisasi  data  yang  dianggap lebih menarik, namun juga  dibutuhkan info  yang presisi  terkait  dengan  lokasi  data  atau  informasi  yang  dicari  [11].  Analisa  data  spasial-teks memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang konteks atau permasalahan tertentu yang terkait  dengan  lokasi  geografis.  Selain  itu,  perkembangan  teknologi  juga  memungkinkan pengumpulan dan penyimpanan data non-tekstual dengan lebih mudah. Namun, tantangan dalam analisis data non-tekstual juga semakin kompleks. Data non-tekstual cenderung memiliki ukuran yang  besar  dan  kompleksitas  yang  tinggi.  Oleh  karena  itu,  kebutuhan  akan  infrastruktur komputasi yang kuat juga menjadi faktor penting dalam analisis data non-tekstual.
Analisa data berbasis geo spasial membutuhkan dukungan perangkat sistem yang tepat. Karena  terkait  dengan  kemampuan  penyimpanan  data,  integrasi  data,  kebutuhan  untuk memproses data dengan cepat, visualisasi data, analisis data lanjutan, keamanan data, keterkaitan dengan aplikasi dan platform lain, pemantauan dan manajemen kualitas data, serta  ketersediaan data  yang  bersifat  real-time.  Hal  ini  disebabkan  kebutuhan  sumber  daya  untuk  menampilkan analisa data berbasis geo spasial sangat besar [12]. Sehingga desain backbone system yang tepat sangat dibutuhkan untuk menunjang pengembangan platform metabase GIS data analysis berbasis cloud ini.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  perancangan  desain  backbone  system  platform  metabase  GIS  data  analysis berbasis cloud didasarkan pada alur business process model (BPM) dengan mempertimbangkan kebutuhan input, proses dan luaran sistem. BPM yaitu pendekatan yang melibatkan pemodelan dan  dokumentasi  proses  bisnis  yang  ada  sebelum  mengembangkan  sistem  baru  [13].  Sebelum menggambarkan  alur  BPM  yang  tepat  perlu  identifikasi  dan  memahami  proses  bisnis  yang berlangsung.  BPM  menggunakan  notasi  untuk  memodelkan  visualisasi  dari  alur  proses  yang dikembangkan [14]. Melalui BPM dapat diidentifikasi masalah dan peluang serta analisa proses yang  diharapkan  sehingga  dapat  diidentifikasi  kebutuhan  sistem  dengan  lebih  baik  agar memudahkan saat merancang dan mengembangkan sistem [15]. Perancangan berdasarkan BPM juga bertujuan untuk memastikan bahwa sistem yang dikembangkan sesuai dengan dengan tujuan dan kebutuhan. Alur BPM yang menjadi dasar perancangan desain platform metabase GIS data analysis berbasis cloud sebagai berikut :
Manajemen server User Data tekstual server Web server Geo spasial server Application server Configuration management
Gambar 1. Business process model platform metabase GIS data analysis berbasis cloud
Manajemen server akan mengelola berbagai jenis data meliputi data tekstual dan data geospasial yang  disimpan  pada  media  yang  berbeda  [16].  Pasokan  data  yang  berbeda  jenis  ini
dikonfigurasikan  dalam  manajemen  tersendiri,  termasuk  didalamnya  fasilitas  untuk  klasifikasi dan  klustering  data  yang  akan  ditampilkan  [16].  Pengguna  sistem  hanya  perlu  mengirimkan request  data  yang  dibutuhkan  dan  nantinya  akan  menerima  informasi  berupa  visualisasi  data berdasarkan request yang dikirimkan tersebut.
Uji keamanan pada server dilakukan dengan protokol firewall. Setting firewall nantinya diterapkan dengan menentukan daftar port asal yang diberi hak untuk akses ke server. Port yang tidak masuk dalam daftar akan otomatis mengaktifkan firewall untuk menggagalkan serangan ke server.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Desain  infrastruktur  platform  metabase  GIS  data  analysis  berbasis  cloud  yang dikembangkan sebagai berikut :
Gambar 2. Desain backbone system platform metabase GIS data analysis berbasis cloud
Load  balance  diterapkan  pada  backbone  system  platform  metabase  GIS  data  analysis  berbasis cloud dengan tujuan agar :
a. Meningkatkan  ketersediaan  kebutuhan  sumber  daya.  Load  balance  mendistribusikan  beban kerja  diantara  berbagai  sumber  daya  untuk  menghindari  titik  tunggal  kegagalan.  Bilamana terjadi kondisi salah satu sumber daya mengalami masalah beban kerja, dapat dengan mudah dialihkan kepada sumber daya lainnya yang masih berfungsi. Sehingga layanan dapat tetap tersedia. Ketika load balance terjaga dengan baik, setiap sumber daya diberikan tugas yang sesuai  dengan  kapasitasnya.  Hal  ini  memastikan  bahwa  setiap  sumber  daya  dapat  bekerja secara efisien dan efektif, tanpa mengalami kelebihan beban atau kekurangan tugas. Dalam
hal  ini,  pengaruh  load  balance  dapat  meningkatkan  ketersediaan  kebutuhan  sumber  daya. Sebaliknya, jika load balance tidak terjaga dengan baik, sumber daya dapat mengalami beban kerja  yang  tidak  seimbang.  Dalam  hal  ini,  pengaruh  load  balance  dapat  mengurangi ketersediaan  kebutuhan  sumber  daya.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  pengaruh  load balance terhadap ketersediaan kebutuhan sumber daya sangatlah signifikan. Dengan menjaga keseimbangan beban kerja di antara sumber daya yang tersedia, dapat meningkatkan efisiensi, efektivitas,  dan  kualitas  kerja.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk  memberikan  perhatian  yang cukup terhadap load balance dalam mengelola sumber daya.
b. Meningkatkan  kinerja.  Dengan  menerapkan  load  balancing,  dimungkinkan  distribusi  yang cerdas  dari  beban  kerja,  menghindari  overload  kapasitas  sumber  daya  sehingga  dipastikan proses komputasi berjalan dengan cepat dan efisien [17]. Load balance, atau pembagian beban, merujuk  pada  teknik  yang  digunakan  untuk  mendistribusikan  beban  kerja  secara  merata  di antara beberapa server atau komponen dalam sistem yang kompleks. Tujuannya adalah untuk mencegah  terjadinya  overload  pada  satu  server  tertentu  agar  dapat  meningkatkan  kinerja secara keseluruhan. Dengan mendistribusikan beban kerja di antara beberapa server, jika salah satu server mengalami kegagalan, server lainnya dapat mengambil alih beban kerja tersebut sehingga  sistem  tetap  berjalan  dengan baik.  Hal ini  akan  mengurangi  waktu  downtime  dan memastikan ketersediaan sistem yang optimal. Sehingga waktu respon yang dibutuhkan untuk akses platform metabase GIS data analysis berbasis cloud tetap rendah yang nantinya hal ini akan berdampak langsung pada pengalaman pengguna saat menggunakan platform metabase GIS data analysis berbasis cloud ini.
c. Efisiensi penggunaan sumber daya. Dengan mengalokasikan beban kerja secara merata, load balancing  memastikan  bahwa  semua  sumber  daya  yang  tersedia  digunakan  secara  optimal [18].  Load  balance  mengacu  pada  distribusi  beban  kerja  secara  merata  di  antara  beberapa sumber daya yang tersedia. Ketika beban kerja terdistribusi secara merata di antara sumber daya yang tersedia, maka kemungkinan terjadinya overload pada satu sumber daya tertentu akan berkurang. Hal ini berarti bahwa sumber daya tersebut dapat bekerja dengan lebih efisien dan tidak akan mengalami penurunan kinerja yang signifikan. Selain itu, dengan load balance yang  baik,  sumber  daya  yang  ada  dapat  dimanfaatkan  secara  optimal.  Pada  saat  yang bersamaan, sumber daya yang tidak digunakan secara maksimal dapat dialokasikan ke sumber daya lain yang membutuhkan tambahan daya. Dengan cara ini, efisiensi penggunaan sumber daya  dapat  ditingkatkan  secara  keseluruhan.  Hal  ini menghindari  pemborosan  sumber  daya yang mungkin terjadi jika beberapa sumber daya digunakan secara intensif sementara yang lainnya menganggur.
d. Pengaturan traffic lalu lintas. Load balancing dapat digunakan untuk mengarahkan lalu lintas berdasarkan  aturan  tertentu,  seperti  bobot  beban  atau  tipe  permintaan  [19].  Load  balance berperan  penting  pada  pengelolaan  lalu  lintas  data.  Karena  load  balance  mendistribusikan beban  kerja  secara  merata  di  antara  beberapa  server  atau  perangkat  jaringan,  sehingga mengoptimalkan kinerja sistem secara keseluruhan. Traffic lalu lintas mengacu pada jumlah data yang dikirim dan diterima melalui jaringan komputer. Semakin tinggi traffic lalu lintas, semakin  besar  beban  yang  harus  ditangani  oleh  sistem.  Dengan  menerapkan  load  balance, sistem dapat mengatur lalu lintas data secara efisien dan efektif. Dalam situasi di mana traffic lalu lintas sangat tinggi, load balance dapat membagi beban kerja di antara beberapa server atau  perangkat  jaringan.  Hal  ini  membantu  mencegah  kelebihan  beban  pada  satu  server tertentu, sehingga mengurangi risiko kegagalan sistem dan penurunan kinerja. Load balance juga dapat meningkatkan keandalan dan ketersediaan sistem. Dengan mendistribusikan beban kerja  secara  merata,  load  balance  memastikan  bahwa  tidak  ada  satu  server  yang  terbebani terlalu  berat.  Jika  salah  satu  server  mengalami  masalah  atau  kegagalan,  beban  kerja  dapat secara otomatis dialihkan ke server lain yang masih beroperasi, sehingga sistem tetap berjalan tanpa gangguan. Sehingga memungkinkan kontrol yang lebih baik terhadap distribusi beban kerja antar sumber daya, dengan spesifikasi sebagai berikut :

## Gambar 3. Manajemen server

## Gambar 4. Load balance server
Selain itu juga terdapat dukungan terhadap layanan web (web services) yang diterapkan dalam platform metabase GIS data analysis berbasis cloud  [20] ini meliputi sejumlah fitur dan layanan sebagai berikut :
a. Virtual  Machines  (VMs)  sehingga  memungkinkan  untuk  membuat  dan  menjalankan  mesin virtual  (VMs)  yang  dapat  berisi  layanan  web.  Keuntungan  utama  dari  penggunaan  virtual machine adalah efisiensi penggunaan sumber daya komputer. Dengan menjalankan beberapa sistem operasi pada satu perangkat keras, pengguna dapat mengoptimalkan penggunaan CPU dan  memori  yang  ada.  Selain  itu,  virtual  machine  juga  memungkinkan  pengguna  untuk mengisolasi sistem operasi dan aplikasi yang berbeda, sehingga jika terjadi masalah pada satu lingkungan virtual, lingkungan virtual lainnya tetap berjalan dengan baik. Hal ini bermanfaat pada  fleksibilitas  dalam  konfigurasi  lingkungan  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  platform nantinya. Pada penelitian ini menggunakan teknologi Kernel Virtual Machine (KVM) dengan pertimbangan kompatibel pada berbagai sistem operasi serta memiliki performa yang efisien karena berasal dari teknologi Linux. KVM juga disertai dengan sistem keamanan yang lebih terjamin. Sehingga hal inilah yang mendasari pemilihan teknologi KVM pada penelitian ini.
b. Containers,  sehingga  memungkinkan  pengemasan  aplikasi  dan  layanan  web  beserta dependensinya ke dalam wadah yang dapat dijalankan di berbagai lingkungan cloud. Hal ini sangat  membantu  dalam  hal  portabilitas  platform  yang  dikembangkan.  Fitur  container diterapkan pada penelitian ini sehingga bilamana terjadi penambahan beban, maka container akan menyesuaikan secara otomatis untuk pembagian resource yang dimiliki.
c. Load  Balancing,  seperti telah  dijelaskan  sebelumnya, load  balancing  adalah  bagian  penting dari dukungan layanan web. Karena ini memastikan bahwa beban kerja yang dihasilkan oleh layanan web (VMs) didistribusikan secara merata di antara sumber daya yang tersedia.
d. Database  services  sehingga  layanan  basis  data  dapat  diakses  melalui  layanan  web.  Hal  ini sangat membantu dalam menyimpan dan mengelola data yang diperlukan oleh layanan web. Untuk  database  yang  digunakan  yaitu  PostgreSQL.  PostgreSQL  dipilih  karena  memiliki manajemen  user  yang  lebih  baik,  tingkat  keamanan yang  lebih  tinggi  serta lebih  cepat  saat membaca data.
e. API Management digunakan untuk mengelola API (Application Programming Interface) yang digunakan  oleh  layanan  web.  API  Management  yang  digunakan  yaitu  portainer.  Portainer dipilih  karena  memiliki  fitur  automatic  deployment  yang  bisa  secara  otomatis  setiap  kali melakukan push scripting.
f. Security and compliance yang bermanfaat untuk mengamankan layanan web. Fitur ini juga mencakup  enkripsi,  otentikasi  ganda,  firewall,  dan  pemantauan  keamanan.  Hal  ini  sangat membantu  dalam  melindungi  data  dan  informasi  yang  bersifat  sensitif.  Protokol  keamanan yang  digunakan  yaitu  firewall.  Protokol  ini  di  aktifkan  di  server  fisik  dengan  aturan  atau kebijakan untuk mengontrol lalu lintas jaringan yang masuk atau keluar dari suatu jaringan atau  perangkat.  Settingan  firewall  ini  dirancang  untuk  melindungi  jaringan  dari  ancaman seperti  serangan  malware,  upaya  penetrasi  ilegal,  atau  lalu  lintas  yang  tidak  diinginkan. Protokol firewall mengatur cara lalu lintas jaringan diperbolehkan atau diblokir berdasarkan sejumlah  kriteria,  seperti  alamat  sumber,  alamat  tujuan,  port,  dan  jenis  protokol.  Pada penelitian ini setting firewall yang diterapkan sebagai berikut :

## Tabel 1. Setting firewall
Direction In Action Drop Interface Enable Enable Macro Protocol TCP Port All
Pada tabel 1 dapat dilihat bahwa bilamana terjadi serangan yang berasal dari luar port yang telah terdaftar, maka firewall akan diaktifkan sehingga serangan terblokir.
Gambar 5. Aktifasi firewall saat terjadi serangan pada server
Port yang terdaftar untuk bisa mengakses server tercantum pada tabel 2 sebagai berikut :
Tabel 2. Port yang terdaftar Direction In Action Drop Interface Enable Enable Macro Protocol TCP Port 22 Port 8806 Port 9000 Port 3000 Port 5050 Port 5432 Port 80 Port 1880 Port 8443
g. Global distribution sehingga layanan web dapat didistribusikan di berbagai lokasi geografis [21]. Hal ini memungkinkan akses yang cepat dan efisien bagi pengguna di berbagai wilayah.
h. Monitoring  and  analytics  yang  digunakan  untuk  memantau  kinerja  layanan  web  dan menganalisis  data  penggunaan.  Hal  ini  sangat  membantu  dalam  optimalisasi  kinerja  dan merespons masalah dengan cepat. Platform akan didesain memiliki fitur defense notification yang akan otomatis aktif apabila terdapat aktifitas yang tidak normal.
Gambar 6. Web service
Gambar 7. Dukungan web service terhadap platform metabase
Pemanfaatan data geo spasial yang terdapat pada platform metabase GIS data analysis berbasis cloud  ini  akan  diimplementasikan  sampai  dengan  tahap  layer  kecamatan.  Sehingga  nantinya pengguna platform ini bisa mendapatkan informasi visual dalam bentuk peta digital untuk lokasi presisi dari data yang ingin ditelusuri lebih lanjut hingga sampai dengan batas kecamatan.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Desain backbone system platform metabase GIS data analysis berbasis cloud yang dibuat ini mengacu pada alur business process model, dengan mempertimbangkan kebutuhan pengguna akan visualisasi data yang akan ditampilkan. Selain itu juga dengan memperhitungkan kebutuhan dukungan  perangkat  sistem  yang  sesuai.  Hal  ini  disebabkan  kebutuhan  sumber  daya  untuk menampilkan analisa data berbasis geo spasial sangat besar. Faktor keamanan sistem juga menjadi poin yang tidak kalah penting. Hasil pengujian terhadap keamanan platform menunjukkan bahwa platform ini cukup tangguh untuk menangkal serangan yang mungkin terjadi dengan cara setting yang tepat pada protokol firewall. Desain backbone system yang tepat sangat dibutuhkan untuk menunjang dari sisi akurasi, kecepatan pemrosesan dan keamanan data saat platform metabase GIS data analysis berbasis cloud ini dikembangkan nantinya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Politeknik  Negeri  Jember  yang  telah  memberikan dukungan penelitian ini melalui skema Penelitian Dasar pendanaan PNBP 2023 dengan nomer kontrak 871/PL17.4/PG/2023.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T.  D.  Rosmalasari,  M.  A.  Lestari,  F.  Dewantoro,  and  E.  Russel,  “Pengembangan  e- Marketing  Sebagai  Sistem  Informasi  Layanan  Pelanggan  pada  Mega  Florist  Bandar Lampung,” J. Soc. Sci. Technol. Community Serv. , vol. 1, no. 1, pp. 27–32, Apr. 2020, doi: 10.33365/jta.v1i1.671.
[2] A. Surahman, A. F. Octaviansyah, and D. Darwis, “Teknologi Web Crawler Sebagai Alat Pengembangan  Market  Segmentasi  Untuk  Mencapai  Keunggulan  Bersaing  Pada  E- Marketplace,” J. Komput. dan Inform. , vol. 15, no. 1, pp. 118–126, 2020.
[3] A.  R.  Riszky  and  M.  Sadikin,  “Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 7, no. 3, pp. 103– 108, Jul. 2019, doi: 10.14710/jtsiskom.7.3.2019.103-108.
[4] F. M. Pangkey, L. M. Furkan, and L. E. H. Mulyono, “Pengaruh Artificial Intelligence dan Digital Marketing terhadap Minat Beli Konsumen,” JMM UNRAM - MASTER Manag. J. , vol. 8, no. 3, pp. 258–269, Jul. 2019, doi: 10.29303/jmm.v8i3.448.
[5] H.  Sagala  and  H.  Toba,  “Penentuan  Aspek  yang  Berpengaruh  Terhadap  Produk Smartphone Berdasarkan Ulasan Berbasis Tekstual,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 287–295, Apr. 2021, doi: 10.28932/jutisi.v7i1.3466.
[6] A. Arnanto, S. Suharno, and T. Supriyanti, “Pemanfaatan Basis Data Pendaftaran Tanah Sistematik  Lengkap  untuk  Penyusunan  Kadaster  Multiguna  di  Kabupaten  Boyolali,” Tunas Agrar. , vol. 6, no. 2, pp. 125–137, Jun. 2023, doi: 10.31292/jta.v6i2.218.
[7] C.  Fauzi,  “Pengembangan  Sistem  Informasi  Geografis  Menggunakan  YWDM  Dalam Perencanaan Tata Ruang,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 4, no. 2, pp. 598–607, 2020.
[8] N. Moos, C. Juergens, and A. P. Redecker, “Geo-Spatial Analysis of Population Density and Annual Income to Identify Large-Scale Socio-Demographic Disparities,” ISPRS Int. J. Geo-Information , vol. 10, no. 7, pp. 1–17, Jun. 2021, doi: 10.3390/ijgi10070432.
[9] A.  U.  Rahman,  “Geo-Spatial  Disease  Clustering  for  Public  Health  Decision  Making,” Informatica , vol. 46, no. 6, pp. 21–31, Aug. 2022, doi: 10.31449/inf.v46i6.3827.
[10] N. Anugraha, R. Angriawan, and Mashud, “Sistem Informasi Geografis Layanan Publik Lingkup Kota Makassar Berbasis Web,” DoubleClick J. Comput. Inf. Technol. , vol. 4, no. 1, pp. 35–40, Aug. 2020, doi: 10.25273/doubleclick.v4i1.6073.
[11] Saefudin  and  D.  Susandi,  “Sistem  Informasi  Geografis  Untuk  Analisa  Spasial  Potensi Lembaga Pendidikan Keterampilan,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 123– 131, Sep. 2020, doi: 10.30656/jsii.v7i2.2380.
[12] D. Huo, Y. Chen, K. Hung, Z. Song, J. Guan, and A. Ji, “Diamond Model and the Export Competitiveness  of  the  Agriculture  Industry  from  Emerging  Markets:  an  Exploratory Vision  based  on  a  Spatial  Effect  Study  using  a  Genetic  Algorithm,” Econ.  Res.
Istraživanja , vol. 33, no. 1, pp. 2427–2443, Jan. 2020, doi:
10.1080/1331677X.2019.1679212.
[13] M. Lenawati, “Analisa Proses Bisnis SI/TI Dengan menggunakan Pemodelan Business Process Model and Notation (BPMN),” Pertama., R. U. Ananta, Ed. Madiun: UNIPMA Press Universitas PGRI Madiun, 2021.
[14] M. J. A. Hamzah and R. N. Hariyanto, “Pemodelan Proses Bisnis Pendaftaran Rawat Inap pada  Rumah  Sakit  Dewi  Sri  Karawang  menggunakan  Business  Process  Modeling Notation (BPMN),” Dirgamaya  J.  Manaj.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  1,  no. 2,  pp.  46–52,  Nov. 2021, doi: 10.35969/dirgamaya.v1i2.187.
[15] A.  R.  Perdanakusuma,  A.  Rachmadi,  M.  G.  Muhammad,  D.  R.  Ramadhan,  and  I.  M. Ubaidillah, “Pemodelan Proses Bisnis Pelayanan Aduan Publik pada Dinas Komunikasi dan  Informatika  Kabupaten  Mojokerto  dengan  Menggunakan  Business  Process  Model Notation (BPMN),” Tecnoscienza , vol. 5, no. 1, pp. 137–156, 2020, [Online]. Available: www.lapor.go.id.
[16] H.  Supendar  and  Y.  Handrianto,  “Teknik  Availability  Manajemen  Server  Berbasis Clustering,” Bina  Insa.  ICT  J. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  1–10,  2019,  [Online].  Available: www.snia.org/dictionary.
[17] S.  Afzal  and  G.  Kavitha,  “Load  balancing  in  cloud  computing  –  A  hierarchical taxonomical  classification,” J.  Cloud  Comput. ,  vol.  8,  no.  1,  p.  22,  Dec.  2019,  doi: 10.1186/s13677-019-0146-7.
[18] A.  F.  S.  Devaraj,  M.  Elhoseny,  S.  Dhanasekaran,  E.  L.  Lydia,  and  K.  Shankar, “Hybridization  of  firefly  and  Improved  Multi-Objective  Particle  Swarm  Optimization algorithm  for  energy  efficient  load  balancing  in  Cloud  Computing  environments,” J.
Parallel Distrib. Comput. , vol. 142, pp. 36–45, Aug. 2020, doi:
10.1016/j.jpdc.2020.03.022.
[19] P. Kumar and R. Kumar, “Issues and Challenges of Load Balancing Techniques in Cloud Computing,” ACM  Comput.  Surv. ,  vol.  51,  no.  6,  pp.  1–35,  Nov.  2019,  doi: 10.1145/3281010.
[20] N.  Ramsari  and  A.  Ginanjar,  “Implementasi  Infrastruktur  Server  Berbasis  Cloud Computing untuk Web Service Berbasis Teknologi Google Cloud Platform,” in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Kedirgantaraan , 2022, pp. 169–182.
[21] R. Somya and T. M. E. Nathanael, “Pengembangan Sistem Informasi Pelatihan Berbasis Web Menggunakan  Teknologi  Web  Service  dan  Framework  Laravel,” J.  Techno  Nusa Mandiri , vol. 16, no. 1, pp. 51–58, Mar. 2019, doi: 10.33480/techno.v16i1.164.