## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
April 2024

## LOGAN: Log Analyzer Simulation Sebagai Media Simulasi Analisis Log Berbasis Data Generator
Muhammad Koprawi #1 , Wahyu Sukestyastama Putra #2 , Wahid Miftahul Ashari #3 , Jeki Kuswanto #4 , Anggit Ferdita Nugraha #5
# Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AmikomYogyakarta, Indonesia Jl. Ring Road Utara, Ngringin, Condongcatur, Kec. Depok, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55281
1 koprawi@amikom.ac.id
2 wahyu@amikom.ac.id
3 wahidashari@amikom.ac.id
4 jeki@amikom.ac.id
5 anggitferdita@amikom.ac.id
Abstrak —  Aktivitas  pengunjung  sebuah website akan tersimpan di server pada file yang bernama access log . Access log menyimpan berbagai informasi penting seperti IP address pengunjung  sampai user  agent yang  digunakan  ( browser , sistem  operasi,  dan  sebagainya).  Untuk  mendapatkan file access log setidaknya harus memiliki akses ke server sehingga file tersebut  dapat  diambil  kemudian  dianalisis.  Pada penelitian ini, dibuat sebuah sistem yang digunakan sebagai alat  untuk  membuat file  access  log secara  otomatis  dan dirancang mirip seperti format file access log yang ada pada server . Selain sebagi alat untuk membuat file access log , sistem ini  juga  dirancang  untuk  melakukan  analisis  informasi terhadap file  access  log tersebut  dengan  menyajikannya dalam  bentuk  visualisasi.  Metode  yang  digunakan  untuk mengembangkan  sistem  ini  adalah  metode  pengembangan Rapid  Application  Development (RAD).  Metode  RAD  dipilih salah satunya karena siklus pengembangan yang relatif lebih cepat  dan  singkat  tetapi  tetap  dapat  menghasilkan  kualitas sistem yang baik. Untuk pengujian terhadap sistem dilakukan beberapa  skenario  yaitu  membuat file  temporary  access  log dengan  1000  baris log yang  menghasilkan  waktu  rata-rata 0,791  detik,  proses insert data  ke database yang  bersumber dari file temporary access log menghasilkan waktu rata-rata 0,271 detik, dan skenario terakhir yaitu membuat log on the fly kemudian langsung insert data ke database menghasilkan waktu  rata-rata  4,833  detik.  Sehingga  dari  hasil  pengujian tersebut  didapatkan  skenario  yang  efektif  dan  tidak membebani sistem terutama bagian database yaitu membuat file temporary access log terlebih dahulu kemudian insert data ke database yang bersumber dari file temporary access log .
Kata  kunci — Log  Anaylzer  Simulation , Access  Log ,  Data Sintetis, Log Generator

## I. P ENDAHULUAN
Menurut  laporan  tahunan  hasil  monitoring  keamanan siber  tahun  2021  oleh  Badan  Siber  dan  Sandi  Negara (BSSN) tercatat lebih dari 1,6 Milyar lebih trafik anomali yang  terjadi  sepanjang  tahun  2021[1].  Salah  satu  cara mengetahui anomali trafik dan mendeteksi serangan siber
[2]–[9] adalah dengan cara melihat dan melakukan analisis terhadap log yang ada di server . Selain sebagai salah satu cara mendeteksi serangan siber, data log dapat digunakan untuk  keperluan  investigasi  forensik[10].  Pada  penelitan [11],  [12]  data log juga  digunakan  untuk  memetakan halaman situs web sehingga didapatkan informasi seperti jumlah  pengunjung  sampai  situs  web  yang  sering dikunjungi.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  data log yang diolah bersumber dari data log yang sudah diakuisisi dari server , ketika data log tersebut tidak tersedia maka analisis terhadap  data log tersebut  tidak  dapat  dilakukan.  Pada penelitian  ini,  peneliti  bermaksud  mengusulkan  sebuah sistem  yang  bernama  Logan: Log  Analyzer  Simulation based  on  data  generator yang  bisa  digunakan  untuk melakukan simulasi analisis data log yang bersumber dari generator log yang  dibuat  mirip  sedemikian  rupa  dengan data log yang asli. Selain digunakan sebagai generator data log , sistem yang diusulkan juga bisa melakukan visualisasi terhadap data log tersebut. Generator log yang akan dibuat menggunakan format dari access log apache web server .

## II. METODE PENELITIAN
Peneltian  ini  menggunakan  pendekatan  metode  RAD ( Rapid  Application  Development ).  Metode  RAD  dapat meningkatkan kecepatan dan kualitas dari pengembangan [13]–[17] . Pengembangan  sistem  pada  penelitian  ini menggunakan  jenis  RAD  yang  disebut  dengan system prototyping atau purwarupa sistem. Purwarupa sistem ini memiliki  3  fase    seperti  fase  analisis,  desain  dan implementasi[13].  Fase-fase  tersebut  bisa  dilihat  pada Gambar 1. Fase purwarupa tersebut akan terus dilakukan sampai semua kebutuhan selesai.
Gambar 1. System prototyping [13]

## A. Analisis
Pada fase analisis ini terbagi menjadi dua bagian yaitu analisis perancangan sistem dan analisis generate data log sintetis.
• Analisis perancangan sistem
Perancangan  sistem  menggunakan  pendekatan pemodelan UML ( Unified Modeling Language ).
• Analisis generate data log sintetis Generate data log sintetis  menggunakan  format log dari Apache  Web  Server dan  menggunakan  bantuan faker yang  dijalankan  pada  bahasa  pemrograman python.

## B. Use Case Diagram
Gambar 2 menunjukkan use case diagram yang ada pada aplikasi  Logan: Log  Analyzer  Simulation  based  on  data generator .  Pada  aplikasi  ini  terdapat  dua  aktor  yaitu administrator dan guest .  Masing-masing  aktor  memiliki role akses yang berbeda seperti ditunjukkan pada use case pada Gambar 2.
Gambar 2. use case log analyzer simulation
C. Activity Diagram
Activity  diagram utama  pada  aplikasi  Logan: Log Analyzer  Simulation  based  on  data  generator terbagi menjadi 3 bagian yaitu:
1. Activity diagram Generate data log sintetis
Gambar 3. Activity diagram generate data log sintetis
Keterangan:
• Login menggunakan credential administrator
• Pilih menu Log Generator
• Input seed dan jumlah baris yang akan di generate
• Generate file dengan ekstensi .fakelog sesuai dengan seed dan jumlah baris yang sudah diatur sebelumnya
• File log tersimpan
2. Activity diagram execute data log sintetis
Gambar 4. Activity diagram execute data log sintetis
Keterangan:
• Login menggunakan credential administrator
• Pilih menu Log Generator
• Pilih button execute
• Semua  data  yang  ada  di  dalam file  log akan di parsing ke database
• Data tersimpan
3. Activity Diagram Detail Geolocation Log
Gambar 5. Activity diagram detail geolocation log
Keterangan:
• Login menggunakan credential administrator
• Pilih menu Log
• Pilih detail row data
• Sistem akan menampilkan detail log dan informasi geolocation berdasarkan ip address
D. Perancangan Tabel
Informasi  terkait  data log akan  disimpan  ke  dalam sebuah  tabel  dengan nama  tabel  logger dengan  atribut seperti pada Gambar 6.
Gambar 6. Atribut pada tabel logger
Pendefinisian atribut berdasarkan pada format log yang digunakan pada apache [18]–[20].

## E. Fungsi Visualisasi
Berikut  adalah  rancangan  fungsi  visualisasi  yang  akan dibuat pada aplikasi Logan: Log Analyzer Simulation based on data generator pada Tabel 1.
TABEL I RANCANGAN FUNGSI VISUALISASI Fungsi Keterangan Most IP Hit IP Address yang paling banyak akses ke sebuah website Not Found URL Akses URL dengan status not found HTTP Status Codes Jumlah HTTP Status Code pada log Browser Browser yang digunakan ketika akses ke sebuah website Operating System Sistem Operasi yang digunakan untuk akses ke sebuah website Detail Geolocation Log Informasi geo lokasi berdasarkan IP Address

## F. Design
Berikut  rancangan  antarmuka  dalam  bentuk wireframe pada  aplikasi  Logan: Log  Analyzer  Simulation  based  on data generator :
1. Rancangan Halaman Login
Gambar 7. Desain antarmuka halaman login
Gambar  7  merupakan  rancangan  antarmuka  halaman login yang  terdiri  dari  dua field yaitu username dan password .
2. Rancangan Log Generator
Gambar 8. Desain antarmuka log generator
Gambar  8  merupakan  rancangan  antarmuka  pada halaman log generator , pada halaman ini digunakan untuk membuat  atau  membangkitkan  data log dengan  baris log
yang  bisa  diatur    jumlahnya  serta  digunakan  untuk mengeksekusi file data log yang sudah dibuat sebelumnya. 3. Rancangan Geolocation Log
Gambar 9. Desain antarmuka geolocation log
Gambar  9  merupakan  rancangan  antarmuka  untuk geolocation log , pada halaman ini merupakan halam detail informasi berbasis geolocation . IP address yang tercatat di log bisa dilakukan tracing seperti negara, kota, ISP yang digunakan  oleh IP  address tersebut  serta  halaman  ini menampilkan lokasi berbasi peta berdasarkan IP address .
4. Rancangan Dashboard
Gambar 10. Desain antarmuka dashboard
Gambar  10  merupakan  rancangan  antarmuka  untuk halaman dashboard .  Halaman dashboard menyajikan informasi  terkait Most  IP  Hit,  Not  Found  URL,  HTTP
Status  Codes,  Browser,  Operating  System dan Detail Geolocation Log . Untuk lebih jelasnya bisa dilihat kembali pada Tabel 1. Halaman dashboard ini bisa diakses oleh user dengan role guest dan administrator .
G. Data Generator
Untuk  membuat  data log sintetis  salah  satunya  bisa menggunakan tool berikut[21]. Log yang  dibuat menggunakan format log dari Apache Web Server . Format log dari Apache terdiri dari dua format yaitu CLF (Common Log  Format) dan  ELF (Combined/Extended  Log Format) [18]–[20].  Lebih  jelasnya  format  dari  CLF  dan ELF bisa diihat pada Tabel 2.
TABEL II FORMAT LOG APACHE Format Log Format String CLF "%h %l %u %t \"%r\" %>s %b" ELF "%h %l %u %t \"%r\" %>s %b \"%{Referer}i\" \"%{User-agent}i\""
Untuk  lebih  jelasnya  deskripsi  terkait  format string pada format log apache dijelaskan pada Tabel 3.

## TABEL III
DESKRIPSI FORMAT STRING [19] Format String Keterangan %h IP Address dari klien, bisa dalam format IPv4 atau IPv6 %l Remote logname, pada penelitian ini akan diisi dengan tanda “-” %u Remote username, pada penelitian ini akan diisi dengan tanda “-” %t Waktu request, secara default menggunakan format [day/month/year:hour:minute:second zone] %r Berisi baris request dari klien, biasanya berisi request method, path, query string dan protokol %>s Kode status request %b Ukuran respon dalam bentuk bytes %{Referer}i  Rujukan URL dari request %{User- agent}i User agent dari request seperti jenis browser, sistem operasi dan sebagainya.
Pada  penelitian  ini  format log yang  akan  dipakai  adalah format log ELF.  Format log ELF  informasi  yang  dapat diambil  dan  diolah  lebih  detail  dibandingkan  format CLF[18],  [19],  [22].  Kemudian  untuk  membedakan log yang  akan  dibuat  oleh  aplikasi  Logan :  Log  Analyzer Simulation  based  on  data  generator maka  disini  peneliti mebuat ekstensi baru dengan nama .fakelog .
Berikut contoh file log yang dibuat melalui aplikasi Logan: Log  Analyzer  Simulation  based  on  data  generator bisa dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11. Log dengan ekstensi .fakelog
Kemudian contoh isi dari file log yang sudah dibuat bisa dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12. Isi file log
Untuk mengukur waktu rata-rata yang diperlukan ketika data log dibuat menggunakan formula berikut:
(1)
Keterangan:
= waktu rata-rata (detik)
= jumlah waktu(detik) = jumlah file access log

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  rancangan  antarmuka  sebelumnya dilanjutkan  dengan  implementasi  antarmuka  tersebut seperti halaman login, log generator, geolocation log dan dashboard .  Untuk  implementasi  menggunakan  bahasa pemrograman  python  dan  menggunakan framework flask[23]. Berikut implementasi halaman login pada Gambar 13.
Gambar 13. Halaman login
Gambar 14. Halaman log generator
Gambar 15. Halaman geolocation log

## A. Pengujian
Skenario pengujian sistem terbagi menjadi tiga, yaitu pengujian  terhadap  data,  pengujian  terhadap  visualisasi data dan pengujian terhadap fungsi.
1) Skenario  Pengujian  data: Skenario  pengujian data  yang  dilakukan  adalah  untuk  menguji  waktu  rata- rata  yang  diperlukan  untuk  membuat log sampai menyimpan log ke  dalam database .  Jumlah  baris  yang dibuat  dalam  satu file temporari access  log adalah sebanyak  1.000  baris.  Adapun  skenario  pengujiannya sebagai berikut:
• Generate file temporary access log
• Insert data ke database berdasarkan file temporary access log
• Generate  log  on  the  fly kemudian  langsung insert data ke database
TABEL IV PERHITUNGAN WAKTU GENERATE FILE TEMPORARY ACCESS LOG Nama log Waktu (detik) access_logs_20220705-125146.fakelog 0,844 access_logs_20220705-125150.fakelog 0,797 access_logs_20220705-125153.fakelog 0,766 access_logs_20220705-125157.fakelog 0,766 access_logs_20220705-125201.fakelog 0,828 access_logs_20220705-125205.fakelog 0,781 access_logs_20220705-125208.fakelog 0,844 access_logs_20220705-125212.fakelog 0,828 access_logs_20220705-125216.fakelog 0,797 access_logs_20220705-125220.fakelog 0,828 access_logs_20220705-125223.fakelog 0,812 access_logs_20220705-125227.fakelog 0,797 access_logs_20220705-125231.fakelog 0,828 access_logs_20220705-125235.fakelog 0,719 access_logs_20220705-125238.fakelog 0,719 access_logs_20220705-125242.fakelog 0,781 access_logs_20220705-125246.fakelog 0,766 access_logs_20220705-125250.fakelog 0,75 access_logs_20220705-125253.fakelog 0,75 access_logs_20220705-125257.fakelog 0,828 Rata-rata: 0,791
Pada  Tabel  4  menunjukkan  waktu  rata-rata  yang diperlukan  untuk generate  file  temporary  access log dengan jumlah file uji sebanyak 20 buah. Waktu rata-rata yang dihasilkan adalah 0,791 detik.

## TABEL V
PERHITUNGAN WAKTU INSERT DATA KE DATABASE

## BERDASARKAN FILE TEMPORARY ACCESS LOG
Nama log Waktu (detik) access_logs_20220705-125146.fakelog 0,25 access_logs_20220705-125150.fakelog 0,234 access_logs_20220705-125153.fakelog 0,203 access_logs_20220705-125157.fakelog 0,234 access_logs_20220705-125201.fakelog 0,219 access_logs_20220705-125205.fakelog 0,219 access_logs_20220705-125208.fakelog 0,203 access_logs_20220705-125212.fakelog 0,234 access_logs_20220705-125216.fakelog 0,297 access_logs_20220705-125220.fakelog 0,328 access_logs_20220705-125223.fakelog 0,312 access_logs_20220705-125227.fakelog 0,281 access_logs_20220705-125231.fakelog 0,297 access_logs_20220705-125235.fakelog 0,297 access_logs_20220705-125238.fakelog 0,297 access_logs_20220705-125242.fakelog 0,281 access_logs_20220705-125246.fakelog 0,312 access_logs_20220705-125250.fakelog 0,297 access_logs_20220705-125253.fakelog 0,312 access_logs_20220705-125257.fakelog 0,312 Rata-rata: 0,271
Pada  Tabel  5  menunjukkan  waktu  rata-rata  yang diperlukan untuk insert data ke database berdasarkan file temporary  access  log yang  dibuat  pada  tahapan sebelumnya.  Waktu  rata-rata  yang  dihasilkan  adalah 0,271 detik.

## TABEL VI PERHITUNGAN WAKTU GENERATE LOG ON THE FLY
KEMUDIAN LANGSUNG INSERT DATA KE DATABASE Iterasi Waktu (detik) 1 4,75 2 4,812 3 4,719 4 4,609 5 4,672 6 4,672 7 4,844 8 5,016 9 4,875 10 5,406 11 4,812 12 4,906 13 5,109 14 4,719 15 4,938 16 4,891 17 5,5 18 4,656 19 4,094 20 4,656 Rata-rata: 4,833
Pada  Tabel  6  menunjukkan  waktu  rata-rata  yang diperlukan untuk generate log on the fly kemudian insert data ke database . Waktu rata-rata yang dihasilkan adalah 4,833 detik.
Dari  pengujian  di  atas  menghasilkan  grafik perbanding seperti Gambar 17.

## Gambar 17. Grafik perbandingan
Berdasarkan  Gambar  17  dapat  ditentukan  skenario yang efektif untuk membuat log dan kemudian insert ke database adalah  dengan  cara  membuat file  log terlebih dahulu  kemudian file  log tersebut  dieksekusi  sehingga data log masuk ke database .
2) Skenario  pengujian  visualisasi  data: Skenario pengujian  visualisasi  data  berdasarkan  pada  rancangan antarmuka  dan  rancangan  fungsi  yang  sudah  dijelaskan sebelumnya. Hasil pengujian dituliskan pada Tabel 7.

## TABEL VII HASIL PENGUJIAN VISUALISASI DATA
Skenario Pengujian Hasil Pengujian Sistem menampilkan visualisasi data Most IP Hit Sesuai Sistem menampilkan visualisasi data Not Found URL Sesuai Sistem menampilkan visualisasi data HTTP Status Code Sesuai Sistem menampilkan visualisasi data Browser Sesuai Sistem menampilkan visualisasi data Operating System Sesuai Sistem menampilkan visualisasi data Detail Geo Location Sesuai 3) Skenario  pengujian  fungsi :  Skenario  pengujian fungsi dibagi menjadi pengujian fungsi login , pengujian fungsi generate log dan pengujian eksekusi log .
• Pengujian Terhadap Fungsi Login
TABEL VIII HASIL PENGUJIAN FUNGSI LOGIN Skenario Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian Input username dan password kosong Sistem menampilkan pesan error dan menolak proses login Sesuai Hanya mengisi inputan username dan mengosongkan inputan password Sistem menampilkan pesan error dan menolak proses login Sesuai Input username dan password yang tidak terdaftar di database Sistem menampilkan pesan error dan menolak proses login Sesuai Input username dan password yang terdaftar di database Sistem menerima proses login dan masuk ke halaman dashboard Sesuai
• PengujianTerhadap Fungsi Generate Log
TABEL IX HASIL PENGUJIAN FUNGSI GENERATE LOG Skenario Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian Input field seed dan number of lines kosong Sistem menampilkan pesan error dan menolak proses generate Sesuai Hanya mengisi inputan field seed dan mengosongkan inputan field number of lines Sistem menampilkan pesan error dan menolak proses generate Sesuai Hanya mengisi inputan field number of lines dan mengosongkan inputan field seed Sistem menampilkan pesan error dan menolak proses generate Sesuai Input field seed dan field number of lines Sistem melakukan proses generate Sesuai
• Pengujian Terhadap Fungsi Eksekusi Log
TABEL X HASIL PENGUJIAN FUNGSI EKSEKUSI LOG Skenario Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian Eksekusi File Log menggunakan button execute Sistem melakukan proses eksekusi file log Sesuai

## IV. KESIMPULAN
Logan: Log  Analyzer  Simulation  based  on  data generator sebagai  media  analisis log telah  berhasil dikembangkan.  Logan: Log  Analyzer  Simulation  based on data generator tidak hanya dirancang sebagai media analisis menggunakan visualisasi log seperti ( Most IP Hit,
Not  Found  URL,  HTTP  Status  Codes,  Browser, Operating  System,  Detail  Geolocation  Log )  tetapi  juga sebagai sistem yang bisa melakukan generate data access log yang mirip dengan format log aslinya. Berdasarkan hasil pengujian terhadap sistem telah dilakukan beberapa skenario yaitu membuat file temporary access log dengan 1000 baris log yang menghasilkan waktu rata-rata 0,791 detik, proses insert data ke database yang bersumber dari file temporary access log menghasilkan waktu rata-rata 0,271 detik, dan skenario terakhir yaitu membuat log on the  fly kemudian  langsung insert data  ke database menghasilkan waktu rata-rata 4,833 detik. Sehingga dari hasil pengujian tersebut didapatkan skenario yang efektif dan  tidak  membebani  sistem  terutama  bagian database yaitu membuat file temporary access log terlebih dahulu kemudian insert data  ke database yang  bersumber  dari file temporary access log .
UCAPAN TERIMAKASIH Terima  kasih  kepada  Universitas  Amikom  Yogyakarta melalui  Lembaga  Penelitian  Universitas  Amikom Yogyakarta  atas  dukungannya  sehingga  penelitian  ini selesai dilaksanakan.

## REFERENSI
[1] BSSN, “Cloud BSSN.” https://cloud.bssn.go.id/s/Lyw8E4LxwNiJoNw  (accessed  May 08, 2022).
[2] T. F. Yen et al. , “Beehive: Large-scale log analysis for detecting suspicious activity in enterprise networks,” ACM International Conference  Proceeding  Series ,  pp.  199–208,  2013,  doi: 10.1145/2523649.2523670.
[3] K.  Singh,  P.  Singh,  and  K.  Kumar,  “User  behavior  analytics- based  classification  of  application  layer  HTTP-GET  flood attacks,” Journal of Network and Computer Applications , vol. 112, pp. 97–114, Jun. 2018, doi: 10.1016/J.JNCA.2018.03.030.
[4] M. Baş Seyyar, F. Ö. Çatak, and E. Gül, “Detection of attack- targeted  scans  from  the  Apache  HTTP  Server  access  logs,” Applied Computing and Informatics , vol. 14, no. 1, pp. 28–36, Jan. 2018, doi: 10.1016/J.ACI.2017.04.002.
[5] C.  You,  Q.  Wang,  and  C.  Sun,  “sBiLSAN:  Stacked Bidirectional  Self-attention  LSTM  Network  for Anomaly Detection and Diagnosis from System Logs,” Lecture Notes in Networks  and  Systems ,  vol.  296,  pp.  777–793,  2022,  doi: 10.1007/978-3-030-82199-9_52/COVER.
[6] M.  Cinque,  D.  Cotroneo,  and  A.  Pecchia,  “Mining Dependability Properties from System Logs: What We Learned in the Last 40 Years,” Springer Series in Reliability Engineering , pp. 221–238, 2023, doi: 10.1007/978-3-031-02063- 6_12/COVER.
[7] X.  D.  Hoang,  “Detecting  Common  Web  Attacks  Based  on Machine Learning Using Web Log,” Lecture Notes in Networks and Systems , vol. 178, pp. 311–318, 2021, doi: 10.1007/978-3- 030-64719-3_35/COVER.
[8] W.  Wan,  X.  Shi,  J.  Wei,  J.  Zhao,  and  C.  Long,  “ELSV:  An Effective Anomaly Detection System from Web Access Logs,” in 2021  IEEE  International  Performance,  Computing,  and Communications  Conference  (IPCCC) ,  2021,  pp.  1–6.  doi: 10.1109/IPCCC51483.2021.9679413.
[9] M. Majd, P. Najafi, S. A. Alhosseini, F. Cheng, and C. Meinel, “A Comprehensive Review of Anomaly Detection in Web Logs,” in 2022  IEEE/ACM  International  Conference  on  Big  Data Computing, Applications and Technologies (BDCAT) , 2022, pp. 158–165. doi: 10.1109/BDCAT56447.2022.00027.
[10] H. Studiawan, F. Sohel, and C. Payne, “A survey on forensic investigation of operating system logs,” Digit Investig , vol. 29, pp. 1–20, Jun. 2019, doi: 10.1016/J.DIIN.2019.02.005.
[11] D.  Librado  and  W.  Wagito,  “PEMETAAN  AKSES HALAMAN  SITUS  WEB  BERBASIS  LOG-ACCESS  (Log- Access Based Web Site Access Mapping Page),” JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 19–26, Feb. 2018, doi: 10.26798/JIKO.V3I1.81.
[12] D. Librado, J. Raya Janti, and K. Jambe, “PEMETAAN AKSES HALAMAN SITUS WEB BERBASIS LOG-ACCESS,” Jurnal SAINTEKOM ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  95–106,  Oct.  2019,  doi: 10.33020/SAINTEKOM.V9I2.78.
[13] A. Dennis, B. Hallex Wixom, and R. M.Roth, Systems Analysis & Design , Fifth Edition. John Wiley & Sons, Inc., 2012.
[14] R. Trimahardhika and E. Sutinah, “Penggunaan Metode Rapid Application  Development  Dalam  Perancangan  Sistem Informasi Perpustakaan,” Jurnal Informatika , vol. 4, no. 2, Sep. 2017, doi: 10.31294/JI.V4I2.2226.
[15] D.  Murdiani  and  H.  Hermawan,  “Perbandingan  Metode Waterfall  dan  RAD  (Rapid  Application  Development)  Pada Pengembangan  Sistem  Informasi,” (JurTI)  Jurnal  Teknologi Informasi ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  14–23,  Jun.  2022,  doi: 10.36294/JURTI.V6I1.2544.
[16] V.  Y.  P.  Ardhana,  M.  Sapi’i,  H.  Hasbullah,  and  E.  A.  M. Sampetoding, “Web-Based Library Information System Using Rapid  Application  Development  (RAD)  Method  at  Qamarul Huda  University,” The  IJICS  (International  Journal  of Informatics  and  Computer  Science) ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  43–50, Mar. 2022, doi: 10.30865/IJICS.V6I1.4031.
[17] P.  Bidang  Komputer  Sains  dan  Pendidikan  Informatika,  D. Aryani,  and  H.  Dewi  Ariessanti,  “Application  of  Rapid Application  Development  (RAD)  in  Designing  Tracer  Study Application  an  Android-Based,” Jurnal  Edik  Informatika Penelitian  Bidang  Komputer  Sains  dan  Pendidikan Informatika , vol. 7, no. 1, pp. 111–122, Nov. 2020,
doi: 10.22202/EI.2020.V7I1.4368. [18] Apache Software Foundation, “Log Files - Apache HTTP Server Version 2.4.” https://httpd.apache.org/docs/2.4/logs.html (accessed Jun. 25, 2022). [19] Apache Software Foundation, “mod_log_config  - Apache HTTP Server Version 2.4.” https://httpd.apache.org/docs/current/mod/mod_lo g_config.html#customlog (accessed Jun. 25, 2022).
[20] D.  S.  Sisodia,  V.  Khandal,  and  R.  Singhal,  “Fast prediction of web user browsing behaviours using most interesting patterns:,”
https://doi.org/10.1177/0165551516673293 ,  vol. 44,  no.  1,  pp.  74–90,  Oct.  2016,  doi: 10.1177/0165551516673293.
[21] D.  Faraglia,  “Faker  Package  Documentation.” https://faker.readthedocs.io/en/master/  (accessed Jun. 25, 2022).
[22] P.  M.  Hallam-Bakerm  and  B.  Behlendorf, “Extended Log File Format.” https://www.w3.org/TR/WD-logfile.html (accessed Jun. 25, 2022). [23] Pallets, “Welcome to Flask — Flask Documentation (2.1.x).” https://flask.palletsprojects.com/en/2.1.x/
(accessed May 26, 2022).