Analisis Pemanfaatan Resource Server pada Cloud Computing Menggunakan EDA dan K-Means Clustering

Aura Zahra Ramadhani; Arip Solehudin; Apriade Voutama

doi:10.55382/jurnalpustakadata.v6i2.1808

Penulis

Aura Zahra Ramadhani Universitas Singaperbangsa Karawang
Arip Solehudin Universitas Singaperbangsa Karawang
Apriade Voutama Universitas Singaperbangsa Karawang

DOI:

https://doi.org/10.55382/jurnalpustakadata.v6i2.1808

Kata Kunci:

Cloud Computing, Resource Utilization, Exploratory Data Analysis, Clustering, Workload Analysis

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola pemanfaatan resource server pada lingkungan cloud computing menggunakan pendekatan Exploratory Data Analysis (EDA) dan teknik clustering. Data yang digunakan merupakan dataset Cloud Datacenter Workload yang terdiri dari 135.873 data observasi dan 11 variabel.

Hasil analisis menunjukkan bahwa penggunaan CPU memiliki rata-rata sebesar 2,17% dengan distribusi yang didominasi oleh nilai rendah serta pola right-skewed. Analisis tren menunjukkan bahwa penggunaan resource bersifat fluktuatif dengan beberapa lonjakan pada kondisi tertentu, namun secara umum berada pada tingkat rendah. Hasil korelasi menunjukkan adanya hubungan positif dengan tingkat sedang antara CPU dan memori, sementara hubungan dengan resource lain relatif lemah. Analisis clustering menggunakan metode K-Means mengelompokkan workload server ke dalam tiga kategori, yaitu beban rendah, sedang, dan tinggi, dengan dominasi pada kategori beban rendah. Secara keseluruhan, penelitian ini menunjukkan adanya potensi underutilization pada resource server, sehingga diperlukan strategi pengelolaan resource yang lebih adaptif seperti autoscaling untuk meningkatkan efisiensi penggunaan resource pada sistem cloud.

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Referensi

Saputra, D., & Pratama, A. 2022. Analisis performa cloud computing menggunakan metode monitoring resource server. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. 9(2): 123–130. https://doi.org/10.25126/jtiik.202292123

Nugroho, A., & Setiawan, H. 2023. Analisis penggunaan resource pada cloud computing menggunakan pendekatan data mining. Jurnal Informatika. 10(1): 45–53. https://doi.org/10.31311/ji.v10i1.15230

Ramadhan, M., & Kurniawan, B. 2021. Implementasi monitoring server berbasis Grafana dan Prometheus pada cloud infrastructure. Jurnal RESTI. 5(4): 678–685. https://doi.org/10.29207/resti.v5i4.3200

Widyaningsih, I., Haq, A., & Anggoro, T. 2024. Monitoring kinerja virtual machine pada lingkungan Google Cloud Platform menggunakan Prometheus dan Grafana. Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining. 7(1): 45–52. https://doi.org/10.20961/ijai.v10i1.109143

Yulvianda, R., & Ismail, M. 2023. Desain dan implementasi sistem monitoring sumber daya server menggunakan Zabbix dan Grafana. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Sistem Informasi dan Komputer. 8(2): 110–118. https://doi.org/10.33998/jakakom.2023.3.1.712

Adil, S.B., & Beeh, Y.R. 2024. Implementasi monitoring sistem perusahaan on-premises dan cloud menggunakan Jenkins. Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer. 9(2): 87–95. https://doi.org/10.35870/jimik.v5i2.832

Huda, N., Munthe, I.R., & Juledi, A. 2024. Optimisasi manajemen sumber daya pada sistem operasi untuk lingkungan cloud computing. Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika. 6(1): 25–33. https://doi.org/10.55338/jikomsi.v7i1.2721

Chauhan, N., Singh, R., & Sharma, P. 2024. A systematic literature review on task allocation and performance management techniques in cloud data center. International Journal of Cloud Computing. 13(2): 155–170. https://doi.org/10.1504/IJCC.2024.10057492

Rivangga, S., Yanuarti, R., & Nilogiri, A. 2024. Implementasi cloud computing pada prediksi kualitas udara berbasis Internet of Things. JUSTINDO. 9(1): 65–73. https://doi.org/10.32528/justindo.v9i2.1574

Prasetyo, E., & Wibowo, A. 2022. Analisis data eksploratif untuk pemanfaatan resource server berbasis cloud. Jurnal Sistem Informasi. 8(2): 90–98. https://doi.org/10.21609/jsi.v8i2.1450

Syaifudin, A., dkk. 2024. Implementasi Exploratory Data Analysis untuk Analisis Data Lemak Tubuh. IC-Tech. 20(1): 1–6. https://doi.org/10.47775/ictech.v20i1.328

Radhi, M., dkk. 2021. Analisis Big Data dengan Metode EDA dan Visualisasi Menggunakan Jupyter Notebook. JUSIKOM. 6(2): 102–109. https://doi.org/10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v4i2.2475

Fitriani, L., & Hidayat, T. 2021. Penerapan data mining untuk analisis pola penggunaan resource server. Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer. 9(3): 155–162. https://doi.org/10.14710/jtsiskom.9.3.2021.155-162

Santoso, B., & Nugraha, R. 2023. Implementasi K-Means clustering untuk analisis workload server. Jurnal Informatika dan Sistem Informasi. 9(1): 33–41. https://doi.org/10.28932/jutisi.v9i1.5678

Saxena, D., & Singh, A.K. 2022. A proactive autoscaling and energy-efficient VM allocation framework for cloud data centers. Journal of Cloud Computing. 11(4): 1–15. https://doi.org/10.1186/s13677-022-00289-4