LOGAN: Log Analyzer Simulation Sebagai Media Simulasi Analisis Log Berbasis Data Generator

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

Deep Learning for User Behaviour Prediction Using Streaming Analytics

Streams of web user interactions reflect behaviour of customers or users of a web application through which a company is being operated online. The interactions may be in the form of visits to web components and even purchases made by users in case of e-Commerce applications. Modelling user behaviour can help the organizations to ascertain patterns of user behaviours and improve their products and services to meet their needs besides making promotional schemes. There are many existing methods for modelling user behaviour. However, of late, deep learning models are found to be more accurate and useful. In this paper a deep learning based framework is proposed for predicting web user behaviour from streams of user interactions. The framework is based on the mechanisms that exploit Recurrent Neural Network (RNN), one of the deep learning approaches, to learn from low-level features of sequential and streaming data. The mechanisms are used to model user interactions and predict the user behaviour with respect to purchasing items in future. In presence of plenty of items, item embeddings is explored for better results. In addition to this, attention mechanisms are employed to achieve RNN model interoperability. The empirical study revealed that the proposed framework is useful besides helping to evaluate different variants of attention mechanisms and item embeddings