Auto-scaling merupakan salah satu metode yang digunakan untuk
meningkatkan optimasi penggunaan resource pada suatu server cloud computing.
Salah satu metode auto-scaling adalah predictive system atau sistem prediksi. Ada
berbagai metode sistem prediksi yang dapat digunakan, salah satunya adalah jenis
time series yang memiliki karakteristik penggunaan data masa lalu sebagai
acuannya. Tugas akhir ini mengimplementasikan, menguji, dan menganalisis
performansi ketersediaan layanan dan akurasi prediksi sistem auto-scaling cloud
yang menerapkan sistem prediksi berbasis time series. Simple Moving Average
(SMA) yang merupakan salah satu jenis model sistem prediksi yang berbasis time
series, dimana karakteristik SMA adalah komputasinya yang sederhana
dibandingkan dengan metode yang lain. Hasil analisis performansi ketersediaan
layanan dan akurasi prediksi dengan parameter uji Mean Time Between Failure
(MTBF), Mean Time To Repair (MTTR), Availability Operational (AO), Down
Time dan Up Time serta ketepatan prediksi diperoleh hasil bahwa performansi
sistem baik karena AO yang diperoleh berada diatas 96%, sementara prediksi autoscaling
menghasilkan rata-rata akurasi yang tinggi pula yaitu diatas 96 %.
Cloud computing, Auto-scaling, Predictive system , Simple moving averaged