Menyelami Web Scraping Dan Implementasinya

Data really powers everything that we do, sebuah ungkapan dari Jeff Weiner, yang menggambarkan bahwa tiap sekecil apapun data, tentu memiliki kekuatan. Karena apa? Jelas karena setiap informasi di internet akan dihimpun, atau disebut Web Scraping.

1. Apa Itu Web Scraping?

Web Scraping ialah istilah yang merujuk sebuah teknik maupun metode dalam menghimpun informasi dari beragam sumber yang ada di internet, yang umumnya tidak terstruktur, lalu mengubahnya jadi lebih terstruktur.

Informasi yang dimaksud dalam hal ini adalah beragam data, mulai dari harga pasar atas sebuah komuditas, bahkan hingga cuaca, namun tentunya data yang dihimpun harus memiliki “nilai” tertentu.

Sedangkan kata menghimpun dalam hal ini merujuk pada dua hal, secara harfiah mengumpulkannya dari beragam sumber, yang kemudian di-ekstraksi ke beragam bentuk file yang lebih spesifik, di antaranya (sebagian):

• Excel-Spreadsheet
• CSV
• JSON
• XML
• XSL

Hingga poin ini, itulah Web Scraping, meski beberapa kalangan menganggapnya serupa dengan Data Mining, namun dikutip dari Makeuseof.com keduanya adalah hal yang berbeda.

Karena Web Scraping hanya berfokus pada aktivitas menghimpun data (harvesting), beda hal dengan Data Mining yang lebih mengedepankan proses analisis terkait pola maupun anomali berdasar pada data tersebut.

2. Langkah Web Scraping

Bila hingga level ini, kamu telah memiliki kesamaan pada pandangan terkait Scraping sebagai aktivitas menghimpun. Maka, aktivitas tersebut terdiri dari beberapa langkah yang sistematis.

Penjelasan yang sangat baik dan sederhana coba disampaikan oleh kanal YouTube milik Guntur Budi. Dimana pada video di atas dapat kita simak bahwa Web Scraping terdiri atas langkah-langkah berikut ini:

• Menentukan terlebih dahulu data apa yang akan dihimpun
• Menentukan Top-Level URL (Sumber yang diprioritaskan)
  • Top Level tidak melulu hanya pada satu sumber saja
  • Bisa berupa pengkategorian beberapa sumber
• Menelusuri Source Code dari sekumpulan sumber yang telah ditentukan (Inspect – Element)
• Mengidentifikasi Tags
• Gunakan Python, Javascript dan bahasa pemograman lainnya untuk mengakses Tags 
• Looping seluruh Tags
• Membangun Dataset dalam bahasa pemograman
• Mengubah format Dataset dalam bentuk (atau struktur) tertentu

3. Teknik Web Scraping

Dalam sebuah publikasi ilmiah berjudul A Comparative Study on Web Scraping oleh Sirisuriya (2015), dijelaskan bahwa terdapat 9 teknik umum dalam scraping, yaitu:

• Copy Paste, secara manual melakukan copy-paste Source Code untuk membentuk Dataset
• Text Grapping dan Regular Expression, pengaplikasian UNIX command atau melakukan Expression-Matching dengan suatu bahasa pemrograman
• Hypertext Transfer Protocol (HTTP) Programming, sebuah upaya untuk ekstraksi data dari laman web statis maupun dinamis, dengan posting HTTP request ke web server menggunakan program socket
• Hyper Text Markup Language (HTML) Parsing, merujuk pada pengubah format atau struktur data dari query language tertentu
• Document Object Model (DOM) Parsing, merujuk pada upaya embed full-fleged web browser
• Memanfaatkan Software Web Scraping
• Memanfaatakan Vertical Aggregation Platform, merujuk pada pemanfaatan bots yang dikostumisasi secara khusus oleh suatu instasi, untuk kebutuhan scraping tertentu. Umumnya ini berupa upaya otomatisasi
• Semantic Annotation Recognizing, merujuk pada pola identifikasi metadata dan anotasi tertentu dari data snippet spesifik
• Computer Vision Web-Page Analysers, merujuk pada upaya scraping dengan bantuan machine learning atau bahkan AI (Artificial Intelligence)

4. Software Untuk Scraping

Adapun dalam publikasi ilmiah berjudul A Comparative Study on Web Scraping oleh Sirisuriya (2015) tadi, disebutkan pula beberapa software yang dapat membantu kamu terkait scraping, di antaranya:

1. Visual Web Ripper
2. Web Content Extractor
3. Mozanda Web Scraper
4. UiPath – Robotic Process Automation
5. Out Wit Hub
6. Screen Scraper
7. WebHarvy
8. Easy Web Extract
9. WebSunDew
10. Web Data Extractor
11. Helium Scraper
12. WebExtractor 360
13. FMiner
14. Scrapy
15. Import io
16. Web Scraper

5. Implementasi Dan Manfaat Web Scraping

Untuk kamu yang mungkin tidak familiar dengan data-science atau teknik informatika secara umum, tentu scraping dan istilah terkait ini jadi hal yang kompleks, rumit dan terdengar aneh.

Namun, Web Scraping sangat penting untuk kehidupan manusia moderen saat ini, beberapa lingkup dan wilayah yang mengimplementasikan Web Scraping, kami rangkum sebagai berikut:

Bidang Perdagangan Retail

Scraping membantu banyak perusahaan dari beragam industri untuk memantau persaingan harga, menilik minat dari pelanggan dan calon kostumer, menemukan brand image yang diidamkan oleh pasar, serta mendalami sentimen apa yang sekiranya mempengaruhi pasar, seperti COVID-19 beberapa tahun belakangan.

Bidang Ekuitas Dan Finansial

Pada lini finansial, scraping sejumlah berita terkait stabilitas ekonomi jadi hal yang penting, begitu pula dengan market data yang sangat dinamis baik itu performa pasar saham dan instrumen investasi maupun finansial lainnya.

Pada lini perusahaan, scraping secara internal beragam berkas finasial akan membutuhkan banyak waktu bila dilakukan secara manual, terlebih bila rentang waktu data yang dibutuhkan telah cukup lama berlalu.

Bidang Data Science

Web Scraping di bidang Data Science memang menyasar pada analisis secara real-time, yang tentu beberapa kesempatan juga merujuk pada analisis probabilitas (predictive analysis). Serta secara masiv kini dimanfaatkan dalam proses pengembangan machine learning dan juga AI.

Dalam konteks Produksi, Pemasaran Dan Penjualan

Bila merujuk konteks Pemasaran (Marketing), pemasaran berbasis data ataupun trend tentu jadi hal yang sangat signifikan, dengan scraping maka dapat diketahui anomali seperti apa, dan trend mana yang longlast, sehingga produk bisa didistribusikan disana.

Scraping juga sangat vital pada konteks content marketing, competitive analysis, atau bahkan memantau performa SEO serta Brand image.

Penutup

Scraping ialah sebuah aspek yang penting dalam konteks internet. Peranannya memang lebih umum di belakang layar karena sesuai dengan fungsi dan definisinya, yakni menghimpun.

Proses himpun, bila kita analogikan layaknya aktivitas berbelanja (scraping) para Ibu di pagi hari ke pasar (internet), untuk menemukan bahan makanan (data) yang dibutuhkan untuk sebuah sajian (produk atau konten berbasis internet).

Tanpa bahan makan mentah, kamu tidak akan bisa menemukan hidangan sarapan yang lezat untuk memulai harimu. Maka, begitu pula tanpa Web Scraping tidak akan ada beragam konten dan produk berbasis internet yang bisa dengan mudah dan nyaman untuk kita nikmati sekarang.