Dalam beberapa tahun terakhir, penggunaan teknik web scraping meningkat pesat. Terutama, dengan semakin umumnya penerapan data science di lingkungan bisnis.
Semakin banyak perusahaan besar yang mengandalkan web scraping untuk mengumpulkan data pasar dan informasi pesaing. Bahkan, pada tahun 2022, ukuran pasar perangkat lunak web scraper telah menembus US$695.3 juta, dan diproyeksikan tumbuh sebesar 13% hingga 2029.
Web scraping adalah teknik revolusioner yang memungkinkan kita untuk mengekstraksi data dari berbagai situs web secara otomatis. Tidak lagi perlu bersusah payah menyusuri halaman-halaman web secara manual.
Artikel ini akan membahas apa itu web scraping, cara kerjanya, teknik-tekniknya, dan manfaat yang dapat diperoleh. Mari kita kulik satu per satu!
Apa itu Web Scraping?
Web scraping adalah sebuah teknik pengumpulan data dalam dunia digital yang memungkinkan pengambilan data secara otomatis dari berbagai situs web.
Dengan menggunakan perangkat lunak atau bot khusus, web scraping dapat mengekstraksi informasi yang relevan dari kode HTML halaman web yang diakses. Dalam versi yang lebih canggih, scraper juga bisa mengekstrak elemen CSS dan JavaScript.
Tujuan dari data scraping adalah untuk mengumpulkan data tertentu dari berbagai sumber dan menyimpannya dalam format terstruktur, seperti file CSV atau database, untuk nantinya dianalisis lebih lanjut.
Web scraping memiliki aplikasi yang luas dalam berbagai bidang. Namun, perlu diingat bahwa web scraping harus dilakukan dengan etika dan menghormati hak cipta serta kebijakan privasi dari situs web yang di-scrape.
Beberapa situs web memiliki aturan yang melarang akses bot atau web scraping, dan pelanggaran dapat berakibat pada tindakan hukum.Selain itu, kita perlu berhati-hati agar tidak memberatkan beban server situs web dengan permintaan yang berlebihan.
Penggunaan web scraping yang tidak bertanggung jawab dapat menyebabkan gangguan pada kinerja situs web dan berdampak negatif pada pengalaman pengguna.
Manfaat Web Scraping
Ada banyak manfaat dari penggunaan web scraping dalam berbagai bidang. Berikut ini adalah lima manfaat utamanya:
1. Market Research
Dalam bidang riset pasar, web scraping adalah alat yang sangat berharga. Dengan menggunakan teknik ini, perusahaan dapat mengumpulkan data tentang produk dan layanan dari berbagai situs e-commerce dan marketplace.
Data ini tidak hanya mencakup harga produk. Tetapi, juga mengumpulkan data kualitatif seperti ulasan pelanggan, peringkat produk, dan fitur produk lainnya.
Data yang diambil dari web scraping memungkinkan perusahaan untuk memahami tren pasar, preferensi konsumen, dan perilaku pembelian.
Informasi ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi peluang pasar, mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif, serta menyesuaikan produk dan layanan untuk memenuhi kebutuhan dan ekspektasi konsumen.
2. Brand Monitoring
Monitoring merek atau brand monitoring menjadi krusial bagi perusahaan di era yang semakin kompetitif seperti sekarang.
Web scraping memungkinkan perusahaan untuk secara aktif memantau dan mengumpulkan data tentang brand mereka dan pesaing dari berbagai sumber.
Dengan menggunakan web scraping, perusahaan dapat mengawasi aktivitas dan brand image di platform media sosial, forum diskusi, situs berita, dan berbagai situs web lainnya.
Data yang diambil dari web scraping memungkinkan perusahaan untuk mengidentifikasi sentimen pelanggan terhadap merek, menangkap isu atau masalah yang muncul, serta memberikan tanggapan atau solusi yang tepat.
3. Lead Generating
Web scraping juga digunakan dalam proses lead generating atau pengumpulan data calon konsumen potensial.
Dalam bisnis, mengidentifikasi calon konsumen yang potensial menjadi langkah awal yang krusial dalam upaya pemasaran dan penjualan.
Dengan web scraping, perusahaan dapat mengambil data kontak dari berbagai situs web, seperti alamat email, nomor telepon, dan informasi kontak lainnya.
Data ini kemudian dapat digunakan untuk mengembangkan database calon konsumen potensial yang dapat dihubungi untuk kampanye pemasaran dan penjualan. Baik melalui sosial media, email marketing, maupun offline.
4. Price Intelligence
Dalam dunia e-commerce yang sering sikut-sikutan, price intelligence sangat penting bagi perusahaan untuk tetap bersaing.
Web scraping memungkinkan perusahaan untuk mengumpulkan data kuantitatif seperti harga dari berbagai situs e-commerce dan marketplace.
Dengan data harga yang diambil dari web scraping, perusahaan dapat memantau dan membandingkan harga produk mereka dengan pesaing.
Informasi ini memungkinkan perusahaan untuk menyesuaikan strategi harga mereka agar tetap kompetitif di pasar, menawarkan harga yang lebih menarik bagi konsumen, serta mengidentifikasi peluang untuk meningkatkan profitabilitas.
5. Equity Research
Dalam bidang keuangan, web scraping juga menjadi alat yang berguna dalam equity research.
Dengan menggunakan web scraping, analis keuangan dapat mengumpulkan data fundamental dan harga saham dari berbagai sumber.
Data yang diambil dari web scraping memungkinkan analis untuk menganalisis kinerja perusahaan, memprediksi pergerakan harga saham, serta mengidentifikasi peluang investasi yang potensial.
Informasi ini menjadi dasar yang kuat dalam pengambilan keputusan investasi yang cerdas dan informasi yang lebih akurat bagi para investor.
Penerapan web scraping ternyata cukup luas, ya, terlebih di era AI seperti sekarang. Tidak heran, keahlian machine learning sangat diincar perusahaan! Yuk, asah skill-mu dan jadi data scientist di perusahaan impian melalui bootcamp Bitlabs.
Cara Kerja Web Scraping
Cara kerja web scraper menggunakan perangkat lunak atau bot yang dirancang khusus untuk mengekstraksi data dari halaman web secara otomatis. Urutannya adalah sebagai berikut:
Di awal, perangkat lunak web scraping akan mengidentifikasi URL situs web yang ingin di-scrape dan melakukan permintaan HTTP ke server situs tersebut.
Permintaan ini berfungsi untuk mendapatkan kode HTML halaman web yang diakses. Kode HTML ini berisi informasi yang membentuk tampilan dan konten halaman web tersebut.
Setelah mendapatkan kode HTML halaman web, perangkat lunak web scraping akan melakukan analisis terhadap struktur dan elemen-elemen yang ada dalam kode tersebut.
Tujuannya adalah untuk menemukan elemen data yang diinginkan, seperti harga produk, nama produk, ulasan pelanggan, atau data lain yang relevan.
Dalam melakukan analisis kode HTML, perangkat lunak web scraping akan menggunakan teknik parsing, yaitu proses membaca dan memahami struktur kode HTML.
Dengan menggunakan library atau framework web scraping seperti BeautifulSoup atau Scrapy, perangkat lunak akan mencari elemen data berdasarkan tag HTML, atribut, atau pola tertentu yang telah ditentukan sebelumnya.
Setelah elemen data yang diinginkan ditemukan, perangkat lunak web scraping akan mengekstraksi informasi tersebut dari kode HTML dan menyimpannya dalam format terstruktur, seperti file CSV, spreadsheet, atau database.
Data yang telah diambil dan diolah ini kemudian dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut, penelitian, atau pengambilan keputusan.
Teknik-Teknik Web Scraping
Dalam prosesnya, web scraping menggunakan berbagai teknik untuk menganalisis dan mengekstraksi data dari kode HTML halaman web yang diakses. Berikut ini adalah beberapa teknik utama yang sering digunakan dalam web scraping:
1. Parsing HTML
Parsing HTML adalah teknik dasar dalam web scraping yang melibatkan analisis struktur dan elemen-elemen kode HTML halaman web.
Dalam proses parsing, perangkat lunak web scraping menggunakan library atau framework seperti BeautifulSoup atau Scrapy untuk membaca dan memahami struktur kode HTML.
Dengan menggunakan teknik parsing, perangkat lunak dapat mengidentifikasi elemen data yang diinginkan berdasarkan tag HTML, atribut, atau pola tertentu.
Misalnya, jika kita ingin mengumpulkan data harga produk dari situs e-commerce, perangkat lunak akan mencari elemen data yang terdapat dalam tag HTML “span” dengan atribut “class” yang sesuai.
Teknik parsing HTML menjadi dasar bagi teknik web scraping lainnya dan memungkinkan pengambilan data secara efisien dan akurat.
2. Google Sheets
Google Sheets adalah layanan spreadsheet online yang populer dan sering digunakan dalam web scraping untuk menyimpan data yang telah diambil dari berbagai situs web.
Dalam prosesnya, perangkat lunak web scraping dapat menyimpan data yang diambil langsung ke Google Sheets dengan menggunakan API Google Sheets.
Dengan demikian, data yang telah di-scrape dapat dengan mudah diakses, dikelola, dan dibagikan dengan tim atau pihak lain.
Google Sheets menjadi pilihan yang populer dalam web scraping karena kemudahan penggunaannya dan dukungan kolaborasi yang memudahkan berbagi data dengan tim.
3. XPath
XPath adalah bahasa yang digunakan untuk melakukan navigasi dalam dokumen XML, termasuk kode HTML halaman web.
Dalam konteks web scraping, XPath memungkinkan perangkat lunak untuk mengidentifikasi elemen data dengan lebih spesifik berdasarkan jalur atau lokasi mereka dalam struktur halaman web.
Dengan menggunakan teknik XPath, perangkat lunak web scraping dapat menentukan ekspresi yang tepat untuk mencari dan mengekstraksi elemen data yang diinginkan.
Misalnya, dengan XPath, kita dapat mengidentifikasi elemen dengan tag HTML tertentu, atribut khusus, atau kombinasi dari beberapa elemen.
Teknik XPath sangat berguna dalam web scraping karena memungkinkan pengambilan data yang lebih presisi dan efisien, terutama pada halaman web yang kompleks dan memiliki struktur yang rumit.
4. DOM Parsing
DOM parsing adalah teknik web scraping yang melibatkan manipulasi struktur dokumen HTML yang dipresentasikan dalam bentuk DOM (Document Object Model).
DOM adalah representasi struktur halaman web dalam bentuk pohon, di mana setiap elemen halaman web diwakili oleh ranting dalam pohon.
Dengan menggunakan teknik DOM parsing, perangkat lunak web scraping dapat mengakses dan memanipulasi elemen halaman web dengan lebih mudah. Hal ini memungkinkan perangkat lunak untuk mencari, mengekstraksi, atau memodifikasi elemen data dengan lebih spesifik dan fleksibel.
DOM parsing sangat berguna ketika halaman web yang di-scrape mengandung interaksi dinamis, seperti situs web yang menggunakan JavaScript untuk memuat konten. Dengan menggunakan teknik DOM parsing, perangkat lunak dapat menunggu hingga konten dinamis dimuat sepenuhnya sebelum melakukan ekstraksi data.
5. Regular Expression
Regular expression atau ekspresi reguler adalah teknik web scraping yang memanfaatkan pola teks untuk mencari dan mengidentifikasi data yang diinginkan dalam kode HTML halaman web.
Dalam prosesnya, perangkat lunak web scraping menggunakan pola reguler yang sesuai dengan format data yang ingin diambil.
Misalnya, jika kita ingin mengumpulkan data nomor telepon dari halaman web, kita dapat menggunakan regular expression untuk mencari dan mengekstraksi semua teks yang cocok dengan format nomor telepon.
Teknik regular expression sangat fleksibel dan efektif dalam web scraping karena memungkinkan pencocokan pola teks yang kompleks dan beragam.
6. Web Scraping Tools
Terkadang, untuk kemudahan dan efisiensi, web scraping dapat dilakukan dengan menggunakan alat atau perangkat lunak web scraping yang telah dirancang khusus.
Beberapa web scraping tools populer seperti BeautifulSoup, Scrapy, dan Selenium menyediakan library dan framework yang dapat digunakan untuk mengotomatisasi proses web scraping.
Dengan menggunakan alat-alat ini, pengguna dapat dengan mudah mengambil dan menyimpan data dari berbagai situs web tanpa harus membuat perangkat lunak dari awal.
Web scraping tools mempercepat proses web scraping dan memungkinkan pengguna untuk fokus pada analisis data dan pemrosesan hasil yang telah diambil.
Kesimpulan
Scraping data adalah metode penting dalam dunia data science terutama data mining, yang memungkinkan akses ke berbagai data dari berbagai sumber. Dengan teknik yang tepat, data yang relevan dapat diambil dan digunakan untuk analisis mendalam, memantau pasar, dan membuat keputusan yang lebih cerdas.
Untuk para profesional yang tertarik dengan dunia data science, menguasai web scraping adalah keahlian berharga.
Jika kamu ingin mengasah kemampuan web scraping dan menjadi data scientist, ada berbagai sumber belajar dan pelatihan yang tersedia. Bootcamp Machine Learning di Bitlabs adalah salah satu pilihan terbaik untuk mengembangkan keterampilan dalam dunia data science.
Selamat belajar!
