p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Aplikasi Pendeskripsi Produk Secara Otomatis dengan Metode Text Mining
Bandel Elon Subrata #1 , Yus Sholva #2 , Enda Esyudha Pratama #3
# Program Studi Sarjana Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak 78124
1 elsubrata@student.untan.ac.id
2 sholvariza@untan.ac.id 3 enda@informatika.untan.ac.id

## Abstrak
Deskripsi produk merupakan hal yang sangat penting bagi konsumen untuk dapat mengetahui kandungan dan komposisi pada suatu produk. Dengan membaca deskripsi produk, konsumen dapat menghindari kesalahan dalam penggunaan atau pemilihan produk, terutama bagi pengguna produk sensitif ataupun yang memiliki alergi terhadap kandungan zat tertentu. Sayangnya banyak ditemukan deskripsi produk yang ditulis dengan ukuran huruf yang terlalu kecil, sehingga membuat konsumen kesulitan untuk membacanya. Meskipun sebenarnya informasi terkait suatu produk dapat dicari menggunakan search engine seperti Google , namun konsumen akan tetap merasa kesulitan karena mereka harus meluangkan waktu untuk mencari informasi produk dengan mengakses link pencarian satu per satu. Penelitian ini bertujuan membangun sebuah aplikasi yang dapat mendeskripsikan secara otomatis menggunakan metode Text Mining dengan teknik “ grabbing ” dari dua sumber data, yaitu website smarco.co.id dan klikindomaret.com. Website Smarco dijadikan target pertama untuk proses grabbing karena website ini menyediakan data barcode produk. Selanjutnya, dilakukan proses grabbing tahap dua untuk mendapatkan detail deskripsi produknya. Melalui pendekatan ini, pengguna dapat mencari deskripsi produk dengan cara memasukan nomor barcode yang tertera pada kemasan produk. Pengujian dilakukan dengan melakukan pencarian menggunakan 100 nomor barcode produk yang dikumpulkan secara acak. Hasilnya 34 produk ditemukan pada grabbing tahap pertama dan 66 produk tidak ditemukan karena data tidak tersedia pada website Smarco dan dilakukan analisis dengan recall dan precision yang menunjukkan hasil nilai recall 34% dan precision 44%. Rendahnya nilai recall dan precision terjadi karena data produk tidak tersedia pada website sumber. Hal ini telah dibuktikan melalui pengecekan kembali (crosscheck) produk - produk yang tidak ditemukan di aplikasi tersebut secara langsung pada website smarco.co.id dan indomaret.com. Kata kunci: web_ grabbing , text_mining, barcode , pendeskripsi_produk

## Automatic Product Describer Application with Text Mining Method

## Abstract
A product description is very important for consumers to know the content and composition of a product. By reading the product descriptions, consumers can avoid mistakes in selecting and using a product, especially for those who are sensitive or have allergies to certain substances. Unfortunately, many product descriptions are written in too small fonts size, and it makes consumers feel difficult to read them. Although the information related to a product can be searched using search engines such as Google, consumers will still find it demanding because they have to take the time to find product information one by one. This study aims to develop an application that can describe a product automatically using the Text Mining method with the "grabbing" technique from two data sources, namely smarco.co.id and klikindomaret.com websites. Smarco’s website is chosen as the first target for the grabbing process because it provides barcode data for a product. Next, the second stage of the grabbing process is carried out to get a detailed description of the product that is looked for. Through this approach, the application users (consumers) can search for product descriptions by entering the barcode on the product packaging. Testing is done by searching product descriptions using 100 product barcodes that are collected randomly. As the result, 34 products were found in the first stage of grabbing and 66 products were not found because the data was not available on Smarco’s website. Furthermore, the analysis using recall and precision showed the results of the recall value of 34% and precision value of 44%. The low recall and precision values occur because product data is not
available on the source website. This has been proven by cross-checking the not found products directly on the smarco.co.id and indomaret.com websites.
Keywords: web_ grabbing , text mining, barcode , produk_describer
I. P ENDAHULUAN
Deskripsi produk merupakan penggambaran singkat mengenai sebuah produk, yang bertujuan memberikan informasi kepada konsumen sehingga konsumen tertarik untuk membeli atau menggunakannya.  Deskripsi  ini biasanya berisi mengenai nama produk, komposisi produk, ukuran kemasan, dan harga ukuran. Deskripsi produk sebagai sarana menyampaikan informasi terkait produk tersebut sehingga, deskripsi produk dianggap memiliki peranan yang sangat penting baik bagi produsen maupun konsumen produk [1].
Peranan deskripsi produk bagi produsen sangat penting yaitu untuk pengenalan produk pada saat penjualan, sedangkan bagi konsumen atau pengguna deskripsi produk memegang peranan penting sebagai sumber informasi dan petunjuk mengenai produk tersebut [2]. Deskripsi produk memberikan beberapa manfaat pada pengguna diantaranya adalah untuk menghindari salah penggunaan produk bagi pengguna yang memiliki  alergi dengan makanan yang mengandung bahan zat tertentu, misalnya alergi seafood, kandungan glukosa yang tinggi pada penderita diabetes, atau pengguna produk yang memiliki alergi pada bahan kosmetik tertentu. Sehingga dengan adanya informasi produk yang jelas, diharapkan pengguna dapat memilih produk yang akan digunakan atau dikonsumsi guna menghindari dampak negatif atau pun penyebab alergi pada dirinya.
Kebiasaan masyarakat saat ini adalah mencari informasi melalui internet karena data dan fakta pada internet sangat beragam dan dapat diakses kapan saja. Website merupakan salah satu sumber informasi pada internet yang dapat memenuhi kebutuhan masyarakat akan informasi [3]. Hal ini juga berlaku untuk mendapatkan informasi produk.
Proses mendapat rincian deskripsi produk yang berupa nama produk, ukuran kemasan, komposisi, cara penggunaan dan harga produk umumnya dapat dilakukan dengan melakukan pencarian secara manual pada mesin pencari seperti google.com dengan memasukan nama produk dan mengakses website yang menampilkan informasi produk, namun hal ini dirasa kurang efektif karena link yang ditampilkan sering kali tidak memberikan informasi yang dicari, misalnya hanya menampilkan gambar produk saja, atau nama produk yang mirip namun berbeda, pada kondisi seperti ini pencarian harus dilakukan kembali atau mengakses website yang lain. Kasus seperti ini bisa terjadi secara berulang - ulang sehingga memakan waktu yang lama. Sehingga dirasa dibutuhkan sebuah sistem yang dapat secara otomatis mencari informasi untuk kemudian disajikan dalam bentuk deskripsi produk yang diinginkan tanpa harus membaca kemasan produk satu persatu, cukup dengan melakukan scan pada barcode . Keuntungan penggunaan barcode sendiri yaitu mempercepat prose penginputan karena dapat menggunakan barcode scanner , penggunaan barcode scanner dapat memperkecil kesalahan input yang disebabkan kesalahan operator komputer atau pengguna [4]. Penggunaan barcode scanner juga dapat mempercepat proses memasukkan data.  Komputer tidak dapat secara
langsung membaca data yang ada dalam kode bar atau barcode tersebut, oleh karena itu, sebelumnya kode yang ada harus ditangkap dan di terjemahkan ke dalam format data yang dapat dibaca oleh komputer. Alat yang dapat membaca dan mengirimkannya ke dalam komputer itulah yang disebut dengan barcode reader atau barcode scanner [5]. Dengan adanya kondisi di atas, maka penulis ingin mengangkat permasalahan ini sebagai topik penelitian yaitu Aplikasi Pendeskripsi Produk Otomatis dengan metode Text mining. Penelitian ini akan mengimplementasikan metode Text mining untuk mendapatkan informasi produk yang telah tersedia dari beberapa website yang akan dijadikan sumber data. Dalam hal ini akan dibuat sebuah web crawler yang dapat mencari data produk dari website sumber yang ditentukan untuk kemudian diolah dengan metode Text mining agar dapat menjadi informasi sesuai yang dibutuhkan yakni deskripsi produk. Web crawling akan mencari halaman web melalui URL (Uniform Resource Locator), dan mengembalikan data yang bersangkutan ke pengguna secara langsung. Pengguna tidak perlu mengakses informasi dengan menelusuri halaman web satu per satu sehingga menghemat waktu dan tenaga serta meningkatkan akurasi pengumpulan data [6].  Web crawling yaitu dengan cara pertama Pembuat program mempelajari dokumen HTML dari website yang akan diambil informasinya untuk di tag HTML [7].
Adapun tujuan penelitian ini adalah menghasilkan aplikasi pencarian informasi produk berdasarkan masukan berupa kode barcode produk secara otomatis, dengan pendekatan text mining. Sehingga diharapkan dapat memudahkan calon konsumen atau pengguna produk untuk mengetahui informasi produk tanpa harus melakukan pencarian secara manual.

## II. M ETODOLOGI
Penelitian dilakukan dengan berberapa tahapan sistematis, seperti diilustrasikan pada gambar 1 berikut ini.

## Gambar 1. Langkah Penelitian

## A. Analisis Kebutuhan
Analisis kebutuhan sistem pada penelitian ini dilakukan dengan memahami masalah dan menganalisa masalah yaitu dibutuhkannya suatu aplikasi yang dapat mendeskripsikan
suatu produk berdasarkan barcode yang diinputkan oleh pengguna aplikasi.  Web grabbing adalah metode pengumpulan data melalui internet, meskipun web scraping bukan sesuatu hal yang baru, belakangan ini metode web grabbing sangat populer digunakan untuk pemenuhan data mining, Manfaat dari web grabbing adalah agar informasi yang dicari  lebih terfokus sehingga memudahkan dalam melakukan pencarian suatu infomasi [8].  Untuk itu dibutuhkan website sumber sebagai target grabbing . Website ini harus memiliki data barcode produk dan deskripsi produk. Setelah dilakukan pencarian diketahui website smarco.co.id  sebagai menyediakan data produk beserta barcode, selanjutnya untuk melengkapi deskripsi produk digunakan website klikindomaret.com sebagai sumber kedua.  Aplikasi ini melakukan  proses grabbing pada website smarco.co.id berdasarkan kata kunci barcode, jika produk ditemukan  maka nama produk tersebut dijadikan kata kunci untuk melakukan grabbing tahap kedua dengan tujuan website klikindomaret.com. Berdasarkan hasil grabbing dua tahap ini data prosuk ditampilkan sebagai deskripsi produk dan disimpan ke dalam database. Jika pengguna melakukan penncarian deskripsi produk dengan kata kunci barcode yang sama maka proses yang terjadi adalah mencari ke database produk terlebih dahulu dan jika tidak ditemukan akan dilakukan proses grabbing seperti yang telah dijelaskan sebelumnya. Berdasarkan analisis proses bisnis ini, dapat disimpulkan bahwa sistem yang dibuat memerlukan website target yang dapat ditemui berdasarkan barcode dan memiliki deskripsi produk yang lengkap.
Tampilan halaman utama website smarco.co.id dapat dilihat seperti pada gambar 2 berikut ini. Website smarco.co.id ini menyediakan kolom pencarian menggunakan barcode sehingga proses grabbing berdasarkan barcode dapat dilakukan.
Gambar 2. Halaman Website smarco.co.id
Website klikindomaret.com tidak memiliki fitur pencarian berdasarkan barcode tetapi berdasarkan kata kunci nama produk. Tampilan halaman depan klikindomaret.com diperlihatkan pada gambar 3 berikut.
Gambar 3. Halaman Website klikindomaret.com
Dari analisis kebutuhan data yang tersedia dan dapat digunakan sebagai deskripsi produk dapat dilihat pada tabel 1 berikut:
TABEL I D ATA Y ANG T ERSEDIA P ADA W EB S UMBER Website Sumber Data yang Tersedia www.Smarco.co.id Barcode Foto Produk Nama Produk Ukuran Produk www.klikindomaret.com Nama Produk Foto Produk Komposisi
Takaran Per Penyajian Ukuran Produk Harga
Aplikasi melakukan pencarian pada web smarco berdasarkan barcode untuk kemudian di jadikan kata kunci pencarian pada web klikindomaret.com, sehingga data yang ada pada smarco.co.id dilengkapi data yang didapatkan dari klikindomaret.com sebagai deskripsi produk.

## B. Perancangan Sistem
Perancangan sistem bertujuan untuk memberikan gambaran tentang fungsionalitas sistem yang akan dibuat sehingga diharapkan dapat membantu dalam penyelesaian masalah  [9]. Perancangan sistem ini akan dijelaskan melalui diagram alir, arsitektur, proses aplikasi, desain database dan desain antarmuka.
Secara umum gambaran sistem dapat dibuat rancangan awal arsitektur sistem seperti Gambar 4 berikut.
Web crawler dapat memperoleh informasi sesuai dengan kata kunci yang diberikan, sama halnya dengan mesin pencari atau search engine. Web Crawler dirancang untuk menelusuri halaman web dan memasukkannya ke dalam database  lokal  [10].  Web crawler yang dibangun memanfaatkan sitemap untuk mengambil link – link yang ada pada website yang akan dicrawling. Fungsi utama aplikasi ini adalah melakukan pengambilan metadata yang ada pada link dengan masukan berupa sitemap website tersebut [11]. Berdasarkan arsitektur sistem pada Gambar 6 Pengguna memasukan barcode pada kolom pencarian, aplikasi akan melakukan pencarian pada website smarco, setelah hasil smarco didapatkan kemudian aplikasi melakukan pencarian pada website klikindomaret.com berdasarkan nama produk yang didapat dari web smarco.co.id setelah hasil didapatkan kemudian ditampilkan dan disimpan pada database.
Aplikasi pendeskripsi produk secara otomatis memiliki beberapa tahapan proses diantaranya pencarian dan grabbing , Untuk lebih memahami dari cara kerja sistem yang ada pada aplikasi pendeskripsi produk secara otomatis, dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Flowchart Proses Aplikasi
Proses diawali dengan menginputan barcode oleh user, kemudian sistem akan melakukan pencarian pertama pada
website smarco.co.id, jika hasil ditemukan maka akan dilakukan proses grabbing pertama untuk mendapatkan data berupa nama produk berdasarkan nama produk akan dilakukan pencarian kedua yaitu pada website klikindomaret.com. berdasarkan hasil pencarian kedua maka dilakukan grabbing kedua untuk mendapatkan rincian produk dari klikindomaret.com, kemudian digabungkan dengan hasil dari grabbing pertama. Untuk kemudian di jadikan rincian produk.
Entity Relationship Diagram merupakan suatu teknik grafis yang menggambarkan skema basis data. Diagram ini terdiri dari sekumpulan objek dan relasi antar objek tersebut, serta dapat digunakan untuk menggambarkan relasi antara dua entitas atau lebih[12]. Secara umum gambaran basis data yang akan dibuat dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. ERD Database
Berikut merupakan rincian tabel database yang digunakan
• Spesifikasi Tabel Grabbing Pertama Nama database : tugasakhir_db Nama tabel : smarco
• Keterangan : tabel yang digunakan untuk menyimpan hasil grabbing 1.
TABEL II S PESIFIKASI T ABEL G RABING SMARCO . CO . ID Nama Field Tipe Boleh Kosong Keterangan id int (10) Tidak Auto Increment s_ barcode varchar(50) Tidak Foreign Key s_judul varchar (199) Ya s_gambar varchar (150) Ya s_berat varchar (50) Ya
• Spesifikasi Tabel Grabbing kedua Nama database : tugasakhir_db Nama tabel : indomaret Keterangan : tabel yang digunakan untuk menyimpan hasil grabbing 2
TABEL III S PESIFIKASI T ABEL I NDOMARET
Nama Field Tipe Boleh Kosong  Keterangan id int (10) Tidak Auto Increment i_ barcode varchar(50) Tidak Foreign Key i_judul varchar (199) ya i_harga varchar (50) ya i_gambar varchar (150) ya i_desc varchar (500) ya i_berat varchar (50) ya
Antarmuka merupakan tampilan dari suatu program aplikasi yang berperan sebagai sarana interaksi antara
Smarco Indomaret barcode judul id_produk berat judul Komposisi harga deskripsi Mecari gambar berat gambar
program dengan user. Sistem yang dibangun diharapkan dapat menyediakan antarmuka yang mudah dimengerti dan mudah digunakan oleh user. Berikut ini adalah perancangan antarmuka pada sistem yang akan dibuat.

## Gambar 7. Struktur Antarmuka Sistem
Sistem ini merupakan aplikasi berbasis website yang setiap data yang masuk akan tersimpan di database. Antarmuka aplikasi yang dibangun memiliki beberapa tampilan yang disesuaikan dengan menu - menu aplikasi yang ada. Tampilan halaman awal aplikasi dapat dilihat seperti gambar 8 berikut ini.

## Gambar 8. Rancangan Tampilan Awal Aplikasi
Setelah dilakukan pencarian pada kolom pencarian maka akan ditampilkan hasil pencarian pada halaman hasil yang diilustrasikan pada gambar 9 berikut ini.

## Gambar 9. Rancangan Tampilan hasil pencarian
Dari hasil pencarian maka kedua hasil grabbing akan di gabungkan seperti diilustrasikan pada gambar 10 berikut.
Gambar 10. Rancangan Halaman Hasil Pencarian
Pada halaman hasil pencarian berisi hasil penacarian pada website smarco.co.id dan di gabungkan dengan hasil pencarian klikindomaret.com.
C. Pembuatan Sistem
Aplikasi yang dibangun berupa  aplikasi berbasis web yang mengimplementasikan teknik web grabbing dengan bahasa pemrograman php dan hasil pencariannya akan disimpan ke dalam tabel dengan menggunakan database MySQL. Teknik web  grabbing sendiri umum dilakukan sebagai teknik untuk pengumpulan atau pencarian data tertentu pada dokumen yang berbentuk website. Pada penelitian ini data yang ingin didapatkan atau dicari berupa rincian data produk, dengan mengimplementasikan metode text mining untuk peroses melakukan collect data dari sumber website. Teknik grabbing umumnya memanfaatkan salah satu function php yaitu function_curl . Berikut merupakan function dasar dari php_curl. if($origin==null){ preg_match('/(https?:\/\/.*?)(\/|$)/is',$url, $origin); $origin = $origin[1]; } $ch = curl_init(); curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url);
curl_setopt($ch, CURLOPT_FOLLOWLOCATION, TRUE); curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1); curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true); curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, array( 'Accept: text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9
,image/webp,*/*;q=0.8',
"Origin: $origin",
'User-Agent: Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64)
AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/43.0.2357.130 Safari/537.36', 'Content-Type: application/x-www-form- urlencoded',
"Referer: $url",
)); $html = curl_exec($ch); $data = curl_exec($ch);
curl_close($ch); return $data; }
Function PHP diatas digunkan pada dalam proses grabbing yang diimplementasikan pada saat melakukan collect data produk pada website smarco.co.id adalah sebagai berikut.
function grabme($str){ $url_smarco = 'http://smarco.co.id/search-
'.$str.'-0-0-0/'; $regex_gambar_smarco = '/<img src="(\/\/smarco.co.id\/productimages\/.*?)"/is'; $regex_nama_smarco = '/<p class="product- title">.*?>(.*?)<\/a>/is'; $regex_harga_smarco = '/<div class="product- price-retail">[\s\n\r]*<center>Rp (.*?),- <\/center>/is'; $regex_detil_smarco = '/<center>[\r\n\s]*<a href="(.*?)".*?[\r\n\s]*<\/center>/is'; $regex_berat_smarco = '/<p class="title">Berat Barang<\/p>[\r\n\s]*<div class="value">(.*?)<\/div>/is';
Pada potongan koding di  atas data yang diambil pada website smarco.co.id adalah data yang berada diantara <tag> html,  seperti pada gambar  11  berikut ini.  data yang didapatkan dari tak diatas berupa judul produk, ukuran, dan foto produk.
Gambar 11. Data yang diambil dari Website Smarco
Pada proses grabbing untuk melakukan mining text atau data dari website klikindomaret.com juga mengimplementasikan function curl dengan koding seperti berikut.
$url_indomaret = 'https://www.klikindomaret.com/search/?key=' . $str; $regex_gambar_indomaret = '/<img class="lazy" data- src="(https:\/\/assets.klikindomaret.com\/products\/.
*?)"/is'; $regex_nama_indomaret = '/<div class="title">[\s\n\r]*(.*?)[\s\n\r]*<\/div>/is'; $regex_harga_indomaret = '/<span class="normal price- value">Rp (.*?)<\/span>/is';
$regex_desc_indomaret = '/(<div class="productspec">.*?)<div class="tab-pane"/is';
$regex_alamat_indomaret = '/<a href="(\/product\/.*?)">/is';
Potongan koding diatas berfungsi untuk mengambil data pada website klikindomaret.com berupa data foto produk, harga, ukuran, komposisi dan kegunaan produk. Berikut pada gambar 12 berikut ini.
Gambar 12. Data yang diambil dari Website Indomaret
Semua data yang diambil berdasarkan tag HTML yang ada pada metadata website tersebut. Dari hasil collect data kemudian disimpan pada tabel untuk kemudian ditampilkan sebagai rincian produk dalam satu dalam halaman hasil pencarian aplikasi.

## D. Pengujian Sistem
Pengujian adalah satu set aktifitas yang direncanakan dan sistematis untuk menguji atau mengevaluasi kbenaran yang diinginkan. Aktifitas pengujian terdiri dari satu set atau sekumpulan langkah dimana dapat menempatkan desain kasus uji yang spesifik [13].
Pengujian pada aplikasi dilakukan dengan menggunakan metode Black box yang akan menguji fungsionalitas, performa, penggunaan memori, dan kompatibilitas, serta menggunakan recall dan precision untuk mengetahui tingkat akurasi aplikasi.

## 1)  Pengujian Black box
Pengujian perangkat lunak dari segi spesifikasi fungsional tanpa menguji desain dan kode program untuk mengetahui apakah fungsi, masukan dan keluaran dari perangkat lunak sesuai dengan spesifikasi yang dibutuhkan [13]. Pengujian fungsional yang digunakan untuk menguji sistem yang baru adalah metode pengujian alpha . Metode yang digunakan dalam pengujian ini adalah pengujian Black box yang berfokus pada fungsional, performa, penggunaan memori, dan tingkat keberhasilan. Pada pengujian ini dilakukan pengujian fungsional dan penghitungan persentase hasil pengujian.

## 2)  Skenario Pengujian
Untuk mengetahui kinerja aplikasi maka dilakukan pengujian fungsionalitas menggunakan metode pengujian black box , terdapat 2 (dua) fungsionalitas aplikasi yaitu fungsi grabbing 1 dan fungsi grabbing 2. Aplikasi dikatakan berhasil apabila kedua fungsi tersebut memberikan hasil yang sesuai. Hasil yang sesuai adalah hasil yang didapat sama dengan faktanya, sebagai contoh jika aplikasi menerima input berupa kode barcode dari suatu produk maka hasil grabbing 1 akan menghasilkan 2 (dua) kemungkinan yaitu produk yang dicari dapat ditemukan pada website sumber atau tidak dapat ditemukan. Ke-dua kemungkinan tersebut selanjutnya dibandingkan dengan proses pencarian produk secara manual. Jika aplikasi berhasil menemukan produk dan pencarian manual juga menemukan produk maka fungsi grabbing 1 dikategorikan berhasil, demikian pula jika aplikasi tidak berhasil menemukan produk dan pencarian manual juga tidak menemukan produk maka fungsi grabbing 1 dikategorikan berhasil. Selain daripada itu, maka fungsi grabbing 1 dikategorikan gagal. Selanjutnya jumlah pencarian berhasil dan pencarian gagal dihitung persentasenya berdasarkan banyak data uji yang digunakan. Pada pengujian fungsi grabbing 2 sangat bergantung pada hasil proses grabbing 1 hal ini terjadi karena proses grabbing 1 hanya dapat dilakukan jika proses grabbing 1 berhasil dan produk ditemukan selain dari itu maka proses berhenti pada tahap grabbing 1. Nama produk yang dihasilkan pada grabbing 1 akan digunakan untuk generate keyword proses pada fungsi grabbing 2. Pada tahap ini fungsi grabbing 2 dikategorikan berhasil jika hasil pencarian sesuai dengan produk yang ditemukan pada grabing 1 atau produk tidak berhasil ditemukan dan dibandingkan dengan hasil pencarian manual juga tidak
ditemukan, selain daripada itu maka fungsi grabbing 2 dianggap gagal.

## 3)  Analisis Recall and Precision
Information Retrieval System (IRS) atau Sistem temu kembali informasi adalah sebuah media layanan bagi pengguna untuk memperoleh informasi atau sumber informasi yang dibutuhkan oleh pengguna [14]. Precision adalah proporsi jumlah dokumen yang ditemukan dan dianggap relevan untuk kebutuhan pencari informasi. Ukuran recall dan precision ini juga bergantung pada apa yang dimaksud dengan “dokumen yang relevan” itu dan bagaimana memastikan relevan tidaknya dokumen. Relevansi adalah kecocokan antara apa yang dicari dengan apa yang ditemukan. Sebuah dokumen dianggap relevan jika isinya dianggap cocok dengan apa yang diharapkan oleh pencarinya. Untuk mengetahui bagaimana recall dan precision pada sistem temu kembali informasi aplikasi Pendeskripsi produk secara otomatis maka penulis mengolah dan menganalisis data di atas dengan mengacu pada rumus matriks recall dan precision sebagai berikut [15] :
TABEL IV R UMUS M ATRIKS R ECALL D AN P RECISION
Keterangan
Relevan Tidak relevan Total Ditemukan a ( hits ) b ( noise ) a+b Tidak ditemukan c ( misses ) d ( rejected ) c+d
Total
a+c b+d a+b+c+d
𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 = � 𝑎𝑎 𝑎𝑎+𝑐𝑐 � × 100 (1)
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑅𝑅𝑅𝑅𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 = � 𝑎𝑎 𝑎𝑎+𝑐𝑐 � × 100 (2)

## E. Analisis Hasil Pengujian
Pada analisa hasil pengujian, dilakukan analisis terhadap sistem secara keseluruhan berdasarkan pengujian yang sudah dilakukan. Pada penelitian ini dilakukan analisis bagaimana hasil dari pengujian fungsional grabbing 1 dan grabbing 2. Kemudian dilakukan analisis dengan recall dan precisionnya.
Berdasarkan pengujian yang dilakukan maka akan dapat digambarkan bagaimana aplikasi pendeskripsi produk secara otomatis bekerja. Sehingga  dapat diambil suatu kesimpulan.

## F. Penarikan Kesimpulan
Kesimpulan dirumuskan berdasarkan analisis hasil pengujian sistem yang  dilakukan apakah sistem yang dirancang sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian. Pada penelitian ini kesimpulan yang diambil akan disesuaikan dengan hasil analisis yang didapat pada tahap analisis hasil pengujian.

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
A. Implementasi Berdasarkan hasil hipotesis dan pengujian Aplikasi pendeskripsi produk secara otomatis dengan metode Text mining dapat menghasilkan informasi yang dibutuhkan oleh pengguna berupa informasi produk. Informasi produk
tersebut dihasilkan berupa informasi yang didapat dari hasil grabbing aplikasi berdasarkan barcode produk yang dimasukan  atau di scan  oleh pengguna. Aplikasi dapat dijalankan melalui browser dengan mengakses halaman web https://product.rekanit.com. Brikut merupakan tampilan aplikasi dan simulasi pengujian aplikasi pendeskripsi produk secara otomatis dengan metode text mining.

## B. Halaman Aplikasi
Halaman Utama aplikasi merupakan halaman pertama yang akan tampil ketika pengguna pertama kali mengakses aplikasi. Pada halaman utama terdapat kolom inputan yang digunakan untuk melakukan pencarian. Berikut adalah tampilan dari halaman utama aplikasi pada gambar  13 berikut ini.
Gambar 13. Halaman Utama Aplikasi
Pada gambar 13 pengguna memasukan barcode produk pada kolom yang tersedia untuk melakukan pencarian informasi produk yang ingin diketahui rinciannya. Dari hasil pencarian akan ada dua kemungkinan ditemukan atau tidak, jika data barcode ditemukan maka data produk akan ditampilkan.

## 1)  Halaman Pencarian
Halaman pencarian berisi hasil dari pencarian berdasarkan barcode produk pada website smarco.co.id. Penulis menggunakan sampel barcode produk untuk memudahkan pengujian dilakukan simulasi, barcode yang menjadi sampel dalam simulasi pengujian ini diambil dari salah satu produk yang  mudah ditemukan disekitar kita yaitu indomie rasa kaldu ayam, seperti gambar 14 dibawah ini.

## Gambar 14. Produk Sampel Barcode
Hasil pencarian menampilkan data produk sesuai barcode produk yang dimasukan oleh pengguna. Hal ini terjadi karena adanya kecocokan produk yang dicari pada website smarco. Pada gambar 15  berikut adalah contoh
hasil pencarian menggunakan barcode produk Indomie dengan barcode berikut 8992702005976 setelah dilakukan pencarian maka produk berhasil ditemukan  seperti pada gambar 15 berikut.
Gambar 15. Halaman Hasil Pencarian Berhasil
Setelah dilakukan grabbing 2 kemudian akan ditampilkan hasil akhir pencarian seperti pada gambar 16 berikut ini.

## Gambar 16. Hasil Akhir Pencarian
Proses pencarian dilakukan dalam 2 (dua) tahap yaitu pencarian nama produk pada smarco.co.id untuk kemudian dijadikan kata kunci pencarian pada klikindomaret.com, sehingga dapat ditemukan produk sesuai dengan pencarian yang dilakukan. Setelah pencarian kedua dilakukan dan produk ditemukan maka data dari hasil pencarian keduanya akan digabungkan seperti terlihat pada gambar  13. Halaman akhir hasil pencarian merupakan deskripsi produk hasil gabungan grabbing tahap 1 dan tahap 2. Kondisi Pencarian gagal adalah jika pencarian pada website smarco.co.id tidak ditemukan maka pencarian tidak akan dilanjutkan dan produk dianggap tidak ditemukan. Hasil Pencarian dapat dilihat pada pada gambar 17 berikut.

## Gambar 17. Pencarian Produk Tidak ditemukan

## 2)  Halaman Data Hasil Pencarian
Hasil pencarian akan disimpan kedalam database aplikasi, hal ini dilakukan untuk memudahkan pengguna jika ingin mendapatkan list produk yang sudah dicari atau koleksi.  Berikut pada gambar 18  adalah tampilan dari halaman tabel hasil pencarian dari website smarco.co.id.

## Gambar 18. Data Pencarian pada smarco.co.id
Berikutnya  adalah tampilan tabel dari hasil pencarian pada klikindomaret.com, hasil pencarian ini dilakukan berdasarkan nama produk yang didapatkan pada penarian tahap pertama melalui website smarco.co.id sehingga hasil sangat bergantung dengan ketersediaaan data pada website smarco, jika data tersedia maka pencarian dilanjutkan  pada website klikindomaret.com, data hasil pencarian pada website klikindomaret.com akan tersimpan pada tabel seperti gambar 19 berikut ini.
Setelah aplikasi dapat berjalan, kemudian dilakukan pengujian yang bertujuan mengukur keberhasilan aplikasi dalam melakukan deskripsi produk secara otomatis.

## C. Hasil Pengujian
Pengujian dilakukan dengan menggunakan 100 data barcode produk yang dikumpulkan secara acak, berdasarkan data barcode ini dilakukan pencarian menggunakan aplikasi pendeskripsi produk secara otomatis sebanyak 100 kali pencarian kemudian hasilnya dibandingkan (cross check) dengan pencarian yang dilakukan secara manual. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan 100 data barcode acak diperoleh hasil seperti pada tabel 5 berikut ini.
TABEL V A NALISIS R ECALL A ND P RECISION No. Barcode (a)  (b)  (a+b)  (c) 1 8992753721122 0 0 0 1
2 8996001302026 0 0 0 1 3 8999999536640 0 0 0 1 4 8992775001806 1 0 1 0 5 8992716109554 0 0 0 1 6 8994391012310 0 0 0 1 7 8993093665121 0 0 0 1 8 8991038774570 0 0 0 1 9 8992753102303 1 4 5 0 10 8999999706449 1 2 3 0
11 89686011494 0 0 0 1 12 8995077603303 0 0 0 1 13 9992253467116 1 0 1 0 14 8906008420265 0 0 0 1 15 8999999706081 1 2 3 0 16 8991002103764 0 0 0 1 17 8997021178011 0 0 0 1 18 8993351160757 0 0 0 1 19 8998866602549 0 0 0 1 20 8993053131154 1 1 2 0
21 8992702019706 0 0 0 1
22 8998866610377 1 1 2 0
23 8998866202411 0 0 0 1 24 8991998110012 0 0 0 1 25 1212040004002 0 0 0 1 26 8994171101289 0 0 0 1 27 89686386417 0 0 0 1 28 8901057510028 0 0 0 1 29 8998866200691 0 0 0 1 30 89686067002 0 0 0 1 31 8992933841114 0 0 0 1
No. Barcode (a)  (b)  (a+b)  (c) 32 4007817524206 0 0 0 1 33 8991002105645 1 1 2 0 34 8991102989282 0 0 0 1 35 8992770061010 1 1 2 0 36 8992775709061 0 0 0 1 37 8992942183069 0 0 0 1 38 8886013257400 0 0 0 1 39 8993175539210 0 0 0 1
40 4800361002974
0 0 0 1 41 8998866612173 1 1 2 0
42 8992946522062 0 0 0 1 43 8992745120636 1 2 3 0 44 89686043419 0 0 0 1 45 8999999000066 1 0 1 0 46 8999999514495 0 0 0 1
47 8992857010528 0 0 0 1
48 8999999530006 0 0 0 1 49 89686727098 0 0 0 1
50 8996001440049 0 0 0 1
51 8997030380047 0 0 0 1
52 8999999037819 1 1 2 0
53 8991002104914 1 2 3 0
54 9415007040026 0 0 0 1
55 8886013222408 0 0 0 1
56 8992752011033 1 1 2 0
57 8996006852052 1 0 1 0
58 8996001600146 1 2 3 0
59 8992736925134
1 1 2 0
60 8996001523384 0 0 0 1
61 8995899250112 0 0 0 1
62 8998389121237 0 0 0 1
63 89686010107 0 0 0 1
64 89686010343 0 0 0 1
65 8993292118534 0 0 0 1
66 8997032680275 1 2 3 0
67 8994075250267 0 0 0 1
68 8992695911384 1 1 2 0
69 8991001780645 1 1 2 0
70 8993072256050 0 0 0 1
71 8998866105699 1 1 2 0 72 8993175546362 0 0 0 1 73 8998866610261 1 0 1 0 74 89686010947 0 0 0 1 75 8991102026352 0 0 0 1

## JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol. 11 , No. 1 , Januari 2023
No. Barcode (a)  (b)  (a+b)  (c) 76 8992775000250 0 0 0 1 77 8991102386609 0 0 0 1 78 9556174802236 1 2 3 0 79 8993175531863 0 0 0 1 80 8992775913000 0 0 0 1 81 8999999524821 0 0 0 1 82 89686596892 0 0 0 1 83 9556345007491 1 0 1 0 84 8998866100151 1 1 2 0 85 8992742375350 0 0 0 1 86 8993093665848 0 0 0 1 87 8992796011341 0 0 0 1 88 89686598018 0 0 0 1 89 8886007811489 1 1 2 0 90 8999002524916 1 0 1 0 91 8998866605274 0 0 0 1 92 8994171101371 1 2 3 0 93 8993417215230 1 3 4 0 94 8999999049416 1 3 4 0 95 8886057883665 1 1 2 0 96 8998866605113 0 0 0 1 97 8851123212038 0 0 0 1 98 8993175548335 0 0 0 1 99 8999988888972 1 3 4 0 100  8997016100355 1 0 1 0 Total 34 43 77 66 Keterangan: a : Hits (Relevan) c : Missed (Tidak ditemukan)
b : Noise (Tidak Relevan)
Berdasarkan data pada tabel 5 maka dapat diketahui dari total 100 sampel data produk yang diambil secara acak, terdapat 34 produk yang ditemukan datanya pada proses relevan, 43 data tidak relevan dan 66 data tidak ditemukan namun setelah dilakukan pengecekan manual dengan melakukan pencarian secara otomatis pada aplikasi pendeskripsi produk secara otomatis memang data tidak tersedia,  sehingga pengujian dianggap berikut adalah perhitungan hasil pengujian.
Diketahui:
Hits (a) : 34 produk Noise (b) : 43 produk Tidak ditemukan : 66 produk Recall = [a/ (a+c)] x 100 = [34/(34+66)] x 100 = (34/100) x 100 = 34% Pricision = [a/ (a+b)] x 100
= [34/(34+43)] x 100 = (34/77) x 100
= 44%
Berdasarkan hasil analisis recall dan precision nilai recallnya 34% dan precisionnya 44%. Rendahnya recall dan precision terjadi karena tidak ada data yang tersedia pada website sumber hal ini dibuktikan dengan pengecekan produk – produk yang tidak ditemukan di aplikasi dengan crosscheck langsung pada website smarco.co.id dan indomaret.com.
Dari total produk 100 – 34 = 66 produk yang tidak tampil, setelah dilakukan pengecekan, manual data tidak tersedia sehingga pengujian tetap dianggap berhasil. Sedangkan untuk mengetahui akurasi dari pencarian data yang tampil adalah sebagai berikut.
Berdasarkan hasil analisis penyebab data produk tidak ditemukan dikarenakan beberapa kondisi diantaranya adalah pada proses grabbing pertama data produk tidak ditemukan karena data produk tidak tersedia pada web smarco, sedangkan pada proses grabbing 2 data produk tidak ditemukan karena 2 (dua) kondisi yaitu data produk tidak tersedia pada website indomaret atau perbedaan penulisan penamaan produk. Perbedaan penulisan nama produk setiap website dapat berbeda – beda hal ini terjadi karena penulisan nama produk seringkali tidak mengacu persis sama pada nama yang tercantum pada kemasan produk, hal ini lah penyebab kedua tidak ditemukan pada proses grabbing 2.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan rancang bangun aplikasi dan pengujian yang sudah dilakukan dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut:
Aplikasi pendeskripsi produk secara otomatis menghasilkan informasi berupa rincian produk, berdasarkan data barcode yang diinputkan oleh pengguna, hal ini sesuai dengan hipotesis yang dilakukan sebelum pelaksanaan penelitian,  Rincian produk yang akan ditampilkan sesuai dengan ketersediaan data pada website yang dijadikan sumber yaitu smarco.co.id dan klikindomaret.com, jika data  tidak tersedia pada website smarco.co.id sebagai sumber yang memiliki data barcode produk, maka pencarian tidak dilanjutkan. Pencarian tidak dapat dilanjutkan karena kata kunci yang digunakan pada website klikindomaret.com merupakan judul produk yang ada pada smarco.co.id Berdasarkan hasil analisis recall dan precision nilai recallnya 34% dan precisionnya 44%. Rendahnya recall dan precision terjadi karena tidak adanya data yang tersedia pada website sumber hal ini dibuktikan dengan pengecekan produk - produk yang tidak ditemukan di aplikasi dengan crosscheck langsung pada website smarco.co.id dan indomaret.com.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  mengucapkan terima kasih dan penghargaan kepada  Comdev dan Otreaching serta  Dirjen Belmawa Kemenristekdikti  atas dukungannya selama menempuh
pendidikan dan penilitian penulis di  Universitas Tanjungpura.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  G. Herydiansyah, “Penyuluhan Pentingnya Label Pada Kemasan Produk Dan Pajak Pada Usaha Kecil Menengah (Ukm) Desa Tebedak Ii Kecamatan Payaraman Ogan Ilir,” J. Ilm. Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2019, [Online]. Available: http://jurnal.um- palembang.ac.id/ilmu_manajemen/article/view/2110.
[2]  A. Haryadi, “Perancangan Sistem Identifikasi Barcode Untuk Deteksi ID Produk Menggunakan Webcam,” Teknologi , vol. 1, no. Maret, pp. 1–5, 2016.
[3]  D. Deddy, “Implementasi Web Crawling untuk Pencarian Harga Sparepart Pada PT Asuransi Sinar Mas,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 3, pp. 416–428, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i3.505.
[4]  S. Saghranie Daulay, “Hubungan BARCODE dengan Produk Industri Sebagai Standar Perdagangan Produk Industri Masa Kini Oleh,” J. Pragmat. , vol. 43, no. 1, pp. 314–326, 2011.
[5]  H. Widya, S. Syafrawali, and R. Salsabila, “Aplikasi Barcode Scanner Food Halal Pada Produk Makanan Impor Berbasis Android,” J. Electr. Technol. , vol. 4, no. 1, pp. 2502–3624, 2019.
[6]  R. Hanifah and I. S. Nurhasanah, “Implementasi Web Crawling Untuk Mengumpulkan Web Crawling Implementation for Collecting,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 5, pp. 531– 536, 2018, doi: 10.25126/jtiik20185842.
[7]  Y. Sahria, “Implementasi Teknik Web Scraping pada Jurnal SINTA untuk Analisis Topik Penelitian Kesehatan Indonesia,” Proceeding 11th Univ. Res. Colloq. 2020 , vol. 1, no. 1, pp. 297– 306, 2020.
[8]  A. Josi, L. A. Abdillah, and Suryayusra, “Penerapan teknik web scraping pada mesin pencari artikel ilmiah,” 2014, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1410.5777.
[9]  M. A. Mu’tashim, H. Anra, and H. Priyanto, “Sistem Layanan Pengaduan Masyarakat pada Balai Besar POM Kota Pontianak Berbasis Mobile,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 1, p. 98, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i1.38165.
[10]  I. Ramadhan and H. Sastramihardja, “Pemanfaatan Web Crawler Dalam Mengumpulkan Informasi Melalui Internet,” Konf. Nas. Sist. Inf. 2018 , pp. 8–9, 2018.
[11]  A. Halim, R. D. Nyoto, and N. Safriadi, “Perancangan Aplikasi Web Crawler untuk Menghasilkan Dokumen Teks pada Domain Tertentu,” Justin , vol. 5, no. 2, pp. 3–6, 2017.
[12]  F. A. Anggreany, Y. Sholva, and H. S. Pratiwi, “Sistem Rekomendasi Layanan Harga Produk Terendah Berbasis Partisipasi Masyarakat,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 1, p. 1, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i1.32943.
[13]  W. N. Cholifah, Y. Yulianingsih, and S. M. Sagita, “Pengujian Black box Testing pada Aplikasi Action & Strategy Berbasis Android dengan Teknologi Phonegap,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 3, no. 2, p. 206, 2018, doi: 10.30998/string.v3i2.3048.
[14]  M. Martin and L. Nilawati, “Recall dan Precision Pada Sistem Temu Kembali Informasi Online Public Access Catalogue (OPAC) di Perpustakaan,” Paradig. - J. Komput. dan Inform. , vol. 21, no. 1, pp. 77–84, 2019, doi: 10.31294/p.v21i1.5064.
[15]  H. Latiar, “Efektifitas Sistem Temu Kembali Arsip Digital Universitas Lancang Kuning Pekanbaru,” J. Pustaka Budaya , vol. 6, no. 1, pp. 9–15, 2019, doi: 10.31849/pb.v6i1.2131.