## Matrik: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
ISSN: 2476-9843, accredited by Kemenristekdikti, Decree No: 200/M/KPT/2020
DOI: 10.30812/matrik.v21i1.1081

## Ekstraksi Informasi Destinasi Wisata Populer Jawa Timur Menggunakan Depth-First Crawling

## Information Extraction of the Popular Tourism Sites of East Java
Depth-First Crawling
Sepyan Purnama Kristanto 1 , Lutfi Hakim 2 , Dianni Yusuf 3 , Citra Ayu Indriyani 4 1,2,3,4 Politeknik Negeri Banyuwangi, Indonesia

## Informasi Artikel
Genesis Artikel:
Diterima, 13 Maret 2021 Direvisi, 24 April 2021 Disetujui, 21 Juni 2021

## Kata Kunci:
Web Mining Web Crawling Depth-First Crawling Tripadvisor
Jawa Timur

## ABSTRAK
Jawa Timur memiliki area yang luas menjadi salah satu Provinsi yang memiliki banyak tempat wisata yang wajib dikunjungi. Terdapat banyak tempat wisata alam dan buatan yang tersebar dibeberapa Kabupaten, membuat Jawa Timur berkembang dari aspek pariwisata. Dengan banyaknya tempat wisata tersebut mengakibatkannya Pemprov Jawa Timur kesulitan dalam melakukan kontrol dan mon- itoring perkembangan serta evaluasi kualitas tempat wisata tersebut. Hal ini menghambat proses op- timasi yang berfokus pada tempat wisata favorit, hal ini yang melatarbelakangi perlu adanya proses klasterisasi berdasarkan data raster tempat wisata tersebut. Aplikasi Trip Advisor dipilih sebagai ob- jek sumber data dikarenakan aplikasi ini memiliki banyak fitur unggulan antara lain, review, rating, history hingga rekomendasi yang dapat mendukung proses klasterisasi. Metode pengumpulan data menggunakan model Web Mining dengan salah satu metode terbaik dalam penggalian informasi pada web yaitu Depth-First Crawling dimana data akan diekstrak berdasarkan hubungan antara data tersebut sehingga mendapatkan data akurat. Proses crawling berfokus pada komponen Alamat, Kota, Rating serta Review dari masing-masing tempat wisata di Jawa Timur. Hasil penelitian menunjukkan pros- entase success rate dalam extraksi informasi yang didapatkan dari ke 4 crawling variable dengan 211 jumlah data dengan masing-masing success rate 97% untuk alamat, 99% untuk Kota, 70% untuk Rating dan 60% untuk Review .

## Keywords:
Web Mining Web Crawling Depth-First Crawling Tripadvisor East Java

## ABSTRACT
East Java has a large area, becoming one of the provinces with many tourist attractions that must be visited. With so many tourist attractions, the East Java Provincial Government has difficulty control- ling and monitoring developments and evaluating the quality of these tourist attractions. Furthermore This hampers the optimization process that focuses on favorite tourist attractions. The clustering pro- cess using raster data of these tourist attractions. The TripAdvisor application was chosen as the data source object because this application has many excellent features, including reviews, ratings, history, to recommendations that can support the clustering process. The data collection method uses the Web Mining model with one of the best methods of extracting information on the web, namely Depth-First Crawling, where the data will be extracted based on the relationship between the data so that it gets accurate data. The crawling process focuses on the Address, City, Rating, and Review components of each tourist spot in East Java. The results showed the percentage of success rate in extracting infor- mation obtained from the four crawling variables with 211 amounts of data with 97% success rate for addresses, 99% for cities, 70% for ratings, and 60% for reviews.
This is an open access article under the CC BY-SA license.

## Penulis Korespondensi:
Sepyan Purnama Kristanto, Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Negeri Banyuwangi, Email: sepyan@poliwangi.ac.id
Journal homepage: https://journal.universitasbumigora.ac.id/index.php/matrik
230 r

## 1. PENDAHULUAN
Destinasi wisata merupakan bagian yang tidak terpisahkan dari kehidupan manusia saat ini. Banyak orang berlomba-lomba dalam mencari dan mengunjungi tempat wisata, salah satunya yaitu tempat wisata yang ada di Jawa Timur [ 1 ]. Jawa Timur merupakan salah satu Provinsi yang memiliki banyak wilayah dan memiliki luas wilayah 47.800 km, dengan luas wilayah tersebut menjadikan Jawa Timur sebagai Provinsi terbesar diantara 6 Provinsi di Pulau Jawa. Provinsi ini memiliki perbatasan langsung dengan Samudra Hindia di Selatan serta Laut Jawa disebelah Utara yang membuat Jawa Timur memiliki beragam Fauna dan Flora. Banyaknya sumber daya yang dimiliki Jawa Timur manjadikan salah satu faktor yang membuat wisatawan local dan mancanegara datang berkunjung. Selaras dengan yang disampaikan oleh Dinas Pariwisata Jawa Timur yang mengatakan bahwa Jawa Timur memiliki potensi besar dalam sektor pariwisata sehingga perlu adanya mapping dan klasterisasi area wisata yang potensial [ 2 ].
Saat ini, Jawa Timur menjadi salah satu objek wisata yang sering dikunjungi banyak wisatan terutama dari Manca Negara, beberapa tempat yang paling sering dikunjungi yaitu : Gunung Bromo Pasuruan , Gunung Semeru di Malang atau beberapa tempat wisata lain seperti Ijen di Banyuwangi. Setiap lokasi tersebut menjadi tempat yang sering dikunjungi ketika para turis datang atau bahkan sebelum mereka kembali ke Negara Asal mereka. Banyaknya wisatawan yang berkunjung tidak lepas dari peran teknologi dalam menyebarkan informasi serta aktivitas setiap turis yang datang. Beragam portal serta aplikasi telah hadir dan membantu para traveler dalam menemukan tempat terbaik untuk dikunjungi termasuk di Jawa Timur. Salah satu portal informasi yang menyediakan informasi yang terbaik bernama Tripadvisor [ 3 ]. Portal ini menjadi salah satu portal yang dijadikan rujukan oleh banyak traveler sebelum mereka mengunjungi tempat tertentu untuk berkunjung atau berlibur. Banyak fitur menarik yang dimiliki TripAdvisor untuk mempermudah para traveler mengetahui kelebihan serta kekurangn tempat yang akan mereka kunjungi, beberapa fitur yang disukai diantaranya adalah Review , Rating serta Komentar dari temapat yang akan mereka kunjungi. Selain itu terdapat fitur lain yang ter- integrasi dengan layanan jasa lainnya, seusai dengan program Pemerintah Dinas Provinsi yang sangat berfokus pada pengembangan tempat parisawata tentunya TripAdvisor ini merupakan media terbaik dalam melakukan analisa dan investigasi. Sebelum melakukan analisa serta pengembangan perlu dilakukan klasterirsasi tempat wisata berdasarkan beberapa parameter baik dari review , rating dan lainnya. [ 3 ] Klasterisasi ini bisa dilakukan dengan menggunakan data raster yang dimiliki Dinas Pariwisata Jawa timur, namun data raster ini tidak memiliki komponen atau fitur yang dapat digunakan oleh pihak terkait untuk media promosi serta kualitas dari tempat tersebut berdasarkan review pengunjung. Dengan banyaknya tempat wisata yang berada di Jawa Timur, proses klasterisasi menjadi lebih sulit dikarenakan banyak tempat wisata yang tidak terindentifikasi atau banyak juga data wisatawan yang tidak terdokumentasi dengan baik. Oleh karena itu, pada penelitian ini bertujuan untuk mengumpulkan informasi tempat wisata favorit di Provinsi Jawa Timur dengan menggunakan web sebagai sumber data utama. World Wide Web (WWW) sering kita sebut sebagai web , telah menjadi sumber informasi utama dan banyak dikenal orang. Ketika seseorang mencari inforamsi tujuan utama yang mereka lakukan adalah membuka sebuah web dan mengetikan informasi apa yang mereka butuhkan. Web sendiri merupakan jaringan milyaran dokumen yang saring terintegrasi dan dikelola oleh jutaan orang. Web sebagai portal informasi global memiliki kemudahan bagi setiap user , sehingga pencarian informasi menjadi sangat mudah dan murah. Penggalian informasi atau biasa disebut web mining merupakan salah satu solusi untuk mengumpulkan informasi tempat wisata populer yang memanfaatkan web sebagai sumber data utama. Peng- gunaan cara konvensional, seperti survei, wawancara atau dengan teknik statistika lainnya seringkali terhambat masalah dana serta waktu yang mengakibatkan proses tidak berjalan. Dengan berkembangnya teknologi pada industri 4.0 serta banyaknya informasi dan kumpulan data tersimpan, web mining diharapakn menjadi salah satu solusi terbaik dalam mengumpulkan informasi. Web mining merupakan isitilah yang digunakan dalam proses penerapan teknik data mining ke data web untuk mengekstraksi informasi yang sesuai dan relevan dari sumber data yang telah disediakan. [ 4 ]
Sumber daya yang di ekstrak merupakan kumpulan kombinasi data dokumen yang tersimpan dan tersedia dalam bentuk web . Pada web mining proses yang digunakan serupa dengan konsep data mining yang sering dilakukan pada database atau data ware- house . Sedangkan pada web mining proses pengumpulan data dilakukan pada suatu website yang telah ditentukan untuk mengunduh halaman web keseluruhan atau sesuai dengan konten yang dibutuhkan dengan menggunakan crawling [ 5 ]. Crawling sangat berperan penting pada web mining dengan melakukan proses otomasi pengumpulan informasi, proses ini melakukan fungsi khusus yang ber- jalan di background . Pada penelitian ini metode web crawling digunakan untuk pengumpulan informasi destinasi wisata pada aplikasi TripAdvisor . TripAdvisor dipilih karena website tersebut merupakan salah satu TOP #1 situs informasi wisata yang diakui di dunia dengan jumlah pengguna sebesar 750 juta [ 2 ]. Dengan memanfaatkan aplikasi TripAdvisor diharapkan proses ekstraksi informasi destinasi wisata lebih maksimal, dikarena kan aplikasi ini telah memiliki beragam fitur yang yang sesuai dengan kebutuhan pada proses klasterisasi.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini berfokus pada proses ekstrasi infomasi dari sebuah website atau disebut dengan web mining atau web crawling , pada prosesnya model crawling yang digunakan penelitian ini berfoskus pada teknik Depth-First Crawling . Web Crawling akan menggunakan BOT untuk mencari halaman website melalui URL ( Uniform Resource Locator ), serta mengembalikan data tersebut ke pengguna secara langsung. Dengan adanya Crawler pengguna tidak harus menelusuri halaman web satu per satu sehingga menghemat waktu serta dapat meningkatkan akurasi dari proses pengumpulan data pada gambar 1 .
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 229 – 236
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
Gambar 1. Alur Proses Crawling
Terdapat beberapa penelitian terkait yang membahas tentang web mining dengan menggunakan web crawling sebagai teknik pengumpulan data, beberapa diantara adalah mining user tweet [ 6 ], lowongan pekerjaan, artikel berita atau list movie pilihan [ 7 ]. Setiap data yang di Crawling memiliki bentuk dan karakteristik yang berbeda mulai dari yang terstruktur serta yang memiliki bentuk tidak terstruktur. Beberapa contoh bentuk data diantaranya mulai artikel yang ada di website , tweet dan posting [ 8 ] atau komentar pengguna pada aplikasi [ 9 ], hingga data cuaca serta kejadian-kejadian tertentu yang ada disekitar kita. Sumber objek yang di gunakan sebagai sumber informasi utama dapat terdiri dari multiwebsite atau juga dapat menggunakan singlewebsite sebagai fokus utama dari data yang ingin di mining . [ 10 ] [ 14 ] Depth-First Crawling digunakan pada penelitian ini untuk menghasilkan informasi yang lebih akurat, model ini akan menelusuri proses crawling dari node pertama kemudian dilanjutkan pada node selanjutnya pada proses di level berikutnya. [ 14 ] [ 15 ] Model penelusuran informasi bergerak dari arah kiri hingga masuk ke node paling dalam dari sebuah website , jika proses telah menemukan batas informasi maka node akan bergerak mundur atau backtrack untuk melanjutkan ke node lainnya seperti pada gambar 2 .
Gambar 2. Proses Crawling Menggunakan Depth-First Crawling
Langkap penyelesaian pada Depth-First Crawling (DFS):
1. Node ujung akar kedalam area
2. Ambil node dari awal area lalu cek apakah simpul merupakan solusi 3. Jika node merupakan solusi pencarian selesai dan hasil dikembalikan 4. Jika node bukan solusi, masukkan node tetangga atau child node berikutnya untuk mencari solusi berikutnya 5. Jika Langkah tersebut atau area tersebut kosong dan setiap node sudah dicek, pencarian selesai dan hasil dikembalikan dengan notifkasi solusi tidak ditemukan.
Pada Proses crawling yang akan digunakan dalam mengumpulkan informasi terkait lokasi, review , serta rating dari sebuah tempat wisata yang ada di Provinsi Jawa Timur dengan menggunakan website dari TripAdvisor . TripAdvisor dipilih karena memiliki reputasi yang sangat baik dikalangan traveler diantara beberapa website tempat wisata lainnnya seperti wisataku.com, jatim tourism , atau beautifulindonesia.com.[ 12 ] selain memiliki kualitas yang baik, tripadvisor memiliki sistem managemen data yang baik se- hingga setiap data yang akan dimining dapat dengan mudah di proses untuk selanjutnya. Mayoritas proses web crawling menggu- nakan bahasa pemprograman Python dengan tool pendukung seperti selenium. Pada penelitian ini tool yang akan digunakan adalah Selenium dengan bahasa pemprograman Python. Pada proses web crawling ini dilakukan dengan beberapa tahapan yaitu:
Ekstraksi Informasi Destinasi . . . (Sepyan Purnama Kristanto)
232 r

## 1. Initialization URL and Fetch Page
Langkah awal dalam melakukan crawling adalah melakukan inisiasi alamat website yang akan di mining , Proses ini disebut Initialization URL dimana Main URL yang akan digunakan adalah webpage utama dari TripAdvisor .
Gambar 3. URL yang digunakan
2. Link Extraction Tahap berikutnya dalam melakukan crawling setelah melakukan inisiasi adalah melakukan ekstrasi URL yang telah diinputkan. Pada proses ini terdapat Frontier sebagai alamat atau URL yang belum dikunjungi, proses extrak menggunakan model Regular Expression yang mengindentifikasi pola pada Main Url dalam data text . Pada waktu yang sama selain melakukan identifikasi, proses ekstrasi berjalan simultan dengan melakukan parsing berdasarkan tag HTML.
3. URL Conversion
Pada tahap ini URL hasil proses ekstraksi yang masih memiliki bentuk yang absurd serta tidak baku (Raw URL) tidak dapat langsung disimpan sebagai data Frontier . Raw URL harus diubah terlebih dahulu menjadi bentuk baku (Standart URL). Konversi dilakukan dengan menambahkan Main URL dari website utama ke Raw URL. Contoh: Raw URL W isata Rating − sda 1231231 − d 2523421 − Rating − S − Gbromo.html Standart URL https : //tripadvisor.co.id/W isata Rating − sda 1231231 − d 2523421 − Rating − S − Gbromo.html 4. Saving Frontier
Standart URL selanjutnya di simpan ke Repo untuk digunakan pada tahap berikutnya.
5. Initialization Frontier and Fetch the Page Pada tahap ini data URL selanjutnya diambil dari Repository untuk di explore . Pada penelitian ini hasil explorer merupakan detail informasi dari tempat wisata. 6. Information Extraction Selanjutnya URL hasil dari inisialisasi Frontier di extrak dengan menggunakan model Parsing untuk menghasilkan informasi berdasarkan pada struktur halaman HTML. Pada penelitian inii beberapa informasi yang diekstrak yaitu Alamat, Kota, Rating dan Review . Tabel 1 memperlihatkan jenis informasi yang di ekstrak dari halaman HTML. Beberapa informasi berada pada satu halaman HTML seperti informasi rating serta review dari tempat wisata tersebut.

## Tabel 1. Informasi dan HTML
No Informasi HTML 1 Alamat address 2 Kota city 3 Rating rating 4 Review rating
Data informasi dibatasi hanya 4 dikarenakan informasi tersebut merupakan informasi utama yang dibutuhkan oleh Dinas Pari- wisata untuk melakukan klasterisasi tempat wisata terfavorit. Ke empat data tersebut yang yang mimiliki data html yang salam selanjutnya dilakukan proses ektraksi dengan menggunakan model Regular Expression . 7. Saving the Information
Hasil informasi yang telah diolah selanjutnya disimpan pada repository
Gambar 4. Proses import selenium
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 229 – 236
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer r 233
Proses Crawling menggunakan selenium sebagai sistem otomasi agar web browser dapat berjalan otomatis, sehingga proses ektraksi dapat dilakukan secara menyeluruh. Selenium digunakan karena memiliki performa yang baik dalam melakukan proses Crawling data pada suatu website . [ 13 ] Sebelum menggunakan selenium sebagai tool untuk melakukan proses crawling serta otomasi, kita harus melakukan import library tersebut pada halaman atas atau header dari program python tersebut seperti pada gambar 4 .

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Proses ekstraksi dilakukan dengan cara inisiasi URL TripAdvisor , inisiasi dilakukan dengan menggunakan link utama Tripad- visor sebagai berikut:
\ https://www.tripadvisor.co.id/Search?q=jawa%20timur&searchSessionId=19E1ED5BB1D0F80E4484525E4BE094641619- 238631639ssid&searchNearby=false&sid=18BF25139AEB46CBB91431EB17B7CCD01619238680414&blockRedirect=true ” link utama selanjutnya digunakan untuk proses Link Extraction dengan menggunakan Regular Expresion sehingga mendapatkan 211 in- formasi seputar destinasi wisata di area Jawa Timur yang dapat kita lihat dari gambar 5 . Setiap destinasi wisata memiliki komponen penunjang atau informasi tambahan antara lain rating , ulasan, lokasi hingga beberapa foto dari tempat wisata tersebut pada gambar nomor 6 .
Gambar 5. List tempat wisata
Pada gambar 5 terlihat data list tempat wisata yang ada di Jawa Timur dengan menampilkan beberapa komponen penunjang antara lain rating , ulasan, serta lokasi dmana tempat wisata itu berada. Setiap tempat wisata yang ditampilkan berbentuk cardview dengan luas area maksimal di Provinsi Jawa Timur. Jika ingin mendapatkan data detail terkait tempat wisata tersebut, user dapat menekan nama atau header dari tempat wisata atau juga dapat merubah tampilan dari cardview menjadi listview seperti pada gambar 6 .
Gambar 6. Detail Destinasi Wisata
234 r
Setelah data URL sudah fix proses berikutnya adalah menggunakan URL tersebut untuk melakukan proses crawling , ma- sukkan URL tersebut kedalam program crawling . Pada program crawling selain memasukkan URL yang akan digunakan, parameter informasi yang dibutuhkan juga dimasukkan pada aplikasi.
Gambar 7. Parameter Input
Hasil dari proses crawling akan dimunculkan dalam data exel dengan formal (CSV), list tempat wisata ditampilkan berdasarkan area yang dipilih serta telah disesuaikan dengan cakupan luas area yang digunakan. Dengan metode Depth-First destinasi wisasta dimunculkan berserta rekomendasi kedekatan atau kemiripan tempat wisata yang dicari. Node yang mewakili dari key pencarian digunakan sebagai KeyWord untuk mencari similarity serta korelasi antara tempat satu dengan tempat lainnya. Dalam hal ini data awal hanya menampilkan 10 informasi atau destinasi selanjutnya sistem akan melakukan crawling otomatis berdasarkan halaman atau destinasi yang muncul pertama kali dengan menggunakan keterkaitan terhadap lokasi atau area dimana tempat wisata itu berada. Setelah dilakukan proses crawling hasil utama dari proses tersebut adalah bentuk data abstrack seperti pada gambar 8 , yang berisikan URL serta ada beberapa yang menampilkan halaman HTML yang tercampur dengan beberapa text . Dari data tersebut selanjutnya dilakukan normalisasi serta pembersihan dari data awal agar terbentuk data real atau proses ini sering di sebut stripping .
Gambar 8. Contoh hasil crawling
Dari hasil yang telah didapatkan pada proses crawling masih berbentuk data mentah yang berisikan data halaman serta kompo- nen atau tag dari halaman yang tidak lengkap dan acak. Tahapan ini sudah menjadi akhir proses crawling , namun untuk membaca data hasil crawling masih sulit dilakukan karena data yang diterima masih berupa data raw yang bercampur antara main text dan punctu- ation agar data dapat dibaca dengan baik selanjutnya dilakukan pemprosesan lebih lanjut dengan menggunakan stemming , stopword serta post tagging . Pada proses ini data Raw yang masih berbentuk HTML dilakukan proses preparation dengan menggunakan tool dari NLTK.
Informasi yang telah di dapatkan masih memiliki beberapa kekurangan terkait informasi, terdapat beberapa tempat wisata yang tidak memiliki variabel informasi yang lengkap sesuai yang dibutuhkan. Hasil proses ekstraksi ditampilkan pada tabel 2 yang menampilkan data hasil ekstraksi beserta variabel informasi atau kelengkapan yang diperoleh. Prosentase kelengkapan juga ditam- bilkan untuk mengetahui sejauh mana setiap data memiliki kelengkapan komponen variabel yang dibutuhkan dalam proses klaster- isasi. Setiap data yang tidak memiliki kelengkapan komponen atau variabel disebabkan data atau tempat wisata tersebut merupakan tempat wisata yang memiliki rating rendah atau dimungkinkan tempat wisata tersebut jarang dikunjungi oleh wisatawan sehingga sangat jarang wisatawan yang memberikan review atau rating .
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 229 – 236
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
Tabel 2. Hasil Informasi
No Destinasi Alamat Kota Rating Review 1 Gunung Bromo Probolinggo Probolionggo 5 This picturesque volcano in Bromo Tengger Semeru National Park has a stairway to the crater 2 Gunung Semeru Malang Malang 4, 6 If you’re a serious hiker, summiting this volcano will be worth the effort and sweat. It’s a tough climb near the summit due to the lose gravel, but the view from atop is simply breathtaking - it’ll be worth it! the whole trail from Ranu Pani village - Ranu Kumbolo lake - Kalimati - Semeru is beautiful. If you have time, opt to stay a night at Ranu Kumbolo lake where you’ll wake up to the beautiful lake view - as if you’ve been transported into a fairytale. 10/10 would recommend 3 Gunung Ijen Banyuwangi Banyuwangi 5 Really great experience we got when visit this magnificent place. Very beautiful place with beautiful people but PLEASE, keep this place clean as possible as so many tissuethrown away. Such a shame behavior from what we called a nature lover. 4 Jatim Park Malang Malang 4, 7 The facilities were clean and adequate. Most of the facilities were well maintained. There weretoilet, food court, prayer room, souvenir shop, and a spacious parking lot. The place has appealing design. There were many interesting photo spots. There are three exciting sections at Jatim Park 2, the zoo, animal museum, and small amusement park with some rides. 5 B29 Mountain Lumajang Lumajang 4, 7 My first time doing mt climbing was at the top of B29. I was so happy i can saw a beautiful side of mountains in Indonesia. Really can’t believe that we need to use motorbike at first, it’s little bit scary. But after we arrived at the top of B29 i was thankful and feel blessed for the beautiful scenery.
Tabel 2 merupakan contoh hasil crawling yang didapatkan dan telah dilakukan proses striping sehingga informasi telah di rubah dan lebih mudah di baca. Data serta informasi yang telah diambil selanjutnya dimasukkan ke database MYSQL agar tidak perlu dilakukan crawling berulang kali ketika dibutuhkan untuk pengolahan selanjutnya. Mayoritas informasi yang dibagi beberapa jenis berdasarkan kelengkapan berkas atau komponen. Dari 211 data inforamsi tempat wisata sebesar 30% merupakan tempat wisata yang tidak memiliki kelengkapan komponen serta 70% merupakan tempat wisata yang memiliki kelengkapan komponen variabel atau berkas yang sesuai. Data yang telah didapatkan selanjutnya dapat dianalisas kembali dengan model analisa spasial dari lokasi persebaran tempat wisata untuk mengetahui hubungan lokasi tempat wisata dengan minat para wisatawan untuk datang mengu- jungi tempat tersebut atau dapat juga dilakukan analisa sentiment terhadap tempat wisata tersebut dengan menggunakan data review wisatawan. Hasil dari analisa tersebut dapat digunakan sebagai pedoman dalam menentukan kebijakan serta pengembangan tempat wisata tersebut, atau bisa juga digunakan sebagai penentu model marketing untuk mengenalkan tempat wisata ke wisatawan Lokal atau Mancanegara.
Tabel 3. Hasil Ekstrasi Informasi dari website No Informasi Total Success Total Unsuccess Procentage Rate Keterangan 1 Alamat 201 10 97% Valid 2 Kota 210 1 99% Valid 3 Rating 131 80 70% Valid 4 Review 111 100 60% Valid
Pada tabel 3 dapat kita lihat hasil extraksi yang telah dilakukan, dari keseluruhan data beberapa data tidak memiliki kelengkapan variabel, review pengunjung tidak selalu dimiliki oleh tempat wisata. Hal ini dimungkinkan bukan karena wisatawan tidak ingin me review melainkan beberapa tempat wisata jarang di kunjungi oleh wisatawan. Sangat dimungkinkan karena beberapa tempat wisata kurang dikenal oleh wisatawan lokal bahkan mancanegara, kurang dikenalnya tempat wisata tersebut mengakitkan wisatawan tidak memiliki cukup informasi terkait destinasi tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian yang telah dilakukan menghasilkan beragam hasil data yang dikelompokan berdasarkan Alamat, Kota, Rating serta Review berbagai macam tempat wisata yang berada di Jawa Timur. Kumpulan data tersebut sesuai dengan kebutuhan akan informasi yang diingikan oleh Dinas Provinsi Jawa Timur untuk proses klasterisasi, penelitian itu juga dapat diambil kesimpulan terkait web crawling dapat di fungsikan sebagai metode untuk melakukan pengumpulan dan ektraksi informasi dari sebuah web. Sumber data yang dapat digunakan sebagai objek web crawling dapat menggunakan berbagai jenis website baik ecommerce , blog atau website berita tergantung kebutuhan yang ingin kita capai. Hasil proses web crawling yang telah dilakukan pada website TripAdvisor menunjukkan beberapa rincian informasi yang tidak sempur, dari proses tersebut menghasilkkan success rate sebesar 81,5%. Data yang didapatkan masih memiliki banyak kekurangan terutama beberapa destinasi tidak memiliki kelengkapan dokumen atau variabel yang dibutuhkan dikarenakan banyak wisatawan tidak mengisi atau memang wisatawan kurang mengenal tempat wisata tersebut sehingga probalitisa kemunculan tempat wisata tersebut di halaman pencarian TripAdvisor sangat kecil yang mengakitbakan wistawan enggan datang ke tempat wisata itu. Oleh sebab itu penelitian dapat dikembangkan dengan menambah sumber data dalam hal ini adalah website , pengembangan dapat juga di arahkan dengan integrasi dengan Social Media Platform atau bisa juga diintegrasikan dengan beberapa platform lain yang terkait seperti biro perjalanan. Sehingga semakin banyak sumber data maka informasi terkait tempat wisata favorit serta success rate akan semakin baik sehingga data yang didapatkan jauh lebih variatif.
Ekstraksi Informasi Destinasi . . . (Sepyan Purnama Kristanto)
236 r

## REFERENSI
[1] Muktiyah Kumala, A. S. (2017). Analisis Potensi Sektor Pariwisata Sebagai Sektor Unggulan di Wilayah Jawa Timur. Ilmu Ekonomi, 474-481.
[2] Novan, Kurnia.2015. ”Pariwisata Jawa Timur” [Online]. Tersedia: http://disbudpar.jatimprov.go.id/pariwisata-jawatimur.html. [Diakses: 15 Maret 2021]
[3] R. Hanifah and I. S. Nurhasanah, Implementasi Web Crawling untuk Mengumpulkan Web Crawling Implementation for Col- lecting, JTIIK: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 5, no. 5, pp. 531536, 2018
[4] E. Susanti and K. Mustofa, Ekstraksi Informasi Halaman Web Menggunakan Pendekatan Bootstrapping pada Ontology-Based Information Extraction, IJCCS:Indonesian Journal of Compuing and Cybernetic System, vol. 9, no. 2, pp. 111-121, 2015
[5] R. Qian, K. Zhang, and G. Zhao, ”A topic-specific Web crawler based on content and structure mining,” Proc. 2013 3rd Int. Conf. Comput. Sci. Netw. Technol. ICCSNT 2013, pp. 458461, 2014
[6] A. B. Archana and J. Kumar, ”Location based semantic information retrieval from web documents using web crawler,” Proc. 2015 Int. Conf. Appl. Theor. Comput. Commun. Technol. iCATccT 2015, pp. 370375, 2016
[7] L. B. Ilmawan, Membangun Web Crawler Berbasis Web Service untuk Data Crawling Pada Website Google Play Store, ILKOM Jurnal Ilmiah., vol. 10, no. 2, pp. 215224, 2018
[8] Z. Shi, M. Shi, and W. Lin, ”The Implementation of Crawling News Page Based on Incremental Web Crawler,” Proc. - 4th Int. Conf. Appl. Comput. Inf. Technol. 3rd Int. Conf. Comput. Sci. Appl. Informatics, 1st Int. Conf. Big Data, Cloud Comput. Data Sci. Eng. ACIT-CSII-BCD 2016, pp. 348351, 2017
[9] Y. Wang, Z. Hong, and M. Shi, ”Research on LDA Model Algorithm of News-oriented Web Crawler,” Proc. - 17th IEEE/ACIS Int. Conf. Comput. Inf. Sci. ICIS 2018, pp. 748753, 2018
[10] N. C. C. A. Phitaloka, Web Content Mining di Sektor Perbankan Pada Lq45 untuk Pendukung Keputusan Investasi Saham, Telematika: Jurnal Informatikan dan Teknologi Informasi, vol. 16, no. 1, p. 18, 2019
[11] S. P. Kristanto, J. A. Prasetyo, and E. Pramana, ”Naive Bayes Classifier on Twitter Sentiment Analysis BPJS of HEALTH,” Proc. - 2019 2nd Int. Conf. Comput. Informatics Eng. Artif. Intell. Roles Ind. Revolut. 4.0, IC2IE 2019, pp. 2428, 2019
[12] S. Budi, Text Mining untuk Analisis Sentimen Review Film Menggunakan Algoritma K-Means, TechnoCom : Jurnal Teknologi Informasi, vol. 16, no. 1, pp. 18, 2017
[13] M. Ibrahim, O. Abdillah, A. F. Wicaksono, and M. Adriani, ”Buzzer Detection and Sentiment Analysis for Predicting Presi- dential Election Results in a Twitter Nation,” in Proceedings - 15th IEEE International Conference on Data Mining Workshop, ICDMW 2015, Jan. 2016, pp. 13481353
[14] Kustanto, Cynthia, Mutia S, Ratna, Viqarunnisa, Pocut, ”Penerapan Algoritma Breadth-first Search dan Depth-first Search Pada FTP Search Engine for ITB Network”, Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung, Bandung
[15] Google. Depth First Search. [Online]. Tersedia: https://saungkode.wordpress.com/2014/04/16/penelusuranpohon-biner- berdasarkan-kedalaman-dengan-algoritma-dfs-stack-dan-secara-melebar-level-orderdengan-algoritma-bfs-queue-dan- implementasinya-dalam-bahasa-c/. [Diakses: 23 Maret 2021]
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 229 – 236