## JAMBURA JOURNAL OF INFORMATICS
Vol. 2, No. 1, April 2020
http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jji
Pengembangan Sistem Aplikasi Web Scraper Harga Komoditas Menggunakan Metode Design Oriented Research
Muhammad Irsad Arief, Robert Kurniawan*
Jurusan Komputasi Statistik , Politeknik Statistika STIS , Indonesia
*Penulis korespondensi, email: robertk@stis.ac.id
DOI: 10.37905/jji.v2i1.4474

## Abstract
Information  technology  develops  in  line  with  human  civilization  development.  One  type  of  information technology  implementation  in  business  is  electronic  commerce  (e-commerce),  which  resulted  in  the availability  of  online  price  data.  It  raises  new  opportunities  for  more  efficient  and  effective  price  data collection. One method of online data collection that is more efficient, cheaper, and more accessible is web scraping. This research develops an application system which can do web scraping of price easily, database system  to  accommodate  web  scraping  result  and  a  dashboard  system  that  can  give  price  information accurately and real-time. In addition to pricing information, the resulting application system also provides price forecasting. This research uses the Design Oriented Research method with the expected results in the form of a web scraper application system for commodity price data, by identifying problems that occur as well as efforts in their resolution. Also, testing is done by black-box testing, white-box  testing, and system usability scale (SUS). The results of the application show that the use is acceptable with 75.5 scores and goes as expected result.
Keywords : commodity price; system development ; web scraping

## Abstrak
Teknologi  informasi  turut  berkembang  sejalan  dengan  perkembangan  peradaban  manusia  Salah  satu  jenis implementasi  teknologi  informasi  dalam  hal  bisnis  adalah  perdagangan  elektronik  (e-commerce)  yang mengakibatkan tersedianya data harga produk secara online. Hal ini menimbulkan peluang baru untuk proses pengumpulan data harga yang lebih efisien dan efektif. Salah satu metode pungumpulan data secara online yang lebih efisien, murah dan mudah adalah web scraping. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem aplikasi  yang  mampu  melakukan  web  scraping  harga  dengan  mudah,  membuat  sistem  basis  data  untuk menampung  hasil  web  scraping  serta  membangun  sistem  yang  dapat  memberikan  informasi  harga  dengan akurat  dan  real  time.  Selain  informasi  tentang  harga,  sistem  aplikasi  yang  dihasilkan  juga  menyediakan informasi peramalan harga di masa yang akan datang. Penelitian ini menggunakan metode Design Oriented Research  dengan  hasil  yang  diharapkan  berupa  artefak  sistem  aplikasi  web  scraper  data  harga  komoditas, dengan mengidentifikasi masalah yang terjadi serta usaha dalam penyelesaiannya. Selain itu, juga dilakukan pengujian  dengan  menggunakan  pengujian  blackbox  testing,  whitebox  testing,  dan  system  usability  scale (SUS).  Hasil  dari  pengujian  aplikasi  menunjukkan  bahwa  aplikasi  berjalan  sesuai  dengan  hasil  yang diharapkan dan dapat diterima dengan baik dengan skor SUS 75,5.
Kata kunci : harga komoditas; pengembangan sistem; web scraping

## P ENDAHULUAN
Teknologi informasi turut berkembang sejalan dengan perkembangan peradaban manusia. Perkembangan  teknologi  informasi  meliputi  perkembangan  infrastruktur  teknologi informasi,  seperti  perangkat  keras,  perangkat  lunak,  teknologi  penyimpanan  data,  dan teknologi  komunikasi  (Noviari,  2009).  Perkembangan  teknologi  informasi  telah mendorong  peningkatan  jumlah  pengguna  internet  yang  saat  ini  diperkirakan  telah mencapai  3,8  milyar  per  bulan  April  2017,  hal  ini  berarti  terjadi  peningkatan  pengguna internet  sebesar  42%  dalam  3  tahun  (Schultz,  2017).  Salah  satu  jenis  implementasi teknologi dalam hal bisnis adalah perdagangan elektronik ( e-commerce ). Menurut Haryanti dan  Irianto  (2011),  e-  commerce  merupakan  cara  bagi  seorang  konsumen  untuk  dapat membeli barang yang diinginkan secara online dengan menggunakan internet. Sedangkan menurut Irmawati (2011), e-commerce adalah proses pembelian, penjualan atau pertukaran produk, jasa dan informasi melalui jaringan  komputer.
Perkembangan  e-commerce  telah  mengakibatkan  tersedianya  data  harga  produk  secara online.  Data  seperti  ini  dapat  dikumpulkan  dengan  biaya  yang  jauh  lebih  murah dibandingkan  metode  pengumpulan  data  harga  secara  tradisional.  Selain  itu,  data  seperti ini  juga  dapat  dikumpulkan  secara  remote  dan  dengan  frekuensi  yang  lebih  tinggi  dari metode tradisional. Dengan metode ini lag antara pengumpulan dengan publikasi juga jauh lebih  cepat  sehingga  memungkinkan  pengambilan  keputusan  yang  lebih  cepat.  Selain informasi harga komoditas yang akurat, terpercaya dan terkini, juga dibutuhkan informasi tentang  peramalan  atau  forecasting  harga  di  masa  yang  akan  datang.  Informasi  ini  dapat menjadi  alat  monitoring  perkembangan  harga  serta  berfungsi  sebagai  sistem  peringatan dini  ( early  warning  system )  jika  terdapat  indikasi  akan  terjadi  pergerakan  harga  yang potensial menimbulkan gejolak sosial di masyarakat (Mu'minah dkk, 2012). Informasi ini diharapkan dapat membantu berbagai pihak terutama pengambil kebijakan sehingga dapat mengambil keputusan yang tepat.
Menurut Segara (2017), ketersediaan data dan informasi harga yang kredibel, akurat, dan terkini  turut  menentukan  keberhasilan  kebijakan  pengendalian  inflasi.  Laney  (2001) menyatakan  cepatnya  perkembangan  teknologi  informasi  mengakibatkan  data  yang tersedia tidak hanya berjumlah sangat besar ( volume ) tapi juga memiliki pertumbuhan yang sangat  cepat  (Velocity)  dan  tersedia  dalam  format  yang  beraneka  ragam  ( variety ).  Data yang  sangat  melimpah  ini  menimbulkan  potensi  yang  sangat  besar  untuk  dimanfaatkan. Akan  tetapi,  masalah  yang  selanjutnya  harus  dihadapi  adalah  bagaimana  cara  untuk mengolah dan menganalisis data yang sangat banyak ini. Big data dianggap dapat menjadi solusi atas pertanyaan ini.
Saat ini pemanfaatan big data telah mulai diterapkan di Indonesia. Salah satu institusi yang telah menerapkan big data adalah Badan Pusat Statistik (BPS). Sejak bulan Oktober 2016 BPS  telah  menggunakan  big  data  untuk  menghitung  jumlah  wisatawan  mancanegara dengan mobile positioning data (MPD). Selain itu, BPS juga telah mengkaji penggunaan big data untuk menghitung pergerakan penumpang komuter, dan ke depan akan digunakan untuk  menghitung  besaran  e-commerce  terhadap  perekonomian  negara  (BPS,  2017). Dengan  memanfaatkan  big  data  diharapkan  agar  data  yang  dihasilkan  lebih  cepat  dan mudah diakses (Saputra, 2017).
Salah  satu  tantangan  terbesar  dalam  big  data  adalah  bagaimana  cara  agar  bisa mengumpulkan  data  yang  sangat  banyak  dan  tersebar  luas  di  internet.  Terdapat  berbagai metode  untuk  mengumpulkan  data  yang  tersebar  di  internet  secara  online.  Metode  yang paling  sederhana  adalah  penjelajahan  secara  manual  dengan  menelusuri  link–link  yang

## Pengembangan Sistem Aplikasi Web Scraper Harga Komoditas Menggunakan Metode Design Oriented Research
52
terdapat  dalam  website  tersebut.  Penjelajahan  secara  manual  tentu  saja  tidak  efektif  jika kita  ingin  mencari  data  yang  sangat  banyak  dengan  frekuensi  yang  tinggi.  Salah  satu metode pungumpulan data secara online yang lebih efisien, murah dan mudah adalah web scraping  (Hidayat,  2017).  Menurut  Turland  (2010)  web  scraping  adalah  proses pengambilan  sebuah  dokumen  semi-terstruktur  dari  internet,  umumnya  berupa  halaman- halaman  website  dalam  bahasa  markup  seperti  HTML  atau  XHTML,  dan  menganalisis dokumen tersebut untuk diambil data tertentu dari halaman tersebut untuk digunakan bagi kepentingan  lain.  Sedangkan  menurut  Wahyudi  (2013)  web  scraping  adalah  suatu  teknik pemrograman komputer yang mengekstrak informasi dari suatu website tertentu. Sehingga dengan  menggunakan  metode  web  scrapping  maka  admin  dan  user  tidak  perlu  lagi memasukkan data atau informasi secara manual.
Terdapat  penelitian  terkait  topik  ini,  yakni  oleh  Cavallo  dan  Rigobon  (2016)  yang merupakan  penggagas  MIT  Billion  Prices  Prices  project.  Penelitian  tersebut  bertujuan menghitung inflasi online Argentina dengan memanfaatkan data yang tersedia di internet. Data  yang  digunakan  adalah  data  harga  barang  dari  berbagai  situs  supermarket  yang dikumpulkan  setiap  hari  menggunakan  metode  web  scraping.  Penelitian  tersebut mengkombinasikan data harga tersebut dengan metodologi penghitungan inflasi dan bobot setiap kategori yang digunakan untuk membuat “indeks harga online”. Perbedaan dengan penelitian sebelumnya, pada penelitian ini dibuat suatu sistem untuk memudahkan dalam melakukan web scraping akan dibuat sebuah sistem yang mampu melakukan scraping data harga dan sekaligus cleaning secara otomatis. Untuk menampung data hasil web scraping perlu dibangun sebuah sistem basis data yang terintegrasi serta dinamis. Selanjutnya perlu dibangun  sebuah  sistem  berbasis  web  untuk  mempublikasikan  data  harga  hasil  web scraping  yang  telah  dikumpulkan  sehingga  dapat  dimanfaatkan  oleh  berbagai  pihak. Identifikasi masalah tersebut dijelaskan pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram fishbonee
Penelitian  ini  bertujuan  membuat  suatu  sistem  aplikasi  yang  mampu  melakukan web scraping dan cleaning data  harga  secara  otomatis,  membangun  sebuah  sistem  basis  data untuk  menampung  data  hasil  web  scraping,  membangun  sebuah dashboard yang menampilkan data hasil web scraping.
Situs  yang  menjadi  tujuan  utama  web  scraping  adalah  portal  PIPHS  Jakarta (http://infopangan.jakarta.go.id/).  Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Forecasting dengan library R prophet dan tidak melakukan komparasi dengan metode peramalan data runtun  waktu  lainnya.  Proses  scraping  dan  cleaning  data  harga  hanya  dibatasi  pada beberapa situs tertentu.

## M ETODE

## Teknik Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dikumpulkan  melalui  berbagai  sumber,  yaitu studi  pustaka,  data  sekunder,  dan  kuesioner.  Studi  pustaka  dilakukan  untuk  membangun kajian  teori  dan  membantu  saat  penulisan  latar  belakang.  Data  sekunder  dalam  penelitan ini merupakan hasil scraping data harga dari berbagai situs e-commerce yang merupakan salah satu fitur utama dalam sistem ini. Selain itu, untuk data  harga pangan strategis dari berbagai pasar di Provinsi DKI Jakarta akan diambil dari situs PIHPS Jakarta. Seluruh data ini akan disimpan dalam sebuah sistem basis data yang terintegrasi dan dinamis sehingga dapat digunakan kembali dalam analisis peramalan.
Untuk  menguji  sistem  informasi  ini,  digunakan  kuesioner  SUS  yang  dikembangkan  oleh Brooke  (1996),  data  dikumpulkan  melalui  responden  terpilih  sebanyak  10  orang. Kuesioner    ini  memiliki  10  pertanyaan  untuk  melihat  bagaimana  penerimaan  sistem informasi.  Selain  itu,  digunakan  pula  kuesioner blackbox  testing untuk  melihat  apakah output  yang  dihasilkan  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Sebagai  tambahan,  penelitian  ini juga menggunakan kuesioner whitebox testing untuk melihat apakah ada kesalahan dalam penulisan kode.

## Metode Analisis
Metode  analisis  yang  digunakan  untuk  mencapai  tujuan  penelitian  ini  adalah  metode Design  Oriented  Research .  Verschuren  dan  Hartog  (2005)  menjelaskan  bahwa  metode design  oriented  research adalah  metode  penelitian  untuk  mengidentifikasi  masalah  dan mencari  solusi  dari  permasalahan  tersebut  dengan  melakukan  evaluasi  terhadap penyelesaian  masalahnya.  Menurut  Fallman  (2003)  metode  ini  akan  memproduksi  hasil akhir berupa sebuah artefak, yang dalam penelitian ini adalah sistem scraping data harga. Sistem  ini  menyediakan  berbagai  fitur  mulai  dari  scraping  sekaligus  cleaning  data  dari berbagai  situs  e-commerce,  menampilkan  dan  analisis  data  hingga  peramalan  data  harga untuk masa yang akan datang.
Penelitian ini dilakukan melalui lima langkah sebagai berikut:
- Awareness of Problem Identifikasi masalah dilakukan melalui kajian pustaka pada penelitian sebelumnya dan wawancara  dengan  beberapa  dosen  STIS.  Saat  ini  BPS  telah  memiliki  aplikasi  yang mampu melakukan web scraping bernama Kofax Kapow . Akan tetapi aplikasi ini selain cukup  sulit  digunakan,  membutuhkan  proses  instalasi  yang  berat  dan  membutuhkan spesifikasi  sistem  yang  cukup  tinggi.  Selain  itu  aplikasi  ini  juga  tidak  mendukung penjadwalan  secara  otomatis  sehingga  apabila  membuthkan  data  yang  real  time

## Pengembangan Sistem Aplikasi Web Scraper Harga Komoditas Menggunakan Metode Design Oriented Research
54
pengguna  perlu  melakukan  scraping  secara  mandiri  setiap  hari.  Oleh  karena  itu diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat  melakukan  scraping  pada  beberapa  situs  e- commerce  besar  di  Indonesia.  Selain  itu  sistem  yang  dikembangkan  harus  dapat melakukan  cleaning  hasil  scraping  secara  otomatis,  mudah  dioperasikan,  dan menyediakan  fitur  peramalan  data  harga  secara  real  time.  Berdasarkan  permasalahan yang  didapatkan,  peneliti  menarik  kesimpulan  dan  menentukan  tujuan  penelitian. Dalam  tahap  ini,  dihasilkan  suatu  proposal  penelitian  yang  menjelaskan  tentang  latar belakang masalah, batasan penelitian, serta tujuan penelitian.
- Suggestion
Pada  tahap  ini  disusun  solusi  usulan  untuk  mengatasi  permasalahan  yang  telah diidentifikasi pada tahap sebelumnya. Penyusunan kebutuhan–kebutuhan untuk sistem usulan dengan mempertimbangkan kelebihan dan kekurangan dari setiap pilihan yang ada.  Pada  tahap  ini  pula  disusun  rancangan  desain  aplikasi  dengan  menggunakan diagram  UML  dan  rancangan  GUI  (Graphical  User  Interface).  Dalam  penelitian  ini, untuk merancang aplikasi digunakan dua diagram UML, yaitu:
a. Use  Case  Diagram,  untuk  menggambarkan  fungsi–fungsi  yang  dibutuhkan  dalam sistem ini.
b. Activity  Diagram,  untuk  menggambarkan  secara  grafis  aliran  dari  bussiness process.
Sedangkan untuk rancangan GUI, digunakan prinsip 8 golden rules yang dikemukakan Shneiderman  dan  Plaisant  (2005).  Prinsip  ini  telah  banyak  diterapkan  oleh  para pengembang sistem dan aplikasi dalam merancang rancangan GUI yang interaktif.
- Development Dalam  tahap  ini  dilakukan  penerjemahan  desain  aplikasi  dalam  suatu  bahasa pemograman komputer. Bahasa yang digunakan dalam penelitian ini adalah R. Bahasa ini dipilih karena relatif mudah digunakan dan dimengerti serta telah cukup dikuasai. Selain  itu,  bahasa  ini  menyediakan  banyak  pilihan  library  atau  package  yang  dapat dimanfaatkan dalam pembangunan sistem ini khususnya dalam pembuatan fungsi web scrapring. Integrated Development Environment (IDE ) yang digunakan dalam menulis sistem ini adalah R-Studio. Sedangkan untuk framework, yang digunakan adalah shiny yang mempermudah pengembangan aplikasi web interaktif dengan bahasa R.
- Evaluation
Tahap ini adalah uji coba sistem yang dilakukan untuk memastikan bahwa fungsi yang terdapat  di  dalam  sistem  sudah  benar  dan  dapat  berjalan  dengan  baik,  menemukan kesalahan-kesalahan  dan  memastikan  bahwa  output  yang  dihasilkan  sesuai  dengan input  dari  pengguna.  Uji  coba  dalam  tahap  ini  dilakukan  menggunakan  blackbox testing, whitebox testing dan SUS. Pengujian blackbox dilakukan untuk melihat apakah fungsi  dengan  input  tertentu  pada  sistem  menghasilkan  output  yang  sesuai  yang dilakukan  selama  pengembangan  sistem.  Pengujian  SUS  dilakukan  untuk  melihat tingkat  penerimaan  oleh  penguna  sistem.  Untuk  itu  dipilih  10  responden  yang  terdiri dari  5  orang  mahasiswa  yang  pernah  mempelajari  mata  kuliah  data  mining,  3  orang mahasiswa  yang  belum  pernah  mempelajari  mata  kuliah  data  mining,  serta  2  orang pegawai  BPS  yang  diharapkan  menjadi  salah  satu  pengguna  relevan  sistem  ini  di lingkungan  BPS.  Pengujian  whitebox  dilakukan  untuk  melihat  apakah  ada  kesalahan penulisan kode dalam pengembangan sistem ini.
- Conclusion
Pada  tahap  ini  dirumuskan  dan  dibuat  kesimpulan  akhir  dari  pembuatan  sistem  dan hasil uji coba sistem ini. Pada tahap ini dapat diketahui apakah tujuan-tujuan penelitian telah  tercapai.  Dengan  kesimpulan  tersebut,  diberikan  saran  yang  dapat  dilakukan untuk  penelitian  selanjutnya  dalam  melengkapi  kekurangan-kekurangan  yang  ada dalam penelitian ini dan penelitian sebelumnya.
Identifikasi  masalah  pada  sistem  dilakukan  dengan  mencari  literatur  dan  sistem  yang sudah ada sebelumnya (lihat gambar 1). Berdasarkan studi literatur, terkait dengan data harga  komoditas,  di  Indonesia  belum  ada  sistem  yang  secara realtime menampilkan harga  terbaru,  kemudian  melakukan  prediksi  secara  dinamis  dan  kemudian mendesiminasikan  kembali  hasil  prediksi  lewat  sosial  media  twitter.  Data  harga diambil dengan proses scraping dari portal PIPHS
Jakarta ( http://infopangan.jakarta.go.id/ ) dan menggunakan metode forecasting dengan library R  prophet  dan  tidak  melakukan  komparasi  dengan  metode  peramalan  data  runtun waktu lainnya.

## H ASIL DAN D ISKUSI

## Analisis Perancangan Aplikasi
Perancangan  aplikasi  ini  terdiri  dari  analisis  permasalahan  dan  rancangan  proses  bisnis. Analisis permasalahan digambarkan dengan menggunakan diagram fishbone (lihat Gambar 1).  Untuk  rancangan  proses  bisnis  dianalisis  menggunakan  diagram  arsitektur  sistem (Gambar 2), dan diagram use case (Gambar 3).

## Gambar 2. Arsitektur sistem

## Implementasi Aplikasi
Sistem  yang  dibangun  merupakan  sistem  berbasis  web  yang  dibangun  menggunakan library shiny oleh Rstudio.  Pada pengembangan UI, pengembang menggunakan berbagai library  yang  secara  umum  terbagi  dalam  tiga  bagian,  yaitu:  framework,  visualisasi  dan

## Pengembangan Sistem Aplikasi Web Scraper Harga Komoditas Menggunakan Metode Design Oriented Research
library tambahan untuk  melengkapi tampilan antar muka. Untuk framework pengembang menggunakan library shinyLP dan shinysky. Untuk visualisasi pengembang menggunakan library  Plotly  untuk  menampilkan  grafik  yang  lebih  baik  dan  lebih  interaktif.  Sedangkan untuk  library  tambahan  pengembang  menggunakan  library  shinyjs  yang  memungkinkan pengembang menggunakan fungsi-fungsi javascript selama pengembangan sistem ini.

## Gambar 3. Use Case Diagram
Sedangkan pada pengembangan bagian server juga dapat terbagi  dalam tiga bagian  yaitu scraper,  peramalan  data  dan  library  tambahan.  Untuk  melakukan  scraping  pengembang menggunakan library rvest untuk mengambil data yang terdapat dalam berkas HTML dan XML, selain itu pengembang menggunkaan library jsonlite untuk membaca berkas dengan format  JSON.  Untuk  melakukan  peramalan  data  pengembang  menggunakan  library prophet,  sebuah library  peramalan data  yang dikembangkan oleh  Facebook Data Science Research  Team.  Sedangkan  library  lainnya  yang  digunakan  oleh  pengambang  adalah RMySQL  untuk  menghubungkan  database  dengan  sistem  dan  rtweet  untuk mengintegrasikan hasil peramalan harian dengan Twitter.
Sistem  yang  dihasilkan  akan  diluncurkan  dengan  memanfaatkan  Shinnyapps  yang merupakan plaform yang dikembangkan oleh RStudio untuk meluncurkan aplikasi berbasis shiny secara gratis. Pada Shinnyapps server ini terjadi proses staging dan production. Saat
menjalankan  sistem  ini,  Shinnyapps  server  terhubung  dengan  penyimpanan  data  yang dikembangkan  menggunakan  sistem  manajemen  basis  data  relasional  MariaDB.  Pada akhirnya sistem ini dapat diakses oleh pengguna menggunakan peramban internet seperti Google Chrome, Mozilla Firefox, Microsoft Edge dan lainnya.

## Gambar 4. Tampilan antar muka tab“Beranda”
Aplikasi ini terdiri dari 6 bagian utama:
a. Tab “Dashboard”
Tab  ini  merupakan  salah  satu  fitur  utama  dalam  aplikasi  ini,  dimana  terdapat  peramalan harga  komoditas  yang  terpilih.  Selain  itu,  terdapat  beberapa  fitur  lainnya  seperti  panel “Pengaturan  Parameter”,  link  untuk  menampilkan  info  rinci,  dan  beberapa  tab  seperti “Plot”, “Plot Komponen”, “Tabel”, dan “Statistik Deskriptif.
Gambar 5. Tampilan antar muka tab “Dashboard”
b. Tab “Scraper”

## Pengembangan Sistem Aplikasi Web Scraper Harga Komoditas Menggunakan Metode Design Oriented Research
Pada fitur ini pengguna dapat memilih situs tujuan scraping lalu memasukkan kata kunci. Selanjutnya hasil dari scraping akan ditampilkan pada tabel. Tabel tersebut menampilkan informasi terkait produk seperti nama, harga dan link untuk mengakses data detail produk.
Gambar 6. Tampilan antar muka tab “Scraper”
c. Tab “Integrasi dengan Twitter”
Fitur  ini  dikembangkan  memanfaatkan  fitur  embedded  timelines  milik  Twitter.  Fitur  ini menampilkan  timeline  akun  Twitter  yang  melakukan  update  harga  komoditas  secara otomatis setiap hari.
Gambar 7. Tampilan antar muka tab “Integrasi dengan Twitter”
d. Tab “Data”
Pada fitur ini pengguna dapat memilih dan melihat data dalam bentuk grafik maupun tabel. Selain itu, pengguna juga dapat mengunduh data yang telah terpilih.
Gambar 8. Tampilan antar muka tab “Data”
e. Tab “Tentang”
Pada  fitur  ini menjelaskan  tentang  situs  ini,  penjelasan  terkait  versi,  kontak  pengembang sistem dan kredit.
f. Tab “Kelola Pengguna”
Dalam fitur ini terdapat sebuah tabel yang memuat informasi seluruh pengguna yang telah terdaftar  beserta  status  mereka.  Dalam  fitur  ini  administrator  dapat  mengubah  status pengguna.
Gambar 9. Tampilan antar muka tab “Kelola Pengguna”

## Hasil Pengujian
Pengujian  aplikasi  dilakukan  untuk  melihat  apakah  seluruh  fungsi  dalam  aplikasi  telah berjalan dengan baik. Uji coba pengembangan aplikasi yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan tiga pendekatan, yaitu pendekatan black box testing, white box testing, dan SUS.

## Pengujian Black Box
Black box testing adalah teknik pengujian aplikasi yang dilakukan dengan melihat apakah hasil  yang  dikeluarkan  oleh  sistem  sesuai  dengan  input  tertentu.  Pengujian  ini  dilakukan tanpa  melihat  proses  yang  terjadi  dalam  aplikasi.  Pengujian  ini  dapat  melihat  apakah fungsi-fungsi dalam aplikasi telah berjalan sebagaimana mestinya.

## Pengembangan Sistem Aplikasi Web Scraper Harga Komoditas Menggunakan Metode Design Oriented Research
60

## Pengujian White Box
White box testing adalah pengujian yang dilakukan dengan cara melihat dan menganalisa kode.  Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  ada  kesalahan  dalam  penulisan kode. Salah satu metode pengujian whitebox adalah debugging, seperti pada Gambar 10.
Gambar 10. Pengujian debugging pada proses login menggunakan fitur debug .
Debugging  dilakukan  untuk  mengetahui  dimana  sumber  kelemahan  program  yang dikembangkan  dan  membantu  memahami  pengembang  dalam  proses  program  execution. Dalam program R, terdapat beberapa cara untuk melakukan debugging. Metode yang akan digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  dengan  menggunakan  perintah  print  dan metode menggunakan fitur debug pada program RStudio.

## Uji SUS
Uji  SUS  dilakukan  untuk  mengetahui  penerimaan  pengguna  terhadap  aplikasi.  Uji  ini dilakukan dengan menggunakan kuesioner SUS. Pada pengujian ini dipilih 10 responden.
Tabel 1. Total skor kepuasan pengguna . No. Responden Total Skor 1 72.5 2 77.5 3 82.5 4 85 5 72.5 6 70 7 77.5 8 75 9 77.5 10 75
Menurut Brooke (1996), suatu sistem informasi dikatakan dapat diterima jika memperoleh skor minimal  62. Diketahui bahwa sistem aplikasi  ini memperoleh skor sebesar 755 dari keseluruhan total skor sebesar 1000 atau 75,5% dari keseluruhan total skor tersebut. Hasil tersebut  menunjukkan  bahwa  sistem  aplikasi  ini  dapat  diterima  dari  segi  kepuasan pengguna berdasarkan kuesioner SUS.

## K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa perancangan  sistem  aplikasi  web  scraper  harga  komoditas  telah  diuji  coba  dengan menggunakan tiga pendekatan, yaitu pendekatan black box testing, white box testing, dan SUS.  Hasil  dari  pengujian  black  box  menunjukkan  bahwa  sistem  ini  telah  mampu mengeluarkan  output  yang  sesuai  dengan  masukan  yang  diberikan,  pengujian  white  box membuktikan  tidak  terdapat  kesalahan  penulisan  kode  pada  sistem  ini  dan  pengujian dengan SUS  menunjukkan bahwa sistem ini dapat  diterima dari segi  kepuasan pengguna dengan  skor  SUS  75,5.  Hal  ini  berati  dari  hasil  ketiga  uji  tersebut  menyatakan  bahwa sistem ini sudah sesuai dengan yang diharapkan, terlepas dari hasil prediksi yang dilakukan menggunakan metode prophet. Untuk metode prediksinya dalam penelitian ini tidak dapat menyimpulkan apakah metode prediksinya sudah akurat atau belum. Hal ini dikarenakan dalam  penelitian  ini  tidak  melakukan  perbandingan  metode  prediksi  untuk  menentukan metode prediksi yang paling bagus digunakan. Kedinamisan metode yang digunakan masih belum  di  akomodir  dalam  penelitian  ini,  dapat  dimungkinkan  di  penelitian  selanjutnya dapat  dilakukan  fungsi  dinamis  baik  dalam  hal  scraping  data,  atau  pun  dari  sisi  metode prediksi  yang  digunakan.  Untuk  desiminasi  dari  hasil  prediksi  dapat  dilakukan  ke  sosial media yang lainnya selain Twitter, misalnya Facebook, Instagram, atau yang lainnya.

## R EFERENSI
BPS.  (2017).  STIS  dalam  konferensi  big  data.  Dipetik  20  Februari  2018  dari https://rb.bps.go.id/CIrbbps/index.php/gen_n ews/generate_berita/100.
Brooke,  J.  (1996).  SUS-A  quick  and  dirty  usability  scale. Journal  of  Usability  Evaluation  In Industry. 189( 194 ), 4-7.
Cavallo, A., & Rigobon, R. (2016). The billion prices project: using online prices for measurement and research. Journal of Economic Perspectives , 30( 2 ), 151-78. Fallman,  D.  (2003).  Design-oriented  human-computer  interaction.  In Proceedings  of  the  SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 225-232.
Haryanti, S., & Tjendrowaseno, T. I. (2011). Rancang bangun sistem informasi e-commerce untuk usaha fashion, studi kasus Omah Mode Kudus. Jurnal Speed-Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi , 3( 1 ), 8-14. http://dx.doi.org/10.3112/speed.v3i1.889
Hidayat, R. (2017). Pembangunan aplikasi web mining simple solution (WMSS): modul Crawling, data management berita, dan GUI. Skripsi. Jakarta: Sekolah Tinggi Ilmu Statistik.
Irmawati, D. (2011). Pemanfaatan e-commerce dalam dunia bisnis. Jurnal Ilmiah Orasi Bisnis. 6, 95-112.
Laney, D. (2001). 3D data management: controlling data volume, velocity and variety, application delivery  strategies,  META  Group.  Available  at:  http://blogs.gartner.com/doug- laney/files/2012/01/ad949-3D-Data-Management-Controlling-Data-Volume-Velocity-and- Variety.pdf.

## Pengembangan Sistem Aplikasi Web Scraper Harga Komoditas Menggunakan Metode Design Oriented Research
Mu'minah, I., Pamungkas, W., & Sjaf, S. (2012). Sistem  monitoring dan teknik  peramalan harga daging sapi di Indonesia. Seminar Nasional Informatika 2012 (Semnasif). 1( 4 ), 110-116. Noviari,  N.  (2007).  Pengaruh  kemajuan  teknologi  informasi  terhadap  perkembangan  akuntansi.
Jurnal Ilmiah Akuntansi dan Bisnis . 2( 1 ), 1-14.
Saputra,  E.  U.  (2017).  BPS  kembangkan  survei  dengan  big  data.  Dipetik  pada  19  Februari  2019 dari  Media  Indonesia.  Tersedia:  http://www.mediaindonesia.com/news/read/124255/bps- kembangkansurvei-dengan-big-data/2017-09-26.
Schultz, J. (2017). How much data is created on the Internet Each Day. Dipetik 25 Desember 2017 dari  Microfocus:  Available:  https://blog.microfocus.com/how-muchdata-is-created-on-the- internet-each-day/
Segara,  T.  (2017).  BI  dan  pemerintah  resmikan  pusat  informasi  harga  pangan  strategis  nasional. Dipetik  19  Februari  2019  dari  Bank  Indonesia.  Tersedia:  http://www.bi.go.id/id/ruang- media/siaran- pers/Pages/sp_194517.aspx.
Shneiderman,  S.  B.,  &  Plaisant,  C. (2005).  Designing  the  user interface.  4 th edition. ed:  Pearson Addison Wesley, USA .
Turland, M. (2010). php|architect’s guide to Web Scraping with PHP. Alexandria: musketeers.me. Verschuren,  P.,  &  Hartog,  R.  (2005).  Evaluation  in  design-oriented  research. Quality  and Quantity , 39( 6 ), 733-762.
Wahyudi,  Y.  (2013). Aplikasi  pencarian  penjualan  rumah  berbasis  web  dengan  menggunakan teknik Web Scraping. Disertasi. Yogyakarta: UPN Veteran Yogyakarta.