ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018

## MEMBANGUN WEB CRAWLER BERBASIS WEB SERVICE UNTUK

## DATA CRAWLING PADA WEBSITE GOOGLE PLAY STORE
Lutfi Budi Ilmawan lutfibudi.ilmawan@umi.ac.id Universitas Muslim Indonesia

## Abstrak
Saat  ini  toko aplikasi  milik  Google, Google  Play  Store  tidak  menyediakan  API  khusus  untuk mengakses  data-data  tentang  aplikasi-aplikasi  yang  terdapat  pada  Google  Play  Store.  Jumlah  data yang besar pada toko aplikasi tersebut sangat menarik untuk dijadikan sebagai objek penelitian dalam bidang data mining . Pada penelitian ini, dibangun sistem untuk dapat mengambil data-data tersebut. Kemudian agar bisa digunakan secara cross platform , maka sistem yang dibangun ini adalah sistem yang berbasis web service . Sistem yang dibangun berhasil mengambil data pada website Google Play Store dengan baik dan benar sesuai dengan kebutuhan pada analisis sistem dan dapat diintegrasikan dengan web service berbasis REST untuk mendukung penggunaan sistem secara cross platform . Kata Kunci: Data mining , web crawler , web service

## Abstract
At this time, Google Play Store is not providing API that can be used for accessing datas from applications on it’s application store. With that plenty application’s data, it could be used to make it a good  research  object,  specially  on  data  mining  field.  In  this  research,  the  system  that  is  built  is  the system that can retrieve that applications’ data. For multiplatform’s purpose, web services are used for being  an  interface  between  client  and  server.  Finally,  the  built  system  is  working  as  expected.  The system can retrive data from Google Play Store and it is suitable from requirements of data analysis stage. It can also integrated with REST web service to provide multiplatform access.
Keywords: Data mining, web crawler, web service

## 1.  Pendahuluan
Google  Play  Store  (dulunya  bernama  Android  Market)  merupakan  toko  aplikasi  resmi  milik Google untuk perangkat yang menggunakan sistem operasi Android. Saat ini dalam toko aplikasinya, Google  Play  Store  memiliki  aplikasi  ( update per  tanggal  10  Desember  2017),  sejumlah  3.532.448 aplikasi. Banyaknya aplikasi yang terdapat pada Google Play Store membuat toko aplikasi ini sangat menarik  untuk  dijadikan  sebagai  objek  penelitian,  khususnya  dalam  bidang data  mining . Salah  satu contohnya yaitu analisis sentimen yang merupakan cabang ilmu dari data mining , sangat cocok jika diaplikasikan pada Google Play Store. Analisis sentimen digunakan untuk menentukan sentimen para pengguna  dari  setiap  aplikasi  yang  terdapat  pada  toko  aplikasi  tersebut  dengan  mengklasifikasikan ratusan, bahkan ribuan text review dari pengguna secara otomatis. Namun kendalanya saat ini adalah pihak  Google  sendiri  tidak  menyediakan  API  ( Application  Programming  Interface )  agar  data  pada Google  Play  Store  dapat  diintegrasikan  dengan  perangkat  lunak  yang  sedang  dikembangkan  oleh software developer atau untuk keperluan sebagai data penelitian. Saat ini, pihak Google menyediakan API hanya untuk developer android yang aplikasinya terdaftar pada Google Play Store, API tersebut juga  sangat  terbatas,  developer  hanya  bisa  memanipulasi  data-data  tertentu  dari  aplikasi  miliknya sendiri.
Salah satu cara untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah dengan memanfaatkan teknologi web  crawler .  Web  crawler  merupakan  sebuah  aplikasi  yang  secara  otomatis  melintasi  web  dengan mengunduh  dokumen  dan  mengikuti  link dari  halaman  ke halaman  [1],  sehingga web  crawler dapat dijadikan  sebuah  alat  untuk  mengambil  konten-konten  yang  ditampilkan  oleh  halaman  website, kemudian konten-konten tersebut dikelompokkan dalam satu atau lebih atribut.
Terdapat banyak cara untuk membuat web crawler . Namun dengan alasan agar aplikasi ini nantinya dapat  diintegrasikan  dengan  aplikasi  lainnya  dan  penggunaannya  mendukung cross  platform ,  maka

## ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018
penulis  memilih  untuk  membuat web  crawler yang  berbasis web  service . Web  Service dapat  dibuat menggunakan Flask dari Python dan web crawler -nya sendiri akan dibuat menggunakan Scrapy dari Python.  Adapun  alasan  penulis  menggunakan  Bahasa  pemrograman  python  untuk  pembuatan web crawler pada Google Play Store sebab bahasa Python adalah bahasa pemrograman yang sederhana namun  sangat  unggul  dengan  fungsionalitas  yang  sangat  baik  untuk  memproses  data  linguistik  [2]. Jadi dengan digunakannya bahasa Python, maka diharapkan dapat mempermudah para peneliti lain yang ingin menggunakan aplikasi ini pada bidang data mining . Web  crawler telah  digunakan  dalam  berbagai  penelitian  [3][4][5]  untuk  proses  ekstraksi  dan analisis data. Penelitian yang dilakukan [3] dan [4] melakukan crawling terhadap website media sosial. Web  crawler memiliki  beberapa  jenis  sesuai  yang  disebutkan  dalam  [6].  Pada  penelitian  [3], web crawler yang  digunakan  merupakan web  crawler dengan  tipe focused  crawler yang  dikembangkan oleh  Chakrabarti,  S  [7].  Pada  penilitian  [4],  menggunakan  dua  jenis  web  crawler,  yaitu breadth  first crawler dan uniform  crawler namun uniform  crawler tersebut  memiliki  arsitektur  yang  sama  dengan breadth fisrt crawler , perbedaannya hanya berada pada proses generasi dan manajemen antriannya [4].  Pada  penelitian  ini  web  crawler  yang  digunakan  adalah web  crawler dengan  jenis breadth  first crawler .

## 2. Metode
Berikut adalah uraian dari tahapan dan metode yang digunakan dalam penelitian :

## 2.1 Studi Kepustakaan
Pengumpulan bahan referensi, seperti jurnal penelitian, prosiding, tesis, buku-buku teori dan sumber-sumber lain termasuk informasi yang diperoleh melalui internet.

## 2.2 Analisis Sistem
Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode SDLC ( Software Development Life Cycle ), yang memiliki tahapan secara berurutan dimulai dari perencanaan, analisis, perancangan, implementasi,  dan pengujian  [8].  Sistem  yang  dibangun  pada penelitian  ini  merupakan  aplikasi web crawler berbasis web  service agar  aplikasi  ini  dapat  diintegrasikan  dengan  aplikasi  lainnya  untuk keperluan  pengumpulan  data  pada  sub  proses  dari data  mining .  Adapun  proses crawling -nya  akan mengambil  data-data  penting  tentang  aplikasi  dari  Google  Play  Store.  Crawling  data  pada  Google Play  Store  tidak  semudah  melakukan crawling pada  halaman  web  biasa.  Sebab  pada  halaman website -nya, Google Play Store menggunakan AJAX 1 untuk proses pengambilan data pada servernya. Karena  penggunaan  AJAX  maka  data  yang  akan  diambil  tidak  tampak  di  halaman  web  jika  event AJAX-nya tidak di- trigger , seperti pada saat menekan tombol tertentu atau event-event lainnya. Jadi untuk  mengambil  data-data  yang  menggunakan  AJAX,  maka crawler atau spider harus  melakukan simulasi request yang  sama  persis  dengan  proses  AJAX  aslinya  berdasarkan  XHR-nya.  XHR  atau XMLHttpRequest  merupakan  objek  yang  menyediakan  kemampuan  kepada client untuk berkomunikasi  secara  asinkron  dengan server [9].  Setelah  proses request dari  objek  XHR disimulasikan pada web crawler, maka data-data dari halaman web Google Play Store dapat diambil oleh web crawler yang dibuat. Adapun aplikasi yang dibuat memiliki karakteristik, antara lain:
a.  Sistem yang dibangun merupakan sistem yang berbasis REST 2 web service yang bertugas untuk menyediakan layanan pengambilan data dari halaman website Google Play Store.
b.  Pengambilan data dilakukan oleh web crawler yang dieksekusi melalui web service .
1 AJAX (Asynchronous JavaScript And XML) dapat mengambil data pada server tanpa proses reloading page dan dapat mengirimkan data pada server melalui background prosesnya. AJAX merupakan kombinasi dari pemanfaatan XML Http Request dan JavaScript serta HTML DOM.
2 REST  ( REpresentational  State  Transfer )  merupakan  standar  arsitektur  komunikasi  berbasis  web  yang  sering  diterapkan  dalam pengembangan  layanan  berbasis  web.  Umumnya  menggunakan  HTTP  ( Hypertext  Transfer  Protocol )  sebagai  protocol  untuk  komunikasi data. Pada arsitektur REST, REST server menyediakan resources (sumber daya/data) dan REST client mengakses dan menampilkan resource tersebut untuk penggunaan selanjutnya. Setiap resource diidentifikasi oleh  URIs ( Universal Resource Identifiers ) atau global ID. Resource tersebut direpresentasikan dalam bentuk format teks, JSON atau XML. Pada umumnya formatnya menggunakan JSON dan XML.

## ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018
c.  Terdapat dua buah layanan pada web service yang dibuat. Layanan pertama yaitu App Searching Service untuk  pencarian  aplikasi  berdasarkan  kata  kunci  yang  berupa  nama  aplikasi, response yang dikembalikan oleh web service terdiri dari atribut: nama aplikasi, nama paket ( package name ), nama developer ,  dan  URL icon -nya.  Aplikasi  kedua  yaitu Get  Text  Review  Service untuk pengambilan  komentar  ( text  review )  sebuah  aplikasi  berdasarkan  package  name-nya, response yang dikembalikan terdiri dari atribut: nama user, tanggal komentar, dan isi komentar.

## 2.3 Perancangan Sistem
Sistem  yang  dibangun  merupakan web  service yang  memiliki  layanan  untuk  pengambilan data-data  pada  website  dari  Google  Play  Store,  pengambilan  data  tersebut  menggunakan  web crawler. Pada web service ini, terdapat dua komponen, antara lain: App Searching  Service dan Get Text Review Service . Web service yang disediakan akan melakukan eksekusi terhadap web crawler sesuai dengan service yang diinginkan oleh user . Adapun perancangan sistem terdiri dari:

## Perancangan Arsitektur Sistem
Gambaran umum dari arsitektur sistem yang dirancang dapat dilihat pada Gambar 1. Terdapat dua komponen pada web service server , komponen tersebut terdiri dari App Searching Service dan Get  Text  Review  Service . App  Searching  Service merupakan  layanan  untuk  pencarian  aplikasi  dan Get  Text  Review  Service adalah  layanan  untuk  pengambilan  komentar review dari  aplikasi.  Kedua komponen ini memanfaatkan web crawler untuk pegambilan data pada website Google Play Store.
Gambar 1. Arsitektur Sistem secara Umum

## Komponen dan Proses pada Perangkat Lunak
Pada bagian ini akan dijelaskan tentang komponen dan proses dari App Searching Service dan Get Text Review Service . a. App Searching Service
Gambaran  umum  dari service /layanan  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Layanan  ini  merupakan layanan yang disediakan untuk proses pencarian aplikasi berdasarkan nama aplikasi yang terdaftar
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018
di Google Play Store, response dikembalikan dalam bentuk format  JSON yang terdiri dari atribut: nama aplikasi, nama paket ( package name , yang nantinya dijadikan parameter untuk pengambilan text review ), nama developer , dan URL icon aplikasinya. Adapun jumlah record yang dapat diambil maksimal  48 record .  Proses  pengambilan record untuk service ini  tidak  terlalu  rumit  seperti pengambilan record pada Get Text Review Service yang record -nya hanya dapat diambil dengan mensimulasikan  AJAX  melalui  XHR  pada page -nya.  Adapun  URL  dari  halaman  yang  di- crawling adalah “https://play.google.com/store/search?q=” + Keyword. Keyword pada URL tersebut adalah nama dari aplikasi yang akan dicari.
Gambar 2. Flowchart dari AppSearch Web Service
Record-record yang  diambil  oleh web  crawler adalah content tententu  dari  sebuah selector . Selector -nya  dengan  mudah  dapat  diketahui  dengan  menggunakan Developer  Tools  atau  Web Developer yang merupakan add-on bawaan dari sebuah web browser . Misalkan atribut yang ingin diambil  adalah  nama  aplikasi,  maka  yang  harus  dicari  adalah  tag  HTML  yang  memiliki content nama  aplikasi  tadi.  Gambar  2  memperlihatkan  atribut  nama  aplikasi  merupakan  content  dari tag <a>  dan tag tersebut  memiliki  atribut class dengan value “title”  jadi selector berdasarkan tag tersebut adalah “.value”. Namun tidak menjamin bahwa semua content dari selector “.value” adalah nama  aplikasi,  maka  untuk  mengantisipasi  permasalahan  tersebut  makan  parent  tag  atau class nya harus juga diikutsertakan pada selector . Adapun parent tag dari tag <a> tadi adalah tag <div> yang memiliki atribut class dengan value “ details ”, jadi selector dari content nama aplikasi adalah “.details>.value”.  Selector  tersebut  akan  memilih  tag  yang  memiliki  class  dengan  nama  “details” yang  memiliki child dengan  nama class  “value” , class ditandai  dengan  tanda  titik  (.)  kemudian diikuti dengan nama class -nya. Begitu pula dengan atribut yang lain, cara mendapatkan record -nya adalah dengan mengambil content halaman berdasarkan selector yang telah didefinisikan. Seluruh atribut yang diambil berserta selector -nya dapat dilihat pada Tabel 1.
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018
Gambar 3. Add-on Web Developer pada Mozilla Firefox
Tabel 1 Atribut dan Selector dari web crawler App Searching Service No.  Nama Atribut Selector 1. Nama Aplikasi .details>.title
2. Nama Package .details>.title::attr(href)
3. Developer .details>.subtitle-container>.subtitle 4. Icon Path .cover-inner-align>.cover-image::attr(data-cover-large)
Web  service ini  nantinya  akan  diakses  dengan  memasukkan  alamat  http://[ip- address]/AppSearch pada REST client dengan method “POST” dan sebuah parameter “NamaApp”, value-nya merupakan kata kunci berupa nama dari aplikasi yang akan dicari.

## b. Get Text Review Service
Layanan  ini  merupakan  layanan  yang  disediakan  untuk  proses  pengambilan  komentar  dan atribut  lainnya  yang  terkait. Response dikembalikan  dalam  bentuk  format  JSON  yang  terdiri  dari atribut:  nama user ,  komentar,  dan  tanggal.  Adapun  maksimal record yang  bisa  diambil  tidak terbatas,  tergantung  parameter    jumlah  iterasi  yang  diberikan  pada web  crawler -nya.  Satu  kali iterasi dapat mengambil maksimal 40 record , hal ini disebabkan oleh response yang diperoleh dari website Google Play Store memang hanya 40 record dalam satu kali request untuk pengambilan data  komentar.  Proses  pengambilan record pada service ini  cukup rumit,  karena  data  yang  akan diambil  berasal  dari  halaman  yang  menggunakan  AJAX.  Cara  yang  dapat  dilakukan  oleh web crawler agar  data  pada  halaman  web  yang  menggunakan  AJAX  dapat  diambil  adalah  dengan melakukan  simulasi request yang  sama  persis  yang  dilakukan  oleh  AJAX-nya.  Hal  ini  dapat diketahui dengan melihat request dari objek XHR pada halaman web tersebut, ketika AJAX event - nya tereksekusi, seperti terlihat pada Gambar 3.
Gambar 4 Tampilan Objek XHR pada Add-on Web Developer
Hal yang perlu diperhatikan pada objek XHR ini adalah Request Header dan Form Data -nya yang nantinya akan dijadikan parameter  untuk proses simulasi AJAX Request pada web crawler . Pada  Gambar  4,  dapat  dilihat request  header dan form  data secara  lengkap  untuk  pengambilan komentar review berdasarkan komentar yang paling baru.
Gambar 5.a Request Header
Gambar 5.b Form Data
Semua  atribut  pada request  header harus  sama  persis  dengan atribut request  header pada web  crawler ,  kecuali  untuk  atribut referer .  Pada  atribut referer , value yang  dimasukkan  adalah alamat URL dari aplikasi yang komentar reviewnya akan diambil. Alamat tersebut dapat diketahui dari  nama package dari  aplikasi  yang  akan  diambil  komentarnya  yang  diawali  dengan  teks “https://play.google.com/store/ apps/details?id=”. Misalkan aplikasi Tokopedia, nama package -nya adalah  “com.tokopedia.tkpd”  jadi referer  value untuk request  header -nya  adalah “https://play.google.com/store/apps/details?id= com.tokopedia.tkpd”. Adapun atribut pada form data untuk  pengambilan  komentar  terdiri dari  lima,  dua  diantaranya memiliki value yang  paten.  Atribut yang nilainya dapat dibuah sesuai kebutuhan adalah:
- id
: atribut id aplikasi, value -nya adalah nama package - pageNum
: atribut  halaman  dari  komentar, value -nya  bilangan  bulat  dimulai  0,  satu halaman terdiri dari 40 komentar

## ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018
- reviewSortOrder  : atribut urutan komentar, value -nya bilangan bulat mulai dari 0 sampai 2. Value 0  untuk  mengurutkan  komentar  berdasarkan  yang  paling  baru,  value  1 berdasarkan  nilai  rating  komentar  paling  tinggi,  dan  value  2  berdasarkan kegunaan.
Setelah  request  AJAX  disimulasikan  pada  web  crawler,  maka  data  yang  diinginkan  dapat diambil. Adapun seluruh atribut yang diambil berserta selector-nya dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 2. Atribut dan Selector dari web crawler Get Text Review Service No.  Nama Atribut  Selector 1. Text Review .review-body
2. Tanggal .review-date 3. Nama User .review-info>.author-name 4. Rating .review-info-star-rating>.tiny-star::attr(aria-label)
Web  service dapat  diakses  dengan  memasukkan  alamat  http://[ip-address]/GetReview  pada REST client dengan method “POST” dan membutuhkan dua parameter. Parameter pertama adalah “package”, value -nya merupakan kata kunci berupa nama package dari aplikasi yang akan diambil komentar review - nya dan parameter “jmlIterasi”, value -nya berupa bilangan bulat, satu iterasi dapat mengambil maksimal 40 komentar.

## 2.3 Implementasi dan Pengujian
Pada  penelitian  ini,  pembuatan Web  Crawler berbasis Web  Service pada  Website  Google Play Store diimplementasikan dengan bahasa pemrograman Python dengan memanfaatkan library Scrapy  dan  Flask. Library Scrapy  digunakan  untuk  pembuatan web  crawler ,  sedangkan  library Flask  untuk  pembuatan web  service -nya.  Proses  pengujian  menggunakan  metode white  box testing dengan  membandingkan website asli  dengan  hasil crawling / scraping dari  sistem  yang dibangun, lebih lanjut tentang pengujian dibahas pada sub bab selanjutnya.

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Tahap  ini  merupakan  tahap  pengujian  sistem  untuk  mengetahui  apakah  sistem  yang  telah dibuat  bekerja  sesuai requirement yang  terdapat  pada  tahap  analisis  sistem. Web  crawler yang dibangun ditujukan untuk kebutuhan para software developer atau para peneliti di bidang data mining , maka  untuk  pengujian  sistemnya  menggunakan white  box  testing .  Sebab white  box  testing merupakan pengujian yang diambil dari sudut pandang developer , berbeda dengan black box testing yang hanya melakukan pengujian berdasarkan sudut pandang end user -nya. Tahapan  pengujian  terhadap  aplikasi  menggunakan white  box  testing ,  merupakan  pengujian  yang biasanya  dilakukan  oleh  developer  aplikasi.  Pengujian  white  box  digunakan  untuk  mendeteksi kesalahan  logis  dalam  kode  program.  Hal  ini  digunakan  untuk  debugging  kode  dan  menemukan asumsi  pemrograman  yang  salah  [10].  Pengujian  white  box  untuk  aplikasi  dilakukan  dengan melakukan test case [11], yaitu mencocokkan data yang ditampilkan pada website Google Play Store dengan hasil yang  didapatkan oleh aplikasi.
Pengujian  pertama  dilakukan  dengan  menggunakan  kata  kunci  “messenger”,  hasil  yang ditampilkan oleh website Google Play Store dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6 Hasil Pencarian pada Website Resmi Google Play Store
Pada  Gambar  6 terlihat  bahwa,  hasil  pencarian  aplikasi  dengan  kata  kunci  “messenger”, menghasilkan  beberapa record .  Adapun  hasil  dari  pencarian  melalui  aplikasi  yang  dibagun  dapat dilihat pada Gambar 7.
Aplikasi yang dibangun, diuji menggunakan REST client yang tersedia sebagai Adds-On pada web  browser Google  Chrome.  Ketika  hasilnya  dibandingkan  dengan  website  asli  dari  Google  Play Store, maka hasilnya adalah sama.
Pengujian  kedua  dilakukan  untuk  menguji,  apakah text  review dari  aplikasi  yang  terdapat pada website Google Play Store sama dengan hasil dari aplikasi yang dibagun. Pengujian kedua ini mengambil text  review dari  sebuah  aplikasi,  misal:  aplikasi  Messenger  dari  facebook  yang package name -nya adalah com.facebook.orca. Lima komentar terbaru dari aplikasi tersebut dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 7 Hasil Crawling dari App Search Service
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018
Gambar 8 Text Review pada Website Google Play Store
Gambar 9 Hasil Crawling dari Get Text Review Service
Kemudian  hasil  yang  didapatkan  oleh  aplikasi  dapat  dilihat  pada  Gambar  9.  Terlihat  bahwa hasil  dari website Google  Play  Store  dan  dari  aplikasi  yang  dibangun,  memiliki  hasil  sama.  Dengan demikian,  pengujian  ini  dapat  dijadikan  sebagai  tolak  ukur  bahwa  aplikasi  yang  dibangun  bekerja dengan baik dan benar.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  dari  hasil  penelitian  dan  pembahasan  yang  dilakukan  maka  diperoleh kesimpulan  bahwa Web  crawler yang  dibangun  berhasil mengambil data  pada website Google  Play Store dengan baik dan benar sesuai dengan kebutuhan pada analisis sistem dan Web Crawler yang dibangun  dapat  diintegrasikan  dengan web  service berbasis  REST  untuk  mendukung  penggunaan sistem secara cross platform . Dari Hasil yang didapatkan, masih terdapat banyak kekurangan, seperti library  flask  yang  digunakan  tidak  mampu  untuk  menangani request secara  konkuren.  Diharapkan pada penelitian selanjutnya masalah ini dapat diatasi dengan deploy aplikasi pada WSGI server yang berbeda  agar  dapat  menerima request dari client yang  berbeda  pada  saat  yang  sama.  Kemudian diharapkan aplikasi ini nantinya  dapat dijadikan sebagai library untuk python yang menyediakan API untuk mengakses data-data yang terdapat pada Google Play Store.

## ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018

## Daftar Pustaka
[1] S. S. Dhenakaran and K. T. Sambanthan, “Web Crawler - an Overview,” Int. J. Comput. Sci. Commun. , vol. 2, no. 1, pp. 265 – 267, 2011.
[2] S. Bird, E. Klein, and E. Loper, Natural Language Processing with Python , 1st Editio., vol. 43. Sebastopol: O’Reilly, 20 09.
[3] C. Wong, K. Wong, K. Ng, W. Fan, and K. Yeung, “Design of a Crawler for Online Social Networks Analysis,” WSEAS Trans. Commun. , vol. 13, pp. 263 – 274, 2014.
[4] S. A. Catanese, P. De Meo, E. Ferrara, G. Fiumara, and A. Provetti, “Crawling Facebook f or Social Network Analysis Purposes,” pp. 0– 7, 2011.
[5] Amudha and M. Phil, “Web Crawler for Mining Web Data,” Int. Res. J. Eng. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 128 – 136, 2017.
[6] M. S. Ahuja, J. S. Bal, and Varnica, “Web Crawler : Extracting The Web Data,” Int. J. Comput. Trends Technol. , vol. 13, no. 3, pp. 132 – 137, 2014.
[7] S. Chakrabarti, “Mining the Web Discovering Knowledge from Hypertext Data,” 2002.
[8] R. Kneuper, “Sixty years of software development life cycle models,” IEEE Ann. Hist. Comput. , vol. 39, no. 3, pp. 41 – 54, 2017.
[9] G. Song, “The Reconstruction Pattern of MVC,” Int. J. u- e- Serv. Sci. Technol. , vol. 7, no. 2, pp. 147 – 156, 2014.
[10] S. Nidhra, “Black Box and White Box Testing Techniques - A Literature Review,” Int. J. Embed. Syst. Appl. , vol. 2, no. 2, pp. 29 – 50, 2012.
[11] M. Kumar, S. K. Singh, and R. . Dwivedi, “A Comparative Study of Black Box Testing and White Box Testing Techniques,” Int. J. Adv. Res. Comput. Sci. Manag. Stud. , vol. 3, no. 10, pp. 32 – 44, 2015.