## EKSTRAKSI DATA PRODUK E-MARKETPLACE SEBAGAI STRATEGI PENGOLAHAN SEGMENTASI PASAR MENGGUNAKAN WEB CRAWLER
1 Ade Surahman, 2 A. Ferico Octaviansyah, 3 Dedi Darwis
123 Teknik Komputer, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Teknokrat Indonesia, Jl. ZA. Pagar Alam No.9 -11, Labuhan Ratu, Kec. Kedaton, Kota Bandar Lampung, Lampung 35132 Email: adesurahman@teknokrat.ac.id , fericopasribu@teknokrat.ac.id , darwisdedi@teknokrat.ac.id
(Diterima: 29 Agustus 2019, direvisi: 18 November 2019, disetujui: 23 November 2019)

## ABSTRCT
Market  Situation  is  something  that  will  provide  valuable  benefits  to  increase  the  productivity  of selling  a  product  both  conventionally  and  online,  Indonesian  e-commerce  map  data  in  the  second quarter shows that the increase in sales of goods and services online is increasing, it was seen from 3 (three) major e-marketplaces namely Tokopedia, Shopee, and Bukalapak, then e-commerce activities in Indonesia in January 2019 for purchasing products or service online by 86%, it means that 86% of activities  will  buy  products  and  services  which  located  in  Indonesian  e-commerce.  This  situation creates fierce competition for sellers or business people or entrepreneurs  who are just starting their business.  One  way  for  sellers  to  get  a  primacy  in  this  competition  is  to  apply  segmentation  to  the products that they  will sell in the online shop, but the data from a study by the association revealed that if a product stays online for a long time (more than 550 days) then 78% is very likely not to be purchased,  the  product  placement  activity  in  the  online  shop  must  be  segmented  appropriately,  this research  provided  an  effort  to  apply  data  extraction  technology  with  web  crawlers  to  present  the segmentation, and the results  of prototype testing to 9 entrepreneurs, 210 students who  will start an online  business,  and  19  private  employees  which  produce  web  crawler  technology  testing  to  help product segmentation with the result of successful was 79% with the Good category in laying online product was segmented.
Keywords : E-Marketplace, Market Segmentation, Data Extraction, Web Crawler

## ABSTRAK
Keadaan Pasar  adalah suatu  hal  yang  akan memberikan manfaat yang berharga untuk meningkatkan produktivitas  penjualan  suatu  produk  baik  secara  konvensional  maupun  secara online, data  peta e- commerce indonesia pada kuartal ke 2 (dua) meperlihatkan bahwa peningkatan penjualan barang dan jasa  secara online meningkat,  dilihat  dari  3  (tiga)  besar e-marketplace yaitu  tokopedia,  shopee  dan bukalapak, kemudian di sertai aktivitas e-commerce di indonesia pada januari 2019 untuk pembelian produk  atau  jasa online sebesar  86  %,  artinya  aktivitas  sebesar  86%  akan  membeli  produk  dan  jasa yang berada di e-commerce indonesia.  Keadaan ini menimbulkan persaingan ketat untuk para penjual atau pebisnis maupun penggiat wirausaha  yang baru memulai usahanya, salah satu cara agar penjual mendapatkan  keunggulan  dalam  bersaing  ini  adalah  dengan  menerapkan  segmentasi  pada  produk yang  akan  mereka  jual  di online shop ,  akan  tetapi  data  dari  sebuah  penelitian  oleh  asosiasi  yang mengungkapkan bahwa jika sebuah produk tetap online untuk waktu lama (lebih dari 550 hari) maka 78  %  sangat  mungkin  tidak  akan  dibeli,  seharusnya  aktivitas  peletakan  produk  di online  shop harus tersegmentasi secara tepat, peneliti ini memberikan upaya penerapan teknologi ekstraksi data dengan web crawler untuk menyajikan segmentasi tersebut, dan hasil pengujian prototipe kepada 9 wirausaha ,  210  mahasiswa  yang  akan  memulai  usaha  online,  dan  19  pegawai  swasta  menghasilkan  pengujian teknologi web  crawler untuk  membantu  segmentasi  produk  dengan  hasil  kesuksesan  informasi segmentasi sebesar 79 % dengan kategori Baik untuk digunakan dalam peletakan produk online yang tersegmentasi.
Kata Kunci : E-Marketplace , Segmentasi Pasar, Ekstraksi Data, Web Crawler

## 1 PENDAHULUAN
E-marketplace adalah sistem informasi yang melakukan kegiatan bertukar barang, layanan, uang atau informasi  antara pembeli dengan  penjualan secara online [1]. Data  kuartal  ke 2 pada juli 2019 memperlihatkan  bahwa  indikator monthly  active  user (MAU)  menjadi  tolak  ukur  peta e-commerce Indonesia.  Dilihat  dari  gambar  1  peta e-commerce indonesia  memperlihatkan  3  (tiga)  besar e- marketplace masing  –  masing  Tokopedia  sebesar  140  juta,  Shopee  sebesar  90  juta  dan  Bukalapak sebesar 89 juta untuk monthly active user (MAU)  [2].

## Gambar 1 Peta E-commerce indonesia Q2 2019
Melihat  data  yang  ditampilkan  bahwa  masyarakat  indonesia  mulai  melakukan  perubahan kegiatan  jual  beli  secara  konvensional  menjadi online  shop ,  Dan  dilihat  dari  gambar  2  pembelian produk atau jasa secara online untuk indonesia  mencapai 86 % perbulannya [3].

## Gambar 2 E-commerce activities jan 2019
Dari  kumpulan  data  tersebut  memperlihatkan  bahwa  adanya  kebutuhan  strategi    dari  para pebisnis  dalam  melakukan  penjualan  di e-marketplace ,  karena  startegi  dibutuhkan  untuk  memenuhi kebutuhan  pelanggan e-marketplace yang  banyak  pengujungnya,  salah  satunya  strategi  pengolahan segmentasi  pasar  yang  dapat  mengelompokan  konsumen  kedalam  segmen  konsumen  secara  alami maupun  diciptakan  secara  artifisial  yang  memiliki  preferensi  atau  karakteristik  produk  yang  serupa [4],  dimana  segmentasi  pasar  memiliki  keuntungan  diantaranya  perusahaan  memiliki  fokus  dalam penjualannya,  meningkatkan  keunggulan  persaingan  bisnis,  dapat  memperluas  proses  maupun jangkaun  penjualan,  kepercayaan  pelanggan  terhadap  pebisnis  baik  jasa  maupun  produk,  memiliki komunikasi  terhadap  promosi  produk  yang  dinilai  oleh  pelanggan,  dan  segmentasi  dapat meningkatkan keunggulan dan meningkatkan kekuatan merk.
Segmentasi  yang  akan  dilakukan  dengan  cara  ekstraksi  data  produk e-marketplace dengan menggunakan teknologi web crawler. Web Crawler adalah sebuah program atau code otomatis yang dapat mengunjungi dan mencari informasi yang sesuai dengan  kata kunci dalam  sebuah  website  [5],
teknologi web  crawler yang  dilakukan  dengan  melakukan  modifikasi taq yang  terdapat  pada  mesin simple  php  dom. Teknologi web  crawler akan  menghasilkan  visualisasi  keadaan  produk e- marketplace seperti  jumlah  produk,  nama  produk,  harga,  dan    deskripsi  produk,  data  tersebut digunakan  sebagai  perbandingan  untuk  para  pebisnis untuk  panduan  meletakan  produk  ke e- marketplace .

## 2 TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian Terdahulu
Penelitian  dilakukan  dengan  cara  melakukan  studi  literatur  terlebih  dahulu  diantaranya  pada penelitian  Irawan menjelaskan tentang penggunaan  web crawler untuk mengambil data -data Google Playstore  yang  nantinya  data  tersebut  dibuatkan web  service agar  dapat  diakses  dengan  cara cross platform [6] . Penelitian Akbar dkk menjelaskan tentang penggunaan Document Object Model (DOM) untuk  dilakukan  ekstraksi  halaman  web  dengan  metode  penelurusan  Dept  Fist  Search  (DFS)  dan hasilnya aplikasi yang dibuat dapat melakukan ekstraksi data [7]. Penelitian Negara dkk menjelaskan tentang  data  ekstraksi  twitter  untuk  mengambil  data  lokasi  awal  kemunculan  terhadap  sebuah  isu  di media  sosial  proses  yang  dilakukan  pertama  dengan  melakukan  penarikan  data  ( crawling )  , penyimpanan,  analisis  dan  visualisai,  dan  hasil  penelitian  bersifat  exploratory  sebagai  upaya sumbangsih  pengembangan  teknologi  ekstraksi  data  twitter  geospasial  [8].  Penelitian  Akbar  dan Wibowo menjelaskan teknik ekstraksi tabel html berupa column-row wise untuk di inputkan kedalam sebuah  database  dan  memastikan  ketertarikan  antara  dua  atribut  dan  data  dalam  tabel  tersebut  tidak hilang,  hasilnya  penelitian  memperlihatkan  bahwa  penggunaan  algoritma  usulan  masih  memiliki kompleksitas yang tinggi [9]. Penelitian Sasongko menjelaskan tentak penggunaan ekstraksi halaman web memberikan keuntungan dalam hal penggunaannya, penelitian ini melakukan ekstraksi halaman untuk diterapkan pada aplikasi mobile infokampus dan memperlihatkan bahwa ektraksi halaman web dalam  konsumsi bandwith rata-rata  per  halaman  sebesar  16.68  kb  atau  91,54%  kurang  dari  akses melalui  browser,  tetapi  proses  per  halaman  rata  -rata  1,75  detik  artinya  lebih  Panjang  dari  brwoses sebesar 117,68% [10].

## 2.2 Segmentasi Pasar
Segmentasi  pasar  adalah  proses  membagi  pelanggan,  atau  pelanggan  potensial,  di  pasar  menjadi kelompok-kelompok yang berbeda, atau segmen. Berikut ini pendekatan dalam segmentasi pasar [11]. 1. Produk dan Jasa
Segmentasi  pasar  dalam  kategori  produk  atau  jasa  yang  ditawarkan,  atau  jenis  teknologi,  yaitu  di sebagian besar pasar terdapat berbagai jenis pelanggan yang  membeli atau menggunakan produk atau jasa yang sama.
2. Demografi
Kategori  dalam  segmentasi  demografi  adalah  jenis  kelamin,  umur,  sosial-ekonomi  (individu kelompok yang klasifikasi menurut tingkat pendapatan mereka atau pekerjaan) bila digunakan untuk menentukan segmen yaitu  dengan implikasi dan klaim.
3. Geographics
Segmentasi  pasar  berdasarkan  wilayah  geografis  yaitu  menganggap  bahwa  setiap  orang  di  daerah yang telah ditentukan dapat diharapkan untuk bereaksi terhadap penawaran tertentu dengan cara yang persis sama. Segmentasi  ini membagi pasar  menjadi  unit-unit  geografi yang berbeda, seperti  negara, propinsi, kabupaten, kota, wilayah, daerah atau kawasan.
4. Psychographics
Segmentasi  ini  berhubungan  dengan  status  sosial  (pemimpin  masyarakat,  pendidik),  gaya  hidup (modern,  tradisional,  boros,  hemat,  mewah),  kepribadian  misalnya  penggemar,  pecandu  atau pemerhati produk tertentu yang akan menghasilkan segmentasi pasar yang sesuai dengan kebutuhan.

## 2.3 Model DeLone and McLean
Pengukuran  Kesuksesan  sistem  informasi  telah  banyak  di  teliti  dan  model  DeLone  dan McLean  yang  menyebutkan  bahwa information  quality,  system  quality  dan  service  quality
akan  berpengaruh  positif  pada use dan user  satisfaction dan  selanjutnya  akan  berpengaruh positif pada net benefit atau hasil akhir [12] [13].

## Gambar 3 Model DeLone and McLean
Model  ini  dapat  dilakukan  untuk  mengukur  kesuksesan  sistem  informasi  dari  sebuah  sistem informasi  yang dihasilkan seperti  yang dilakukan oleh penelitian terdahulu  [14] [15] [16], model ini akan  dipadukan  dengan kuesioner dan  hasil  dari  kuesioner  akan  dibandingkan  dengan  kriteria tanggapan  responden.  Dimana  pengujian  prototipe  dilakukan  dengan  pengujian  dengan  analisis deskriptif, analisis ini digunakan untuk menggambarkan fakta-fakta yang ada untuk selanjutnya diolah menjadi  data.  Data  yang  dianalisis  diolah  untuk  mendapatkan  sebuah  kesimpulan  [17].  Langkah pengujian yang dilakukan sebagai berikut.
1. Setiap  indikator  yang  dinilai  oleh  responden,  diklasifikasikan  dalam  lima  alternatif  jawaban dengan menggunakan skala ordinal yang menggambarkan peringkat jawaban.
2. Dihitung  total  skor  setiap  valiabel  /  subvariabel  =  jumlah  skor  dari  seluruh  indikator  variabel untuk semua responden.
3. Dihitung skor setiap variabel / subvariabel = rata – rata dari total skor.
4. Untuk mendeskripsikan jawaban responden, juga digunakan  statistik deskriptif seperti distribusi frekuensi dan tampilan dalam bentuk tabel atau grafik
5. Untuk  menjawab  deskripsi  tentang  variabel  penelitian  ini,  digunakan  rentang  kriteria  penelitian sebagai berikut.
Skor  aktual  adalah  jawaban  seluruh  responden  atas  kuesioner  yang  telah  diajukan.  Skor  ideal adalah  skor  atau  bobot  tertinggi  atau  semua  responden  diasumsikan  memilih  jawaban  dengan  skor tertinggi. Penjelasan bobot nilai skor aktual dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1 Kriteria Tanggapan Responden % Jumlah Skor Kriteria 20,00 % - 36,00 % Tidak Baik 36,01 % - 52,00 % Kurang Baik 52,01 % - 68,00 % Cukup 68,01 % - 84,00 % Baik 84,01 % - 100 % Sangat Baik

## 3 METODE PENELITIAN
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini memiliki urutan cara kerja seperti pada gambar 4.

## Gambar 4 Tahapan cara kerja prototipe segmentasi
Bersarjan  tahapan  cara  kerja  penelitian  tentang  Ekstraksi  data  produk e-marketplace sebagai strategi  pengolahan  segmentasi  pasar  menggunakan web  crawler memiliki  gambaran  penelitian berupa :
1. Bukalapak.com  dan  Elevenia.co.id  adalah  situs  e-marketplace  untuk  uji  coba  teknologi  web crawler dalam ekstraksi data produknya.
2. Proses  ekstraksi  data  produk  dari  situs  Bukalapak.com  dan  Elevenia.co.id  hanya  berkaitan dengan  judul  produk  atau  nama  produk,  harga,  toko  yang  menjualnya  dan  data-data  lain untuk mendukung penyajian data segmentasi produk e-marketplace bukalapak.com.
3. Penyajian data yang dihasilkan berupa grafik berdasarkan segmentasi pasar yang diinginkan.
4. Pada  penelitian  ini  menggunakan  sebuah library  simple  php  dom dengan  melakukan modifikasi  taq-taq  yang  di  sesuai  dengan  keadaaan  struktur html Bukalapak.com  dan Elevenia.co.id.
5. Pemanfaatan penelitian ini hanya untuk digunakan pengelompokan segmentasi pasar.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Arsitektur Prototipe
Aristektur  dari prototipe yang  dibuat  adalah  menggunakan library php DOM  (document  object model) dimana document  object  model adalah  antarmuka platform dan  bahasa  netral  yang  akan memungkinkan program dan script untuk  mengakses  dan  memperbarui  konten,  struktur  dan  gaya dokumen dinamis. dokumen dapat diproses lebih lanjut dan hasil pengolahan yang dapat dimasukkan kembali ke dalam halaman yang disajikan [18]. Ini adalah gambaran dari libarary DOM untuk proses crawling isi dari tag – tag html berdasarkan keyword dari pencarian yang diinputkan, proses crawling dilakukan dari situs e- marketplace bukalapak.com dan elevenia.co.id  kemudian isi tag - tag di simpan sementara  kedalam  sebuah array teks  yang  kemudian  nantinya  teks  –teks  tersebut  di  kategorikan sesuai  hubungan  segmentasi  pasar.  Pada  Gambar  3  memperlihatkan  arsitektur prototipe yang  dibuat dimana  proses  penginputan  dilakukan  oleh  pengguna  menggunakan  pc/laptop,  kemudian keyword atau kata kunci yang diinputkan di proses ke library tag –tag dengan kriteria yang peneliti inginkan. Kriteria  yang  peneliti  pilih  yaitu  kriteria  produk  –  produk  yang  ada  hubungannya  dengan keyword dari teks yang diinputkan oleh pengguna, setelah keyword di proses oleh library DOM maka proses selanjutnya adalah mengakses tag – tag yang ada di situs e-marketplace yang hasilnya berupa isi dari tag – tag tersebut, kemudian menghasilkan teks – teks yang disimpan kedalam data sementara berupa array yang  kemudian  di  proses  untuk  dilakukan  pemilihan  kriteria  yang  disimpan  kedalam datastore , jika terdapat next link dari situs e-marketplace maka akan dilakukan proses sampai analisis teks – teks dari tag di situs e -marketplace selesai, setelah proses save datastore selesai kemudian akan dilakukan segmentasi berdasarkan kriteria yang dipilih oleh user.
Gambar 5  Arsitektur prototipe
4.2 Implementasi Teknologi Web Crawler
Implementasi  teknologi web  crawler dimulai  dengan  melakukan  proses  modifikasi library  DOM Simple PHP DOM yaitu penyesuaian tag- tag yang digunakan oleh peneliti yang disesuaikan dengan situs e-marketplace bukalapak.com dan elevenia.co.id diataranya terlihat seperti pada gambar 6.

## Gambar 6  Modifikasi tag DOM bukalapak
Setelah  melakukan  modifikasi  tag  pada library  DOM Simple  PHP  DOM yaitu  melakukan  uji coba  ekstraksi  data  produk e-marketplace dengan  menginputkan keyword yang  diinginkan  pada textbox yang sudah di implementasikan dengan uji coba keyword “XIOMI” terlihat pada gambar 7.
Gambar 7 Halaman pencarian
Pengguna PC/Laptop Input Pencarian Keyword Akses tag - tag DOM Array Teks Return isi tag situs e-marketplace Array 1 dimensi Segmentasi Pasar Data Save Teks Next link Crawling Proses Segmentasi View Data dan Grafik
Hasil dari ekstraksi data produk e-marketplace bukalapak.com dan elevenia.co.id terlihat seperti pada gambar 8 untuk dapat memilih segmentasi  yang diinginkan sesuai dengan  kategori Behavioral , Demografi , Geographics dan Psychographics [11].

## Gambar 8 Menu hasil pencarian
Kemudian  hasil  grafik  yang  dapat  dilihat  dari  penelitian  ini  adalah  2  jenis  grafik  yaitu Pai dan Bar untuk memperlihatkan segmentasi dari Geographics ( Wilayah Penjual dan Pemilik Toko Online ) seperti pada gambar 9.

## Gambar 9 Menu hasil pencarian

## 4.3 Pengujian Prototipe
Hasil  pengujian  diperoleh  dari kuesioner dengan  menggunakan  250  responden  dengan karakteristik  responden berdasarkan pekerjaan untuk berwirausaha atau pebisnis yang akan memulai usaha terlihat pada gambar 10.

## Gambar 10 Karakteristik responden
Rekapitulasi hasil pengujian kualitas berdasarakan 5 kriteria kualitas kesuksesan sistem informasi dari prototipe terlihat pada tabel 2.
Tabel 2 Hasil Pengujian Prototipe No Kriteria Skor Aktual Skor Idea % Skor Aktual 1.  Kualitas Informasi 5988 6250 80% 1. Kualitas Sistem 4961 6250 79% 2. Kualitas Layanan 2906 3750 77% 3. Penggunaan 1984 2500 79% 4. Kepuasan Pengguna 1946 2500 78% Total 16785 21250 79%
Dari  hasil  pengolahan  data  tanggapan  responden  sebanyak  250  responden,  dan    berdasarkan  5 kriteria Model DeLone dan McLean maka didapat hasil dari kriteria Kualitas Informasi ( Information Quality )    sebesar 80  %, Kualitas  Informasi  ( Information  Quality )    sebesar 79  %, Kualitas  Layanan ( Service  Quality )  sebesar 77  %, Penggunaan  ( Use) sebesar  79  % ,  Kepuasan  Pengguna  ( User Satisfaction ) sebesar 78  % . Dari  keseluruhan kriteria Model DeLone dan McLean untuk  kesuksesan informasi segmentasi pasar sebesar 79 % .
Dari  data  diatas  membuktikan  bahwa  penelitian  ini  memberikan  solusi  dalam  upaya meningkatkan  segmentasi  pasar  bagi  pelaku  bisnis  dan  bagi  pemulai  bisnis  dalam  berbisnis  di e- marketplace hasilnya dikategorikan Baik sebesar 79 % .

## 5 KESIMPULAN
Penggunaan  prototipe    ini  menjadi  solusi  yang  baik  untuk  memulai  bisnis  dan  pelaku  bisnis untuk  mengetahui  segmentasi  pasar  di  situs  bukalapak.com  dan  elevenia.co.id  untuk  meletakan produk  atau  membuka  gudang  secara  konvensional  sesuai  dengan  hasil  segmentasi  pasar  yang disajikan  oleh prototipe .  Hasil  pengujian  prototipe  menggunakan  Model  DeLone  dan  McLean  yang dilakukan oleh peneliti, didapat bahwa kesuksesan informasi yang disajikan dalam bentuk segmentasi pasar dengan  rincian  kuesioner  yang  disebarkan  kepada  250  responden  dengan  40,4  %  wanita  dan 59,6 % pria yang dibedakan berdasarkan pekerjaan yaitu wiraswasta 9 responden, pegawai swasta 19 responden,  mahasiswa  210  dan  lainnya  12  responden  yang  mengisi  kuesioner  berdasarkan  5  kriteria kesuksesan sistem informasi dari Model Delone dan McLean dengan masing – masing nilai kriteria % skor  aktual  yaitu  :  Kualitas  Informasi  ( Information Quality )    sebesar  80  %,  Kualitas  Sistem  ( System Quality ) sebesar 79 %, Kualitas  Layanan ( Service Quality )  sebesar 77 %, Penggunaan ( Use )  sebesar 79  %,  Kepuasan  Pengguna  ( User  Satisfaction )  sebesar  78  %  dengan  kesimpulan  pengujian  kualitas informasi segmentasi pasar sebesar 79 % dan nilai tersebut memiliki presentase tanggapan responden dalam kriteria Baik .

## REFERENSI
[1] L. Sims, Building Your Online Store With WordPress and WooCommerce . 2018.
[2] “Top  50  E-Commerce  Sites  &  Apps  in  Indonesia  2018.”  [Online].  Available: https://iprice.co.id/insights/mapofecommerce/en/. [Accessed: 28-Aug-2019].
[3] “Digital  2019:  Global  Internet  Use  Accelerates  -  We  Are  Social.”  [Online].  Available: https://wearesocial.com/blog/2019/01/digital-2019-global-internet-use-accelerates.  [Accessed: 28-Aug-2019].
[4] S. Dolnicar, B. Grün, and F. Leisch, “Market Segmentation Analysis,” 2018, pp. 11–22.
[5] A. V. Singh and A. Mishra, “A Review of Web Crawler Algorithms,” vol. 5, no. 5, pp. 6689– 6691, 2014.
[6] L. B. Ilmawan, “Membangun Web Crawler Berbasis Web Service Untuk Data Crawling Pada Website Google Play Store,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, pp. 215–224, 2018.
[7] M.  Akbar,  C.  Patmala,  and  D.  Nurmalasari,  “Ekstraksi  Data  pada  Tabel  dari  Halaman  Web Menggunakan Pohon Document Object Model,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 4, pp. 2–8, 2016.
[8] E.  S.  Negara,  R.  Andryani,  and  H.  Saksono,  “Analisis  Data  Twitter :  Ekstraksi  dan  Analisis Data  G  eospasial  Twitter  Data  Analytics:  Geospatial  Data  Extraction  and  Analysis,” Inkom , vol. 10, no. 1, pp. 27–36, 2016.
[9] M.  Akbar  and  A.  Wibowo,  “Ekstraksi  Tabel  HTML  Bentuk  Column-Row  Wise  ke  dalam Basis Data,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 6, p. 653, 2018.
[10] A. Sasongko, “Dan Teknologi Komputer Integrasi Data Website Students . Bsi . Ac . Id Untuk Mobile Infokampus Berbasis Android Menggunakan,” Sasongko Agung , vol. 2, no. 2, pp. 146– 155, 2017.
[11] M.  McDonald  and  I.  Dunbar, Market  Segmentation :How  to  do  it  and  how  to  profit  from  it , vol. 111, no. 479. United Kingdom: John Wiley & Sons Ltd, 2012.
[12] W.  H.  DELONE  and  E.  R.  MCLEAN,  “The  DeLone  and  McLean  Model  of  Information Systems Success: A Ten-Year Update,” J. Manag. Inf. Syst. , vol. 19, no. 4, pp. 9–30, 2003.
[13] T.  McGill,  V.  Hobbs,  and  J.  Klobas,  “User-developed  applications  and  information  systems success:  A test of DeLone and McLean’s model,” Inf.  Resour.  Manag.  J. ,  vol.  16,  no. 1,  pp. 24–45, 2003.
[14] P.  H.  Saputro,  D.  Budiyanto,  and  J.  Santoso,  “Model  Delone  and  Mclean  Untuk  Mengukur Kesuksesan E-Government Kota Pekalongan,” Sci. J. Informatics , vol. 2, no. 1, pp. 1–8, 2016.
[15] J.  W.  Lian,  “Establishing  a  cloud  computing  success  model  for  hospitals  in  Taiwan,” Inq. (United States) , vol. 54, 2017.
[16] I.  Nofikasari  and  A.  Sunyoto,  “Evaluasi  Penerapan  Sistem  Informasi  Akademik  Dengan Pendekatan  Model  Delone  &  McLean,  HOT  FIT  dan  UTAUT  (Studi  Kasus:  STMIK  Duta Bangsa Surakarta),” J. Tek. Inform. , vol. 12, no. April, pp. 81–90, 2017.
[17] U. Narimawati, Riset Manajemen Sumber Daya Manusia . Jakarta: Agung Media, 2007.
[18] J. Keith, DOM Scripting : Web Design with javascript and the documen objecy model , vol. 53, no. 9. United States of America: Paul Manning, 2010.