## APLIKASI WEB SCRAPING DESKRIPSI PRODUK
Dana Febri Setiawan 1) , Tristiyanto 2) , Astria Hijriani 3)
1,2,3 Ilmu Komputer, Universitas Lampung
1,2,3 A Jalan Soemantri Brojonegoro No.1 Gedung Meneng, Bandar Lampung Email: 1 dana.febrisetiawan1527@students.unila.ac.id, 2 tristiyanto.1981@fmipa.unila.ac.id,
3 astria.hijriani@fmipa.unila.ac.id

## Abstrak
Situs-situs  e-commerce  dan  e-marketplace  di  Indonesia menawarkan  setiap  produk  dengan  deskripsi  dan  harga yang berbeda-beda.  Oleh karena itu pengisian deskripsi dengan  jumlah  kata  yang  sangat  banyak  dan  beragam, maka dapat menghabiskan waktu yang sangat lama dalam mengelola  produk.  Keterbatasan  dalam  mengelola deskripsi  produk  secara  detail  ini  dapat  diatasi  dengan proses pengambilan informasi dengan web scraping. Web scraping  adalah  proses  pengambilan  sebuah  dokumen semi-terstruktur dari internet, umumnya berupa halaman- halaman web dalam bahasa markup seperti HTML atau XHTML,  dan  menganalisis  dokumen  tersebut  untuk diambil  data  tertentu  dari  halaman  tersebut  untuk digunakan bagi kepentingan lain. Pembangunan website ini  dilakukan  dengan  menggunakan  framework  Laravel dan dengan metode pengembangan sistem waterfall. Hasil implementasi  dari  sistem  informasi  web  scraping  ini adalah  teknik  web  scraping  dapat  digunakan  untuk mengambil  konten  deskripsi  produk  dengan  cepat  dan tepat  di  berbagai  situs  e-commerce  dan  e-marketplace seperti  Tokopedia,  Bukalapak,  Lazada,  Zalora, Blanja.com,  Kriya.co.id,  Zilingo,  Amazon,  dan  Alibaba yang memuat deskripsi penjualanan produk. Penyimpanan  deskripsi  produk  ke  dalam  database, mempermudah transformasi data ke bentuk lainnya.
Kata Kunci: aplikasi, web, web scraping, e-commerce, e- marketplace

## 1. PENDAHULUAN
Selama  ini  pelaku  penjualan online memiliki  kontribusi yang  tidak  sedikit  terhadap  pertumbuhan  perekonomian Indonesia  [1].  Di  Indonesia  penjualan online masih mengandalkan  media  interaksi  dengan  konsumen (pelanggan)  secara  langsung  dan  masih  berpusat  pada lokasi  tertentu  sehingga  pemasaran  secara online sangat penting  seperti  melalui e-commerce dan e-marketplace [2]. Situs-situs e - commerce dan e - marketplace di Indonesia  menawarkan  setiap  produk  dengan  deskripsi dan  harga  yang  berbeda-beda.  Deskripsi  dengan  jumlah kata  yang  sangat  banyak  dan  beragam  sehingga  dapat menghabiskan waktu yang sangat lama dalam mengelola
produk  [3].  Keterbatasan  dalam  mengelola  deskripsi produk  secara  detail  ini  dapat  diatasi  dengan  proses pengambilan informasi dengan Web scraping [4]. Web scraping adalah  proses  pengambilan  sebuah dokumen semi-terstruktur dari internet, umumnya berupa halaman-halaman  Web  dalam  bahasa markup seperti HTML  ( HyperText  Markup  Language ) atau  XHTML ( Extensible HyperText Markup Language ), dan menganalisis  dokumen  tersebut  untuk  diambil  data tertentu  dari  halaman  tersebut  untuk  digunakan  bagi kepentingan lain. Bahasa markup adalah bahasa komputer yang  menggunakan tag untuk  mendefinisikan  elemen dalam dokumen [5].
Web scraping sering  dikenal  sebagai screen scraping .  Web scraping tidak  dapat  dimasukkan  dalam bidang data mining karena data mining menyiratkan upaya untuk  memahami  pola  semantik  atau  tren  dari  sejumlah besar data yang telah diperoleh [6].
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  merancang dan membangun sistem informasi Web scraping yaitu dengan merancang  bangun  aplikasi  Web scraping untuk  korpus paralel  Indonesia-Inggris  dengan  metode  HTML  DOM ( Document  Object  Model )  [7].  Pada  penelitian  di Univerisitas Gunadarma Anlisis Web Scraping untuk data bencana  alam  dengan  menggunakan  teknik breadth - first search terhadap 3 media online [8].
Dalam  penelitian  ini,  penulis  mengembangkan sistem informasi Web scraping untuk pengisian deskripsi produk penjualan online pada marketplace . Penulis dapat mengambil  data  produk,  gambar  produk,  deskripsi produk, harga produk dan juga URL ( Uniform Resource Locator )  produk  pada e-marketplace seperti  Tokopedia, Bukalapak,  Lazada,  Zalora,  Blanja.com,  Kriya,  Zilingo, Amazon, dan Alibaba dengan teknik Web scraping untuk pengisian  produk  penjualan online pada e - marketplace yang  telah  di  buat.  Pembangunan  sistem  informasi  Web scraping menggunakan framework Laravel dan database MySQL sebagai penyimpanan datanya.

## 2. METODE PENGEMBANGAN SISTEM
Sistem Informasi ini dikembangkan menggunakan metode Waterfall dan  digunakan  untuk  membantu  mengatasi masalah  pengisan  produk  dengan  jumlah  yang  sangat banyak. Tahapan yang  dilakukan  pada  metode Waterfall ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1 . Metode Waterfall [9].

## A. Communication
Pada tahapan ini dilakukan komunikasi dengan pengguna untuk  mengetahui  bagaimana  cara  kerja  pada  sistem informasi Web scraping itu sendiri. Hasil dari tahapan ini yaitu:
a) Mengelola  dan  melihat  data e - marketplace seperti Tokopedia, Bukalapak, Lazada, Zalora, Blanja.com, Kriya.co.id, Zilingo, Amazon, dan Alibaba
b) Melakukan registrasi pengguna
c) Merubah profil pengguna
d) Menambahkan data produk.
e) Mengelola data daftar scraping .
f) Merubah setting scraping e - marketplace .
Hasil dari wawancara didapatkan modul-modul yang diinginkan  pengguna  terhadap  sistem  yang  digambarkan pada use case diagram Gambar 2.
Gambar 2. Use Case Diagram.
Pada  Gambar  2  dapat  dilihat  bahwa  ada  dua level  user yang  berbeda. User tersebut  dapat  melakukan  seperti berikut.
a) Super Admin
Super  Admin  adalah  pengembang  dari  sistem informasi scraping .  Super  admin  dapat  melihat  dan menghapus  seluruh  data  produk  Tokopedia,  Bukalapak, Lazada,  Zalora,  Blanja.com,  Kriya.co.id,  Zilingo, Amazon,  dan  Alibaba.  Mengelolah  data  daftar scraping dan merubah setting scraping marketplace . Super admin hanya  dapat  mensuspend  dan  menghapus  akun  di  data daftar user .  Super  admin  dapat  mengengelola setting kategori.
b) Scraping
Scraping adalah mengelola dari salah satu admin dan pengguna yang  menggunakan  sistem  informasi  Web scraping . Scraping harus  melakukan  registrasi  dan merubah profil. Scraping dapat mengelola dan
menampilkan  data  produk    Tokopedia,  Bukalapak, Lazada,  Zalora,  Blanja.com,  Kriya.co.id,  Zilingo, Amazon, dan Alibaba. Penguna data produk dapat melihat url  yang  sudah  di scraping dari  Tokopedia,  Bukalapak, Lazada,  Zalora,  Blanja.com,  Kriya.co.id,  Zilingo, Amazon, dan Alibaba.

## B. Planning
Tahap  perencanaan  sistem  ini  terlebih  dahulu  harus merencanakan tentang project apa yang akan dibuat atau dengan kata lain harus mendifinisikan masalah yang harus dipecahkan.  Bagaimana  cara  membuat  sistem  informasi Web scraping untuk  pengisian  deskripsi  produk  pada  e- marketpalce sehingga  diharapkan  nantinya  dapat memudahkan  pengguna  untuk  mengisi  data  produk, dengan jumlah produk yang sangat banyak.

## C. Modelling
Tahap  ini  akan  dilakukan  desain  pada  sistem,  tahap  ini dilakukan  sebelum  melakukan  pengkodean.  Tahap  ini bertujuan  untuk  memberikan  gambaran  apa  yang  harus dikerjakan  dan  bagaimana  tampilannya.  Tahapan  ini dilakukan  dengan  melakukan  desain use  case diagram, activity diagram, class diagram, Sequence diagram,  dan desain interface sistem.

## D. Construction
Tahap  ini  dilakukan  teknik  automasi  dengan  parsing HTML  untuk  melakukan  Web scraping .  Tahap  untuk melakukan scraping adalah request URL yang di jadikan target, request diproses  oleh  server  target,  hasil  dari request dari  URL  hasilnya  adalah  teks  dengan  format HTML, lalu ekstrak data, kemudia hasil dari ekstrak akan menentukan  output  yang  diinginkan.  Selain  itu  juga construction merupakan  tahap  dalam  penulisan  kode program  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan framework Laravel. Dilakukan pengujian terhadap sistem, pengujian  dilakukan  mengenai  fungsionalitas  program dengan black box testing .

## E. Deployment
Setelah tahapan construction selesai maka tahap selanjutnya adalah sistem akan dipergunakan pada pengguna dan dilakukan pemeliharaan sistem.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Tahapan Scraping
Tahapan scraping ini memiliki 5 tahapan, masing-masing tahapan memiliki fungsi fase yang sesuai pada kriterianya. Bila fungsi fase sedang di proses, maka fase selanjutnya akan menunggu sampai fungsi selanjutnya di panggil.
1) Parsing HTML
Parsing HTML adalah salah satu teknik yang paling banyak digunakan dalam web parsing . Biasanya parsing
HTML  dilakukan  melalui  JavaScript  dan  menarget halaman HTML linear dan nested. Metode yang cepat ini mengidentifikasi  script  HTML  dari  website,  yang mungkin saja dilakukan secara manual sebelumnya. Script ini kemudian digunakan untuk mengekstraksi text, links, dan  data. Parsing data  pada  aplikasi  web scraping ini menggunakan  file  HTML  milik  Bukalapak.  Gambar  3 menunjukkan contoh kode program menggunakan bahasa pemrograman  PHP  dalam  proses parsing data  HTML menjadi data objek.
<?php require 'vendor/autoload.php'; use Goutte\Client;
$client = new Client(); $url  =  'https://www.bukalapak.com/p/handphone/hp- smartphone/23k8jjc-jual-samsung-galaxy-note-10- plus?from=brand- page&keyword=&product_owner=seller_brand'; $crawler = $client->request('GET', $url); echo "url: $url <br>"; $pilihan= parse_url($url, PHP_URL_HOST);
$gambar=array(); $i=0;
?>
Gambar 3. Kode Program Parsing HTML Bukalapak.
File HTML  tersebut  berisi  informasi  data  produk yang  bisa  di  proses  menjadi  informasi.  Selanjutnya file HTML  tersebut  di parsing kedalam  sebuah  data  Objek yang  diproses  menuju  tahap  selanjutnya.  Berikut  contoh output dari data hasil parsing file HTML pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Parsing HTML Bukalapak.
2) Parsing DOM
Parsing DOM merupakan Konten,style, dan struktur file  XML  didefinisikan  dalam  DOM,  kependekan  dari Document Object Model. Scrapers yang ingin mengetahui cara  kerja  internal  halaman  web  dan  mengekstrak  skrip yang  berjalan  di  dalamnya  biasa  memilih  untuk melakukan  web scraping melalui parsing DOM.  Node spesifik  dikumpulkan  menggunakan  parser  DOM  dan alat-alat seperti XPath membantu proses scraping sebuah halaman web.  Berikut kode  program dari parsing DOM dan Xpath pada gambar 5.
$DOM = new DOMDocument; libxml_use_internal_errors(true);
if (!$DOM->loadHTML($page)) { $errors="";
foreach (libxml_get_errors() as $error) { $errors.=$error->message."<br/>"; } libxml_clear_errors(); print "libxml errors:<br>$errors"; return ; } $xpath = new DOMXPath($DOM);
$case1 = $xpath->query('//*[@id="case1"]')- >item(0);
$query = 'div[not (@class="ads")]/span[2]'; $entries = $xpath->query($query, $case1);
foreach ($entries as $entry) { echo " {$entry->firstChild->nodeValue} <br /> "; }
Gambar 5. Kode Program HTML DOM dan Xpath.
3) Triming Triming adalah  suatu  cara  memotong  atau penghilangan  suatu  data  yang  tidak  dikehendaki. Trimming  berfungsi  mengelola  suatu string  request dari class tag bukalapak yang menjadi sebuah kata kunci yang dapat  diproses.  Dalam  tahap  trimming  ini  dilakukan  di inspect element yang ada pada browser untuk melakukan scraping data  berdasarkan  class  yang  sudah  ada.  Pada gambar  6  ditujukkan inspect element  pada  kasus nama_produk “Samsung Galaxy Note 10”.
<div class="c-product-detail__actions"> <div class="c-product-detail__action" data-insert-inside- url="/products/4568903078/admin_link"></div> </div> <h1 class="c-product-detail__name qa-pd- name">Samsung Galaxy Note 10</h1>
Gambar 6. Proses Triming .
Dilakukan triming pada class “c-product detail name qa-pd-name” yang akan di salin pada kode program pada tahap saving.
4) Saving
Tahap saving merupakan  tahapan  dimana  hasil trimming  disimpan  dalam  sebuah  variable  $pilihan. Seperti  Gambar  7  hasil  trimming  nama_produk  akan disimpan ke variable $pilihan berikut juga data-data yang berhubungan  dengan request class  tag  pada  bukalapak yang akan di scraping.
if($pilihan=='www.bukalapak.com'){ $crawler->filter('h1.c-product- detail__name.qa-pd-name')->each(function ($node) { echo "Nama : ".$node->text()."<br>"; });
$crawler->filter('div.c-product-detail-price')
->each(function ($node) { echo "Harga : ".$node->text()."<br>"."<br>"; });
$crawler->filter('a.c-product-image- gallery__image.js-product-image- gallery__image.qa-pd-image')->each(function ($node) { echo "Foto : <br>"."<img height='300px' weidth='300px' src='".$node- >attr('href')."'/><br><br>"; }); $crawler->filter('.js-collapsible-product- detail.qa-pd-description.u-txt--break-word')- >each(function ($node) { echo "Deskripsi : ".$node->html()."<br>"; }); } Gambar 7. Kode Program Menyimpan data triming di sebuah variable.
5) Compile
Pada  tahap  ini  adalah  data  harus  diolah  menjadi sebuah  informasi  untuk  dapat  memahami  data  produk yang ada pada Bukalapak yang ada. Data produk yang ada pada  Bukalapak  seperti  nama_produk,  harga,  foto  dan deskripsi.  Gambar  8  akan  menampilkan  hasil  dari  web scraping yang  berhasil  di scraping pada  e- marketplace Bukalapak.
Gambar 8. Hasil Scraping Produk.

## B. Implementasi Sistem
Implementasi sistem dilakukan setelah tahap analisis dan perancangan  selesai  dilakukan.  Implementasi  sistem dilakukan pengkodean sistem menggunakan bahasa PHP dan framework Laravel. Hasil implementasi sistem pada SI  Web scraping ditunjukkan  dengan  tampilan  halaman profil,  halaman  tambah  produk,  halaman  data  produk, halaman setting  scraping e- marketplace ,  dan  halaman setting kategori.
1) Halaman Profil
Gambar  9  menunjukkan  tampilan  Halaman  Profil Scraping merupakan  halaman  yang  menyajikan  data pribadi  dari  user scraping yang  sedang  login.  Pada halaman  profil,  pengguna  dapat  merubah  data  pribadi serta foto profil dan dapat merubah email dan password .
Gambar 9. Halaman Profil.
2) Halaman Tambah Produk
Gambar 10 menunjukkan tampilan Halaman tambah produk merupakan halaman untuk menambahkan produk dari e- marketplace yang ditentukan hanya dengan mencari url  e- marketplace lalu  mencarinya,  maka  akan  otomatis mendapatkan  nama  produk,  harga,  deskripsi  dan  foto produk.
Gambar 9. Halaman Tambah Produk.
3) Halaman Data Produk
Gambar  10  menunjukkan  menunjukkan  tampilan halaman  data  produk  merupakan  halaman  yang menyajikan data produk yang terdapat tabel review , nama barang, harga, stock, stasus barang dan actions . Pada tabel actions terdapat  menu GO  TO URL  ( Uniform  Resource Locator) , lihat, edit, dan hapus.
Gambar 10. Halaman Data Produk.
4) Halaman Setting Scraping E- Marketplace Gambar 11 menunjukkan tampilan Halaman setting
scraping e - Marketplace pada  super  admin merupakan halaman  untuk  merubah  pengaturan scraping pada  tiap- tiap e- marketplace .
Gambar 11. Halaman Setting Scrpaing E- Marketplace .
5) Halaman Setting Kategori
Gambar 12 menunjukkan tampilan Halaman Setting Kategori  Pada  Super  Admin merupakan  tampilan  yang menyajikam  data  pada  kategori  yang  terdapat actions . Pada tabel actions terdapat menu tambah, edit, dan hapus.
Gambar 12. Halaman Setting Kategori.

## C. Pengujian Sistem
Tahap  ini  menggunakan  pengujian black  box dengan metode EP ( Equivalence Partitioning ). EP akan membagi domain  masukan  dari  program  ke  kelas-kelas  sehingga test case dapat diperoleh. Dari keluaran yang dihasilkan, kemampuan  program  dapat  memenuhi  kebutuhannya dapat  diketahui  beberapa  kesalahan,  yaitu  kesalahan struktur data dan kesalahan fungsi tidak benar atau hilang. Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,  hasil diharapkan  sudah  sesuai  dengan  hasil  yang  sebenarnya. Dengan  demikian  sistem  yang  dibangun  sudah  dapat berfungsi dengan kebutuhan pengguna.
D. Hasil
Hasil yang di dapat pada SI Web Scraping adalah sistem yang di bangun guna mempermudah penjual online untuk melakukan  pengisian  data  produk  seperti  nama  produk, harga,  deskripsi,  dan  gambar  dari  produk  yang  telah di scraping .  Web scraping tersebut  dapat  melakukan scraping data  pada  9  e- marketplace yaitu  Alibaba, Amazon,  Blanja.com,  Bukalapak,  Kriya,  Lazada,
Tokopedia, Zalora, dan Zilingo. SI Web scraping memiliki dua tingkatan user yaitu Super admin dan user scraping . Super Admin bertugas sebagai pengelola SI Web scraping , dimana  super  admin  dapat  melihat  jumlah scraping produk  pada  masing-masing  e- marketplace dan  dapat melihat total scraping yang terdaftar.
Super admin memiliki akses untuk melihat profil user scraping dan melakukan suspend atau restore akun user scraping .  Super  admin  dapat  melihat  dan  menghapus produk  pada  setiap  e- marketplace seperti  Tokopedia, Bukalapak,  Lazada,  Blanja,  Kriya,  Zalora,  Zilingo, Alibaba, Amazon. Super admin dapat menambahkan data kategori  1,  kategori  2  dan  kategori  3.  Kemudian  super admin  juga  dapat  merupah  setting scraping pada  setiap masing-masing  e- marketplace .  User scraping dapat mendaftar sebagai admin dan harus melakukan verifikasi melalui  email  untuk  dapat  masuk  ke  SI  Web scraping . User scraping dapat  mengelola  data  produk  Tokopedia, Bukalapak,  Lazada,  Blanja,  Zilingo,  Zalora,  Kriya, Amazon, Alibaba. User scraping dapat merubah informasi yang  sebelumnya  didaftarkan  dan  dapat  merubah  email dan password .
Table 1. Hasil Pengujian Keberhasilan Scraping Pada E-
Marketlace No Markeplace Nama Produk Harga Produk Deskripsi Produk Foto Produk 1 Tokopedia Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil 2 Bukalapak Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil 3 Blanja Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil 4 Zalora Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil 5 Zilingo Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil 6 Kriya Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil 7 Alibaba Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil 8 Amazon Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil 9 Lazada Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil 10 Jd.id Berhasil Tidak berhasil Tidak berhasil Berhasil 11 Shopee Tidak berhasil Tidak berhasil Tidak berhasil Tidak berhasil 12 Blibli Tidak berhasil Tidak berhasil Tidak berhasil Tidak berhasil
Berdasarkan hasil pengujian keberhasilan pada table 1 bahwa dalam melakukan scraping data produk pada 12 marketplace bahwa ada yang berhasil dan tidak berhasil. Scraping data  produk  yang  berhasil  diantaranya  yaitu Tokopedia,  Bukalapak,  Blanja,  Zalora,  Zilingo,  Kriya, Alibaba, Amazon, dan Lazada. Pada marketplace Alibaba karena  pada  saat  melakukan scraping deskripsi  produk untuk  gambar  yang  ada  pada  deskripsi  itu  tidak  dapat scraping gambar yang ada pada deskripsi produk karena permasalahan yaitu ada pada placeholder gambar Alibaba yang  menjadi  gambar  utamanya  sehingga  gambar produknya tidak dapat diproses karena berada pada data- src untuk gambarnya.
Marketplace Jd.id  untuk  scraping  data  produk berhasil pada nama produk dan foto produk, pada harga produk  dan  deskripsi  produk  tidak  berhasil  melakukan scraping  dikarenakan  pada markup tiap-tiap  class  ada yang sama dengan class pada deskripsi dan harga itu yang membuat  tidak  berhasilnya  scraping  Jd.id.  Sedangkan pada  e- markeplace Shopee  dan  Blibli  tidak  ada  yang
berhasil  saat scraping nama  produk,  harga  produk, deskripsi produk dan foto produk karena terdapat kendala yaitu  keamanan  pada script JS  yang  membuat  scraping pada marketplace Blibli  Shopee  yang  membuat  tidak dapat scraping data produknya.

## E. Demografi Responden
Berdasarkan  hasil  pengumpulan  data  melalui  kuesioner yang  disebar  ke  responden  yang  merupakan  pengguna penjual online marketplace Tokopedia,  Bukalapak, Lazada,  Blanja,  Zalora,  Zilingo,  Kriya,  Alibaba,  dan Amazon. Maka didapatkan 30 data, dengan rincian 7 data dari Tokopedia, 7 data dari Bukalapak, 2 data dari Lazada, 4 data dari Blanja, 3 data dari Zalora, 3 data dari Zilingo, 2  data  dari  Kriya,  1  data  dari Alibaba,  dan  1  data  dari Amazon.  Untuk  lebih  jelas  dapat  dilihat  pada  Tabel  2 berikut.
Table 2. Rincian Responden Responden Jenis Marketplac e Jumla h % Pengguna (Penjual Online) Tokopedia 7 23 Bukalapak 7 23 Lazada 2 7 Blanja 4 14 Zalora 3 10 Zilingo 3 10 Kriya 2 7 Alibaba 1 3 Amazon 1 3 Total 30 100
Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa sebanyak 23% dari data pengguna merupakan penjual online Tokopedia, 23% penjual online Bukalapak, 7% penjual online Lazada, 14% penjual online Blanja, 10%  penjual online Zalora, 10% penjual online Zilingo, 7% penjual online Kriya, 3% penjual online Alibaba, dan 3% penjual online Amazon.
F. Survei Responden
Setelah  melakukan  Demografi  responden,  tahap selanjutnya  yaitu  survey  responden  dengan  melakukan perhitungan  total  hasil  dari  skala likert pada  masing- masing  indikator performance  expecrancy,  effort expectancy,  social  influence,  faciliting  condition  dan behavioral intention to use [10] .
Performance  expectancy mendapatkan  total  dari sangat  tidak  setuju  0  mendapatkan  persentase  0%,  total tidak setuju 0 mendapatkan persentase 0%, total netral 4 mendapatkan  persentase  19%,  total  setuju  37 mendapatkan  persentase  15%,  dan  total  sangat  setuju mendapatkan  total  sebanyak  79  dan  persentase  28%. Effort  Expectancy mendapatkan  total  dari  sangat  tidak setuju 0 mendapatkan persentase 0%, total tidak setuju 0 mendapatkan persentase 0%, total netral  2 mendapatkan persentase  9%,  total  setuju  63  mendapatkan  persentase 26%, dan total sangat setuju mendapatkan total sebanyak
52 dengan persentase 19%.
Social Influence mendapatkan total dari sangat tidak setuju 0 mendapatkan persentase 0%, total tidak setuju 0 mendapatkan persentase 0%, total netral  5 mendapatkan persentase  24%,  total  setuju 63  mendapatkan  persentase 26%, dan total sangat setuju mendapatkan total sebanyak 52  dengan  persentase  18%. Faciliting  Condition mendapatkan total dari sangat tidak setuju 0 mendapatkan persentase  0%,  total  tidak  setuju  0  mendapatkan persentase 0%, total netral 2 mendapatkan persentase 9%, total  setuju  54  mendapatkan  persentase  23%,  dan  total sangat  setuju  mendapatkan  total  sebanyak  64  dengan persentase 23%.
Behavioral  Intention  to  use mendapatkan  total  dari sangat  tidak  setuju  0  mendapatkan  persentase  0%,  total tidak setuju 1 mendapatkan persentase 1%, total netral 6 mendapatkan  persentase  28%,  total  setuju  43 mendapatkan  persentase  18%,  dan  total  sangat  setuju mendapatkan total sebanyak 40 dengan persentase 14%. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada tabel 3 berikut.
Table 3. Hasil Skala Likert Pada Kuesioner User Scraing .
No Indikator Sangat Tidak setuju Tidak Setuju Netral Setuju Sangat Setuju 1 Performace Expectancy 0 0 0 8 22 2 0 0 0 8 22 3 0 0 3 12 15 4 0 0 1 9 20 5 Effort Expectancy 0 0 1 14 15 6 0 0 1 16 13 7 0 0 0 17 13 8 0 0 3 16 11 9 Social Influence 0 0 0 16 14 10 0 0 2 14 14 11 0 0 3 12 15 12 Facilitating Condition 0 0 0 11 19 13 0 0 0 17 13 14 0 0 0 13 17 15 0 0 2 13 15 16 Behavioral Intention  to Use 0 0 2 15 13 17 0 0 3 14 13 18 0 1 1 14 14

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut.
1. Telah  dibangun  Sistem  Informasi  Web Scraping berbasis  Web  dengan  menggunakan  Framework Laravel 5.7.21 untuk mempermudah pelaku penjual online dalam mencari barang dan mengisi deskripsi produk  dengan  mudah  dan  cepat.  Pelaku  penjual
online juga  dapat  mengelola  produk  pada  e-
marketplace Tokopedia, Bukalapak, Lazada, Blanja.com,  Zilingo,  Zalora,  Kriya,  Amazon,  dan Alibaba.
2. SI Web Scraping telah berhasil mengelola data user scraping , melakukan verifikasi terhadap pendaftaran user  scraping terbaru,  dapat  melihat  data  pribadi user  scraping ,  melihat  lokasi user  scraping yang
telah  berhasil  bergabung,  dapat  melihat  jumlah scraping yang telah terdaftar dan dapat melihat total gabungan scraping data  produk  Tokopedia, Bukalapak,  Lazada,  Blanja,  Zalora,  Zilingo,  Kriya, Amazon, Alibaba pada setiap user scraping.
3. Setelah  SI  Web Scraping ini  dibangun  memiliki sebuah  kendala  yaitu  pada  Alibaba. Scraping data pada  Alibaba  Untuk  deskripsi  produk  tidak  dapat scraping gambar  yang  ada  pada  deskripsi  produk
Alibaba karena terjadi permasalan pada placeholder gambar Alibaba yang menjadi gambar utamanya.
4. Pada E- Marketplace Jd.id, Blibli, Shopee tidak dapat di scraping data  produknya  karena  terdapat markup class  banyak  yang  sama  dan  keamanan  pada script JS  yang  membuat scraping data  produk  tidak berhasil.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Siska Maya. (2016). Strategi Peningkatan Penjualan Usaha Kecil Menegah Melalui E- Commerce Studi Kasus : Mitra Ukm Perusahaan X. Journal of Applied Business and Economics , 2, 271–279.
[2] Syuhada,  A.  A.,  &  Gambetta,  W.  (2013).  Online Marketplace  for  Indonesian  Micro  Small  and Medium  Enterprises  based  on  Social  Media. Procedia Technology , 11(ICEEI) , 446–454.
[3] Wijaya,  R.  C.,  Andjarwirawan,  J.,  &  Palit,  H.  N. (2017).  Aplikasi  Pencarian  Produk  Jual  Mobile Devices dari Berbagai Situs E-commerce. Journal of Information System , Vol. 4 (1), 41–53.
[4] Rosario,  M.,  Pratama,  Y.,  &  Fachruddin.  (2017). Penerapan  Web  Scraping  Pada  Websitecompany Profile. Dinamik-Jurnal  Teknologi  Informasi , 4 (4),
37–43.
[5] Matthew Turland. (2010). Php | Architect ’ s Guide to Web Scraping defined . Los Angeles.
[6] Josi,  A.,  Abdillah,  L.  A.,  &  Suryayusra.  (2014). Penerapan Teknik Web Scraping Pada Mesin Pencari Artikel  Ilmiah. Jurnal  Sistem  Informasi  (SISFO) , Vol. 5 (1), 159–164.
[7] Mitra,  V.,  Sujaini,  H.,  &  Negara, A.  B.  P.  (2017). Rancang  Bangun  Aplikasi  Web  Scraping  untuk Korpus  Paralel  Indonesia  -  Inggris  dengan  Metode HTML  DOM. Jurnal  Sistem  Dan  Teknologi
Informasi (JUSTIN) , Vol.5 (1), 1–6.
[8] Sonya, I. P., & Dr. Prihandoko, Sk. (2016). Analisis Web  Scraping  Untuk  Data  Bencana Alam  Dengan Menggunakan Teknik
Breadth-First. Jurnal
Informatika Dan Komputer , Vol.21 (3), 69–77.
[9] Roger S. Pressman. (2010). Software Engineering A Practitioners Approach Seventh Edition. New York: McGraw-Hill Companies, Inc.
[10] Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F.  D.  (2003).  User  Acceptance  Of  Information
Technology: Toward A Unified View. MIS Quarterly , 27 (3), 425–478.