Apa Itu Parsing Data, Cara Kerja, dan Contohnya

Bayangkan Anda menerima pesan dalam bahasa asing yang tidak Anda mengerti. Tentu Anda membutuhkan penerjemah untuk memahami isi pesan tersebut, bukan?

Hal yang sama juga terjadi pada komputer. Komputer membutuhkan penerjemah untuk memahami data mentah yang berasal dari berbagai sumber. Data parsing berperan sebagai penerjemah tersebut.

Ingin tahu lebih lanjut tentang parsing data dan bagaimana proses ini dapat membantu bisnis Anda? Simak penjelasan lengkapnya di bawah ini!

Apa itu parsing data?

Parsing data adalah proses mengubah data mentah yang tidak terstruktur menjadi format terstruktur yang mudah dipahami dan diproses oleh komputer. Data parsing memungkinkan komputer untuk membaca dan mengerti informasi penting yang terkandung dalam data, sehingga data tersebut dapat dimanfaatkan untuk berbagai keperluan.

Cara kerja parsing data

Proses parsing data bekerja dengan melibatkan beberapa tahapan, yaitu:

Pengumpulan data mentah: Data mentah dapat berasal dari berbagai sumber, seperti file teks, dokumen HTML, JSON, XML, CSV, dan lain-lain. Data ini biasanya masih berantakan dan belum terorganisir.
Menganalisis struktur data: Data parser, yaitu program atau alat yang digunakan untuk parsing data, akan menganalisis struktur data mentah untuk mengidentifikasi pola dan aturan yang terdapat dalam data tersebut. Pola ini bisa berupa delimiter, tag, atau struktur lain yang membedakan satu bagian data dengan bagian lainnya.
Mengekstrak informasi relevan: Berdasarkan pola dan aturan yang telah diidentifikasi, data parser akan mengekstrak informasi yang dibutuhkan dari data mentah. Misalnya, jika Anda ingin mengekstrak nama dan alamat pelanggan dari sebuah dokumen teks, data parser akan mencari pola yang menunjukkan nama dan alamat, lalu mengambil informasi tersebut.
Mengubah data ke format terstruktur: Data yang sudah diekstrak akan diubah ke dalam format yang terstruktur dan mudah diolah oleh komputer, seperti tabel, database, atau objek JSON. Format ini memudahkan komputer untuk menyimpan, mengakses, dan menganalisis data.

Mengapa parsing data penting?

Parsing data memiliki peran krusial dalam berbagai aplikasi dan industri. Berikut beberapa alasan mengapa parsing data penting:

Analisis data: Data yang sudah terstruktur memudahkan proses analisis data dan memungkinkan Anda untuk mendapatkan insight yang berharga dari data tersebut. Misalnya, Anda dapat menganalisis data penjualan untuk mengidentifikasi produk yang paling laris atau tren pasar terkini.
Pengembangan aplikasi: Parsing datadigunakan untuk memproses data input dari pengguna atau dari sumber lain dalam aplikasi. Misalnya, aplikasi e-commerce menggunakan parsing data untuk memproses data pesanan dari pelanggan.
Integrasi sistem: Parsing data memungkinkan pertukaran data antar sistem yang berbeda. Misalnya, sistem akuntansi dapat diintegrasikan dengan sistem penjualan dengan cara melakukan parsing data faktur dari sistem penjualan.
Machine learning: Data yang terstruktur diperlukan untuk melatih model machine learning. Misalnya, untuk melatih model yang dapat mengenali spam, Anda perlu melakukan parsing data email untuk mengekstrak fitur-fitur yang relevan.
Kecerdasan buatan: Parsing data digunakan dalam berbagai aplikasi kecerdasan buatan, seperti natural language processing (NLP) dan computer vision. Misalnya, NLP menggunakan parsing data untuk memahami bahasa manusia, sedangkan computer vision menggunakan parsing data untuk mengenali objek dalam gambar.

Teknik parsing data

Terdapat berbagai teknik parsing data yang dapat digunakan, tergantung pada jenis dan struktur data yang diproses. Beberapa teknik yang umum digunakan antara lain:

String parsing: Memecah teks menjadi bagian-bagian kecil berdasarkan karakter atau pola tertentu, seperti koma, titik koma, atau spasi. Teknik ini sering digunakan untuk memproses data dalam format CSV (Comma Separated Values).
Regular expression parsing: Menggunakan regular expression (regex), yaitu pola teks yang digunakan untuk mencari dan mencocokkan pola tertentu dalam teks. Teknik ini sangat fleksibel dan dapat digunakan untuk mengekstrak berbagai jenis data dari teks.
XML parsing: Mengekstrak data dari dokumen XML (Extensible Markup Language), yaitu bahasa markup yang digunakan untuk menyimpan dan mentransfer data.
JSON parsing: Mengekstrak data dari dokumen JSON (JavaScript Object Notation), yaitu format pertukaran data yang ringan dan mudah dibaca oleh manusia.
HTML parsing: Mengekstrak data dari dokumen HTML (Hypertext Markup Language), yaitu bahasa markup yang digunakan untuk membuat halaman web.

Contoh penerapan parsing data

Berikut adalah beberapa contoh penerapan parsing data di berbagai bidang:

1. Perbandingan harga di e-commerce

Saat Anda ingin membeli smartphone baru, pasti Anda akan membandingkan harga di berbagai online shop terlebih dahulu, bukan? Nah, di balik layanan perbandingan harga itu, ada proses parsing data yang bekerja.

Sistem akan mengunjungi berbagai website e-commerce, lalu membaca data produk seperti nama produk, harga, spesifikasi, dan gambar. Data tersebut kemudian diekstrak dan disusun ke dalam format yang terstruktur, sehingga Anda dapat melihat perbandingan harga dengan mudah dan cepat.

2. Analisis sentimen di media sosial

Perusahaan seringkali menggunakan social media monitoring tools untuk memantau opini publik tentang merek atau produk mereka. Tools ini menggunakan parsing data untuk “membaca” dan menganalisis postingan di media sosial, seperti Twitter, Facebook, atau Instagram.

Sistem akan mengekstrak data teks dari postingan tersebut, lalu menganalisis sentimen atau emosi yang terkandung di dalamnya, apakah positif, negatif, atau netral. Informasi ini sangat berharga bagi perusahaan untuk memahami persepsi publik dan mengambil keputusan bisnis yang tepat.

3. Deteksi penipuan di sektor keuangan

Bank dan lembaga keuangan lainnya menggunakan parsing data untuk mendeteksi transaksi yang mencurigakan dan mencegah penipuan. Sistem akan menganalisis data transaksi keuangan, seperti jumlah uang, frekuensi transaksi, dan lokasi transaksi.

Jika sistem mendeteksi pola transaksi yang tidak wajar, misalnya transaksi dalam jumlah besar yang dilakukan secara tiba-tiba atau transaksi yang berasal dari lokasi yang tidak biasa, sistem akan memberikan peringatan kepada pihak bank untuk menindaklanjuti transaksi tersebut.

4. Rekam medis elektronik di bidang kesehatan

Rekam medis elektronik (RME) menyimpan informasi kesehatan pasien secara digital. Parsing data digunakan untuk mengekstrak informasi penting dari RME, seperti riwayat penyakit, alergi, pengobatan yang pernah dijalani, dan hasil pemeriksaan laboratorium.

Informasi ini dapat digunakan oleh dokter dan tenaga medis lainnya untuk memberikan perawatan yang lebih tepat dan personal kepada pasien.

Tantangan dalam parsing data

Meskipun parsing data menawarkan banyak manfaat, ada beberapa tantangan yang perlu diatasi:

Keragaman format data: Data mentah dapat berasal dari berbagai sumber dengan format yang berbeda-beda, sehingga membutuhkan data parser yang fleksibel dan dapat menangani berbagai format.
Data yang tidak terstruktur: Data mentah seringkali tidak terstruktur dan mengandung informasi yang tidak relevan, sehingga membutuhkan teknik parsing yang cerdas untuk mengekstrak informasi yang dibutuhkan.
Perubahan format data: Format data dapat berubah seiring waktu, sehingga data parser perlu diperbarui secara berkala agar tetap relevan.

Kesimpulan

Singkatnya, parsing data adalah proses penting untuk mengubah data mentah menjadi informasi berharga yang mudah dipahami dan dimanfaatkan oleh komputer. Informasi yang sudah terstruktur ini kemudian dapat diolah lebih lanjut untuk menghasilkan analisis dan insight yang berguna bagi pengambilan keputusan bisnis.

Salah satu cara untuk melakukan parsing data secara otomatis dan akurat adalah dengan memanfaatkan software khusus, seperti Mekari Stream. Mekari Stream dilengkapi dengan teknologi AI dan OCR yang dapat mengekstrak data dari berbagai jenis dokumen dan mengubahnya menjadi format terstruktur.

Dengan demikian, Anda dapat menghemat waktu dan tenaga, serta fokus pada analisis data dan pengambilan keputusan yang tepat. Kunjungi website Mekari untuk mendapatkan informasi lebih lanjut tentang Mekari Stream.