Mengungkap Wawasan Pengguna: Panduan Lengkap Crawling Data Review Google Play Store dengan Python

byNono Heryana • • 2 min read
0

Di era digital ini, data adalah aset yang sangat berharga. Bagi pengembang aplikasi, pemasar, atau analis bisnis, memahami apa yang pengguna katakan tentang aplikasi di Google Play Store bisa menjadi kunci untuk sukses. Ulasan pengguna bukan sekadar teks, melainkan harta karun informasi yang mencerminkan kepuasan, masalah, permintaan fitur, dan tren. Namun, mengakses ribuan atau bahkan jutaan ulasan secara manual adalah tugas yang mustahil. Di sinilah Python, dengan kemampuannya untuk mengotomatisasi pengumpulan data, menjadi penyelamat.

Artikel ini akan memandu Anda langkah demi langkah tentang cara mengumpulkan data ulasan aplikasi dari Google Play Store menggunakan Python. Kita akan menjelajahi alat yang tepat, menulis kode yang efisien, dan memahami bagaimana data ini dapat diubah menjadi wawasan yang berharga. Bersiaplah untuk mengubah tumpukan teks menjadi informasi yang dapat ditindaklanjuti untuk meningkatkan aplikasi Anda atau menganalisis kompetitor!

Mengapa Mengumpulkan Data Ulasan Play Store itu Penting?

Ulasan pengguna di Google Play Store adalah umpan balik langsung dari orang-orang yang benar-benar menggunakan aplikasi Anda atau aplikasi kompetitor. Mengabaikannya berarti melewatkan kesempatan emas untuk memahami pasar Anda. Berikut beberapa alasan mengapa pengumpulan data ulasan ini sangat penting:

  • Analisis Sentimen: Dengan mengumpulkan ulasan, Anda bisa menganalisis sentimen pengguna secara keseluruhan. Apakah mereka umumnya puas atau tidak? Bagian mana dari aplikasi yang paling disukai dan mana yang paling dikeluhkan?
  • Identifikasi Bug dan Masalah: Pengguna sering melaporkan bug, crash, atau masalah kinerja dalam ulasan mereka. Mengumpulkan data ini membantu Anda mengidentifikasi dan memprioritaskan perbaikan.
  • Permintaan Fitur: Ulasan adalah tempat yang bagus untuk melihat fitur-fitur baru apa yang diinginkan pengguna. Ini bisa menjadi inspirasi untuk roadmap pengembangan aplikasi Anda.
  • Analisis Kompetitor: Dengan mengumpulkan ulasan dari aplikasi pesaing, Anda bisa memahami kekuatan dan kelemahan mereka, serta menemukan celah di pasar yang bisa Anda manfaatkan.
  • Strategi Pemasaran: Memahami kata kunci dan frasa yang sering digunakan pengguna dalam ulasan dapat membantu Anda mengoptimalkan deskripsi aplikasi dan strategi pemasaran.
  • Melacak Tren: Ulasan yang dikumpulkan dari waktu ke waktu bisa menunjukkan bagaimana sentimen pengguna berubah, membantu Anda melacak tren dan reaksi terhadap pembaruan aplikasi.

Singkatnya, data ulasan adalah barometer kesehatan dan potensi pertumbuhan aplikasi Anda di pasar yang kompetitif.

Persiapan Awal: Lingkungan Python Anda

Sebelum kita mulai mengumpulkan data, pastikan Anda memiliki lingkungan Python yang siap. Jika Anda belum menginstal Python, unduh dari situs web resmi python.org. Disarankan untuk menggunakan Python versi 3.x.

Setelah Python terinstal, Anda memerlukan package manager pip (biasanya sudah termasuk dalam instalasi Python 3.x) untuk menginstal pustaka yang akan kita gunakan. Kita akan fokus pada pustaka yang bernama google-play-scraper karena ia dirancang khusus untuk tugas ini dan menyederhanakan proses secara signifikan dibandingkan dengan pendekatan scraping manual menggunakan requests dan BeautifulSoup.

Menginstal Pustaka google-play-scraper

Buka terminal atau command prompt Anda dan jalankan perintah berikut:

pip install google-play-scraper

Perintah ini akan mengunduh dan menginstal pustaka beserta dependensi yang diperlukan. Jika Anda menggunakan lingkungan virtual (sangat disarankan untuk proyek Python), aktifkan lingkungan virtual Anda terlebih dahulu sebelum menjalankan perintah instalasi.

Memahami Struktur Data Google Play Store

Google Play Store menampilkan informasi aplikasi dan ulasan dalam format web yang terstruktur. Secara tradisional, untuk mengambil data dari situs web, kita akan menganalisis struktur HTML dan menggunakan pustaka seperti requests untuk mengambil konten halaman dan BeautifulSoup untuk mengurai HTML tersebut. Namun, Google Play Store menggunakan JavaScript untuk memuat konten secara dinamis, terutama untuk ulasan yang dimuat saat Anda menggulir halaman.

Pustaka google-play-scraper bekerja dengan berinteraksi langsung dengan API internal atau titik akhir data yang digunakan oleh Google Play Store. Ini jauh lebihandal dan efisien daripada mencoba mengurai HTML secara langsung, yang bisa berubah dan merusak scraper Anda.

Mengidentifikasi ID Aplikasi

Untuk mengumpulkan ulasan dari aplikasi tertentu, Anda perlu mengetahui ID unik aplikasi tersebut di Google Play Store. Anda bisa menemukan ID aplikasi dari URL halaman aplikasi di Play Store. Misalnya, untuk aplikasi WhatsApp Messenger, URL-nya adalah:

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.whatsapp

Dalam URL ini, ID aplikasi adalah com.whatsapp. Setiap aplikasi memiliki ID uniknya sendiri.

Mengumpulkan Informasi Aplikasi Dasar

Sebelum masuk ke ulasan, mari kita lihat bagaimana cara mengambil informasi dasar tentang aplikasi menggunakan google-play-scraper. Ini akan memberi Anda gambaran tentang cara kerja pustaka ini.

Buat file Python baru (misalnya, scraper_playstore.py) dan tambahkan kode berikut:


from google_play_scraper import app

# Tentukan ID aplikasi yang ingin Anda ambil informasinya
app_id = 'com.whatsapp' # Contoh: WhatsApp Messenger

# Ambil informasi aplikasi
result = app(
    app_id,
    lang='id', # Bahasa ulasan (misalnya 'en' untuk Inggris, 'id' untuk Indonesia)
    country='id' # Negara (misalnya 'us' untuk Amerika Serikat, 'id' untuk Indonesia)
)

# Cetak beberapa informasi penting
print(f"Nama Aplikasi: {result['title']}")
print(f"Pengembang: {result['developer']}")
print(f"Rating Rata-rata: {result['score']}")
print(f"Jumlah Ulasan: {result['ratings']}")
print(f"Kategori: {result['genre']}")
print(f"URL Ikon: {result['icon']}")
print(f"Deskripsi: {result['description'][:200]}...") # Tampilkan 200 karakter pertama

Jalankan kode ini, dan Anda akan melihat detail tentang aplikasi WhatsApp Messenger. Fungsi app() mengembalikan sebuah kamus (dictionary) Python yang berisi berbagai metadata tentang aplikasi tersebut.

Mengumpulkan Data Ulasan Pengguna

Sekarang kita akan beralih ke bagian inti: mengumpulkan ulasan. Pustaka google-play-scraper memiliki fungsi reviews() yang dirancang khusus untuk ini.

Mengambil Beberapa Ulasan Awal

Untuk memulai, mari kita ambil beberapa ulasan pertama dari aplikasi yang sama:


from google_play_scraper import reviews, Sort

app_id = 'com.whatsapp' # ID aplikasi

result, continuation_token = reviews(
    app_id,
    lang='id',      # Ulasan dalam bahasa Indonesia
    country='id',   # Dari pengguna di Indonesia
    sort=Sort.NEWEST, # Urutkan berdasarkan yang terbaru
    count=100       # Ambil 100 ulasan
)

# Cetak beberapa ulasan untuk melihat hasilnya
for r in result:
    print(f"ID Pengguna: {r['userName']}")
    print(f"Rating: {r['score']}")
    print(f"Ulasan: {r['content']}")
    print(f"Tanggal: {r['at']}")
    print("-" * 30)

Dalam kode di atas:

  • reviews() adalah fungsi utama untuk mengambil ulasan.
  • app_id adalah ID aplikasi yang kita targetkan.
  • lang dan country membantu memfilter ulasan berdasarkan bahasa dan negara.
  • sort memungkinkan Anda mengurutkan ulasan. Opsi yang tersedia adalah Sort.NEWEST (terbaru), Sort.RATING (rating tertinggi), dan Sort.HELPFUL (paling membantu).
  • count menentukan berapa banyak ulasan yang ingin Anda ambil dalam satu panggilan.

Fungsi reviews() mengembalikan dua nilai: daftar ulasan dan continuation_token. continuation_token ini sangat penting untuk mengambil ulasan lebih lanjut karena Google Play Store memuat ulasan secara bertahap (seperti saat Anda menggulir ke bawah).

Mengambil Ulasan dalam Jumlah Besar dengan Pagination

Untuk mengumpulkan ribuan ulasan, kita perlu menggunakan continuation_token dalam sebuah loop. Token ini bertindak seperti penunjuk untuk "halaman" berikutnya dari ulasan. Setiap kali Anda memanggil fungsi reviews() dengan token ini, ia akan mengembalikan sekumpulan ulasan baru dan token baru untuk set berikutnya.


from google_play_scraper import reviews, Sort
import pandas as pd
import time # Untuk memberikan jeda antar permintaan

app_id = 'com.whatsapp' # ID aplikasi
all_reviews = []
continuation_token = None
review_count_target = 5000 # Target jumlah ulasan yang ingin dikumpulkan
retrieved_reviews_count = 0

print(f"Memulai pengambilan ulasan untuk {app_id}...")

while retrieved_reviews_count < review_count_target:
    try:
        current_reviews, continuation_token = reviews(
            app_id,
            lang='id',
            country='id',
            sort=Sort.NEWEST,
            count=200, # Ambil 200 ulasan per panggilan (maksimal sekitar 200)
            continuation_token=continuation_token # Gunakan token untuk ulasan berikutnya
        )

        if not current_reviews: # Jika tidak ada ulasan baru yang ditemukan, keluar dari loop
            print("Tidak ada ulasan baru yang ditemukan. Mungkin sudah mencapai akhir.")
            break

        all_reviews.extend(current_reviews)
        retrieved_reviews_count = len(all_reviews)
        print(f"Ulasan terkumpul: {retrieved_reviews_count}/{review_count_target}")

        if continuation_token is None: # Jika continuation_token adalah None, berarti sudah mencapai akhir ulasan
            print("Sudah mencapai akhir semua ulasan yang tersedia.")
            break

        # Berikan jeda sejenak untuk menghindari diblokir (best practice)
        time.sleep(2) # Jeda 2 detik

    except Exception as e:
        print(f"Terjadi kesalahan: {e}")
        print("Mencoba lagi setelah jeda...")
        time.sleep(10) # Jeda lebih lama jika terjadi kesalahan
        continue

print(f"\nTotal {len(all_reviews)} ulasan berhasil dikumpulkan.")

# Simpan data ke DataFrame Pandas
df_reviews = pd.DataFrame(all_reviews)
print("Preview Data Ulasan:")
print(df_reviews.head())

# Simpan ke file CSV
df_reviews.to_csv(f'playstore_reviews_{app_id}.csv', index=False)
print(f"\nData ulasan telah disimpan ke playstore_reviews_{app_id}.csv")

# Simpan ke file JSON
df_reviews.to_json(f'playstore_reviews_{app_id}.json', orient='records', indent=4)
print(f"Data ulasan juga telah disimpan ke playstore_reviews_{app_id}.json")

Penting untuk menginstal pustaka pandas jika Anda belum memilikinya:

pip install pandas

Dalam kode loop di atas:

  • Kita menginisialisasi daftar all_reviews untuk menyimpan semua ulasan.
  • continuation_token diinisialisasi sebagai None pada panggilan pertama.
  • Dalam loop while, kita terus memanggil reviews(). Setiap kali, kita meneruskan continuation_token yang kita dapatkan dari panggilan sebelumnya.
  • Jika continuation_token adalah None setelah panggilan, itu berarti tidak ada lagi ulasan yang tersedia, dan kita harus menghentikan loop.
  • time.sleep(2) adalah jeda penting antara setiap permintaan. Ini membantu menghindari diblokir oleh Google Play Store karena terlalu banyak permintaan dalam waktu singkat. Sesuaikan nilai ini sesuai kebutuhan, tetapi lebih baik aman daripada diblokir.
  • Penanganan kesalahan (try-except) ditambahkan untuk membuat scraper lebih tangguh terhadap masalah jaringan atau respons tak terduga.
  • Setelah semua ulasan terkumpul, kita menyimpannya ke dalam Pandas DataFrame untuk kemudahan manipulasi dan kemudian mengekspornya ke file CSV dan JSON.

Menyimpan Data yang Dikumpulkan

Seperti yang ditunjukkan dalam contoh sebelumnya, Pandas DataFrame adalah cara yang sangat efektif untuk mengelola data tabular di Python. Setelah ulasan terkumpul dalam daftar, Anda bisa dengan mudah mengubahnya menjadi DataFrame dan menyimpannya dalam berbagai format. File CSV (Comma Separated Values) dan JSON (JavaScript Object Notation) adalah format yang paling umum dan mudah diolah untuk analisis lebih lanjut.

Format CSV

CSV adalah format teks sederhana di mana setiap baris mewakili record data, dan setiap field dipisahkan oleh koma (atau delimiter lainnya). Ini sangat cocok untuk diimpor ke spreadsheet seperti Microsoft Excel atau Google Sheets, serta database atau alat analisis lainnya.


df_reviews.to_csv('playstore_reviews.csv', index=False, encoding='utf-8')

Parameter index=False mencegah Pandas menulis indeks DataFrame sebagai kolom terpisah dalam file CSV, sedangkan encoding='utf-8' memastikan karakter khusus (seperti emoji atau karakter non-Latin) ditangani dengan benar.

Format JSON

JSON adalah format yang sangat populer untuk pertukaran data, terutama di aplikasi web. Ini merepresentasikan data sebagai pasangan kunci-nilai (seperti kamus Python). JSON sangat fleksibel dan mudah dibaca oleh manusia maupun mesin.


df_reviews.to_json('playstore_reviews.json', orient='records', indent=4, force_ascii=False)

orient='records' akan menghasilkan array objek JSON, di mana setiap objek adalah baris dalam DataFrame. indent=4 membuat file JSON lebih mudah dibaca dengan menambahkan indentasi. force_ascii=False sangat penting untuk menyimpan karakter non-ASCII (seperti huruf beraksen atau karakter non-Inggris) dengan benar.

Pertimbangan Etis dan Praktik Terbaik

Saat melakukan web scraping, selalu ada pertimbangan etis dan hukum yang harus Anda perhatikan:

  • Syarat dan Ketentuan Layanan (ToS) Google: Google Play Store memiliki Syarat dan Ketentuan Layanan. Meskipun google-play-scraper menggunakan API yang lebih stabil, secara umum, scraping data dalam skala besar dapat melanggar ToS. Pastikan Anda hanya mengumpulkan data yang tersedia untuk umum dan tidak mencoba mengakses informasi pribadi yang tidak seharusnya.
  • Jangan Berlebihan: Hindari melakukan terlalu banyak permintaan dalam waktu singkat. Ini bisa membebani server Play Store dan mengakibatkan alamat IP Anda diblokir sementara atau permanen. Penggunaan time.sleep() adalah praktik yang baik untuk mengurangi risiko ini.
  • Tujuan Penggunaan Data: Pastikan Anda memiliki tujuan yang jelas dan etis untuk data yang Anda kumpulkan. Data ulasan dapat digunakan untuk penelitian pasar, analisis sentimen, atau peningkatan produk, bukan untuk kegiatan yang merugikan.
  • Data Anonim: Ulasan pengguna bersifat publik, tetapi informasi pribadi seperti nama pengguna sering kali bersifat pseudonymous. Saat Anda menganalisis atau membagikan data, pastikan Anda menjaga anonimitas pengguna jika memungkinkan dan relevan.

Manfaatkan Data Ulasan Anda

Setelah Anda berhasil mengumpulkan data ulasan, langkah selanjutnya adalah mengubahnya menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Berikut beberapa ide:

  • Analisis Sentimen: Gunakan pustaka Natural Language Processing (NLP) seperti NLTK atau SpaCy untuk mengklasifikasikan ulasan menjadi sentimen positif, negatif, atau netral. Ini akan memberi Anda gambaran cepat tentang persepsi umum pengguna.
  • Identifikasi Topik: Terapkan teknik topic modeling (misalnya, LDA) untuk menemukan topik atau tema umum yang dibahas dalam ulasan. Ini bisa mengungkapkan fitur yang sering diminta atau masalah yang berulang.
  • Visualisasi Data: Buat grafik dan diagram untuk memvisualisasikan tren rating dari waktu ke waktu, distribusi sentimen, atau kata kunci yang paling sering muncul. Pustaka seperti Matplotlib, Seaborn, atau Plotly di Python sangat berguna untuk ini.
  • Perbandingan Kompetitor: Bandingkan ulasan aplikasi Anda dengan aplikasi pesaing untuk melihat di mana Anda unggul dan di mana Anda perlu meningkatkan.
  • Deteksi Anomali: Cari ulasan yang sangat positif atau sangat negatif yang mungkin menunjukkan masalah besar atau fitur yang sangat disukai.

Kemampuan untuk mengotomatiskan pengumpulan data ulasan dari Google Play Store membuka pintu menuju pemahaman yang lebih dalam tentang pengguna Anda dan pasar. Dengan Python dan pustaka seperti google-play-scraper, Anda memiliki alat yang ampuh di tangan Anda untuk mengubah data mentah menjadi keputusan bisnis yang cerdas.

Selamat menjelajahi dan semoga sukses dengan analisis ulasan Anda!

Tags:
4.94 / 169 rates

Post a Comment

Previous Post Next Post