Terakhir ditinjau dan diperbarui pada Agustus 2026.

6 Alat Screen Scraping untuk Workflow Browser, Proyek Visual, dan Pipeline Developer

Screen scraping bisa merujuk ke beberapa jenis pekerjaan yang berbeda: mengambil data yang memang terlihat oleh user di browser, merekam workflow visual yang bisa dipakai berulang, membangun crawler khusus, atau memanggil API ekstraksi data dari sebuah aplikasi. Masing-masing punya pemilik, model pemeliharaan, dan output yang berbeda. Jadi, pertanyaan yang paling penting bukanlah alat mana yang fiturnya paling banyak, melainkan mana yang paling pas dengan workflow yang ingin Anda jalankan.

Panduan ini membandingkan enam alat yang relevan saat ini berdasarkan workflow tersebut: scraper AI yang fokus pada browser, dua pembuat proyek visual, framework Python, platform ekstraksi yang API-first, dan ekstensi browser berbasis recipe. Gunakan semuanya hanya untuk data yang memang Anda punya wewenang untuk mengaksesnya, dan pastikan Anda tetap memperhatikan izin, privasi, serta aturan situs yang berlaku untuk proyek Anda.

Cara Memilih Alat Screen Scraping

Mulailah dari model operasionalnya, bukan dari skala umum seperti “mudah vs canggih”:

Data yang terlihat di browser dan dibutuhkan business user saat ini: Pilih alat browser-first yang bisa mengubah halaman aktif menjadi tabel terstruktur.
Workflow visual yang bisa diulang, diuji, dan dijalankan di cloud dengan jadwal: Pilih pembuat task visual seperti Octoparse atau ParseHub.
Crawler yang dikelola sendiri dan berbasis kode: Pilih framework seperti Scrapy jika tim Anda siap menulis, menguji, men-deploy, dan memelihara kodenya.
Data terstruktur yang dikembalikan ke aplikasi lewat API: Pertimbangkan produk API-first seperti Diffbot.
Task browser berbasis recipe: Pertimbangkan ekstensi browser seperti DataMiner jika model recipe-nya cocok dengan halaman dan pekerjaannya memang wajar dikerjakan langsung di browser.

Anda juga perlu menentukan hasil akhirnya akan dikirim ke mana, siapa yang akan memelihara ekstraksinya saat halaman berubah, dan apakah proses pengumpulan datanya memang diizinkan untuk sumber data tersebut.

1. Thunderbit: Screen Scraping AI Berbasis Browser

Thunderbit browser extraction interface

Thunderbit adalah agentic web scraper—agen AI untuk web scraping—yang dirancang untuk mengumpulkan data yang memang diizinkan untuk dilihat pengguna di browser. Tool ini dibuat untuk mengubah daftar, direktori, halaman produk, portal, dan dokumen yang tampil di browser menjadi baris data terstruktur tanpa perlu membuat project scraper atau menentukan selector dari awal.

Alurnya sengaja dibuat singkat: AI Suggest Fields akan mengusulkan kolom untuk halaman atau dokumen yang sedang dibuka; setelah dicek dan disesuaikan kalau perlu, satu klik pada Scrape langsung memulai ekstraksi. Tabel hasilnya bisa diekspor ke tools seperti Excel, Google Sheets, Airtable, dan Notion.

Cocok untuk: Tim sales, operasional, riset pasar, properti, dan ecommerce yang butuh data web terstruktur yang sah tanpa harus mulai dari flowchart visual atau repositori kode.

Untuk workflow data yang lebih teknis, Thunderbit mendukung API, MCP server, dan CLI. Antarmuka ini berguna saat ekstraksi berbasis browser perlu disalurkan ke sistem internal, proses terjadwal, atau workflow agent.

Coba Thunderbit untuk Screen Scraping Berbasis Browser

2. Octoparse: Workflow Ekstraksi Visual yang Bisa Diulang

Octoparse menyusun task scraping sebagai workflow yang bisa diulang: buat task dari URL, template, atau konfigurasi kustom; uji sample; jalankan secara lokal atau di cloud; lalu ekspor hasil terstruktur. Dokumentasi terbarunya menjelaskan aksi visual seperti klik, scroll, pagination, dan membuka halaman detail.

Karena itu, Octoparse cocok saat tim menginginkan workflow visual yang jelas, bisa diuji sebelum dijalankan lebih luas, lalu dioperasikan di cloud untuk pengumpulan terjadwal atau tanpa pengawasan. Dokumentasi saat ini juga menjelaskan ekspor ke file, spreadsheet, database, cloud storage, dan sistem terhubung lainnya.

Cocok untuk: Analis dan tim operasional yang membutuhkan workflow visual yang bisa dipakai ulang, tahap pengujian, dan model operasi lokal atau cloud.

Pertimbangkan jika: Ekstraksinya lebih dari sekadar tugas browser cepat dan ada orang di tim yang akan bertanggung jawab atas konfigurasi workflow seiring perubahan situs target.

3. ParseHub: Proyek Visual Desktop dengan Eksekusi Cloud

ParseHub adalah produk ekstraksi visual yang berpusat pada pembuat proyek desktop. Materi produk terbarunya menjelaskan pembuatan proyek secara lokal, pengujian secara lokal, dan menjalankan proyek di cloud; tersedia juga akses programatik melalui API serta penjadwalan pada paket berbayar.

ParseHub adalah opsi praktis untuk tim yang lebih suka menyusun dan memeriksa proyek di antarmuka desktop sebelum menyerahkan eksekusinya ke cloud. Perbandingan yang paling relevan bukanlah “paling hebat di semua halaman dinamis”, melainkan apakah workflow desktop berbasis proyek ini cocok dengan orang-orang yang akan mengonfigurasi dan memeliharanya.

Cocok untuk: Peneliti, analis, dan tim teknis kecil yang menginginkan workflow proyek visual desktop dengan eksekusi cloud dan akses API.

Pertimbangkan jika: Anda ingin membangun dan menguji proyek ekstraksi secara lokal, lalu mengambil atau menjadwalkan hasilnya lewat fitur cloud ParseHub.

4. Scrapy: Framework Python untuk Crawler yang Dikelola Sendiri

Scrapy adalah framework Python open-source untuk membangun crawler dan project ekstraksi data. Dokumentasinya mencakup spiders, selector CSS dan XPath, items, item pipelines, feed exports, middleware, dan workflow command-line untuk mengelola project.

Ini adalah kategori alat yang tepat saat logika ekstraksi harus tinggal di dalam codebase perangkat lunak: developer bisa mendefinisikan crawler, mentransformasi dan menyimpan item di pipeline, lalu menghubungkan project ke sistem deployment dan data milik mereka sendiri. Kontrol seperti ini datang bersama tanggung jawab atas implementasi, pengujian, infrastruktur, dan pembaruan.

Cocok untuk: Tim engineering dan data yang membutuhkan crawler fleksibel sebagai bagian dari pipeline data milik sendiri.

Pertimbangkan jika: Anda punya kapasitas pengembangan Python dan ingin perilaku scraper, ekspor, serta integrasinya dibangun dan dipelihara di project Anda sendiri.

5. Diffbot: Ekstraksi Web Terstruktur Berbasis API

Diffbot menyediakan API yang mengklasifikasikan dan mengekstrak konten web menjadi JSON terstruktur. Dokumentasi Extract API terbarunya mencakup analisis otomatis serta page-type API untuk artikel, produk, gambar, video, diskusi, event, daftar, dan lowongan kerja; tersedia juga Custom API untuk output berbasis aturan.

Produk Crawl milik Diffbot bisa dimulai dari seed URL, mengikuti tautan, lalu mengirim halaman yang memenuhi syarat ke Extract API, dengan hasil terstruktur dikumpulkan bersama. Ini adalah model operasional yang berbeda dari klik-klik lewat ekstensi browser atau membangun crawler Python: aplikasi yang mengonsumsi data akan terintegrasi lewat API dan bekerja dengan output-nya.

Cocok untuk: Tim produk, data, dan engineering yang menginginkan pendekatan terpusat pada API untuk mengekstrak data halaman terstruktur atau menjalankan crawl di level situs.

Pertimbangkan jika: Titik integrasi utama Anda adalah aplikasi atau data service, dan Anda ingin klasifikasi konten serta ekstraksi disajikan lewat API.

6. DataMiner: Ekstraksi Browser Berbasis Recipe

DataMiner adalah ekstensi browser untuk Chrome dan Edge yang mengekstrak data halaman yang terlihat di browser ke CSV atau Excel. Dokumentasi produknya saat ini menjelaskan penggunaan recipe untuk ekstraksi dan pembuatan aturan khusus; pusat bantuaannya menunjukkan alur untuk melihat pratinjau recipe, memilih metode scrape, dan mengunduh data hasilnya.

DataMiner cocok untuk pengumpulan berbasis browser ketika recipe yang sesuai memberi titik awal yang masuk akal dan orang yang mengerjakan memang ingin meninjau hasil ekstraksi langsung di browser. Dokumentasi bantuannya juga menjelaskan otomatisasi halaman berikutnya sebagai opsi untuk pengumpulan dari daftar yang berpaginasi.

Cocok untuk: Peneliti, user growth dan operasional, serta workflow berbasis browser yang menempatkan pemilihan recipe dan pratinjau output sebagai hal utama.

Pertimbangkan jika: Anda ingin bekerja dari ekstensi browser, memilih atau menyempurnakan recipe, memeriksa pratinjau, lalu mengunduh hasil yang berorientasi spreadsheet.

Perbandingan Singkat

Tool	Model operasional	Use case terkuat
Thunderbit	Ekstraksi AI berbasis browser	Ubah konten yang sah dan terlihat di browser menjadi tabel terstruktur
Octoparse	Pembuat task visual	Bangun, uji, jalankan, dan ekspor workflow yang bisa diulang secara lokal atau di cloud
ParseHub	Proyek visual desktop	Konfigurasikan project secara lokal dan gunakan eksekusi cloud atau akses API
Scrapy	Framework Python	Bangun dan miliki crawler kustom dalam codebase
Diffbot	API ekstraksi dan crawl	Integrasikan data web terstruktur ke aplikasi atau data service
DataMiner	Ekstensi browser berbasis recipe	Pratinjau dan ekstrak data yang terlihat di browser ke CSV atau Excel

Alat Mana yang Cocok untuk Workflow Anda?

Gunakan Thunderbit saat tim perlu menyusun data yang sudah terlihat dalam sesi browser yang sah, dengan bantuan AI untuk mengusulkan field. Gunakan Octoparse saat Anda membutuhkan task visual yang dibangun, diuji, lalu dijalankan secara lokal atau di cloud. Gunakan ParseHub saat pembuat proyek visual desktop dan eksekusi cloud paling pas untuk tim operasional. Gunakan Scrapy saat developer membutuhkan crawler Python yang dikelola di stack mereka sendiri. Gunakan Diffbot saat sistem penerima harus memanggil API ekstraksi atau crawl. Gunakan DataMiner saat ekstensi browser berbasis recipe dan pratinjau langsung di browser paling cocok untuk pekerjaan tersebut.

Pilihan terbaik adalah alat yang bisa dijalankan tim Anda secara bertanggung jawab dalam jangka panjang. Pastikan untuk memvalidasi halaman yang tepat, izin, kualitas output, tanggung jawab pemeliharaan, dan detail current plan sebelum workflow dijalankan penuh.

FAQ

Apa itu screen scraping?
Screen scraping adalah praktik mengubah informasi yang ditampilkan di website atau antarmuka browser menjadi data terstruktur. Istilah ini mencakup metode yang sangat berbeda, mulai dari ekstensi browser dan pembuat visual hingga framework kode dan API ekstraksi.

Alat mana yang paling cocok untuk business user non-teknis?
Untuk data yang sah dan terlihat di browser, Thunderbit dirancang untuk mengusulkan field dan membuat tabel tanpa harus mulai dari selector atau kode. DataMiner adalah opsi berbasis browser lain ketika alur recipe-nya cocok dengan halaman.

Alat mana yang paling cocok untuk pipeline milik developer?
Scrapy adalah framework Python untuk membangun crawler dalam project yang dikelola lewat kode. Diffbot adalah model alternatif ketika integrasinya perlu mengonsumsi ekstraksi terstruktur lewat API, bukan mengelola implementasi crawler sendiri.

Bisakah saya menjadwalkan workflow yang berjalan berulang?
Octoparse mendokumentasikan penjadwalan task di cloud, dan ParseHub mendokumentasikan penjadwalan cloud pada paket berbayar. Pilihan yang tepat bergantung pada apakah tim Anda lebih suka task visual, project desktop, integrasi API, atau deployment berbasis kode.

Apakah alat-alat ini bekerja di semua website?
Tidak ada produk yang menghapus kebutuhan untuk menguji workflow secara spesifik. Struktur halaman, kontrol akses, izin, penggunaan yang diperbolehkan, dan field yang dibutuhkan semuanya memengaruhi apakah suatu workflow cocok dan andal.