# Dokumentasi Scraping Harga Cabai

Dokumen ini menjelaskan proses pembaruan data harga melalui panel admin, mulai dari tombol **Perbarui data** di frontend sampai data hasil scraping disimpan ke MySQL.

## Ringkasan

Fitur scraping mengambil data dari SISKAPERBAPO menggunakan:

- `requests` untuk mengirim HTTP `GET` dan `POST`;
- `pandas.read_html()` untuk membaca tabel HTML;
- `lxml` sebagai parser HTML;
- MySQL untuk menyimpan hasil ke tabel `price_history`.

Implementasi saat ini **tidak menggunakan Selenium, WebDriver, Playwright, atau browser automation**.

Model LSTM tidak dilatih ulang setelah scraping. Data baru hanya disimpan sebagai data historis yang dapat digunakan oleh API saat melakukan inference.

## Komponen yang terlibat

| Komponen | Lokasi | Fungsi |
|---|---|---|
| Tombol dan panel admin | `../website/src/App.jsx` | Memulai scraping, menampilkan progress, dan memuat ulang data |
| Client API frontend | `../website/src/services/api.js` | Mengirim request ke backend |
| Route scraping | `app/api/routes.py` | Validasi admin, membuat job, membaca status, dan menyimpan data |
| Scraper SISKAPERBAPO | `app/services/siskaperbapo_scraper.py` | Mengambil dan membersihkan tabel harga |
| Konfigurasi aplikasi | `app/config.py` | Menentukan URL sumber, komoditas, timeout, dan sumber data |
| Data lokasi pasar | `app/data/markets.json` | Menyimpan slug, nama, dan koordinat pasar |
| Database | MySQL | Menyimpan `price_history` dan `scraping_logs` |

## Alur tombol "Perbarui data"

Alur normalnya adalah:

```text
Admin klik "Perbarui data"
        ↓
Frontend mengirim POST /api/v1/admin/scraping/jobs
        ↓
Backend memvalidasi role admin dan opsi scraping
        ↓
Backend membuat job_id dan menjalankan thread background
        ↓
Scraper mengambil tabel SISKAPERBAPO
        ↓
Harga dibersihkan dan dikonversi ke Rupiah
        ↓
Data di-insert atau di-update ke price_history
        ↓
Status scraping_logs diperbarui
        ↓
Frontend mengecek status job setiap 700 ms
        ↓
Dashboard admin memuat ulang data
```

Proses ini berbeda dari pemanggilan prediksi. Scraping hanya memperbarui data historis; artifact model di `models/` tetap digunakan seperti sebelumnya.

## Proses di frontend

Komponen admin berada di `../website/src/App.jsx`.

Fungsi `refreshPrices()`:

1. Mengaktifkan status `refreshing`;
2. Memanggil `dashboardService.startScraping(options)`;
3. Menerima `job_id`;
4. Meminta status job setiap 700 ms;
5. Menampilkan progress dan pesan proses;
6. Menampilkan error jika status berubah menjadi `failed`;
7. Memanggil `loadAdminData()` setelah berhasil.

Request frontend didefinisikan di `../website/src/services/api.js`:

```javascript
startScraping: (options) =>
  request('/admin/scraping/jobs', {
    method: 'POST',
    headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
    body: JSON.stringify(options)
  })
```

Contoh payload:

```json
{
  "commodities": ["rawit"],
  "start_date": "",
  "end_date": ""
}
```

Contoh untuk rentang tanggal:

```json
{
  "commodities": ["rawit"],
  "start_date": "2025-10-01",
  "end_date": "2025-10-07"
}
```

Jika tanggal tidak diisi, scraper mengambil tabel terbaru melalui metode `scrape()`. Jika tanggal awal dan akhir diisi, scraper menggunakan metode `scrape_range()`.

## Endpoint scraping

Semua endpoint berikut memiliki prefix `/api/v1` dan membutuhkan session admin.

### Memulai scraping

```text
POST /api/v1/admin/scraping/jobs
```

Payload:

```json
{
  "commodities": ["rawit"],
  "start_date": "2025-10-01",
  "end_date": "2025-10-07",
  "max_records": 1000
}
```

Field:

| Field | Wajib | Keterangan |
|---|---:|---|
| `commodities` | Tidak | Array slug: `rawit`, `merah`, atau `keriting`. Default mengikuti `SISKAPERBAPO_COMMODITIES` |
| `start_date` | Tidak | Tanggal awal format `YYYY-MM-DD` |
| `end_date` | Tidak | Tanggal akhir format `YYYY-MM-DD` |
| `max_records` | Tidak | Batas hasil antara 1 sampai 10.000 |

Response awal menggunakan HTTP `202` karena proses berjalan di background:

```json
{
  "data": {
    "id": "job-id",
    "status": "running",
    "progress": 0,
    "message": "Mengantri scraping",
    "records_inserted": 0,
    "records_updated": 0
  }
}
```

### Melihat status scraping

```text
GET /api/v1/admin/scraping/jobs/{job_id}
```

Status yang mungkin:

- `running`: proses masih berlangsung;
- `success`: proses selesai;
- `failed`: proses gagal.

Field progress menunjukkan persentase proses. Field `message` menjelaskan tahap yang sedang berjalan.

### Melihat daftar riwayat

```text
GET /api/v1/admin/scraping/logs
```

### Melihat isi satu riwayat

```text
GET /api/v1/admin/scraping/logs/{log_id}/records
```

### Menghapus satu riwayat

```text
DELETE /api/v1/admin/scraping/logs/{log_id}
```

Endpoint ini menghapus log yang dipilih dan record `price_history` yang memiliki `scraping_log_id` tersebut.

### Menghapus seluruh riwayat scraping

```text
DELETE /api/v1/admin/scraping/history
```

Penghapusan dibatasi pada data yang bersumber dari `siskaperbapo`; data hasil import CSV tidak ikut dihapus.

## Proses backend

Route `POST /admin/scraping/jobs` berada di `app/api/routes.py`. Route tersebut:

1. Memastikan user memiliki role `admin`;
2. Membaca payload JSON;
3. Memvalidasi komoditas, tanggal, dan batas record;
4. Menolak proses baru jika ada scraping atau preprocessing yang masih `running`;
5. Membuat ID job;
6. Memulai `_run_scraping_job()` di thread background.

Fungsi `_run_scraping_job()` melakukan langkah berikut:

1. Membuat row baru pada `scraping_logs` dengan status `running`;
2. Membuka koneksi MySQL;
3. Memanggil `scrape()` atau `scrape_range()`;
4. Mencocokkan slug komoditas dan pasar dengan tabel master;
5. Menyimpan observasi ke `price_history`;
6. Menghitung jumlah record baru dan record yang diperbarui;
7. Mengubah status log menjadi `success`;
8. Melakukan rollback dan mencatat error jika proses gagal.

## Cara scraper mengambil data

Implementasinya berada di `app/services/siskaperbapo_scraper.py`.

### Data terbaru dengan `scrape()`

Untuk setiap komoditas yang dipilih, scraper mengirim:

```python
requests.get(
    self.url,
    params={self.commodity_param: commodity},
    timeout=self.timeout,
    headers={"User-Agent": "PanenHarga/1.0"},
)
```

Response HTML dibaca dengan:

```python
pd.read_html(StringIO(response.text))
```

Scraper kemudian mencari:

- kolom lokasi atau pasar;
- kolom yang dapat dibaca sebagai tanggal;
- baris lima pasar target;
- harga pada setiap tanggal.

### Data historis dengan `scrape_range()`

Untuk rentang tanggal, scraper mengakses endpoint:

```text
/harga/tabel.nodesign
```

melalui HTTP `POST`, dengan data:

```python
{
    "tanggal": "YYYY-MM-DD",
    "kabkota": "jemberkab",
    "pasar": "market_id"
}
```

Proses dilakukan untuk setiap kombinasi:

```text
tanggal × pasar
```

ID pasar yang digunakan:

| Slug | Nama | ID sumber |
|---|---|---:|
| `pasar_tanjung` | Pasar Tanjung | `11` |
| `pasar_kreongan` | Pasar Kreongan | `12` |
| `pasar_tegal_besar` | Pasar Tegal Besar | `13` |
| `pasar_mangli` | Pasar Mangli | `148` |
| `pasar_wirolegi` | Pasar Wirolegi | `149` |

## Normalisasi harga

Scraper memakai `_parse_price()` untuk membersihkan nilai seperti:

- `Rp22`;
- `22`;
- `22,5`;
- `22.000`.

Kemudian `_price_in_rupiah()` menerapkan aturan:

```python
price * 1000 if 0 < price < 1000 else price
```

Dengan demikian:

| Nilai sumber | Nilai yang disimpan |
|---:|---:|
| `22` | `22000` |
| `22.5` | `22500` |
| `22000` | `22000` |

Harga dalam `price_history` disimpan sebagai Rupiah penuh.

## Penyimpanan dan duplikasi data

Setiap observasi memiliki bentuk:

```json
{
  "commodity": "rawit",
  "market": "pasar_tanjung",
  "date": "2025-10-01",
  "price": 22000,
  "source": "siskaperbapo"
}
```

Record disimpan ke `price_history` menggunakan pola:

```sql
INSERT INTO price_history (...)
VALUES (...)
ON DUPLICATE KEY UPDATE
    price = VALUES(price),
    source = VALUES(source),
    scraping_log_id = VALUES(scraping_log_id)
```

Artinya:

- kombinasi yang belum ada menjadi record baru;
- kombinasi yang sudah ada diperbarui;
- harga tidak disimpan sebagai duplikat jika unique key database telah dikonfigurasi.

Kolom `scraping_log_id` menghubungkan setiap harga dengan riwayat proses scraping.

## `scraping_logs`

Tabel `scraping_logs` dipakai untuk mencatat proses. Informasi yang disimpan meliputi:

- waktu mulai;
- waktu selesai;
- sumber data;
- status;
- jumlah record baru;
- jumlah record diperbarui;
- pesan error atau warning.

Status awal adalah `running`. Setelah proses selesai, status menjadi `success` atau `failed`.

## Scraping dan preprocessing berbeda

Scraping:

```text
Mengambil data dari SISKAPERBAPO
```

Preprocessing:

```text
Memeriksa dan mengisi data kosong dari riwayat scraping
```

Preprocessing dijalankan melalui:

```text
POST /api/v1/admin/preprocessing/jobs
```

Proses ini menggunakan interpolasi linear dan bukan bagian dari pengambilan data dari website.

## Konfigurasi

Konfigurasi berada di `app/config.py` dan dapat diatur melalui environment variable:

```powershell
$env:SISKAPERBAPO_URL="https://siskaperbapo.jatimprov.go.id/harga-komoditas"
$env:SISKAPERBAPO_COMMODITY_PARAM="komoditas"
$env:SISKAPERBAPO_TIMEOUT="30"
$env:SISKAPERBAPO_COMMODITIES="rawit"
```

Nilai default:

- URL: `https://siskaperbapo.jatimprov.go.id/harga-komoditas`;
- parameter komoditas: `komoditas`;
- timeout: 30 detik;
- komoditas default: `rawit`.

Tahap awal menggunakan `rawit` untuk mengurangi risiko sumber website mengabaikan parameter komoditas. Komoditas lain sebaiknya diaktifkan setelah struktur response sumber diverifikasi.

## Cara menjalankan dan memeriksa proses

Jalankan backend dari folder `api`:

```powershell
cd C:\PrediksiHargaCabe\api
python main.py
```

Kemudian:

1. Buka website frontend;
2. Login sebagai admin;
3. Buka menu **Perbarui data**;
4. Pilih komoditas;
5. Isi rentang tanggal jika ingin mengambil data historis tertentu;
6. Klik **Mulai scraping** atau tombol **Perbarui data** di bagian atas;
7. Amati progress;
8. Periksa bagian **Riwayat pembaruan**;
9. Buka detail record untuk memeriksa hasil yang disimpan.

Jika ingin melihat proses langsung dari database, periksa:

```sql
SELECT *
FROM scraping_logs
ORDER BY id DESC;
```

dan:

```sql
SELECT *
FROM price_history
WHERE source = 'siskaperbapo'
ORDER BY price_date DESC;
```

## Penanganan error

Jika request ke sumber gagal, scraper melempar `ScrapingError`. Job akan berstatus `failed`, transaksi database di-rollback, dan pesan error dicatat di `scraping_logs`.

Penyebab yang umum:

- website SISKAPERBAPO tidak dapat diakses;
- struktur tabel HTML berubah;
- parameter komoditas tidak sesuai;
- koneksi MySQL gagal;
- tabel master komoditas atau pasar belum tersedia;
- response tidak berisi data yang cocok.

Jika proses gagal, periksa:

1. status dan pesan pada panel admin;
2. kolom error di `scraping_logs`;
3. URL dan konfigurasi SISKAPERBAPO;
4. koneksi MySQL;
5. struktur HTML response sumber.

## Catatan penting

- Scraping hanya dapat dijalankan oleh admin.
- Hanya satu scraping atau preprocessing yang boleh berjalan pada satu waktu di proses aplikasi.
- Data baru tidak otomatis melatih ulang model.
- Tidak ada Selenium pada implementasi saat ini.
- Perubahan struktur HTML SISKAPERBAPO dapat membuat parser gagal.
- Data kosong yang dihasilkan scraping ditangani pada tahap preprocessing terpisah.