Blog Archive
- 2012 (1)
- 2011 (25)
-
2010
(20)
-
November(18)
- ebay
- Yahoo
- Page rank
- Amazon.com
- Google Adsense
- Google Adwords
- Sejarah Google
- Sejarah SEO
- Alasan Di Balik Kegagalan.
- Bersyukurlah Pada Apa Saja
- TANAMKAN SUGESTI POSITIF
- "mari kita bertanya pada diri sendiri ?"
- Terngiang ucapan ibunda :
- ULAR TANGGA kehidupan
- SUARA LANGIT (menuju kesadaran 1)
- 10 ALASAN BAIK MENGAPA KITA PERLU BERDOA DENGAN TEKUN
- "Apa yang dimaksud IKHLAS?"
- Oktober(1)
- Maret(1)
-
November(18)
About
buku yang sayabaca
Labels
- Iseng-iseng (2)
- kuliah semester 4 (1)
- motivasi (17)
- programming (8)
- story about social networking (9)
- unekunek (3)
Labels
- Iseng-iseng (2)
- kuliah semester 4 (1)
- motivasi (17)
- programming (8)
- story about social networking (9)
- unekunek (3)
Sponsors
Labels
- Iseng-iseng (2)
- kuliah semester 4 (1)
- motivasi (17)
- programming (8)
- story about social networking (9)
- unekunek (3)
Pages
TRANSLATE
Blogroll
video-entry
Banner 468 x 60px
BUKU TAMU
KIRIM SMZ GRATIS DI SINI
Your browser does not support frame.
Link List
Pages
Diberdayakan oleh Blogger.
Labels
- Iseng-iseng (2)
- kuliah semester 4 (1)
- motivasi (17)
- programming (8)
- story about social networking (9)
- unekunek (3)
Labels
- Iseng-iseng (2)
- kuliah semester 4 (1)
- motivasi (17)
- programming (8)
- story about social networking (9)
- unekunek (3)
Popular Posts
-
#include #include #include #include #include #include #include struct node { char name[20]; node *left; node *right; ...
-
di dalam permainan ini terdapat dadu yang siap dilemparkan dan qt tidak mengetahui nilai yg keluar berapa. setiap nilai yg keluar menandaka...
-
ada baiknya mari kita menyanyikan lagu " Indonesia Raya " terlebih dahulu Teks Lagu Indonesia tanah airku Tanah ...
-
Bila anda mencari alasan untuk sebuah kegagalan, anda bisa temukan berjuta-juta dengan mudahnya. Namun, alasan tetaplah alasan, la takkan me...
-
#include #include #include #define MAX 6 typedef struct{ int data[MAX]; int head; int tail; } Queue; Queue antrian; void Create(){ ...
-
Pengertian Flowchart adalah penggambaran secara grafik dari langkah-langkah dan urut-urutan prosedur dari suatu program. Flowchart menolong ...
-
Ebay adalah situs Jual-beli yang paling terkenal dan laku dipergunakan oleh masyarakat di dunia. Situs web pelelangan online ini ditemukan d...
-
Janganlah mengkhawatirkan hal-hal yang tidak dapat Anda kerjakan. Khawatirkanlah hal-hal yang sebetulnya dapat Anda kerjakan ...tapi yang ti...
About Me
About Me
Followers
Blog Archive
-
▼
2010
(20)
-
▼
November
(18)
- ebay
- Yahoo
- Page rank
- Amazon.com
- Google Adsense
- Google Adwords
- Sejarah Google
- Sejarah SEO
- Alasan Di Balik Kegagalan.
- Bersyukurlah Pada Apa Saja
- TANAMKAN SUGESTI POSITIF
- "mari kita bertanya pada diri sendiri ?"
- Terngiang ucapan ibunda :
- ULAR TANGGA kehidupan
- SUARA LANGIT (menuju kesadaran 1)
- 10 ALASAN BAIK MENGAPA KITA PERLU BERDOA DENGAN TEKUN
- "Apa yang dimaksud IKHLAS?"
-
▼
November
(18)
Selasa, 23 November 2010
Page rank
PageRank adalah sebuah algoritma yang telah dipatenkan yang berfungsi menentukan situs web mana yang lebih penting/populer. PageRank merupakan salah satu fitur utama mesin pencari Google dan diciptakan oleh pendirinya, Larry Page dan Sergey Brin yang merupakan mahasiswa Ph.D. Universitas Stanford.
Sebuah situs akan semakin populer jika semakin banyak situs lain yang meletakkan link yang mengarah ke situsnya, dengan asumsi isi/content situs tersebut lebih berguna dari isi/content situs lain. PageRank dihitung dengan skala 1-10.
Contoh: Sebuah situs yang mempunyai Pagerank 9 akan di urutkan lebih dahulu dalam list pencarian Google daripada situs yang mempunyai Pagerank 8 dan kemudian seterusnya yang lebih kecil.
Konsep
Banyak cara digunakan search engine dalam menentukan kualitas/rangking sebuah halaman web, mulai dari penggunaan META Tags, isi dokumen, penekanan pada content dan masih banyak teknik lain atau gabungan teknik yang mungkin digunakan. Link popularity, sebuah teknologi yang dikembangkan untuk memperbaiki kekurangan dari teknologi lain (Meta Keywords, Meta Description) yang bisa dicurangi dengan halaman yang khusus di desain untuk search engine atau biasa disebut doorway pages. Dengan algoritma ‘PageRank’ ini, dalam setiap halaman akan diperhitungkan inbound link (link masuk) dan outbound link (link keuar) dari setiap halaman web.
PageRank, memiliki konsep dasar yang sama dengan link popularity, tetapi tidak hanya memperhitungkan “jumlah” inbound dan outbound link. Pendekatan yang digunakan adalah sebuah halaman akan diangap penting jika halaman lain memiliki link ke halaman tersebut. Sebuah halaman juga akan menjadi semakin penting jika halaman lain yang memiliki rangking (pagerank) tinggi mengacu ke halaman tersebut.
Dengan pendekatan yang digunakan PageRank, proses terjadi secara rekursif dimana sebuah rangking akan ditentukan oleh rangking dari halaman web yang rangkingnya ditentukan oleh rangking halaman web lain yang memiliki link ke halaman tersebut. Proses ini berarti suatu proses yang berulang (rekursif). Di dunia maya, ada jutaan bahkan milyaran halaman web. Oleh karena itu sebuah rangking halaman web ditentukan dari struktur link dari keseluruhan halaman web yang ada di dunia maya. Sebuah proses yang sangat besar dan komplek.
Algoritma
Dari pendekatan yang sudah dijelaskan pada artikel konsep pagerank, Lawrence Page and Sergey Brin membuat algoritma pagerank seperti di bawah :
Algoritma awal PR(A) = (1-d) + d ( ( PR(T1) / C(T1) ) + … + ( PR(Tn) / C(Tn) ) )
Salah satu algoritma lain yang dipublikasikan PR(A) = (1-d) / N + d ( ( PR(T1) / C(T1) ) + … + ( PR(Tn) / C(Tn) ) )
* PR(A) adalah Pagerank halaman A
* PR(T1) adalah Pagerank halaman T1 yang mengacu ke halaman A
* C(T1) adalah jumlah link keluar (outbound link) pada halaman T1
* d adalah damping factor yang bisa diberi antara 0 dan 1.
* N adalah jumlah keseluruhan halaman web (yang terindex oleh google)
Dari algoritma diatas dapat dilihat bahwa pagerank ditentukan untuk setiap halaman anda bukan keseluruhan situs web. Pagerank sebuah halaman ditentukan dari pagerank halaman yang mengacu kepadanya yang juga menjalani proses penentuan pagerank dengan cara yang sama, jadi proses ini akan berulang sampai ditemukan hasil yang tepat. Akan tetapi pagerank halaman A tidak langsung diberikan kepada halaman yang dituju, akan tetapi sebelumnya dibagi dengan jumlah link yang ada pada halaman T1 (outbound link), dan pagerank itu akan dibagi rata kepada setiap link yang ada pada halaman tersebut. Demikian juga dengan setiap halaman lain “Tn” yang mengacu ke halaman “A”. Setelah semua pagerank yang didapat dari halaman-halaman lain yang mengacu ke halaman “A” dijumlahkan, nilai itu kemudian dikalikan dengan damping factor yang bernilai antara 0 sampai 1. Hal ini dilakukan agar tidak keseluruhan nilai pagerank halaman T didistribusikan ke halaman A.
Random surfer model
Random surfer model merupakan pendekatan yang menggambarkan bagaimana sesungguhnya yang dilakukan seorang pengunjung di depan sebuah halaman web. Ini berarti peluang atau probabilitas seorang user mengklik sebuah link sebanding dengan jumlah link yang ada pada halaman tersebut. Pendekatan ini yang digunakan pagerank sehingga pagerank dari link masuk (inbound link) tidak langsung didistribusikan ke halaman yang dituju, melainkan dibagi dengan jumlah link keluar (outbound link) yang ada pada halaman tersebut. Rasanya semua juga menganggap ini adil. Karena bisa anda bayangkan apa jadinya jika sebuah halaman dengan rangking tinggi mengacu ke banyak halaman, mungkin teknologi pagerank tidak akan relevan digunakan.
Metode ini juga memiliki pendekatan bahwa seorang user tidak akan mengklik semua link yang ada pada sebuah halaman web. Oleh karena itu pagerank menggunakan damping factor untuk mereduksi nilai pagerank yang didistribusikan sebuah halaman ke halaman lain. Probabilitas seorang user terus mengkilk semua link yang ada pada sebuah halaman ditentukan oleh nilai damping factor (d) yang bernilai antara 0 sampai 1. Nilai damping factor yang tinggi berarti seorang user akan lebih banyak mengklik sebuah halaman sampai dia berpindah ke halaman lain. Setelah user berpindah halaman maka probabilitas diimplemntasikan ke dalam algoritma pagerank sebagai konstanta (1-d) . Dengan mengeluarkan variable inbound link (link masuk), maka kemungkinan seorang user untuk berpindah ke halaman lain adalah (1-d), hal ini akan membuat pagerank selalu berada pada nilai minimum.
Dalam algoritma pagerank yang lain, terdapat nilai N yang merupakan jumlah keseluruhan halaman web, jadi seorang user memiliki probabilitas mengunjungi sebuah halaman dibagi dengan total jumlah halaman yang ada. Sebagai contoh, jika sebuah halaman memiliki pagerank 2 dan total halaman web 100 maka dalam seratus kali kunjungan dia mengunjungi halaman itu sebanyak 2 kali (catatan, ini adalah probabilitas).
Cek Pagerank anda
Tentunya anda harus mengetahui Pagerank halaman-halaman website anda. Banyak pengecek Pagerank, tapi yang saya anjurkan adalah MyPageRank.
Pagerank hanyalah salah satu faktor
Untuk nongol di urutan teratas hasil pencarian Google, Pagerank bukanlah satu-satunya penentu.
Banyak hal lain yang diperhitungkan Google, seperti keyword di halaman, title, dan mungkin URL, memainkan peranan penting dalam penentuan urutan hasil pencarian Google.
Jadi intinya, PageRank itu penting, tapi bukan segalanya. Tujuan utama sebuah website adalah menyenangkan pengunjung, kadang kala tanpa PageRank yang hebat.
Langganan:
Posting Komentar (Atom)
0 komentar:
Posting Komentar