Page rank

PageRank adalah sebuah
algoritma yang telah dipatenkan
yang berfungsi menentukan
situs
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.

Cara kerja
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.

Sumber: wikipedia.com