Cara Mesin Pencari Bekerja

Ada tiga bagian dasar dari mesin pencari yaitu crawling, indexing, dan sorting.

1. Crawling

Sebelum bisa menampilkan hasil pencarian, mesin pencari harus dapat menemukan terlebih dahulu di mana lokasi halaman web tersebut. Untuk itu mesin pencari memerlukan software yang disebut Web Crawler. Web Crawler juga disebut spider atau robot. Biasanya proses penelusuran dimulai dari halaman web yang popular. Begitu web tersebut ditemukan, Crawler akan mengindeks konten dan atribut di halaman tersebut, serta melakukan identifikasi. Setiap menemukan link dalam satu halaman, Crawler akan menuju halaman yang ditunjuk link tersebut, dan kembali mengindeks dan mengidentifikasi halaman. Halaman web dan dokumen diibaratkan sebagai titik, dan link menggambarkan hubungan antar titik tersebut. Web Crawler mengunjungi dari titik ke titik melalui jaringan yang menghubungkan titik tersebut.

Identifikasi halaman yang dijelajahi dilakukan dengan mengenali bagian dan konten halaman. Kata-kata yang berupa judul halaman, subjudul, meta tags, alamat URL dan bagian lain yang diaanggap penting untuk menentukan kategori dan keyword halaman akan diindeks. Obyek yang dapat diindeks oleh Web Crawler hanya teks. Karena itu, isi obyek lain seperti gambar, frame, atau flash, tidak akan dikenali oleh mesin pencari. Penting untuk membuat website berbasis teks, bukan flash atau yang lain.

2. Indexing

Informasi yang didapat ketika crawling harus dapat disimpan agar bisa digunakan. Di sinilah proses indexing berperan. Proses ini dimulai saat Web Crawler melemparkan hasil penelusurannya ke bagian program yang berfungsi untuk mengindeks. Informasi yang diikutkan dalam indeks tidak hanya tentang halaman, seperti konten, judul, meta tag, alamat URL, karena ini akan membuat kerja mesin pencari terbatas. Mesin pencari juga menyimpan informasi tentang berapa kali halaman sudah tampil di hasil pencarian dan juga informasi terkait dengan sistem pembobotan tiap halaman, yang menentukan urutan di hasil pencarian. Kombinasi ukuran indeks yang ramping dan metode dalam mengindeks menentukan seberapa cepat mesin pencari menemukan apa yang dicari oleh pengguna.

3. Sistem Ranking

Ketika pengguna melakukan pencarian, katakanlah mencari "elektro". Maka mesin pencari akan mencari halaman di indeksnya yang mengandung kata tersebut dan menampilkannya. Kelihatannya sederhana? Mungkin, namun bayangkan mesin pencari seperti Google harus mencari kata tersebut dalam 25 milyar halaman di indeksnya, dan halaman yang ditemukan bisa saja ada ribuan atau jutaan. Jika hanya diurutkan begitu saja atau berdasar abjad, pengguna mungkin harus mencari lagi dalam waktu lama dalam jutaan hasil pencarian.

Karena itulah, sistem pe-rangking-an menjadi hal penting untung mendapatkan hasil yang relevan. Untuk itu perlu dilakukan pembobotan untuk tiap halaman. Setiap mesin pencari memiliki metode pembobotan yang berbeda. Misalnya Google, salah satu cara yang digunakan dalam pembobotan adalah pagerank. Pagerank ini ditentukan dari jumlah link yang masuk (inbound link) dan link yang keluar (outbound link) yang ada dalam halaman website. Reputasi dari halaman yang dituju oleh inbound dan outbound link juga mempengaruhi bobot. Jika reputasi halaman tujuan link adalah buruk maka halaman kita juga ikut terpengaruh reputasinya. Selain itu, relevansi dari tema halaman yang dituju link dengan halaman kita sendiri juga harus baik. Misalnya jika tema halaman kita 'elektro' maka link yang baik adalah link yang menuju ke halaman bertema 'elektro' juga.

Referensi :

Jurus SEO Gaet Pengunjung Situs - Adnan H.P.

Comments

Rangkaian Sensor Infrared dengan Photo Dioda

Keunggulan photodioda dibandingkan LDR adalah photodioda lebih tidak rentan terhadap noise karena hanya menerima sinar infrared, sedangkan LDR menerima seluruh cahaya yang ada termasuk infrared. Rangkaian yang akan kita gunakan adalah seperti gambar di bawah ini. Pada saat intensitas Infrared yang diterima Photodiode besar maka tahanan Photodiode menjadi kecil, sedangkan jika intensitas Infrared yang diterima Photodiode kecil maka tahanan yang dimiliki photodiode besar. Jika tahanan photodiode kecil maka tegangan V- akan kecil . Misal tahanan photodiode mengecil menjadi 10kOhm. Maka dengan teorema pembagi tegangan: V- = Rrx/(Rrx + R2) x Vcc V- = 10 / (10+10) x Vcc V- = (1/2) x 5 Volt V- = 2.5 Volt Sedangkan jika tahanan photodiode besar maka tegangan V- akan besar (mendekati nilai Vcc). Misal tahanan photodiode menjadi 150kOhm. Maka dengan teorema pembagi tegangan: V- = Rrx/(Rrx + R2) x Vcc V- = 150 / (150+10) x Vcc V- = (150/160) x 5

Rangkaian Sensor Cahaya dengan LDR

LDR(Light Depending Resistor) adalah resistor yang nilai hambatannya bergantung dari intensitas cahaya yang ia terima. Jika intensitas cahaya rendah (gelap) maka nilai resistansinya akan menjadi sangat besar (mencapai 1MOhm atau lebih), sedangkan jika intensitas cahaya tinggi (terang) nilai resistansinya menjadi kecil (mencapai 10kOhm atau kurang). Sifat ini dapat kita pergunakan dalam rangkaian sensor cahaya. Misalkan jika kita menginginkan sensor cahaya yang akan menyalakan lampu indikasi ketika ada cahaya dan mematikan lampu indikasi ketika tidak ada cahaya. Kita dapat menggunakan rangkaian seperti gambar di bawah ini. Transistor NPN berfungsi sebagai gate. Arus dari kolektor akan mengalir menuju emitor jika arus dari base besar namun jika arus pada base kecil maka arus dari kolektor tidak akan menuju emitor. Pada rangkaian sensor cahaya dengan LDR, ketika intensitas cahaya tinggi (terang) maka arus dari VCC akan melewati LDR kemudian melewati RESISTOR dan masuk ke

Installing APCu in PHP 7

APCu is one of caching application for PHP. In this case, I use PHP 7.0 on Ubuntu 16.04. In PHP 7.0, this application is provided via PEAR. First, install PEAR. $ sudo apt-get install php-pear Install APCu. If an error occured state that there's no phpize, you need to install PHP 7.0-dev which provide phpize support. $ sudo apt-get install php7.0-dev $ sudo pecl install apcu Create APCu module configuration in PHP modules directory. $ sudo echo "extension = apcu.so" >> /etc/php/7.0/mods-available/apcu.ini Add that configuration to PHP FPM and CLI. $ sudo ln -s /etc/php/7.0/mods-available/apcu.ini /etc/php/7.0/fpm/conf.d/30-apcu.ini $ sudo ln -s /etc/php/7.0/mods-available/apcu.ini /etc/php/7.0/cli/conf.d/30-apcu.ini Restart PHP FPM.

Configuring Swap Memory on Ubuntu Using Ansible

If we maintain a Linux machine with a low memory capacity while we are required to run an application with high memory consumption, enabling swap memory is an option. Ansible can be utilized as a helper tool to automate the creation of swap memory. A swap file can be allocated in the available storage of the machine. The swap file then can be assigned as a swap memory. Firstly, we should prepare the inventory file. The following snippet is an example, you must provide your own configuration. [server] 192.168.1.2 [server:vars] ansible_user=root ansible_ssh_private_key_file=~/.ssh/id_rsa Secondly, we need to prepare the task file that contains not only the tasks but also some variables and connection information. For instance, we set /swapfile as the name of our swap file. We also set the swap memory size to 2GB and the swappiness level to 60. - hosts: server become: true vars: swap_vars: size: 2G swappiness: 60 For simplicity, we only check the exi

Setting Up Next.js Project With ESLint, Typescript, and AirBnB Configuration

If we initiate a Next.js project using the create-next-app tool, our project will be included with ESLint configuration that we can apply using yarn run lint . By default, the tool installs eslint-config-next and extends next/core-web-vitals in the ESLint configuration. The Next.js configuration has been integrated with linting rules for React and several other libraries and tools. yarn create next-app --typescript For additional configuration such as AirBnB, it is also possible. First, we need to install the peer dependencies of eslint-config-airbnb . We also add support for Typescript using eslint-config-airbnb-typescript . yarn add --dev eslint-config-airbnb eslint-plugin-import eslint-plugin-jsx-a11y eslint-plugin-react eslint-plugin-react-hooks yarn add --dev eslint-config-airbnb-typescript @typescript-eslint/eslint-plugin @typescript-eslint/parser After that, we can update the .eslintrc.json file for the new configuration. { "extends": [ "airb

Managing MongoDB Records Using NestJS and Mongoose

NestJS is a framework for developing Node.js-based applications. It provides an additional abstraction layer on top of Express or other HTTP handlers and gives developers a stable foundation to build applications with structured procedures. Meanwhile, Mongoose is a schema modeling helper based on Node.js for MongoDB. There are several main steps to be performed for allowing our program to handle MongoDB records. First, we need to add the dependencies which are @nestjs/mongoose , mongoose , and @types/mongoose . Then, we need to define the connection configuration on the application module decorator. import { MongooseModule } from '@nestjs/mongoose'; @Module({ imports: [ MongooseModule.forRoot('mongodb://localhost:27017/mydb'), ], controllers: [AppController], providers: [AppService], }) Next, we create the schema definition using helpers provided by NestJS and Mongoose. The following snippet is an example with a declaration of index setting and an o

LUKI NOTES

Search This Blog