Penelusuran Informasi (Information Retrieval)
|
|
- Teguh Lesmana
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Introduction to Information Retrieval Penelusuran Informasi (Information Retrieval) Sumber: CS276: Information Retrieval and Web Search Pandu Nayak and Prabhakar Raghavan Taufik Fuadi Abidin Link Analysis
2 Pembahasan Minggu Ini Hypertext dan Link (tautan): melihat lebih jauh, tidak hanya aspek tektual dari dokumen HTML Makna dari keterkaitan Aplikasi terkait 2
3 Hyperlink (tautan) Link dapat dimanfaatkan sebagai sumber daya yang potensial dalam menentukan authenticity& authority Jenis Link: Good, Bad& Unknown Good Bad 3
4 Simple Iterative Logic Link yang Goodtidak akan tunjuk ke node yang Bad Jika Goodnode link ke Badnode maka Goodnode akan menjadi Bad node Jika Goodnode link ke node tertentu, maka node tersebut merupakan node yang Good Good Bad 4
5 Simple Iterative Logic Good Bad Good Bad 5
6 Contoh Link Analysis Social networks Page Ranks 6
7 Sec Web Merupakan Directed Graph Page A Anchor hyperlink Page B Asumsi 1:hyperlink antara halaman HTML menyatakan authority dari halaman tersebut (quality signal) Asumsi 2:Text yang ada pada anchor dari sebuah hyperlink menggambarkan (a glance) halaman target/tujuan (textual context)
8 Introduction to Information Retrieval Asumsi 1: Site Dengan Reputasi Baik 8
9 Introduction to Information Retrieval Asumsi 2: Menggambarkan Target 9
10 Sec Indexing Anchor Text Ketika mengindeks documen D, dengan bobot tertentu, anchor textyang tunjuk ke dokumen D juga di-include-kan Armonk, NY-based computer giant IBM announced today Big Blue today announced record profits for the quarter Joe s computer hardware links Sun HP IBM Anchor text weight tergantung authority dari anchor page s website Jika diasumsikan bahwa konten dari cnn.com atau yahoo.com adalah authoritative (bagus) maka percaya semua anchor text dari web itu
11 Citation Analysis (Part of Link Analysis) Citation frequency Bibliographic coupling frequency Articles that co-cite the same articles are related Citation indexing Who is this author cited by (Garfield 1972)
12 Isu: Web isn t scholarly citation Miliaran partisipan, setiap partisipan punya tujuan sendiri-sendiri Spam ada dimana-mana Ketika SE mulai menggunakan link untuk ranking, (sekitar tahun 1998), spam terkait link tumbuh berkembang 12
13 Link Analysis Page Rank (Google) A link analysis algorithm that assigns a weight to each page to measure the relative importance of the page within the set. It interprets a link from page A to page B as a vote, by page A, for page B (see The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine. Brin, S.; Page, L., 1998) ExpertRank (Ask.com) Subject-Specific Popularity: analyzed links in context to rank a web page's importance within its specific subject. Ex. a web page about basketball would rank higher if other web pages about basketball' link to it Presented at the General Lecture, Mathematics Department, Syiah Kuala University, May
14 Page Rank Algorithm Diketahui node A, B, C, and D. Initial PR adalah 0.25 Jika B, C, D tunjuk ke A maka PR(A) = PR(B) + PR(C) + PR(D) B A D C Namun, jika B jika tunjuk (link) ke C, dan D link ke semau (A, B, dan C), maka vote untuk setiap node dinormalisasi dengan B membagi jumlah outbound links ke halaman tersebut. Vote B adalah untuk node A dan C Vote D = 0.25/3 = untuk node A, B, dan C A C D PR(A) = PR(B)/OL(B) + PR(C)/OL(C) + PR(D)/OL(D) = Presented at the General Lecture, Mathematics Department, Syiah Kuala University, May
15 Sec Hyperlink-Induced Topic Search (HITS) In response to a query, instead of an ordered list of pages each meeting the query, find twosets of interrelated pages: Hub pagesare good lists of links on a subject. e.g., Bob s list of cancer-related links. Authority pagesoccur recurrently on good hubs for the subject.
16 Sec Hubs and Authorities Thus, a good hub page for a topic pointsto many authoritative pages for that topic. A good authority page for a topic is pointed to by many good hubs for that topic.
17 Sec High-level scheme Extract from the web a base setof pages that couldbe good hubs or authorities. From these, identify a small set of top hub and authority pages; iterative algorithm.
18 Sec Representasi n n adjacency matrix A: each of the npages in the base set has a row and column in the matrix. Entry A ij = 1if page ilinks to page j, else =
ANALISIS LINK. Tujuan 4/23/13. Budi Susanto
Text dan Web Mining - TI UKDW ANALISIS LINK udi Susanto Text dan Web Mining - TI UKDW 2 Tujuan memahami karakteristik link antar laman yang dapat dimodelkan sebagai graf. memahami algoritma PageRank memahami
Lebih terperinciPenerapan Graf dalam Algoritma PageRank Mesin Pencari Google
Penerapan Graf dalam Algoritma PageRank Mesin Pencari Google Adya Naufal Fikri - 13515130 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha
Lebih terperinciPenelusuran Informasi (Information Retrieval)
Introduction to Information Retrieval Penelusuran Informasi (Information Retrieval) Sumber: CS276: Information Retrieval and Web Search Pandu Nayak and Prabhakar Raghavan Taufik Fuadi Abidin Web Crawling
Lebih terperinciAplikasi Teori Graf dalam Algoritma PageRank dan Optimasi SEO Website
Aplikasi Teori Graf dalam Algoritma PageRank dan Optimasi SEO Website I Kadek Yuda Budipratama Giri / 13516115 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi
Lebih terperinciSEO SEO ( Search Engine Optimization)
SEO SEO ( Search Engine Optimization) Oleh: Tim Modul Osca http://osca-akakom.org SEO SEO ( Search Engine Optimization) SEO ( Search Engine Optimization) merupakan cara atau usha yang dapat kita lakukan
Lebih terperinciJulio Adisantoso, IPB 1
Classic Information Retrieval WEB SEARCH Pengantar Temu Kembali Informasi Kuliah #13 12 Maret 2009 Korpus: koleksi dokumen yang sudah baku dan tetap Tujuan: menemukan dokumen yang relevan dengan kebutuhan
Lebih terperinciAplikasi Aljabar Vektor pada Sistem Temu-balik Informasi (Information Retrieval System)
Aplikasi Aljabar Vektor pada Sistem Temu-balik Informasi (Information Retrieval System) IF3 Aljabar Geometri Oleh: Rinaldi Munir Program Studi Informatika, STEI-ITB Rinaldi Munir - IF3 Aljabar Geometri
Lebih terperinciSearch Engines. Information Retrieval in Practice
Search Engines Information Retrieval in Practice All slides Addison Wesley, 2008 Search Engine Architecture Arsitektur dari mesin pencari ditentukan oleh 2 persyaratan efektivitas (kualitas hasil) efisiensi
Lebih terperinciPenelusuran Informasi (Information Retrieval) Taufik Fuadi Abidin. Web Search
Penelusuran Informasi (Information Retrieval) Taufik Fuadi Abidin Web Search Topik Pertemuan Ini Web Search Overview Sejarah Perkembangan Web Search Arsitektur Web Crawler Tantangan dalam Web Search Tech
Lebih terperinciIPB. PEMUTAKHIRAN WEB UNIT KERJA (Periode Maret 2017) Institut Pertanian Bogor Auditorium Toyib Hadiwijaya, Maret 2017
Auditorium Toyib Hadiwijaya, 15-16 Maret 2017 Bahan Rapat Monev, 16 Desember 2015 PEMUTAKHIRAN WEB UNIT KERJA (Periode Maret 2017) IPB Institut Pertanian Bogor www.ipb.ac.id Peningkatan Ranking Web Institusi
Lebih terperinciAnalisis Graf Berarah Pada Algoritma PageRank di Mesin Pencari
Analisis Graf Berarah Pada Algoritma PageRank di Mesin Pencari Muhamad Fikri Alhawarizmi - 13513009 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,
Lebih terperinciE-MARKETING. On Page SEO
E-MARKETING On Page SEO PERILAKU KONSUMEN Tendensi Perilaku Konsumen Kemungkinan Besar Membeli Atas Dasar REKOMENDASI Proses Konversi E-Marketing Riset pasar (pencari Informasi) Tahapan pembelian Online
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Teknologi Informasi saat ini mengalami perkembangan yang signifikan.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Teknologi Informasi saat ini mengalami perkembangan yang signifikan. Beragam aspek kehidupan sangat terbantu dengan perkembangan teknologi informasi ini. Hal
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan internet secara pesat dengan miliaran halaman web tersedia di internet dan halaman-halaman tersebut selalu tumbuh setiap waktunya, Akibat dari pertumbuhan
Lebih terperinciIMPLEMENTASI SEARCH ENGINE OPTIMIZATION (SEO) UNTUK MENINGKATKAN PERINGKAT DI SERP PADA GOOGLE HUMMINGBIRD
IMPLEMENTASI SEARCH ENGINE OPTIMIZATION (SEO) UNTUK MENINGKATKAN PERINGKAT DI SERP PADA GOOGLE HUMMINGBIRD Rasyid Panji Ishwara Universitas Dian Nuswantoro Jl. Nakula I No. 5-11 Semarang 50131 E-mail :
Lebih terperinciSTUDI WORLD WIDE WEB SEBAGAI SEBUAH GRAF BERARAH
STUDI WORLD WIDE WEB SEBAGAI SEBUAH GRAF BERARAH Indah Kuntum Khairina NIM : 13505088 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung E-mail : if115088@students.if.itb.ac.id
Lebih terperinciWebometrics Best Practice. Beni Rio Hermanto, ITB webmaster team.
Webometrics Best Practice Beni Rio Hermanto, ITB webmaster team. Webometrics Motivation If the web performance of an institution is below the expected position according to their academic excellence, university
Lebih terperinciNurzaitun Purwasih¹, Moch. Arif Bijaksana², Bowo Prasetyo³. ¹Teknik Informatika, Fakultas Teknik Informatika, Universitas Telkom
PERINGKASAN TEKS OTOMATIS DOKUMEN TUNGGAL BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN GRAPH-BASED SUMMARIZATION ALGORITHM DAN SIMILARITY (STUDI KASUS ARTIKEL BERITA) Nurzaitun Purwasih¹, Moch. Arif Bijaksana², Bowo
Lebih terperinciInternasionalisasi Jurnal
Internasionalisasi Jurnal Kriteria umum jurnal internasional 1. Bahasa yang digunakan adalah bahasa PBB (Inggris, Perancis, Spanyol, Arab, Cina) 2. Pengelolaan naskah sedemikian rupa sehingga naskah yang
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI PENCARIAN INFORMASI BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN COSINE SIMILARITY
Vol. 4, No. 2 Desember 2014 ISSN 2088-2130 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI PENCARIAN INFORMASI BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN COSINE SIMILARITY Andry Kurniawan, Firdaus Solihin, Fika Hastarita Prodi Teknik
Lebih terperinciPenerapan Graf pada PageRank
Penerapan Graf pada PageRank Hartono Sulaiman Wijaya 13509046 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132, Indonesia
Lebih terperinciTEMU KEMBALI INFORMASI
JULIO ADISANTOSO Departemen Ilmu Komputer IPB Pertemuan 1 Identitas Mata Kuliah Nama Mata Kuliah : Temu Kembali Informasi (TKI) Information Retrieval (IR) Kode Mata Kuliah : KOM431 Koordinator : Julio
Lebih terperinciPENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA. untuk meningkatkan trafik pengunjung situs web (Malaga 2007).
PENDAHULUAN Latar Belakang Sebagian besar orang menggunakan internet untuk mencari informasi yang dibutuhkan dengan menggunakan mesin pencari atau yang biasa dikenal sebagai search engine. Dengan memasukkan
Lebih terperinciSearch Engine. Text Retrieval dan Image Retrieval YENI HERDIYENI
Search Engine Text Retrieval dan Image Retrieval YENI HERDIYENI 14 JUNI 2008 Search engine atau mesin pencari merupakan bagian dari teknologi inte rnet yang sangat penting untuk pencarian informasi. Dewasa
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN PEMBUATAN PERANGKAT LUNAK PENELUSUR WEB (WEB CRAWLER) MENGGUNAKAN ALGORITMA PAGERANK
PERANCANGAN DAN PEMBUATAN PERANGKAT LUNAK PENELUSUR WEB (WEB CRAWLER) MENGGUNAKAN ALGORITMA PAGERANK Budianto, Agus Zainal Arifin, Suhadi Lili Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi Institut
Lebih terperinciKULIAH 11 WEB IR. BAB 13 Baeza-Yates & Ribeiro-Neto. Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia
KULIAH 11 WEB IR BAB 13 Baeza-Yates & Ribeiro-Neto World Wide Web Dikembangkan oleh Tim Berners-Lee pada tahun 1990 di CERN untuk mengorganisasikan dokumen penelitian yang ada di Internet. Mengembangkan
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. untuk langkah berikutnya hingga tercapai hasil maksimal.
6 Learning). Setiap tahapan dalam SEO memerlukan cara kerja dengan melewati setiap fase dalam ARC seperti ditunjukkan pada Gambar 5. Gambar 5 Action Research Model. Diagnosa Tujuan dari penerapan SEO ini
Lebih terperinciIMPLEMENTASI VECTOR SPACE MODEL DAN BEBERAPA NOTASI METODE TERM FREQUENCY INVERSE DOCUMENT FREQUENCY (TF-IDF) PADA SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI
IMPLEMENTASI VECTOR SPACE MODEL DAN BEBERAPA NOTASI METODE TERM FREQUENCY INVERSE DOCUMENT FREQUENCY (TF-IDF) PADA SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI Oka Karmayasa dan Ida Bagus Mahendra Program Studi Teknik
Lebih terperinciCara Mendapat Backlink dari Wikipedia
Cara Mendapat Backlink dari Wikipedia Tips mendapatkan backlink ampuh wikipedia Siapa yang tidak tahu wikipedia? Wikipedia adalah authority site tertua, terbesar dan mungkin bisa dibilang paling disegani
Lebih terperinciSEARCH ENGINE OPTIMIZATION (SEO) CHECKLIST
SEARCH ENGINE OPTIMIZATION (SEO) CHECKLIST ABAH RADITYA DAFTAR ISI 1. ON PAGE SEO... 3 1.1. KONTEN... 3 1.2. ARSITEKTUR... 3 1.3. HTML... 4 2. OFF PAGE SEO... 4 2.1. TRUST... 4 2.2. LINKS... 5 2.3. PERSONAL...
Lebih terperinciPEMANFAATAN SARANA TEMU KEMBALI INFORMASI KHUSUSNYA KATALOG UPT PERPUSTAKAAN UNIMA OLEH MAHASISWA
PEMANFAATAN SARANA TEMU KEMBALI INFORMASI KHUSUSNYA KATALOG UPT PERPUSTAKAAN UNIMA OLEH MAHASISWA ANGGOTA KELOMPOK 1. WISNU WIDHU (14.11.0050) 2. WILDAN ANUGERAH (14.11.0037) 3. YUSUF SUYANTO (14.11.0051)
Lebih terperinciPenelusuran online dan Pelaporan
Jurnalistik Online Penelusuran online dan Pelaporan Pertemuan ke 5 (25 Oktober 2013) Penelusuran daring Penelusuran dalam dunia online: simpel 1. Masukkan kata kunci ke kotak pencarian pada suatu mesin
Lebih terperinciPeranan Web Spider Dalam Internet Search Engine
JETri, Volume 3, Nomor 2, Februari 2004, Halaman 17-32, ISSN 1412-0372 Peranan Web Spider Dalam Internet Search Engine Ferrianto Gozali & Mochamad Fajar Faezal* Dosen Jurusan Teknik Elektro-FTI, Universitas
Lebih terperinci2. BAB II LANDASAN TEORI
2. BAB II LANDASAN TEORI Dalam melakukan analisis ini harus mengetahui terlebih dahulu teori yang digunakan. Teori yang digunakan sebagai landasan analisis dan berpikir dalam melakukan pembahasan yang
Lebih terperinciAuditorium Toyib Hadiwijaya, 31 Agustus PEMUTAKHIRAN WEB UNIT KERJA (Periode Agustus 2017) IPB. Institut Pertanian Bogor
Auditorium Toyib Hadiwijaya, 31 Agustus 2017 PEMUTAKHIRAN WEB UNIT KERJA (Periode Agustus 2017) IPB Institut Pertanian Bogor www.ipb.ac.id Peningkatan Ranking Web Institusi (Webometrics), Repository dan
Lebih terperinciDAFTAR ISI Transformasi data... 47
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... i HALAMAN PENGESAHAN... ii HALAMAN PERNYATAAN... iii PRAKATA... iv DAFTAR ISI... vi DAFTAR TABEL... ix DAFTAR GAMBAR... xi INTISARI... xiii ABSTRACT... xiv BAB I PENDAHULUAN...
Lebih terperinciQUERY EXPANSION DENGAN MENGGABUNGKAN METODE RUANG VEKTOR DAN WORDNET PADA SISTEM INFORMATION RETRIEVAL
QUERY EXPANSION DENGAN MENGGABUNGKAN METODE RUANG VEKTOR DAN WORDNET PADA SISTEM INFORMATION RETRIEVAL Susetyo Adi Nugroho () Abstrak: Salah satu metode yang sering digunakan dalam mengukur relevansi dokumen
Lebih terperinciBAB I Pendahuluan. 1 Launching Business on the Web, David Cook and Deborah Sellers, QUE, 1995, hal 12.
BAB I Pendahuluan Perkembangan teknologi komputer akhir-akhir semakin maju, terutama perkembangan dibidang teknologi informasi, karena didukung oleh perkembangan perangkat keras, perangkat lunak dan jaringan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Android Sistem operasi Android merupakan sebuah sistem operasi yang berbasis Linux untuk telepon seluler seperti telepon pintar dan komputer tablet. Android merupakan platform
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Tes Secara harfiah kata tes berasal dari kata bahasa prancis kuno: testum yang berarti piring untuk menyisihkan logam-logam mulia, dalam bahasa Indonesia diterjemahkan dengan
Lebih terperinciTANTANGAN E-GOVERNMENT: PENDEKATAN SEARCH ENGINE OPTIMIZATION DALAM RANGKA MEWUJUDKAN KONSEP GOVERNMENT TO CITIZEN
TANTANGAN E-GOVERNMENT: PENDEKATAN SEARCH ENGINE OPTIMIZATION DALAM RANGKA MEWUJUDKAN KONSEP GOVERNMENT TO CITIZEN Oleh : Muhammad Irwan Yanwari, Maulana Hidayat Program MTI, Jurusan Teknik Elektro dan
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ALGORITMA RANDOM FORESTS UNTUK KLASIFIKASI SPAM PADA CITRA DAN TEXT INSTAGRAM TUGAS AKHIR
IMPLEMENTASI ALGORITMA RANDOM FORESTS UNTUK KLASIFIKASI SPAM PADA CITRA DAN TEXT INSTAGRAM TUGAS AKHIR RIZKY NOVRIYEDI PUTRA 1132001001 PROGRAM STUDI INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS
Lebih terperinciPERANCANGAN WEB RANK MENGGUNAKAN COLLABORATIVE FILTERING BERDASARKAN KEMIRIPAN KONTEN
PERANCANGAN WEB RANK MENGGUNAKAN COLLABORATIVE FILTERING BERDASARKAN KEMIRIPAN KONTEN Eka Budhi Prasetya Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jakarta Jl. Cempaka Putih Tengah 27
Lebih terperinciTIK Agribisnis UMY 2016 Heri Akhmadi, S.P., M.A.
Search Engines TIK Agribisnis UMY 2016 Heri Akhmadi, S.P., M.A. Today s Lecture Mengenal dan menggunakan search engine (SE) untuk mendapatkan informasi Membandingkan kelebihan dan kelemahan beberapa SE,
Lebih terperinciJULIO ADISANTOSO - ILKOM IPB 1
KOM341 Temu Kembali Informasi KULIAH #1 Kontrak Perkuliahan Pendahuluan Matakuliah Nama Matakuliah : Temu Kembali Informasi Kode Matakuliah : KOM431 Beban Kredit : 3(3-0) Semester : Gasal, 2009/2010 Koordinator
Lebih terperinciAhmad Royani, S.Kom. Ahmad Royani, S.Kom SMK NEGERI 3 DEPOK JUDUL MATERI EVALUASI PENUGASAN KELUAR
Email : ahmad.royan@gmail.com http://www.bangroyan.blogspot.com KD Email : ahmad.royan@gmail.com http://www.bangroyan.blogspot.com CEO (Search Engine Optimization ) adalah serangkaian proses yang dilakukan
Lebih terperinciSearch Engine Optimization
Search Engine Optimization MENJADIKAN SITUS MENDUDUKI RANKING TERATAS DI MESIN PENCARI Asri Tadda AstaMedia Group www.astamediagroup.com Faktor Penentu SEO Lebih dari 200 faktor SEO yang digunakan oleh
Lebih terperinci1. Pendahuluan 1.1 Latar belakang 1.2 Perumusan masalah
1. Pendahuluan 1.1 Latar belakang Informasi telah menjadi kebutuhan primer pada kehidupan saat ini. Informasi seakan-akan menjadi mata uang baru yang membuat akurasi menjadi sangat penting ketika mencari
Lebih terperinciMEMBUAT KONTEN. 3.1 Apakah konten itu?
MEMBUAT KONTEN 3.1 Apakah konten itu? Konten (content) adalah sebuah halaman website. Hal yang hebat di Drupal dibandingkan CMS lain adalah Drupal menyediakan fasilitas untuk membuat content type baru.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan Seiring perkembangan teknologi internet yang semakin meluas, baik di dunia pada umumnya dan Indonesia pada khususnya, masyarakat baik global maupun
Lebih terperinciTUTORIAL ADMINISTRATOR WORDPRESS WP-ADMIN Contents Management Wordpress Selfhosting
TUTORIAL ADMINISTRATOR WORDPRESS WP-ADMIN Contents Management Wordpress Selfhosting Modul (artikel) sebelumnya, yaitu: Cara Membuat Email Gmail. http://khudri.com/download/tutorial/pembuatan-email-gmail.pdf
Lebih terperinciPengenalan Internet 1. Rudi Susanto, M.Si
Pengenalan Internet 1 Rudi Susanto, M.Si 085647296211 @rudist87 Who is the internet generation? Internet di Indonesia Data Pengguna Internet Internet? Internet (kependekan dari interconnectionnetworking)
Lebih terperinciEvaluasi Aplikasi DNS sebagai Search Engine untuk Pencarian Nama Domain Best Universities dan Top Leading Banks di Indonesia.
Evaluasi Aplikasi DNS sebagai Search Engine untuk Pencarian Nama Domain Best Universities dan Top Leading Banks di Indonesia Wishnu Hardi Pendahuluan Pesatnya kemajuan teknologi dan proliferasi World Wide
Lebih terperinciNovita Hosama 2) Arifin Puji Widodo 3) Teguh Sutanto
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENENTUAN CALON PELAMAR KERJA DAN PERUSAHAAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (Studi Kasus : STIKOM CAREER CENTER (SCC) Surabaya) 1) Novita Hosama 2)
Lebih terperinciStudi Penggunaan Data Exif Untuk Mengukur Pengaruhnya. Terhadap Peningkatan Kinerja Image Search Engine
Studi Penggunaan Data Exif Untuk Mengukur Pengaruhnya Terhadap Peningkatan Kinerja Image Search Engine Nugroho Herucahyono (13504038) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika,
Lebih terperinciImplementasi BFS dan Analisis Page Rank pada Google Search Engine
Implementasi BFS dan Analisis Page Rank pada Google Search Engine Dery Rahman Ahaddienata, 13515097 1 Program Studi Informatika Sekolah Teknik Elekro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha
Lebih terperinciANALISIS DAN PERANCANGAN SEARCH ENGINE DOKUMEN PAPER BERBASIS WEB NASKAH PUBLIKASI. diajukan oleh Aldrik Saddermi
ANALISIS DAN PERANCANGAN SEARCH ENGINE DOKUMEN PAPER BERBASIS WEB NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Aldrik Saddermi 10.11.4055 kepada SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER AMIKOM YOGYAKARTA YOGYAKARTA
Lebih terperinciKNOWLEDGE IN TEXT (IR-2)
KNOWLEDGE IN TEXT (IR-2) FIRDAUS SOLIHIN UNIVERSITAS TRUNOJOYO Teknologi for Knowledge Management Document Collection (Mengumpulkan Document/Informasi) Document Retrieval (Mengakses Document/Informasi)
Lebih terperinciOPTIMALISASI POTENSI PENGUNJUNG PADA WEBSITE SHOPPINGMAGZ.COM DENGAN SEARCH ENGINE OPTIMIZATION (SEO)
OPTIMALISASI POTENSI PENGUNJUNG PADA WEBSITE SHOPPINGMAGZ.COM DENGAN SEARCH ENGINE OPTIMIZATION (SEO) Reza Purnama Putra, Inayatulloh putra.of.reza@gmail.com Abstrak Penelitian ini bertujuan untuk melakukan
Lebih terperinciImplementasi Graf pada Metode Crawling dan Indexing di dalam Mesin Pencari Web
Implementasi Graf pada Metode Crawling dan Indexing di dalam Mesin Pencari Web Fauzan Muhammad Rifqy 13513081 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi
Lebih terperinciBinary Search Tree (BST)
PROGRAM STUDI INFORMATIKA Universitas Syiah Kuala Struktur Data dan Algoritma Binary Search Tree (BST) Dr. Taufik Fuadi Abidin, M.Tech tfa@informatika.unsyiah.ac.id Binary Tree Binary Tree adalah struktur
Lebih terperinciKOM341 Temu Kembali Informasi
KOM341 Temu Kembali Informasi KULIAH #1 Kontrak Perkuliahan Pendahuluan Matakuliah o Nama Matakuliah : Temu Kembali Informasi o Kode Matakuliah : KOM431 o Beban Kredit : 3(3-0) o Semester : Gasal, 2014/2015
Lebih terperinciBAB V EKSPERIMEN TEXT CLASSIFICATION
BAB V EKSPERIMEN TEXT CLASSIFICATION Pada bab ini akan dibahas eksperimen untuk membandingkan akurasi hasil text classification dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes dan SVM dengan berbagai pendekatan
Lebih terperinciAPPLICATION NUMBER OF INBOUND LINKS SEARCH SITE WEB BASED MACHINES SEARCH GOOGLE, YAHOO, BING, ASK, ALEXA, ALTAVISTA, EXALEAD, AND GIGABLAST
APPLICATION NUMBER OF INBOUND LINKS SEARCH SITE WEB BASED MACHINES SEARCH GOOGLE, YAHOO, BING, ASK, ALEXA, ALTAVISTA, EXALEAD, AND GIGABLAST ARIF APRIANTO, DR.-ING. ADANG SUHENDRA, SSI,S Undergraduate
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
xi BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi informasi dewasa ini membuat perubahan perilaku dalam pencarian informasi yang berdampak bagi lembagalembaga yang bergerak
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Sebagai landasan teori, pada bab ini terlebih dahulu akan dijelaskan beberapa definisi dasar atau teori pendukung yang akan digunakan dalam bab pembahasan. 2.1 Google Nama Google
Lebih terperinciAPLIKASI WEB GRABBER UNTUK MENGAMBIL HALAMAN WEB SESUAI DENGAN KEYWORD YANG DIINPUTKAN
APLIKASI WEB GRABBER UNTUK MENGAMBIL HALAMAN WEB SESUAI DENGAN KEYWORD YANG DIINPUTKAN Gregorius S. Budhi, Djoni H. Setiabudi, dan Budi Raharjo Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik Informatika,
Lebih terperinci3. BAB III METODE PENELITIAN. untuk mendapatkan strategi peningkatan visibility/impact dan activity pada
3. BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Dalam melakukan penelitian analisis memerlukan tiga tahapan yang tepat untuk mendapatkan strategi peningkatan visibility/impact dan activity pada stikom.edu
Lebih terperinciIKI 20100: Struktur Data & Algoritma
IKI : Struktur Data & Algoritma Graph Ruli Manurung & Ade Azurat ( Setiawan (acknowledgments: Denny, Suryana Fasilkom UI Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu Materi Motivasi Definisi
Lebih terperinciTeddy Mantoro.
Teddy Mantoro teddy@ieee.org No Jabatan Dosen Dosen Tetap 2014 Dosen Tetap 2015 Dosen Tetap 2016 Jumlah % Jumlah % Jumlah % 1 GURU BESAR 369 2 371 1,8 250 1,3 2 LEKTOR KEPALA 1736 9,4 1783 8,5 1375 6,9
Lebih terperinciFAKULTAS SASTRA UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2009
ANALISIS KEKUATAN PASANGAN BIBLIOGRAFI (BIBLIOGRAPIC COUPLING) DAN KOSITASI (CO-CITATION) PADA IMA JOURNAL OF APPLIED MATHEMATICS, IMA JOURNAL OF MANAGEMENT MATHEMATICS, DAN IMA JOURNAL OF MATHEMATICAL
Lebih terperinciDr. Taufik Fuadi Abidin, S.Si., M.Tech
Dr. Taufik Fuadi Abidin, S.Si., M.Tech Ketua Program Studi Informatika FMIPA Universitas Syiah Kuala tfa@informatika.unsyiah.ac.id www.informatika.unsyiah.ac.id/tfa Disampaikan pada Seminar Nasional Teknologi
Lebih terperinciBogor Agricultural University (IPB) Sosialisasi Lomba Web Unit Kerja 2017
Bogor Agricultural University (IPB) Sosialisasi Lomba Web Unit Kerja 2017 Senin, 16 Oktober 2017 (08.00-16.00) IPB International Convention Center (IICC), Ballroom 1 Latar Belakang Penilaian situs web
Lebih terperinciANALISIS SEARCH MATCHING PADA SEARCH ENGINE
No Makalah : 093 Konferensi Nasional Sistem Informasi 2012, STMIK - STIKOM Bali 23-25 Pebruari 2012 ANALISIS SEARCH MATCHING PADA SEARCH ENGINE Achmad Fuad Agustian 1, Dina Amalia Adzani 2, Siti Fauziah
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE ANALYTICAL NETWORK PROCESS UNTUK MEMBANGUN APLIKASI EXECUTIVE SUPPORT SYSTEM PADA PERUSAHAAN KONSULTAN IT. Ngurah Agus Sanjaya ER
IMPLEMENTASI METODE ANALYTICAL NETWORK PROCESS UNTUK MEMBANGUN APLIKASI EXECUTIVE SUPPORT SYSTEM PADA PERUSAHAAN KONSULTAN IT Ngurah Agus Sanjaya ER Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Ilmu Komputer
Lebih terperinciMateri. I. Pengenalan HTML II. Basic Tag HTML III. Table IV. Image
Pengenalan HTML Materi I. Pengenalan HTML II. Basic Tag HTML III. Table IV. Image I. Pengenalan HTML WWW HTML Browser dan Editor I. PENGENALAN HTML World Wide Web Internet merupakan jaringan global yang
Lebih terperinciSTUDI PERBANDINGAN FASILITAS DAN KINERJA SEARCH ENGINES DALAM PENCARIAN DOKUMEN BERBASIS WEB HERY WIDHIARTO
STUDI PERBANDINGAN FASILITAS DAN KINERJA SEARCH ENGINES DALAM PENCARIAN DOKUMEN BERBASIS WEB HERY WIDHIARTO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2010 PERNYATAAN MENGENAI TESIS Dengan ini
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penelitian Terdahulu Hasil penelitian Victor Nicholas Nore (2013) yang berjudul Perancangan Sistem Informasi dan Pemesanan Produk Berbasis Web (study kasus di CV Richness Development
Lebih terperinciABSTRAK. Kata kunci : Pemerolehan Informasi, TF-IDF, Inverted Index, document to document
Jurnal Ilmiah Widya Teknik Volume 15 Nomor 2 2016 ISSN 1412-7350 SISTEM PEMEROLEHAN INFORMASI UNDANG-UNDANG DAN KASUS MENGGUNAKAN STRUKTUR DATA INVERTED INDEX DENGAN PEMBOBOTAN TF-IDF Fredes Winda Oktaviani
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Teori Teori Umum 2.1.1 Internet Menurut Strauss dan Forst(2012:28), internet adalah jaringan global yang saling berhubungan yang meliputi jutaan perusahaan, pemerintah, organisasi
Lebih terperinciWEBSITE UNSIKA DALAM PEMERINGKATAN WEBSITE PERGURUAN TINGGI DI INDONESIA (PUSDATIN BPM, 2014)
WEBSITE UNSIKA DALAM PEMERINGKATAN WEBSITE PERGURUAN TINGGI DI INDONESIA (PUSDATIN BPM, 2014) A. Webometric Webometric adalah suatu situs yang memberikan penilaian terhadap seluruh universitas terbaik
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI Crawler Definisi Focused Crawler dengan Algoritma Genetik [2]
BAB II DASAR TEORI Pada bab ini dibahas teori mengenai focused crawler dengan algoritma genetik, text mining, vector space model, dan generalized vector space model. 2.1. Focused Crawler 2.1.1. Definisi
Lebih terperinciDAFTAR ISI. KATA PENGANTAR... vii. DAFTAR TABEL... xi. 1.1 Latar Belakang Masalah Perumusan Masalah Pembatasan Masalah...
DAFTAR ISI ABSTRAK... vi KATA PENGANTAR... vii DAFTAR ISI... ix DAFTAR TABEL... xi DAFTAR GAMBAR... xii DAFTAR LAMPIRAN... xiv BAB I PENDAHULUAN... 1 1.1 Latar Belakang Masalah... 1 1.2 Perumusan Masalah...
Lebih terperinciInternet Marketing Jaeni
Pengantar Internet Marketing Jaeni info@jaeni.net 08562850663 www.amikom.ac.id 1 Introduction 2 3 Future? Internet menjadi kebutuhan Akses Internet semakin murah bahkan gratis Integrasi internet, mobile,
Lebih terperinciGOOGLE SEARCH. Google. pencari. hari. peringkat. berbagai pilihan. alternatif
1 MODUL I GOOGLE SEARCH PRAKTIKUM APLIKASI PERKANTORAN Semester Ganjil 2014 CACA E. SUPRIANA, S.Si., MT. (caca.e.supriana@unpas.ac.id) I. Pendahuluan Google Search, sering disebut sebagai Google Web Search
Lebih terperinci1 SEO
1 SEO Search Engine Optimization (SEO) adalah teknik bagaimana memaksimalkan website untuk bisa muncul di hasil pencarian organik. SEO dibagi menjadi 2 bagian yaitu on-page dan off-page. Pada On-page,
Lebih terperinciABSTRAK. Kata kunci : Informasi, Information Retreival, Ant Colony Optimization, Graph, Fitur dokumen. vii
ABSTRAK Untuk mendapatkan sebuah informasi pada saat ini sangatlah mudah. Dengan adanya internet orang dengan mudah untuk berbagi informasi. Informasi yang dibagikan biasanya dalam bentuk dokumen, artikel,
Lebih terperinciMANAJEMEN RISIKO 1 (INDONESIAN EDITION) BY IKATAN BANKIR INDONESIA
Read Online and Download Ebook MANAJEMEN RISIKO 1 (INDONESIAN EDITION) BY IKATAN BANKIR INDONESIA DOWNLOAD EBOOK : MANAJEMEN RISIKO 1 (INDONESIAN EDITION) BY IKATAN Click link bellow and free register
Lebih terperinciPreorder Tree Traversal
Preorder Tree Traversal Dimana paralelnya? Operasi dasarnya adalah pelabelan pada node. Label pada verteks sub pohon kanan tidak dapat diberikan sampai diketahui berapa banyak verteks yang ada di sub pohon
Lebih terperinciMINGGU#5. Telekomunikasi, Internet, Teknologi Nirkabel (wireless)
MINGGU#5 SIM Pokok Bahasan: Telekomunikasi, Internet, Teknologi Nirkabel (wireless) Tujuan Instruksional Khusus: Referensi: 1. Bab 7 : Kenneth C.Laudon & Jane P.Laudon, Management Information System, 13
Lebih terperinciGUIDELINE PENGUJIAN MENGGUNAKAN SPSS
GUIDELINE PENGUJIAN MENGGUNAKAN SPSS UJI RELIABILITAS Digunakan untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator suatu variabel. Kuesioner dikatakan reliabel ketika jawaban seseorang terhadap pernyataan-pernyataan
Lebih terperinciOrganisasi dan Arsitektur Komputer : Perancangan Kinerja
Organisasi dan Arsitektur Komputer : Perancangan Kinerja (William Stallings) Chapter 1 Pendahuluan Komputer sebagai sebuah sistem yang berhirarki Komputer dapat dianggap sebagai struktur sejumlah komponen
Lebih terperinciIMPLEMENTASI VECTOR SPACE MODEL UNTUK PENCARIAN DOKUMEN
IMPLEMENTASI VECTOR SPACE MODEL UNTUK PENCARIAN DOKUMEN Abdul Azis Abdillah 1, Indra Bayu Muktyas 2 Program Studi Pendikan Matematika, STKIP Surya, Tangerang, Banten abdul.azis.a@stkipsurya.ac. 1, recobayu@gmail.com
Lebih terperinciImplementasi Generalized Vector Space Model Menggunakan WordNet
Implementasi Generalized Vector Space Model Menggunakan WordNet Adi Wibowo*, Andreas Handojo**, Charistian Widjaja*** Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri, Universitas Kristen Petra E-Mail:
Lebih terperinciALGORITMA-ALGORITMA PARALLEL RANDOM ACCESS MACHINE (PRAM = pea ram) Ver
ALGORITMA-ALGORITMA PARALLEL RANDOM ACCESS MACHINE (PRAM = pea ram) Ver. 3.1-2016 http://openstat.sekolahku.org http://kelas.sekolahku.org Introduction Simulasi : to Pendahuluan Parallel Algorithm p :
Lebih terperinciSearch Engine. Adri Priadana ilkomadri.com
Search Engine Adri Priadana ilkomadri.com Pendahuluan Buku vs Internet. Internet Bebas dan Banyak Sumber seluruh dunia. Mencari informasi secara spesifik. Pencarian informasi secara spesifik ini dapat
Lebih terperinciInera Firdestawati¹, Yanuar Firdaus A.w.², Kiki Maulana³. ¹Teknik Informatika, Fakultas Teknik Informatika, Universitas Telkom
IMPLEMENTASI MODEL RUANG VEKTOR SEBAGAI PENERJEMAH QUERY PADA CROSS-LANGUAGE INFORMATION RETRIEVAL SISTEM IMPLEMENTATION OF VECTOR SPACE MODEL AS QUERY TRANSLATION FOR CROSS-LANGUAGE INFORMATION RETRIEVAL
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Pencarian Pencarian adalah proses untuk menemukan suatu informasi yang kita butuhkan. Misalnya, kita ingin mencari sebuah kata didalam dokumen digital yang kita miliki. Kita
Lebih terperinciKAJIAN MODEL PERKIRAAN AWAL BIAYA PADA-PROYEK PENINGKATAN JALAN KABUPATEN DI KABUPATEN SUMEDANG TESIS MAGISTER. Oleh: AGUS SUTOPO NIM :
KAJIAN MODEL PERKIRAAN AWAL BIAYA PADA-PROYEK PENINGKATAN JALAN KABUPATEN DI KABUPATEN SUMEDANG TESIS MAGISTER Oleh: AGUS SUTOPO NIM : 250 92 043 MANAJEMEN REKAYASA KONSTRUKSI JURUSAN TEKNIK SIPIL PROGRAM
Lebih terperinciANALISIS SKEMA-SKEMA KEMIRIPAN VEKTOR PADA SISTEM PENILAIAN UJIAN ESSAY ONLINE
ANALISIS SKEMA-SKEMA KEMIRIPAN VEKTOR PADA SISTEM PENILAIAN UJIAN ESSAY ONLINE Trisna Ari Roshinta 1, Faisal Rahutomo 2, Deddy Kusbianto 3 1,2,3 Teknik Informatika, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri
Lebih terperinci