Implementasi Graf pada Metode Crawling dan Indexing di dalam Mesin Pencari Web

dokumen-dokumen yang mirip
Penerapan Graf dalam Algoritma PageRank Mesin Pencari Google

Penerapan Graf pada PageRank

Aplikasi Graf pada Fitur Friend Suggestion di Media Sosial

Aplikasi Graf pada Hand Gestures Recognition

Menyelesaikan Topological Sort Menggunakan Directed Acyclic Graph

TEORI GRAF DALAM MEREPRESENTASIKAN DESAIN WEB

Penggunaan Algoritma Dijkstra dalam Penentuan Lintasan Terpendek Graf

Aplikasi Shortest Path dengan Menggunakan Graf dalam Kehidupan Sehari-hari

Aplikasi Pohon dan Graf dalam Kaderisasi

Aplikasi Graf Berarah Pada Item Dalam Game DOTA 2

Aplikasi Pewarnaan Graf Pada Pengaturan Warna Lampu Lalu Lintas

TEORI GRAF UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER ILHAM SAIFUDIN PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK. Selasa, 13 Desember 2016

Aplikasi Teori Graf dalam Penggunaan Cairan Pendingin pada Proses Manufaktur

Graf dan Pengambilan Rencana Hidup

Aplikasi Graf dalam Merancang Game Pong

Graf Sosial Aplikasi Graf dalam Pemetaan Sosial

I. PENDAHULUAN. Gambar 1: Graf sederhana (darkrabbitblog.blogspot.com )

Aplikasi Pewarnaan Graf pada Penjadwalan Pertandingan Olahraga Sistem Setengah Kompetisi

Aplikasi Teori Graf dalam Permainan Instant Insanity

Algoritma Prim sebagai Maze Generation Algorithm

Penerapan Teori Graf untuk Menentukan Tindakan Pertolongan Pertama pada Korban Kecelakaan

Pengaplikasian Graf dan Algoritma Dijkstra dalam Masalah Penentuan Pengemudi Ojek Daring

PEWARNAAN GRAF SEBAGAI METODE PENJADWALAN KEGIATAN PERKULIAHAN

I. PENDAHULUAN. Gambar 1. Contoh-contoh graf

Analogi Pembunuhan Berantai Sebagai Graf Dalam Investigasi Kasus

Penerapan Pewarnaan Graf pada Permainan Real- Time Strategy

Penggunaan Graf Semi-Hamilton untuk Memecahkan Puzzle The Hands of Time pada Permainan Final Fantasy XIII-2

Representasi Hierarki Kebutuhan Maslow Menggunakan Teori Graf

Aplikasi Graf dalam Formasi dan Strategi Kesebelasan Sepakbola

Pengaplikasian Graf dalam Pendewasaan Diri

Permodelan Pohon Merentang Minimum Dengan Menggunakan Algoritma Prim dan Algoritma Kruskal

SEARCH ENGINE OPTIMIZATION (MESIN PENCARI)

Penerapan Graf Dalam File Sharing Menggunakan BitTorrent

Penerapan Pewarnaan Graf dalam Perancangan Lalu Lintas Udara

Pengembangan Teori Graf dan Algoritma Prim untuk Penentuan Rute Penerbangan Termurah pada Agen Penyusun Perjalanan Udara Daring

Penerapan Pewarnaan Graf dalam Alat Pemberi Isyarat Lalu Lintas

Aplikasi Algoritma Dijkstra dalam Pencarian Lintasan Terpendek Graf

Aplikasi Algoritma Prim dalam Penentuan Pohon Merentang Minimum untuk Jaringan Pipa PDAM Kota Tangerang

Memanfaatkan Pewarnaan Graf untuk Menentukan Sifat Bipartit Suatu Graf

POLA PERMAINAN SEPAK BOLA DENGAN REPRESENTASI GRAF

Penerapan Teori Graf dan Graf Cut pada Teknik Pemisahan Objek Citra Digital

Aplikasi Pohon Merentang Minimum dalam Rute Jalur Kereta Api di Pulau Jawa

Representasi Graf dalam Menjelaskan Teori Lokasi Industri Weber

G r a f. Pendahuluan. Oleh: Panca Mudjirahardjo. Graf digunakan untuk merepresentasikan objek-objek diskrit dan hubungan antara objek-objek tersebut.

Kasus Perempatan Jalan

APLIKASI PEWARNAAN GRAF PADA PENGATURAN LAMPU LALU LINTAS

Graf. Program Studi Teknik Informatika FTI-ITP

Aplikasi Graf dalam Pembuatan Game

Aplikasi Teori Graf dalam Algoritma PageRank dan Optimasi SEO Website

Penerapan Algoritma Prim dan Kruskal Acak dalam Pembuatan Labirin

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang tak kosong yang anggotanya disebut vertex, dan E adalah himpunan yang

Aplikasi Graf dalam Rute Pengiriman Barang

Pencarian Lintasan Hamilton Terpendek untuk Taktik Safe Full Jungle Clear dalam Permainan League of Legends

Algoritma Penentuan Graf Bipartit

Deteksi Wajah Menggunakan Program Dinamis

Penerapan Teori Graf dalam Game Bertipe Real Time Strategy (RTS)

BAB II LANDASAN TEORI

Aplikasi Pewarnaan Graf untuk Sistem Penjadwalan On-Air Stasiun Radio

Penggunaan Struktur Graf dalam Pengontrol Versi Git

Representasi Graf dalam Jejaring Sosial Facebook

Penggunaan Perwarnaan Graf dalam Mencari Solusi Sudoku

I. PENDAHULUAN II. DASAR TEORI. Penggunaan Teori Graf banyak memberikan solusi untuk menyelesaikan permasalahan yang terjadi di dalam masyarakat.

PENERAPAN GRAF DAN POHON DALAM SISTEM PERTANDINGAN OLAHRAGA

Pemanfaatan Algoritma Sequential Search dalam Pewarnaan Graf untuk Alokasi Memori Komputer

Penerapan Travelling Salesman Problem dalam Penentuan Rute Pesawat

Aplikasi Teori Graf dalam Manajemen Sistem Basis Data Tersebar

Penerapah Graf untuk Memecahkan Teka-Teki Menyeberangi Sungai

BAB II LANDASAN TEORI

Menghitung Pendapatan Mata Uang Digital Menggunakan Graf dan Rekursi

Menghitung Pendapatan Mata Uang Digital Menggunakan Graf dan Rekursi

Analisis Progresi Chord Standar dengan Graf

LOGIKA DAN ALGORITMA

Analisis Graf Berarah Pada Algoritma PageRank di Mesin Pencari

Penerapan Pohon Keputusan pada Penerimaan Karyawan

HAND OUT MATA KULIAH TEORI GRAF (MT 424) JILID SATU. Oleh: Kartika Yulianti, S.Pd., M.Si.

Aplikasi Pohon Merentan Minimum dalam Menentukan Jalur Sepeda di ITB

Penerapan Teori Graf dan Kombinatorik pada Teknologi Sandi Masuk Terkini

Strategi Permainan Menggambar Tanpa Mengangkat Pena

Implementasi Graf dalam Penentuan Rute Terpendek pada Moving Object

APLIKASI GRAF DALAM BISNIS TRAVEL BANDUNG-BOGOR

Penerapan Pewarnaan Graf dalam Pengaturan Penyimpanan Bahan Kimia

Menentukan Arah Pukulan Terbaik dalam Pertandingan Bulutangkis Kategori Tunggal dengan Teori Graf Terbalik

Graf digunakan untuk merepresentasikan objek-objek diskrit dan hubungan antara objek-objek tersebut. Demak Semarang. Kend al. Salatiga.

Penerapan Teori Graf dalam Pemetaan Sosial

APLIKASI PEWARNAAN SIMPUL GRAF UNTUK MENGATASI KONFLIK PENJADWALAN MATA KULIAH DI FMIPA UNY

Penggunaan Teori Graf pada Pembuatan Jaringan Sosial dalam Pemetaan Sosial

Graf. Matematika Diskrit. Materi ke-5

Penerapan Graf dan Pohon pada Klasifikasi Aplikasi di Play Store

Aplikasi Teori Graf Pada Knight s Tour

Penerapan Graf dan Algoritma Prim dalam Perancangan Rute Wisata di Kota Tokyo yang Efisien

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Penyelesaian Traveling Salesman Problem dengan Algoritma Heuristik

Penerapan Sirkuit Hamilton dalam Perencanaan Lintasan Trem di ITB

Asah Otak dengan Knight s Tour Menggunakan Graf Hamilton dan Backtracking

Aplikasi Graf dalam Situs Jejaring Sosial

Penerapan Algoritma A* dalam Penentuan Lintasan Terpendek

Penerapan Algoritma Greedy untuk Memecahkan Masalah Pohon Merentang Minimum

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Penugasan Sebagai Masalah Matching Bobot Maksimum Dalam Graf Bipartisi Lengkap Berlabel

Aplikasi Graf dan Pohon Pada Permainan Kantai Collection

Penyelesaian Teka-Teki Sudoku dengan Didasarkan pada Teknik Pewarnaan Graf

Transkripsi:

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 Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132, Indonesia 1 fauzanrifqy@students.itb.ac.id Abstrak Mesin Pencari adalah sebuah program yang mampu melakukan pencarian data atau informasi yang terdapat dalam web yang ada di sebuah jaringan. Search Engine memudahkan kita dalam mengakses informasi yang kita butuhkan. Cukup dengan memberikan input kata kunci tentang informasi yang ingin kita dapatkan, Mesin Pencari mampu memberikan daftar web yang mungkin memiliki informasi yang sedang kita cari. Biasanya web ditampilkan dalam bentuk daftar terurut berdasarkan peringkat web tersebut dalam jaringan. Dari daftar tersebut kita dapat langsung diarahkan ke web yang tertera. Dari berbagai macam mesing pencari, beberapa mesin pencari yang paling populer ialah Google Search, Yahoo! Search, dan Bing. Namun bagaimana sebenarnya kerja Web Search Engine dibalik itu semua? Salah satu metode yang dipakai ialah Crawling dan Indexing yang dapat diimplementasikan dengan graf. Dengan metode tersebut mesin pencari akan melakukan pencarian informasi pada tiap web dengan algoritma tertentu dan mengembalikan hasil pencariannya disesuaikan dengan input atau masukan yang kita berikan disesuaikan dengan informasi yang dibutuhkan. Kata Kunci Mesin Pencari, Crawling, Indexing, Google, Yahoo, Bing. I. PENDAHULUAN Di era teknologi informasi seperti saat ini, kebutuhan untuk mendapatkan akses informasi dengan cepat dan tepat menjadi sangat penting. Seiring terus bertumbuhnya teknologi informasi, data yang disimpan setiap harinya berkembang begitu cepat. Maka kita perlu mempunyai sebuah metode untuk mengolahnya, menyusun setiap informasi sehingga ketika kita membutuhkannya, kita dapat segera menemukannya dengan mudah. Satu hal yang diperlukan untuk memungkinkan kita mendapatkan sebuah informasi dengan cepat dan tepat ialah, Search Engine. Web Search Engine memungkinkan kita mengolah informasi sehingga menghasilkan informasi-informasi yang kita butuhkan. Maka hal penting yang harus dimiliki oleh sebuah Search Engine ialah seberapa cepat ia dapat menyajikan hasil informasi yang kita cari, dan apakah hasil yang ia berikan sesuai. Lalu bagaimana Web Search Engine dapat melakukan hal tersebut? Salah satu metode yang digunakan dalam Web Search Engine ialah metode Crawling dan Indexing. Crawling merupakan proses pencarian data informasi pada web dan menghasilkan web yang memiliki informasi yang kita cari. Indexing merupakan penyortiran web yang telah kita temukan dari metode crawling sebelumnya sehingga ketika kita memerlukan akses ke suatu informasi akan mampu memberikan jawaban langsung secara cepat. M e t o d e c r a w l i n g m e n e r a p k a n g r a f d a l a m implementasinya, yaitu dengan menghubungkan tiap web dan linknya dengan sebuah sisi. Laman web yang memiliki link tertuju pada dirinya paling banyak akan dijadikan perhatian utama untuk kemudian di tampilkan di hasil pencarian. II. DASAR TEORI GRAF 2.1. Definisi Graf Graf terdiri atas set yang dilambangkan dengan V serta sekumpulan E. Setiap elemen V dinamakan simpul (vertex) dan setiap elemen E dinamakan sisi (edge). V dan E merupakan sebuah pasangan himpunan dimana pada umumnya graf ditulis dalam bentuk notasi G = (V,E) Himpunan V tidak boleh kosong, artinya paling sedikit sebuah graf hanya memiliki satu buah simpul, sedangkan himpunan E boleh kosong. V = {v1,v2,v3,,vn}, yaitu himpunan tidak kosong dari simpul-simpul, E = {e1,e2,e3,,en}, yaitu himpunan sisi yang menghubungkan sepasang simpul. Berikut adalah contoh graf : e1 1 2 e2 3 e4 e3 Gambar 2.1 graf dengan 4 simpul dan 6 sisi e5 e6 4

Pada gambar diatas sisi e5 dan e6 dinamakan sisi-ganda (multiple edges atau paralel edges ) karena kedua sisi tersebut menghubungkan dua simpula yang sama, yaitu pada kasus diatas menghubungkan simpul 2 dan simpul 4. Sedangkan e4 pada gambar diatas dinamakan gelang atau kalang (loop) karena ia berawal dan berakhir di simpul yang sama yaitu di simpul 3. 2.2. Jenis-Jenis Graf Berdasarkan ada tidaknya gelang atau sisi ganda pada suatu graf, maka graf digolongkan menjadi dua jenis : 1. Graf sederhana (simple graph). Graf yang tidak mengandung gelang maupun sisi-ganda dinamakan graf sederhana. 2. Graf tak sederhana (unsimple graph). Graf yang mengandung gelang maupun sisiganda dinamakan graf tak sederhana. Berdasarkan orientasi arah pada sisi, maka secara umum graf dibedakan menjadi 2 jenis yaitu : 1. Graf tak-berarah (undirected graph). Graf yang sisinya tidak mempunyai orientasi arah disebut graf tak-berarah. Contoh graf tak berarah ditunjukan pada gambar 2.1 2. Graf berarah (directed graph). Graf yang setiap sisinya diberikan orientasi arah disebut graf berarah. e1 1 2 Dua buah simpul v1 dan simpul v2 disebut terhubung jika terdapat lintasan atau sisi dari v1 ke v2. 8. Upagraf Misalkan G = (V,E) adalah sebuah graf. G1 = (V1,E1) adalah upagraf dari G jika V1 merupakan himpunan bagian dari V dan E1 merupakan himpunan bagian dari E. 9. Graf Berbobot Graf berbobot adalah graf yang setiap sisinya memiliki nilai(bobot). 10. Lintasan Euler Ialah lintasan yang melalui masing-masing sisi dalam graf tepat satu kali. 11. Sirkuit Euler Ialah sirkuit yang melewati masing-masing sisi tepat satu kali. 12. Lintasan Hamilton Ialah lintasan yang melalui tiap simpul di dalam graf tepat satu kali. 13. Sirkuit Hamilton Ialah sirkuit yang melalui tiap simpul di dalam graf tepat satu kali, kecuali simpul asal (sekaligus simpul akhir) yang dilalui dua kali. III. MESIN PENCARI WEB 3.1 Definisi Search Engine Mesin Pencari merupakan sebuah program komputer yang dirancang untuk mencari web yang terdapat dalam jaringan dengan tujuan mengarahkan kita pada informasi yang kita butuhkan di web. e2 e3 3.2 Sejarah Search Engine Gambar 2.2 graf berarah 3 2.3 Terminologi Graf 1. Ketetanggaan Dua buah simpul dikatakan bertetangga bila keduanya terhubung langsung oleh sebuah sisi. 2. Bersisian Untuk sembarang sisi e = (v1,v2) dikatakan e bersisian dengan simpul v1 dan v2. 3. Simpul Terpencil Simpul terpencil ialah simpul yang tidak mempunyai sisi yang bersisian dengannya. 4. Graf Kosong Graf Kosong ialah graf yang sisinya merupakan himpunan kosong. 5. Derajat Derajat suatu simpul adalah jumlah sisi yang bersisian dengan simpul tersebut. 6. Siklus atau Sirkuit Lintasan yang berakhir dan berawal pada simpul yang sama disebut sirkuit atau siklus. 7. Terhubung Pada tahun 1960, Ted Nelson menciptakan projek dinamakan projek Xanadu dan dalam tiga tahun berhasil membuat sebuah hiperteks yang berisi hiperlink. Saat ini kita kenal sebagai kata dengan link. Diawal perkembangan internet, Tim Berners-Lee membuat sebuah situs web yang berisi daftar link situs web yang ada di internet. Seiringnya perkembangan situs web yang terus bertambah, situs-situs ini sudah tidak dapat lagi membuat daftar situs. Utilitas pencari pertama kali yang digunakan dalam mencari situs di internet adalah Archie yang dibuat tahun 1990 oleh Alan Emtage, Bill Heelan, dan J. Peter Deutsh, mereka merupakan mahasiswa ilmu komputer Universitas McGill, Amerika Serikat. Archie dirancang untuk melakukan pencarian pada semua file yang ada dalam sebuah direktori, sehingga pada dasarnya archie masih melakukan pencarian file di internet, bukan berupa pencarian kata kunci yang kita kenal saat ini. Pada tahun 1991, Mark Mccahil dari Universitas Minnesota menciptakan program search yang mampu melakukan indeksasi pada teks dokumen, program tersebut dinamakan Gopher. Akibatnya seluruh situs gopher menjadi situs web setelah terciptanya World Wide Web. Pada tahun 1994 muncul mesin pencarian yang berbeda

dari mesin pencarian sebelumnya, yaitu Web Crawler. Mesin Pencarian Web Crawler mamungkinkan penggunanya mencari informasi dengan menggunakan kata kunci tertentu yang muncul di web mana saja. Bermula dari sinilah standarisasi mesin pencari yang ada saat ini. Sejak saat itu mulai bermunculan mesin pencari diantaranya adalah WebCrawler, HotBot, Excite, Infoseek, Inkotomi, dan AltaVista. SEO (Search Engine Optimization) merupakan proses yang dilakukan secara sistematis bertujuan meningkatkan volume dan kualitas trafik kunjungan melalui mesin pencari menuju situs web tertentu dengan memanfaatkan mekanisme kerja atau algoritma mesin pencari tersebut. Tujuan SEO ialah menempatkan sebuh web pada urutan teratas atau setidaknya pada ha pertama hasil pencarian. Dan tentunya web yang muncul pada urutan teratas akan memiliki kemungkinan dikunjungi lebih banyak dibandingkan web lainnya yang tidak ada di ha pertama hasil pencarian. Pada mulanya mesin pencari menggunakan algoritma pencarian yang didasarkan sepenuhnya pada informasi yang diberikan oleh pemilik web, sehingga pemilik lama web dapat memanipulasi serangkaian kata kunci yang tidak sesuai pada webnya agar mesin pencari dapat menempatkan situsnya pada urutan yang tidak sesuai. Hal ini menyebabkan hasil pencarian menjadi tidak akurat dan tidak berkualitas. Larry Page dan Sergey Brin, dua mahasiswa dari jurusan Ilmu Komputer Universitas Stanford berusaha menyelesaikan permasalahan tersebut dengan membangun Backrub, sebuah mesin pencari yang mengurutkan situs atau web dengan perhitungan matematika. Algoritma tersebut dinamakan Page Rank, prinsipnya ialah web yang paling banyak di link oleh web lain. Nilai Page Rank juga akan semakin tinggi jika kualitas link yang mengarah kepadanya dinilai baik. Hingga pada tahun 1998 Page dan Brin mendirikan Google yang merupakan versi tingkat lanjut dari Backrub yang dalam waktu singkat mampu memperoleh kepercayaan publik karena dapat menyajikan kualitas pencarian yang akurat dan cepat. 3.3 Cara Kerja Mesin Pencari Dengan sebuah link, search engine menelusuri setiap web yang saling terhubung, jutaan web terkoneksi dan disimpan untuk selanjutnya ditelusuri kata kunci yang akan dicari. Laman web disimpan dalam hard drives untuk selanjutnya di proses ketika kita melakukan pencarian. Untuk menyelesaikan pencarian tersebut, mesin memegang miliaran web yang dapat diakses dalam sepersekian detik. Pada Sebuah mesin pencari, relevansi tidak berarti hanya pencocokan kata pada sebuah web saja, banyak faktor yang perlu dipertimbangkan dalam meningkatkan akurasi dari kata kunci yang dicari. Saat ini mesin pencari menafsirkan seberapa penting sebuah web dengan mengukur popularitasnya. Dan hingga saat ini cara tersebut terbukti cukup berhasil dalam prakteknya. IV. IMPLEMENTASI GRAF DI DALAM MESIN PENCARI Sebuah mesin pencari diawal pencariannya akan melakukan sebuah metode yang disebut dengan crawling, metode ini menggunakan prinsip implementasi dari graf, yaitu dengan mengasumsikan web sebagai elemen himpunan simpul dilambangkan dengan V (vertex) dan link sebagai elemen himpunan sisi berarah dilambangkan dengan E (edge). Berikut Ilustrasi web pada metode crawling : link3 A D link4 link1 C link6 link2 link5 B E Gambar 4.1 Ilustrasi web dalam graf Selanjutnya setelah kita menelusuri setiap link yang ada pada web, kita akan mendapatkan jutaan page yang saling terhubung oleh sebuah link. Data ini kemudian di simpan dalam ratusan komputer sebelum nantinya dilakukan pencarian pada masingmasing web. Pertanyaan selanjutnya adalah bagaimana sebuah search engine mengatur dan mengurutkan web yang penting untuk di tampilkan di awal hasil pencarian? Pertama-tama mesin pencari akan melakukan pencocokan kata kunci dengan web. Mesin pencari akan mengumpulkan web yang mengandung kata yang kita cari. Di tahap ini kita telah meminimalisir jutaan web yang tidak memiliki kata kunci yang kita cari. Namun untuk mendapatkan akurasi yang tinggi tentang informasi yang diinginkan oleh pengguna, mesin pencari perlu memilih kembali web yang ditelusurinya dari tahap satu, karena ketika kita mengetikkan harimau, kita tidak menginginkan sebuah web yang hanya menuliskan kata harimau, namun yang kita inginkan adalah deskripsi tentang hewan tersebut ataupun gambar dan video tentang harimau. Selanjutnya bagaimana sebuah mesin pencari menentukan web yang penting? Setiap mesin pencari mempunyai faktor-faktor tertentu dalam melakukan pencarian, ada hingga ratusan faktor

sebelum sebuah web muncul di hasil pencarian sebagai urutan teratas. Salah satu metodenya adalah dengan pemanfaatan graf yang telah di ilustrasikan diatas. Laman web yang penting adalah web yang paling banyak ditunjuk oleh link dari luar, atau dalam teori graf yaitu simpul ang memiliki nilai derajat sisi (link) berarah masuk yang paling tinggi. Tidak hanya itu, setiap sisi (link) juga akan dinilai seberapa penting sisi tersebut. Berikut ilustrasi pencariannya : Misalkan pada pencarian kita mengetikkan kata kunci harimau : harimau result harimau : Harimau (11) Harimau (6) Selain itu setiap mesin pencari memiliki algoritmanya sendiri dalam menentukan hasil pencariannya. Google sebagai salah satu pemimpin kemajuan mesin pencari memiliki sebuah metode yang dinamakan Knowledge Graph dalam memproses hasil pencarian. Jika kita mencoba memperhatikan dalam pencarian di mesin pencari google, mesin pencari google dapat memunculkan informasi tentang bojek yang kita cari. Gambar 4.2 Ilustrasi pencarian mesin pencari Mesin pencari akan mendaptkan web yang mengandung kata kunci dari data yang telah dikumpulkan sebelumnya ketika melakukan crawling. 7+4 = 11 3+0 = 3 Gambar 4.4 Contoh hasil pencarian pada mesin pencari google yang menggunakan knowledge graph pada lingkaran merah Knowledge Graph memungkinkan program mengenali kata kunci yang kita cari sebagai sebuah objek yang memiliki keterkaitan dengan objek lain. Berikut ilustrasi Knowledge Graph : 0+0+0 = 0 6+0 = 6 burung Singa Gambar 4.3 Ilustrasi pencarian mesin pencari sebagai graf berbobot dengan web sebagai simpul dan link sebagai sisi berarah dengan nilai tertentu binatang karnivora Setiap web akan dinilai berdasarkan derajat sisi (link) yang menunjuk dirinya sendiri dan seberapa besar nilai link tersebut. Jika link yang menunjuk sebuah web berasal dari web terpercaya maka nilainya akan tinggi, sementara jika berasal dari web yang tidak jelas asalnya terlebih jika link tersebut berasal dari spam maka nilai link tersebut akan rendah. Maka dari ilustrasi diatas mesin pencari akan mengembalikan hasil pencarian web pertama bernilai sebelas diurutan pertama. kata kunci : harimau rata-rata hidup kecepatan lari result harimau : Harimau adalah seekor binatang Harimau (11) memiliki : kecepatan : rata-rata hidup : Harimau (6) Gambar 4.5 Ilustrasi Knowledge Graph

V. KESIMPULAN Untuk meningkatkan akurasi dalam pencarian diperlukan berbagai faktor untuk menentukan sebuah web berada di urutan yang sesuai. Metode graf dapat membantu menentukan urutan yang sesuai dengan mencari web yang memiliki derajat tertinggi yaitu yang paling banyak memiliki sisi (link) yang menunjuk dirinya juga mempertimbangkan besar atau nilai link yang menunjuk pada dirinya. Laman web dengan nilai tertinggi lah yang akan ditampilkan di urutan teratas hasil perncarian. VII. ACKNOWLEDGMENT Puji syukur semoga selalu tercurah kepada Allah SWT Rab Semesta Alam. Rasa terima kasih saya sampaikan khususnya kepada Ibu Dra Harlili, M.Sc. dan Bapak Dr. Ir. Rinaldi Munir, M.T. selaku dosen pengajar mata kuliah Matematika Diskrit. Semoga ilmu yang bapak dan ibu berikan dapat bermanfaat khususnya untuk saya pribadi umunya bagi masyarakat luas. Tak lupa rasa terima kasih juga saya sampaikan kepada teman-teman seperjuangan, mahasiswa Informatika ITB 2013, atas dukungan dan pembimbing diri ini kearah yang lebih baik. Semoga kita dapat mencapai impian kita dan terus berkarya untuk bersama-sama memperbaiki negri dan alam menjadi lebih baik. REFERENSI 1. Munir, Rinaldi. Diktat Kuliah IF 2120 Matematika Diskrit. Bandung: Penerbit Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung. 2. http://www.google.com/insidesearch/howsearchworks/crawlingindexing.html, (diakses pada tanggal 8 Desember 2014 pukul 19.00 WIB). 3. http://scanftree.com/graph-theory, (diakses pada tanggal 8 Desember 2014 pukul 19.10). 4. http://moz.com/beginners-guide-to-seo/how-search-enginesoperate, (diakses tanggal 8 Desember 2014 pukul 19.20) 5. http://mauliaspensagres.wordpress.com/tag/sejarah-search-engine/, (diakses tanggal 8 Desember 2014 pukul 19.20) PERNYATAAN Dengan ini saya menyatakan bahwa makalah yang saya tulis ini adalah tulisan saya sendiri, bukan saduran, atau terjemahan dari makalah orang lain, dan bukan plagiasi. Bandung, 8 Desember 2014 ttd Fauzan Muhammad Rifqy 13513081