Search Engine. Asep Herman Suyanto

dokumen-dokumen yang mirip
PERTEMUAN 6 PROMOSI DAN PEMELIHARAAN WEB

MOBILE ONLINE DICTIONARY

SOAL LATIHAN 2 - INTERNET. 1. Salah satu web browser yang mengakses web yang populer saat ini adalah A

Gambar 2. Halaman web dari Google. Search Bar

Kelebihan Dan Kekurangan Search Engine

Bab 2 Tinjauan Pustaka 2.1 Penelitian Terdahulu

PRAKTIKUM PENGANTAR KOMPUTER DAN INTERNET. Searching di Internet

Lukman Adlin Harahap, STP, M.Si

SEARCH ENGINE OPTIMIZATION (MESIN PENCARI)

PEMANFAATAN MEDIA PEMBELAJARAN BERBASIS WEBSITE PADA PROSES PEMBELAJARAN PRODUKTIF DI SMK

BAB 1 PENDAHULUAN. Untuk memenuhi tugas mata kuliah Teknologi Informasi. Dapat mengetahui dan memahami tentang search engine

Fauzan Azmi Apa itu Search Engine. Cara Kerja Search Engine. Lisensi Dokumen:

Browsing dan Searching Tanggal : 11 Maret 2009

CAPAIAN INTERNET SECARA ONLINE

Internet dan World Wide Web

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN WEB CRAWLER APLIKASI PANDUAN PEMBELIAN SPESIFIKASI KOMPUTER RAKITAN ONLINE DENGAN MEMANFAATKAN GOOGLE GEARS

Search Engines. Information Retrieval in Practice

WEB BROWSER World Wide Web WWW SEARCH ENGINE Mesin pencari

Internet dan World Wide Web

Information Searching

Internet Semester Ganjil 2014 Fak. Teknik Jurusan Teknik Informatika.

A. Aplikasi WEB Software navigasi yang berfungsi sebagai penunjuk dan penuntun sekaligus menampilkan apa yang dijumpai di internet Contoh : Internet

PENGENALAN INTERNET. Pertemuan X Konsep Internet Kegunaan Internet Sejarah Internet

BAB I. Pendahuluan. 1.1 latar belakang masalah. 1.2 Rumusan Masalah. 1.3 Tujuan

MENJELAJAHI DUNIA MAYA

Mesin Pencari Web. Ayub Firmansyah Hutabarat. Abstrak. Pendahuluan.

Pengenalan Internet. Arrummaisha A

Studi Penggunaan Data Exif Untuk Mengukur Pengaruhnya. Terhadap Peningkatan Kinerja Image Search Engine

TIPS DAN TRIK MEMPEROLEH RANGKING DALAM SEARCH ENGINE. Kiat-Kiat Jitu Cara Mempromosikan Website Pada Search Engine

BAB II DASAR TEORI Crawler Definisi Focused Crawler dengan Algoritma Genetik [2]

Information Retrieval

MESIN PENCARI INFORMASI

Modul 14 Web Browser, Search Engine, dan

Internet Marketing. Generate Traffic

BAB I PENDAHULUAN PENDAHULUAN

Penelusuran Informasi (Information Retrieval) Taufik Fuadi Abidin. Web Search

SMK-TI TRAINING AND CERTIFICATION APLIKASI INTERNET ISI. Aplikasi Internet Modul 2. Team Training SMK TI 27

1. Browsing. 1.1 Sejarah Internet

ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA SEARCH ENGINE MENGGUNAKAN PENELUSURAN PRECISION DAN RECALL UNTUK INFORMASI ILMIAH BIDANG ILMU KEDOKTERAN

Pertemuan 3. PENGENALAN INTERNET Oleh : Julham Afandi

Search Engine. Adri Priadana ilkomadri.com

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Tujuan 1.2 Latar Belakang

Pengenalan Internet 1. Rudi Susanto, M.Si

PEMANFAATAN TIK DALAM PENGEMBANGAN MEDIA PEMBELAJARAN. Oleh Dedy Suhendra

BAB 1 PENDAHULUAN. menjual berbagai jenis pakaian. Seiring dengan perkembangan fashion pakaian ini

PENGABDIAN MASYRAKAT PELATIHAN PEMBUATAN WEB UNTUK USTADZ DAN PENGELOLA PONDOK PESANTREN SEBAGAI MEDIA INFORMASI DI KABUPATEN/KOTA KEDIRI

INTERNET SEBAGAI TOOL

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

SILABUS TINGKAT SATUAN PENDIDIKAN TEKNOLOGI INFORMASI DAN KOMUNIKASI KELAS XI

PENGENALAN INTERNET. INTERNET - INTERnational NETworking - INTERconnected NETworking

LATIHAN SOAL UAS TIK GANJIL Pilihlah jawaban yang paling tepat dari soal di bawah ini dengan memberi tanda silang (x) pada lembar jawaban!!

HASIL DAN PEMBAHASAN. untuk langkah berikutnya hingga tercapai hasil maksimal.

4. BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Hasil dan pembahasan dari analisis data yang didapatkan berupa nilai

Search Engine. Text Retrieval dan Image Retrieval YENI HERDIYENI

3. BAB III METODE PENELITIAN. untuk mendapatkan strategi peningkatan visibility/impact dan activity pada

Bidang Studi :.. B. Pertanyaan

Jenis-jenis Search Engine

Selamat Pagi. Hari ini Kita Membahas BAB 2 Web Browser

BAB I PENDAHULUAN. service yang tidak bisa dilepaskan dari segala aktivitas yang terjadi di dunia maya,

ARTIKEL WEBSITE A. PENGERTIAN WEBSITE ATAU SITUS.

DR.LULUK FAUZIAH, M.SI FISIP UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SIDOARJO 27 AGUSTUS 2016

BAB II LANDASAN TEORI

Search Engine. Sumber : A short and easy search engine tutorial oleh Pandia

Peranan Web Spider Dalam Internet Search Engine

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

MATERI INTERNET Kelas XII SMF

BAB III PERANCANGAN. Tabel 3.1 Detil Tabel mpage

MAKALAH SEARCH ENGINE

Lab. Komunikasi Digital Gedung D4 PENS - ITS

Menggunakan Browser dan Mesin Pencari

KARYA ILMIAH STRATEGI PROMOSI MELALUI INTERNET. disusun oleh Moses Natalis Kusni

Mengoptimalkan Google.com

BAB II STUDI PUSTAKA. 2.1 Search Engine Latar belakang Search Engine

Sejarah Web Browser. Web Browser pertama menggunakan perintah teks biasa dan hanya bisa menampilkan dokumen teks.

BAB 4 HASIL PENGAMBILAN DAN ANALISA DATA

MENDEMONSTRASIKAN AKSES INTERNET

ANALISA KINERJA SEARCH ENGINE DENGAN MENILAI PRECISION AND RECALL UNTUK INFORMASI MARKETING DAN ADVERTISING

PROPOSAL WEBSITE E-PROFILE (PROFIL PERUSAHAAN ONLINE)

BAB II LANDASAN TEORI

Algoritma String Matching pada Mesin Pencarian

Pengenalan Search Engine Optimization (SEO) By Indowebmaker.com

BAB I PENDAHULUAN. Teknologi Informasi saat ini mengalami perkembangan yang signifikan.

SOFTWARE KOMPUTER. Software Komputer. Program Manajemen Sistem

SOAL ULANGAN TENGAH SEMESTER SEKOLAH MENENGAH PERTAMA (SMP) TAHUN PELAJARAN

BAB III LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas dasar-dasar teori yang berkaitan dengan pembangunan sistem.

Gita Kostania, S.ST.,M.Kes. 25/06/ :10 Oshigita's

BAB IV HASIL PERBANDINGAN DAN PEMBAHASAN

2. Searching, Bookmark dan Download

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN

BROWSER INTERNET UHRIA. Abstrak. Pendahuluan. Pembahasan.

BAB X INTERNET. Gambar Timeline Internet

Panduan Dasar Membuat Website

Transkripsi:

Search Engine Asep Herman Suyanto info@bambutechno.com http://www.bambutechno.com Beberapa search engine adalah untuk general-purpose pencarian. General-purpose search engines ini bisa lebih lanjut dibagi menjadi dua sub-categories: langsung atau pun tidak. Search engine langsung yang mempunyai database dan index halaman web mereka sendiri. Sedangkan search engine tidak langsung, juga disebut meta search engine, pada umumnya tidak mempunyai database mereka sendiri, tetapi mengirimkan query kepada beberapa search engine langsung sebelum menggabungkan hasil (Li et al., 2001). 1. Sistem Kerja Search Engine Sistem kerja search engine pada WWW, secara umum terdiri dari tiga subsistem, antara lain: crawler, indexer, dan searcher. Crawler merupakan program yang mengambil (fetch/retrieve) halaman-halaman web, yang akan digunakan oleh search engine atau web cache. Langkah kerja crawler diawali dengan sebuah URL dari halaman web. Crawler mengambil halaman web tersebut, kemudian melakukan ekstraksi terhadap URL-URL yang ada di dalamnya, dan memasukkan URL- URL tersebut ke dalam daftar antrian URL yang akan diperiksa (scan) dan diambil. Setelah selesai, crawler melihat ke dalam daftar antrian untuk mengambil URL yang akan diambil (proses pengambilan itu berdasar pada urutan tertentu). Selanjutnya crawler mengulangi proses tersebut hingga semua URL yang ada di dalam daftar antrian selesai diambil atau sampai proses tersebut dihentikan oleh sistem (Cho, 1998). Halaman web yang telah diambil, diberikan kepada klien yang akan menyimpan halamanhalaman web tersebut. Sesudah semua halaman web terkumpul dan tersimpan, selanjutnya dilakukan proses pembuatan index untuk halaman-halaman. Selain pembuatan index, pada subsistem ini juga dilakukan pembuatan rangkuman dan analisis terhadap isi halaman web. Pada beberapa search engine yang juga memasukkan kriteria struktur link untuk sistemnya, dalam tahap

ini juga dilakukan pembuatan rangkuman dan analisis terhadap struktur link tersebut. Kemudian, semua hasil dari pembuatan rangkuman dan analisis itu ikut disimpan dalam database. Keseluruhan proses di atas dikerjakan oleh subsistem indexer (Fatwanto,2004). Sementara itu, subsistem searcher berfungsi sebagai antarmuka (interface) antara user (user) dengan keseluruhan sistem. Subsistem searcher menangani masukan query dari user kemudian melakukan pencarian terhadap isi index untuk mencari halaman-halaman web yang cocok dengan query yang dimasukkan. Hasil yang diperoleh dari proses pencarian kemudian diberi bobot untuk beberapa kategori, baik untuk bobot yang berbasis isi atau teks halaman web, maupun untuk bobot yang berbasis struktur link antar halaman web. Setelah bobot untuk masing-masing kategori dihitung, hasilnya digabung dengan rumusan yang telah ditentukan, sehingga akan diperoleh bobot akhir atau bobot total untuk masing-masing halaman web hasil pencarian. Berdasarkan bobot total tersebut, dilakukan pengurutan (sorting) bobot dari nilai yang besar ke nilai yang kecil (descending), sehingga urutan halaman web hasil pencarian ditampilkan berdasarkan hasil pengurutan bobot total tersebut (Fatwanto,2004). Secara umum arsitektur untuk search engine yang standar diperlihatkan pada Gambar 2.1, seperti berikut : Gambar 2.1 Standar Arsitektur Search Engine 2. Ukuran Index Search Engine Web begitu pesat berkembang dalam jumlah dan ukurannya. Maka ukuran index search engine juga menjadi meningkat. Bagaimanapun, index yang besar dapat membantu user mencari

yang tidak biasa atau sangat mendalam untuk pencarian informasi. Sebagai konsekwensi, ketika user mencari akan terkaburkan, karena penggunaan search engine dengan index besar. Gambar 2.2 menunjukkan bagaimana banyak dokumen teks telah di-index, yang meliputi file HTML, document text, file PDF, Microsoft Office dan file serupa lain. File image dan multimedia tidak dimasukkan. Tidak pula menempatkan diskusi Google Groups. Gambar tersebut menunjukkan bagaimana ukuran search engine dalam skala milyar dokumen yang telah di-index. Telah berubah tiap tahun, dari Desember 1995 sampai September 2003. Hanya search engine yang masih merayap web ditunjukkan pada Grafik. Seperti, Northern Light, Excite, Infoseek dan yang lain, yang tidak lagi merayap tidak dipertunjukkan. (Sullivan, 28 Januari 2005). Key : GG : Google, ATW : AllTheWeb, INK : Inktomi, TMA : Teoma, AV : AltaVista Gambar 2.2 Perkembangan Ukuran Search Engine 3. Search Engine Ratings 1. Nielsen NetRatings Nielsen NetRatings MegaView Search melaporkan service pengukur perilaku pencarian kirakira 500,000 orang-orang di seluruh dunia. Web surfer ini mempunyai real-time meter pada komputer mereka yang memonitor site yang mereka kunjungi. Informasi yang diukur ini di-compile untuk menghasilkan hasil Netratings. Di bawah adalah statistik tentang pencarian dari Netratings yang dilakukan bulan Juli 2006.

Gambar 2.3 menunjukkan persentase dari pencarian online yang dilakukan di rumah yang ada di AS dan kerjaan web surfers pada bulan Juli 2006 yang dilakukan pada search engine tertentu. Pencarian internal site, seperti untuk temukan material di dalam web site tertentu, tidak dihitung di total ini. Aktivitas pada lebih dari 60 site pencari menyusun total volume pencarian atas persentase yang didasarkan-- 5.6 milyar pencarian di dalam bulan Juli 2006. (Sullivan, 22 Agustus 2006) Nielsen NetRatings Others 8.50% Ask 2.60% AOL 6.30% MSN 9.60% Yahoo 23.80% Google 49.20% Google Yahoo MSN AOL Ask Others Gambar 2.3 Nielsen NetRatings : Juli 2006 2. comscore Media Metrix ComScore Media Metrix qsearch service mengukur pencarian sepesifik lalu lintas pada internet. qsearch data dikumpulkan dengan memonitor aktivitas web 1.5 juta English-Speakers di seluruh dunia (1 juta di AS) via proxy metering. Proxy metering mengijinkan comscore untuk melihat secara pasti bagaimana di dalam panel-nya telah men-surf web. Dari data ini, perusahaan kemudian menyadap aktivitas dianggap secara spesifik terkait dengan pencarian. Gambar 2.4 memperlihatkan hasil tentang perhitungan pencarian dari qsearch yang diluncurkan ke masyarakat. Ini menunjukkan persentase dari pencarian yang dilaksanakan oleh web surfers AS, kerjaan dan di universitas pada bulan Juli 2006. Itu dilakukan pada web site tertentu atau jaringan web site. (Sullivan, 21 Agustus 2006).

comscore Media Metrix Others 3.40% Ask 5.40% AOL 5.90% MSN 12.80% Yahoo 28.80% Google 43.70% Google Yahoo MSN AOL Ask Others 3. Hitwise Gambar 2.4 comscore Media Metrix: Juli 2006 Hitwise menggunakan penggabungan data surfing web tanpa nama yang disajikan oleh ISP dalam berbagai negara dan pengukuran berdasarkan panel sendiri untuk menentukan site yang paling populer pada web. Data meliputi aktivitas surfing 25 juta orang, di seluruh dunia. Tabel 2.1 menunjukkan persentase pencarian masing-masing search engine yang ditangani dari semua pencarian di AS. Bulan ditunjukkan di atas kolom dan akhir per tanggal ditunjukkan di bawah. Pencarian dilakukan pada 57 search engine yang terukur oleh Hitwise. (Sullivan, 23 Agustus 2006). 4. Searches Per Day Tabel 2.2 menunjukkan gambaran banyaknya pencarian dilakukan tiap hari yang terjadi di dalam Amerika Serikat pada Maret 2006, yang didasarkan pada jumlah comscore. (Sullivan, 20 April 2006). Tabel 2.1 Hitwise: Maret-Juli 2006 Search Engine Domain 3/06 4/06 5/06 6/06 7/06 Google www.google.com 58.3% 58.6% 59.3% 59.8% 60.2% Yahoo search.yahoo.com 22.3% 22.2% 22.0% 22.3% 22.5% MSN search.msn.com 13.1% 12.6% 12.1% 12.1% 11.8% Ask www.ask.com 4.0% 4.2% 4.4% 3.6% 3.3% AOL search.aol.com 1.0% 1.0% 0.9% 1.1% 1.0% Others n/a 1.3% 1.2% 1.2% 1.1% 1.0% For The 4 Week Period Ending: 4/1/06 4/29/06 5/27/06 7/1/06 7/29/06

Tabel 2.2 Pencarian Per Hari Searches Per Day (Millions) Per Month (Millions) Google 91 2,733 Yahoo 60 1,792 MSN 28 845 AOL 16 486 Ask 13 378 Others 6 166 Total 213 6,400