Apa itu Page Rank?

Kalau sebelumnya kita sudah membahas tentang Cara Memasang Page Rank, maka sekarang kita akan mengulas tentang pengertian, fungsi, dan cara kerja page rank.

Apa itu Page Rank?

PageRank adalah sebuah algoritma yang telah dipatenkan yang berfungsi menentukan situs web mana yang lebih penting/populer. PageRank merupakan salah satu fitur utama mesin pencari Google.

Trus bagaimana cara kerja Page Rank?

Sebuah situs akan semakin populer jika semakin banyak situs lain yang meletakan link yang mengarah ke situsnya, 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. Begitulah kira-kira.

Dalam menentukan kualitas/rangking sebuah halaman web, Banyak cara digunakan search engine, yaitu mulai dari penggunan 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 link masuk dan link keuar dari setiap halaman web.

Mau tahu algoritma page rank?

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 alogtima lain yang dipublikasikan:
PR(A) = (1-d) / N + d ( ( PR(T1) / C(T1) ) + … + ( PR(Tn) / C(Tn) ) )

Keterangan :

* 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)

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. Pendekatan ini yang digunakan pagerank sehingga pagerank dari link masuk (inbound link) tidak langsung didistribusikan ke halaman yang dituju, melainkan dibagi dengan jumlah link keluar (outbound link) yang ada pada halaman tersebut. Rasanya semua juga menganggap ini adil. Karena bisa anda bayangkan apa jadinya jika sebuah halaman dengan rangking tinggi mengacu ke banyak halaman, mungkin teknologi pagerank tidak akan relevan digunakan.

Metode ini juga memiliki pendekatan bahwa seorang user tidak akan mengklik semua link yang ada pada sebuah halaman web. Oleh karena itu pagerank menggunakan damping factor untuk mereduksi nilai pagerank yang didistribusikan sebuah halaman ke halaman lain. Probabilitas seorang user terus mengkilk semua link yang ada pada sebuah halaman ditentukan oleh nilai damping factor (d) yang bernilai antara 0 sampai 1. Nilai damping factor yang tinggi berarti seorang user akan lebih banyak mengklik sebuah halaman sampai dia berpindah ke halaman lain. Setelah user berpindah halaman maka probabilitas diimplemntasikan ke dalam algoritma pagerank sebagai konstanta (1-d) . Dengan mengeluarkan variable inbound link (link masuk), maka kemungkinan seorang user untuk berpindah ke halaman lain adalah (1-d), hal ini akan membuat pagerank selalu berada pada nilai minimum.

Dalam algoritma pagerank yang lain, terdapat nilai N yang merupkan jumlah keseluruhan halaman web, jadi seorang user memiliki probabilitas mengunjungi sebuah halaman dibagi dengan total jumlah halaman yang ada. Sebaagai contoh, jika sebuah halaman memiliki pagerank 2 dan total halaman web 100 maka dalam seratus kali kunjungan dia mengunjungi halaman itu sebanyak 2 kali (catatan, ini adalah probabilitas).

Sekian, semoga bermanfaat.