Pengelolaan Big Data Menjadi Asal Mula Lahirnya SEO

Pengelolaan Big Data Dengan K-Means Clustering Untuk Kecepatan & Akurasi Temu Kembali Informasi

Banyak yang ingin mempelajari SEO lebih dalam agar situs yang dikelola bisa menempati peringkat pertama di mesin-mesin pencari. Pada postingan ini akan dibahas tentang asal mula lahirnya SEO untuk mengelola data yang semakin hari semakin menumpuk di mesin-mesin pencari ternama seperti Google, Yahoo, MSN, dan sebagainya.

Problem

Setiap detiknya data dibuat dan dikirimkan untuk keperluan manusia sendiri. Hal ini tentu membuat data di jaringan semakin hari semakin bertambah secara massive (besar-besaran). Oleh karena itu dibutuhkan pengelolaan data yang baik.

Salah satu bagian yang penting dalam pengelolaan data adalah proses pencarian informasi yang diinginkan oleh pengguna atau biasa disebut dengan temu kembali informasi (information retrieval).

Tujuan utama dari temu kembali informasi adalah menemukan kembali dokumen yang berisi informasi yang relevan dengan query yang di inputkan oleh pengguna.

Sudah banyak metode yang diusulkan untuk temu kembali informasi, namun masalah tentang kecepatan dan akurasi pencarian belum juga terselesaikan dengan baik. Hal ini disebabkan karena hampir semua Big Data yang datanya tidak tertsruktur sehingga sulit diorganisir.

Data tidak terstruktur dimana tidak memiliki hirarki relasional dan tidak cocok dengan database tradisional seperti Relational Database Management System (RDBMS).

Solution

Sejalan dengan adanya fenomena big data yang didominasi data tidak terstruktur, maka diperlukan sebuah teknik pencarian informasi (information retrieval) yang efisien. Teknik tersebut dinamakan dengan optimasi mesin pencari (search engine optimization).

Baca juga : Memahami pengertian SEO bagi pemula

Optimasi mesin pencari mengacu pada peningkatan kinerja mesin pencari dalam hal akurasi dan kecepatan. Tujuan dari optimasi mesin pencari adalah menempatkan sebuah situs web pada posisi teratas, atau setidaknya halaman pertama hasil pencarian berdasarkan kata kunci tertentu yang ditargetkan.

Secara logis, situs web yang menempati posisi teratas pada hasil pencarian memiliki peluang lebih besar untuk mendapatkan pengunjung. (Hal ini sangat diinginkan oleh setiap blogger, yaitu artikelnya bisa berada di pageone).

Metode K-Means Clustering.

Salah satu metode untuk mengelola data yang terlalu besar adalah dengan metode K-Means Clustering. Tulisan dibawah akan menjelaskan secara ringkas apa itu metode K-Means Clustering.

Maka disini akan dibahas teknik khusus untuk mengatasi data tidak terstruktur yaitu dengan menambahkan klasterisasi dalam indexing informasi. Metode klasterisasi yang akan dibahas disini adalah metode k-means clustering.

Klaster adalah suatu kumpulan objek atau data yg mimiliki kesamaan diantara mereka dan data yg tidak memiliki kesamaan dimasukkan kedalam klaster lain.

Sedangkan klasterisasi proses pengelompokan objek atau data kedalam grup yang anggotanya memiliki kesamaan tertentu. Klasterisasi merupakan metode penganalisaan data, yang sering dimasukkan sebagai salah satu metode data mining, yang tujuannya adalah untuk mengelompokkan data dengan karakteristik yang sama ke suatu wilayah yang sama dan data dengan karakteristik yang berbeda ke wilayah yang lain.

Result (Hasil)

  • Salah satu solusi untuk menangani big data yang terdiri dari data tidak terstruktur yang besar dan outlier adalah dengan menambahkan klasterisasi dalam indexing informasi.
  • Berdasarkan hasil percobaan menggunakan k-means clustering didapatkan nilai rata-rata precision 0.8 nilai rata-rata recall 0.741, dan nilai rata-rata waktu komputasi 0.579 detik.
Review jurnal dari : researchgate.net/publication/303753056_TEMU_KEMBALI_INFORMASI_BIG_DATA_MENGGUNAKAN_K-MEANS_CLUSTERING

0 Response to "Pengelolaan Big Data Menjadi Asal Mula Lahirnya SEO"

Posting Komentar

Terimakasih telah membaca artikel ini, semoga bermamfaat. Komentar yang membangun dan bersifat positif sangat diharapkan.

Iklan Atas Artikel

Iklan Tengah Artikel 1

Iklan Tengah Artikel 2

Iklan Bawah Artikel