Pengertian Ilmu Komputer

Pengertian Ilmu Komputer

Ilmu komputer (bahasa Inggris: Computer Science), secara umum diartikan sebagai ilmu yang mempelajari baik tentang komputasi, perangkat keras (hardware) maupun perangkat lunak (software). Ilmu komputer mencakup beragam topik yang berkaitan dengan komputer, mulai dari analisis abstrak algoritma sampai subyek yang lebih konkret seperti bahasa pemrograman, perangkat lunak, termasuk perangkat keras. Sebagai suatu disiplin ilmu, Ilmu Komputer lebih menekankan pada pemrograman komputer, dan rekayasa perangkat lunak (software), sementara teknik komputer lebih cenderung berkaitan dengan hal-hal seperti perangkat keras komputer (hardware). Namun demikian, kedua istilah tersebut sering disalah-artikan oleh banyak orang.

Tesis Church-Turing menyatakan bahwa semua alat komputasi yang telah umum diketahui sebenarnya sama dalam hal apa yang bisa mereka lakukan, sekalipun dengan efisiensi yang berbeda. Tesis ini kadang-kadang dianggap sebagai prinsip dasar dari ilmu komputer. Para ahli ilmu komputer biasanya menekankan komputer von Neumann atau mesin Turing (komputer yang mengerjakan tugas yang kecil dan deterministik pada suatu waktu tertentu), karena hal seperti itulah kebanyakan komputer digunakan sekarang ini. Para ahli ilmu komputer juga mempelajari jenis mesin yang lain, beberapa diantaranya belum bisa dipakai secara praktikal (seperti komputer neural, komputer DNA, dan komputer kuantum) serta beberapa diantaranya masih cukup teoritis (seperti komputer random and komputer oracle).

Ilmu Komputer mempelajari apa yang bisa dilakukan oleh beberapa program, dan apa yang tidak (komputabilitas dan intelegensia buatan), bagaimana program itu harus mengevaluasi suatu hasil (algoritma), bagaimana program harus menyimpan dan mengambil bit tertentu dari suatu informasi (struktur data), dan bagaimana program dan pengguna berkomunikasi (antarmuka pengguna dan bahasa pemrograman).

Ilmu komputer berakar dari elektronika, matematika dan linguistik. Dalam tiga dekade terakhir dari abad 20, ilmu komputer telah menjadi suatu disiplin ilmu baru dan telah mengembangkan metode dan istilah sendiri.

Departemen ilmu komputer pertama didirikan di Universitas Purdue pada tahun 1962. Hampir semua universitas sekarang mempunyai departemen ilmu komputer.

Penghargaan tertinggi dalam ilmu komputer adalah Turing Award, pemenang penghargaan ini adalah semua pionir di bidangnya.

Edsger Dijkstra mengatakan:

    Ilmu komputer bukan tentang komputer sebagaimana astronomi bukan tentang teleskop

Fisikawan Richard Feynman mengatakan:

    Ilmu komputer umurnya tidak setua fisika; lebih muda beberapa ratus tahun. Walaupun begitu, ini tidak berarti bahwa "hidangan" ilmuwan komputer jauh lebih sedikit dibanding fisikawan. Memang lebih muda, tapi dibesarkan secara jauh lebih intensif!

Dalam bahasa Indonesia, istilah Informatika diturunkan dari bahasa Perancis informatique, yang dalam bahasa Jerman disebut Informatik. Sebenarnya, kata ini identik dengan istilah computer science di Amerika Serikat dan computing science di Inggris. Namun, istilah informatics dalam bahasa Inggris memiliki makna yang sedikit berbeda, yaitu lebih menekankan pada aspek pengolahan informasi secara sistematis dan rasional.

Hubungan Informatika dengan bidang lain

Ilmu komputer berkaitan erat dengan beberapa bidang lain. Bidang-bidang ini tidak benar-benar terpisah, sekalipun mempunyai perbedaan penting.

Sistem Informasi

Sistem Informasi adalah aplikasi komputer untuk mendukung operasi dari suatu organisasi yaitu: operasi, instalasi, dan perawatan komputer, perangkat lunak, dan data. Sistem Informasi Manajemen adalah kunci dari bidang yang menekankan finansial dan personal manajemen. 'Sistem Informasi' dapat berupa gabungan dari beberapa elemen teknologi berbasis komputer yang saling berinteraksi dan bekerja sama berdasarkan suatu prosedur kerja (aturan kerja) yang telah ditetapkan, dimana memproses dan mengolah data menjadi suatu bentuk informasi yang dapat digunakan dalam mendukung keputusan.

Ilmu Informasi
Ilmu Informasi adalah ilmu yang mempelajari data dan informasi, mencakup bagaimana menginterpretasi, menganalisis, menyimpan, dan mengambil kembali. Ilmu informasi dimulai sebagai dasar dari analisis komunikasi dan basis data.

Rekayasa Perangkat Lunak

Rekayasa Perangkat Lunak pada prinsipnya menekankan pada tahapan-tahapan pengembangan suatu perangkat lunak yakni : Analisis, Desain, Implementasi, Testing dan Maintenance. Pada tahap yang lebih luas Rekayasa Perangkat Lunak mengacu pada Manajemen Proyek pengembangan Perangkat Lunak itu sendiri dengan tetap memperhatikan tahapan-tahapan pengembangan sebelumnya.

Dalam pengembangannya perangkat lunak memiliki berbagai model yaitu model water fall ('model konvensional' sebagai model terdahulu yang dikembangkan dan karena model water fall nyaris sama dengan siklus hidup pengembangan sistem), model prototype ('model yang disukai oleh user dan pengembang), model sequensial linear, model RAD 'rapid aplikation model', model 'formal method' atau 'metode formal' disini sebelum diadakannya implementasi terlebih dahulu rancangan model yang dibuat diverifikasi terlebih dahulu sehingga tidak ada lagi kesalahan - kesalahan pada saat implementasi.

Rekayasa Komputer(Rekayasa Perangkat Keras)
Rekayasa Komputer adalah ilmu yang mempelajari analisis, desain, dan konstruksi dari perangkat keras komputer.

Ilmu yang mempelajari segala aspek pembuatan, konstruksi, pemeliharaan perangkat lunak.

Keamanan Informasi

Keamanan Informasi adalah ilmu yang mempelajari analisis dan implementasi dari keamanan sistem informasi (termasuk Kriptografi).

sumber:www.wikipedia.org

Pengertian Komputasi

Pengertian Komputasi

Komputasi sebetulnya bisa diartikan sebagai cara untuk menemukan pemecahan masalah dari data input dengan menggunakan suatu algoritma. Hal ini ialah apa yang disebut dengan teori komputasi, suatu sub-bidang dari ilmu komputer dan matematika. Selama ribuan tahun, perhitungan dan komputasi umumnya dilakukan dengan menggunakan pena dan kertas, atau kapur dan batu tulis, atau dikerjakan secara mental, kadang-kadang dengan bantuan suatu tabel. Namun sekarang, kebanyakan komputasi telah dilakukan dengan menggunakan komputer.

Secara umum iIlmu komputasi adalah bidang ilmu yang mempunyai perhatian pada penyusunan model matematika dan teknik penyelesaian numerik serta penggunaan komputer untuk menganalisis dan memecahkan masalah-masalah ilmu (sains). Dalam penggunaan praktis, biasanya berupa penerapan simulasi komputer atau berbagai bentuk komputasi lainnya untuk menyelesaikan masalah-masalah dalam berbagai bidang keilmuan, tetapi dalam perkembangannya digunakan juga untuk menemukan prinsip-prinsip baru yang mendasar dalam ilmu.

Bidang ini berbeda dengan ilmu komputer (computer science), yang mengkaji komputasi, komputer dan pemrosesan informasi. Bidang ini juga berbeda dengan teori dan percobaan sebagai bentuk tradisional dari ilmu dan kerja keilmuan. Dalam ilmu alam, pendekatan ilmu komputasi dapat memberikan berbagai pemahaman baru, melalui penerapan model-model matematika dalam program komputer berdasarkan landasan teori yang telah berkembang, untuk menyelesaikan masalah-masalah nyata dalam ilmu tersebut.

Kelahiran

Ilmu atau sains berdasarkan obyek kajiannya dibedakan antara Fisika, Kimia, Biologi dan Geologi. Ilmu dapat pula digolongkan berdasarkan metodologi dominan yang digunakannya, yaitu ilmu pengamatan/percobaan (observational/experimental science), ilmu teori (theoretical science) dan ilmu komputasi (computational science). Yang terakhir ini bisa dianggap bentuk yang paling baru yang muncul bersamaan dengan perkembangan kekuatan pemrosesan dalam komputer dan perkembangan teknik-teknik metode numerik dan metode komputasi lainnya.

Dalam ilmu (sains) tradisional seperti Fisika, Kimia dan Biologi, penggolongan ilmu berdasarkan metodologi dominannya juga mewujud, yang ditunjukkan dengan munculnya bidang-bidang khusus berdasarkan penggolongan tsb. lengkap dengan jurnal-jurnal yang relevan untuk melaporkan hasil-hasil penelitiannya. Sebagai contoh dalam kimia, melengkapi kimia percobaan (experimental chemistry) dan kimia teori (theoretical chemistry), berkembang pula kimia komputasi (computational chemistry), seperti juga di bidang Biologi dikenal Biologi Teori (theoretical biology) serta Biologi Komputasi (computational biology), lengkap dengan jurnalnya seperti Journal of Computational Chemistry dan Journal of Computational Biology. Cara penggolongan yang digunakan berbeda dengan cara penggolongan lain berdasarkan obyek kajian, seperti penggolongan kimia atas Kimia Organik, Kimia Anorganik, dan Biokimia.

Walaupun dengan titik pandang yang berbeda, ilmu komputasi sebagai bentuk ketiga dari ilmu (sains) telah banyak disampaikan oleh berbagai pihak, antara lain Stephen Wolfram dengan bukunya yang terkenal: A New Kind of Science, dan Jürgen Schmidhuber.

Komputasi sains

Komputasi sains merupakan salah satu cabang ilmu komputasi. Secara umum komputasi sains mengkaji aspek-aspek komputasi untuk aplikasi / memecahkan masalah di bidang sains lain, seperti fisika, kimia, biologi dan lain-lain.

Di Indonesia sudah banyak pertemuan atau kegiatan ilmiah terkait dengan komputasi, tetapi umumnya lebih terkait dengan aspek teknologi informasi. Sedangkan kajian di komputasi sains masih sangat kurang. Hal ini tidak mengherankan karena komputasi sains lebih condong sebagai kajian teori murni, sehingga komunitasnya masih sangat terbatas seperti halnya fisika teori. Hanya ada satu kegiatan ilmiah yang terkait langsung dan fokus pada kajian komputasi sains, yaitu Workshop on Computational Science yang diadakan rutin setiap tahun oleh konsorsium yang tergabung dalam Masyarakat Komputasi Indonesia - MKI[1]


sumber:www.wikipedia.org

Pengertian Algoritma

Pengertian Algoritma

Dalam matematika dan komputasi, algoritma atau algoritme [1] merupakan kumpulan perintah untuk menyelesaikan suatu masalah. Perintah-perintah ini dapat diterjemahkan secara bertahap dari awal hingga akhir. Masalah tersebut dapat berupa apa saja, dengan catatan untuk setiap masalah, ada kriteria kondisi awal yang harus dipenuhi sebelum menjalankan algoritma. Algoritma akan dapat selalu berakhir untuk semua kondisi awal yang memenuhi kriteria, dalam hal ini berbeda dengan heuristik. Algoritma sering mempunyai langkah pengulangan (iterasi) atau memerlukan keputusan (logika Boolean dan perbandingan) sampai tugasnya selesai.

Desain dan analisis algoritma adalah suatu cabang khusus dalam ilmu komputer yang mempelajari karakteristik dan performa dari suatu algoritma dalam menyelesaikan masalah, terlepas dari implementasi algoritma tersebut. Dalam cabang disiplin ini algoritma dipelajari secara abstrak, terlepas dari sistem komputer atau bahasa pemrograman yang digunakan. Algoritma yang berbeda dapat diterapkan pada suatu masalah dengan kriteria yang sama.

Kompleksitas dari suatu algoritma merupakan ukuran seberapa banyak komputasi yang dibutuhkan algoritma tersebut untuk menyelesaikan masalah. Secara informal, algoritma yang dapat menyelesaikan suatu permasalahan dalam waktu yang singkat memiliki kompleksitas yang rendah, sementara algoritma yang membutuhkan waktu lama untuk menyelesaikan masalahnya mempunyai kompleksitas yang tinggi.

Sejarah istilah "algoritma"
Kata algoritma berasal dari latinisasi nama seorang ahli matematika dari Uzbekistan Al Khawārizmi (hidup sekitar abad ke-9), sebagaimana tercantum pada terjemahan karyanya dalam bahasa latin dari abad ke-12 "Algorithmi de numero Indorum". Pada awalnya kata algorisma adalah istilah yang merujuk kepada aturan-aturan aritmetis untuk menyelesaikan persoalan dengan menggunakan bilangan numerik arab (sebenarnya dari India, seperti tertulis pada judul di atas). Pada abad ke-18, istilah ini berkembang menjadi algoritma, yang mencakup semua prosedur atau urutan langkah yang jelas dan diperlukan untuk menyelesaikan suatu permasalahan. Masalah timbul pada saat akan menuangkan bagaimana proses yang harus dilalui dalam suatu/sebuah sistem (program) bagi komputer sehingga pada saat eksekusinya, komputer dapat bekerja seperti yang diharapkan. Programer komputer akan lebih nyaman menuangkan prosedur komputasinya atau urutan langkah proses dengan terlebih dahulu membuat gambaran (diagram alur) diatas kertas.

Jenis-jenis Algoritma

Terdapat beragam klasifikasi algoritma dan setiap klasifikasi mempunyai alasan tersendiri. Salah satu cara untuk melakukan klasifikasi jenis-jenis algoritma adalah dengan memperhatikan paradigma dan metode yang digunakan untuk mendesain algoritma tersebut. Beberapa paradigma yang digunakan dalam menyusun suatu algoritma akan dipaparkan dibagian ini. Masing-masing paradigma dapat digunakan dalam banyak algoritma yang berbeda.

 -   Divide and Conquer, paradigma untuk membagi suatu permasalahan besar menjadi permasalahan-permasalahan yang lebih kecil. Pembagian masalah ini dilakukan terus menerus sampai ditemukan bagian masalah kecil yang mudah untuk dipecahkan. Singkatnya menyelesaikan keseluruhan masalah dengan membagi masalah besar dan kemudian memecahkan permasalahan-permasalahan kecil yang terbentuk.

-    Dynamic programming, paradigma pemrograman dinamik akan sesuai jika digunakan pada suatu masalah yang mengandung sub-struktur yang optimal (, dan mengandung beberapa bagian permasalahan yang tumpang tindih . Paradigma ini sekilas terlihat mirip dengan paradigma Divide and Conquer, sama-sama mencoba untuk membagi permasalahan menjadi sub permasalahan yang lebih kecil, tapi secara intrinsik ada perbedaan dari karakter permasalahan yang dihadapi.

    Metode serakah. Sebuah algoritma serakah mirip dengan sebuah Pemrograman dinamik, bedanya jawaban dari submasalah tidak perlu diketahui dalam setiap tahap; dan menggunakan pilihan "serakah" apa yang dilihat terbaik pada saat itu.


sumber :www.wikipedia.org

Apa Itu PageRank dan pengertiannya ?

Apa Itu PageRank ?
Dan pengertiannya  ?

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 dan diciptakan oleh pendirinya, Larry Page dan Sergey Brin yang merupakan mahasiswa Ph.D. Universitas Stanford.

Cara kerja

Sebuah situs akan semakin populer jika semakin banyak situs lain yang meletakkan link yang mengarah ke situsnya, dengan asumsi isi/content situs tersebut lebih berguna dari isi/content situs lain. 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.

Konsep

Banyak cara digunakan search engine dalam menentukan kualitas/rangking sebuah halaman web, mulai dari penggunaan 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 inbound link (link masuk) dan outbound link (link keuar) dari setiap halaman web.

PageRank, memiliki konsep dasar yang sama dengan link popularity, tetapi tidak hanya memperhitungkan “jumlah” inbound dan outbound link. Pendekatan yang digunakan adalah sebuah halaman akan diangap penting jika halaman lain memiliki link ke halaman tersebut. Sebuah halaman juga akan menjadi semakin penting jika halaman lain yang memiliki rangking (pagerank) tinggi mengacu ke halaman tersebut.

Dengan pendekatan yang digunakan PageRank, proses terjadi secara rekursif dimana sebuah rangking akan ditentukan oleh rangking dari halaman web yang rangkingnya ditentukan oleh rangking halaman web lain yang memiliki link ke halaman tersebut. Proses ini berarti suatu proses yang berulang (rekursif). Di dunia maya, ada jutaan bahkan milyaran halaman web. Oleh karena itu sebuah rangking halaman web ditentukan dari struktur link dari keseluruhan halaman web yang ada di dunia maya. Sebuah proses yang sangat besar dan komplek.




Algoritma

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 algoritma lain yang dipublikasikan

    PR(A) = (1-d) / N + d ( ( PR(T1) / C(T1) ) + … + ( PR(Tn) / C(Tn) ) )

    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 terindeks oleh Google)

Dari algoritma di atas dapat dilihat bahwa pagerank ditentukan untuk setiap halaman anda bukan keseluruhan situs web. Pagerank sebuah halaman ditentukan dari pagerank halaman yang mengacu kepadanya yang juga menjalani proses penentuan pagerank dengan cara yang sama, jadi proses ini akan berulang sampai ditemukan hasil yang tepat.

Akan tetapi pagerank halaman A tidak langsung diberikan kepada halaman yang dituju, akan tetapi sebelumnya dibagi dengan jumlah link yang ada pada halaman T1 (outbound link), dan pagerank itu akan dibagi rata kepada setiap link yang ada pada halaman tersebut. Demikian juga dengan setiap halaman lain “Tn” yang mengacu ke halaman “A”.

Setelah semua pagerank yang didapat dari halaman-halaman lain yang mengacu ke halaman “A” dijumlahkan, nilai itu kemudian dikalikan dengan damping factor yang bernilai antara 0 sampai 1. Hal ini dilakukan agar tidak keseluruhan nilai pagerank halaman T didistribusikan ke halaman A.

Random surfer model

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 merupakan jumlah keseluruhan halaman web, jadi seorang user memiliki probabilitas mengunjungi sebuah halaman dibagi dengan total jumlah halaman yang ada. Sebagai 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).

Alur waktu

    Awal 1996, pemikiran awal
    7 September 1998 di ruang garasi rumah teman mereka di Menlo Park, California
    Februari 1999 perusahaan tersebut pindah ke kantor di 165 University Ave., Palo Alto, California
    Akhir 1999 sampai sekarang pindah ke "Googleplex"


Sumber berasal dari www.wikipedia.org

Pengertian SEO ( Search Engine Optimization)

 Pengertian SEO ( Search Engine Optimization)

 APA ITU SEO ?

Optimisasi mesin pencari (bahasa Inggris: Search Engine Optimization, biasa disingkat SEO) adalah serangkaian proses yang dilakukan secara sistematis yang bertujuan untuk meningkatkan volume dan kualitas trafik kunjungan melalui mesin pencari menuju situs web tertentu dengan memanfaatkan mekanisme kerja atau algoritma mesin pencari tersebut. Tujuan dari SEO 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.

Sejalan dengan makin berkembangnya pemanfaatan jaringan internet sebagai media bisnis, kebutuhan atas SEO juga semakin meningkat. Berada pada posisi teratas hasil pencarian akan meningkatkan peluang sebuah perusahaan pemasaran berbasis web untuk mendapatkan pelanggan baru. Peluang ini dimanfaatkan sejumlah pihak untuk menawarkan jasa optimisasi mesin pencari bagi perusahaan-perusahaan yang memiliki basis usaha di internet.

Sejarah

Menurut Danny Sullivan, istilah search engine optimization pertama kali digunakan pada 26 Juli tahun 1997 oleh sebuah pesan spam yang diposting di Usenet. Pada masa itu algoritma mesin pencari belum terlalu kompleks sehingga mudah dimanipulasi.

Versi awal algoritma pencarian didasarkan sepenuhnya pada informasi yang disediakan oleh webmaster melalui meta tag pada kode html situs web mereka. Meta tag menyediakan informasi tentang konten yang terkandung pada suatu halaman web dengan serangkaian kata kunci (keyword). Sebagian webmaster melakukan manipulasi dengan cara menuliskan katakunci yang tidak sesuai dengan konten situs yang sesungguhnya, sehingga mesin pencari salah menempatkan dan memeringkat situs tersebut. Hal ini menyebabkan hasil pencarian menjadi tidak akurat dan menimbulkan kerugian baik bagi mesin pencari maupun bagi pengguna internet yang mengharapkan informasi yang relevan dan berkualitas.

Larry Page dan Sergey Brin, dua mahasiswa doktoral ilmu komputer Universitas Stanford, berusaha mengatasi permasalahan tersebut dengan membangun Backrub, sebuah mesin pencari sederhana yang mengandalkan perhitungan matematika untuk memeringkat halaman web. Algoritma tersebut, yang dinamakan PageRank, merupakan fungsi matematika yang kompleks berupa kombinasi antara perhitungan jumlah link yang mengarah pada suatu halaman web dengan analisis atas kualitas masing-masing link tersebut.

Berdasarkan prinsip kerja PageRank, secara umum bisa dikatakan bahwa halaman web yang memperoleh peringkat tinggi adalah halaman web yang banyak di-link oleh halaman web lain. Nilai PageRank juga akan semakin tinggi apabila halaman web yang mengarah kepadanya juga memiliki kualitas yang tinggi. Nilai sebuah link dari situs berkualitas tinggi seperti Yahoo! atau DMOZ dapat bernilai lebih tinggi daripada kombinasi nilai link dari seratus situs web berkualitas rendah.

Backrub hanyalah sebuah permulaan. Pada tahun 1998 Page dan Brin mendirikan Google yang merupakan versi tingkat lanjut dari Backrub. Dalam waktu singkat Google memperoleh reputasi dan kepercayaan dari publik pengguna internet karena berhasil menyajikan hasil pencarian yang berkualitas (tidak dimanipulasi), cepat, dan relevan. PageRank lantas menjadi standar baik bagi mesin pencari lain maupun bagi webmaster yang berusaha agar situs webnya memperoleh nilai PageRank setinggi mungkin sehingga menempati posisi tertinggi pada hasil pencarian.

Webmaster dan mesin pencari
Sejak tahun 1997 perusahaan mesin pencari menyadari bahwa beberapa [webmaster] (pengelola website) melakukan segala hal untuk dapat terindeks pada urutan teratas hasil pencarian, termasuk dengan cara-cara yang manipulatif dan ilegal. Infoseek, salah satu mesin pencari generasi pertama, melakukan perbaikan pada algortima mereka untuk mencegah manipulasi dengan "meta tag" yang tidak relevan.

Bagaimanapun, dalam beberapa hal mesin pencari juga menyadari nilai ekonomi yang besar dari peringkat hasil pencarian, dan mereka kadang-kadang memiliki kepentingan terselubung dari aktivitas perusahaan SEO. Beberapa perusahaan mesin pencari mengirim perwakilan atau menjadi tamu pada event-event rutin yang diselenggarakan komunitas SEO.

Mesin pencari besar seperti Google dan Yahoo! menyediakan program dan panduan yang memungkinkan webmaster mengoptimalkan situsnya agar terindeks dengan baik. Google menyediakan aplikasi Webmaster Tool (anda harus mempunyai akun di Google guna melihat tool ini) dan memperkenalkan sitemap berbasis XML standar mereka, sedangkan Yahoo! menyediakan program Site Explorer (juga harus login dengan akun pengguna Yahoo! anda) yang memungkinkan webmaster mendaftarkan URL situs, mengecek jumlah halaman web mereka yang telah terindeks di data-base Yahoo!, dan melihat informasi link masuk. Namun demikian mesin pencari tidak mentolerir metode SEO yang manipulatif dan menghalalkan segala cara.


Etika dan legalitas

Sistem PageRank, walau menerapkan algoritma yang kompleks, belakangan juga tidak lagi sepenuhnya mampu menghadapi trik dan manipulasi. Sejumlah webmaster dan praktisi SEO telah mengembangkan beberapa metode yang memanfaatkan cara kerja PageRank agar halaman web klien mereka berada pada peringkat pertama hasil pencarian. Google secara resmi telah melarang penggunaan beberapa teknik ilegal seperti link farming, doorway pages, keyword stuffing, dan auto generated pages atau scraper pages. Situs atau layanan SEO yang tetap menggunakanannya terancam akan dihapus dari indeks pencarian.

Ancaman Google dan mesin pencari lain bukan hanya gertakan. Beberapa perusahaan layanan SEO beserta klien mereka yang tidak mengindahkan larangan tersebut menerima penalti yang serius karena perbuatan ilegal mereka. Pada tahun 2005, Matt Cutts dari Google mengatakan bahwa URL sebuah firma SEO bernama Traffic Power beserta klien-klien mereka telah dihapus dari indeks Google karena menggunakan teknik SEO ilegal. Kasus lain yang terkenal adalah ketika Google pada Februari 2006 menghapus situs web perusahaan BMW dan Ricoh Jerman dari daftar karena terbukti menggunakan metode SEO yang manipulatif. BMW dan Ricoh dengan segera meminta maaf kepada Google dan memperbaiki situs mereka. Google kemudian memasukkan kembali situs web mereka ke dalam indeks pencarian. Namun skandal tersebut tetap meninggalkan citra buruk dan memalukan bagi kedua perusahaan tersebut.

Berdasarkan panduan resmi mesin pencari, SEO bukanlah teknik ilegal sepanjang dilakukan dengan mengikuti etika dan aturan yang ada. Hal tersebut untuk menjamin setiap situs web memperoleh kesempatan yang sama dalam pencarian, dan pemeringkatan dilakukan dengan obyektif, di mana yang paling berperan dalam menentukan peringkat suatu halaman web adalah kualitas dan manfaatnya bagi pengguna internet.

Tokoh-tokoh SEO Terkemuka
Selain pendiri Google Larry Page dan Sergey Brin, beberapa orang menjadi figur yang dihargai dan pendapatnya dijadikan acuan seputar bisnis mesin pencari dan SEO.

Danny Sullivan
Mantan wartawan LA Times yang mendirikan situs web Search Engine Watch yang aktif menyoroti perkembangan bisnis dan teknologi mesin pencari. Kini dia aktif menulis dan membuat reportase di Search Engine Land.


Matt Cutts

Programmer dan mantan pegawai NSA (National Security Agency) Amerika Serikat yang bergabung dengan Google pada tahun 2001 dan saat ini mengepalai tim penanggulangan spam Google. Selain menjadi karyawan Google, Matt Cutts adalah seorang blogger terkemuka. Artikel-artikel di blognya menjadi rujukan para praktisi SEO dari seluruh dunia, karena blognya sering menjadi sumber pertama setiap informasi mengenai perkembangan teknologi pencarian Google. Matt Cutts sering dianggap sebagai juru bicara tidak resmi Google.

Vannesa Fox

Mantan karyawati Google. Vannesa dikenal di kalangan webmaster sebagai konseptor dan programmer yang mengepalai proyek Google Webmaster Central.

Strategi pemasaran internasional
Bisnis dan layanan SEO berkembang pesat seiring dengan pertumbuhan web, yang menyebabkan sebuah situs harus berusaha lebih keras agar alamatnya lebih mudah ditemukan pengunjung di antara jutaan alamat situs lain dari seluruh dunia yang menjadi kompetitornya. Mesin pencari merupakan pintu masuk utama, karena pengguna internet tidak lagi sanggup menghafalkan jutaan situs web, dan sebagai gantinya mereka mengandalkan hasil pencarian dari Google, Yahoo!, Bing, dan mesin pencari lain.

Berada pada posisi teratas atau setidaknya halaman pertama hasil pencarian untuk subyek tertentu memberikan keuntungan ganda bagi perusahaan pemasaran via internet:

    Peluang calon pelanggan mengunjungi situs web mereka menjadi lebih besar. Hal tersebut dapat berlanjut pada meningkatnya tingkat konversi dari pengunjung biasa menjadi pembeli.
    Berada pada peringkat pertama hasil pencarian memberikan citra dan reputasi yang baik bagi sebuah situs di mata pengunjung.

Mesin pencari pada umumnya tidak mencari keuntungan secara langsung dari hasil pencarian organik. Pendapatan usaha mereka diperoleh dari iklan yang ditampilkan pada bagian atas atau samping hasil pencarian organik tersebut. Perusahaan yang kurang berhasil menerapkan strategi SEO sehingga alamat situsnya tidak berada pada posisi teratas dalam hasil pencarian organik masih dapat memperoleh pengunjung dengan beriklan pada mesin pencari tersebut.

Pada Google, pemasangan iklan dapat dilakukan melalui Google AdWords. Google AdWord menerapkan mekanisme pay per click atau bayar per klik, artinya untuk setiap iklan yang diklik oleh pengunjung, pemasang iklan akan dikenakan biaya, yang besarnya berbeda-beda tergantung pada proses lelang (bidding) katakunci yang dilakukan oleh pemasang iklan.


sumber : http://wikipedia.org