Implementasi Google Pagerank untuk Menentukan Ranking Halaman Website
Etvin Trio Sagita 1,* , Abd. Charis Fauzan 2 , Muhammad Holili 3 , Binti Aulatul Mufida 4 , Muhammad Asfa Ilhami 5
Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Nahdlatul Ulama Blitar, Indonesia
1 etvinzeka@gmail.com; 2 abdcharis@unublitar.ac.id; 3 holilimuhammad11@gmail.com; 4 bintiaula01@gmail.com;
5 asfailhami123@gmail.com * corresponding author

## PENDAHULUAN
Pagerank adalah sebuah algoritma yang berfungsi menentukan situs laman mana  yang lebih  penting  atau  populer. Pagerank merupakan  salah  satu  fitur  utama  mesin  pencari google. Cara kerja Pagerank adalah sebuah situs akan semakin populer jika semakin banyak situs lain yang mengarah ke situsnya, dengan asumsi isi/content situs tersebut lebih berguna dari isi/content situs lain. Peringkat halaman dihitung dengan skala 1-10 [1]. Model  yang mendasari Pagerank sangat terkait dengan indeks kutipan yang digunakan dalam literatur ilmiah  untuk  mengevaluasi  pentingnya  publikasi  [2].  Pada  penelitian  kali  ini  Google Pagerank digunakan untuk megecek apakah halaman website memiliki sebuah otoritas atas isinya, jika halaman web semakin tinggi peringkatnya, maka kualitas dan otoritasnya lebih baik  ketimbang  halaman web lainnya  [3].    Algoritma Pagerank ini  menggunakan  fungsi matematika  yang  kompleks  berupa  kombinasi  antara  perhitungan  jumlah  link  yang mengarah  pada  suatu  halaman web dengan  analisis  atau  kualitas  masing  -  masing  link tersebut.  Dengan  menggunakan  algoritma Pagerank dapat  diketahui  skala  kepopuleran sebuah website [4].
Penelitian terdahulu tentang Pagerank pernah dilakukan Oleh Rima Aprilia[5]  yang di implementasikan  pada  matlab  untuk  membentuk  sebuah  program  dalam  m-file  yang berfungsi untuk membuka file dan mengkompilasi perintah-perintah didalamnya. Kemudian Oleh Yunius Nainggolan[6] yang di implementasikan pada aplikasi riset kanker sebagai alat bantu dalam peperangan melawa kanker. Kemudian pada penelitian selanjutnya Oleh Erwin Renaldhy  dan  Muhammad  Rizal  H  [7]  yang  di  implementasikan  pada  Pemrograman berorientasi  objek  (OOP).  Namun  pada  penelitian  ini  kami  implementasikan  untuk menghitung halaman website menggunakan  Microsoft Office Excel 2013 sebagai pembeda dari penelitian sebelumnya[8].

## I N F O A R T I K E L

## A B S T R A K
Sejarah Artikel Diterima: 10 Oktober 2019 Direvisi: 13 Desember 2020 Diterbitkan: 30 April 2020 Penelitian ini bertujuan untuk  untuk megecek apakah halaman website
memiliki sebuah otoritas atas isinya, jika halaman web semakin tinggi peringkatnya,  maka  kualitas  dan  otoritasnya  lebih  baik  ketimbang halaman web lainnya. Ada  banyak  pemeriksa  Google Pagerank yang tersedia  di  internet,  sebagian  besar  metode  rekayasa  dan  perhitungan yang digunakan adalah nilai yang sama yang  menghasilkan perkiraan yang  dekat  dengan  nilai  aktual  peringkat.  Perhitungan  ini  akan menghitung hasil perhitungan persisten dan menghasilkan perhitungan Pagerank dan perhitungannya menggunakan aplikasi Microsoft Office Excel  2013. Pagerank mungkin  merupakan  cara  yang  baik  untuk membantu  dan  mewakili  halaman  yang  akan  ditampilkan.  Secara keseluruhan,  percobaan  kami  dengan Pagerank menunjukkan  bahwa struktur  grafik Web sangat  berguna  untuk  berbagai  tugas  pencarian informasi. Kata Kunci Google Pagerank Website Perankingan
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  diuraikan  maka  penelitian  ini  berfokus  untuk mengimplementasikan  google Pagerank untuk merangking halaman website . Seperti yang kita  ketahui  bahwa  Google  adalah  mesin  pencari  paling  popular  di  dunia.  Kita  bisa mendapatkan  begitu  banyak  informasi  dan  percaya  pada  hasil  Google.  Jadi,  informasi  itu informasi palsu, tipuan atau informasi salah, itu semua muncul di Google.

## METODE
Metode penelitian terdiri dari beberapa tahap yaitu, pengambilan dan pengumpulan data. Yang di ranking adalah halaman website http://www.kitainformatika.com/2019/06/kriptografi-dokumen-word-docdocx.html?m=1. Website ini  kami  ranking  untuk  diketahui  tingkat  kepopuleran  nya.  Tahap  pertama  yang dilakukan yaitu pengambilan data dengan cara mengumpulkan data dari  halaman website , kemudian  dilakukan  tahap  filterisasi.  Tahap  kedua  mengambildan  dokumen  dilakukan dengan  mengumpulkan  jurnal  dari  penelitian  terdahulu  untuk  dijadikan  referensi  pada beberapa  komponen  yaitu  judul,  abstrak,  peneliti  dan  referensi.  Tahap  ketiga pengimplementasian Google Pagerank menggunakan Microsoft Office Excel 2013. Tahap keempat  pengujian  dan  evaluasi    menggunakan  rumus.  Persamaan  (1)  adalah  rumus algoritma Pagerank untuk melakukan perangkingan.
PR(A) = ((1-d)+d (PR(T1)/C(T1) + ... + PR(Tn)/C(Tn))      (1) Keterangan: PR(A)  : Pagerank halaman A d : damping factor yang bisa diberi antara 0 dan 1
PR(T1) : nilai Pagerank halaman T1 C(T1)  : jumlah link yang keluar dari halaman T1 berlaku seterusnya dari T2 sampai Tn [9].
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 [10].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  kali  ini  penulis  menggunakan  aplikasi  Microsoft  Office  Excel  untuk menerapkan  perhitungan Pagerank .  Di  bagian  ini  penulis  memberikan  instruksi  untuk menyiapkan spreadsheet Excel untuk menghitung Pagerank dengan sistem sebagai berikut.
Langkah 1:
Matriks  hyperlink.  Dalam  spreadsheet  Excel,  masukkan  matriks  hyperlink  A  yang  sesuai dengan Gambar 1. Jumlah baris telah dihitung dengan memasukkan rumus = SUM (B3: D3) di sel E3 dan kemudian menyeret ke sel E5.
Vol. 2, No. 1, April 2020, Halaman 68-72
Langkah 2:
Sekarang mengatur spreadsheet untuk secara otomatis menghitung matriks Stochastic S dari matriks  A  seperti  yang  ditunjukkan  Gambar  2,    masukkan  Rumusnya  =IF($E3=0,  1/3, B3/$E3)  di  sel  B9,  dan  kemudian  drag  Across  dan  down  untuk  membuat  matriks  3x3. (Perhatikan penggunaan penting dari tanda $ dalam rumus ini, untuk mencegah perubahan kolom ' E ' ketika diseret).

## Gambar 2. Stochastic matrix S
Langkah 3:
Selanjutnya  masukkan  nilai  0,85  sebagai  damping  factor  ke  dalam  sel  B14.  Seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 3, Setelah itu untuk membuat Google matriks masukkan rumus =$B$14*B9 + (1-$B$14)/3 di sel B18, lalu seret ke kiri dan kanan.
Gambar 3. Damping factor dan google matrix G
Langkah 4:
Pada Iterasi pertama untuk memecahkan persamaan Pagerank v = vG. tambahkan dengan memasukkan hasil dari 1/3 dalam sel H4, I4, J4. Dalam melakukan perkalian matriks yang diperlukan untuk menghitung v (1) , v (2) , v (3) ,..., kita akan menggunakan formula array Excel. Pertama  kita  hitung  vektor  v (1) =  v (0) G .  blok  kolom  H5:  J5,  yang  merupakan  hasil  dari
Vol. 2, No. 1, April 2020, Halaman 68-72
perkalian  matriks.  Kemudian  selanjutnya  masukkan  rumusnya  =MMULT(H4:J4, $B$18:$D$20)  dan  tekan  Control-Shift-Enter.  Sehingga  akan  mendapatkan  hasil  v (1) =(0.475.0.333333.0.191667). seperti pada Gambar 4 berikut ini.
Gambar 4. hasil Iterasi pertama
Langkah 5:
Langkah  terakhir  blok  kolom  H5:  J5  kemudian  seret  ke  bawah  untuk  mendapatkan  hasil iterasi  yang sesuai. kemudian Spreadsheet harus sesuai pada gambar 5 berikut. Dari hasil penelitian tersebut telah ditemukan hasil Pagerank s P1, P2 dan P3 adalah 0,397, 0,388 dan 0,215.

## Gambar 5. Hasil kalkulasi Pagerank

## KESIMPULAN
Dengan menggunakan metode Pagerank ini peneliti dapat menyimpulkan bahwa hasil pencarian suatu Web yang lebih penting. Dalam percobaan, ini ternyata memberikan hasil pencarian  berkualitas  tinggi  untuk  pengguna. Pagerank juga  dapat  digunakan  untuk memisahkan satu set kecil dokumen. penelitian telah menemukan bahwa Pagerank s P1, P2 dan  P3  adalah  0,397,  0,388  dan  0,215.  Secara  keseluruhan,  percobaan  peneliti  dengan Pagerank menunjukkan  bahwa  struktur  grafik Web sangat  berguna  untuk  berbagai  tugas
Vol. 2, No. 1, April 2020, Halaman 68-72
pencarian informasi.Pengujian ini masih bersifat sederhana belum menggunakan data yang lebih besar.

## REFERENSI
[1] lita  karlitasari  yani  nuryani,  sri  styaningsih,  “penerapan  algoritma Pagerank untuk  melihat  tingkat kepopuleran website ,” penerapan Algoritm. Pagerank untuk melihat tingkat kepopuleran website , vol. 3, 2014.
[2] D. R. Andriyana, A. Komarudin, and R. Ilyas, “Visualisasi dan Pembobotan Jaringan Sitasi Makalah Ilmiah Dengan Algoritma Pagerank ,” pp. 325–327, 2019.
[3] R. Aprilia, “PENENTUAN RANKING SUATU WEB DENGAN ALGORITMA,” 2009.
[4] M. Bianchini, M. Gori, and F. Scarselli, “Inside Pagerank ,” vol. 5, no. 1, pp. 92–128, 2005.
[5] R. Aprilia and R. F. Sari, “IMPLEMENTATION OF PAGERANK ALGORITHM IN MATLAB,” vol. 1, no. 1, pp. 33–40, 2017.
[6] Y.  Nainggolan,  “Implementasi  Breadth-First  Search : Pagerank Algorithm  dan  Aplikasinya  dalam Riset Kanker,” 2013.
[7] E. Renaldhy and M. R. H, “IMPLEMENTASI ALGORITMA PAGERANK PADA PEMROGRAMAN BERORIENTASI OBJEK ( OOP ) ( Studi kasus Menggunakan Bahasa Pemrograman Java ),” pp. 108– 116.
[8] “Maths delivers ! Google Pagerank .”
[9] J. Oliver, “ 済無 No Title No Title,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2013.
[10] L. Choudhary and B. S. Burdak, “Role of Ranking Algorithms for Information Retrieval.”