Lihat dan hitung, seberapa banyak aplikasi Android yang Anda instal di smartphone Anda?
Pernahkah terbersit di benak Anda bagaimana cara membuat aplikasi-aplikasi tersebut?
Apakah Anda Saat Ini Ingin Sekali Bisa Bikin Aplikasi Android Sendiri? Seperti aplikasi game edukasi, media pembelajaran, aplikasi berbasis sensor, aplikasi multimedia, dan lain sebagainya?
Tetapi
1. Tidak Ngerti Coding
2. Tidak Tahu Computer Programming
3. Tidak Paham Bahasa Pemrograman Android
4. Dan Sama Sekali Bukan Lulusan IT?
Jangan Khawatir ...
Ternyata, bikin aplikasi Android itu SANGAT MUDAH, bahkan bagi Pemula sekalipun.
Sekarang Anda bisa bikin aplikasi Android dengan Cepat, bahkan TANPA HARUS CODING.
Tak peduli apapun latar belakang Anda, bikin aplikasi Android itu MUDAH, semudah bermain Puzzle.
Anda Hanya Perlu 4 Langkah berikut ini :
1. Drag & drop komponen-komponen yang dibutuhkan
2. Percantik tampilan aplikasi dengan mengatur layout dan desain tampilan
3. Susun blok-blok kode programnya, dan
4. Build aplikasi Anda jadi file instalasi *.APK
Lantas, Bagimana Cara Memulainya?
Mudah kok, karena sudah hadir untuk Anda Di Sini :
Video tutorial yang membahas cara membuat aplikasi Android dengan sangat MUDAH, CEPAT, & TANPA CODING menggunakan tools App Inventor 2.
Aku copy paste dari om wiki nih silahkan baca aja sendiri okey
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.
Trus bagaimana cara kerja Page Rank?
Sebuah situs akan semakin populer jika semakin banyak situs lain yang meletakan 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.
Banyak cara digunakan search engine dalam menentukan kualitas/rangking sebuah halaman web, 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 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.
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) ) )
* 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).
Wahhh Panjang amattt diatass aku juga lum sempet baca semuanya aku copas aja dari om wikipedia.org heheheeee yawdah deh tapi sebelum kamu dapet pagerank kamu harus baca cara daftar di searach engine... kalau sudah mari silahkan cek page rank kamu dibawah
| Check Page Rank of any web site pages instantly: |
This free page rank checking tool is powered by Page Rank Checker service |
Wahh tools diatas juga saya ambil dari prchecker.info jadi selengkapnya kamu bisa kunjungi website tersebut okey...
Udah ya Anas udah Capekkkk Tapi tips SEO selanjutnya akan menyusul okey..
Pengelola Blog : ABDUL WAHAB
Judul : Berapa Page Rank Blog Kamu
Ditulis oleh : Kejutan Internet pada hari
Rating Blog : 5 dari 5
Terima kasih Anda telah membaca artikel tentang Berapa Page Rank Blog Kamu
Anda boleh menyebar luaskannya atau mengcopy paste-nya jika artikel ini sangat bermanfaat bagi Blog dan teman-teman anda.
Namun jangan lupa harap memberikan link aktif dofollow yang mengarah ke URL ini ya
https://kejutaninternet.blogspot.com/2008/07/berapa-page-rank-blog-kamu.html
Dan Terima kasih sekali lagi atas kunjungan Anda.
Ditulis oleh : Kejutan Internet pada hari
Rating Blog : 5 dari 5
Terima kasih Anda telah membaca artikel tentang Berapa Page Rank Blog Kamu
Anda boleh menyebar luaskannya atau mengcopy paste-nya jika artikel ini sangat bermanfaat bagi Blog dan teman-teman anda.
Namun jangan lupa harap memberikan link aktif dofollow yang mengarah ke URL ini ya
https://kejutaninternet.blogspot.com/2008/07/berapa-page-rank-blog-kamu.html
Dan Terima kasih sekali lagi atas kunjungan Anda.
Kritik dan saran atau apapun bisa anda sampaikan melalui kotak komentar.
Dan mohon maaf jika komentar atau pertanyaan tidak bisa cepat saya respon,
karena Saya tidak bisa selalu online selama 24 Jam.
Mau Di Buatkan Blog Siap Pakai Seperti Ini ?.