Analysing the Web

A. Graph Teory
Dalam setiap persoalan, graf memberikan sebuah sruktur model tentang sistem yang kita pelajari, menjelaskan interaksi dan hubungan antara berbagai komponen dalam sistem. Sedangkan dalam berbagai persoalan, masalah yang sering muncul dalam pelaksanaannya adalah mendapatkan sebuah penyusunan yang memenuhi semua permintaan, dan optimal menurut beberapa kriteria seperti harga, pengeluaran atau penampilan.
Graph G didefinisikan sebagai pasangan himpunan (V,E), dengan:
V: himpunan vertex / titik / simpul yang tidak kosong.
E : himpunan edge / sisi / busur yang menghubungkan sepasang simpul
Ditulis G = (V,E) .
Secara geometris, graph digambarkan sebagai kumpulan simpul yang dihubungkan dengan sisi-sisi.
Graf dibagi menjadi berbagai macam, yaitu :
 Berdasarkan ada tidaknya gelang atau sisi ganda pada suatu graf, maka graf digolongkan menjadi dua jenis:
• Graf sederhana (simple graf).
Graf yang tidak mengandung gelang maupun sisi-ganda dinamakan graf sederhana.
• Graf tak-sederhana (unsimple-graf/multigraf).
Graf yang mengandung ruas ganda atau gelung dinamakan graf tak-sederhana (unsimple graf atau multigraf).
 Berdasarkan jumlah simpul pada suatu graf, maka secara umum graf dapat digolongkan menjadi dua jenis:
• Graf berhingga (limited graf)
Graf berhingga adalah graf yang jumlah simpulnya, n, berhingga.
• Graf tak-berhingga (unlimited graf)
Graf yang jumlah simpulnya, n, tidak berhingga banyaknya disebut graf tak-berhingga.

 Berdasarkan orientasi arah pada sisi, maka secara umum graf dibedakan atas 2 jenis:
• Graf tak-berarah (undirected graf)
Graf yang sisinya tidak mempunyai orientasi arah disebut graf tak-berarah.
• Graf berarah (directed graf)
Graf yang setiap sisinya diberikan orientasi arah disebut sebagai graf berarah.
B. Web Mining
Web mining adalah ekstraksi pola-pola penting dan bermanfaat namun tersimpan secara implisit pada kumpulan data yang relatif besar pada layanan world wide web. Web mining teridiri atas tiga bagian yaitu:
 Web content mining
Adalah suatu proses otomatis untuk menemukan informasi yang berguna dari dokumen atau data. Pada prinsipnya teknik ini mengekstraksi kata kunci yang terkandung pada dokumen. Isi data web antara lain dapat berupa teks, citra, audio, video, metadata, dan hyperlink. Ada dua strategi yang umum digunakan: pertama langsung melakukan mining terhadap data, dan kedua melakukan pencarian serta mengimprove hasil pencarian seperti layaknya search engine.
 Web struncture mining
Dikenal juga sebagai web log mining adalah teknik yang digunakan untuk menemukan struktur link dari hyperlink dan membangun rangkuman website dan halaman web. Salah satu manfaatnya adlah untuk menentukan pagerank pada suatu halaman web.
 Web usage mining
Adalah teknik untuk mengenali perilaku pelanggan dan struktur web melalui informasi yang diperoleh dari log, click stream, cookies, dan query. Berbagai tool yang sudah ada antara lain WebLogMiner yang melakukan mining terhadap data log. Teknik yang lebih canggih digunakan untuk melakukan OLAP. Manfaat web usage mining adalah untuk kustomosasi halaman berdasarkan profil pengguna, menentukan ketertarikan pelanggan terhadap produk tertentu, dan menentukan target market yang sesuai.