UI - Skripsi Membership :: Kembali

UI - Skripsi Membership :: Kembali

Pengembangan sistem penilai esai otomatis (SIMPLE-O) berbasis algoritma winnowing = Implementation of automated essay grading based on winnowing algorithm

Yussanti Nur Fajrina; Anak Agung Putri Ratna, supervisor; Fransiskus Astha Ekadiyanto, examiner; Prima Dewi Purnamasari, examiner ([Publisher not identified] , 2017)

 Abstrak

ABSTRAK
Algoritma Winnowing merupakan algoritma dengan sifat character-based, dimana algoritma tersebut menggunakan fingerprint dalam mendeteksi tingkat kesamaan antar teks. Skripsi ini membahas mengenai penerapan dan pengembangan sistem penilai esai otomatis berbasis algoritma winnowing, serta metode-metode untuk mengukur tingkat kesamaan fingerprint. Pengujian beberapa pendekatan metode dilakukan untuk meningkatkan tingkat akurasi dari sistem. Pendekatan metode tersebut adalah dengan metode cosine similarity, jaccard index, dan dice similarity. Implementasi dari algoritma winnowing berhasil meningkatkan akurasi sistem. Peningkatan akurasi ini diukur dengan membandingkan SIMPLE-O berbasis winnowing dengan SIMPLE-O yang telah dikembangkan sebelumnya yaitu berbasis LSA Latent Semantic Analysis .

ABSTRACT
Winnowing algorithm is a character based algorithm. Winnowing used fingerprint to detect the similarity between texts. This thesis discusses the application and the development of automated essay grading SIMPLE O based on winnowing algorithm, as well as methods to measure the similarity between fingerprints. Several text similarity approaches have been tested to improve the accuracy of the system. In term of text similarity, cosine similarity, jaccard index, and dice similarity are used to measure the similarity between texts. Stemming and Synonym Recognition also implemented in this system. Winnowing algorithm has improved the accuracy of the system. The accuracy was measured by comparing SIMPLE O winnowing based with SIMPLE O LSA Latent Semantic Analysis based.

 File Digital: 1

Shelf
 Yussanti Nur Fajrina-skripsi-FT-2017.pdf :: Unduh

LOGIN required

 Metadata

Jenis Koleksi : UI - Skripsi Membership
No. Panggil : S67127
Entri utama-Nama orang :
Entri tambahan-Nama orang :
Entri tambahan-Nama badan :
Program Studi :
Subjek :
Penerbitan : [Place of publication not identified]: [Publisher not identified], 2017
Bahasa : ind
Sumber Pengatalogan : LibUI ind rda
Tipe Konten : text
Tipe Media : unmediated ; computer
Tipe Carrier : volume ; online resource
Deskripsi Fisik : xiv, 99 pages : illustration ; 28 cm + appendix
Naskah Ringkas :
Lembaga Pemilik : Universitas Indonesia
Lokasi : Perpustakaan UI, Lantai 3
  • Ketersediaan
  • Ulasan
  • Sampul
No. Panggil No. Barkod Ketersediaan
S67127 14-19-958419004 TERSEDIA
Ulasan:
Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20456675
Cover