Pada skripsi ini telah dirancang penambahan algoritma menggunakan sistem Support Vector Machine atau SVM untuk meningkatkan akurasi sistem Simple-O yang berbasis LSA. Akurasi dari sistem Simple-O saat ini masing kurang mendekati nilai penilaian manusia. Simple-O merupakan suatu sistem penilaian ujian esai menggunakan algortima Latent Sematic Analysis yang dikembangkan oleh Departemen Teknik Elektro Universitas Indonesia. Untuk menjalankan algoritma SVM atau Support Vector Machine digunakan input yang berupa nilai slice ,pad, dan fnorm yang didapatkan dari hasil keluaran sistem Simple-O. SVM akan membagi klasifikasi nilai hasil keluaran Simple-O menjadi enam kelas dan menjadi dua kelas. SVM menghasilkan akurasi 45,8 untuk klasifikasi nilai tipe enam kelas dan 90,4 untuk klasifikasi tipe dua kelas.

---

In this thesis, an addition of new algorithm using Support Vector Machine has been designed to increanse the accuracy of Sistem Penilaian Esai Otomatis Simple O based on Lantent Sematic Analysis. The accuracy of Simple O is less accurate if compared to the value of human rater. Simple O it self is an application to grade an essay writing exam using Latent Sematic Analysis algorithm that has been developed in Departement of Electrical Engineering Universitas Indonesia. SVM or Suppor Vector Machine used the output of Simple O system, slice, pad and fnorm, as inputs. SVM will divide output data from Simple O system into six class and two class. The accuracy of SVM is 45,8 for six class classification and 90,4 for two class classification.