ABSTRAK
Dalam penelitian ini, Sistem Penilaian Esai Ototmatis (Simple-O) dirancang menggunakan algoritma Latents Semantic Analysis (LSA), Term Frequency-Inverse Document Frequency, dan algoritma Support Vector Machine (SVM). Algoritma LSA digunakan untuk mengolah kata-kata yang merepresentasikan kata-kata dalam teks menjadi matriks. Algoritme SVM digunakan untuk mengklasifikasikan esai jawaban siswa berdasarkan topiknya. TF-IDF digunakan untuk menimbang setiap kata dalam teks yang akan menjadi input SVM. Dari penelitian ini ketepatan penggunaan jawaban dosen sebagai jawaban referensi adalah 72,01% dan ketepatan penggunaan kata kunci sebagai jawaban referensi adalah 69,5%.

---

ABSTRACT
In this study, the Automatic Essay Assessment System (Simple-O) was designed using the Latents Semantic Analysis (LSA) algorithm, Term Frequency-Inverse Document Frequency, and the Support Vector Machine (SVM) algorithm. The LSA algorithm is used to process words that represent words in the text into a matrix. The SVM algorithm is used to classify student essays based on their topic. TF-IDF is used to weigh each word in the text that will become SVM input. From this research, the accuracy of using lecturers' answers as reference answers was 72.01% and the accuracy of using keywords as reference answers was 69.5%.