Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Sistem text retrieval (perolehan kembali teks) menanggapi query terhadap koleksi dokumen teks. Dua teknik yang telah diperkenalkan yang dapat digunakan pada text retrieval dan melibatkan penggunaan singular value decomposition (SVD, dekomposisi nilai singular) adalah variable Latent Semantic Indexing (VLSI) serta Latent Semantic Indexing (LSI), pendahulunya. Dokumen dapat dideskripsikan oleh kumpulan term, misalnya berupa kata. Dari dokumendokumen yang ada, dapat dibentuk matriks term-dokumen, A, yang berisi bobot term berdasarkan kemunculannya dalam dokumen. Pada VLSI, sebagaimana LSI, digunakan aproksimasi rank-rendah terhadap A untuk dicocokkan dengan vektor query. Namun, berbeda dengan LSI, aproksimasi pada VLSI tergantung pada distribusi probabilitas vektor query. Distribusi itu dicirikan oleh matriks cooccurrence, CQ. Aproksimasi untuk A itu bisa didapatkan melalui SVD terhadap CQ 1/2A. Telah dilakukan penelitian terhadap VLSI dengan mempelajari literatur, mengerjakan secara manual prosedur VLSI, dan melakukan percobaan penggunaan VLSI. Percobaan dilakukan dengan koleksi 100 dokumen yang pernah digunakan pada mata kuliah Pemrosesan Teks, koleksi 9 dokumen berupa judul technical memo, koleksi MED, dan koleksi CACM. Dari analisis, ditemukan bahwa yang dikalikan dengan A untuk kemudian di- SVD tidak harus CQ 1/2. Dari percobaan dengan koleksi MED dan koleksi CACM, ditemukan bahwa perolehan dokumen dengan VLSI bisa bagus dalam hal precision pada sedikit dokumen berperingkat teratas."

"Pada skripsi ini telah dilakukan modifikasi metode untuk membangun sistem pendeteksian plagiarisme yang disebut dengan LSA atau Latent Semantic Analysis. Metode ini bekerja dengan mengekstrak dan merepresentasikan konteks yang digunakan sebagai sebuah arti kata dengan memanfaatkan komputasi statistik untuk sejumlah korpus yang besar dari teks. Modifikasi yang diterapkan yaitu mengubah panjang definisi dokumen pada Term-Document Matrix serta mengubah metode pengisian matriks pada Term-Document Matrix dari metode frekuensi ke metode biner. Hasil keluaran LSA yang dapat menentukan keakurasian sistem akan bervariasi sebagai akibat modifikasi sistem. Skripsi ini juga akan membahas metode dan alur yang digunakan untuk menganalisa perbedaan hasil keluaran LSA serta menampilkan hasil pengolahan data keluaran LSA yang kemudian akan memberikan nilai keakuratan masing-masing variasi sistem.

---

This thesis has been modified method to build plagiarism detection system called LSA or Latent Semantic Analysi. This method works by extracting and representing context is used as a meaning of the word by using statistical computing to a large corpus of text. Modifications are applied by changing the length of the document definitions Term-Document Matrix and change the method of charging matrix in Term-Document Matrix of frequency to the binary method. The output of the LSA to determine the accuracy of the system will vary as a result of modifications to the system. This thesis will also discuss the methods and flow of used to analyze differences in the output of the LSA as well as displaying the data processing LSA output which will then provide the value of the accuracy of each of the various systems."

"Pada togas akhir ini dilakukan perancangan dan implementasi software sistem penilaian essay otomatis. Program aplikasi sistem penilaian essay otomatis ini berfungsi untuk menilai essay secara otomatis dengan menggunakan metode Latent Semantic Analysis atau LSA. Metode Latent Semantic Analysis (LSA) adalah teori atau metoda untuk menyalin dan merepresentasikan arti kalimat dengan perhitungan matematis atau statistik. LSA mengkonversi essay ke dalam matriks. Setiap kata dalam paragraf kalimat direpresentasikan sebagai bans dan kolom matriks. Dengan menggunakan teknik matrik aljabar SVD (Singular Value Decomposition), matrik didekomposisi menjadi tiga komponen matrik, yaitu dua matriks orthogonal dan satu matriks diagonal singular. Proses penilaian diambil dari perbandingan normalisasi Frobenius nilai singular positif atau tidak nol padakomponen diagonal matriks referensi dan matriks jawaban. Selanjutnya sistem penilaian essay otomatis metode LSA ini diaplikasikan pada software berbasis web dengan alasan bahwa perkembangan teknologi intemet telah membuat perbedaan jarak dan waktu menjadi seperti tidak berarti lagi, hal ini tentunya sangat efisien untuk program aplikasi seperti sistem penilaian essay otomatis ini karena yang diuji tidak harus ada di satu tempat dan waktu yang bersamaan, tetapi mereka bisa mengakses dari tempatnya masing-masing. Pada perancangannya sistem penilaian essay otomatis ini berupa algoritma yang terbagi menjadi beberapa bagian, diantaranya yaitu program utama, sub program, dan bagian program terperinci. Dan sistem penilaian essay otomatis ini diimplementasikan pada software berbasis web yang berintegrasi dengan web server sebagai media koneksi, database server sebagai media penyimpanan, dan software matematis sebagai tempat pemprosesan aljabar Singular Value Decomposition yang merupakan metode dari Latent Semantic Analysis atau LSA."

"Departemen Teknik Elektro Universitas Indonesia telah mengembangkan suatu sistem berbasis Latent Semantic Analysis (LSA) untuk mendeteksi plagiarisme pada karya tulis berbahasa Indonesia dan Inggris. Data keluaran sistem deteksi plagiarisme berbasis LSA adalah nilai frobenius norm, slice, dan pad. Pada skripsi ini akan menjelaskan serta memberikan analisis pada pengembangan sistem deteksi plagiarisme yang telah ada yaitu dengan menerapkan algoritma Support Vector Machine (SVM). Support Vector Machine (SVM) adalah suatu Learning Algoritm yang bertujuan untuk menemukan suatu hipotesis berupa bidang pemisah (hyperplan) terbaik dari sekumpulan data yang dapat dipisahkan secara linear maupun tidak linear. SVM akan memisahkan data hasil keluaran sistem deteksi plagiat bebasis LSA menjadi dua kelas yaitu "plagiat" dan "tidak plagiat" dengan menggunakan 2 metode yaitu kombinasi data input dan kombinasi data output dengan metode AND. Beberapa modifikasi terhadap imput program dilakukan diantaranya memvariasikan parameter-parameter pembelajaran dan memvariasikan data hasil keluaran program deteksi plagiarisme berbasis LSA. Hasil dari analisis serta pengujian yang telah dilakukan yaitu jika menggunakan parameter serta kombinasi data yang tepat, SVM mampu untuk meningkatkan akurasi sistem dari sistem yang menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ) pada penelitian sebelumnya hingga menghasilkan akurasi sebesar 63,15% hal ini dilihat jika mempertimbangkan keseimbangan terhadap aspek presisi dan relevansi program sedangkan jika dilihat melalui presentase jumlah data yang berhasil diklasifikasikan dengan tepat, SVM mampu menghasilkan akurasi sebesar 97,04%.

---

Department of Electrical Engineering, University of Indonesia has developed a system based on Latent Semantic Analysis (LSA) to detect plagiarism between two paper written in different languages, which are Indonesian and English. The output data of plagiarism detection system are frobenius norm, slice, and pad. This thesis will explain and provide analysis of the development of plagiarism detection system that already exist by applying Support Vector Machine (SVM) algorithm.

Support Vector Machine (SVM) is a Learning Algorithm that aims to find a best hypothetical form called hyperplan to separated a set of data that can be separated linearly and nonlinearly. SVM will separate output data of plagiarism detection system into two classes, "plagiat" class and "tidak plagiat" class by using two methods: combination of input data method and output data combined with AND method. Some modifications to input program are made, such as variating the parameters of learning and variating the output data of plagiarism detection program.

The results of analysis and test that has been done are: if the system use correct parameters and correct combinations of the data, SVM is able to improve accuracy of the system from the last research that using Learning Vector Quantization (LVQ). The accuracy of SVM is 63,15% if considering the balance of precision and relevance of the program, while when viewed through a percentage of the amount of data that appropriately classified, the accuracy of SVM is 97.04%."

"Sistem penilaian yang dilakukan oleh penilai manusia untuk menilai jawaban essay dalam jumlah besar dirasakan kurang efisien. Hal ini disebabkan karena penilai manusia memiliki keterbatasan fisik yang tidak dapat dihindari. Untuk meningkatkan efisiensi perlu dibuat suatu sistem penilaian yang pemeriksaannya cepat dan obyektifitias tetap terjaga. Pada tugas skripsi ini dilakukan perancangan dan implementasi interface software sistem penilaian essay otomatis serta aplikasi keamanan pada databasenya. Program aplikasi sistem penilaian essay otomatis ini berfungsi untuk menilai essay secara otomatis dengan menggunakan metode Latent Semantic Analysis atau LSA. Metode LSA adalah teori atau metoda untuk menyalin dan merepresentasikan arti kalimat dengan perhitungan matematis atau statistik. LSA mengkonversi essay ke dalam matriks. Setiap kata dalam paragraf kalimat direpresentasikan sebagai baris dan kolom matriks. Dengan menggunakan teknik matrik aljabar SVD (Singular Value Decomposition) dan normalisasi Frobenius. Selanjutnya sistem penilaian essay otomatis metode LSA ini diaplikasikan pada software berbasis web. Pada perancangannya sistem penilaian essay otomatis ini berupa algoritma yang terbagi menjadi beberapa bagian, dengan menggunakan bahasa UML (Unified Modelling Language). Dengan menggunakan metode ini maka interface user dapat dirancang secara lebih efisien dan terstruktur, mulai dari struktur program utama sampai kepada struktur program yang lebih spesifik di dalamnya. Faktor keamanan database diimplementasikan melalui proses enkripsi MD5 bagi password user dan aplikasi session pada aplikasi untuk mencegah user mengakses halaman yang bukan haknya. Dengan menggunakan enkripsi MD5 maka password user dapat lebih terproteksi, karena dengan enkripsi ini, input password user dengan panjang dan karakter yang bervariasi dapat diubah menjadi bit hexadesimal dengan panjang yang tetap dan merupakan proses satu arah (tidak reversibel). Sedangkan dengan menggunakan aplikasi session maka akses user pada sistem menjadi lebih terkontrol dan mencegah penggunaan sistem yang tidak semestinya. Untuk menguji performa dari sistem aplikasi ini dilakukan beberapa pengujian. Pengujian dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui kecepatan sistem dalam melakukan proses penghitungan jawaban essay dengan menggunakan metode LSA, dengan cara memasukkan variasi panjang jawaban, jumlah kata kunci dan jumlah soal pada proses. Dari pengujian didapatkan bahwa jumlah soal, jumlah kata kunci dan panjang jawaban mempengaruhi kecepatan proses, semakin banyak jumlah soal, jumlah kata kunci dan panjang jawaban maka waktu proses yang dibutuhkan sistem juga semakin bertambah (hubungan positif) dengan korelasi sebesar 0,445872325 sampai 0,984473824."

"Sistem persamaan kata merupakan suatu algoritma yang dapat digunakan pada sistem penilaian esai secara otomatis yang dapat berfungsi dengan untuk membandingkan kata memiliki makna yang sama (sinonim) sehingga akan diberi bobot yang sama. Hal ini telah dibuktikan dari percobaan dimana SIMPLE-O berbasis GLSA yang ditambahkan sistem persamaan kata dalam kalimat mengungguli sistem yang sama tanpa adanya penambahan persamaan kata. Dari 6 soal yang diujicobakan dengan 5 sampel pada dua soal dummy dan 30 sampel pada sisa 4 soal percobaan dengan membandingkan nilai selish hasil penilaian sistem terhadap persamaan kata GLSA dengan persamaan kata unggul sebanyak 5 kali atau sebesar 83,33% dibandingkan dua basis algoritma lainnya yaitu LSA dan GLSA tanpa sistem persamaan kata.

---

Word similiarity detection system is an algorithm that can be used on automatic essay grader to compare word to another of which have similar meaning (synonim) so that can be given the equal value. With this algorithm the word with significant meaning on the text can be detected an the word which have the different terms but have the same meaning from the answer. Experiment conducted has shown that word similiarity algorithm which has embedded to SIMPLE-O based on GLSA outperform the GLSA without word similiarity in term of the accuracy.

From 6 questions data conducted, GLSA with word similiarity outperform the other algorithm which are LSA and GLSA without word similiarity process 5 times or equal to 83,33%. The result from the average delta of the value is also proven that the word similiarity algorithm is have better performance than the other. Word similiarity algorithm proven to increase the accuracy of essay grader for text in Bahasa Indonesia."

"ABSTRAKLatent Semantic Analysis (LSA) adalah metode yang dapat digunakan untuk membandingkan kesamaan antar teks dengan memanfaatkan representasi kata ke dalam komputasi statistik berdasarkan konteksnya dalam teks tersebut. Pada skripsi ini dirancang sistem yang dapat mendeteksi plagiarisme antara paper bahasa Indonesia dengan paper bahasa Inggris. Sistem dirancang berdasar pada metode LSA, tetapi dengan beberapa modifikasi untuk meningkatkan kecepatan komputasi serta keakuratan program. Metode LSA yang digunakan adalah hasil penelitian yang berasal dari program Simple-O. Dimana, metode ini memiliki keunggulan di waktu proses yang lebih cepat karena mengurangi vector space dalam proses SVD. Beberapa modifikasi dirancang untuk memperoleh hasil yang paling akurat, antara lain menghilangkan stopwords sebelum pemrosesan dan pembentukkan matriks term-document dengan keywords dari paragraf referensi saja. Gabungan dari kedua modifikasi tersebut memberikan hasil yang paling akurat dengan persentase 81,82% sampai dengan 90,91%. Kemudian nilai dari pengujian akan dicek berdasarkan batas mutlak, system ranking, maupun perhitungan distribusi normal untuk menentukan adanya indikasi plagiarisme. Hasil pengecekan plagiarisme paling akurat diperoleh menggunakan perhitungan distribusi normal, dengan persentasi 79,49% sampai dengan 87,81%.

---

ABSTRACTLatent Semantic Analysis (LSA) is a method to find the similarity between two texts using the statistical representation of the words based by its contextual means in each text. The system in this thesis is designed to be able to detect plagiarism between two paper written in different languages, which are Indonesian and English. The system is designed using modified version of LSA which is first developed for Simple-O program. This modified version of LSA excel in fast computation as the effect of vector space reduction in SVD process. Several forms of modification are developed to bring forward the most accurate algorithm for the program, for instances are excluding stopwords from LSA processing and creating term-document matrix using words from reference paragraph only. The algorithm composed using the two modifications produces the best result with 81,82% to 90,91% accuracy. The value obtained from the test will be used to decide if there is an indication of plagiarism between two paragraphs using an absolute threshold, ranking system, or based by normal distribution calculation. The most accurate results are obtained from normal distribution calculation based detection with 79,49% to 87,81% rate of success."

"Departemen Teknik Elektro Universitas Indonesia telah mengembangkan suatu sistem berbasis Latent Semantic Analysis LSA untuk memberikan penilaian secara objektif terhadap esai berbahasa Indonesia. Data keluaran sistem penilaian esai otomatis, Simple-O, berbasis LSA adalah nilai slice, nilai pad, dan nilai esai tersebut. Skripsi ini akan membahas serta memberikan analisis terkait pengaruh penambahan persamaan kata pada sistem penilaian esai otomatis terhadap keakuratan penilaian. Terdapat nilai pad dan slice yang digunakan untuk melihat kemiripan antara teks jawaban mahasiswa dengan teks jawaban referensi. Selain itu, nilai pad dan slice juga akan digunakan sebagai input untuk algoritma Support Vector Machine SVM . Untuk melihat pengaruh penambahan persamaan kata pada database sistem penilaian esai otomatis, Simple-O, maka dilakukan enam skenario pengujian terhadap penggunaan persamaan kata untuk kata kunci. Dalam hal ini, kata kunci merupakan kumpulan kata-kata yang dipilih dari jawaban dimana kata-kata tersebut yang mempunyai nilai. Masing-masing skenario memiliki lima variasi jawaban dengan persentase penggunaan persamaan kata pada kata kunci yang berbeda-beda, mulai dari 100 , 80 , 60 , 40 , 20 , dan 0 . Terdapat tiga nilai yang dianalisis untuk melihat tingkat akurasi penilaian oleh sistem penilaian esai otomatis, Simple-O, yakni nilai esai, nilai pad, dan nilai slice. Hasil dari pengujian dan analisis yang telah dilaksanakan adalah: peningkatan rata-rata akurasi penilaian program Simple-O setelah mengalami penambahan persamaan kata sebesar 18 dari 72 menjadi 90 , rata-rata koefisien korelasi antara penilaian oleh human rater dan program Simple-O bernilai 0.85, serta penurunan rata-rata perolehan nilai pad senilai 1.51 dari 32.35 menjadi 30.84 dan nilai slice senilai 1.01 dari 31.85 menjadi 30.84, sehingga mengindikasikan adanya peningkatan akurasi penilaian oleh program Simple-O setelah mengalami penambahan persamaan kata pada database sistem penilaian esai otomatis, Simple-O.

---

Department of Electrical Engineering, University of Indonesia has developed a system based on Latent Semantic Analysis LSA to provide objective assessment of an essay in Bahasa Indonesia. The output data of automated essay grading system with LSA algorithm, Simple O, are pad value, slice value, and the essay rsquo s scores. This thesis will discuss and provide analysis of the influence of synonym importation in automated essay grading system over assessment accuracy. There are pad and slice values, which are used to observe the similarity between students rsquo answers in essay and the reference answers in essay as well. In addition, pad and slice values will also be used as input for Support Vector Machine SVM algorithm. To see the influence and difference of adding word equations into the database of automated essay grading system, Simple O, six testing scenarios are tested against the use of word equations for keywords. In this case, keyword is a collection of selected words from the answers which those words that has a value. Each of the scenario has five answer variations with different percentage of word equations usage on keywords, ranging from 100 , 80 , 60 , 40 , 20 , and 0 . There are three values to be analyzed to see the assessment accuracy level by automated essay grading system, Simple O, they are essay 39 s score, pad values, and slice values. The results of analysis and test that has been done is the average of assessment accuracy of Simple O program after adding word equations increases 18 , from 72 to 90 , the average of correlation coefficient between assessment by human rater and Simple O program is worth 0.85, also the average value of pad decreases 1.51, from 32.35 to 30.84, and the average value of slice decreases 1.01, from 31.85 to 30.84, thus it indicates an improvement of assessment accuracy level results by Simple O program after adding word equations to the database of automated essay grading system, Simple O."

"Skripsi ini akan membahas tentang pengembangan sistem penilaian esai otomatis untuk esai pendek bahasa Jepang dengan menerapkan metode K-Means Clustering untuk mengelompokkan setiap topik pertanyaan dan Analisis Semantik Laten untuk membuat penilaian. Sistem yang dikembangkan untuk membantu memudahkan pemeriksaan esai yang saat ini masih dilakukan secara manual. Pengembangan sistemnya sendiri dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman Python. Terdapat 5 skenario pengujian yang dilakukan dengan memvariasikan jenis masukan hiragana dan romaji serta proses eliminasi stopwords. Dari hasil yang diperoleh dan analisis yang dilakukan, bentuk atau jenis input teks yang digunakan serta penggunaan parameter seperti stopwords berpengaruh terhadap akurasi penilaian yang diperoleh. Sistem penilaian esai otomatis yang dikembangkan mampu memperoleh tingkat akurasi tertinggi sebesar 89% dengan menggunakan input berupa huruf romaji dan tanpa proses eliminasi stopwords.

---

This thesis will discuss about the development of an automatic essay grading system for short Japanese essays by applying the K-Means Clustering method to group each question topic and Latent Semantic Analysis to make an assessment. The system developed to help facilitate essay checking is currently still being done manually. The development of the system itself is carried out using the Python programming language. There are 5 test scenarios carried out by varying the types of hiragana and romaji inputs and the stopwords elimination process. From the results obtained and the analysis carried out, the form or type of text input used and the use of parameters such as stop words have an effect on the accuracy of the assessment obtained. The developed automatic essay scoring system was able to obtain the highest accuracy rate of 89% by using input in the form of Romaji letters and without the stopwords elimination process."

"Di Indonesia yang mayoritas karya tulis di dunia akademiknya masih menggunakan bahasa Indonesia dan referensi yang digunakan mayoritas berbahasa Inggris, memudahkan terjadinya tindak plagiarisme daripada penggunaan bahasa yang sama. Departemen Teknik Elektro telah mengembangkan sistem pendeteksi plagiarisme dwibahasa berbasis Latent Semantic Analysis LSA . Lamanya eksekusi, membuat paralelisme menjadi solusi untuk mengurangi waktu eksekusi dari sistem. Pada penelitian ini dilakukan pengembangan dengan pemrosesan paralel terhadap sistem dengan menggunakan OpenMP. Proses yang diparalelkan adalah, yaitu Singular Value Decomposition SVD, operasi-operasi matriks, dan proses Learning Vector Quantization LVQ dengan melakukan pada pendekatan loop-loop-nya. Pada pengujian yang dilakukan, akurasi dari proses paralel memiliki konsistensi yang baik karena hasil yang sama dengan proses serial dan didapatkan peningkatan kecepatan eksekusi sistem sebesar 4-7,9 . Dengan fenomena pemrosesan paralel dengan menggunakan 1 thread memiliki waktu eksekusi yang lebih lambat daripada proses serial. Sedangkan saat menggunakan 2 thread dan 4 thread, didapatkan hasil yang lebih cepat daripada proses serial meskipun penggunaan 4 thread hanya berbeda sedikit atau cenderung sama dengan 2 thread. Hal ini disebabkan adanya overhead OpenMP yang terjadi saat pemrosesan paralel berjalan sebesar 20 , dan overhead MySQL yang membuat proses menjadi sangat lama karena besarnya yang mencapai 70 saat proses serial dan 50 pada proses paralel.

---

Majority of academic environment in Indonesia is still using Indonesian language and its references are in English. This condition led to ease the plagiarism acts when compared to same language environment. Due to this problem, Department of Electrical Engineering has developed bilingual plagiarism detection system based on Latent Semantic Analysis LSA . Parallelism becomes a solution to duration of execution problem. Development of parallel processing on the system with using OpenMP was conducted in this research. The parallelized processes were Singular Value Decomposition SVD , matrices operations, and Learning Vector Quantization LVQ with approach on loops.

In the testing process, accuracy of the parallel process had the same accuracy with the serial process. It is mean that the parallel process has good consistency. Then, the result of execution time has 4 7.9 of improvement compared to the serial one. There was a phenomenon that 1 thread of parallel process had worse performance than the serial process. Furthermore, use of 2 threads and 4 threads in the parallel process had a better execution time, even 4 threads is only slightly better or tend to be the same with 2 threads. These happened due to overhead presences. OpenMP overhead appeared at 20 when parallel executed and MySQL had more with 70 of system computation process in serial and 50 when executed in parallel."