Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Sistem penilaian esai otomatis kini merupakan salah satu aplikasi e-learning yang sedang marak dikembangkan di berbagai lembaga pendidikan terkemuka di dunia. Sistem penilaian esai otomatis berfungsi untuk meningkatkan efektifitas dan efisiensi dari proses pemeriksaan jawaban esai. Saat ini telah berkembang berbagai metode penilaian esai otomatis. Salah satu metode yang banyak diterapkan adalah Latent Semantic Analysis (LSA). Penerapan ujian online dengan sistem penilaian esai otomatis LSA membutuhkan pengembangan fitur-fitur tertentu untuk mengoptimalkan dan menyempurnakan kinerja sistem secara keseluruhan. Pengembangan yang sangat dibutuhkan adalah penerapan fitur pendistribusian bahan ajar dan fitur feedback penyajian grafik data statistik. Fitur pendistribusian bahan ajar berguna bagi para pengajar (dosen) untuk mengirimkan materi pelajaran kepada peserta ujian (mahasiswa). Sedangkan fitur feedback penyajian grafik data statistik berguna untuk memudahkan dosen dan mahasiswa untuk menganalisis tingkat keberhasilan dalam kelangsungan proses pembelajaran. Beberapa pengujian dilakukan untuk mengetahui perfonna dari kedua fitur tersebut. Pada fitur pendistribusian bahan ajar, pengujian dilakukan dengan menghitung waktu yang dibutuhkan dalam proses download dengan variasi ukuran file. Sedangkan pada fitur feedback penyajian grafik data statistik, pengujian dilakukan dengan menghitung waktu pengaksesan tampilan grafik dengan variasi jumlah mahasiswa yang terdapat pada database. Melalui pengujian yang dilakukan pada fitur pendistribusian bahan ajar, semakin besar ukuran file maka waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan proses download akan semakin besar. Rata-rata kenaikan waktu yang dibutuhkan untuk men-download file dengan peningkatan tiap 1000 KB dari 1000 KB - 30000 KB adalah 9,74 %. Sedangkan hasil pengujian pada fitur feedback penyajian grafik data statistik menunjukkan bahwa semakin banyak jumlah mahasiswa maka waktu yang dibutuhkan dalam mengakses tampilan grafik akan semakin besar, dengan rata-rata kenaikan kecepatan akses seluruh jenis grafik dari 5 sampai 60 mahasiswa adalah 9,151 %."

"Sistem penilaian manual yang dilakukan manusia untuk memeriksa dan menilai jawaban ujian esei dalam skala besar dirasakan masih kurang efektif dan efisien. Oleh karena itu, perlu dibuat suatu sistem penilaian esei otomatis yang konsisten dan dilakukan secara terpusat sehingga dapat menghemat banyak waktu dan tenaga. Saat ini telah berkembang berbagai metode penilaian esei otomatis. Salah satu metode yang diterapkan adalah metode Latent Semantic Analysis (LSA). Penerapan ujian online dengan sistem penilaian esei otomatis LSA membutuhkan pengembangan fitur-fitur tertentu untuk mengoptimalkan kinerja sistem secara keseluruhan, diantaranya adalah penerapan fitur pendistribusian bahan ajar dengan modul pembelajaran dan fitur feedback evaluasi hasil ujian bagi mahasiswa. Fitur pendistribusian bahan ajar dengan modul pembelajaran memudahkan mahasiswa dalam mempelajari bahan ajar yang diberikan pengajar secara online. Setelah melakukan ujian, fitur feedback evaluasi hasil ujian berguna untuk mengukur kemampuan mahasiswa dalam hal penguasaan keseluruhan materi bahan ajar yang telah diberikan dosen selama proses pembelajaran. Beberapa pengujian dilakukan untuk mengetahui kinerja dari kedua fitur tersebut. Pada fitur pendistribusian bahan ajar dengan modul pembelajaran, pengujian dilakukan dengan menghitung waktu yang dibutuhkan untuk mengakses modul pembelajaran dengan variasi ukuran file modul. Melalui pengujian yang dilakukan, semakin besar ukuran file maka waktu yang dibutuhkan untuk mengakses modul akan semakin besar. Rata-rata kenaikan waktu yang dibutuhkan untuk mengakses modul pembelajaran dengan peningkatan tiap 50 KB dari ukuran file 50 - 1000 KB adalah sebesar 47,36 %. Sedangkan pada fitur feedback evaluasi hasil ujian bagi mahasiswa, pengujian dilakukan dengan menghitung waktu pengaksesan tampilan feedback dengan variasi jumlah jawaban ujian mahasiswa. Hasil pengujian menunjukkan bahwa semakin banyak jumlah jawaban ujian maka waktu yang dibutuhkan untuk mengakses tampilan feedback akan semakin besar. Rata-rata kenaikan waktu yang dibutuhkan untuk mengakses tampilan feedback dari 3 sampai 30 jawaban ujian mahasiswa adalah sebesar 1,95 %."

"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. Jika hanya menggunakan satu orang penilai, memang obyektifitas terjaga, namun waktu pemeriksaan menjadi lama. Jika menggunakan banyak orang penilai, waktu dalam memeriksa menjadi cepat, namun obyektifitas tidak terjaga. Oleh karena itu, untuk meningkatkan efisiensi periu dibuat suatu sistem penilaian yang pemeriksaannya cepat dan obyektifitias tetap terjaga. Dalam skripsi ini dilakukan perancangan dan implementasi software penilaian essay otomatis dengan menggunakan salah satu metode penilaian essay otomatis yaitu Latent Semantic Analysis (LSA). Metode ini mengonversi kalimat ke dalam bentuk matriks untuk kemudian dilakukan perhitungan. Perhitungan dilakukan dengan menggunakan Singular Value Decomposition (SVD) dimana matriks didekomposisi menjadi tiga komponen matriks, yaitu dua matriks orthogonal dan satu matriks diagonal singular. Kemudian dilakukan reduksi terhadap matriks diagonal singular-nya sehingga menjadi berdimensi dua, dan transpose matriks untuk salah satu matriks orthogonalnya. Setelah itu dilakukan rekonstruksi matriks awal dengan cara mengalikan kembali tiga komponen matriks yang sudah diolah tersebut. Proses penilaian diambil dari perbandingan normalisasi Frobenius antara matriks jawaban dengan matriks referensi yang sudah direkonstruksi. Pada perancangannya, sistem penilaian essay otomatis ini berupa algoritma yang terbagi menjadi beberapa bagian, diantaranya yaitu program utama, sub program, dan bagian program terperinci diantaranya program konversi jawaban ke matriks, dan program perhitungan SVD. Agar dapat dikembangkan sehingga dapat digunakan melalui jaringan internet, program ini didesain dengan menggunakan aplikasi web. Implementasi dari sistem dilakukan pada sebuah komputer sekaligus merupakan server dan client. Agar sistem dapat berjalan dengan baik, maka diinstal beberapa program diantaranya Apache Server, MySQL Server, PHP, dan Matlab. Untuk menguji performa dari sistem aplikasi ini dilakukan beberapa pengujian. Pengujian dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui bagaimana korelasi antara nilai jawaban mahasiswa yang dihasilkan dengan menggunakan metode LSA, dengan nilai jawaban mahasiswa yang dihasilkan oleh human rater. Dari pengujian didapatkan nilai korelasi antara penilaian otomatis yang menggunakan metode LSA dengan penilaian yang dilakukan oleh human rater ialah sebesar 0,86 - 0,96."

"Di dalam proses pembelajaran, seorang pengajar tentunya membutuhkan tolak ukur yang mengindikasikan tingkat penyerapan murid-muridnya atas proses belajar mengajar yang terjadi dengan melakukan ujian, baik dengan format pilihan ganda, isian singkat, maupun esai. Dari kesemua format yang ada, ujian esai lah yang dianggap paling mampu merepresentasikan tingkat pemahaman siswanya. Namun ujian esai tersebut memiliki keterbatasan di dalam penilaian ujiannya. Sementara itu. sistem penilaian yang menggunakan komputer sampai saat ini masih terbatas untuk ujian pilihan ganda. Oleh karena itu, pada skripsi ini akan dikembangkan sistem aplikasi penilaian esai otomatis dengan menggunakan metode penilaian Latent Semantic Analysis (LSA) yang berbasis web. Metode LSA dipilih karena dalam menilai ujian hanya menitikberatkan pada kata-kata yang terkandung di dalam tulisan tanpa memperhatikan karakteristik linguistiknya. Di dalam pengembangan sistem ini, program aplikasi sistem dibagi menjadi beberapa modul. Sedangkan untuk pengembangan keamanan sistem, diterapkan aplikasi session dan cookie agar akses ke dalam sistem lebih terkontrol serta teknik enkripsi SHA-1 pada password user agar password seseorang tidak dapat diketahui oleh siapapun. Pengujian kecepatan akses dilakukan pada sistem dengan tujuan untuk melihat tingkat performa dari sistem yang telah dibuat. Pengujian dilakukan dengan memvariasikan panjang jawaban, jumlah kata kunci, dan jumlah soal. Dari hasil pengujian didapatkan bahwa pengaruh jumlah kata kunci dan panjang kalimat jawaban terhadap kecepatan akses sistem adalah antara 4e pangkat -3 - 0,8 ms, sedangkan pertambahan sebuah soal pada satu ujian akan mengakibatkan pertambahan waktu akses sebesar 1 detik. Sedangkan implementasi peningkatan keamanan sistem telah berjalan dengan baik."

"Sistem pembelajaran dengan metode kolaboratif saat ini merupakan salah satu aplikasi e-learning yang sedang marak dikembangkan diberbagai lembaga pendidikan tinggi terkemuka di dunia. Karena kemampuannya dalam menjadikan peserta didik sebagai pusat aktifitas dalam proses pembelajaran (student centered learning). Berbagai macam metode telah dikembangkan untuk membuat sistem ini semakin sempurna, salah satunya dengan mengimplementasikan metode STAD (Student Teams-Achievement Division). Penerapan sistem pembelajaran kolaboratif dengan metode STAD membutuhkan beberapa fitur guna mendukung proses pembelajaran. Beberapa fitur yang dikembangkan antara lain adalah fitur pendistribusian bahan ajar dan fitur group tools. Fitur pendistribusian bahan ajar berguna bagi instruktur (dosen) untuk mengirimkan materi ajar kepada peserta didik (mahasiswa). Sedangkan fitur group tools berguna untuk mendukung proses pembelajaran kolaboratif peserta didik (mahasiswa) yang terdiri dari web forum, kirim pesan (e-mail), kirim (posting) artikel, pertukaran files, dan chat board. Beberapa pengujian dilakukan untuk mengetahui kinerja dari fitur-fitur tersebut. Pada fitur pendistribusian bahan ajar dan pertukaran files (group tools) pengujian dilakukan dengan menghitung waktu yang dibutuhkan dalam proses download dengan variasi ukuran file. Sedangkan pada fitur group tools pengujian dilakukan pada fitur kirim artikel. Pengujian pada fitur kirim artikel dilakukan dengan menghitung kecepatan proses SQL query pada database. Melalui pengujian yang dilakukan pada fitur distribusi bahan ajar dan pertukaran files, semakin besar ukuran file maka waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan proses download akan semakin besar. Rata-rata kenaikan waktu yang dibutuhkan untuk men-download file dengan peningkatan tiap 1000 KB dari 1000 KB - 15000 KB adalah 7,99 % pada fitur pendistibusian bahan ajar dan 10,05% pada fitur pertukaran files. Sedangkan pada fitur kirim artikel kecepatan proses query tidak ditentukan oleh banyaknya jumlah kata atau teks."

"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."

"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."

"Setiap proses pembelajaran formal memerlukan evaluasi berupa ujian. Ujian dalam bentuk esai merupakan bentuk ujian yang lebih baik dibandingkan dengan metode ujian lainnya. Pada sistem pembelajaran e-learning komputer harus dapat digunakan sebagai alat untuk menyelenggarakan ujian esai atau dengan kata lain komputer harus dapat digunakan sebagai penilai esai secara otomatis (automated essay grading). Telah banyak metode yang dikembangkan sebagai penilai esai otomatis dan salah satunya adalah Latent Semantic Analysis (LSA). Dalam melakukan penilaian esai secara otomatis, metode LSA mempunyai ciri khas hanya mementingkan kata-kata yang terkandung di dalam sebuah teks tanpa memperhatikan karakteristik linguistiknya. Pada LSA, kata-kata direpresentasikan ke dalam sebuah matriks semantik dan kemudian diolah secara matematis menggunakan teknik aljabar linier Singular Value Decomposition (SVD). Pada metode LSA, dapat digunakan 2 cara untuk membandingkan matriks hasil SVD, yaitu normalisasi Frobenius dan Cosinus Alpha. Untuk mengetahui cara mana yang dapat memberikan hasil lebih optimal jika diterapkan pada LSA, maka diperlukan suatu perbandingan unjuk kerja dari keduanya. Skripsi ini merancang, mengimplementasikan, menguji serta menganalisa suatu sistem penilaian esai otomatis dengan metode LSA mempergunakan normalisasi Frobenius dan Cosinus Alpha. Dari hasil pengujian dan analisa yang telah dilakukan, diketahui bahwa metode LSA mempergunakan Cosinus Alpha memberikan unjuk kerja yang lebih baik dibandingkan dengan metode LSA mempergunakan normalisasi Frobenius. Korelasi LSA dengan Cosinus Alpha berkisar antara 0.94 - 0.99 sedangkan korelasi LSA dengan normalisasi Frobenius berada sekitar 0.89 - 0.94. Selain itu juga diketahui bahwa jumlah pemotongan kata berpengaruh terhadap proses SVD pada LSA."

"Dalam suatu ujian, terutama di tingkat universitas, terdapat berbagai macam bentuk soal yang harus dikerjakan oleh mahasiswa. Salah satu bentuk yang banyak digunakan adalah ujian berupa esai. Namun ketika jawaban sudah terkumpul, terdapat kendala yang dihadapi oleh dosen, yaitu melakukan penilaian esai yang banyak memakan waktu dan tenaga. Oleh karena itu, dikembangkanlah suatu sistem untuk membantu pekerjaan dosen tersebut.Simple O merupakan sistem yang dikembangkan di Departemen Teknik Elektro Universitas Indonesia. Mulai dikembangkan pada tahun 2007, Simple O merupakan suatu sistem yang dapat melakukan penilaian terhadap perkerjaan mahasiswa yang bersifat esai. Tujuan dari diciptakannya sistem ini adalah untuk membantu dosen dalam melakukan penilaian terhadap ujian yang telah dilakukan mahasiswa.Simple O menggunakan algoritma Latent Semantic Analysis (LSA) ketika pertama kali dikembangkan. Kemudian sistem tersebut dikembangkan hingga menjadi algoritma Generalized Latent Semantic Analysis (GLSA) dan pada akhirnya dikembangkan algoritma Hybrid.

---

On some tests, especially in university, there are lots of types of questions that must be done by the students. One of them is essay. But when the answers are collected, there is a problem that is faced by the lecturer, the amount of time and energy that need to use by them. Because of that, people developped a system that can help the lecturer.

Simple O is a system that is developped in Electrical Engineering Department, University of Indonesia. The development was started in 2007, and it is a system that can grade the work of the students, in the form of essay. The purpose of the invention of this system is to help the lecturer in giving grades to the tests that have been done by the students.

Simple O uses LSA algorithm when the first time of its development. Then the system has been developped into Generalized Latent Semantic Analysis (GLSA) and finally it becomes Hybrid algorithm."

"Setiap proses pembelajaran memerlukan suatu evaluasi berupa ujian, begitu pula dengan e-learning. Pada proses e-learning jenis ujian yang banyak digunakan adalah jenis ujian pilihan ganda dan isian singkat. Alasannya adalah kemudahan dalam proses penilaian, komputer yang menjadi komponen penting dalam proses e-learning lebih mudah dalam melakukan penilaian ujian pilihan ganda dan isian singkat secara akurat karena jawaban yang ada harus sama baik pilihan maupun kata-katanya, dibandingkan dengan melakukan penilaian jenis ujian esai yang lebih kearah pemahaman bukan hafalan. Padahal jenis ujian pilihan ganda dan isian singkat memiliki banyak kekurangan bila dibandingkan dengan jenis ujian esai. Hal inilah yang mendasari lahirnya penilaian jawaban esai secara otomatis untuk mempersingkat pemeriksaan jawaban esai. Ada banyak metode yang telah dikembangkan untuk penilai jawaban esai secara otomatis, salah satunya adalah Latent Semantic Analysis (LSA). Metode ini mempunyai ciri khas hanya mementingkan kata-kata kunci yang terkandung dalam sebuah kalimat tanpa memperhatikan karakteristik linguistiknya. Pada LSA, kata-kata direpresentasikan dalam sebuah matriks semantik dan kemudian diolah secara matematis menggunakan teknik aljabar linier Singular Value Decomposition (SVD). Implementasi pembobotan pada sistem penilaian esay otomatis dilakukan dengan menggunakan bahasa php, pada percobaan menggunakan jawaban esay dari quiz jaringan komputer. Hasil ujicoba menunjukkan hal-hal yang mempengaruhi kecepatan proses aplikasi adalah banyaknya jawaban mahasiswa dan banyaknya user yang mengakses aplikasi. Dari percobaan juga menunjukkan bahwa skema yang paling mendekati dengan human rater adalah skema 4 yaitu dengan pembobotan lokal jawaban mahasiswa untuk Square Root dan pembobotan dosen Binary dan tidak menggunakan pembobotan global.

---

Every learning process needs an evaluation in the form of test. At elearning process the test type many used is multiple choice and short answer test type. Its reason is amenity in course of assessment, the computer become the important component in course of e-learning easier in doing assessment of multiple choice and short anwer test in accurate because the answer have to be same exactly, compared to do assessment test of essay type more toward understanding and not memorizing. Though multiple choice and short answer test type have many insuffiencies if compared to the test type esai. These matters constitute the creation of automatically assessment of answer esai to take a short cut inspection of essay answer.

There are many methods which have been developed for the automatically essay assessor, one of them is Latent Semantic Analysis (LSA). This Method has the unique method only making account of the key words implied in a sentence regardless of his linguistics characteristic. In LSA, words represented in a semantic matrix and then mathematicaly proceed to usely linear algebra technique Singular Value Decomposition (SVD). Wight implementation at automatically esay assessment system is done by using language php, In experiment the esay answer are from quiz computer network.

Result of experiment show the things influence speed of application process is the number of student answers and to the number of user accessing application. Of attempt is also indicate that the scheme very come near with human rater is scheme of 4 that is with local wight [of] student answer to Square Root and lecturer wight Binary and don't use any global wight."