Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Sistem Penilaian Otomatis SIMPLE-O selama ini dikembangkan dengan pemrograman PHP di Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Indonesia. Namun akurasi SIMPLE-O saat ini belum cukup tinggi untuk dapat digunakan secara praktis. SIMPLE-O kemudian dilanjutkan pengembangannya menggunakan pemrograman Bahasa C, tidak hanya untuk mencoba meningkatkan akurasi SIMPLE-O, tapi juga untuk memperluas penggunaannya. Untuk dapat meningkatkan akurasi penilaian SIMPLE-O diintegrasikan learning vector quantization LVQ pada pengembangannya. Skripsi ini membahas bagaimana pengembangan SIMPLE-O dengan LVQ menggunakan pemrograman Bahasa C.Seberapa banyak bagian data sampel yang digunakan pada saat training mempengaruhi performa penilaian. Semakin sedikit data yang digunakan pada fase training, maka akan terjadi penurunan akurasi pada fase evaluasi. Akurasi penilaian juga dipengaruhi proses ekstraksi ciri-ciri teks yang dilakukan menggunakan latent semantic analysis LSA dan singular value decomposition SVD . Akurasi penilaian dapat berubah ketika singular value yang dihasilkan, di proses terlebih dulu dengan frobenius norm dan vector angle. Faktor lainnya seperti jumlah kata-per-kolom matriks LSA tidak begitu mempengaruhi akurasi penilaian. Pada akhir percobaan, akurasi SIMPLE-O dengan LVQ secara rata-rata adalah 52.27 . Dengan menambahkan LVQ, akurasi SIMPLE-O mengalami peningkatan sebesar 41.67.

---

Sistem Penilaian Otomatis SIMPLE O was developed using PHP at Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Indonesia. But the resulting accuracy of the SIMPLE O was not reliable enough to be used practically. Right now, SIMPLE O was being developed using C Programming Language. This was done to increase its reliability and to further widen its applications. To increase the accuracy of SIMPLE O, learning vector quantization LVQ was integrated as part of the new program. This Paper was written to address the development of SIMPLE O with LVQ.With less data used in LVQ training phase there will a decrease in the resulting accuracy of the validation phase. The accuracy was also affected by the method of how well the extraction of the text characteristic using latent semantic analysis LSA and singular value decomposition SVD . Additional process of the resulting singular value will result in change of accuracy. The number of words per column when creating the LSA matrix did not have any significant effect. At the end, SIMPLE O with LVQ has an average accuracy of 52.27. Implementation of LVQ give an increase of 41.67 of the accuracy."

"Departemen Teknik Elektro Universitas Indonesia sejak tahun 2007 telah mengembangkan sistem penilaian esai otomatis yang dinamakan dengan Simple-O. Simple-O menggunakan metode Latent Semantic Analysis LSA untuk membandingkan dua esai dengan cara mengekstrak esai tersebut menjadi matriks. Pengembangan sebelumnya dari Simple-O adalah penambahan Learning Vector Quantization LVQ yang merupakan metode dari artificial neural network. Skripsi ini akan membahas serta memberikan analisis terkait pengaruh penambahan fungsi persamaan kata pada sistem penilaian esai otomatis Simple-O terhadap akurasi dari program itu sendiri. Untuk melihat pengaruh penambahan fungsi persamaan kata pada sistem penilaian esai otomatis Simple-O ini, maka dilakukan lima skenario berbeda. Skenario tersebut adalah dengan memvariasikan jumlah keywords yang ada pada esai jawaban menjadi sejumlah 100, 80, 60, dan 20 mendekati jumlah keywords jawaban referensi. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan, terdapat skenario yang mengalami penurunan akurasi dan kenaikan akurasi. Jika disimpulkan, rata-rata akurasi program Simple-O setelah penambahan fungsi persamaan kata mengalami peningkatan. Namun, peningkatan rata-rata akurasi yang terjadi tidak terlalu signifikan, peningkatan rata-rata akurasi yang terjadi setelah penambahan fungsi persamaan kata adalah sebesar 5.4 dari 90.9 menjadi 96.3.

---

Department of Electrical Engineering Universitas Indonesia has developed an automatic essay grading system called Simple O since 2007. Simple O uses the Latent Semantic Analysis LSA method to compare two essays by extracting the essay into matrix. The previous development of Simple O is the addition of Learning Vector Quantization LVQ which is a method of artificial neural network. This research will discuss and provide analysis related to the effect of adding word similarity function to the automatic essay grading system Simple O to the accuracy of the system itself. The experiment will be conducted with five different scenarios by varying the number of keywords in the students answer essay to 100, 80, 60, 40, and 20 of the reference essay keywords. According to the result, there are scenarios that has decreased and increased in accuracy. The average accuracy of the Simple O system after the addition of word similarity function has increased, though not significant. The average increase in accuracy after the addition of word similarity function is 5.4 from 90.9 to 96.3."

"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."