Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pada skripsi ini dikembangkan sistem dengan basis bahasa pemrograman Java untuk menilai esai dalam bahasa Indonesia menggunakan algoritma yang lebih efisien dan optimal. Algoritma ini terdiri dari 4 tahap. Pertama adalah Latent Semantic Analysis (LSA) yang digunakan untuk memperoleh dan menyimpulkan hubungan kontekstual dari arti kata suatu teks. Kedua, Single Value Decomposition SVD untuk memperoleh variasi penyebaran dari hubungan tersebut. SVD mengidentifikasi dimana variasi muncul paling banyak, sehingga memungkinkan untuk mencari pendekatan yang terbaik pada data asli menggunakan dimensi yang lebih kecil. Ketiga, Latent Semantic Indexing LSI yaitu metode pengindeksan dan pengambilan untuk mengidentifikasi pola didalam hubungan antara term dan konsep yang dimiliki didalam koleksi teks yang tidak terstruktur sehingga memperoleh vektor yang merepresentasi teks tersebut. Terakhir, Cosine Similarity Measurement CSM untuk memperoleh nilai kemiripan antara teks dengan dokumen referensi. Untuk mengatasi permasalahan tata bahasa dan kosa kata pada esai, dalam karya ini diajukan teknik koreksi otomatis untuk memeriksa kata dalam pustaka kata untuk penyetaraan kata dengan arti yang serupa ataupun kata yang tidak memiliki arti spesifik. Kemudian, algoritma jarak Jaro-Winkler digunakan untuk memeriksa kesalahan kata yang disebabkan secara tidak sengaja. Dengan jarak Jaro-Winkler, kita dapat menentukan apakah 2 buah kata dapat dikatakan serupa. Hal ini sangat penting saat memeriksa dokumen yang berisi kesalahan penulisan, karena dapat mempengaruhi hasil LSA. Dengan sistem ini, nilai yang diperoleh serupa dengan nilai berdasarkan human-rater. Dengan pustaka kata yang terdiri dari 116 kata sinonim dan 2014 kata tugas, akurasi yang dihasilkan adalah 85.082 13.423.

---

In this thesis, a Java based system for grading essays in Indonesian language using a more efficient and optimal algorithm is developed. This algorithm consisted of 4 stage. The first stage is Latent Semantic Analysis LSA , which is used to obtain and conclude the contextual relation of words meaning in a text. The second stage uses Single Value Decomposition SVD to obtain scatter variance from the relations. SVD identifies where variances appear at most, therefore is enabled to find the best approach to the original data using reduced dimensions. The third stage is Latent Semantic Indexing LSI which is an indexing and retrieval method to identifies patterns in relation between terms and concepts contained in unstructured text collection and results with a vector representing the text. The last stage is Cosine Similarity Measurement CSM to obtain similarity value from the text and answer document.

To resolve problems stemmed from grammar and vocabulary, in this work we propose an auto correction technique to check a word from word library for equalization of word with same or no specific meaning. Then, Jaro Winkler distance algorithm is used to check word errors caused by accident when typing. With the distance, we can determine whether two strings of word are similar. This is extremely important when scanning text with typos, as it will affect the result from LSA. Using this system, the value obtained is similar to the value obtained from human rater. With word library consisting of 116 words for synonym check and 204 function words, the resulting accuracy is 85.082 13.423."

"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 dibandingkan dengan melakukan penilaian jenis ujian esai. Padahal jenis ujian pilihan ganda dan isian singkat memiliki banyak kekurangan bila dibandingkan dengan jenis ujian esai. Hal inilah yang mendasari dibuatnya sistem penilaian jawaban esai secara otomatis (automated essay grading). Sistem yang dibuat merupakan sistem yang berbasiskan web dengan a lasan kemudahan pengaksesan oleh pihak user dari mana saja dan kapan saja. Dalam hal penilaian metode yang digunakan adalah metode 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). Walaupun metode ini relatif sederhana, namun memiliki tingkat korelasi yang cukup tinggi bila dibandingkan dengan penilaian yang dilakukan manusia secara manual. Skripsi ini membahas mengenai kinerja dari sistem penilaian esai otomatis berbasis web dengan menggunakan metode LSA dengan 3 tingkat bobot kata kunci. Pada sistem ini dilakukan pengujian mengenai kecepatan pada waktu memasukkan soal dan jawaban serta pada waktu penghitungan nilai. Pengujian tersebut dilakukan dengan menggunakan bantuan server pada localhost. Pengujian mengenai keakuratan penilaian juga dilakukan dengan cara membandingkan hasil penilaian sistem dengan human rater. Dari hasil pengujian, perbandingan penilaian dengan human rater menunjukkan angka korelasi sebesar 0,777402209 dengan rata-rata selisih nilai untuk setiap soal sebesar 17,36.

---

Each learning process need an evaluation in form like an exam, so also with elearning. In e-learning process type of exam that often used is multiple choice and short essay. The reason is easiness in asssessment process, computer that became important part in e- learning process is easier to grade a multiple choice and short essay exam accurately compared with an essay exam. Whereas multiple choice and short essay exam have many flaw if we compared it with long essay exam. This was the basic idea of automated essay grading.

This system was made based on the web based application, the reason is web based application is easy to be accessed by user anytime from anywhere. Scoring method that is used in this system is Latent Semantic Analysis method (LSA). This method has characteristic to only emphasize keywords in a sentence without paying attention to its linguistic characteristic. In LSA, words is represented in a semantic matrix and then processed mathemathically with Singular Value Decomposition (SVD). Despite of its simpicity, this method have a quite high correlation when compared with assessment of human rater.

Performance of web based automated essay grading system by using LSA method with 3 levels weight of keywords is tested here. Testing concerning speed when entering a question and answer to system and when calculating exam score are conducted in this system. Those testing is conducted by using server in localhost. Testing concerning preciseness of its grading is also carried out by comparing result of system?s grading and human rater. From result of this testing, comparison of system?s grading with human rater showed the correlation figure of 0,777402209 with average difference of score is 17,36 for every question."

"ABSTRAKDalam 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%.

---

ABSTRACTIn 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%."

"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."

"ABSTRAKPada penelitian ini dilakukan penerapan Support Vector Machine dan LSAMetode tersebut dibahas dan dipelajari lebih lanjut untuk merancang Sistem Penilaian Esai Otomatis (Simple-O). Simple-O merupakan sistem yang saat ini dikembangkan oleh UI Jurusan Teknik Elektro yang bertujuan untuk menilai esai secara otomatis. Support Vector Machine, yang merupakan algoritma pembelajaran yang diawasi, dipelajari selanjutnya untuk meningkatkan tingkat akurasi dalam Simple-O bersama dengan metode LSA yang digunakan Bahasa pemrograman Python. Dari hasil tes rata-rata tertinggi skor akurasi yang diperoleh sistem sebesar 88.06% dengan masukan kalimat kanji, katakana, hiragana dan nilai TDM siswa jawaban yang mencerminkan frekuensi kemunculan kata kunci dalam dokumen.

---

ABSTRACTIn this study, the implementation of Support Vector Machine and LSA was carried out These methods are discussed and studied further to design an Essay Assessment System Automatic (Simple-O). Simple-O is a system currently being developed by the UI Department of Electrical Engineering which aims to assess essays automatically. Support Vector Machine, which is a supervised learning algorithm, is learned furthermore to increase the level of accuracy in Simple-O along with the LSA method used Python programming language. From the highest average test results the accuracy score obtained by the system is 88.06% with input the kanji, katakana, hiragana and TDM scores of the students answers that reflect the frequency with which keywords appear in the document."

"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."

"Sistem penilai otomatis SIMPLE-O untuk bahasa Jepang telah diteliti selama beberapa tahun belakangan. Namun, penilaian yang dilakukan belum mencakup nilai morfologis, padahal morfologi merupakan hal yang penting dalam ujian sastra. Penelitian ini melakukan clustering pada 215 jawaban mahasiswa dan mengelompokkannya ke 6 cluster berdasarkan topiknya. Berdasarkan hasil, didapatkan bahwa K-means clustering mengelompokkan dengan lebih baik dibanding hierarchical agglomerative clustering (HAC), terutama dengan penambahan Romanisasi. K-means clustering dengan Romansasi menunjukkan 96.5% precision dan 96% recall, sementara HAC memiliki 95% precision dan 93.7% recall. Pada proses penilaian, jawaban dinilai pertopik atau nomor soal dan dicari rasio antara nilai yang didapat dari LSA dengan nilai morfologi dengan akurasi tertinggi. LSA memiliki rata-rata akurasi 79.92%. Penambahan analisis morfologi pada nilai akhir mendapatkan akurasi tertinggi sebesar 78.77% dengan bobot 10% nilai morfologi dan 90% nilai LSA.

---

The research on automated grading system SIMPLE-O for Japanese language has been done for a few years. However, in the grading system, there is still no means to grade the morphological component even though it is an important part of language test. This research groups 215 student answers to 6 cluster according to the topics. According to the results, K-means clustering performs better than hierarchical agglomerative clustering (HAC) especially with Romanization. K-means clustering with Romanization shows 96.5% precision and 96% recall while HAC has 95% precision and 93.7% recall. For the grading prosess, the answers will be scored by its topic or question number and the ratio between similarity measurement score and morphological score with the highest accuracy will be selected. LSA has the average accuracy of 79.92%. With the addition of morphological analysis on the final score, the highest average accuracy of 78.77% is selected with the ratio of 10% morphological score and 90% LSA score."

"Sistem Penilaian Esai Otomatis (SIMPLE-O) dikembangkan oleh Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Indonesia untuk ujian bahasa Indonesia. Skripsi ini akan membahas mengenai pengembangan SIMPLE-O untuk penilaian ujian bahasa Indonesia menggunakan metode Siamese Manhattan Long Short-Term Memory (LSTM) dan bahasa pemrograman Python. Terdapat dua dokumen yang akan menjadi input, yaitu jawaban esai dari peserta ujian dan jawaban referensi dari penguji. Kedua jawaban diproses dengan layer LSTM yang sama. Selanjutnya, kemiripan antara keduanya dihitung dengan fungsi persamaan. Pengujian dengan dataset jawaban dummy mendapatkan nilai MAE dan RMSE sebesar 0.0254 dan 0.0346. Kemudia, pengujian dengan dataset jawaban asli mendapatkan nilai MAE dan RMSE terbaik sebesar 0.1596 dan 0.2190. Rata-rata nilai akurasi yang didapatkan adalah 92.82 untuk fase training dan 84.03 untuk validasi.

---

The Automatic Essay Assessment System (SIMPLE-O) was developed by the Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, University of Indonesia for the Indonesian language test. This thesis will discuss the development of SIMPLE-O for the assessment of Indonesian language tests using the Siamese Manhattan Long Short-Term Memory (LSTM) method and the Python programming language. There are two documents that will be input, essay answers from examinees and answer answers from examiners. Both answers are processed with the same LSTM layer. Next, the similarity between the two is calculated by the similarity function. Testing with dummy answer dataset produces MAE and RMSE values of 0.0254 and 0.0346. Then, testing with the real answer dataset produces MAE and RMSE values of 0.1596 and 0.2190. The average accuracy value obtained was 92.82 for the training phase and 84.03 for validation.

"

"Sistem Penilaian Esai Otomatis (SIMPLE-O) dikembangkan oleh Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Indonesia untuk ujian bahasa Indonesia. Skripsi ini akan membahas mengenai pengembangan SIMPLE-O untuk penilaian ujian bahasa Indonesia menggunakan metode Gated Recurrent Unit (GRU) dan bahasa pemrograman Python. Terdapat dua dokumen yang akan menjadi input, yaitu jawaban esai dari peserta ujian dan jawaban referensi dari penguji. Kedua jawaban diproses dengan layer GRU yang sama. Selanjutnya, kemiripan antara keduanya dihitung dengan fungsi persamaan. Rata-rata nilai akurasi yang didapatkan adalah 98.84 untuk fase training dan 86.82 untuk validasi

---

The Automatic Essay Assessment System (SIMPLE-O) was developed by the Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, University of Indonesia for the Indonesian language test. This thesis will discuss the development of SIMPLE-O for the assessment of Indonesian language tests using the Gated Recurrent Unit (GRU) method and the Python programming language. There are two documents that will be input, essay answers from examinees and answer answers from examiners. Both answers are processed with the same GRU layer. Next, the similarity between the two is calculated by the similarity function. The average accuracy value obtained was 98.84 for the training phase and 86.82 for validation"

"ABSTRACTAlgoritma winnowing merupakan algoritma yang berbasiskan fingerprint untuk mendeteksi tingkat kemiripan teks. Penelitian ini akan membahas pengembangan sistem penilai otomatis SIMPLE-O yang dikembangkan Departemen Teknik Elektro berbasis algoritma winnowing dan diterapkan untuk bahasa Jepang. Pada input bahasa Jepang diterapkan proses romanisasi untu mengubah karakter ke bentuk romaji. Penelitian dilakukan untuk mencari parameter terbaik dengan nilai akurasi atau agreement with human rater tertinggi. Dari hasil percobaan diketahui jika parameter untuk tiap-tiap input disesuaikan, secara keseluruhan sistem dapat memiliki rata-rata akurasi nilai total seluruh data hingga 90.92 dengan akurasi nilai total perpeserta ujian dapat mencapai 99.91 dan akurasi perjawaban untuk tiap peserta ujian berkisar dari 60.19 hingga 100.

---

ABSTRACTWinnowing Algorithm is a fingerprint based algorithm for detecting similarity between texts. This research will talk about the development and application of automatic essay grading system SIMPLE O, developed by Department of Electrical Engineering with winnowing algorithm for Japanese language. On the Japanese language input, romanization is implemented to change the input to romaji. The purpose of this research is to find the best parameter with the highest accuracy or agreement with human rater. The result of the conducted experiment shows that with customized parameter for each input, the average of total score for all students is 90.92 with accuracy for each student is up to 99.91 and accuracy for each problem ranged from 60.19 to 100."