Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pada skripsi ini akan melakukan Analisis dan pengujian program perbaikan penulisan kalimat dengan menggunakan fungsi levenshtein distance yang diimplementasikan pada SIMPLE-O. Kesalahan pengetikkan dapat terjadi ketika kata yang diketik tidak memiliki struktur yang sama dengan kata yang sebenarnya. Fungsi levenshtein distance merupakan sebuah fungsi yang dapat digunakan untuk menilai kesamaan dari dua buah string. Dalam melakukan proses pengecekan kesamaan dua buah string, fungsi ini akan memeriksa kesamaan struktur huruf pada string pertama dan kedua. Fungsi levenshtein distcane akan melakukan beberapa tahapan proses ketika melakukan pemeriksaan kesamaan struktur yaitu, menghitung panjang kedua string yang akan diperiksa dan menentukan jumlah transposisi yang terjadi pada string kedua. Keefketifan program perbaikan kata pada skripsi ini adalah 92 dan dapat menaikkan akurasi sebesar 1.45.

---

This thesis will talk about the analysis and testing results of sentence correction program using Levenshtein distance function implemented in SIMPLE O. Levenshtein distance function is a function that can be used to find similarities from two strings. In finding similarities between the two strings, this function will find similarities in letter structure between both compared strings. The Levenshtein distance function will go through a few steps when finding similarities between compared structures by first counting the length of both strings, which will then be used to figure out the transposition in the second string. The efectiveness percentage of typing correction program is 92 and increase 1.45 the accuration of SIMPLE O."

"Graphic user interface pada sebuah program komputer adalah cara berinteraksi antara komputer dengan manusia. Karena graphic user interface dibuat agar manusia dapat menggunakan komputer dengan cara yang dipahami oleh manusia, tentunya menjadi sebuah hal yang penting dalam perancangan sebuah graphic user interface sebuah program agar dapat mencapai tujuan tersebut. Skripsi ini merancang dan menganalisa graphic user interface pada sebuah program penilai esai otomatis (Simple-O) dengan menggunakan prinsip pada ilmu interaksi manusia dan komputer serta juga akan dibahas perbandingan process time pada Simple-O berbasis algoritma GLSA murni dan GLSA Stemming. Dari hasil penelitian yang dilakukan didapatkan hasil nilai akhir untuk bagian tampilan antarmuka sebesar 4,03 , isi sebesar 4,125, dan untuk bagian keseluruhan sebesar 4,02, serta secara keseluruhan nilai total yang didapatkan pada alat ukur kuesioner evaluasi oleh pengguna sebesar 4,06. Hasil penelitian berupa alat ukur kuesioner skala kegunaan sistem mendapatkan nilai akhir sebesar 80,34. Serta dalam pengujian process time antara kedua algoritma yang diuji didapatkan hasil sebesar 0,30 untuk GLSA murni dan 0,51 untuk GLSA Stemming.

---

Graphic user interface on a computer is a way to communicate between human and computer. Graphic user interface is created for people to use computers in a way that is understood by humans, so be important to design graphic user interface that fulfill the goal of graphic useri interface.

This essay design and analyze graphic user interface on a automatic essay grader called Simple-O by using the priciple of the science of human and computer interaction, and also will discuss process time on two algorithm, between pure GLSA and GLSA Stemming.

From the result of research user evaluation conducted final value obtained for part 1 (user interface) is 4,03, part 2 (contain) is 4,125, and last part (overall) is 4,02. The total value of this measure is 4,06.

The final result from system usability scale is 80,34, and for comparison of pure GLSA and Stemming GLSA got average final value 0,30 sec and 0,51 sec."

"Sistem Penilaian Esai Otomatis (Simple-O) telah dibuat menggunakan algoritma K-Means dan metode Latent Semantic Analysis (LSA). Jawaban karangan siswa pertama-tama akan diklasifikasikan ke dalam kelas-kelas sesuai dengan topik masing-masing nomor, dan akan memisahkannya dari jawaban siswa yang tidak sesuai konteks kemudian akan dilakukan proses LSA yang merepresentasikan kata ke dalam matriks, yang kemudian matriks direduksi menggunakan Singular Value Decomposition dan dilanjutkan dengan mencari norma frobenius yang merupakan nilai dari setiap soal. Pada penelitian ini dilakukan uji coba dengan menggunakan 4 skenario dan hasil penelitian SIMPLE-O menggunakan algoritma K-Means dan LSA menghasilkan akurasi rata-rata sebesar 74% yaitu hasil skenario pengujian 1

---

An Automatic Essay Assessment System (Simple-O) has been created using the K-Means algorithm and the Latent Semantic Analysis (LSA) method. Students' essay answers will first be classified into classes according to the topic of each number, and will separate them from student answers that do not fit the context then an LSA process will be carried out which represents the word into a matrix, which is then reduced by using Singular Value. Decomposition and continue by looking for the Frobenius norm which is the value of each question. In this study, trials were carried out using 4 scenarios and the results of the SIMPLE-O research using the K-Means and LSA algorithms produced an average accuracy of 74%, namely the results of the test scenario number 1."

"Pada skripsi ini akan dibahas bagaimana pengujian dan analisis performansi dari program pengoreksi kesalahan penulisan kata pada kalimat dengan menggunakan algoritma jaro winkler distance pada SIMPLE-O. Di dalam penggunaan word processor sering ditemukan kesalahan pengetikan suatu kata. Kesalahan yang terjadi adalah ketika kata yang diketik memiliki struktur huruf yang salah sehingga mengakibatkan kata yang diketik tidak mengandung arti yang sebenarnya. Kesalahan penulisan tersebut dapat berakibat berkurangnya nilai akhir yang didapatkan jika dilakukan penilaian dengan menggunakan program penilai otomatis SIMPLE-O. Algoritma Jaro Winkler Distance merupakan sebuah variant algoritma Jaro Distance metric yang bisa digunakan untuk menganalisa kesamaan antara dua string. Dengan menggunakan algoritma tersebut, sebuah string dapat dicari kemiripan struktur hurufnya dengan membandingkannya dengan string yang lain. Algoritma Jaro Winkler Distance melakukan beberapa tahapan proses dalam mencari kesamaan antara dua string yaitu menghitung panjang string, mencari jumlah huruf yang sama dan menentukan jumlah transposisi. Presentase keefektifan program pengoreksi kesalahan penulisan kata dalam mengoreksi kata yang salah pada jawaban user adalah sebesar 83,63 %.

---

This thesis will mainly discuss about testing and analyzing the performance of word error correction system in sentences by using jaro winkler distance algorithm in SIMPLE-O. In applying word processor, we often find an error of typing. The error occurred when the word which is typed has no meaning. This typing error could decrease the obtained final result if it is done by using SIMPLE-O automatic grader system. The algorithm of Jaro Winkler distance is a variant of Jaro distance algorithm metrics which can be used to analyze the similarity between two strings. By using the algorithm, a string structural similarity can be found by comparing it with another string. Jaro Winkler distance algorithm performs several stages in the process of finding the similarities between two strings those are calculate the string length, search the same number of letters and determine the amount of transposition. The effectiveness precentage of typo correction program in correction the user’s answer mistakes is 83,63%."

"Tingginya tingkat kompleksitas program menyebabkan program memiliki waktu eksekusi yang lama jikalau tidak dijalankan pada mesin berkomputasi tinggi. Masalah ini dapat diatasi salah satunya dengan cara menjalankan berbagai proses pada program tersebut secara simultan sehingga program dapat semakin cepat tereksekusi. Metode ini dikenal dengan istilah parallel computing. Untuk lebih mempercepat waktu eksekusi program, parallel computing tersebut dapat diimplementasikan pada arsitektur High Performance Computing HPC. Metode parallel computing dalam HPC tersebut diimplementasikan ke dalam program Sistem Penilaian Esai Otomatis Simple-O. Simple-O merupakan program penilai esai otomatis yang merupakan pengembangan dari Departemen Teknik Elektro. Dengan menerapkan parallel computing dan menjalankan program pada HPC, eksekusi yang dibutuhkan untuk memeriksa jawaban esai dapat semakin cepat. Parallel computing atau parallelism akan diterapkan pada salah satu bagian dari Simple-O yaitu pada algoritma pembelajaran dalam Simple-O, lebih tepatnya pada Self Organizing Map SOM atau Learning Vector Quantization LVQ. Parallelism dalam SOM dan LVQ diterapkan dengan metode network partition dimana node komputasi Euclidean distance dilakukan secara parallel. Pada penelitian ini didapatkan bahwa kecepatan program serial 1,28 kali lebih cepat dibandingkan program parallel.

---

The escalation of program complexity nowadays means slower run time when it is not executed in high performance machine. One way to address this issue is to execute the processes in the program simultaneously so the program may be executed quicker, known as parallel computing. To further accelerate the program parallel computing can be implemented in High Performance Computing HPC architecture. This method of applicating parallel computing with HPC is implemented in Automatic Essay Grading System, known as Simple O. Simple O is an automatic essay grading system developed by Department of Electrical Engineering Universitas Indonesia. The purpose of applicating the aforementioned method to Simple O is to accelerate the speed of essay grading execution. Parallel computing will be implemented to one of Simple O rsquo s part of program, which is in the learning algorithm. The learning algorithm applied in Simple O is Self Organizing Map SOM and Learning Vector Quantization LVQ. The implementation of parallelism in the learning algorithm uses network partition method, where the calculation of Euclidean distance is done in parallel. Through this research, it can be concluded that the the speed of serial program is 1.28 times quicker than the parallelized program."

"ABSTRAKSalah satu hal yang dibutuhkan user dalam memudahkan melakukan adalah dengan menggunakan mesin pencarian atau yang disebut search engine. Search engine didesain agar dapat membantu pengguna dalam melakukan pencarian data. Fitur yang dapat digunakan dalam membantu pencarian data adalah Text Suggestion dan Text Correction. Text Suggestion dapat membantu pengguna dalam memperkirakan keyword apa yang akan ditulis untuk menemukan data yang paling sesuai. Text Correction adalah fitur untuk memperbaiki kesalahan penulisan, sehingga diharapkan dapat memperbaiki hasil pencarian. Levenshtein Distance, dapat digunakan untuk fitur Text Suggestion dan Correction dengan menghitung maksimum LD dengan variasi range dari satu sampai lima. Tujuan penelitian ini adalah menguji keakuratan Levenshtein Distance dalam membuat sistem Text Suggestion dan Text Correction. Metode yang digunakan adalah dengan menghitung tingkat kemiripan keyword dengan daftar referensi yang ada pada basis data, dan mengambil kata tersebut untuk dijadikan sebagai text suggestion maupun text correction. Dari hasil penelitian ini, akan didapatkan bahwa sebuah batasan maksimum Levenshtein Cost dapat mempengaruhi keakuratan hasil text correction dan text suggestion. Maksimum LD juga berpengaruh pada performa waktu baik pada Text suggestion dan Text Correction, dengan eksekusi waktu Text Correction lebih cepat dibanding Text Suggestion.Nilai maksimum LD yang optimal adalah dua atau tiga.

---

ABSTRACTOne of the things required by the user in facilitating the search for data contained on the internet is to use a search engine or so-called search engines. Search engines must also be designed in order to assist users in searching data. Features that can be used in assisting data retrieval are Text Suggestion and Text Correction. Text Suggestion can help users in predicting what keywords will be written to find the most appropriate data. Text Correction is a feature to correct writing errors, so it is expected to improve search results. By utilizing Levenshtein Distance, it can be used for Text Suggestion feature by calculating maximum LD with variation range from one to five. The purpose of this research is to test the accuracy of Levenshtein Distance algorithm in making Text Suggestion and Text Correction system. The method used is to calculate the level of similarity of the keyword with a list of references in the database, and take the word to be used as a text suggestion or text correction. From the results of this study, it will be found that a maximum limit Levenshtein Cost can affect the accuracy of the results of text correction and text suggestion.The optimum of Maximum LD is two or three."

"Pada skripsi ini telah dilakukan pengujian variasi kata kunci dalam jawaban mahasiswa yang mempengaruhi keakuratan nilai dari penggunaan program SIMPLE-O. Dengan adanya jawaban mahasiswa dalam berbagai variasi maka dapat dilihat pengaruh kata kunci dalam proses penilaian sistem. Kata kunci merupakan kumpulan kata-kata yang dipilih dari jawaban dimana kata-kata tersebut yang mempunyai nilai. Selain itu, terdapat kata bobot yang merupakan kumpulan dari kata kunci yang mempunyai bobot nilai lebih tinggi. Semakin banyak kata kunci yang dimasukkan, maka semakin besar keakuratan nilai pada sistem. Terdapat enam skenario yang digunakan sebagai bahan analisis.Korelasi waktu penggunaan sistem saat program dimasukkan ke dalam cloud computing berbeda dengan penggunaan sistem saja. Waktu proses penilaian yang dihasilkan oleh sistem lebih cepat dibandingkan waktu proses penilaian saat sistem berada dimasukkan ke dalam cloud computing. Nilai korelasi yang baik adalah nilai korelasi yang mendekati satu. Waktu korelasi yang paling baik pada pengujian skenario pada sistem sebesar 0.97. Sedangkan nilai korelasi pada pengujian skenario pada sistem sebesar 0.22.

---

In this thesis will discuss some keyword variation affects the accuracy of the students in the program use SIMPLE-O. With the variety of answer?s student in large amounts it can be seen how keywords in the process of the assessment system. Keywords is a collection of selected words from the answers which those words that has a value. In addition, there is the word weight is a collection of keywords that have a higher weight value. Increasingly many keywords entered, the greater accuracy in the system. There are six scenarios used for analysis.

Correlation time when using system in cloud computing has different than using simply system. Time processing in system make a better value than using simply system in cloud computing. Correlation value has a good value when the correlation closed with one. Correlation time in scenario system is 0.97. Whereas correltion value in scenario system is 0.22."

"Pada skripsi ini akan membahas mengenai pengimplementasi pendeteksian pengulangan kata menggunakan Cosine Similarity, sedangkan untuk melihat makna antar kalimat akan dilakukan pembobotan kalimat yang sebelumnya di lakukan proses parsing, stemming, stopword dan melakukan pemisahan antar kalimat. Metode stemming yang akan digunakan adalah metode stemming Arifin-Setiono, proses stemming digunakan untuk mencari kata dasar dari setiap kata pada jawaban dan kemudian dibandingkan dengan kata yang ada pada database. Jika antar kalimat masing-masing dibandingkan dan memiliki nilai cosine similarity lebih dari 0.5 maka sistem tambahan akan menghapus satu kalimat tersebut. Waktu proses antara sistem SIMPLE-O murni lebih cepat jika dibandingkan dengan SIMPLE-O dengan pendeteksian kata yang berulang antar kalimat dengan selisih waktu 0.22 detik. Korelasi nilai antara SIMPLE-O+Cosine dengan Human Raters adalah yaitu sebesar 0.38 untuk soal nomor satu dan untuk soal nomor dua memiliki nilai korelasi yang bernilai negatif 0.08 , untuk soal tiga 0.13, untuk soal empat 0.65 dan 0.022 untuk soal nomor lima.

---

In this paper will discuss the use of word repetition detection implement Cosine Similarity, while to see the meaning of the sentence will be weighted between sentences previously performed process of parsing , stemming , stopword and separation between sentences . Stemming method to be used is a method of stemming Arifin - Setiono , stemming process used to find root of each word in student answer , and then compared with of the word database . If the inter- sentence and has been compared and have value of cosine similarity more than 0.5 , the additional features on the system will remove a sentence . The time between system processes SIMPLE - O more fast when compared with SIMPLE-O with additional features on the system that will repetitive detection word sentence with a time difference between 0.22 seconds. The correlation value of the Human Raters with the SIMPLE-O + Cosine is 0.383 for the first question, -0.08 for the second question, 0.13 for the third question, 0.65 for the fourth question and 0.02 for the fifth question."

"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"

"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."