Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Skripsi ini membahas tentang Sistem penilaian esai Otomatis (SIMPLE-O) untuk ujian Bahasa Jepang dengan Bidirectional LSTM dan Manhattan Distance. Dalam penggunaan Algoritma RNN menggunakan arsitektur Bidirectional LSTM. SIMPLE-O merupakan sistem yang sedang dikembangkan oleh Departemen Teknik Elektro UI yang digunakan untk menilai esai secara otomatis. Sistem berjalan menggunakan model Bidirectional LSTM, diukur dengan Manhattan Distance serta terdapat metric evaluasi yang terdiri dari Accuracy, Recall, Precision, F1-Measure. Dalam pengolahan sistem dilakukan secara otomatis menggunakan tensorflow. Pengujian yang dilakukan pada sistem yang dibangun terdapat 3 pengujian yaitu : pengujian terhadap epoch, optimizer dan word2vec. Untuk epoch dilakukan terhadap 3 epoch yaitu 20, 5 dan 10. Dari masing – masing epoch dijalankan sebanyak 5 kali. Hasil tertinggi yang didapatkan pada epoch ada pada epoch 20 yaitu 99.02%, untuk hasil pengujian optimizer menggunkan SGD atau stochastic gradient descent dan word2vec sebesar 500.

---

This thesis discusses the Automatic essay scoring system (SIMPLE-O) for Japanese language exams with Bidirectional LSTM and Manhattan Distance. In the use of the RNN Algorithm, the Bidirectional LSTM architecture is used. SIMPLE-O is a system being developed by the Department of Electrical Engineering UI which is used to automatically assess essays. The system runs using the Bi-LSTM model, measured by Manhattan Distance and there is an evaluation metric consisting of Accuracy, Recall, Precision, F1-Measure. In the system processing is done automatically using tensorflow. Tests carried out on the system built have 3 tests, namely: testing the epoch, optimizer and word2vec. For epoch, it is done for 3 epochs, namely 20, 5 and 10. From each epoch, it is run 5 times. The highest result obtained on epoch is at epoch 20, which is 99.02%, for the optimizer test results using SGD or stochastic gradient descent and word2vec of 500."

"Skripsi ini membahas mengenai pengembangan Sistem Penilaian Esai Otomatis (SIMPLE-O) untuk ujian esai berbahasa Indonesia. Sistem ini dirancang dengan menggunakan Stacked Bidirectional LSTM dan menggunakan dua jenis similarity measurement, yaitu Manhattan Distance dan Cosine Similarity, untuk mencari model dengan performa paling optimal dan selisih terbaik dari tiap jenis similarity measurement. Sistem ini menggunakan bahasa pemrograman Python, dan terdiri atas tahap preprocessing, word embedding, training menggunakan deep learning, testing, dan similarity measure untuk menghitung kemiripan antar kata pada input. Input yang digunakan pada sistem ini adalah jawaban dosen sebagai kunci jawaban dan jawaban mahasiswa. Fase training menggunakan data augmentasi dan fase testing menggunakan jawaban mahasiswa asli. Pengujian sistem ini dilakukan dengan menggunakan 7 jenis skenario. Dengan hasil selisih akhir dari model untuk fase training dan testing pada Manhattan Distance sebesar 1.871 dan 7.808, dan Cosine Similarity sebesar 2.31 dan 7.635.

---

This thesis discusses the development of an Automated Essay Scoring System (SIMPLE-O) for Indonesian-language essay exams. This system is designed using Stacked Bidirectional LSTM and uses two types of similarity measurement, which are Manhattan Distance and Cosine Similarity, to find the model with the most optimal performance and the best difference from each type of similarity measurement. The system uses Python programming language, and the system's stages consist of preprocessing, word embedding, training using deep learning, testing, and similarity measuring to calculate the similarity between words on the input. The inputs used in this system are lecturers' answers as answer keys and students' answers. The training phase uses augmented data, and the testing phase uses original student answers. To test this system uses 7 types of scenarios. The final difference results of the model for the training and testing phases are 1.871 and 7.808 on Manhattan Distance and 2.31 and 7.635 on Cosine Similarity."

"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."

"ABSTRAKDepartemen Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Indonesia telah mengembangkan sistem penilaian esai otomatis (SIMPLE-O) untuk ujian bahasa Jepang. Skripsi kali ini akan membahas pengembangan SIMPLE-O dalammengoreksi ujian bahasa Jepang dengan menggunakan metode N-Gram dan Latent Semantic Analysis (LSA) dan bahasa pemrograman Python dengan tujuan untuk mencapai nilai akurasi yang maksimal. N-Gram digunakan untuk mengoreksi pola kalimat data yang diuji dengan referensi, serta LSA dan Frobenius Norm untuk pemrosesan teks dan pemeriksaan kesamaan teks. Dari pengujian yang telah dilakukan, SIMPLE-O dengan N-Gram dapat mencapai rata-rata akurasi sebesar88,09%.

---

ABSTRACTDepartment of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, University of Indonesia has developed a system to grade Japanese examination essay automatically. This thesis will discuss about the development of SIMPLE-O in grading Japanese examination essays using N-Gram and Latent Semantic Analysis (LSA) using Python programming languageto reach the maximum accuracy level. N-Gram is used to score the answer based on the words and the pattern of the sentence of key answer. LSA and Frobenius Norm are used toprocess the text and to check the similarity of both text. From the test that has been done, SIMPLE-O using N-GramandLSAis able to obtain an average rate of accuracy of 88,09%."

"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."

"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."