Simple-O merupakan sistem penilaian esai otomatis yang menerapkan algoritma Latent Semantic Analysis (LSA). Simple-O dalam penilaian hasilnya menggunakan metode pembobotan. Sebagai sistem penilaian esai otomatis, tentu saja Simple-O diharapkan agar hasil penilaiannya mirip dengan hasil penilaian secara manual (Human Raters). Metode pembobotan awal yang diterapkan pada Simple-O masih memiliki beberapa kekurangan, oleh karena itu pada skripsi kali ini akan diimplementasikan empat belas metode pembobotan (kombinasi tujuh pembobotan lokal dan dua pembobotan global) pada Simple-O dan hasilnya akan dilakukan analisa agar dapat ditentukan metode pembobotan yang mana yang paling cocok diterapkan di Simple-O. Metode pembobotan biner tanpa bobot lokal sejauh ini memiliki kemiripan yang paling tinggi dengan human raters dengan selisih perbedaan dengan human raters 9.255 poin.

---

Simple-O is an automated essay grading system that complies the Latent Semantic Analysis (LSA) algorithm. Simple-O uses word weighting method in the assessment of the results. As an automated essay grading system, the assessment system in Simple-O is supposedly similar with the manual assessment (human raters). The original Simple-O weighting method still have some flaws, therefore, on this thesis will be implemented fourteen word weighting methods (the combination of seven local weightings and two global weightings) and all of the results will be analyzed to determine which weighting method have the best result to be implemented in Simple-O. Binary weighting method so far have the highest similarity with the manual assessment with the differences by 9.255 point.