Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Di dalam proses pembelajaran, seorang pengajar tentunya membutuhkan tolak ukur yang mengindikasikan tingkat penyerapan murid-muridnya atas proses belajar mengajar yang terjadi dengan melakukan ujian, baik dengan format pilihan ganda, isian singkat, maupun esai. Dari kesemua format yang ada, ujian esai lah yang dianggap paling mampu merepresentasikan tingkat pemahaman siswanya. Namun ujian esai tersebut memiliki keterbatasan di dalam penilaian ujiannya. Sementara itu. sistem penilaian yang menggunakan komputer sampai saat ini masih terbatas untuk ujian pilihan ganda. Oleh karena itu, pada skripsi ini akan dikembangkan sistem aplikasi penilaian esai otomatis dengan menggunakan metode penilaian Latent Semantic Analysis (LSA) yang berbasis web. Metode LSA dipilih karena dalam menilai ujian hanya menitikberatkan pada kata-kata yang terkandung di dalam tulisan tanpa memperhatikan karakteristik linguistiknya. Di dalam pengembangan sistem ini, program aplikasi sistem dibagi menjadi beberapa modul. Sedangkan untuk pengembangan keamanan sistem, diterapkan aplikasi session dan cookie agar akses ke dalam sistem lebih terkontrol serta teknik enkripsi SHA-1 pada password user agar password seseorang tidak dapat diketahui oleh siapapun. Pengujian kecepatan akses dilakukan pada sistem dengan tujuan untuk melihat tingkat performa dari sistem yang telah dibuat. Pengujian dilakukan dengan memvariasikan panjang jawaban, jumlah kata kunci, dan jumlah soal. Dari hasil pengujian didapatkan bahwa pengaruh jumlah kata kunci dan panjang kalimat jawaban terhadap kecepatan akses sistem adalah antara 4e pangkat -3 - 0,8 ms, sedangkan pertambahan sebuah soal pada satu ujian akan mengakibatkan pertambahan waktu akses sebesar 1 detik. Sedangkan implementasi peningkatan keamanan sistem telah berjalan dengan baik."

"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 Informasi Bangku Ujian (SIBANGKU) merupakan website yang diluncurkan oleh Fasilkom UI pada tahun 2019 untuk membantu memfasilitasi mahasiswa dalam melihat jadwal ujian. Pada tulisan ini, disajikan proses pengembangan dan perbaikan antarmuka pada SIBANGKU untuk meningkatkan pengalaman pengguna dalam menggunakan website dan menambah fungsionalitas website dalam mengelola jadwal bagi pengurus website. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan pendekatan user-centered design (UCD) dan implementasi kode menggunakan framework Django. Dengan menggunakan UCD, setiap fase pengembangan akan terikat dengan pengguna untuk memastikan bahwa kebutuhan dan ekspektasi pengguna dapat terpenuhi dan sesuai. Pembaruan yang dilakukan pada proyek ini, di antara lain, mengurangi waktu yang dibutuhkan dalam proses mengatur jadwal, menambahkan pengaturan untuk ruangan ujian, dan memperbarui tampilan secara keseluruhan. Pengembangan ini bertujuan untuk mendukung keperluan sekretariat akademik Fasilkom UI agar lebih efektif dalam proses mengatur jadwal pada setiap pelaksanaan ujian. Di akhir tahap UCD, dilakukan usability testing (UT) dengan menjalankan 9 skenario dengan sukses. Hasil akhir prototipe SIBANGKU menunjukkan skor sebesar 77,5 yang masuk ke dalam kategori “Good” yang berarti prototipe dapat menghasilkan pengalaman yang baik bagi pengguna website SIBANGKU. Penelitian diakhiri dengan implementasi kode dan dijalankan 12 skenario user acceptance testing (UAT) pada website untuk setiap fitur baru yang dibuat dengan hasil yang sukses. Pengembangan fitur atur bangku yang dilakukan pada penelitian ini bertujuan untuk memenuhi kebutuhan pengurus website dalam mengatur jadwal ujian dengan efisien dan efektif. Adapun tujuan dari perbaikan antarmuka website dilakukan untuk menciptakan pengalaman pengguna yang lebih baik.

---

Sistem Informasi Bangku Ujian (SIBANGKU) is a website launched by Fasilkom UI in 2019 to facilitate students in monitoring their exam schedules. In this paper, the process of developing and improving the interface on SIBANGKU is presented to improve user experience in using the website and add website functionality in managing schedules. This research is done by applying user-centered design (UCD) method and Django framework for the code. By applying UCD in this research, users are included in every phase to ensure that users’ needs and expectations are appropriate and fulfilled. Improvement made to this research, including, reduce times needed to manage schedules, add setting for exam rooms, and renew the interface. This development aims to support academic secretariat in managing schedules more effectively. In the last UCD phase, usability testing is done successfully by executing 9 scenarios. The final result of SIBANGKU prototype has obtained SUS score of 77,5 which fall in to “Good” category and indicates that this prototype has a good user experience. This research ends with code implementation and successfully executed 12 user acceptance testing (UAT) scenario for every brand new feature. The development of the exam management feature carried out in this study aims to meet the needs of website administrators in managing exam schedules efficiently and effectively. The purpose of improving the website interface is to create a better user experience."

"Skripsi ini akan membahas tentang pengembangan sistem penilaian esai otomatis untuk esai pendek bahasa Jepang dengan menerapkan metode K-Means Clustering untuk mengelompokkan setiap topik pertanyaan dan Analisis Semantik Laten untuk membuat penilaian. Sistem yang dikembangkan untuk membantu memudahkan pemeriksaan esai yang saat ini masih dilakukan secara manual. Pengembangan sistemnya sendiri dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman Python. Terdapat 5 skenario pengujian yang dilakukan dengan memvariasikan jenis masukan hiragana dan romaji serta proses eliminasi stopwords. Dari hasil yang diperoleh dan analisis yang dilakukan, bentuk atau jenis input teks yang digunakan serta penggunaan parameter seperti stopwords berpengaruh terhadap akurasi penilaian yang diperoleh. Sistem penilaian esai otomatis yang dikembangkan mampu memperoleh tingkat akurasi tertinggi sebesar 89% dengan menggunakan input berupa huruf romaji dan tanpa proses eliminasi stopwords.

---

This thesis will discuss about the development of an automatic essay grading system for short Japanese essays by applying the K-Means Clustering method to group each question topic and Latent Semantic Analysis to make an assessment. The system developed to help facilitate essay checking is currently still being done manually. The development of the system itself is carried out using the Python programming language. There are 5 test scenarios carried out by varying the types of hiragana and romaji inputs and the stopwords elimination process. From the results obtained and the analysis carried out, the form or type of text input used and the use of parameters such as stop words have an effect on the accuracy of the assessment obtained. The developed automatic essay scoring system was able to obtain the highest accuracy rate of 89% by using input in the form of Romaji letters and without the stopwords elimination process."

"Dalam suatu ujian, terutama di tingkat universitas, terdapat berbagai macam bentuk soal yang harus dikerjakan oleh mahasiswa. Salah satu bentuk yang banyak digunakan adalah ujian berupa esai. Namun ketika jawaban sudah terkumpul, terdapat kendala yang dihadapi oleh dosen, yaitu melakukan penilaian esai yang banyak memakan waktu dan tenaga. Oleh karena itu, dikembangkanlah suatu sistem untuk membantu pekerjaan dosen tersebut.Simple O merupakan sistem yang dikembangkan di Departemen Teknik Elektro Universitas Indonesia. Mulai dikembangkan pada tahun 2007, Simple O merupakan suatu sistem yang dapat melakukan penilaian terhadap perkerjaan mahasiswa yang bersifat esai. Tujuan dari diciptakannya sistem ini adalah untuk membantu dosen dalam melakukan penilaian terhadap ujian yang telah dilakukan mahasiswa.Simple O menggunakan algoritma Latent Semantic Analysis (LSA) ketika pertama kali dikembangkan. Kemudian sistem tersebut dikembangkan hingga menjadi algoritma Generalized Latent Semantic Analysis (GLSA) dan pada akhirnya dikembangkan algoritma Hybrid.

---

On some tests, especially in university, there are lots of types of questions that must be done by the students. One of them is essay. But when the answers are collected, there is a problem that is faced by the lecturer, the amount of time and energy that need to use by them. Because of that, people developped a system that can help the lecturer.

Simple O is a system that is developped in Electrical Engineering Department, University of Indonesia. The development was started in 2007, and it is a system that can grade the work of the students, in the form of essay. The purpose of the invention of this system is to help the lecturer in giving grades to the tests that have been done by the students.

Simple O uses LSA algorithm when the first time of its development. Then the system has been developped into Generalized Latent Semantic Analysis (GLSA) and finally it becomes Hybrid algorithm."

"Skripsi ini membahas tentang perbandingan dua algoritma untuk sistem penilaian esai otomatis (Simple-O), yaitu generalized latent semantic analysis (GLSA) laplacian eigenmaps embedding (LEM) dan hybrid indexing. Kedua algoritma tersebut dibandingkan untuk mengetahui cara kerja kedua algoritma tersebut, kecepatan proses, dan hasil penilaiannya. Perbandingan cara kerja dilakukan dengan membandingkan pseudocode dari masing-masing algoritma. Kecepatan proses dihitung untuk mengetahui algoritma yang lebih cepat dalam menilai esai.Algoritma GLSA hybrid indexing merupakan pengembangan dari algoritma LEM. Perbedaan mendasar dari kedua algoritma tersebut adalah pada perlakuan kata benda dan kata-kata selain kata benda. Penelitian ini menggunakan sampel delapan soal yang dikerjakan oleh 48 mahasiswa (384 data). Dari hasil penelitian, GLSA LEM memiliki total waktu proses 46.51454 detik lebih cepat dari GLSA hybrid indexing. Sedangkan rata-rata waktu proses GLSA LEM dan GLSA hybrid indexing untuk menilai satu jawaban adalah 6-6.6 detik. Hasil penilaian dari GLSA LEM dan GLSA hybrid indexing memiliki tingkat kemiripan tertinggi 95,83% dan terendah 16,67%. Dari percobaan sebanyak delapan soal, lima diantaranya memiliki tingkat kemiripan lebih dari 83,33%.

---

This thesis discusses the comparison between two algorithms which used in automated essay grading system (Simple-O). The two algorithms are generalized latent semantic analysis (GLSA) embedding laplacian eigenmaps (LEM) and hybrid indexing. Both algorithms are compared to determine how the algorithms works, processing time, and the scores. Pseudocode can be used to determine how the algorithms are working, The processing time is calculated to find out which algorithm is faster in assessing essays.

GLSA hybrid indexing algorithm is a development from GLSA LEM. The fundamental difference of the two algorithms is in the treatment of a subset of nouns and words other than nouns. This research using samples of eight questions which filled by 48 students (384 data). From the research, GLSA LEM has a total processing time of 46.51454 seconds faster than GLSA hybrid indexing. While the average processing time GLSA LEM and hybrid GLSA indexing to grade the answer is 6 to 6.6 seconds. GLSA LEM and GLSA hybrid indexing grades have the highest similarity level of 95.83% and 16.67% for the lowest similarity level. From the eight questions, five questions have similarity level more than 83.33%."

"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"

"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.

"