Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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. "

"Skripsi ini membahas perbandingan kecepatan sistem pencarian kata pada database SIMPLE-O. Terdapat empat sistem yang dibandingkan yaitu 2 sistem yang merupakan sistem yang telah diimplementasikan (SIMPLE V1 dan SIMPLE V2) dan 2 sistem lagi merupakan sistem yang sedang dikembangkan (SIMPLE V3 dan SIMPLE V4). SIMPLE V1 adalah sistem pencarian kata yang semua proses pencariannya terletak di PHP. SIMPLE V2 meletakkan sebagian proses pencarian kata dalam database MySQL dan membagi tabel database menjadi 5 bagian berdasarkan kata depan sehingga proses terbagi dua yaitu pemotongan kata depan yang terletak di PHP dan pencarian kata yang terletak di MySQL. SIMPLE V3 merupakan pencarian kata yang menyerahkan proses pencarian sepenuhnya pada MySQL. Sedangkan SIMPLE V4 menggunakan algoritma Rabin-Karp yang diletakkan di stored procedure MySQL. Dari keempat sistem yang dibandingkan, sistem pencarian kata SIMPLE V3 merupakan sistem yang paling cepat diantara sistem lainnya. Kecepatan SIMPLE V3 62 kali lebih cepat dari SIMPLE V1 pada pencarian 1 kata dan 106 kali lebih cepat pada pencarian banyak kata. Sedangkan kecepatan SIMPLE V4 pada pencarian 1 kata tidak stabil sehingga tidak dapat dibandingkan dengan sistem lainnya dan pada pencarian banyak kata kecepatan SIMPLE V4 hanya 1.07 kali lebih cepat dari pada SIMPLE V1. Pada pencarían kata dalam kondisi jaringan sibuk (10-30 user mengakses sistem secara bersama¬sama), kecepatan SIMPLE V3 hanya turun sedikit sebesar 0.0000193947 detik yaitu sekitar 1.17 kali lebih lambat dibandingkan ketika jaringan tidak sibuk dan hanya diakses oleh 1 user. Sedangkan kecepatan SIMPLE V4 mengalami penurunan 0.041978478 detik yaitu sekitar 6.55 kali lebih lambat. Dari situ dapat terlihat bahwa SIMPLE V3 merupakan sistem yang paling cepat dan stabil.

---

This thesis focuses on comparison the speed of word-matching systems on SIMPLE-O database. There are four systems that compare, the 2 systems which is a system that has been implemented (SIMPLE SIMPLE V1 and V2) and 2 system is a system that is being developed (SIMPLE SIMPLE V3 and V4). SIMPLE V1 is the system searches that all of the search process lies in PHP. SIMPLE V2 which put some of the search process in a MySQL database and database tables divide into 5 sections based on the preposition that the process of cutting is two prepositions which lies in the PHP and the search for a word that is located in MySQL. SIMPLE V3 is a word search that submitted the search process entirely on MySQL. While SIMPLE V4 using Rabin-Karp algorithm, which is placed on MySQL stored procedures. With Compared the four systems, a word search system SIMPLE V3 is the fastest system among other systems. V3 SIMPLE speed 62 times faster than SIMPLE V1 on a word search. While on the search for many words, the speed SIMPLE V3 106 times faster than SIMPLE V1. The speed SIMPLE V4 on a word search is unstable so can not be compared with other systems and on many search words SIMPLE speed V4 only 1.07 times faster than SIMPLE V1. In the search word in the busy network conditions (10-30 users accessing the system together), SIMPLE speed V3 is only down slightly by 0.0000193947 seconds which is about 1:17 slower than the times when the network is not busy and only accessible by a user. While speed has decreased SIMPLE V4 0.041978478 seconds which is about 6:55 slower times. From there it can be seen that the SIMPLE V3 system is the most rapid and stable. "

"Metode Latent Semantic Analysis (LSA) adalah salah satu metode yang digunakan untuk sistem penilaian essay secara otomatis (essay grading). Metode ini merepresentasikan suatu tulisan essay kedalam bentuk matriks dimana pada matriks tersebut dihitung frekuensi kemunculan suatu kata. Matriks tersebut kemudian diolah dengan cara penganalisisan bernama SVD (Singular Value Decomposition) yang akan mengkompres matriks besar menjadi matriks yang lebih kecil namun matriks yang lebih kecil tersebut mampu mewakili korelasi antar kata yang lebih baik dibandingkan dengan matriks sebelumnya. Pada skripsi ini akan dibahas mengenai aplikasi SIMPLE-O yang dikembangkan dengan cara memberi pembobotan pada kata-kata kunci pada matriks awal. Pembobotan yang digunakan adalah IDF-NDV (Inverse Document Frequency - Normalized Document Vector) yang telah diujikan pada penelitian sebelumnya. Setelah diujikan, pembobotan IDF-NDV masih perlu perbaikan untuk mendekati human raters, dan dibandingkan dengan SIMPLE-O lama, terdapat perbedaan sebesar 11,78%.

---

Method of Latent Semantic Analysis (LSA) is one of the methods used for automatic essay grading system (grading essays). This method represents an essay written in the matrix form where the matrix is calculate the frequency of occurrence of a word. Matrix is then processed by analyzing method called SVD (Singular Value decomposition), which compresses the large matrix into smaller matrices, but that smaller matrix can represent the correlation between a better word than the previous matrix.

In this final project will discuss about the application of SIMPLE-O who developed a way to give weighting to the key words at the matrix. The Weighting method was used is IDF-NDV (Inverse Document Frequency - Normalized Document Vector) that have been tested in previous research. After tested, the IDF-NDV Weighting still need improvement to approach the human raters, and compared with Original SIMPLE-O, there is a difference of 11,78%."

"Simple-O, suatu aplikasi essay grading yang dikembangkan di Departemen Teknik Elektro Universitas Indonesia, menggunakan algoritma MD5+salt untuk melakukan proteksi terhadap data password user yang tersimpan pada databasenya. Namun dengan banyaknya kelemahan yang terdapat pada algoritma MD5, maka diterapkan algoritma SHA-1+salt pada aplikasi ini, yang kemudian dibandingkan dengan algoritma sebelumnya yaitu MD5+salt. Pengujian meliputi pengukuran waktu dan estimasi waktu brute force untuk masing-masing algoritma, serta mengukur processing time dan CPU usage saat melakukan login ke dalam system. Hasil pengujian brute force menunjukkan bahwa penerapan algoritma SHA-1 lebih kuat terhadap serangan brute force dibandingkan dengan MD5. Selisih processing time SHA-1+salt dengan MD5+salt berkisar antara 0.001 detik hingga 0.002 detik untuk tiap variasi panjang password. Sedangkan selisih CPU usage SHA-1+salt dengan MD5+salt sebesar 0.545%, 0.985%, dan 1.69% masing-masing untuk password sepanjang 8, 9, dan 10 karakter. Hasil ini menunjukkan bahwa penerapan algoritma SHA-1+salt tidak akan membebani kinerja aplikasi Simple-O.

---

Simple-O, an essay grading application that was developed at the Department of Electrical Engineering University of Indonesia, using MD5+salt algorithm to perform protection for password of user's which stored on its database. But with so many flaws contained in the MD5 algorithm, then SHA-1+salt algorithm was implemented in this application, which is then compared with the previous algorithm MD5+salt. The tests include measurements of time and estimated time of brute force for each algorithm, and measure the processing time and CPU usage when logging into the system.

The test results show that the application of brute force algorithm SHA-1 is more robust against brute force attacks than MD5. Difference in processing time SHA-1+salt with MD5+salt was ranged from 0.001 seconds to 0.002 seconds for each length variation of the password. While the difference in CPU usage of SHA-1+salt with MD5+salt is 0.545%, 0.985%, and 1.69% respectively for the password with 8, 9, and 10 characters length. These results indicate that the implementation of the algorithm SHA-1+salt does not impose on the performance of Simple-O application."

"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."

"Electronic learning (e-learning) merupakan cara pengajaran baru dalam dunia pendidikan dengan memanfaatkan teknologi informasi. Salah satu contoh e-learning yaitu penggunaan internet sebagai sarana pengujian kemampuan pelajar dan mahasiswa berupa ujian dengan metode pilihan ganda dan esai. Agar ujian esai dinilai secara otomatis, di Indonesia, sedang dikembangkan sistem penilaian esai otomatis dalam bahasa Indonesia dengan menggunakan sistem LSA (Latent Semantic Analysis). Pada tulisan ini akan dipaparkan mengenai salah satu fitur sistem penilaian esai otomatis yaitu dalam pendeteksian kata frase pada kalimat yang terdapat pada esai. Terdapat empat jenis frase yang akan diidentifikasi. Keempat jenis frase yang dapat diidentifikasi yaitu frase direktif, frase nondirektif, frase ajektival, dan frase nominal. Selain itu, akan menunjukkan perbedaan nilai dan waktu dari esai tanpa pengidentifikasian frase dan dengan pengidentifikasian frase. Keakurasian pendeteksian frase dalam pengujian sebesar 90 %.

---

Electronic learning (e-learning) is a new teaching method in educational that using IT. One of the e-learning models is using internet as student capability’s research tool that is exam with multiple choice and essay choices. For automatic grading purpose, in Indonesia, is developing automatic essay grader system using LSA (Latent Semantic Analysis) system. This paper will explain about one of automatic essay grader system features which is phrase detection in a sentences on essay. There are four kinds of phrase, they are directive phrase, nondirective phrase, adjective phrase, and nominal phrase.Other than that, this paper will show the score and time differences from essay with phrase identification or without phrase identification. The accuration of this phrase identification on testing is about 90%."

"Database merupakan bagian terpenting dari suatu aplikasi dan perlu untuk diamankan.Pada tesis ini diajukanlah suatu konsep dasar penerapan algoritma negative database (NDB) yang bersamaan dengan algoritma enkripsi.Kemudian dilakukanlah pengujian performansi dari algoritma AES-128 dan Blowfish-448 yang masing-masing dikombinasikan dengan algoritma NDB, untuk kemudian dipilih kombinasi yang terbaik untuk diterapkan pada aplikasi Simple-O.Hasil pengujian algoritma NDB yang dirancang menunjukkan kesesuaian dengan konsep dasar yang diajukan. Setelah dikombinasikan dengan masing-masing algoritma AES-128 dan Blowfish-448, maka didapatkan hasil rata-rata CPU time AES-128 + NDB dan Blowfish-448 + NDB masing-masing sebesar 0.0030 detik dan 0.0037 detik pada proses enkripsi, dan 0.0054 detik dan 0.006 detik padaproses dekripsi. Rata-rata memory usage AES-128 + NDB dan Blowfish-448 + NDB masing-masing sebesar 9.03 kB dan 9 kB pada proses enkripsi, dan 11.67 kB dan 11.61 kB pada proses dekripsi. Rata-rata processing time AES-128 + NDB dan Blowfish-448 + NDB masing-masing sebesar 1.94 ms dan 2.77 ms pada proses enkripsi, dan 4.34 ms dan 5.03 ms pada proses dekripsi. Sedangkan rata-rata throughput AES-128 + NDB dan Blowfish-448 + NDB masing-masing sebesar 385.89 B/ms dan 275.74 B/ms pada proses enkripsi, dan 156.18 B/ms dan 136.55 B/ms pada proses dekripsi.

---

Database is an important part of an application and need to be secured. In this thesis it was proposed a basic concept of the implementation negative database algorithm (NDB) alongside encryption algorithm. Then perform the performance testing of AES-128 and the Blowfish-448 algorithm, which each combined with NDB algorithm, and then selected the best combination to be applied to Simple-O applications. Testing results of NDB algorithms designed show compliance with the basic concepts proposed. After combined with each algorithm AES-128 and Blowfish-448, then obtained an average yield CPU time AES-128 + NDB and Blowfish-448 + NDB respectively 0.0030 seconds and 0.0037 seconds in the encryption process, and 0.0054 seconds and 0.006 seconds in the decryption process. The average memory usage of AES-128 + NDB and Blowfish-448 + NDB respectively 9.03 kB and 9 kB on the encryption process, and 11.67 kB and 11.61 kB in the decryption process. The average processing time of AES-128 + NDB and Blowfish-448 + NDB respectively 1.94 ms and 2.77 ms on the encryption process, and 4.34 ms and 5.03 ms in the decryption process. While the average throughput of AES-128 + NDB and Blowfish-448 + NDB respectively 385.89 B/ms and 275.74 B/ms in the encryption process and 156.18 B/ms and 136.55 B/ms in the decryption 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."

"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."