Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Skripsi ini membahas mengenai rancangan untuk pengembangan sistem penilaian esai otomatis (SIMPLE-O) menggunakan Convolutional Neural Network dan Manhattan Distance sebagai penilaian pada ujian esai Bahasa Jepang yang sedang dikembangkan oleh Departemen Teknik Elektro Universitas Indonesia. Sistem ini menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) untuk memberikan nilai pada esai Bahasa Jepang. Dari beberapa variasi yang diuji, model yang paling stabil adalam model yang memiliki layer CNN, Manhattan Distance, dan dropout dengan dropout rate sebesar 0.1, di-train selama 32 epochs dengan loss function cross-categorical entropy dan optimizer RMSprop dengan input model ditokenisasi per karakter dengan rata-rata akurasi sebesar 59.48%.

---

This thesis discusses the design for the development of an automatic essay scoring system (SIMPLE-O) using the Convolutional Neural Network and Manhattan Distance as an assessment of the Japanese essay exam which is being developed by the Department of Electrical Engineering, University of Indonesia. This system uses Convolutional Neural Network (CNN) to score Japanese essays. Of the several variations tested, the most stable model is a model that has CNN, Manhattan Distance, and dropout layers with a dropout rate of 0.1, trained for 32 epochs with a loss function cross-categorical entropy and an RMSprop optimizer with model input tokenized per character on average. the average accuracy is 59.48%."

"Skripsi ini membahas penerapan Long Short Term Memory RNN dan Manhattan Distance untuk membuat rancangan Sistem Penilaian Esai Otomatis (SIMPLE-O). SIMPLE-O adalah sistem yang sedang dikembangkan Departemen Teknik Elektro UI untuk menilai esai secara otomatis. Sistem ini menggunakan Recurrent Neural Network dengan arsitektur Long Short Term Memory untuk memberikan nilai pada esai Bahasa Jepang. Dari beberapa variasi yang diuji, model yang paling stabil adalah model yang memiliki layer LSTM, Manhattan Distance, dan Dropout dengan dropout rate sebesar 0.3, di-train selama 25 epoch dengan loss function crosscategorical entropy dan optimizer adam, dengan input model ditokenisasi per karakter dengan rata-rata akurasi sebesar 79.93%.

---

This thesis will explore the application of Long Short Term Memory RNN and Manhattan Distance in designing the Automatic Essay Grading System (SIMPLE-O). SIMPLE-O is a system currently being developed by Departemen Teknik Elektro UI for automatically scoring Japanese essay exams.  Out of the variations tested, the most stable model is the model with the layers LSTM, Manhattan distance, and Dropout with a dropout rate of 0.3, trained for 25 epochs with the loss function cross categorical entropy and adam optimizer, and the model's input being tokenized by character with the highest average accuracy of 79.93%."

"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."

"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%."

"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."

"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."

"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."

"Skripsi ini membahas penerapan Convolutional Neural Network dalam merancang Sistem Penilaian Esai Otomatis (SIMPLE-O) Berbentuk Gambar. Sistem Penilaian Esai Otomatis (SIMPLE-O) Berbentuk Gambar merupakan perkembangan dari Sistem Penilaian Esai Otomatis atau Simple-O yang telah dikembangkan sebelumnya oleh Departemen Teknik Elektro UI. Tujuan dari dikembangkannya Sistem Penilaian Esai Otomatis (SIMPLE-O) Berbentuk Gambar ini agar dapat menilai sebuah gambar secara otomatis sehingga dapat mempercepat proses penilaian. Rancangan yang dibuat dalam penelitian ini akan memanfaatkan machine learning untuk memprediksi nilai dari gambar yang diuji. Pembelajaran akan dilakukan dengan menggunakan dataset yang memiliki label mulai dari nilai "1" sampai "10". Untuk mendapatkan informasi fitur dari gambar, digunakan algoritma Convolutional Neural Network dimana Neural network ini termasuk ke dalam algoritma Deep Learning. Pada sistem ini sebagian besar bahasa pemrograman yang digunakan adalah Python.

---

This thesis discusses the implementation of Convolutional Neural Network in designing an automated essay grading system in which the essay answer is in the form of an image. This automated essay grading system is based on the Department of Electrical Engineering in University of Indonesia's research called Simple-O. The purpose of this automated essay grading system to be developed is that the images can be graded automatically and accordingly so it will make the grading process more efficient. The design made in this proposal will utilize machine learning to predict the grade for the images inputted. The learning process will be done using a labeled data set from grade "1" to "10". Feature extraction process will be done using Convolutional Neural Network, which is considered a deep learning algorithm. This system will be programmed in Python."

"Dalam negara yang demokratis, Pemilihan Umum (Pemilu) adalah prosedur untuk memilih kepala daerah yang diatur dalam Pasal 1 ayat 3 UUD 1945. KPU (Komisi Pemilihan Umum) adalah lembaga negara yang menyelenggarakan dengan memprioritaskan transparansi dan akuntabilitas dalam setiap tahap pemilihan umum di Indonesia. Salah satu bentuk keterbukaan yang selalu menjadi sorotan media adalah proses penghitungan suara. Proses perhitungan manual yang dilakukan oleh Komisi Pemilihan Umum (KPU) pada formulir C1 memakan waktu dan banyak akal karena melibatkan sukarelawan berbayar. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan metode yang diusulkan untuk membangun sistem pengenalan tulisan tangan numerik pada formulir C1 KPU. Metode yang diusulkan adalah aliran pengenalan termasuk deteksi tabel dengan teknik kontur kandidat, pencocokan fitur, segmentasi angka, dan klasifikasi digit dengan jaringan saraf convolutional (CNN). Kumpulan data yang digunakan berasal dari situs web resmi KPU pada 2014 dan 2019. Kami menggunakan capsnet untuk mengklasifikasikan setiap digit tersegmentasi dengan akurasi 95,65\%. Model yang dilatih diuji menggunakan formulir validasi dan mencapai 80,73\% akurasi dokumen menggunakan formulir pemilihan 2019.

---

In a democratic state, General Election (Pemilu) is a procedure for selecting regional heads regulated in Article 1 paragraph 3 of the 1945 Constitution. KPU (Komisi Pemilihan Umum) is a state institution that organizes by prioritize transparency and accountability in each stage of general elections in Indonesia. One form of openness that has always been in the media spotlight is the vote counting process. The manual calculation process carried out by the General Election Commissions (KPU) on form C1 is time-consuming and resourceful because it involves paid volunteers. In this study, the authors used the proposed method to build a numerical handwriting recognition system on the C1 KPU form. Method proposed is a recognition flow including table detection with candidate contour techniques, feature matching, number segmentation, and digit classification with the convolutional neural network (CNN). The datasets used are from the official KPU election websites in 2014 and 2019. We use capsnet to classify each segmented digit with 95.65\% accuracy. The trained model was tested using validation form and reach 80.73\% document accuracy using 2019 election form."

"Melalui penelitian dan penulisan ini, program Sistem Penilaian Esai Otomatis (SIMPLE-O) dikembangkan untuk penilaian esai berbahasa Indonesia menggunakan algoritma hybrid CNN dan Bidirectional GRU dengan metrik Manhattan Distance dan Cosine Similarity. CNN digunakan untuk melakukan ekstraksi fitur dari masukan teks. Bidirectional GRU digunakan untuk menangkap makna atau konteks teks dari dua arah. Pengembangan program ini menggunakan bahasa pemrograman Python untuk proses deep learning. Hasil rata-rata selisih penelitian ini adalah 15.04 untuk model metrik Manhattan Distance dan 22.02 untuk model Cosine Similarity.

---

Through this research and writing, the Automatic Essay Scoring System (SIMPLE-O) program was developed for evaluating essays in the Indonesian language using a hybrid CNN and Bidirectional GRU algorithm with Manhattan Distance and Cosine Similarity metrics. CNN is employed to extract features from the input text, while Bidirectional GRU captures the meaning or context of the text from both directions. The development of this program utilizes the Python programming language for deep learning processes. The average differences results of this research is 15.04 for the Manhattan Distance metric model and 22.02 for the Cosine Similarity model."