Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Sistem penilaian esai otomatis berbasis Latent Semantic Analysis (LSA), yang menggunakan Bahasa Indonesia memang sedang dikembangkan dalam beberapa tahun kebelakang. Untuk itu, pada skripsi ini akan dipaparkan mengenai salah satu fitur tambahan pada sistem yang akan mendeteksi kalimat pasif pada jawaban mahasiswa. Metode yang akan digunakan pada fitur ini antara lain metode Regular Expression dan metode stemming Arifin-Setiono. Dimana metode Regular Expression akan digunakan untuk mencari kata-kata yang memiliki awalan di-, sedangkan metode stemming akan digunakan untuk mencari kata dasar untuk setiap kata yang memiliki awalan di- pada jawaban, untuk kemudian dibandingkan dengan kata kunci dan kata bobot yang ada pada database jawaban. Korelasi nilai antara SIMPLE-O lama dengan SIMPLE-O baru adalah yaitu sebesar 0.987 untuk soal nomor satu, 0.986 untuk soal nomor dua dan 0.988 untuk soal nomor tiga. ...... Automated essay scoring system based on Latent Semantic Analysis (LSA), which is use for the Indonesian language is being developed within a few years ago. Therefore, in this thesis will be presented one of the additional features on the system that will detect passive sentence from the student answers. The method that will be used in this feature are Regular Expression method and Arifin-Setiono’s stemming method. Where the Regular Expression method will be used to search some words that have the prefix di-, while in the other hand, stemming method will be used to find the basis for every word that has the prefix di- on the answer, and then compare it with the table of kata_kunci and kata_bobot which is exist in the database answer. The correlation value of the old SIMPLE-O with the new SIMPLE-O is 0.987 for the first question, 0.986 for the second question and 0.988 for the third question.