Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Sistem penilaian ujian merupakan suatu mekanisme yang dapat digunakan untuk menentukan tingkat kemampuan siswa terhadap materi pembelajaran yang diberikan pada proses belajar mengajar. Bentuk soal esei (essay) adalah salah satu bentuk penilaian (grading). Dengan metode esei pilihan jawaban tidak disediakan dan siswa harus menjawab dengan kalimat. Jawaban esei dapat sangat bervariasi sesuai dengan pemikiran masing-masing peserta ujian. Latent Semantic Analysis (LSA) adalah suatu metoda yang memberikan penilaian yang cukup akurat seperti pada perangkat lunak Intelligent Essay Assessor (IEA) yang menggunakan teknik LSA dengan basis bahasa Inggris. Pada IEA ini didasarkan pada kinerja kesesuaian terhadap penilaian manusia (agreement with human rater) dengan rentang nilai kesesuaian 85 - 91. Kelebihan dari teknik LSA ini terdapat pada tidak mempertimbangkan struktur sintaksisnya, sehingga yang diolah adalah kata-kata atau kelompok kata dari sebuah kantong kata-kata tanpa memperhatikan urutan dari kalimat yang menggunakan kata-kata tersebut. Pada disertasi ini dibuat suatu sistem Penilaian Esei Otomatis yang disebut SIMPLE untuk ujian dalam versi bahasa Indonesia dengan menambahkan 3 fitur tambahan untuk meningkatkan kinerja dari metoda LSA ini, yaitu dengan memberikan bobot lebih pada kata-kata yang dianggap penting di antara kata kunci yang dipilih, dan memperhatikan persamaan kata serta urutan kata dalam kalimat. Ujicoba telah dilakukan pada SIMPLE dengan 2 tahapan, yaitu yang pertama adalah mernbandingkan sistem yang tanpa menggunakan bobot dengan sistem yang menggunakan bobot. Untuk ujicoba ini didapatkan kesesuaian dengan kisaran 82,56 % - 96,42 %. Sedangkan untuk ujicoba yang ke dua adalah dengan menerapkan SIMPLE pada ujian on-line siswa dan didapat hasil dari S0 ujicoba yang dilakukan, nilai kesesuaian dengan human rarers berkisar dari 69,80 % - 98,42 %.

Abstrak :
Sistem penilaian manual yang dilakukan manusia untuk memeriksa dan menilai jawaban ujian esei dalam skala besar dirasakan masih kurang efektif dan efisien. Oleh karena itu, perlu dibuat suatu sistem penilaian esei otomatis yang konsisten dan dilakukan secara terpusat sehingga dapat menghemat banyak waktu dan tenaga. Saat ini telah berkembang berbagai metode penilaian esei otomatis. Salah satu metode yang diterapkan adalah metode Latent Semantic Analysis (LSA). Penerapan ujian online dengan sistem penilaian esei otomatis LSA membutuhkan pengembangan fitur-fitur tertentu untuk mengoptimalkan kinerja sistem secara keseluruhan, diantaranya adalah penerapan fitur pendistribusian bahan ajar dengan modul pembelajaran dan fitur feedback evaluasi hasil ujian bagi mahasiswa. Fitur pendistribusian bahan ajar dengan modul pembelajaran memudahkan mahasiswa dalam mempelajari bahan ajar yang diberikan pengajar secara online. Setelah melakukan ujian, fitur feedback evaluasi hasil ujian berguna untuk mengukur kemampuan mahasiswa dalam hal penguasaan keseluruhan materi bahan ajar yang telah diberikan dosen selama proses pembelajaran. Beberapa pengujian dilakukan untuk mengetahui kinerja dari kedua fitur tersebut. Pada fitur pendistribusian bahan ajar dengan modul pembelajaran, pengujian dilakukan dengan menghitung waktu yang dibutuhkan untuk mengakses modul pembelajaran dengan variasi ukuran file modul. Melalui pengujian yang dilakukan, semakin besar ukuran file maka waktu yang dibutuhkan untuk mengakses modul akan semakin besar. Rata-rata kenaikan waktu yang dibutuhkan untuk mengakses modul pembelajaran dengan peningkatan tiap 50 KB dari ukuran file 50 - 1000 KB adalah sebesar 47,36 %. Sedangkan pada fitur feedback evaluasi hasil ujian bagi mahasiswa, pengujian dilakukan dengan menghitung waktu pengaksesan tampilan feedback dengan variasi jumlah jawaban ujian mahasiswa. Hasil pengujian menunjukkan bahwa semakin banyak jumlah jawaban ujian maka waktu yang dibutuhkan untuk mengakses tampilan feedback akan semakin besar. Rata-rata kenaikan waktu yang dibutuhkan untuk mengakses tampilan feedback dari 3 sampai 30 jawaban ujian mahasiswa adalah sebesar 1,95 %.

Abstrak :
ABSTRACT
This paper focuses on a latent ideological conflict over the evaluation of japanese colonialism between the japanese institutte of korean studies and japanese community party, which occured from the ratification of treaty on basic relations between japan and the republic of korea and the expansion of vietnam war.

Abstrak :
Fenomena konflik kekerasan yang terjadi pada masyarakat lokal di kampung Gabus Kecamatan Tambun Utara Kabupaten Bekasi adalah merupakan fakta sosial yang terjadi sejak jauh sebelum tahun 1999-an. Konflik ini merupakan konflik laten yang menyimpan benih dendam yang kapan dan dimanapun dapat muncul kembali. Penelitian ini difokuskan kepada pengungkapan dari akar penyebab terjadinya konflik, dampak yang muncul pasca terjadinya konflik serta langkah yang dilakukan untuk menyelesaikan konflik tersebut. Penelitian ini menggunakan penelitian kualitatif dengan menempatkan informan sebagai sumber data yang primer dan dokumen sebagai data sekunder. Informasi didapat melalui wawancara mendalam melalui informan kunci antara lain masyarakat dan pelaku, tokoh masyarakat, aktivis LSM serta anggota legislatif. Penelitian ini mengangkat studi rangkaian konflik kekerasan di kampung Gabus karena lokasi ini mempunyai intensitas konflik yang tinggi dan secara geografis berada di sebelah utara pusat perkotaan Kabupaten Bekasi dan berbatasan dengan kecamatan Bekasi Timur Kota Bekasi. Untuk mempertajam penemuan dan pengetahuan serta penganalisaan yang tajam, peneliti melakukan diskusi dengan para ahli. Hasil penemuan penelitian menunjukkan bahwa konflik yang terjadi di kampung Gabus disebabkan oleh banyak faktor yang saling terkait dan tak dapat dipisahkan. Faktor tersebut diantaranya adalah adanya faktor sejarah yang sedemikian keras sehingga membentuk dan menginternalisasi pada karakteristik dikebanyakan masyarakat Gabus sampai pada generasi sekarang. Selain juga faktor lemahnya sumber daya manusia yang ditandai dengan rendahnya pendidikan, kesadaran persaudaraan dan semakin termarginalisasinya masyarakat lokal dari sektor perekonomian serta lemah dan lambannya reaksi aparat keamanan. Konflik ini kemudian membawa dampak terhadap hilangnya kepercayaan para investor untuk menanamkan modalnya di wilayah ini, stigma yang melekat membawa pengaruh terhadap tingginya kesulitan masyarakat Gabus mendapatkan kesempatan untuk dapat bekerja pada perusahaan-perusahaan nasional maupun multi nasional yang ada di wilayah Bekasi. Selain itu, akibat konflik ini membawa keterbatasan mereka dalam melakukan hubungan interaksi dengan masyarakat lain. Selama terjadinya konflik, penyelesaian yang dilakukan hanya bersifat responsip dan hanya formalitas untuk meredam konflik saat itu saja. Karena itu disimpulkan bahwa akar penyebab dari terjadinya konflik tidak berdiri sendiri dan merupakan satu-kesatuan yang saling terkait sehingga diperlukan pola penyelesaian yang harus dilakukan sesegera mungkin dan secara cepat menyeluruh serta terpadu (komprehensif) dengan memperhatikan faktor yang saling terkait tersebut.

Abstrak :
ABSTRAK
Pada penelitian ini dilakukan penerapan Support Vector Machine dan LSA Metode 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.

---

ABSTRACT
In 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.

Abstrak :
Penelitian ini mengembangkan dan menganalisa sistem pendeteksi plagiarisme dua bahasa berbasis Latent Semantic Analysis untuk karya tulis berbahasa Indonesia dan referensi berbahasa Inggris. Sistem pendeteksi plagiarisme menggunakan algoritma backpropagation neural network untuk melakukan klasifikasi pasangan karya tulis berbahasa Indonesia dan Inggris yang sudah dinilai tingkatan plagiarismenya secara manual. Sistem dapat memperoleh klasifikasi akurasi F-measure sampai dengan 92.75. Hasil percobaan menunjukkan bahwa akurasi tertinggi dapat diperoleh jika menggunakan metode term frequency binary dalam penghitungan jumlah kata dan penggunaan frobenius norm, vector angle slice, dan vector angle pad sebagai pilihan fitur untuk masukan backpropagation neural network.

---

This research aims to develop and analyse dual language plagiarism detection system based on Latent Semantic Analysis for papers with Indonesian language and reference text with English language. The plagiarism detection system uses backpropagation neural network algorithm to classify pairs of Indonesian and English papers which plagiarism levels has been graded manually. The system has reached classification accuracy using F measure metric up to 92.75. Experiment results show that the highest accuracy obtained when using term frequency binary method in counting frequency of words and using frobenius norm, vector angle slice, and vector angle pad features for backpropagtion neural network input.

Abstrak :
Latar belakang dan tujuan: Petugas kesehatan adalah populasi yang rentan terhadap infeksi Tuberkulosis (TB). Salah satu penilaian dalam kontrol infeksi TB adalah melakukan evaluasi pada petugas kesehatan, terutama yang kontak dengan pasien TB. Interferon gamma release assays (IGRA) adalah suatu alat untuk pemeriksaan infeksi TB laten. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menetapkan angka proporsi infeksi TB laten pada petugas kesehatan di Rumah Sakit Rujukan Respirasi Nasional Persahabatan. Metode: Penelitian ini adalah penelitian potong lintang yang dilakukan pada 95 subjek dengan cara concecutive sampling. Subjek akan dilakukan anamnesis, foto toraks dan Xpert MTB/RIF untuk menyingkirkan diagnosis TB aktif dan TB MDR. Hasil: Hasil IGRA positif didapatkan pada 37 subjek (38,9%) dan negatif pada 58 subjek (61,1%). Tidak ditemukan kasus TB aktif atau TB MDR. Didapatkan hubungan yang signifikan antara hasil pemeriksaan IGRA dengan lokasi kerja (P = 0,004). Kesimpulan: Proporsi infeksi TB laten pada petugas kesehatan di Rumah Sakit Rujukan Respirasi Nasional Persahabatan dengan pemeriksaan IGRA adalah 38,9%.

---

Background: Healthcare workers (HCW) are group of population that are prone to tuberculosis (TB) infection. One of the tuberculosis infection control measure is the evaluation of HCW, especially those who have contact with TB patient. Interferon gamma release assays (IGRA) is a method for diagnosing latent TB infection (LTBI). The aim of this trial is to determine the proportion of LTBI in HCW in Persahabatan Hospital, a high burden TB hospital in Indonesia. Methods: This cross sectional study was conducted among 95 HCW in Persahabatan Hospital who have contact with TB patient. Sample was recruited by consecutive sampling. The participants were subject to history taking, chest X ray and Xpert MTB/RIF to exclude the diagnosis of active TB infection or multi drug resistant (MDR) TB. Results: Positive IGRA was found in 37 HCW (38,9%) and negative IGRA was found in 58 HCW (61,1%). There were no active TB and MDR TB in HCW. There was a significant association between IGRA result and the work place (P = 0,004). Conclusion: Proportion of LTBI in HCW in Persahabatan Hospital by using IGRA was 38,9%.

Abstrak :
Evaluasi hasil belajar menjadi komponen yang sangat penting dalam proses pembelajaran, karena hasil evaluasi merupakan indikator dari pemahaman siswa terhadap materi yang ajar yang diberikan. Ujian dengan jawaban dalam bentuk essay (esei), umumnya digunakan sebagai salah satu bentuk evaluasi untuk menentukan kemampuan siswa, dimana pilihan jawaban tidak diberikan. Siswa harus menjawab dengan kalimat, sehingga jawaban tersebut dapat bervariasi berdasarkan pemikiran mereka. Salah satu kelemahan dari jawaban dalam bentuk esei adalah sulitnya menilai jawaban, dan cenderung memakan waktu. Saat ini grading esei otomatis, suatu cara yang dapat mempercepat penilaian esei, sedang banyak dikembangkan. Metode yang digunakan beraneka ragam, salah satunya adalah metode Latent Semantic Analysis (LSA). Metode LSA adalah metode untuk mengekstrak dan merepresentasikan kalimat dalam bentuk matematik atau statistik dari teks dengan jumlah kata yang relatif besar. Nilai dari jawaban esei diperhitungan, dengan mencocokkan ada atau tidak adanya kata yang dianggap penting, pada kelompok kata dalam matriks yang telah dipersiapkan oleh human rater (penilai manusia). Pada makalah ini diuraikan upaya penelitian dan pengembangan metoda LSA, yang dilengkapi dengan pembobotan kata, urutan kata dan persamaan kata untuk meningkatkan ketelitian penilaian esei. Sistim ini diberi nama SIMPLE. SIMPLE digunakan untuk menilai jawaban ujian dalam bahasa Indonesia. Ujian dilakukan secara on-line, melalui web. Dari hasil ujicoba yang telah dilakukan, pada kelas kecil diperoleh nilai kesesuaian dengan human raters berkisar 69.80 % ? 94.64 %, sedangkan pada kelas menengah diperoleh nilai berkisar 77.18 % ? 98.42 %. Hasil-hasil ini setara dengan hasil metoda grading otomatis LSA terdahulu, yang melakukan penilaian terhadap jawaban ujian dalam bahasa Inggris.

---

SIMPLE: System Automatic Essay Assessment for Indonesian Language Subject Examination. Evaluation of study of a student is a very important aspect of an educational process. Evaluation is aimed at measuring the level of student understanding of the given lecture materials. Measuring student understanding of the course material, using essay-type exam, is generally used as the evaluation tool. In this essay-type exam, the student has to answer questions using sentences, whereby choices of possible answers are not indicated. The student has to answer the questions with his/her sentences. The answers may vary, since it reflects the student?s best thoughts of the materials. One of the weaknesses of essay-type exam is the difficulty to grade the answers and it tends to be time consuming. Currently, automatic grading systems that may speed up the grading process, are being developed in many research institutions. The method used to grade, varies form one system to another, and one of the popular system is the Latent Semantic Analysis (LSA). LSA is a method of grading essay by extracting words and representing the sentence in the form of mathematical or statistical formulation, from a text with a relatively large number of words. The grade of the essay is determined, by matching the important words to a group of words prepared by the human rater. This paper describes an effort to developed LSA, enhanced with word weighting, word order and the word synonym to improve the accuracy of grading. This system is called SIMPLE. SIMPLE is used to grade answers using bahasa Indonesia. The exam is carried out on-line through the Web. From the experiments conducted, for small classes, the conformity of grade compared to the grade of human rater lies between 69.80 % ? 94.64 %, and for medium size classes the conformity lies between 77.18 % - 98.42 % with the human rater. These results are roughly proportional with the result of LSA system, which grade essay given in English.

Abstrak :
Sistem persamaan kata merupakan suatu algoritma yang dapat digunakan pada sistem penilaian esai secara otomatis yang dapat berfungsi dengan untuk membandingkan kata memiliki makna yang sama (sinonim) sehingga akan diberi bobot yang sama. Hal ini telah dibuktikan dari percobaan dimana SIMPLE-O berbasis GLSA yang ditambahkan sistem persamaan kata dalam kalimat mengungguli sistem yang sama tanpa adanya penambahan persamaan kata. Dari 6 soal yang diujicobakan dengan 5 sampel pada dua soal dummy dan 30 sampel pada sisa 4 soal percobaan dengan membandingkan nilai selish hasil penilaian sistem terhadap persamaan kata GLSA dengan persamaan kata unggul sebanyak 5 kali atau sebesar 83,33% dibandingkan dua basis algoritma lainnya yaitu LSA dan GLSA tanpa sistem persamaan kata.

---

Word similiarity detection system is an algorithm that can be used on automatic essay grader to compare word to another of which have similar meaning (synonim) so that can be given the equal value. With this algorithm the word with significant meaning on the text can be detected an the word which have the different terms but have the same meaning from the answer. Experiment conducted has shown that word similiarity algorithm which has embedded to SIMPLE-O based on GLSA outperform the GLSA without word similiarity in term of the accuracy. From 6 questions data conducted, GLSA with word similiarity outperform the other algorithm which are LSA and GLSA without word similiarity process 5 times or equal to 83,33%. The result from the average delta of the value is also proven that the word similiarity algorithm is have better performance than the other. Word similiarity algorithm proven to increase the accuracy of essay grader for text in Bahasa Indonesia.