Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Pada skripsi ini telah dilakukan modifikasi metode untuk membangun sistem pendeteksian plagiarisme yang disebut dengan LSA atau Latent Semantic Analysis. Metode ini bekerja dengan mengekstrak dan merepresentasikan konteks yang digunakan sebagai sebuah arti kata dengan memanfaatkan komputasi statistik untuk sejumlah korpus yang besar dari teks. Modifikasi yang diterapkan yaitu mengubah panjang definisi dokumen pada Term-Document Matrix serta mengubah metode pengisian matriks pada Term-Document Matrix dari metode frekuensi ke metode biner. Hasil keluaran LSA yang dapat menentukan keakurasian sistem akan bervariasi sebagai akibat modifikasi sistem. Skripsi ini juga akan membahas metode dan alur yang digunakan untuk menganalisa perbedaan hasil keluaran LSA serta menampilkan hasil pengolahan data keluaran LSA yang kemudian akan memberikan nilai keakuratan masing-masing variasi sistem. ...... This thesis has been modified method to build plagiarism detection system called LSA or Latent Semantic Analysi. This method works by extracting and representing context is used as a meaning of the word by using statistical computing to a large corpus of text. Modifications are applied by changing the length of the document definitions Term-Document Matrix and change the method of charging matrix in Term-Document Matrix of frequency to the binary method. The output of the LSA to determine the accuracy of the system will vary as a result of modifications to the system. This thesis will also discuss the methods and flow of used to analyze differences in the output of the LSA as well as displaying the data processing LSA output which will then provide the value of the accuracy of each of the various systems.

Abstrak :
ABSTRAK Pada awalnya, Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Indonesia telah mengembangkan sebuah sistem penilaian esai otomatis SIMPLE-O untuk ujian esai dalam bahasa Indonesia, namun kali ini dikembangkan untuk ujian esai dalam bahasa Jepang. Skripsi ini akan membahas mengenai penerapan dan pengembangan SIMPLE-O untuk ujian bahasa Jepang berbasis algoritma latent semantic analysis LSA dalam bahasa pemrograman Python. Pengujian menggunakan pendekatan text-similarity frobenius norm. Jenis input teks untuk proses LSA berpengaruh terhadap tingkat akurasi sistem, begitu pula dengan jenis nilai yang dimasukkan ke dalam matriks term-document matrix TDM . Dari hasil pengujian dan analisis yang telah dilakukan, apabila menggunakan input teks dan jenis nilai yang dimasukkan ke dalam matriks TDM yang tepat, LSA mampu menghasilkan akurasi sebesar 99.93.

---

ABSTRACT
In the beginning, Department of Electrical Engineering in Universitas Indonesia has developed an automated essay scoring system SIMPLE O for essay tests in Indonesian, but this time it is developed for essay tests in Japanese. This thesis will discuss about the development and implementation of SIMPLE O for essay tests in Japanese based on latent semantic analysis LSA Algorithm written in Python programming language. The text similarity approach used in this thesis is frobenius norm to measure similarity between texts. The type of text input for the LSA process influences the rate of accuracy of the system, the type of value inserted into the term document matrix TDM can also influence the rate of accuracy of the sysstem. From the result of test and analysis that has been done, given the appropriate type of text input and type of value inserted into the TDM, LSA is able to obtain a rate of accuracy of 99.93