Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI)
Rizqi Bayu Aji
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
AUTOMATIC ESSAY GRADING SYSTEM MENGGUNAKAN METODE LATENT SEMANTIC ANALYSIS Rizqi Bayu Aji; ZK. Abdurrahman Baizal; Yanuar Firdaus
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2011
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pada proses evaluasi hasil belajar e-learning tipe soal yang sering ditemui adalah pilihan ganda dan isiansingkat. Meskipun penilaian secara esai relatif sulit dilakukan secara objektif, namun soal esei dipandang masihdibutuhkan untuk melakukan proses evaluasi belajar. Sebab bentuk esei ini memiliki kelebihan dalammerepresentasikan kemampuan pelajar dalam memahami hasil pembelajaran.Penelitian ini dibuat suatu sistemberbasis web untuk mengevaluasi hasil pembelajaran. Metode yang digunakan dalam automated essay gradingsustem ini adalah Latent Semantic Analysis (LSA). Metode ini mempunyai ciri khas untuk mengekstrak danmerepresentasikan kalimat dengan perhitungan matematis dan mementingkan kata-kata kunci yang terkandungdalam sebuah kalimat tanpa memperhatikan karakteristik linguistiknya. Perhitungan matematis dilakukan denganmemetakan ada atau tidak adanya kata dari kelompok kata pada matriks semantik dan kemudian diolahmenggunakan teknik aljabar linier Singular Value Decomposition (SVD). Implementasi Automated Essay GradingSystem ini menggunakan bahasa pemrograman PHP. Sedangkan proses SVD menggunakan bahasa Java libraryJAMA. Setelah dilakukan analisis pengujian, dapat disimpulkan bahwa metode LSA telah dapat digunakan untukmenilai jawaban esai dan telah menghasilkan output sebuah nilai. Hal yang mempengaruhi penilaian adalahbesarnya dimensi matriks tereduksi pada SVD. Korelasi penilaian human raters dengan sistem adalah yangdihasilkan adalah 45,03% dan 50,55%.
Co-Authors Yanuar Firdaus ZK Abdurahman Baizal