SISTEM PENILAIAN JAWABAN ESAI SECARA OTOMATIS MENGGUNAKAN METODE PROBABILISTIC LATENT SEMANTIC ANALYSIS

Yaya Wihardi, - (2011) SISTEM PENILAIAN JAWABAN ESAI SECARA OTOMATIS MENGGUNAKAN METODE PROBABILISTIC LATENT SEMANTIC ANALYSIS. S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

	Text s_kom_0706439_table_of_content.pdf Download (257kB)
	Text s_kom_0706439_chapter1.pdf Download (254kB)
	Text s_kom_0706439_chapter2.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (305kB)
	Text s_kom_0706439_chapter3.pdf Download (253kB)
	Text s_kom_0706439_chapter4.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (466kB)
	Text s_kom_0706439_chapter5.pdf Download (239kB)
	Text s_kom_0706439_bibliography.pdf Download (240kB)

Abstract

Untuk mengukur keberhasilan suatu proses pembelajaran dibutuhkan sistem penilaian atau evaluasi yang baik. Dari berbagai bentuk penilaian yang ada, penilaian tertulis esai merupakan bentuk penilaian yang dapat merepresentasikan tingkat pemahaman peserta didik, karena menuntut peserta didik untuk menguraikan, mengorganisasikan, dan menyatakan jawaban dengan kata-katanya sendiri dalam bentuk teknik, dan gaya yang berbeda-beda. Namun bentuk penilaian ini akan menghasilkan bentuk jawaban yang beranekaragam, sehingga sangat sulit dilaksanakan untuk peserta didik dalam jumlah yang besar, karena akan membutuhkan tenaga pengoreksi yang banyak, yang berakibat pada tingginya tingkat subjektivitas penilaian. Hal ini menjadi dasar dikembangkannya Sistem Penilaian Jawaban Esai secara Otomatis. Sistem yang dibangun mengimplementasikan metode Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA). Metode ini dikenal baik dalam domain document indexing dan dianggap memiliki unjuk kerja yang lebih baik dibanding metode lainnya, karena merupakan penyempurnaan dari metode Latent Semantic Analysis (LSA). Dalam implementasinya PLSA menggunakan teknik statistik, untuk melakukan pengambilan makna dari suatu paragraf. Penelitian ini membahas pengimplementasian metode PLSA dan melihat pengaruh penggunaan stemming pada kinerja sistem. Pengujian akurasi dilakukan dengan membandingkan hasil penilaian sistem terhadap hasil penilaian manusia. Untuk mengukur nilai kesamaan vektor jawaban dan kunci jawaban digunakan fungsi Cosine Similarity. Dari hasil pengujian didapat tingkat akurasi berkisar antara 78.38% sampai dengan 78.89%. Kata Kunci: Penilaian Jawaban Esai, Probabilistic Latent Semantic Analysis

Item Type:	Thesis (S1)
Additional Information:	ID SINTA Dosen Pembimbing; Yudi Wibisono: 260167 Eddy P. N.: 5990993
Uncontrolled Keywords:	Penilaian Jawaban Esai, Probabilistic Latent Semantic Analysis
Subjects:	L Education > L Education (General) Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions:	Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Program Studi Ilmu Komputer
Depositing User:	Rio Muhammad Rahmatuloh
Date Deposited:	13 Nov 2023 09:31
Last Modified:	13 Nov 2023 09:31
URI:	http://repository.upi.edu/id/eprint/112373

Actions (login required)

View Item