Penerapan Algoritma Cosine Similiarity dan TF-IDF pada Auto-Scoring Essay Question

Thawaddu Shalam, Kharansyah (2024) Penerapan Algoritma Cosine Similiarity dan TF-IDF pada Auto-Scoring Essay Question. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (2MB)
	PDF BAB_I.pdf Download (207kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (262kB)
	PDF BAB_III.pdf Download (382kB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	PDF BAB_V.pdf Download (199kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (201kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (294kB)

Abstract

Dalam penelitian ini yang menjadi fokus adalah penerapan algoritma Cosine Similiarity dan TF-IDF untuk koreksi otomatis jawaban esai bahasa Indonesia menggunakan bahasa pemrograman Go. Teknologi informasi seperti Zoom, Google Meet, Microsoft Teams dan pembelajaran online telah mengubah metode pengajaran di Indonesia secara signifikan. E-learning memungkinkan pembelajaran yang fleksibel dan terjangkau melalui Internet. Grafik penggunaan e-learning Universitas Negeri Padang (UNP) menunjukkan efektivitasnya terhadap tujuan pembelajaran, infrastruktur, keterampilan teknis, konsumsi waktu dan hasil pembelajaran. Namun, penilaian jawaban esai secara manual dalam pembelajaran online seringkali memakan waktu lama, oleh karena itu dikembangkan sistem penilaian otomatis. Penelitian ini menggunakan pendekatan RAD (Rapid Application Development) pada perangkat lunak, dengan fokus pada iterasi cepat dan pembuatan prototipe. Pengujian sistem menggunakan pengujian BlackBox yang menekankan fungsionalitas tanpa memperhatikan detail implementasi internal untuk memastikan kesesuaian (RAD). Rumusan masalah meliputi implementasi algoritma, evaluasi kinerja, dan pengaruh panjang kalimat terhadap kinerja sistem. Dalam penelitian tersebut, tes dibatasi pada teks bahasa Indonesia maksimal 200 kata, menekankan kriteria penulisan yang jelas, struktur kalimat yang baik dan ketepatan jawaban. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menghasilkan sistem koreksi jawaban esai otomatis yang efektif, yang akan berkontribusi pada perkembangan teknologi e-learning di Indonesia dengan menggunakan bahasa pemrograman Go. Keunggulannya adalah solusi efektif untuk mengevaluasi jawaban esai, referensi untuk penelitian lebih lanjut dan kontribusi terhadap pengembangan NLP secara umum.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	Automation, E-Learning, Golang, Natural Language Proccessing, Text Processing
Subjects:	?? T58.5-58.64 ??
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	06 Nov 2024 02:47
Last Modified:	06 Nov 2024 02:47
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/32253

Actions (login required)

View Item