Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Aplikasi Penilaian Otomatis Ujian Esai Berbahasa Indonesia Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (Studi Kasus MAN Cimahi)
Lucky Ramdani (2020) | Tugas Akhir | Teknik Informatika , Teknik Komputer
Bagikan
Ringkasan
Ujian esai adalah sebuah bentuk evaluasi untuk mengetahui kemampuan siswa dalam penguasaan materi yang telah diberikan. Ujian esai memiliki kekurangan, yaitu guru memerlukan waktu yang lama untuk memeriksa jawaban karena harus membaca satu per satu jawaban siswa. Di samping itu terdapat kendala lain, salah satunya tulisan siswa yang sulit dibaca. Banyaknya jumlah jawaban siswa yang harus dinilai dapat menurunkan kualitas penilaian, karena penilaian yang kurang konsisten. Untuk mengatasi masalah tersebut, Aplikasi Penilaian Otomatis Ujian Esai dalam Bahasa Indonesia dibuat sebagai alternatif bagi guru dalam menilai ujian esai. Penilaian menggunakan machine learning dengan metode pembobotan normalized term frequency-relevance frequency (NTF-RF) dan algoritma knearest neighbor (K-NN). Di samping membantu meningkatkan kecepatan dalam menilai, dengan aplikasi yang dibangun juga memungkinkan untuk ujian esai secara online. Fitur lainnya adalah dapat menyajikan laporan hasil ujian, baik laporan satu ujian maupun laporan seluruh ujian yang pernah dilakukan pada satu mata pelajaran. Terdapat tiga fitur aplikasi yang sudah terimplementasi yaitu pelaksanaan ujian online, penilaian otomatis, dan laporan. Aplikasi ini dibangun berdasarkan pada studi kasus di Madrasah Aliyah Negeri Cimahi dan diharapkan dapat dimanfaatkan di Madrasah Aliyah lainnya. Kata kunci: Penilaian otomatis ujian esai berbahasa Indonesia, k-nearest neighbor, normalized term frequency-relevance frequency.
Ringkasan Alternatif
An essay exam is a form of evaluation to determine student's abilities in mastering the given material. The essay exam has its drawbacks, that is, teacher needs longer time to grade the answers because teacher has to read the student's answers one by one. Another problem is student's answers are difficult to read. The number of student's answers that must be graded reduce the quality of the assessment because of inconsistent in assessing. To overcome this problem, Automatic Essay Scoring Application in Indonesian are made as an alternative for teachers in assessing essay. The assessment uses machine learning with a normalized term frequency-relevance frequency (NTF-RF) weighting method and k-nearest neighbor (K-NN) algorithm. Beside helping to increase the speed of assessing, this application also provide an online essay exam feature. Another feature is to report the result of all the exam already taken. The application has three implemented features, they are online examinations, automatic assessments, and reports. This application is built based on the case at Madrasah Aliyah Negeri Cimahi and it is expected to be implemented in other Madrasah Aliyah. Keywords: Automatic essay scoring application in Indonesian, k-nearest neighbor, normalized term frequency-relevance frequency.