TRUNOJOYO-Tugas Akhir-37511-Abstract.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (205kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-37511-Cover.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (2MB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-37511-Appendices.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (1MB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-37511-References.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (214kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-37511-Conclusion.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (146kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-37511-Chapter4.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (4MB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-37511-Chapter3.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (644kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-37511-Chapter2.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (324kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-37511-Chapter1.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (244kB)
Abstract
Automatic Essay Scoring adalah sistem yang dirancang untukrnmenilai esai secara otomatis dengan membandingkan jawaban siswarnterhadap kunci jawaban guru. Penilaian manual sering kali menimbulkanrnmasalah subjektivitas dan inkonsistensi, sehingga diperlukan sistemrnpenilaian otomatis yang lebih efisien dan objektif. Penelitian ini bertujuanrnuntuk mengembangkan sistem penilaian esai otomatis berbasis CosinernSimilarity dan N-Gram guna meningkatkan akurasi dan efisiensi evaluasirnjawaban siswa. Cosine Similarity digunakan untuk mengukur tingkatrnkesamaan antara jawaban siswa dan kunci jawaban, sedangkan N-Gramrnberperan dalam menganalisis pola urutan kata dalam teks. Sistem ini jugarnmenerapkan teknik Natural Language Processing (NLP) seperti cleanning,rncase folding, tokenization, stopword removal, dan stemming untukrnmempersiapkan teks sebelum dianalisis. Dataset yang digunakan berasalrndari jawaban esai siswa pelajaran IPA kelas IX-A SMPN 1 Kalianget.rnBerdasarkan hasil evaluasi, representasi Unigram menghasilkan nilai MeanrnAbsolute Error (MAE) paling rendah sebesar 8.84, dibandingkan denganrnBigram (21.85) dan Trigram (31.57), yang menunjukkan bahwa Unigramrnmemberikan hasil prediksi paling mendekati penilaian guru. Dengan adanyarnsistem ini, diharapkan institusi pendidikan dapat menghemat waktu dalamrnproses evaluasi, meningkatkan kualitas umpan balik kepada siswa, sertarnmengurangi kemungkinan bias dalam penilaian.
| Item Type | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Thesis Type | S1 |
| Creators | Creators NIM GUSTI ANANDA HARYOPUSPITO |
| Department | Informatika |
| Uncontrolled Keywords | Automatic Essay Scoring Cosine Similarity N-Gram Natural Language Processing Penilaian Esai |
| Divisions | Fakultas Teknik > S1 - Informatika |
| Additional Information | elib mass import |
| Depositing User | Unnamed user with email library@trunojoyo.ac.id |
| Date Deposited | 16 Oct 2026 12:31 |
| Last Modified | 24 Oct 2026 17:08 |
| URI | https://repository.trunojoyo.ac.id/id/eprint/20811 |
