Peringkasan Teks Otomatis Dengan Cross Method Latent Semantic Analysis

Ujian merupakan salah satu hal yang penting di sekolah karena merupakan bentuk penilaian terhadap siswa, salah satunya yaitu ujian esai. Esai merupakan ujian dimana siswa harus menjawab pertanyaan dari guru dengan pilihan jawaban yang tidak di sediakan dan harus menjawab dengan kalimat sehingga siswa yang menjawab harus dengan pemikirannya masing masing. Namun soal esai memiliki kelemahan yaitu pada pengoreksian. Guru harus menilai satu persatu dan akan memakan waktu yang lama, dan terkadang nilainya pun mungkin sudah tidak objektif lagi. Oleh Karena itu dibutuhkan sistem penilaian esai otomatis yang di harapkan dapat membantu kinerja guru dalam menilai ujian esai. Pada sistem ini dibutuhkan persamaan kata karena jawaban dari siswa mungkin akan berbeda dengan kunci jawaban yang dimiliki oleh guru, oleh karena itu penelitian ini menggunakan metode Synonym Recognition untuk penulisan kata yang berbeda namun memiliki makna yang sama, dan metode Cosine Similarity untuk menghitung kesamaan atau kedekatan teks. Pada metode ini memiliki beberapa tahapan utama yang meliputi preprocessing, Synonym Recognition, dan penilaian menggunakan Cosine Similarity dan Error Rate. Setelah dilakukan pengujian sistem dan skenario pengujian menghasilkan nilai rata rata error rate terbaik yaitu 0.045 dengan menggunakan metode Synonym Recognition dan Cosine Similarity dibandingkan dengan nilai rata rata error rate 0.055 dengan tanpa Synonym Recognition dan menggunakan Cosine Similarity, dimana nilai error dari jawaban siswa ke kunci jawaban menggunakan metode Synonym Recognition dan Cosine Similarity lebih rendah dibandingkan dengan tanpa Synonym Recognition dan menggunakan Cosine Similarity. Dengan hasil tersebut menunjukkan bahwa metode yang cocok dengan penelitian ini yaitu menggunakan metode Synonym Recognition dan Cosine Similarity.