IMPLEMENTASI COSINE SIMILARITY UNTUK MENILAI JAWABAN SOAL ESSAY BERBASIS WEBSITE

STEFANUS AUDY ADVENT KRISTY (2025) IMPLEMENTASI COSINE SIMILARITY UNTUK MENILAI JAWABAN SOAL ESSAY BERBASIS WEBSITE. Final Year Projects (S1) thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.

	Text (Skripsi Informasi) 72210465_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf Download (4MB)
	Text (Skripsi Informasi) 72210465_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf Restricted to Registered users only until 2 August 2027. Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Pengecekan kemiripan jawaban uraian merupakan salah satu tantangan penting dalam sistem informasi yang dapat mempengaruhi kualitas penilaian dalam ujian atau tes berbasis komputer. Dalam studi kasus ini, masalah tersebut dianalisis pada Website Read and Read. Pada banyak platform pendidikan daring, penilaian terhadap jawaban uraian seringkali dilakukan secara manual atau semi-otomatis, yang berpotensi menimbulkan ketidakkonsistenan serta membutuhkan waktu yang lama. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah sistem yang dapat secara otomatis mengukur tingkat kemiripan antara jawaban yang diberikan dengan referensi atau jawaban yang sudah ada, sehingga dapat mempercepat dan meningkatkan akurasi dalam proses penilaian. Salah satu solusi yang dapat diterapkan untuk mengatasi masalah ini adalah dengan menggunakan metode cosine similarity. Metode ini bekerja dengan mengukur kemiripan antara dua teks berdasarkan sudut vektor dalam ruang berdimensi tinggi, yang memungkinkan untuk menilai kedekatan antar teks dalam hal konten dan struktur meskipun kata-kata yang digunakan berbeda. Dengan menggunakan teknik ini, sistem dapat secara otomatis menentukan seberapa mirip jawaban yang diberikan oleh pengguna dengan jawaban yang benar atau referensi, tanpa bergantung pada kesamaan kata secara literal. Metode cosine similarity ini akan diterapkan pada implementasi untuk menilai jawaban soal esai. Dalam implementasinya, setiap jawaban akan diubah menjadi vektor representasi menggunakan teknik pengolahan bahasa alami, seperti Bag-of-Words,sebelum diukur tingkat kemiripannya dengan jawaban referensi menggunakan cosine similarity. Hasil dari pengukuran ini dapat memberikan skor yang menggambarkan tingkat kemiripan antara jawaban pengguna dengan referensi, yang kemudian dapat digunakan untuk memberikan feedback atau penilaian secara otomatis.

Actions (login required)

View Item