Article Sidebar
Download
Main Article Content
Abstract
Pada proses evaluasi hasil belajar e-learning tipe soal yang sering ditemui adalah pilihan ganda dan isian
singkat. Meskipun penilaian secara esai relatif sulit dilakukan secara objektif, namun soal esei dipandang masih
dibutuhkan untuk melakukan proses evaluasi belajar. Sebab bentuk esei ini memiliki kelebihan dalam
merepresentasikan kemampuan pelajar dalam memahami hasil pembelajaran.Penelitian ini dibuat suatu sistem
berbasis web untuk mengevaluasi hasil pembelajaran. Metode yang digunakan dalam automated essay grading
sustem ini adalah Latent Semantic Analysis (LSA). Metode ini mempunyai ciri khas untuk mengekstrak dan
merepresentasikan kalimat dengan perhitungan matematis dan mementingkan kata-kata kunci yang terkandung
dalam sebuah kalimat tanpa memperhatikan karakteristik linguistiknya. Perhitungan matematis dilakukan dengan
memetakan ada atau tidak adanya kata dari kelompok kata pada matriks semantik dan kemudian diolah
menggunakan teknik aljabar linier Singular Value Decomposition (SVD). Implementasi Automated Essay Grading
System ini menggunakan bahasa pemrograman PHP. Sedangkan proses SVD menggunakan bahasa Java library
JAMA. Setelah dilakukan analisis pengujian, dapat disimpulkan bahwa metode LSA telah dapat digunakan untuk
menilai jawaban esai dan telah menghasilkan output sebuah nilai. Hal yang mempengaruhi penilaian adalah
besarnya dimensi matriks tereduksi pada SVD. Korelasi penilaian human raters dengan sistem adalah yang
dihasilkan adalah 45,03% dan 50,55%.
singkat. Meskipun penilaian secara esai relatif sulit dilakukan secara objektif, namun soal esei dipandang masih
dibutuhkan untuk melakukan proses evaluasi belajar. Sebab bentuk esei ini memiliki kelebihan dalam
merepresentasikan kemampuan pelajar dalam memahami hasil pembelajaran.Penelitian ini dibuat suatu sistem
berbasis web untuk mengevaluasi hasil pembelajaran. Metode yang digunakan dalam automated essay grading
sustem ini adalah Latent Semantic Analysis (LSA). Metode ini mempunyai ciri khas untuk mengekstrak dan
merepresentasikan kalimat dengan perhitungan matematis dan mementingkan kata-kata kunci yang terkandung
dalam sebuah kalimat tanpa memperhatikan karakteristik linguistiknya. Perhitungan matematis dilakukan dengan
memetakan ada atau tidak adanya kata dari kelompok kata pada matriks semantik dan kemudian diolah
menggunakan teknik aljabar linier Singular Value Decomposition (SVD). Implementasi Automated Essay Grading
System ini menggunakan bahasa pemrograman PHP. Sedangkan proses SVD menggunakan bahasa Java library
JAMA. Setelah dilakukan analisis pengujian, dapat disimpulkan bahwa metode LSA telah dapat digunakan untuk
menilai jawaban esai dan telah menghasilkan output sebuah nilai. Hal yang mempengaruhi penilaian adalah
besarnya dimensi matriks tereduksi pada SVD. Korelasi penilaian human raters dengan sistem adalah yang
dihasilkan adalah 45,03% dan 50,55%.