## PERANCANGAN SISTEM KOREKSI OTOMATIS UJIAN ONLINE MULTIPLE CHOICE DAN ESSAY PADA KULIAH MIKROPROSESOR BERBASIS TF-IDF DAN VEKTOR SPACE MODEL DI STMIK ASIA MALANG
Tria Aprilianto¹,  Jaenal Arifin² STMIK Asia Malang Email: raptorapril@gmail.com , jaenalarifin@asia.ac.id

## Abstract
In  this  research  will  be  developed  an  online-based  system  (website)  that  is  able  to  conduct assessment or correction of the results of semester midterm or semester end automatically. About the  exam  given  the  system  in  the  form  of  multiple  choice  and  essay.  Multiple  choice  selection process is done automatically by the system by automatically matching the results with the answer given by the lecturer, while the process of essay system essay giving a slightly different treatment that  is  by  looking  for  similarity  value  /  proximity  to  query  or  answer  and  alternative  the  answer given by the lecturer. The process of calculating similarity search between answers and queries is done  by  weighting  TF-IDF  (Term  Frecuency - Invers  Document  Frecuency)  and  vector  Space Modeling  (Space  Modeling  Vector). TF-IDF  is  a  term  weighting  method  that  is  widely  used  as  a benchmark  against  new weighting  methods.  In  this  method,  the  calculation  of  term  t  weight  in  a document is done by multiplying the value of Term Frequency with Inverse Document Frequency. The result of this Weighting is the similarity value of the document with the query. While the vector space modeling in this study is used to improve the value of similarity generated by weighting TF- IDF  so  that  it  is  not  possible  to  occur  two  the  same  highest  value.  The  result  of  the  method  and modeling  is  then  modified  again  so  that  it  becomes  a  value  that  corresponds  to  the  value  (the desired answer rating weight). The process of preprocessing is done by the collection of documents obtained on the final exam of even semester microprocessor courses. From the results of the tests conducted then in this study it is concluded that the system built in www.ujianasia.net can work with the  maximum  and  test  algorithm  done  got  100%  recall  value,  85.4%  precision  and  accuracy  and similarity system against the answer given is 92.4%.
Keywords: Website, Online Test, TF-IDF, Vector Space Model, Similarity, recall, precision

## PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi khususnya internet  sangat  berperan  dalam  kehidupan seharihari. Dengan adanya internet, informasi dapat  dengan  mudah  disebarluaskan  dan diakses  oleh  banyak  orang.  Banyaknya informasi  yang  beredar  tentu  membuat kebutuhan  akan  informasi yang  relevan semakin meningkat. Salah satu cara yang bisa digunakan  untuk  mendapatkan  informasi yang  relevan  adalah  dengan  menggunakan sistem  temu  kembali  informasi  (information retrieval).
Perkembangan teknologi khususnya internet  juga  berdampak  terhadap  proses ujian  yang  dilakukan  secara  online  atau
berbasis  website.  Proses  penilaian  jawanan pada  ujian  online  selama  ini  hanya  sekedar pencocokan dengan jawaban yang ada dalam system  atau  dengan  kata  lain  hanya  dapat memberikan  penilaian  benar  dan  salah, sehingga ujian online selama ini lebih relevan digunakan  untuk  model  soal  multiple  choice saja.
Salah  satu  metode  dalam  information retrieval  adalah  pembobotan  TF-IDF  (Term Frecuency – Invers  Document  Frecuency) dan  pemodelan  ruang  vector  (vector  space model),  algoritma  atau  metode  ini  mampu mencari  kemiripan  (similarity)  antar  kalimat dalam  sebuah  dokumen.  Metode  ini  mampu
memberikan  penilaian  jarak  kedekatan  antar kalimat dengan nilai 0 sampai dengan 1.
Dengan  memodifikasi  kemampuan  dari metode  tersebut maka  sangat  dimungkinkan hasil  dari  nilai  similarity  antar  kalimat  dapat dirubah  atau  dimodelkan  menjadi  sebuah penilaian dalam website ujian online. Tujuan utama  dalam  penelitian  ini  adalah  akan dibangunnya  sebuah  website  ujian  online pada  mata  kulaih  mikroprosesor  di  STMIK Asia Malang, dalam website tersebut terdapat dua model soal yang diberikan yaitu multiple choice dan essay. Rekapitulasi penilaian pada soal  multiple  coice  dilakukan  dengan  cara pencocokan  dan  pada  soal  essay  akan memanfaat  metode  TF-IDF  dan  vector  space model untuk proses
rekapitulasi penialaiannya  dengan  memodifikasi  nilai similaritynya.
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  maka peneliti merumusan masalah dalam penelitian ini  adalah  bagaimana  merancangan  serta mengimplementasikan  sebuah  website  ujian online dengan kombinasi metode TF-IDF dan Vektor Space Model didalamnya.
Berdasarkan  dalam  latar  belakang  di  atas peneliti  dalam  penelitian  ini  memberikan batasan- batasan sebagai berikut:
1. Perhitungan  TF-IDF  dan  Vektor  Space Model  hanya  diimplementasikan  ke jawaban soal ujian essay.
2. Query yang dipergunakan dalam perhitungan  TF-IDF  dan  Vektor  Space Model  adalah  jawaban  essay  dari  user (mahasiswa) 3. Testing  system  dilakukan  pada  semester genap 2017 kelas mata kuliah mikroprosesor di STMIK Asia Malang

## Konsep dasar Ujian Online
Sistem  Ujian  Online  atau  bisa  disebut dengan  Sistem  Informasi  Ujian  Online merupakan  sebuah  aplikasi  sistem  ujian  atau tes  yang  dibangun  berbasis  web  sebagai interface-nya.  Semakin  majunya  teknologi informasi  yang  berkembang  saat  ini,  hampir semua  instansi  pendidikan  menggunakan sistem  informasi  sebagai  media  pendukung dalam mengembangkan kualitas sistem akademik  atau  pembelajaran,  dengan  tujuan
efisiensi  dan  efektivitas  dalam  menerapkan metode  pembelajaran  yang  dilakukan di instansi yang bersangkutan. Selain itu, sistem informasi  ujian  online  diharapkan  mampu memberikan  metode  ujian  yang  efektif  dan efisien bagi pihak yang berkepentingan dalam hal ini guru dan siswa.

## Information Retrieval
Information  Retrieval  merupakan  bagian dari computer  science yang  berhubungan dengan pengambilan informasi dari dokumen-dokumen  yang  didasarkan  pada  isi dan  konteks  dari  dokumen-dokumen  itu sendiri.  Berdasarkan  referensi  dijelaskan bahwa  Information  Retrieval  merupakan suatu  pencarian  informasi  yang  didasarkan pada  suatu query yang  diharapkan  dapat memenuhi  keinginan user dari  kumpulan dokumen  yang  ada.  Tujuan  lain  dari Information Retrieval System adalah bagaimana  menyusun  dokumen  yang  telah didapatkan  tersebut  ditampilkan  terurut  dari dokumen  yang  memiliki  tingkat  relevansi lebih  tingi  ke  tingkat  relevansi  rendah. Penyusunan dokumen terurut tersebut disebut sebagai perangkingan dokumen. Pada Sub ini dibahas tentang definisi Information Retrieval
System, kategori-kategori Information Retrieval System,Arsitektur Information Retrieval System, fungsi-fungsi dari
Information Retrieval System.

## Metode Pembobotan TF-IDF
Pendekatan dengan term frequency adalah memberikan nilai yang tinggi pada term yang sering  muncul  dan  memberikan  nilai  yang rendah  pada  term  yang  jarang  muncul.  Pada pendekatan ini dimungkinan suatu term yang jarang  muncul  justru  memiliki  nilai  yang lebih informatif dalam menggambarkan topik dalam sebuah dokumen.
Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut maka  digunakan  pembobotan  tf-idf  (Term Frequency-Inverse  Document  Frequency). Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)  adalah  cara  pemberian bobot  hubungan  suatu  kata  (term)  terhadap dokumen. Algoritma ini menggabungkan dua konsep  untuk  perhitungan  bobot,  yaitu  Term Frequency(TF)  yang  merupakan  frekuensi
kemunculan  kata  (t)  pada  dokumen  (d)  dan Document Frequency (DF) adalah banyaknya kalimat di  mana suatu  kata  (t)  muncul. Dengan  pembobotan  tf-idf  maka  akan menurunkan  bobot  untuk  term  yang  sering muncul dan menaikan bobot untuk term yang jarang  muncul.  Untuk  persamaan  IDF menggunakan persamaan berikut ini:
di mana |{d: t d}| adalah jumlah dokumen di mana term t muncul.  Penambahan  angka  1 (satu)  pada  variabel  |{d: t  d}|  ini  bertujuan untuk menghindari  pembagian  dengan  angka 0  (nol).  Pembagian  dengan  0  (nol)  ini  dapat terjadi  jika  pada  tf  (t,  d)  =  0,  artinya  term t tidak  muncul  pada  dokumen d.  Sedangkan untuk menghitung TF-IDF digunakan persamaan berikut ini:
dari persamaan ini maka nilai tf-idf terbesar dapat dicapai pada nilai tf tertinggi dan df terendah.

## Vektor Space Model
Vector  space  model adalah  suatu  model yang  digunakan  untuk  mengukur  kemiripan antara  suatu  dokumen  dengan  suatu query. Pada model ini, query dan dokumen dianggap sebagai  vektor-vektor  pada  ruang  n-dimensi, di  mana n  adalah  jumlah  dari  seluruh term yang  ada  dalam leksikon.  Leksikon adalah daftar  semua term yang  ada  dalam  indeks. Salah  satu  cara  untuk  mengatasi  hal  tersebut dalam model vector space adalah dengan cara melakukan perluasan vektor. Proses perluasan dapat dilakukan pada vektor query, vektor  dokumen,  atau  pada  kedua  vektor tersebut.
Pada  algoritma  vector  space  model gunakan  rumus  untuk  mencari  nilai  cosinus sudut  antara  dua  vector  dari setiap  bobot dokumen  (WD)  dan  bobot  dari  kata  kunci (WK).
Gambar 1. Representasi VSM
Rumus  yang  digunakan  adalah  sebagai berikut:

## Proses Similaritas Dokumen
Teknik algoritma Tf-IDF dan vector space model digunakan  dalam  proses  analisa kemiripan dokumen. Algoritma TF-IDF akan memeriksa  kemunculan  tiap  kata  pada  isi dokumen dari hasil tokenizing, filtering, d a n word  counting untuk  dilakukan  perhitungan rumus TF-IDF yang  akan  menghasilkan bobot  dokumen.  Untuk  memperoleh  hasil yang  baik  maka  hasil  dari  algoritma TF-IDF akan  diproses  kembali  dengan  algoritma vector space model. Hasil akhir dari program ini  akan  didapat  nama-nama  dokumen  yang isinya  memiliki  tingkat  kemiripan  dengan kata kunci.
Proses  perhitungan  untuk  setiap  satu  kata kunci  dengan  seluruh  dokumen  pembanding. Agar hasilnya lebih optimal hasilnya dikombinasikan dengan perhitungan vector space model, dengan rumus
Setelah  perhitungan  nilai cosinus pada algoritma vector space mode dilakukan maka hasil  nilai  perhitungan  pada  setiap  dokumen akan  di  urutkan  dari  nilai cosines tertinggi. Dokumen  yang  memiliki  nilai cosinus tertinggi  adalah  dokumen  yang  memiliki tingkat  kemiripan  tertinggi  dengan  kata kunci.

## Recall dan Precision
Terdapat  dua  kategori  dokumen  yang dihasilkan  oleh  information  retreivel  system terkait  pemrosesan  query,  yaitu  relevant document  (dokumen  yang  relevan  dengan query)  dan  retrieved  document  (dokumen yang diterima  pengguna).  Hubungan  antara kedua kategori ini digambarkan menggunakan diagram  venn  pada  gambar berikut ini.
Gambar 2. Diagram Venn Recall dan Precision
Hal  ini  berarti  bahwa  perolehan  (recall) adalah  bagian  dari  proses  temu  balik informasi yang  dapat  digunakan  sebagai  alat ukur  tingkat efektivitas suatu  sistem  temu balik  informasi. Untuk  mencari  nilai  recall maka  dilakukan perhitungan recall  dengan menggunakan rumus:
Di  mana x  adalah  jumlah  dokumen  yang relavan yang ditemukan sedangkan
relevant_documents adalah  jumlah  semua dokumen yang relevan dalam koleksi.
Precision juga  merupakan  cara  mengukur tingkat efektivitas sistem temu balik informasi.  Untuk menghitung  nilai  precision maka digunakan rumus sebagai berikut:
Di  mana x  adalah  jumlah  dokumen  yang relevan
dengan query dan
retrieval_documents adalah
Pada  dasarnya,  nilai  recall  dan  precision bernilai  antara  0 -1.  Oleh  karena  itu,  suatu
information  retreivel  system  yang  baik diharapkan  untuk  dapat  memberikan  nilai precision  dan  recall  mendekati  1.  Recall  dan precision  adalah  faktor  penting  dalam mengevaluasi  sistem  information  retreival system,  tetapi  ada  keadaan  trade-off  (tarik- ulur) antara recall dan precision.

## METODE PENELITIAN
Desain  sistem  bertujuan  untuk  merancang kerangka penelitian bagaimana mengembangkan  system  pengkoreksi  ujian online otomatis. Dalam proses pengembangan  system  dibutuhkan  beberapa bagian  utama  yaitu  database  soal,  jawaban multiple  choice,  jawaban  essay,  rekapitilasi penilaian.  Secara  umum  system  yang  akan dirancang bisa digambarkan sebanai berikut.
Gambar 3. Alur Sistem
Pemodelan  input  output  dalam  system yang dibangun bertujuan untuk memudahkan analisa  dalam  pemodelan  system  yang dirancang.  Pemodelan  tersebut  dapat  dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 4. Rancangan Sistem
Proses  penilaian  jawaban  soal  essay dilakukan  dengan  mengubah  nilai  similarity hasil  dari  metode  menjadi  prosentase  yang kemudian disesuaikan dengan bobot penilaian dari dosen.
Dalam  system  yang  dibangun  data dikelompokkan menjadi 2 yaitu data jawaban sebagai  koleksi  (dosen)  dan  data  jawaban sebagai  query  (mahasiswa).  Data  soal  dan jawaban  serta  bobot  jawaban  dari  dosen disimpan dalam sebuah darabase utama.
Gambar 5. Pengolahan Data

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sesuai  dengan  perancangan  yang  telah dibuat  maka  user  dari  sistem  terdiri  dari  3 yaitu  admin,  dosen  dan  mahasiswa.  Sistem yang dibangun telah dipasang pada salah satu penyedia layanan hosting dan domain. Nama domain yang telah digunakan dalam pembangunan sistem adalah www.ujianasia.net dan hosting yang digunakan dari penyedia layanan www.rumahweb.com .
Detail  sistem  yang  telah  dibangun  dan hasil dari implementasi pembagian user yang telah dibuat dapat ditunjukan sebagai berikut 1. Halaman utama
Halaman  utama  pada  sistem  yang  telah dibuat terdiri dari proses otentifikasi user berupa  input  username  dan  password.
Halaman  utama  ini  menentukan  hirarki user yang dibuat
Gambar 6. Halaman Utama
2. Halaman Admin Untuk  halaman  admin  yang  dibuat berisikan  tentang  konfigurasi  /  setting
dari  keseluruhan  menu  yang  dapat diakses  oleh  keseluruhan  user.  Admin juga  berperan  untuk  mendaftarkan  dan memberikan hak akses kepada dosen.
Gambar 7. Halaman Admin
Konfigurasi yang dapat dilakukan admin meliputi mahasiswa, dosen, ujian, matakuliah,  kelas,  serta  pengaturan  lain yang  bersifat  umum.  Selanjutnya  admin juda  berperan  dalam  proses  konfugurasi algoritma  yang  alkan  dipasang  pada sistem.
3. Halaman Dosen Untuk  halaman  dosen  yang  dibuat berisikan  tentang  konfigurasi  /  setting mahasiswa,  kelas,  dan  ujian  serta penilaian.  Dosen  juga  berperan  untuk mendaftarkan dan memberikan hak akses kepada mahasiswa.

## Gambar 8. Halaman Dosen
4. Halaman Mahasiswa Untuk  halaman  Mahasiswa  yang dibuat berisikan  profil,  ujian  yang  sedang  aktif serta hasil penilaian yang diproleh
Gambar 9. Halaman Mahasiswa
5. Halaman Soal Halaman  soal  berisikan  konfigurasi admin dalam memberikan/ menginputkan soal serta jenis soal yang diberikan.
Gambar 10. Halaman Soal
6. Halaman Ujian Halaman  ujian  diakses  oleh  mahasiswa
dengan  menunjukan  ujian  yang  sedanga aktif  serta  informasi  waktu  pengerjaan ujian.

## Gambar 11. Halaman Ujian

## Colecting data
Data  diambil  pada  saat  ujian  akhir semester  genap  2016/2017.  Data  diperoleh dari  29  mahasiswa  berupa  jawaban  multiple choice sejumlah 15 soal dan esssay 5 soal.
Gambar 12. Data Pengguna
Selanjutnya  jawaban  essay  yang  telah diperoleh  akan  dilakukan  preprosesing  dan dibandingkan  dengan  jawaban  dari  dosen sehingga akan  memeunculkan  nilai  cosin similarity dan dapat dikompare menjadi nilai.
Gambar 13. Tampilan Proses

## Preprosesing data
Setelah  dilakukan  colecting  dokumen selanjutnya  dilakukan  preprosesing  data meliputi Casefolding,  Tokenizing,  Filtering,
Steming, dan pembentukan inverted index 1. Casefolding Case  folding  adalah  tahapan  proses mengubah  semua  huruf  dalam  teks dokumen menjadi huruf kecil(lowercase),  serta  menghilangkan karakter  selain  a-z.  karakter  yang dihilangkan  adalah  tanda  baca  seperti tanda baca “!@#$%^&*()_+= -
{}[]’:<>,.?/ \|. Uji coba dalam tahapan ini dinilai  dengan  melihat  kemampuan sistem dalam melakukan proses
casefolding
Gambar 14. Proses Case Folding
2. Tokenizing Tokenizing  yaitu  memisahkan  kata
per  kata  pada  kalimat  menjadi  potongan kata tunggal.  Pemisahan  kata  dalam dokumen  ini  dilakukan  dengan  delimeter spasi.  Pada  uji  coba  dinilai  dengan keberhasilan  sistem  dalam  merubah delimeter spasi menjadi enter.
Gambar 15. Proses Tokenizing
3. Filtering Proses filtering dilakukan dengan  melkukan penghilangan  kata berdasarkan  stopword dan  common word yang diberikan.
Gambar 16. Proses Filtering
4. Stemming
Stemming  ini  yang  nantinya
dipergunakan dalam pembobotan term  dan  perhitungan  Vektor  Space
model. Tingkat akurasi pada algortima nazief Adriani ini bergantung  pada  kelengkapan  kata dasarnya. Sehingga untuk menghasilkan  akurasi  yang  semakin tinggi maka kamus kata dasarnya harus selalu diperbarui. Gambar 17. Proses Stemming 5. Inverted index Penggunaan Inverted index pada system  yang  dibangun  ini bertujuan untuk meningkatkan performansi system terutama dalam proses pencarian dokumen. Struktur inverted index  yang  dibangun  dapat  dilihat pada gambar dibawah ini

## Gambar 18. Proses Index

## Pembobotan  TF- IDF dan  Vektor  Space Model
Pemodelan pembobotan  term yang  dibuat dengan  melakukan  perhitung TF  dan  IDF yang  diimplementasikan  pada implementasi program berikut:
Gamnbar 19. Proses TF IDF
Gambar 14. Proses Case Folding
2. Tokenizing Tokenizing  yaitu  memisahkan  kata
per  kata  pada  kalimat  menjadi  potongan kata tunggal.  Pemisahan  kata  dalam dokumen  ini  dilakukan  dengan  delimeter spasi.  Pada  uji  coba  dinilai  dengan keberhasilan  sistem  dalam  merubah delimeter spasi menjadi enter.
Gambar 15. Proses Tokenizing
3. Filtering Proses filtering dilakukan dengan  melkukan penghilangan  kata berdasarkan  stopword dan  common word yang diberikan.
Gambar 16. Proses Filtering
4. Stemming
Stemming  ini  yang  nantinya
dipergunakan dalam pembobotan term  dan  perhitungan  Vektor  Space
model. Tingkat akurasi pada algortima nazief Adriani ini bergantung  pada  kelengkapan  kata dasarnya. Sehingga untuk menghasilkan  akurasi  yang  semakin tinggi maka kamus kata dasarnya harus selalu diperbarui. Gambar 17. Proses Stemming 5. Inverted index Penggunaan Inverted index pada system  yang  dibangun  ini bertujuan untuk meningkatkan performansi system terutama dalam proses pencarian dokumen. Struktur inverted index  yang  dibangun  dapat  dilihat pada gambar dibawah ini

## Gambar 18. Proses Index

## Pembobotan  TF- IDF dan  Vektor  Space Model
Pemodelan pembobotan  term yang  dibuat dengan  melakukan  perhitung TF  dan  IDF yang  diimplementasikan  pada implementasi program berikut:
Gamnbar 19. Proses TF IDF
Gambar 14. Proses Case Folding
2. Tokenizing Tokenizing  yaitu  memisahkan  kata
per  kata  pada  kalimat  menjadi  potongan kata tunggal.  Pemisahan  kata  dalam dokumen  ini  dilakukan  dengan  delimeter spasi.  Pada  uji  coba  dinilai  dengan keberhasilan  sistem  dalam  merubah delimeter spasi menjadi enter.
Gambar 15. Proses Tokenizing
3. Filtering Proses filtering dilakukan dengan  melkukan penghilangan  kata berdasarkan  stopword dan  common word yang diberikan.
Gambar 16. Proses Filtering
4. Stemming
Stemming  ini  yang  nantinya
dipergunakan dalam pembobotan term  dan  perhitungan  Vektor  Space
model. Tingkat akurasi pada algortima nazief Adriani ini bergantung  pada  kelengkapan  kata dasarnya. Sehingga untuk menghasilkan  akurasi  yang  semakin tinggi maka kamus kata dasarnya harus selalu diperbarui. Gambar 17. Proses Stemming 5. Inverted index Penggunaan Inverted index pada system  yang  dibangun  ini bertujuan untuk meningkatkan performansi system terutama dalam proses pencarian dokumen. Struktur inverted index  yang  dibangun  dapat  dilihat pada gambar dibawah ini

## Gambar 18. Proses Index

## Pembobotan  TF- IDF dan  Vektor  Space Model
Pemodelan pembobotan  term yang  dibuat dengan  melakukan  perhitung TF  dan  IDF yang  diimplementasikan  pada implementasi program berikut:
Gamnbar 19. Proses TF IDF
Selantutnya dilakukan perhitungan Wdt=tf.idf dan  perkalian  skalar  antara  Q  dan  dokumen yang diimplementasikan  pada  implementasi program berikut:

## Gambar 20. Proses Wdt
Langkah terakhir adalah menghitung panjang vektor dan cosine similarity yang dibuat

## Gambar 21. Proses SVM

## Uji Recall dan Precision
Recall  dalam  sistem    ini  menghasilkan  nilai 100% di  mana seluruh  dokumen  yang mengandung  kata  kunci  /  query  dapat dipanggil  seluruhnya  oleh  sistem.  Pada pengujian yang telah dilakukan terhadap data jawaban  siswa,  sistem  selalu  dapat  me-recall 26 jawaban, di  mana jumlah  tersebut  sama
dengan  jumlah  koleksi  dokumen  jawaban yang ada.
Untuk  menentukan  precision  dari  sistem secara  keseluruhan  dilakukan  uji  coba menggunakan dokumen kunci jawaban sebagai  querynya sejumlah  data  mahasiswa yang telah dimasukan Tabel 1. Jawaban Mahasiswa (a) : Relevant Dokumen (b) : Non Relevant Dokumen Dari contigency table pada tabel diatas dapat dilakukan perhitungan  recall  dan  precision sebagai berikut: Diketahui : tf (true positives) = 21 fp (false positives) = 5 fn (false negatives)= 0 Recall = tp/(tp+fn) = 21/(21+0) = 100% Precision = tp/(tp+fp) = 21/(21+5) = 21/26 = 80,7% Tabel 2. Recall dan Precision
Maka  hasil  uji  dari  precision  sistem  yang dibuat sebesar 85,4

## Uji Akurasi
Pengujian  akurasi  sistem  dilakukan  dengan membandingkan hasil dari sistem yang dibuat dengan  hasil penilaian  dari  dua  orang  dosen pengampu matakuliah mikroprosesor Pengujian  dilakukan  terhadap  26 mahasiswa Ujian mata kuliah mikroprosesor .
JAWABAN SOAL 1 2 3 4 5 a b a b a b A b a b Retrieve d 21 5 21 5 24 2 23 3 22 4 N. Retrieved 0 26 0 26 0 26 0 26 0 26 1 2 3 4 5 Rata 2 Precisi on 80, 7 80, 7 92, 3 88, 5 84, 6 85,4
Tabel 3. Uji Akurasi Mhs Nilai Aktual Dosen Nilai Sistem Erorr 1 85 90.2821991 5.850765 2 85 89.2192098 4.729037 3 75 81.2885559 7.73609 4 80 91.4507945 12.52126 5 80 83.3564468 4.026619 6 80 75.9541557 5.326692 7 80 72.0664171 11.00871 8 70 47.3093323 47.96235 9 70 70.5482048 0.777064 10 75 72.6859371 3.183646 11 80 83.7421506 4.468658 12 80 87.7469285 8.828718 13 85 90.3739679 5.946367 14 80 84.0441558 4.811942 15 90 90.4597648 0.508253 16 80 71.371627 12.08936 17 75 75.2401145 0.319131 18 85 87.6304477 3.001751 20 90 87.9866544 2.28824 21 80 90.9525033 12.042 22 80 83.9138444 4.664122 23 85 89.8238482 5.370342 24 75 83.4323431 10.1068 25 75 87.7195474 14.50024 26 80 76.4252912 4.67739 Rata-rata Erorr 7.579336
Berdasarkan  tabel  diatas  maka  dapat  ditarik kesimpulan bahwa akurasi sistem yang dibuat sebesar 92,420%
Dari  hasil  akurasi  sistem  yang  diperoleh maka  dapat  disimpulkan  bahwa  rancangan sistem  yang  dibuat  sudah  cukup  relevan  dan dapat berjalan cukup baik

## KESIMPULAN
Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  maka dari  penelitian  ini  dapat  dibuat  beberapa kesimpulan antara  lain: Dalam  perancangan sistem  yang  dibuat,  peneliti  menggunakan query  dan  koleksi dokumen  berupa  jawaban
dari  26 mahasiswa  dari  kelas  mikroprosesor semester  genap. Hasil  dari  pengujian  yang dilakukan  didapatkan  nilai  recall  sebesar 100% dan precision sebesar 85,4%. Berdasarkan  pengujian  sistem  terhadap  2 orang dosen pengampu mata kuliah didapatkan  nilai  akurasi  sistem  sebesar 92,4%.
Dari penelitian yang telah dibuat maka dalam penelitian disdapatkan  beberapa  saran  untuk penelitian  selanjutnya  sebagai  berikut: Pada penelitian  selanjutnya  diharapkan  untuk memperhatikan  sinonim  dan  anomin  kata, karena  dalam  penelitian  ini  pembobotan dilakukan hanya pada term tanpa memperhatikan  hal  tersebut. Pada  penelitian selanjutnya diharapkan
menggunakan pembobotan  yang  lebih  baik,  misalkan diberikan  koleksi  jawaban  dosen  lebih banyak sehingga bisa meningkatkan performansi dari system yang dibuat.

## REFERENSI
[1] Michael W. Berry and Malu Castellanos;
Survey  of  Text  Mining:Clustering, Classification,  and  Retrieval,  Second Edition; 2007
[2] Rub´  en  Tous  and  Jaime  Delgado;  A Vector  Space  Model  for  semantic Similarity Calculation and OWL Ontology Alignment; 2009
[3] Novi  Safriadi  dan  Ari  Wibowo;  Uji Relevansi dan Performansi Sistem Temu Balik  Informasi  Pada  Giggle  Search Engine; 2011
[4] Oka Karmayasa Dan Ida Bagus Mahendra;  Implementasi  Vector  Space Model  Dan  Beberapa  Notasi  Metode
Term  Frequency  Inverse  Document
Frequency  (Tf-Idf)  Pada  Sistem  Temu
Kembali Informasi ;2012
[5] Tristy  Meinawati,  Kodrat  Iman  Satoto, Oky Dwi Nurhayati; Perancangan
Aplikasi  Ujian  Online  Jurusan  Sistem Komputer Universitas Diponegoro; 2013

## --Halaman ini sengaja dikosongkan--