## PENERAPAN METODE COSINE SIMILARITY UNTUK PENGECEKAN KEMIRIPAN JAWABAN UJIAN SISWA
Firmansyah Fataruba
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Firmansyah.fataruba@gmail.com

## ABSTRAK
Ujian bertipe essay merupakan pilihan evaluasi yang di berikan guru di mana pilihan jawaban tidak di sediakan, dan siswa harus menjawab soal dengan mengunakan kalimat, ujian essay sangat membantu siswa dalam melatih kemampuan dari  pelajaran  guru  yang  di  berikan  kepada  siswa.  Ujian  essay  juga  dapat  membantu  pemahaman  pada  siswa  dan mengevaluasi tingkat kemampuan pada siswa itu sendiri. Ujian dengan sistem ini sampai sekarang masih sangat sering digunakan  karena  lebih dapat  mengukur tingkat pencapaian pembelajaran  siswa dengan objektif karena siswa di tuntut untuk mengisi  dengan kemampuan kalimat bukan seperti halnya pilihan ganda. Pengajar yang memberikan ujian essay akan  memerlukan  waktu  yang  sangat  lama  untuk  mengkoreksi  jawaban  ujian  essay  siswa  yang  banyak  dan  itu  dapat mempengaruhi kualitas penilaian terhadap nilai yang di berikan.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membantu  pengajar  memberikan  nilai  yang  objektif  dengan  mengunakan metode  cosine  similarity  pada  sistem  agar  dapat  melakukan  penilaian  jawaban  essay  dengan  membandingkan  kunci jawaban  pengajar  dengan  jawaban  peserta  didik.  Dan  juga  dapat  membandingkan  tingkat  kemiripan  antara  siswa  satu dengan siswa yang lain. Cosine similarity adalah metode untuk menghitung kesamaan dan kemiripan dari dua dokumen, dokumen yang di hitung perbandinganya dalam penelitian ini adalah kunci jawaban pengajar dan jawaban siswa. Untuk menyamakan frekuensi setiap kata pada kalimat yang ada di dokumen di gunakan persamaan Tf atau Term Frequency , Term Frequency merupakan faktor yang menentukan bobot kata yang di dasarkan pada jumlah frekuensi kata dalam suatu dokumen.
Berdasarkan  hasil  penelitian  bahwa  sistem  pengecekan  kemiripan  jawaban  siswa  menggunakan  metode  cosine similarity telah berjalan dengan baik untuk ujian essay Biologi Hasil uji coba menunjukkan kesesuaian nilai sistem dengan nilai yang diberikan oleh pengajar tingkat akurasinya 80% mengunakan Confusion Matrix.
Kata kunci : Cosine Similarity, Ujian Essay, Pembobotan, term Frequency, codeigniter

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi memiliki pengaruh  yang sangat besar dalam berbagai bidang  kehidupan  manusia  [1].  Pendidikan  sebagai salah  satu  bagian  yang  tidak  terpisahkan  dari  proses pendewasaan  manusia  tentu  di  satu  sisi  memiliki andil yang besar bagi pengembangan ilmu pengetahuan  dan  teknologi  tersebut,  namun  di  sisi lain  pendidikan  juga  perlu  memanfaatkan  kemajuan ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  agar  mampu mencapai tujuannya secara efektif dan efisien.
Dengan  sistem  essay merupakan bentuk evaluasi  dimana  pilihan  jawaban  tidak  disediakan, dan  siswa  harus  menjawab  dengan  kalimat,  sehingga dapat  melatih  siswa  dalam  menyampaikan  sesuatu informasi  secara  verbal,  selain  itu  ujian  esai  juga menuntut  pemahaman  yang  lebih  baik  akan  suatu ilmu  dan  dapat  digunakan  untuk  mengukur  tingkat pemahamam  manusia  akan  suatu  ilmu  secara  lebih mendalam  [1].  Pengajar  memerlukan  waktu  yang banyak  untuk  memeriksa  jawaban  essay,  semakin banyak  jumlah  ujian  dan  banyaknya  jumlah  pelajar yang  mengikuti  ujian,  maka  semakin  banyak  jumlah ujian  yang  dikoreksi  oleh  pengajar.  Hal  ini menyebabkan  kualitas  penilaian  menurun  dan terkadang penilaian tidak bersifat objektif lagi. [1].
Dalam kenyataannya sebagian besar guru masih belum  bisa  memberikan  nilai  yang  objektif,  karena masih  melakukan  penilaian  terhadap  peserta  didik secara konvensional dan faktor lain seperti melewatkan  bacaan  yang  panjang  karena  harus memeriksa  banyak  hasil  ujian  essay  dari  setiap peserta  didik.  Pemberian  nilai  yang  objektif  sangat berpengaruh  dengan  prestasi  siswa  agar  siswa  dapat mengukur kemampuannya dalam memahami pelajaran.
Oleh  sebab  itu  dari  latar  belakang  masalah  di atas,  maka  penulis  ingin  membuat  aplikasi  berbasis website  untuk  memberikan  penilaian  pada  pekerjaan soal essay yang di lakaukan oleh peserta didik secara objektif dengan mengunakan metode cosine similarity. Dan pada penelitian ini penulis melakukan ujicoba sistem tersebut pada SMA Negeri 11 Ambon, Kota Ambon, Provinsi Maluku.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terkait
Ujian  dengan  sistem  essai  merupakan  bentuk evaluasi  dimana  pilihan  jawaban  tidak  disediakan, dan  siswa  harus  menjawab  dengan  kalimat,  sehingga dapat  melatih  siswa  dalam  menyampaikan  sesuatu informasi  secara  verbal,  selain  itu  ujian  esai  juga
menuntut  pemahaman  yang  lebih  baik  akan  suatu ilmu  dan  dapat  digunakan  untuk  mengukur  tingkat pemahamam  manusia  akan  suatu  ilmu  secara  lebih mendalam.  Ujian  dengan  system  ini  tetap  menjadi pilihan pengajar untuk mengevaluasi tingkat kemampuan pemahaman siswa walaupun kenyataannya  tidak  mudah  untuk  memberikan penilaian yang objektif pada jawaban siswa. Pengajar memerlukan  waktu  yang  banyak  untuk  memeriksa jawaban  essay,  semakin  banyak  jumlah  ujian  dan banyaknya  jumlah  pelajar  yang  mengikuti  ujian, maka  semakin  banyak  jumlah  ujian  yang  dikoreksi oleh  pengajar.  Hal  ini  menyebabkan  kualitas penilaian  menurun  dan  terkadang  penilaian  tidak bersifat  objektif  lagi.  Beragam  metode  yang  dapat digunakan  untuk  melakukan  penilaian  jawaban  ujian esai  secara  otomatis  salah  satunya  yang  digunakan adalah  metode cosine  similarity .  Metode  Cosine Similarity adalah metode untuk menghitung kesamaan  atau  kemiripan  dari  dua  buah  dokumen, pada penelitian ini digunakan dokumen jawaban ujian siswa  dan  dokumen  kunci  jawaban  pengajar.  Untuk menyamakan  frekuensi  setiap  kata  yang  terdapat didalam  kalimat  yang  ada  digunakan  persamaan  Tf atau Term  Frequency , Term  Frequency merupakan suatu  faktor  yang  menentukan  bobot  kata  yang didasarkan  pada  jumlah  frekuensi  kata  dalam  sebuah dokumen.  Berdasarkan  hasil  penelitian  bahwa  sistem penilaian  esai  otomatis  menggunakan  metode  cosine similarity telah berjalan dengan baik untuk ujian esai dalam  bahasa  Inggris  Hasil  uji  coba  menunjukkan kesesuaian  nilai  sistem  dengan  nilai  yang  diberikan oleh pengajar adalah rata-rata 89,48% [1] Penilaian  hasil  ujian  secara  manual  terkadang memiliki  kelemahan  yaitu  terdapat  penilaian  yang berbeda terhadap peserta-peserta ajar dengan jawaban yang  hampir  sama.  Pemberian  nilai  otomatis dilakukan  dengan  menggunakan  stemming  Porter yang  dikombinasikan  dengan Cosine  similarity . Algoritma Porter digunakan untuk mencari kata dasar dari  kata-kata  yang  digunakan  dalam  kunci  jawaban. Hasil  dari  ekstraksi  kata  dasar  pada  kunci  jawaban dan  jawaban  siswa  akan  dibandingkan  dengan menggunakan Cosine similarity . [2] Pemberian nilai otomatis dilakukan dengan menggunakan  stemming Porter yang dikombinasikan dengan Cosine  similarity .  Hasil  dari  ekstraksi  kata dasar  pada  kunci  jawaban  dan  jawaban  siswa  akan dibandingkan dengan menggunakan Cosine similarity.  Proses  pemodelan  dilakukan  dengan mengembangkan  dari  model  yang  telah  ada  dengan menyesuaikan konsep realtime yang akan direncanakan.  Model  yang  didapatkan  adalah  proses text  stemming  dan  proses  ekstrak  kata  dari  jawaban dilakukan pada komputer client (pengajar dan siswa) dan tidak membebankan ke sever. [2]

## 2.2. Preprosesing data Text
Preprocessing  adalah  tahap  proses  awal  text mining  terhadap  teks  untuk  mempersiapkan  teks menjadi data yang dapat diolah lebih lanjut. [4] 1.     Tokenizing Tahap tokenizing atau  parsing  adalah  tahap pemotongan  string  input  berdasarkan  tiap  kata  yang menyusunnya.  Pada  prinsipnya  proses  ini  adalah memisahkan  setiap  kata  yang  menyusun  suatu dokumen. [5] 2.      Case Folding
Case  folding,  merupakan  proses  mengubah semua  huruf  dalam  dokumen  menjadi  huruf  kecil. Hanya  huruf  ‘a’  sampai  dengan  ‘z’  yang  diterima karakter-karakter dan tanda baca lainnya selain huruf juga  dihilangkan.  Tidak  semua  dokumen  teks konsisten dalam penggunaan huruf capital. [6] 3.      Filtering Tahap filtering adalah  tahap  mengambil  kata- kata  penting  dari  hasil  token.  Pada  tahap  ini  akan dilakukan  pembersihan tweet dari  spesial  karakter, URL link, username , serta emoticon. [5]
4.      Stemming
Stemming adalah  suatu teknik  pencarian  bentuk dasar  dari  suatu term .  Yang  dimaksud  dengan term itu  sendiri  adalah  tiap  kata  yang  berada  pada  suatu dokumen teks. [7]

## 2.3. Cosine Similarity
Cosine  Similarity adalah  ukuran  kesamaan antara  dua  buah vektor dalam  sebuah  ruang  dimensi yang  didapat  dari  nilai  cosinus  sudut  dari  perkalian dua  buah vektor yang  dibandingkan  karena cosinus dari adalah  1  dan  kurang  dari  1  untuk  nilai  sudut yang  lain,  maka  nilai similarity dari  dua  buah vektor dikatakan  mirip  ketika  nilai  dari Cosine  Similarity adalah  1. Cosine  similarity digunakan  dalam  ruang positif, dimana hasilnya dibatasi antara nilai 0 dan 1. Kalau  nilainya  0  maka  dokumen  tersebut  dikatakan mirip  jika  hasilnya  1  maka  nilai  tersebut  dikatakan tidak mirip Perhatikan bahwa batas ini berlaku untuk sejumlah  dimensi.  Berikut  adalah  rumus cosine similarity Rumus umum cosine similarity [8]
(1)
Keterangan : A = vektor
B = vektor
= bobot term i dalam blok
= bobot term i dalam blok i = jumlah term dalam kalimat n = jumlah vector
Dimana  A  merupakan  bobot  setiap  ciri  pada vector A, dan B merupakan bobot  setiap ciri pada B. jika  dikaitkan  dengan information retrieval maka  A adalah  bobot  setiap  istilah  pada  dokumen  A,  dan  B
merupakan  bobot  setiap  istilah  pada  dokumen  B. Pada penelitian ini digunakan cosine similarity karena citra  merupakan  salah  satu  data  yang  memiliki dimensi  tinggi.  Pada  citra  dapat  dikatakan  bahwa setiap pixel merupakan  dimensi  yang  berbeda  dan nilai warna pada setiap pixel tersebut merupakan nilai dari  setiap  dimensi.  Pengukuran  kemiripan  dapat dilakukan  dengan  membandingkan  dokumen  1 dengan dokumen 2 kemudian sistem akan menghitung  nilai  kemiripan. adalah  nilai  yang diperoleh  dari  term  A  dan  term  B  kemudian  kedua nilai  tersebut  dijumlahkan,  kemudian  nilai semua nilai  term  dokumen  A  semua  nilainya  dipagkatkan dua,  begitu  juga  dengan term B_i2  semua  nilai  yang diperoleh  dipagkatkan  dua  kemudian  semua  nilai yang diperoleh dijumlahkan. [8]

## 2.4. Pembobotan Term Frequency (Tf)
Term  Frequency  adalah  untuk  menghitung kemunculan  kata  kemudian  menyimpannya  kedalam basis  data  tebel  indeks.  Selanjutnya  adalah  proses perhitungan  kemiripan  adalah  proses  untuk  mencari kemiripan  antar  dokumen  teks.  Kemudian  sistem menghitung  nilai  kemiripan  dokumen  A  dan dokumen B maka user bisa melihat seberapa sbanyak dokumen yang mirip.  [8]
Tabel 1. Contoh pembobotan hubungan antar kata [8]
Vektor A dan vektor B tersebut mewakili setiap term “A” dan term “B” untuk melihat berapa banyak nilai  yang  diperoleh  dalam  setiap  kata  yang  unik dalam dokumen, Setelah itu setiap term dalam vektor akan di hitung mengunakan Cosine Similarity. [8]

## 2.5. Confusion Matrix
Confusion  matrix adalah  sebuah  tabel  yang menyatakan jumlah data uji yang benar diklasifikasikan  dan  jumlah  data  uji  yang  salah diklasifikasikan. Contoh confusion matrix [11]
Table 2. Confusion Matrix untuk klasifikasi biner
Keterngan untuk Tabel 2 dinyatakan sebagai berikut:
 True Posstive (TP),  yaitu  jumlah  dokumen  dari kelas  1  yang  benar  diklasifikasikan  sebagai kelas 1.
 True Negative (TN), yaitu jumlah dokumen dari kelas  0  yang  benar  diklasifikasikan  sebagai kelas 0.
 False Positive (FP),  yaitu  jumlah dokumen dari kelas 0 yang salah diklasifikasikan sebagai kelas 1.
False Negative (FN) yaitu jumlah dokumen dari kelas 1 yang salah diklasifikasikan sebagai kelas 0.
Perhitungan akurasi dinyatakan dalam persamaan (2)[11]

## 3. ANALISA DAN PERANCANGAN
Penelitian  pada  penerapan  metode cosine  similarity mengunakan  website  untuk  pengecekan  kemiripan jawaban ujian siswa diharapkan dapat membantu pengajar memberikan  nilai  yang  lebih  objektif,  dan  menghemat waktu  pengajar  dalam  memeriksa  jawaban-jawaban  dari peserta didik

## 3.1. Blok Diagram
Gambar 1. Blok diagram system
Penjelasan  dari  Gambar  1  blok  diagram  sistem, Guru  menyusun  soal  dan  kunci  jawaban  setelah  itu jawaban  disimpan  di database dan  di  pemrosesan teks  ( Procesing data )  hitung  bobot.  Pada  siswa  akan di  tampilkan  soal  dan  kolom  jawaban  dan  jawaban yang  di  inputkan  siswa  akan  di  proses  dan  di  htiung bobot  juga.Terakhir  bobot  dari  jawaban  siswa  dan kunci jawaban akan di bandingkan tingkat kemiripannya  mengunakan Cosine Similarity dan  di konversi nilai kemiripan ke nilai ujian.

## 3.2. Flowchart Sistem
Gambar 2. Flowchart  sistem
Pada  Gambar  2  Flowchart  sistem  pada penelitian  dimulai  dengan  sistem  menerima  input kunci jawaban dari guru dan siswa dan di inputkan ke database sistem,  Setelah  itu  kunci  jawaban  dan jawaban  siswa  di  preprosesing  yang  meliputi Tokenizing , Filtering , dan Steaming . Hasil dari kunci jawaban  dan  jawaban  siswa  setelah  di preprosesing , akan  di  lakukan  proses  pembobotan  (Tf)  dan  bobot yang di dapat akan di cek kemiripannya mengunakan Cosine similarity ,  Terakhir  sistem  akan  memberikan nilai dari hasil klasifikasi.

## 4. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
4.1. Halaman login admin, guru dan siswa
Tampilan  login  ini  admin,  guru  dan  siswa  dapat login sebelum masuk ke halaman selanjutnya

## 4.2. Halaman daftar ujian essay siswa
Halaman daftar ujian sebelum siswa megikuti ujian, pada  tampilan  ini  siswa  akan  memilih  mata  ujian  yang akan dia ikuti dan memasukan token agar dapat mengikuti ujian yang ada pada daftar ujian
Gambar 4. Tampilan halaman ikuti ujian siswa

## 4.3. Halaman soal dan inputan jawaban siswa
Tampilan  halaman  soal  saat  siswa  sudah  masuk  ke ujian  yang  ingin  di  ikuti,  dalam  halaman  ini  siswa  akan menginputkan  jawabannya  pada  kolom  jawaban  yang telah di sediakan.
Gambar 5. Tampilan halaman soal dan inputan jawaban

## 4.4. Halaman monitoring nilai siswa
Pada  halaman  monitoring  nilai  siswa,  guru  dapat melihat  hasil  nilai  dari  siswa  yang  telah  mengikuti  ujian yang telah guru buat
Gambar 6. Tampilan monitoring nilai siswa
4.5. Halaman tingkat kemiripan dan penilaian sistem Pada  halaman  ini  guru  dapat  melihat  tingkat kemiripan bobot dari setiap hasil jawaban siswa, nilai yang di  peroleh  dari  tingkat  kemiripan  dan  juga  dapat  melihat jawaban siswa yang telah di kerjakan.
Gambar 7. Tampilan tingkat bobot kemiripan jawaban siswa dan guru beserta nilai

## 4.6. Halaman formulir untuk penginputan soal dan kunci jawaban guru
Pada halaman ini guru pertama -tama menginputkan formulir soal,  berikut  formulir  yang  harus di  isi  sebelum menginputkan  soal  dan  kunci  jawaban    adalah  Jumlah soal,  Matapelajaran,  tanggal  ujian,  kelas  ujian,  dan  kode token soal.
Gambar 8. Tampilan formulir menginputkan soal dan kunci jawaban
4.7. Halaman penginputan soal dan kunci jawaban oleh guru
Pada halaman ini guru akan menginputkan
soal beserta kunci jawaban agar bisa di ujikan ke siswa.

## Gambar 9. penginputan soal dan kunci jawaban

## 4.8. Pengujian Metode Pada Sistem
Pengujian  perhitungan  manual  metode  cosine similarity  pada  sistem  adalah  pengujian  untuk mengetahui  metode  yang  di  terapkan  di  sistem  dapat memberikan  nilai  tingkat  kemiripan.  Pengujian  di lakukan dengan 1 buah soal dan kunci jawaban dan di bandingkan dengan 3 jawaban dari siswa.
Tabel 3. Hasil pengujian metode pada sistem Siswa yang di uji Bobot tingkat kemiripan kunci jawaban  dan  jawaban siswa yang metode berikan pada sistem Selvira R Yusran 0.48 Akbar Arif Silawane 0.57 Poetri  Fachnun  Ayur veda Salatalohy 0.63 Berikut ini adalah contoh sampel perhitungan  manual  untuk  mendapatkan  bobot kemiripan dengan metode cosine similarity. Prosedur perhitungan yang di lakukan adalah :
1. Kunci  jawaban  dari  guru  akan  dilakukan preprosesing.  Soal  dan  Kunci  Jawaban  guru  dan hasil  kunci  jawaban  yang  telah  di  preprosesing dapat di lihat pada Tabel 4
Tabel 4. Soal dan Kunci Jawaban dan hasil preprosesing kunci jawaban Soal Guru Kunci Jawaban Guru Hasil Preprosesing Jelaskan perbedaan struktur batang pada lumut hati, lumut tanduk, dan lumut daun!  Lumut hati dan lumut tanduk tidak berbatang dan tidak mempunyai pembuluh angkut.
 Lumut daun mempunyai batang sederhana dengan pembuluh angkut tunggal. lumut hati lumut tanduk batang buluh angkut lumut daun batang sederhana buluh angkut tunggal
Hasil  dari  preprosesing  ini  sesuai  dengan  yang ada  pada  database  sistem  seperti  di  tunjukan  pada Gambar
Gambar 10. Hasil Preprosesing kunci jawaban guru
2. Lakukan  preprosesing  pada  jawaban  siswa  agar dapat di hitung bobot kemiripannya dengan kunci jawaban  yang  telah  di  preprosesing  juga.  Hasil dari preprosesing jawaban siswa
Tabel 5. Hasil preprosesing
3. Hasil  preprosesing  jawaban  siswa  sesuai  dengan yang ada pada database sistem
Gambar 11. Hasil preprosesing jawaban siswa
4. Menghitung bobot Term Frequency (Tf)
Kemunculan  kalimat  antara  Kunci  jawaban dengan kelima jawaban siswa. Tabel 6. Bobot Term frequency Daftar Kata Q D1 D2 D3 lumut 3 3 3 6 hati 1 1 1 2 tanduk 1 1 1 1 batang 2 0 1 2 buluh 2 0 0 0 angkut 2 0 0 0 daun 1 1 1 1 sederhana 1 0 0 0 tunggal 1 0 0 0 lembek 0 0 0 0 struktur 0 3 0 0 kuat 0 0 0 0
bentuk
0 1 2 3 lembar 0 1 1 1
kapsul 0 1 1 0 anjang 0 1 0 0 milik 0 1 1 0 tegak 0 1 1 1 cabang 0 1 1 0 keras 0 0 0 1 sprofit 0 0 0 1 berbentukkapsul 0 0 0 1 memanjang 0 0 0 1 bercabang 0 0 0 1 temu 0 0 0 1 daerah 0 0 0 1 lembab 0 0 0 1 Keterangan Q : Kunci jawaban guru D : Dokumen 5. Langkah terakhir menghitung kemiripan mengunakan Cosine  Similarity (1)  dari  bobot hubungan  suatu  kata Term  Frequency (Tf)  yang sudah di dapatkan pada Tabel 6
Dari  hasil  pengujian  metode  cosine  similarity, metode  dapat  berjalan  pada  sistem  dan  dapat memberikan tingkat nilai kemiripan pada sistem agar tingkat  kemiripan  tersebut  dapat  di  proses  menjadi nilai yang di berikan pada siswa.

## Gambar 12. Hasil Bobot Metode Cosine Similarity Sistem

## 4.9. Pengujian Tingkat Akurasi Sistem
Dari  hasil  pengujian  yang  di  lakukan  pada  SMA Negeri 11 AMBON, mengunakan mata pelajaran Biologi, dengan  total  siswa  10  masing-masing  siswa  mengikuti ujian  Biologi,  dan  setiap  mata  pelajaran  mengandung  1 butir soal. Total item jawaban adalah 10 jawaban siswa di bandingkan  dengan  kunci  jawaban  guru,  dapat  di simpulkan  bahwa sistem  mempunyai akurasi  80% dalam memberikan nilai dari data yang sudah di dapatkan selama pengujian mengunakan confision matrix.
Tabel 7. Confision matrix hasil penelitian
Nilai sebenarnya True False Nilai True 8 1 Prediksi False 1 0
Dari tabel 4.1, diperoleh nilai TP = 8, TN = 1, FP = 1, FN = 0.
Langkah  berikutnya  yaitu  dengan  menggunakan persamaan (2), dihitung nilai akurasi sebagai berikut:
Kesimpulan  yang  diperoleh  yaitu,  dari  10  data uji  diperoleh  dari  jawaban  siswa  yang  berbeda-beda di  bandingkan  dengan  kunci  jawaban  akurasi kecocokan  kelas  sebenarnya  terhadap  jawaban  siswa dengan kunci jawaban guru sebesar 80%.

## 4.10. Pengujian Pemberian Nilai Oleh Sistem
Pengujian  pemberian  nilai  oleh  sistem  yang  di ujikan  memakai  satu  soal  dan  satu  kunci  jawaban guru dari total 10 jawaban berbeda-beda dari siswa.
Tabel 8. Pengujian pemberian nilai
Total jawaban siswa Nilai yang di berikan sistem 1 48.04 2 57.69 3 63.25 4 47.11 5 56.61 6 64.45 7 67.35 8 59.21 9 41.60 10 61.78 Rata-rata 56.71
Dari  hasil  pengujian  pemberian  nilai  sistem dapat di simpulkan bahwa nilai dari 10 siswa yang di ujicobakan  dengan  1  soal  dan  kunci  jawaban  Rata- Rata  nilai  siswa  adalah  56.71.  Hasil  pemberian  nilai oleh  sistem  ini  mengunakan  nilai  bobot  Cosine Similarity di kalikan 100 agar bisa mendapatkan nilai sesuai  standar  penilaian  Permendikbud  No.  66  tahun 2013 tentang Standar Penilaian Pendidikan
(Kurikulum  2013)  sesuai  dengan  sistem  seperti  pada Gambar 4.12
Gambar 13. Hasil pemberian nilai oleh sistem

## 4.11. Pengujian Fungsional Web
Pengujian fungsional website ini dilakukan agar bisa mengetahui  apakah  sistem  sudah  bisa  berjalan  dengan baik pada saat penelitian.
Tabel 9. Fungsional website No Menu Keterangan 1 Halaman Login Berjalan 2 Halaman Input soal dan jawaban Berjalan 3 Halaman daftar ujian siswa Berjalan 4 Halaman input jawaban siswa Berjalan 5 Halaman Monitoring nilai siswa Berjalan 6 Halaman formulir pembuatan soal Berjalan 7 Halaman  tingkat  kemiripan  dan nilai ujian siswa Berjalan
Pada  Tabel  4  menunjukan  bahwa  sistem  penilaian sudah  berjalan  dengan  baik  dan  tidak  ada  kendala  saat pengujian berlangsung.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1. Kesimpulan
Setelah  dilakukan  pengujian  sistem  Penerapan Metode Cosine Similarity Untuk Pengecekan Kemiripan  Jawaban  Ujian  Siswa  pada  SMA  Negeri 11  Ambon  maka  penulis  mendapatkan  kesimpulan sebagai berikut:
1. Pengujian  fungsional  web  dapat  berjalan  100% pada  dua  browser  yang  di  ujicobakan  yaitu Google Crome dan Mozila Firefox
2. Dalam  penelitian  ini  akurasi  sistem  dalam memberikan  nilai  kepada  siswa  mencapai  80%
berdasarkan  data  yang  di  hitung  mengunakan Confision matrix
3. Hasil  dari  pemberian  nilai  oleh  sistem  yang  di ujicobakan dengan 10 siswa mengunakan 1 soal dan  kunci  jawaban  Rata-Rata  nilai  dari  ke  10 siswa tersebut adalah 56.71.

## 5.2. Saran
Sistem  penerapan  metode  cosine  similarity  untuk pengecekan  jawaban  siswa  terdapat  kekurangan  dan kelebihan sehinga di butuhkan saran untuk perbaikan dan penelitian lebih lanjut, berikut ini adalah saran untuk untuk penelitian yang telah di lakukan:
1.  Penulis  berharap  untuk  kunci  jawaban,  di usahakan  memberikan  jawaban  yang  sangat berkaitan dengan kata kunci yang di maksud dan tidak  terlalu  banyak  kata-kata  yang  tidak mengandung arti (bias).
2.  Sistem ini dapat di kembangkan lebih lanjut dengan menambahkan  metode  Jacard,  dan  algoritma similaritas  wu  dan  palmer  agar  dapat  melakukan proses  pengecekan  yang  lebih  baik  lagi,  agar  dapat memberikan nilai yang lebih objektif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Fitri  and  A.  N.  Asyikin,  "APLIKASI PENILAIAN  UJIAN  ESSAY  OTOMATIS MENGGUNAKAN,"  Jurnal  POROS  TEKNIK, vol. VII, pp. 88-94, 2015.
[2] K.  Rinartha,  "Pemodelan  Penilaian  Essay Otomatis Secara Realtime Menggunakan Kombinasi Text Stemming Dan Cosine Similarity,"  Konferensi  Nasional  Sistem  & Informatika 2017, p. 322, 2017.
[3] K.  R.  Prilianti  and  H.  Wijaya,  "Aplikasi  Text Mining  untuk  Automasi  Penentuan  Tren  Topik Skripsi  dengan  Metode  K-Means  Clustering," Jurnal Cybermatika, vol. II, pp. 1-2, 2014.
[4] B. R. Aditya, "Penggunaan Web Crawler Untuk Menghimpun  Tweets  dengan  Metode  Pre- Processing  Text  Mining,"  Jurnal  Infotel  Vol.  7 No.  2  November  2015,  vol.  VII,  pp.  95-96, 2015.
[5] F.  Nurhuda,  S.  W.  Sihwi  and  A.  Doewes, "Analisis  Sentimen  Masyarakat  terhadap  Calon Presiden Indonesia 2014 berdasarkan Opini dari Twitter  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes
Classifier,"  JURNAL  ITSMART  ISSN  :  2301– 7201, vol. II, pp. 35-42, 2013.
[6] A.  Kurniawan,  F.  Solihin  and  F.  Hastarita, "PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI PENCARIAN INFORMASI BEASISWA  DENGAN  MENGGUNAKAN COSINE  SIMILARITY,"  Jurnal  Simantec,  vol.
IV, pp. 115-124, 2014.
[7] V.  Indriyono,  E.  Utami  and  A.  Sunyoto, "Pemanfaatan  Algoritma Porter Stemmer Untuk Bahasa  Indonesia  Dalam  Proses  Klasifikasi Jenis Buku," Jurnal Buana Informatika, vol. VI, pp. 301-309, 2015.
[8] D.  A.  R.  Ariantini,  A.  S.  M.  Lumenta  and  A. Jacobus, "PENGUKURAN KEMIRIPAN DOKUMEN  TEKS  BAHASA  INDONESIA
MENGGUNAKAN METODE
COSINE
SIMILARITY,"  E-Journal  Teknik  Informatika Volume 9, No 1 (2016), ISSN : 2301-8364, vol. IX, pp. 1-8, 2016.
[9] Irawan, J.D., Andriantantri, E., Trirensila, Y.A., Hasan,  M.Z.,  Yudistira,  V.T.  and  Harhab,  K., 2016. Aplikasi Test Online Pada Sd Laboratorium  Um  Malang.  Industri  Inovatif Jurnal  Teknik  Industri,  6(1).R.  Intan  and  A. Defeng,  "Hard:  Subject-Based  Search  Engine Menggunakan Tf-Idf Dan
Jaccard’s Coefficient," Jurnal Teknik Industri Vol. 8,  No. 1, JUNI 2006:, pp. 61-72, 2006.
[10] R.  Sovia  and  J.  Febio,  "MEMBANGUN APLIKASI  E-LIBRARY  MENGGUNAKAN HTML, PHP SCRIPT, DAN MYSQL DATABASE,"  Jurnal  PROCESSOR  Vol.  6, No.2,  Agustus  2011  –  STIKOM  Dinamika Bangsa - Jambi, vol. VI, pp. 38-54, 2011.
[11] D. Rahmadiansyah  and D. Irwan, "mplementasi Metode  Model  View  Controller  Menggunakan Framework  Code  Igniter  dalam  Pengembangan Aplikasi Manajemen Depo Petikemas pada Unit Usaha  Belawan  Logistics  Center,"  Seminar Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi (SNASTIKOM  2012)  ISBN  978-602-19837-0- 6, pp. 1-11, 2012.
[12] A.  Indriani,  "Klasifikasi  Data  Forum  dengan menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier," Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) ISSN: 1907 - 5022, pp. G5-G10, 2014.