## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2202

## Sistem Aplikasi Penilaian Jawaban Essay Test Calon Karyawan PT Siloam Hospitals TB Simatupang Menggunakan Algoritma Text Mining TF-IDF Berbasis Web
Agung Daniel Sipayung, Fauziah * , Nurhayati
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas Nasional, Jakarta Selatan, Indonesia Email: 1 agungdanielsipayung@gmail.com, 2,* fauziah@civitas.unas.ac.id, 3 nurhayati@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: fauziah@civitas.unas.ac.id
Abstrak –Komputer  merupakan  teknologi  canggih  yang  banyak  digunakan  untuk  saat  ini,  banyak  pekerjaan  yang  dulunya menggunakan  proses  manual,  sekarang  telah  diganti  menjadi  sistem  terkomputerisasi,  salah  satu  contohnya  adalah  proses penilaian jawaban essay test  secara  online, proses  penilaian jawaban  essay   test    yang  saat   ini  penulis  pergunakan  yaitu dengan  menggunakan  algoritma  text  mining  Tf-Idf,  yang  mana  sistem  aplikasi  ini  merupakan  suatu    pemodelan    untuk melakukan  proses  penilaian jawaban essay test  untuk calon karyawan di  PT. Siloam  Hospitals  TB  Simatupang.  Tujuannya untuk  mempercepat  proses  penilaian  jawaban  essay  test  calon  karyawan  di  PT.  Siloam  Hospitals  TB  Simatupang.agar menjadikan  sama  antara  frekuensi  beberapa  kata  yang  ada  di  dalam  kalimat  yang  dapat  menggunakan  kemiripan  Term Frequency, TF adalah keadaan yang dapat memastikan mutu dari kata yang berdasarkan atas banyaknya frekuensi kata pada setiap berkas, diambil 4 contoh soal essai,  di dapat hasilnya jika  calon  karyawan  menyelesaikan  soal secara tepat dan hasil persamaannya  didapat  1,  berarti  hasil  yang  didapat  oleh  calon  karyawan  adalah  100  :  4  =  25,  Dari  hasil  penelitian  bahwa sistem  penilaian  essay  test  menggunakan  metode  text  mining  sudah  bekerja  dengan  baik  dalam  penerapan  percobaan  ujian essai memperlihatkan kecocokan penilaian pada aplikasi dengan yang nilai dibuat oleh HRD dengan average 73,51%.
Kata Kunci : Komputer, Text mining, Tf-Idf, Algoritma, Sistem Aplikasi
Abstract –The  computer  is  a  sophisticated  technology  that  is  widely  used  for  now,  a  lot  of  work  that  used  to  use  manual processes, has  now  been replaced by  a  computerized system, one  example is  the process of  evaluating answers to essay tests online,  the  process  of  evaluating  answers  to  essay  tests  that  the  authors  currently  use  is  by  using  the  Tf-Idf  text  mining algorithm, which application system is a model for evaluating the essay test answers for prospective  employees at PT. Siloam Hospitals  TB  Simatupang. The aim  is to  accelerate  the process  of evaluating essay test  answers to prospective  employees at PT. Siloam Hospitals TB Simatupang. In order to make the same frequency between several words in the sentence that can be used  Term  Frequency  equation,  Term  Frequency  is  a  factor  that  can  determine  word  weight  based  on  the  number  of  word frequencies  in  each  document,  4  sample  essay  questions  are  taken ,  the  results  can  be  if  the  prospective  employee  correctly solved the problem and the result or the value of the equation is 1, the value obtained by the prospective employee is 100: 4 = 25.  From  the  results  of  the  study  that  the  essay  test  assessment  system  using  text  mining  methods  has  worked  well  in  the application Essay  examination trials show  the  suitability of  the assessment in  the application  with  the  scores made by  HRD with an average of 73.51%.
Keywords : Computers, Text mining, Tf-Idf, Algorithms, Application Systems

## 1. PENDAHULUAN
Sebuah  aplikasi  dibuat  dengan  bahasa  pemerograman  yang  bertujuan  untuk  membantu  memecahkan  masalah dengan aturan yang sesuai dengan bahasa pemerograman itu sendiri yang nantinya bisa mengolah data [1]. Ujian dengan  metode  essai  merupakan  bentuk  evaluasi  dengan  proses  suatu  jawaban  tidak  tersedia,  peserta  wajib menyelesaikan  secara  menjabarkan  perkataan  [2].  Siloam  Hospitals  atau  Rumah  Sakit  Siloam  merupakan perusahaan  yang  bergerak  dibidang  kesehatan  yaitu  khususnya  dalam  bidang  usaha  Rumah  Sakit.  Untuk melakukan  proses  penerimaan  calon  karyawan  ini.  Pihak  Rumah  Sakit  Siloam  melakukan  proses  ujian  untuk para  calon  karyawan,  salah  satu  ujian  yang  diterapkan  adalah  ujian  dengan  menggunakan  metode  essay  test. Namun pihak manajemen mengeluhkan mengenai proses penilaian atas jawaban essay test calon karyawan yang cukup  lambat  dan  perlu  adanya  aplikasi  yang  terkomputerisasi  untuk  menangani  proses  ujian  essay  test  dan penilaian ini. agar dapat berjalan secara efektif dan efisien, serta meminimalisir penggunaan dari kertas. Dengan melihat permasalahan yang dihadapi Rumah Sakit Siloam khususnya penilaian ujian essay test ini, maka penulis ingin membuat suatu sistem ujian essay test yang  berbasis web di Rumah Sakit Siloam.
Beberapa  metode  yang  bisa  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut,  seperti:  Metode  lainnya seperti  Latent  Semantic  Analysis  (LSA) yang  pada awalnya  digunakan  untuk melakukan indexing  pada  sistem temu balik informasi[3], kemudian metode ini dikembangkan lagi dalam sebuah system yang bernama SIMPLE atau  system  penilaian  esai  otomatis  untuk  menilai  ujian  dalam  bahasa  Indonesia  dimana  setiap  kalimat  yang terdapat  dalam  setiap  jawaban  diekstraksi  dan  direpresentasikan  kedalam  bentuk  matematik.  Penulis menggunakan Metode Text Mining dengan TF-IDF yang merupakan metode untuk menghitung bobot setiap kata yang paling umum digunakan pada information retrieval. Metode ini juga terkenal efisien, mudah dan memiliki hasil  yang  akurat.  Metode  ini  akan  menghitung  nilai  Term  Frequency  (TF)  dan  Inverse  Document  Frequency (IDF) pada setiap token (kata) di setiap dokumen dalam korpus.
Menurut Jiawei (2012) text mining adalah suatu bidang yang inter-disiplin yang mengacu pada perolehan informasi data  mining [4] . Dengan menggunakan  metode Term Frequence ini  merupakan  frequency  kehadiran

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2202
sebuah kata ( term ) dalam dokumen. maka, term frequence memiliki value yang beragam dari sebuah dokumen ke berkas lainnya bergantung pada kualitas kepentingan setiap term pada setiap dokumen. Semakin rutin setiap term terlihat pada suatu dokumen, term tersebut akan mendapatkan nilai tf yang lebih banyak daripada term-term lain  yang  tidak  banyak  muncul.Ini  menunjukkan  bahwa  setiap term yang  muncul  di  dokumen  dalam  koleksi tidak berguna untuk memisahkan dokumen berdasarkan topik tertentu.
Aplikasi  perhitungan  jawaban  ujian  essay  test  calon  karyawan  berbasis  web  dengan  menggunakan algoritma  text  mining  TF-Idf  di  PT.  Siloam  Hospital  TB  Simatupang  dirancang  dan  dibuat  dengan  bahasa pemerograman  PHP  serta  menggunakan  database  MySql[5].  Manfaat  yang  diharapkan  dalam  penulisan  ini adalah Dapat mengidentifikasi masalah yang ada pada proses penilaian jawaban essay test calon karyawan di PT. Siloam  Hospital  TB  Simatupang,  dengan  tujuan  menerapkan  web  menggunakan  algoritma  text  minning  tf-idf cosine  similiarity  guna  untuk  mengklasifikasikan  dokumen  secara  otomatis  yang  dapat  dipergunakan  untuk mencari perhitungan penilaian jawaban ujian essy text dari calon karyawan, dengan objek penelitian ini adalah dokumen jawaban soal ujian tes calon karyawan berbentuk elektronik, dokumen jawaban calaon karyawan akan diklasifikasikan ke dalam beberapa kategori secara otomatis. Sehingga diharapkan sistem yang dihasilkan pada penelitian ini dapat membantu mempercepat penilaian HRD terhadap hasil calon karyawan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  pengembangan  sistem  yang  saya  buat  ini  menggunakan  metode  kuantitatif,  yaitu  metode  yang memfokuskan  kepada  hasil  dari  sistem  aplikasi  yang  dihasilkan  nantinya,  yang  mana  sistem  aplikasi  yang dibuat  adalah  Sistem  Aplikasi  Penilaian  Jawaban  Essay  Test  Calon  Karyawan  PT.  Siloam  Hospitals  TB. Simatupang Menggunakan Algoritma Text Mining dengan metode Tf-Idf Berbasis Web,dalam text mining data teks akan di proses menjadi data numerik agar data teks dapat diproses lebih lanjut, sehingga dalam text mining ada istilah preprocessing data, sebagai proses pendahuluan yang diterapkan terhadap data teks yang bertujuan untuk menghasilkan data numerik, seperti flowchart dibawah ini :
Gambar 1. Flowchart Preprocessing Penilaian
Dalam proses gambar diatas dapat dijelaskan Preprocessing Penilaian nya seperti dibawah ini : 1. Tokenizing adalah  proses  memecah  dokumen  menjadi  kumpulan  kata.  Tokenizing  dapat  dilakukan  dengan menghilangkan tanda baca dan memisahkan per spasi, tahapan ini juga menghilangkan karakter tertentu dan mengubah semua token ke huruf kecil.
2. Filtering  merupakan  proses  penghilangan  kata  tidak  penting  pada  deskripsi  melalui  pengecekan  kata-kata hasil parsing deskripsi apakah termasuk di dalam daftar kata tidak penting ( stoplist ) atau tidak. Jika termasuk di  dalam stoplist maka  kata-kata  tersebut  akan  di- remove dari  deskripsi  sehingga  kata-kata  yang  tersisa  di dalam deskripsi dianggap sebagai kata-kata penting atau keywords.
3. Stemming merupakan  proses  penghilangan prefix dan suffix dari  kata  untuk  mendapatkan  kata  dasar. Efektifitas algoritma stemming dapat diukur berdasarkan beberapa parameter , seperti proses, keakuratan, dan kesalahan.
4. Kemudian  tahap preprocessing maka  data  akan  disimpan  dalam  memori  sementara  dan  nantinya  akan diproses  lebih  lanjut  ke  dalam  tahap analyzing menggunakan  pembobotan  TF-IDF  dan  klasifikasi  dengan algoritma cosine similarity .
Kelebihan  dari metode  TF-IDF yaitu menghitung  seluruh  bobot text yang  ada  (N) secara efektif, simple dan mendapatkan  hasil  yang  akurat.  Metode  ini  akan  menghitung  nilai  Term  Frequency  (TF)  dan  Inverse Document Frequency (IDF) pada setiap token (kata) di setiap dokumen dalam korpus , kekurangannya adalah Bila terdapat 2 bobot nilai text (N) maka tidak akan dapat mengurutkan secara tepat . Text mining adalah istilah

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2202
yang menjelaskan sebuah teknologi yang dapat menganalisa data teks terstruktur maupun tidak terstruktur, hal inilah  yang  jadi  perbedaan  dengan data  mining antara data  mining  lainnya mengolah  data  yang  sifatnya terstruktur.Nilai  persamaan  yang  didapatkan  pada  penilaian  manual  disalin  menjadi  hasil  ujian  essai  calon karyawan  yang  berdasarkan  dari  tahap  penilaian  subjektif  perorangan,  urutan  penilaian  dibawah  berfokus dalam  penelitian  yang  dibuat  oleh  Fuat  tahun  2010[6].  Pada  algoritma TF/IDF digunakan  rumus  untuk menghitung Hasil (N) dengan beberapa dokumen terhadap jawaban dengan perumusan yaitu:
Ndt = tfdf *IDF (1)
Dimana:
d = dokumen ke-d t
= kata ke-t dari jawaban
N = mutu dokumen ke-d terhadap kata ke-t tf
= kelipatan kata-kata yang dicari dalam satu dokumen IDF = Inversed Document Frequency IDF = log2 (D/df) D = total dokumen df
= besarnya dokumen yang mengandung kata yang dicari
Consine  Similarity digunakan  untuk melakukan  perhitungan  kesamaan  dari  dokumen.  Rumus yang digunakan oleh consine similarity adalah.
(2)
Dimana: A = Vektor A, yang akan dibandingkan kemiripannya B = Vektor B, yang akan dibandingkan kemiripannya A • B   = dot data antara vektor A dan vektor B |A|         = panjang vektor A |B|         = panjang vektor B |A||B|   = cross data antara |A| dan |B
Metode  pengklasifikasian  yang  digunakan  pada  aplikasi  ini  adalah  dengan  membandingkan  kesamaan atau  similaritas  antara  kunci  jawaban  dengan  jawaban  calon  karyawan  dengan  kata  kunci  pertama,  kemudian dibandingkan  kembali  dengan  kunci  jawaban  dengan  kata  kunci  kedua  dan  begitu  seterusnya  sampai mendapatkan  nilai  dari  perhitungan  cosine  similarity  nya.  Setelah  Hasil  (N)  setiap  dokumen  diketahui,  maka dilakukan  proses  perataan  dimana  semakin  besar  nilai  N,  semakin  besar  tingkat  similaritas  dokumen  tersebut terhadap  kata  kunci,  begitu  pun  sebaliknya.  beberapa  urutan  penilaian  dibawah  merupakan  nilai  telah  dibuat seperti pada kolom (1).
Tabel 1. Urutan Penilaian Hasil Calon Karyawan Perbandingan Rentang Nilai Nilai Persamaan Penilaian dari HRD 1 - 10 10 11 - 20 20 21 - 30 30 31 - 40 40 41 - 50 50 51 - 60 60 61 - 70 70 71 - 80 80 81 - 90 90 91 - 100 100
Output pada tabel 1 didapatkan dari jumlah pembagian soal yang ada, apabila ada 4 soal yang tersedia, maka  jika  calon  karyawan  menyelesaikan  secara  tepat  dan  score  kesamaannya  didapat  jadi  1,  jadi  score diperoleh calon karyawan tersebut yaitu 25 = (100:4).
2 . 1 Metode Pengembangan Aplikasi
Cara  Pengembangan  Aplikasi  penulis  gunakan  adalah  metode  pengembangan  Aplikasi  dengan  Model  RAD ( Rapid  Application  Development ),Model  RAD  tersebut  terdiri  dari  beberapa  Fase  yaitu  Fase  planning,  Fase Analisa, Fase Design, dan Fase Implementation. Penulis menggunakan Model Rapid Application Development dikarenakan  program  yang  dikembangkan  merupakan  program  yang  simple  oleh  karena  itu  memakan  waktu yang tidak lama.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2202
Gambar 2. Metode Pengembangan Aplikasi RAD
Dari Gambar 2 Metode Pengembangan Sistem RAD dapat dijabarkan seperti dibawah ini:
1. Fase Planning
Pada  fase  perencanaan  ini  penulis melakukan  proses identifikasi tujuan aplikasi  yang  dibuat nantinya,  serta melakukan  proses  indentifikasi  kebutuhan-kebutuhan  mengenai  informasi  yang  diharapkan  nantinya  yaitu berupa hasil penilaian atas jawaban essay test yang cepat didapat.
2. Fase Analisa/Analisis
Proses ini dilakukan analisa sistem yang sekarang sudah berjalan agar dapat di analisa kembali pada sistem yang baru.
3. Fase Design
Pada fase perancangan yang akan dibuat penulis, seperti berikut:
1. Design Process
Adapun  Design  process  yang  penulis  pergunakan  nantinya  yaitu  dengan  menggunakan  UML,  adapun diagram  UML  yang  penulis  pergunakan  yaitu  dengan  menggunakan  UseCase  Diagram,Class Diagram,Sequence Diagram dan Activity Diagram.
2. Design Database
Pada perancangan tabel-tabel yang digunakan agar dapat menyimpan data berupa data  admin, data calon karyawan,  data  soal,  data  kunci  jawaban,  data  jawaban  calon  karyawan  untuk  diimplementasikan  ke dalam program yang akan dibuat.
3. Design Interface
Design  Interface  yang  akan  penulis  buat  nantinya  yaitu  bersifat  user  interface,  baik  itu  berupa  form, keterangan  yang  dibutuhkan,  serta  hasil  penilaian.  Sehingga  pengguna  khususnya  calon  karyawan tidak bingung dalam membaca informasi yang ada.
4. Fase Implementasi
Ditahap Fase Implementasi ini penulis membuat program dan program yang penulis buat yaitu program website dengan menggunakan bahasa pemerograman PHP dan database MySQL.
Dilansir oleh Safrian Aswati (2016:1) “Rapid Application Development (RAD)” adalah sebuah proses Inovasi dari Software sequential linear yang merincikan siklus perkembangan dengan timing yang cepat. Tetapi Menurut Riffat Naz and M. N.A.Khan(2015:vol 9) “Rapid Application Development (RAD)[11] yaitu sebuah metodologi untuk mengembangkan perangkat lunak yang membutuhkan perencanaan minimum untuk pembuatan prototipe cepat”.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari penelitian ini di dapatkan hasil yaitu, Pihak HRD / Personalia khususnya Recruitment Officer sudah tidak lagi melakukan proses penilaian jawaban essay test yang dilakukan oleh calon karyawan secara manual, karena proses  jawaban  tersebut  telah  otomatis  dilakukan  oleh  sistem.Dengan  hasil  pada    Penerapan  Algoritma  Text Mining TF-IDF  untuk perhitungan soal ujian essay dibuat dengan menggunakan pemograman PHP, database MySQL  dengan  proses    yang  telah  dibuat  maka  hasil  ujian  calon  karyawan  tersebut  akan  muncul  seperti dibawah ini:

## PERHITUNGAN COSINE SIMILARITY DAN PENILAIAN
COSINE SIMILARITY= 18/4.2851*4.2746=0.9827 NILAI= 0.9827 * 25=24.57 NILAI UJIAN CALON KARYAWAN: 73.51
Berdasarkan hasil ujian yang dilakukan pada calon karyawan oleh HRD dapat dibandingkan dengan  penilaian secara manual digambarkan pada grafik di bawah ini:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2202
Dari hasil  pada  proses  aplikasi  yang  berjalan,berikut  pembahasan  proses  pada  aplikasi  yang  berjalan  dan  serta hasil yang di dapat:
Gambar 4. Login
Setiap calon  karyawan diwajibkan untuk login terlebih dahulu sebelum melakukan ujian, dan pihak HRD akan memberikan username serta password setiap masing-masing calon karyawan seperti yang ditunjukkan Gambar 4.
Gambar 5. Tampilan Soal Ujian Calon Karyawan
Tampilan pada Gambar 5 adalah soal/pertanyaan yang sudah disediakan oleh pihak HRD, maka calon karyawan dapat memulai menjawab pertanyaan yang ada pada kolom jawaban.Setelah calon karyawan menjawab seluruh soal yang sudah tersedia tersebut,maka calon karyawan dapat mengklik tombol Proses Data, maka jawaban calon karyawan berhasil di simpan dan diproses oleh system.
Gambar 6. Processing pertanyaan
Dari Gambar 6 Pertanyaan dapat dijelaskan bahwa pertanyaan diolah untuk dicocokan oleh jawaban yang sudah di tersedia  kemudian jawaban  dari  calon  karyawan  di  lakukan tokenizing  terlebih  dahulu,  kemudian  dilakukan filtering pada sistem dan dilanjutkan stemming guna untuk mencocokan kata per kata antara jawaban yang sudah

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2202
tersedia dan jawaban yang di  input oleh calon karyawan. Setelah  itu maka dapat di lakukan proses pembobotan TF-IDF.
Gambar 7. Menghitung Pembobotan dan Konversi Data ke dalam Vektor
Dari Gambar.3 Menghitung Bobot dan Konversi Data ke dalam Vektor serta Hasil dapat  dijelaskan bahwa dari perhitungan  Algoritma  Text  Mining  TF-IDF  maka  dilanjutkan  untuk  menghitung  Bobot  dari  jawaban  calon karyawan  serta  mengkonversikan  data  calon  karyawan  tersebut  ke  dalam  Vektor  yang  sudah  tersedia,  setelah semua itu maka di dapatlah hasil cosine similarity yang sudah dilakukan pengkoreksian oleh sistem ini, begitu pun seterusnya setiap pertanyaan akan dilakukan proses yang sama.  Setelah semua proses dilakukan oleh sistem dengan preprocessing pada cosine similarity,

## 4. KESIMPULAN
Telah  berhasil  dibuatnya  sebuah aplikasi  tentang  penilaian jawaban  ujian essay text  yang  berbasis  web  dengan menggunakan  Algoritma  Text  Mining  TF-IDF  disertakan  dengan  hasil  nilai  dari  tiap  soal  ujian  essay  yang hasilkan.  Penggunaan  algoritma  TF-IDF  untuk  perhitungan  soal  ujian  essay  dirancang  menggunakan pemrograman  Php,MySQL  dan design system dengan usecase diagram, class diagram, sequence  diagram , statechart  diagram dan  activity  diagram.Maka  pihak  HRD  /  Personalia  khususnya Recruitment  Officer sudah tidak  lagi  melakukan  proses  penilaian  jawaban  essay  test  yang  dilakukan  oleh  calon  karyawan  secara  manual, karena proses jawaban tersebut telah otomatis dilakukan oleh sistem.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucap  syukur  kepada  Tuhan  Yang  Maha  Esa,  karena  atas  rahmat  dan  berkat-Nya,  penulis  dapat menyelesaikan penelitian ini dengan tepat waktu dan kepada kedua dosen pembimbing, serta seluruh pihak yang telah mendukung jalannya proses penelitian ini.

## REFERENCES
[1]   Syafrial  Fahri  Pane,  Wahyu  Kurnia  Sari,  Zanwar  Arif  Wicaksono.  2020.  Membuat  Aplikasi  Pengolahan  Data Administrasi Barang Menggunakan Aplikasi Apex Online. Bandung: Kreatif Industri  Nusantara.
[2]   Putri Ratna, A.A., Budiardjo, B., & Hartanto, D. (2007). SIMPLE : Sistem Penilaian Esei Otomatis Untuk Menilai Ujian Dalam Bahasa Indonesia. Makara, Teknologi, Vol, 11, No.1 .
[3]   Aditya,  M.,  &  Witanti,  N.  (2009).  Penilaian  Esai  Jawaban  Bahasa  Indonesia  Menggunakan  Metode  SVM  -  LSA. Journal of Information Systems, Volume 5, Issues 1 , p 33-41.
[4]   Jiawei, H., Kamber, M., & Pei, J. (2012). Data Mining: Concepts and Techniques Third Edition .
[5]   Ilustrasi Algoritma TF-IDF (Harlian, 2006 dalam Muhajir 2012).
[6]   Fuat,R. (2010). Sistem Nilai Essay  Otomatis Pada Elearning menggunakan  Metode   Cosine  Similarity. Surabaya: Buku Tugas Akhir Mahasiswa Jurusan Sistem Informasi Fakultas Teknologi  Informasi  Institut Teknologi Sepuluh November .
[7]   Perkasa, D.A, Eki Saputra, Mona Fronita (2015) System ujian daring essai dengan penilaian menggunakan metode Latent Sematic Analysis (LSA), Jurnal Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi Vol. 1, No. 1, pp.1-9 ISSN 2460-8181 [8]   International Journal of Computer Applications (0975 – 8887) Volume 181 – No.1, July 2018.
[9]   C. C. Aggarwal and C. X. Zhai, Mining text data, vol. 9781461432. 2013.
[10]   Riffat Naz & M. N. A. Khan (2015) Rapid Applications Development Techniques: A Critical Review ,International Journal of Software Engineering and Its Applications Vol. 9, No. 11 (2015), pp. 163-176
[11]   Safrian Aswati (2016:1) Rapid Aplication Development (RAD)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2202
[12]   Fitri,  Meisya.  Perancangan  Sistem  Temu  Balik  Informasi  dengan  Metode  Pembobotan  Kombinasi  TF-IDF  untuk Pencarian  Dokumen  Berbahasa  Indonesia.  http://jurnal.untan.ac.id/index.php/justin/article/view/1319.  15    Agustus 2015(13.42)
[13]   Miner, G., Delen, D., Elder, J., Fast, A., Hill, T., & Nisbet, R. (2012). Practical Text Mining and Statistical Analysis for Non-Structured Text Data Applications. Oxford: Elsevier.