Sistem Penilaian Otomatis Jawaban Esai Dengan Menggunakan Metode Vector Space Model Pada Beberapa Perkuliahan Di Stmik Indonesia Banjarmasin
Authors: Febriyanto Ferdy 
Published: October 2021

INTISARIPerkembangan sistem e-learning setiap tahunnya terus meningkat, hal ini dikarenakan sistem e-learning memberikan banyak kemudahan dalam pembelajaran. Beberapa institusi pendidikan khususnya perguruan tinggi negeri maupun swasta mulai mengembangkan sistem e-learning pada proses pengajarannya. Dalam konsep e-learning, pelaksanaan ujian dapat dilakukan, mulai dari menjawab soal ujian hingga proses penilaian selama ini kebanyakan proses ujian esai dan penilaiannya dilaksanakan secara manual yaitu dengan membaca esai satu per satu. Para dosen perlu menghabiskan banyak waktu untuk menilai jawaban ujian mahasiswa. Semakin banyak jumlah ujian yang dikoreksi, kualitas penilaian yang diberikan semakin menurun.Untuk memecahkan masalah tersebut dapat dilakukan dengan membuat suatu aplikasi yang dapat memproses kemiripan teks. Oleh karena itu dalam penelitian tesis ini, penulis menggunakan algoritma TF/IDF (Term Frequency – Inversed Document Frequency) dan VSM (Vector Space Model) yang secara prosesnya dapat mencari nilai kemiripan dari suatu teks jawaban dengan teks kunci jawaban. Nilai kemiripan teks tersebut dapat dijadikan acuan sebagai nilai koreksi jawaban ujian mahasiswa.Hasil penelitian menggunakan data dari Ujian Akhir Semester di STMIK Indonesia Banjarmasin dengan 10 mata kuliah, yaitu : Desain Grafis, Jaringan Komputer, Pengantar Teknologi Informasi, Kecakapan Antar Personal, Sistem Operasi, Pengantar Manajemen, Etika Profesi, Sistem Basis Data, Microprosessor, dan Pemrograman Web. Masing -masing mata kuliah diinputkan 30 soal dengan setiap soalnya memiliki 3 jawaban benar yang berbeda sebagai pembanding tingkat kemiripannya. Dalam prosesnya, sistem akan menghapus kata - kata yang dianggap tidak penting atau kata - kata yang terlalu umum digunakan termasuk karakter atau bentuk simbol, karena sistem hanya akan memproses soal yang memerlukan jawaban teoritis dan argumentasi bukan matematis. Untuk kasus pada penelitian tesis ini kata - kata dalam bahasa lokal Banjar juga akan dihilangkan oleh sistem untuk penyetaraan penggunaan bahasa Indonesia. Dengan kumpulan kata yang tersisa setelah proses penghilangan kata, perhitungan nilai bobot kata akan dilakukan algoritma TF/IDF dan dengan VSM akan dihitung nilai cosinus, sehingga didapatlah nilai tingkat kemiripan antara jawaban oleh mahasiswa dan jawaban oleh dosen. Tingkat kolerasi yang dihasilkan cukup baik dengan tingkat akurasi rata – rata 80% - 90% bila dibandingkan dengan penilaian yang dilakukan manusia secara manual. Kata Kunci : Penilaian Ujian Otomatis, TF/IDF, VSM, Similiaritas. ABSTRACTThe development of e-learning system every year keep on increased, this is because the e-learning system provides much convenience in learning. Some educational institutions, especially universities started to develop a system of e-learning in the teaching process. In the concept of e-learning, test execution can be carried out, started from answering the exam until this assessment process during most of the process of essay exams and assessments carried out manually, by reading essays one by one. The lecturers need to spend a lot of time to assess the student exam answers. The more of the number exam that corrected, quality assessment given decreased.To solve these problems can be done by creating an application that can process text similarity. Therefore, in this thesis, the author uses an algorithm TF / IDF (Term Frequency - Inversed Document Frequency) and VSM (Vector Space Model) in the process can seek similarity value of a answer text with the text of the answer key. The value of text similarity can be used reference as a correction value of the answers student exam.The results using data from the Final Examination in STMIK Indonesia Banjarmasin with 10 subjects, that is: Graphic Design, Computer Networking, Introduction to Information Technology, Skills Inter-Personal, Operating Systems, Introduction to Management, Profession Ethics, Database Systems, Microprosessor and web Programming. Each subjects entered 30 questions with each question have 3 completely different answers as the comparison level of similarity. In the process, the system will remove the words are considered unimportant or words are commonly used include characters or symbols, because the system only process the questions that need theoretical and arguments answers, not mathematical. For the case in this thesis,  words in the local Banjar language also eliminated by the system to equalize use of Indonesian language. With a set remains of words after the removal of the word, the word weighted value calculation algorithms will do TF / IDF and VSM will be calculated the cosine valule, so obtained value of the degree of similarity between answers by students and answers by lecturers. The correlation level result is good enough with the average accuracy rates 80% - 90% if compared with human assessment manually. Keywords : Automatic Exam Assessment, TF / IDF, VSM, Similiarity.