Haritama, Agus Aditya (2017) PENERAPAN MODEL MESIN BELAJAR SUPPORT VECTOR MACHINES PADA AUTOMATIC SCORING UNTUK JAWABAN SINGKAT. S1 thesis, UAJY.
![[img]](http://e-journal.uajy.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (Halaman Judul)
TF074740.pdf Download (1MB) |
|
Text (Bab I)
TF074741.pdf Download (559kB) |
|
Text (Bab II)
TF074742.pdf Download (1MB) |
|
Text (Bab III)
TF074743.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (Bab IV)
TF074744.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (Bab V)
TF074745.pdf Download (3MB) |
Abstract
Sistem automatic scoring untuk jawaban singkat (ASJS) merupakan sistem yang melakukan proses penilaian jawaban dengan bantuan metode komputasi. Jawaban yang diberikan biasanya menggunakan bahasa natural. ASJS dibangun dengan harapan dapat mengoptimalkan proses pemeriksaan soal dengan tipe jawaban singkat. Permasalahan umum yang dihadapi dalam sistem adalah penggunaan bahasa natural yang membutuhkan proses preprocessing agar bisa dikomparasi. Permasalahan kedua adalah tidak tersedianya dataset jawaban dan kunci jawaban untuk bahasa Indonesia. Dalam penelitian ini penulis akan membangun dataset baru dan menerapkan model klasifikasi Support Vector Machines (SVM) pada sistem. Input dari metode SVM adalah hasil dari proses preprocessing pada bahasa natural. Proses ini meliputi stemming, penghapusan stopwords, penghitungan selisih jumlah kata, penghitungan nilai kesamaan kata, penghitungan nilai kesamaan struktur kalimat dan penghitungan nilai kesamaan kalimat dengan algoritma jaccard. Hasil dari eksperimen adalah ditentukannya empat fitur penting yang ada dalam dataset. Fitur tersebut adalah selisih jumlah kata, nilai kesamaan jenis kata, nilai kesamaan kalimat dan nilai kesamaan jenis kalimat. Nilai akurasi yang diberikan oleh metode SVM kernel linier dan kernel RBF sebesar 89% dengan nilai mean absolute error sebesar 0,044. Nilai ini lebih baik jika dibandingkan dengan metode Regresi Logistik dan C4.5.
| Item Type: | Thesis (S1) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Klasifikasi, Support Vector Machine (SVM), Automatic Scoring |
| Subjects: | Teknik Informatika > Soft Computing |
| Divisions: | Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Editor UAJY |
| Date Deposited: | 29 May 2017 08:09 |
| Last Modified: | 29 May 2017 08:09 |
| URI: | http://e-journal.uajy.ac.id/id/eprint/11784 |
Actions (login required)
 |
View Item |
