Pengaruh Penggunaan Synonym Recognition dan Spelling Correction pada Hasil Aplikasi Penilaian Esai dengan Metode Longest Common Subsequence dan Cosine Similarity

Dublin Core

Title

Pengaruh Penggunaan Synonym Recognition dan Spelling Correction pada Hasil Aplikasi Penilaian Esai dengan Metode Longest Common Subsequence dan Cosine Similarity

Subject

Synonym Recognition, Spelling Correction, Essay Assessment Application, Longest Common Subsequence, Cosine Similarity.

Description

Essay assessment application is a must assess the similarity of meaning of the answer typed
by the examinee with the answer key used as a benchmark for the correctness of the answer.
Where an essay answer is a natural human language data that can have word synonyms and
there is a possibility of input errors caused by typing errors (spelling errors). For this reason, it
is necessary to have a study that can measure how influential the use of synonym recognition
and spelling correction on the results of essay assessment applications. In this study, the data
used to carry out testing were exam data on Indonesian subjects, cultural arts and science with
the number of questions for each exam were 5 questions, each of which was attended by 24
students. So that from each test there will be 120 answers. The test results show that the use of
synonym recognition and spelling correction on the results of essay assessment applications
can improve accuracy and reduce the value of root mean square error (RMSE).
aplikasi penilaian esai adalah harus menilai kemiripan makna dari jawaban yan diketik oleh
peserta ujian dengan kunci jawaban yang digunakan sebagai patokan kebenaran jawaban.
Dimana jawaban esai adalah data bahasa alami manusia yang bisa memiliki sinonim kata dan
ada kemungkinan kesalahan input yang disebabkan karena kesalahan pengetikan (kesalahan
ejaan). Untuk itu perlu ada sebuah penelitian yang dapat mengukur seberapa berpengaruhnya
penggunan synonim recognition dan spelling correction pada hasil aplikasi penilaian esai.
Pada penelitian ini data yang digunakan untuk melakukan pengujian adalah data ujian pada
mata pelajaran bahasa indonesia, seni budaya dan IPA dengan jumlah soal masing-masing
ujian adalah 5 soal yang masing-masing ujian tersebut diikuti oleh 24 pelajar. Sehingga dari
setiap ujian akan terdapat sebanyak 120 jawaban. Hasil pengujian menunjukkan bahwa
penggunaan synonym recognition dan spelling correction pada hasil aplikasi penilaian esai
dapat meningkatkan akurasi dan memperkecil nilai root mean square error (rmse).

Creator

Mohammad Nur Cholis, Erni Yudaningtyas, Muhammad Aswin

Publisher

Perpustakaan Horizon Karawang

Date

2019

Contributor

Fajar bagus W

Format

PDF

Language

Indonesia

Type

Text

Files

Collection

Tags

,Repository, Repository Horizon University Indonesia, Repository Universitas Horizon Indonesia, Horizon.ac.id, Horizon University Indonesia, Universitas Horizon Indonesia, HorizonU, Repo Horizon , ,Repository, Repository Horizon University Indonesia, Repository Universitas Horizon Indonesia, Horizon.ac.id, Horizon University Indonesia, Universitas Horizon Indonesia, HorizonU, Repo Horizon , ,Repository, Repository Horizon University Indonesia, Repository Universitas Horizon Indonesia, Horizon.ac.id, Horizon University Indonesia, Universitas Horizon Indonesia, HorizonU, Repo Horizon , ,Repository, Repository Horizon University Indonesia, Repository Universitas Horizon Indonesia, Horizon.ac.id, Horizon University Indonesia, Universitas Horizon Indonesia, HorizonU, Repo Horizon , ,Repository, Repository Horizon University Indonesia, Repository Universitas Horizon Indonesia, Horizon.ac.id, Horizon University Indonesia, Universitas Horizon Indonesia, HorizonU, Repo Horizon ,

Citation

Mohammad Nur Cholis, Erni Yudaningtyas, Muhammad Aswin, “Pengaruh Penggunaan Synonym Recognition dan Spelling Correction pada Hasil Aplikasi Penilaian Esai dengan Metode Longest Common Subsequence dan Cosine Similarity,” Repository Horizon University Indonesia, accessed September 20, 2024, https://repository.horizon.ac.id/items/show/3175.