Melola Discovery

← Melola Discovery

Jurnal

PERBANDINGAN ALGORITMA TF/IDF DAN BLEU UNTUK PENILAIAN JAWABAN ESAI OTOMATIS

Edu Komputika Journal · Vol. 1 No. 2 (2014)

DOI
10.15294/edukomputika.v1i2.7798
ISSN
2599-297X, 2252-6811
Terbit
2014-10-01
Penerbit
Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang
Bahasa
eng

Abstrak

Setiap proses pembelajaran memerlukan suatu evaluasi berupa tes. Dalam perkembangannya tes dapat dilakukan secara online. Jenis tes antara lain tes benar salah, test pilihan ganda, tes mencocokan, dan tes esai. Sudah banyak penelitian di luar negeri maupun di dalam negeri yang mengembangkan metode-metode sebagai penilai jawaban esai otomatis. Sebagai contoh Eksperimen LSA untuk esai GMAT (Graduation Management Achievement Test) menghasilkan persetujuan dengan manusia sebesar 85%-91% (Valenti, Neri, & Cucchiarelli, 2003), Electronic Essay Rater (E-Rater) menghasilkan 87%-94% (Valenti, Neri, & Cucchiarelli, 2003), untuk penelitian di dalam negeri hasil uji coba SIMPLE (Ratna, Budiharjo, & Hartanto, 2007) menghasilkan 69.80%-94.64% untuk lima mahasiswa dan 77.18%-98.42% untuk sepuluh mahasiswa. Hasil yang didapatkan masih jauh dari yang diharapkan. Hal ini yang mendasari dilakukannya penelitian mengenai pembobotan yang baik dalam penilaian jawaban esai otomatis. Penelitian ini membandingkan Algoritma pembobotan TF/IDF dan BLEU dengan alat bantu Automatic Essay Scoring yang berbasis web untuk membobotkan jawaban siswa terhadap kunci jawaban esai serta meneliti pengaruh perluasan kunci jawaban serta penyisipan huruf pada kata kurang huruf (toleransi) untuk memaksimalkan hasil penilaian. Algoritma TF-IDF merupakan salah satu skema pembobotan istilah/term dalam pencarian dokumen yang terdiri pembobotan lokal Frequency Term (TF), pembobotan global Inverse Document Frequency (IDF), dan normalisasi. Sedangkan Algoritma BLEU merupakan salah satu sistem evaluasi otomatis yang dikenalkan oleh grup riset IBM. Dalam penelitian ini penulis menghitung nilai BLEU sampai 4-gram (4 kata) saja, sedangkan esai yang dinilai dibatasi pada esai yang merupakan jawaban dari pertanyaan pada tes esai (maksimal 250 kata per jawaban), bukan esai karangan yang panjang (lebih dari 250 kata) dan jawaban yang dinikai berupa kalimat bukan berupa jawaban hasil perhitungan (matematika, fisika dan kimia). Uji coba dilakukan dengan 10 soal esai dengan 22 peserta ujian. Secara keseluruhan, rata-rata korelasi TF/IDF-penilaian guru mencapai 0.70 dengan nilai korelasi tertinggi mencapai 0.98, sedangkan rata-rata korelasi BLEU-penilaian gurur mencapai 0.63 dengan nilai korelasi tertinggi mencapai 0.97. secara keseluruhan nilai yang dihasilkan algoritma TF/IDF lebih tinggi dari BLEU. Every learning process requires an evaluation of a test. In the development of the test can be done online. Types of tests include tests completely false, multiple choice tests, matching tests, and essay tests. There have been many studies abroad and within the country are developing methods as assessor automated essay answers. For example Experimental LSA for GMAT essay (Graduation Management Achievement Test) results in agreement with the human by 85% -91% (Valenti, Neri, & Cucchiarelli, 2003), the Electronic Essay Rater (E-Rater) resulted in 87% -94% (Valenti, Neri, & Cucchiarelli, 2003), for research on domestic trial results SIMPLE (Ratna, Budiharjo, & Hartanto, 2007) resulted in 69.80% -94.64% for the five students and 77.18% -98.42% for ten students. The results obtained are still far from the expected. It is for conducting research on a good weighting in the assessment of automated essay answers. This study compared the weighting algorithm TF / IDF and BLEU with Automatic Essay Scoring tools are web-based to membobotkan answers to the answer key student essay and examines the impact of the expansion of the answer key and the insertion of letters in the word less letters (tolerance) to maximize the results of the assessment. Algorithm TF-IDF weighting scheme is one term / terms in the search for documents consisting of local weighting Term Frequency (TF), Inverse Document Frequency weighting globally (IDF), and normalization. While the algorithm is one of the BLEU automatic evaluation system introduced by IBM research group. In this study the authors calculate the value to 4-gram BLEU (4 words) only, while the assessed essay essay is limited to the answers of the questions on the test essay (maximum of 250 words per answer), not an essay written by a long (more than 250 words ) and answer dinikai not be the answer in the form of sentence calculation results (mathematics, physics and chemistry). The test is done with 10 essays by 22 examinees. Overall, the average correlation of TF / IDF-teacher ratings reached 0.70 with the highest correlation value reaches 0.98, while the average correlation of BLEU-assessment gurur reached 0.63 with the highest correlation value reaches 0.97. overall value of the resulting algorithm TF / IDF higher than BLEU.

Jaringan kolaborasi para penulis

40 penulis · 118 tautan kepenulisan bersama · menampilkan 40 yang paling banyak terhubung

Arahkan kursor atau ketuk sebuah nama untuk menyorot rekan penulisnya. Klik dua kali untuk membuka halaman penulis.

  • State University of Semarang
  • Afiliasi tidak diketahui
  • Organisasi berbeda
  • Organisasi sama
  • Afiliasi tidak diketahui
  • Garis lebih tebal = lebih banyak artikel bersama · lingkaran lebih besar = lebih banyak artikel
Tampilkan sebagai tabel
Rekan penulisOrganisasiArtikel bersama
Eko SupraptonoAfiliasi tidak diketahui3
Samsudin AnisAfiliasi tidak diketahui2
Apriansyah WibowoAfiliasi tidak diketahui2
Tatyantoro AndrastoAfiliasi tidak diketahui2
Fitria EkariniAfiliasi tidak diketahui2
Aldo Luhung BaskoroAfiliasi tidak diketahui2
Fuat QunefiAfiliasi tidak diketahui2
Raihan Fa'iq MubarakAfiliasi tidak diketahui2
Aisya FathimahAfiliasi tidak diketahui2
Satsya Yoga BaswaraAfiliasi tidak diketahui2
Talitha WidiatningrumAfiliasi tidak diketahui2
Delano Hafis AfdamAfiliasi tidak diketahui2
Andi Muhammad DzulfikarAfiliasi tidak diketahui2
Indah Novi YarmanAfiliasi tidak diketahui2
Johanes Adi PrasetyaAfiliasi tidak diketahui2
Sugeng PurbawantoAfiliasi tidak diketahui2
Yeri SutopoAfiliasi tidak diketahui2
Nur QudusAfiliasi tidak diketahui2
Hanan Iqbal AlrahmaState University of Semarang1
Anan NugrohoState University of Semarang1
Ahmad Fashiha HastawanState University of Semarang1
Setiyo WahyonoAfiliasi tidak diketahui1
Djuniadi DjuniadiAfiliasi tidak diketahui1
Muhammad Jejen SukrilahAfiliasi tidak diketahui1
Fadhil Azzam Umron BuryanAfiliasi tidak diketahui1
Awang HarizkaAfiliasi tidak diketahui1
Alfian Nur RahmadAfiliasi tidak diketahui1
I Made SudanaAfiliasi tidak diketahui1
Novita Rizka YulaekhaAfiliasi tidak diketahui1
Suryono SuryonoAfiliasi tidak diketahui1
Siti Su'indayahAfiliasi tidak diketahui1
Dawam Muhammad AkbarAfiliasi tidak diketahui1
Umi RizkiyahAfiliasi tidak diketahui1
Agus SuryantoState University of Semarang1
Bayu Ari PranataAfiliasi tidak diketahui1
Marselia Riza AgustiantiAfiliasi tidak diketahui1

Afiliasi berasal dari OpenAlex; metadata OAI-PMH jurnal tidak memuatnya. Penulis tanpa ID OpenAlex dicocokkan berdasarkan nama, sehingga dua orang bisa tergabung atau satu orang bisa terpisah.

Sumber metadata: OAI-PMH (metadata jurnal) https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/edukom/oai, pertama di-harvest 5 Nov 2026, terakhir terlihat 5 Nov 2026.
Metadata asli (oai_dc)
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en-US">PERBANDINGAN ALGORITMA TF/IDF DAN BLEU UNTUK PENILAIAN JAWABAN ESAI OTOMATIS</dc:title>
	<dc:creator>Nugroho, Hesti Wahyu</dc:creator>
	<dc:creator>Pribadi, Feddy Setio</dc:creator>
	<dc:creator>Arief, Ulfah Mediaty</dc:creator>
	<dc:creator>Sukamta, Sri</dc:creator>
	<dc:description xml:lang="en-US">Setiap proses pembelajaran memerlukan suatu evaluasi   berupa tes. Dalam perkembangannya tes dapat dilakukan secara online. Jenis   tes antara lain tes benar salah, test pilihan ganda, tes mencocokan, dan tes   esai. Sudah banyak penelitian di luar negeri maupun di dalam negeri yang   mengembangkan metode-metode sebagai penilai jawaban esai otomatis. Sebagai   contoh Eksperimen LSA untuk esai GMAT (Graduation Management Achievement   Test) menghasilkan persetujuan dengan manusia sebesar 85%-91% (Valenti, Neri,   &amp;amp; Cucchiarelli, 2003), Electronic Essay Rater (E-Rater) menghasilkan   87%-94% (Valenti, Neri, &amp;amp; Cucchiarelli, 2003), untuk penelitian di dalam   negeri hasil uji coba SIMPLE (Ratna, Budiharjo, &amp;amp; Hartanto, 2007)   menghasilkan 69.80%-94.64% untuk lima mahasiswa dan 77.18%-98.42% untuk   sepuluh mahasiswa. Hasil yang didapatkan masih jauh dari yang diharapkan. Hal ini yang   mendasari dilakukannya penelitian mengenai pembobotan yang baik dalam   penilaian jawaban esai otomatis. Penelitian ini membandingkan Algoritma   pembobotan TF/IDF dan BLEU dengan alat bantu Automatic Essay Scoring yang berbasis web untuk   membobotkan jawaban siswa terhadap kunci jawaban esai serta meneliti pengaruh   perluasan kunci jawaban serta penyisipan huruf pada kata kurang huruf   (toleransi) untuk memaksimalkan hasil penilaian. Algoritma TF-IDF merupakan   salah satu skema pembobotan istilah/term dalam pencarian dokumen yang terdiri   pembobotan lokal Frequency Term (TF), pembobotan global Inverse Document   Frequency (IDF), dan normalisasi. Sedangkan Algoritma BLEU merupakan salah   satu sistem evaluasi otomatis yang dikenalkan oleh grup riset IBM. Dalam   penelitian ini penulis menghitung nilai BLEU sampai 4-gram (4 kata) saja, sedangkan esai   yang dinilai dibatasi pada esai yang merupakan jawaban dari pertanyaan pada   tes esai (maksimal 250 kata per jawaban), bukan esai karangan yang panjang   (lebih dari 250 kata) dan jawaban yang dinikai berupa kalimat bukan berupa   jawaban hasil perhitungan (matematika, fisika dan kimia). Uji coba dilakukan   dengan 10 soal esai dengan 22 peserta ujian. Secara keseluruhan, rata-rata   korelasi TF/IDF-penilaian guru mencapai 0.70 dengan nilai korelasi tertinggi   mencapai 0.98, sedangkan rata-rata korelasi BLEU-penilaian gurur mencapai   0.63 dengan nilai korelasi tertinggi mencapai 0.97. secara keseluruhan nilai   yang dihasilkan algoritma TF/IDF lebih tinggi dari BLEU.   Every learning process requires an evaluation of a   test. In the development of the test can be done online. Types of tests   include tests completely false, multiple choice tests, matching tests, and   essay tests. There have been many studies abroad and within the country are   developing methods as assessor automated essay answers. For example   Experimental LSA for GMAT essay (Graduation Management Achievement Test)   results in agreement with the human by 85% -91% (Valenti, Neri, &amp;amp;   Cucchiarelli, 2003), the Electronic Essay Rater (E-Rater) resulted in 87%   -94% (Valenti , Neri, &amp;amp; Cucchiarelli, 2003), for research on domestic   trial results SIMPLE (Ratna, Budiharjo, &amp;amp; Hartanto, 2007) resulted in   69.80% -94.64% for the five students and 77.18% -98.42% for ten students. The   results obtained are still far from the expected. It is for conducting   research on a good weighting in the assessment of automated essay answers.   This study compared the weighting algorithm TF / IDF and BLEU with Automatic   Essay Scoring tools are web-based to membobotkan answers to the answer key   student essay and examines the impact of the expansion of the answer key and   the insertion of letters in the word less letters (tolerance) to maximize the   results of the assessment. Algorithm TF-IDF weighting scheme is one term /   terms in the search for documents consisting of local weighting Term Frequency   (TF), Inverse Document Frequency weighting globally (IDF), and normalization.   While the algorithm is one of the BLEU automatic evaluation system introduced   by IBM research group. In this study the authors calculate the value to   4-gram BLEU (4 words) only, while the assessed essay essay is limited to the   answers of the questions on the test essay (maximum of 250 words per answer),   not an essay written by a long (more than 250 words ) and answer dinikai not   be the answer in the form of sentence calculation results (mathematics,   physics and chemistry). The test is done with 10 essays by 22 examinees.   Overall, the average correlation of TF / IDF-teacher ratings reached 0.70   with the highest correlation value reaches 0.98, while the average   correlation of BLEU-assessment gurur reached 0.63 with the highest   correlation value reaches 0.97. overall value of the resulting algorithm TF /   IDF higher than BLEU.</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en-US">Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang</dc:publisher>
	<dc:date>2014-10-01</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://journal.unnes.ac.id/sju/edukom/article/view/7798</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.15294/edukomputika.v1i2.7798</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en-US">Edu Komputika Journal; Vol 1 No 2 (2014): Edu Komputika Journal</dc:source>
	<dc:source>2599-297X</dc:source>
	<dc:source>2252-6811</dc:source>
	<dc:source>10.15294/edukomputika.v1i2</dc:source>
	<dc:language>eng</dc:language>
	<dc:relation>https://journal.unnes.ac.id/sju/edukom/article/view/7798/5365</dc:relation>
</oai_dc:dc>