Perpustakaan Digital ITB
2009 TA PP RAMA ADHITIA 1-COVER.pdf
File tidak tersedia
2009 TA PP RAMA ADHITIA 1-BAB 1.pdf
File tidak tersedia
2009 TA PP RAMA ADHITIA 1-BAB 2.pdf
File tidak tersedia
2009 TA PP RAMA ADHITIA 1-BAB 3.pdf
File tidak tersedia
2009 TA PP RAMA ADHITIA 1-BAB 4.pdf
File tidak tersedia
2009 TA PP RAMA ADHITIA 1-BAB 5.pdf
File tidak tersedia
2009 TA PP RAMA ADHITIA 1-PUSTAKA.pdf
File tidak tersedia
Pada tugas akhir ini dikaji sebuah solusi untuk permasalahan penilaian jawaban esai secara otomatis dengan menggabungkan pendekatan klasifikasi teks otomatis dan LSA. Teknik klasifikasi teks otomatis yang digunakan ialah support vector machine (SVM). Fitur-fitur yang digunakan dalam proses penilaian jawaban esai berupa fitur linguistik dari kumpulan kata yaitu : persentase kemunculan kata kunci, similaritas jawaban esai dengan jawaban referensi, persentase kemunculan gagasan kunci, persentase kemunculan gagasan salah serta persentase kemunculan sinonim kata kunci.