PERBANDINGAN METODE COSINE SIMILARITY DAN JACCARD SIMILARITY UNTUK PENILAIAN OTOMATIS JAWABAN PENDEK

Abstract

Sistem penilaian otomatis pada jawaban pendek dapat dipertimbangkan sebagai alternatif dalam proses penilaian ujian siswa. Berbeda dengan model pilihan ganda, model penilaian jawaban pendek lebih sulit untuk dihitung dengan metode komputasi, karena penilaian jawaban pendek membutuhkan teknik-teknik pengolahan bahasa alami. Beberapa metode komputasi telah digunakan dan dikembangkan oleh peneliti sebelumnya. Salah satu teknik yang paling dasar untuk digunakan adalah metode penilaian berbasis leksikal yang menilai jawaban berdasarkan kemiripan susunan karakternya. Penelitian ini menggunakan metode Cosine Similarity dan Jaccard Similarity yang dapat digunakan untuk mengukur kemiripan jawaban siswa dengan jawaban guru berdasarkan kata-kata penyusunnya. Teknik pra-pemrosesan teks juga digunakan untuk membandingkan hasil pada masing-masing metode. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan soal dan jawaban berbahasa Indonesia. Hasil menunjukkan bahwa metode Cosine Similarity yang dilengkapi dengan pra-pemrosesan teks mampu meraih korelasi tertinggi (0.62) pada pengukuran korelasi Pearson.
 
Kata kunci—penilaian otomatis, cosine similarity, jaccard similarity, jawaban pendek, pengolahan bahasa alami