…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: ANALISIS KINERJA MODEL SUPPORT VECTOR MACHINE DAN K-NEAREST NEIGHBORS DENGAN EKSTRAKSI FITUR WINNOWING PADA SISTEM AUTOMATED ESSAY SCORING

ANALISIS KINERJA MODEL SUPPORT VECTOR MACHINE DAN K-NEAREST NEIGHBORS DENGAN EKSTRAKSI FITUR WINNOWING PADA SISTEM AUTOMATED ESSAY SCORING
type: Thesis
type: Article
abstract: Penelitian ini berjudul “Analisis Kinerja Model Support Vector Machine Dan K-Nearest Neighbors Dengan Ekstraksi Fitur Winnowing Pada Sistem Penilaian Esai Otomatis” yang bertujuan untuk mengukur dan membandingkan performa kombinasi metode ekstraksi fitur Winnowing dengan algoritma klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbors (KNN) dalam penilaian esai otomatis berbasis teks. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan jenis penelitian eksperimental. Dataset yang digunakan adalah Automated Student Assessment Prize (ASAP) Automated Essay Scoring (AES) dari Kaggle yang terdiri atas 12.976 jawaban tertulis siswa berbahasa Inggris terhadap prompt ujian, yang dalam konteks sistem pendidikan Amerika Serikat disebut sebagai essay. Tahapan penelitian meliputi preprocessing teks (pembersihan, tokenisasi, dan stemming), ekstraksi fitur menggunakan Winnowing dengan teknik k-gram dan fingerprinting, serta klasifikasi menggunakan algoritma SVM dan KNN. Analisis kinerja dilakukan berdasarkan metrik akurasi, presisi, recall, F1-Score, dan waktu komputasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi SVM dengan fitur hasil ekstraksi Winnowing menghasilkan performa yang lebih baik dibandingkan KNN dengan fitur hasil ekstraksi Winnowing, dengan akurasi sebesar 87,6%, F1-Score 0,868, dan precision 0,891. Meskipun SVM memerlukan waktu komputasi lebih lama (5,18 detik) dibandingkan KNN (0,07 detik), model SVM terbukti lebih akurat dan stabil dalam mengklasifikasikan skor esai. Kesimpulannya, algoritma SVM lebih direkomendasikan untuk sistem penilaian esai otomatis yang mengutamakan akurasi, sementara KNN cocok untuk aplikasi yang membutuhkan efisiensi waktu. Penelitian selanjutnya disarankan untuk mengeksplorasi metode ekstraksi fitur lain dan optimasi parameter model guna meningkatkan performa sistem secara keseluruhan.
date: 2026-02-03
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: ANALISIS KINERJA MODEL SUPPORT VECTOR MACHINE DAN K-NEAREST NEIGHBORS DENGAN EKSTRAKSI FITUR WINNOWING PADA SISTEM AUTOMATED ESSAY SCORING (Text)
has version: ANALISIS KINERJA MODEL SUPPORT VECTOR MACHINE DAN K-NEAREST NEIGHBORS DENGAN EKSTRAKSI FITUR WINNOWING PADA SISTEM AUTOMATED ESSAY SCORING (Text)
has published: ANALISIS KINERJA MODEL SUPPORT VECTOR MACHINE DAN K-NEAREST NEIGHBORS DENGAN EKSTRAKSI FITUR WINNOWING PADA SISTEM AUTOMATED ESSAY SCORING (Text)
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
subject: 003 Sistem-sistem

ANALISIS KINERJA MODEL SUPPORT VECTOR MACHINE DAN K-NEAREST NEIGHBORS DENGAN EKSTRAKSI FITUR WINNOWING PADA SISTEM AUTOMATED ESSAY SCORING (Text)
type: Document
has file: 22.55.2296 - Muhammad Fahmi Luthfi.pdf
has part: 22.55.2296 - Muhammad Fahmi Luthfi.pdf

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Pascasarjana Magister Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Kusrini -
type: Person
given name: Kusrini
family name: -

Muhammad Fahmi Luthfi
type: Person
given name: Muhammad Fahmi
family name: Luthfi

HTML Summary of #31798 ANALISIS KINERJA MODEL SUPPORT VECTOR MACHINE DAN K-NEAREST NEIGHBORS DENGAN EKSTRAKSI FITUR WINNOWING PADA SISTEM AUTOMATED ESSAY SCORING
format: text/html
primary topic: ANALISIS KINERJA MODEL SUPPORT VECTOR MACHINE DAN K-NEAREST NEIGHBORS DENGAN EKSTRAKSI FITUR WINNOWING PADA SISTEM AUTOMATED ESSAY SCORING

000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
type: Concept

003 Sistem-sistem
type: Concept