Implementasi Algoritma Fisher-Yates untuk Pengacakan Dinamis Soal TOEFL dalam Ujian Online Berbasis Web - Abdi, Musta'inul; Amru, Amru; Rafiqa, Siti Fathiyya; Safriadi, Safriadi (Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI), 2024)
Abstrak -Pengacakan soal dalam ujian online, seperti TOEFL, adalah salah satu metode penting untuk menjaga keamanan dan keadilan ujian. Penelitian ini berfokus pada implementasi Algoritma Fisher-Yates sebagai solusi untuk pengacakan dinamis soal TOEFL dalam platform ujian berbasis web. Algoritma ini dipilih karena kompleksitasnya yang rendah, yakni O(n), sehingga mampu mengacak soal dengan efisien bahkan dalam jumlah besar. Pengujian dilakukan dengan berbagai jumlah soal, mulai dari 50 hingga 1000, untuk mengukur performa waktu eksekusi pengacakan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa waktu eksekusi pengacakan meningkat secara linier seiring bertambahnya jumlah soal, namun tetap berada dalam skala milidetik, menjadikannya sangat cepat dan efisien untuk diterapkan dalam skenario ujian real-time. Pengacakan yang dilakukan oleh algoritma ini terbukti konsisten dan efektif, menghasilkan urutan soal yang berbeda di setiap sesi ujian tanpa perubahan pada tingkat kesulitan keseluruhan. Implementasi ini dapat mencegah kecurangan dan meningkatkan keadilan antar peserta ujian. Secara keseluruhan, penelitian ini menegaskan bahwa Algoritma Fisher-Yates adalah pilihan yang tepat untuk pengacakan soal dalam ujian online berskala besar seperti TOEFL, karena mampu mengombinasikan kecepatan, efisiensi, dan keamanan dalam satu solusi yang stabil dan mudah diimplementasikan.Kata kunci: TOEFL, Fisher-Yates, Pengacakan Abstract - Randomizing questions in online exams, such as TOEFL, is crucial for ensuring exam security and fairness. This study focuses on implementing the Fisher-Yates algorithm as a solution for dynamic question randomization in web-based exam platforms. The algorithm was chosen due to its low complexity, O(n), making it efficient even for large numbers of questions. Testing was conducted with various quantities of questions, ranging from 50 to 1000, to evaluate the execution time performance. The results indicate that execution time increases linearly with the number of questions but remains within the millisecond range, demonstrating its suitability for real-time exam scenarios. The randomization performed by the algorithm proved consistent and effective, producing different question sequences for each exam session without altering the overall difficulty level. This implementation helps prevent cheating and enhances fairness among exam participants. Overall, this research underscores that the Fisher-Yates algorithm is an optimal choice for question randomization in large-scale online exams like TOEFL, as it combines speed, efficiency, and security into a stable and easily implementable solution..Keywords: TOEFL, Fisher-Yates, Randomizing