Sistem Penilaian Esai Otomatis Berbasis Kecerdasan Buatan Menggunakan Pendekatan Text Mining dan Cosine Similarity - Imam Rangga Bakti; Asep Supriyanto; Satria Riki Mustafa (Riau Jurnal Teknik Informatika, 2025)
Evaluasi pembelajaran merupakan komponen penting untuk mengukur tingkat pemahaman siswa terhadap materi yang telah diajarkan. Salah satu bentuk evaluasi yang efektif adalah soal esai, karena mampu mengukur kemampuan berpikir dan pemahaman siswa secara mendalam. Namun, proses penilaian esai secara manual memerlukan waktu yang lama dan berpotensi menimbulkan subjektivitas. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem penilaian esai otomatis berbasis e-learning menggunakan metode text mining dengan algoritma cosine similarity dan stemming Nazief dan Adriani. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode pengembangan sistem Waterfall yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Proses pengolahan data dilakukan melalui tahapan case folding, tokenizing, filtering, stemming, pembobotan TF-IDF, serta perhitungan cosine similarity untuk menentukan tingkat kemiripan antara jawaban siswa dan jawaban acuan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu melakukan penilaian esai secara otomatis dengan tingkat kemiripan yang dapat dijadikan dasar dalam pemberian nilai. Sistem ini dapat membantu guru dalam mempercepat proses penilaian, meningkatkan efisiensi, serta mengurangi subjektivitas dalam penilaian. Dengan demikian, sistem penilaian esai otomatis ini dapat menjadi solusi yang efektif dalam mendukung proses evaluasi pembelajaran berbasis teknologi.