Aplikasi Penilaian Otomatis Ujian Esai Berbahasa Indonesia Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (Studi kasus MAN Cimahi) - Lucky Ramdani; Mufid Jamaluddin; Nurindah Yuniarti; Jonner Hutahean; Ani Rahmani (Politeknik Negeri Bandung, 2019)
Ujian esai adalah sebuah bentuk evaluasi untuk mengetahui kemampuan siswa dalam penguasaan materi yang telah diberikan. Ujian esai memiliki kekurangan, yaitu guru memerlukan waktu yang lama untuk memeriksa jawaban karena harus membaca satu persatu jawaban siswa. Di samping itu terdapat kendala lain, salah satunya tulisan siswa yang sulit dibaca. Banyaknya jumlah jawaban siswa yang harus dinilai dapat menurunkan kualitas penilaian, karena penilaian yang kurang konsisten. Untuk mengatasi masalah tersebut, Aplikasi Penilaian Otomatis Ujian Esai Berbahasa Indonesia dibuat sebagai alternatif bagi guru dalam menilai ujian esai. Pengembangan aplikasi menggunakan model Waterfall. Penilaian menggunakan machine learning dengan metode pembobotan normalized term frequency - relevance frequency (TR-RF) dan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Di samping membantu meningkatkan kecepatan menilai, aplikasi yang dibangun juga menyertakan fitur ujian esai secara online, sehingga dapat mengatasi masalah tulisan jawaban siswa yang tidak terbaca. Fitur lainnya adalah laporan hasil ujian, baik laporan satu ujian maupun laporan seluruh ujian yang pernah dilakukan. Terdapat 3 fitur aplikasi yang sudah terimplementasi yaitu pelaksanaan ujian online, penilaian otomatis, dan laporan. Hasil pengujian penilaian otomatis masih menunjukkan akurasi yang belum optimal, sehingga masih harus dikembangkan. Aplikasi ini dibangun berdasarkan pada studi kasus di Madrasah Aliyah Negeri Cimahi dan diharapkan dapat dimanfaatkan di sekolah lainnya.