PENILAIAN OTOMATIS ALASAN JAWABAN MENGGUNAKAN PERHITUNGAN COSINE SIMILARITY BERBASIS TERM FREQUENCY�INVERSE DOCUMENT FREQUENCY (TF-IDF) DAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP) PADA PEMBELAJARAN DARING

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem penilaian
alasan jawaban otomatis sebagai alat evaluasi pembelajaran dalam konteks pembelajaran
daring. Latar belakang penelitian ini adalah perlunya sistem penilaian yang objektif,
efisien, dan konsisten dalam menilai jawaban mahasiswa, terutama pada platform e�learning. Penilaian secara manual sering kali memakan waktu, bersifat subjektif, dan
kurang memberikan umpan balikyang cepat bagi mahasiswa. Untuk mengatasi hal
tersebut, penelitian ini mengimplementasikan metode Cosine Similarity untuk mengukur
kedekatan antara jawaban mahasiswa dan kunci jawaban referensi. Sistem yang
dikembangkan melalui beberapa tahapan, termasuk pengumpulan dan praproses data,
representasi teks menggunakan model Term Frequency-Inverse Document Frequency
(TF-IDF), perhitungan nilai kesamaan, serta evaluasi hasil penilaian otomatis
dibandingkan dengan penilaian manual oleh dosen. Diharapkan sistem ini dapat
membantu dosen dalam proses evaluasi pembelajaran, memberikan umpan balik yang
cepat dan relevan kepada mahasiswa, serta mendorong peningkatan kualitas
pembelajaran di perguruan tinggi. Penelitian ini juga diharapkan dapat menjadi kontribusi
nyata dalam pengembangan teknologi penilaian otomatis berbasis Natural Language
Processing (NLP) di bidang pendidikan tinggi.
Kata Kunci: E-Learning, Penilaian Esai Otomatis, Cosine Similarity, Evaluasi
Pembelajaran, Teknologi Pendidikan.