Pemanfaatan Teknik Pengenalan Huruf Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Pengolahan Lembar Jawaban Ujian

Sinar, Tengku Eduard A. and Aprijani, Dwi Astuti and Sufandi, Unggul Utan and Kani, and Widyani, Agustia (2010) Pemanfaatan Teknik Pengenalan Huruf Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Pengolahan Lembar Jawaban Ujian. Technical Report. Universitas Terbuka, Tangerang Selatan.

Preview

Text 82088.pdf - Published Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (1MB) | Preview

Abstract

Salah satu komponen yang digunakan untuk mengevaluasi hasil belajar mahasiswa Universitas Terbuka (UT) adalah Ujian Akhir Semester (UAS) dengan jenis soal pilihan ganda. Jawaban dari soal-soal pilihan ganda harus dituliskan pada lembaran khusus yang disebut dengan LJU (Lembar Jawaban Ujian). LJU ini digunakan dengan cara menghitamkan salah satu bulatan dari empat atau lima pilihan jawaban yang tersedia. Berdasarkan data yang diperoleh dari Pusat Pengujian UT, selama ini banyak sekali kasus kesalahan menghitamkan bulatan pada LJU. Pada masa registrasi 2009.2, terdapat 32.277 kasus untuk pendas dan 6878 kasus untuk non pendas. Hal ini dapat dipahami karena sebagian besar mahasiswa UT bukan fresh graduated dan berusia di atas 30 tahun (75,95%), sehingga tidak terbiasa dalam menggunakan LJU. Kesalahan menghitamkan bulatan pada LJU ini dapat berdampak besar, yaitu tidak terprosesnya nilai UAS mahasiswa yang bersangkutan padahal nilai UAS ini menentukan lulus tidaknya mahasiswa dalam suatu matakuliah. Masalah lain yang dihadapi mahasiswa adalah adanya kekhawatiran pada diri mahasiswa bahwa adanya keraguan dalam melakukan penghitaman bulatan yang menyebabkan kesalahan pembacaan jawaban oleh peralatan scanner yang dimiliki oleh UT. Salah satu alternatif solusi untuk mengurangi kesalahan menghitamkan bulatan pada LJU adalah dengan menggunakan teknologi digital printing. Dalam digital printing, identitas peserta ujian akan tercantum secara lengkap di Naskah Ujian dan di LJU (NIM, Nama, Tempat Lahir, Tanggal Lahir, Masa Ujian, Kode MK, Nama MK, Kode UPBJJ, Nama UPBJJ, Kode Tempat Ujian, Nama Tempat Ujian, Hari Ujian, Ruang Ujian, Kursi), sehingga peserta ujian hanya menghitamkan jawaban saja. Meskipun demikian kesalahan dan keraguan dalam menghitamkan bulatan kemungkinan akan tetap terjadi, sehingga penelitian ini bertujuan mengembangkan model sistem pengenalan huruf tulisan tangan pada LJU dan menciptakan LJU yang sederhana. Peserta ujian tidak perlu menghitamkan bulatan, cukup menuliskan satu huruf kapital dari empat atau lima pilihan jawaban dengan menggunakan semua jenis alat tulis berbagai warna, tidak harus pensil 2B. Sampel tulisan tangan yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari 200 orang yang berbeda dengan kriteria usia di atas 30 tahun, masing-masing menuliskan huruf kapital A, B, C, dan D sebanyak 10 kali dalam form isian, sehingga diperoleh 8000 karakter huruf. Hasil uji coba menggunakan jaringan syaraf tiruan (artificial neural networks) menunjukkan akurasi 92.15 % menggunakan data training, sedangkan akurasi menggunakan data testing 89.05 %.

Actions (login required)

View Item