Metode Pembangkitan Soal dengan Berbagai Tingkat Kemampuan Berpikir Berdasarkan Ontologi Pengetahuan Menggunakan Templat Kueri

Kusuma, Selvia Ferdiana (2023) Metode Pembangkitan Soal dengan Berbagai Tingkat Kemampuan Berpikir Berdasarkan Ontologi Pengetahuan Menggunakan Templat Kueri. Doctoral thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 05111860010004-Dissertation.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 April 2025. Download (7MB) | Request a copy

Abstract

Ontologi merupakan salah satu metode yang dapat digunakan sebagai penunjang proses pembangkitan soal. Konsep ontologi yang dapat merelasikan berbagai informasi dapat menunjang proses pembangkitan soal dengan berbagai tingkat kemampuan berfikir. Namun metode pembangkitan soal berbasis ontologi yang ada saat ini mayoritas bersifat domain spesifik, baik pada model ontologinya maupun templat yang digunakan untuk membangkitkan soal. Sehingga perlu berbagai penyesuaian jika ingin menggunakan model dan templat soal tersebut pada domain yang berbeda.
Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini mengusulkan metode pembangkitan soal berbasis ontologi yang tidak bersifat domain spesifik, sehingga dapat digunakan untuk menunjang pembangkitkan soal dari berbagai domain yang berbeda. Metode yang diusulkan menggunakan gabungan dari dua model ontologi yaitu ontologi taksonomi dan ontologi kalimat. Kedua model ontologi tersebut membentuk ontologi baru yang bernama ontologi pengetahuan. Penggunaan ontologi pengetahuan menghasilkan templat kueri pembangkitan soal yang juga tidak bersifat domain spesifik. Templat kueri yang dihasilkan dapat digunakan untuk membangkitkan soal dengan tingkat kemampuan berfikir yang beragam. Tingkat kemampuan berfikir yang ada soal pada penelitian ini diklasifikasikan berdasarkan tipe soal dan komponen ontologi yang dipergunakan pada templat soal tersebut.
Berdasarkan hasil eksperimen yang telah dilakukan, diketahui bahwa akurasi kebenaran hasil pembangkitan soal telah mencapai lebih dari 90%. Selain itu, metode pembangkitan soal berbasis ontologi pengetahuan dari hasil penelitian ini terbukti tidak bersifat domain spesifik sehingga dapat diterapkan di berbagai domain. Hal ini dapat mengurangi peran seorang pakar dalam proses pembuatan ontologi dan pembuatan soal. Selain itu, metode yang diusulkan juga dapat mempercepat dan menjaga kualitas soal yang dihasilkan.
==================================================================================================================================
Ontology is a method that can be used to support the question generation process. The concept of ontology that relate various information can support the process of generating questions with various levels of thinking skill. However, the majority of the existing ontology-based question generation methods are domain specific, both in the ontology model and the templates that used to generate questions. So it needs various adjustments if you want to use the model and template questions in different domains.
Based on this problem, this study proposes an ontology-based question generation method that is not domain specific, so that it can be used to support the generation of questions from a variety of different domains. The proposed method uses a combination of two ontology models, namely taxonomy ontology and sentence ontology. The two ontology models form a new ontology called knowledge ontology. The use of knowledge ontologies produces question generation query templates that are also not domain specific. The resulting query template can be used to generate questions of varying thinking skill levels. The thinking skill level of the questions in this study were classified based on the type of questions and the ontology components used in the question templates.
Based on the experimental results that have been carried out, it is known that the accuracy of the question generation results has reached more than 90%. The knowledge ontology-based question generation method from the results of this study is proven not to be domain specific so that it can be used in various domains. This can reduce the role of an expert in the process of generating ontologies and generating questions. In addition, the proposed method can also speed up and maintain the quality of the questions.

Item Type:	Thesis (Doctoral)
Uncontrolled Keywords:	knowledge ontology, query template, question generation. pembangkitan soal, ontologi pengetahuan, templat kueri.
Subjects:	T Technology > T Technology (General) > T58.5 Information technology. IT--Auditing
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Informatics Engineering > 55001-(S3) PhD Thesis
Depositing User:	Selvia Ferdiana Kusuma
Date Deposited:	12 Feb 2023 02:00
Last Modified:	12 Feb 2023 02:01
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/96819

Actions (login required)

View Item