Pengecekan Pilihan Ganda Hasil Ujian pada Lembar Jawab secara Realtime Menggunakan Teknik Pengolahan Citra

Rizki Nur Rachmadi Yudadiningrat; Miftahurrahma Rosyda

doi:10.31004/riggs.v4i3.2431

Authors

Rizki Nur Rachmadi Yudadiningrat Universitas Ahmad Dahlan
Miftahurrahma Rosyda Universitas Ahmad Dahlan

DOI:

https://doi.org/10.31004/riggs.v4i3.2431

Keywords:

Lembar Jawab, Pengolahan Citra, Penilaian, Pemindaian, Pilihan Ganda

Abstract

Pendidikan memerlukan evaluasi untuk memastikan pencapaian tujuan dan efektivitas proses. Penelitian ini menangani masalah pengecekan jawaban pilihan ganda pada lembar jawaban yang tidak berbasis komputer. Metode pengolahan citra, seperti grayscaling, filtering, thresholding, deteksi kontur, warp perspective, dan pengurutan kontur, digunakan untuk mendeteksi dan mengevaluasi secara otomatis lembar jawaban yang telah didigitalisasi. Metode ini menawarkan kecepatan, keandalan, dan efisiensi biaya untuk pengenalan jawaban pilihan ganda. Sistem ini, diimplementasikan menggunakan perpustakaan OpenCV di Python, mencapai akurasi sebesar 93,85% dengan jarak kamera ke lembar jawaban sekitar 17 cm. Pengujian SUS menunjukkan hasil kegunaan sebesar 85%, menjadikan perangkat lunak ini sebagai alat berharga untuk menilai jawaban pilihan ganda dengan efisien dan akurat dari berbagai lembar jawaban

Downloads

Download data is not yet available.

References

Purwanto, Evaluasi Hasil Belajar. Pustaka Pelajar, 2011.

M. Syah, Psikologi Pendidikan dengan Pendekatan Baru. Bandung: PT Remaja Rosdakarya, 2010.

N. Purwanto, Ilmu pendidikan teoritis dan praktis. Bandudng: Remaja Karya, 2022.

S. van der Walt et al., “scikit-image: image processing in Python,” PeerJ, vol. 2, p. e453, Jun. 2014.

P. Boby, “Paper Real Time System,” 2018.

A. E. Tümer and Z. Küçükkara, “An Image Processing Oriented Optical Mark Recognition and Evaluation System,” Int. J. Appl. Math. Electron. Comput., vol. 6, no. 4, pp. 59–64, 2018.

S. H. Sdgd, N. Dqj, and E. Flwud, “Phqjjxqdndq $ Ojrulwpd & Dqq ’ Hwhfwlrq,” pp. 5–10.

M. N. Hermawan, “Deteksi Lembar Jawaban Komputer Menggunakan Omr (Optical Mark Recognition) Di Mts Nurul Iman,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 8, no. 3, pp. 1361–1372, 2021.

G. Qorik et al., “Deteksi Pilihan Jawaban Otomatis pada Lembar Jawaban Komputer Menggunakan Metode Image Thresholding dan Contour Shorting,” COREAI J. Kecedasan Buatan, Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 1, no. 1, pp. 1–9, 2020.

Y. I. Hernafi, T. A. Riza, and H. Hafidudin, “Aplikasi Android Koreksi Lembar Jawaban Komputer Menggunakan Opencv,” eProceedings Appl. Sci., vol. 6, no. 1, pp. 447–489, 2020.

M. Al Faruqi, “Sistem Pemetaan Posisi Objek Kendaraan Menggunakan Pengolahan Citra Pada Area 360°,” 2021.

M. C. Swedia, Ericks Rachmat, “Algoritma Transformasi Ruang Warna,” Univ Gunadarma, 2010.

M. R. V. Aditya, N. L. Husni, D. A. Pratama, and A. S. Handayani, “Penerapan Sistem Pengolahan Citra Digital Pendeteksi Warna pada Starbot,” J. Tek., vol. 14, no. 02, pp. 185–191, 2020.

H. Mulyawan, M. Z. H. Samsono, and Setiawardhana, “Identifikasi Dan Tracking Objek Berbasis Image,” pp. 1–5, 2011.

Sylvain Paris, Pierre Kornprobst, “Bilateral Filtering: Theory and Applications,” Computer Graphics and Vision, vol. 4, no. 01 1–73, 2008.