Validitas Data Primer dan Sekunder

Dalam konteks berpikir komputasional, apa yang dimaksud dengan validitas sumber data?

• Kecepatan akses data

• Keakuratan dan kebenaran data

• Ukuran penyimpanan data

• • Format tampilan data

Mengapa validitas sumber data penting dalam proses berpikir komputasional?

• Agar program berjalan lebih cepat

• Agar hasil analisis data dapat dipercaya

• Agar tampilan program lebih menarik

• Agar penyimpanan data lebih efisien

Berikut ini adalah contoh sumber data yang berbeda. Manakah yang paling valid untuk penelitian ilmiah tentang perubahan iklim?

• Opini pribadi di media sosial

• Data dari blog yang tidak jelas penulisnya

• Jurnal ilmiah yang diterbitkan oleh lembaga riset terpercaya

• Informasi dari forum diskusi online

Apa yang dimaksud dengan diferensiasi sumber data?

• • Perbedaan format penyimpanan data

• • Perbedaan kecepatan akses data

• • Perbedaan jenis dan tingkat kepercayaan sumber data

• • Perbedaan ukuran file data

Saat menganalisis data dari berbagai sumber, langkah pertama yang harus dilakukan adalah...

• • Menggabungkan semua data menjadi satu

• • Memeriksa validitas setiap sumber data

• • Membuat grafik dari data yang ada

• • Mencari pola dalam data

Sebuah program analisis data menghasilkan hasil yang berbeda ketika menggunakan dua sumber data yang berbeda. Apa yang harus dilakukan?

• • Menggunakan hasil dari sumber data yang pertama

• • Menggunakan hasil dari sumber data yang kedua

• • Memeriksa kembali validitas kedua sumber data dan metode analisis

• • Mengabaikan perbedaan tersebut

Berikut ini adalah ciri-ciri sumber data yang valid, kecuali...

• • Berasal dari lembaga yang kredibel

• • Memiliki penulis atau peneliti yang jelas

• • Mengandung bias yang kuat

• • Menyajikan data yang dapat diverifikasi

Bagaimana cara memverifikasi validitas data dari sebuah situs web?

• • Melihat tampilan desain situs web

• • Memeriksa tanggal publikasi dan sumber referensi

• • Melihat jumlah pengunjung situs web

• • Memeriksa kecepatan akses situs web

Dalam konteks pengolahan data besar (big data), mengapa validitas sumber data menjadi tantangan tersendiri?

• • Karena data yang besar selalu valid

• • Karena sumber data sangat beragam dan sulit diverifikasi

• • Karena pengolahan data besar selalu otomatis

• • Karena data besar tidak perlu dianalisis

Seorang siswa ingin membuat program yang dapat memprediksi cuaca. Sumber data yang paling tepat adalah...

• • Data dari media sosial

• • Data dari situs berita online

• • Data dari Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG)

• • Data dari forum diskusi cuaca