wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Tebak-Tebakan Modul 3

Total questions: 20

Worksheet time: 20mins

Name
Class
Date
1.

AI Vs Machine Learning, Sama Atau Beda?

a)

Sama Aja

b)

Beda Sama Sekali

c)

AI Bagian Dari Machine Learning

d)

Machine Learning Bagian Dari AI

2.

Pilihlah 3 strategi dibawah ini yang merupakan strategi untuk mengatasi imbalance dataset.

a)

Feature Engineering

b)

Oversampling

c)

Tuning Hyperparameter

d)

Mengatur Weight (Bobot)

e)

Mengurangi Data

3.

Pilih 2 kondisi yang menyebabkan overfitting

a)

Menbuat decission tree dengan gini

sebagai kriteria split

b)

Menggunakan k=1 pada KNN

c)

Menggunakan Logistic Regression

sebagai model ML

d)

Menggunakan feature sebanyak banyaknya

untuk training model

e)

Menggunakan SVM dengan kernel Linear

4.

Strategi yang dapat digunakan untuk melakukan penanganan terhadap missing value adalah. . . .

a)

Menghapus semua data

b)

Mengisi kolom kategori dengan median

c)

Mengisi kolom numerik dengan modus

d)

Menggunakan standar deviasi untuk kolom numerik

e)

Menghapus baris/kolom yang berisikan

missing value

5.

Underfitting adalah kondisi yang terjadi karena . . . .

a)

Kurangnya data latih

b)

Terlalu banyak feature yang dilatih model

c)

Model yang sangat kompleks

d)

Model Machine Learning Non Linear

e)

Data yang hanya kategorik semua

6.

Metode memperlihatkan grafik dan silhouette score dalam K-Means bertujuan untuk. . . .

a)

Menentukan cluster boundaries

b)

Menentukan jumlah cluster optimum

c)

Memberitahu jarak antar data points

disetiap cluter

d)

Menentukan jumlah iterasi maksimal

e)

Tidak ada jawaban yang benar

7.

Kelemahan dari model-based pada recommendation system adalah . . . .

a)

Memerlukan domain knowlegde

b)

Memerlukan data latih yang sedikit

c)

Pengukuran kemiripan (similarity) bias

d)

Sulit untuk melihat interrest baru dari seorang user

e)

Tidak ada jawaban yang tepat

8.

Pilih 2 bentuk yang interpretable dari machine learning

a)

Tree dari Decission Tree

b)

Core samples pada DBSCAN

c)

Dendogram pada K-Menas

d)

Koefisien Pada SVM

e)

Dendogram pada Agglomerative Clustering

9.

Pilih 3 yang tidak termasuk pada klasifikasi

a)

KNN

b)

Logistic Regression

c)

Linear Regression

d)

K-Means

e)

Ridge Regression

10.

Manakah statement yang benar dari coding tersebut?

a)

Coding tersebut sudah benar

b)

Coding tersebut memiliki error dibagian library

c)

Kesalahan pada baris ke 16

d)

Kesalahan pada baris 13

e)

Tidak ada opsi yang benar

11.

Berita menghebohkan apa di bola yang terjadi minggu lalu? (Gambar hanya pemanis)

a)

C. Ronaldo Gabung Manchester City

b)

C. Ronaldo Gabung Arsenal

c)

C. Ronaldo Gabung Manchester United

d)

Manchester City Juara Liga Champions

e)

Arsenal Juara Di Liga Inggris

12.

Jika terdapat kata


"Achmad Kurniansyah Sedang Main Mobile Legend"


Maka output yang keluar ketika menjalankan 2-grams tokenization adalah?

a)

Achmad, Kurniansyah, Sedang, Main, Mobile, Legend

b)

Achmad Kurniansyah, Sedang Main, Mobile Legend

c)

Achmad Kurniansyah, Kurniansyah Sedang, Sedang, Main, Main Mobile, Mobile Legend

d)

Semua Benar

e)

Semua Salah

13.

Jika melihat potongan coding tersebut, statement mana yang benar dari pernyataan dibawah ini?

a)

Akan terbentuk 15 kombinasi tuning karena menggunakan RandomSearchCV dengan max iter = 15

b)

Akan terdapat 24 kombinasi tuning yang terjadi karena jika dikalikan jumlah parameternya maka nilainya 24

c)

Script tersebut akan menghasilkan error

d)

Tidak ada yang terjadi

e)

Semua salah

14.

Pilihlah 2 maturity level dibawah ini yang tepat untuk mencapai level data-driven

a)

Data-Driven

b)

Data-Saver

c)

Data-Suggestion

d)

Data-Resistant

e)

Data-Rejection

15.

Berikut ini penulisan model ARIMA yang tepat setelah 2 differencing dan grafik PACF nya menunjukan cut off di lag ketiga adalah . . . .

a)

ARIMAX(1,2,0)

b)

ARIMA(1,2,0)

c)

ARIMA(2,2,2)

d)

ARIMA(2,2,0)

e)

SARIMA(2,2,0)

16.

Pilihlah 2 pernyataan yang tepat untuk kasus email spam detection dibawah ini.

a)

Jumlah email spam dan ham haruslah

sama persis untuk membuat model machine learning

b)

Semua email untuk membuat model harus email non-spam

c)

Salah satu output machine learning untuk spam detection

dapat berupa peluang untuk masing-masih kelasnya

d)

Waktu penerimaan email dapat menjadi feature

e)

Model Decission Tree dapat digunakan untuk

membuat prediksi email spam

17.

Melihat confusion matrix tersebut, pernyataan manakah yang benar dari pilihan dibawah ini

a)

Metrics akurasi dapat digunakan

b)

Terdapat lebih banyak kesalahan prediksi untuk kelas NO

c)

Confusion matrix tersebut adalah evaluasi dari Linear Regression

d)

Terdapat lebih banyak kesalahan prediksi untuk kelas YES

e)

Nilai akurasinya sebesar 0.975

18.

Berapakah nilai recall kelas YES untuk confusion matrix tersebut?

a)

0.367

b)

0.975

c)

0.800

d)

0.600

e)

0.845

19.

Yang bukan merupakan supervised learning adalah?

a)

KNN

b)

Decission Tree

c)

DBSCAN

d)

XGBoost

e)

SVM

20.

Model-based feature selection dapat melakukan pemilihan fitur dengan cara. . . .

a)

Berdasarkan EDA

b)

Melihat Feature Importance pada Decision Tree

c)

Melihat kernel pada SVM

d)

Menggunakan domain knowledge

e)

Menggunakan jumlah K pada KNN