NEW
Font size
WorksheetsKuis Data Mining
Total questions: 20
Worksheet time: 20mins
Apa itu data mining?
Disiplin ilmu yang fokusnya pada pencarian data pada suatu organisasi/industri
Disiplin ilmu yang mempelajari berbagai teknik statistika untuk menyelesaikan masalah pribadi
Disiplin ilmu yang mempelajari metode untuk
mengekstrak pengetahuan atau menemukan pola dari suatu data yang besar
Disiplin ilmu yang tujuannya mengubah data mentah (raw data) informasi yang lebih bersih dan bisa digunakan untuk pengolahan data
Berikut ini yang bukan merupakan Data Mining adalah :
Pengelompokkan informasi yang mirip dalam konteks
tertentu pada hasil pencarian
Peneliti medis mencari pengelompokkan data penyakit
pasien berdasarkan data diagnosis, umur, dsb.
Analisis gambar laporan keuangan penjualan perusahaan
Pemanfaatan data penjualan perusahaan untuk
mendapatkan pola prediksi stok yang sebaiknya
disediakan pada tahun berikutnya
Berikut ini yang bukan masalah pada data yang luar biasa banyaknya adalah:
Jumlah data yang luar biasa
Data berdimensi tinggi
Aplikasi baru dan canggih
Visualisasi data harus berwarna
Ada 5 peran utama data mining, yaitu:
estimasi, forecasting, klasifikasi, klastering, dan visualisasi
estimasi, transformasi data, klasifikasi, klastering, dan visualisasi
estimasi, forecasting, klasifikasi, klastering, dan asosiasi
estimasi, korelasi, klasifikasi, klastering, dan asosiasi
Waktu Pengiriman Pizza dapat dihitung dengan formula/rumus hasil dari teknik data mining :
Asosiasi
Klasifikasi
Estimasi
Clustering
Pihak penyusun kebijakan kampus membutuhkan pola kelulusan mahasiswa agar bisa memprediksi lulus tepat waktu atau tidak, maka perlu dilakukan metode :
Clustering
Asosiasi
Estimasi
Klasifikasi
Pemilik warung membutuhkan pola belanja pelanggannya karena akan memberikan diskon atau paket khusus kepada pelanggannya. Hal ini dapat diselesaikan menggunakan :
Asosiasi
Estimasi
Forecasting
Klasifikasi
Berdasarkan jenis/metode pembelajarannya, maka clustering termasuk dalam ....
Supervised Learning
Unsupervised Learning
Semi Supervised Learning
Reinforcement Learning
Decision Tree (CART, ID3, C4.5, Credal DT, Credal C4.5, Adaptative Credal C4.5), Naive Bayes (NB), K-Nearest Neighbor (kNN), Linear Discriminant Analysis (LDA), Logistic Regression (LogR) adalah algoritma yang bisa digunakan untuk metode ....
Klasifikasi
Clustering
Asosiasi
Estimasi
Contoh metode klasifikasi yang menggunakan prinsip probabilitas dan Teorema Bayesian, adalah
Naive Bayes
Decision Tree
KNN
Neural Network
Pemilihan dan penerapan teknik yang sesuai untuk mencapai tujuan (misalnya menerapkan decision tree C.45 pada peran klasifikasi), disebut pada fase .....
Evaluation
Deployment
Modeling
Data Understanding
Library dasar python yang digunakan untuk memasukkan data (import) dari berbagai format: CSV, file teks, Ms.Excel, database SQL,dan format HDF5 adalah
numpy
pandas
matplotlib
Scikit-learn
Apabila berperan sebagai end user, tugasnya dalam data mining adalah
mempresentasikan data
mengeksplorasi data
menggabungkan data
membuat keputusan
Apabila ingin memprediksi cuaca pada tanggal 5 November 2021 pada jam 08.00, maka teknik data mining yang dipilih adalah.....
Clustering
Forecasting
Asosiasi
Klasifikasi
Pada proses data preparation (persiapan data) , dilakukan beberapa tahap ini, kecuali .....
data cleaning
data integration
data mining
data transformation
Akurasi adalah
Ukuran di mana model data mining diterapkan pada dataset yang berbeda.
Ukuran dari seberapa baik model mengkorelasikan antara hasil dengan atribut dalam data yang telah disediakan.
Ukuran apakah model tersebut memberikan informasi yang
berguna.
Ukuran yang menentukan faktor atau parameter yang menyebabkan class/label/target terjadi.
Pada tahap Business Understanding, hal yang tidak perlu dilakukan adalah:
Menerjemahkan tujuan dan batasan ruang lingkup ke dalam formulasidari definisi masalah data mining.
Menyiapkan strategi awal untuk mencapai tujuan bisnis atau unit penelitian.
Menulis source code agar software yang dibangun sesuai dengan analisis kebutuhan pelanggan
Menentukan tujuan dan persyaratan proyek bisnis atau unit penelitian dengan jelas.
Evaluasi kualitas data (misalnya cek outlier, missing value) dilakukan pada tahap apa pada metodologi CRISPDM?
Business Understanding
Data Preparation
Deployment
Data Understanding
Metode klasifikasi yang hasil pemodelannya berupa pohon adalah :
Neural Network
C4.5
KNN
Naive Bayes
Berdasarkan jenis pembelajarannya, algoritma melakukan proses belajar berdasarkan nilai dari variabel target yang terasosiasi dengan nilai dari variabel
prediktor disebut .....
Supervised Learning
Unsupervised Learning
Semi-Supervised Learning
Reinforcement Learning
