NEW
Font size
WorksheetsData Mining - P4 - Pemahamana Data
Total questions: 15
Worksheet time: 15mins
Mengapa data harus dipahami dengan baik?
karena data mentah harus diolah agar dapat digunakan
karena data dapat dipastikan kualitasnya
karena data harus sesuai dengan keinginan peneliti
karena data tidak boleh ada yang kosong
Tujuan tahap pemahaman data (data understanding) adalah memberikan gambaran awal mengenai hal berikut ini, kecuali:
kekuatan data
batasan penggunaan data
tingkat kesesuaian data dengan permasalahan
pemilik data
Berikut ini termasuk bentuk sumber data internal yang berasal dari instansi, KECUALI:
file excel
database
dokumen
repository UCI
Indonesia memiliki portal satu data Indonesia yang dapat diakses di:
data.id
data.go.id
data.ac.id
katadata.id
Data nilai mahasiswa di Universitas Budi Luhur tersimpan dalam 2 basis data terpisah yang menggunakan Oracle dan MySQL. Data tersebut termasuk dalam:
structured data
unstructured data
multiple data
duplicate data
Berikut ini contoh bentuk data tidak terstruktur, kecuali:
data image
data tweet
data csv
data video
Jika dilihat dari sifatnya, data "jenis kelamin" termasuk data:
data diskrit
data kontinu
data dikotomi
data ordinal
Data yang didapatkan dari sumber pertama yang pengumpulannya dilakukan sendiri oleh peneliti, termasuk:
data primer
data sekunder
data utama
data sumber
Data nilai mahasiswa memiliki rentang dari 0-100 dan tidak ada data nilai negatif. Jenis/tipe data tersebut termasuk:
ordinal
interval
rasio
nominal
Berikut ini jenis/tipe data yang dapat dikenai operasi aritmatika:
rasio dan nominal
nominal dan interval
ordinal dan rasio
rasio dan interval
Dari satu atribut berisi sejumlah data bertipe numerik, dapat diperoleh statistik deskriptif berikut ini, kecuali:
mean
median
korelasi
kuartil
Berikut ini pernyataan yang benar mengenai simpangan baku:
menunjukkan banyaknya data
dapat diterapkan pada data bertipe ordinal dan interval
semakin besar nilainya, data semakin dekat dengan nilai rerata
semakin kecil nilainya, distribusi data semakin tidak tersebar
Jika diketahui data jumlah mahasiswa untuk setiap fakultas di UBL, maka bentuk visualisasi data yang tepat untuk menggambarkan komposisi jumlah mahasiswa di UBL, adalah:
line chart
bar chart
pie chart
scatter plot
Bentuk grafik berikut ini dapat digunakan untuk menemukan pencilan (outlier) dari data:
bar chart
pie chart
histogram
boxplot
Dalam statistik deskriptif, median nilainya selalu sama dengan:
mean
kuartil 1
kuartil 2
kuartil 3
