wayground logo

Free Printable Worksheets

NEW

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Module 2 Quiz Preparation

Total questions: 20

Worksheet time: 3600secs

Name
Class
Date
1.

Misalkan kita membuat array/list dengan nama variabel x dan berisi sesuai dengan gambar. Agar dapat mengambil array berikut:

array([[11, 14, 16],

[21, 24, 26],

[31, 34, 36]])

maka code yang tepat adalah

a)

x[-4:-1, np.array([1, 4, 6])]

b)

x[1:4, np.array([1, 4, 6])]

c)

x[-4:-1, np.array([-9, -6, -4])]

d)

x[1:4, np.array([-9, -6, -4])]

e)

Semua jawaban benar

2.

Jika kita ingin generate array 2-D mengandung 3 baris dan 5 kolom random integer dari 0 sampai 100, maka code yang tepat digunakan adalah

a)

random.rand(3,5)

b)

random.randint(100, size=(3, 5))

c)

Tidak ada yang benar

d)

random.randint(100, size=(5, 3))

e)

random.randn(3,5)

3.

Jika kita memiliki df1 (atas) dan df2 (bawah) seperti pada gambar dan ingin menampilkan data seperti data di bawah ini:

A B C D F

A0 B0 C0 D0 NaN

A1 B1 C1 D1 NaN

A2 B2 C2 D2 NaN

A3 B3 C3 D3 NaN

NaN B0 NaN D0 F0

NaN B1 NaN D1 F1

NaN B3 NaN D3 F3

NaN B4 NaN D4 F4

maka code yang tepat digunakan adalah

a)

join = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='outer')

b)

join = pd.concat([df1, df2], axis=1, join='inner')

c)

join = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='inner')

d)

Tidak ada yang benar.

e)

join = pd.concat([df1, df2], axis=1, join='outer')

4.

Jika kita ingin mengetahui jumlah data `clarity` yang unik pada data `diamonds`, code yang tepat digunakan adalah

a)

df['clarity'].nunique()

b)

Semua pilihan benar.

c)

len(pd.unique(df['clarity']))

d)

len(df['clarity'].unique())

e)

len(df['clarity'].value_counts())

5.

Manakah cara yang tepat untuk mencari median harga berlian dengan jumlah carat lebih dari 0.1?

a)

df[df['carat']>=0.1]['price'].median()

b)

df[df['carat']==0.1]['price'].sum()/len(df[df['carat']==0.1])

c)

df[df['carat']>0.1]['price'].median()

d)

df.loc[df['carat']>0.1, 'price'].mean()

e)

Semua jawaban benar

6.

Interpretasi manakah yang tepat untuk menggambarkan output dari kode berikut berdasarkan gambar tersebut:

df.groupby('cut').mean().sort_values('depth', ascending=True)['depth'].iloc[:3]

a)

3 `cut` dengan rata-rata `depth` terendah

b)

3 `cut` dan `depth` dengan rata-rata `depth` tertinggi

c)

3 `cut` dan `depth` dengan rata-rata `depth` terendah

d)

3 `cut` dengan rata-rata `depth` tertinggi

e)

Rata-rata `depth` berdasarkan `cut`nya

7.

Berdasarkan gambar berikut, mana cara yang paling tepat untuk melakukan uji korelasi antara `depth` dan `table`?

a)

df[['depth','table']].corr()

b)

df.corr()[['depth','table']]

c)

df['depth'].corr(df['table'])

d)

df['depth'].corr(df['table'], method = 'pearson')

e)

df['depth'].corr(df['table'], method = 'spearman')

8.

Untuk menjawab pertanyaan 'Apakah terdapat perbedaan nilai exam module 2 oleh student Purwadhika di tiap cabangnya?', uji hipotesis yang tepat digunakan adalah

a)

Wilcoxon

b)

Mann-whitney U

c)

Chi-square test

d)

t-test independent

e)

Kruskal-Wallis

9.

Dalam uji hipotesis, kita mengenal istilah "Two-Tail Test". Manakah pernyataan yang tepat mengenai Two-Tail Test?

a)

Variabel yang diuji pada Two-Tail Test memiliki distribusi right skewed atau left skewed

b)

Two-Tail Test digunakan untuk menguji apakah rata-rata dari satu kelompok berbeda dengan rata-rata teoritis

c)

Two-Tail Test digunakan ketika kita punya alasan kuat untuk menentukan arah hipotesis alternatifnya ke arah tertentu (hanya lebih besar atau hanya lebih kecil dari nilai parameter)

d)

Two-Tail Test hanya ada pada parametric test

e)

Two-Tail Test tidak bisa digunakan pada Proportion Z-test

10.

Dalam menentukan plot visualisasi yang tepat, perlu adanya tujuan yang spesifik agar visualisasi yang ditampilkan relevan dan insightful. Jika kita ingin menampilkan perbandingan biaya rata-rata makan siang yang dikeluarkan oleh murid Purwadhika berdasarkan kelas dan jenis kelamin, maka plot yang tepat digunakan adalah

a)

Horizontal bar plot

b)

Histogram

c)

Line plot

d)

Scatterplot

e)

Stacked bar plot

11.

Ketika ingin menyimpan bilangan float pada MySQL, maka tipe data yang tepat digunakan adalah

a)

INT

b)

VARCHAR

c)

FLOAT

d)

BOOLEAN

e)

DECIMAL

12.

Mana diantara query berikut untuk mengambil waktu saat ini:

A. SELECT DATE ( NOW() ) as today;

B. SELECT DATE_FORMAT( NOW( ) , '%Y-%m-%d' ) as today;

a)

A

b)

B

c)

A dan B

d)

Tidak ada yang benar

13.

Diantara pernyataan berikut terkait distribusi normal, mana pernyataan yang salah:

A. Distribusi normal memiliki nilai median dan mean yang berbeda

B. Untuk melihat distribusi normal perlu menggunakan histogram, scatterplot dan boxplot

C. Selain data numerik, kita juga harus memperhatikan distribusi normal pada data kategorikal

a)

A

b)

A dan B

c)

A, B dan C

d)

Semua jawaban salah

14.

Diantara pernyataan berikut mana yang benar terkait uji hipotesis:

a)

Kita tidak bisa melakukan uji hipotesis jika data yang dimiliki tidak terdistribusi normal

b)

Z-test digunakan untuk menguji hipotesis perbedaan median

c)

Wilcoxon, Mann-whitney U, Kruskal-Wallis dan Friedman merupakan uji hipotesis yang digunakan jika jumlah data yang dimiliki cukup besar

d)

D'Agostino-Pearson bukan merupakan uji hipotesis

15.

Manakah diantara pernyataan berikut yang benar terkait alternative hypothesis (Ha)?

a)

Tidak ada perbedaan antara nilai TOEFL pelamar kelas DTI (Digital Talent Incubator) Purwadhika yang pernah bepergian ke luar negeri dengan yang belum pernah bepergian ke luar negeri

b)

Kecepatan makan Tanboy Kun sama dengan Nex Carlos jika diberikan porsi yang bervariatif

c)

Data gaji karyawan Purwadhika tidak mengikuti distribusi gaussian

d)

Pengaruh bermain Valorant terhadap nilai siswa Purwadhika tidak signifikan

16.

Jika kita ingin melihat korelasi antara harga dengan karat, maka visualisasi yang tepat digunakan adalah

a)

Bar plot

b)

Line plot

c)

Boxplot

d)

Scatterplot

e)

Histogram

17.

Jika kita memiliki distribusi nilai karat seperti pada gambar, maka istilah yang tepat untuk menggambarkan distribusi tersebut adalah

a)

Uniform

b)

Normal

c)

Left-skewed

d)

Negative-skewed

e)

Positive-skewed

18.

Jika kita memiliki tabel employees dengan kolom emp_no, birth_date, first_name, last_name, gender dan hire_date serta tabel salaries dengan kolom emp_no, salary, from_date dan to_date; maka agar dapat menghasilkan 5 nama lengkap karyawan dengan gaji di atas 100.000, query yang tepat digunakan adalah

a)

b)

c)

d)

19.

Jika kita ingin menampilkan 5 nama kota, nama distrik dan nama negara dari tabel `city` dan `country` dengan luas permukaan (`SurfaceArea`) lebih dari 10 juta seperti pada gambar, maka query yang tepat digunakan adalah

a)

b)

c)

d)

20.

Jika kita ingin menampilkan nama provinsi unik yang ada di pulau Sumatera pada database world seperti pada gambar, maka query yang tepat digunakan adalah

a)

b)

c)

d)