WorksheetsData Preprocessing
Total questions: 25
Worksheet time: 13mins
Jelaskan tujuan dari data preprocessing menurut penjelasan pada gambar.
Data preprocessing bertujuan mempersiapkan data sebelum dianalisis untuk memperbaiki kualitas data sebelum melakukan analisis data mining.
Data preprocessing bertujuan untuk mengurangi jumlah data yang tersedia agar analisis lebih cepat.
Data preprocessing bertujuan untuk menghapus seluruh data yang tidak relevan tanpa mempertimbangkan kualitas data.
Data preprocessing bertujuan untuk menambah noise pada data agar hasil analisis lebih bervariasi.
Sebutkan dua contoh atribut data bertipe nominal yang disebutkan pada gambar.
Jenis kelamin (laki-laki dan perempuan) dan warna (merah, biru, dan hijau).
Umur (20 tahun, 30 tahun) dan tinggi badan (160 cm, 170 cm).
Berat badan (50 kg, 60 kg) dan suhu (dingin, panas).
Tanggal lahir (1 Januari, 2 Februari) dan nomor urut (1, 2, 3).
Apa yang dimaksud dengan tipe binary menurut penjelasan pada gambar?
Tipe binary merupakan kasus khusus dari atribut nominal yang hanya memiliki dua kategori atau nilai, contohnya adalah atribut 'Ya' atau 'Tidak'.
Tipe binary adalah tipe data yang hanya digunakan untuk menyimpan angka desimal.
Tipe binary adalah tipe data yang hanya digunakan untuk menyimpan karakter huruf.
Tipe binary adalah tipe atribut yang memiliki lebih dari dua kategori atau nilai.
Tipe atribut data yang kategorinya memiliki urutan atau peringkat tertentu, tetapi tidak menunjukkan besaran jarak antarkategorinya disebut...
Tipe ordinal
Tipe nominal
Tipe interval
Tipe rasio
Tipe numerik dapat dibagi menjadi dua subkategori, yaitu... dan ...
Diskret dan kontinu
Primer dan sekunder
Kualitatif dan kuantitatif
Nominal dan ordinal
Manakah dari berikut ini yang merupakan contoh nilai numerik diskret?
A. Jumlah anak dalam sebuah keluarga
B. Tinggi badan
C. Berat badan
D. Usia
Sebutkan teknik utama dalam proses data cleaning yang digunakan untuk mengisi nilai yang hilang pada dataset!
Teknik mengisi nilai yang hilang
Teknik normalisasi data
Teknik reduksi dimensi
Teknik encoding label
Teknik apa yang digunakan untuk mengurangi kesalahan atau variasi yang tidak diinginkan dalam data sehingga data menjadi lebih bersih?
Teknik menghaluskan noisy data
Teknik memperbesar variasi data
Teknik menambah noise pada data
Teknik mengacak data
Teknik apa yang digunakan untuk memperbaiki data yang mengalami kontradiksi atau inkonsistensi?
Teknik menyelesaikan inkonsistensi
Teknik enkripsi data
Teknik kompresi data
Teknik normalisasi relasi
Teknik apa yang membagi data menjadi beberapa kelompok (bin) atau segmen berdasarkan batas tertentu?
Teknik binning
Teknik normalisasi
Teknik encoding
Teknik sampling
Teknik apa yang menggunakan model regresi untuk mengestimasi nilai data yang hilang atau mengoreksi data yang noisy?
Teknik regresi
Teknik clustering
Teknik klasifikasi
Teknik asosiasi
Teknik apa yang mengelompokkan data berdasarkan kesamaan atau pola tertentu, seperti pola pembelian pelanggan?
Teknik grouping
Teknik regresi
Teknik klasifikasi
Teknik prediksi
Jelaskan tujuan utama dari proses data integration sebelum digunakan untuk analisis lebih lanjut.
Tujuan utama data integration adalah memastikan data konsisten, lengkap, dan akurat sebelum analisis lebih lanjut.
Tujuan utama data integration adalah mempercepat proses input data tanpa memperhatikan kualitas data.
Tujuan utama data integration adalah mengurangi jumlah data yang tersedia untuk analisis.
Tujuan utama data integration adalah menghapus seluruh data yang tidak relevan tanpa pengecekan lebih lanjut.
Pada proses penyeragaman format dalam data integration, format tanggal apa yang digunakan agar semua cabang konsisten?
Format tanggal yang digunakan adalah 'DD/MM/YYYY'.
Format tanggal yang digunakan adalah 'MM-DD-YYYY'.
Format tanggal yang digunakan adalah 'YYYY/DD/MM'.
Format tanggal yang digunakan adalah 'YYYY-MM-DD'.
Dalam contoh normalisasi data, jika pendapatan bulanan Rp700.000 diubah menjadi skala 0 hingga 1, berapa nilai normalisasi untuk Rp700.000?
0
0,5
1
0,7
Pada proses generalisasi data, informasi kota tempat tinggal pelanggan dapat dikelompokkan menjadi kategori yang lebih luas. Manakah dari berikut ini yang merupakan kategori hasil generalisasi?
Nama jalan
Nama provinsi
Desa (x), Kelurahan (y), Kota (z)
Nomor rumah
Jelaskan apa yang dimaksud dengan data reduction dalam konteks data mining.
Data reduction adalah proses yang dilakukan untuk mengurangi volume data, tetapi tetap mempertahankan integritas informasi penting dalam dataset.
Data reduction adalah proses menambah volume data agar analisis lebih kompleks.
Data reduction adalah proses menghapus seluruh data yang tidak diperlukan tanpa mempertimbangkan informasi penting.
Data reduction adalah proses mengubah data menjadi format gambar untuk visualisasi.
Teknik apa yang digunakan untuk mengurangi jumlah fitur pada dataset dengan tetap mempertahankan informasi yang paling signifikan?
Principal component analysis (PCA)
K-Nearest Neighbor (KNN)
Naive Bayes
Decision Tree
Dalam konteks penjualan harian sebuah perusahaan, teknik agregasi data dapat digunakan untuk mengurangi jumlah entri data penjualan. Data penjualan harian dapat diagregasi menjadi data penjualan mingguan atau bulanan.
Benar
Salah
Jika tujuan analisis adalah untuk memahami perilaku pembelian pelanggan di area urban, data apa yang sebaiknya dipilih dari dataset yang besar?
Data dari area urban saja yang dipertahankan untuk analisis selanjutnya.
Data dari area rural saja yang dipertahankan untuk analisis selanjutnya.
Data dari seluruh area tanpa memfilter area urban.
Data dari area suburban saja yang dipertahankan untuk analisis selanjutnya.
Apa yang dimaksud dengan tipe data kualitatif dalam konteks statistik?
Tipe data yang memiliki urutan tetapi tidak memiliki jarak yang jelas
Tipe data yang dapat dihitung dan memiliki nilai numerik
Tipe data yang dapat diukur dan dinyatakan dalam angka
Tipe data yang hanya dapat dikategorikan tanpa urutan
Dalam analisis data, apa yang dimaksud dengan outlier?
Data yang berada jauh dari nilai rata-rata dan dapat mempengaruhi hasil analisis
Data yang memiliki nilai rata-rata yang sangat tinggi
Data yang tidak relevan dan harus dihapus dari dataset
Data yang memiliki nilai yang sama dengan data lainnya
Manakah dari berikut ini yang merupakan contoh atribut data bertipe interval?
Jumlah anak dalam sebuah keluarga
Temperatur dalam derajat Celsius
Jenis kelamin (laki-laki dan perempuan)
Warna mobil (merah, biru, hijau)
Sebutkan dua contoh atribut data bertipe ordinal yang sering digunakan dalam survei.
Umur (20 tahun, 30 tahun)
Warna mobil (merah, biru, hijau)
Jenis kelamin (laki-laki dan perempuan)
Skala kepuasan (sangat tidak puas, tidak puas, netral, puas, sangat puas)
Apa yang dimaksud dengan teknik normalisasi dalam pengolahan data?
Proses menambah noise pada data untuk variasi.
Proses mengelompokkan data berdasarkan kesamaan.
Proses menghapus data yang tidak relevan dari dataset.
Proses mengubah data ke dalam skala yang sama untuk menghindari bias dalam analisis.
