Lompat ke konten
nalar

Evaluasi Tengah Semester (UTS): Rangkuman & Kisi-kisi

Rangkuman Minggu 1–8 (KDD, preprocessing, data warehouse & OLAP, aturan asosiasi, decision tree, Naïve Bayes & KNN, evaluasi model) beserta kisi-kisi, rumus penting, dan strategi mengerjakan UTS.

0 dari 25 dijawabSkor 0
  1. 01Pilihan ganda

    [M1] Tahap KDD tempat algoritma seperti Apriori atau Decision Tree dijalankan adalah …

  2. 02Pilihan ganda

    [M1] Atribut kode_pos paling tepat dikategorikan sebagai …

  3. 03Hitung

    [M1] Data: 4, 8, 6, 5, 3, 7, 100. Berapa median-nya?

  4. 04Pilihan ganda

    [M2] Teknik yang tepat untuk mengisi nilai hilang pada atribut pendapatan yang miring kanan adalah …

  5. 05Hitung

    [M2] Normalisasi min-max nilai 70 dengan min = 20 dan max = 120 ke rentang [0, 1].

  6. 06Hitung

    [M2] Z-score untuk x = 80 bila μ = 65 dan σ = 10.

  7. 07Pilihan ganda

    [M2] Tujuan utama PCA adalah …

  8. 08Pilihan ganda

    [M3] Operasi OLAP yang mengubah tampilan dari penjualan per kota menjadi per wilayah adalah …

  9. 09Pilihan ganda

    [M3] Pada star schema, tabel yang menyimpan ukuran numerik seperti total_penjualan adalah …

  10. 10Pilihan ganda

    [M3] Memilih data hanya untuk tahun = 2025 dari kubus (tahun × produk × toko) disebut …

  11. 11Hitung

    [M4] Dataset 9 transaksi klasik: {I1,I2} muncul 4 kali. Berapa support {I1, I2}? (3 desimal)

  12. 12Hitung

    [M4] I1 muncul 6 kali, {I1, I2} 4 kali. Berapa confidence I1 → I2? (3 desimal)

  13. 13Hitung

    [M4] Lanjutan: I2 muncul 7 dari 9 transaksi. Berapa lift I1 → I2? (3 desimal)

  14. 14Pilihan ganda

    [M4] Sifat Apriori menyatakan …

  15. 15Pilihan ganda

    [M5] Keunggulan FP-Growth dibanding Apriori adalah …

  16. 16Hitung

    [M6] Hitung entropy himpunan dengan 9 Yes dan 5 No. (3 desimal)

  17. 17Hitung

    [M6] Hitung Gini himpunan dengan 9 Yes dan 5 No. (3 desimal)

  18. 18Hitung

    [M6] Outlook membagi Play Tennis: Sunny (2Y,3N, E=0.971), Overcast (4Y,0N, E=0), Rain (3Y,2N, E=0.971). Hitung Gain(Outlook). (3 desimal)

  19. 19Pilihan ganda

    [M6] Algoritma CART menggunakan ukuran pemilihan atribut …

  20. 20Hitung

    [M7] Laplace smoothing: nilai Overcast muncul 0 kali di kelas No (5 data), Outlook punya 3 nilai. Hitung P(Overcast | No). (3 desimal)

  21. 21Pilihan ganda

    [M7] Algoritma yang wajib dinormalisasi fiturnya sebelum digunakan adalah …

  22. 22Hitung

    [M8] TP = 30, FP = 20, FN = 10, TN = 140. Hitung recall.

  23. 23Hitung

    [M8] Data sama (TP = 30, FP = 20, FN = 10). Hitung F1. (3 desimal)

  24. 24Pilihan ganda

    [M8] Untuk data sangat tidak seimbang, teknik validasi yang paling tepat adalah …

  25. 25Uraian

    [Studi kasus terpadu] Minimarket memiliki data transaksi kasir 2 tahun (OLTP), data member, dan data promo. Manajer ingin (a) tata letak rak yang meningkatkan penjualan silang dan (b) memprediksi member yang akan berhenti belanja. Rancang solusi mengikuti KDD: sumber data, preprocessing, skema warehouse, algoritma untuk (a) dan (b), serta metrik evaluasi.