Komp. Big Data - TT - Kuis [PDF]

Citation preview

Dashboard / My courses / ATA 2020/2021 | 2-FTI | Komputasi Big Data | TEAM TEACHING / Pertemuan 3 : Introduction to Apache Hadoop / Kuis M3 : Introduction to Hadoop



Started on Monday, 22 March 2021, 11:44 AM State Finished Completed on Monday, 22 March 2021, 11:49 AM Time taken 5 mins 10 secs Grade 100.00 out of 100.00 Question 1



Komponen layanan inti Hadoop adalah



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Speed, consistency, dan volume b. SQL, NoSQL, Cluster c. ClickStream, Sensor, dan Sentiment d. MapReduce, HDFS, dan YARN 



The correct answer is: MapReduce, HDFS, dan YARN



Question 2



Properti Big data yang penting, salah satunya adalah reliability, yaitu:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Kemampuan menanganai penambahan bebab yang diberikan tanpa penurunan kinerja b. Ketersediaan layanan secara terus menerus c. Handal  d. Kemampuan untuk terus beroperasi walaupun terjadi kegagalan pada beberapa komponen



The correct answer is: Handal



Question 3



Berikut ini yang bukan merupakan Hadoop operation mode, adalah



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Pseudo distributed mode b. Stand alone mode c. Fully-Distributed mode d. Globally distributed mode 



The correct answer is: Globally distributed mode



Question 4



Pernyataan yang benar mengenai MapReduce, adalah:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. membagi masalah besar menjadi masalah kecil yang dapat diselesaikan dengan cepat b. semua benar  c. memproses data besar secara parallel dalam cluster pada commodity hardware d. implementasi dari framework pemrosesan batch



The correct answer is: semua benar



1



Online



Question 5



YARN singkatan dari



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Yet another resource need b. Yahoo’s archived Resource names c. Yet another resource negotiator  d. Yahoo’s another resource name



The correct answer is: Yet another resource negotiator



Question 6



Properti Big data yang penting, salah satunya adalah fault tolerance, yaitu:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Kemampuan untuk terus beroperasi walaupun terjadi kegagalan pada beberapa komponen  b. Handal c. Kemampuan menanganai penambahan bebab yang diberikan tanpa penurunan kinerja d. Ketersediaan layanan secara terus menerus



The correct answer is: Kemampuan untuk terus beroperasi walaupun terjadi kegagalan pada beberapa komponen



Question 7



Terdapat 2 (dua) teknologi Penyimpanan Big Data, yaitu



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Reliable dan Fault tolerance b. SQL dan No-SQL c. On Disk Storage Devices dan In Memory Storage Devices  d. Flashdisk dan harddisk



The correct answer is: On Disk Storage Devices dan In Memory Storage Devices



Question 8



Properti Big data yang penting, salah satunya adalah scalability, yaitu:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Kemampuan menanganai penambahan bebab yang diberikan tanpa penurunan kinerja  b. Handal c. Ketersediaan layanan secara terus menerus d. Kemampuan untuk terus beroperasi walaupun terjadi kegagalan pada beberapa komponen



The correct answer is: Kemampuan menanganai penambahan bebab yang diberikan tanpa penurunan kinerja



Question 9



NoSQl database adalah singkatan dari



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. No Like Structured Query Language database b. Not-only Structured Query Language database  c. Numbered of sequel database d. Numbered of Structured Query Language database



The correct answer is: Not-only Structured Query Language database



Question 10



Berikut yang dimaksud dengan menganalisa data dalam konteks big data adalah:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Menentukan jumlah data dan atribut data b. Descriptive analytics, diagnostic analytics, predictive analytics, dan prescriptive analytics  c. mean statistic analytics, deviation standard analytics, dan percentil analytics d. Classification analytics, regression analytics, clustering analytics, dan hadooping analytics



The correct answer is: Descriptive analytics, diagnostic analytics, predictive analytics, dan prescriptive analytics



Question 11



Hadoop adalah framework yang bekerja bersama tools lain yang beragam. Kelompok yang umum bekerja bersama Hadoop adalah



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. MapReduce, Hive and Hbase  b. MapReduce, Hummer and Iguana c. MapReduce, MySQL and Google Apps d. MapReduce, Heron and Trumpet



The correct answer is: MapReduce, Hive and Hbase



Question 12



Hadoop adalah framework yang



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Melibatkan satu atau lebih cluster Komputer b. Memungkinkan pemrosesan secara terdistribusi terhadap data yang berukuran besar c. Semua benar  d. Menerapkan programming model yang sederhana



The correct answer is: Semua benar



Question 13



Pemrosesan data terdistribusi adalah pemrosesan



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. yang membagi pemrosesan dalam beberapa batch dan dilakukan secara offline b. yang melibatkan pelaksanaan sub-tugas secara bersamaan secara kolektif membentuk tugas yang besar melalui beberapa processor c. yang menggunakan pendekatan pendekatan interaktif tanpa penundaan d. yang menerapkan divide and conquer dalam fisik terpisah, namun terhunung Bersama dalam satu cluster 



The correct answer is: yang menerapkan divide and conquer dalam fisik terpisah, namun terhunung Bersama dalam satu cluster



Question 14



Bagian pekerjaan utama MapReduce adalah



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. map dan combine b. combine dan partition c. shuffle dan sort d. map dan reduce 



The correct answer is: map dan reduce



Question 15



Sistem penyimpanan data cluster adalah



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Kumpulan server atau node digabungkan secara erat, dengan spesifikasi perangkat keras yang sama. Serta terhubung melalui jaringan dan bekerja sebagai satu kesatuan  b. Data disimpan dengan cara menyalin dataset dan meyimpan Salinan tersebut pada beberapa node c. Penyimpanan dan pengaturan data pada perangkat penyimpanan harddisk atau flashdisk, dan menyediakan logical view dari data yang disimpan dalam struktur hirakis direktori file. d. Menyimpan data dengan mempartisi secara horizontal dan pecahan horizontal tersebut di simpan secara terpisah pada node server.



The correct answer is: Kumpulan server atau node digabungkan secara erat, dengan spesifikasi perangkat keras yang sama. Serta terhubung melalui jaringan dan bekerja sebagai satu kesatuan



Question 16



Properti Big data yang penting, salah satunya adalah aviability, yaitu:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Handal b. Kemampuan untuk terus beroperasi walaupun terjadi kegagalan pada beberapa komponen c. Kemampuan menanganai penambahan bebab yang diberikan tanpa penurunan kinerja d. Ketersediaan layanan secara terus menerus 



The correct answer is: Ketersediaan layanan secara terus menerus



Question 17



Type data berikut yang dapat ditangani oleh Hadoop adalah



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Semi – terstruktur b. Terstruktur c. Tidak terstuktur d. Semua benar 



The correct answer is: Semua benar



Question 18



Hadoop adalah platform pemrosesan big data yaitu data yang mempunyai karakteristik kecuali:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Terakumulasi dengan cepat (high speed velocity) b. Volume besar, struktur data yang beragam (variety), dan nilai data yang diperlukan (useful value) c. Inconsistent dan uncertaint d. Jumlah fitur yang tertentu 



The correct answer is: Jumlah fitur yang tertentu



Question 19 Correct



Database NoSQL menggunakan beragam model data untuk mengakses dan mengelola data. Jenis database ini dioptimalkan secara khusus untuk aplikasi yang memerlukan…., yang dicapai dengan mengurangi pembatasan konsistensi data dari database lainnya.



Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. volume data besar, latensi rendah, dan model data fleksibel  b. volume data besar, latensi rendah, dan model data fleksibel c. volume data besar, latensi rendah, dan model data fleksibel d. volume data besar, latensi rendah, dan model data fleksibel



The correct answer is: volume data besar, latensi rendah, dan model data fleksibel



Question 20 Correct



Jenis database NoSQL apa yang membuat dan menjalankan aplikasi yang berjalan dengan dataset yang selalu terhubung menjadi lebih mudah dan sering digunakan untuk jaringan media sosial.



Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Pencarian b. Primary key c. Dokumen d. Grafik 



The correct answer is: Grafik



◄ Materi M3 : Introduction to Hadoop



Jump to...



Kuis M3 : Introduction to Hadoop (khusus kelas MALAM)) ►



Dashboard / My courses / ATA 2020/2021 | 2-FTI | Komputasi Big Data | TEAM TEACHING / Pertemuan 4 : Data Preprocessing / Kuis M4 : Data Preprocessing



Started on Monday, 29 March 2021, 12:29 PM State Finished Completed on Monday, 29 March 2021, 12:32 PM Time taken 3 mins 31 secs Grade 100.00 out of 100.00 Question 1



Bagaimana menangani missing value dengan tepat?



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Imputasi nilai manual Dibiarkan Eliminasi data object A,B,dan C benar 



Question 2



Berikut adalah nama lain dari data objek, kecuali



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Instance Sample Atribut  Record



Question 3



Cara menangani noisy data, kecuali



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Ignore  Regression Clustering Combined Computer



Question 4



Data berupa image, video bahkan suara termasuk jenis data



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Graf Record Multimedia  Ordered



Question 5



data cleaning pada data preprocessing dilakukan..



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Normalisasi dan diskritasi data Dimensionality reduction dan data compression Identifikasi dan integrasi dari multiple database Imputasi, smoothing dan identifikasi  1



Online



Question 6 Correct



Data Cleansing merupakan tahapan untuk membersihkan data kotor sehingga menjadi dataset yang siap diolah. Data kotor tersebut berupa



Mark 5.00 out of 5.00



Select one: missing value A,B,C benar  outlier duplicate data



Question 7



Data-data yang saling berhubungan, yang biasanya ditemukan pada jaringan internet termasuk dalam jenis data



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Graf  Record Ordered Multimedia



Question 8



Imputasi nilai secara otomatis saat menangani incomplete data tidak dapat dilakukan menggunakan



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: interpolasi Nilai tertinggi  Median Rata-rata



Question 9



Jenis kelamin, merupakan salah satu atribut data type…



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Numerik Nominal  Rasio Ordinal



Question 10



Karakteristik data objek merupakan representasi dari



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Data sample Data objek Atribut  Dataset



Question 11



Nilai yang merepresentasikan urutan seperti nilai mata kuliah termasuk dalam atribut data type..



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Nominal Numerik Rasio Ordinal 



Question 12



Normalisasi data dilakukan pada tahap data preprocessing ..



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: data cleaning data reduction data Integration data transformation 



Question 13



Penanganan missing value dapat dilakukan menggunakan nilai estimasi dari probabilitas bersyarat menggunakan metode



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Bayessian  Eliminasi Mean Regresi



Question 14 Correct



Salah satu jenis data record yang diekstrak menjadi kumpulan term dan ditulis berdasarkan frekuensi kemunculan data, termasuk pada jenis data



Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Dokumen  Transaksi Matriks Sosial network



Question 15



Seberapa mudah data dapat dipahami merupakan kualitas data dari..



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Consistency Believability Interpretability  Completeness



Question 16



Statistik dasar untuk mengukur sebaran data salah satunya adalah



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Mean Modus Variance  Median



Question 17



Studi tentang bagaimana menganalisis data dan membersihkan data merupakan salah satu tujuan dari



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Data testing Data validation Data cleansing  Data training



Question 18



Tahapan pertama data preprocessing adalah



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: data reduction data Integration data cleaning  data transformation



Question 19



Tanggal penjualan, nama pelanggan, nama barang, jumlah penjualan merupakan contoh dari



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Dataset penjualan  Atribut penjualan Data sample penjualan Data objek penjualan



Question 20



Tinggi badan, berat badan, usia, dan jenis kelamin merupakan contoh representasi karakteristik dari



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Data objek  Dataset Data sample Atribut



◄ Materi M4 : Data Preprocessing (update 29/03/2021)



Jump to...



Kuis M4 : Data Preprocessing (khusus kelas MALAM)) ►



4/4/22, 11:44 AM



1 pesan baru



Dashboard / My courses / ATA 2021/2022 | 2-FTI | Kompuasi Big Data | TEAM TEACHING / Pertemuan 5: Implementasi Big Data pada Fintech / Kuis M5: Implementasi BigData pada Fintech



Started on Monday, 4 April 2022, 11:30 AM State Finished Completed on Monday, 4 April 2022, 11:44 AM Time taken 14 mins 4 secs Marks 6.00/20.00 Grade 30.00 out of 100.00 Question 1



Berikut ini merupakan karakteristik dari Big Data, kecuali:



Correct Mark 1.00 out of 1.00



Select one: a. Semua salah  b. Veracity c. Volume d. Variety



The correct answer is: Semua salah



Question 2



Server logs merupakan salah satu contoh jenis data:



Correct Mark 1.00 out of 1.00



Select one: a. Tidak Terstruktur b. Semi Terstruktur  c. Terstruktur d. Semua Pilihan Salah



The correct answer is: Semi Terstruktur



Question 3



Pembayaran Kartu prakerja merupakan salah satu proyek yang dikerjakan oleh Link Aja bersama dengan:



Correct Mark 1.00 out of 1.00



Select one: a. Pemerintah  b. BPJS c. Bank Indonesia d. Semua salah



The correct answer is: Pemerintah



1



Online https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=5786711&cmid=867269



1/6



4/4/22, 11:44 AM



Question 4



1 pesan baru



Dalam ekosistem teknologi Data Engineering Link Aja! Apache Airflow berfungsi sebagai:



Incorrect Mark 0.00 out of 1.00



Select one: a. Data Sources Gathering b. Streaming Infrastructure c. Monitoring  d. Batching Infratructure



The correct answer is: Batching Infratructure



Question 5



Kafka dikembangkan pertama kali oleh:



Correct Mark 1.00 out of 1.00



Select one: a. Linkedin  b. Yahoo c. Facebook d. Google



The correct answer is: Linkedin



Question 6



Berikut ini yang bukan contoh data terstruktur adalah:



Incorrect Mark 0.00 out of 1.00



Select one: a. Nama pelanggan b. Nomor KTP  c. Email d. Nomor telepon



The correct answer is: Email



Question 7



Berikut ini yang merupakan arsitektur Big Data adalah:



Incorrect Mark 0.00 out of 1.00



Select one: a. Arsitektur Beta dan Kappa b. Arsitektur Lambda dan Kappa c. Arsitektur Alfa dan Lambda  d. Arsitektur Alfa dan Beta



The correct answer is: Arsitektur Lambda dan Kappa



1



Online https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=5786711&cmid=867269



2/6



4/4/22, 11:44 AM



Question 8



1 pesan baru



Berikut ini merupakan komponen-kompone produksi dalam implementasi big data, kecuali:



Correct Mark 1.00 out of 1.00



Select one: a. MongoDB  b. Presto c. Spark d. Kafka



The correct answer is: MongoDB



Question 9



Data terstrutur disimpan kedalam bentuk:



Incorrect Mark 0.00 out of 1.00



Select one: a. Gambar b. Abstrak c. Semua benar  d. Baris dan kolom



The correct answer is: Baris dan kolom



Question 10



Peran Data Engineer seringkali juga disebut sebagai:



Incorrect Mark 0.00 out of 1.00



Select one: a. Statistician  b. Data Architect c. Business Analyst d. Data Manager



The correct answer is: Data Architect



Question 11



Menjadi platform teknologi keuangan nasional terdepan dan terpercaya merupakan ... dari Link Aja!:



Incorrect Mark 0.00 out of 1.00



Select one: a. Misi b. Visi c. SLogan d. Tujuan 



The correct answer is: Visi



1



Online https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=5786711&cmid=867269



3/6



4/4/22, 11:44 AM



Question 12



1 pesan baru



Berikut ini urutan proses yang dilakukan dalam Arsitektur Kappa adalah:



Incorrect Mark 0.00 out of 1.00



Select one: a. Data Sources, Streaming/Real-Time Ingestion, Streaming/Real-Time Processing, Analytical Data Store, Analytics & Reporting b. Data Sources, Analytical Data Store, Streaming/Real-Time Ingestion, Streaming/Real-Time Processing, Analytics & Reporting  c. Data Sources, Streaming/Real-Time Processing, Streaming/Real-Time Ingestion, Analytical Data Store, Analytics & Reporting d. Data Sources, Streaming/Real-Time Ingestion, Analytical Data Store, Streaming/Real-Time Processing, Analytics & Reporting



The correct answer is: Data Sources, Streaming/Real-Time Ingestion, Streaming/Real-Time Processing, Analytical Data Store, Analytics & Reporting



Question 13



Salah satu aktivitas yang dilakukan oleh Link Aja! dalam mengadopsi alat-alat bantu untuk pengelolaan data adalah:



Incorrect Mark 0.00 out of 1.00



Select one: a. Memprioritaskan data yang memiliki tingkat kepentingan tinggi dan bernilai b. Meningkatkan proses perbaikan kualitas data  c. Memaksimumkan pemanfaatan platform Google Cloud d. Mengoptimalkan jumlah kelompok pengguna yang dapat mengakses



The correct answer is: Memaksimumkan pemanfaatan platform Google Cloud



Question 14



Berikut ini yang bukan termasuk kedalam peran Tim Data di Link Aja! adalah:



Correct Mark 1.00 out of 1.00



Select one: a. Data Analyst b. Data Intelligent  c. Data Scientist d. Data Engineer



The correct answer is: Data Intelligent



Question 15



Berikut ini adalah teknologi yang digunakan oleh Link Aja! pada bagian Persistence Layer, kecuali:



Incorrect Mark 0.00 out of 1.00



Select one: a. Google Big Query  b. Grafana c. PostgreSQL d. Google Cloud Storage



The correct answer is: Grafana



1



Online https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=5786711&cmid=867269



4/6



4/4/22, 11:44 AM



Question 16



1 pesan baru



Salah satu teknologi yang dapat digunakan pada bagian Serving Layer dalam Arsitektur lambda adalah:



Incorrect Mark 0.00 out of 1.00



Select one: a. Spark  b. Flume c. HDFS d. Hive



The correct answer is: Hive



Question 17



Cloudera merilis Kudu pada tahun:



Incorrect Mark 0.00 out of 1.00



Select one: a. 2008 b. 2015 c. 2016 d. 2020 



The correct answer is: 2015



Question 18



Nathan Marz adalah orang yang pertama kali mengembangkan:



Incorrect Mark 0.00 out of 1.00



Select one: a. Storm b. Beam c. Hadoop  d. Hive



The correct answer is: Storm



Question 19



Ukuran kualitas citra merupakan salah satu luaran yang dihasilkan oleh AI/ML Scientist Link Aja! pada proyek:



Incorrect Mark 0.00 out of 1.00



Select one: a. Natural Language processing b. Pembuatan Platform AI/ML  c. Otomasi Produksi AI/ML d. eKYC Improvement



The correct answer is: eKYC Improvement



Question 20



Salah satu karakteristik data tidak terstruktur adalah:



Incorrect Mark 0.00 out of 1.00



Select one: a. Berbasis teks b. Model data dapat ditentukan sebelumnya  c. Terkelola secara fleksibel d. Sulit untuk dicari



1



Online https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=5786711&cmid=867269



5/6



4/4/22, 11:44 AM



1 pesan baru



◄ Materi M5: Implementasi Big Data pada Fintech



Jump to...



Kuis M5: Implementasi BigData pada Fintech (Khusus KELAS MALAM) ►



1



Online https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=5786711&cmid=867269



6/6



4/11/22, 7:58 PM



Kuis M6: BigData di PPATK: Attempt review



Dashboard / My courses / ATA 2021/2022 | 2-FIKTI | Kompuasi Big Data | TEAM TEACHING / Pertemuan 6: Big Data di PPATK / Kuis M6: BigData di PPATK



Started on Monday, 11 April 2022, 7:41 PM State Finished Completed on Monday, 11 April 2022, 7:57 PM Time taken 16 mins 6 secs Grade 100.00 out of 100.00 Question 1



Proses rekursif yang meranking fitur berdasarkan tingkat pentingnya terhadap proses prediksi, salah satunya adalah



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. logistic regression model b. Recursive Feature Elimination  c. Splitting data set ke data train dan data uji d. random forest clssifier



The correct answer is: Recursive Feature Elimination



Question 2



Machine LAerning dapat digolongkan dalam



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. 4 tipe, yaitu: Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning, dan Deep Learning b. dua tipe, yaitu: Unsupervised Learning dan Reinforcement Learning c. 3 tipe: Supervised Learning, Unsupervised Learning, dan Reinforcement Learning  d. satu tipe, yaitu: Deep Learning



The correct answer is: 3 tipe: Supervised Learning, Unsupervised Learning, dan Reinforcement Learning



Question 3



Berikut yang merupakan algoritma yang dapat digunakan untuk model klasifikasi transaksi keuangan adalah



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. confussion matrix, true possitivity b. data splitting menjadi data training dan data testing c. Logistic regression, K-NN, Random Forest  d. C#, Java, Python, R, Ruby, Scala, SQL



The correct answer is: Logistic regression, K-NN, Random Forest



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=5909474&cmid=881829



1/6



4/11/22, 7:58 PM



Kuis M6: BigData di PPATK: Attempt review



Question 4



Berikut teknik Kecerdasan Artifisial yang membuat komputer dapat memahamai asosiasi dan relasi antara object dan



Correct



kejadian adalah



Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Pattern Matching  b. Cognitive Science c. Relative Symbolism d. Heuristic Processing



The correct answer is: Pattern Matching



Question 5



Salah sata tahapan big data analytics adalah data mining, yang memperkerjakan machine learning, yaitu melakukan



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Data engineering, data exploration, data visualization b. penentuan volume data, velocity data, dan varietas data c. data architecure, data acquisition, data cleaning, dan cloud computation d. estimasi atau prediksi, atau mengklasifikasi, atau meng-cluter, atau menentukan asosiasi 



The correct answer is: estimasi atau prediksi, atau mengklasifikasi, atau meng-cluter, atau menentukan asosiasi



Question 6 Correct



Pusat Pelaporan dan Analisis Transaksi Keuangan (PPATK) merupakan lembaga sentral (focal point) yang mengkoordinasikan pelaksanaan upaya pencegahan dan pemberantasan tindak pidana pencucian uang di Indonesia.



Mark 5.00 out of



PPATK dalam tugasnya menerapkan AI (Artificial Intelligence). Pernyataan berikut yang benar mengenai AI adalah



5.00



Select one: a. cabang ilmu dari machine learning b. cabang ilmu dari data mining c. Cabang ilmu dari komputasi big data d. cabang dari ilmu komputer yang menenkankan pada pengembangan mesin cerdas (intelligence), berpikir dan bekerja seperti manusia 



The correct answer is: cabang dari ilmu komputer yang menenkankan pada pengembangan mesin cerdas (intelligence), berpikir dan bekerja seperti manusia



Question 7



Membuat grafik box plot adalah salah satu tahapan dalam implementasi mesin learning, yaitu tahap



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. validasi model b. modelling c. verifikasi model d. eksplorasi data 



The correct answer is: eksplorasi data



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=5909474&cmid=881829



2/6



4/11/22, 7:58 PM



Kuis M6: BigData di PPATK: Attempt review



Question 8



Berikut sistem intelligent yang dapat difungsikan pada bidang Pelaporan pada Pusat Pelaporan dan Analisis Transaksi



Correct



Keuangan (PPATK) adalah



Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. evaluasi laporan b. chat Box untuk layanan bantuan c. dapat keduanya, chat Box untuk layanan bantuan dan evaluasi laporan  d. bukan keduanya, baik chat box maupun evaluasi laporan.



The correct answer is: dapat keduanya, chat Box untuk layanan bantuan dan evaluasi laporan



Question 9



Agent AI yang terbaik adalah ____________



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. yang memerlukan contoh masalah dan basis pengetahuannya dalam memecahkan masalah b. yang memerlukan input untuk memecahkan masalah c. yang memerlukan contoh masalah, basis pengetahuan, dan memerlukan input, untuk memecahkan masalah d. yang dapat memecahkan masalah tanpa intervensi manusia 



The correct answer is: yang dapat memecahkan masalah tanpa intervensi manusia



Question 10 Correct



Jika dalam memodelkan klasifikasi transaksi keuangan, diperoleh nilai akurasi untuk model logistic regression adalah 0,62, model K-NN adalah 0,91, dan model random forest adalah 0,98, maka berarti:



Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. logistic regression lebih akurat dibanding k-NN dan random forest b. random forest memprediksi transaksi wajar paling banyak dibandingkan model K-NN dan logistic regression, yaitu sebesar 98% c. transaksi wajar diprediksi sebesar 62% menurut logistic regression d. random forest lebih akurat dibanding k-NN dan logistic regression 



The correct answer is: random forest lebih akurat dibanding k-NN dan logistic regression



Question 11



Bagian dari sistem Kecerdasan Artifisial yang mengolah pengetahuan adalah



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Data historis b. Hadoop c. Machine Learning  d. Validator



The correct answer is: Machine Learning



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=5909474&cmid=881829



3/6



4/11/22, 7:58 PM



Question 12



Kuis M6: BigData di PPATK: Attempt review



Splitting data set dalam pemodelan mesin learning untuk menganalisa data transaksi keuangan adalah



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. membagi data set menjadi dua bagian, yaitu data training dan data test  b. me-log kan regresi model klasifikasi c. melakukan perankongan dalam rangka mengeliminasi fitur yang kurang berpengaruh d. menampilkan grafik box plot dalam tiap dimensi



The correct answer is: membagi data set menjadi dua bagian, yaitu data training dan data test



Question 13 Correct Mark 5.00 out of 5.00



Pusat Pelaporan dan Analisis Transaksi Keuangan (PPATK) merupakan lembaga sentral (focal point) yang mengkoordinasikan pelaksanaan upaya pencegahan dan pemberantasan tindak pidana pencucian uang di Indonesia. PPATK dalam tugasnya menerapkan AI (Artificial Intelligence) Select one: a. di semua bidang yang tidak melibatkan Sentimen Analisis b. di bidang: Kepegawaian, Kepatuhan Pelaporan, Analisis Transaksi, Pelaporan, Sentimen Analisis, dan Keamanan Data  c. di bidang: Analisis Transaksi d. hanya di bidang Keamanan data.



The correct answer is: di bidang: Kepegawaian, Kepatuhan Pelaporan, Analisis Transaksi, Pelaporan, Sentimen Analisis, dan Keamanan Data



Question 14



Berikut ini yang merupakan tahapan data engineering dalam big data analytics adalah



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. deep learning, machine learning, AI b. data architecure, data acquisition, data cleaning, dan cloud computation  c. penentuan volume data, velocity data, dan varietas data d. data exploration, data mining, data visualization



The correct answer is: data architecure, data acquisition, data cleaning, dan cloud computation



Question 15



Big data analytics, termasuk didalamnya urutan tahapan berikut:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Data engineering, data exploration, data mining, data visualization  b. data architecure, data acquisition, data cleaning, dan cloud computation c. penentuan volume data, velocity data, dan varietas data d. deep learning, machine learning, AI



The correct answer is: Data engineering, data exploration, data mining, data visualization



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=5909474&cmid=881829



4/6



4/11/22, 7:58 PM



Kuis M6: BigData di PPATK: Attempt review



Question 16



Salah satu agen intelligence yang bertugas saat mengumpulkan data melalui sumber Web seperti HTML dokumen,



Correct



gambar, file teksadalah:



Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. web crawler  b. Chat Box c. parser d. Compiler



The correct answer is: web crawler



Question 17



Agen Kecerdasan Artifisial menerima dan bertindak berdasrkan lingkungan (environment) menggunakan



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Sensor maupun Actuator  b. Actuator c. Sensor d. Perceiver



The correct answer is: Sensor maupun Actuator



Question 18



Akurasi model klasifikasi adalah



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. nilai true positive dibagi nilai true negative b. nilai true positive dibagi total data c. jumlah nilai true positive dan true negative dibagi total data  d. nilai true negatif dibagi total data



The correct answer is: jumlah nilai true positive dan true negative dibagi total data



Question 19 Correct



Maksud pernyataan "Pemodelan Machine Learning untuk memprediksi data transaksi keuangan merupakan transaksi wajar atau mencurigakan", adalah



Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. menentukan statistik data historis, untuk input data baru dalam meprediksinya apakah data tersebut berada pada nilai transaksi wajar atau transaksi mencurigakan b. memvalidasi data historis agar data baru menjadi data transaksi wajar c. memverifikaso data historis agar tidak ada transaksi yang mencurigakan d. membangun model terbaik, berdasarkan data historis, untuk input data baru dalam meprediksinya apakah data tersebut suatu transaksi wajar atau transaksi mencurigakan 



The correct answer is: membangun model terbaik, berdasarkan data historis, untuk input data baru dalam meprediksinya apakah data tersebut suatu transaksi wajar atau transaksi mencurigakan



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=5909474&cmid=881829



5/6



4/11/22, 7:58 PM



Kuis M6: BigData di PPATK: Attempt review



Question 20



Pada saat memodelkan mesin learning dalam menganalisa data transaksi keuangan, melakukan perankingan adalah



Correct



tahapan pada



Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. data exploration  b. data engineering c. data visualization d. prediction modelling



The correct answer is: data exploration



◄ Materi M6: BigData di PPATK



Jump to...



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=5909474&cmid=881829



Kuis M6: BigData di PPATK (Kelas MALAM) ►



6/6



Dashboard / My courses / ATA 2020/2021 | 2-FTI | Komputasi Big Data | TEAM TEACHING / Pertemuan 1 : Big Data Computing Overview / Kuis M1 : Big Data Computing Overview



Started on Monday, 8 March 2021, 11:48 AM State Finished Completed on Monday, 8 March 2021, 11:53 AM Time taken 4 mins 57 secs Grade 100.00 out of 100.00 Question 1 Correct



Beragamnya jenis data di dalam Big Data yang meliputi data terstruktur, semi terstruktur dan bahkan data tidak terstruktur, merupakan penjelasan dari dimensi Big Data dalam hal:



Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Velocity Volume Veracity Variety 



The correct answer is: Variety



Question 2



Contoh solusi Big Data, kecuali:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Deteksi Penipuan Semua benar Mesin rekomendasi Input Nilai Mahasiswa 



The correct answer is: Input Nilai Mahasiswa



Question 3



Dalam arsitektur Big Data, solusi berupa rekomendasi, berada pada posisi sebagai:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Data Format Data Computing & Analysis Data Storage Layer End Result 



The correct answer is: End Result



1



Online



Question 4



Dalam ekosistem Big Data, proses pre-prosesing data dapat dilakukan menggunakan:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Facebook Tableu Sqoop  HDFS



The correct answer is: Sqoop



Question 5 Correct



Data Warehouse dibuat dengan menerapkan serangkaian langkah pemrosesan terhadap data yang berasal dari beberapa basis data. Berikut ini adalah yang termasuk dalam pemrosesan data tersebut:



Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Transformasi data Integrasi data Semua benar  Pembersihan data



The correct answer is: Semua benar



Question 6



Dataset dibentuk dari:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Sekumpulan objek yang memiliki fitur yang sama  Semua salah Sekumpulan fitur yang memiliki nilai yang sama Sekumpulan fitur yang memiliki objek yang sama



The correct answer is: Sekumpulan objek yang memiliki fitur yang sama



Question 7



Komponen Komputasi Big Data di lapisan Middleware terdiri dari:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Semua benar Resource Layer SDK Layer  Interface Layer



The correct answer is: SDK Layer



Question 8



Kumpulan data yang disusun dalam tabel berformat persegi panjang yang terdiri dari baris dan kolom disebut sebagai:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Semua salah Flat files  Data Warehouse Database



The correct answer is: Flat files



Question 9



Manakah yang benar dari pernyataan berikut ini:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Prediktif, menilai tindakan Preskriptif, memodelkan perilaku masa lalu Memperkirakan puncak dari kasus positif Covid-19, adalah contoh analisis prediktif.  Deskriptif, perkiraan berdasarkan data yang tersedia



The correct answer is: Memperkirakan puncak dari kasus positif Covid-19, adalah contoh analisis prediktif.



Question 10



Model basis data yang berupa deret waktu (time series):



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Text database Spatial database Temporal database  Semua salah



The correct answer is: Temporal database



Question 11



Objek disebut juga:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Semua benar  Unit Data points Record



The correct answer is: Semua benar



Question 12



Salah satu keunggulan DGX A100:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Tidak membutuhkan ruang yang besar Semua benar  Konsumsi daya lebih sedikit Biaya lebih murah



The correct answer is: Semua benar



Question 13



Sekumpulan tabel dimana bentuk setiap tabel analog dengan flat file, disebut:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: DBMS Data Warehouse Database  Semua salah



The correct answer is: Database



Question 14



Semakin banyak data hingga mencapai ukuran Peta Byte atau bahkan lebih, merupakan penjelasan dari dimensi Big Data dalam hal:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Variety Volume  Velocity Veracity



The correct answer is: Volume



Question 15



Sumber data yang digunakan dalam aplikasi Big Data dapat berupa:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Data Media Sosial Data Finansial Data Asuransi Kesehatan Semua benar 



The correct answer is: Semua benar



Question 16



Tempat penyimpanan data yang dikumpulkan di lokasi berbeda (basis data relasional) dan disimpan menggunakan skema terpadu:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Spatial Database Semua benar Data Warehouse  Transactional database



The correct answer is: Data Warehouse



Question 17



Tipe nilai dapat berupa:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Numerik  Fitur Semua salah Object



The correct answer is: Numerik



Question 18



Unit informasi tunggal disebut:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Nilai  Fitur/atribut Dataset Objek



The correct answer is: Nilai



Question 19



Visualisasi dari hasil analisis Big Data dapat berupa:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Grafik 3D Semua benar  Tabel Plot



The correct answer is: Semua benar



Question 20



Yang merupakan framework untuk Machine Learning:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Semua benar Apache Spark MLlib  Azure ML Amazon ML



The correct answer is: Apache Spark MLlib



◄ Materi M1 : Big Data Computing Overview



Jump to...



Kuis M1 : Big Data Computing Overview (Khusus Kelas Malam) ►



Dashboard / My courses / ATA 2020/2021 | 2-FTI | Komputasi Big Data | TEAM TEACHING / Pertemuan 2 : Big Data Computing, Applications and Technologies / Kuis M2 : Big Data Computing, Applications and Technologies



Started on Monday, 15 March 2021, 11:41 AM State Finished Completed on Monday, 15 March 2021, 11:44 AM Time taken 3 mins 42 secs Grade 100.00 out of 100.00 Question 1



Arsitektur Hadoop terdiri dari:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Storage layer, Processing Layer, Application Layer b. Data layer, Processing Layer, Service Layer c. Storage layer, Service Layer, Application Layer d. Storage layer, Resource Management Layer, Application Layer 



The correct answer is: Storage layer, Resource Management Layer, Application Layer



Question 2



Berikut ini adalah saran untuk memasuki era Analytic 3.0:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Pilih target dan sub-target analytics 3.0 b. Semua benar  c. Tambahkan beberapa data volume besar yang tidak terstruktur d. Mulailah dengan kemampuan yang ada untuk manajemen data dan analitik



The correct answer is: Semua benar



Question 3



Berikut ini yang harus dilakukan oleh perusahaan 1.0, kecuali:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Temukan pelanggan terbaik, tetapkan harga terbaik kepada mereka b. Membuat analitik dan keputusan berbasis fakta elemen kunci dari hubungan pelanggan, produk dan layanan, strategi, dan persaingan  c. Buat penawaran yang efektif d. Pahami biaya dan dorong kinerja yang lebih baik



The correct answer is: Membuat analitik dan keputusan berbasis fakta elemen kunci dari hubungan pelanggan, produk dan layanan, strategi, dan persaingan



1



Online



Question 4



Contoh Analytic 3.0:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Analisis untuk tren, pola, prediksi, pengoptimalan, kesadaran situasional b. Data volume tinggi waktu nyata dari sensor dan mesin c. Semua benar  d. Fokus pada anomali dan pengecualian



The correct answer is: Semua benar



Question 5



Contoh Aplikasi Machine Learning dan Analitik Prediktif:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Prediksi wabah penyakit b. Penetapan harga dinamis c. Semua benar  d. Prediksi Cashflow



The correct answer is: Semua benar



Question 6



Contoh data tidak terstruktur:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Data pegawai b. Data media sosial  c. Semua benar d. Data transaksi penjualan



The correct answer is: Data media sosial



Question 7



Contoh implementasi dalam perusahaan:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Procter & Gamble melakukan Analisis sentimen media sosial real time untuk "Pulsa Konsumen" b. Semua benar  c. Sistem Manajemen Inventaris Cerdas pada perusahaan Ford, menyarankan pesanan mingguan untuk dealer dan telah meningkatkan pendapatan sebesar $ 100 juta / tahun d. Monsanto membayar hampir $ 1 miliar untuk The Climate Company, yang mengumpulkan dan menganalisis data cuaca untuk pertanian



The correct answer is: Semua benar



Question 8



Dalam computer vision, contoh penerapan Machine Learning adalah, kecuali:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Pengenalan objek b. Pengenalan wajah c. Deteksi suhu tubuh d. Analitik Rute 



The correct answer is: Analitik Rute



Question 9



Istilah 'Machine Learning' diciptakan pada tahun oleh

:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. T = 1989, P = Tom M. Mitchell b. T = 1999, P = Bill Gates c. T = 1969, P = Yann LeCun d. T = 1959, P = Arthur Samuel 



The correct answer is: T = 1959, P = Arthur Samuel



Question 10



Komponen Hadoop yang berfungsi sebagai data processing:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. YARN b. Semua benar c. MapReduce  d. HDFS



The correct answer is: MapReduce



Question 11



Komponen Hadoop yang berfungsi sebagai data storage:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. HDFS  b. MapReduce c. Semua benar d. YARN



The correct answer is: HDFS



Question 12



Manakah pernyataan yang benar tentang era Analytic 3.0:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Sumber data dari internal, relatif kecil dan data terstruktur dari pelanggan b. Dibutuhkan kapabilitas analitis dan komputasi baru c. Perpaduan antara analitik tradisional dengan Big Data  d. Data yang kompleks, besar dan tidak terstruktur



The correct answer is: Perpaduan antara analitik tradisional dengan Big Data



Question 13



Manakah pernyataan yang benar tentang Hadoop:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Hadoop merupakan Google File System b. Hadoop merupakan framework untuk bekerja dengan Big Data  c. Hadoop mulai dikembangkan pada tahun 2008 d. Semua benar



The correct answer is: Hadoop merupakan framework untuk bekerja dengan Big Data



Question 14



Netflix adalah contoh perusahaan yang tergolong:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. 3.0 b. Semua benar c. 1.0 d. 2.0 



The correct answer is: 2.0



Question 15



Perbandingan SQL vs NoSQL:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Structured Query Language vs Un-structured Query Language b. Static vs Dynamic c. Relational vs Non-Relational d. Semua benar 



The correct answer is: Semua benar



Question 16



Perbandingan Traditional vs Big Data Analytics:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Mahal vs Terjangkau b. Process centric vs Information centric c. Semua benar  d. Hard to scale vs Scales out forever



The correct answer is: Semua benar



Question 17



Salah satu bentuk data tidak terstruktur:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Key-Value b. Graph c. Semua benar  d. Document



The correct answer is: Semua benar



Question 18



Salah satu fakta yang menunjukkan aspek Velocity dari Big Data:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Mobil modern memiliki 100 sensor yang memantau berbagai item pada mobil  b. 27% responden dalam satu survei tidak yakin dengan banyaknya data mereka yang tidak akurat c. Pertumbuhan data tidak terstruktur mencapai 60% - 80% per tahun d. Semua benar



The correct answer is: Mobil modern memiliki 100 sensor yang memantau berbagai item pada mobil



Question 19



Salah satu tonggak penting dalam Big Data Analytic dalam aspek pengadaan infrastruktur:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Adaptasi dan ubah organisasi Anda menuju teknologi big data dan implementasi analitik baru b. Dapatkan infrastruktur yang tepat yang dibutuhkan berdasarkan arsitektur solusi Anda termasuk penyimpanan data dan unit pemrosesan, platform, dan aplikasi  c. Kembangkan arsitektur Solusi untuk kasus bisnis Anda termasuk proses pengumpulan data, arsitektur teknologi dan metode analitik serta visualisasi data d. Analisis data untuk setiap kasus bisnis spesifik Anda dan visualisasikan dengan cara yang bermakna



The correct answer is: Dapatkan infrastruktur yang tepat yang dibutuhkan berdasarkan arsitektur solusi Anda termasuk penyimpanan data dan unit pemrosesan, platform, dan aplikasi



Question 20



Teknologi yang dibutuhkan pada era Analytic 3.0:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Ketergantungan yang tinggi pada Machine Learning  b. Keduanya salah c. Berpusat pada Data Warehouse d. Keduanya benar



The correct answer is: Ketergantungan yang tinggi pada Machine Learning



◄ Materi M2 : [SEGMENT 3] Hadoop & Big Data - Analytics Journey



Jump to...



Kuis M2 : Big Data Computing, Applications and Technologies (khusus kelas Malam) ►



3/8/2021



Kuis M1 : Big Data Computing Overview: Attempt review



Dashboard / My courses / ATA 2020/2021 | 2-FIKTI | Komputasi Big Data | TEAM TEACHING / Pertemuan 1 : Big Data Computing Overview / Kuis M1 : Big Data Computing Overview



Started on Monday, 8 March 2021, 11:31 AM State Finished Completed on Monday, 8 March 2021, 11:33 AM Time taken 1 min 46 secs Grade 95.00 out of 100.00 Question 1 Correct



Beragamnya jenis data di dalam Big Data yang meliputi data terstruktur, semi terstruktur dan bahkan data tidak terstruktur, merupakan penjelasan dari dimensi Big Data dalam hal:



Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Velocity Volume Variety  Veracity



The correct answer is: Variety



Question 2



Contoh solusi Big Data, kecuali:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Mesin rekomendasi Input Nilai Mahasiswa  Semua benar Deteksi Penipuan



The correct answer is: Input Nilai Mahasiswa



Question 3



Dalam arsitektur Big Data, solusi berupa rekomendasi, berada pada posisi sebagai:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Data Computing & Analysis Data Storage Layer Data Format End Result 



The correct answer is: End Result



1



Online https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2403724&cmid=491419



1/6



3/8/2021



Kuis M1 : Big Data Computing Overview: Attempt review



Question 4



Dalam ekosistem Big Data, proses pre-prosesing data dapat dilakukan menggunakan:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: HDFS Sqoop  Facebook Tableu



The correct answer is: Sqoop



Question 5 Incorrect



Data Warehouse dibuat dengan menerapkan serangkaian langkah pemrosesan terhadap data yang berasal dari beberapa basis data. Berikut ini adalah yang termasuk dalam pemrosesan data tersebut:



Mark 0.00 out of 5.00



Select one: Pembersihan data Semua benar Integrasi data  Transformasi data



The correct answer is: Semua benar



Question 6



Dataset dibentuk dari:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Semua salah Sekumpulan fitur yang memiliki nilai yang sama Sekumpulan fitur yang memiliki objek yang sama Sekumpulan objek yang memiliki fitur yang sama 



The correct answer is: Sekumpulan objek yang memiliki fitur yang sama



Question 7



Komponen Komputasi Big Data di lapisan Middleware terdiri dari:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: SDK Layer  Semua benar Resource Layer Interface Layer



The correct answer is: SDK Layer



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2403724&cmid=491419



2/6



3/8/2021



Kuis M1 : Big Data Computing Overview: Attempt review



Question 8



Kumpulan data yang disusun dalam tabel berformat persegi panjang yang terdiri dari baris dan kolom disebut sebagai:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Semua salah Data Warehouse Database Flat files 



The correct answer is: Flat files



Question 9



Manakah yang benar dari pernyataan berikut ini:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Memperkirakan puncak dari kasus positif Covid-19, adalah contoh analisis prediktif.  Prediktif, menilai tindakan Deskriptif, perkiraan berdasarkan data yang tersedia Preskriptif, memodelkan perilaku masa lalu



The correct answer is: Memperkirakan puncak dari kasus positif Covid-19, adalah contoh analisis prediktif.



Question 10



Model basis data yang berupa deret waktu (time series):



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Temporal database  Text database Semua salah Spatial database



The correct answer is: Temporal database



Question 11



Objek disebut juga:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Semua benar  Unit Data points Record



The correct answer is: Semua benar



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2403724&cmid=491419



3/6



3/8/2021



Kuis M1 : Big Data Computing Overview: Attempt review



Question 12



Salah satu keunggulan DGX A100:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Konsumsi daya lebih sedikit Semua benar  Biaya lebih murah Tidak membutuhkan ruang yang besar



The correct answer is: Semua benar



Question 13



Sekumpulan tabel dimana bentuk setiap tabel analog dengan flat file, disebut:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Semua salah Data Warehouse DBMS Database 



The correct answer is: Database



Question 14 Correct



Semakin banyak data hingga mencapai ukuran Peta Byte atau bahkan lebih, merupakan penjelasan dari dimensi Big Data dalam hal:



Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Variety Volume  Velocity Veracity



The correct answer is: Volume



Question 15



Sumber data yang digunakan dalam aplikasi Big Data dapat berupa:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Data Asuransi Kesehatan Data Finansial Semua benar  Data Media Sosial



The correct answer is: Semua benar



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2403724&cmid=491419



4/6



3/8/2021



Kuis M1 : Big Data Computing Overview: Attempt review



Question 16 Correct



Tempat penyimpanan data yang dikumpulkan di lokasi berbeda (basis data relasional) dan disimpan menggunakan skema terpadu:



Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Data Warehouse  Transactional database Semua benar Spatial Database



The correct answer is: Data Warehouse



Question 17



Tipe nilai dapat berupa:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Object Fitur Semua salah Numerik 



The correct answer is: Numerik



Question 18



Unit informasi tunggal disebut:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Fitur/atribut Dataset Nilai  Objek



The correct answer is: Nilai



Question 19



Visualisasi dari hasil analisis Big Data dapat berupa:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Semua benar  Tabel Grafik 3D Plot



The correct answer is: Semua benar



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2403724&cmid=491419



5/6



3/8/2021



Kuis M1 : Big Data Computing Overview: Attempt review



Question 20



Yang merupakan framework untuk Machine Learning:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Azure ML Amazon ML Apache Spark MLlib  Semua benar



The correct answer is: Apache Spark MLlib



◄ Materi M1 : Big Data Computing Overview



Jump to...



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2403724&cmid=491419



Kuis M1 : Big Data Computing Overview (Khusus Kelas Malam) ►



6/6



3/15/2021



1 pesan baru



Dashboard / My courses / ATA 2020/2021 | 2-FIKTI | Komputasi Big Data | TEAM TEACHING / Pertemuan 2 : Big Data Computing, Applications and Technologies / Kuis M2 : Big Data Computing, Applications and Technologies



Started on Monday, 15 March 2021, 11:33 AM State Finished Completed on Monday, 15 March 2021, 11:36 AM Time taken 3 mins 56 secs Grade 100.00 out of 100.00 Question 1



Arsitektur Hadoop terdiri dari:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Storage layer, Processing Layer, Application Layer b. Storage layer, Resource Management Layer, Application Layer  c. Data layer, Processing Layer, Service Layer d. Storage layer, Service Layer, Application Layer



The correct answer is: Storage layer, Resource Management Layer, Application Layer



Question 2



Berikut ini adalah saran untuk memasuki era Analytic 3.0:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Mulailah dengan kemampuan yang ada untuk manajemen data dan analitik b. Pilih target dan sub-target analytics 3.0 c. Semua benar  d. Tambahkan beberapa data volume besar yang tidak terstruktur



The correct answer is: Semua benar



Question 3



Berikut ini yang harus dilakukan oleh perusahaan 1.0, kecuali:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Membuat analitik dan keputusan berbasis fakta elemen kunci dari hubungan pelanggan, produk dan layanan, strategi, dan persaingan  b. Temukan pelanggan terbaik, tetapkan harga terbaik kepada mereka c. Buat penawaran yang efektif d. Pahami biaya dan dorong kinerja yang lebih baik



The correct answer is: Membuat analitik dan keputusan berbasis fakta elemen kunci dari hubungan pelanggan, produk dan layanan, strategi, dan persaingan



1



Online https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2476785&cmid=491949



1/6



3/15/2021



1 pesan baru



Question 4



Contoh Analytic 3.0:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Semua benar  b. Data volume tinggi waktu nyata dari sensor dan mesin c. Fokus pada anomali dan pengecualian d. Analisis untuk tren, pola, prediksi, pengoptimalan, kesadaran situasional



The correct answer is: Semua benar



Question 5



Contoh Aplikasi Machine Learning dan Analitik Prediktif:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Prediksi wabah penyakit b. Semua benar  c. Penetapan harga dinamis d. Prediksi Cashflow



The correct answer is: Semua benar



Question 6



Contoh data tidak terstruktur:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Data media sosial  b. Data transaksi penjualan c. Data pegawai d. Semua benar



The correct answer is: Data media sosial



Question 7



Contoh implementasi dalam perusahaan:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Sistem Manajemen Inventaris Cerdas pada perusahaan Ford, menyarankan pesanan mingguan untuk dealer dan telah meningkatkan pendapatan sebesar $ 100 juta / tahun b. Procter & Gamble melakukan Analisis sentimen media sosial real time untuk "Pulsa Konsumen" c. Semua benar  d. Monsanto membayar hampir $ 1 miliar untuk The Climate Company, yang mengumpulkan dan menganalisis data cuaca untuk pertanian



The correct answer is: Semua benar



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2476785&cmid=491949



2/6



3/15/2021



1 pesan baru



Question 8



Dalam computer vision, contoh penerapan Machine Learning adalah, kecuali:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Analitik Rute  b. Pengenalan wajah c. Deteksi suhu tubuh d. Pengenalan objek



The correct answer is: Analitik Rute



Question 9



Istilah 'Machine Learning' diciptakan pada tahun oleh

:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. T = 1969, P = Yann LeCun b. T = 1959, P = Arthur Samuel  c. T = 1989, P = Tom M. Mitchell d. T = 1999, P = Bill Gates



The correct answer is: T = 1959, P = Arthur Samuel



Question 10



Komponen Hadoop yang berfungsi sebagai data processing:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. YARN b. HDFS c. Semua benar d. MapReduce 



The correct answer is: MapReduce



Question 11



Komponen Hadoop yang berfungsi sebagai data storage:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Semua benar b. MapReduce c. YARN d. HDFS 



The correct answer is: HDFS



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2476785&cmid=491949



3/6



3/15/2021



1 pesan baru



Question 12



Manakah pernyataan yang benar tentang era Analytic 3.0:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Data yang kompleks, besar dan tidak terstruktur b. Perpaduan antara analitik tradisional dengan Big Data  c. Dibutuhkan kapabilitas analitis dan komputasi baru d. Sumber data dari internal, relatif kecil dan data terstruktur dari pelanggan



The correct answer is: Perpaduan antara analitik tradisional dengan Big Data



Question 13



Manakah pernyataan yang benar tentang Hadoop:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Hadoop merupakan Google File System b. Hadoop merupakan framework untuk bekerja dengan Big Data  c. Hadoop mulai dikembangkan pada tahun 2008 d. Semua benar



The correct answer is: Hadoop merupakan framework untuk bekerja dengan Big Data



Question 14



Netflix adalah contoh perusahaan yang tergolong:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. 1.0 b. Semua benar c. 2.0  d. 3.0



The correct answer is: 2.0



Question 15



Perbandingan SQL vs NoSQL:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Structured Query Language vs Un-structured Query Language b. Relational vs Non-Relational c. Semua benar  d. Static vs Dynamic



The correct answer is: Semua benar



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2476785&cmid=491949



4/6



3/15/2021



1 pesan baru



Question 16



Perbandingan Traditional vs Big Data Analytics:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Process centric vs Information centric b. Mahal vs Terjangkau c. Hard to scale vs Scales out forever d. Semua benar 



The correct answer is: Semua benar



Question 17



Salah satu bentuk data tidak terstruktur:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Document b. Graph c. Key-Value d. Semua benar 



The correct answer is: Semua benar



Question 18



Salah satu fakta yang menunjukkan aspek Velocity dari Big Data:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. 27% responden dalam satu survei tidak yakin dengan banyaknya data mereka yang tidak akurat b. Semua benar c. Mobil modern memiliki 100 sensor yang memantau berbagai item pada mobil  d. Pertumbuhan data tidak terstruktur mencapai 60% - 80% per tahun



The correct answer is: Mobil modern memiliki 100 sensor yang memantau berbagai item pada mobil



Question 19



Salah satu tonggak penting dalam Big Data Analytic dalam aspek pengadaan infrastruktur:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Analisis data untuk setiap kasus bisnis spesifik Anda dan visualisasikan dengan cara yang bermakna b. Dapatkan infrastruktur yang tepat yang dibutuhkan berdasarkan arsitektur solusi Anda termasuk penyimpanan data dan unit pemrosesan, platform, dan aplikasi  c. Adaptasi dan ubah organisasi Anda menuju teknologi big data dan implementasi analitik baru d. Kembangkan arsitektur Solusi untuk kasus bisnis Anda termasuk proses pengumpulan data, arsitektur teknologi dan metode analitik serta visualisasi data



The correct answer is: Dapatkan infrastruktur yang tepat yang dibutuhkan berdasarkan arsitektur solusi Anda termasuk penyimpanan data dan unit pemrosesan, platform, dan aplikasi



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2476785&cmid=491949



5/6



3/15/2021



1 pesan baru



Question 20



Teknologi yang dibutuhkan pada era Analytic 3.0:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Keduanya benar b. Berpusat pada Data Warehouse c. Ketergantungan yang tinggi pada Machine Learning  d. Keduanya salah



The correct answer is: Ketergantungan yang tinggi pada Machine Learning



◄ Materi M2 : [SEGMENT 3] Hadoop & Big Data - Analytics Journey



Jump to...



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2476785&cmid=491949



Kuis M2 : Big Data Computing, Applications and Technologies (khusus kelas Malam) ►



6/6



3/22/2021



Kuis M3 : Introduction to Hadoop: Attempt review



Dashboard / My courses / ATA 2020/2021 | 2-FIKTI | Komputasi Big Data | TEAM TEACHING / Pertemuan 3 : Introduction to Apache Hadoop / Kuis M3 : Introduction to Hadoop



Started on Monday, 22 March 2021, 11:30 AM State Finished Completed on Monday, 22 March 2021, 11:34 AM Time taken 3 mins 51 secs Grade 95.00 out of 100.00 Question 1 Correct



Jenis database NoSQL apa yang membuat dan menjalankan aplikasi yang berjalan dengan dataset yang selalu terhubung menjadi lebih mudah dan sering digunakan untuk jaringan media sosial.



Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Primary key b. Grafik  c. Dokumen d. Pencarian



The correct answer is: Grafik



Question 2



Bagian pekerjaan utama MapReduce adalah



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. map dan combine b. combine dan partition c. map dan reduce  d. shuffle dan sort



The correct answer is: map dan reduce



Question 3



NoSQl database adalah singkatan dari



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Not-only Structured Query Language database  b. No Like Structured Query Language database c. Numbered of Structured Query Language database d. Numbered of sequel database



The correct answer is: Not-only Structured Query Language database



1



Online



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2564953&cmid=499213



1/6



3/22/2021



Kuis M3 : Introduction to Hadoop: Attempt review



Question 4 Incorrect Mark 0.00 out of



Database NoSQL menggunakan beragam model data untuk mengakses dan mengelola data. Jenis database ini dioptimalkan secara khusus untuk aplikasi yang memerlukan…., yang dicapai dengan mengurangi pembatasan konsistensi data dari database lainnya.



5.00



Select one: a. volume data besar, latensi rendah, dan model data fleksibel  b. volume data besar, latensi rendah, dan model data fleksibel c. volume data besar, latensi rendah, dan model data fleksibel d. volume data besar, latensi rendah, dan model data fleksibel



The correct answer is: volume data besar, latensi rendah, dan model data fleksibel



Question 5



Type data berikut yang dapat ditangani oleh Hadoop adalah



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Tidak terstuktur b. Semi – terstruktur c. Terstruktur d. Semua benar 



The correct answer is: Semua benar



Question 6



Pernyataan yang benar mengenai MapReduce, adalah:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. memproses data besar secara parallel dalam cluster pada commodity hardware b. semua benar  c. implementasi dari framework pemrosesan batch d. membagi masalah besar menjadi masalah kecil yang dapat diselesaikan dengan cepat



The correct answer is: semua benar



Question 7



Sistem penyimpanan data cluster adalah



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Menyimpan data dengan mempartisi secara horizontal dan pecahan horizontal tersebut di simpan secara terpisah pada node server. b. Data disimpan dengan cara menyalin dataset dan meyimpan Salinan tersebut pada beberapa node c. Penyimpanan dan pengaturan data pada perangkat penyimpanan harddisk atau flashdisk, dan menyediakan logical view dari data yang disimpan dalam struktur hirakis direktori file. d. Kumpulan server atau node digabungkan secara erat, dengan spesifikasi perangkat keras yang sama. Serta terhubung melalui jaringan dan bekerja sebagai satu kesatuan 



The correct answer is: Kumpulan server atau node digabungkan secara erat, dengan spesifikasi perangkat keras yang sama. Serta terhubung melalui jaringan dan bekerja sebagai satu kesatuan



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2564953&cmid=499213



2/6



3/22/2021



Kuis M3 : Introduction to Hadoop: Attempt review



Question 8



Terdapat 2 (dua) teknologi Penyimpanan Big Data, yaitu



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Flashdisk dan harddisk b. Reliable dan Fault tolerance c. SQL dan No-SQL d. On Disk Storage Devices dan In Memory Storage Devices 



The correct answer is: On Disk Storage Devices dan In Memory Storage Devices



Question 9



Berikut yang dimaksud dengan menganalisa data dalam konteks big data adalah:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Descriptive analytics, diagnostic analytics, predictive analytics, dan prescriptive analytics  b. mean statistic analytics, deviation standard analytics, dan percentil analytics c. Menentukan jumlah data dan atribut data d. Classification analytics, regression analytics, clustering analytics, dan hadooping analytics



The correct answer is: Descriptive analytics, diagnostic analytics, predictive analytics, dan prescriptive analytics



Question 10



Berikut ini yang bukan merupakan Hadoop operation mode, adalah



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Globally distributed mode  b. Stand alone mode c. Fully-Distributed mode d. Pseudo distributed mode



The correct answer is: Globally distributed mode



Question 11



Properti Big data yang penting, salah satunya adalah scalability, yaitu:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Kemampuan menanganai penambahan bebab yang diberikan tanpa penurunan kinerja  b. Ketersediaan layanan secara terus menerus c. Handal d. Kemampuan untuk terus beroperasi walaupun terjadi kegagalan pada beberapa komponen



The correct answer is: Kemampuan menanganai penambahan bebab yang diberikan tanpa penurunan kinerja



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2564953&cmid=499213



3/6



3/22/2021



Kuis M3 : Introduction to Hadoop: Attempt review



Question 12



Hadoop adalah framework yang



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Melibatkan satu atau lebih cluster Komputer b. Semua benar  c. Menerapkan programming model yang sederhana d. Memungkinkan pemrosesan secara terdistribusi terhadap data yang berukuran besar



The correct answer is: Semua benar



Question 13



Hadoop adalah platform pemrosesan big data yaitu data yang mempunyai karakteristik kecuali:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Jumlah fitur yang tertentu  b. Terakumulasi dengan cepat (high speed velocity) c. Inconsistent dan uncertaint d. Volume besar, struktur data yang beragam (variety), dan nilai data yang diperlukan (useful value)



The correct answer is: Jumlah fitur yang tertentu



Question 14



Properti Big data yang penting, salah satunya adalah reliability, yaitu:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Kemampuan untuk terus beroperasi walaupun terjadi kegagalan pada beberapa komponen b. Kemampuan menanganai penambahan bebab yang diberikan tanpa penurunan kinerja c. Handal  d. Ketersediaan layanan secara terus menerus



The correct answer is: Handal



Question 15



Properti Big data yang penting, salah satunya adalah fault tolerance, yaitu:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Kemampuan untuk terus beroperasi walaupun terjadi kegagalan pada beberapa komponen  b. Kemampuan menanganai penambahan bebab yang diberikan tanpa penurunan kinerja c. Handal d. Ketersediaan layanan secara terus menerus



The correct answer is: Kemampuan untuk terus beroperasi walaupun terjadi kegagalan pada beberapa komponen



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2564953&cmid=499213



4/6



3/22/2021



Kuis M3 : Introduction to Hadoop: Attempt review



Question 16



YARN singkatan dari



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Yahoo’s another resource name b. Yet another resource negotiator  c. Yet another resource need d. Yahoo’s archived Resource names



The correct answer is: Yet another resource negotiator



Question 17 Correct



Hadoop adalah framework yang bekerja bersama tools lain yang beragam. Kelompok yang umum bekerja bersama Hadoop adalah



Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. MapReduce, Hummer and Iguana b. MapReduce, Heron and Trumpet c. MapReduce, Hive and Hbase  d. MapReduce, MySQL and Google Apps



The correct answer is: MapReduce, Hive and Hbase



Question 18



Komponen layanan inti Hadoop adalah



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Speed, consistency, dan volume b. MapReduce, HDFS, dan YARN  c. SQL, NoSQL, Cluster d. ClickStream, Sensor, dan Sentiment



The correct answer is: MapReduce, HDFS, dan YARN



Question 19



Pemrosesan data terdistribusi adalah pemrosesan



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. yang membagi pemrosesan dalam beberapa batch dan dilakukan secara offline b. yang menerapkan divide and conquer dalam fisik terpisah, namun terhunung Bersama dalam satu cluster  c. yang melibatkan pelaksanaan sub-tugas secara bersamaan secara kolektif membentuk tugas yang besar melalui beberapa processor d. yang menggunakan pendekatan pendekatan interaktif tanpa penundaan



The correct answer is: yang menerapkan divide and conquer dalam fisik terpisah, namun terhunung Bersama dalam satu cluster



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2564953&cmid=499213



5/6



3/22/2021



Kuis M3 : Introduction to Hadoop: Attempt review



Question 20



Properti Big data yang penting, salah satunya adalah aviability, yaitu:



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: a. Kemampuan untuk terus beroperasi walaupun terjadi kegagalan pada beberapa komponen b. Handal c. Ketersediaan layanan secara terus menerus  d. Kemampuan menanganai penambahan bebab yang diberikan tanpa penurunan kinerja



The correct answer is: Ketersediaan layanan secara terus menerus



◄ Materi M3 : Introduction to Hadoop



Jump to...



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2564953&cmid=499213



Kuis M3 : Introduction to Hadoop (khusus kelas MALAM)) ►



6/6



3/29/2021



1 pesan baru



Dashboard / My courses / ATA 2020/2021 | 2-FIKTI | Komputasi Big Data | TEAM TEACHING / Pertemuan 4 : Data Preprocessing / Kuis M4 : Data Preprocessing



Started on Monday, 29 March 2021, 11:35 AM State Finished Completed on Monday, 29 March 2021, 11:46 AM Time taken 10 mins 56 secs Grade 100.00 out of 100.00 Question 1



Bagaimana menangani missing value dengan tepat?



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: A,B,dan C benar  Imputasi nilai manual Dibiarkan Eliminasi data object



Question 2



Berikut adalah nama lain dari data objek, kecuali



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Atribut  Record Instance Sample



Question 3



Cara menangani noisy data, kecuali



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Regression Combined Computer Ignore  Clustering



Question 4



Data berupa image, video bahkan suara termasuk jenis data



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Record Ordered Graf Multimedia 



1



Online https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2645316&cmid=502729



1/4



3/29/2021



1 pesan baru



Question 5



data cleaning pada data preprocessing dilakukan..



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Identifikasi dan integrasi dari multiple database Imputasi, smoothing dan identifikasi  Normalisasi dan diskritasi data Dimensionality reduction dan data compression



Question 6 Correct



Data Cleansing merupakan tahapan untuk membersihkan data kotor sehingga menjadi dataset yang siap diolah. Data kotor tersebut berupa



Mark 5.00 out of 5.00



Select one: missing value duplicate data outlier A,B,C benar 



Question 7



Data-data yang saling berhubungan, yang biasanya ditemukan pada jaringan internet termasuk dalam jenis data



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Multimedia Graf  Record Ordered



Question 8



Imputasi nilai secara otomatis saat menangani incomplete data tidak dapat dilakukan menggunakan



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: interpolasi Nilai tertinggi  Rata-rata Median



Question 9



Jenis kelamin, merupakan salah satu atribut data type…



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Numerik Ordinal Nominal  Rasio



Question 10



Karakteristik data objek merupakan representasi dari



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Dataset Data objek Data sample Atribut 



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2645316&cmid=502729



2/4



3/29/2021



1 pesan baru



Question 11



Nilai yang merepresentasikan urutan seperti nilai mata kuliah termasuk dalam atribut data type..



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Rasio Ordinal  Numerik Nominal



Question 12



Normalisasi data dilakukan pada tahap data preprocessing ..



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: data transformation  data Integration data cleaning data reduction



Question 13



Penanganan missing value dapat dilakukan menggunakan nilai estimasi dari probabilitas bersyarat menggunakan metode



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Eliminasi Mean Bayessian  Regresi



Question 14 Correct



Salah satu jenis data record yang diekstrak menjadi kumpulan term dan ditulis berdasarkan frekuensi kemunculan data, termasuk pada jenis data



Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Dokumen  Matriks Sosial network Transaksi



Question 15



Seberapa mudah data dapat dipahami merupakan kualitas data dari..



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Interpretability  Believability Completeness Consistency



Question 16



Statistik dasar untuk mengukur sebaran data salah satunya adalah



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Variance  Median Mean Modus



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2645316&cmid=502729



3/4



3/29/2021



1 pesan baru



Question 17



Studi tentang bagaimana menganalisis data dan membersihkan data merupakan salah satu tujuan dari



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Data testing Data cleansing  Data validation Data training



Question 18



Tahapan pertama data preprocessing adalah



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: data Integration data transformation data reduction data cleaning 



Question 19



Tanggal penjualan, nama pelanggan, nama barang, jumlah penjualan merupakan contoh dari



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Atribut penjualan Dataset penjualan  Data sample penjualan Data objek penjualan



Question 20



Tinggi badan, berat badan, usia, dan jenis kelamin merupakan contoh representasi karakteristik dari



Correct Mark 5.00 out of 5.00



Select one: Data sample Atribut Dataset Data objek 



◄ Materi M4 : Data Preprocessing (update 29/03/2021)



Jump to...



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2645316&cmid=502729



Kuis M4 : Data Preprocessing (khusus kelas MALAM)) ►



4/4



4/5/2021



1 pesan baru



Dashboard / My courses / ATA 2020/2021 | 2-FIKTI | Komputasi Big Data | TEAM TEACHING / Pertemuan 5 : Introduction to Data Mining / Kuis M5 : Introduction Data Mining



Started on Monday, 5 April 2021, 11:57 AM State Finished Completed on Monday, 5 April 2021, 12:20 PM Time taken 22 mins 53 secs Question 1



Metode untuk mempresentasikan hasil yang ditemukan dengan cara yang "bagus" secara visual



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Asosiasi b. Visualisasi  c. Klasterisasi d. Klasifikasi



Question 2 Correct



Untuk menghindari set pengujian yang tumpang tindih, data dibagi menjadi k himpunan bagian dengan ukuran yang sama kemudiansetiap subset secara bergantian digunakan untuk pengujian dan sisanya untuk pelatihan



Marked out of 5.00



Select one: a. k-fold cross-validation  b. Model Sorted list c. Commulative PCT Hits d. Direct Marketing Paradigm



Question 3



Metode untuk mengelompokkan secara "alami" dari instance yang diberi data tanpa label



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Asosiasi b. Klasterisasi  c. Klasifikasi d. Visualisasi



Question 4



Pernyataan yang kurang sesuai dengan metode peringkasan



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Menjelaskan fitur dari grup yang dipilih b. Mengelompokkan data tak berlabel  c. Menggunakan bahasa dan grafik alami d. Biasanya dalam Kombinasi dengan deteksi Deviasi atau metode lain



1



Online https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2763658&cmid=517239



1/5



4/5/2021



1 pesan baru



Question 5



Acuan yang tidak tepat ketika melakukan pengaturan parameter



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Data pengujian harus digunakan untuk penyetelan parameter  b. Data pengujian tidak dapat digunakan untuk penyetelan parameter c. Data pengujian tidak digunakan dengan cara apa pun untuk membuat pengklasifikasi d. Skema pembelajaran beroperasi dalam dua tahap yaitu membangun struktur dasar dan mengoptimalkan pengaturan parameter



Question 6



Jenis tugas data mining yang menfasilitasi penerimaan / penelusuran informasi bagi pengguna



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Asosiasi b. Klasterisasi c. Klasifikasi d. Visualisasi 



Question 7



Karakteristik Big Data yang terus bertambah dengan cepat secara real-time dinamakan



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Volume  b. variety c. Velocity d. Value



Question 8 Correct



Fungsi dari data mining adalah salah satunya dapat mengetahui pola yang sering (atau kumpulan item yang sering) misalnya item apa yang sering dibeli bersama di Walmart Anda. Ini dikenal dengan istilah



Marked out of 5.00



Select one: a. Klasterisasi b. Outlier Analysis c. Klasifikasi d. Asosiasi dan Analisis Korelasi 



Question 9 Correct



Proses pencarian konten baru dan konten yang perlu diperbaharui dengan mengirimkan crawler ke seluruh konten yang ditemukan dari tautan halaman merupakan Salah satu konsep data mining pada Search Engine yang dinamakan



Marked out of 5.00



Select one: a. Index b. Crawl  c. Rank d. Searching



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2763658&cmid=517239



2/5



4/5/2021



1 pesan baru



Question 10



Metode untuk memprediksi kelas instance dari instance yang diberi label sebelumnya



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Visualisasi b. Klasterisasi c. Asosiasi d. Klasifikasi 



Question 11 Correct



Melihat suatu objek data yang tidak sesuai dengan perilaku umum data, sering digunakan dalam deteksi penipuan atau analisis kejadian langka



Marked out of 5.00



Select one: a. Analisis Outlier  b. Klasifikasi c. Klasterisasi d. Asosiasi dan Analisis Korelasi



Question 12



Seberapa mudah data dapat dipahami merupakan kualitas data dari..



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Consistency b. Believability c. Completeness d. Interpretability 



Question 13 Correct



Regression, Decision Trees, Bayesian, Neural Networks, Naïve Bayes Rules, Support Vector Machines, Genetic Algorithms adalah pendekatan yang digunakan untuk



Marked out of 5.00



Select one: a. Asosiasi b. Klasifikasi  c. Visualisasi d. Klasterisasi



Question 14



Urutan langkah melakukan klasifikasi



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Buat model pada set pelatihan, Evaluasi pada set pengujian (Latih ulang?), Pisahkan data menjadi set pelatihan dan pengujian b. Pisahkan data menjadi set pelatihan dan pengujian, Buat model pada set pelatihan, Evaluasi pada set pengujian



 c. Buat model pada set pelatihan, pilih secara acak jumlah instance kelas minoritas yang diinginkan, Evaluasi pada set pengujian d. Evaluasi pada set pengujian, Buat model pada set pelatihan, Pisahkan data menjadi set pelatihan dan pengujian



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2763658&cmid=517239



3/5



4/5/2021



1 pesan baru



Question 15



Pernyataan yang tepat terkait data mining and knowledge discovery



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. lebih heuristik b. lebih fokus pada pengujian hipotesis c. lebih teori d. mengintegrasikan teori dan heuristik 



Question 16



Jenis tugas data mining yang melakukan prediksi kelas



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Klasterisasi b. Visualisasi c. Klasifikasi  d. Asosiasi



Question 17



Pernyataan yang tepat terkait data mining and knowledge discovery



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. lebih fokus pada pengujian hipotesis b. fokus pada seluruh proses penemuan pengetahuan  c. fokus pada peningkatan kinerja agen pembelajaran d. melihat pembelajaran real-time dan robotika



Question 18 Correct



Attributes yang berisi informasi seperti item_ID, name, brand, category, supplier, place_made and price, merupakaan salah satu contoh jenis database



Marked out of 5.00



Select one: a. Social media b. Penjualan  c. Penyewaan d. Marketing



Question 19 Correct



Metode klasifikasi pada fungsi data mining yang menggunakan nilai estimasi dari probabilitas bersyarat dinamakan metode



Marked out of 5.00



Select one: a. Naive Bayessian  b. Mean c. Regresi d. Eliminasi



Question 20



Yang bukan Metode clusterisasi



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Exclusive vs. overlapping b. Decision Tree  c. Deterministic vs. probabilistic d. Hierarchical vs. flat



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2763658&cmid=517239



4/5



4/5/2021



1 pesan baru



◄ Video M5 : Introduction Data Mining



Jump to...



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2763658&cmid=517239



Kuis M5 : Introduction Data Mining (KHUSUS KELAS MALAM)) ►



5/5



4/12/2021



1 pesan baru



Dashboard / My courses / ATA 2020/2021 | 2-FIKTI | Komputasi Big Data | TEAM TEACHING / Pertemuan 6 : Introduction to Machine Learning (Supervised) / Kuis M6 : Introduction to Machine Learning (Supervised)



Started on Monday, 12 April 2021, 12:46 PM State Finished Completed on Monday, 12 April 2021, 12:53 PM Time taken 7 mins 37 secs Question 1 Correct Marked out of 5.00



Model Pembelajaran yang mempelajari bagaimana sistem dapat menyimpulkan suatu fungsi untuk mendeskripsikan struktur tersembunyi dari data yang tidak berlabel. Sistem ini tidak memprediksi keluaran yang benar, tetapi mengeksplorasi data dan dapat menarik kesimpulan dari kumpulan data untuk mendeskripsikan struktur tersembunyi dari data yang tidak berlabel. Select one: a. Reinfocement Learning b. Supervised Learning c. Semi Supervised Learning d. Unsupervised Learning 



Question 2



Tahapan yang tepat ketika melakukan testing



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Image Features - Training With Labeled Data – Prediction b. Image Features - Learned Model - Prediction  c. Image Features - Training With Labeled Data - Learned Model d. Image Features - Training With Unlabel Data -Learned Model - Prediction



Question 3



Jika variabel keluaran adalah berupa kategori misalnya “apel”, “jeruk” termasuk pada machine learning bertipe



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Unsupervised b. Supervised -Regresion c. Reinfocement d. Supervised – Classification 



Question 4 Correct Marked out of 5.00



Gambar pada representasi di atas adalah Pola-pola struktur yang ada pada suatu koleksi data (knowledge) dalam bentuk Select one: a. Pohon b. Aturan  c. Tabel d. Instance 1



Online https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2888103&cmid=530886



1/5



4/12/2021



1 pesan baru



Question 5 Correct



Saat Anda ingin mengungkap pengelompokan yang melekat dalam data, seperti mengelompokkan hewan berdasarkan beberapa karakteristik / fitur, mis. jumlah kaki maka model pembelajaran yang sesuai



Marked out of 5.00



Select one: a. Reinfocement Learning b. Supervised Learning - Regression c. Supervised Learning - Classification d. Unsupervised Learning - Clustering 



Question 6



Pola-pola struktur yang ada pada suatu koleksi data (knowledge) dapat direpresentasi dalam bentuk if then rules :



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Tabel b. Instance c. Pohon d. Aturan 



Question 7



Model pembelajaran yang menggunakan data berlabel dan tidak berlabel untuk pelatihan.



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Semi Supervised Learning  b. Unsupervised Learning c. Supervised Learning d. Reinfocement Learning



Question 8 Correct



Pembelajaran yang bertujuan memprediksi output dengan akurat untuk data baru dan output ti bernilai kontinu (riil), contoh untuk Prediksi kinerja CPU



Marked out of 5.00



Select one: a. Klasifikasi b. Klasterisasi c. Generalisasi d. Regressi 



Question 9



Tahapan yang tepat ketika melakukan training



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Image Features - Training With Labeled Data – Prediction b. Image Features - Training With UnLabeled Data - Prediction c. Image Features - Training With Labeled Data - Learned Model  d. Image Features - Learned Model - Prediction



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2888103&cmid=530886



2/5



4/12/2021



1 pesan baru



Question 10 Correct



Salah satu teknik yang digunakan untuk mengkontrol fenomena over-fitting adalah dengan cara menambah finalti ke fungsi error.



Marked out of 5.00



Select one: a. regularization  b. generalization c. model selection d. prediction



Question 11 Correct



Tujuan pembelajaran unsupervised adalah membagun model yang dapat menemukan komponen / variabel / fitur tersembunyi pada data pelatihan, yang dapat digunakan untuk hal berikut, kecuali



Marked out of 5.00



Select one: a. Reduksi dimensi (dimension reduction) b. Pengklasifikasian (classification)  c. Pengelompokan (clustering) d. Rekomendasi



Question 12 Correct Marked out of 5.00



Gambar pada representasi di atas adalah Pola-pola struktur yang ada pada suatu koleksi data (knowledge) dalam bentuk Select one: a. Aturan b. Instance c. Pohon d. Tabel 



Question 13



Model ini belajar dari kumpulan data berlabel dan kemudian digunakan untuk memprediksi peristiwa di masa depan.



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Semi Supervised Learning b. Reinfocement Learning c. Unsupervised Learning d. Supervised Learning 



Question 14



Pembelajaran yang menghasilkan Nilai output ti bernilai diskrit (kelas)



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Generalisasi b. Klasterisasi c. Regressi d. Klasifikasi 



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2888103&cmid=530886



3/5



4/12/2021



1 pesan baru



Question 15 Correct



Yang bukan tujuan supervised learning untuk membangun model yang dapat menghasilkan output yang benar untuk suatu data input dapat digunakan untuk



Marked out of 5.00



Select one: a. Pengklasifikasian (classification) b. Ranking c. Klasterisasi (clustering)  d. Regresi (regression)



Question 16



Yang tidak digunakan pada Model Supervised Learning



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Neural Networks b. Linear Model c. Latent Semantic Analysis  d. Support Vector Machine



Question 17 Correct Marked out of 5.00



Gambar pada representasi di atas adalah Pola-pola struktur yang ada pada suatu koleksi data (knowledge) dalam bentuk Select one: a. Aturan b. Pohon  c. Tabel d. Instance



Question 18



Kumpulan data yg sudah dipastikan kebenarannya, dr sisi label, data awal, komponen2 data yg akan dijadikan kunci,



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Feature Extraction b. Instance c. Feature/ atribut d. Training Set 



Question 19



Sebuah proses yg mempersiapkan data sehingga data tsb bisa kita extract cirinya menjadi suatu vektor



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Training Set b. Instance c. Feature Extraction  d. Feature/ atribut



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2888103&cmid=530886



4/5



4/12/2021



1 pesan baru



Question 20



Ciri-ciri dari masing-masing sample data misalnya Smartphone. ciri: memiliki ...



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Training Set b. Feature/ atribut  c. Instance d. Feature Extraction



◄ Materi M6 : Introduction to Machine Learning-Supervised



Jump to...



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=2888103&cmid=530886



Kuis M6 : Introduction to Machine Learning (Supervised) (KHUSUS KELAS MALAM)) ►



5/5



4/19/2021



Kuis M7 : Unsupervised Learning: Attempt review



Dashboard / My courses / ATA 2020/2021 | 2-FIKTI | Komputasi Big Data | TEAM TEACHING / Pertemuan 7 : Introduction to Machine Learning (Unsupervised) / Kuis M7 : Unsupervised Learning



Started on Monday, 19 April 2021, 11:40 AM State Finished



1



Online



Completed on Monday, 19 April 2021, 11:45 AM Time taken 4 mins 38 secs Question 1 Correct



Pengelompokan yang sebagai "pendekatan bottom-up". Di mana titik datanya diisolasi sebagai pengelompokan terpisah pada awalnya, dan kemudian digabungkan bersama secara iteratif atas dasar kesamaan hingga satu cluster tercapai.



Marked out of 5.00



Select one: a. Pendekatan Overlapping b. Pendekatan Aglomeratif  c. Pendekatan Divisive d. Pendekatan Probabilistic



Question 2 Correct Marked out of 5.00



Teknik yang digunakan ketika jumlah fitur, atau dimensi, dalam kumpulan data tertentu terlalu tinggi. Teknik ini mengurangi jumlah input data ke ukuran yang dapat dikelola sambil juga menjaga integritas set data sebanyak mungkin, biasanya digunakan dalam tahap data praproses Select one: a. Dimensionality reduction  b. Association c. clustering d. Regression



Question 3 Incorrect Marked out of 5.00



Algoritme yang menggunakan pohon hash untuk menghitung kumpulan item, menavigasi kumpulan data dengan cara yang pertama. Algoritma ini telah dipopulerkan melalui analisis keranjang pasar, yang mengarah ke mesin rekomendasi yang berbeda untuk platform musik dan pengecer online.Misalnya, jika saya memutar radio Black Sabbath di Spotify, dimulai dengan lagu mereka "Anggrek", salah satu lagu lain di saluran ini kemungkinan besar adalah lagu Led Zeppelin, seperti "Over the Hills dan Far Away." Ini didasarkan pada kebiasaan mendengarkan saya sebelumnya serta kebiasaan orang lain. Select one: a. Eclat b. Apriori  c. Apriori d. FP-Growth



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=3027952&cmid=549345



1/5



4/19/2021



Kuis M7 : Unsupervised Learning: Attempt review



Question 4 Correct Marked out of 5.00



Algoritme yang menggunakan pohon hash untuk menghitung kumpulan item, menavigasi kumpulan data dengan cara yang pertama. Algoritma ini telah dipopulerkan melalui analisis keranjang pasar, yang mengarah ke mesin rekomendasi yang berbeda untuk platform musik dan pengecer online.Misalnya, jika saya memutar radio Black Sabbath di Spotify, dimulai dengan lagu mereka "Anggrek", salah satu lagu lain di saluran ini kemungkinan besar adalah lagu Led Zeppelin, seperti "Over the Hills dan Far Away." Ini didasarkan pada kebiasaan mendengarkan saya sebelumnya serta kebiasaan orang lain. Ini termasuk task Select one: a. Dimensionality reduction b. Regression c. clustering d. Association 



Question 5



Algoritme yang berusaha menemukan pola tersembunyi atau pengelompokan data tanpa perlu campur tangan manusia.



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Supervised Learning b. Deep Learning c. Unsupervised Learning  d. Semi Supervised Learning



Question 6 Correct Marked out of 5.00



Metode berbasis aturan untuk menemukan hubungan antara variabel dalam kumpulan data tertentu. Metode ini sering digunakan untuk analisis keranjang pasar, memungkinkan perusahaan untuk lebih memahami hubungan antara produk yang berbeda. Memahami kebiasaan konsumsi pelanggan memungkinkan bisnis untuk mengembangkan strategi penjualan silang dan mesin rekomendasi yang lebih baik. Select one: a. Association  b. clustering c. Regression d. Dimensionality reduction



Question 7 Correct Marked out of 5.00



Jenis algoritme pengurangan dimensi yang digunakan untuk mengurangi redundansi dan mengompresi kumpulan data melalui ekstraksi fitur. Metode ini menggunakan transformasi linier untuk membuat representasi data baru, menghasilkan sekumpulan "komponen utama". Komponen utama pertama adalah arah yang memaksimalkan varians dari dataset. Sementara komponen utama kedua juga menemukan varians maksimum dalam data, itu sama sekali tidak berkorelasi dengan komponen utama pertama, menghasilkan arah yang tegak lurus, atau ortogonal, ke komponen pertama. Proses ini berulang berdasarkan jumlah dimensi, dimana komponen utama berikutnya adalah arah ortogonal ke komponen sebelumnya dengan varians terbanyak. Select one: a. Singular value decomposition b. FP-Growth c. Autoencoders d. Principal component analysis 



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=3027952&cmid=549345



2/5



4/19/2021



Kuis M7 : Unsupervised Learning: Attempt review



Question 8 Correct Marked out of 5.00



Pendekatan reduksi dimensi lain yang memfaktorkan matriks, A, menjadi tiga matriks peringkat rendah. SVD dilambangkan dengan rumus, A = USVT, di mana U dan V adalah matriks ortogonal. S adalah matriks diagonal, dan nilai S dianggap sebagai nilai tunggal matriks A. Principal component analysis Select one: a. Singular value decomposition b. FP-Growth c. Autoencoders 



Question 9 Correct Marked out of 5.00



Pengelompokan yang mengambil pendekatan "top-down". Dalam hal ini, satu cluster data dibagi berdasarkan perbedaan antara titik data. Pengelompokan dengan cara ini tidak umum digunakan, tetapi masih perlu diperhatikan dalam konteks pengelompokan hierarkis. Proses pengelompokan ini biasanya divisualisasikan menggunakan dendrogram, diagram mirip pohon yang mendokumentasikan penggabungan atau pemisahan titik data pada setiap iterasi. Select one: a. Pendekatan Aglomeratif b. Pendekatan Probabilistic c. Pendekatan Overlapping d. Pendekatan Divisive 



Question 10



Algoritma yang paling banyak digunakan untuk task Association rules



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. FP-Growth b. Apriori c. Apriori  d. Eclat



Question 11 Correct



Salah satu bentuk pengelompokan yang memungkinkan titik data menjadi bagian dari beberapa kluster dengan derajat keanggotaan terpisah. Ini disebut juga Pengelompokan "lembut" atau fuzzy k-means



Marked out of 5.00



Select one: a. Memecah belah (Divisive) b. Clustering Eksklusif (specifically exclusive) c. Tumpang tindih (overlapping)  d. Hierarkis ( hierarchical)



Question 12



Yang bukan tugas dari pembelajaran tanpa pengawasan



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Association b. Dimensionality reduction c. Regression  d. clustering



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=3027952&cmid=549345



3/5



4/19/2021



Kuis M7 : Unsupervised Learning: Attempt review



Question 13 Correct



Salah satu bentuk pengelompokan yang menetapkan bahwa suatu titik data hanya dapat ada dalam satu cluster. Ini juga bisa disebut sebagai pengelompokan "keras". Algoritma yang digunakan salah satunya adalah K-means clustering



Marked out of 5.00



Select one: a. Memecah belah (Divisive) b. Clustering Eksklusif (specifically exclusive)  c. Hierarkis ( hierarchical) d. Tumpang tindih (overlapping)



Question 14



Pendekatan Unsupervised Learning adalah



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Mempelajari bagaimana cara kerja pembelajaran dengan pengawasan b. Mempelajari bagaimana cara kerja pembelajaran tanpa pengawasan dan dengan pengawasan c. Mempelajari bagaimana cara kerja pembelajaran tanpa pengawasan  d. Mempelajari bagaimana cara kerja pembelajaran yang mendalam



Question 15 Correct Marked out of 5.00



Teknik tanpa pengawasan yang membantu menyelesaikan estimasi kepadatan atau masalah pengelompokan "lunak". Dalam hal ini, titik data dikelompokkan berdasarkan kemungkinannya termasuk dalam distribusi tertentu. Teknik yang paling umum digunakan adalah Gaussian Mixture Model (GMM) Select one: a. Pendekatan Probabilistic  b. Pendekatan Aglomeratif c. Pendekatan Overlapping d. Pendekatan Divisive



Question 16 Correct



Pembelajaran mesin tanpa pengawasan, menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk menganalisis dan mengelompokkan set data tak berlabel



Marked out of 5.00



Select one: a. Supervised Learning b. Deep Learning c. Unsupervised Learning  d. Semi Supervised Learning



Question 17 Correct



Kemampuannya untuk menemukan persamaan dan perbedaan informasi menjadikannya unsupervised learning sebagai solusi ideal tugas tugas di bawah ini, kecuali



Marked out of 5.00



Select one: a. strategi penjualan silang b. Klasifikasi buah jeruk dan buah apel  c. Analisis data eksplorasi d. Segmentasi pelanggan



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=3027952&cmid=549345



4/5



4/19/2021



Kuis M7 : Unsupervised Learning: Attempt review



Question 18



Algoritme yang bukan digunakan untuk pengelompokan (Clustering)



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Clustering ekslusif (specifically exclusive) b. Tumpang tindih (overlapping) c. Hierarkis ( hierarchical) d. Auto Encoder 



Question 19 Correct Marked out of



Teknik yang mengelompokkan data yang tidak berlabel berdasarkan persamaan atau perbedaannya. Algoritma ini digunakan untuk memproses objek data mentah dan tidak terklasifikasi menjadi grup yang diwakili oleh struktur atau pola dalam informasi.



5.00



Select one: a. Clustering  b. Dimensionality reduction c. Regression d. Association



Question 20 Correct Marked out of



Teknik yang memanfaatkan jaringan neural untuk mengompresi data dan kemudian membuat ulang representasi baru dari input data asli. Terdapat lapisan tersembunyi secara khusus bertindak sebagai penghambat untuk memampatkan lapisan masukan sebelum merekonstruksi di dalam lapisan keluaran.



5.00



Select one: a. Singular value decomposition b. Principal component analysis c. Autoencoders  d. FP-Growth



◄ Materi M7 : Unsupervised Learning



Jump to...



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=3027952&cmid=549345



Kuis M7 : Unsupervised Learning (KHUSUS KELAS MALAM) ►



5/5



4/26/2021



Kuis M8 : Reinforcement: Attempt review



Dashboard / My courses / ATA 2020/2021 | 2-FIKTI | Komputasi Big Data | TEAM TEACHING / Pertemuan 8 : Introduction to Machine Learning (Reinforcement) / Kuis M8 : Reinforcement



Started on Monday, 26 April 2021, 12:01 PM State Finished Completed on Monday, 26 April 2021, 12:05 PM Time taken 4 mins 43 secs Question 1



Reinforcement learning tepat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan utama dalam:



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Segmentasi pelanggan b. Permainan catur  c. Peramalan cuaca d. Pengenalan objek



Question 2



Berikut ini merupakan contoh permasalahan yang dapat diselesaikan dengan reinforcement learning:



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Sistem percakapan b. Self-driving car c. Semua benar  d. Bermain Game



Question 3



Markov Decision Process dapat didefinisikan kedalam n-tuple, dimana bernilai:



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. 4 b. 3 c. 6 d. 5 



Question 4 Correct



Efek dari suatu aksi yang dipilih dari suatu state yang bergantung hanya pada state tersebut saja bukan pada state-state sebelumnya dikenal sebagai sifat:



Marked out of 5.00



Select one: a. Markov  b. Bellman c. Transisi d. Stokastik



1



Online https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=3172841&cmid=564465



1/4



4/26/2021



Kuis M8 : Reinforcement: Attempt review



Question 5



Pernyataan yang benar terkait reinforcement learning:



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Semua benar b. Untuk aksi yang bersifat stokastik harus memenuhi sifat Markov c. Input yang diterima oleh agen berupa state, action dan reward d. Aksi yang dapat dipilih pada setiap state tidak unik 



Question 6



Solusi dari Markov Decision Process disebut sebagai:



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Policy  b. Reward c. Model d. Action



Question 7



Fungsi reward dalam Markov Decision Process dapat bernilai bilangan:



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Semua benar  b. Riil c. Bulat d. Asli



Question 8



Sifat Markov dalam Markov Decision Process diperlukan langsung dalam menentukan:



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Fungsi reward b. Aksi yang dipilih c. Fungsi nilai state-action d. Matriks probabilitas transisi 



Question 9



Reinforcement learning dapat diterapkan dalam permasalahan:



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Penentuan jalur terpendek b. Supervised learning c. Semua benar  d. Navigasi robot



Question 10



Pemilihan suatu aksi pada suatu state tertentu didalam Markov Decision Process ditentukan oleh:



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Model b. Reward c. Value d. Policy 



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=3172841&cmid=564465



2/4



4/26/2021



Kuis M8 : Reinforcement: Attempt review



Question 11



Berikut ini merupakan pernyataan yang salah terkait Markov Decision Process:



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Fungsi nilai state-action dapat dinyatakan dalam persamaan ekspektasi Bellman b. Elemen matriks probabilitas transisi bernilai antara 0 dan 1 c. Fungsi reward dapat dinyatakan sebagai suatu fungsi ekspektasi d. Total policy pada suatu state untuk semua reward adalah 1 



Question 12



Reinforcement learning merupakan bagian dari:



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Dynamic Programming b. Markov Decision Process c. Semua benar d. Machine learning 



Question 13



Berikut ini merupakan beberapa algoritma reinforcement learning, kecuali:



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Hill-Climbing Bagged Ensemble Selection (HCES-Bag)  b. State-Action-Reward-State-Action (SARSA) c. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) d. Q-learning



Question 14



Efek dari suatu pilihan aksi pada suatu state ditentukan oleh:



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Semua salah b. Model transisi  c. Policy d. Fungsi reward



Question 15



Reward dalam permasalahan shortest path yang dimodelkan dengan Markov Decision Process ditandai dengan:



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Total nilai bobot simpul dan ruas b. Nilai bobot pada simpul c. Nilai bobot pada ruas  d. Semua salah



Question 16



Reinforcement learning dapat diilustrasikan sebagai interaksi antara:



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Semua benar b. Reward dengan state berikutnya c. Agen dengan lingkungannya  d. State dengan aksi yang dipilih



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=3172841&cmid=564465



3/4



4/26/2021



Kuis M8 : Reinforcement: Attempt review



Question 17



Berikut ini merupakan pernyataan yang kurang tepat terkait reinforcement learning (RL):



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. RL dapat digunakan pada robotik untuk otomasi industri b. RL yang diselesaikan dengan Markov Decision Process memerlukan data latih dalam menentukan probabilitas transisinya  c. RL dapat digunakan dalam menciptakan sistem pelatihan untuk siswa yang bersifat kustom d. RL memerlukan lingkungan untuk berinteraksi secara repetitif



Question 18



Pada Markov Decision Process, pemilihan ruas jalan dalam permasalahan shortest path merupakan bagian dari:



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Value b. Reward c. State d. Action 



Question 19



Dalam memilih aksi pada suatu state perlu diperhatikan hal-hal berikut ini:



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. Nilai state-action pada suatu waktu berlaku untuk sembarang policy b. Memilih aksi yang memberikan state dengan nilai tertinggi  c. Semua benar d. Memaksimumkan reward pada masa mendatang



Question 20



Sekumpulan token yang mewakili setiap kemungkinan keadaan dari agen disebut sebagai:



Correct Marked out of 5.00



Select one: a. State  b. Action c. Semua salah d. Reward



◄ Materi M8 : Reinforcement Learning



Jump to...



https://v-class.gunadarma.ac.id/mod/quiz/review.php?attempt=3172841&cmid=564465



Kuis M8 : Reinforcement (KHUSUS KELAS MALAM) ►



4/4



M10 Team Teaching 1. Salah satu library data science yang digunakan untuk pemrosesan sinyal, gambar, dan rumus statistik adalah.. Semua Benar 2. Beragamnya jenis data di dalam Big Data yang meliputi data terstruktur, semi terstruktur dan tidak terstruktur, merupakan dimensi Big Data dalam hal: Variety 3. Pilihan yang dapat menciptakan hasil yang paling optimal merupakan pendekatan analitik dari.. Preskriptif 4. Sumber data yang digunakan dalam aplikasi Big Data dapat berupa: Semua Benar 5. Keuntungan menggunakan Mobile Positioning data (MPD) adalah… Semua Benar 6. Metode untuk memprediksi kelas instance dari instance yang diberi label sebelumnya… Klasifikasi 7. Visualisasi pada hasil analisis Big Data dapat disajikan dalam bentuk.. Semua Benar 8. Data yang dikumpulkan secara aktif dari sensor, misalnya melalui penginderaan jauh dan gambar satelit merupakan sumber big data dalam hal…. Sensing data 9. Contoh solusi Big Data, kecuali: Semua Benar 10. Contoh Aplikasi Machine Learning dan Analitik Prediktif: Semua Benar 11. Semakin banyak data hingga dapat melebihi terabyte merupakan penjelasan dari dimensi Big Data dalam hal: Volume 12. Karakteristik Big Data yang cepat sekali berubah baik dari sisi variabel maupun tipe data dinamakan… Velocity 13. Data Warehouse dibuat dengan menerapkan serangkaian langkah pemrosesan terhadap data yang berasal dari beberapa basis data. Berikut ini adalah yang termasuk dalam pemrosesan data tersebut: Semua Benar 14. Manakah yang benar dari pernyataan berikut ini: Deskriptif, perkiraan berdasarkan data yang tersedia 15. Data Mobile Positioning data (MPD) berupa… Semua Benar 16. Dataset dibentuk dari: Sekumpulan fitur yang memiliki objek yang sama 17. Tools Bahasa Pemograman yang dapat digunakan dalam ilmu data science adalah… Semua Benar 18. Social Media termasuk dalam sumber data..Digital Content 19. Cara yang dapat dilakukan untuk meningkatkan analisis bigdata genome bioinformatics adalah.. Semua Benar 20. Proses menganalisis tulisan untuk menentukan nada emosional penulisnya merupakan salah satu implementasi machine learning dalam… Principal Component Analysis



Team Teaching Big Data M9 1. Berikut ini adalah efek dari mengecilnya nilai stride dalam Algoritma Convolutional Neural Network Informasi yang diperoleh semakin detail 2. Hasil dari proses flatten pada Algoritma Convolutional Neural Network menjadi masukan dalam Fully-connected layer 3. Pooling layer bertujuan untuk Mengurangi dimensi feature map 4. Berikut ini merupakan loss function dalam algoritma berbasis Neural Network Cross entropy 5. Algoritma Deep Learning berbasis Semua benar (Neural network, Machine learning, Artificial Intelligence) 6. Berikut ini adalah teknik yang dapat digunakan pada pooling layer dalam Algoritma Convolutional Neural Network Semua benar (Average pooling, Min pooling, Max pooling) 7. Dalam Algoritma Convolutional Neural Network, ReLU seringkali digunakan pada Hidden layer 8. Sebuah citra berdimensi 5x5 dengan filter 3x3 dan stride sebesar 2 akan menghasilkan feature map berdimensi 4x4 9. Pooling layer pada Algoritma Convolutional Neural Network terdapat pada Hidden layer 10. Berikut ini merupakan fungsi aktivasi dalam Algoritma Convolutional Neural Network Semua benar (Sigmoid, Tanh, ReLU) 11. Tahapan feature extraction pada Algoritma Convolutional Neural Network terdiri dari beberapa lapisan (layer) berikut ini, kecuali Fully-connected layer 12. Untuk memperbanyak feature yang berhasil diekstrak dalam Algoritma Convolutional Neural Network digunakan Padding 13. Berikut ini merupakan contoh Algoritma Deep Learning



Semua benar Algoritma Recurrent Neural Network Algoritma Long Short Term Memory Algoritma Convolutional Neural Network 14. Algoritma Deep Learning dapat menyelesaikan permasalahan berikut ini Semua benar (Deteksi objek, Natural Language Processing, Pengenalan suara) 15. Untuk menyelesaikan permasalahan klasifikasi biner menggunakan algoritma berbasis Neural Network lebih tepat digunakan fungsi aktivasi ReLU 16. Salah satu ukuran dari confusion matrix yang dapat digunakan dalam mengukur tingkat keberhasilan sistem dalam menemukan kembali sebuah informasi adalah Recall 17. Untuk mencegah terjadinya overfitting dalam Algoritma Convolutional Neural Network dilakukan Dropout regularization 18. Dimensi dari feature map dalam Algoritma Convolutional Neural Network bergantung pada Semua benar Stride Dimensi filter dan input Padding 19. Parameter dalam Algoritma Convolutional Neural Network yang menentukan berapa jumlah pergeseran filter disebut sebagai Stride 20. Berikut ini merupakan library Python untuk Algoritma Deep Learning Semua benar (Tensorflow, Keras, PyTorch)



Team Teaching Big Data M11 1. Berikut ini yang bukan merupakan karakteristik dari Apache Spark adalah Tidak dilengkapi dengan sistem file bawaan 2. Berapa banyak Spark Context yang dapat aktif per Java Virtual Machine Hanya 1 3. Berikut ini yang bukan merupakan fungsi dari Spark Context adalah Untuk mengatur konfigurasi 4. Toleransi kesalahan pada Resilient Distributed Data (RDD) dicapai menggunkan Kemampuan alami dari RDD untuk tidak dapat diubah 5. Berikut ini adalah beberapa manfaat penggunaan Spark, kecuali Otomatis dalam mengoptimalkan kode program 6. Berikut ini yang bukan operasi transformasi pada Resilient Distributed Data adalah Flatmap 7. Apache Spark pertama kali diluncurkan open-source pada tahun 2010 8. Berikut ini yang bukan operasi action pada Resilient Distributed Data adalah Top() 9. Berikut ini adalah pernyataan yang salah mengenai Resilient Distributed Data (RDD), kecuali RDD merupakan basis data 10. Spark ditulis dalam bahasa pemrograman Scala 11. Modul untuk memproses data terstruktur dalam Spark adalah Spark SQL 12. Manajemen memori dalam Spark dikerjakan oleh Spark Core 13. Cluster manager yang dapat digunakan pada Spark adalah Semua benar (Hadoop YARN, Mesos cluster, Standalone scheduler) 14. Spark lebih cepat dibandingkan dengan MapReduce karena Direct Acylic Graph mengeksekusi mesin dan komputasi didalam memori



15. Api Machine Learning yang utama untuk Spark saat ini adalah API berbasis DataFrame 16. Apache Spark berpotensi … lebih cepat untuk menjalankan program pemrosesan batch didalam memori jika dibandingkan dengan MapReduce 100 kali 17. Komponen berikut ini yang tidak terdapat diatas Spark Core adalah Semua salah (Spark SQL, Spark MLib, Spark RDD) 18. Spark SQL menerjemahkan perintah kedalam bentuk kode yang diproses oleh Semua salah (Cluster manager, Driver nodes, Executor nodes) 19. Pernyataan berikut ini yang salah mengenai Spark dan Hadoop adalah Keduanya merupakan mesin komputasi cluster 20. Spark dapat menjalankan … tugas pada setiap partisi Satu



Team Teaching Big Data M12 1. Algoritma untuk menentukan jumlah segitia yang melewati setiap simpul dalam graf Triangle Count 2. Urutan edge yang memungkinkan Anda berpindah dari vertex A ke vertex B disebut Path 3. Algoritma untuk mengukur seberapa pentingnya halaman situs web Page Rank 4. Untuk menampilkan pola di balik hubungan antara entitas data Visualisasi Grafik 5. Manakah urutan yang benar untuk menjelaskan cara kerja Spark Streaming: 1. Input data stream diterima oleh Spark Streaming, 2. Batch input data / RDD tersebut diproses oleh Spark Engine menggunakan operasi RDD., 3. Hasilnya adalah batch data yang telah diproses didorong keluar ke sistem eksternal, 4. Oleh Spark Streaming data dibagi menjadi kumpulan / batch input data (diperlakukan sebagai RDD). 1-4-2-3 6. Fitur Spark Streaming Pemulihan cepat dari kegagalan dan kekeliruan 7. Langkah pipa pemrosesan data grafik : 1. Pembuatan grafik, 2. Pengolahan pasca, 3. Pra-pemrosesan data (yang mencakup pemuatan, transformasi, dan pemfilteran), 4. Analisis 3-1-4-2 8. Algoritma untuk menemukan komponen terhubung dari suatu graf Connected Components 9. Contoh database grafik Neo4j 10. Contoh penggunaan Spark Streaming Netflix



11. Operasi Jendela membutuhkan parameter window length 12. Framework yang dapat digunakan untuk memproses data grafik dan menjalankan analisis prediktif pada data Spark GraphX 13. Contoh use case penggunaan Spark GraphX Semua Benar (Film baru yang paling direkomendasikan orang-orang 1 minggu terakhir, Orang-orang yang sama-sama mensitasi suatu artikel, Teman toni di facebook yang paling banyak pengikutnya) 14. Pernyataan yang benar tentang Graph Semua benar (Graph terdiri dari simpul dan sisi, Semua yang ada di Facebook adalah contoh penggunaan struktur data graph, Edge menunjukan relasi antar simpul) 15. Fitur Spark GraphX Semua benar (Kecepatan, Pustaka Algoritma, Fleksibilitas) 16. Apa yang menyebabkan Spark Streaming memiliki toleransi kesalahan? Kumpulan data input direplikasi dalam memori 17. Yang diperlukan untuk menangani data besar dalam bentuk grafik Semua benar (Analisis Data Grafikm Visualisasi data grafik, Database grafik) 18. Aliran data yang berkelanjutan dalam Spark Streaming disebut DStream 19. Pernyataan yang benar tentang Apache Spark, kecuali Abstraksi memori terdistribusi untuk komputasi dalam memori pada klaster besar yang toleran terhadap kesalahan 20. Pernyataan yang benar Spark Streaming Semua benar (Memproses menggunakan algoritma kompleks dengan fungsi seperti map, reduce, join, window, Dapat menyerap data dari berbagai sumber, Data yang diproses dapat dikirim ke sistem file, database, dan live dashboard)



Team Teaching Big Data M13 1. CUDA yang diciptakan oleh NVIDIA adalah singkatan dari Compute Unified Device Architecture 2. Tiga tahap alur pemrosesan dalam eksekusi program CUDA Langkah ke-1 Salin input data dari CPU memory ke GPU memory Langkah-2 Muat program GPU dan eksekusi, caching (simpan) data pada chip untuk kinerja Langkah-3 Salin hasil dari GPU memory ke CPU memory 3. Arsitektur CUDA menerapkan pendekatan berupa kumpulan streaming multiprocessors (SM) yang Mengeksekusi sejumlah instruksi yang sama pada beberapa thread pada berbagai wilayah data, sehingga dikenal dengan istilah single instruction, multiple threads (SIMT) 4. Komputasi paralel adalah komputasi yang Melibatkan banyak unit computer untuk memecahkan masalah yang berbeda-beda untuk masingmasing unit computer, namun dalam waktu yang sama 5. Tujuan utama dari pemrograman paralel adalah untuk meningkatkan performa komputasi. Performa dalam pemrograman paralel diukur dari Berapa banyak peningkatan kecepatan (speed up) yang diperoleh dalam menggunakan tehnik paralel 6. CUDA C++ adalah perluasan C++ sehingga programmer dapat mendefinisikan fungsi C++ yang ketika dipanggil, akan dieksekusi sebanyak N kali secara paralel dan N CUDA thread yang berbeda. Fungsi ini dikenal dengan istilah Kernel 7. Kernel pada pemrograman CUDA agar dieksekusi pada device, dideklarasi menggunakan __global__ 8. Sistem terdistribusi (distributed computing) adalah teknik komputasi paralel dimana Komputer yang digunakan secara bersamaan dalam melakukan komputasi dilakukan oleh computerkomputer terpisah yang terhubung dalam suatu jaringan komputer 9. Perintah kernel < >(…) menunjukkan device untuk Mempersiapkan block sebanyak N dengan thread sebanyak M di tiap block 10. Istilah thread pada GPU adalah Satuan pemrosesan sekuensial yang dikumpulkan dalam satu grup yang disebut sebagai thread block 11. Dua kata istilah penting yang digunakan dalam CUDA, yaitu: host dan device. Istilah host pada CUDA mengacu pada



CPU 12. Dua kata istilah penting yang digunakan dalam CUDA, yaitu: host dan device. Istilah device pada CUDA mengacu GPU 13. GPU dalam teknologi komputasi adalah singkatan dari Graphics Processing Unit 14. Pengelolaan memori pada device pada dasarnya menggunakan CudaMalloc(), cudaMemcpy(), cudaFree() 15. Pernyataan yang benar mengenai thread block pada GPU Beberapa block dihimpun dalam satu thread, yang kemudian beberapa thread dihimpun dalam satu kesatuan grid 16. CUDA adalah platform komputasi paralel dengan arsitektur komputasi masuk dalam Heterogenous computing, karena melibatkan CPU dan GPU 17. Pernyataan yang benar mengenai pemrograman paralel pada GPU Semua pernyataan benar 18. Pernyataan berikut yang beanr mengenai CUDA CUDA adalah suatu platform untuk komputasi paralel, dan memanfaatkan GPU untuk komputasi 19. CPU dari suatu unit computer adalah singkatan dari Central Processing Unit 20. Perintah kernel < >(…) menunjukkan device untuk Mempersiapkan block sebanyak N dengan thread sebanyak M di tiap block



Team Teaching Big Data M14 1. Bahasa pemrograman Python tergolong cepat dikarenakan Semua benar Bahasa pemrograman tingkat tinggi Dapat diinterpretasikan Dapat dikodekan secara dinamis 2. Bahasa pemrograman Python tergolong lambat untuk eksekusi Tugas yang berulang dan tergolong tingkat rendah 3. Modul kompilasi tepat waktu pada Python untuk CPU adalah Semua benar (Numba, PySpark, CUDA) 4. Berikut ini adalah urutan proses yang dijalankan oleh Numba Rewrite IR, Lowering, LLVM IR, LLVM/NVVM JIT 5. Banyaknya operasi-operasi kecil yang berulang merupakan salah satu penyebab bahasa pemrograman Python Tergolong lambat 6. Berikut ini yang pernyataan yang tepat tentang Python adalah Semua jawaban benar Python tergolong cepat untuk pengembangan Python tergolong lambat untuk eksekusi kode program 7. Elemen dalam RDD dikelompokkan kedalam beberapa partisi dan hanya dapat disimpan pada sebuah node yang berbeda merupakan konsep RDD dalam hal Distributed 8. Numba dapat menangani Semua jawaban benar (Penyalinan data dari dan ke host jika diperlukan, Alokasi data dari dan ke host jika diperlukan) 9. Komputasi pada GPU cluster dapat menggunakan Semua jawaban benar (Numba, PySpark) 10. Berikut ini yang salah terkait dengan Numba adalah Semua salah 11. Bahasa pemrograman Python tergolong cepat digunakan untuk



Semua benar (Mengembangkan kode program, menguji kode program, menulis kode program) 12. Apache Spark bukan merupakan Semua jawaban salah 13. Spark diimplementasikan dalam Semua jawaban benar (Scala dan Java) 14. Berikut ini adalah komputasi primitive yang tersedia pada Spark untuk melakukan parelelisme dan meminimumkan komunikasi antar workers Semua benar (Map, Filter, Reduce) 15. Berikut ini yang benar terkait dengan Numba, kecuali Open-source 16. Modul kompilasi tepat waktu pada Python untuk GPU adalah Semua benar (PySpark, Numba, CUDA) 17. API Spark memiliki dukungan yang terbatas pada bahasa pemrograman R 18. Permasalahan alokasi memori dalam komputasi pada GPU terdapat pada tugas yang berskala Kecil 19. Type inference pada proses Numba memerlukan Semua jawaban benar (Functions Arguments, Numba IR) 20. Pemrograman terdistribusi dalam Python adalah Semua benar (CUDA, Numba, PySpark)