Jabatan Analis Data Ilmiah Ahli Pertama adalah posisi strategis dalam pemerintahan maupun lembaga penelitian yang bertugas mengolah, menganalisis, dan menginterpretasikan data ilmiah untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis bukti. Seorang Analis Data Ilmiah bertanggung jawab dalam mengelola data dari berbagai sumber, memastikan validitas serta reliabilitasnya, serta menyusun laporan ilmiah yang dapat digunakan sebagai dasar rekomendasi kebijakan atau inovasi. Peran ini juga menuntut kemampuan dalam menerapkan metode statistik, pemodelan data, serta penggunaan perangkat lunak analisis untuk menghasilkan informasi yang akurat dan dapat diandalkan.
Kisi-Kisi Soal PPPK dan CPNS Analis Data Ilmiah Ahli Pertama Sesuai KemenpanRB
Kisi-kisi ini dirancang untuk membantu calon peserta menghadapi ujian Analis Data Ilmiah Ahli Pertama mempersiapkan seleksi dengan lebih terarah. Berikut adalah kisi-kisi untuk soal Analis Data Ilmiah Ahli Pertama.
Pengenalan Ilmu Data dalam Analis Data Ilmiah
Memahami konsep dasar ilmu data, termasuk pengertian, metode, dan teknik yang digunakan dalam analisis data ilmiah. Meliputi pemahaman tentang perbedaan data terstruktur dan tidak terstruktur, serta bagaimana data tersebut digunakan dalam berbagai bidang penelitian ilmiah.
Penelusuran dan Pengelolaan Data serta Informasi Ilmiah
Menguasai teknik pencarian data ilmiah dari berbagai sumber terpercaya seperti jurnal akademik, repositori penelitian, serta basis data ilmiah nasional dan internasional. Kurator data harus memastikan validitas, akurasi, dan kelengkapan informasi sebelum data diolah lebih lanjut.
Rancangan Kerja Analisis Data Ilmiah
Mampu menyusun rancangan kerja analisis data, termasuk perencanaan metodologi, teknik analisis yang akan digunakan, serta pemilihan alat dan perangkat lunak pendukung seperti Python, R, atau SQL untuk pengolahan data.
Pengumpulan dan Persiapan Data
Dalam penelitian ilmiah, penting untuk memahami metode pengumpulan data primer dan sekunder agar informasi yang diperoleh sesuai dengan kebutuhan riset. Setelah data terkumpul, proses pembersihan data atau data cleaning harus dilakukan guna menghilangkan informasi yang tidak relevan, error, atau redundan, sehingga hasil analisis menjadi lebih akurat. Selain itu, teknik pengolahan data awal seperti normalisasi dan transformasi data juga diterapkan untuk memastikan bahwa data siap dianalisis lebih lanjut dengan metode yang tepat.
Manajemen Data
Pemahaman konsep penyimpanan, pengelolaan, dan pemrosesan data dalam sistem berbasis cloud atau database lokal sangat penting dalam manajemen data ilmiah. Selain itu, keterampilan dalam mengelola metadata dan menerapkan prinsip FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) menjadi aspek krusial untuk memastikan data dapat diakses dan digunakan kembali secara optimal. Keamanan dan integritas data juga harus dijaga dengan baik melalui strategi pencadangan serta enkripsi data guna melindungi informasi dari kehilangan atau akses yang tidak sah.
Basis Data
Pemahaman yang mendalam tentang konsep dan struktur basis data relasional serta non-relasional sangat penting dalam pengelolaan data ilmiah. Kemampuan dalam menggunakan SQL untuk melakukan query dan manipulasi data memungkinkan pengolahan informasi yang lebih efektif dan terstruktur. Selain itu, penerapan teknik indeksasi serta optimasi basis data menjadi aspek krusial untuk meningkatkan efisiensi dalam pengolahan dan analisis data, sehingga sistem dapat berjalan dengan lebih cepat dan optimal.
Data Mining
Dalam analisis data ilmiah, pemahaman terhadap teknik eksplorasi data (Exploratory Data Analysis/EDA) sangat penting untuk mengidentifikasi pola dan tren tersembunyi dalam data. Penggunaan algoritma data mining seperti klasifikasi, klasterisasi, dan asosiasi memungkinkan analisis yang lebih mendalam untuk menemukan hubungan antar variabel. Selain itu, penguasaan teknik supervised dan unsupervised learning dalam data mining menjadi kunci dalam penerapan metode analitis yang sesuai dengan kebutuhan penelitian, sehingga hasil yang diperoleh dapat memberikan wawasan yang lebih akurat dan bermanfaat.
Analisis dan Interpretasi Data :
Dalam analisis data ilmiah, penggunaan metode statistik dan machine learning menjadi kunci untuk mengolah serta menafsirkan informasi secara mendalam. Pemahaman tentang visualisasi data dengan alat seperti Matplotlib, Seaborn, atau Power BI juga diperlukan agar hasil analisis dapat disajikan dalam bentuk yang lebih intuitif dan mudah dipahami. Selain itu, kemampuan dalam menarik kesimpulan yang valid berdasarkan data serta menerjemahkan hasil analisis ke dalam rekomendasi ilmiah sangat penting untuk mendukung proses pengambilan keputusan yang berbasis bukti.
Contoh Soal Analis Data Ilmiah Ahli Pertama untuk PPPK & CPNS
Contoh soal dapat membantu calon peserta dalam memahami pola pertanyaan dalam seleksi, mencakup statistika, validasi data, pemodelan, dan penyusunan laporan ilmiah.
Berikut adalah contoh soal analis data ilmiah ahli pertama.
1. Seorang analis data ilmiah sering kali dihadapkan pada berbagai jenis data yang dapat digunakan dalam penelitian. Dalam konteks pengolahan data ilmiah, data terstruktur dan tidak terstruktur memiliki karakteristik yang berbeda dalam hal penyimpanan, analisis, dan penggunaan. Manakah dari pernyataan berikut yang paling tepat menjelaskan perbedaan antara data terstruktur dan tidak terstruktur dalam analisis data ilmiah?
A. Data terstruktur memiliki format yang tetap dan disimpan dalam database relasional, sementara data tidak terstruktur tidak memiliki format tetap dan dapat berupa teks, gambar, atau video.
B. Data terstruktur lebih mudah diproses menggunakan teknik machine learning dibandingkan dengan data tidak terstruktur karena memiliki pola yang lebih jelas.
C. Data tidak terstruktur umumnya digunakan dalam penelitian kuantitatif, sedangkan data terstruktur lebih banyak digunakan dalam penelitian kualitatif.
D. Data tidak terstruktur selalu lebih sulit dianalisis daripada data terstruktur, karena membutuhkan algoritma yang lebih kompleks dalam pemrosesannya.
E. Data terstruktur hanya dapat digunakan dalam sistem berbasis SQL, sedangkan data tidak terstruktur hanya bisa diproses menggunakan sistem berbasis NoSQL.
Jawaban: A. Data terstruktur memiliki format yang tetap dan disimpan dalam database relasional, sementara data tidak terstruktur tidak memiliki format tetap dan dapat berupa teks, gambar, atau video.
Pembahasan: Data terstruktur memiliki format yang tetap seperti tabel dalam basis data relasional (SQL), sedangkan data tidak terstruktur tidak memiliki format yang tetap dan bisa berupa teks, gambar, atau video, sehingga membutuhkan teknik analisis yang berbeda.
2. Seorang analis data ilmiah sedang melakukan penelitian yang membutuhkan data sekunder dari berbagai sumber terpercaya. Manakah dari sumber berikut yang paling dapat diandalkan untuk memperoleh data ilmiah yang valid dan dapat dipertanggungjawabkan dalam publikasi akademik?
A. Artikel dari blog akademik yang dikelola oleh komunitas riset independen tanpa proses peer-review.
B. Laporan riset dari organisasi non-akademik yang tidak mencantumkan metodologi pengumpulan data.
C. Ringkasan penelitian yang dipublikasikan di media sosial akademik tanpa referensi yang jelas.
D. Data dari jurnal ilmiah yang telah melewati proses peer-review dan tersedia dalam repositori akademik terpercaya seperti Scopus, ScienceDirect, atau PubMed.
E. Dataset eksperimen yang dikumpulkan oleh mahasiswa dalam tugas akhir tanpa proses validasi lebih lanjut.
Jawaban: E. Data dari jurnal ilmiah yang telah melewati proses peer-review dan tersedia dalam repositori akademik terpercaya seperti Scopus, ScienceDirect, atau PubMed.
Pembahasan: Sumber data yang paling terpercaya adalah jurnal ilmiah yang telah melewati proses peer-review dan tersimpan dalam repositori akademik seperti Scopus, ScienceDirect, atau PubMed.
3. Seorang analis data ilmiah bertanggung jawab untuk menyusun rancangan kerja analisis data sebelum memulai penelitian. Apa langkah paling krusial yang harus dilakukan dalam tahap ini agar hasil analisis memiliki validitas yang tinggi?
A. Menggunakan metode analisis terbaru tanpa mempertimbangkan relevansi dengan tujuan penelitian.
B. Mengumpulkan sebanyak mungkin data tanpa memperhatikan kualitas dan keterpercayaan sumbernya.
C. Menentukan tujuan penelitian, memilih metodologi yang tepat, serta mengidentifikasi perangkat lunak yang sesuai untuk analisis data.
D. Memilih alat analisis data berdasarkan popularitas di kalangan akademisi tanpa mempertimbangkan kebutuhan spesifik penelitian.
E. Melakukan visualisasi data terlebih dahulu sebelum menentukan teknik analisis yang akan digunakan.
Jawaban: C. Menentukan tujuan penelitian, memilih metodologi yang tepat, serta mengidentifikasi perangkat lunak yang sesuai untuk analisis data.
Pembahasan: Penyusunan rancangan kerja yang baik harus meliputi penentuan tujuan penelitian, pemilihan metodologi yang tepat, serta pemilihan alat analisis yang sesuai untuk memastikan hasil yang valid dan dapat dipertanggungjawabkan.
4. Dalam proses analisis data ilmiah, seorang analis sering kali harus melakukan pembersihan data (data cleaning) untuk memastikan bahwa data yang digunakan valid dan bebas dari error. Manakah dari teknik berikut yang paling efektif dalam mengidentifikasi dan menangani outlier dalam dataset numerik?
A. Menggunakan metode Interquartile Range (IQR) dan Z-score untuk mendeteksi nilai yang jauh di luar distribusi normal.
B. Menghapus semua data yang memiliki nilai yang tidak sesuai dengan ekspektasi tanpa melakukan verifikasi lebih lanjut.
C. Menggunakan one-hot encoding untuk mengubah data kategorikal menjadi numerik sebelum mendeteksi outlier.
D. Menerapkan teknik normalisasi untuk memastikan semua data memiliki skala yang sama sebelum analisis outlier dilakukan.
E. Menjalankan algoritma clustering seperti K-Means tanpa melakukan analisis distribusi data terlebih dahulu.
Jawaban: A. Menggunakan metode Interquartile Range (IQR) dan Z-score untuk mendeteksi nilai yang jauh di luar distribusi normal.
Pembahasan: Teknik Interquartile Range (IQR) dan Z-score merupakan metode paling umum dalam deteksi outlier karena dapat mengidentifikasi data yang berada jauh di luar rentang distribusi normal.
5. Dalam pengelolaan data ilmiah, penerapan prinsip FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) sangat penting untuk memastikan bahwa data dapat digunakan kembali dengan optimal. Apa yang dimaksud dengan “Interoperable” dalam konteks prinsip FAIR?
A. Data harus dapat ditemukan dengan mudah menggunakan metadata yang sesuai.
B. Data yang telah dikumpulkan harus dienkripsi agar tidak dapat diakses oleh pengguna lain.
C. Data harus dapat diakses oleh publik tanpa adanya batasan atau izin khusus.
D. Data hanya boleh digunakan oleh individu atau organisasi yang mengumpulkannya pertama kali.
E. Data harus dapat digunakan dalam berbagai sistem dan kompatibel dengan format standar yang berlaku.
Jawaban: E. Data harus dapat digunakan dalam berbagai sistem dan kompatibel dengan format standar yang berlaku.
Pembahasan: Interoperable dalam prinsip FAIR berarti bahwa data harus dapat digunakan oleh berbagai sistem dan kompatibel dengan format standar, sehingga dapat dengan mudah dipertukarkan dan dianalisis lebih lanjut.
6. Dalam sistem basis data relasional, indeksasi digunakan untuk meningkatkan efisiensi pencarian dan pemrosesan data. Metode indeksasi mana yang paling umum digunakan dalam database relasional untuk mempercepat proses pencarian data?
A. Hash Indexing
B. B-Tree Indexing
C. Neural Network-based Indexing
D. Apriori Indexing
E. Probabilistic Indexing
Jawaban: B. B-Tree Indexing
Pembahasan: B-Tree Indexing adalah teknik yang paling umum digunakan dalam database relasional karena memungkinkan pencarian data dilakukan dengan cepat dan efisien.
7. Dalam analisis data ilmiah, teknik clustering sering digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan pola yang ditemukan dalam dataset. Algoritma manakah yang paling umum digunakan dalam analisis clustering?
A. Decision Tree
B. Random Forest
C. K-Means
D. Naïve Bayes
E. Logistic Regression
Jawaban: C. K-Means
Pembahasan: K-Means adalah algoritma clustering yang paling sering digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan kemiripan fitur.
8. Seorang analis data ilmiah ingin memahami hubungan antara dua variabel numerik dalam dataset penelitian dan memilih metode regresi linear sebagai teknik analisis. Manakah dari pernyataan berikut yang benar mengenai regresi linear dalam konteks analisis data ilmiah?
A. Regresi linear hanya dapat digunakan jika kedua variabel memiliki distribusi normal dan hubungan yang non-linear.
B.Regresi linear tidak memerlukan asumsi apa pun terkait distribusi data dan dapat diterapkan pada semua jenis dataset tanpa pengecualian.
C. Regresi linear selalu memberikan hasil yang lebih akurat dibandingkan metode machine learning lainnya seperti decision tree dan neural network.
D. Regresi linear paling efektif digunakan untuk data yang memiliki korelasi lemah antara variabel independen dan dependen.
E. Regresi linear digunakan untuk menentukan hubungan antara dua variabel, di mana satu variabel bertindak sebagai variabel independen dan yang lainnya sebagai variabel dependen.
Jawaban: E. Regresi linear digunakan untuk menentukan hubungan antara dua variabel, di mana satu variabel bertindak sebagai variabel independen dan yang lainnya sebagai variabel dependen.
Pembahasan: Regresi linear digunakan untuk menentukan hubungan antara dua variabel, di mana satu variabel bertindak sebagai variabel independen (prediktor) dan satu sebagai variabel dependen (hasil). Model ini bekerja paling baik jika hubungan antara kedua variabel bersifat linear.
9. Dalam eksplorasi data menggunakan teknik data mining, seorang analis ingin mengidentifikasi pola tersembunyi dalam dataset yang sangat besar dan tidak berlabel. Metode apa yang paling tepat digunakan dalam situasi ini?
A. Supervised Learning dengan algoritma Random Forest untuk klasifikasi data yang tidak berlabel.
B. Clustering menggunakan algoritma K-Means untuk mengelompokkan data berdasarkan kemiripan karakteristiknya.
C. Regresi Logistik untuk memprediksi variabel kontinu berdasarkan data yang tidak berlabel.
D. Apriori Algorithm untuk melakukan prediksi berbasis tren historis dalam dataset tidak berlabel.
E. Principal Component Analysis (PCA) untuk memprediksi hubungan sebab-akibat dalam dataset tidak berlabel.
Jawaban: B. Clustering menggunakan algoritma K-Means untuk mengelompokkan data berdasarkan kemiripan karakteristiknya.
Pembahasan: Untuk dataset tidak berlabel, metode clustering seperti K-Means adalah pendekatan yang paling tepat karena mengelompokkan data berdasarkan kesamaan fitur tanpa memerlukan label.
10. Seorang analis data ilmiah sedang bekerja dengan basis data relasional dan ingin meningkatkan kecepatan query pencarian data dalam tabel yang memiliki jutaan entri. Apa metode paling efektif yang dapat diterapkan untuk mengoptimalkan kinerja query ini?
A. Menggunakan indeks pada kolom yang sering digunakan dalam kondisi pencarian (WHERE clause).
B. Menggunakan loop dalam SQL untuk mencari data secara iteratif satu per satu.
C. Menghapus semua indeks dari tabel untuk mengurangi beban sistem pada saat query dijalankan.
D. Menggunakan metode brute-force search dalam SQL untuk memastikan semua data dianalisis secara menyeluruh.
E. Menyimpan semua data dalam satu tabel besar tanpa melakukan normalisasi untuk menghindari penggunaan join yang memperlambat query.
Jawaban: A. Menggunakan indeks pada kolom yang sering digunakan dalam kondisi pencarian (WHERE clause).
Pembahasan: Membuat indeks pada kolom yang sering digunakan dalam query (khususnya pada kondisi WHERE atau JOIN) adalah cara paling efektif untuk meningkatkan kecepatan pencarian data dalam basis data relasional.
11. Dalam ilmu data, terdapat dua jenis utama data yang sering digunakan dalam penelitian, yaitu data terstruktur dan tidak terstruktur. Manakah dari pilihan berikut yang paling tepat menggambarkan contoh data tidak terstruktur yang umum digunakan dalam analisis data ilmiah?
A. Tabel transaksi pelanggan dalam database relasional SQL
B. Data sensor suhu yang disimpan dalam file berformat CSV
C. Koleksi artikel berita yang terdiri dari teks, gambar, dan video
D. Laporan keuangan tahunan yang tersimpan dalam spreadsheet Excel
E. Dataset hasil eksperimen yang terdiri dari angka dalam format tabel
Jawaban: C. Koleksi artikel berita yang terdiri dari teks, gambar, dan video
Pembahasan: Data tidak terstruktur adalah data yang tidak memiliki format tetap dan sulit dimasukkan ke dalam database relasional. Contohnya adalah teks, gambar, video, dan audio. Koleksi artikel berita yang berisi teks, gambar, dan video adalah contoh klasik data tidak terstruktur. Sementara itu, pilihan lainnya merupakan contoh data terstruktur karena memiliki format tetap dan dapat dengan mudah disimpan dalam database.
12. Seorang analis data ilmiah harus memastikan bahwa sumber data yang digunakan dalam penelitian memiliki tingkat validitas dan akurasi yang tinggi. Dari pilihan berikut, sumber manakah yang paling kredibel untuk memperoleh data ilmiah yang dapat dipercaya?
A. Blog ilmiah yang dikelola oleh individu dengan pengalaman di bidangnya
B. Artikel berita dari portal media populer yang sering membahas riset terkini
C. Video presentasi dari seorang pakar yang diunggah ke platform berbagi video
D. Forum diskusi di media sosial yang sering membahas topik ilmiah secara mendalam
E. Jurnal akademik yang telah terindeks dalam database Scopus atau Web of Science
Jawaban: E. Jurnal akademik yang telah terindeks dalam database Scopus atau Web of Science
Pembahasan: Jurnal akademik yang terindeks dalam database seperti Scopus dan Web of Science telah melalui proses peer-review yang ketat, sehingga lebih kredibel dibandingkan blog, media berita, atau forum diskusi yang belum tentu memiliki validasi ilmiah.
13. Dalam menyusun rancangan kerja analisis data ilmiah, seorang analis harus mempertimbangkan berbagai aspek agar penelitian berjalan sistematis dan hasilnya akurat. Manakah dari langkah berikut yang tidak termasuk dalam tahap penyusunan metodologi analisis data?
A. Memilih teknik analisis data yang akan digunakan berdasarkan jenis data yang dimiliki
B. Menentukan perangkat lunak seperti Python, R, atau SQL sebagai alat analisis utama
C. Merancang alur kerja penelitian agar proses analisis dapat dilakukan secara sistematis
D. Merancang alur kerja penelitian agar proses analisis dapat dilakukan secara sistematis
E. Menentukan sumber data yang akan digunakan, baik primer maupun sekunder
Jawaban: D. Merancang alur kerja penelitian agar proses analisis dapat dilakukan secara sistematis
Pembahasan: Uji hipotesis dilakukan setelah data dikumpulkan dan dianalisis, bukan sebagai bagian dari rancangan kerja awal. Sedangkan langkah-langkah lainnya merupakan bagian dari penyusunan metodologi analisis data.
14. Seorang peneliti sedang mengumpulkan data dengan melakukan wawancara langsung kepada responden serta menganalisis dokumen laporan tahunan yang diterbitkan oleh pemerintah. Berdasarkan metode pengumpulan data, bagaimana klasifikasi data yang diperoleh dari kedua sumber tersebut?
A. Data wawancara tergolong sebagai data sekunder karena berasal dari individu yang diwawancarai
B. Laporan tahunan termasuk data primer karena diterbitkan secara resmi oleh pemerintah
C. Data wawancara termasuk data primer karena diperoleh langsung dari sumbernya melalui interaksi langsung
D. Laporan tahunan tidak dapat digunakan dalam penelitian ilmiah karena sifatnya tidak fleksibel
E. Semua data yang diperoleh dari dokumen resmi selalu dikategorikan sebagai data tidak terstruktur
Jawaban: C. Data wawancara termasuk data primer karena diperoleh langsung dari sumbernya melalui interaksi langsung
Pembahasan: Data yang diperoleh langsung dari sumber pertama (misalnya wawancara, eksperimen, atau survei) disebut data primer. Sementara itu, laporan tahunan adalah data sekunder karena merupakan hasil dokumentasi yang telah dipublikasikan sebelumnya.
15. Dalam prinsip FAIR yang digunakan dalam manajemen data ilmiah, setiap data harus memenuhi empat prinsip utama agar dapat digunakan secara optimal. Pada prinsip ini, huruf “I” mengacu pada Interoperable. Apa yang dimaksud dengan konsep interoperabilitas dalam pengelolaan data ilmiah?
A. Data harus dapat diakses oleh siapa saja tanpa batasan tertentu
B. Data harus disimpan dalam format yang dapat dengan mudah digunakan oleh berbagai sistem dan perangkat lunak
C. Data harus selalu dienkripsi agar hanya dapat diakses oleh pihak yang memiliki izin resmi
D. Data hanya boleh digunakan oleh peneliti yang berasal dari institusi tertentu
E. Data yang sudah digunakan dalam satu penelitian tidak boleh dipakai kembali untuk penelitian lain
Jawaban: B. Data harus disimpan dalam format yang dapat dengan mudah digunakan oleh berbagai sistem dan perangkat lunak
Pembahasan: Interoperabilitas berarti data harus dapat digunakan dan diproses oleh berbagai sistem tanpa hambatan format atau perangkat lunak tertentu.
16. Dalam pengelolaan basis data relasional, performa kueri dapat ditingkatkan dengan berbagai teknik optimasi. Jika seorang analis ingin mempercepat waktu eksekusi kueri SQL, langkah manakah yang paling efektif untuk meningkatkan efisiensi pencarian data dalam tabel yang besar?
A. Menggunakan indeks pada kolom yang sering digunakan dalam pencarian dan penyaringan data
B. Menghapus tabel yang memiliki jumlah data besar untuk mengurangi beban pemrosesan
C. Menggunakan format teks biasa untuk menyimpan data agar lebih fleksibel dalam analisis
D. Menghindari penggunaan SQL dan menggantinya dengan pencatatan data manual dalam spreadsheet
E. Menjalankan kueri dalam mode batch tanpa menggunakan indeks agar proses berjalan secara linear
Jawaban: A. Menggunakan indeks pada kolom yang sering digunakan dalam pencarian dan penyaringan data
Pembahasan: Indeks dalam SQL berfungsi untuk mempercepat proses pencarian dalam tabel yang besar, sehingga meningkatkan efisiensi eksekusi kueri. Pilihan lainnya kurang tepat karena dapat menghambat atau bahkan membuat pencarian data menjadi lebih lambat.
17. Dalam tahap eksplorasi data atau Exploratory Data Analysis (EDA), teknik klasterisasi sering digunakan dalam berbagai penelitian ilmiah dan analisis bisnis. Apa tujuan utama dari penerapan metode klasterisasi dalam analisis data?
A. Memastikan bahwa semua nilai dalam dataset telah terstandardisasi sebelum analisis dilakukan
B. Menggunakan data historis untuk membuat prediksi terhadap tren masa depan
C. Menganalisis hubungan sebab-akibat antara dua atau lebih variabel dalam dataset
D. Menggunakan model berbasis aturan untuk mengidentifikasi anomali dalam data
E. Mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristik tanpa adanya label atau kategori sebelumnya
Jawaban: E. Mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristik tanpa adanya label atau kategori sebelumnya
Pembahasan:
Klasterisasi adalah teknik unsupervised learning yang mengelompokkan data berdasarkan pola yang ditemukan tanpa label sebelumnya. Metode ini sering digunakan dalam analisis segmentasi pelanggan, pengelompokan gen dalam penelitian biologi, serta analisis lainnya yang membutuhkan pemisahan kelompok berdasarkan karakteristik alami data.
18. Dalam bidang machine learning, terdapat dua jenis utama metode pembelajaran, yaitu supervised learning dan unsupervised learning. Metode supervised learning memiliki karakteristik khusus yang membedakannya dari metode lain. Apa tujuan utama dari penggunaan supervised learning dalam analisis data ilmiah?
A. Membuat prediksi berdasarkan data historis yang telah dilengkapi dengan label atau kategori tertentu
B. Menggunakan teknik pengelompokan untuk membagi data ke dalam beberapa segmen berdasarkan pola yang ditemukan
C. Melakukan eksplorasi data tanpa adanya informasi sebelumnya mengenai struktur dataset
D. Menentukan hubungan antar variabel dalam dataset tanpa bantuan algoritma prediktif
E. Menghilangkan data yang tidak relevan sebelum diterapkan ke dalam model machine learning
Jawaban: A. Membuat prediksi berdasarkan data historis yang telah dilengkapi dengan label atau kategori tertentu
Pembahasan: Supervised learning menggunakan data berlabel untuk melatih model dalam membuat prediksi. Contohnya termasuk regresi linear untuk memprediksi harga rumah dan klasifikasi untuk mengidentifikasi jenis tumor dalam penelitian medis. Teknik ini berbeda dengan unsupervised learning, yang bekerja tanpa label dan lebih berfokus pada pengelompokan atau pola tersembunyi dalam data.
19. Seorang analis data sedang melakukan proses data cleaning sebelum melakukan analisis lanjutan. Apa langkah utama yang biasanya dilakukan dalam tahap pembersihan data ini?
A. Menghapus nilai yang hilang atau memperbaiki data yang tidak sesuai agar dataset lebih bersih
B. Menambahkan noise ke dalam dataset untuk meningkatkan variasi data sebelum analisis
C. Menggandakan data yang memiliki outlier agar hasil analisis lebih stabil
D. Mengabaikan data yang mengandung kesalahan tanpa melakukan perbaikan lebih lanjut
E. Menggunakan data mentah langsung tanpa proses pembersihan untuk memastikan data tetap asli
Jawaban: A. Menghapus nilai yang hilang atau memperbaiki data yang tidak sesuai agar dataset lebih bersih
Pembahasan: Data cleaning adalah proses penting dalam analisis data yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas dataset dengan cara menghapus duplikasi, menangani nilai yang hilang, memperbaiki format data, serta menghilangkan anomali atau outlier yang tidak relevan. Langkah ini sangat penting untuk memastikan akurasi hasil analisis.
20. Dalam analisis data ilmiah, seorang analis sering menggunakan teknik data mining untuk menggali pola yang tersembunyi dalam dataset yang besar. Manakah dari teknik berikut yang bukan termasuk dalam metode data mining?
A. Klasifikasi untuk mengelompokkan data ke dalam kategori yang telah ditentukan
B. Klasterisasi untuk menemukan kelompok alami dalam dataset
C. Asosiasi untuk menemukan hubungan antara item dalam data, seperti dalam analisis pasar
D. Pembuatan laporan statistik sederhana menggunakan tabel pivot dalam spreadsheet
E. Algoritma prediksi berbasis supervised learning seperti regresi linear
Jawaban: D. Pembuatan laporan statistik sederhana menggunakan tabel pivot dalam spreadsheet
Pembahasan: Data mining melibatkan teknik eksplorasi data yang lebih mendalam, seperti klasifikasi, klasterisasi, dan asosiasi. Pembuatan laporan statistik sederhana dengan tabel pivot tidak termasuk dalam kategori data mining karena hanya menyajikan ringkasan data tanpa menggali pola tersembunyi yang kompleks.
Siap Hadapi Ujian PPPK & CPNS Analis Data Ilmiah? Latihan dengan 100 Soal Terbaru + Pembahasan di Sini!
Jangan lewatkan kesempatan untuk mendapatkan lebih dari 100 soal Analis Data Ilmiah Ahli Pertama untuk PPPK dan CPNS, lengkap dengan pembahasan serta kisi-kisi terbaru yang mendalam! Kunjungi https://fungsional.id/ atau klik banner di atas untuk mendaftar GRATIS dan persiapkan ujian Anda dengan lebih maksimal!
