Preview Quiz.md

Algoritma Clustering DBSCAN


Instruksi

Pada kuis kali ini data yang digunakan adalah data nasa_fire.csv. Data tersebut memiliki 25937 observasi dan 3 kolom. sebelum anda melakukan proses clustering anda dapat melakukan eksplorasi data terlebih dahulu menggukan fungsi str() atau glimpse() pada data nasa_fire. Berikut deskripsi dari kolom data nasa_fire.csv :

  • latitude : Titik latitude terjadinya kebakaran
  • longitude : Titik longitude terjadinya kebakaran
  • confidence : Tingat kepercayaan suatu kebakaran terjadi. selang nilai pada confidence dari 0 hingga 1.

Konsep Dasar DBSAN

  1. Dibawah ini mana pernyataan yang salah terkait DBSCAN?

    • [ ] DBSCAN menggunakan metode density-based.
    • [ ] dalam DBSCAN terdapat centroid yang menunjukkan pusat cluster.
    • [ ] DBSCAN sensitif terhadap perubahan nilai parameter.
  2. Apa yang terjadi pada hasil clustering bila nilai eps dalam proses clustering diperbesar dan nilai minPts tetap?

    • [ ] Jumlah cluster yang terbentuk semakin sedikit karena radius cakupan cluster lebih luas.
    • [ ] Data noise yang dihasilkan semakin banyak.
    • [ ] Jumlah cluster yang terbentuk tetap namun data noise semakin banyak.
  3. Pernyataan yang tepat terkait optimasi nilai eps dibawah ini yaitu?

    • [ ] Nilai K dapat ditentukan oleh fungsi KNNdistplot dengan memasukkan nilai eps sebagai input.
    • [ ] Nilai eps optimum berada pada "knee" yang terbentuk pada plot KNNdisplot.
    • [ ] KNNdistplot dapat memberikan nilai eps optimum secara langsung.

DBSCAN pada Spatial Data

  1. Dengan menggunakan minPts = 100 berapa nilai eps yang optimum menurut teknik "knee" plot ?

    • [ ] 0.8
    • [ ] 1.4
    • [ ] 2.2
    • [ ] 3.8
  2. Dengan menggunakan minPts = 100 dan eps yang optimal berapa banyak cluster dan data noise yang dihasilkan ?

    • [ ] 6 cluster dengan 448 data noise
    • [ ] 3 cluster dengan 33 data noise
    • [ ] 12 cluster dengan 800 data noise
  3. Apabila anda hanya menggunakan data nasa_fire dengan confidence diatas 0.8 dalam proses clustering dan menggunakan minpts = 10 serta eps = 0.8 pada proses pembuatan cluster, maka pernyataan yang tepat adalah ?

    • [ ] Terdapat 250 data noise
    • [ ] Cluster yang dihasilkan sebanyak 44 cluster
    • [ ] Cluster 15 merupakan cluster dengan anggota cluster terbanyak
Quiz
You need to score 4 out of a possible 6 to earn a badge.
You have 2 attempts. Only your highest score will be taken into account.
  • Quiz 1

    Dibawah ini mana pernyataan yang salah terkait DBSCAN?

    Question worth 1 point

  • Quiz 2

    Apa yang terjadi pada hasil clustering bila nilai eps dalam proses clustering diperbesar dan nilai minPts tetap?

    Question worth 1 point

  • Quiz 3

    Pernyataan yang tepat terkait optimasi nilai eps dibawah ini yaitu?

    Question worth 1 point

  • Quiz 4

    Dengan menggunakan minPts = 100 berapa nilai eps yang optimum menurut teknik "knee" plot ?

    Question worth 1 point

  • Quiz 5

    Dengan menggunakan minPts = 100 dan eps yang optimal berapa banyak cluster dan data noise yang dihasilkan ?

    Question worth 1 point

  • Quiz 6

    Apabila anda hanya menggunakan data nasa_fire dengan confidence diatas 0.8 dalam proses clustering dan menggunakan minpts = 10 serta eps = 0.8 pada proses pembuatan cluster, maka pernyataan yang tepat adalah ?

    Question worth 1 point

Recipients 14