← Kembali ke daftar

Data Analytics for Business

20 Jul 2026 14:52
Program Studi
Akuntansi
Mahasiswa
23.05.52.0028 - Pramesthi Pinasthika
23.05.52.0031 - Meydiana Kumalasari
Google Drive
85.00
NoKomponenSkorAlasan
1 Pemilihan Topik dan Permasalahan Bisnis 4 Permasalahan bisnis jelas dan relevan dengan bidang akuntansi serta memiliki tujuan analisis yang tepat.
2 Dataset 3 Dataset cukup lengkap, namun perlu penjelasan lebih lanjut mengenai sumber dan kebersihan data.
3 Statistik Deskriptif 3 Analisis statistik deskriptif cukup lengkap, tetapi kurang mendalam dalam interpretasi hasil.
4 Data Preprocessing 4 Seluruh tahapan preprocessing dilakukan dengan benar dan jelas.
5 Pemilihan Algoritma 4 Algoritma Naïve Bayes dipilih dengan tepat dan dijelaskan dengan baik.
6 Implementasi Analisis 3 Program berjalan dengan baik, tetapi terdapat beberapa kekurangan dalam optimasi dan efisiensi.
7 Evaluasi Hasil 3 Evaluasi hasil cukup baik, namun metrik yang digunakan bisa lebih beragam dan mendalam.
8 Interpretasi Bisnis 3 Interpretasi hasil analisis cukup baik, tetapi rekomendasi bisnis masih bisa lebih spesifik dan aplikatif.
9 Kualitas Laporan 4 Laporan disusun dengan sistematis, rapi, dan sesuai format yang ditentukan.

Kesimpulan

Laporan ini menunjukkan pemahaman yang baik terhadap analisis sentimen dan implementasi metode Naïve Bayes, namun masih ada beberapa area yang perlu diperbaiki untuk mencapai nilai maksimal.