| 1 |
Pemilihan Topik dan Permasalahan Bisnis |
4 |
Permasalahan bisnis jelas, relevan dengan bidang akuntansi dan memiliki tujuan analisis yang tepat, yaitu prediksi harga emas. |
| 2 |
Dataset |
3 |
Dataset yang digunakan cukup lengkap, namun perlu dijelaskan lebih lanjut mengenai kebersihan dan relevansi data. |
| 3 |
Statistik Deskriptif |
3 |
Analisis statistik deskriptif cukup lengkap, tetapi interpretasi dari statistik tersebut bisa lebih mendalam. |
| 4 |
Data Preprocessing |
4 |
Seluruh tahapan preprocessing dilakukan dengan benar, termasuk penanganan missing value dan normalisasi. |
| 5 |
Pemilihan Algoritma |
4 |
Algoritma yang dipilih sesuai dengan karakteristik kasus dan dijelaskan dengan baik. |
| 6 |
Implementasi Analisis |
4 |
Program berjalan dengan baik, analisis dilakukan secara benar dan menghasilkan output yang valid. |
| 7 |
Evaluasi Hasil |
4 |
Hasil dievaluasi menggunakan metrik yang sesuai dan dijelaskan maknanya dengan baik. |
| 8 |
Interpretasi Bisnis |
3 |
Hasil analisis mampu diterjemahkan menjadi rekomendasi bisnis, tetapi interpretasi masih bisa diperjelas. |
| 9 |
Kualitas Laporan |
4 |
Laporan sistematis, rapi, dan sesuai format jurnal ilmiah. |