| 1 |
Pemilihan Topik dan Permasalahan Bisnis |
4 |
Permasalahan bisnis jelas, relevan dengan bidang akuntansi dan memiliki tujuan analisis yang tepat. |
| 2 |
Dataset |
4 |
Dataset lengkap, relevan, bersih, dan layak dianalisis. |
| 3 |
Statistik Deskriptif |
3 |
Analisis statistik deskriptif cukup lengkap, namun bisa lebih mendalam dengan interpretasi yang lebih jelas. |
| 4 |
Data Preprocessing |
4 |
Seluruh tahapan preprocessing dilakukan dengan benar, termasuk menangani missing value dan normalisasi. |
| 5 |
Pemilihan Algoritma |
4 |
Algoritma dipilih sesuai karakteristik kasus dan dijelaskan alasannya dengan baik. |
| 6 |
Implementasi Analisis |
4 |
Program berjalan dengan baik, analisis dilakukan secara benar dan menghasilkan output yang valid. |
| 7 |
Evaluasi Hasil |
3 |
Evaluasi hasil cukup baik, namun metrik yang digunakan bisa lebih beragam dan penjelasannya lebih mendalam. |
| 8 |
Interpretasi Bisnis |
3 |
Interpretasi cukup baik, tetapi rekomendasi bisnis bisa lebih spesifik dan terperinci. |
| 9 |
Kualitas Laporan |
4 |
Laporan sistematis, rapi, dan sesuai format. |