| 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 tetapi terdapat missing values yang perlu ditangani lebih baik. |
| 3 |
Statistik Deskriptif |
3 |
Analisis statistik deskriptif cukup lengkap, namun interpretasi dapat diperluas. |
| 4 |
Data Preprocessing |
3 |
Sebagian besar tahapan preprocessing dilakukan, tetapi ada beberapa aspek yang kurang lengkap. |
| 5 |
Pemilihan Algoritma |
4 |
Algoritma Logistic Regression dipilih dengan tepat dan dijelaskan dengan baik. |
| 6 |
Implementasi Analisis |
3 |
Program berjalan dengan baik, tetapi terdapat beberapa kekurangan dalam optimasi. |
| 7 |
Evaluasi Hasil |
3 |
Evaluasi hasil dilakukan tetapi metrik yang digunakan bisa lebih beragam dan mendalam. |
| 8 |
Interpretasi Bisnis |
3 |
Interpretasi hasil cukup baik, tetapi rekomendasi bisnis dapat lebih spesifik. |
| 9 |
Kualitas Laporan |
4 |
Laporan sistematis, rapi, dan sesuai format jurnal ilmiah. |