| 1 |
Pemilihan Topik dan Permasalahan Bisnis |
4 |
Permasalahan bisnis jelas dan sangat relevan dengan bidang akuntansi, serta memiliki tujuan analisis yang tepat. |
| 2 |
Dataset |
4 |
Dataset lengkap, relevan, bersih, dan layak dianalisis dengan informasi yang cukup untuk analisis. |
| 3 |
Statistik Deskriptif |
4 |
Analisis statistik deskriptif lengkap disertai interpretasi yang jelas dan 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 alasannya. |
| 6 |
Implementasi Analisis |
3 |
Program berjalan dengan baik, namun terdapat sedikit kekurangan dalam optimasi yang bisa diperbaiki. |
| 7 |
Evaluasi Hasil |
3 |
Hasil dievaluasi dengan metrik yang sesuai, tetapi penjelasan mengenai maknanya masih bisa lebih mendalam. |
| 8 |
Interpretasi Bisnis |
4 |
Hasil analisis mampu diterjemahkan menjadi rekomendasi bisnis yang logis dan aplikatif. |
| 9 |
Kualitas Laporan |
3 |
Laporan cukup baik, namun ada beberapa bagian yang bisa diperbaiki untuk lebih sistematis dan rapi. |