# WS-13: Preprocessing
> **Bab Terkait:** Bab 13 — Data Preprocessing
> **Tujuan:** Menangani missing values, membuat pipeline preprocessing, dan mendeteksi leakage
> **Referensi:** Lampiran B.13 | Template A.13

---

## Latihan 1 — Missing Value Strategy

**Dataset:** ____________________________________________
**Persentase missing values:** __________________________

| Strategi | Rata-rata Setelah | Kesimpulan Perbandingan Berubah? |
|----------|------------------|-------------------------------|
| Listwise deletion | | [ ] Ya / [ ] Tidak |
| Mean imputation | | [ ] Ya / [ ] Tidak |
| Flag & report | | [ ] Ya / [ ] Tidak |

**Strategi yang dipilih:** _______________________________
**Justifikasi:** ________________________________________

---

## Latihan 2 — Preprocessing Pipeline

**Bahasa/tool yang digunakan:** __________________________

| Step | Operasi | Input | Output | Komentar |
|------|---------|-------|--------|---------|
| 1 | Cleaning | | | |
| 2 | Encoding (jika perlu) | | | |
| 3 | Normalisasi (jika perlu) | | | |
| 4 | Feature engineering (jika perlu) | | | |

**Script/file referensi:** ______________________________

---

## Latihan 3 — Leakage Detection

| Potensi Leakage | Ditemukan? | Perbaikan |
|----------------|-----------|----------|
| Test data masuk ke training | [ ] Ya / [ ] Tidak | |
| Future information di features | [ ] Ya / [ ] Tidak | |
| Target variable di preprocessing | [ ] Ya / [ ] Tidak | |
| Normalisasi sebelum split | [ ] Ya / [ ] Tidak | |

**Kesimpulan leakage check:**
- [ ] Tidak ada leakage — karena: _______________________
- [ ] Ada leakage — diperbaiki dengan: ___________________

---

## Refleksi

> *"Jika saya menghapus satu baris data — bisakah saya menjelaskan mengapa, dan apakah orang lain akan setuju?"*

**Jawaban refleksi:**
> ___________________________________________________

---
<!-- Worksheet dari Bab 13 — Data Preprocessing -->