riset-teknologi-informasi/worksheets/ws-13-preprocessing.md

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:

---

---