A. PILIHAN GANDA (30 SOAL)
1. Saat
membuat program untuk mengenali jenis benda pada gambar, langkah pertama yang
paling logis dalam alur pemrograman adalah….
A. Melatih model tanpa data
B. Mengumpulkan dan menyiapkan dataset
C. Menentukan warna background aplikasi
D. Langsung melakukan inferensi
E. Menjalankan program tanpa pengujian
2. Dalam
berpikir komputasional, decomposition diperlukan agar….
A. Program menjadi lebih panjang
B. Masalah kompleks dipecah menjadi bagian kecil
C. Kode dapat diulang tanpa batas
D. AI bekerja tanpa data
E. Semua keputusan dibuat otomatis
3. Sebuah
model AI menghasilkan prediksi salah sebanyak 30% dari 100 data uji. Ini
berarti….
A. Model sangat akurat
B. Akurasi 70%
C. Model tidak bisa digunakan
D. Harus dihapus
E. Dataset tidak diperlukan
4. Jika
siswa ingin membuat program TKINTER untuk menampilkan teks “Hello AI World”,
komponen yang harus ada adalah….
A. Variabel saja
B. Looping tanpa jendela GUI
C. Window dan Label
D. Hanya fungsi print()
E. Algoritma sorting
5. Tujuan
utama training
pada model AI adalah….
A. Menghapus data lama
B. Mengatur warna tampilan
C. Mengubah parameter agar model belajar pola
D. Menghasilkan suara
E. Menambah ukuran file
6.
Pemahaman bahwa AI belajar dari data untuk mengenali pola disebut….
A. Pattern recognition
B. Abstraction
C. Branching
D. Debugging
E. Looping
7. Bahasa
pemrograman yang paling sering digunakan untuk machine learning adalah….
A. HTML
B. CSS
C. Python
D. SQL
E. C#
8. Fungsi
utama library TensorFlow atau PyTorch adalah….
A. Mengedit video
B. Menata folder
C. Membangun dan melatih model AI
D. Menghapus file otomatis
E. Membuat dokumen
9. Jika
sebuah model AI overfitting, artinya….
A. Model belajar terlalu sedikit
B. Tidak belajar sama sekali
C. Terlalu bagus pada data training, buruk pada data uji
D. Tidak bisa menyimpan bobot
E. Selalu akurat
10. Contoh supervised
learning yang benar adalah….
A. Mengelompokkan siswa berdasarkan minat tanpa label
B. Mengajar model mengenali angka dengan label 0–9
C. Meminta model belajar sendiri tanpa arahan
D. Memberikan dataset tanpa label
E. Membiarkan AI bekerja secara acak
11.
Variabel dalam Python digunakan untuk….
A. Mencetak gambar otomatis
B. Menyimpan data atau nilai
C. Menghapus memori
D. Menjalankan komputer
E. Mempercepat jaringan
12. Fungsi if-else
digunakan untuk….
A. Menjalankan banyak program sekaligus
B. Mengulang program tanpa akhir
C. Mengambil keputusan berdasarkan kondisi
D. Menambah ukuran file
E. Menghapus input pengguna
13. Dalam
AI, dataset yang tidak seimbang dapat menyebabkan….
A. Training lebih cepat
B. Prediksi bias
C. Akurasi selalu tinggi
D. File semakin kecil
E. Model lebih stabil
14. Fungsi looping
dalam koding dapat dimanfaatkan untuk….
A. Mengulang proses secara efisien
B. Menghapus variabel
C. Menambahkan RAM
D. Mempercepat Wi-Fi
E. Menutup program otomatis
15.
Perintah input()
pada Python digunakan untuk….
A. Menyimpan file
B. Mengisi data oleh pengguna
C. Menghapus data
D. Menjalankan aplikasi
E. Mengisi RAM
16. Contoh
nyata penggunaan AI dalam pendidikan adalah….
A. Printer manual
B. Kipas angin otomatis
C. Chatbot pembelajaran
D. Lampu senter
E. Penggaris besi
17. Jika
ingin memvisualisasikan data hasil training, library yang tepat adalah….
A. PIL
B. Matplotlib
C. OpenCV
D. JSON
E. Browser
18. Masalah
etika AI yang paling sering terjadi adalah….
A. Penyimpanan data kecil
B. Akurasi tinggi
C. Penyalahgunaan data pribadi
D. Minimnya warna UI
E. Komputer lambat
19. Alasan
Python cocok untuk AI….
A. Tidak bisa menggunakan library
B. Sintaks rumit
C. Banyak library AI dan mudah dibaca
D. Tidak mendukung variabel
E. Tidak bisa dipakai untuk GUI
20. Pada
deep learning, lapisan tersembunyi (hidden layer) berfungsi untuk….
A. Menyimpan file program
B. Memproses dan mengekstraksi fitur
C. Mengatur tampilan GUI
D. Menghapus model
E. Menambah kapasitas RAM
21. Program
error biasanya disebabkan oleh….
A. IDE terlalu terang
B. Syntax salah
C. RAM penuh
D. Keyboard kecil
E. Wifi lemot
22. Tujuan
evaluasi model AI adalah….
A. Menambah dataset
B. Mengetahui performa prediksi
C. Menghapus semua data
D. Membuat aplikasi baru
E. Mempercantik tampilan
23.
Penggunaan AI untuk mendeteksi emosi wajah termasuk….
A. Robotics
B. Natural Language Processing
C. Computer Vision
D. Data Mining
E. Simulasi 3D
24. Jika
siswa ingin membuat program sederhana mengenali suara, ia harus mempelajari….
A. NLP
B. Web design
C. CSS
D. Database
E. Kabel LAN
25. Konsep abstraction
dalam berpikir komputasional berarti….
A. Menghapus semua data
B. Mengambil informasi penting dan mengabaikan yang tidak penting
C. Mengulangi semua program
D. Mengubah isi dataset
E. Menggabungkan dua program
26. Hasil
prediksi model AI disebut….
A. Training
B. Output
C. Dataset
D. Variable
E. Storage
27. Untuk
menjalankan AI di perangkat lemah (low-end), solusi terbaik adalah….
A. Mengecilkan ukuran model
B. Menghapus RAM
C. Menambah panas CPU
D. Membuat program lebih rumit
E. Mengganti semua dataset
28.
Keuntungan menggunakan GUI untuk aplikasi AI adalah….
A. Lebih mudah digunakan oleh non-programmer
B. Membuat program lebih lambat
C. Tidak kompatibel dengan AI
D. Selalu membutuhkan internet
E. Tidak bisa menerima input
29. Masalah
yang muncul jika dataset terlalu kecil adalah….
A. Overfitting
B. Training pasti cepat
C. Model selalu benar
D. Semua akurasi tinggi
E. Model tidak menyimpan bobot
30.
Penggunaan AI yang tidak etis adalah….
A. Membantu siswa belajar
B. Memprediksi nilai ujian siswa secara diam-diam
C. Membuat aplikasi edukasi
D. Menyediakan rekomendasi pembelajaran
E. Menganalisis pola belajar pengguna
B. MULTI
OPTION (3 SOAL)
(Pilih lebih dari 1 jawaban yang benar)
1. Fitur penting untuk
membangun model AI adalah….
A. Dataset
B. Algoritma
C. Keyboard
D. Parameter
E. GPU
2. Termasuk penerapan
Computer Vision dalam kehidupan….
A. Deteksi wajah
B. OCR
C. Speech-to-text
D. Klasifikasi gambar
E. Analisis sentimen
3. Kelebihan Python untuk
pemula….
A. Sintaks sederhana
B. Banyak library AI
C. Sulit dibaca
D. Multiplatform
E. Tidak mendukung GUI
C.
MENJODOHKAN (10 SOAL)
Cocokkan Kolom A dan B
|
Kolom A |
Kolom B |
|
1. NLP |
a. Belajar pola dari data |
|
2. Dataset |
b. Pengolahan bahasa manusia |
|
3. Model |
c. Proses memperbaiki error |
|
4. Debugging |
d. Kumpulan data |
|
5. Training |
e. Bagian mengambil keputusan |
|
6. If-Else |
f. Melatih AI |
|
7. GUI |
g. Antarmuka pengguna |
|
8. Variable |
h. Menyimpan nilai |
|
9. Looping |
i. Perulangan |
|
10. Vision AI |
j. Mengolah gambar |
D. BENAR
/ SALAH (5 SOAL)
1. Deep
Learning tidak memerlukan data untuk belajar.
2. Looping digunakan untuk mengulang proses
secara efisien.
3. Computer Vision digunakan untuk memahami
teks.
4. Etika AI melibatkan perlindungan data
pribadi.
5. Semua aplikasi AI membutuhkan internet
untuk berjalan.