Skip to content Skip to sidebar Skip to footer

50 Soal Artificial Intelligence (AI) Beserta Jawaban

Kumpulan Soal Pilihan Ganda Materi Artificial Intelligence (AI)

Soal 1:
Apa yang dimaksud dengan Artificial Intelligence (AI)?
A. Teknik yang memungkinkan komputer untuk meniru perilaku manusia.
B. Cabang ilmu komputer yang berkaitan dengan studi kecerdasan buatan.
C. Sistem yang memanipulasi data untuk menghasilkan informasi yang berguna.
D. Proses yang memungkinkan komputer untuk belajar dari pengalaman dan beradaptasi.

Jawaban: B

Soal 2:
Algoritma yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya seiring waktu disebut:
A. Machine learning
B. Deep learning
C. Artificial neural network
D. Natural language processing

Jawaban: A

Soal 3:
Manakah dari berikut ini bukan merupakan salah satu tahapan dalam siklus hidup pengembangan sistem AI?
A. Identifikasi masalah
B. Pengumpulan data
C. Evaluasi model
D. Mengimplementasikan solusi

Jawaban: B

Soal 4:
Apakah tujuan utama dari Natural Language Processing (NLP)?
A. Memungkinkan komputer untuk memahami dan berinteraksi dengan bahasa manusia.
B. Menganalisis dan memproses data numerik secara efisien.
C. Menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain.
D. Membangun model matematika yang menggambarkan sistem kompleks.

Jawaban: A

Soal 5:
Teknik yang memungkinkan komputer untuk "melihat" dan memahami gambar disebut:
A. Computer vision
B. Image recognition
C. Deep learning
D. Pattern recognition

Jawaban: A

Soal 6:
Salah satu algoritma yang digunakan dalam deep learning untuk pengenalan gambar adalah:
A. K-Means clustering
B. Support Vector Machine (SVM)
C. Convolutional Neural Network (CNN)
D. Decision Tree

Jawaban: C

Soal 7:
Manakah dari berikut ini bukan merupakan jenis-jenis Machine Learning?
A. Supervised learning
B. Unsupervised learning
C. Reinforcement learning
D. Database learning

Jawaban: D

Soal 8:
Apakah perbedaan antara supervised learning dan unsupervised learning?
A. Supervised learning menggunakan data terstruktur, sedangkan unsupervised learning menggunakan data tak terstruktur.
B. Supervised learning memiliki label pada data latih, sedangkan unsupervised learning tidak memiliki label pada data latih.
C. Supervised learning lebih kompleks daripada unsupervised learning.
D. Supervised learning hanya digunakan untuk klasifikasi, sedangkan unsupervised learning hanya digunakan untuk clustering.

Jawaban: B

Soal 9:
Manakah dari berikut ini bukan merupakan aplikasi umum dari AI dalam Teknik Informatika?
A. Pengenalan suara
B. Deteksi penipuan keuangan
C. Pemodelan pergerakan benda langit
D. Analisis sentimen dalam media sosial

Jawaban: C

Soal 10:
Apa yang dimaksud dengan "chatbot"?
A. Robot fisik yang dapat berinteraksi dengan manusia.
B. Program komputer yang dapat berkomunikasi dengan manusia melalui teks atau suara.
C. Mesin yang menggunakan AI untuk menggantikan pekerjaan manusia.
D. Teknik komputasi yang digunakan untuk mengoptimalkan penggunaan sumber daya.

Jawaban: B

Soal 11:
Salah satu contoh aplikasi AI dalam pengenalan suara adalah:
A. Asisten virtual seperti Siri, Alexa, atau Google Assistant.
B. Algoritma enkripsi untuk keamanan data.
C. Perangkat lunak pengolahan gambar.
D. Sistem operasi yang cerdas.

Jawaban: A

Soal 12:
Apakah yang dimaksud dengan "reinforcement learning" dalam konteks AI?
A. Proses komputer yang mempelajari dari data melalui pengamatan dan koreksi.
B. Cabang AI yang fokus pada pemodelan matematika dan statistik.
C. Teknik pembelajaran yang menggunakan penghargaan atau hukuman untuk mengarahkan perilaku komputer.
D. Algoritma yang menghasilkan prediksi berdasarkan data historis.

Jawaban: C

Soal 13:
Apa yang dimaksud dengan "bias" dalam konteks Machine Learning?
A. Preferensi sistem komputer terhadap suatu keputusan atau hasil.
B. Kecenderungan komputer untuk membuat kesalahan dalam memproses data.
C. Kesalahan yang disebabkan oleh data yang tidak representatif atau tidak lengkap.
D. Gangguan pada koneksi internet yang mempengaruhi kinerja algoritma.

Jawaban: A

Soal 14:
Salah satu teknik yang digunakan dalam Natural Language Processing untuk memahami makna kata dalam konteks tertentu adalah:
A. Named entity recognition
B. Part-of-speech tagging
C. Sentiment analysis
D. Word embedding

Jawaban: D

Soal 15:
Apakah yang dimaksud dengan "overfitting" dalam konteks Machine Learning?
A. Situasi di mana model Machine Learning tidak dapat menggeneralisasi dengan baik dari data yang tidak dilihat sebelumnya.
B. Proses di mana model Machine Learning belajar dari data melalui pengamatan dan koreksi.
C. Hasil yang tidak akurat atau tidak diinginkan dari algoritma Machine Learning.
D. Kecenderungan model Machine Learning untuk membuat kesalahan dalam memproses data.

Jawaban: A

Soal 16:
Manakah dari berikut ini bukan merupakan bagian dari komponen utama dalam sistem pengolahan bahasa alami?
A. Tokenization
B. Stemming
C. Syntax analysis
D. Image recognition

Jawaban: D

Soal 17:
Salah satu algoritma yang digunakan dalam clustering data pada unsupervised learning adalah:
A. K-Nearest Neighbors (K-NN)
B. Support Vector Machine (SVM)
C. K-Means clustering
D. Random Forest

Jawaban: C

Soal 18:
Apakah yang dimaksud dengan "big data" dalam konteks AI?
A. Teknik komputasi yang digunakan untuk mengelola data dengan volume yang sangat besar dan kompleksitas tinggi.
B. Kumpulan data yang tidak terstruktur dan tidak dapat diolah oleh komputer.
C. Konsep tentang penggunaan teknologi AI untuk menghasilkan data baru.
D. Data yang dikumpulkan dari sumber-sumber yang berbeda untuk digunakan dalam pembelajaran mesin.

Jawaban: A

Soal 19:
Manakah dari berikut ini merupakan jenis-jenis komunikasi antara manusia dan AI dalam sistem Natural Language Processing?
A. Input-output
B. Data preprocessing
C. Tokenization
D. Model training

Jawaban: A

Soal 20:
Apakah yang dimaksud dengan "preprocessing" dalam konteks AI?
A. Proses mengubah data mentah menjadi format yang lebih terstruktur dan siap untuk dianalisis oleh model AI.
B. Algoritma yang digunakan untuk mengklasifikasikan data dalam supervised learning.
C. Metode evaluasi kinerja model AI.
D. Teknik penggabungan data dari berbagai sumber untuk analisis lebih lanjut.

Jawaban: A

Soal 21:
Salah satu teknik yang digunakan dalam pengenalan tulisan tangan adalah:
A. Optical Character Recognition (OCR)
B. Support Vector Machine (SVM)
C. Naive Bayes classifier
D. Deep reinforcement learning

Jawaban: A

Soal 22:
Apakah yang dimaksud dengan "sentiment analysis" dalam konteks AI?
A. Proses komputer yang mempelajari dari data melalui pengamatan dan koreksi.
B. Teknik yang digunakan untuk mengklasifikasikan data dalam supervised learning.
C. Metode evaluasi kinerja model AI.
D. Analisis teks untuk mengidentifikasi dan mengukur sentimen atau opini manusia.

Jawaban: D

Soal 23:
Salah satu kelemahan utama dari AI adalah:
A. Kemampuan komputer untuk memproses data dengan cepat dan akurat.
B. Keterbatasan dalam memahami konteks dan nuanasa dalam bahasa manusia.
C. Ketergantungan pada koneksi internet yang stabil.
D. Kecenderungan untuk menggantikan pekerjaan manusia secara massal.

Jawaban: B

Soal 24:
Apa yang dimaksud dengan "tugas klasifikasi" dalam konteks Machine Learning?
A. Tugas yang melibatkan pengelompokan data ke dalam kategori yang telah ditentukan.
B. Proses komputer yang mempelajari dari data melalui pengamatan dan koreksi.
C. Metode evaluasi kinerja model AI.
D. Analisis teks untuk mengidentifikasi dan mengukur sentimen atau opini manusia.

Jawaban: A

Soal 25:
Manakah dari berikut ini bukan merupakan algoritma pengklasifikasi dalam Machine Learning?
A. Logistic Regression
B. Decision Tree
C. K-Means clustering
D. Random Forest

Jawaban: C

Soal 26:
Salah satu metode yang digunakan dalam memperbaiki model AI yang tidak akurat adalah:
A. Menambahkan lebih banyak fitur ke model.
B. Mengurangi kompleksitas model.
C. Memperbesar ukuran data latih.
D. Melakukan prediksi berdasarkan data yang sudah diketahui.

Jawaban: B

Soal 27:
Apa yang dimaksud dengan "neural network" dalam konteks AI?
A. Model matematika yang terinspirasi oleh struktur dan fungsi otak manusia.
B. Algoritma yang digunakan untuk mengklasifikasikan data dalam supervised learning.
C. Metode evaluasi kinerja model AI.
D. Teknik yang digunakan untuk mengoptimalkan penggunaan sumber daya.

Jawaban: A

Soal 28:
Manakah dari berikut ini bukan merupakan jenis-jenis neural network dalam deep learning?
A. Convolutional Neural Network (CNN)
B. Recurrent Neural Network (RNN)
C. Support Vector Machine (SVM)
D. Generative Adversarial Network (GAN)

Jawaban: C

Soal 29:
Salah satu contoh aplikasi AI dalam pengenalan wajah adalah:
A. Sistem keamanan dengan pengenalan sidik jari.
B. Mesin pengenalan suara untuk asisten virtual.
C. Sistem deteksi emosi dari ekspresi wajah.
D. Algoritma enkripsi untuk keamanan data.

Jawaban: C

Soal 30:
Apakah yang dimaksud dengan "hyperparameter" dalam konteks Machine Learning?
A. Parameter internal dalam model yang disesuaikan selama proses pembelajaran.
B. Data yang digunakan untuk melatih model dan menguji kinerjanya.
C. Hasil prediksi yang dihasilkan oleh model.
D. Nilai-nilai yang ditentukan sebelum proses pembelajaran dan mempengaruhi perilaku model.

Jawaban: D

Soal 31:
Manakah dari berikut ini bukan merupakan algoritma yang digunakan dalam reinforcement learning?
A. Q-learning
B. K-Means clustering
C. Deep Q-Network (DQN)
D. Policy gradient

Jawaban: B

Soal 32:
Apakah yang dimaksud dengan "unsupervised learning" dalam konteks Machine Learning?
A. Proses komputer yang mempelajari dari data melalui pengamatan dan koreksi.
B. Algoritma yang menghasilkan prediksi berdasarkan data historis.
C. Tipe pembelajaran di mana data latih tidak memiliki label atau target yang ditentukan.
D. Teknik yang digunakan untuk mengklasifikasikan data dalam supervised learning.

Jawaban: C

Soal 33:
Salah satu contoh aplikasi AI dalam deteksi penipuan keuangan adalah:
A. Asisten virtual seperti Siri, Alexa, atau Google Assistant.
B. Pengenalan suara untuk sistem pengoperasian rumah pintar.
C. Analisis data transaksi untuk mendeteksi pola anomali.
D. Pengenalan wajah dalam sistem keamanan.

Jawaban: C

Soal 34:
Manakah dari berikut ini bukan merupakan teknik pengklasifikasi dalam Machine Learning?
A. Naive Bayes classifier
B. Support Vector Machine (SVM)
C. Decision Tree
D. K-Means clustering

Jawaban: D

Soal 35:
Apakah yang dimaksud dengan "model AI" dalam konteks Machine Learning?
A. Proses komputer yang mempelajari dari data melalui pengamatan dan koreksi.
B. Representasi matematika dari algoritma Machine Learning yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi atau pengklasifikasian.
C. Metode evaluasi kinerja model AI.
D. Data yang digunakan untuk melatih model dan menguji kinerjanya.

Jawaban: B

Soal 36:
Salah satu contoh aplikasi AI dalam kendaraan otonom adalah:
A. Analisis data transaksi keuangan untuk deteksi penipuan.
B. Asisten virtual seperti Siri, Alexa, atau Google Assistant.
C. Pengenalan wajah dalam sistem keamanan.
D. Sistem pengenalan gambar dan pengolahan visual untuk menghindari rintangan.

Jawaban: D

Soal 37:
Apakah yang dimaksud dengan "ensemble learning" dalam konteks Machine Learning?
A. Proses komputer yang mempelajari dari data melalui pengamatan dan koreksi.
B. Teknik yang menggabungkan hasil beberapa model untuk meningkatkan kinerja prediksi.
C. Metode evaluasi kinerja model AI.
D. Algoritma yang menghasilkan prediksi berdasarkan data historis.

Jawaban: B

Soal 38:
Manakah dari berikut ini bukan merupakan tugas umum dalam data preprocessing?
A. Penghapusan outlier
B. Normalisasi data
C. Memilih fitur yang relevan
D. Melatih model AI

Jawaban: D

Soal 39:
Apakah yang dimaksud dengan "transfer learning" dalam konteks Machine Learning?
A. Proses komputer yang mempelajari dari data melalui pengamatan dan koreksi.
B. Teknik yang menggunakan pengetahuan yang telah dipelajari dari satu tugas untuk meningkatkan kinerja pada tugas lain.
C. Metode evaluasi kinerja model AI.
D. Algoritma yang menghasilkan prediksi berdasarkan data historis.

Jawaban: B

Soal 40:
Salah satu contoh aplikasi AI dalam sistem rekomendasi adalah:
A. Pengenalan suara untuk asisten virtual.
B. Analisis data transaksi untuk deteksi penipuan.
C. Sistem yang merekomendasikan produk atau konten berdasarkan preferensi pengguna.
D. Pengenalan wajah dalam sistem keamanan.

Jawaban: C

Soal 41:
Manakah dari berikut ini bukan merupakan jenis-jenis sistem AI berdasarkan tingkat kecerdasannya?
A. AI yang lemah
B. AI yang kuat
C. AI yang terbatas
D. AI yang independen

Jawaban: D

Soal 42:
Apakah yang dimaksud dengan "self-driving car" dalam konteks AI?
A. Teknik yang menggunakan pengenalan suara untuk mengontrol mobil secara otomatis.
B. Algoritma yang menghasilkan prediksi berdasarkan data historis tentang perjalanan.
C. Mobil yang dilengkapi dengan sistem AI yang memungkinkan mobil dapat mengemudi sendiri tanpa bantuan manusia.
D. Proses komputer yang mempelajari dari data melalui pengamatan dan koreksi.

Jawaban: C

Soal 43:
Salah satu contoh aplikasi AI dalam pengolahan bahasa alami adalah:
A. Pengenalan wajah dalam sistem keamanan.
B. Asisten virtual seperti Siri, Alexa, atau Google Assistant.
C. Analisis data transaksi untuk deteksi penipuan.
D. Pengenalan suara untuk sistem pengoperasian rumah pintar.

Jawaban: B

Soal 44:
Apakah yang dimaksud dengan "feature extraction" dalam konteks AI?
A. Proses komputer yang mempelajari dari data melalui pengamatan dan koreksi.
B. Teknik untuk mengidentifikasi dan mengekstraksi fitur penting dari data.
C. Metode evaluasi kinerja model AI.
D. Algoritma yang menghasilkan prediksi berdasarkan data historis.

Jawaban: B

Soal 45:
Manakah dari berikut ini bukan merupakan metode evaluasi kinerja model AI?
A. Akurasi (accuracy)
B. Presisi (precision)
C. Rekursi (recursion)
D. F1-score

Jawaban: C

Soal 46:
Apa yang dimaksud dengan "computer vision" dalam konteks AI?
A. Proses komputer yang mempelajari dari data melalui pengamatan dan koreksi.
B. Algoritma yang menghasilkan prediksi berdasarkan data historis tentang perjalanan.
C. Teknik pengolahan gambar dan pengenalan objek oleh komputer.
D. Mobil yang dilengkapi dengan sistem AI yang memungkinkan mobil dapat mengemudi sendiri tanpa bantuan manusia.

Jawaban: C

Soal 47:
Salah satu contoh aplikasi AI dalam sistem keamanan adalah:
A. Analisis data transaksi untuk deteksi penipuan.
B. Sistem pengenalan gambar dan pengolahan visual untuk menghindari rintangan.
C. Pengenalan suara untuk sistem pengoperasian rumah pintar.
D. Asisten virtual seperti Siri, Alexa, atau Google Assistant.

Jawaban: B

Soal 48:
Apakah yang dimaksud dengan "supervised learning" dalam konteks Machine Learning?
A. Proses komputer yang mempelajari dari data melalui pengamatan dan koreksi.
B. Tipe pembelajaran di mana data latih memiliki label atau target yang ditentukan.
C. Metode evaluasi kinerja model AI.
D. Algoritma yang menghasilkan prediksi berdasarkan data historis.

Jawaban: B

Soal 49:
Manakah dari berikut ini bukan merupakan jenis algoritma dalam supervised learning?
A. Linear Regression
B. Naive Bayes classifier
C. K-Nearest Neighbors (K-NN)
D. K-Means clustering

Jawaban: D

Soal 50:
Apakah yang dimaksud dengan "data augmentation" dalam konteks AI?
A. Proses komputer yang mempelajari dari data melalui pengamatan dan koreksi.
B. Teknik yang digunakan untuk memperluas dataset dengan cara mengubah atau menambahkan variasi pada data latih.
C. Metode evaluasi kinerja model AI.
D. Algoritma yang menghasilkan prediksi berdasarkan data historis.

Jawaban: B