UTS - ( BIG DATA & BUSINESS INTELLIGENCE )

 

JAWABAN

    Aplikasi analisis rating aplikasi adalah alat yang digunakan untuk mengumpulkan, menganalisis, dan memprediksi penilaian atau rating yang diberikan oleh pengguna terhadap aplikasi di platform seperti Google Play Store atau App Store. Analisis ini penting karena membantu pengembang aplikasi memahami bagaimana pengguna merasakan aplikasi mereka, serta faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi rating tersebut.

Kenapa Penting?

  1. Meningkatkan Kualitas Aplikasi: Dengan mengetahui rating dan ulasan pengguna, pengembang dapat mengidentifikasi area yang perlu diperbaiki. Misalnya, jika banyak pengguna mengeluhkan fitur tertentu, pengembang dapat fokus untuk memperbaikinya.
  2. Membantu Pengambilan Keputusan: Data dari analisis rating dapat memberikan wawasan berharga tentang preferensi pengguna. Ini memungkinkan pengembang untuk membuat keputusan yang lebih baik terkait pengembangan fitur baru atau strategi pemasaran.
  3. Meningkatkan Visibilitas Aplikasi: Aplikasi dengan rating tinggi cenderung lebih mudah ditemukan oleh pengguna baru. Rating yang baik dapat meningkatkan peringkat aplikasi di hasil pencarian dan rekomendasi di toko aplikasi.
  4. Memprediksi Tren: Dengan menggunakan algoritma machine learning, seperti Random Forest atau Gradient Boosting, analisis rating dapat membantu memprediksi bagaimana rating aplikasi akan berubah di masa depan berdasarkan data historis.
  5. Analisis Sentimen: Selain rating numerik, analisis ulasan teks juga penting untuk memahami sentimen pengguna. Ini membantu dalam menilai apakah umpan balik pengguna bersifat positif, negatif, atau netral, yang memberikan gambaran lebih mendalam tentang pengalaman pengguna.

Dengan demikian, aplikasi analisis rating tidak hanya bermanfaat bagi pengembang untuk meningkatkan produk mereka tetapi juga membantu pengguna lain dalam memilih aplikasi yang sesuai dengan kebutuhan mereka.


Fitur utama yang harus dibuat dengan data (file data-aplikasi.txt)

1. Membaca data dari file: Baca file data_aplikasi.txt dan simpan data tersebut ke dalam variabel Python yang sesuai (list atau dictionary). 












2. Menghitung rata-rata rating semua aplikasi: Hitung rata-rata rating dari seluruh aplikasi yang ada di file. 









3. Menghitung rata-rata rating berdasarkan kategori: Buat fungsi yang menghitung rata-rata rating berdasarkan kategori aplikasi (misalnya, rata-rata rating aplikasi kategori Game, Social, dll.). 











4. Menampilkan aplikasi terbaik: Tampilkan aplikasi dengan rating tertinggi. 






5. Menghitung jumlah aplikasi gratis dan berbayar: Tampilkan jumlah aplikasi yang gratis (harga 0) dan aplikasi yang berbayar (harga > 0). 











6. Merekomendasikan aplikasi: Tampilkan aplikasi yang memenuhi syarat untuk direkomendasikan (rating lebih dari 4.0 dan gratis)







7. Output








Syarat Teknis:

1. Penggunaan Variabel dan Tipe Data

  • Variabel: Kode Anda menggunakan variabel untuk menyimpan data, seperti total_rating, jumlah_aplikasi, kategori_game, gratis, dan berbayar.
  • List: Data aplikasi dibaca dan disimpan dalam bentuk list (data), dan fungsi rekomendasi_aplikasi juga menggunakan list untuk menyimpan aplikasi yang direkomendasikan.
  • Dictionary: Kode Anda tidak menggunakan dictionary. Jika ingin menambahkannya, Anda bisa menggunakan dictionary untuk menyimpan aplikasi dengan informasi lebih rinci, tetapi saat ini penggunaan list sudah cukup.

2. Fungsi dan Modularisasi

  • Kode Anda terstruktur dengan baik menggunakan beberapa fungsi:
  • baca_data untuk membaca file.
  • hitung_rata_rata untuk menghitung rata-rata rating.
  • hitung_rata_rata_per_kategori untuk menghitung rata-rata rating berdasarkan kategori.
  • aplikasi_terbaik untuk mencari aplikasi terbaik.
  • hitung_gratis_berbayar untuk menghitung jumlah aplikasi gratis dan berbayar.
  • rekomendasi_aplikasi untuk merekomendasikan aplikasi dengan rating tinggi.

3. Logika Pengkondisian

  • Kode Anda menggunakan logika pengkondisian dengan baik, seperti:
  • Memeriksa apakah file ada dan tidak kosong sebelum membaca.
  • Memeriksa kategori aplikasi dalam fungsi hitung_rata_rata_per_kategori.
  • Menggunakan if-else untuk menentukan jumlah aplikasi gratis dan berbayar.

4. Loop dan Iterasi

  • Anda menggunakan loop dengan baik:
  • Menggunakan loop untuk menghitung total rating di hitung_rata_rata.
  • Menggunakan loop di hitung_rata_rata_per_kategori untuk menghitung rating berdasarkan kategori.
  • Menggunakan loop di hitung_gratis_berbayar untuk menghitung jumlah aplikasi gratis dan berbayar.

5. File Handling

  • Kode Anda telah menerapkan pembacaan data dari file eksternal dengan menggunakan open dan csv.reader. Anda juga menangani kesalahan jika file tidak ditemukan.

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Local File Inclusion (LFI) & Remote File Inclusion (RFI) - Sabilla Ardani Putri

Gambar
Local File Inclusion (LFI) & Remote File Inclusion (RFI) Definisi  Local File Inclusion (LFI)   Local File Inclusion (LFI) adalah celah keamanan yang terjadi ketika aplikasi web memungkinkan pengguna untuk memasukkan file lokal dari server melalui input yang tidak divalidasi. Penyerang bisa mengeksploitasi ini untuk membaca file sensitif atau bahkan mengeksekusi kode berbahaya di server.   Definisi  Remote File Inclusion (RFI) Remote File Inclusion (RFI) terjadi saat penyerang mengunggah file berbahaya (biasanya file PHP) ke server, kemudian mengeksekusinya dari jarak jauh. Ini biasanya memanfaatkan celah upload file tanpa validasi yang tepat. Tujuan Serangan Membaca file konfigurasi atau file sensitif seperti password. Mengeksekusi skrip berbahaya. Mendapatkan akses tidak sah atau kontrol atas server. DEMO Local File Inclusion (LFI) Langkah 1: Persiapan Folder & File Buat folder di C:\xampp\htdocs\ dengan nama lfi . Langkah 2: Buat fi...
Baca selengkapnya

TIDAK TERPAKAI - Footprinting dan Reconnaissance menggunakan Whois, Web History, Google Dork, GHDB

Gambar
Footprinting dan Reconnaissance menggunakan Whois, Web History, Google Dork, GHDB Pada artikel kali ini, kita akan membahas bagaimana cara mengumpulkan informasi terkait website bhaktisemesta.ac.id menggunakan beberapa tools yang umum digunakan dalam riset web dan cybersecurity. Tools yang akan kita gunakan meliputi: Whois – Untuk mendapatkan informasi pendaftaran domain, seperti tanggal pembuatan, pemilik, dan penyedia layanan domain. Web History – Untuk melihat riwayat tampilan dan perubahan website dari waktu ke waktu. Google Dork – Untuk menemukan informasi tersembunyi yang tidak terlihat langsung di website tetapi terindeks oleh Google. GHDB (Google Hacking Database) – Untuk mencari potensi celah keamanan atau eksploitasi yang terdokumentasi terkait website tersebut. Dengan menggunakan metode ini, kita dapat memahami lebih dalam tentang struktur dan perkembangan website bhaktisemesta.ac.id , serta mengetahui informasi yang mungkin tidak tersedia secara langsung di halaman ut...
Baca selengkapnya

Manajemen Data Master - Sabilla Ardani Putri

Gambar
  Manajemen Data Master 1. Instalasi Odoo di Ubuntu 1.1 Update Sistem      Sebelum menginstal Odoo, pastikan sistem dalam keadaan terbaru dengan menjalankan perintah              berikut:    sudo apt update && sudo apt upgrade -y 1.2 Install Dependensi      Odoo membutuhkan beberapa paket tambahan untuk berjalan dengan baik. Instal paket-paket berikut:    sudo apt install python3 python3-pip python3-dev libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev    libsasl2-dev \ libldap2-dev build-essential libjpeg-dev libpq-dev libffi-dev libssl-dev    libmysqlclient-dev wkhtmltopdf -y 1.3 Install PostgreSQL      Odoo menggunakan PostgreSQL sebagai basis data. Instal PostgreSQL dengan perintah berikut:    sudo apt install postgresql -y      Setelah instalasi selesai, buat user PostgreSQL untuk Odoo:    sudo -u postgres createuser -s odoo ...
Baca selengkapnya