Berikut 25 soal essay tanpa jawaban berdasarkan materi Pengenalan Google Teachable Machine:

📘 Soal Essay

1. Apa yang dimaksud dengan Google Teachable Machine?
2. Jelaskan tujuan penggunaan Google Teachable Machine dalam pembelajaran!
3. Sebutkan dan jelaskan tiga jenis proyek yang tersedia di Teachable Machine!
4. Apa yang dimaksud dengan data training dalam Machine Learning?
5. Jelaskan pengertian prediksi (inference)!
6. Mengapa data training harus beragam dan seimbang?
7. Jelaskan langkah-langkah dasar dalam proses Machine Learning!
8. Apa fungsi dari proses “Train Model” pada Teachable Machine?
9. Berikan contoh penggunaan Image Project dalam kehidupan sehari-hari!
10. Berikan contoh penggunaan Audio Project dalam kehidupan sehari-hari!
11. Berikan contoh penggunaan Pose Project dalam kehidupan sehari-hari!
12. Apa dampak jika jumlah data antar kelas tidak seimbang?
13. Mengapa kualitas data sangat penting dalam Machine Learning?
14. Jelaskan langkah-langkah membuat model gambar di Teachable Machine!
15. Apa fungsi fitur preview setelah model dilatih?
16. Mengapa variasi pencahayaan dan sudut gambar penting dalam pengumpulan data?
17. Apa saja solusi jika model yang dibuat tidak akurat?
18. Jelaskan manfaat Teachable Machine dalam dunia pendidikan!
19. Bagaimana peran Machine Learning dalam bidang pertanian?
20. Apa yang dimaksud dengan bias dalam data Machine Learning?
21. Mengapa etika perlu diperhatikan dalam pengembangan AI?
22. Jelaskan pentingnya menjaga privasi dalam penggunaan AI!
23. Berikan contoh penerapan AI untuk membantu penyandang disabilitas!
24. Apa fungsi dari proses ekspor model dalam Teachable Machine?
25. Jelaskan hubungan antara data training, proses pelatihan model, dan prediksi!

Berikut 50 soal pilihan ganda (PG) tanpa jawaban berdasarkan materi Google Teachable Machine:

📘 Soal Pilihan Ganda

1.      Google Teachable Machine adalah...

A. Aplikasi editing video

B. Alat membuat AI tanpa coding

C. Software desain grafis

D. Game edukasi

2.      Teachable Machine dibuat oleh...

A. Microsoft

B. Apple

C. Google

D. Meta

3.      Fungsi utama Teachable Machine adalah...

A. Mengedit foto

B. Membuat website

C. Melatih model Machine Learning

D. Bermain game

4.      Berikut ini yang termasuk jenis proyek adalah...

A. Video Project

B. Text Project

C. Image Project

D. Code Project

5.      Audio Project digunakan untuk...

A. Mengenali gambar

B. Mengenali suara

C. Mengenali warna

D. Mengenali angka

6.      Pose Project digunakan untuk...

A. Mengedit foto

B. Mengenali gerakan tubuh

C. Mengolah teks

D. Membuat video

7.      Data awal untuk melatih model disebut...

A. Output

B. Data testing

C. Data training

D. Data hasil

8.      Proses melatih model disebut...

A. Coding

B. Training

C. Editing

D. Rendering

9.      Prediksi dalam ML berarti...

A. Menyimpan data

B. Menghapus data

C. Menebak data baru

D. Mengedit data

10.  Agar model akurat, data harus...

A. Sedikit

B. Sama semua

C. Beragam dan seimbang

D. Acak saja

11.  Contoh Image Project adalah...

A. Suara tepuk

B. Ekspresi wajah

C. Gerakan tangan

D. Musik

12.  Contoh Audio Project adalah...

A. Foto kucing

B. Suara gonggong

C. Pose duduk

D. Gambar buah

13.  Contoh Pose Project adalah...

A. Suara tepuk

B. Ekspresi wajah

C. Duduk dan berdiri

D. Foto hewan

14.  Jumlah data tiap kelas harus...

A. Berbeda jauh

B. Sama/seimbang

C. Sedikit saja

D. Tidak perlu

15.  Jika data tidak seimbang, maka model...

A. Lebih cepat

B. Lebih mahal

C. Bias/tidak akurat

D. Lebih bagus

16.  Langkah pertama membuat model adalah...

A. Prediksi

B. Ekspor

C. Mengumpulkan data

D. Menghapus data

17.  Preview digunakan untuk...

A. Menghapus data

B. Menguji model

C. Menyimpan data

D. Membuat akun

18.  Webcam digunakan untuk...

A. Menulis kode

B. Mengambil data gambar

C. Menghapus data

D. Mengedit video

19.  Jika model tidak akurat, solusi terbaik adalah...

A. Menghapus aplikasi

B. Menambah data training

C. Mengganti laptop

D. Diam saja

20.  Variasi data bertujuan untuk...

A. Mempercepat internet

B. Menambah memori

C. Meningkatkan akurasi

D. Menghapus data

21.  Teachable Machine bisa digunakan oleh...

A. Programmer saja

B. Semua orang

C. Dokter saja

D. Polisi saja

22.  Machine Learning adalah...

A. Mesin cuci

B. Pembelajaran mesin

C. Game online

D. Aplikasi chatting

23.  Model ML belajar dari...

A. Internet saja

B. Buku

C. Data training

D. Guru

24.  Hasil dari training adalah...

A. Model

B. Gambar

C. Video

D. Lagu

25.  Kualitas data harus...

A. Buram

B. Jelas dan baik

C. Gelap

D. Acak

26.  Ekspor model digunakan untuk...

A. Menghapus data

B. Menggunakan model di aplikasi lain

C. Bermain game

D. Menyimpan foto

27.  TensorFlow.js digunakan untuk...

A. Game

B. Web ML

C. Musik

D. Video

28.  TensorFlow Lite digunakan untuk...

A. Website

B. Buku

C. Perangkat kecil

D. Game

29.  Contoh penggunaan AI di pertanian adalah...

A. Bermain game

B. Deteksi penyakit tanaman

C. Menonton TV

D. Chatting

30.  AI dapat membantu disabilitas melalui...

A. Game

B. Musik

C. Pengenalan gerakan

D. Film

31.  Bias dalam data berarti...

A. Data banyak

B. Data seimbang

C. Data tidak adil

D. Data bagus

32.  Privasi data berarti...

A. Data dibagikan

B. Data dilindungi

C. Data dihapus

D. Data dijual

33.  Etika AI bertujuan untuk...

A. Mempercepat komputer

B. Penggunaan yang bertanggung jawab

C. Menghapus data

D. Menambah RAM

34.  Jika webcam tidak berfungsi, maka...

A. Diam saja

B. Periksa izin browser

C. Buang laptop

D. Restart listrik

35.  Training lama bisa disebabkan oleh...

A. Data sedikit

B. Data terlalu banyak

C. Internet cepat

D. Komputer baru

36.  Prediksi tidak konsisten karena...

A. Data bagus

B. Data buruk/tidak seimbang

C. Data banyak

D. Internet cepat

37.  Model ML digunakan untuk...

A. Bermain game

B. Mengenali pola

C. Menggambar

D. Menulis buku

38.  Contoh proyek sederhana adalah...

A. Game online

B. Deteksi kucing dan anjing

C. Menulis buku

D. Mengedit video

39.  Jumlah data minimal harus...

A. Sedikit

B. Cukup dan seimbang

C. Nol

D. Tidak penting

40.  Suara termasuk data...

A. Visual

B. Audio

C. Teks

D. Angka

41.  Gambar termasuk data...

A. Audio

B. Visual

C. Teks

D. Suara

42.  Pose termasuk data...

A. Gerakan tubuh

B. Suara

C. Teks

D. Video

43.  Tujuan utama ML adalah...

A. Bermain

B. Belajar dari data

C. Menonton

D. Menulis

44.  AI singkatan dari...

A. Artificial Intelligence

B. Automatic Input

C. Advanced Internet

D. Artificial Input

45.  Langkah terakhir ML adalah...

A. Data

B. Training

C. Prediksi

D. Hapus data

46.  Model ML bisa digunakan di...

A. Web

B. HP

C. Hardware

D. Semua benar

47.  Jika data buram maka hasil...

A. Akurat

B. Tidak akurat

C. Cepat

D. Mahal

48.  Semakin banyak data berkualitas maka...

A. Model makin buruk

B. Model makin akurat

C. Model hilang

D. Model lambat

49.  Teachable Machine cocok untuk...

A. Pemula

B. Ahli saja

C. Dokter

D. Polisi

50.  Kelebihan Teachable Machine adalah...

A. Sulit digunakan

B. Harus coding

C. Mudah dan praktis

D. Mahal

Silahkan dikerjakan di kertas selembar dan diberinama lengkap dan nomor absen serta kelas!