DataLab – Data Science Processing Platform

UTS Project Data Science 2026/2027

Selamat Datang di DataLab Platform

Platform komputasi Data Science berbasis PHP Native murni tanpa bantuan library eksternal atau Composer. Memproses seluruh siklus hidup data mulai dari Pipeline Transaksi, Eksplorasi CSV, Pembersihan Missing Value, Statistik Deskriptif & Visualisasi ASCII, hingga Pembagian Data Train-Test.

Dosen Pengampu:

Adie Kusna Wibowo

Politeknik META Industri (TRPL)

1

Total Dataset CSV

dataset_mahasiswa.csv siap

12

Transaksi Diproses

Data Pipeline Berjalan

2

Total Analisis

5 Modul Praktikum Aktif

2

Riwayat Tersimpan

Database Siap cPanel

Modul Praktikum Utama (5 Soal Wajib)

Pilih modul di bawah ini untuk menguji algoritma Data Science secara interaktif

Soal 1 • Lifecycle

Data Pipeline

Simulasi siklus hidup pemrosesan data transaksi penjualan: Validasi kolom & nilai, saring transaksi, dan klasifikasi tahapan data.

Buka Pipeline →

Soal 2 • Extraction

EDA Dataset CSV

Eksplorasi dataset_mahasiswa.csv menggunakan fopen() dan fgetcsv(), hitung total rekaman, nama kolom, head preview, dan tipe data.

Buka Eksplorasi CSV →

Soal 3 • Preprocessing

Data Cleaning & Normalisasi

Penanganan missing value (null & "") dari array soal, imputasi nilai mean (82.5), dan transformasi Min-Max Normalization ke [0, 1].

Buka Cleaning →

Soal 4 • Descriptive

Statistik & ASCII Chart

Kalkulator Mean, Median, Modus, Standar Deviasi, dan visualisasi frekuensi kemunculan berbasis teks ASCII Bar Chart (# / *).

Buka Statistik Deskriptif →

Soal 5 • Machine Learning Prep

Train-Test Split

Fungsi train_test_split() kustom untuk 50 sampel dataset: 40 Data Latih (80%) & 10 Data Uji (20%) dengan pengacakan indeks PHP Native.

Buka Train-Test Split →

Log Aktivitas Terbaru

Riwayat operasi analitik yang tersimpan di sistem

Lihat Semua

Modul	Aktivitas	Waktu
Split	Train-Test Split 50 Sampel Dataset Membagi 50 sampel data menjadi 40 data latih (80%) dan 10 data uji (20%).	04 Nov 19:38
Statistik	Kalkulasi Deskriptif & Visualisasi ASCII Menghitung Mean (82.50), Median (82.50), Modus, Standar Deviasi, dan Bar Chart ASCII.	04 Nov 19:23
Cleaning	Imputasi & Normalisasi Nilai Ujian Berhasil melakukan imputasi mean (82.50) pada 3 missing value dan transformasi Min-Max.	04 Nov 19:03
EDA	Inspeksi dataset_mahasiswa.csv Membaca 30 rekaman data mahasiswa dengan 4 kolom menggunakan fopen() & fgetcsv().	04 Nov 18:43
Pipeline	Eksekusi Simulasi Pipeline Penjualan Memproses 10 data transaksi mentah: 7 valid, 3 ditolak, 7 siap analisis.	04 Nov 18:13
System	Inisialisasi DataLab Platform Platform DataLab Data Science berhasil dikonfigurasi pada environment host.	04 Nov 17:43

Kepatuhan Spesifikasi Ujian

Verifikasi kepatuhan seluruh aturan teknis praktikum

Core Engine Data Science: PHP Native (No Composer)
Database Management: MySQL (PDO Prepared)
Frontend UI / UX: HTML5, CSS3, Native JS
Visualisasi Karakter: Murni ASCII Text (# / *)
Algoritma Train-Test: train_test_split() 80:20
Kompatibilitas Hosting: cPanel / Apache / XAMPP