Sebuah perusahaan teknologi sedang mengembangkan sistem pengenalan wajah untuk kontrol akses fisik. Mereka mengumpulkan dataset gambar wajah yang sangat besar dari berbagai etnis, usia, dan kondisi pencahayaan. Namun, setelah model dilatih, ditemukan bahwa sistem memiliki tingkat akurasi yang jauh lebih rendah untuk individu dengan warna kulit gelap dibandingkan dengan warna kulit terang. Jenis bias apa yang paling mungkin terjadi pada kasus ini, dan bagaimana cara mengatasinya secara efektif?

Bias Representasi (Sampling Bias); Tambahkan lebih banyak data pelatihan yang representatif untuk kelompok minoritas.

Seorang insinyur perangkat lunak mengembangkan sebuah aplikasi yang menggunakan data pribadi pengguna, termasuk lokasi dan riwayat pembelian. Ia dihadapkan pada dilema etika terkait potensi penyalahgunaan data ini. Berdasarkan prinsip etika profesi dalam informatika, khususnya prinsip 'Privacy by Design' dan 'Responsible Data Handling', tindakan apa yang paling tepat untuk meminimalkan risiko privasi pengguna?

Mengimplementasikan enkripsi data end-to-end untuk semua data pengguna saat transmisi dan penyimpanan, serta hanya mengumpulkan data yang benar-benar esensial.

PTS Semester 2

LATIHAN• 1/10

No. 1

Sebuah perusahaan rintisan (startup) mengembangkan aplikasi e-commerce yang sangat populer. Selama periode promosi besar, aplikasi sering mengalami "crash" dan lambat merespons. Tim pengembang mengidentifikasi bahwa basis data menjadi bottleneck utama karena banyaknya permintaan bersamaan. Mereka memutuskan untuk migrasi ke arsitektur berbasis cloud computing. Strategi mana yang paling tepat untuk mengatasi masalah skalabilitas dan ketersediaan tinggi (high availability) pada basis data mereka?