Agustus 2024

Universitas Siber Indonesia

S1 • Sistem Informasi • IPK 3.92

November 2025 - Februari 2025

PT PLN UID Jakarta Raya • Project Base

1. Menyusun kuesioner survei yang ditujukan kepada masyarakat Pulau Sebira untuk mengevaluasi dampak kehadiran Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) 400 kWp, dengan fokus pada aspek sosial, ekonomi, dan budaya.
2. Merancang pertanyaan kuantitatif dan kualitatif untuk menggali persepsi, harapan, dan kepuasan masyarakat terhadap manfaat PLTS, serta menilai sejauh mana interaksi warga lokal dengan para pekerja PLTS.
3. Mengidentifikasi kebutuhan masyarakat terkait pasokan listrik, termasuk perubahan pola konsumsi listrik sebelum dan sesudah adanya PLTS, serta dampaknya terhadap kegiatan ekonomi rumah tangga dan produktivitas masyarakat.
4. Mengolah dan menganalisis data survei menggunakan Microsoft Excel dan Python untuk menemukan pola, tren, dan temuan penting, serta mengklasifikasikan jawaban berdasarkan indikator sosial-ekonomi.
5. Menyusun laporan akhir evaluasi sosial, berisi temuan lapangan, interpretasi data, serta rekomendasi yang dapat dijadikan acuan oleh perusahaan

Januari 2023 - Januari 2024

PT Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk • Magang

1. Mengolah data transaksi harian nasabah menggunakan fungsi Excel (VLOOKUP, Pivot Table) dan menyajikan ringkasan saldo untuk mendukung keputusan tim di divisi.
2. Melakukan remapping dan pengolahan data nasabah (Nama PT, Department, CIF, serta Nama dan Personal Number RM yang memegang nasabah) untuk memastikan keakuratan dan keteraturan data yang digunakan dalam proses bisnis.
3. Mengambil dan menganalisa riwayat kredit lebih dari 30 nasabah menggunakan SLIK untuk menilai kelayakan kredit dan mengurangi risiko kredit bermasalah.
4. Menganalisis lebih dari 15 laporan keuangan nasabah dan menyusun market share untuk mengevaluasi posisi BRI apabila dibandingkan dengan bank lain yang dapat digunakan untuk mengetahui peluang pertumbuhan bisnis.
5. Merekapitulasi fasilitas bank garansi nasabah, termasuk jenis jaminan plafon, tanggal penerbitan, dan tanggal jatuh tempo untuk memastikan transparansi dan akuntabilitas layanan.
6. Merancang dan membuat desain power point untuk presentasi dalam rapat internal

Media

Mei 2025

Belajar Penggunaan Generative AI

Dicoding • RVZKW2MQOZD5

1. Generative AI untuk Semua: Menyimpulkan peran dan dampak Generative AI dalam berbagai industri serta potensinya dalam meningkatkan efisiensi dan kreativitas.
2. Mengenal Large Language Model (LLM): Menilai kelebihan, keterbatasan, dan implikasi etis dari penggunaan Large Language Model (LLM).
3. Etika Penggunaan AI: Memberikan argumentasi terhadap penggunaan AI berdasarkan prinsip-prinsip etika.
4. Bekerja Lebih Cerdas dengan Gemini di Google Workspace: Menelaah manfaat dan efektivitas penggunaan Gemini pada Google Workspace dalam meningkatkan kolaborasi dan produktivitas.

Maret 2025

Belajar Machine Learning untuk Pemula

Dicoding • 1OP82R2GQPQK

1. Memperkenalkan dasar-dasar machine learning, termasuk definisi, sejarah, dan aplikasinya di berbagai bidang.
2. Menjelaskan alur kerja dalam proyek machine learning, mulai dari pengumpulan data hingga evaluasi model dan penerapan.
3. Membahas konsep klasifikasi dalam supervised learning, serta algoritma yang umum digunakan seperti KNN dan Decision Tree.
4. Mempelajari teknik regresi untuk memprediksi nilai kontinu, termasuk regresi linear dan evaluasi model.
5. Memperkenalkan metode clustering untuk mengelompokkan data tanpa label, seperti menggunakan algoritma K-Means dan evaluasinya.
6. Membahas strategi dalam feature engineering untuk mengoptimalkan fitur dan meningkatkan kinerja model machine learning.
7. Menjelaskan konsep overfitting dan underfitting dalam model machine learning, serta teknik untuk mencegah masalah ini.
8. Mempelajari pentingnya hyperparameter tuning dan teknik yang digunakan untuk meningkatkan akurasi model.

Media

Februari 2025

Belajar Dasar Visualisasi Data

Dicoding • 1OP820RGVPQK

1. Pendahuluan : Pengenalan tentang definisi visualisasi data, media visualisasi data, tools dalam visualisasi data, dan konteks data.
2. Persiapan Data Pra-Visualisasi : Pengenalan tentang tools aplikasi spreadsheet menggunakan Google Sheets mulai dari navigasi hingga fungsi-fungsi yang bisa digunakan untuk mengolah data.
3. Transformasi Data ke Visual : Cara untuk mengubah data menjadi bentuk grafik, kesalahan umum dalam visualisasi data, pentingnya dokumentasi data, bagaimana cara bercerita dengan data, dan praktek terbaik dalam visualisasi yang efektif seperti prinsip Gestalt, konsep Preattentive Attributes, dan konsep teori desain.
4. Penutup : Bagaimana visualisasi data digunakan dalam dunia pemrograman sehingga terlihat jelas langkah berikutnya yang dapat ditempuh siswa.

Media

November 2024

Memulai Pemrograman dengan Python

Dicoding • GRX54YLWKP0M

1. Berkenalan dengan Python: Pengenalan bahasa Python dari perkembangan, versi rilis, hingga membuat kode pertamamu.
2. Berinteraksi dengan Data: Menjelaskan bagaimana berinteraksi dengan berbagai macam data menggunakan bahasa Python, mulai dari pengenalan hingga mengoperasikannya.
3. Aksi Sekuensial: Menjelaskan konsep aksi sekuensial dan penerapannya pada bahasa Python
4. Control Flow: Menjelaskan cara mengontrol alur menggunakan percabangan dan perulangan serta mengontrol kesalahan pada Python.
5. Array dan Pemrosesannya: Menjelaskan konsep array pada pemrograman dan menerapkannya ke dalam bahasa Python.
6. Matriks: Menjelaskan konsep matriks pada pemrograman dan menerapkannya ke dalam bahasa Python.
7. Subprogram: Menjelaskan cara efektif membangun program dengan membaginya menjadi fungsi dan prosedur.
8. Object-Oriented Programming (OOP): Menjelaskan pemrograman berorientasi objek pada Python, seperti object, class, method, atribut, dan pewarisan atau inheritance. Materi ini bersifat opsional.
9. Style Guide pada Python: Menjelaskan style guide pada Python, PEP8, formatting kode, statement gabungan, dan prinsip penamaan.
10. Unit Testing: Memahami teknik pengujian program secara otomatis pada Python dengan unit testing beserta contoh implementasinya.
11. Library Populer pada Python: Mempelajari library populer pada Python yang meliputi pemrosesan teks, matematika, parser, pengolahan data, file management, web scraping, machine learning. web development

Media

Oktober 2024

Belajar Dasar Structured Query Language (SQL)

Dicoding • 0LZ0460QRP65

1. Pengenalan Data dan Basis Data: Mengenalkan data secara umum dan mengidentifikasi pentingnya data. Pada materi ini Anda akan mempelajari jenis jenis data, tipe-tipe data, kemudian perbedaan antara data, basis data, dan dataset, serta mengenal basis data relasional. (1 jam 20 menit)
2. Database Management Systems (DBMS): Mengidentifikasi DBMS yang umum digunakan untuk mempelajari bahasa structured query language (SQL). Pada materi ini Anda akan mempelajari berbagai pilihan DBMS dan mengeksplorasi penggunaan DBMS di industri. (1 jam 25 menit)
3. Pengenalan Structured Query Language: Anda akan mengidentifikasi penyusun structured query language (SQL) di kelas dasar seperti data definition language (DDL) yang terdiri dari mengenal dan menyajikan tabel, implementasi tabel pada sehari-hari, tipe data yang didukung oleh tabel serta latihan. Kemudian data manipulation language (DML) yang terdiri dari SELECT, INSERT, UPDATE, dan DELETE. Lalu constraints yang terdiri dari unique, index, dan primary key. Anda juga akan mempelajari diagram yang didukung oleh bahasa SQL. (4 jam)
4. Basic Query: Pada modul ini Anda akan mengeksplorasi query yang akan Anda gunakan sebagai latihan seperti INSERT, SELECT & FROM, WHERE, hingga DELETE. (3 jam)

Media

Oktober 2024

Belajar Dasar Data Science

Dicoding • 81P24GRVYZOY

1. The Power of Data: Menunjukkan secara luas tentang data mulai dari Berkenalan dengan Data, Jenis-Jenis Data, menentukan Keputusan dengan Data, hingga latihan terkait data untuk mengasah pemahaman terhadap materi. (100 menit)
2. Fundamental Data Science: Mengenalkan ilmu dasar data science mulai dari mengetahui istilah data science yang berisi deskripsi dan fakta menarik tentang data science, tren data science, hingga keterampilan yang harus dimiliki oleh seorang data science. (90 menit)
3. Menjelajahi Analisis Data: Membahas tentang analisis data mulai dari pengenalan istilah, siklus, hingga tahapan dalam proses analisis data itu sendiri.
4. Selain itu terdapat studi kasus yang disajikan untuk meningkatkan pemahaman terhadap materi. (140 menit)
5. Teknologi dan Tools Pendukung Data Science: Mengeksplorasi teknologi dan tools yang digunakan oleh data science seperti SQL, NoSQL, Excel/Spreadsheet, SPSS, Tableau, hingga perbandingan antara Python dan R. (70 menit)
6. Machine Learning untuk Data Science: Mengenalkan penggunaan machine learning, alasan adanya machine learning di data science, hingga contoh penerapan machine learning di dunia nyata. (90 menit)
7. Mulailah Mencari Peluang - Eksplorasi Hingga Membuat Portofolio: Menunjukkan peluang data science di dunia, mulai dari peluang karier di dunia data, tips dan triks menjadi data scientist, hingga latihan membuat portofolio data scientist. (85 menit)

Media

September 2024

Data Science in Retail: Market Basket Analysis

DQLab • DQLABMLMBARLTEGE

Media

September 2024

Data Preparation in Data Science using R

DQLab • DQLABDTWR1OGWEDI

Media

November 2020

Juara 3 Pada Lomba Esai Kategori Mahasiswa dengan Tema "Peran Ilmu Matematika dalam Menghadapi Pandemi COVID-19"

Himpunan Mahasiswa Program Studi Matematika UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta • No: E-I.383/HM-PSMAT/ST/UINSK/XI/2020

Media