Curriculum Vitae
Khairun Nisa Az-Zahra Ramadhani Ardhavi
Saya adalah lulusan Statistika Universitas Gadjah Mada yang memiliki visi untuk menjadi analis data yang mampu berkontribusi pada pengambilan keputusan strategis perusahaan berbasis data, serta mengubah informasi menjadi wawasan berharga. Dalam menjalani karier, saya berpegang pada nilai integritas, pembelajaran berkelanjutan, rasa ingin tahu yang tinggi, serta kemampuan beradaptasi terhadap perubahan. Keahlian saya mencakup pengolahan dan visualisasi data menggunakan Excel, Python, R, dan SPSS, serta komunikasi data secara efektif untuk mendukung strategi bisnis. Saya tertarik mengembangkan karier di bidang analisis data dan saya ingin mengasah kemampuan kepemimpinan, kolaborasi lintas divisi, dan pemecahan masalah, sehingga dapat memberikan kontribusi yang berkelanjutan dan berdampak positif bagi perusahaan.
Juli 2024
Universitas Gadjah Mada
S1 • Statistika • IPK 3.50
Oktober 2025 - Maret 2026
DCI - Data Scientist - DBT (PR16)
PT Telekomunikasi Indonesia (Persero) Tbk • Magang
Januari 2025 - Juli 2025
Intern - Finance
PT Rayyan Prima Persada • Magang
1. Membantu tim keuangan dalam merencanakan, memantau, dan mengevaluasi kinerja keuangan perusahaan, dengan fokus utama pada pemrosesan dan analisis data keuangan untuk mendukung pengambilan keputusan strategis.
2. Menyusun rencana pemasukan bulanan berdasarkan estimasi penjualan dan riwayat pembayaran untuk mendukung proyeksi arus kas jangka pendek.
3. Memantau dan mengelola lebih dari 100 piutang pelanggan, serta menyusun laporan piutang untuk mendukung tim dalam upaya penagihan.
4. Berkolaborasi dengan tim pemasaran, produksi, dan akuntansi untuk memastikan proses penagihan piutang berjalan lancar dan tepat waktu.
Juni 2023 - Agustus 2023
Intern - Marketing
PT Rayyan Prima Persada • Magang
1. Memproses dan menganalisis lebih dari 300 entri data penjualan perumahan tahun 2023 menggunakan Excel untuk mendukung pelaporan penjualan.
2. Membuat 3 visualisasi data menggunakan Python untuk mempermudah interpretasi tren penjualan.
3. Menerapkan tiga metode statistik — General Regression Neural Network, Gradient Boosting Regression, dan Random Forest Regression — untuk memprediksi penjualan perumahan tahun 2023 menggunakan Python dan EViews.
Februari 2023 - Juni 2023
MSIB - Studi Independen
PT Zenius • Magang
1. Melakukan pembersihan data dan analisis eksploratori pada lebih dari 10.000 data, serta menghasilkan lebih dari 10 visualisasi data menggunakan Python.
2. Menyelesaikan proyek studi kasus terkait prediksi gagal bayar pinjaman menggunakan lima algoritma (Logistic Regression, KNN, Decision Tree, Random Forest, dan XGB Classifier) dengan tingkat akurasi di atas 85%.
3. Berkolaborasi dalam proyek kelompok, mempresentasikan hasil analisis kepada mentor, memperoleh umpan balik positif, dan menyelesaikan tugas 100% tepat waktu.
Media
Maret 2021 - Februari 2022
Staff survey, publication, and equipment
Pekan Statistika 2021 • Organisasi
1. Merencanakan kebutuhan peralatan dan perlengkapan untuk acara serta memastikan ketersediaannya sesuai kebutuhan.
2. Bertindak sebagai penghubung antara divisi SPP dan divisi acara, memastikan komunikasi dan koordinasi berjalan lancar, dengan 100% tugas koordinasi diselesaikan tepat waktu.
3. Melakukan survei dan evaluasi jaringan, mencatat kualitas jaringan yang digunakan oleh panitia, dengan capaian hingga 95% keberhasilan konektivitas selama acara.
November 2020 - Mei 2021
Staff Event
Ajang Pengenalan Aktivitas Statistika (ANAVA) 15 • Organisasi
1. Mengawasi pelaksanaan acara mulai dari persiapan hingga selesai, memastikan seluruh detail pelaksanaan sesuai dengan rencana.
2. Berkoordinasi dengan divisi lomba untuk menyelenggarakan dan mengelola 4 kegiatan lomba, memastikan seluruh acara terlaksana sesuai jadwal.
3. Menyusun laporan evaluasi untuk setiap tahap acara guna mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan dan memastikan kualitas yang lebih baik pada acara berikutnya.
Media
Juni 2023
Studi Independen Bersertifikat Data Analytics
Kampus Merdeka x PT Zenius • ZSI-DA-2023-04-111
1. Melakukan pembersihan data dan analisis eksploratori pada lebih dari 10.000 data, serta menghasilkan lebih dari 10 visualisasi data menggunakan Python.
2. Menyelesaikan proyek studi kasus terkait prediksi gagal bayar pinjaman menggunakan lima algoritma (Logistic Regression, KNN, Decision Tree, Random Forest, dan XGB Classifier) dengan tingkat akurasi di atas 85%.
3. Berkolaborasi dalam proyek kelompok, mempresentasikan hasil analisis kepada mentor, memperoleh umpan balik positif, dan menyelesaikan tugas 100% tepat waktu.