By Oktaviana Salsa Nur Rahmadani
Data Analyst
Saya Oktaviana Salsa Nur Rahmadani mahasiswa semester 6 Ilmu Komputer Universitas Pertamina dengan minat dalam bidang analisis dan visualisasi data. Memiliki kemampuan dalam menganalisis data dan memiliki keahlian dalam mengoperasikan alat-alat analisis data seperti Google Looker Studio, Microsoft Power BI, dan Microsoft Excel, serta bahasa pemrograman seperti Python, C++, dan JavaScript. Saya juga aktif dalam beberapa kegiatan organisasi, di mana saya mengasah keterampilan manajemen waktu, komunikasi, dan kerja sama tim. Dengan latar belakang ini, saya berminat untuk berkontribusi dalam bidang teknologi informasi dan analisis data.
SMA N 1 MAOS
Jurusan MIPA
2018-2021
Rata-rata 89.08
UNIVERSITAS PERTAMINA
Program Studi Ilmu Komputer
2021 - Sekarang
IPK 3.62
Hard Skills
Soft Skills
- Manajemen Waktu
- Komunikasi
- Pemecahan Masalah
- Kemampuan Analisis
- Kerja Sama Tim
Projects
1
Analisis Sentimen Publik Pada Twitter Terhadap Boikot Produk Israel Menggunakan Metode K-Means
Proyek ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik di Twitter dan membantu mengidentifikasi pola atau tren dalam data dengan memanfaatkan algoritma K-Means. Proyek ini menggunakan data tweet sebanyak 456 tweet yang dikumpulkan selama dua bulan terakhir dengan kata kunci "boikot produk israel". Data tersebut dikumpulkan menggunakan alat Tweet Harvester yang memanfaatkan Twitter API. Beberapa proses yang dilakukan dalam proyek ini antara lain :
- Crawling data tweet dengan Tweet Harvester.
- Eksplorasi data dengan memvisualisasikan data menggunakan Word Cloud dan Bar Chart.
- Preprocessing data meliputi tahapan cleaning, case folding, tokenisasi, filtering, dan stemming.
- Penerapan algoritma K-Means untuk mengelompokkan data dan penggunaan metode elbow untuk menentukan jumlah cluster.
2
Pemodelan Matematika Estimasi Pertumbuhan Penduduk DKI Jakarta Menggunakan Model Logistik
Proyek ini bertujuan untuk mengestimasi dan memproyeksikan jumlah penduduk DKI Jakarta di masa depan dengan menggunakan model logistik dan persamaan diferensial. Beberapa tahapan yang dilakukan dalam pembangunan model meliputi :
- Studi literatur terkait topik penelitian dan melakukan pengumpulan data jumlah penduduk DKI Jakarta dari data Badan Pusat Statistik (BPS).
- Penerapan model pertumbuhan logistik dengan membandingkan beberapa model untuk memilih yang terbaik berdasarkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) terendah.
- Melakukan proyeksi pertumbuhan penduduk hingga tahun 2033 menggunakan model terpilih serta menganalisis dan menginterpretasikan hasil proyeksi untuk memberikan rekomendasi kebijakan kepada pemerintah terkait pertumbuhan penduduk di masa mendatang.
3
Pembuatan Model Machine Learning Analisis dan Prediksi Emisi Karbon CO2
Proyek ini bertujuan untuk membangun model machine learning yang dapat memprediksi emisi CO2 kendaraan berdasarkan berbagai fitur seperti ukuran mesin, konsumsi bahan bakar, dan jumlah silinder. Model ini diharapkan dapat memberikan prediksi yang akurat dan berguna dalam memahami faktor-faktor yang memengaruhi emisi CO2 kendaraan. Proses yang dilakukan dalam proyek antara lain :
- Exploratory Data Analysis (EDA) dan pre-processing data.
- Pembagian Data dengan memisahkan dataset menjadi subset pelatihan dan pengujian.
- Melatih model machine learning, seperti model Linear Regression dan Decision Tree untuk memprediksi emisi CO2 berdasarkan fitur-fitur yang relevan serta model Logistic Regression dan Random Forest untuk klasifikais kategori emisi.
- Evaluasi kinerja model dengan menggunakan metrik evaluasi.
4
Pembuatan Dashboard Transaksi Ritel
Proyek ini bertujuan untuk membangun sebuah dashboard transaksi ritel yang dapat memenuhi kebutuhan perusahaan ritel dalam menganalisis performa penjualan. Beberapa langkah yang dilakukan dalam proyek :
- Mengidentifikasi kebutuhan spesifik yang harus dipenuhi oleh dashboard, seperti menampilkan performa transaksi secara keseluruhan, tren penjualan, performa setiap metode pembayaran, produk paling laku, pengeluaran untuk diskon, dan ringkasan transaksi untuk setiap produk dan konsumen.
- Mengumpulkan dan memproses data transaksi ritel.
- Merancang dan membangun dashboard interaktif dengan mengintegrasikan berbagai komponen visualisasi data ke dalam satu tampilan dashboard yang komprehensif.
Himpunan Mahasiswa Ilmu Komputer Universitas Pertamina - Anggota Divisi PSDA
Jan 2023 – Des 2023
- Mengumpulkan data alumni mahasiswa program studi Ilmu Komputer berupa data kerja praktik atau magang dan data judul tugas akhir.
- Mengelola data alumni mahasiswa untuk keperluan program kerja divisi dalam pembuatan website.
- Menghubungi alumni dengan menyampaikan pengumuman undangan acara atau kegiatan himpunan.
HMIK FEST 2023 - ANGGOTA DIVISI ACARA
Okt 2023
- Menyusun timeline perlombaan yang diadakan selama empat minggu dalam acara HMIK FEST 2023.
- Menyusun peraturan perlombaan dan bertanggung jawab sebagai Person in Charge (PIC) dalam lomba tradisional roda kardus berputar dan lomba whisper challenge.
- Bertugas sebagai pembawa acara dalam sesi lomba tradisional yang diadakan pada acara HMIK FEST 2023.
- Menyiapkan sarana dan prasarana yang diperlukan dalam pelaksanaan perlombaan.
- Menyusun naskah atau teks pembawa acara yang digunakan dalam memandu keberlangsungan acara HMIK FEST pada sesi pembukaan acara dan sesi talkshow.
- Menyusun daftar pertanyaan yang diajukan untuk pembicara pada sesi talkshow dalam acara HMIK FEST 2023.
Computer and IT Event of Universitas Pertamina 2023 - Anggota Divisi Acara
Okt 2022 – Sep 2023
- Membuat rulebook yang mencakup deskripsi lomba, timeline, syarat dan ketentuan lomba, mekanisme pendaftaran dan pelaksanaan lomba logika pada acara Computer and IT Event of Universitas Pertamina 2023.
- Berpartisipasi dalam pembuatan soal pada babak penyisihan dan babak final lomba logika.
- Mengkoordinasi data peserta dan kehadiran peserta dalam keseluruhan rangkaian acara lomba logika.
- Menyiapkan sarana dan prasarana seperti Zoom Meeting, Google Form, Google Drive dan aplikasi Autoproctor selama penyelenggaraan lomba logika.
- Menilai hasil pengerjaan peserta lomba dan mengelola data hasil pengerjaan peserta lomba logika.
organization and webinar/seminar event
course
