Curriculum Vitae
Muhammad Fahrul Aditya
Saya adalah mahasiswa semester akhir jurusan Sains Data di Institut Teknologi Sumatera, dengan minat yang mendalam dalam analisis data, machine learning, dan penerapan teknologi data untuk pemecahan masalah kompleks.<br /> <br /> Selama menempuh pendidikan, saya telah mengembangkan keterampilan teknis yang kuat dalam pengolahan data, visualisasi, dan analisis prediktif melalui berbagai proyek akademik dan pengalaman kerja. Saya memiliki pengalaman kerja di Badan Pusat Statistik (BPS), di mana saya berkontribusi dalam pengolahan dan analisis data statistik. Selain itu, saya juga menyelesaikan program magang di PT Kilang Pertamina Internasional, tempat saya mendalami penerapan ilmu data dalam sektor industri energi.<br /> <br /> Komitmen saya terhadap pengembangan diri tercermin melalui penguasaan alat dan teknologi seperti Python, R, SQL, dan Tableau. Saya juga terbiasa bekerja dalam tim multidisiplin dan memiliki kemampuan komunikasi yang baik untuk menyampaikan hasil analisis secara efektif.<br /> <br /> Dengan latar belakang akademik yang solid dan pengalaman praktis di lapangan, saya siap memberikan kontribusi positif dalam lingkungan kerja yang dinamis dan menantang.
Sedang berjalan
INSTITUT TEKNOLOGI SUMATERA
S1 • Teknologi Sains Data • IPK 3.1
Juni 2024 - Agustus 2024
Business Data Management
PT Kilang Pertamina Internasional • Magang
🌟Internship Experience at PT Kilang Pertamina Internasional 🌟
I am thrilled to share my incredible journey as a Machine Learning and Deep Learning Specialist Intern at PT Kilang Pertamina Internasional! 🚀 During this internship, I had the privilege of working on impactful projects that deepened my expertise in machine learning, data science, and data visualization.
Here’s a glimpse of what I worked on:
🔍 Refinery Machine Predictive Maintenance Classification
Utilized advanced algorithms such as Random Forest, Decision Tree, and Support Vector Machine (SVM) to develop a robust model for classifying oil production data.
📈 Oil Production Timeseries Forecasting Using Deep Learning
Implemented state-of-the-art deep learning and statistical techniques, including:
Long-Short Term Memory (LSTM)
Prophet
Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
📊 Forecast Integration with Power BI
Integrated the forecasting results into Power BI to create dynamic and interactive dashboards, enabling data-driven decision-making and improving insights visualization.
This internship allowed me to bridge theoretical knowledge with practical applications, hone my skills in model development, and showcase results effectively using advanced visualization tools.
Juli 2023 - Agustus 2023
Petugas Pengolahan Data
Badan Pusat Statistika • Project Base
My professional experience includes serving as a Data Management Officer at the Central Statistics Agency (BPS), where I played an integral role in managing and compiling data to support the development of accurate and insightful statistical reports. In this position, I was responsible for overseeing various stages of the data lifecycle, including data collection, processing, validation, and analysis, ensuring that the information met high standards of quality and reliability. My work contributed to the production of key statistics used for policy-making, research, and strategic decision-making at regional and national levels. I also collaborated closely with cross-functional teams to streamline data management workflows and implement best practices for data governance. This role allowed me to enhance my expertise in handling large datasets, leveraging statistical tools, and delivering actionable insights tailored to diverse stakeholders' needs, further solidifying my commitment to advancing data-driven solutions in organizational and public contexts.
Media
Agustus 2024
Analisis Data dengan Pemrograman R
Coursera • HPGWXDQ2MU6T
Course "Analisis Data dengan Pemrograman R" adalah program pembelajaran yang dirancang untuk membekali peserta dengan keterampilan pemrograman dan analisis data menggunakan bahasa pemrograman R. Dalam course ini, peserta akan mempelajari dasar-dasar R, termasuk sintaks, operasi dasar, dan manipulasi data dengan berbagai jenis struktur seperti vektor, matriks, dan data frame. Selain itu, peserta akan diajarkan teknik eksplorasi data untuk memahami pola dan tren menggunakan pustaka seperti dplyr dan tidyr, serta visualisasi data dengan ggplot2 untuk membuat grafik yang informatif. Course ini juga mencakup analisis statistik, seperti uji hipotesis dan regresi, yang disertai dengan interpretasi hasil untuk pengambilan keputusan berbasis data. Sebagai bagian dari pembelajaran, peserta akan menyelesaikan proyek praktis yang melibatkan eksplorasi, analisis, dan pelaporan data dari studi kasus nyata.
Media
Agustus 2024
Berbagi Data Melalui Seni Visualisasi
Coursera • PKZA5KURQX5X
Course "Berbagi Data Melalui Seni Visualisasi" adalah bagian dari Google Data Analytics Professional Certificate di Coursera yang dirancang untuk membantu peserta menguasai keterampilan membuat visualisasi data yang efektif dan komunikatif. Course ini mengajarkan dasar-dasar visualisasi data, termasuk elemen penting seperti grafik, diagram, dan dashboard, serta prinsip desain yang mendukung visualisasi yang efektif dan estetis. Peserta juga mempelajari penggunaan alat seperti Tableau atau Google Sheets untuk membangun grafik dinamis dan interaktif, menyusun cerita berbasis data yang menarik, dan menyampaikan hasil analisis dengan cara yang mudah dipahami oleh audiens. Selain itu, course ini menekankan prinsip etika dalam visualisasi data, memastikan data disajikan secara jujur dan transparan. Sebagai bagian dari pembelajaran, peserta akan menyelesaikan proyek praktis berupa pembuatan dashboard atau presentasi visual berbasis data dari studi kasus nyata.
Media
Agustus 2024
Mempersiapkan Data untuk Eksplorasi
Coursera • LWKUPWLXSWKZ
Course "Mempersiapkan Data untuk Eksplorasi" adalah bagian dari Google Data Analytics Professional Certificate di Coursera yang dirancang untuk membantu peserta memahami cara mempersiapkan data mentah agar dapat diolah menjadi informasi yang bermakna. Course ini berfokus pada langkah-langkah awal dalam analisis data, termasuk pengumpulan, pembersihan, dan validasi data, sehingga data siap digunakan dalam proses eksplorasi dan analisis lebih lanjut. Peserta akan mempelajari siklus hidup data, mulai dari pengumpulan hingga pelaporan, dan memahami peran penting persiapan data dalam analisis. Topik yang dibahas mencakup strategi pengumpulan data yang relevan dan berkualitas, teknik pembersihan untuk menangani data yang hilang atau tidak valid, serta validasi data untuk memastikan integritas dan keandalannya. Course ini juga menekankan pentingnya etika dalam pengumpulan dan pemrosesan data, termasuk kepatuhan terhadap privasi dan kebijakan data.
Media
Juli 2024
Ajukan Pertanyaan untuk Mengambil Keputusan Berdasarkan Data
Coursera • DGS4TE7CSR4J
Course "Ajukan Pertanyaan untuk Mengambil Keputusan Berdasarkan Data" adalah bagian dari Google Data Analytics Professional Certificate di Coursera yang dirancang untuk membekali peserta dengan keterampilan penting dalam menganalisis data untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis bukti. Course ini menyoroti pentingnya mengajukan pertanyaan yang relevan dan strategis untuk menyelesaikan masalah bisnis serta menciptakan solusi berbasis data. Peserta akan mempelajari kerangka kerja analisis data, mulai dari mengajukan pertanyaan, memproses, menganalisis, hingga membagikan wawasan yang dihasilkan. Selain itu, course ini mencakup teknik pengumpulan dan validasi data, pentingnya prinsip etika dalam penggunaan data, serta cara menghubungkan hasil analisis dengan pengambilan keputusan strategis. Dengan mengikuti course ini, peserta dapat meningkatkan kemampuan berpikir kritis, memahami proses pengambilan keputusan berbasis data, dan mengembangkan keahlian analitis yang relevan untuk mendukung peran profesional di bidang analisis data.
Media
Juli 2024
Dasar-dasar Analitik Data: Data, Data di Mana-mana
Coursera • 6772YJKWYYZG
Kursus ini dirancang untuk memperkenalkan konsep dasar analitik data, termasuk pengumpulan, pengorganisasian, analisis, dan visualisasi data. Peserta mendapatkan pemahaman tentang bagaimana data digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan dan menyelesaikan masalah di berbagai sektor. Melalui kursus ini, Muhammad Fahrul Aditya berhasil mengembangkan keterampilan dasar analitik data yang relevan untuk kebutuhan industri saat ini.