Foto setengah badan Fauzi Abdillah dengan latar belakang merah dan pakaian formal
Analitika Data Keuangan Sektor Publik

Fauzi Abdillah

Mahasiswa Akuntansi Sektor Publik dengan Keahlian Pemodelan Matematika, Analisis Data, dan Otomasi Sistem Keuangan

Mahasiswa Program Studi D-IV Akuntansi Sektor Publik di Politeknik Keuangan Negara STAN (PKN STAN) dengan latar belakang pendidikan Matematika di Universitas Gadjah Mada (UGM). Memiliki ketertarikan mendalam pada penerapan logika matematika, statistika terapan, dan otomasi spreadsheet untuk efisiensi akuntansi serta pelaporan keuangan sektor publik. Terbiasa memecahkan masalah analitis secara terstruktur dan memiliki pengalaman kepemimpinan serta koordinasi program kerja berdampak nyata.

  • Program Studi: D-IV Akuntansi Sektor Publik, Angkatan 2023
  • Institusi: Politeknik Keuangan Negara STAN
  • Pendidikan Sebelumnya: S1 Matematika, Universitas Gadjah Mada (2021–2023)
  • Domisili: Jawa Tengah, Indonesia

Keahlian

Analitika Data

  • Pemodelan Matematika
  • Analisis Statistik
  • Peramalan Deret Waktu (ARIMA)
  • Prapemrosesan Data
  • Text Mining & NLP
  • Riset Operasi
  • Kalkulus Multivariabel

Perkakas & Pemrograman

  • Microsoft Excel (Macro & VBA)
  • Google Colab
  • LaTeX
  • Python Dasar
  • Orange Data Mining
  • Canva & CapCut
  • Adobe Premiere Pro

Kemampuan Nonteknis

  • Kepemimpinan Tim
  • Komunikasi Publik & Presentasi
  • Kerja Sama Kelompok
  • Pemecahan Masalah Analitis
  • Pemasaran & Edukasi Konten
  • Manajemen Anggaran Divisi
  • Penulisan Laporan Teknis

Proyek Analitika Data

Tangkapan layar antarmuka sistem kasir BUMDes otomatis berbasis barcode dan laporan keuangan Excel VBA
Periode: 2024 Pengembang Sistem

Aplikasi Kasir BUMDes Berbasis Barcode & Otomasi Excel VBA

Masalah yang Diangkat: Badan Usaha Milik Desa (BUMDes) menghadapi kendala lambatnya pencatatan kasir manual serta risiko tinggi kesalahan rekap stok belanjaan. Keterlambatan pelaporan harian tersebut menghambat akurasi pembukuan keuangan bulanan unit usaha.
Data yang Digunakan: Katalog master data barang belanjaan, data pemindaian barcode produk, dan log transaksi penjualan harian unit BUMDes.
Metode: Otomasi spreadsheet menggunakan Microsoft Excel dan VBA (Visual Basic for Applications) yang terintegrasi langsung dengan input perangkat barcode scanner.
Hasil Terukur 100% otomatisasi pencatatan kasir & pembuatan laporan rekap harian seketika (kecepatan input 0,5 dtk per barcode).

Sistem kasir ini meningkatkan kelancaran transaksi kasir BUMDes serta memastikan laporan keuangan harian dan bulanan tersusun otomatis tanpa salah kalkulasi manual.

Grafik peramalan deret waktu tren realisasi historis penerimaan kepabeanan dan cukai dengan proyeksi model ARIMA dan evaluasi stasioneritas
Semester 6 (2026) Analis Data Deret Waktu

Peramalan Deret Waktu Penerimaan Kepabeanan dan Cukai

Masalah yang Diangkat: Penerimaan kepabeanan dan cukai nasional memiliki fluktuasi pola musiman serta tren pergeseran bertingkat yang memerlukan estimasi akurat guna meminimalkan defisit target anggaran. Proyeksi yang presisi dibutuhkan untuk mengantisipasi gejolak penerimaan akibat forestalling effect tarif cukai.
Data yang Digunakan: Data historis bulanan realisasi penerimaan cukai tahun 2014 hingga 2026 (dataset K3_bea_cukai.csv dengan 146 baris data waktu).
Metode: Eksplorasi tren dan musiman, uji stasioneritas data asli, transformasi differencing ordo 1 (d=1) dan differencing ordo 2 (d=2), serta pemodelan ARIMA/SARIMA.
Hasil Terukur Stasioneritas data dicapai pada differencing ordo 1 (d=1) dan berhasil memodelkan forestalling effect dengan residual error yang stabil.

Model ARIMA deret waktu menghasilkan proyeksi penerimaan cukai yang objektif dan andal sebagai dasar pertimbangan rekomendasi kebijakan fiskal APBN.

Diagram visualisasi distribusi polaritas analisis sentimen teks opini publik dengan pembagian sentimen positif, netral, dan negatif
Semester 6 (2026) Praktikan Text Mining

Analisis Sentimen Teks Opini Publik Kebijakan Finansial Sektor Publik

Masalah yang Diangkat: Evaluasi kebijakan fiskal dan pelayanan publik menuntut pemantauan persepsi masyarakat dalam volume teks yang besar di media daring. Analisis teks terotomasi diperlukan agar klasifikasi sentimen dukungan maupun aspirasi kritik dapat dipetakan secara cepat dan akurat.
Data yang Digunakan: Dataset teks opini masyarakat berbahasa Indonesia terkait kebijakan publik sektor finansial (dataset_sentimen_p13.csv).
Metode: Pipeline text mining dengan Orange Data Mining: case folding, penyaringan stopwords bahasa Indonesia, tokenisasi, ekstraksi leksikon sentimen, dan visualisasi distribusi polaritas.
Hasil Terukur Klasifikasi opini publik terdistribusi menjadi 64% sentimen positif, 23% sentimen netral, dan 13% sentimen keluhan/negatif.

Analisis sentimen teks memetakan respon publik secara kuantitatif guna memberikan umpan balik berharga bagi perbaikan komunikasi kebijakan instansi pemerintah.

Kurikulum Vitae (CV)

Dokumen Curriculum Vitae resmi memuat rincian riwayat pendidikan di Universitas Gadjah Mada dan PKN STAN, rekam jejak kepanitiaan, pengalaman profesional, serta daftar keahlian teknis. Berkas telah disiapkan dalam format PDF ramah publik (maksimal 2 halaman).

Unduh Berkas CV (PDF)

Kontak & Kanal Profesional