Portfolio

Bisnis e-commerce kesulitan memantau performa penjualan secara menyeluruh karena data belum terstruktur dan divisualisasikan. Tanpa insight yang jelas, keputusan terkait produk, segmen pelanggan, dan wilayah sulit dilakukan secara berbasis data.

• Melakukan data cleaning dan menghitung metrik utama (Sales, Profit, Quantity, Orders, Profit Margin) menggunakan Pivot Table
• Membangun dashboard interaktif dengan berbagai chart dan Slicer untuk filter Year, Region, dan Segment
• Menjawab pertanyaan bisnis dari 4 sudut pandang: penjualan, produk, pelanggan, dan wilayah

• Sales & Profit tumbuh konsisten selama 2011–2014 dengan Technology sebagai kategori paling profitable
• California menjadi state dengan kontribusi Sales tertinggi, sementara Phones, Chairs, dan Storage masuk Top 3 Sub-Category
• Beberapa state memiliki Sales tinggi namun Profit rendah, menjadi fokus evaluasi strategi bisnis

Data layanan kesehatan tersebar menyulitkan manajemen rumah sakit memahami pola kunjungan pasien, tren biaya perawatan, dan kondisi medis. Akibatnya, pengambilan keputusan terkait kapasitas layanan dan alokasi sumber daya tidak dapat dilakukan secara efektif.

• Melakukan perhitung metrik utama (Total Patients, Total Billing, Avg. Billing per Patient, Avg. Length of Stay) menggunakan Pivot Table
• Membangun dashboard interaktif dengan Line Chart, Bar Chart, Column Chart, dan Doughnut Chart
• Menambahkan Slicer untuk filter berdasarkan Year, Gender, dan Test Result

• Memantau tren jumlah pasien bulanan dan tahunan untuk melihat pola kunjungan dari waktu ke waktu
• Mengidentifikasi Top 5 rumah sakit dengan volume pasien tertinggi sebagai bahan evaluasi kapasitas layanan
• Menemukan kondisi medis yang paling sering ditangani serta distribusi pasien berdasarkan tipe admission (Elective, Emergency, Urgent)

Bisnis footwear yang berjualan di berbagai marketplace kesulitan memantau performa penjualan secara terpusat. Data yang tersebar membuat analisis revenue, refund, dan kontribusi tiap marketplace tidak bisa dilakukan secara cepat dan menyeluruh.

• Menyiapkan dan membersihkan data penjualan dari berbagai marketplace menggunakan Google Sheets
• Menghitung metrik utama (Total Revenue, Total Qty, Total Refunds, AOV, Refund Value Rate) dalam bentuk KPI Cards
• Membangun dashboard interaktif dengan Doughnut Chart, Line Chart, Stacked Column Chart, dan Horizontal Bar Chart
• Menambahkan Filter Control berdasarkan marketplace, kategori produk, dan periode waktu

• Shopee menjadi marketplace dengan kontribusi order terbesar (50.8%), jauh melampaui Tokopedia, Lazada, dan Blibli
• Kategori Formal mencatat penjualan tertinggi di semua marketplace
• Tren revenue menunjukkan fluktuasi dengan puncak penjualan di akhir bulan, serta tingkat refund yang relatif rendah (1.3%)

Perusahaan membutuhkan pemahaman yang lebih baik terhadap kondisi karyawannya, mulai dari tingkat resignasi hingga faktor-faktor yang mempengaruhi turnover seperti beban kerja dan level gaji. Tanpa analisis yang terstruktur, strategi retensi karyawan sulit dijalankan secara efektif.

• Menyiapkan dan membersihkan data HR menggunakan Google Sheets
• Menghitung metrik utama (Active Staff, Resignations, Turnover Rate, Performance Rate, Satisfaction Index) dalam bentuk KPI Cards
• Membangun dashboard interaktif dengan Bar Chart, Horizontal Bar Chart, Doughnut Chart, dan Line Chart
• Menambahkan Filter Control berdasarkan Department, Salary Level, dan Promotion Status

• Departemen HR mencatat turnover rate tertinggi
• Sebagian besar karyawan berada di kategori Low dan Medium Salary Level (60.8% dan 36.9%)
• Karyawan dengan jumlah proyek yang sangat tinggi cenderung memiliki turnover lebih besar, mengindikasikan perlunya evaluasi beban kerja dan strategi retensi

Perusahaan membutuhkan pemahaman performa pengiriman, mulai dari tingkat keterlambatan, utilisasi armada, hingga lokasi dengan volume pengiriman tertinggi. Tanpa analisis terstruktur, evaluasi penyebab keterlambatan sulit dilakukan secara efektif.

• Mengolah data Logistics Operations menggunakan Power Query dan DAX
• Menghitung metrik utama (Total Shipments, On-Time Delivery Rate, Delayed Rate, Transaction Amount, Fleet Utilization) dalam bentuk KPI Cards
• Membangun dashboard interaktif dengan Line Chart, Bar Chart, dan Doughnut Chart
• Menambahkan Slicer berdasarkan Location, Truck, dan Year-Month

• Delayed Shipments (56,6%) lebih tinggi dibanding On-Time Delivery (43,4%) dari total 1.000 shipment
• Fleet Utilization stabil di kisaran 80%, dengan El Paso dan Dallas sebagai lokasi volume tertinggi
• Weather, Traffic, dan Mechanical Failure jadi penyebab utama keterlambatan, mengindikasikan perlunya mitigasi faktor eksternal dan perawatan armada

Gelombang PHK global di sektor teknologi selama 2020–2023 membutuhkan analisis untuk memahami skala, perusahaan, negara, dan industri yang paling terdampak akibat kondisi ekonomi global.

• Melakukan EDA menggunakan SQL Server pada dataset Global Layoffs
• Menerapkan Aggregate Functions, GROUP BY, ORDER BY, dan TOP untuk analisis PHK terbesar, perusahaan, negara, dan industri
• Menganalisis tren PHK tahunan untuk melihat pola perubahan selama periode pengamatan

• Amerika Serikat jadi negara dengan PHK terbesar, dengan industri teknologi paling terdampak
• Sejumlah perusahaan, termasuk yang berpendanaan besar, melakukan PHK hingga 100%
• Tren PHK meningkat signifikan pada 2022–2023, menunjukkan dampak besar ekonomi global terhadap stabilitas tenaga kerja