Achmadjf (Achmadjf)

2025: Analisis Performa Logistik Kapal untuk Optimalisasi Efisiensi dan Kebijakan Pengelolaan

Analisis performa logistik kapal bertujuan untuk memperoleh insight strategis guna meningkatkan efisiensi operasional dalam sektor logistik maritim. Tidak semua aktivitas logistik kapal memberikan keuntungan secara optimal. Oleh karena itu, diperlukan analisis mendalam terhadap berbagai faktor yang memengaruhi profitabilitas serta optimalisasi nilai minimum pada faktor logistik dan teknis kapal. Langkah ini bertujuan untuk meminimalkan potensi kerugian serta menciptakan kebijakan pengelolaan kapal yang lebih efektif dan berkelanjutan.
Dalam rangka mencapai efisiensi yang optimal, metode clustering berbasis Machine Learning akan digunakan dengan profitabilitas sebagai faktor utama dalam segmentasi data. Cluster yang terbentuk akan berfungsi sebagai indikator efisiensi, batas minimum faktor operasional, serta rekomendasi dalam penyusunan kebijakan strategis.
Harapan utama dari analisis ini adalah terbentuknya kerangka kerja yang sistematis dan berbasis data dalam pengelolaan logistik kapal. Dengan adanya standar operasional yang jelas, diharapkan tercipta pakem fundamental yang dapat digunakan sebagai acuan dalam merumuskan kebijakan efisiensi secara berkelanjutan.

2025: Project: House Price Analysis & Prediction

Project ini merupakan kompetisi Kaggle House Prices Advanced Regression Techniques untuk membangun model regresi prediksi harga rumah.
Melalui analisis EDA dan modeling dengan Linear Regression, Random Forest, dan XGBoost, saya menemukan bahwa:
Middle segment (100k - 250k) adalah core market dengan supply & demand terbesar.
Premium segment (>340k) merupakan niche market dengan margin tinggi namun risiko likuiditas lebih besar.