D4 Akuntansi Sektor Publik • PKN STAN Angkatan 2023 📍 Domisili: Tangerang Selatan

Moses Kristophany Susilo (Moses)

Calon Analis Data Keuangan Sektor Publik

Mahasiswa D4 Akuntansi Sektor Publik PKN STAN angkatan 2023 dengan fokus pada pemanfaatan analitika data untuk penguatan tata kelola keuangan negara. Memiliki minat mendalam pada pemodelan deret waktu untuk peramalan realisasi anggaran serta penerapan teknik pengolahan teks pada dokumen kebijakan fiskal. Terampil memadukan pemahaman akuntansi pemerintahan dengan eksplorasi data komputasional untuk menghasilkan wawasan kebijakan yang objektif dan terukur.

Lihat Proyek Analitika Unduh CV Resmi (.PDF)

Keahlian Utama

Kompetensi analitika data dan tata kelola keuangan sektor publik yang dikembangkan melalui perkuliahan dan pengerjaan proyek analitis mandiri.

Analitika Data

▸ Pembersihan dan validasi data keuangan
▸ Analisis data eksploratif (EDA)
▸ Peramalan deret waktu (Time Series Forecasting)
▸ Analisis sentimen teks (Natural Language Processing)
▸ Analisis konten tematik dokumen kinerja publik

Perkakas & Teknologi

▸ Python (Pandas, Scikit-Learn, NLTK)
▸ Orange Data Mining
▸ Microsoft Excel Lanjutan
▸ Git & Repositori GitHub
▸ Cloudflare Pages (Penempatan Statis)

Keahlian Nonteknis

▸ Komunikasi data keuangan publik
▸ Penulisan laporan kebijakan berbasis bukti
▸ Kolaborasi & kerja kelompok
▸ Integritas & akuntabilitas pelaporan
▸ Berpikir kritis & pemecahan masalah

Daftar Proyek Analitika Data

Tiga proyek analitika data keuangan dan kebijakan sektor publik yang dikerjakan pada mata kuliah Analitika Data Keuangan Sektor Publik.

Grafik peramalan deret waktu realisasi belanja APBD bulanan menggunakan model ARIMA

Oktober – November 2025 Analis Data & Pemodelan

Peramalan Realisasi Belanja Pemerintah Daerah Menggunakan Model Deret Waktu

Masalah:	Pola penyerapan belanja pemerintah daerah kerap mengalami penumpukan di kuartal IV sehingga menyulitkan manajemen likuiditas kas daerah. Proyek ini bertujuan memproyeksikan tren bulanan realisasi belanja APBD guna mendukung antisipasi kebutuhan kas yang lebih terukur.
Data:	Data bulanan realisasi belanja APBD pemerintah daerah tahun 2018–2024 (84 observasi bulanan).
Metode:	Pemodelan deret waktu Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Exponential Smoothing (Holt-Winters).
Berkas Bukti:	laporan-proyek-1.pdf(Dokumen Laporan Terverifikasi)

Hasil Terukur Evaluasi Model

RMSE 4,12 Miliar vs 6,85 Miliar

Menghasilkan penurunan galat peramalan sebesar 39,8% dibandingkan model pembanding garis dasar (baseline).

Simpulan: Model ARIMA terpilih mampu memberikan estimasi ritme belanja bulanan dengan akurasi yang memadai untuk mitigasi risiko kas daerah.

Diagram batang distribusi analisis sentimen opini publik terhadap kebijakan subsidi energi

Desember 2025 Pengolah Teks & Evaluasi Klasifikasi

Analisis Sentimen Opini Publik terhadap Kebijakan Penyesuaian Subsidi Energi

Masalah:	Kebijakan fiskal terkait subsidi memerlukan pemantauan respons publik secara real-time untuk mengevaluasi efektivitas komunikasi kebijakan pemerintah. Penelitian ini menganalisis polaritas opini masyarakat pada media sosial.
Data:	2.500 data teks opini masyarakat dari media sosial yang telah dibersihkan dan dianotasi.
Metode:	Natural Language Processing (NLP) dengan klasifikasi Naive Bayes dan pembobotan TF-IDF.
Berkas Bukti:	laporan-proyek-2.pdf(Dokumen Laporan Terverifikasi)

Hasil Terukur Evaluasi Klasifikasi

Akurasi 84,2% | F1-Score 0,830

Tingkat presisi model mencapai 84,5% dalam membedakan polaritas narasi positif, netral, dan negatif secara konsisten.

Simpulan: Sentimen netral dan positif mendominasi narasi terkait sasaran pemerataan, sedangkan sentimen negatif terfokus pada mekanisme verifikasi teknis di lapangan.

Grafik koherensi topik pemodelan LDA pada korpus laporan kinerja instansi pemerintah

Januari 2026 Ekstraksi Teks & Pemodelan Topik

Analisis Konten Tematik Laporan Kinerja Instansi Pemerintah (LAKIP)

Masalah:	Menilai konsistensi narasi capaian kinerja strategis instansi pemerintah secara objektif tanpa bias evaluasi manual yang memakan waktu lama.
Data:	Korpus dokumen LAKIP dari 5 instansi pemerintah pusat dan daerah (~350 halaman teks).
Metode:	Topic Modeling dengan Latent Dirichlet Allocation (LDA) dan ekstraksi frekuensi n-gram.
Berkas Bukti:	laporan-proyek-3.pdf(Dokumen Laporan Terverifikasi)

Hasil Terukur Evaluasi Tematik

5 Kluster Topik | Skor C_v: 0,61

Mencapai tingkat koherensi semantik kategori kuat dalam memetakan program prioritas dan indikator akuntabilitas publik.

Simpulan: Pemodelan topik berhasil memetakan fokus program prioritas dan mengidentifikasi area yang membutuhkan penguatan keselarasan indikator kinerja.

Curriculum Vitae (CV) Resmi

Dapatkan ringkasan komprehensif riwayat akademis, kompetensi teknis analitika data sektor publik, dan dokumentasi proyek dalam format PDF resmi.

Unduh Berkas CV (.PDF)

Kontak & Saluran Profesional

Terbuka untuk kolaborasi riset, diskusi tata kelola analitika keuangan sektor publik, maupun peluang profesional.

Surat Elektronik

moses_4131230334@pknstan.ac.id

Akun Instagram

@mosesskristo

Repositori GitHub

github.com/contrarian-hashh