File riset diperlakukan sebagai data sensitif
Data, kuesioner, output, dan catatan dosen dipakai hanya untuk pekerjaan yang disepakati. Ini penting karena file skripsi sering berisi identitas responden atau data internal.
Tentang Yevonnael Andrew
Saya membangun RagamData agar olah data akademik lebih rapi, aman, dan bisa dijelaskan.
Di halaman ini saya jelaskan kenapa latar data, AI, dan riset saya relevan untuk RagamData: membaca file, memilih uji, menulis catatan hasil, dan menjaga batas layanan.
Akademik
Fokus pada data, metode, tabel hasil, dan catatan yang bisa dibahas dengan dosen.
Metode
SPSS, SmartPLS, SEM, EViews, STATA, R, Python, dan batas interpretasi hasil.
Teknis
Pengalaman AI/ML, data science, dan cybersecurity dipakai untuk cek file, alur kerja, dan catatan hasil.
Profil pendiri
Yevonnael Andrew
Di RagamData, latar teknis saya dipakai untuk hal yang praktis: membaca data dengan hati-hati, mencatat asumsi, menjaga privasi file, dan menjelaskan risiko hasil sebelum klien masuk bimbingan atau sidang. Pengalaman AI/ML, data science, dan cybersecurity membantu kami memeriksa file, alur kerja, dan catatan hasil; inti layanan tetap olah data akademik yang siap dibahas.
Statistik akademikSPSS/SmartPLSMetodologi risetPrivasi dataPython/RQuality control
Metode dibaca, bukan sekadar diklik
Regresi, validitas, reliabilitas, SmartPLS, SEM, atau data panel perlu dicek terhadap struktur data dan arahan dosen. Kalau metode berisiko, catatannya disampaikan dulu.
Output disiapkan agar bisa dijelaskan
Fokusnya bukan hanya angka keluar dari software. Klien perlu tahu cara membaca tabel, asumsi apa yang perlu disebut, dan bagian mana yang sebaiknya tidak dibaca berlebihan.
Hasil tidak dipaksa signifikan
Jika hasil tidak sesuai hipotesis, pembacaan diarahkan ke kondisi data, model, dan batas metode. Tujuannya agar penjelasan tetap masuk akal saat dibahas dengan pembimbing.
Peran publik
Pengalaman yang membentuk cara kami memeriksa data.
01
ChainDetect
Di ChainDetect, risiko transaksi dibaca dari pola, konteks, dan batas data. Pola kerja itu saya bawa saat menilai outlier atau hasil yang terlalu cepat disimpulkan.
02
Pelita Bangsa Academy
Saat mengajar teknologi praktis, istilah rumit harus turun menjadi contoh kerja. Itu berguna ketika output SPSS atau SmartPLS perlu dijelaskan tanpa jargon berlebihan.
03
Swiss German University
Dari data science, cybersecurity research, dan teaching assistant, saya terbiasa memeriksa asumsi sebelum menulis kesimpulan.
04
Indonesia Honeynet Project
R&D dan workshop honeypot menuntut dokumentasi yang bisa diikuti orang lain, dari data mentah sampai ringkasan temuan.
05
Bittime dan Palapa
Di sisi IT dan R&D, dokumentasi teknis, kontrol akses, dan proses yang dapat ditelusuri bukan tambahan; itu bagian dari pekerjaan harian.
06
UNDP dan Tokhimo
Untuk survey, dashboard, dan laporan riset, saya memakai alur data analyst: mulai dari pertanyaan bisnis, kondisi data, lalu bentuk output yang dibutuhkan.
Bukti publik
Bukti publik yang bisa dicek
Rujukan ini membantu pembaca melihat jejak kerja teknis yang menjadi latar cara RagamData memeriksa data, menulis catatan, dan menjaga batas klaim.
Publikasi Riset Internasional (IEEE & arXiv)
Galaxy classification, MITRE ATT&CK mapping, knowledge graph untuk honeypot data, dan AI-enhanced honeypots.
Materi konferensi yang pernah dibawakan
PyCon APAC, PyCon Indonesia, APNIC 56, dan Positive Hack Days 2024.
Peran kerja di riset dan compliance
ChainDetect, Swiss German University, Bittime, Palapa, dan Pelita Bangsa Academy.
Catatan GSoC dan WhisperPot dari SGU
Rujukan open-source yang bisa dicek dari catatan Swiss German University.
Speaking dan komunitas
Aktivitas publik yang relevan untuk cara kerja RagamData.
PyCon APAC 2021
Speaker untuk topik Stock Portfolio Optimization for Beginner Investors using Python.
PyCon Indonesia
Speaker untuk topik portfolio optimization dan penggunaan Python dalam konteks data.
APNIC 56
Speaker dari Swiss German University untuk konteks cybersecurity dan internet infrastructure.
Positive Hack Days 2024
Speaker untuk topik cybersecurity dalam acara Positive Hack Days 2024.
Pelita Bangsa Academy
Edukasi blockchain dan teknologi praktis melalui Pelita Bangsa Academy.
Karya terpilih
Karya publik yang bisa dicek.
Bagian ini cukup menampilkan karya yang bisa dibaca sebagai bukti konkret, tanpa mengulang daftar topik riset di section lain.
Perilaku keruntuhan balok baja cold-formed kanal c ganda back-to-back
Bachelor thesis, Universitas Pelita Harapan
Rekam awal di engineering sebelum profil publiknya bergeser ke data, AI, dan cybersecurity.
Mapping Linux Shell Commands to MITRE ATT&CK using NLP-Based Approach
IEEE conference paper, ICELTICs 2022
Paper cybersecurity yang memakai NLP untuk memetakan Linux shell commands ke MITRE ATT&CK.
Galaxy Classification Using Transfer Learning and Ensemble of CNNs With Multiple Colour Spaces
M.Sc. thesis dan arXiv preprint
Karya AI/ML tentang galaxy classification menggunakan transfer learning dan ensemble CNN.
Knowledge Graphs for Cybersecurity: A Framework for Honeypot Data Analysis
IEEE conference paper, ICoCICs 2023
Paper tentang knowledge graph untuk membaca honeypot data dalam konteks cybersecurity.
AI-Enhanced Honeypots: Leveraging LLM for Adaptive Cybersecurity Responses
IEEE conference paper, ICITEE 2024
Paper tentang penggunaan LLM untuk adaptive cybersecurity responses pada honeypot.
Referensi yang bisa dicek
Ringkasan latar belakang publik.
Gunakan tautan berikut untuk melihat referensi publik utama Yevonnael secara langsung.
Pendidikan
Bachelor thesis di Universitas Pelita Harapan, M.Sc. Artificial Intelligence and Machine Learning di Liverpool John Moores University, dan graduate-level track terkait data science dan cybersecurity di Swiss German University.
Riset dan teaching
Pengalaman researcher dan teaching assistant di Swiss German University dalam area data science dan cybersecurity.
Startup dan compliance
Pengalaman terkait ChainDetect, Bittime, Palapa, blockchain education, dan crypto compliance.
Komunitas teknologi
Aktif di ruang edukasi dan komunitas melalui PyCon, APNIC, Positive Hack Days, dan Pelita Bangsa Academy.
Hubungan dengan RagamData
Cara kerja teknis itu diterapkan ke proses olah data RagamData.
Profil pendiri menjadi konteks. Scope layanan tetap dijelaskan dengan batas bantuan yang jelas.
1
RagamData saya bangun untuk kebutuhan klien: olah statistik, survey, dashboard ringan, laporan riset, dan prototype analitik sederhana.
2
Pengalaman riset dan engineering saya terapkan pada prosesnya: file awal dilihat dulu, asumsi dicatat, software disesuaikan, dan keluaran akhir tidak dipisahkan dari konteks riset.
3
Untuk kebutuhan akademik, RagamData menyediakan bahan analisis, tabel hasil, dan catatan penjelasan angka agar hasil lebih mudah dibahas dengan pembimbing.
Membaca angka sesuai data
Signifikansi, model fit, dan forecast dibaca bersama kualitas dataset, asumsi, dan batas metode.
Berkas kerja bisa ditinjau
Paket reguler dan lanjutan dapat menyertakan tabel, QC memo, alur kerja, syntax, notebook, atau README.
Scope disepakati sejak awal
Pergantian file, variabel, hipotesis, model, atau instruksi pembimbing dapat mengubah biaya dan timeline.
Cara kami menjaga scope
Kami membantu analisis; keputusan riset tetap transparan.
Signifikansi, model fit, dan forecast bergantung pada dataset, desain riset, dan metode yang digunakan.
Untuk skripsi, tesis, atau jurnal, peran RagamData adalah membantu olah data dan penjelasan angka.
Jika metode statistik sangat spesifik, catatan pembimbing, dosen, atau reviewer tetap menjadi acuan utama.
Pekerjaan dapat dikerjakan oleh tim sesuai kebutuhan; profil pendiri menjelaskan cara kami memeriksa file, bukan klaim bahwa semua file ditangani satu orang.
Pergantian file, variabel, hipotesis, model, atau instruksi pembimbing perlu ditinjau ulang sebelum revisi dilanjutkan.
Batas etis layanan akademik
Kami membantu analisis dan penjelasan hasil. Penulisan akhir, keputusan akademik, dan tanggung jawab isi tetap berada pada peneliti/mahasiswa. Jika hasil tidak signifikan, kami bantu diagnosis penyebabnya dan menyiapkan poin penjelasan yang etis untuk Bab 4, tanpa memanipulasi data agar terlihat signifikan.
Privasi data
Data klien digunakan hanya untuk kebutuhan analisis yang disepakati. Kami tidak mempublikasikan data atau hasil analisis tanpa izin klien.
Langkah berikutnya
Punya data yang perlu dicek?
Bagikan data, catatan dosen, dan deadline. Kami bantu cek kebutuhan, risiko data, estimasi biaya, dan timeline sebelum pengerjaan.