1. Pengenalan Power BI

• Memulai menggunakan Power BI
• Mengunggah data ke Power BI
• Pengenalan query bahasa alami (Natural Language Queries)
• Pengenalan report
• Pengenalan Visual Interactions
• Mempercantik report
• Menyimpan report
• Menyematkan (Pinning) report
• Memfilter report

2. Memahami Data Refresh

• Pengenalan data refresh
• Pengenalan arsitektur refresh Power BI
• Pengenalan Power BI Desktop
• Mempublikasikan ke Power BI

3. Menggunakan Power BI Desktop

• Menghubungkan ke database
• Memuat data dari berbagai sumber
• Menggunakan Query Editor
• Menyembunyikan atau menghapus tabel
• Mengatur seasonality dan pengurutan bulan

4. Mengambil Data dari Services dan Content Packs

• Menggunakan service content pack
• Membuat custom dataset dari service
• Membuat content pack
• Menggunakan organizational content pack

5. Membangun Data Model

• Memuat tabel individual
• Mengimplementasikan measures
• Membuat calculated columns
• Meningkatkan report menggunakan measures

6. Meningkatkan Report Power BI

• Memilih visualisasi yang tepat
  • Memilih antara visual standar
• Menggunakan custom visualization
  • Langkah awal menggunakan custom visualizations
  • Meningkatkan report menggunakan custom visualizations
  • Mengidentifikasi kondisi yang memerlukan custom visualizations
• Menggunakan DAX data models
• Membuat high-density reports

7. Menggunakan Power BI di Perusahaan

• Mengambil data dari sistem yang sudah ada
  • Memahami perbedaan antara data refresh dan live connections
  • Menggunakan relational database on-premises
  • Menggunakan relational database di cloud
  • Menggunakan live connections ke analysis services
• Mengintegrasikan Power BI dengan Office
  • Mempublikasikan data model Excel ke Power BI
  • Menggunakan konten Power BI dari Excel
• Mengelola keamanan akses data
• Mengembangkan dan menyesuaikan Power BI
  • Membuat custom visualizations untuk Power BI
  • Mengirim data real-time ke dashboard Power BI
  • Pengenalan Power BI REST API

Modul – 1

• Dasar – dasar Intermediate Excel
• Tampilan Dasar Excel
• Penggunaan Excel & File Bekerja Dengan Tabel
• Split Tabel

Modul – 2

• Fungsi – Fungsi Lanjutan
• Pengertian Fungsi Fungsi String
• Fungsi Logika
• Alamat Relatip dan Alamat Absolut

Modul – 3

• Database
• HLOOKUP dan VLOOKUP
• Fungsi Statistik
• Fungsi Finasial

Modul – 4

• Tools Intermediate Excel
• Membuat Combo Box
• Mengurutkan Data Filter
• Data Validasi, Data Konsolidasi, Data SubTotal
• Sub,Total Bertingkat

Modul – 5

• Pivot
• Pivot Table
• Pivot Chart

1. Manage Document Options and Settings
   • Manage documents and templates
   • Prepare documents for collaboration
   • Use and configure language options
2. Use Advanced Editing and Formatting Features
   • Find, replace, and paste document content
   • Configure paragraph layout options
   • Create and manage styles
3. Create Custom Document Elements
   • Create and modify building blocks
   • Create custom design elements
   • Create and manage indexes
   • Create and manage tables of figures
4. Use Advanced Word Features
   • Manage forms, fields, and controls
   • Create and modify macros
   • Perform mail merges

• Pengantar Audit

1. Kertas Kerja Audit sebagai Dokumentasi Audit
2. Bentuk, Isi, dan Luas Dokumentasi Audit

• Dokumentasi Audit (SA 230)

1. Tujuan
2. Ketentuan
3. Materi Penerapan dan Penjelasan Lain
4. Dokumentasi Audit Spesifik yang Disyaratkan dalam SA Lainnya

• Bukti Audit (SA 500)

• Materialitas dalam Audit

• Menjelajahi Microsoft Excel 2019
• Menggunakan Fitur Bantuan (Help)
• Dasar-Dasar Penggunaan Workbook
• Teknik Seleksi Data
• Bekerja dengan Kolom dan Baris
• Pemformatan Angka (Number Formatting)
• Pemformatan Teks (Text Formatting)
• Pemformatan Sel (Cell Formatting)
• Memfilter Data dengan AutoFilter
• Bekerja dengan Tabel (Tables)
• Dasar-Dasar Formula dan Perhitungan
• Menggunakan Fitur Cut, Copy, dan Paste
• Manajemen Data
• Membuat Grafik dan Chart
• Mengatur Tata Letak Halaman (Page Setup)
• Mencetak Dokumen (Printing)

• Dasar-Dasar Manajemen Proyek
• Metodologi PM2 dan Siklus Hidup Proyek
• Peran dan Tanggung Jawab
• Alat-Alat Esensial
• Area Kunci yang Berkembang dalam Proyek
• Penutupan Proyek dan Lessons Learned
• Referensi

• Modul I: Apa Nilai dari OKR?
  • Nilai Framework
  • Management 1.0
  • Management 2.0
  • Management 3.0
  • Dan lain-lain
• Modul II: Dasar-Dasar OKR
  • Apa itu OKR?
  • Karakteristik Inti
  • Anti-Pattern / Apa yang Bukan OKR
  • Stretch Goals
  • Dan lain-lain
• Modul III: OKR Tingkat Menengah
  • Siklus Hidup OKR
  • Cadence OKR Bertingkat
  • Fase Elaborasi – Define and Draft Model
  • Dan lain-lain
• Modul IV: OKR Tingkat Lanjut
  • OKR versus Sistem Tujuan Lainnya (KPI, BSC, MBO, SMART)
  • Sejarah OKR
  • Perbedaan antara OKR dan KPI
  • OKR dalam Berbagai Pendekatan
  • Dan lain-lain

• Konsep Dasar Keamanan Siber
• Gambaran Umum Keamanan Siber
• NICE: Kerangka Kerja Tenaga Kerja Keamanan Siber
• ISO/IEC 27032
• Pengantar Cybersecurity Framework
• Gambaran Umum Cybersecurity Framework
• Manajemen Risiko dan Cybersecurity Framework
• Dasar-Dasar Cybersecurity Framework
• Inti Cybersecurity Framework
• Lima Fungsi Inti Cybersecurity Framework
• Tingkat Implementasi Cybersecurity Framework
• Profil Cybersecurity Framework
• Koordinasi Implementasi Cybersecurity Framework
• Cara Menggunakan Framework
• Tinjauan Dasar Praktik Keamanan Siber
• Membangun atau Meningkatkan Program Keamanan Siber
• Mengomunikasikan Persyaratan Keamanan Siber kepada Pemangku Kepentingan
• Pengambilan Keputusan Pembelian
• Mengidentifikasi Peluang untuk Referensi Informatif Baru atau Revisi
• Metodologi untuk Melindungi Privasi dan Kebebasan Sipil
• Penilaian Mandiri Risiko Keamanan Siber dengan Framework
• Lampiran A: Framework Core
• Lampiran B: Glosarium
• Lampiran C: Akronim

• Dasar-dasar Manajemen Proyek berdasarkan ISO 21502
• Siklus Hidup Proyek dan Proses Utama
• Peran dan Tanggung Jawab dalam Manajemen Proyek
• Justifikasi Berkelanjutan dan Manajemen Manfaat
• Studi Kasus Berbasis Sektor

Fundamental Artificial Intelligence dan Generative AI

1. Apa itu AI? Sejarah, Evolusi, dan Konteks Saat Ini
2. Perbedaan AI, Machine Learning, Deep Learning, dan Generative AI
3. Narrow AI vs General AI

Tools dan Platform Generative AI

1. Model Bahasa: GPT, Bard, dan LLaMA
2. Generator Gambar: DALL-E, MidJourney, dan Stable Diffusion
3. Video dan Suara Generatif: Synthesia, ElevenLabs, dan Runway
4. Platform Penggunaan dan Akses API

Fundamental Machine Learning dan Deep Learning

1. Supervised, Unsupervised, dan Reinforcement Learning
2. Neural Networks dan Peran Deep Learning dalam Generative AI
3. Pemodelan Data dan Pelatihan Model

Penerapan Praktis Generative AI

1. Otomatisasi Tugas Kognitif
2. Personalisasi Pengalaman Pengguna
3. Pembuatan Konten dan Solusi Kreatif
4. Optimasi Lingkungan Kerja

Keamanan, Risiko, dan Etika Generative AI

1. Deepfake, Disinformasi, dan Manipulasi Konten
2. Risiko Privasi dan Bias Algoritma
3. Kerangka Etika: Transparansi, Akuntabilitas, dan Tata Kelola

Implementasi Proyek Generative AI

1. Tahapan Proyek AI: Pengumpulan Data, Pembersihan Data, Pemodelan, dan Implementasi
2. Perancangan Workflow AI
3. Indikator Kinerja dan Evaluasi Dampak

Masa Depan Generative AI

1. Model Multimodal dan Perkembangan Terkini
2. Kapabilitas Baru dari General Models
3. Dampak terhadap Dunia Kerja dan Pendidikan
4. Peran Profesional di Era AI