Abdullah Ahmad Dzikrullah

Keahlian akademik Abdullah Ahmad Dzikrullah berfokus pada penerapan metode statistika untuk analisis data terapan, dengan bobot signifikan pada publikasi lima tahun terakhir. Riset mutakhirnya menunjukkan pergeseran ke arah pemodelan prediktif dan inferensi Bayesian, seperti terlihat pada prediksi klaim asuransi penyakit katastropik (gagal ginjal dan kanker) menggunakan Bayesian MCMC. Ia juga aktif dalam analisis sentimen teks, misalnya mengkaji opini publik terhadap kebijakan skripsi dengan Naïve Bayes Classifier. Di bidang klasterisasi, ia mengimplementasikan K-Medoids untuk mengelompokkan data kesehatan bayi (berat lahir, gizi buruk) dan kemiskinan ekstrem, serta centroid linkage untuk kualitas internet antarprovinsi. Pengujian statistik nonparametrik diterapkan pada validasi data Automatic Weather Station, sementara pemodelan deret waktu digunakan untuk meramalkan harga cabai dengan Seasonal ARIMAX dan volatilitas harga bawang dengan ARCH/GARCH. Publikasi awal, seperti kajian asuransi jiwa dengan Markov Regime-Switching dan peningkatan kualitas karya ilmiah guru, memberikan konteks kesinambungan minatnya pada asuransi dan pemberdayaan, namun fokus terkini lebih menonjol pada analisis data kesehatan, sosial-ekonomi, dan kebijakan publik menggunakan teknik statistika modern seperti Bayesian, klasterisasi, dan deret waktu.