Curriculum Vitae
Ganang Setyo Hadi
Mahasiswa Informatika Universitas Syiah Kuala dengan spesialisasi pada Machine Learning dan Full-Stack Development. Saya memiliki hasrat untuk membangun solusi teknologi end-to-end yang scalable dan cerdas, mulai dari arsitektur backend hingga implementasi model AI. Keahlian saya terbukti saat memimpin capstone project PurrPal, sebuah platform kesehatan kucing berbasis AI. Dalam peran sebagai Project Lead, saya mengarahkan tim developer, merancang arsitektur backend dengan 50+ endpoint API, dan berhasil mencapai 99.9% uptime serta skor Lighthouse 95+ setelah production deployment di Google Cloud. Proyek ini menegaskan kemampuan saya dalam mengintegrasikan teknologi cloud seperti Google Vertex AI ke dalam aplikasi yang siap produksi. Didukung oleh pengalaman sebagai Asisten Dosen dan penguasaan teknologi modern (Python, JavaScript, Next.js, TensorFlow, Google Cloud), saya antusias untuk membawa kemampuan problem-solving dan leadership saya untuk berkontribusi secara signifikan. Saya mencari kesempatan untuk berkembang dalam peran Backend Developer atau Machine Learning Engineer di lingkungan yang inovatif seperti Magenta.
Sedang berjalan
Universitas Syiah Kuala
S1 • Informatika • IPK 3.86
Agustus 2025 - Januari 2026
DCI - Fullstack Developer - TRI (PR155)
PT Telekomunikasi Indonesia (Persero) Tbk • Magang
Juni 2025 - Sekarang
Fullstack Developer
Universitas Syiah Kuala • Contract Base
Mengembangkan dan memelihara sistem manajemen laboratorium berbasis web yang komprehensif untuk Laboratorium GOS (Wave, Optics, and Spectroscopy) di Departemen Fisika Universitas Syiah Kuala. Bertanggung jawab dalam pengembangan full stack menggunakan Laravel dan PHP untuk meningkatkan efisiensi pengelolaan laboratorium
Media
Januari 2025 - Juni 2025
Machine Learning Engineer Student Cohort
Coding Camp powered by DBS Foundation • Project Base
Berpartisipasi dalam program Coding Camp powered by DBS Foundation - Road to Future Workforce, sebuah program pelatihan teknologi komprehensif yang dimulai Februari 2025. Sebagai bagian dari jalur pembelajaran Machine Learning Engineer, mengembangkan keterampilan dalam fundamental AI, visualisasi data, SQL, pemrograman Python, dan penerapan teknik machine learning. Program ini juga meningkatkan soft skills, kemampuan bahasa Inggris, dan literasi keuangan untuk mempersiapkan tenaga kerja yang kompetitif melalui kombinasi pelatihan teknis dan profesional.
Media
Januari 2025 - Juni 2025
Assistant Lecturer - Struktur Data dan Algoritma
Universitas Syiah Kuala • Part Time
Bertugas sebagai Assistant Lecturer untuk mata kuliah Data Structures and Algorithms selama Semester Genap 2024/2025. Memfasilitasi sesi praktikum untuk mahasiswa Informatika, mencakup konsep dasar seperti arrays, stacks, dan queues, serta topik lanjutan seperti tree traversal, algoritma graf, dan implementasi algoritma yang efisien. Berperan penting dalam menjembatani teori dan praktik dengan memberikan bimbingan teknis, studi kasus, dan evaluasi kode langsung. Praktikum difokuskan pada penerapan konsep kelas melalui tugas pemrograman dunia nyata.
Media
Januari 2025 - Sekarang
Video Manager
Himpunan Mahasiswa Informatika Universitas Syiah Kuala • Organisasi
Memimpin tim videografi dalam merancang dan memproduksi konten visual kreatif untuk mendukung kegiatan promosi, dokumentasi, dan branding organisasi mahasiswa. Bertanggung jawab dalam perencanaan produksi video, editing, dan pengelolaan proyek multimedia. Mengkoordinasikan tim untuk memastikan konten yang inovatif dan berkualitas tinggi sesuai dengan visi kreatif organisasi, sekaligus mengasah kemampuan leadership dan kolaborasi. Bertugas di bawah Departemen Komunikasi, Informasi dan Perencanaan Kreatif HMIF.
Media
Agustus 2024 - Desember 2024
Assistant Lecturer - Programming
Universitas Syiah Kuala • Part Time
Bertugas sebagai Assistant Lecturer untuk mata kuliah Programming selama Semester Ganjil 2024/2025, mendukung mahasiswa Program Studi Informatika dalam menguasai konsep dan teknik coding fundamental. Memberikan bimbingan teknis, memfasilitasi sesi coding hands-on, dan melakukan evaluasi kode untuk memastikan pemahaman praktis. Fokus membantu mahasiswa menerapkan pengetahuan teoritis melalui latihan pemrograman dunia nyata, mengembangkan keterampilan problem-solving dan praktik coding yang efektif. Mengajarkan fundamental programming menggunakan bahasa C dan Python.
Februari 2024 - Juli 2024
Assistant Lecturer - Programming
Universitas Syiah Kuala • Part Time
Bertugas sebagai Assistant Lecturer untuk mata kuliah Programming selama Semester Genap 2023/2024, mendukung mahasiswa Program Studi Informatika dalam menguasai konsep dan teknik coding fundamental. Memberikan bimbingan teknis, memfasilitasi sesi coding hands-on, dan melakukan evaluasi kode untuk memastikan pemahaman praktis. Fokus membantu mahasiswa menerapkan pengetahuan teoritis melalui latihan pemrograman dunia nyata, mengembangkan keterampilan problem-solving dan praktik coding yang efektif. Mengajarkan fundamental programming menggunakan bahasa C dan Python.
Mei 2025
Fundamental Pemrosesan Data
Dicoding Indonesia • ERZR2994QPYV
Menyelesaikan program pelatihan "Belajar Fundamental Pemrosesan Data" selama 60 jam dari Dicoding Indonesia (Google Authorized Training Partner) yang berfokus pada penguasaan teknik pemrosesan dan penyiapan data berkualitas untuk proyek berbasis data menggunakan Python.
Materi yang dikuasai meliputi: Software Engineering dengan Python untuk implementasi praktik rekayasa perangkat lunak, Repositori Data untuk pengelolaan berbagai format penyimpanan data berdasarkan tipe dan kebutuhan data mining, ETL Pipelines (Extract, Transform, Load) untuk pengumpulan, pembersihan, transformasi, dan penyimpanan data menggunakan Python, serta Automasi dengan Python untuk memproyeksikan proses otomasi dalam data pipeline.
Evaluasi Akhir: Berhasil menyelesaikan submission proyek akhir berupa pembuatan ETL pipeline sederhana yang mendemonstrasikan kemampuan praktis dalam memproses data dari extraction hingga loading dengan standar kualitas industri.
Program ini memvalidasi kemampuan dalam menciptakan dataset berkualitas melalui berbagai tahapan pemrosesan data sistematis, essential skill untuk praktisi data dan data engineer profesional.
Media
Mei 2025
Deep Learning Development
Dicoding Indonesia • JLX198K5NP72
Menyelesaikan program pelatihan komprehensif "Belajar Pengembangan Machine Learning" selama 90 jam dari Dicoding Indonesia (Google Authorized Training Partner) yang berfokus pada pengembangan deep learning dan machine learning dengan standar kompetensi industri.
Materi yang dikuasai meliputi: Pengenalan Deep Learning dan Neural Network dengan TensorFlow/Keras, Natural Language Processing untuk klasifikasi teks dan analisis sentimen, Image Classification dengan teknik preprocessing dan evaluasi model, Time Series Analysis menggunakan LSTM dan RNN, Recommendation System, Reinforcement Learning dengan algoritma Markov Model dan Q-learning, Model Deployment pada berbagai platform, dan Generative AI untuk pembangkitan konten.
Evaluasi Akhir: Berhasil menyelesaikan proyek akhir berupa pembuatan model deep learning untuk klasifikasi gambar dengan menerapkan teknik computer vision dan neural network yang telah dipelajari.
Program ini memvalidasi kemampuan dalam membangun dan mengimplementasikan solusi deep learning untuk pengolahan data teks dan gambar, serta deployment model ML pada berbagai platform sesuai standar industri.
Media
Januari 2025
Machine Learning Terapan
Dicoding Indonesia • N9ZO233ERPG5
Menyelesaikan program pelatihan "Machine Learning Terapan" selama 80 jam dari Dicoding Indonesia (Google Authorized Training Partner) yang berfokus pada implementasi machine learning di berbagai bidang industri dengan standar kompetensi profesional.
Materi yang dikuasai meliputi: Machine Learning System Design untuk merancang arsitektur sistem ML, metodologi penyusunan proyek machine learning dan komunikasi untuk portofolio profesional, Predictive Analytics menggunakan algoritma k-Nearest Neighbor, Random Forest, dan AdaBoost, Sentiment Analysis dengan teknik Deep Learning dan Support Vector Machine, Computer Vision untuk pengenalan gambar dan deteksi objek, serta Recommendation System dengan pendekatan Content-based Filtering dan Collaborative Filtering.
Evaluasi Akhir: Berhasil menyelesaikan ujian akhir kelas dan submission proyek akhir berupa pembuatan model dan laporan sistem rekomendasi menggunakan multiple filtering approaches, mendemonstrasikan kemampuan implementasi ML dalam skenario bisnis nyata.
Program ini memvalidasi kemampuan dalam menerapkan machine learning untuk solusi predictive analytics, sentiment analysis, computer vision, dan sistem rekomendasi sesuai kebutuhan industri dan bisnis modern.