Januari 2024

INSTITUT TEKNOLOGI NASIONAL BANDUNG

S1 • Teknik Informatika • IPK 3.6

Januari 2024 - Januari 2024

TTM Computer • Contract Base

• Merancang wireframes, storyboards, user flows, dan sitemaps secara detail untuk mempercepat proses perencanaan dan meminimalkan revisi dengan memastikan setiap tahap desain dilakukan secara terorganisir.
• Menerapkan pendekatan component-based design untuk mempercepat pengembangan UI/UX melalui penggunaan ulang elemen secara efisien di berbagai halaman.
• Menggunakan design system untuk menjaga konsistensi visual dan fungsional pada aplikasi, meningkatkan user experience, mempermudah kolaborasi tim, dan menyediakan dokumentasi terstruktur untuk pengembangan berkelanjutan.
• Berkolaborasi dengan cross-functional teams untuk menyelaraskan solusi desain dengan kebutuhan pengguna dan tujuan bisnis.
• Terlibat dalam pengembangan antarmuka pengguna yang intuitif dan menarik untuk aplikasi web dan mobile, meningkatkan kepuasan dan retensi pelanggan.
• Menerjemahkan desain UI/UX ke dalam HTML, CSS, dan JavaScript yang responsif agar aplikasi berjalan optimal di berbagai perangkat.
• Melaksanakan System Integration Testing (SIT) dengan 58 test case terstruktur (positif dan negatif) untuk memvalidasi integrasi antar modul sistem, menemukan 4 kegagalan validasi yang diperbaiki sebelum masuk tahap UAT.
• Memimpin User Acceptance Testing (UAT) dengan membimbing end user dalam sesi hands-on testing dan mengumpulkan feedback, menghasilkan 5 perbaikan UI/UX dan 1 penambahan fitur utama agar produk sesuai kebutuhan bisnis dan ekspektasi pengguna.

Media

Januari 2023 - Januari 2022

Institut Teknologi Nasional Bandung • Contract Base

- Materi dan persiapan mengajar diatur dengan baik untuk memastikan proses pembelajaran berjalan dengan lancar dan memenuhi kebutuhan siswa. Setiap materi dipersiapkan dengan memperhatikan detail dan rencana kegiatan yang terorganisir.
- Sebagai pengajar, saya menyampaikan materi dan konsep IoT dengan cara yang jelas dan interaktif, memfasilitasi pemahaman mahasiswa melalui komunikasi yang efektif dan demonstrasi praktis.
- Bekerja sama dengan dosen dan mahasiswa untuk mengidentifikasi kebutuhan pembelajaran dan memastikan bahwa setiap sesi praktikum berjalan dengan baik dan relevan bagi para peserta.

Mei 2022 - April 2023

HIMPUNAN MAHASISWA INFORMATIKA • Organisasi

- Mengkoordinasikan semua kegiatan organisasi mulai dari rapat perencanaan hingga pelaksanaan program, memastikan bahwa setiap kegiatan dilaksanakan sesuai dengan jadwal dan tujuan yang telah ditetapkan.
- Mengelola pengaturan teknis pelaksanaan program kerja dengan memperhatikan detail dan efisiensi operasional untuk memastikan keberhasilan program.
- Berhasil menyelesaikan 8 program kerja utama dalam satu periode dan mengimplementasikan 3 program kerja tambahan di bidang olahraga dan e-sports, sebuah pencapaian yang signifikan dibandingkan periode sebelumnya.

Januari 2022 - September 2022

PT Dirgantara Indonesia • Magang

- Sistem pemantauan pemanfaatan database dirancang dan diimplementasikan untuk meningkatkan kinerja dan mengurangi risiko downtime, dengan pendekatan pencegahan masalah. Implementasi ini dilakukan secara sistematis dan cermat untuk menjaga efisiensi operasional.
- Modul data warehouse dikembangkan untuk menyempurnakan sistem database yang sudah ada, meningkatkan efisiensi penyimpanan dan mempercepat akses data untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih cepat dan akurat.
- Kolaborasi dengan tim terkait membantu mengidentifikasi kebutuhan operasional, dan solusi data warehouse yang dikembangkan memberikan wawasan yang lebih dalam untuk pengelolaan data yang andal dan konsisten.

Maret 2021 - Maret 2022

HIMPUNAN MAHASISWA INFORMATIKA • Organisasi

- Melakukan tinjauan internal dan eksternal yang mendalam terhadap sistem organisasi, mengidentifikasi area-area yang perlu diperbaiki untuk meningkatkan efektivitas operasional.
- Mengumpulkan dan menganalisis data kinerja organisasi untuk mengembangkan strategi peningkatan berbasis bukti yang dapat diimplementasikan secara realistis.
- Melakukan studi pembandingan dengan organisasi lain untuk mempelajari sistem dan praktik terbaik, yang mengarah pada kebijakan departemen yang lebih efektif dan struktur organisasi yang lebih kuat.

April 2025

Master Web & Mobile Design: Figma, UI/UX Essentials, +More

Udemy • UC-86733d3c-f0df-478a-854e-af5b153ba3a9

Media

Desember 2024

Color Theory : Learn The Art and Science of Colors

udemy • Credential ID UC-ce5ad8a6-fdOe-4260-bc61-2d3bd5d07836

Media

Juni 2024

Publikasi SINTA 2 dengan Judul Data Balancing Techniques Using the PCA-KMeans and ADASYN for Possible Stroke Disease Cases

Jurnal Online Informatika (JOIN) • https://doi.org/10.15575/join.v9i1.1293

Penelitian ini berkaitan dengan data yang tidak seimbang, di mana distribusi kelas tidak merata antara kelas positif dan negatif. Dalam bidang kesehatan, kelas mayoritas biasanya terdiri dari data pasien yang sehat, sedangkan kelas minoritas berisi data pasien yang sakit. Ketidakseimbangan ini dapat menyebabkan prediksi yang salah pada kelas minoritas, karena model cenderung memprediksi kelas mayoritas. Penelitian ini menggunakan algoritma focal loss deep neural network untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas pada saat pelatihan. Untuk menyeimbangkan data, kombinasi model PCA-KMeans digunakan untuk meminimalkan kumpulan data dan model ADASYN digunakan untuk menyediakan lebih banyak sampel untuk kelas minoritas.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menilai seberapa baik kedua teknik tersebut dapat meningkatkan kinerja model, khususnya dalam klasifikasi kasus minoritas. Model tanpa penyesuaian data menghasilkan akurasi sebesar 84%, dengan nilai F1 sebesar 86% untuk kelas 0 dan 82% untuk kelas 1. Model dengan penyesuaian data PCA-KMeans menghasilkan akurasi sebesar 89%, dengan nilai F1 sebesar 91% untuk kelas 0 dan 85% untuk kelas 1. Model dengan penyeimbangan data ADASYN memiliki performa terbaik dengan akurasi 95%, nilai F1 kelas 0 sebesar 96% dan kelas 1 sebesar 96%. Dari ketiga model yang diuji, model terbaik diperoleh dengan penyeimbangan data ADASYN yang ekstrim, menghasilkan akurasi 95% dan nilai F1 kelas 0 sebesar 96%.

Media