01
PT Sumber Alfaria Trijaya Tbk (Alfamart)
スマラン配送センター IT店舗サポート
✦ PERSONAL PORTFOLIO · DIGITAL CREATOR学び、創造する。
学び、創造する。
創造し、役立てる。
私はヘンドラ・セティアワンです。多くを語るより行動を大切にするIT技術者です。新しいことを学び、実験し、役立つデジタルソリューションを作ることが好きです。
2007IT分野での活動開始
16+記録したプロジェクト
∞学び続ける
BUILD · LEARN · SHARE ✳
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Ide sederhana.
Dampak bermakna.
Web Development / AI / Machine Learning / Sistem Informasi
SimpleCodeAppEST. 2007 — NOW ↗
TERUS BELAJAR✳BERANI MENCOBA✳MEMBANGUN SOLUSI✳BERBAGI MANFAAT
01 / TENTANG SAYA
Lebih banyak berkarya daripada berbicara.
Skill & Expertise
MySQL
SQL Server
Pemrograman PHP
Web Development
Python
XAI Machine Learning
Mobile Development
Ubuntu Server VPS
TOGAF
Big Data
Cyber Security
Saya percaya bahwa teknologi terbaik lahir dari rasa ingin tahu, ketekunan, dan keinginan membantu orang lain. Saya suka mempelajari hal baru, merancang sistem, lalu mengubah ide menjadi aplikasi yang dapat digunakan.
Ruang eksplorasi saya mencakup aplikasi web, sistem informasi, digitalisasi layanan, kecerdasan buatan, dan analisis data.
決して損をしない取引。
クルアーンを読み、礼拝を守り、アッラーの道のために施す（ひそかに、または公に）。
02 / 職務経験
Portfolio
小売業と医療分野での職務経験。
02
Rumah Sakit Islam Kendal
病院IT部門責任者
03
Rumah Sakit Islam Jakarta Pondok Kopi
病院IT部門責任者
CLIENT
クライアント一覧
業務アプリケーション開発で協力したクライアントの一覧。
Klinik Larassyifa
PT Farmasi Kendal
Rumah Sakit Umum Muhammadiyah Darul Istiqomah Kendal
Lembaga Akreditasi Rumah Sakit Indonesia (LARSI)
Lembaga Akreditasi Puskesmas Klinik dan Laboratorium Indonesia (LAPKLIN)
Lembaga Akreditasi Klinik Utama, Laboratorium Medis, dan Unit Pengelola Darah (LABTAMA)
PRODUCT & PROJECT
製品
Explore Project · Aplikasi dan karya pengembangan.
Unisbank
Diabetes Readmission Prediction
Machine Learning Classification Dashboard Diabetes Readmission Prediction merupakan aplikasi berbasis web yang dikembangkan menggunakan Python dan Flask untuk menganalisis serta memprediksi kategori kunjungan ulang pasien diabetes ke rumah sakit berdasarkan data historis pelayanan kesehatan. Aplikasi ini menerapkan metode supervised machine learning dengan membandingkan tiga algoritma klasifikasi, yaitu Logistic Regression, Decision Tree, dan Random Forest. Dataset yang digunakan adalah Diabetes 130-US Hospitals for Years 1999–2008, yang berisi 101.766 catatan kunjungan pasien diabetes dari 130 rumah sakit di Amerika Serikat selama periode 1999–2008. Variabel target yang digunakan adalah readmitted, dengan tiga kategori: • NO: Tidak tercatat kembali dirawat. • <30>30: Kembali dirawat setelah lebih dari 30 hari. Tahapan pengolahan data mencakup penanganan data kosong, transformasi variabel kategorikal, pembagian data latih dan data uji dengan proporsi 80:20, pelatihan model, serta evaluasi menggunakan Accuracy, Macro F1, dan Confusion Matrix. Hasil pengujian disajikan melalui dashboard interaktif berupa ringkasan dataset, grafik perbandingan performa algoritma, identifikasi model terbaik, visualisasi Confusion Matrix, serta interpretasi dan kesimpulan otomatis berdasarkan hasil perhitungan. Aplikasi ini bertujuan mendukung pembelajaran Big Data dan Machine Learning, khususnya dalam memahami penerapan algoritma klasifikasi terhadap data pelayanan kesehatan. Hasil prediksi digunakan untuk keperluan analisis akademik, bukan sebagai dasar diagnosis atau keputusan klinis.
Unisbank
UNISBANK機械学習は
UNISBANK機械学習は、機械学習の分析と評価を統合的に実行できるWebベースのアプリケーションです。分類、回帰、クラスタリング、アルゴリズムの比較、アンサンブル学習、説明可能なAI（XAI）、因果推論に対応しています。データのパターンの発見、モデルの性能評価、予測結果の説明、因果関係の分析を通じて、データに基づく意思決定を支援します。
教育
シンプル在庫管理
**PythonとMySQLのみで構築された**Webベースの在庫管理アプリケーションです。Flaskフレームワークを使用し、商品データ、在庫、カテゴリー、価格を整理して、迅速かつ簡単に管理できます。
医療・健康
AKREDI.AI
AKREDI.AIは、AIを活用した認証準備状況インテリジェンスプラットフォームであり、病院の認証関連文書のレビュー業務を、追跡可能で実行につなげられるワークフローへと変革します。
小売
オンラインストア
このオンラインストアアプリケーションのさまざまな機能を確認できます。学生、初心者プログラマー、開発者、または実践を通してWebアプリケーション開発を学びたい方に適しています。また、デジタルで商品を開発・販売したい中小企業にも適しています。マーケットプレイスだけに頼るより、自社ブランドを構築することで、より信頼性が高く効率的な販売が可能になります。
Freelancer
Get in touch ↗
アプリケーションのデモや、企業・組織のニーズに応じた相談が可能です。価格と提供状況は要件によって異なります。
Website Visitors
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