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PT Sumber Alfaria Trijaya Tbk (Alfamart)
스마랑 물류센터 IT 매장 지원
✦ PERSONAL PORTFOLIO · DIGITAL CREATOR배우고 만듭니다.
배우고 만듭니다.
만들어서 도움이 됩니다.
저는 헨드라 세티아완입니다. 말보다 행동을 중시하는 IT 전문가로, 새로운 것을 배우고 실험하며 유용한 디지털 솔루션을 만드는 것을 좋아합니다.
2007IT 활동 시작
16+기록된 프로젝트
∞계속 배우기
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.
결코 손해 보지 않는 거래.
꾸란을 읽고, 예배를 드리며, 알라의 길을 위해 베푸는 것(은밀하게 또는 공개적으로).
02 / 경력
Portfolio
소매업 및 의료 분야의 전문 경력.
02
Rumah Sakit Islam Kendal
병원 IT 책임자
03
Rumah Sakit Islam Jakarta Pondok Kopi
병원 IT 책임자
CLIENT
고객 목록
비즈니스 애플리케이션 개발에 함께한 고객 목록.
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
제품
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 Machine Learning
UNISBANK 머신러닝은 머신러닝 분석과 평가를 통합적으로 수행할 수 있는 웹 기반 애플리케이션입니다. 분류, 회귀, 군집화, 알고리즘 비교, 앙상블 학습, 설명 가능한 인공지능(XAI), 인과 추론을 지원합니다. 데이터 패턴 발견, 모델 성능 평가, 예측 결과 설명 및 인과관계 분석을 통해 데이터 기반 의사결정을 지원합니다.
교육
간단한 재고 관리
**Python과 MySQL만을 사용하여 구축된** 웹 기반 재고 관리 애플리케이션입니다. Flask 프레임워크를 기반으로 상품 데이터, 재고, 카테고리 및 가격을 체계적이고 빠르게 관리할 수 있습니다.
의료·건강
AKREDI.AI
AKREDI.AI는 AI 기반 인증 준비도 인텔리전스 플랫폼으로, 병원 인증 문서 검토 프로세스를 추적 가능하고 실행 가능한 워크플로우로 전환합니다.
소매
온라인 스토어
이 온라인 스토어 애플리케이션의 다양한 기능을 확인할 수 있습니다. 학생, 초보 프로그래머, 개발자 또는 실습을 통해 웹 애플리케이션을 배우고 싶은 누구에게나 적합합니다. 또한 디지털 방식으로 제품을 개발하고 판매하려는 중소기업에도 적합합니다. 마켓플레이스에만 의존하는 것보다 자체 브랜드를 구축하면 더욱 신뢰할 수 있고 효율적인 판매가 가능합니다.
Freelancer
Get in touch ↗
비즈니스 또는 조직의 요구에 맞춰 애플리케이션 시연과 상담이 가능합니다. 가격과 제공 여부는 요구 사항에 따라 달라집니다.
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