01
PT Sumber Alfaria Trijaya Tbk (Alfamart)
Sokongan IT Kedai – Pusat Pengedaran Semarang
✦ PERSONAL PORTFOLIO · DIGITAL CREATORBelajar untuk berkarya.
Belajar untuk berkarya.
Berkarya untuk memberi manfaat.
Saya Hendra Setyawan, seorang pengamal teknologi maklumat yang tidak banyak bercakap, tetapi gemar belajar, bereksperimen dan membina penyelesaian digital yang bermanfaat.
2007Berkarya dalam IT sejak
16+Projek didokumentasikan
∞Semangat belajar
BUILD · LEARN · SHARE ✳
</>
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.
Perniagaan Yang Tidak Pernah Rugi.
Membaca Al-Quran, Mendirikan Solat, dan Berinfak di Jalan Allah (Secara Sembunyi atau Terang-terangan)
02 / PENGALAMAN KERJA
Portfolio
Pengalaman profesional dalam bidang peruncitan dan penjagaan kesihatan.
02
Rumah Sakit Islam Kendal
Ketua IT Hospital
03
Rumah Sakit Islam Jakarta Pondok Kopi
Ketua IT Hospital
CLIENT
Senarai Klien
Senarai klien yang pernah bekerjasama dalam pembangunan aplikasi perniagaan.
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
Produk
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 Machine Learning ialah aplikasi berasaskan web yang direka untuk menjalankan analisis dan penilaian pembelajaran mesin secara bersepadu. Aplikasi ini menyokong klasifikasi, regresi, pengelompokan (clustering), perbandingan algoritma, pembelajaran ensembel, Explainable AI (XAI) dan Inferens Kausal untuk membantu pengguna mengenal pasti corak data, menilai prestasi model, menerangkan hasil ramalan serta menganalisis hubungan sebab dan akibat bagi menyokong pembuatan keputusan berasaskan data.
Pendidikan
Inventori Ringkas
Aplikasi Inventori berasaskan web yang **dibina sepenuhnya menggunakan Python dan MySQL**, menggunakan rangka kerja Flask untuk mengurus data barangan, stok, kategori dan harga secara tersusun, pantas dan mudah digunakan.
Kesihatan
AKREDI.AI
AKREDI.AI ialah platform perisikan kesiapsiagaan akreditasi berasaskan AI yang mengubah proses semakan dokumen akreditasi hospital menjadi aliran kerja yang boleh dijejaki dan diambil tindakan.
Pendidikan
E-Pembelajaran
Sistem E-Pembelajaran, sebuah aplikasi pembelajaran dalam talian yang direka untuk guru, pengajar dan sesiapa sahaja yang ingin mendokumentasikan pengetahuan serta berkongsi ilmu dengan orang lain.
Runcit
Kedai Dalam Talian
Di sini anda boleh melihat ciri-ciri aplikasi Kedai Dalam Talian. Sesuai untuk pelajar, pengaturcara pemula, pembangun perisian atau sesiapa sahaja yang ingin belajar membina aplikasi web secara praktikal. Aplikasi ini juga sesuai untuk PKS yang ingin membangunkan dan memasarkan produk secara digital. Membina jenama sendiri boleh menjadi lebih baik, dipercayai dan efisien berbanding bergantung sepenuhnya kepada marketplace.
Freelancer
Get in touch ↗
Aplikasi boleh didemonstrasikan dan dibincangkan untuk keperluan perniagaan atau organisasi. Harga dan ketersediaan mengikut keperluan.
Website Visitors
Ringkasan kunjungan website
34
Hari ini
16
Kemarin
50
Bulan ini
50
Total
Live Stats