A little about me
Mahasiswa semester akhir Teknik Informatika ITN Malang dengan minat utama pada bidang Data Analytics dan pengembangan sistem. Memiliki pengalaman dalam berbagai proyek teknologi, mulai dari pengolahan data hingga pengembangan aplikasi. Dalam bidang Data Analytics, saya terbiasa melakukan proses data collection, data cleaning, data analysis, hingga data visualization menggunakan Microsoft Excel, SQL, dan Python. Saya juga memiliki pengalaman dalam menganalisis kebutuhan sistem secara terstruktur serta mengembangkan solusi berdasarkan kebutuhan pengguna.
Saya terbiasa memanfaatkan Artificial Intelligence (AI) sebagai rekan kerja untuk meningkatkan produktivitas, efisiensi, dan kualitas dalam proses analisis maupun pengembangan proyek. Pengalaman magang dalam pengembangan Helpdesk Ticketing System di PT Arwana Citramulia turut memperkuat kemampuan teknis dan pemahaman saya terhadap proses pengembangan sistem. Dengan kemampuan analitis, adaptif, dan kemauan untuk terus belajar, saya siap memberikan kontribusi positif melalui pemanfaatan data dan teknologi di lingkungan profesional.
Technologies & Tools
The technologies, languages, and tools I use to bring ideas to life.
Career Timeline
Fullstack Developer
PT. Arwana Citramulia Tbk.
Berkontribusi dalam pengembangan aplikasi Helpdesk Ticketing System di PT Arwana Citramulia Tbk. dengan mengimplementasikan fitur autentikasi, manajemen pengguna dan role, sistem ticketing, REST API, notifikasi email, serta keamanan aplikasi. Terlibat dalam analisis kebutuhan sistem, pengembangan backend menggunakan Laravel, integrasi PostgreSQL, optimasi API dan database, debugging, pengujian aplikasi, hingga proses deployment. Bekerja menggunakan Git untuk kolaborasi pengembangan serta memastikan aplikasi berjalan sesuai kebutuhan operasional perusahaan.
Laboratory Assistant
Lab. Pemrograman Komputer ITN Malang
Berperan aktif sebagai Asisten Laboratorium yang bertanggung jawab dalam merancang & menyampaikan materi praktikum melalui presentasi publik, memfasilitasi sesi live-demo, membimbing pemecahan masalah teknis mahasiswa, serta mengelola evaluasi dan penilaian akademis secara terstruktur.
Teknik Informatika
Institut Teknologi Nasional Malang
Mempelajari landasan ilmu komputer mulai dari logika pemrograman, algoritma dan struktur data, rekayasa perangkat lunak, pengembangan aplikasi berbasis web dan mobile, pengelolaan basis data, hingga pemanfaatan kecerdasan buatan, jurusan ini memberikan pengalaman praktis dalam memecahkan masalah kompleks secara sistematis, membangun solusi sistem yang efisien, beradaptasi dengan tech stack modern, serta berkolaborasi dalam tim untuk mengeksekusi proyek-proyek teknologi dari tahap perancangan hingga implementasi.
Featured Projects
Data Visualization - Superstore Dataset
Melakukan proyek Data Visualization dan Business Intelligence menggunakan Python dengan dataset Superstore untuk mengeksplorasi tren penjualan, distribusi wilayah, performa kategori produk, dan profitabilitas. Menggunakan Pandas untuk preprocessing dan manipulasi data, Matplotlib dan Seaborn untuk membuat visualisasi statis, serta Plotly Express untuk visualisasi geografis interaktif. Menghasilkan berbagai visualisasi seperti line chart, bar chart, scatter plot, dan choropleth map, kemudian menganalisis hasilnya untuk mengidentifikasi pola musiman penjualan, kategori dengan kontribusi terbesar, distribusi penjualan antarwilayah, serta hubungan antara sales dan profit guna menghasilkan insight yang mendukung pengambilan keputusan bisnis.
Machine Learning - Klasterisasi Tingkat Digitalisasi Provinsi di Indonesia
Mengembangkan proyek Business Intelligence dan Data Mining untuk melakukan klasterisasi tingkat digitalisasi 34 provinsi di Indonesia menggunakan algoritma K-Means berdasarkan 8 indikator Teknologi Informasi dan Komunikasi dari data BPS. Proyek mencakup proses pengolahan dan analisis dataset, eksplorasi korelasi antarindikator, penentuan jumlah cluster menggunakan Elbow Method dan Silhouette Score, serta visualisasi hasil clustering menggunakan Heatmap dan PCA 2 Dimensi. Hasil analisis mengelompokkan provinsi ke dalam tiga kategori digitalisasi tinggi, sedang, dan rendah serta menunjukkan adanya kesenjangan tingkat digitalisasi antarwilayah di Indonesia.
Fullstack - Helpdesk and Ticketing PT. Arwana Citramulia Tbk.
Aplikasi Helpdesk Ticketing System di PT Arwana Citramulia Tbk. dengan mengimplementasikan fitur autentikasi, manajemen pengguna dan role, sistem ticketing, REST API, notifikasi email, serta keamanan aplikasi. Terlibat dalam analisis kebutuhan sistem, pengembangan backend menggunakan Laravel, integrasi PostgreSQL, optimasi API dan database, debugging, pengujian aplikasi, hingga proses deployment. Bekerja menggunakan Git untuk kolaborasi pengembangan serta memastikan aplikasi berjalan sesuai kebutuhan operasional perusahaan.
Fullstack - Garda Wira Wiri
Mengembangkan platform layanan Life-Admin & Concierge berbasis web yang menghubungkan mahasiswa dengan mitra layanan (Garda Squad) untuk memenuhi berbagai kebutuhan administratif dan personal. Berperan dalam pengembangan sisi frontend dan backend, mulai dari perancangan alur sistem, implementasi antarmuka pengguna, pengelolaan proses pemesanan layanan, hingga integrasi sistem untuk mendukung alur order dari pelanggan, perhitungan biaya berdasarkan jarak dan tingkat kompleksitas tugas, penerimaan order oleh mitra, hingga penyelesaian layanan. Mengembangkan platform dengan pendekatan bertahap melalui MVP berbasis website dan integrasi Linktree serta WhatsApp Admin untuk proses pemesanan dan pengujian awal. Sistem dirancang untuk dikembangkan lebih lanjut dengan fitur membership bulanan, referral, otomatisasi transaksi, serta migrasi menuju aplikasi mobile. Project ini juga melibatkan pengelolaan aspek teknologi platform sebagai bagian dari operasional startup digital.
Backend - API Sistem Pengaduan Masyarakat
Mengembangkan backend aplikasi pelayanan pengaduan masyarakat berbasis web untuk memfasilitasi penyampaian dan pengelolaan laporan secara terpusat. Bertanggung jawab dalam perancangan database dan struktur tabel, implementasi autentikasi serta hak akses pengguna, pengembangan proses CRUD data, dan penyediaan REST API berbasis JSON untuk integrasi dengan frontend. Sistem mendukung pengajuan pengaduan dengan informasi kategori, deskripsi, lokasi, dan lampiran, tracking status laporan, tanggapan admin, serta dashboard master admin untuk pengelolaan admin dan monitoring statistik pengaduan. Project ini dikembangkan secara kolaboratif menggunakan PHP, MySQL, HTML, CSS, JavaScript, dan REST API, dengan proses perancangan meliputi workflow, use case diagram, activity diagram, sequence diagram, hingga Entity Relationship Diagram (ERD). Dalam implementasinya, backend menyediakan endpoint untuk proses pengaduan, autentikasi, pengelolaan admin, perubahan status, tanggapan, dan statistik sistem sehingga dapat digunakan oleh frontend secara terintegrasi.
Backend - API Komunitas Kampus
Mengembangkan REST API untuk mendukung sistem manajemen event dan diskusi dengan menggunakan Node.js, Express.js, dan Prisma ORM. Proses pengembangan mencakup perancangan endpoint untuk autentikasi pengguna, pengelolaan event (CRUD), discussion, serta comment, sekaligus menerapkan validasi input menggunakan Joi dan autentikasi berbasis JWT dengan password yang diamankan menggunakan bcrypt. Saya juga mengintegrasikan Prisma dengan database untuk pengelolaan data dan migrasi, menerapkan slug pada event agar URL lebih terstruktur, serta menyediakan dokumentasi API menggunakan Swagger. Project ini dikembangkan dengan struktur API yang terorganisir dan dilengkapi proses database migration serta seeding untuk memudahkan proses setup dan pengembangan secara lokal.
Deep Learning - model prediksi harga beras harian di Jakarta
Mengembangkan model Deep Learning berbasis arsitektur Long Short-Term Memory (LSTM) untuk memprediksi fluktuasi harga beras harian di DKI Jakarta berdasarkan data periode 2024–2025. Proses pra-pemrosesan meliputi imputation, pembentukan fitur sliding window, dan normalisasi data. Dengan konfigurasi Stacked LSTM pada framework TensorFlow, model berhasil mencatatkan tingkat akurasi tinggi dengan MAPE sebesar 2,26%, secara signifikan mengungguli performa ARIMA dan RNN dasar. Solusi ini berpotensi dimanfaatkan sebagai instrumen mitigasi volatilitas harga pangan secara proaktif.
Cleansing Data - Jobstreet Analytics
Melakukan tahapan data cleansing komprehensif pada dataset lowongan kerja JobStreet dari Kaggle. Proses prapemrosesan meliputi eliminasi redundant features dan data tanpa label job level, pembersihan dan normalisasi teks, serta standarisasi kategori (Entry, Mid, Senior). Penanganan missing values dilakukan secara terukur—menggunakan pendekatan median imputation pada variabel pengalaman, kategorisasi 'Unknown' untuk atribut demografis/pendidikan, dan filtrasi entitas tanpa informasi gaji. Hasil akhirnya adalah dataset yang rapi, konsisten, dan siap digunakan untuk kebutuhan analisis data maupun pemodelan prediktif.