Mahasiswa S1 Teknik Informatika di Universitas Islam Sultan Agung (UNISSULA) dengan minat pada Information Systems, System Development, Machine Learning, Data Analytics, dan Artificial Intelligence.
Saya tertarik membangun sistem yang tidak hanya menghasilkan prediksi atau analisis, tetapi juga memiliki alur kerja yang jelas, dapat diuji, didokumentasikan, dan digunakan melalui aplikasi yang nyata.
Saat ini saya terbuka untuk kesempatan magang di bidang Information Systems, System Development, Data / Machine Learning, dan Data Analyst.
| Bidang | Teknologi / Kompetensi |
|---|---|
| Machine Learning & AI | Python, scikit-learn, XGBoost, PyTorch, EfficientNet, SHAP |
| Data Analysis | pandas, NumPy, SQL, data preprocessing, EDA, model evaluation |
| Computer Vision | PyTorch, TorchVision, MediaPipe, Pillow |
| Backend & Web Apps | Flask, FastAPI, CodeIgniter 4, Jinja2 |
| Frontend | HTML, CSS, JavaScript, Tailwind CSS |
| Database | MySQL, SQLite, SQL |
| Engineering | Docker, Git, GitHub, GitHub Actions, testing, documentation |
| Information Systems | Requirement analysis, business process, database management, application testing |
| Proyek | Ringkasan | Fokus |
|---|---|---|
| CPI Forecast Intelligence Dashboard | Sistem machine learning end-to-end untuk memprediksi U.S. Headline CPI MoM dan Core CPI MoM sebelum rilis resmi, lengkap dengan prediction interval, workflow Generate → Preview → Lock, historical forecast, forward evaluation, dan data-health monitoring. | Time-series forecasting, uncertainty, Flask, auditability |
| FaceForm Studio | AI personal style studio untuk klasifikasi bentuk wajah berbasis EfficientNet-B0, virtual try-on kacamata, dan preview warna rambut secara langsung pada foto pengguna. | Computer vision, deep learning, MediaPipe, Flask |
| MaternaAI | Prototype clinical decision support untuk skrining risiko kesehatan maternal menggunakan two-stage XGBoost, calibrated probabilities, dan SHAP explainability, dilengkapi history screening, analytics, bilingual interface, dan PDF export. | Explainable AI, classification, calibration, Flask, SQLite |
| FraudShield | Sistem machine learning yang auditable untuk menilai risiko fraud pada proses pembukaan rekening bank dengan temporal split, kalibrasi, validasi data, dan interpretabilitas model. | Fraud detection, risk modeling, calibration, model governance |
| MatchIQ | Sistem prediksi pertandingan sepak bola untuk FIFA World Cup dan UEFA Champions League dengan pendekatan Dixon–Coles, calibrated XGBoost, serta evaluasi berbasis waktu. | Sports analytics, predictive modeling, calibration |
| Kemiskinan Jawa Tengah 2020–2025 | Analisis dan pemodelan faktor-faktor yang berkaitan dengan persentase penduduk miskin pada 35 kabupaten/kota di Jawa Tengah menggunakan data panel 2020–2025. | Data analytics, regression, socioeconomic analysis |
| SIM Toko Kayu Kontan Jaya | Sistem informasi berbasis web untuk mendukung proses operasional toko kayu, termasuk pengelolaan data, transaksi, stok, dan pelaporan. | Information systems, CodeIgniter 4, MySQL, Docker |
| SIPRESTASI | Aplikasi sistem pendukung keputusan untuk pemeringkatan mahasiswa berprestasi menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). | Decision support system, Flask, web application |
Project forecasting yang dirancang dengan prinsip pre-release accountability: prediksi dibuat dan dikunci sebelum nilai CPI aktual resmi diketahui.
Fitur utama:
- Forecast Headline CPI MoM dan Core CPI MoM.
- Prediction interval berbasis Adaptive Conformal Inference.
- Model terpisah untuk Headline dan Core CPI.
- Workflow Generate → Preview → Lock.
- Immutable genuine forecast log.
- Historical forecast dan forward-test evaluation.
- Baseline comparison dan interval coverage.
- Data freshness, missing-period, duplicate, checksum, dan integrity checks.
- Dashboard bilingual English / Indonesian.
Tech: Python · Flask · pandas · NumPy · scikit-learn · Joblib · Chart.js
Aplikasi computer vision interaktif yang menggabungkan klasifikasi wajah dengan pengalaman virtual styling.
Fitur utama:
- Klasifikasi bentuk wajah menggunakan EfficientNet-B0.
- Lima kelas bentuk wajah: Heart, Oblong, Oval, Round, dan Square.
- Rekomendasi frame kacamata berdasarkan hasil analisis.
- Virtual eyewear try-on langsung pada foto pengguna.
- Hair-color preview tanpa mengubah gaya rambut asli.
- Antarmuka bilingual Indonesia / English.
- Before / after comparison dan exportable preview.
Tech: Python · PyTorch · TorchVision · EfficientNet-B0 · MediaPipe · Pillow · Flask
Prototype clinical decision support untuk skrining risiko kesehatan maternal berbasis machine learning yang menekankan transparansi hasil dan interpretabilitas model.
Fitur utama:
- Skrining risiko maternal 3 kelas dari enam pengukuran fisiologis.
- Arsitektur two-stage XGBoost.
- Probability calibration.
- SHAP-based local explanations.
- Pemisahan antara screening decision dan model probability distribution.
- Riwayat screening dan analytics berbasis SQLite.
- Antarmuka bilingual Indonesia / English.
- Export hasil screening ke PDF.
- Halaman transparansi model, performa, dan keterbatasan.
Tech: Python · Flask · XGBoost · scikit-learn · SHAP · pandas · SQLite
MaternaAI merupakan prototype edukasi dan portfolio, bukan sistem diagnosis medis dan tidak dimaksudkan menggantikan penilaian tenaga kesehatan profesional.
Ketua KKN 20 PLAMONGANSARI UNISSULA — 2026
Mengkoordinasikan program kerja, anggota, administrasi, komunikasi internal, dan pelaksanaan kegiatan organisasi.
Sekretaris UKM Tarung Derajat UNISSULA — 2025–2026
Menangani administrasi organisasi, korespondensi, dokumentasi, pencatatan kegiatan, dan koordinasi pelaksanaan program.
Junior Marketer UNISSULA — Batch IX, 2025–2026
Terlibat dalam kegiatan pemasaran dan komunikasi universitas serta penyampaian informasi kepada calon mahasiswa.
Wali Jamaah Mahasiswa Baru UNISSULA — 2024 Mendampingi dan mengoordinasikan mahasiswa baru selama kegiatan pengenalan kampus serta membantu komunikasi antara peserta dan panitia.
Wali Jamaah Mahasiswa Baru UNISSULA — 2025 Mendampingi dan mengoordinasikan mahasiswa baru selama kegiatan pengenalan kampus serta membantu komunikasi antara peserta dan panitia.
Saat ini saya terus mengembangkan kemampuan pada area:
- Information Systems & Business Process Analysis
- System Development & Backend Engineering
- Database Management & Data Analytics
- Machine Learning & Applied Artificial Intelligence
- Model Evaluation, Explainability & Responsible AI
- Software Testing, Documentation & Deployment
Saya terbuka untuk kolaborasi, diskusi proyek, technical review, dan kesempatan magang yang relevan.
Lihat seluruh repository saya di GitHub SYFDNNN.
© 2026 Akhmad Syaifudin