Daftar Proyek

Ekstensi peramban sumber terbuka yang mengutamakan privasi, dirancang untuk menerjemahkan manga langsung di perangkat Anda tanpa memerlukan login atau server proxy. Sistem ini dilengkapi arsitektur dual-pipeline yang mencakup mode lokal sepenuhnya dengan memanfaatkan YOLO26 untuk deteksi balon dialog, PaddleOCR untuk ekstraksi teks, serta pemisah baris khusus yang terhubung ke Qwen3 yang dipercepat WebGPU melalui WebLLM untuk penerjemahan. Perpanjangan ini juga menawarkan alternatif berbasis cloud yang secara aman meneruskan gambar yang telah diberi anotasi langsung ke API Gemini. Dirancang untuk kompatibilitas luas menggunakan aturan parsing regex kustom dan telah diuji secara menyeluruh di MangaDex, alat ini dilengkapi dengan sistem telemetri yang dapat diaktifkan secara sukarela untuk pelatihan ulang model deteksi secara berkelanjutan.

Implementasi arsitektur Res-U-Net yang diadaptasi untuk tugas Sound Event Separation pada kompetisi DCASE 2025. Proyek ini memodifikasi model pemisahan musik untuk menangani kejadian suara domestik yang tumpang tindih menggunakan custom dataset berisi 10.000 sampel. Dibangun menggunakan PyTorch, model ini secara spesifik mengintegrasikan mekanisme Time-Frequency Sequence Attention (TF-SA) untuk menangkap dependensi jangka panjang pada spektrogram magnitudo. Model ini mencapai peningkatan CA-SDRi sebesar 5.25 dB, mengungguli baseline Res-U-Net standar secara signifikan.

Pipeline NLP end-to-end yang dirancang untuk memetakan isu perkotaan dan sentimen publik di Surabaya menggunakan data media sosial (X/Twitter dan Reddit). Sistem ini mengintegrasikan custom scraper, model BERT yang di-finetune untuk analisis sentimen, serta model Named Entity Recognition (NER) yang dilatih khusus untuk ekstraksi lokasi lokal. Terotomatisasi penuh menggunakan GitHub Actions untuk pengumpulan data mingguan dan pelatihan ulang model topik secara bulanan, hasil analisis divisualisasikan melalui dashboard Streamlit real-time di Hugging Face Spaces menggunakan Supabase.

Sebagai developer tunggal, saya merancang dan membangun Action Unesa, sebuah platform manajemen kompetisi komprehensif dari awal untuk mengotomatisasi seluruh aspek operasional bagi panitia dan peserta. Aplikasi full-stack ini memiliki panel admin yang canggih dengan dashboard real-time, sistem verifikasi tim dengan notifikasi otomatis, serta fitur aksi massal (bulk actions) untuk efisiensi dalam memberikan feedback dan mengirim pengumuman. Untuk menjamin integritas data, saya mengimplementasikan fitur keamanan seperti soft-delete dan log audit aktivitas admin. Bagi pengguna, platform ini menawarkan pengalaman yang lancar dengan autentikasi Google, pembuatan tim yang intuitif melalui kode undangan, dan dashboard personal. Keseluruhan proyek ini dibangun di atas tumpukan teknologi modern, menggunakan Laravel untuk backend, React dengan TypeScript dan Inertia.js untuk frontend, serta didukung oleh pipeline CI/CD otomatis menggunakan GitHub Actions untuk pengujian dan deployment berkelanjutan.

Proyek ini adalah sistem berbasis AI yang dirancang untuk membantu misi pencarian dan penyelamatan (SAR) yang kritis. Sistem ini menganalisis citra termal dari Unmanned Aerial Vehicles (UAV) untuk menemukan orang hilang dengan cepat, terutama dalam kondisi visibilitas rendah. Tujuannya adalah untuk memberikan tim penanggap pertama sebuah alat untuk mengurangi waktu pencarian secara drastis dan meningkatkan peluang keberhasilan penyelamatan. Sistem ini dibangun menggunakan dataset 4.874 citra termal beranotasi dan memanfaatkan dua model deteksi objek, yaitu RT-DETRv2 dan YOLOv12. Keduanya dipilih karena keseimbangan penting antara akurasi dan kecepatan untuk aplikasi SAR. Fitur utamanya meliputi deteksi suhu tubuh manusia dengan akurasi tinggi, performa real-time, dan fokus yang dioptimalkan untuk skenario SAR.

Proyek ini adalah sebuah situs web portofolio pribadi yang dirancang dengan gaya Neobrutalisme, untuk menjadi representasi online utama portofolio seseorang. Dengan memanfaatkan React untuk interaktivitas dinamis dan Tailwind CSS untuk penataan style, situs ini disusun sebagai single-page application yang bersih. Antarmukanya modern dan minimalis, dilengkapi mode gelap (dark mode) berkontras tinggi serta tata letak yang sepenuhnya responsif untuk menjamin pengalaman yang mulus di perangkat apa pun. Fitur utamanya adalah penggunaan pratinjau Iframe yang inovatif, yang memungkinkan pengunjung untuk berinteraksi langsung dengan proyek web tanpa meninggalkan portofolio, sehingga memberikan pemahaman yang jelas. Projek ini dapat direplikasi dengan mudah dengan tutorial di github repositori.

RoastX adalah aplikasi web inovatif dan menghibur yang dirancang untuk menghasilkan roast (sindiran) yang cerdas dan sarkastik terhadap profil X (sebelumnya Twitter) pengguna dengan memanfaatkan kekuatan AI Gemini. Dibangun dengan PHP untuk performa optimal dan ukuran aplikasi yang kecil, proyek ini mengambil data publik dari situs klon X, yaitu Nitter, menggunakan cURL dan HTMLXPATH untuk menganalisis profil pengguna. Data ini kemudian diumpankan ke AI Gemini, yang menciptakan roast yang unik dan lucu. Tampilan frontend-nya dibangun menggunakan React JS dan ditata dengan Tailwind CSS, menghasilkan antarmuka pengguna yang modern, responsif, dan estetis. Untuk meningkatkan pengalaman pengguna, aplikasi ini menyertakan Framer Motion untuk animasi yang menarik dan dinamis, menjadikan proses roasting bukan hanya sekadar layanan, tetapi juga pengalaman yang interaktif dan menyenangkan.

Proyek ini adalah sebuah landing page yang bersih dan elegan, dirancang untuk "Semoga Lestari," sebuah merek yang menawarkan akomodasi premium. Tujuan utamanya adalah untuk menciptakan kesan pertama yang kuat yang mengkomunikasikan kemewahan, kenyamanan, dan eksklusivitas. Pengalaman pengguna dirancang agar mulus dan intuitif, memastikan pengunjung dapat segera memahami identitas dan penawaran merek dengan call-to-action yang jelas.

Study-World adalah platform e-learning yang dinamis dan interaktif yang dibangun dengan kerangka kerja Flask yang serbaguna, yang dirancang untuk menciptakan ruang yang menarik untuk belajar dan berkolaborasi. Untuk administrator, platform ini menawarkan dasbor komprehensif untuk mengelola pengguna, konten, dan melihat statistik situs. Fitur utamanya adalah sistem modul dinamis, yang memungkinkan pembuatan, modifikasi, dan penghapusan konten pendidikan dengan mudah, termasuk kuis yang memberi penghargaan kepada pengguna dengan poin. Untuk menumbuhkan lingkungan belajar yang memotivasi, Study-World menggabungkan sistem poin dan papan peringkat, bersama dengan bagian komentar di setiap modul untuk mendorong interaksi dan diskusi pengguna.