Saya adalah mahasiswa aktif semester 6 di Tanri Abeng University, jurusan Teknik Informatika, dengan minat dan passion yang kuat dalam pengembangan teknologi, khususnya di bidang pengembangan web dan aplikasi mobile. Meskipun masih dalam tahap pembelajaran, saya telah menguasai konsep dasar dan tools seperti HTML, CSS, JavaScript, serta beberapa framework pengembangan aplikasi. Saya memiliki semangat belajar yang tinggi dan aktif mengasah keterampilan melalui proyek-proyek kecil serta eksplorasi teknologi terbaru. Saya yakin bahwa dengan dedikasi dan konsistensi, saya dapat terus meningkatkan kemampuan saya hingga mencapai tingkat kemahiran yang diharapkan.
azrlptra (azrlptra)
Make a Private Project
Invite to Bid
Existing Projects
![]()
| User Name: | azrlptra |
| Account Type: | Personal Account |
| Date Registered: | 28/08/2025 02:22:00 WIB |
| Last Seen: | 02/09/2025 18:53:06 WIB |
| Provinsi: | DKI Jakarta |
| Kabupaten: | Kota Jakarta Barat |
| Website: | |
| Online Hours: | 3.57 |
| Projects Won: | 0 |
| Projects Completed: | 0 |
| Completion Rate | - |
| Projects Arbitrated: | 0 |
| Arbitration Rate | - |
| Current Projects: | 0 |
Ratings & Rankings

0.00/10.00
0 Point
No Ranking
0 Projects

0.00/10.00
0 Point
No Ranking
0 Projects

0.00/10.00
0 Point
No Ranking
0 Sales

0.00/10.00
0 Point
No Ranking
0 Users
Services
No record found.
Products
No record found.
2024: Publikasi Artikel di Jurnal Tecno
Mengembangkan aplikasi desktop untuk menghitung jejak karbon dari kendaraan dan peralatan listrik guna menganalisis emisi gas rumah kaca. Aplikasi ini menerapkan perhitungan kompleks seperti GWP (Global Warming Potential), faktor emisi, dan konversi energi. Keberhasilan riset dan metodologi pengembangan ini kemudian berhasil dipublikasikan di jurnal nasional bereputasi, Tecno.
2025: Web Application Development (Portfolio Project):
Successfully engineered a full-stack internal management application from the ground up using Laravel 11. Key features included a dynamic inventory system with data visualization, a news portal, and a secure Role-Based Access Control (RBAC) system.
2025: Publikasi artikel di Computer Science Journals
Mengembangkan model AI untuk mempercepat diagnosis malaria dari gambar mikroskopis, mengatasi kelemahan metode konvensional yang lambat. Riset ini menguji dan memvalidasi model klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM) yang diperkuat dengan ekstraksi fitur HOG, berhasil mencapai akurasi hingga 90%. Penelitian ini juga melakukan analisis komparatif dengan model CNN (97%), menunjukkan kemampuan kuat dalam riset, computer vision, dan machine learning.
No record found.
No record found.
Anda harus login terlebih dahulu untuk melihat data ini.
You must login first to see this data.

Loading ...
