EPJ.
Lulusan Teknik Informatika · Machine Learning

Eno Putri
Julianis

Lulusan S1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Riau (IPK 3.73, lulus 25 Oktober 2026) dengan fokus pada Machine Learning. Berpengalaman membangun model klasifikasi menggunakan LightGBM dan CatBoost serta menangani data tidak seimbang dengan SMOTE melalui skripsi prediksi risiko gagal bayar kredit.

Lulusan Teknik Informatika · Machine Learning

Foto Eno Putri Julianis
Junior Machine Learning
IPK 3.73145 SKS · 2026LightGBM · CatBoost
Tentang Saya

Eno Putri Julianis

S1 Teknik Informatika

Junior Machine Learning & Data Science
01

Tentang Saya

Eno Putri Julianis adalah lulusan S1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Riau (IPK 3.73, lulus 25 Oktober 2026) dengan fokus pada Machine Learning. Selama studi, ia mendalami kecerdasan buatan, sains data, pemrosesan bahasa alami, pembelajaran mendalam, serta rekayasa sistem berbasis data.

Melalui skripsi klasifikasi risiko gagal bayar kredit nasabah, ia berpengalaman melakukan pra-pemrosesan data, mengatasi ketidakseimbangan kelas dengan teknik SMOTE, membandingkan performa algoritma gradient boosting LightGBM dan CatBoost, serta mengevaluasi performa model menggunakan Python.

Selain memiliki dasar pengembangan web (HTML, CSS, JavaScript, PHP, dan MySQL), Eno terbiasa bekerja sama dalam tim melalui organisasi HM-TIF dan berbagai pengalaman kerja nyata. Ia siap berkontribusi secara aktif di posisi junior Machine Learning maupun Data Science.

0.00

IPK Kumulatif

0

Tahun Lulus

0

Total SKS

0

Mata Kuliah

02

Keahlian

Kompetensi teknis Machine Learning, pemrograman, pengembangan web, dan kerja tim berdasarkan pengalaman riset serta proyek nyata.

01

Machine Learning

KlasifikasiLightGBMCatBoostSMOTE (Imbalanced Data)Pra-pemrosesan DataEvaluasi Model

02

Bahasa Pemrograman

PythonJavaPHPJavaScript

03

Pengembangan Web & Basis Data

HTML & CSSJavaScriptPHP (Pembuatan Website)MySQL

04

Keahlian Lainnya

Kerja Sama TimKomunikasiManajemen WaktuPenjualan & Pemasaran Produk
Hobi & MinatMembuat kerajinan tangan
03

Pendidikan

2022 – 2026

S1 Teknik Informatika

Universitas Muhammadiyah Riau

Fokus Skripsi: Machine Learning (Klasifikasi Risiko Kredit)

IPK 3.7325 Oktober 2026

Mata kuliah relevan utama

Machine LearningPembelajaran MendalamKecerdasan BuatanSains DataPemrosesan Bahasa AlamiComputer Vision

SMA Negeri 2 Tambang

Sekolah Menengah Atas

2019 – 2022
04

Transkrip Nilai

Seluruh 58 mata kuliah dari Transkrip Nilai Sementara S1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Riau (145 SKS ditempuh dari 144 SKS wajib, Nilai Mutu 541.50, IPK 3.73).

145

Total SKS

541.50

Nilai Mutu

3.73

IPK

Grafik IPK Semester

Estimasi tren indeks prestasi berdasarkan pengelompokan kode MK transkrip (145 SKS · IPK akhir 3.73)

IPK Kumulatif
3.73/ 4.00
4.03.63.23.86Sem 13.76Sem 23.75Sem 33.74Sem 43.76Sem 53.76Sem 63.73Sem 73.73Sem 8
Semester 8
IPK Kum.: 3.73IPS Est.: 3.75SKS: 6

Menampilkan 10 dari 58 mata kuliah

#1 · 0401101A

Praktikum Pengantar Teknologi Informasi

SKS: 1Bobot: 4.00Mutu: 4.00
#2 · 0401102A

Pengantar Teknologi Informasi

SKS: 3Bobot: 4.00Mutu: 12.00
#3 · 0401103A-

Matematika Terapan

SKS: 3Bobot: 3.75Mutu: 11.25
#4 · 0401104A-

Algoritma dan Pemrograman

SKS: 3Bobot: 3.75Mutu: 11.25
#5 · 0401105A-

Praktikum Algoritma dan Pemrograman

SKS: 1Bobot: 3.75Mutu: 3.75
#6 · 0401106A-

Hukum Siber

SKS: 3Bobot: 3.75Mutu: 11.25
#7 · 0401201C+

Basis Data

SKS: 3Bobot: 2.50Mutu: 7.50
#8 · 0401202A-

Manajemen Sistem Informasi

SKS: 3Bobot: 3.75Mutu: 11.25
#9 · 0401203A

Matematika Diskrit

SKS: 3Bobot: 4.00Mutu: 12.00
#10 · 0401204A

Komunikasi Data

SKS: 3Bobot: 4.00Mutu: 12.00
05

Proyek

Karya riset skripsi Machine Learning yang mencerminkan kemampuan pra-pemrosesan data, pemodelan klasifikasi, dan evaluasi performa model.

01

Skripsi: Klasifikasi Risiko Gagal Bayar Kredit Nasabah (LightGBM, CatBoost & SMOTE)

Membangun model klasifikasi machine learning menggunakan Python untuk memprediksi risiko gagal bayar kredit nasabah. Penelitian membandingkan performa dua algoritma gradient boosting (LightGBM dan CatBoost), menerapkan teknik SMOTE untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas pada data, serta melakukan pra-pemrosesan data dan evaluasi performa model secara menyeluruh.

PythonLightGBMCatBoostSMOTEClassificationModel Evaluation
Kunjungi GitHub
06

Pengalaman & Organisasi

Rekam jejak pengalaman kerja praktis dan kontribusi aktif di organisasi kampus selama menempuh studi.

Pengalaman Kerja

Asisten Penulisan Laporan

Jaya Wijaya Interior

2025 – 2026
  • Menyusun laporan kegiatan serta membuat surat kerja kontrak secara rapi dan tepat waktu.

Sortir Barang

J&T Express

2024
  • Memilah dan menyortir paket barang dengan teliti sesuai rute dan tujuan pengiriman.

Reseller Penjualan Online

Usaha Mandiri / Online Commerce

2020 – 2024
  • Mengelola siklus penjualan produk secara online, mulai dari pemasaran, komunikasi pelanggan, hingga pengiriman.

Asisten Penulisan Makalah (Freelance)

Mahasiswa STIKES

2023 – 2024
  • Membantu mahasiswa menyusun, merapikan struktur, dan menyelesaikan tugas makalah sesuai kaidah penulisan.

Organisasi & Kepanitiaan

Himpunan Mahasiswa Teknik Informatika (HM-TIF), Universitas Muhammadiyah Riau

Anggota Divisi Kerohanian
  • Penanggung jawab desain web kegiatan Keakraban Teknik Informatika (Katif).
  • Kakak Asuh PKKMB Prodi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer UMRI (2023).
  • Panitia divisi konsumsi pada kegiatan Pelantikan HM-TIF, PITA HM-TIF, dan Sambutan Mahasiswa Baru (Samba TIF).
07

Kontak

Terbuka untuk peluang kerja Junior Machine Learning, Data Science, maupun kolaborasi pengembangan web. Silakan hubungi melalui kontak berikut.