Ini adalah website personal Selamat M. Harjono
Bootcamp: Project-Based Learning (PBL) with Prompt Engineering, Tema: Building AI-Powered Point of Sale (POS) System to Unlock Customer Insights
Modul ini berisi tentang aplikasi backend yang berfokus pada CRUD dengan menggunakan Filament salah satu tools untuk men-generate admin panel secara cepat dan powerful pada framework Laravel.
"Production-Ready Focus": Semua aspek aplikasi siap deploy "Best Practices Enforcement": Kode quality, security, performance "End-to-End Implementation": Dari database design sampai deployment "Project Showcase": Presentasi dan demo final
"Admin Panel First": Bangun admin panel sebelum frontend refinement "Rapid Development": Manfaatkan generator Filament untuk produktivitas "Customization Pro": Dari default ke custom sesuai kebutuhan "Database Integration": Hubungkan Filament dengan struktur database yang sudah ada
"From Database to Application": Implementasi desain database ke Laravel "MVC Mastery": Pemahaman mendalam pola MVC Laravel "Eloquent First": Prioritaskan Eloquent daripada Query Builder "Security by Default": Authentication & Authorization sejak awal
CATATAN PEDAGOGIS "Database-First Approach": Peserta memahami struktur data sebelum framework "Why Before How": Setiap konsep diawali dengan analogi kehidupan nyata "Hands-on Every Session": Setiap pertemuan wajib ada praktikum minimal 30% "Project-Driven": Semua materi mengarah ke sistem blog/portfolio final
Pandemi COVID-19 telah menegaskan pentingnya kepatuhan terhadap protokol kesehatan, termasuk penggunaan masker. Dalam konteks ini, sistem otomatis untuk mendeteksi apakah seseorang memakai masker atau tidak menjadi sangat relevan—baik untuk pengawasan (automated monitoring) maupun edukasi. Sistem yang di-hosting di alamat di atas menggunakan teknologi AI untuk mendeteksi masker pada wajah pengguna. Artikel ini akan menguraikan secara mendetail bagaimana implementasi semacam ini bisa dilakukan—mulai dari data, pemodelan, hingga pengujian.
Dalam dunia pendidikan modern, analisis data berperan penting untuk membantu memahami faktor-faktor yang memengaruhi prestasi akademik siswa. Sebagai bagian dari pembelajaran akademis di lingkungan kampus, kami telah mengembangkan sebuah dashboard evaluasi model regresi yang berfungsi untuk memprediksi performa akademik siswa sekolah menengah atas (SMA) berdasarkan berbagai faktor numerik dan kategorikal.
Dalam ranah kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) dan machine learning, prediksi kepribadian menjadi topik menarik yang menghubungkan teknologi dengan psikologi.