Curriculum Vitae
RM Bagus Anindito Satrio Utomo
Portfolio
Lulusan Teknik Industri (IPK 3.70/4.00) dengan pengalaman langsung dalam operasional gudang , sistem logistik , dan peningkatan proses berbasis data. Membangun pelacak operasional end-to-end , dasbor , dan alat penjadwalan yang digunakan oleh tim gudang , merancang solusi visibilitas inventaris , dan mengembangkan analitik IoT untuk pemantauan real-time. Mampu bekerja dengan spreadsheet, low-code tools , dan Python untuk mengubah data operasional yang kompleks menjadi wawasan dan tindakan yang jelas.
Juli 2025
UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA
S1 • Teknik Industri • IPK 3.70
Januari 2025 - September 2025
IoT Internship
Enuma Technology • Magang
1. Terlibat dalam proyek Decarbonisation Pathways for Indonesia's Buses Infrastructure (DIBI) dengan merancang IoT SmartPlug dengan dasbor real-time untuk memantau enam parameter kelistrikan (tegangan, arus, daya, energi, frekuensi, dan faktor daya), yang terintegrasi dengan Firebase Realtime Database dan fitur ekspor CSV.
2. Terlibat sebagai Strategic CTO di SportFlux, sebuah startup health-tech yang berfokus pada teknologi EMG wearable, dengan merancang arsitektur untuk wearable EMG nirkabel, alur analitik biosinyal, dan dasbor seluler. Berkontribusi pada komersialisasi dengan membuat katalog produk, situs web, pitch deck, analisis ukuran pasar, proyeksi keuangan, dan strategi kekayaan intelektual, yang mendukung perolehan pendanaan awal melalui program SEMESTA (Sebelas Maret Startup Academy).
Media
September 2024 - Desember 2024
Warehouse Operation Intern
PT United Tractors Pandu Engineering • Magang
1. Membangun alat pemantauan digital menggunakan AppSheet untuk melacak aktivitas gudang end-to-end (penerimaan-penyimpanan-pengeluaran) dengan log real-time di Google Sheets, meningkatkan visibilitas operasional, memungkinkan evaluasi berbasis data, dan meletakkan dasar untuk standardisasi proses berbasis SOP.
2. Merancang tata letak gudang 3D di Autodesk Inventor untuk UTPE Balikpapan guna mengoptimalkan pemanfaatan ruang, alur kerja, dan penanganan material; mengurangi titik kemacetan, meningkatkan kontrol kualitas untuk material sensitif, dan mendapatkan persetujuan untuk implementasi dalam rencana pengadaan ekspansi 2025.
3. Mengembangkan sistem penjadwalan pengiriman di Google Sheets dengan mengintegrasikan data lead time dan alokasi tenaga kerja, memungkinkan pemantauan distribusi barang jadi yang akurat; menyederhanakan pelacakan pengiriman, meningkatkan koordinasi gudang-logistik, dan meminimalkan konflik penjadwalan.
Media
Januari 2024 - Februari 2024
Logistic and Inventory Intern
PT Industri Kereta Api (Persero) • Magang
Merancang antarmuka pengguna (UI) interaktif di Figma untuk sistem pelacakan tabung gas berbasis RFID, yang menampilkan dasbor pemantauan real-time dan alur transfer antar-unit untuk meningkatkan visibilitas aset, akurasi pelacakan, dan menyederhanakan pemantauan operasional di seluruh departemen.
Media
April 2024
Machine Learning
DeepLearning.AI • 7HF2QFHRTDVA
Saya mempelajari konsep machine learning, termasuk supervised learning (regresi linier, regresi logistik, neural networks, decision trees), unsupervised learning (clustering, anomaly detection), sistem rekomendasi, dan reinforcement learning. Saya juga belajar praktik terbaik dalam membangun model machine learning, serta memperoleh keterampilan praktis untuk menerapkan teknik machine learning pada masalah dunia nyata.
Media
September 2025
Best Paper pada Industrial Engineering Conference (IDEC) 2025
Teknik Industri, Universitas Sebelas Maret • 136/UN27.08/I11/2025
Performance Analysis of Hybrid LSTM Autoencoder and Isolation Forest Model for Electrical Behavior Anomaly Detection in Additive Manufacturing Machines: Merancang model deteksi anomali hibrida yang mengintegrasikan LSTM Autoencoder dan Isolation Forest. Model ini mencapai tingkat keberhasilan deteksi real-time 97,6% , memungkinkan identifikasi dini inefisiensi energi dan potensi kegagalan mesin. Penelitian ini berkontribusi pada aplikasi industri dengan menyediakan pendekatan cerdas dan efisien untuk pemeliharaan prediktif dan optimisasi energi.
Media
