Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
7.057
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Media Infotama Scan : Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Jurnal Sistem Informasi dan Bisnis Cerdas Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal Kridatama Sains dan Teknologi Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Aviation Electronics, Information Technology, Telecommunications, Electricals, Controls (AVITEC) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jifosi Nusantara Science and Technology Proceedings Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan Computer Science (CO-SCIENCE) Konstelasi: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Sistem Informasi dan Bisnis Cerdas Prosiding Seminar Nasional Rekayasa Teknologi Industri dan Informasi ReTII Jurnal Pengabdian West Science Scientica: Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi Jurnal Rekayasa Sistem Informasi dan Teknologi Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Router : Jurnal Teknik Informatika dan Terapan Neptunus: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Wahyuni, Eka Dyar
Information System Department, Faculty Of Computer Science, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur, Indonesia
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 58 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 58 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
APLIKASI REKOMENDASI KOMPOSISI MENU DIET GIZI SEIMBANG MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA (STUDI KASUS: RS WIYUNG SEJAHTERA) Wicaksono, Yeni; Kusumantara, Prisa Marga; Wahyuni, Eka Dyar
Jurnal Sistem Informasi dan Bisnis Cerdas Vol 11, No 2 (2018): JURNAL SISTEM INFORMASI DAN BISNIS CERDAS (SIBC) AGUSTUS 2018
Publisher : Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, UPN "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/sibc.v11i2.1608

Abstract

Masyarakat Indonesia sebagian besar mengatasi permasalahan berat badan dengan cara diet atau mengatur porsi makan. Dalam menentukan porsi makanan membutuhkan diagnosa khusus yang biasanya dilakukan dengan bantuan dokter atau ahli gizi. Untuk mempercepat perhitungan dibutuhkan Aplikasi Rekomendasi Komposisi Menu Diet Gizi Seimbang menggunakan Algoritma Genetika. Adapun hasil dari aplikasi yang telah diimplementasikan yaitu dalam pengelolaan porsi makanan yang dapat menghasilkan komposisi porsi menu makanan yang kandungan energinya sesuai dengan total kebutuhan energi pasien setiap harinya. Dalam algortima genetika memiliki panjang kromosom 8, yang mana merepresentasikan golongan makanan. Metode penyilangan yang digunakan adalah penyilangan N-titik, metode mutasi yang digunakan adalah mutasi berbasisi posisi, dan metode seleksi yang digunakan adalah seleksi sebanding dengan nilai fitness. Dari hasil uji coba yang telah dilakukan untuk menghasilkan hasil yang optimal menggunakan kromosom 75 dengan rata-rata fitness -0,000695, populasi 250 dengan rata-rata nilai fitness -0,000695, dan kombinasi penyilangan & mutasi adalah 0,1&0,4 dengan rata-rata nilai fitness -0,0006926. Uji coba yang dilakukan adalah 30 kali untuk setiap rata-rata fitness.  DOI : https://doi.org/10.33005/sibc.v11i2.1608
RANCANG BANGUN E-MARKETPLACE PENYEWAAN FASILITAS DAN PENJUALAN PRODUK PADA UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN” JAWA TIMUR Aji, Dwi rachmat; Irwan Afandi, Mohammad; Dyar Wahyuni, Eka
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI) Vol. 1 No. 1 (2020): JIFoSI Volume 1, No 1: Maret 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (435.297 KB)

Abstract

Pada akhir 2018 Universitas Pembangunan Nasional ?Veteran? Jawa Timur berubah status menjadi BLU (Badan Layanan Umum) yang berarti memberikan pelayanan kepada masyarakat berupa penyediaan barang dan/atau jasa dengan menerima komunikasi secara langsung dengan calon pelanggan. Oleh karena itu dibuatlah e-marketplace Universitas Pembangunan Nasional ?Veteran? Jawa Timur, agar calon pelanggan dalam hal ini masyarakat umum dapat melihat barang atau jasa yang disediakan dan bertransaksi. Penelitian ini dibuat menggunakan UML dengan pendekatan ICONIX PROCESS untuk modelling dan pengembangan aplikasi menggunakan arsitektur MVC. Penelitian ini telah berhasil membuat e-marketplace Universitas Pembangunan Nasional ?Veteran? Jawa Timur.
KLASIFIKASI OPINI PENGGUNA SMARTPHONE PADA TWITTER DI INDONESIA Dharmawan, Ega; Dyar Wahyuni, Eka; Anjani Arifiyanti, Amalia
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI) Vol. 1 No. 1 (2020): JIFoSI Volume 1, No 1: Maret 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (150.814 KB)

Abstract

Twitter merupakan salah satu sosial media yang memiliki pengguna paling banyak di dunia. Di indonesia, sebanyak 19,5 juta orang aktif menggunakan twitter tahun 2019. Dengan banyaknya pengguna, maka tweet yang dihasilkan perharinya juga sangat banyak. Ini adalah alasan mengapa twitter merupakan sosial media yang tepat di dalam melakukan klasifikasi opini. Dengan klasifikasi opini, banyak hal menarik yang didapatkan. Seperti mengetahui bagaimana respon masyarakat tehadap sebuah permasalahan hingga menganalisa tanggapan tersebut. Persaingan tiap perusahaan smartphone untuk meningkatkan kualitasnya dan mendapatkan pelanggan perlu adanya analisa, salah satunya adalah dengan menggunakan klasifikasi opini. Pembuatan sistem klasifikasi opini pengguna smartphone pada twitter di indonesia ini dibangun menggunakan python dan framework django. Penelitian dilakukan dengan melakukan studi literatur, lalu analisis kebutuhan sistem dan data, perancangan model, pembangunan model menggunakan algoritma Naive Bayes, evaluasi model, perancangan sistem, pembangunan sistem dan implementasi sistem. Sistem yang dibuat mampu menghasilkan perbandingan opini dari tweet pengguna smartphone yang dicari dalam Twitter. Sistem ini dibangun dengan menggunakan model opini yang dibuat untuk memisahkan tweet opini dengan tweet fakta. Model opini memiliki dataset dengan jumlah 500 tweet yang diambil dalam waktu 1 januari 2018 hingga 31 desember 2018. Pengujian hamming distance juga dilakukan pada dataset dan menghasilkan nilai sebesar 99.4%. Pengambilan dataset diambil dengan menggunakan keyword tentang smartphone seperti samsung, xiaomi, advan, vivo dan oppo. Pengujian dilakukan dengan menggunakan beberapa skenario dengan parameter algoritma (Multinomial Naive Bayes, Gaussian Naive Bayes, dan Bernoulli Naive Bayes) dan jumlah test size. Hasil terbaik untuk model opini adalah akurasi sebesar 88.6%
SISTEM INFORMASI EKSEKUTIF AKADEMIK MENGGUNAKAN DATA WAREHOUSE DAN AD-HOC QUERY Prabowo, Dimas Agung Prabowo; Irwan Afandi, Mohammad; Dyar Wahyuni, Eka
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI) Vol. 1 No. 1 (2020): JIFoSI Volume 1, No 1: Maret 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1528.85 KB)

Abstract

Kampus X merupakan perguruan tinggi yang baru saja memiliki status perguruan tinggi negeri. Status perguruan tinggi tersebut membuat kampus x menerima jumlah mahasiswa yang cukup banyak dalam tiap tahunnya. Informasi mengenai akademik yang bertambah banyak membuat kampus x memerlukan sebuah Sistem Informasi Eksekutif untuk memantau perkembangan akademik dan memiliki fleksibilitas dalam penggunaannya. Hal ini dapat dicapai dengan mengembangkan sistem informasi eksekutif ini dengan data warehouse dan ad-hoc query. Berdasarkan hal tersebut, dibuatlah sebuah prototype sistem informasi eksekutif yang menggunakan Data Warehouse dan Ad-Hoc Query dalam pembangunan Sistem Informasi Eksekutif Akademik pada Kampus X. Adapun metode yang digunakan dalam pengembangan ini adalah The Spiral Model. Spiral Model tepat digunakan dalam pembuatan Sistem Informasi Eksekutif Akademik, dikarenakan Sistem Informasi Eksekutif Akademik memiliki cakupan yang luas dan Sistem Informasi Eksekutif Akademik ini akan berkembang lebih besar lagi untuk memenuhi kebutuhan data dari Eksekutif Kampus X. Metode Spiral memiliki tahapan yang harus dilakukan seperti communication, planning, modeling, construction dan deployment. Dalam tahapan tersebut akan memiliki beberapa iterasi yang bergantung pada feedback yang diberikan oleh pengguna sistem tersebut. Adapun fitur utama yang berhasil dibangun pada sistem ini, diantaranya adalah fitur data warehouse yang dapat menyimpan data lampau dan data terkini serta fitur ad-hoc query yang memungkinkan pengguna sistem tersebut dapat mengkostumisasi pilihan skenario laporan yang ingin dilihat. Dan saran pengembangan penelitian selanjutnya adalah untuk menambahkan perbendaharaan pilihan skenario laporan berdasarkan kebutuhan seorang eksekutif.
RANCANG BANGUN BISNIS MODEL DAN APLIKASI SOSIAL PRENEUR BANK JELANTAH BERBASIS WEBSITE DAN MOBILE Nendra Wono, Lasmargo; Marga Kusumantara, Prisa; Dyar Wahyuni , Eka
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI) Vol. 1 No. 1 (2020): JIFoSI Volume 1, No 1: Maret 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (565.483 KB)

Abstract

Saat ini konsep smart city mulai diterapkan oleh pemerintah kota Surabaya, smart city dirancang untuk meningkatkan kualiatas hidup masyarakat yang tinggal di kota. Untuk menunjang konsep smart city dan perbaikan lingkungan hidup dengan cara mengurangi pencemaran air dan tanah yang disebabkan oleh limbah minyak bekas pemakaian rumah tangga ataupun industri. Maka perlu penanganan untuk mengatasi masalah yang timbul dari limbah minyak goreng, salah satunya adalah dengan adanya bank jelantah.  Aplikasi bank jelantah ini dibuat menggunakan model pengembangan spiral model yang terdiri dari communication, planning, modeling, construction, deployment. Tahapan desain dilakukan dengan menggunakan iconix proses sebagai metode pemodelan. Hasil penelitian dapat diambil kesimpulan bahwa hasil dari rancang bangun perangkat lunak adalah berupa aplikasi bank jelantah versi mobile yang digunakan oleh masyarakat dan agen. Versi web yang digunakan oleh pihak bank jelantah yang telah melalui tahapan dari communication, planning, modeling, construction dan deployment.
KLASIFIKASI BERITA PADA AKUN TWITTER SUARA SURABAYA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES Hayaza, QONITA; Dyar Wahyuni , Eka; Anjani, Amalia
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI) Vol. 1 No. 2 (2020): JIFoSI Volume 1, No 2: Juli 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (248.429 KB)

Abstract

Sosial media berperan sebagai platform yang sangat efektif sebagai media penyebaran informasi. Namun, dengan banyaknya permasalahan yang terjadi di hari yang sama menjadikan informasi yang diberikan tidak tergambar dengan jelas. Hal tersebut terkadang menyulitkan masyarakat untuk memonitor dengan jelas. Informasi yang disampaikan di Radio seringkali mudah terlewatkan. Begitu pula dengan informasi yang disampaikan di media sosial, informasi yang disampaikan tidak terstruktur dan tertumpuk-tumpuk.  Sehingga dari permasalahan tersebut dapat dimanfaatkan untuk dilakukan pembuatan model klasifikasi tweet pada akun Twitter Suara Surabaya dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Tweet diklasifikasikan menjadi empat kategori, yaitu tweet kemacetan, kecelakaan, cuaca dan selain ketiga topik sebelumnya. Tahapan membangun model klasifikasi Tweet Suara Surabaya adalah identifikasi masalah, studi literature, pengumpulan dan penyiapan data, dilanjut dengan pra-proses, pembangunan model dan evaluasi model.Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi teringgi didapatkan dengan menggunakan Multinomial Naïve Bayes dengan akurasi sebesar 89%.Penelitian ini juga menemukan bahwa penerapan SMOTE dapat meningkatkan akurasi model, sedangkan penerapan N-Gram dapat menurunkan akurasi. Kata kunci: Naïve Bayes Classifier, Named Entity Recognizer, SMOTE
MODEL KLASIFIKASI TEKS PRODUK TERLARANG: MENGGUNAKAN ALGORITMA CAMPURAN (HYBRID) SVM DAN LEKSIKON alathoillah, abdul hanif; Dyar Wahyuni , Eka; Anjani Arifiyanti, Amalia
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI) Vol. 1 No. 2 (2020): JIFoSI Volume 1, No 2: Juli 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (296.987 KB)

Abstract

Jual beli secara daring merupakan aktivitas yang sudah menjadi hal yang biasa bagi masyarakat modern saat ini. Mulai dari usia muda hingga tua, 96% pengguna internet di Indonesia pernah menjelajahi web jual beli daring. Hal tersebut tentu karena peran teknologi yang membantu mempermudah aktivitas jual beli secara konvensional. Namun kemudahan tersebut belum didukung dengan sistem keamanan yang optimal. Masih banyak web jual beli daring membiarkan produk tertentu yang proses jual beli nya perlu dibatasi bahkan dilarang, karena beresiko mendukung tindak kriminalitas, Dsb. Namun tetap dapat tampil begitu saja pada berbagai web tersebut. Sehingga sebuah sistem klasifikasi teks yang dapat mengklasifikasikan data teks dari produk terlarang akan dapat menjadi salah satu opsi solusi dari permasalahan tersebut. Sistem klasifikasi teks yang merupakan bagian dari bidang penambangan kata, disusun oleh suatu model klasifikasi. Model klasifikasi dengan performa yang baik akan menghasilkan sistem klasifikasi yang baik pula. Penelitian ini membangun model klasifikasi dengan menguji 3 jenis pendekatan yaitu; pendekatan pengetahuan dengan kamus leksikon, pendekatan machine learning dengan algoritma Support Vector Machine (SVM), dan pendekatan gabungan dari keduanya (Hybrid) sehingga dapat menghasilkan suatu model dengan performa akurasi terbaik dalam klasifikasi teks produk. Dengan menggunakan 300 dataset produk didapatkan hasil akurasi terbaik mencapai 76,64%, recall sebesar 77%, dan presisi sebesar 78%. Setelah model klasifiksi dibuat, penelitian ini juga akan merancang sistem klasifikasi berbasis web. Sehingga sistem klasifikasi safety product dapat dibangun hingga diluncurkan dan dapat memberikan prediksi terhadap masukan teks dari pengunjung secara dinamis.
ANALISIS SENTIMEN: PEMINDAHAN IBU KOTA INDONESIA PADA TWITTER Mas'udah, Erica; Dyar Wahyuni , Eka; Anjani, Amalia
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI) Vol. 1 No. 2 (2020): JIFoSI Volume 1, No 2: Juli 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (230.588 KB)

Abstract

Indonesia merupakan pengguna sosial media dengan jumlah yang sangat besar. Sehingga, aktivitas-aktivitas bersosial media sangat banyak dilakukan oleh masyarakat. Pemindahan Ibu Kota Indonesia kini menjadi topik yang banyak dibicarakan dan masyarakat sering kali beropini dan dipublikasikan di media sosial seperti Twitter. Dari banyaknya opini, maka dapat menimbulkan suatu permasalahan, seperti perbedaan pendapat. Sehingga dari permasalahan tersebut dapat dimanfaatkan untuk dilakukan analisis sentimen mengenai pemindahan Ibu Kota Indonesia pada Twitter. Sentimen yang dianalisis yakni berupa sentimen positif, negatif, dan netral. Untuk mendapatkan data tweet pada Twitter, perlu dilakukan pengumpulan data terlebih dahulu. Kemudian untuk melakukan analisis sentimen, data perlu diolah dengan text mining. Pada studi kasus ini, text mining yang dilakukan menggunakan metode Naïve Bayes. Metode Naïve Bayes yang digunakan ada 3 macam, dengan tujuan untuk mendapatkan nilai akurasi yang terbaik. Ditambah lagi dengan melakukan percobaan beberapa skenario. Dari penelilitian yang dilakukan, hasil akurasi terbaik didapatkan oleh Multinomial Naïve Bayes.
SMOTE: METODE PENYEIMBANG KELAS PADA KLASIFIKASI DATA MINING Arifiyanti, Amalia Anjani; Wahyuni, Eka Dyar
SCAN - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 15, No 1 (2020): Februari 2020
Publisher : Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/scan.v15i1.1850

Abstract

Abstrak. Kasus dengan kelas observasi yang memiliki kemunculan jarang seperti penipuan dan penyakit cenderung data yang muncul tidak seimbang antara satu kelas dengan kelas lain. Metode sampling merupakan salah satu metode untuk menangani ketidakseimbangan ini. Salah satu metode sampling yang digunakan adalah oversampling dengan SMOTE. Dengan metode ini, kelas minoritas direplikasi sebanyak kelas mayoritas. Keseimbangan data pada semua kelas berdampak pada performa model klasifikasi. Pada penelitian ini, model klasifikasi yang dihasilkan oleh logistic linear, KNN, dan Naive Bayes menunjukkanbahwa metode SMOTE meningkatkan performa model klasifikasi, sedangkan decision tree tidak menunjukkan hasil yang berbeda baik sebelum oversampling maupun setelah oversampling.Kata Kunci: Data Mining, Imbalanced Class, Klasifikasi, Oversampling, SMOTE  DOI : https://doi.org/10.33005/scan.v15i1.1850
Business Process Improvement at Rosokku Wahyuni, Eka Dyar; Sugiarto
Nusantara Science and Technology Proceedings 5th International Seminar of Research Month 2020
Publisher : Future Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11594/nstp.2021.0943

Abstract

Rosokku is a technology-based startup that collects and processes waste (paper-based). Rosokku takes paper-based waste based on customer requests. And for this pick-up, there has been an agreement with the customer about the day of the pick-up beforehand. The convenience of this process (people throw away their paper waste and at the same time they get money) has started to rise in demand from the community, especially among college students. Up to this day, Rosokku has used media such as WhatsApp and Instagram to engage with its clients so far. As the number of clients has risen, in deciding the pick-up schedule, rosokku has begun to become overwhelmed. There is a lot of data that is not well documented. The team began to have difficulty tracking their financial transactions as well. Therefore, this research aims to solve these problems by reviewing existing business processes and developing new business processes to improve current business processes (conduct gap analysis). The results of this research are new business processes that will be implemented later on to the application (functional requirement).
Co-Authors Abdul Rezha Efrat Najaf Adam Rachman, Muhammad Adelia Putri, Ledina Adha, Didan Rizky Afandi, Mohamad Irwan Afandi, Mohammad Irwan Agung Brastama Putra Agung Brastama Putra Agussalim, Agussalim Agussalim, Agussalim Ahmad Galih Nur Jati Aji, Dwi rachmat Akira Permata Ramadhani alathoillah, abdul hanif Allendra Donny Irawan Amalia Anjani Arifiyanti Anastasya Nurhaliza, Zabina Anisa Rahma Salsabila Anjani, Amalia Apriandi, Dwatra Arfianto, Ricky Arief Yahya Prasetio Ariyana, Denny Arsya Amalia Ristias AryaRafa, Daud Asif Faroqi Asriana, Rina Atmaja, Ferdy Bella Trinanda Sanni Cahyo Wibowo, Nur Dayu Renita Devilia Dwi Candra Dharmawan, Ega Dhian Satria Yudha Kartika Dian Rahmawati Dian Rahmawati Doddy Ridwandono Doddy Ridwandono Eklesia Simaremare Ervina Rosa Aulia Febriany, Asri Kinanti Firdaus, Renanda Auzan Haidar Triari Respati harby, muhamad faiz Hayaza, QONITA Hilman Habib Habibi, Muhammad Icha Sinaga Imam Hanafi Irwan Afandi, Mohamad Irwan Afandi, Mohammad Izzuddin, Muhammad Kusumantara, Prisa Marga Kusumantara, Prisa Marga Kusumantara, Prisa Marga Laksono, Cindy Fitri Lina Wardani Marga Kusumantara, Prisa Mas'udah, Erica Mashita Kustyani Maulana Arrasyid, Nizar Maulana, Ribas Satria Mochammad Nabil Nugraha Ramadhan Mohamad Irwan Afandi Mohamad Irwan Afandi Muh. Ahlun Nazar Muhammad Farhan Najaf, Abdul Rezha Efrant Nendra Wono, Lasmargo Ni Made Berliana Deswita Rini Nur Cahyo Wibowo Nur Cahyo Wibowo Nur Fadlilah, Imamah Oktaviarini, kamilia nabila Peratasari, Reisa Permatasari, Reisa Permatasari, Reisa Prabowo, Dimas Agung Prabowo Prasetyo, Bagus Rizky PUSPITASARI, DIANITA Putra, Agung Brastama Qolbi Adi Lumintang Rachman Esa Masthury Budoyo Ridwandono, Doddy Rizka Hadiwiyanti Sadli, Adi Safitri Pradhistya Suwandi Salma, Marylda Sari, Reisa Permata Satria Yuda Kartika, Dhian Seftin Fitri Ana Wati Sembilu, Nambi Sugiarto Wajendra Dewi, Marylda Salma Wibowo, Nur Cahyo Wicaksono, Yeni Windy Fadhilah Susanti Wulansari, Anita Yasmine Shalsabilla, Syafierra Yuniar, Sella