Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.317
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Lontar Komputer: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi E-Jurnal Matematika Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer International Journal of Advances in Intelligent Informatics Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence Indonesia Symposium on Computing Indonesian Journal on Computing (Indo-JC) JOIV : International Journal on Informatics Visualization Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) YUME : Journal of Management TEKNOLOGIA TEKTRIKA - Jurnal Penelitian dan Pengembangan Telekomunikasi, Kendali, Komputer, Elektrik, dan Elektronika Building of Informatics, Technology and Science JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Journal of Data Science and Its Applications Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Journal of Applied Data Sciences Mosharafa: Jurnal Pendidikan Matematika Indonesian Journal of Social Science Research Open Science and Technology eProceedings of Engineering Innovative: Journal Of Social Science Research AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal INFOTEL
Adiwijaya
Universitas Telkom
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 170 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 170 Documents
Search

 6   7   8   9   10 
Klasifikasi Topik Berita Menggunakan Mutual Information Dan Bayesian Network Fahmi Salman Nurfikri; Mohamad Syahrul Mubarok; Adiwijaya Adiwijaya
eProceedings of Engineering Vol 5, No 1 (2018): April 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Seiring dengan meningkatnya perkembangan internet, maka pertumbuhan informasi tekstual di internet terus mengalami peningkatan. Dengan peningkatan informasi tersebut, maka kebutuhan pengklasifikasian berita secara otomatis sangat dibutuhkan untuk menemukan informasi atau berita yang diinginkan. Salah satu cara untuk mengelopokan suatu berita ke dalam kategori tertentu berdasarkan informasi yang terdapat dalam berita tersebut adalah text classification. Salah satu metode dalam text classification adalah Bayesian Network. Bayesian Network merupakan salah satu metode reasoning yang memodelkan hubungan antar variabel dalam Probabilistic Graphical Model (PGM). Keuntungan Bayesian Network dibandingkan dengan metode yang lain yaitu, cocok untuk dataset yang kecil dan tidak lengkap, dapat menangani ketidakpastian dan pengambilan keputusan, dan komputasi yang cepat. Selain itu, dilakukan seleksi fitur dengan menggunakan metode Mutual Information untuk mengurangi jumlah dimensi dan untuk meningkatkan performa klasifikasi. Hasil dari klasifikasi ini dinyatakan dalam F1-measure micro-average dengan nilai performansi sebesar 75,34%.
Analisis Algoritma Prediksi Curah Hujan Menggunakan Algoritma Competitive Neural Network Muhammad Feridiansyah; Fhira Nhita; Adiwijaya Adiwijaya
eProceedings of Engineering Vol 2, No 3 (2015): Desember, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Curah hujan merupakan faktor penting dalam perubahan cuaca. Dengan iklim tropis yang dimiliki Indonesia. Penguapan air ke udara sangat besar, akibatnya intensitas curah hujan sering tidak stabil, oleh karena itu diperlukan suatu sistem untuk prediksi curah hujan. Competitive Neural Network merupakan bagian arsitektur Artificial neural network yang di mana terdiri dari lapisan input dan lapisan kompetitif. Hasil arsitektur yang di dapat dengan menggunakan beberapa skenario adalah berupa bobot dan akurasi yang dapat digunakan untuk memprediksi. Pada Tugas akhir ini algoritma Competitive Neural Network digunakan untuk memprediksi curah hujan bulanan wilayah Soreang, dengan parameter bobot. Hasil dari proses tersebut dikelompokkan menjadi beberapa cluster yang membentuk sebuah pola pengenalan untuk memprediksi curah hujan. Diharapkan dari hasil penelitian ini didapatkan hasil pengelompokkan data yang sesuai dengan kelompoknya masing-masing. Bobot optimal dari learning Competitive Neural Network berada pada skenario dengan jumlah iterasi 500, learning rate 0.02 dan range bobot awal [-0.5 ; 0.5] dengan akurasi rata-rata training dan testing sebesar 82.915 %.Kata kunci : winner-takes-all, Competitive Neural Network, competitive layer
Klasifikasi Sentiment Analysis Pada Review Film Berbahasa Inggris Dengan Menggunakan Metode Doc2vec Dan Support Vector Machine (svm) Winda Christina Widyaningtyas; Adiwijaya Adiwijaya; Said Al Faraby
eProceedings of Engineering Vol 5, No 1 (2018): April 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Sentimen merupakan sebuah penilaian dari seseorang berupa pendapat atau komentar terhadap suatu topik atau produk tertentu. Analisis sentiment berfungsi untuk melihat pendapat dan komentar terhadap suatu masalah atau topic tertentu cenderung positif atau negatif. Penelitian Tugas Akhir ini menjelaskan klasifikasi sentiment pada dokumen review film untuk mempermudah orang lain dalam mengetahui kualitas sebuah film. Dengan kemajuan di bidang teknologi banyak informasi yang tersedia di internet, salah satunya review film. Review film berisikan pendapat orang lain mengenai ulasan film. Jika informasi tersebut diolah dengan baik, maka akan diperoleh informasi mengenai kualitas film. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Doc2Vec untuk mengekstraksi data menjadi vektor. Doc2Vec dipilih karena metode ini membantu komputer untuk mengidentifikasi kombinasi kata yang akan diklasifikasi. Metode klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Support Vector Machine (SVM) karena SVM mampu mengklasifikasikan data berdimensi tinggi. Proses klasifikasi dilakukan dengan melatih data yang telah ditentukan sehingga akan menghasilkan sebuah model yang akan diujukan pada data testing. Dari uji skenario yang dilakukan, algoritma Doc2Vec dan SVM yang digunakan pada kasus review film memiliki nilai F1-Measure sebesar 54.1872%.
Analisis Pengaruh Metode Reduksi Dimensi Minimum Redundancy Maximum Relevance Pada Klasifikasi Kanker Berdasarkan Data Microarray Menggunakan Classifier Support Vector Machine Firda A. Ma’ruf; Adiwijaya Adiwijaya; Untari. N. Wisesty
eProceedings of Engineering Vol 5, No 1 (2018): April 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kanker adalah salah satu penyebab utama kematian di seluruh dunia dengan total 8,8 juta orang meninggal akibat kanker di tahun 2015 [1]. Teknologi DNA microarray yang dikembangkan oleh Patrick O. Brown, Joseph DeRisi, dan David Botstein memungkinkan untuk mengamati beribu-ribu ekspresi gen dalam waktu bersamaan. Namun, permasalahan yang dihadapi terhadap penggunaan teknologi microarray ini adalah karakteristik data microarray yang memiliki dimensi yang besar. Dimensi yang besar ini akan berpengaruh terhadap performansi klasifikasi. Untuk menyelesaikan masalah tersebut, penelitian ini mengusulkan penggunaan Minimum Redundancy Maximum Relevance (MRMR) sebagai metode reduksi dimensi dan Support Vector Machine (SVM) sebagai classifier. Principal Component Analysis (PCA) juga digunakan sebagai perbandingan. MRMR adalah metode reduksi dimensi yang menyeleksi fitur berdasarkan nilai relevansi yang tinggi dan nilai redundansi yang rendah. Sedangkan PCA adalah metode yang mengektraksi fitur berdasarkan principal component yang diperoleh dari perhitungan nilai eigen dan vektor eigen. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data kanker usus besar, data kanker paru-paru, data kanker ovarium, dan data kanker leukemia. Hasil pengujian pada data kanker paru-paru membuktikan bahwa sistem yang diusulkan dapat memberikan F1-score sebesar 1 dari penggunaan metode reduksi dimensi MRMR dan classifier SVM dengan fungsi kernel linear dan kernel polynomia, dengan jumlah fitur yang digunakan untuk klasifikasi adalah sebesar 10% dari jumlah fitur asli. Hal ini berarti akurasi dari klasifikasi adalah 100% dan performansi sistem yang dibangun sangatlah bagus.
Analisis Web Performance dan Load Test Studi Kasus: Topologi Cloud Microsoft Azure Test Rig pada I-banking Bank XYZ Guntoro Guntoro; Dana Sulistiyo Kusumo; Adiwijaya Adiwijaya
eProceedings of Engineering Vol 2, No 1 (2015): April, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Dewasa ini peran Internet Banking memegang peranan penting dalam suatu perbankan. Bank XYZ adalah salah satu Bank yang sedang berkembang proses bisnisnya, begitu juga dengan segi teknologi yang digunakannya. Dalam upaya pencapaian tujuan Bank XYZ menjadi lebih baik, diperlukannya sistem I-banking untuk melayani semua kebutuhan dari nasabah. Sistem I-banking yang powerfull menjadi salah satu kunci untuk mendapat kepercayaan yang tinggi dari nasabah. Untuk mengetahui kapasitas maksimum operasi I- banking Bank XYZ serta adanya kemacetan (bottlenecks) yang menyebabkan degradasi, sangatlah diperlukan untuk melakukan pengujian beban pada sistem I-banking. Maka dari itu diperlukannya pembangunan Test Rig dalam Cloud Microsoft Azure untuk melakukan Web Performance dan Load Test pada I-banking Bank XYZ, dengan skenario dan target user sesuai yang dibutuhkan. Sehingga dapat dengan mudah untuk mengidentifikasi faktor penyebab performansi dan skalabilitas bottleneks dari web I-banking tersebut. Kata Kunci: I-banking, Test Rig, Cloud Microsoft Azure, Web Performance, Load Test, Bottlenecks.
Skema Penyembunyian Teks Terkompresi Adaptive Huffman Pada Citra Digital Menggunakan Kuantisasi Berbasis Graf Melanida Tagari; Adiwijaya Adiwijaya; Gia Septiana
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Jaringan komputer dan internet semakin banyak digunakan untuk aktivitas pengiriman data. Namun, tidak ada jaminan bahwa jaringan komputer dan internet yang digunakan sebagai media pengiriman data ini aman dari pihak ketiga yang tidak memiliki hak akses terhadap data tersebut [1]. Berbagai teknik telah dikembangkan untuk melindungi data dari pengaksesan secara ilegal. Salah satu diantaranya yaitu dengan menyisipkan/ menyembunyikan data tersebut ke dalam media cover. Pada penelitian ini, implementasi penyembunyian data memanfaatkan kuantisasi berbasis graf, yaitu menggunakan Vector Quantization (VQ) dan pewarnaan graf dengan menggunakan Genetic Algorithm. Untuk meningkatkan kapasitas penyisipan, data dikompres terlebih dahulu dengan menggunakan Adaptive Huffman sebelum penyisipan dilakukan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa skema ini dapat menghasilkan kapasitas penyisipan sebanyak 9000 bit atau sekitar 1800 karakter, dengan nilai PSNR 27,5054 db. Keywords: Penyembunyian Data, Kuantisasi Berbasis Graf, Vector Quantization, Pewarnaan Graf, Adaptive Huffman, Genetic Algorithm
Klasifikasi Jenis Kendaraan Jalan Raya Menggunakan Gabor Filter Dan Naïve Bayes Muhammad Enzi Muzakki; Mohamad Syahrul Mubarok; Adiwijaya Adiwijaya
eProceedings of Engineering Vol 4, No 1 (2017): April, 2017
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Di Indonesia sekarang ini, sistem pengamatan lalu lintas masih menggunakan kemampuan pengawasan manusia. Contohnya pada saat pembayaran karcis parkir, tiket di gerbang tol dsb. Memang manusia dapat membedakan objek satu dengan yang lainnya dengan mudah akan tetapi tetap saja manusia memiliki keterbatasan seperti kelelahan dan kurangnya konsentrasi. Untuk mempermudah hal tersebut diperlukan sistem yang dapat mengelompokkan kendaraan-kendaraan tersebut secara otomatis. Dalam makalah ini kendaraan beroda empat atau lebih akan dikelompokkan ke dalam tiga kelompok yaitu, bus, truck dan car. Metode ekstraksi ciri yang digunakkan adalah Gabor Filter yang menggunakan frekuensi dan orientasi sebagai parameter untuk menghasilkan ciri penting dari citra masukan serta hasil dari ekstraksi tersebut menjadi nilai masukan pada proses klasifikasi Naïve Bayes. Klasifikasi kendaran didapat setelah melalui berbagai tahap preprocessing hingga menghasilkan kategori dari kendaraan tersebut. Setelah itu dilakukan pencarian nilai parameter Gabor Filter yang terbaik hingga mendapatkan nilai yang maksimal. Hasil pengujian pun akhirnya dapat mencapai nilai akurasi 81.73%. Kata kunci : Gabor Filter, Naïve Bayes, klasifikasi kendaran
Klasifikasi Dokumen Menggunakan Metode Knn Dengan Information Gain Pratama Dwi Nugraha; Said Al Faraby; Adiwijaya Adiwijaya
eProceedings of Engineering Vol 5, No 1 (2018): April 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pada saat ini, informasi sangatlah penting bagi semua orang, kebutuhan akan informasi semaking meningkat seiring dengan semakin canggihnya teknologi sekarang ini. Informasi yang dibutuhkan saat ini semakin tinggi, baik informasi bersifat umum maupun informasi bersifat khusus. Tapi terkadang informasi yang didapat tidak sesuai dengan apa yang diinginkan. Sehingga muncul sebuah permasalah pada saat pencarian data yang dibutuhkan. Sehingga diperlukan sebuah cara untuk memperoleh data yang valid. Document Classification (Klasifikasi dokumen) dapat membantu dalam proses pencarian sebuah data atau dokumen yang valid sesuai dengan apa yang kita butuhkan. Penggunaan klasifikasi dokumen tidak lain untuk membantu dalam proses pencarian data dengan cepat, tepat dan valid. Klasifikasi dokumen mengelompokan dokumen yang sesuai dengan kategori yang terkandung pada dokumen tersebut. Untuk menyelesaikan permasalahan yang ada, metode yang akan digunakan pada penelitian ini yaitu Metode K-Nearest Neighbot (KNN) dan Information Gain.
Rancangan Kalender Tanam Berdasarkan Prediksi Curah Hujan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Dan Algoritma Genetika Adiwijaya Adiwijaya; Untari Novia Wisesty
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Pada sektor pertanian, kalender tanam merupakan salah satu cara atau strategi yang digunakan untuk mengantisipasi anomali iklim yang terjadi. Pada kalender tanam terdapat pola tanam suatu atau berbagai tanaman yang disusun dalam jangka tahunan (biasanya 1 tahun) dan dikategorikan per bulan atau 10 hari. Data curah hujan adalah salah satu faktor yang dapat digunakan menjadi data untuk memperoleh prediksi kalender tanam. Metode yang diimplementasikan dalam Tugas Akhir ini adalah dengan Jaringan Syaraf Tiruan yang baik struktur dan bobotnya di optimisasi oleh Algoritma Genetika Bersarang. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan yang sudah dioptimasi digunakan untuk mendapatkan data prediksi curah hujan. Data prediksi tersebutlah yang nantinya akan menjadi dasar dalam pembuatan kalender tanam. Jaringan Syaraf Tiruan yang diimprove dengan Algoritma Genetika Bersarang dapat menemukan arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan dengan akurasi testing 88.38%. Namun dari hasil pengujian yang didapatkan, mengindikasikan bahwa masih sering terjadi adanya overfit, sehingga arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan hanya mengenali data set training saja. Kata Kunci : kalender tanam, curah hujan, jaringan syaraf tiruan, algoritma genetika
Algoritma Fast Wavelet Transform (fwt) Dan Absolute Moment Block Truncation Coding (ambtc) Pada Sistem Watermarking Untuk Deteksi Dan Recovery Citra Medis Termodifikasi Dany Dwi Prayoga; Adiwijaya Adiwijaya; Danang Triantoro
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Seiring perkembangan teknologi dan informasi data digital sudah sangat umum digunakan, khususnya data digital berupa citra. Dibalik manfaat dari penyimpanan data dalam bentuk digital juga terdapat sisi negatifnya yaitu, mudahnya dilakukan modifikasi terhadap data digital tersebut. Terutama citra medis digital sangat diperlukan keaslian datanya karena mengandung informasi penting dari seorang pasien. Sehingga perlu dibuat sebuah sistem untuk menjamin keaslian dari suatu citra medis digital. Teknik watermarking dapat digunakan sebagai solusi dari permasalahan tersebut. Penyisipan ciri khusus atau biasa disebut watermark kedalam suatu citra yang dilindungi dapat menjamin keaslian data. Dalam tugas akhir ini akan diimplementasikan teknik watermarking menggunakan algoritma Fast Wavelet Transform (FWT) dan Absolute Moment Block Truncation Coding (AMBTC). AMBTC sendiri merupakan pengembangan dari metode Block Truncation Coding (BTC) yang digunakan untuk melakukan ekstraksi ciri. Dari analisis hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem watermarking yang telah dibangun dapat menghasilkan kualitas citra ber-watermark yang baik yaitu rata-rata PSNR sebesar 60,77 dB. Lokasi terbaik penyisipan 3 bit watermark dalam subband HL (High Low) dan LH (Low High) hasil transformasi FWT pada bit ke 16, 17, dan 18. Sistem juga dapat melakukan deteksi dari 2 tipe serangan yang dilakukan noise dan sharpening serta dapat melakukan perbaikan pada citra ber-watermark yang mengalami modifikasi. Kata kunci : watermarking, AMBTC, FWT, citra medis digital.
Co-Authors A Rakha Ahmad Taufiq Abu Bakar, Muhammad Yuslan Ade Iriani Sapitri Ade Sumiahadi, Ade Adhitia Wiraguna Adhitia Wiraguna Aditya Arya Mahesa Adnan Imam Hidayat Adwin Rahmanto Afrian Hanafi Al Faraby, Said Al Mira Khonsa Izzaty Alfian Akbar Gozali Alvi Syah Amalya Citra Pradana Amir Andi Ahmad Irfa ANDI FUTRI HAFSAH MUNZIR Andina Kusumaningrum Andri Saputra Andrian Fakhri Andriyan B Suksmono Anggitha Yohana Clara Aniq Atiqi Aniq Atiqi Rohmawati Anisa Salama Annas Wahyu Ramadhan Annisa Adistania Annisa Aditsania Antika Putri Permata Wardani Aras Teguh Prakasa Astrid Frillya Septiany Astrima Manik Aziz, Muhammad Maulidan Azmi Hafizha Rahman Zainal Arifin Bambang Riyanto T. Bayu Julianto Bayu Munajat Bayu Munajat Bayu Rahmat Setiaji Bernadus Seno Aji Bernadus Seno Aji Bintang Peryoga Bisma Pradana Brama Hendra Mahendra Chiara Janetra Cakravania Clarisa Hasya Yutika D. R. Suryandari Dana Sulistiyo Kusumo Danang Triantoro Danang Triantoro Murdiansyah Daniel Tanta Christopher Sirait Dany Dwi Prayoga Dany Dwi Prayoga Della Alfarydy Akbar Deni Saepudin Denny Alriza Pratama Desi Sitompul Dewangga, Dhiya Ulhaq Dian Chusnul Hidayati Didi Rosiyadi Didit Adytia Dinda Karlia Destiani Dody Qori Utama Dody Qory Utama Dwi Yanita Apriliyana Dwi Yanita Apriliyana Dwifebri, Mahendra Eko Darwiyanto Eliza Jasin Elza Oktaviana Elza Oktaviana Endro Ariyanto Ergon Rizky Perdana Purba F. A. Yulianto Fachri Pane, Syafrial Fahmi Salman Nurfikri Faris Alfa Mauludy Faris Alfa Mauludy Farudi Erwanda Farudi Erwanda Fathur Rohman Fathurrohman Elkusnandi Fhira Nhita Fikri Rozan Imadudin Firda A. Ma’ruf Firdausi Nuzula Zamzami Firly Juanita Surahman Fuad Ash Shiddiq Gde Agung Brahmana Suryanegara Ghozy Ghulamul Afif Gia Septiana Gia Septiana Gia Septiana Gilang Rachman Perdana Gilang Rachman Perdana Gilang Titah Ramadhani Grace Tika Guntoro Guntoro Guntoro Guntoro Guntoro Guntoro Hadyan Arif Hafidudin . Hafizh Fauzan Hafizh Fauzan Hendro Prasetyo Henri Tantyoko Honakan Honakan I Kadek Haddy W. I Made Riartha Prawira I.G.N.P.Vasu Geramona Ilham Kurnia Syuriadi Ilham Yunirakhman Imadudin, Fikri Rozan Imam Prayoga Indriani Indriani Irene Yulietha Irma Irma Irma Palupi Irwinda Famesa Iyon Priyono Jendral Muhamad Yusuf Zia Ul Haq Jenepte Wisudawati Simanullang K, Kasnaeny Kamal Hasan Mahmud Kemas Muslim Lhaksmana Kemas Rahmat Saleh Raharja Kemas Rahmat Saleh Wiharja Kurnia C Widiastuti Kurniawan W. Handito Laila Putri Lalu Gias Irham Lisa Marianah Lisa Marianah Luke Manuel Daely Mahendra Dwifebri P Mahendra Dwifebri Purbolaksono Mahmud Dwi Sulistiyo Melanida Tagari Melanida Tagari Michael Sianturi Milah Sarmilah Moc. Arif Bijaksana Mochamad Agusta Naofal Hakim Mochammad Naufal Rizaldi Mohamad Irwan Afandi Mohamad Mubarok Mohamad Syahrul Mubarok Mohamad Syahrul Mubarok Mohammad Syahrul Mubarok Monica Triyani Muhammad Afianto Muhammad Enzi Muzakki Muhammad Fauzan Muhammad Feridiansyah Muhammad Ghufran Muhammad Irvan Tantowi Muhammad Kenzi Muhammad Mubarok Muhammad Mujaddid Muhammad Naufal Mukhbit Amrullah Muhammad Nurjaman Muhammad Shiddiq Azis Muhammad Shiddiq Azis Muhammad Surya Asriadie Muhammad Syahrul Mubarok Muhammad Yuslan Abu Bakar Nanda Prayuga Nida Mujahidah Azzahra Nida Mujahidah Azzahra Niken Dwi Wahyu Cahyani Novelty Octaviani Faomasi Daeli Novia Russelia Wassi Nuklianggraita, Tita Nurul Nur Ghaniaviyanto Ramadhan Oscar Ramadhan Pinem, Joshua Pratama Dwi Nugraha Preddy Desmon Purbalaksono, Mahendra Dwifebri Putri, Dinda Rahma Putri, Dita Julaika Raihana Salsabila Darma Wijaya Rendi Kustiawan Reynaldi Ananda Pane Riche Julianti Wibowo Riko Bintang Purnomoputra Riska Chairunisa Rizki Syafaat Amardita Rizky Pujianto Rizma Nurviarelda Roberd Saragih Rosyadi, Ramadhana Said Faraby Satria Mandala Sekar Kinasih Semeidi Husrin Sheila Annisa Shidqi Aqil Naufal Shuni’atul Ma’wa Sigit Bagus Setiawan St.Sukmawati S. Sugeng Hadi Wirasna Suriyanti Suriyanti Syafrial Fachri Pane, Syafrial Fachri Syahrizal Rizkiana Rusamsi Syam, Mukhlisah Syifa Khairunnisa Talitha Kayla Amory Tati LR Mengko Tesha Tasmalaila Hanif Timami Hertza Putrisanni Tita Nurul Nuklianggraita Triyani, Monica Try Moloharto Untari Novia Wisesty Untari Wisesty Untari. N. Wisesty Untary Novia Wisesty Vina Mutiara Purnama Warih Maharani Widi Astuti Widi Astuti Widi Astuti Winda Christina Widyaningtyas Wisnu Adhi Pradana Yana Meinitra Wati Yoga Widi Pamungkas Yuliant Sibaroni Zahra Putri Agusta Zakia Firdha Razak Zulfikar Fauzi