Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.925
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Dinamik (JELIKU) Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana Jurnal Sarjana Teknik Informatika Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining JurTI (JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI) Jurnal ULTIMATICS METHODIKA: Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Multitek Indonesia : Jurnal Ilmiah Jurnal Teknologi Terpadu Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (SIMIKA) Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI) Journal of Business and Audit Information System (JBASE) Jurnal Sosial dan Teknologi Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta HOAQ (High Education of Organization Archive Quality) : Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Vokasi Informatika (JAVIT) Journal Software, Hardware and Information Technology Journal of Technology and Informatics (JoTI) Simpatik: Jurnal sistem Informasi dan Informatika Indonesian Community Journal Blend Sains Jurnal Teknik Populer: Jurnal Penelitian Mahasiswa Jurnal Manajemen Informatika & Teknologi Jurnal Manajemen Informatika dan Bisnis Digital Jurnal Informatika dan Komputer (JIK) Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Komputer Antartika Indonesian Journal of Education And Computer Science Saber: Jurnal Teknik Informatika, Sains dan Ilmu Komunikasi Journal Innovations Computer Science Repeater: Publikasi Teknik Informatika dan Jaringan Mars: Jurnal Teknik Mesin, Industri, Elektro dan Ilmu Komputer KETIK : Jurnal Informatika Sistematis Jurnal Sistem Informasi dan Aplikasi Nusantara Journal of Artificial Intelligence and Information Systems
Kaesmetan, Yampi R
STIKOM Uyelindo Kupang
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 Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Public Health Social Sciences Other

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

Found 58 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENERIMAAN MURID BARU PADA SMKN 4 KOTA KUPANG MENGGUNAKAM METODE PROMETHEE Mutty, Nanda Gracenda Christina; Wole, Jernianti Susanti; Ndun, Alfrend; Kaesmetan, Yampi R
MULTITEK INDONESIA Vol 17, No 2 (2023): Desember
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/mtkind.v17i2.8152

Abstract

Kegiatan penerimaan murid baru merupakan kegiatan yang dilakukan disetiap sekolah. SMKN 4 Kota Kupang merupakan salah satu sekolah yang setiap tahunnya menyelenggarakan pendaftaran murid baru. Pendaftaran yang dilakukan masih secara manual seperti menggunakan spredsheet atau pengolah angka menimbulkan permasalahan antara lain lamanya proses pendaftaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan penerimaan murid baru menggunakan metode promethee. Di era teknologi dan komunikasi yang semakin maju, sekolah – sekolah membutuhkan sistem yang efisien dan akurat dalam memilih murid baru. Sistem pendukung keputusan sebagai salah satu alat pengambilan keputusan, kini sudah mulai banyak diterapkan dalam berbagai bidang kehidupan , tak terkecuali dalam proses pengambilan keputusan penerimaaan peserta didik baru di SMKN4 Kota Kupang. Dengan adanya sistem pendukung keputusan (SPK) Dapat membantu sekolah dalam pemilihan jurusan pada murid baru. Metode yang digunakan dalam membangun sistem pendukung keputusan, metode promethee (Preference Rangking Organization Method For Enrichment Evaluation ) adalah suatu penentuan urutan atau prioritas dalam analisis multikriteria. 
Implementasi CNN Dalam Mengidentifikasi Kematangan Cabai Berdasarkan Warna Ristiana Betris Tosi; Helena dorothea Mbura; Yampi R Kaesmetan
Indonesian Journal of Education And Computer Science Vol. 2 No. 1 (2024): INDOTECH - April 2024
Publisher : PT. INOVASI TEKNOLOGI KOMPUTER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.60076/indotech.v2i1.385

Abstract

Cabai yang dijadikan sebagai pelengkap bumbu masakan dapat dipanen ketika buah cabai masih muda berwarna hijau dan cabai yang sudah masak berwarna merah. Cabai banyak dikonsumsi oleh seluruh lapisan masyarakat yang dimanfaatkan sebagai penyedap berbagai jenis masakan. Dengan konsumsi cabai yang terus meningkat dan harus ada pada setiap masakan, maka cabai termasuk produk yang memberikan keuntungan yang sangat besar bagi petani dan pedagang dalam penjualan produk pertanian ini. Meskipun cabai bukanlah makanan pokok, namun cabai tidak terlepas penggunaannya dalam kehidupan sehari-hari terutama sebagai pelengkap untuk bumbu masakan baik dalam kondisi segar maupun yang telah diolah terlebih dahulu. Cabai umumnya mengalami perubahan warna selama kematangannya. Misalnya, dari hijau menjadi kuning, oranye, atau merah, tergantung pada varietasnya. Warna merah seringkali menjadi indikator kematangan penuh pada banyak varietas cabai.Ukuran dan bentuk cabai dapat berubah selama proses kematangan. Beberapa varietas dapat mengalami peningkatan ukuran atau perubahan bentuk yang khas saat mencapai kematangan penuh.Cabai yang matang biasanya memiliki tekstur yang lebih lembut daripada yang belum matang. Kepadatan buah juga dapat mengalami perubahan, menjadi lebih rendah ketika mencapai kematangan.Aroma dan rasa cabai dapat berkembang selama proses kem
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kost Terbaik Pada Kecamatan Oebobo Menggunakan Metode TOPSIS Azahra Imran, Fatimah; Lae, Archangela Cornelia; Katihara, Gustaf Karel; Kaesmetan, Yampi R
Journal of Technology and Informatics (JoTI) Vol. 5 No. 2 (2024): Vol. 5 No.2 (2024)
Publisher : Universitas Dinamika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37802/joti.v5i2.553

Abstract

Tempat tinggal adalah kebutuhan fundamental dalam masyarakat. Saat ini, terdapat beragam jenis tempat tinggal, termasuk rumah kost yang menarik perhatian karena aksesibilitas harga dan kemampuannya menampung banyak individu menjadikannya pilihan populer, terutama di kalangan mahasiswa. Kontribusi utama melibatkan hadirnya solusi efisien dan akurat dalam membantu masyarakat, khususnya mahasiswa dalam mengatasi tantangan pemilihan tempat tinggal. SPK (Sistem Pendukung Keputusan) yang dikembangkan dengan metode TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) mampu memberikan rekomendasi kost terbaik dengan waktu eksekusi yang singkat, hanya dalam beberapa detik. Kontribusi lainnya terletak pada integrasi kriteria-kriteria vital seperti harga, jarak, fasilitas, keamanan, dan kebersihan yang memberikan pandangan komprehensif dalam pemilihan tempat tinggal. Melalui analisis data dari 20 kost, sistem berhasil mengidentifikasi Kost RT5 sebagai pilihan terbaik dengan nilai preferensi sebesar 0,791 dan tingkat akurasi sistem mencapai 93%.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Website Terbaik Mahasiswa Stikom Uyelindo Kupang Menggunakan Metode TOPSIS Azis, Mayang Fitrylia; Latuan, Franklyn Priscian; Penlaana, Vania Serafin; Kaesmetan, Yampi R
Journal of Technology and Informatics (JoTI) Vol. 5 No. 2 (2024): Vol. 5 No.2 (2024)
Publisher : Universitas Dinamika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37802/joti.v5i2.565

Abstract

Website merupakan sebuah laman daring berisi informasi yang saling terkoneksi dan sering dimanfaatkan untuk berbagai kalangan khususnya mahasiswa untuk mempublikasikan hasil karyanya. Pemrograman Web merupakan salah satu mata kuliah di Kampus STIKOM Uyelindo Kupang yang bertujuan memberikan pemahaman dan keterampilan kepada mahasiswa mengenai pembuatan dan pengembangan aplikasi berbasis web. Akan tetapi, tidak semua website yang dikembangkan telah memenuhi standar kualitas yang diinginkan. Karena kesulitan untuk menentukan standar penilaian website yang objektif, relevan, dan sesuai dengan standar global, proses pemilihan website terbaik menjadi lebih lama. Sehingga diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan yang menyediakan bantuan dalam pemilihan website terbaik dari sejumlah website yang dibuat oleh mahasiswa STIKOM Uyelindo Kupang. Metode TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) adalah metode yang digunakan dalam penelitian ini guna merancang dan menerapkan sistem pendukung keputusan pemilihan website terbaik mahasiswa STIKOM Uyelindo Kupang dengan kriterian: kemampuan coding, minimal error, fitur website, dan desain website. Sistem ini menghasilkan penentuan pemilihan website terbaik dari 75 data yang diuji, diperoleh data alternatif terbaik yaitu Website BJ dengan nilai preferensi 0.80348. Penelitian ini juga telah dilakukan perhitungan menggunakan Confusion Matrix dengan hasil uji akurasi sebesar 89.33%.
Penentuan Titik Lokasi Daerah Rawan Banjir Di Kabupaten Malaka Menggunakan Metode K-Means Clustering Moruk, Fransiskus Xaverius; Boboy, Vito Daniel; Tahuk, Wilhelmina Johana; Kamirsa, Yota Putra; Kaesmetan, Yampi R
Simpatik: Jurnal Sistem Informasi dan Informatika Vol. 3 No. 2 (2023): Desember 2023
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/simpatik.v3i2.2948

Abstract

Banjir di Kabupaten Malaka telah menjadi permasalahan utama dalam kehidupan sosial masyarakat. Pada musim hujan dalam waktu singkat beberapa lokasi mengalami banjir, yang mengakibatkan terhambatnya transportasi, aktivitas serta tidak jarang disertai dengan permasalahan kesehatan. Salah satu upaya untuk membantu lebih mempermudah informasi mengenai zona daerah rawan banjir dengan membuat pemetaan zona daerah rawan banjir menggunakan SIG, software QGIS dengan metode K-Means Clustering. Maka dilakukan digitasi peta kabupaten malaka agar memperoleh hasil pemetaan daerah rawan banjir. Proses pemetaan daerah rawan banjir diambil berdasarkan pengolahan data curah hujan, jenis tanah, lereng dan daerah aliran sungai Kabupaten Malaka. Hasil penelitian di peroleh 5 kelas daerah rawan banjir diantaranya sangat rawan, rawan, terancam, aman dan paling aman dengan perhitungan K-Means Clustering dengan 3 tingkat Cluster. Daerah yang berpotensi sangat rawan banjir adalah daerah yang berada di Kecamatan Malaka  Barat dan wewiku dan sedangkan daerah yang rawan banjir berada di Kecamatan Malaka Tengah dan Weliman. Kesimpulan penelitian tingginya potensi banjir dibeberapa daerah di Kabupaten Malaka selain disebabkan beberapa daerah memiliki curah hujan yang berbeda, juga dipengaruhi oleh jenis tanah, lereng dan aliran sungai.
Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa di SMK 6 Kupang menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Jamung, Maria Susanti; Leosae, Sepriono; Babis, Arjen Yohanes; Mone, Gerry; Kaesmetan, Yampi R
Journal Innovations Computer Science Vol. 3 No. 1 (2024): May 2024
Publisher : Yayasan Kawanad

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56347/jics.v3i1.152

Abstract

Appreciation for students to excel by schools through school committees needs to be given to increase student motivation and enthusiasm for learning. The granting of a committee's money acquisition scholarship is expected to encourage students to continue to improve their achievements. Students receiving school committee scholarships are selected based on certain criteria set by SMK 6 Kupang. However, the selection process that is still manual faces obstacles such as long management and subjectivity in assessment. Therefore, a better alternative system is needed for the management of school committee scholarship recipients. The Analytical Hierarchy Process (AHP) method in the Decision Support System (SPK) can provide the best results so that students who really deserve a scholarship. The decision support system at SMK 6 Kupang determines the recipient of the School Committee scholarship based on criteria such as report cards, academic achievement, and non-academic achievements with the determined assessment weight. The calculation results show the final value based on the ranking, which is 0.3925 for ranking one, 0.2150 for rank two, and 0.1434 for third place. Based on the results of this ranking, a scholarship recipient has been selected in accordance with the established criteria.
Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru Dengan VIKOR Method Menggunakan Simple Weighted Sum Product (WISP) Method Pada SMA Negeri 1 Weluli Wulansari Masan; Yampi R. Kaesmetan
KETIK : Jurnal Informatika Vol. 1 No. 05 (2024): Mei
Publisher : Faatuatua Media Karya

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

Abstract

Penilaian kinerja guru adalah suatu proses untuk mengukur dan mengevaluasi kualitas kinerja seorang guru dalam melaksanakan tugas dan tanggungjawabnya sebagai pendidik. Penilaian kinerja guru juga dilakukan oleh SMA Negeri 1 Weluli untuk mengetahui tingkat kualiatas guru-guru yang ada di sekolah ini. Namun kegiatan penilaian kinerja guru ini masih dilakukan secara sederhana pada lembar penilaian yang masih bersifat konvensional. Untuk mengatasi permasalahan ini maka dibangunlah sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan VIKOR Method menggunakan WISP Method. Metode VIKOR digunakan untuk mendapatkan urutan prioritas kinerja guru berdasarkan jarak terdekat dari solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif, sementara metode WISP digunakan untuk merangkingkan kinerja guru berdasarkan nilai terbobot. Diharapakan SPK ini dapat membantu kepala sekolah dalam pengambilan keputusan bagi guru sesuai hasil penilaian kinerjanya.
Perbandingan Metodedata Encryption Standard (DES) Dan Advanced Encryption Standard (AES) Pada Keamanan Jaringan Komputer Di SMK Willibrodus Betun Yunita Luruk Ulu; Yampi R. Kaesmetan
KETIK : Jurnal Informatika Vol. 1 No. 05 (2024): Mei
Publisher : Faatuatua Media Karya

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

Abstract

Pemenfaatan teknologi informasi telah menjadi bagian integral dari kehidupan sehari-hari, baik itu instasi pendidikan maupun disekolah-sekolah.Salah satunya di SMK Willibrodus Betun. Pertumbuhan penggunaan jaringan komputer dalam lingkungan pendidikan membuka peluang besar untuk akses informasi yang lebih cepat dan berbagai kemudahan.Tujuan keamanan jaringan komputer meliputi perlindungan informasi dari pihak yang tidak berkepentingan dengan tetap memudahkan akses dan penggunaan oleh para pengguna. Keamanan jaringan komputer kini dipandang sebagai salah satu tugas dan masalah penting yang harus diatasi untuk melindungi aset-aset dan informasi.permasalahan utama seperti akses tidak sah,dan serangan cyber lainnya. Salah satu pelindung yang dibutuhkan untuk mendapatkan akses yang aman ketika berhubungan dengan jaringan komputer, baik dari luar internet maupun dari dalam internet dengan cara membuat aturan tertentu pada DES dan AES. Salah satu cara untuk meningkatkan keamanan jaringan komputer yaitu melalui penggunaan metode enkripsi data. Seperti metode Data Encryption Standard (DES) dan AES (Advanced Encryption Standard).Tujuan utama dari penelitian ini yaitu Mengidentifikasi perbedaan keamanan antara metode Data Encryption Standard (DES) dan Advanced Encryption Standard (AES) dalam konteks jaringan komputer di SMK Willibrodus Betun. Bertujuan untuk memahami tingkat keamanan relatif dari masing-masing metode enkripsi data dan menentukan mana yang lebih cocok untuk diterapkan dalam lingkungan jaringan komputer.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN CERDAS SPASIAL STUNTING DI PROVINSI NTT DENGAN DEEP LEARNING Kaesmetan, Yampi R; Manik, Fuzy Yustika
HOAQ (High Education of Organization Archive Quality) : Jurnal Teknologi Informasi Vol. 15 No. 2 (2024): Jurnal HOAQ - Teknologi Informasi
Publisher : STIKOM Uyelindo Kupang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52972/hoaq.vol15no2.p88-99

Abstract

Stunting, sebagai masalah kesehatan masyarakat yang kompleks, terus menjadi perhatian serius di Provinsi Nusa Tenggara Timur (NTT). Untuk mengatasi tantangan ini, pengembangan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang cerdas dan responsif terhadap aspek spasial menjadi esensial. Dalam konteks ini, kami mengusulkan sebuah sistem inovatif yang mengintegrasikan Deep Learning dengan SPK untuk menangani masalah stunting di NTT. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan Cerdas Spasial (SPKCS) dengan menggunakan metode Moora dan Vikor yang memberikan pemahaman yang lebih baik tentang faktor-faktor spasial yang berkaitan dengan kejadian stunting di NTT. Dengan mengunakan pendekatan data spasial, termasuk data geografis, demografis, dan lingkungan, untuk menerapkan teknik Deep Learning untuk menganalisis pola spasial yang kompleks. Metodologi penelitian melibatkan pengumpulan data spasial dari berbagai sumber, termasuk data survei kesehatan masyarakat, data geografis, dan data lingkungan. Selanjutnya dengan penerapan MOORA dan VIKOR dan juga menggunakan Deep Learning, dengan CNN, RNN dan LSTM untuk mengolah data dan mengidentifikasi pola spasial yang berkaitan dengan kejadian stunting. Hasil dari penelitian ini menghasillan pemetaan spasial dengan nilai prefelensi stunting di NTT. Dengan nilai rata-rata pada  Sensitivitas 84,05%, Spesitivitas 83,12%, Accuracy 83,55%.   Stunting, as a complex public health problem, continues to be a serious concern in East Nusa Tenggara (NTT) Province. To address this challenge, the development of an intelligent and spatially responsive Decision Support System (SDM) is essential. In this context, we propose an innovative system that integrates Deep Learning with GIS to address the problem of stunting in NTT. This research aims to develop a Spatially Intelligent Decision Support System (SPKCS) using the Moora and Vikor methods that provides a better understanding of the spatial factors associated with the incidence of stunting in NTT. By using spatial data approaches, including geographic, demographic, and environmental data, to apply Deep Learning techniques to analyze complex spatial patterns. The research methodology involved collecting spatial data from various sources, including public health survey data, geographic data, and environmental data. Furthermore, the application of MOORA and VIKOR and also using Deep Learning, with CNN, RNN and LSTM to process the data and identify spatial patterns related to the incidence of stunting. The results of this study resulted in spatial mapping with stunting prevalence values in NTT. With an average value on Sensitivity 84.05%, Specitivity 83.12%, Accuracy 83.55%.  
Klasifikasi Citra Digital Bumbu dan Rempah Dengan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Rexion Alondeo Boimau; Yampi R. Kaesmetan
Repeater : Publikasi Teknik Informatika dan Jaringan Vol. 2 No. 3 (2024): Juli : Repeater : Publikasi Teknik Informatika dan Jaringan
Publisher : Asosiasi Riset Teknik Elektro dan Informatika Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62951/repeater.v2i3.81

Abstract

Attention to spices and flavorings among the younger generation is still low. The strategy that can be used to overcome this problem is a programmed and computerized arrangement of spices and flavorings using Convolutional Neural Network (CNN) calculations. In this exploration there are 300 images of spices and flavors which will be characterized into 3 classifications. Namely ginseng, ginger and galangal. Information in each classification is divided into two, namely preparation information and testing information with a proportion of 80%: 20%. The CNN model used in computerized grouping of spice and flavor images is a model with 2 convolutional layers, where the first convolutional layer has 10 channels and the second convolutional layer has 20 channels. Each channel has a 3x3 portion frame. The channel size in the pooling layer is 3x3 and the number of neurons in the secret layer is 10. The actuation capability in the convolutional layer and secret layer is tanh, and the actuation capability in the result layer is softmax. In this model, the accuracy of preparation information is 0.9875 and the loss value is 0.0769. The precision of the test data is 0.85 and the loss value is 0.4773. Meanwhile, testing new information with 3 images for each classification resulted in an accuracy of 88.89%.
Co-Authors Abraham Do Hina Abubakar, Muhammad A. Alfayet, Teofano E.D Andrew Delfistian Dethan Anindya, Fazha Safha Atfandianus Ewal Azahra Imran, Fatimah Azis, Mayang Fitrylia Babis, Arjen Yohanes Bajuri, Miftahul K Bastian Jumilton Lenggu Beda, Helena Bendi, Muhammad Indra Boboy, Vito Daniel Boling, Angel Agustina Delfince Toleu Desty A. Bekuliu Dinda Ayusma Tonael Djawas, Julaica F. Dominggus Mangngi Edwin Ariesto Umbu Malahina Elisabeth Kolastriwan Romanda Endang Oekolos Fahik, Ferdinandus Febianus Asa Frans, Harry Wolter Fryonanda, Harfebi Fua, Andreas Curtis Hopper Fuzy Yustika Manik, Fuzy Yustika Ginting, Rudolf F.A. Handul, Yohanes Janssen Helena dorothea Mbura Henakin, Yohanes Bala Jamung, Maria Susanti Jekonia Nelchika Titing Jusrianto A Johannis Kamirsa, Yota Putra Katihara, Gustaf Karel Kehi, Balthasar Kembo, Emanuel Kristiano Kolihar, Reflon Paskah Komba, Clarisa La Beu, Dian Nurcahyani Ladopurab, Yohana Uba Lae, Archangela Cornelia Laoe, Desly sabatini Latuan, Franklyn Priscian Leosae, Sepriono Linus Evrianus Ama Kean Maria Claris Salzano Nurak Maria Yohana Gabriela Sasi Marlinda Vasty Overbeek Marlinda Vasty Overbeek Martin Ch. Liufeto Matulessy, Junus Yosia Eran Saktriawan Melania Zemil Meliana O Meo Mone, Bintang Vieshe Mone, Gerry Moruk, Fransiskus Xaverius Mutty, Nanda Gracenda Christina naikteas, maria rosalinda Nawa, Yesaya Laga Ndun, Alfrend Nelci Non nenometa, elike adielwin Nesi, Maria Yunita Nimrot Doke Para Nindy Aulia Safirah Nono, Mariana Selvia Owa, Frederikus Mantolda Dede Penlaana, Vania Serafin Pua geno, Muhamad Nazhif Zuhri Putra Prawira Yohanes Puka Rafael, Simpati Gamalio Rasti Lani Rexion Alondeo Boimau Reynaldo Behar Rihi, Ivana Ristiana Betris Tosi Rosid, Achmat Saban, Aryandi Sanrina Natalia Evelin Tolan Saputri, Nur Azizah Indah Sayyid Ahmad Wisak Selan, Frederikus Wanforsan Reynaldy Sten Dofanky Mooy Tahuk, Wilhelmina Johana Tefa, Sepri Vito Daniel Boboy Vladimir Juino Jago Uko, Christianus Wole, Jernianti Susanti Wulansari Masan Yafet Balan Yesaya Laga Nawa Yoman Berchmans Yunita Luruk Ulu Yustina Bete Dos Santos Yusuf Elpontus Tanaem