Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
8.891
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Publikasi Pendidikan JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Jurnal Simantec Jurnal Ilmiah Kursor Scan : Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Proceeding International Conference on Information Technology and Business Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) International Journal of Advances in Intelligent Informatics Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Jurnal Sistem Informasi dan Bisnis Cerdas Format : Jurnal Imiah Teknik Informatika Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer J-Dinamika: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Journal of Information Systems and Informatics bit-Tech Journal of Robotics and Control (JRC) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jifosi Indonesian Journal of Data and Science Nusantara Science and Technology Proceedings SINTA Journal (Science, Technology, and Agricultural) Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesia Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta Jurnal Teknologi dan Manajemen International Journal Of Computer, Network Security and Information System (IJCONSIST) Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Literasi Nusantara Prosiding Seminar Nasional Sisfotek (Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Teknik: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Jupiter: Publikasi Ilmu Keteknikan Industri, Teknik Elektro dan Informatika Router : Jurnal Teknik Informatika dan Terapan Modem : Jurnal Informatika dan Sains Teknologi Neptunus: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Mars: Jurnal Teknik Mesin, Industri, Elektro dan Ilmu Komputer Uranus: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro, Sains dan Informatika Router : Jurnal Teknik Informatika dan Terapan
Eva Yulia Puspaningrum
Department Of Informatics, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur, Jl. Raya Rungkut Madya, Surabaya, Indonesia
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Physics Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 92 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 92 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Analisis Fitur Pada Citra Gestur Tangan Sistem Isyarat Bahasa Indonesia Merdin Risalul Abrori; Fetty Tri Anggraeny; Eva Yulia Puspaningrum
FORMAT Vol 12, No 2 (2023)
Publisher : Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/format.2023.v12.i2.010

Abstract

Implementasi pengenalan gestur tangan telah banyak digunakan pada interaksi manusia dan komputer dekade terakhir ini. Implementasi pengenalan gestur tangan dapat meliputi banyak bidang, mulai dari bidang hiburan hingga bidang kesehatan atau medis. Untuk menghasilkan pengenalan gestur tangan yang baik, tentunya dibutuhkan penggunaan fitur yang tepat. Penelitian ini bertujuan menganalisis fitur dari citra statik gestur tangan agar dapat diimplemetasikan pada perangkat gawai tanpa menggunakan perangkat khusus. Pada penelitian sebelumnya fitur yang digunakan pada pengenalan gestur tangan berupa arah jari, panjang jari, posisi sendi, jarak ujung jari terhadap telapak tangan, sudut antar sendi-sendi jari berdekatan, serta sudut antara telapak tangan, pangkal jari, dan ujung jari. Berdasarkan penelitian terdahulu tersebut, diusulkan metode adalah dengan menggunakan fitur jarak, sudut, dan kuadran. Dataset yang digunakan berupa 528 data citra gestur tangan alfabet SIBI. Pengujian dilakukan dengan perangkat lunak WEKA menggunakan algoritme Naive Bayes, K-Nearest Neighbor(KNN), Neural Network, Support-Vector Machine (SVM), dan C4.5. Algoritme-algoritme tersebut dipilih karena dinilai memiliki karakteristik serta kebutuhan dataset yang berbeda sehingga pengujian fitur yang diusulkan dapat dilakukan secara menyeluruh. Metode K-fold cross validation digunakan pada pengujian untuk mengetahui akurasi terbaik. Hasil yang didapat adalah gabungan dari fitur jarak, sudut, dan kuadran dinilai palin baik diterapkan dengan akurasi tertinggi sebesar 60%.
PEMBUATAN MODEL DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI INFEKSI PENYAKIT COVID 19 DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER Yogie Wilvren Saragih; Samuel Krispama Lumbantoruan; Ali Muhhamad Saleh Baaboud; Eva Yulia Puspaningrum
Jurnal Manajamen Informatika Jayakarta Vol 3 No 3 (2023): JMI Jayakarta (Juli 2023)
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jmijayakarta.v3i3.1114

Abstract

Pandemi Covid-19 telah menjadi masalah kesehatan masyarakat yang kompleks dan membutuhkan pemrosesan cepat dan kerja sama solusi di berbagai bidang. Teknik preprocessing data digunakan untuk membersihkan data dan menghilangkan outlier dan noise. Algoritma Naive Bayes kemudian diterapkan untuk penambangan data untuk mengklasifikasikan kasus positif dan negatif dan mengelompokkan data berdasarkan fitur-fiturnya.Hasilnya menunjukkan keefektifan algoritma Naive Bayes dalam penambangan data Covid-19, dengan akurasi tinggi dalam mengklasifikasikan kasus positif dan negatif. Analisis pengelompokan juga mengungkapkan perbedaan signifikan kasus Covid19 antar provinsi di Indonesia.Hasilnya dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan oleh pemerintah dan masyarakat dalam penanganan pandemi Covid-19 di Indonesia.
IMPLEMENTASI METODE TF-IDF DAN ALGORITMA NAIVE BAYES DALAM APLIKASI DIABETIC BERBASIS ANDROID I Wayan Alston Argodi; Eva Yulia Puspaningrum; Muhammad Muharrom Al Haromainy
Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Vol. 3 No. 2 (2023): Juli : Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer
Publisher : Pusat Riset dan Inovasi Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/teknik.v3i2.2009

Abstract

Diabetes is a serious disease that occurs when the pancreas does not produce enough insulin as a hormone that regulates blood sugar in the body. This disease also has an impact on health. This research builds an Android-based application called Diabetic to help classify and provide information related to diabetes and analyze the performance of the Term Frequency Inverse Document Frequency method and the Naive Bayes algorithm. The Term Frequency Inverse Document Frequency method is a technique for calculating the presence of words in a collection of documents by creating document vectors. The Naive Bayes algorithm is an algorithm that uses probability to solve a classification case. This algorithm has an efficient and fast calculation. Based on this research, it is known that the Naive Bayes Algorithm produces an accuracy of 66% by taking a computation time of 39 seconds with a memory consumption of 80 to 351 mb.
Analisa Penggunaan Content Management System (CMS) Dalam Pembuatan Website Sekolah Untuk Meningkatkan Kompetensi Guru Puspaningrum, Eva Yulia
Publikasi Pendidikan Vol 13, No 3 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26858/publikan.v13i3.39264

Abstract

Salah satu media profiling sekolah adalah dalam bentuk website sekolah. Website sekolah digunakan sebagai sarana (media) untuk memperkenalkan diri, menginformasikan fasilitas sekolah, serta keunggulan lain yang dimiliki oleh sekolah. KB-TK Agripina adalah salah satu sekolah yang berada di Surabaya. Sekolah ini belum memiliki website yang menjadi media profile sekolah. Tujuan dari pengabdian masyarakat ini adalah memberikan pengetahuan dan ketrampilan Guru dalam membuat dan mengelola website berbasis Content Management System (CMS). Dengan menggunkaan website berbasis CMS diharapkan dapat menghasilkan website yang bersifat dinamis, sehingga lebih mudah digunakan dan dapat disesuaikan kontennya. Metode yang digunakan adalah dalam bentuk pelatihan dan penyuluhan yang disertai dengan praktik dalam pembuatan website berbasis CMS. Hasil Evaluasi menggunakan perhitungan kuantitatif dengan memberikan kuisioner terhadap guru-guru untuk mengetahui tingkat penerimaan pengguna terhadap website CMS. Dari Analisa yang di dapatkan website berbasis CMS ini memiliki pengaruh positif pada 3 variabel, yaitu persepsi kemudahan pengguna 83% persepsi kebermanfaatan 66% dan penerimaan teknologi 83%. Hal ini menunjukkan bahwa website berbasis CMS dapat digunakan dengan mudah dan dapat dimanfaatkan dalam mengembangkan media profiling sekolah
Implemantasi Sistem Monitoring Aktivitas dan Perkembangan Anak (SIMAPA) Pada KB-TK Agripina Surabaya Puspaningrum, Eva Yulia; Satria Yudha Kartika , Dhian; Vita Via, Yisti; Prakarsa Mandyartha, Eka; Maulana, Hendra; Wiji Utami, Hapsari
J-Dinamika : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol 8 No 3 (2023): Desember
Publisher : Politeknik Negeri Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25047/j-dinamika.v8i1.4287

Abstract

Kelompok Belajar (KB) dan Taman Kanak-Kanak (TK) adalah jenjang pendidikan awal yang dirancang untuk anak usia 4-6 tahun sebelum masuk jenjang pendidikan dasar. Pada masa tersebut perkembangan anak sangat cepat dan signifikan. Oleh karena itu, penting untuk memantau perkembangan anak agar dapat memberi dukungan dan stimulasi yang tepat. KB-TK menjadi tempat yang penting bagi perkembangan anak sekaligus menjadi awal bagi anak-anak untuk belajar, bermain, dan bersosial. KB-TK Agripina Surabaya merupakan salah satu KB-TK di Surabaya yang dipercaya orang tua dalam memberikan pendidikan awal pada anak-anak mereka. Selama ini KB-TK Agripina memberikan laporan pertumbuhan anak dengan memberikan buku pendamping yang diberikan tiap 3 bukan dan 6 bulan. Buku tersebut belum dapat menciptakan pengawasan yang seimbang antara sekolah dengan orangtua, mengingat perkembangan anak harus diketahui orang tua setiap harinya. Hal tersebut menyebabkan proses monitoring aktivitas dan perkembangan anak kurang optimal. Dengan perkembangan teknologi, KB-TK Agirpina dapat meningkatkan pelayanan pengelolaan data monitoring dengan mengimplementasikan Sistem Monitoring Aktivitas dan Perkembanngan Anak (SIMAPA). Sistem ini dibuat untuk membantu guru untuk melakukan dokumentasi kegiatan siswa dan membantu orang tua dalam memantau aktivitas dan perkembangan anak mereka saat di sekolah. Dengan adanya sistem ini dapat membantu orang tua dalam memberikan dukungan dan stimulus yang tepat saat anak berada di rumah. Monitoring yang dilakukan berupa monitoring harian, bulanan dan semesteran. Sistem ini memiliki System Usability Scale dengan Acceptability Scale-nya adalah Good atau Baik
Comparison of K-Nearest Neighbor and Decision Tree Methods using Principal Component Analysis Technique in Heart Disease Classification Al Danny Rian Wibisono; Syahrul Hidayat; Humam Maulana Tsubasanofa Ramadhan; Eva Yulia Puspaningrum
Indonesian Journal of Data and Science Vol. 4 No. 2 (2023): Indonesian Journal of Data and Science
Publisher : yocto brain

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56705/ijodas.v4i2.70

Abstract

Heart disease has become a global health issue that can threaten anyone, regardless of age. Numerous research efforts have been made to develop classification methods that can aid in diagnosing heart disease. In this study, we compared two classification methods, namely K-Nearest Neighbor (KNN) and Decision Tree, by applying Principal Component Analysis (PCA) technique to the heart disease classification. The dataset used contains relevant clinical attributes. After analyzing the dataset and performing data preprocessing, we applied PCA to reduce the dataset's dimensions. PCA models with KNN and Decision Tree were implemented and evaluated using performance metrics such as Confusion Matrix, F1 Score, and Accuracy. The analysis results showed that the PCA model with Decision Tree outperformed the PCA model with KNN in terms of accuracy. The Decision Tree model successfully classified all data correctly, while KNN had some misclassifications. This research recommends using the PCA model with Decision Tree for heart disease classification with the best performance. However, further research with larger datasets is needed for a deeper understanding
SIMAPA System Testing Using Alpha and Beta Tests Puspaningrum , Eva Yulia; Yudha K., Dhian Satria; Utami, Hapsari Wiji; Via, Yisti Vita; Mandyartha, Eka Prakarsa; Maulana, Hendra
Nusantara Science and Technology Proceedings 8th International Seminar of Research Month 2023
Publisher : Future Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11594/nstp.2024.4133

Abstract

The SIMAPA system is a system for monitoring children's activities and development which is implemented at KB-TK Agripina Surabaya. The SIMAPA system has been designed using system development, namely SDLC (System Development Life Cycle). The system can be declared valid and by what is expected if testing has been carried out. An application can be tested using collaborative alpha and beta testing using the black box method. Alpha testing is carried out to see whether all systems can run well and is carried out by the system manufacturer. Meanwhile, in beta testing, the party who will assess the system is the user or people who are not involved in creating the system. This testing is carried out by distributing questionnaires to several users to assess the application that has been built. The questionnaire contains questions about the system being built so that it can be concluded whether the application is by the objectives. The results of the Beta test with 6 questions about the system obtained good results with an average score of 92%. so that the system built is by what is expected.
Testing of the Monitoring and Evaluation System for Subsidized Fertilizer using the Black Box Method Rizki, Agung Mustika; Puspaningrum, Eva Yulia; Indrawanti, Annisaa Sri; Adityawan, Firza Prima
Nusantara Science and Technology Proceedings 8th International Seminar of Research Month 2023
Publisher : Future Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11594/nstp.2024.4163

Abstract

Evaluation and monitoring of subsidized fertilizer is needed by the Food and Agriculture Security Service to control the distribution of subsidized fertilizer. To make it easier to monitor fertilizer distribution, an information system was created that can control and monitor fertilizer supplies and distribution. At the system needs analysis stage there are several procedures related to users in the system including farmers, distributors, extension workers, and the department itself. The evaluation and monitoring system was built using the waterfall method with needs analysis, design, implementation, testing, and maintenance. At the trial stage, system testing will be carried out using the black box testing method. Testing using black box testing aims to find out errors that occur when the system is used by the end user. From the results of testing using the black box method, it was found that the functionality of the system was running well.
Analyzing the Relationship Between Meteorological Parameters and Electric Energy Consumption Using Support Vector Machine and Cooling Degree Days Algorithm Azizah, Nabila Wafiqotul; Puspaningrum, Eva Yulia; Mas Diyasa, I Gede Susrama Susrama
Journal of Information System and Informatics Vol 6 No 2 (2024): June
Publisher : Asosiasi Doktor Sistem Informasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51519/journalisi.v6i2.719

Abstract

Nowadays, electricity is increasing rapidly. This increase is caused by several factors, one of which is meteorological factors. Meteorological parameters have various types, but this research uses three types in the form of temperature, humidity, and wind speed. The selection of these three types is due to the fact that they have a very close relationship with human life. In line with that, this research uses datasets obtained from the official websites of BMKG (Meteorology, Climatology and Geophysics Agency) and PLN (State Electricity Company). On this occasion, researchers used several methods, namely Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), Cooling Degree Days (CDD), and Support Vector Machine (SVM). The CRISP-DM method is useful for describing the data mining cycle so that the process can be more organized. The SVM algorithm is useful for predicting electricity consumption based on meteorological parameters in January to April 2024, while the CDD method is useful for knowing the correlation of meteorological parameters to electricity consumption in winter. In line with this, this research produces predictions of electricity consumption based on meteorological parameters in January 2024 to April 2024 with an average range of 20.9 Watts per day. In addition, trends and predictions during model evaluation obtained a precision value of 0.796, recall of 0.793, F1 score of 0.793, MAPE of 17.2%, RMSE of 0.41, MAE of 0.167 and accurate of 0.98. These values indicate that the performance of the accuracy model is very high.
PERBANDINGAN KINERJA KERNEL LINEAR DAN RBF SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA KAI ACCESS PADA GOOGLE PLAY STORE Rizqi Mar'atus Sholiihah, Eka; Susrama Mas Diyasa, I Gede; Yulia Puspaningrum, Eva
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i1.8800

Abstract

Aplikasi KAI Access, yang merupakan platform pembelian tiket online milik PT Kereta Api Indonesia (Persero), dapat diunduh melalui berbagai platform seperti Google Play Store. Ulasan pengguna aplikasi KAI Access di Google Play Store akan membentuk persepsi pengguna terkait aplikasi. Untuk memahami ulasan atau mendeteksi sentimen yang diberikan pengguna terhadap aplikasi, penting dilakukan suatu teknik pengolahan data yang disebut sebagai teknik analisis sentimen. Analisis sentimen dengan menggunakan algoritma support vector machine (SVM), diterapkan pada ulasan KAI Access di Google Play Store dalam penelitian ini. Tujuan dari penelitian ini adalah mengukur performa algoritma SVM dengan kernel linear dan kernel RBF dalam mengklasifikasikan sentimen menjadi dua kelas, yaitu positif dan negatif. Sebanyak 10.000 data ulasan aplikasi KAI Access di Google Play Store digunakan dalam penelitian ini. Hasil pengujian menunjukkan bahwa SVM Kernel Linear mampu menghasilkan model analisis sentimen dengan akurasi tertinggi sebesar 83,1%, sementara SVM Kernel RBF mampu mencapai akurasi tertinggi sebesar 86,1%.
Co-Authors Abiyan Naufal Hilmi Achmad Junaidi Adityawan, Firza Prima Adyani, Adelia Putri Afina Lina Nurlaili Agung Mujiono, Alfinas Agung Mustika Rizki Agung Mustika Rizki, Agung Mustika Ahmad Fahry Hamidy Ahmad Hilman Dani Akbar, Fawwaz Ali Al Danny Rian Wibisono Ali Muhhamad Saleh Baaboud Andhika Ahnaf Daniswara Andreas Nugroho Sihananto Annisaa Sri Indrawanti annisaa sri indrawanti annisaa sri indrawanti Anny Yuniarti Aqsa Prima Cahya Ariani, Dian Dwi Ariyono Setiawan Aryananda, Rangga Laksana Aswan Aswan Attaqwa, Syukur Iman Awang, Mohd Khalid Az-Zahro', Syaikhhanun Nabila Azizah, Nabila Wafiqotul Bagus Sutikno Putra Basuki Rahmat Basuki Rahmat Basuki Rahmat Masdi Siduppa Bimantara, Candra Kusuma Muhammad Budi Nugroho Budi Nugroho Budi Nugroho Budi Nugroho Chafid, M Putih Daniswara, Sena Devan Cakra Mudra Wijaya Dewi, Deshinta Arrova Dhian Satria Yudha K. Dimas Saputra Diyasa, I Gede Susrama Mas Dwi Anggraeni, Shinta Dwiki Aditama Supangkat Eka Prakarsa Mandyartha Eka Prakarsa Mandyartha, Eka Elzandy, Imeldha Etniko Siagian, Pangestu Sandya Fahmi Al Hafidz, Achmad Fara Disa Durry Faris Syaifulloh Farkhan, Farkhan Fetty Tri Anggraeny Firyal Wishal Nabili Firza Prima Aditiawan Firza Prima Adityawan Firza Prima Adityawan Fitri Rahmawati Hadi, Surjo Hapsari Wiji Utami Hasby Bik, Ahmad Henni Endah Wahanani Humairah, Sayyidah Humam Maulana Tsubasanofa Ramadhan I Gede Susrama Mas Diyasa I Gede Susrama Mas Diyasa I Nyoman Sujana I Wayan Alston Argodi Idhana, Ilham Ainur indrawanti, annisaa sri Karim, Mohammad Daniel Sulthonul Kartini Kartini Lestari, Kusmiyati Lina Nurlaili, Afina M. Syahrul Munir, M. Syahrul Mada Lazuardi Nazilly Made Hanindia Prami Swari Mandyartha, Eka Prakarsa Manggala, Herwantoro Arya Marchel Adias Pradana Maulana, Hendra Merdin Risalul Abrori Moch. Hatta Mohammad Idhom Muhammad Asyraf Muhammad Fernanda Naufal Fathoni Muhammad Misbachuddin Muhammad Muharrom Al Haromainy Muhammad Syafril Hidayat Nabilah, Qonitah Jihan Nanik Suciati Noor Fitria Azzahra Nugroho, Budi Nugroho, Budi Nugroho, Budi Nurcahyo, Syai'in Bayu Nurul Taukid, Mochamad Pallawabonang, Mahabintang Pratama Wirya Atmaja Pratama, Gede Ardi Prisheila Dharmawan, Diaz Putra, Chrystia Aji Putra, Riza Satria Putri, Desya Ristya Retno Mumpuni Rizki, Agung Mustika Rizqi Mar'atus Sholiihah, Eka Royan Fajar Sultoni S J Saputra, Wahyu Safira, Dwi Putri Salsabilah, Andini Fitriyah Samuel Krispama Lumbantoruan Saputra, Raka Aji Saputra, Wahyu S J Saputra, Wahyu S J Saputra, Wahyu S. J. Saputra, Wahyu S.J. Satria Yudha Kartika , Dhian Shawn Hafizh Adefrid Pietersz Shofiya Syidada Sukendah, Sukendah Sunarko, Victor Immanuel Surjohadi, Surjohadi Susrama Mas Diyasa, I Gede Syahrul Hidayat Syaifullah JS, Wahyu Taruna Ardianto Tataq Distasianto Utami, Hapsari Wiji Vita Via, Yisti Wafiqotul Azizah, Nabila Wahyu Caesarendra Wahyu Dwi Lestari Wahyu S.J. Saputra Wahyu Syaifullah Jauharis Saputra Wan Awang, Wan Suryani Wan Suryani Wan Awang Widiastuty, Riana Retno Wiji Utami, Hapsari Yisti Vita Via Yisti Vita Via Yogie Wilvren Saragih Yudha K., Dhian Satria Yudhistira Nanda Kumala YUSMI NUR AINI Zacky Yaser Malik Gumiwang Zalfa Ibtisamah Arishandy ZAMAZANI, ZAIN MUZADID Zuhriyah, Sitti