Claim Missing Document
Check
Articles

METODE TWO STAGE LEAST SQUARE DALAM MENGANALISIS FAKTOR YANG MEMPENGARUHI IPM DAN KEMISKINAN Ramadhan, Nanda; Satyahadewi, Neva; Perdana, Hendra
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 2 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v14i2.91958

Abstract

IPM adalah suatu metode pengukuran dengan perbandingan dari harapan hidup, melek huruf, pendidikan dan standar hidup untuk semua negara seluruh dunia. IPM merupakan indikator penting dalam mengukur kualitas hidup masyarakat yang di pengaruhi oleh faktor-faktor seperti pendidikan, kesehatan, dan pendapatan. Sementara itu, kemiskinan juga dipengaruhi oleh berbagai variabel ekonomi dan sosial yang sering kali berinteraksi dengan IPM. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan simultan antara Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan kemiskinan di Kalimantan Barat serta faktor-faktor yang memengaruhi keduanya menggunakan metode Two Stage Least Square (2SLS). Data sekunder yang digunakan mencakup 14 kabupaten/kota di Kalimantan Barat pada periode 2021-2023, dengan variabel endogen berupa IPM dan kemiskinan serta variabel eksogen seperti pengeluaran per kapita, tingkat pengangguran terbuka, angka harapan hidup, rata-rata lama sekolah, dan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). Analisis dilakukan menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS) untuk uji signifikansi, dilanjutkan dengan uji asumsi klasik untuk memastikan model regresi memenuhi kriteria. Tahapan terakhir adalah estimasi parameter menggunakan metode Two Stage Least Square (2SLS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa hanya tingkat pengangguran terbuka yang memiliki pengaruh signifikan terhdapat peningkatan Kemiskinan, sementara IPM dipengaruhi secara signifikan oleh semua variabel yang digunakan. Penelitian ini memberikan wawasan penting dalam pengambilan kebijakan untuk meningkatkan kualitas pembangunan manusia dan mengurangi kemiskinan di Kalimantan Barat.  Kata Kunci : ekonomi, simultan, tingkat pengangguran terbuka
PENENTUAN JUMLAH CLUSTER OPTIMUM PADA PENGELOMPOKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR PENDIDIKAN TINGKAT SMA Rahmadanti, Putri; Martha, Shantika; Satyahadewi, Neva
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 2 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v14i2.92351

Abstract

Pendidikan merupakan aspek penting terkait dengan sumber daya manusia dan tentunya memiliki peran penting dalam upaya meningkatkan pembangunan nasional. Pada dasarnya pemerataan pendidikan sangat krusial untuk meningkatkan pendidikan di Indonesia. Indonesia yang terdiri dari banyak provinsi dengan beragam kondisi menjadikan perlu dilakukan pengelompokan terhadap pendidikan pada tiap daerah. Analisis cluster ialah teknik analisis statistik multivariat yang melakukan pengelompokan berdasarkan atas kesamaan karakteristik antar tiap objeknya. Tujuan penelitian ini adalah penentuan jumlah cluster optimum dengan metode Silhouette Coefficient untuk mengelompokkan provinsi di Indonesia berdasarkan indikator pendidikan tingkat SMA/sederajat. Data indikator pendidikan tingkat SMA/sederajat yang terdiri dari 11 variabel dari 34 provinsi di Indonesia digunakan dalam penelitian ini. Tahapan penelitian ini meliputi pengelompokan dengan menggunakan metode Ward dan dilanjutkan dengan proses penentuan jumlah cluster optimum dengan metode Silhouette Coefficient. Berdasarkan analisis yang telah dilakukan dengan mengelompokkan tingkat pendidikan di Indonesia, diperoleh cluster optimum berdasarkan indikator pendidikan tingkat SMA/sederajat, yaitu berjumlah 3 cluster dengan nilai Silhouette Coefficient yaitu bernilai 0,248. Cluster ke-1 merupakan cluster dengan tingkat pendidikan tinggi terdiri dari 8 provinsi yang didominasi dengan provinsi yang berada di Pulau Jawa. Kemudian cluster ke-2 sebagai cluster dengan tingkat pendidikan sedang terdiri dari 25 provinsi yang merupakan cluster terbesar yang mewakili sebagian besar wilayah di Indonesia. Serta cluster ke-3 sebagai cluster dengan tingkat pendidikan rendah hanya terdiri dari Provinsi Papua yang menunjukkan kesenjangan pendidikan yang signifikan.  Kata Kunci : Jarak Euclidean, Metode Ward, Silhouette Coefficient, Z-Score.
OPTIMALISASI MODEL GRADIENT BOOSTING MACHINE DENGAN GRID SEARCH UNTUK MENENTUKAN KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT BANK Ramadhania, Wahida; Satyahadewi, Neva; Imro’ah, Nurfitri
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 1 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v14i1.91908

Abstract

Pengambilan keputusan dalam menentukan kelayakan pemberian kredit melibatkan berbagai faktor kompleks seperti riwayat kredit, pendapatan pekerjaan, dan jumlah tanggungan. Tujuan dari penelitian ini ialah menentukan tingkat akurasi model Gradient Boosting Machine (GBM) menggunakan teknik optimasi parameter dengan Grid Search untuk menganalisis hasil klasifikasi kelayakan pemberian kredit. Pendekatan yang digunakan termasuk dalam metode supervised learning. Supervised Learning merupakan salah satu pembelajaran mesin yang bertujuan untuk menyelesaikan masalah seperti klasifikasi dengan mengindentifikasi variabel target menggunakan model hasil pelatihan dari data berkategori. GBM merupakan salah satu algoritma klasifikasi supervised learning berbasis decision tree. Permasalahan pada GBM adalah kecenderungan mengalami overfitting yang disebabkan oleh pengaturan hyperparameter yang tidak optimal. Hal ini dapat diatasi dengan teknik optimasi parameter seperti grid search. Data yang digunakan yaitu data historis nasabah yang berasal dari website www.kaggle.com sebanyak 730 data debitur dengan 162 pinjaman yang disetujui dan 568 pinjaman tidak disetujui. Langkah penelitian yang pertama yaitu preprocessing data, kemudian membagi data menjadi data training dan data testing dengan proporsi 80:20, menangani imbalance class pada data training menggunakan Random Oversampling (ROS), membuat model GBM tanpa grid search dan model GBM menggunakan grid search. Hasil penelitian didapatkan akurasi model GBM tanpa grid search yaitu sebesar 83,43% sedangkan akurasi model GBM dengan grid search diperoleh sebesar 95,15%. Hal ini menunjukkan bahwa metode GBM menggunakan optimasi grid search menghasilkan kinerja yang lebih baik dibandingkan tanpa optimasi.  Kata Kunci : ROS, Optimasi Parameter, Supervised Learning
IMPLEMENTASI METODE MOORA DALAM KEPUTUSAN PEMILIHAN APLIKASI INVESTASI TERBAIK Margaretha, Ledy Claudia; Perdana, Hendra; Satyahadewi, Neva
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 1 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v14i1.91813

Abstract

Investasi merupakan salah satu cara mencapai kebebasan finansial. Adanya aplikasi investasi memudahkan investor berinvestasi di mana dan kapan saja dengan smartphone dan internet. Namun, investor sering kali menghadapi kesulitan dalam memilih aplikasi yang sesuai dengan tujuan dan risikonya. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang mampu merekomendasikan aplikasi investasi dengan efektif. Sistem Pendukung Keputusan diciptakan untuk mendukung pengambilan keputusan dengan memilih dari berbagai alternatif keputusan yang ada. Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan metode MOORA sebagai salah satu metode sistem pengambilan keputusan dalam membantu calon investor untuk memilih aplikasi investasi terbaik dengan mempertimbangkan berbagai kriteria sebagai parameter penilaian penentuan aplikasi investasi. Data yang digunakan sebagai alternatif adalah aplikasi investasi yang tergolong pada bidang keuangan dari Google Play Store yaitu Bibit, Ajaib, Stockbit, IPOT, Bareksa, dan Pluang. Kriteria - kriteria sebagai parameter penentu aplikasi investasi terbaik yaitu Jumlah Instrumen Investasi, Rating Aplikasi, Minimal Investasi, Peringkat Aplikasi, dan Besar Aplikasi. Analisis data dimulai dari menginput data, menentukan jenis kriteria, konversi data, menentukan bobot kriteria, membuat matriks keputusan, normalisasi matriks, optimasi matriks, menentukan nilai akhir metode MOORA, dan interpretasi dari hasil ranking. Dari hasil analisis, diperoleh bahwa alternatif A1 yaitu Bibit memperoleh nilai tertinggi sebesar 0,243 sehingga menjadikan Bibit sebagai aplikasi investasi yang paling direkomendasikan.  Kata Kunci : Aplikasi Investasi, MOORA, Sistem Pengambilan Keputusan.
Penerapan Hukum Mortalita Makeham untuk Perhitungan Dana Tabarru’ Dengan Metode Cost of Insurance Atikasari, Awang; Satyahadewi, Neva; perdana, hendra
Equiva Journal Vol 1 No 1 (2023)
Publisher : Jurusan Matematika dan Teknologi Informasi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35718/equiva.v1i1.746

Abstract

Dana tabarru’ adalah dana kebajikan dengan niat ikhlas untuk tujuan saling membantu diantara sesama peserta asuransi syariah, apabila ada diantaranya yang mendapat musibah. Berdasarkan pengelolaan dana asuransi syariah dibagi menjadi dua, yaitu asuransi unsur tabungan (saving) dan asuransi tanpa unsur tabungan (nonsaving). Pada asuransi nonsaving tidak ada pembagian dana secara khusus untuk dana tabarru’, sehingga akan mengalami kesulitan dalam menentukan proporsi operasional yang akan diterima nasabah dari suatu perusahaan asuransi syariah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui perhitungan dana tabarru’ menggunakan metode Cost of Insurance berdasarkan hukum mortalita Makeham. Perhitungan dana tabarru’ berdasarkan mortalita Makeham dimulai dengan menentukan usia peserta asuransi dan mengasumsikan tingkat suku bunga yang digunakan untuk menentukan faktor diskon. Selanjutnya menghitung nilai estimasi parameter pada tabel mortalita Makeham dengan menggunakan metode Nonlinear Least Square (NLS). Kemudian menghitung nilai peluang hidup dan matinya tertanggung melalui mortalita Makeham, serta menghitung dana tabarru’. Diperoleh hasil estimasi parameter Makeham yakni parameter A, B, dan C untuk laki-laki 0,000802, 0,000010, 1,114000 dan parameter A, B, dan C untuk perempuan yaitu, 0,000491, 0,000009, 1,111000. Berdasarkan dari hasil dana tabarru’, semakin tinggi tingkat suku bunga maka dana tabarru’ akan semakin rendah. Semakin tinggi biaya pengelolaan maka dana tabarru’ akan semakin besar dan semakin meningkatnya umur seseorang, serta semakin meningkatnya dana santunan maka nilai dana tabarru’ juga semakin besar.
Implementasi Pendekatan Behavioral Mapping pada Seting Ruang Berkumpul di Area Tepian Sungai Kapuas R Puspito Harimurti; Muhammad Radhi; Wahyudin Ciptadi; Neva Satyahadewi; Agus Yuliono
Kaganga:Jurnal Pendidikan Sejarah dan Riset Sosial Humaniora Vol. 7 No. 1 (2024): Kaganga: Jurnal Pendidikan Sejarah dan Riset Sosial Humaniora
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/kaganga.v7i1.8277

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan pendekatan behavioral mapping terhadap model seting ruang berkumpul informal pada kampung Budaya Tambelan Sampit yang mendukung aktifitas wisata budaya di Kota Pontianak, Kalimantan Barat. Penelitian ini menggunakan pendekatan rasionalistik-kualitatif dengan pendekatan deskriptif-kualitatif terhadap fenomena lingkungan perilaku yang ada pada ruang berkumpul informal masyarakat di Tambelan Sampit, Pontianak. Hasil penelitian menemukan lima karakteristik setting ruang berkumpul informal masyarakat ditepian sungai. Simpulan penelitian ini adalah: (a). Terdapat 6 (enam) model bentuk ruang berkumpul informal disepanjang area tepian Sungai, (b). Aktifitas informal masyarakat pada ruang-ruang berkumpul informal-nya, berlangsung dalam dua periode waktu, yaitu siang dan malam hari, (c). Area-area ruang berkumpul di tepian Sungai, digunakan selain untuk kegiatan berkumpul, juga merupakan bagian pendukung kegiatan wisata Budaya di Tambelan Sampit. Kata Kunci: Behavioral Mapping, Deskriptif-Kualitatif, Setting Ruang Berkumpul.
Conditional Value at Risk Portfolio With Monte Carlo Control Variates Maga, Fahmi Giovani; Sulistianingsih, Evy; Satyahadewi, Neva
Jambura Journal of Mathematics Vol 7, No 2: August 2025
Publisher : Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37905/jjom.v7i2.30952

Abstract

Stock investment is one of the instruments investors favor due to its potential for high returns, but the risks stemming from stock price volatility cannot be overlooked. Value at Risk (VaR) is commonly used as a standard approach to measure and manage these risks. However, VaR has limitations in handling extreme risks, making Conditional Value at Risk (CVaR) is a more effective choice. This research measures the application of CVaR to a portfolio of banking sector stocks in Indonesia using the Monte Carlo Control Variates (MCCV) technique, with the Indonesia Composite Index (ICI) as the control variable. The portfolio consists of stock of PT Bank Rakyat Indonesia Tbk (BBRI) and PT Bank Negara Indonesia Tbk (BBNI). The purpose of this research is to compare CVaR calculation results using Standard Monte Carlo Simulation (MCS) and MCCV simulations. The data used includes the daily closing prices of BBRI, BBNI, and ICI stocks for the period from March 1, 2023, to February 29, 2024. The VaR and CVaR calculated in this study are for one day. The results of the analysis show that the MCS CVaR values at 90%, 95%, and 99% confidence levels are 1.730%, 2.050%, and 2.569%, respectively, while the MCCV CVaR values at 90%, 95%, and 99% confidence levels are 1.400%, 1.662%, and 2.084%, respectively. These values indicate that using the ICI as a control variable has successfully improved risk estimation by utilizing the ICI as a control variable.
ANALYSIS OF FOOD SECURITY FACTORS WITH PATH MODELING SEGMENTATION TREE (PATHMOX) METHOD IN PARTIAL LEAST SQUARES IN WEST KALIMANTAN Harnanta, Nabila Izza; Perdana, Hendra; Satyahadewi, Neva
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 19 No 3 (2025): BAREKENG: Journal of Mathematics and Its Application
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/barekengvol19iss3pp2229-2242

Abstract

Food security is essential for ensuring community well-being by guaranteeing sufficient, safe, and nutritious food, particularly in regions with complex socio-economic conditions. This study analyzes food security in West Kalimantan Province by identifying key influencing factors, constructing a structural equation model, and segmenting regions based on their food security characteristics. Utilizing secondary data from the 2023 Food Security and Vulnerability Atlas (FSVA), the research employs the Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) method with the Path Modeling Segmentation Tree (PATHMOX) approach. The study incorporates ten indicators across four latent variables: food availability, food access, food absorption, and overall food security. The results reveal that regional segmentation using the PATHMOX approach effectively identifies data heterogeneity, categorizing West Kalimantan’s 14 districts/cities into two distinct groups based on the Human Development Index (HDI). The first group (10 regions) exhibits higher food consumption despite socio-economic challenges, whereas the second group (4 areas) demonstrates better food security yet lower intake levels. These findings highlight that food security is influenced by access, distribution, and policy implementation rather than solely by the Normative Consumption Production Ratio (NCPR). The insights from this study provide a foundation for developing targeted policies to enhance food security strategies in West Kalimantan Province, ensuring a more sustainable and equitable food system. By applying PATHMOX segmentation, policymakers can address regional disparities more effectively, fostering strategic interventions that improve food availability, accessibility, and utilization across different population groups.
Peningkatan Keterampilan Analisis Data Bagi Fungsional BPS di Kalimantan Barat Melalui Pelatihan SEM dengan AMOS Martha, Shantika; Andani, Wirda; Sulistianingsih, Evy; Debataraja, Naomi Nessyana; Imro'ah, Nurfitri; Satyahadewi, Neva; Tamtama, Ray; Perdana, Hendra; Kusnandar, Dadan
Bahasa Indonesia Vol 22 No 01 (2025): Sarwahita : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/sarwahita.221.9

Abstract

This Community Service activity is a form of cooperation between Statistics Study Program FMIPA UNTAN and BPS through training activities. The purpose of this PKM is to provide knowledge and insight to BPS functional employees about SEM (Structural Equation Modeling) using AMOS. This activities were carried out on Monday, August 14, 2023 in the Vicon room of the West Kalimantan provincial BPS office with 32 participants attending. The results of this training activity are expected to be applied by BPS functional employees in processing and analyzing data as research needs and work related to statistical data. The level of success in this training was measured through pre-test, post-test and participant satisfaction survey. A wilcoxon test was conducted with α = 0.05 and the result was p-value smaller than 0.01. So that the p-value < α which means rejecting H0 and it can be concluded that the average pretest score < average posttest score. In other words, the post-test results increased significantly, which means that the participants' abilities increased after the training. Based on the participant satisfaction survey, the results showed that all participants (100%) had never used AMOS software before. Overall, participants were satisfied (61.5%) and very satisfied (38.5%) with the training because they could increase their knowledge and the training materials delivered were in accordance with their needs, easy to understand and interesting, could be applied easily, and were delivered in order and systematically.   Abstrak Kegiatan Pengabdian Kepada Masyarakat (PKM) ini merupakan salah satu wujud kerjasama Prodi Statistika FMIPA UNTAN dengan BPS melalui kegiatan pelatihan. Adapun tujuan PKM ini yaitu memberikan pengetahuan dan wawasan kepada pegawai fungsional BPS tentang teknik pengolahan dan analisis data SEM (Structural Equation Modelling) dengan menggunakan AMOS. Kegiatan PKM dilaksanakan pada hari Senin, 14 Agustus 2023 di ruang Vicon kantor BPS prov Kalbar dengan jumlah peserta yang hadir 32 orang. Hasil dari kegiatan pelatihan ini diharapkan dapat diterapkan oleh pegawai fungsional BPS dalam mengolah dan menganalisis data sebagai kebutuhan penelitian maupun pekerjaan yang berhubungan dengan data statistika. Tingkat keberhasilan pada pelatihan ini diukur melalui pemberian pretest, posttest dan survey kepuasan peserta. Dilakukan uji beda menggunakan uji wilcoxon dengan α = 0.05 dan didapatkan hasil yaitu berupa p-value lebih kecil dari 0.01. Sehingga p-value < α yang berarti tolak H0 dan dapat disimpulkan rata-rata nilai pretest < rata-rata nilai posttest. Dengan kata lain hasil posttest meningkat secara signifikan yang artinya kemampuan peserta meningkat setelah dilaksanakan pelatihan. Berdasarkan survey kepuasan peserta didapatkan hasil ternyata semua peserta (100%) belum pernah menggunakan software AMOS sebelum pelatihan. Secara keseluruhan peserta merasa puas (61,5%) dan sangat puas (38,5%) mengikuti pelatihan karena dapat menambah pengetahuan serta materi pelatihan yang disampaikan sesuai dengan kebutuhan, mudah dipahami dan menarik, dapat diterapkan dengan mudah, dan disampaikan dengan urut dan sistematis.
Estimation of Tail Value at Risk for Bivariate Portfolio using Gumbel Copula Fransiska, Fransiska; Sulistianingsih, Evy; Satyahadewi, Neva
JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) Vol 9, No 2 (2025): April
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/jtam.v9i2.29952

Abstract

Investing in the stock market involves complex risks, especially under extreme and unpredictable conditions. While Value at Risk (VaR) is a widely used risk measure, it has limitations in capturing tail-end risks. This study employs Tail Value at Risk (TVaR) using the Gumbel Copula approach, which effectively models upper-tail dependence in return distributions—an aspect often overlooked by traditional linear correlation methods. This quantitative research utilizes copula-based Monte Carlo simulation. The data consists of daily closing prices of PT Adaro Energy Indonesia Tbk (ADRO) and PT Indo Tambangraya Megah Tbk (ITMG) from July 3, 2023, to July 30, 2024. The analysis begins with return calculation and tests for autocorrelation and homoskedasticity. The Gumbel Copula parameter is estimated using Kendall’s Tau, resulting in a dependence parameter of 1.7791. Based on this, 1,000 simulations are conducted to generate new return data that reflect extreme dependencies between the two stocks. An optimal portfolio is constructed using the Mean-Variance Efficient Portfolio (MVEP) method, assigning weights of 31.61% to ADRO and 68.39% to ITMG. TVaR is then calculated from the simulated portfolio returns. The results show increasing TVaR values at higher confidence levels: 2.08%, 2.64%, 3.14%, and 4.11% for 80%, 90%, 95%, and 99%, respectively. These findings demonstrate that TVaR provides more accurate insights into potential losses in extreme market conditions, supporting investors in developing more informed and risk-sensitive portfolio strategies.
Co-Authors . Apriansyah Aditya Handayani Afghani Jayuska Afghany Jayuska Alvin Octavianus Halim Amriani Amir Amriani Amir Amriani Amir Andani, Wirda Annisa Auliarahmi Antoni, Frans Xavier Natalius Apriliyanti, Rita Aprizkiyandari, Siti Ardhitha, Tiffany Ari Hepi Yanti Arsyi, Fritzgerald Muhammad Arti, Reyana Hilda Ashari, Asri Mulya Asri Mulya Ashari Asty Fistia Ningrum Atikasari, Awang Aulia Puteri Amari Bambang Kurniadi Banu, Syarifah Syahr ciptadi, wahyudin Citra Cipta Maharani Cornellia, Amanda Dadan Kusnandar Dadan Kusnandar Dadan Kusnandar David Jordy Dhandio Debataraja, Naomi Nessyana Della Zaria Desriani Lestari Desriani Lestari Desriani Lestari Dhandio, David Jordy Dinda Lestari Dwi Nining Indrasari Dwinanda, Maria Welita Eka Febrianti, Eka Esta Br Tarigan Evy Sulistianingsih Ewaldus Okta Febrant Alfariz Ferdina Ferdina Feriliani Maria Nani Fitriawan, Della Fransisca Febrianti Sundari Fransiska Fransiska Grikus Romi Gusti Eva Tavita Gusti Eva Tavita Hairil Al-Ham Hamzah, Erwin Rizal Hanin, Noerul Harimurti, Puspito Harnanta, Nabila Izza Helena, Shifa Hendra Perdana Hendrianto, El Herina Marlisa Huda, Nur'ainul Miftahul Huriyah, Syifa Khansa Ibnur Rusi Ikha Safitri Ilhan Nail Nabil Imro'ah, Nurfitri IMRO’AH, NURFITRI Imtiyaz, Widad Isra’ Sagita Jawani Jawani Jessica Audrey Valeria Khairina Auliannisa Kusnandar, Dadan Tonny Leona Idilla Louis Putra Jaya Lucky Hartanti Lucky Hartanti Lucky Hartanti M. Deny Hafizzul Muttaqin Maga, Fahmi Giovani Margareta, Tiara Margaretha, Ledy Claudia Marlisa, Herina Marola, Geby Martha, Shantika Maulidya, Gita Arinda Mega Sari Juane Sofiana Mega Sari Juane Sofiana Mega Tri Junika Millennia Taraly Misrawi Misrawi Muhammad Ahyar Muhammad Fikri Muhammad Radhi Muhammad Rizki Muliadi Muliadi Muslimah (F54210032) Nabil, Ilhan Nail Nanda Shalsadilla Naomi Nessyana Debataraja Naomi Nessyana Debataraja Nazwa Nursyifa Noerul Hanin Nona Lusia Novi Novi Nugrahaeni, Indah Nur Asih Kurniawati Nur Asiska Nurfadilah, Kori’ah Nurfitri Imro'ah Nurfitri Imro’ah Nurhalita Nurhalita Nurmaulia Ningsih Oktaviani, Indah Ovi Indah Afriani Paisal Paisal Pertiwi, Retno Pitriani Pratama, Aditya Nugraha Preatin Preatin Putri Putri Putri, Aulia Nabila Qalbi Aliklas R Puspito Harimurti Radhi, Muhammad Radinasari, Nur Ismi Rafdinal Rafdinal Rahadi Ramlan Rahmadanti, Putri Rahmanita Febrianti Rusmaningtyas Rahmawati, Fenti Nurdiana Ramadhan, Nanda Ramadhania, Wahida Regita, Luna Amara Reni Unaeni Resti Arsanti Retnani, Hani Dwi Ria Andini Ria Fuji Astuti Rina Rina Risky Oprasianti Rita Kurnia Apindiati Rivaldo, Rendi Riza Linda Rizki Nur Rahmalita Rizki, Setyo Wira Rosi Kismonika Roslina Rosi Tamara Rovi Christova Safira, Shafa Alya Salsabilla, Arla Santika Santika Sary, Rifkah Alfiyyah Savitri, Dini Dwi Seftiani, Seftiani Sela Karlina Selvy Putri Agustianto Setyo Wir Rizki Setyo Wira Rizki Setyo Wira Rizki Setyo Wira Rizki Shantika Martha Shantika Martha Sinaga, Steven Jansen Sintia Margun Sista, Sekar Aulia Siti Aprizkiyandari Siti Aprizkiyandari, Nurul Qomariyah, Shantika Martha, Siti Hardianti Suci Angriani Sukal Minsas Sukal Minsas Syahida, Murni Syuradi syuradi Tamtama, Ray Taraly, Inggriani Millennia Tiara, Dinda Trifaiza, Fadhela Wahyu Diyan Ramadana Wahyudin Ciptadi Warsidah Warsidah Wilda Ariani Wirda Andani Yohanna Gabriel Richsita Yopi Saputra Yudhi Yuliono, Agus Yumna Siska Fitriyani Yundari Yundari Yundari, Yundari Yuveinsiana Crismayella Yuyun Eka Pratiwi Zakiah, Ainun