Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
15.221
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Matematika BIMASTER Epsilon: Jurnal Matematika Murni dan Terapan CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Indonesian Journal of Applied Statistics BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) KABILAH : Journal of Social Community Jurnal Pendidikan Sejarah dan Riset Sosial Humaniora (KAGANGA) BULETIN AL-RIBAATH Jambura Journal of Mathematics GERVASI: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Sarwahita : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat M A T H L I N E : Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Transformasi : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika Variance : Journal of Statistics and Its Applications International Journal of Economics, Business and Accounting Research (IJEBAR) Insan Cita Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Pendidikan Dasar Perkhasa Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Journal of Mathematics Education and Science AR-RIAYAH : Jurnal Pendidikan Dasar Lumbung Inovasi: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Euler : Jurnal Ilmiah Matematika, Sains dan Teknologi CENDEKIA : Jurnal Ilmu Pengetahuan Journal of Community Development Empiricism Journal Jurnal Eurekamatika Jurnal Forum Analisis Statistik Pattimura International Journal of Mathematics (PIJMath) STATISTIKA Bina Bahari : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Equiva Jurnal Pengabdian pada Masyarakat
Neva Satyahadewi
Program Studi Statistika Fakultas MIPA Universitas Tanjungpura, Indonesia
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities 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 Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Mechanical Engineering Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 181 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 181 Documents
Search

 15   16   17   18   19 
ANALISIS KARAKTERISTIK DAFTAR PEMILIH TETAP MENGGUNAKAN METODE TWO STEP CLUSTER (Studi Kasus: Daftar Pemilih Tetap Kelurahan Sungai Jawi Kota Pontianak) Rizki, Muhammad; Satyahadewi, Neva
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 3 (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.v14i3.95795

Abstract

Pemilihan umum adalah sarana bagi rakyat untuk memilih pemimpin dan perwakilan yang akan mewakili kepentingan di pemerintahan. Pemilihan umum menjadi salah satu aspek paling penting yang memungkinkan warga negara untuk berpartisipasi dalam proses politik, maka diperlukan analisis tentang karakteristik pemilih yang terdaftar dalam daftar pemilih tetap. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik pemilih yang terdaftar dalam daftar pemilih tetap di Kelurahan Sungai Jawi, Kota Pontianak untuk pemilihan umum tahun 2024 dengan menggunakan metode Two Step Cluster. Metode Two Step Cluster memiliki dua tahapan dalam proses pengelompokan. Tahap awal dimulai dengan membentuk Cluster Feature Tree dengan pengukuran jarak Log-likelihood. Tahap selanjutnya adalah pembentukan cluster optimal dengan menghitung nilai BIC dan membandingkan rasio ukuran jarak antar cluster. Berdasarkan hasil penelitian, dapat disimpulkan metode Two Step Cluster dengan menghasilkan lima cluster optimal. Cluster pertama terdiri dari pemilih muda perempuan dengan rata-rata usia 26 tahun, belum menikah, dan sebagian merupakan pemilih pemula. Cluster kedua adalah pemilih muda laki-laki, rata-rata berusia 27 tahun, belum menikah, dan terdapat pemilih belum memiliki e-KTP. Cluster ketiga merupakan pemilih dewasa perempuan dengan rata-rata usia 45 tahun, sudah memiliki e-KTP, dan sudah menikah. Cluster keempat berisi pemilih dewasa laki-laki dengan rata-rata usia 47 tahun, sudah menikah, dan sudah pernah memberikan hak pilihnya di pemilu sebelumnya. Cluster kelima adalah pemilih pra lanjut usia dengan rata-rata usia 57 tahun, terdapat pemilih penyandang disabilitas dan pemilih baru dari pensiunan TNI/Polri.
Pelatihan Infografis Untuk Pegawai PPN Pemangkat Martha, Shantika; Debataraja, Naomi Nessyana; Rizki, Setyo Wira; Imro'ah, Nurfitri; Perdana, Hendra; Kusnandar, Dadan; Satyahadewi, Neva; Tamtama, Ray
Insan Cita : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 7 No. 1 (2025): Februari 2025-Insan Cita: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : Universitas Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32662/insancita.v7i1.2658

Abstract

PPN Pemangkat sebagai sentra perikanan mempunyai beberapa keunggulan, yaitu lokasi strategis, dekat dengan fishing ground dan daerah pemasaran. Dengan berbagai keunggulan tersebut diharapkan dapat meningkatkan kualitas perekonomian masyarakat sekitar. Pentingnya ketersediaan informasi tentang PPN Pemangkat untuk masyarakat dapat menjadi faktor pendukung untuk meningkatkan kualitas perekonomian masyarakat yang terhubung dengan keberadaan PPN Pemangkat seperti nelayan. Infografis sangat diperlukan untuk penyajian data di PPN Pemangkat. Baik itu data tentang kapal, nelayan maupun hasil tangkapan. Infografis dapat menyederhanakan informasi yang rumit, sehingga informasi data lebih dapat dipahami untuk semua kalangan. Untuk itu pelatihan infografis bagi pegawai PPN Pemangkat sangat diperlukan. Hasil dari kegiatan ini yaitu bertambahnya pengetahuan serta kemampuan pegawai PPN Pemangkat dalam mengolah data melalui pembuatan infografis menggunakan excel.
COMPARISON OF SENTIMENT ANALYSIS USING NAÏVE BAYES CLASSIFICATION METHOD AND LEXICON BASED ON JIWA+ BY JANJI JIWA APPLICATION REVIEWS Arti, Reyana Hilda; Satyahadewi, Neva; Andani, Wirda
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 7 No 2 (2025): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications
Publisher : Statistics Study Programme, Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, University of Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/variancevol7iss2page135-146

Abstract

The coffee beverage industry in Indonesia is experiencing significant growth, intensifying competition among businesses striving to maintain quality for customer loyalty. E-commerce applications play a vital role in preserving business standards as they directly engage with consumers. Janji Jiwa is among the coffee brands leveraging an application named Jiwa+ in their operations. Analyzing reviews on this e-commerce platform provides valuable insights for business owners and app developers. In this study, sentiment analysis was conducted by classifying reviews into positive, neutral, and negative sentiments using two methods: Lexicon Based and Naïve Bayes. The Lexicon Based method uses a predefined dictionary as the basis for labeling, while Naïve Bayes relies on training data to provide new insights into how both methods handle this type of data. A total of 597 Jiwa+ application reviews from the Google Play Store were utilized, split into 90% training and 10% testing data sets. The study results indicate that Naïve Bayes produces a better model than the Lexicon-Based method, as shown by its higher accuracy, sensitivity, and specificity. This is because Lexicon-Based relies on labeling words from a dictionary, which may not cover all words in the reviews, leading to labeling errors and misclassification.
IDENTIFIKASI FAKTOR DAN PERAMALAN INFLASI INDONESIA MENGGUNAKAN REGRESI LINEAR BERGANDA- BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Febrianti, Eka; Yundari, Yundari; Satyahadewi, Neva
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 5 (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.v14i5.102167

Abstract

Inflasi atau laju kenaikan harga barang dan jasa yang naik turun secara ekstrem, dan tidak terkendali di Indonesia berdampak terhadap perekonomian dan menurunkan daya beli masyarakat, hingga diperlukan pengendalian. Bermacam upaya yaitu dengan identifikasi faktor yang mempengaruhi dan peramalan. Data inflasi yaitu data deret waktu berpola non-linear dan dipengaruhi oleh lebih dari satu faktor. Regresi Linear Berganda dipakai untuk melihat pengaruh bermacam variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y). Backpropagation Neural Network yaitu metode peramalan yang memodelkan hubungan diantara input dan output dengan memperbarui bobot secara berulang berdasarkan nilai error atau epoch. Penelitian ini bertujuan untuk identifikasi faktor yang berpengaruh secara signifikan pada Inflasi serta meramalkan tingkat inflasi di Indonesia menggunakan metode Backpropagation Neural Network (BPNN). Proses penelitian dilakukan dengan pengumpulan data inflasi, nilai tukar, impor, harga minyak dunia, jumlah uang beredar, serta suku bunga periode Januari 2015-Desember 2024. Lalu data diolah hingga diperoleh model regresi linear berganda selanjutnya dilakukan pengujian terhadap model yang yaitu uji F, uji t, menghitung koefisien determinasi, dan uji asumsi klasik. Sesudah didapat faktor yang berpengaruh signifikan, dilakukan normalisasi, membagikan data latih-uji, pelatihan dengan algoritma Backpropagation, pengujian data target, dan peramalan dengan BPNN. Hasilnya, harga minyak dunia dan jumlah uang beredar berpengaruh signifikan pada inflasi. Arsitektur BPNN terbaik yaitu 3-6-1, dengan data 80% latih dan 20% uji, learning rate 0,7, fungsi aktivasi sigmoid, dan 1000 epoch dengan MSE 0,149030 dan MAPE 11,07%. Sesudah dilakukan peramalan pada 2025, diperoleh nilai inflasi tertinggi 2,05% pada Agustus-Desember dan inflasi terendah 1,81% pada Januari.
Optimalisasi Portofolio Saham Jakarta Islamic Index (JII) Sektor Energi dengan Metode Median Variance Savitri, Dini Dwi; Satyahadewi, Neva; Sulistianingsih, Evy
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 6 (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.v14i6.103635

Abstract

Investasi adalah aktivitas pengelolaan dana pada aset tertentu dengan tujuan memperoleh keuntungan melalui pendapatan atau peningkatan nilai aset. Saham menjadi salah satu instrumen investasi yang menarik, terutama saham yang terdaftar dalam Jakarta Islamic Index (JII), sebuah indeks yang berisi 30 saham perusahaan yang memenuhi prinsip syariah di Indonesia. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan saham pada sektor energi dalam JII menggunakan metode Median Variance, yang tidak memerlukan asumsi distribusi normal dan tidak rentan terhadap outlier, serta mengukur risiko menggunakan Value at Risk (VaR) dengan pendekatan simulasi historis. Data yang digunakan merupakan data saham harian dari JII sektor energi periode 31 Mei 2023 hingga 31 Mei 2024. Optimalisasi portofolio Median Variance dimulai dengan melakukan perhitungan nilai return saham, menentukan hubungan antar saham menggunakan korelasi Kendall-Tau, perhitungan nilai median return dan kovarian antar saham sebagai dasar dalam menentukan bobot optimal portofolio dengan metode Median Variance. Terakhir, risiko portofolio diukur menggunakan VaR dengan metode simulasi historis. Berdasarkan hasil analisis, bobot optimal untuk saham ITMG, PGAS, PTBA, ADRO, dan AKRA masing-masing adalah 25,48%, 33,01%, 4,29%, 7,12%, dan 30,09% memiliki nilai harapan keuntungan sebesar 0,025% atau Rp25.000,00 dan dengan tingkat risiko sebesar 0,014% atau Rp14.410,00 per periode. Pada tingkat kepercayaan 95%, dengan dana awal sebesar Rp100.000.000,00 estimasi VaR menunjukkan potensi kerugian maksimum harian sebesar -1,73% atau Rp1.730.391,98. Hasil ini dapat menjadi acuan bagi investor yang ingin berinvestasi sesuai dengan prinsip syariah, sekaligus tetap mempertimbangkan aspek return dan risiko sebagaimana dalam investasi konvensional.
PENGELOMPOKAN KEJADIAN BENCANA ALAM DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS++ DENGAN EVALUASI CALINSKI HARABASZ INDEX Regita, Luna Amara; Martha, Shantika; Satyahadewi, Neva
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol. 15 No. 1 (2026): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : Faculty of Mathematics and Natural Sciences Tanjungpura University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v15i1.105966

Abstract

Indonesia merupakan wilayah yang rawan terhadap berbagai jenis bencana alam, sehingga diperlukan analisis untuk memahami pola kerawanan antar wilayah. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan provinsi di Indonesia berdasarkan jumlah kejadian bencana alam menggunakan algoritma K-Means++ serta menentukan jumlah klaster yang optimal menggunakan evaluasi Calinski Harabasz Index (CHI). Data yang digunakan berasal dari PODES (Potensi Desa) 2023-2024 yang semula mencakup 11 jenis bencana alam seperti banjir, gempa bumi, dan variabel lainnya dan 1 kategori wilayah tanpa bencana. Setelah uji multikolinearitas, dua variabel dieliminasi sehingga analisis akhir menggunakan 9 jenis bencana dan 1 variabel “tidak ada bencana alam”. Sebelum proses klasterisasi, data distandardisasi untuk memastikan perbandingan antar variabel sama tanpa dipengaruhi perbedaan skala, kemudian melakukan pengecekan multikolinearitas dan menghitung jarak menggunakan metode Euclidean Distance. Berdasarkan nilai CHI, jumlah klaster optimal adalah dua klaster. Klaster pertama berisi provinsi dengan tingkat kerawanan tinggi, sehingga dikategorikan sebagai klaster multihazard (rawan bencana). Klaster kedua mencakup provinsi dengan tingkat kerawanan lebih rendah, sehingga dikategorikan sebagai hidrometeorologis (minim bencana). Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai dasar pendukung kebijakan mitigasi, prioritas penanganan, serta pemetaan risiko bencana di tingkat nasional maupun daerah.
VECTOR ERROR CORRECTION MODEL DALAM MENGANALISIS DEVISA DI POS LINTAS BATAS NEGARA (PLBN) ENTIKONG Novi, Novi; Yundari, Yundari; Satyahadewi, Neva
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol. 15 No. 1 (2026): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : Faculty of Mathematics and Natural Sciences Tanjungpura University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v15i1.106596

Abstract

Ketergantungan ekonomi masyarakat di kawasan PLBN Entikong terhadap produk Malaysia serta tingginya perdagangan informal lintas batas menyebabkan arus devisa keluar dan masuk tidak tercatat secara resmi. Selain itu, perbedaan harga barang dan mobilitas wisatawan lintas batas berpotensi menimbulkan permasalahan ekonomi di wilayah perbatasan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan jangka pendek dan jangka panjang serta melakukan peramalan penerimaan devisa dan jumlah wisatawan mancanegara di PLBN Entikong menggunakan pendekatan VECM. Data yang digunakan berupa data bulanan periode Januari 2018 hingga Desember 2024 yang mencakup penerimaan devisa dan jumlah wisatawan mancanegara. Analisis meliputi uji stasioneritas, penentuan lag optimum, dan uji kointegrasi untuk menentukan penerapan model VAR atau VECM, dilanjutkan analisis jangka panjang dan jangka pendek, uji diagnostik, IRF, VD, serta peramalan periode Januari 2025 hingga Desember 2029 dengan evaluasi menggunakan MAPE. Dalam jangka panjang, penerimaan devisa dan wisatawan mancanegara memiliki hubungan yang signifikan dengan arah pengaruh negatif, di mana peningkatan salah satu variabel pada periode sebelumnya menurunkan variabel lainnya. Dalam jangka pendek, kedua variabel tetap saling memengaruhi melalui mekanisme penyesuaian menuju keseimbangan jangka panjang, dengan wisatawan mancanegara berdampak positif terhadap penerimaan devisa, sedangkan penerimaan devisa berdampak negatif terhadap jumlah wisatawan mancanegara. Peramalan untuk periode Januari 2025 hingga Desember 2029 menunjukkan tren peningkatan yang stabil pada kedua variabel, dengan penerimaan devisa diproyeksikan mencapai sekitar 3,71 juta USD dan wisatawan mancanegara meningkat hingga 5.368 orang pada akhir periode. Akurasi peramalan untuk periode Januari 2025 hingga September 2025 tergolong cukup baik berdasarkan nilai MAPE sebesar 23,75% untuk penerimaan devisa dan 20,89% untuk wisatawan mancanegara.
EFEKTIVITAS PELATIHAN POWER BI DALAM MENINGKATKAN LITERASI DATA ADMIN SATU DATA KALIMANTAN BARAT Neva Satyahadewi; Evy Sulistianingsih; Shantika Martha; Nurfitri Imro'ah; Hendra Perdana; Wirda Andani; Ray Tamtama; Yuyun Eka Pratiwi; Muhammad Fikri; Pitriani; Annisa Auliarahmi; Nazwa Nursyifa; Yohanna Gabriel Richsita; Louis Putra Jaya; Jessica Audrey Valeria
Dianmas Bhakti: Jurnal Pengabdian pada Masyarakat Vol 3 No 1 (2026): Dianmas Bhakti: Jurnal Pengabdian pada Masyarakat
Publisher : LPPM Universitas Panca Bhakti

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54035/dianmas.v3i1.626

Abstract

This Community Service Program (PKM) aimed to enhance data literacy and information visualization skills among Satu Data administrators of local government agencies (OPD) through Microsoft Power BI training at the West Kalimantan Provincial Communication and Information Agency (Diskominfo). The program was implemented through preparation, face-to-face training, and evaluation stages using pre-test and post-test instruments. The training covered fundamental concepts of data analysis, data visualization techniques, and hands-on dashboard development using regional sectoral data. The results of the paired sample t-test analysis indicated a statistically significant improvement between participants’ pre-test and post-test scores, demonstrating the effectiveness of the training. Furthermore, analysis using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) revealed that training material quality had a positive and significant effect on participants’ learning outcomes, while other supporting factors such as training duration, facilitator performance, and technical aspects did not show significant effects. These findings highlight that well-structured and relevant training materials play a critical role in improving participants’ competencies. Overall, the program contributed to strengthening analytical skills and supporting the implementation of the Satu Data Indonesia policy toward transparent and evidence-based data governance
Pelatihan Aplikasi Mendeley Sebagai Manajemen Referensi bagi Mahasiswa Peserta Magang dan Studi Independen Bersertifikat Neva Satyahadewi; Warsidah Warsidah; Ilhan Nail Nabil
Journal of Community Development Vol. 4 No. 3 (2024): April
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/comdev.v4i3.183

Abstract

Compiling a list of references is often an obstacle in completing a scientific work, which then presents applications that can help with this problem. Mendeley software is one of the many applications that is very helpful in compiling a list of citations in a scientific work. It is a very popular application or software with millions of users in academic circles. The large number of students who do not know and understand this application has encouraged Mendeley application training activities for MSIB student participants at the Papua Central Statistics Agency. This activity aims to improve the ability of MSIB participating students in compiling a list of references or references in writing written work. The activity was attended by 28 students from various study programs from various universities throughout Indonesia. This training activity was carried out over 2 days and used lecture, discussion and practice methods. From the results of the activity evaluation through reviewing written work using the Mendeley application, it shows that all participants were able to write written works using the Mendeley application as a reference manager. On the first day the percentage of participants' ability when operating the application was only 36%, then after training on the second day the percentage increased to 100% or all participants were able to understand the use of the Mendeley application due to direct practice in using the application, thereby providing participants with an understanding of both theory, practice and discussions held during the training.
Analisis Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dengan Intervensi Double Input pada Prediksi Harga Saham Maulidya, Gita Arinda; Satyahadewi, Neva; Huda, Nur'ainul Miftahul
Indonesian Journal of Applied Statistics Vol 7, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.13057/ijas.v7i1.85229

Abstract

Intervention analysis is the time series analysis used in a time series model that experiences an intervention event. Intervention is an event that can cause time series data to change patterns caused by external or internal factors such as changes in government policy, advertising promotions, environmental regulations, and others. This research uses the ARIMA analysis method of double input step function intervention with daily data on the closing share prices of PT Adaro Energy Indonesia for the period 7 March 2022 to 7 March 2023 because in that period there are two points that are thought to be interventions that have an impact on changes in the ADRO’s share prices over a long period of time. The aim of this research is to analyze the intervention ARIMA model and predict the closing price of PT Adaro Energy Indonesia for the next five-days period. The ARIMA analysis steps are based on the ARIMA model through the process of stationarity data (variance and mean), order identification, parameter estimation, and diagnostic examination. The best ARIMA model used to predict ADRO's closing share price is the ARIMA (2,1,2) model, which is obtained based on the smallest AIC, MAPE, and RMSE values. The prediction results in this research show that the predictions produced for the next five-days period are classified as very good because they have a MAPE value on training data of 1,96% and a MAPE value on testing data of 1,74%.
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