Claim Missing Document
Check
Articles

PENENTUAN CADANGAN PREMI ASURANSI JIWA DWIGUNA MENGGUNAKAN METODE COMMISSIONERS Grikus Romi; Neva Satyahadewi; Naomi Nessyana Debataraja
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 4 (2020): 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.v9i4.44079

Abstract

Premi adalah sejumlah uang yang harus dibayarkan setiap periode oleh peserta asuransi kepada perusahaan asuransi sesuai dengan nominal yang telah ditetapkan. Penerimaan premi yang diperoleh perusahaan tidak seluruhnya digunakan, sebagian disimpan sebagai cadangan premi, sehingga bila pada masa yang akan datang terjadi klaim maka perusahaan tidak kesulitan membayarnya. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan besarnya premi yang dicadangkan menggunakan metode commissioners. Dalam penelitian ini diamati kasus seorang laki-laki yang berusia 25 tahun mengikuti program asuransi jiwa dwiguna untuk masa pertanggungan selama 25 tahun dengan besarnya santunan Rp100.000.000 dan jangka waktu pembayaran premi selama 20 tahun. Hasil analisis menunjukkan pada tingkat suku bunga sebesar 4,75% diperoleh besarnya cadangan premi pada tahun pertama sebesar Rp1.741.513. Pada lima tingkat suku bunga yang besarnya berbeda-beda, yakni 4%, 4,5%, 5%, 5,5% dan 6% menunjukkan bahwa semakin besar tingkat suku bunga maka diperoleh nilai cadangan premi yang semakin kecil, hal ini dapat terjadi karena nilai suku bunga merupakan variabel faktor diskonto. Pada akhir periode asuransi, besarnya cadangan premi asuransi jiwa dwiguna adalah sama dan cukup untuk membayarkan uang santunan. Kata Kunci: polis, full preliminary term, suku bunga
PERBANDINGAN METODE BAYESIAN SELF DAN BAYESIAN LINEX PADA ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI WEIBULL DATA TERSENSOR Isra’ Sagita; Neva Satyahadewi; Setyo Wira Rizki
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 4 (2018): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (195.23 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v7i4.28619

Abstract

 Data survival adalah data yang menunjukkan waktu suatu objek atau individu dapat bertahan selama dilakukan pengamatan. Penelitian ini membahas perbandingan metode Bayesian SELF dan Linex pada estimasi parameter model survival berdistribusi Weibull data tersensor. Distribusi prior yang dipilih adalah distribusi Gamma. Distribusi prior dan fungsi likelihood digunakan untuk menentukan distribusi posterior yang menjadi dasar untuk memperoleh estimasi Bayesian. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data penderita kanker paru-paru yang diperoleh dari program R. Berdasarkan nilai MSE yang diperoleh, metode Bayesian SELF lebih baik daripada metode Bayesian Linex pada kasus penderita kanker paru-paru. Berdasarkan hasil estimasi metode Bayesian SELF untuk studi kasus penderita kanker paru-paru dapat diketahui peluang seorang individu untuk bertahan hidup selama 30 hari adalah 96,99% dan selama 200 hari adalah 34,76%, hal ini berarti peluang seorang individu untuk bertahan hidup semakin lama semakin kecil (mendekati nol), hingga akhirnya mengalami kematian. Kata Kunci: Distribusi Weibull, Bayesian SELF, Bayesian Linex
PENENTUAN NILAI PREMI ASURANSI PERTANIAN BERBASIS INDEKS CURAH HUJAN DENGAN METODE BURN ANALYSIS Feriliani Maria Nani; Neva Satyahadewi; Yudhi Yudhi
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 1 (2021): 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.v10i1.44663

Abstract

Curah hujan merupakan faktor alam yang mempengaruhi produksi padi. Untuk itu, pemerintah perlu melindungi petani dalam meminimalkan risiko kerugian terhadap ancaman tersebut. Asuransi pertanian adalah asuransi di sektor pertanian yang saat ini dikembangkan di Indonesia. Asuransi pertanian berbasis iklim merupakan manajemen risiko terkait iklim. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan langkah-langkah yang diperlukan dalam menentukan nilai indeks curah hujan pada asuransi pertanian dan menghitung nilai kontrak asuransi pertanian berbasis indeks curah hujan yang harus dibayar dengan menggunakan metode Burn Analysis, dimana asuransi tersebut bersifat tunggal. Hasil dari penelitian ini adalah jika nilai trigger (curah hujan) sebesar 42,8 mm maka premi yang harus dibayar adalah Rp 399.899,00 dan jika nilai trigger (curah hujan) sebesar 43,9 mm maka premi yang harus dibayar adalah Rp 393.323,00. Kata Kunci: Asuransi Pertanian, Metode Burn Analysis, Premi Asuransi, Indeks Curah Hujan
METODE PROJECTED UNIT CREDIT DAN INDIVIDUAL LEVEL PREMIUM DALAM PERHITUNGAN DANA PENSIUN Muhammad Ahyar; Neva Satyahadewi; Hendra Perdana
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 1 (2021): 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.v10i1.44769

Abstract

Dana pensiun merupakan salah satu bentuk perencanaan masa depan yang bertujuan untuk menjamin kelangsungan hidup seorang karyawan pada masa pensiun. Besar premi yang harus dibayarkan tiap karyawan dalam dana pensiun disebut dengan iuran normal. Pembayaran iuran normal dilakukan dalam bentuk pemotongan gaji karyawan kemudian diinvestasikan selama masa kerja yang memungkinkan terbentuknya akumulasi dana yang cukup untuk pembayaran manfaat pensiun dalam memelihara kesinambungan penghasilan peserta pada hari tua. Penelitian ini bertujuan menghitung iuran normal, kewajiban aktuaria dan manfaat pensiun dengan menggunakan metode Projected Unit Credit (PUC) dan metode Individual Level Premium (ILP). Dalam hal ini digunakan kasus penerapan pada karyawan berjenis kelamin laki-laki berusia 31 tahun, dimana menjadi peserta pada usia 25 tahun, dan akan pensiun pada usia 56 tahun. Gaji pokok pada tahun pertama pada tahun 2014 dengan UMK Kota Pontianak sebesar Rp1.425.000/bulan. Berdasarkan perhitungan diperoleh, iuran normal yang harus dibayar tahunan menggunakan metode Projected Unit Credit adalah sebesar Rp108.857,- dengan total nilai akhir pembiayaan sebesar Rp42.584.634,-. Sedangkan metode Individual Level Premium Rp177.855 dengan total nilai akhir pembiayaan sebesar Rp35.595.490,-. Metode PUC diperoleh iuran normal lebih rendah dibandingkan metode ILP, hal ini dikarenakan metode PUC menghitung total manfaat pensiun berdasarkan total masa kerja. Sedangkan metode ILP menghitung pula asumsi kenaikan gaji berdasarkan anuitas yang telah ditentukan berdasar masa kerja.Kata kunci: Dana Pensiun, Iuran Normal, Manfaat Pensiun.
MODEL MULTIPLE DECREMENT DALAM PENENTUAN PREMI ASURANSI JIWA Dinda Lestari; Neva Satyahadewi; Hendra Perdana
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 3 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (316.439 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v8i3.33637

Abstract

Asuransi jiwa adalah satu diantara produk asuransi yang umum dikenal, biasanya memiliki satu  penyebab klaim yaitu kematian. Model produk asuransi jiwa dapat dimodifikasi dengan menambah penyebab-penyebab klaim lainnya, sehingga menjadi model asuransi dengan lebih dari satu penyebab klaim (multiple decrement). Model multiple decrement merupakan salah satu model aktuaria yang digunakan sebagai acuan dalam merancang suatu produk asuransi. Penelitian ini menggunakan 3 decrement sebagai penyebab terjadinya klaim yang terdiri dari kematian, cacat permanen dan mengundurkan diri. Data associated single decrement table menggunakan informasi dari Negara Canada Tahun 1968 yang diperoleh dari Software Table Manager 3.01. Studi kasus yang digunakan dalam penelitian ini yaitu seorang berusia 30 tahun mengikuti suatu asuransi jiwa multiple decrement berjangka selama 34 tahun. Diketahui bahwa nilai santunan ketika seorang tersebut mengalami kematian adalah Rp100.000.000, Rp50.000.000 bila mengalami kondisi cacat permanen, sedangkan Rp10.000.000 bila kondisi mengundurkan diri dari perusahaan. Suku bunga yang digunakan adalah 6% berdasarkan BI Rate. Hasil perhitungan diperoleh premi tahunan untuk asuransi jiwa berjangka multiple decrement ini yaitu sebesar Rp317.946. Kemudian, jika tingkat suku bunga semakin tinggi maka nilai premi yang dibayarkan semakin murah. Hal ini dikarenakan tingkat suku bunga merupakan variabel dari fungsi diskonto, dimana semakin tinggi tingkat suku bunga, maka semakin kecil nilai dari fungsi diskonto. Premi akan semakin mahal jika usia nasabah ketika mengikuti asuransi semakin tinggi. Hal ini karena dipengaruhi peluang kematian seseorang yang semakin tinggi dengan bertambahnya usia. Kata Kunci: multiple decrement, associated single decrement. 
PENERAPAN METODE K-MEDOIDS PADA PENGELOMPOKAN DAERAH PENGHASIL KELAPA SAWIT DENGAN VALIDASI INDEKS SILHOUETTE Ewaldus Okta; Neva Satyahadewi; Naomi Nessyana Debataraja
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 4 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (238.38 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v8i4.36362

Abstract

K-medoids termasuk metode partitioning clustering untuk mengelompokkan sekumpulan  objek menjadi sekumpulan  cluster. Penelitian ini dilakukan untuk mengelompokan kabupaten/kota yang memiliki luas lahan dan rata-rata produksi perkebunan kelapa sawit tertinggi sampai terendah. Tahap ini diawali dengan menghitung kemiripan antar objek menggunakan Jarak Euclidean, kemudian memilih k objek untuk menjadi medoids awal. Langkah selanjutnya adalah mengelompokan objek berdasarkan nilai Jarak yang paling mirip dengan medoids, lalu menghitung nilai absolute error dari cluster yang terbentuk. Tahap selanjutnya adalah melakukan hal yang sama terhadap medoids random, kemudian membandingkan nilai absolute error medoids awal dengan medoids random. Langkah selanjutnya adalah mengukur validitas dengan menggunakan validasi indeks silhouette. Cluster kesatu yaitu Kabupaten Sambas, Kabupaten Bengkayang, Kabupaten Mempawah, Kabupaten Kapuas Hulu, Kabupaten Kayong Utara, Kabupaten Kubu Raya dan Kota Singkawang untuk variabel luas lahan dan rata-rata produksi termasuk kedalam kategori rendah. Cluster kedua yaitu Kabupaten Landak, Kabupaten Sanggau, Kabupaten Ketapang dan Kabupaten Sintang untuk variabel luas lahan dan rata-rata produksi termasuk kedalam kategori sedang. Cluster ketiga yaitu Kabupaten Sekadau dan Kabupaten Melawi untuk variabel luas lahan termasuk kedalam kategori rendah dan rata-rata produksi termasuk kedalam kategori tinggi. Kata kunci: Analisis Cluster, K-medoids, Validasi Indeks Silhouette
PERBANDINGAN ESTIMASI PARAMETER METODE BAYESIAN GELF UNTUK PRIOR GAMMA DAN JEFFREY PERLUASAN PADA MODEL SURVIVAL BERDISTRIBUSI WEIBULL DATA TERSENSOR Ria Andini; Neva Satyahadewi; Setyo Wira Rizki
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 4 (2018): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (109.491 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v7i4.28387

Abstract

Data survival merupakan data yang menunjukkan waktu suatu individu atau objek dapat bertahan hidup hingga terjadinya suatu kejadian tertentu. Data dikatakan tersensor apabila data yang diamati tidak lengkap karena hilangnya objek penelitian atau sampai akhir penelitian objek tersebut belum mengalami kejadian tertentu. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan estimasi parameter optimal model survival yang berdistribusi Weibull pada data tersensor dengan metode Bayesian GELF menggunakan prior Gamma dan Jeffrey perluasan. Data yang digunakan adalah data sekunder pasien kanker paru-paru dari penelitian yang dilakukan oleh Kalbfleisch dan Prentice pada tahun 1980. Berdasarkan hasil dari nilai MSE pada penelitian ini, diperoleh metode Bayesian GELF dengan prior Jeffrey perluasan lebih baik dari metode Bayesian GELF prior Gamma. Kata Kunci: Distribusi Weibull, Metode Bayesian GELF
ANALISIS REGRESI COX PROPORTIONAL HAZARD PADA PEMODELAN WAKTU TUNGGU MEMPEROLEH PEKERJAAN PERTAMA Jawani Jawani; Neva Satyahadewi; Hendra Perdana
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 4 (2020): 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.v9i4.44081

Abstract

Analisis survival merupakan kumpulan dari prosedur statistika untuk menganalisis data dimana outcome variabel yang diteliti adalah waktu hingga suatu kejadian atau peristiwa (event) terjadi. Terdapat beberapa metode yang digunakan untuk menganalisis data survival. Salah satunya adalah metode regresi survival yang digunakan untuk mencari hubungan variabel-variabel terhadap waktu survival. Metode regresi survival adalah metode regresi yang digunakan untuk melihat faktor-faktor yang berpengaruh pada terjadinya suatu peristiwa atau kejadian. Dalam analisis survival dikenal dua model regresi, yaitu model semiparametrik dan model parametrik. Regresi semiparametrik adalah regresi yang paling populer diantara metode regresi lainnya. Salah satu regresi semiparametrik yang sering digunakan adalah regresi Cox proportional hazard. Dalam penelitian ini waktu survival yang digunakan adalah selang waktu tunggu lulusan dalam memperoleh pejerjaan pertamanya. Data yang digunakan adalah data lulusan Program Studi S1 Statistika FMIPA Untan pada periode Oktober 2017 sampai Januari 2020 sebanyak 46 data dengan kategori 14 data tersensor dan 32 data tidak tersensor. Berdasarkan analisis dan pengujian di peroleh model terbaik dan faktor-faktor yang berhubungan dengan lama waktu tunggu memperoleh pekerjaan pertama adalah jenis kelamin, nilai TUTEP, masa studi dan IPK, dengan masing-masing nilai hazard ratio 0,649, 1,007, 0,999 dan 1,118.Kata Kunci: analisis daya tahan, data tersensor, pekerjaan pertama, regresi cox.
PENYUSUNAN PENJADWALAN UJIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RANK BASED ANT SYSTEM Ria Fuji Astuti; Neva Satyahadewi; Hendra Perdana
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 6, No 02 (2017): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (150.586 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v6i02.21625

Abstract

Penyusunan jadwal ujian merupakan salah satu permasalahan yang sering terjadi di suatu Perguruan Tinggi. Penjadwalan ujian merupakan proses penyusunan jadwal pelaksanaan ujian yang menginformasikan sejumlah mata kuliah yang diberikan, ruang tempat belajar, waktu serta mahasiswa yang mengambil mata kuliah tersebut. Salah satu metode untuk menyusun suatu jadwal yaitu Algoritma Ant Colony. Algoritma Ant Colony merupakan metode metaheuristik yang terinspirasi terhadap semut yang berkemampuan untuk berkoordinasi dalam mengumpulkan makanan. Pada penelitian ini digunakan algoritma                         untuk memperoleh jadwal ujian pada Program Studi Sistem Komputer FMIPA Untan. Dengan menginputkan jumlah mata kuliah, jumlah mahasiswa, dan jumlah ruangan, maka diperoleh suatu jadwal ujian yang optimal dengan menggunakan metode algoritma  . Kata Kunci: mata kuliah, penjadwalan ujian, algoritma  
IMPLEMENTASI METODE LEAN SIX SIGMA PADA PRODUKSI WAJAN NOMOR 18 DI CV. XYZ Siti Hardianti; Neva Satyahadewi; Nurfitri Imro’ah
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 2 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (716.37 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v8i2.32350

Abstract

Pengendalian kualitas dapat dilakukan dengan berbagai cara, diantaranya menggunakan metode Lean Six Sigma. Metode Lean Six Sigma dapat menunjukkan jalannya proses produksi sehingga diketahui pemborosan, kecacatan dan proses terjadinya produksi melalui value stream mapping. Lean Six Sigma dapat diterapkan di bidang industri, satu diantaranya adalah perusahaan CV. XYZ. Perusahaan tersebut memproduksi wajan dengan nomor 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28 dan 30. Wajan nomor 18 adalah wajan yang paling diminati konsumen. Tahapan dalam Lean Six Sigma dimulai dari define, measure dan analyze. Jenis kecacatan diklasifikasikan menjadi empat kelas yaitu sangat serius (A), serius (B), cukup serius (C) dan tidak serius (D) dengan jumlah observasi sebanyak 78 hari. Kecacatan terbesar terjadi di kelas cacat sangat serius yaitu sebesar 44,38%. Level sigma merupakan kemungkinan besar kecacatan yang akan terjadi jika memproduksi satu juta produk. Pada penelitian ini, level sigma yang dihasilkan kecacatan sangat serius adalah 3,2, sehingga dengan menggunakan nilai Defect Per Million Oppertunities (DPMO) dapat disimpulkan bahwa dalam satu juta produksi kemungkinan produk cacat sebesar 44.211 buah. Berdasarkan analisis Failure Mode and Effect Analyze (FMEA), diketahui penyebab kecacatan sangat serius dikarenakan material dengan nilai Risk Priority Number (RPN) sebesar 84. Sehingga dengan menggunakan kriteria penilaian RPN diketahui bahwa kecacatan yang disebabkan oleh material tergolong sedang.  Kata Kunci: Demerit, Failure Mode and Effect Analyze. 
Co-Authors . Apriansyah Afghani Jayuska Afghany Jayuska Al-Ham, Hairil Amriani Amir Amriani Amir Amriani Amir Andani, Wirda 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 Cornellia, Amanda Crismayella, Yuveinsiana 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 Ferdina Ferdina Feriliani Maria Nani Fitriawan, Della Fransisca Febrianti Sundari Fransiska Fransiska Grikus Romi Gusti Eva Tavita Gusti Eva Tavita Hairil Al-Ham Halim, Alvin Octavianus Hamzah, Erwin Rizal Handayani, Aditya 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 Imro'ah, Nurfitri IMRO’AH, NURFITRI Imtiyaz, Widad Isra’ Sagita Jawani Jawani Karlina, Sela Kusnandar, Dadan Tonny Lucky Hartanti Lucky Hartanti Lucky Hartanti M. Deny Hafizzul Muttaqin Maga, Fahmi Giovani Margareta, Tiara Margaretha, Ledy Claudia Marlisa, Herina Marola, Geby Martha, Shantika Mega Sari Juane Sofiana Mega Sari Juane Sofiana Mega Tri Junika Millennia Taraly Misrawi Misrawi Muhammad Ahyar Muhammad fauzan Muhammad Radhi Muhammad Rizki Muliadi Muliadi Muslimah (F54210032) Nabil, Ilhan Nail Nanda Shalsadilla Naomi Nessyana Debataraja Naomi Nessyana Debataraja Noerul Hanin Nona Lusia 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 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 Reni Unaeni 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 Seftiani, Seftiani 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 syuradi, Syuradi Tamtama, Ray Taraly, Inggriani Millennia Tiara, Dinda Trifaiza, Fadhela Wahyu Diyan Ramadana Wahyudin Ciptadi Warsidah Warsidah Warsidah, Warsidah Wilda Ariani Wirda Andani Yopi Saputra Yudhi Yuliono, Agus Yumna Siska Fitriyani Yundari, Yundari Yuveinsiana Crismayella Zakiah, Ainun