Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
6.827
P-Index
This Author published in this journals
All Journal MATICS : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (Journal of Computer Science and Information Technology) Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika Jurnal Informatika SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri Scientific Journal of Informatics CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) INFORMAL: Informatics Journal Jurnal Sains dan Informatika IJISCS (International Journal Of Information System and Computer Science) Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan (J-TIT) Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) JIKA (Jurnal Informatika) Suluah Bendang: Jurnal Ilmiah Pengabdian Kepada Masyarakat SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika Brilliance: Research of Artificial Intelligence Ilmu Komputer untuk Masyarakat Digital Transformation Technology (Digitech) Teknomatika: Jurnal Informatika dan Komputer KREATIF: Jurnal Pengabdian Masyarakat Nusantara
Karina Auliasari
Instititut Teknologi Nasional Malang
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Other

Published : 78 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 78 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
indonesia: Indonesia IBRAHIM, NAJAD; Irawan, Joseph Dedy; Auliasari, Karina
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 5 No. 2 (2021): JATI Vol. 5 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v5i2.3799

Abstract

Sistem pakar adalah program komputer yang dapat meniru kemampuan pakar sesuai bidang keahlian masing-masing. Sistem pakar dibuat untuk menyerupai kemampuan pengetahuan manusia dalam menyelesaikan masalah tertentu. Sistem ini terdiri dari berberapa metode yaitu Metode Backward Chaininng (runut balik) untuk memulai penalarannya dimulai dari kesimpulan kemudian mencari sekempulan hipotesis menuju fakta yang mendung hipotesisi tersebut,kemudia akan diproses oleh metode Certainty Factor untuk menentukan persentase dari hasil backward chaining. Hasil yang diperoleh pada pengujian fungsional adalah sistem dapat berjalan dengan baik pada beberapa browser. Hasil yang diperoleh dengan melakukan beberapa uji coba sehingga mendapat keakurasian 70 % sampai 80% dari hasil sistem tersebut.
ANALISIS SENTIMENT CYBERBULLYING PADA SOSIAL MEDIA TWITTER MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE Rizki, Muhammad Fitra; Auliasari, Karina; Primaswara Prasetya, Renaldi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 5 No. 2 (2021): JATI Vol. 5 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v5i2.3808

Abstract

Twitter merupakan salah satu media sosial yang saat ini menjadi trend, karena terdapat banyak sekali berita dan informasi yang yang dapat direspon dengan cepat dan tepat dari berbagai sudut pandang. Hal ini menjadikan Twitter tidak hanya berdampak positif, tetapi juga berdampak negatif bagi pengguna maupun non-pengguna Twitter, salah satunya adalah cyberbullying. Cyberbullying adalah bentuk intimidasi yang pelaku lakukan untuk melecehkan korbannya melalui perangkat teknologi. Korban yang mengalami Cyberbullying akan mengalami gangguan fisik hingga psikologis seperti kesepian, kegelisahan, depresi yang lebih tinggi, dan merasa hargadirinya rendah. Selain itu korban yang mengalami Cyberbullying juga akan merasakan tekanan sehingga menunjukkan keinginan bunuh diri yang lebih tinggi. Pada penelitian ini dilakukan proses analisis sentiment cyberbullying yang disampaikan oleh pengguna pada media sosial twitter dengan mengembangkan sistem berbasis web untuk mengklasifikasikan sentiment tersebut menggunakan metode support vector machine. Data inputan pada sistem ini berupa konten tweet yang diperoleh dari twitter dengan memasukkan keyword hashtag yang berpotensi menimbulkan cyberbullying seperti #cebong atau #kadrun dan tidak melebihi 100 data tweet. Sedangkan outputnya berupa klasifikasi sentiment cyberbullying atau non-cyberbullying dari setiap tweet yang sudah melewati proses text preprocessing dan pembobotan teks dengan TF-IDF. Dari hasil pengujian menunjukan dengan menggunakan 100 data tweet, sistem mampu melakukan proses klasifikasi dengan rata-rata waktu 101100,2 milisecond dan kecepatan pemrosesan 0,000989 data per milisecond. Diperoleh pula hasil pengukuran evaluasi klasifikasi dengan menggunakan metode confusion matrix dengan nilai recall 64%, precision 58% dan tingkat accuracy sebesar 70%.
PENGEMBANGAN APLIKASI PENGENALAN BAHASA ISYARAT ABJAD SIBI MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) Sholawati, Mutiara; Auliasari, Karina; Ariwibisono, FX.
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 6 No. 1 (2022): JATI Vol. 6 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v6i1.4507

Abstract

Menyampaikan informasi dibutuhkan bahasa yang mudah dipahami. Penyandang tunarungu memiliki bahasa tersendiri dalam komunikasi yaitu bahasa isyarat. Bahasa isyarat SIBI (Sistem Isyarat Bahasa Indonesia) sering digunakan dalam kondisi formal. Pemahaman mengenai bahasa isyarat perlu ditanamkan sejak dini. Di SDLB Purworejo III Kota Pasuruan telah diajarkan bahasa isyarat. Namun dalam proses pembelajarannya masih menggunakan buku panduan, video pembelajaran atau bahkan peragaan secara langsung oleh guru.Pada penelitian ini dilakukan proses klasifikasi peragaan bahasa isyarat abjad SIBI berdasarkan peragaan secara langsung oleh guru maupun murid di depan kamera secara realtime. Aplikasi dibuat berbasis web serta proses klasifikasi menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Dataset berupa citra digital peragaan abjad SIBI diperoleh dari 1 orang guru dan 3 orang murid penyandang tunarungu, diperoleh total dataset 416 citra terdiri dari 384 citra hasil pengambilan gambar dan 32 citra digital hasil konversi video peragaan bahasa isyarat abjad J dan Z karena peragaan berupa gerakan aktif. Keluaran dari sistem ini berupa label kelas abjad dan nilai probalitas hasil klasifikasi yang ditampilkan pada webcam dalam website. Pengujian melibatkan 2 orang relawan dengan melakukan uji coba sebanyak 52 kali munggunakan model klasifikasi hasil training. Berdasarkan pengujian menggunakan rumus confusion matrix, diperoleh nilai accuracy, recall, specificity dan sensitivity sebesar 80,76% .
PENERAPAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA APLIKASI DETEKSI WAJAH PENGUNJUNG PERPUSTAKAAN Pratama, Ricky Adytya; Achmadi, Sentot; Auliasari, Karina
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 6 No. 1 (2022): JATI Vol. 6 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v6i1.4517

Abstract

Perpustakaan Institut Teknologi Nasional (ITN) Malang merupakan salah satu fasilitas sarana prasarana yang menyediakan berbagai layanan penyedia informasi akademik. Perpustakaan ITN Malang dalam pendataan menggunakan scan barcode dimana pengunjung harus menempelkan KTM ke sensor scan barcode untuk dapat dikenali identitasnya. Namun sistem ini memiliki kelemahan yaitu apabila pengunjung perpustakaan lupa membawa atau kehilangan KTM maka pengunjung tidak dapat memasuki perpustakaan. Oleh karena itu dengan Metode Convolution Neural Network (CNN) yang menggunakan citra inputan berupa detekasi wajah kemudian diproses menggunakan konvolusi dilanjutkan proses klasifikasi berdasarkan data yang disimpan sehingga mampu mengenali wajah pengunjung yang datang. Hasil dari penelitian yang telah dilakukan adalah system berbasis web yang dapat mendeteksi wajah pengunjung. Dengan total 200 kali uji coba terhadap 10 relawan, akurasi benar 87% dan akurasi kesalahan 13% sehingga model untuk pengenalan wajah ini sudah memiliki kecocokan yang cukup baik. Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa pengenalan wajah sudah menghasilkan akurasi yang akurat.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN REKOMENDASI PENGGUNAAN MEDIA PEMBELAJARAN ONLINE MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Rizky Prayudhi, Bimo; Auliasari, Karina; Rudhistiar, Deddy
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 6 No. 1 (2022): JATI Vol. 6 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v6i1.4616

Abstract

Media pembelajaran online adalah media yang menerapkan teknologi informasi untuk melakukan proses pembelajaran secara online yang bisa diakses kapan saja dan dimana saja. Penggunaan media pembelajaran online yang dulu kurang diminati, sekarang menjadi banyak peminat karena situasi Indonesia yang sedang mengalami pandemi Covid-19. Permasalahan yang dihadapi mahasiswa dalam menggunakan media pembelajaran online saat ini, yaitu jaringan internet yang tidak stabil, keterbatasan dalam mengakses, kurangnya fitur dan kurang interaktif. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka penyelesaian masalah yang ditawarkan yaitu suatu sistem pendukung keputusan menggunakan metode Analytical Hirarchy Process (AHP). Metode AHP adalah metode dalam pengambilan keputusan secara hirarki dan memberikan bobot terhadap kriteria dan alternatif yang telah ditentukan dengan mempertimbangkan prioritas tiap krtiteria dan alternatif. Dengan adanya sistem pendukung keputusan rekomedasi ini, diharapkan bisa membantu dosen dalam menentukan media pembelajaran online yang efektif untuk digunakan dalam proses pembelajaran.Berdasarkan hasil nilai akhir, maka urutan rekomendasi penggunaan media pembelajaran online adalah sebagai berikut : Google Classroom 0.33, Spada 0.27, Whatsapp 0.12, Google Meet 0.08, Zoom 0.08, Youtube 0.07 dan Discord 0.05. Berdasarkan pengujian fungsional sistem menggunakan 3 browser yaitu Mozilla Firefox 86.0, Google Chrome 97.0.4692.99 dan Microsoft Edge 97.0.1072.69, hasil yang diperoleh adalah semua tampilan halaman dan fungsi setiap halaman berjalan dengan baik. Berdasarkan hasil pengujian akurasi antara perhitungan manual dan perhitungan sistem, diperoleh rerata persentase error adalah 11% dan total persentase keakuratan adalah 89% dengan metode Analitycal Hierarchy Process.
PEMBANGUNAN SISTEM REKOMENDASI JENIS PUPUK PADA TANAMAN SAWIT MENGGUNAKAN METODE AHP (Analytical Hierarchy Process) As-Siddiqi, M. Halim; Auliasari, Karina; Primaswara Prasetya, Renaldi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 6 No. 2 (2022): JATI Vol. 6 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v6i2.5407

Abstract

Kelapa sawit merupakan tanaman tropis yang berasal dari Afrika Barat. Di sektor perkebenuan, tanaman kelapa sawit sendiri memerlukan penentuan pupuk yang tepat, karena dapat mempengaruhi hasil panen. Kendala yang dihadapi adalah pemilihan pupuk di wilayah Bengkulu Selatan yang masih kurang efektif. Karena dalam pemilihan pupuk para petani perlu mendapatkan data ke Dinas Pertanian Bengkulu Selatan terlebih dahulu untuk mendapatkan rekomendasi jenis pupuk terbaik dengan data yang valid. Oleh karena itu peneliti berinisiatif mengembangkan sistem rekomendasi menggunakan metode analytical hierarchy process. Berdasarkan hasil penelitian digunakan tiga kriteria yaitu jenis tanah, umur tanaman, kadar air dan tiga alternatif pupuk yaitu urea, KCL dan ZA. Metode ini digunakan untuk menentukan alternatif-alternatif yang tersedia untuk memecahkan masalah.
SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS MONOGRAFI KECAMATAN KEDUNGKANDANG MENGGUNAKAN METODE K MEANS Sundari, Sundari; Auliasari, Karina; Primaswara Prasetya, Renaldi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 6 No. 2 (2022): JATI Vol. 6 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v6i2.5424

Abstract

Data Monografi merupakan data yang berisikan data pokok dari suatu daerah yang menyangkut beberapa data seperti jumlah penduduk, luas wilayah, usia penduduk dst. Pada Kecamatan Kedungkandang data Monografi masih berupa file hardcopy, adanya keterbatasan data Monografi yang hanya dilihat oleh pihak Kecamatan dan Kelurahan yang ada di Kecamatan Kedungkandang. Selain itu Kecamatan Kedungkandang masih belum menyediakan data Monografi berupa visualisasi data dalam bentuk pemetaan menggunakan beberapa atribut. Perhitungan menggunakan metode K-Means yang mengelompokkan dari beberapa atribut seperti jumlah penduduk, usia penduduk , dan jumlah pendidikan terakhir di setiap daerah di Kecamatan Kedungkandang. Pembuatan aplikasi menggunakan bahasa pemograman PHP native serta menggunakan framework CSS bootstrap, kemudian untuk database yang dibuat menggunakan PhpMyAdmin dan Xampp.Hasil yang didapat dari perhitungan tersebut mengenai tingkat pendidikan paling rendah(R), sedang(S), dan tingg(T) kemudian menghasilkan cluster banyaknya peluang kerja(B) dan sedikitnya peluang kerja(S) pada tiap daerah yang hasilnya berupa peta wilayah dengan masing – masing warna yang berbeda.
METODE REGRESI LINIER BERGANDA UNTUK PREDIKSI OMSET PENYEWAAN KAMERA DI JOE KAMERA Anggara, Aditya; Auliasari, Karina; Agus Pranoto, Yosep
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 1 (2023): JATI Vol. 7 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i1.6158

Abstract

Joe Kamera merupakan toko yang menyewakan peralatan fotografi dan videografi yang berada di kabupaten Tulang Bawang Barat, Lampung. Untuk meraih keuntungan yang maksimal, Joe Kamera melakukan penyesuaian sumber daya perusahaan. Yaitu menambah atau mengurangi unit kamera menyesuaikan dengan jumlah omzet dibulan sebelumnya. Jika jumlah omzet menurun, pihak Joe Kamera mengasumsikan jumlah omzet dibulan selanjutnya juga akan menurun. Maka akan dilakukan pengurangan unit kamera. Begitu juga sebaliknya. Jika jumlah omzet naik, pihak Joe Kamera mengasumsikan jumlah omzet dibulan selanjutnya juga akan naik. Maka akan dilakukan penambahan unit kamera. Namun setelah dievaluasi, ternyata dengan cara tersebut tidaklah efektif. Karena hanya melihat secara sekilas fluktuasi data historisnya. Terkadang ketika mengasumsikan jumlah omzet dibulan selanjutnya akan menurun dan melakukan pengurangan unit kamera, ternyata permintaan dibulan selanjutnya justru naik. Ini menyebabkan kurang maksimalnya keuntungan yang didapat karena tidak bisa melayani permintaan pelanggan yang ada. Begitu juga sebaliknya. Hal inilah yang menyebabkan pihak Joe Kamera mengalami kesulitan dalam menentukan suatu keputusan dalam penambahan atau pengurangan unit kamera. Hal ini juga sangat berdampak terhadap omzet perusahaan. Dari permasalahan tersebut, penulis membuat sebuah aplikasi yang bisa memprediksi jumlah omzet dibulan selanjutnya dan memberikan rekomendasi keputusan unit kamera apa yang harus ditambah atau dikurangi jumlahnya. Pada aplikasi terdapat fitur untuk memasukkan data transaksi harian. Dari data tersebut akan dikategorikan berdasarkan peroide dan kemudian dilakukan prediksi omzet diperiode selanjutnya. Untuk memprediksi jumlah omzet menggunakan metode Regresi Linier Berganda. Dari data transaksi yang penulis dapat dari narasumber. Yaitu data transaksi bulan Agustus 2021 hingga Oktober 2022, didapatkan hasil prediksi bulan November 2022 sebesar Rp. 2.045.052,-. Setelah didapatkan hasil prediksi, didapatkan selisih sebesar Rp.60.052,- dengan data omzet aktual bulan November 2022 (Rp. 1.985.000,-). Dan dilakukan pengujian dengan menggunakan Mean Absolute Percentage (MAPE) dengan hasil 200% yang berarti metode Regresi Linier Berganda buruk jika digunakan untuk memprediksi jumlah omzet diperiode selanjutnya.
PERAMALAN PENJUALAN BARANG BERBASIS WEBSITE DENGAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING: STUDI KASUS MIMIN HERBAL MALANG Putri Oktaviani, Anindhita; Mahmudi, Ali; Auliasari, Karina
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 1 (2023): JATI Vol. 7 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i1.6198

Abstract

Seiring dengan perkembangan zaman, teknologi informasi menjadi salah satu alat untuk bersaing dalam bisnis, kemajuan teknologi merupakan faktor yang sangat penting dalam membantu kelancarnya kinerja dalam suatu perusahaan. Peramalan atau prediksi digunakan untuk mempertimbangkan dalam ekonomi dan bisnis. Oleh karena itu perusahaan memerlukan perhitungan untuk memprediksi penjualan untuk setiap periodenya. Maka perhitungan yang digunakan untuk menghitung prediksi menggunakan Single Exponential Smoothing . Dengan menggunakan perhitungan metode Single Exponential Smoothing maka akan mencari nilai keakurasian dengan menggunakan MAPE. Untuk pengujian ini menggunakan data penjualan dari bulan Januari 2022 hingga Oktober 2022. Dari data yang sudah dilakukan perhitungan menggunakan metode Single Exponential Smoothing maka didapatkan hasil keakurasian MAPE pada produk Qnc sebesar 3.27%, produk Sehat Wanita 3.48%, produk kurmaku 5.34%, produk zedoril 5.68%, produk propolis 5.02%, produk koleerena 3.88%. Maka dari hasil peramalan tersebut dapat disimpulkan perhitungan menggunakan metode Single Exponential Smoothing dengan hasil keakurasian yang baik.
PERBANDINGAN METODE K-MEANS DAN K-MEDOIDS UNTUK KLASIFIKASI STATUS GIZI ANAK Muhammad, Maulana; Mahmudi, Ali; Auliasari, Karina
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 4 (2023): JATI Vol. 7 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i4.7403

Abstract

Status gizi anak, yang diukur melalui berat dan tinggi badan, mencerminkan keberhasilan pemenuhan nutrisi. Gizi buruk atau kurang, terutama di kalangan balita, berdampak serius pada kesehatan, pertumbuhan, perkembangan, dan produktivitas masa dewasa. Di Kecamatan Pringgarata, Puskesmas Bagu, lebih dari 4600 balita mengalami gizi kurang. Masalah ini diakibatkan oleh konsumsi pangan yang tidak memadai dan faktor ekologis seperti kemiskinan serta sanitasi yang buruk. Penelitian ini bertujuan untuk memantau status gizi anak melalui sistem klasifikasi otomatis. Melalui pendekatan k-means dan k-medoids, sistem ini membantu mengatasi permasalahan gizi dengan memantau balita menggunakan indikator pendukung. Harapannya, metode ini dapat membantu petugas puskesmas dalam pemantauan gizi balita secara berkala.
Co-Authors Abdul Mufid Achmad Abdillah, Nur Aditya Prasetyo, Rizki Adyatma Nandana Partha, Putra Afani, Ghana Widya Agung Panji Sasmito Agustine, Thesalonika Nameta AHMAD FAISOL Aji Wicaksono, Bayu Al Biruni, Muhammad Ali Mahmudi Amarta Sholehuddin, Mohamma Dandy Amelia, Diyona Angga Firmansyah, Puja Anggara, Aditya Anggraini, Legming Dwi Aprilian Anarki, Galang Aprillia Dwi Dyah Saputri Aprillia Dwi Dyah Saputri Aria Alfaizi, Hafiz Ariq Ihsan, Muhammad Aris Dwi Darmawan Ariwibisono, FX. As-Siddiqi, M. Halim Bagaskara Adhi P Bastian Bastomi, Dwi Bella Fardani Daniel, Lazro Eko Putra Deddy Rudhistiar Destama Karni Saputra, Davantio Dewi Sibagariang Diah Wilis Lestarining Basuki Dimas Surya Prasetyo Eka Wijaya, Daniel Eksi Adi Irawan, Alfonsus Faddilani, Muhammad Rafi Fahrudi Setiawan, Ahmad Fathur Riski Febriana Santi Wahyuni Finanda, Wibis Fisabilillah, Difa Ghani Muttaqin, Abdul Hafiidh Yupiza Ramadhani Hafiidh Yupiza Ramadhani Hamdani, Ahmad Hani Zulfia Zahro Hansen Sawa, Karolus Hasan Syu'aibi, Muhammad Hidayatur Rohman, M.Afif IBRAHIM, NAJAD Irvandani, Aditya Iva Roudhotul Rohmah Jamil Nashrulloh Kalimatullah, Moh. Teguh Laksana, Bintang Nur Lestarining Basuki, Diah Willis Luthfi Andhikaputra, Muhammad Mahmudin, Ali Mariza Kertaningtyas martha kusuma, edwin Maulana Muhammad, Maulana Mawan Kriswantono Mira Orisa Mirenty, Putri Mulan Mohamed Wasef Mohamed Wasef Muhammad Rafi Faddilani Mutiara, Siti Nurina Nurina Pitriya Rizki, Ani Pratama, Ricky Adytya Primaswara P, Renaldi Putri Oktaviani, Anindhita Qurrotuna, Fina Raden Mohamad Herdian Bhakti Raflie, Andi Muh Haekal Rahmat Dian Nugraha, Adhitya Renaldi Primaswara Prasetya Renaldi, Bima Rizki, Muhammad Fitra Rizky Prayudhi, Bimo Robby, Mohammad Rofila El Maghfiroh Roudhotul Rohmah, Iva Sahal, Muhammad Yazid Abu Sena Yudha, Rizky Sentot Achmadi Sholawati, Mutiara Sinaga, Hannes Tigor Hamonangan Siti Hadijah Solly Aryza Sukmadiningtyas Sundari Sundari Suryo Adi Wibowo Uni Umamatun Nysa, Junia Willis, Diah Xaverius Ariwibisono, Franciscus Yosep Agus Pranoto Zain Aryanta Zain Aryanta Zulfan Najib, Ahmad Zulfia Zahro’, Hani Zulkifli Abdillah