Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
9.141
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Dedikasi Jurnal Ilmu Komputer Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Jurnal Simantec Jurnal sistem informasi, Teknologi informasi dan komputer Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer SMATIKA Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Fountain of Informatics Journal Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer JOIV : International Journal on Informatics Visualization Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Informatika Jurnal Pilar Nusa Mandiri Network Engineering Research Operation [NERO] Jurnal Komputer Terapan Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control SINTECH (Science and Information Technology) Journal METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) JURTEKSI EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika Jurnal Informatika Kaputama (JIK) JISKa (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) Journal of Electronics, Electromedical Engineering, and Medical Informatics Jurnal Repositor Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal Perempuan & Anak Jurnal Dinamika Informatika (JDI) Makara Journal of Technology Jurnal Sistem Informasi Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Smatika Jurnal : STIKI Informatika Jurnal Jurnal Abdimas BSI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Yufis Azhar
Universitas Muhammadiyah Malang
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Public Health Social Sciences Other

Published : 143 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 58 Documents
Search
Journal : Jurnal Repositor

 2   3   4   5   6 
Perancangan Aplikasi Simulasi UNBK dengan Metode Pengacak Linear Congruent Method Berbasis Web Fiqri Azmi Fachir; Ilyas Nuryasin; Yufis Azhar
Jurnal Repositor Vol 2 No 10 (2020): Oktober 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i10.842

Abstract

Keputusan Mentri Pendidikan dan Kebudayaan yang menyatakan bahwa seluruh SMP, SMA, dan SMK sederajat harus menerapkan Ujian Nasional dan Ujian Sekolah dengan menggunakan media komputer. Beberapa sekolah bersiap untuk menghadapi UNBK dengan cara melatih siswa-siswi dengan melaksanakan ulangan harian ataupun ujian tryout dengan menggunakan media komputer sekolah. Aplikasi simulasi untuk mempersiapkan UNBK banyak beredar dan digunakan untuk melatih siswa-siswi dalam menghadapi UNBK. Pseudo random number generator (PRNG) merupakan algoritma yang menggunakan rumus matematis untuk menghasilkan deret angka secara acak. Salah satu metode yang menggunakan algoritma PRNG yaitu linear congruent method (LCM). LCM merupakan salah satu metode pembangkit bilangan acak yang memanfaatkan model linear untuk membangkitkan bilangan acak. LCM berhasil diterapkan kedalam aplikasi simulasi pengacak soal yang dibuat. Hasil dari pengujian sistem aplikasi yang dibuat, algoritma pengacak berhasil mengacak soal. Setiap soal berhasil teracak dan setiap siswa mendapatkan urutan soal yang berbeda-beda.
Kontrol Presentasi Telapak Tangan Menggunakan Haar Cascade Classification Dyah Ayu Irianti; Agus Eko Minarno; Yufis Azhar
Jurnal Repositor Vol 2 No 9 (2020): September 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i9.847

Abstract

Presentasi yaitu suatu kegiatan yang dilakukan sebagai penyampaian ilmu oleh pengajar untuk memberitahukan hasil penelitian serta gagasan. Presentasi sudah menjadi aktivitas yang dilakukan di hampir semua bidang pekerjaan sehari-hari.Untuk melakukan presentasi, dibutuhkan sebuahkomputer, mouse, dan keyboard sebagai alat bantu dan sarana untuk menjalankan slide presentasi. Selain dibutuhkan alat bantu presentasi, saat presentasi juga dibutuhkan seseorang operator untuk mengendalikan komputer saat presentasi berlangsung. Dengan melihat kondisi tersebut, dibutuhkan teknologi yang dapat mengintegrasikan berbagai macam fungsi alat bantu presentasi dan pengendali komputer saat presentasi. Deteksi telapak tangan pada penelitian ini memakai bahasa pemrograman python dan juga sebuah library OpenCV untuk proses inputan. Metode yang digunakan untuk mendeteksi gerakan telapak tangan menggunakan metode Haar Cascade Classifier. Metode Haar Cascade Classifier dapat digunakan untuk mendeteksi objek telapak tangan dan mampu mengontrol slide dengantelapak tangan dengan webcam secara real time. Dalam pendeteksian harus ditentukan centroid agar dapat diketahui jumlah frame untuk memindahkan slide serta jarak dari webcam ke objek juga dapat mempengaruhi dalam mengontrol presentasi. Namun, sistem ini memiliki banyak kelemahan dan harus diperbaiki. Sensitifitas pendeteksian yang tidak terlalu baik yang dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor yaitu webcam yang kurang bagus, spesifikasi Personal Computer (PC) rendah, dataset yang meyebabkan false negative, serta pencahayaan ataupun pengaruh dari background.
Penerapan Frequency,Recency, Monetery Model Dan Algoritma K-Mean Pada Sistem Pengelompokan Pelanggan (Studi Kasus: PT. Ditra Manunggal Jaya) Hussin Agung Wijaya; Wildan Suharso; Yufis azhar
Jurnal Repositor Vol 2 No 11 (2020): November 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i11.867

Abstract

PT. Ditra Manunggal Jaya yang bergerak dalam bisni Sembilan kebutuhan pokok. Dalam proses bisnisnya PT Ditra Manunggal Jaya masih mengbungkan proses manual dengan transaksi dari pelanggan dari seluruh Indonesia, dengan permasalahan tersebut sangat tidak bisa perusahaan untuk memanajemen pelanggan. Sehingga dibutuhkan suatu sistem yang secara otomatis dapat memanjemen pelanggan. Frequency, recency and monetary model adalah suatu model yang sering diterapkan sebagai pemberian nilai ataupun bobot untuk pelanggan dari proses transaksi. Pemberian bobot yang di berikan akan dianalisa dan dikelompokkan oleh k-mean. Dari hasil analisa k mean diuji menggunakan purity dengan nilai total sebesar 0,441 . dengan pengujian dapadari fitur pada sistem disimpulkan bahwa sistem dapat dikatakan telah berjalan dengan baik, sehingga dapat membantu staff penjualan PT Ditra Manunggal Jaya dalam memberikan pelayanan yang bai bagi para pelanggannya.
Analisis Sentimen Konten Radikal dalam Kontestasi Politik 2019 di Media Twitter Menggunakan Interjection dan Punctuation Taufik Nurahman; Yufis Azhar; Nur Hayatin
Jurnal Repositor Vol 2 No 7 (2020): Juli 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i7.868

Abstract

Analisis sentiment saat ini menjadi tren untuk mengidentifikasi opini serta emosi seseorang dalam menanggapi sebuah situasi. Di tahun politik, sangat banyak opini bertebaran baik yang dituliskan di media cetak maupun media sosial. Para pelaku politik memiliki pandangan yang berbeda-beda, sehingga memunculkan banyak opini yang berujung pada tindakan radikal seperti perlakuan SARA kepada orang yang berbeda pandangan. Penelitian terkait dengan analisis sentimen radikal melalui media twitter sudah dilakukan oleh beberapa peneliti sebelumnya, namun belum ada penelitian analisis sentimen radikal yang menggunakan fitur ekstraksi. Penelitian ini mengusulkan untuk melakukan analisis sentimen konten radikal pada tweet tekstual berbahasa Indonesia terkait dengan kontestasi politik di Indonesia yang lalu menggunakan dua fitur yakni punctuation dan interjection, serta diklasifikasikan menggunakan algoritma support vector machine. Dari hasil klasifikasi yang telah dilakukan, didapatkan nilai akurasi dari analisis sentimen sebesar 80% dan dilakukan analisis sentiment radikal beberapa kali dengan jumlah interjection yang berbeda, didapatkan hasil akurasi sebesar 94% dengan menggunakan 200 kata interjection.
Implementasi Algoritma Graf dan Algoritma Genetika pada Peringkasan Single Document Lina Dwi Yulianti; Setio Basuki; Yufis Azhar
Jurnal Repositor Vol 2 No 11 (2020): November 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i11.891

Abstract

Dalam kemajuan teknologi sekarang ini, pencarian sebuah informasi lebih mudah dan cepat. Namun tidak sedikit informasi yang tidak benar adanya atau biasanya disebut dengan istilah hoax. Maka dari itu, informasi harus didapatkan dari beberapa sumber untuk memastikan keakuratan dari suatu informasi. Sistem Automatic Text Summarization adalah suatu sistem yang digunakan untuk proses peringkasan dokumen yang berbasis text. Sistem ini dapat membantu menemukan inti dari sebuah dokumen berita, sehingga tidak memerlukan banyak waktu untuk membaca. Dalam penelitian ini digunakan Algoritma Graf dan Algoritma Genetika dalam pembangunan sistem. Dari hasil pengujian, didapatkan keakurasian antara ringkasan yang dihasilkan oleh sistem dengan ringkasan manual memiliki nilai Cosine similarity sebesar 71,21%. Hal tersebut dapat menunjukkan jika sistem yang dibangun dapat digunakan oleh pengguna karena hasil pengujian yang dilakukan mendapatkan nilai keakurasian yang cukup tinggi.
Pembuatan Sistem Rekomendasi Film dengan Menggunakan Metode Item Based Collaborative Filtering pada Apache Mahout Kiki Ratna Sari; Wildan Suharso; Yufis Azhar
Jurnal Repositor Vol 2 No 6 (2020): Juni 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i6.936

Abstract

Sistem rekomendasi merupakan sebuah metode yang digunakan untuk memberikan rekomendasi pada sebuah produk seperti buku, musik dan film dengan memberikan nilai prediksi tertinggi pada penggunanya. Sistem rekomendasi saat ini masih bisa ditingkatkan lagi kualitasnya, sehingga dengan menggunakan metode baru diharapkan dapat lebih meningkatkan lagi nilai relevansi dari hasil rekomendasi yang diberikan daripada sistem-sistem sebelumnya. Selain itu perkembangan film didunia juga setiap harinya jumlahnya semakin meningkat dengan berbagai jenis genre yang dimiliki, sehingga membuat para penonton film merasa kesulitan untuk memilih film apa yang akan ditonton. Maka dari itu, diperlukan adanya sebuah sistem yang dapat memberikan rekomendasi dari penonton film lainnya. Pada penelitian ini pengembangan sistem rekomendasi film akan menggunakan metode Item Based Collaborative Filtering yang nantinya akan dikembangkan pada framework Apache Mahout dan proses pengujiannya menggunakan algoritma k-fold cross validation. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode Item based Collaborative Filtering memberikan hasil rekomendasi yang sangat mendekati dengan preferensi nilai yang diberikan oleh penggunanya, hal ini ditunjukkan pada hasil pengujian sistem mendapatkan nilai akurasi sebesar 97%
Prediksi Permintaan Kargo pada Cargo Service Center Tangerang City Menggunakan Metode Gated Recurrent Unit Rifky Ahmad Saputra; Yufis Azhar; Vinna Rahmayanti Setyaning Nastiti
Jurnal Repositor Vol 2 No 8 (2020): Agustus 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i8.972

Abstract

Pada saat ini persaingan bisnis dalam bidang layanan kargo khususnya di Indonesia semakin ketat. Terdapat beberapa perusahaan layanan kargo di Indonesia, salah satunya yaitu Cargo Service Center Tangerang City. Untuk mengantisipasi persaingan bisnis tersebut, Cargo Service Center Tangerang City harus dapat menentukan strategi manajemen usaha, baik dalam jangka menengah maupun jangka panjang. Salah satunya hal yang dapat dilakukan yaitu prediksi permintaan kargo. Pada Cargo Service Center Tangerang City terdapat data transaksi kargo mulai dari Januari 2016 hingga Septermber 2019, oleh karena itu dilakukanlah penelitian yaitu mengimplementasikan metode Gated Recurrent Unit untuk melakukan prediksi permintaan kargo. metode Gated Recurrent Unit merupakan model pengembangan dari Recurrent Neural Network yang biasa digunakan untuk melakukan prediksi pada data sekuens. Pengujian model prediksi dalam penelitian ini dilakukan dengan mencari nilai Root Mean Square Error terkecil dari beberapa percobaan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model cukup baik dalam melakukan prediksi permintaan kargo, namun terdapat beberapa hasil prediksi metode Gated Recurrent Unit yang masih belum maksimal mendekati nilai aktual misalnya pada nilai aktual yang berada di titik puncak.
Penerapan Metode K-Means Dengan Metode Elbow Untuk Segmentasi Pelanggan Menggunakan Model RFM (Recency, Frequency & Monetary) Adnan Burhan Hidayat Kiat; Yufis Azhar; Vinna Rahmayanti Setyaning Nastiti
Jurnal Repositor Vol 2 No 7 (2020): Juli 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i7.973

Abstract

Segmentasi pelanggan pada perusahaan merupakan tindakan yang dapat mempermudah perusahaan dalam mengambil keputusan ke depan. Pada penelitian ini data yang digunakan berasal dari perusahaan otomotif, PT Hasjrat Abadi Ambon. Data yang dipakai terdiri dari data transaksi dan pelanggan kendaraan bermotor. Penerapan model RFM dapat mengelompokkan pelanggan-pelanggan berdasarkan nilai variabel Recency, Frequency dan Monetary. Hasil dari model RFM akan memperoleh status baru pada tiap pelanggan dari skala terbaik sampai terburuk. Pelanggan yang telah memiliki status akan dikelompokkan menggunakan metode K-Means menjadi beberapa Cluster(kelompok). Dalam menentukan jumlah Cluster yang optimal maka diterapkan metode Elbow. Algoritma yang digunakan dalam pembentukan Cluster terdiri dari Euclidean Distance dan Manhattan Distance. Kedua algoritma akan dibandingkan kualitas pembentukan Clusternya menggunakan metode Silhoutte Coefficient. Hasil yang diberikan pada penelitian ini berupa data yang terbagi atas 5 kelompok dengan dilakukannya lima kali pengujian untuk menentukan centroid yang unggul. Cluster yang unggul akan dibuatkan visualisasi datanya untuk memudahkan perusahaan dalam mengambil keputusan. Berdasarkan penerapan Silhoutte Coefficient, algoritma yang lebih unggul yaitu Manhattan Distance dengan nilai s(i) sebesar 0.152695.
Klasterisasi Citre Liburan Secara Otomatis Berbasis Segmentasi Area Menggunakan Metode K-Means Linggar Bagas Saputro; Yufis Azhar; Agus Eko Minarno
Jurnal Repositor Vol 2 No 11 (2020): November 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i11.991

Abstract

Mengabadikan momen liburan merupakan hal yang biasa dilakukan wisatawan atau wisatawan domestik. Pada kamera digital citra tersimpan dalam bentuk file yang disimpan pada memori. Dalam memori citra yang tersimpan tidak tertata dengan rapi. Banyak dan beragamnya lokasi atau momen yang diabadikan menyulitkan dalam pengelompokan citra. Dalam hal ini diperlukannya pengelompokan citra liburan untuk mempermudal dalam pengelompokkan citra berdasarkan lokasi. Dataset yang digunakan merupakan dataset citra liburan berjumlah 5000 data dari 49 lokasi wisata. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah K-means. Kmeans merupakan salah satu teknik clustering yang terkenal mudah dan mampu mengklaster data besar dengan cepat. Pada penelitian ini citra disegmentasi menjadi 5 area, segmentasi digunakan pada pengujian untuk membandingkan dengan citra tanpa menggunakan segmentasi, untuk melihat keakuratan yang diperoleh pada penelitian. Penelitian ini dilakukan untuk membuktikan model yang diusulkan mampu mengklaster citra liburan dengan baik. Hal ini dapat dibuktikan bahwa dalam 4 kali pengujian 3 diantaranya model segmentasi 5 lebih unggul dibandingkan model tanpa segmentasi.
Deteksi Defisiensi Unsur Hara Makro pada Tanaman Kopi berdasarkan Karakteristik Gejala Visual Daun menggunakan MTCD dan JST Ahmad Annas Al Hakim; Agus Eko Minarno; Yufis Azhar
Jurnal Repositor Vol 2 No 8 (2020): Agustus 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i8.1033

Abstract

Semua tanaman, termasuk kopi membutuhkan unsur hara yang cukup untuk penunjang pertumbuhan dan perkembangannya secara normal. Apabila kebutuhan hara tidak tercukupi dengan baik, tanaman akan kekurangan suplai makanan dan gejala khas muncul pada tanaman, seperti perubahan ukuran daun, klorosis, nekrosis dan lainnya yang akan terlihat jelas terutama pada organ daun. Gejala – gejala tersebut memberikan ciri khas atau pola pada daun berdasarkan defisiensi hara yang dialami suatu tanaman. Ciri khas tersebut kemudian diekstraksi menggunakan pengolahan citra digital (PCD) dengan menerapkan Multi Texton Cooccurrence Descriptor (MTCD). Metode MTCD akan melakukan penelusuran pada tiap bagian citra, kemudian mengekstrak piksel – piksel yang memiliki kesamaan nilai warna dan tepi. Fitur-fitur hasil ekstraksi digunakan untuk mewakili setiap citra dalam basis data, dan kemudian digunakan untuk klasifikasi dengan menerapkan jaringan saraf tiruan (JST). Hasil akurasi tertinggi yang dihasilkan klasifikasi adalah 0.706.
Co-Authors A.A. Ketut Agung Cahyawan W Achmad Fauzi Saksenata Adhigana Priyatama Aditya Dwi Maryanto Adnan Burhan Hidayat Kiat Afdian, Riz Agus Eko Minarno Agus Zainal Arifin Ahmad Annas Al Hakim Ahmad Darman Huri Ahmad Hanif Nurfauzi Ahmadu Kajukaro Akbi, Denar Regata Akmal Muhammad Naim Al asqalani, Sheila Fitria Al-rizki, Muhammad Andi Alfin Yusriansyah Ali Sofyan Kholimi Amelia, Putri Juli Ananda Ayu Dianti Andhika Ade Verdiyanto Andhika Pranadipa Andi Shafira Dyah Kurniasari Andreawana, Andreawana Andriani Eka Pramudita Annisa Annisa Annisa Fitria Nurjannah Aria Maulana Aripa, Laofin Aris Muhandisin arrafiq, ubay hakim Arya, Tri Fidrian Audi Bayu Yuliawan Aulia Ligar Salma Hanani Bagas Aji Aprian Basuki, Setio Bayu Yuliawan, Audi Bintang, Rahina Chandranegara, Didih Rizki Chita Nauly Harahap Christian Sri Kusuma Aditya Christian Sri kusuma Aditya, Christian Sri kusuma Cokro Mandiri, Mochammad Hazmi Denny Risky Delis Putra Dewi Agfiannisa Diana Purwitasari Doni Yulianto Dwi Anggraini Puspita Rahayu Dwi Kurnia Puspitaningrum DWI RAHMAWATI Dyah Anitia Dyah Ayu Irianti Eko Budi Cahyono Elsyah Ayuningrum Elza Norazizah Evi Febrion Rahayuningtyas Faizun Nuril Hikmah Faldo Fajri Afrinanto Fatimah Defina Setiti Alhamdani Fenny Linsisca Putri Feny Novia Rahayu Feranandah Firdausi Ferin Reviantika Ferin Reviantika Fikri, Ulul Fiqri Azmi Fachir Firdausi, Feranandah Firdausita, Nuris Sabila Firdausy, Aidia Khoiriyah Firdhansyah Abubekar Fitri Bimantoro Galang Aji Mahesa Galang Aji Mahesa Gita Indah Marthasari Hanung Adi Nugroho Haqim, Gilang Nuril Hardianto Wibowo Haris Diyaul Fata Harmanto, Dani Hasanuddin, Muhammad Yusril Hermansyah Adi Saputra Hiu Adam Abdullah Hussin Agung Wijaya Ibrahim, Zaidah Ilham Rahmana Syihad Imam Halimi Irfan, Muhammad Ivan Dwi Nugraha Jahtra Hidayatullah Jalu Nusantoro Khoirir Rosikin Kiki Ratna Sari Lina Dwi Yulianti Linggar Bagas Saputro Lusianti, Aaliyah M Syawaluddin Putra Jaya M. Randy Anugerah Mahar Faiqurahman Maskur Maskur Maskur Maskur Masluha, Ida Maulina Balqis Meilina Agustina Mentari Mas'ama Safitri Moch Shandy Tsalasa Putra Moch. Chamdani Mustaqim Mochammad Hazmi Cokro Mandiri Moh. Badris Sholeh Rahmatullah Muhammad Aji Purnama Wibowo Muhammad Al Reza Fahlopy Muhammad Andi Al-Rizki Muhammad Athaillah Muhammad Bima Al Fayyadl Muhammad Fadliansyah Muhammad Hussein Muhammad Misbahul Azis Muhammad Nuchfi Fadlurrahman Muhammad Riadi Muhammad Rifal Alfarizy Muhammad Rivaldi Asyhari Muhammad Rizki Muhammad Rizky Iman Permana Muhammad Shalahuddin Zulva Mujaddid Izzul Fikri Mujaddid Izzul Fikri Nabillah Annisa Rahmayanti Nina Mauliana Noor Fajriah Novandha Yudyanto Noviani Sintia Duwi Trisna Nur Hayatin Nur Putri Hidayah Nuryasin, Ilyas Oktavia Dwi Megawati Otto Endarto Prakoso, Rahmat Pratama, Dhimas Rama Anthony Navy Putri, Ira Ekanda Rahma Ningsih Rangga Kurnia Putra Wiratama Ratna Sari Rifky Ahmad Saputra Riksa Adenia Riska Septiana Putri Rista Azizah Arilya Riz Afdian Rizal Arya Suseno Rizal Rakhman Mustafa Rozi, Fahrur S, Vinna Rahmayanti Sabrila, Trifebi Shina Saputri, Indah Sari Wahyunita Sari, Veronica Retno Sari, Zamah Satrio Hadi Wijoyo Septiyan Andika Isanta Setiono, Fauzan Adrivano Shintya Larasabi , Auliya Tara Silcillya Ayu Astiti Siti Maghfiroh Sucia, Dara Suryani Rachmawati Suseno, Jody Ririt Krido Susi Ekawati Syaifuddin Syaifuddin Syaifudin Zuhri Taufik Nurahman Tri Fidrian Arya Trifebi Shina Sabrila Ujilast, Novia Adelia Ulfah Nur Oktaviana Veronica Retno Sari Vinna Utami Putri Wahyu Priyo Wicaksono Wana Salam Labibah Wicaksono, Galih Wasis Widya Rizka Ulul Fadilah Wildan Suharso Wildan Suharso Wildan Suharso Yesicha Amilia Putri Yuda Munarko Yudhono Witanto Yurizal Rizqon Rifani Yusuf, Achmad Zamah Sari Zulva, Muhammad Shalahuddin