Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
12.465
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 Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika 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 Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal AbdiMas Nusa Mandiri 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 Jurnal Repositor
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 Decision Sciences, Operations Research & Management 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 Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 153 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 153 Documents
Search

 8   9   10   11   12 
Pengelompokan Kata Berdasarkan Kemiripan Ucapan Pada Kamus Menggunakan Algoritma Metaphone Pada Sistem Operasi Android Aditya Dwi Maryanto; Yuda Munarko; Yufis Azhar
Jurnal Repositor Vol. 1 No. 1 (2019): November 2019
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v1i1.30394

Abstract

Indonesia is an archipelagic country consisting of various tribes and cultures and different languages. One of them is the Sumbawa language used by the people of the western part of the island of Sumbawa. Sumbawa language has 4 dialects namely Samawa, Taliwang, Jereweh, and Tongo. In Sumbawa there are also homophonic, homonim, and homograph words. Grouping words based on the similarity of speech to the Sumbawa dictionary used Metaphone algorithm on the android operating system is discussed in this study. Metaphone algorithms can be applied to multiple languages with rules that have been modified according to the desired language characteristic. Based on the results of testing the recall and precision on the new rules Metaphone algorithm can be concluded that the grouping of words based on similarity of speech in Sumbawa language can be said to be effective. The average percentage index of the recall test is 98,97% and the precision is 78,52%.
Rancang Bangun Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Stroberi Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Web Nina Mauliana Noor Fajriah; Yufis Azhar; Gita Indah Marthasari
Jurnal Repositor Vol. 1 No. 1 (2019): November 2019
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v1i1.30402

Abstract

Sistem Pakar merupakan sebuah sistem yang bekerja nya mengambil pengetahuan seseorang ke dalam komputer yang nanti nya diolah sedemikian rupa untuk mewakili kemampuan dalam menyelesaikan masalah menyerupai seorang pakar. Metode yang dipakai dalam pembuatan aplikasi ini adalah metode Certainty factor. Metode ini sangat tepat digunakan untuk sistem pakar dalam menentukan suatu entitas apakah absolut atau tidak dalam mendiagnosa, misalnya sistem pakar diagnosa penyakit tanaman stroberi. Aplikasi ini memungkinkan pengguna nya untuk mendiagnosa penyakit pada tanaman stroberi sebelum melakukan tindakan lebih lanjut. Aplikasi ini dibangun dengan memakai PHP sebagai bahasa pemograman nya MySQL sebagai penyimpanan datanya. Pada saat pengguna melakukan konsultasi aplikasi akan menampilkan gejala-gejala penyakit dan pengguna dapat memilih tingkat keyakinan dari gejala penyakit yang dipilih. Hasil akhir aplikasi ini berupa jenis penyakit berdasarkaan inputan gejala yang dipilih serta cara penanganannya.
Sistem Pakar Untuk Mengidentifikasi Hama Dan Penyakit Pada Tanaman Apel Menggunakan Metode Dempster Shafer Muhammad Rizky Iman Permana; Yufis Azhar; Otto Endartoi
Jurnal Repositor Vol. 2 No. 1 (2020): Januari 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i1.30426

Abstract

In this study, the identification of pest and disease attack on apple plant on with case study in Balitjestro. The problem faced is the difficulty of determining the information of pests or diseases that attack on apple plants that must meet an expert directly, it takes a long time and cost. The purpose of this study is to accelerate the information obtained from the identification of pests and diseases of the apple plant and its solution without having to meet an expert. Types of pests and diseases that is in pests are Green Lice, Mites, Trips, Leaf Cats, Leaf Sucking Insects, Black Leaf Caterpillars and Fruit Flies. In the disease there are Flour Powder, Leaf Spot, Upas Mushroom, Cancer and Rotten Fruit. From pest and disease data, all symptom data is 38 data. To get the information, made Expert System. Expert system in this study to determine the results of identification using Dempster Shafer calculation method. Demster Shafer is one of the mathematical theories used to perform a proof that is based on the function of trust and also logic makes sense. At the test stage yields an accuracy value of 100%. However there is one test of the expert only producing one and the results of the system show more than one. But one of the results given by the system is the same as the result given by an expert, then it is justified.
Analisa Sentimen Tweet Berbahasa Indonesia dengan Menggunakan Metode Pembobotan Hybrid TF-IDF pada Topik Transportasi Online Sari Wahyunita; Yufis Azhar; Nur Hayatin
Jurnal Repositor Vol. 2 No. 2 (2020): Februari 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i2.30471

Abstract

Beberapa tahun belakangan ini, muncul perusahaan-perusahaan penyedia jasa transportasi yang menggunakan aplikasi berbasis android dalam proses pelayanannya atau biasa disebut dengan transportasi online. Hal ini dilakukan untuk meningkatkan pelayanan terhadap pengguna jasa transportasi. Hadirnya transportasi online seperti Gojek, Grab dan Uber menimbulkan masalah sosial antara supir transportasi online dan supir transportasi non aplikasi. Penyebabnya dikarenakan sebagian besar masyarakat beralih menggunakan transportasi online, sehingga pendapatan supir transportasi non aplikasi menurun. Pada penelitian ini, dilakukan analisa sentimen terhadap tweet berbahasa Indonesia tentang transportasi online dengan menggunakan metode pembobotan Hybrid TF-IDF dan kNN sebagai metode klasifikasinya. Hasil terbaik dari pengujian cross validation pada uji variable k adalah k=5 dengan nilai akurasi 70%, presisi kelas positif 68%, presisi kelas negatif 75%, recall kelas positif 82%, recall kelas negatif 59%, f-measur kelas positif 74% dan f-measure kelas negatif 65%.
Ekstraksi Informasi Kesehatan Masyarakat Dari Tweet Berbahasa Indonesia Berbasis Klasifikasi Dengan Algoritma Naive Bayes Khoirir Rosikin; Setio Basuki; Yufis Azhar
Jurnal Repositor Vol. 2 No. 2 (2020): Februari 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i2.30474

Abstract

Kesehatan merupakan kebutuhan utama manusia. Di Indonesia terdapat permasalahan tentang kesehatan, yaitu meningkatnya penyakit menular dan penyakit tidak menular. Untuk mengatasinya perlu dilakukan tidakan pencegahan. Salah satu usaha untuk melakukan pencegahan penyakit, adalah dengan mengetahui informasi penyakit tersebut, temasuk tentang penyebab dan akibat yang ditimbulkan, sehingga bisa melakukan pencegahan. Informasi bisa didapatkan dengan berbagai macam cara, salah satunya diambil dari media sosial, terutama twitter. Twitter digunakan karena banyaknya tweet yang dihasilkan sehingga memunculkan fenomena big data. Karena hal itulah, penelitian ini bermaksud untuk melakukan suatu metode ekstraksi informasi. Ekstraksi informasi merupakan metode penerapan data mining terutama bidang text mining yang digunakan untuk mendapatkan informasi dari kumpulan banyak data. Informasi yang dimaksud adalah penyakit, akibat, dan penyebab. Penelitian ini menggunakan pendekatan ekstraksi informasi berbasis klasifikasi dengan algoritma Naive Bayes. Penelitian ini menggunakan 7 set fitur dan sebuah model algoritma klasifikasi yaitu Naive Bayes. Dalam ekstraksi fitur terjadi imbalance dataset, sehingga dilakukan resample filtering data. Pengujian dilakukan dengan 2 metode, yaitu pengujian model dengan menggunakan 10-folds cross-validation dan pengujian klasifikasi dengan menggunakan 100 data uji. Hasil dari pengujian model mendapatkan nilai akurasi 77,27% dan pengujian klasifikasi mendapatkan nilai akurasi 74,07%.
Pembuatan Jadwal Shift Perawat Dengan Menggunakan Metode Constraint Satisfaction Rizal Rakhman Mustafa; Yufis Azhar; Nur Hayatin
Jurnal Repositor Vol. 2 No. 2 (2020): Februari 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i2.30483

Abstract

Rumah Sakit adalah institusi pelayanan kesehatan yang menyelenggarakan pelayanan kesehatan perorangan secara paripurna yang menyediakan pelayanan rawat inap, rawat jalan dan gawat darurat. Rumah Sakit mempunyai beberapa Sumber daya dari suatu fasilitas kesehatan seperti, perawat, dokter dan peralatan medis harus tersedia selama 24 jam sehari dalam satu minggu. Bagi perawat panjangnya jam kerja dapat berdampak buruk pada pelayanan kesehatan dan kualitas kerja, oleh sebab itu penjadwalan merupakan hal yang sangat penting dan membatu perawatan dalam meningkatkan pelayanan kesehatan dan kualitas kerja. Penjadwalan ini diharapkan dapat membatu kepala ruang untuk mendapatkan jadwal dengan beban jam kerja lebih efektif untuk setiap perawat serta memenuhi batasan - batasan penjadwalan yang ada. Constraint Programing (CP) merupakan pendekatan perhitungan atau komputasi matematis atas masalah - masalah yang berkaitan dengan batasan – batasan dari variabel – variabel, dengan tujuan mencari solusi yang memenuhi batasan – batasan tersebut. Setelah melakukan evaluasi terhadap penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa penggunaan algoritma Constraint Satisfaction untuk pembuatan jadwal shift perawat ini dinilai cukup efektif. Keberhasilan dalam penjadwalan ini mencapai 99.2% dan 94%.
Penjadwalan Kompetisi Sepak Bola Liga PSN Ngada Menggunakan Algoritma Honey Bee Mating Optimization Firdhansyah Abubekar; Yufis Azhar; Agus Eko Minarno
Jurnal Repositor Vol. 2 No. 3 (2020): Maret 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i3.30498

Abstract

Soccer scheduling is one of the key factors so that the competition can be done well or not. Poor scheduling will affect the condition of the team that will compete, because a poor schedule will prevent the team from preparing their team well for the next match. For this research, we will discuss a system that can determine scheduling and also discuss issues that must be resolved in the big phase 10 PSN Ngada competition that uses a competition system. In this study, we will use the marriage honey bee optimization algorithm, this algorithm was chosen because it is easy to use and can produce quite good scheduling. This algorithm allows the formation of scheduling that avoids predetermined boundaries of combinations that have been formed, which have passed the process of mating flights, crossover, mutations and queen selection. This cycle will continue to run until it reaches the specified and choose scheduling with the best fitness value.
Implementasi Deep Learning Menggunakan Arsitektur Long Short Term Memory(LSTM) Untuk Prediksi Curah Hujan Kota Malang Muhammad Rizki; Setio Basuki; Yufis Azhar
Jurnal Repositor Vol. 2 No. 3 (2020): Maret 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i3.30499

Abstract

Tidak selamanya cuaca di Indonesia berjalan dengan normal atau sesuai dengan musimnya, cuaca sering berubah secara tiba-tiba setiap saat karena ada faktor-faktor yang mempengaruhi penurunan dan peningkatan curah hujan. perkiraan cuaca sangatlah dibutuhkan dan sangat bermanfaat olah berbagai pihak karena bisa menjadi acuan bagi berbagai kalangan untuk menjalani kegiatan mereka sehari-hari. Penelitian dilakukan menggunakan metode Deep Learning karena dari beberapa penelitian sebelumnya yang menggunakan Deep Learning dalam kasus yang berbeda mampu menghasilkan akurasi diatas 85%. Deep learning adalah jaringan yang terdiri dari beberapa layer. Layer-layer tersebut berasal dari kumpulan node-node. Arsitektur yang digunakan yaitu Long Short Term Memory(LSTM) karena pada penelitian-penelitian sebelumnya menggunakan LSTM dalam kasus yang berbeda mendapat hasil yang baik yaitu RME yang dihasilkan kecil. LSTM memiliki struktur seperti rantai dan struktur pada tiap sel terdapat 3 gate yaitu forget gate, input gate, dan output gate. Oleh karena itu, perhitungan yang dilakukan lebih kompleks ditambah lagi dengan Deep Learning diharapkan mendapat hasil yang lebih akurat. Data yang digunakan yaitu data curah hujan kota Malang yang berasal dari BMKG.
Implementasi Honey Bee Mating Optimization Pada Vehicle Routing Problem With Time Windows Dalam Perencanaan Jalur Wisata Malang M. Syawaluddin Putra Jaya; Yufis Azhar; Nur Hayatin
Jurnal Repositor Vol. 2 No. 4 (2020): April 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i4.30512

Abstract

Vahicle Routing Problem adalah suatu masalah pencaian jalur yang akan dilalui dengan tujuan mencari rute yang paling cepat atau pendek. Vahicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW) yang merupakan sebutan bagi VRP dengan kendala tambahan berupa adanya time windows pada masing-masing pelanggan yang dalam hal ini berupa destinasi wisata. Dalam penelitian ini diterapkan Honey Bee Mating Optimization (HBMO) dalam menyelesaikan VRPTW. HBMO sendiri terinspirasi oleh perilaku koloni lebah ketika bereproduksi. Algoritma tersebut bertujuan untuk mengevaluasi pencarian individu atau solusi terbaik. Tujuan dari penelitian ini adalah bagaimana mengimplementasikan Honey Bee Mating Optimization dalam menyelesaikan VRPTW pada perencanaan jalur wisata di Malang. Sehingga dapat meminimumkan waktu dan jarak tempuh perjalanan. Berdasarkan hasil pengujian, parameter yang optimal untuk optimasi VRPTW menggunakan HBMO pada kasus perencannan jalur wisata Malang yaitu dengan menggunakan 800 generasi, populasi lebah jantan sebesar 300, batas kapasitas spermatheca sejumlah 100, nilai mutation ratio (Pm) dan royal jelly masing-masing bernilai 0.5.
Deteksi Topik Tentang Tokoh Publik Politik Menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA) Faizun Nuril Hikmah; Setio Basuki; Yufis Azhar
Jurnal Repositor Vol. 2 No. 4 (2020): April 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i4.30515

Abstract

Twitter merupakan salah satu Social Networking yang memperbolehkan pengguna untuk mengirim dan membaca sebanyak 140 karakter. Berdasarkan survey sekitar 500 juta tweet tiap harinya yang dikirim melalui twitter. Data-data tersebut dapat berupa opini-opini publik mengenai politik, tokoh publik, makanan, dan lain sebagainya. Data tersebut akan diolah dengan teknik Topic Detection untuk menghasilkan suatu topik yang sedang marak dibicarakan masyarakat tentang tokoh publik politik. Permasalahan dalam penulisan ini yaitu, bagaimana mengekstraksi suatu tweet tentang tokoh publik politik dari pengguna Twitter. Data tweet yang diambil tentang tokoh publik politik diantaranya yaitu mengenai Joko Widodo, Basuki Tjahaja Purnama (Ahok), Anies Baswedan, Sandiaga Uno, dan Habib Rizieq Shihab. Dengan adanya data atau tweet tentang tokoh publik politik dapat diolah menggunakan metode Agglomerative untuk mengcluster tiap data yang akan digunakan sebagai topik acuan, LDA (Latent Dirichlet Allocation) yang akan berfungsi sebagai pemodelan topik dari tweet-tweet yang telah tercluster, serta TF-IDF untuk mengetahui tweet mana saja yang mengandung kata-kata dalam LDA yang akan dijadikan sebagai topik acuan. Sehingga akan menghasilkan deteksi topik yang relevan berdasarkan tweet mengenai tokoh publik politik.
Co-Authors A.A. Ketut Agung Cahyawan W Achmad Fauzi Saksenata Adhigana Priyatama Aditya Dwi Maryanto Aditya Dwi Maryanto Adnan Burhan Hidayat Kiat Adnan Burhan Hidayat Kiat Afdian, Riz Agus Eko Minarno Agus Zainal Arifin Ahmad Annas Al Hakim 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 Andhika Pranadipa Andi Shafira Dyah Kurniasari Andreawana, Andreawana Andriani Eka Pramudita Andriani Eka Pramudita Annisa Annisa Annisa Diyan Novitasari 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 Didih Rizki Chandranegara Doni Yulianti Doni Yulianto Dwi Anggraini Puspita Rahayu Dwi Kurnia Puspitaningrum DWI RAHMAWATI Dyah Anitia Dyah Anitia Dyah Ayu Irianti Dyah Ayu Irianti Eko Budi Cahyono Elsyah Ayuningrum Elza Norazizah Elza Norazizah Ertha Risky Pratisca Evi Febrion Rahayuningtyas Faizun Nuril Hikmah 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 Fiqri Azmi Fachir Firdausi, Feranandah Firdausita, Nuris Sabila Firdausy, Aidia Khoiriyah Firdhansyah Abubekar Firdhansyah Abubekar Fitri Bimantoro Galang Aji Mahesa Galang Aji Mahesa Gita Indah Marthasari Haidar Zakki Jumali Hanung Adi Nugroho Haqim, Gilang Nuril Hardianto Wibowo Haris Diyaul Fata Haris Diyaul Fata Harmanto, Dani Hasanuddin, Muhammad Yusril Hermansyah Adi Saputra Hiu Adam Abdullah Hussin Agung Wijaya Ibrahim, Zaidah Ilham Rahmana Syihad Imam Halimi Imam Halimi Irfan, Muhammad Irham Bagus Jatiarso Ivan Dwi Nugraha Jahtra Hidayatullah Jalu Nusantoro Khoirir Rosikin Khoirir Rosikin Kiki Ratna Sari Kiki Ratna Sari Leta Anindya Riyadi Lina Dwi Yulianti Linggar Bagas Saputro Luqman Hakim Lusianti, Aaliyah M Syawaluddin Putra Jaya M. Randy Anugerah M. Syawaluddin Putra Jaya Mahar Faiqurahman Maskur Maskur Maskur Maskur Masluha, Ida Maulina Balqis Meilina Agustina Meilina Agustina Mentari Mas'ama Safitri 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 Athaillah Muhammad Bima Al Fayyadl Muhammad Fadliansyah Muhammad Ferry Fernanda Muhammad Hussein Muhammad Misbahul Azis Muhammad Nuchfi Fadlurrahman Muhammad Reza Syahfahlevi Sahri Muhammad Riadi Muhammad Riadi Muhammad Rifal Alfarizy Muhammad Rivaldi Asyhari Muhammad Rizki Muhammad Rizki Muhammad Rizky Iman Permana Muhammad Rizky Iman Permana Muhammad Shalahuddin Zulva Mujaddid Izzul Fikri Mujaddid Izzul Fikri Nabillah Annisa Rahmayanti Nabillah Annisa Rahmayanti Nina Mauliana Noor Fajriah Nina Mauliana Noor Fajriah Novandha Yudyanto Novandha Yudyanto Noviani Sintia Duwi Trisna Nur Hayatin Nur Putri Hidayah Nuryasin, Ilyas Oktavia Dwi Megawati Otto Endarto Otto Endartoi Prakoso, Rahmat Pratama, Dhimas Rama Anthony Navy Pritha Aulliah Putri, Ira Ekanda Rahma Ningsih Rahma Ningsih Rangga Kurnia Putra Wiratama Ratna Sari Rifky Ahmad Saputra Rifky Ahmad Saputra Riksa Adenia Riska Septiana Putri Rista Azizah Arilya Riz Afdian Rizal Arya Suseno Rizal Rakhman Mustafa Rizal Rakhman Mustafa Rozi, Fahrur S, Vinna Rahmayanti Sabrila, Trifebi Shina Saniyya Ruzzy Marwa Saputri, Indah Sari Wahyunita 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 Siti Maghfiroh Sucia, Dara Suryani Rachmawati Suseno, Jody Ririt Krido Susi Ekawati Syaifuddin Syaifuddin Syaifuddin Syaifuddin Syaifudin Zuhri Syaifudin Zuhri Taufik Nurahman Taufik Nurahman Tri Fidrian Arya Ujilast, Novia Adelia Ulfah Nur Oktaviana Veronica Retno Sari Vinna Rahmayanti Vinna Utami Putri Wahyu Andhyka Kusuma Wahyu Priyo Wicaksono Wana Salam Labibah Wicaksono, Galih Wasis Widya Rizka Ulul Fadilah Wildan Suharso Wildan Suharso Wildan Suharso Yesicha Amilia Putri Yuda Munarko Yuda Munarko Yudhono Witanto Yurizal Rizqon Rifani Yusuf, Achmad Zamah Sari Zulva, Muhammad Shalahuddin