Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
8.464
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering IAES International Journal of Robotics and Automation (IJRA) IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Jurnal Informatika Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) Journal of ICT Research and Applications JUITA : Jurnal Informatika MUSTEK ANIM HA Scientific Journal of Informatics JOIV : International Journal on Informatics Visualization Informatika Mulawarman: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) SISFOTENIKA Wikrama Parahita : Jurnal Pengabdian Masyarakat IT JOURNAL RESEARCH AND DEVELOPMENT JURNAL REKAYASA TEKNOLOGI INFORMASI SINTECH (Science and Information Technology) Journal JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI METHODIKA: Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal KOMPUTIKA - Jurnal Sistem Komputer TELKA - Telekomunikasi, Elektronika, Komputasi dan Kontrol Building of Informatics, Technology and Science JISKa (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Journal of Innovation Information Technology and Application (JINITA) Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS) Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal PTI (Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi) Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Transformasi PROSISKO : Jurnal Pengembangan Riset dan observasi Rekayasa Sistem Komputer JOMPA ABDI: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Pengabdian Masyarakat Intimas (Jurnal INTIMAS): Inovasi Teknologi Informasi Dan Komputer Untuk Masyarakat Data Sciences Indonesia (DSI) Journal Of Artificial Intelligence And Software Engineering Jurnal INFOTEL Journal of Computer Science and Information Technology Inovasi Teknologi Masyarakat Jurnal Pengabdian Siliwangi
Anindita Septiarini, Anindita
Mulawarman University
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Physics Social Sciences Other

Published : 77 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 77 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
The Utility of Decision Tree and Analytics Hierarchy Process in Prioritizing of Social Aid Distribution due to Covid-19 Pandemic in Indonesia Saucha Diwandari; Enny Itje Sela; Briyan Efflin Syahputra; Nathaniela Aptanta Parama; Anindita Septiarini
Journal of ICT Research and Applications Vol. 17 No. 1 (2023)
Publisher : DRPM - ITB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5614/itbj.ict.res.appl.2023.17.1.6

Abstract

The Indonesian government provided various social assistance programs to local governments during Covid-19. One of the difficulties for the local governments in determining candidates for social aid is ensuring that the number of candidates is in balance with the available quota. Therefore, the local governments must select the most eligible candidates. This study proposes a priority model that can provide recommendations for candidates who meet the criteria for social assistance. The six parameters used in this study were: number of dependents, occupation, income, age, Covid status, and citizen status. The model operates in two stages, namely classification followed by ranking. The classification stage is conducted using a decision tree, while the ranking stage is performed conducted using the Analytical Hierarchy Process (AHP) algorithm. The decision tree separates two classes, namely, eligible and non-eligible. In addition, the classification process is also used to determine the dominant attributes and played a role in the modeling. The proposed model generates a list of the most eligible candidates based on our research. These are sorted by weight from greatest to most eligible using five dominant parameters: number of dependents, income, age, Covid status, and citizen status.
Chili Classification Using Shape and Color Features Based on Image Processing Sihombing, Yobel Fernanda; Septiarini, Anindita; Kridalaksana, Awang Harsa; Puspitasari, Novianti
Scientific Journal of Informatics Vol 9, No 1 (2022): May 2022
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/sji.v9i1.33658

Abstract

Abstract. Purpose: Chili is an agricultural product that has several varieties and is in great demand. It can be consumed directly or processed first.  This study aims to classify the types of chili using color and shape features. The types of chili are divided into five classes: cayenne pepper, green chili, big green chili, big red chili, and curly chili. The chili classification method was evaluated using three parameters: precision, recall, and accuracy.Methods: This study applied the K-Nearest Neighbors (KNN) method with the Euclidean and Manhattan distance calculation algorithm and used two feature types: color and shape. The color features were extracted based on RGB color space by obtaining the mean and standard deviation values. Meanwhile, the shape features used aspect ratio, area, and boundary.Result: The evaluation results of the classification method were able to achieve the precision, recall, and accuracy values of 1.0, which means that all test data were classified correctly. The evaluation was applied with 210 training images and 90 test images based on the test results.Novelty: This study extracted two types of features: color and shape. Those features fed the KNN method by applying the Euclidean and Manhattan distance calculation algorithm; hence, the optimal results were achieved.
Analisis Perbandingan metode ARAS dan WP Dalam Penentuan Prioritas Masyarakat Miskin Berdasarkan Sosial Ekonomi Masna Wati; Fairil Anwar; Novianti Puspitasari; Anindita Septiarini; Andi Tejawati
SISFOTENIKA Vol 13, No 2 (2023): SISFOTENIKA
Publisher : STMIK PONTIANAK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30700/jst.v13i2.1385

Abstract

Setiap daerah termasuk Kalimantan Timur dihadapkan pada permasalahan kemiskinan yang harus ditanggapi dengan serius. Pemerintah tak henti berupaya mengatasi masalah kemiskinan ini agar tercipta kondisi masyarakat yang sejahtera. Program bantuan untuk pengentasan kemiskinan merupakan upaya pemerintah dalam menyelesaikan masalah ini. Sistem Pendukung Keputusan dapat membantu pemerintah dalam membuat sebuah keputusan. Pembuatan sistem tersebut dapat menggunakan metode WP atau ARAS dengan bobot kriteria entropy sehingga perlu dianalisis metode yang paling tepat diterapkan. Kriteria keputusan berdasarkan Badan Pusat Statistik Provinsi Kalimantan Timur sebanyak 15 kriteria yaitu pengeluaran per kapita/bulan, status pekerjaan utama, jaminan kesehatan, pernah rawat inap dalam 1 tahun terakhir, pernah tidak menyantap makanan yang sehat dan bergizi, status kepemilikan tempat tinggal, luas lantai rumah, bahan utama atap rumah, bahan utama dinding rumah, bahan utama lantai rumah, sumber air utama MCK, ketersediaan fasilitas MCK, ketersediaan listrik, bahan bakar utama memasak, kepemilikan harta mobil. Hasil uji sensitivitas kedua metode diperoleh tingkat sensitivitas metode WP sebesar 0,005379 dan metode ARAS sebesar -0,118622. Hasil ini menunjukkan bahwa metode WP lebih relevan untuk digunakan dalam mengevaluasi tingkat kesejahteraan masyarakat di Kota Samarinda daripada metode ARAS.
Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Model for Forecasting Indonesian Crude Oil Price Masna Wati; Haviluddin Haviluddin; Akhmad Masyudi; Anindita Septiarini; Heliza Rahmania Hatta
Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika Vol 9, No 3 (2023): September
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jiteki.v9i3.22286

Abstract

Crude oil is the main commodity of the global economy because oil is used as an ingredient for many industries globally and is the price base used in the state budget. Indonesian Crude Price (ICP) fluctuates following developments in world crude oil prices. A significant increase in crude oil prices will certainly disrupt the economy. Thus, the movement or fluctuation of ICP is essential for business players in the energy market, especially domestically. Therefore, crude oil price forecasting is needed to assist business people in making decisions related to the energy market. This study aims to find a suitable forecasting model for Indonesian crude oil prices using the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) method. The forecasting process used ICP time-series data per month for 50 types of crude oil within five years or 63 months. Based on the experimental results, it was found that the most fit ARIMA models were (0,1,1), (1,1,0), (0,1,0), and (1,2,1). The test results for April to September 2020 have a good and proper interpretation, except the type of BRC oil indicates inaccurate forecasts. The ARIMA error rate is very dependent on the value of the data before it is predicted and external factors, the more unstable the data value every month, the higher the error rate.
METODE K-NEAREST NEIGHBOR DAN FITUR WARNA UNTUK KLASIFIKASI DAUN SIRIH BERDASARKAN CITRA DIGITAL Novianti Puspitasari; Anindita Septiarini; Abdul Razak Aliudin
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 10 No. 2 (2023): Prosisko Vol. 10 No. 2 September 2023
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v10i2.6924

Abstract

Sirih (Piper betle L.) merupakan spesies dalam genus Piper yang sangat dikenal masyarakat. Sirih terdiri dari beberapa jenis yaitu sirih merah, sirih wulung, sirih hijau, sirih emas, dan sirih hitam. Namun, masyarakat masih memerlukan bantuan untuk membedakan berbagai jenis sirih. Penelitian ini menerapkan teknik image processing untuk mendeteksi daun sirih yang berbeda menggunakan teknik klasifikasi dengan tahapan segmentasi dan ekstraksi ciri. Metode klasifikasi yang digunakan adalah metode K-Nearest Neighbor (KNN) yang dilakukan pada objek daun sirih untuk menentukan jenis daun sirih. Metode ini terdiri dari 5 tahap yaitu deteksi Region of Interest (ROI), preprocessing, segmentasi, ekstraksi fitur orde 1, dan klasifikasi. Data citra yang digunakan sebanyak 360, terbagi menjadi 300 data latih dan 60 data uji. Hasil klasifikasi kemudian dibagi menjadi tiga jenis sirih yaitu sirih merah, sirih hijau, dan sirih hitam. Tingkat akurasi hasil klasifikasi jenis daun sirih dideteksi menggunakan Confusion Matrix Multi Class berdasarkan kedekatan karakteristik statistik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fitur Orde 1 yang digunakan dalam penelitian ini sesuai dengan sistem klasifikasi daun sirih. Hasil uji klasifikasi menggunakan Confusion Matrix Multi yang mencapai nilai akurasi sebesar 97,77%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fitur Orde 1 yang digunakan dalam penelitian ini sesuai dengan sistem klasifikasi daun sirih. Hasil uji klasifikasi menggunakan Confusion Matrix Multi yang mencapai nilai akurasi sebesar 97,77%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fitur Orde 1 yang digunakan dalam penelitian ini sesuai dengan sistem klasifikasi daun sirih. Hasil uji klasifikasi menggunakan Confusion Matrix Multi yang mencapai nilai akurasi sebesar 97,77%.
Penerapan Metode Fuzzy Sugeno dalam Memprediksi Permintaan Darah Novianti Puspitasari; Anindita Septiarini; Olivia Octavia; Masna Wati; Heliza Rahmania Hatta
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 10, No 4 (2022)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v10i4.52152

Abstract

Transfusi darah dibutuhkan ketika seorang manusia kehilangan banyak darah. Darah tersebut disediakan oleh pusat penyimpanan darah yang bertugas memperkirakan ketersediaan stok darah agar jumlah darah selalu tercukupi. Informasi terkait stok persediaan darah sangat diperlukan karena apabila stok persediaan darah tidak mencukupi maka akan berdampak pada meningkatnya kematian, sementara stok darah yang berlebihan harus dihindari karena darah memiliki masa kadaluarsa (masa simpan darah) selama 35 hari sejak darah tersebut didonorkan. Oleh karena itu, demi meminimalisir kerugian yang terjadi, maka perlu dilakukan sebuah penelitian tentang memprediksi jumlah permintaan darah yang seharusnya diterima oleh PMI dimasa yang akan datang. Penelitian ini menggunakan metode fuzzy Sugeno untuk memperkirakan jumlah permintaan darah dimasa yang akan datang. Metode ini memiliki toleransi terhadap data-data yang tidak tepat yaitu data yang belum ditentukan nilainya sehingga dapat digunakan untuk melakukan sebuah peramalan. Penelitian menggunakan data dari empat jenis golongan darah yaitu A, B, O dan AB dari bulan Januari 2017 hingga bulan Oktober 2021. Hasil pengujian validitas yang telah dilakukan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Root Mean Square Error (RMSE) didapatkan nilai sebesar 27.55% dan 27.61, sehingga metode ini dapat dikatakan layak dan akurat dalam memprediksi jumlah permintaan darah.
Analisis Sentimen Terhadap Kebijakan Pemerintah Terkait Pandemi Covid-19 Pada Twitter Medi Taruk; Anindita Septiarini; Fandi Alief Al Akbar
Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 7, No 1 (2023): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI)
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/jurti.v7i1.12494

Abstract

Twitter adalah salah satu media pertukaran informasi yang mudah dan populer. Twitter merupakan media sosial yang banyak digunakan di Indonesia dan memiliki persebaran serta distribusi informasi yang sangat cepat. Covid-19 menjadi topik yang hangat pada awal 2020. Virus yang bermula dari Wuhan China ini telah menyebar secara cepat ke hampir seluruh dunia. Sejak adanya kasus pertama dengan dua orang positif di Indonesia, topik covid-19 ini selalu dibahas dalam berbagai media berita, dan tentu saja media sosial. Pada penelitian ini, tweet yang mengandung opini masyarakat terhadap kebijakan pemerintah tentang covid-19 diklasifikasikan menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes. Tweet yang berisi kebijakan pemerintah tentang covid-19 diambil dengan menggunakan webscraping. Namun, data yang telah dikumpulkan masih belum dapat digunakan untuk klasifikasi karena terdapat kata-kata yang tidak baku dan terdapat banyak noise di dalam data tersebut sehingga perlu dilakukan preprocessing. Tahapan preprocessing dilakukan untuk menghilangkan hal yang tidak dibutuhkan (url, mention), tokenization, stopword removal, dan stemming. Penelitian ini telah menghasilkan sistem klasifikasi sentiment analisis masyarakat terhadap kebijakan pemerintah tentang covid-19 dengan metode Naïve Bayes. Berdasarkan hasil penelitian tingkat akurasi dari metode Naïve Bayes menggunakan perbandingan data pelatihan sebesar 70 dan data testing sebesar 30 mendapatkan Precision sebesar 38%, Recall sebesar 42%, F-Measure sebesar 40% dan tingkat akurasi sebesar 76%.
The combination of color-texture features and machine learning for detecting Dayak beads Anindita Septiarini; Hamdani Hamdani; Edy Winarno
JURNAL INFOTEL Vol 15 No 1 (2023): February 2023
Publisher : LPPM INSTITUT TEKNOLOGI TELKOM PURWOKERTO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20895/infotel.v15i1.856

Abstract

Dayak is one of the tribes in East Kalimantan, Indonesia, which has a lot of cultural wealth. Beads craft is one of the Dayak traditional cultures made using various materials with distinctive motifs. The Dayak beads have many different motifs and color combinations. Hence not everyone can distinguish between the bead motif of Dayak and non-Dayak easily. This study aims to develop a bead detection method to differentiate between the bead types of Dayak and non-Dayak. The main processes required include preprocessing, feature extraction, and classification. The features were extracted based on color and texture. Experiments were carried out using several machine learning approaches. The highest results were achieved using the combination of color and texture features with the implementation of K-Nearest Neighbor (KNN) methods as indicated by the parameters precision, recall, and accuracy achieved of 92%, 92%, and 92.2% using Cross-Validation with a K-Fold value of 10.
Betel leaf classification using color-texture features and machine learning approach Novianti Puspitasari; Anindita Septiarini; Ummul Hairah; Andi Tejawati; Heni Sulastri
Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Vol 12, No 5: October 2023
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/eei.v12i5.5101

Abstract

The existence of machine learning has been exploited to solve difficulties in various fields, including the classification of leaf species in agriculture. Betel leaf is one of the plants that provide health advantages. The objective of using a machine learning approach is to classify the betel leaf species. This study involved several processes: image acquisition, region of interest (ROI) detection, pre-processing, feature extraction, and classification. The feature extraction used the combination features of color and texture. Furthermore, the classification applied four classifiers, including artificial neural network (ANN), K-nearest neighbors (KNN), Naive Bayes, and support vector machine (SVM). The evaluation in this study implemented cross-validation with a K-fold value of 5. The method performance produced the highest accuracy value of 100% using the color and texture features with the SVM classifier.
PELATIHAN APLIKASI E-COMMERCE KEPADA PELAKU UMKM SEBAGAI UPAYA MENINGKATKAN PERTUMBUHAN EKONOMI KOTA SAMARINDA DI KECAMATAN SUNGAI KUNJANG Novianti Puspitasari; Anindita Septiarini; M. Rizky Nilzamyahya; Fayza Virdana Addiza; Fathia Nuq Qamarina; Indah Wulan Lestari; Patricia Chandra; Sugandi Sugandi
Jurnal Pengabdian Siliwangi Vol 8, No 1 (2022)
Publisher : LPPM Univeristas Siliwangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37058/jsppm.v8i1.5420

Abstract

Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) merupakan salah satu unit usaha yang berperan penting bagi sektor perekonomian Indonesia. Selama masa pandemi UMKM terbukti memiliki daya tahan yang tangguh dalam mengatasi permasalahan krisis ekonomi. Namun, pelaku UMKM dalam menjalankan usahanya memiliki kendala terkait pemasaran yang mempengaruhi kinerja usaha. Kurangnya pengetahuan teknologi terkait inovasi dan pemasaran produk juga dialami oleh pelaku UMKM di Kecamatan Sungai Kunjang. Oleh karena itu, program pengabdian masyarakat ini menggunakan strategi digital marketing berupa metode pendampingan usaha berkelanjutan berbasis teknologi yang merupakan program kemitraan masyarakat antara perguruan tinggi dengan pelaku UMKM. Kegiatan pengabdian masyarakat ini memberikan keterampilan tentang tata cara foto produk UMKM yang dapat dilakukan oleh pelaku UMKM. Selain itu, kegiatan ini memberikan edukasi berupa pengenalan e-commerce sebagai media pemasaran produk UMKM dan juga pelatihan foto produk pelaku UMKM di kawasan Kelurahan Samarinda Ilir. Program ini tidak hanya menawarkan pemecahan masalah (problem solving) mengenai pelaku usaha yang kurang memahami cara meningkatkan kinerja usahanya, tetapi juga mentransfer pengetahuan tentang digital marketing dan teknologi berbasis mobile. Kegiatan ini dilakukan dalam bentuk sosialisasi dan pelatihan tentang penggunaan aplikasi e-commerce untuk mengelola usaha, memasarkan dan mempromosikan produk. Kegiatan pengabdian ini mampu meningkatkan perekonomian dan keterampilan baik soft-skill maupun hard-skill serta ketahanan dan keberlanjutan usaha bagi pelaku usaha.
Co-Authors Abdul Razak Aliudin Adi Muhammad Syifai Adnan, Fahrizal Afifah, Dinda Nur Agus Qomaruddin Munir AHMAD ANSYORI Ahmad Nur Fauzan Ajay, Muhammad Akhmad Masyudi Alameka, Faza Alif Rifa’i Alvito Gabbriel Saputra Ambari, Nasser Ambon, Matelda Yunanta Andri Syafrianto Anggari, Ricky Annisa Putri Novalianti Anton Prafanto ARIF HIDAYAT Arini Wijayanti Asmita, Rizka Aulia Rahman Awang Harsa Kridalaksana Awang Zheri Rhesvianur Az Zahrah, Rezha Nur Bandhaso, Victor Briyan Efflin Syahputra Budi Rahmani Budiman, Edy Cakra Dewandaru Christy Maulidiah Daffa Putra Mahardika Diana, Rita Didit Suprihanto, Didit Dwi Prasetio Dyna Marisa Khairina Edy Winarno Eka Priyatna, Surya Enny Itje Sela Ery Burhandenny, Aji Ery Burhandeny, Aji Evi Wildana Fahrozi, Muhammad Naufal Fairil Anwar Fajri, Muhamad Mushfa Hikmatal Fandi Alief Al Akbar Fathia Nuq Qamarina Fauzan, Ahmad Nur Fayza Virdana Addiza Firyal, Tasya Nadina Fornia, Daviana Dwitasari Enka Fuad, Natalie Gempar Panggih Dwi Gunawan, Ayu Lestari Hairah, Ummul Hairah, Ummul Hakim, Muhammad Irvan Hamdani Hamdani . Hamdani Hamdani Hamdani Hamdani Hamdani Hamdani Hamdani Hamdani Hanif, Ahmad Luthfi Hatta, Heliza Rahmania Haviluddin Haviluddin Haviuddin, Haviluddin Heliza Hatta Heliza Rahmania Hatta, Heliza Rahmania Henderi . Heni Sulastri Heru Ismanto Hidayat, Ahmad Nur Hutagalung, Wilson Boyaron Hutapea, Vedra Dian Sierrafina Ibnu Amri Thaher Ifnu Umar Indah Fitri Astuti Indah Wulan Lestari Irfan, Aliya Kalingga Dwindra Putraka Kamara, Rahmat Kamila, Vina Zahrotun Kiki Purwanti Laraswati, Sherina Lempas, Gidion Lili, Juniver Veronika M. Rizky Nilzamyahya Maharani, Agustina Dwi Mahendra, Dicky Alvian Masa, Amin Padmo Azam Masna Wati Masyudi, Akhmad Medi Taruk Mewengkang, Alfrina Muhamad Azhari Muhammad Abdillah Muhammad Abdillah Muhammad Andas Lesmana Muhammad Dzacky Muhammad Ifandi Muhammad Nur Ramadhan Muhammad Sofian Sauri Mu’nisah Assisi Nanda Arianto Nathaniela Aptanta Parama Nggotu, Antonieta Aryuka Paskalia Novianti Puspitasari Nupa, Joy Disanto Nur Madia Nurcahyono, Damar Nurhidayat, Rifki Nurmadewi, Dita Olivia Octavia Padmo Azam Masa, Amin Patricia Chandra Pebianoor, Pebianoor Prafanto, Anton Pramudya, Pranata Eka Pratiwi, Sinthya Ayu Puspitasari, Novianti Puspitasari, Novitanti Putra Ramdani, Aditya Putri, Septi Aulia Rafi Ichsanul Iqbal Raihanfitri Adi Kalipaksi Ramadhaniaty, Dinda Reski Harisma Dewi Barkah Reviansa Fakhruddin Aththar Risky Kurniawan Riswandi Syam Riyayatsyah, Riyayatsyah Rizqi Saputra Rondongalo Rismawati Rosmasari, Rosmasari Sadewa, Bintang Putra Saipul, Saipul Sakti, Dwi Nika Salsabila, Nur Maya Saragih, Muhammad Nabil Sarira, Brayen Tisra Satria Bagus Eka Chandra Saucha Diwandari Setiawan, Maulana Agus Sihombing, Yobel Fernanda Siti Retno Wulandari Sugandi Sugandi Sumaini Sumaini Supriyono Supriyono Supriyono Supriyono Taruk, Medi Tejawati, Andi Tulili, Hadie Pratama Ummul Hairah Vicky Pranandika Wijaksana Viny Christanti M Wahyudi, Moh Ikhwan Wati, Masna Wibisono, Bramantyo Ardi Harimurti Widians, Joan Angelina Wintin, Chintia Liu Wiwien Hadikurniawati Yanuar Satria Gotama Yasmin, Annisa Yudi Sukmono, Yudi Yuyun Nabilawati Rumbia zahra salsabila Zainal Arifin