Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.671
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ekonomi Pembangunan JURNAL MATEMATIKA STATISTIKA DAN KOMPUTASI Jurnal Pendidikan Ekonomi (JUPE) Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Paradigma JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) Jurnal Komputasi Faktor Exacta Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining Jurnal Teknoinfo EIGEN MATHEMATICS JOURNAL Jurnal Saintika Unpam : Jurnal Sains dan Matematika Unpam Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi J-3P (Jurnal Pembangunan Pemberdayaan Pemerintahan) Jurnal Statistika dan Aplikasinya Business Economic, Communication, and Social Sciences Journal (BECOSS) Engineering, Mathematics and Computer Science Journal (EMACS) Jurnal Kependudukan Indonesia Indonesian Journal of Statistics and Its Applications
Nooraeni, Rani
Politeknik Statistika STIS
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 27 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 27 Documents
Search

 1   2   3 
ANALISIS SENTIMEN PENERAPAN PSBB DI DKI JAKARTA DAN DAMPAKNYA TERHADAP PERGERAKAN IHSG Novert Cyril Lengkong; Ouditiana Safitri; Septriyan Machsus; Yongki Ramanda Putra; Amelia Syahadati; Rani Nooraeni
Jurnal Teknoinfo Vol 15, No 1 (2021): Januari
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jti.v15i1.866

Abstract

Dalam penanganan penyebaran Covid-19, beberapa negara memberlakukan kebijakan social distancing dan lockdown. Di Indonesia, salah satu kebijakan yang diambil adalah pembatasan sosial berskala besar (PSBB). Akibat dari PSBB  banyak kegiatan ekonomi seperti produksi hingga distribusi barang dan jasa terganggu. Salah satu cara melihat opini masyarakat dalam menilai PSBB adalah melalui social media Twitter. Selain dapat mengetahui opini masyarakat, kicauan atau tweets juga dapat dimanfaatkan untuk melakukan analisis sentimen. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk : 1) melakukan analisis sentimen masyarakat terkait PSBB DKI Jakarta jilid II; 2) melihat dampak sentimen tersebut terhadap pergerakan IHSG; 3) membandingkan hasil klasifikasi beberapa metode yaitu regresi logistik, k-nearest neighbor, random forest, dan naïve bayes. Scraping data Twitter periode 8 September - 9 Oktober dilakukan dengan memanfaatkan software Orange dan RStudio. Selanjutnya, analisis sentimen dengan Orange mengklasifikasikan sentiment menjadi kelompok positif dan negatif. Lalu dibentuklah model persamaan regresi logistik biner. Hasil regresi logistik menunjukkan sentimen negatif berpengaruh signifikan dalam memprediksi penurunan IHSG, sedangkan sentimen positif tidak signifikan dalam model. Dan dari perbandingan metode klasifikasi, ditemukan bahwa metode regresi logistik menghasilkan akurasi paling tinggi.
Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Persentase Penduduk Miskin di Indonesia Tahun 2015-2018 Menggunakan Regresi Data Panel Ian Tryaldi Halim; Annisa Putri Ramadhanty; Dewi Retno Oscarini; Galang Madya Putra; Helen Fricylya Br Tobing; Rani Nooraeni
Engineering, MAthematics and Computer Science (EMACS) Journal Vol. 2 No. 2 (2020): EMACS
Publisher : Bina Nusantara University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21512/emacsjournal.v2i2.6368

Abstract

Indonesia as a country rich in natural resources has not been able to make it as a country that is free from poverty. The percentage of poor people in Indonesia is still high, is still less efficient, the government's policy in alleviating poverty. This can be seen from the increase in the human development index, gross domestic product and the number of health facilities that are not counted by reducing the percentage of the poor population. The purpose of this study is to describe the percentage of poor people in Indonesia and to analyze the factors that influence the percentage of poor people in Indonesia. This study uses panel data regression analysis using the Random Effect Model (REM) method. The results showed the regional gross domestic product and the level of openness significantly open to the percentage of Indonesia's poor population. While the human development index and the amount of health development are not significant to the percentage of poor people in Indonesia. From the results of this study, Indonesia can optimize employment opportunities that can be released so that it can improve the state of the country. This implementation is expected to increase the number of poor people in Indonesia which can be significant.
Klasifikasi Status Desa/Kelurahan DIY (Yogyakarta) Menggunakan Model Decision Tree (Studi Kasus Data Praktik Kerja Lapangan Politeknik Statistika STIS Tahun 2020) Apriliansyah Mahmud; Ana Pangestika; Annisa Putri Ramadhanty; Galang Madya Putra; Galuh Sri Natungga Dewi Susilo Putri; Rani Nooraeni
Engineering, MAthematics and Computer Science (EMACS) Journal Vol. 3 No. 1 (2021): EMACS
Publisher : Bina Nusantara University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21512/emacsjournal.v3i1.6787

Abstract

Status desa/kelurahan menjadi sebuah hal yang penting guna mengetahui perkembangan pembangunan yang ada pada desa/kelurahan tersebut serta dalam melakukan evaluasi terkait kebijakan yang telah dibuat mengenai infrastruktur. Badan Pusat Statistik (BPS) telah melakukan proses klasifikasi dengan metode skoring. Oleh karena itu pada penelitian ini akan mengimplementasikan model decision tree dikarenakan indicator klasifikasi status desa/kalurahan yang digunakan BPS belum mengikuti perkembangan zaman. Dalam penelitian ini menggunakan data hasil Praktik Kerja Lapangan (PKL) Politeknik Statistika STIS tahun 2020 yang dilaksanakan di D.I.Yogyakarta. Diharapkan penelitian ini dapat menjadi metode alternatif untuk mengganti metode yang sudah ada. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 438 desa/kelurahan model decision tree mampu mengklasifikasi secara benar 392 desa/kelurahan sesuai dengan status desa/kelurahan sebelumnya. Model ini memiliki tingkat kebaikan model (specificity) sebesar 90.32%, presisi model (precision) sebesar 87.5%, sensitivitas model (recall) sebesar 88.42%, serta F1 Score sebesar 87.95%.
RESPON MASYARAKAT TERHADAP KEBIJAKAN PSBB SEBAGAI PENEKAN ANGKA COVID-19 Garinca Firgiana Santoso; Pramudya Kusuma; Ria Dotul Ilmia; Astry Julyana Eliawati; Elvera Wahyu Triana; Arul Fathurrahman; Rani Nooraeni
JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 5, No 2 (2021): Februari 2021
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (303.948 KB) | DOI: 10.26798/jiko.v5i2.401

Abstract

Coronavirus Disease 2019 (covid-19) berdampak besar bagi Provinsi DKI Jakarta sebagai pusat perekonomian dan pemerintahan. Berita pemberlakuan kembali PSBB total di DKI Jakarta sebagai rem darurat lonjakan kasus covid-19 menimbulkan reaksi pro dan kontra dari masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan dan meringkas respon tweet masyarakat terhadap penerapan kembali kebijakan PSBB total di DKI Jakarta. Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu 798 tweet dari twitter dengan kata kunci “PSBB”. Data tersebut diolah menggunakan software RStudio. Data tweet dikelompokkan menjadi tiga klaster, setiap klaster memiliki karakteristik yang berbeda, yaitu terdiri dari kelompok mendukung, menolak, dan netral terhadap PSBB. Metode pengelompokan tweet menggunakan K-Means Clustering. Penelitian ini juga meringkas tweet di setiap klaster menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dari 798 tweet yang digunakan, terdapat 44 persen tweet pada klaster menolak, 43 persen tweet pada klaster netral, dan 13 persen tweet pada klaster positif. Ringkasan kata penting pada klaster menolak terdiri dari kata “anjing”, “darurat”, “gajelas”, dan “sedih”. Ringkasan pada klaster netral terdiri dari kata “keliling”, “kelar”, “lapang”, dan “lumayan”. Sementara itu, ringkasan pada klaster mendukung terdiri dari kata “giat”, “sukses”, “fokus”, “pulih”, dan “sungguh”.
Faktor-Faktor yang memengaruhi pernikahan dini di Indonesia Adinda Hermambang; Choirul Ummah; Eunike Sola Gratia; Fathul Sanusi; Wilda Maria Ulfa; Rani Nooraeni
Jurnal Kependudukan Indonesia Vol 16, No 1 (2021)
Publisher : Research Centre for Population, National Research and Innovation Agency (BRIN)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14203/jki.v16i1.502

Abstract

One of the social problems that existed in Indonesia is high rates of early marriage or child marriage. Based on its absolute number, Indonesian has been one of top ten country with the highest number of child marriage all over the world. Early marriage is defined as a marital union by women under 16 years old. Many factors affect early marriage, such as education factor, economy factor, and culture factor. Furthermore, early marriage may have effects on deteriorating physical and psychological health, low educational attainment, and increasing risk of domestic violence. By utilising 2017 IDHS dataset, this study aims to examine the determinants of early marriage in Indonesia. This study applies binary logistic regression method for the data analysis. The results of this study show that variables significantly affect the status of early marriage are marital status at the first sexual intercourse, residential type, partner’s working status, women’s education, and partner’s education. Moreover, variables that do not significantly affect the status of early marriage are women’s working status, wealth index, and interaction between women’s education and wealth index.
Penerapan Regresi Logistik Biner Multilevel pada Partisipasi Angkatan Kerja di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2018 Meilani Thereza Saragih; Anindia Wahyu Inayah; Rani Nooraeni; Mikha Aprilio; Marita Mutiara Sinsyi; Yolanda Rizkie Aprilia
Eigen Mathematics Journal Vol. 3 No. 1 Juni 2020
Publisher : University of Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/emj.v3i1.60

Abstract

Analisis regresi logistik dibagi menjadi beberapa jenis data pada responnya, diantaranya yaitu respon biner, multinomial, ordinal dan poisson. Analisis regresi logistik yang paling sederhana digunakan adalah analisis regresi logistik biner. Regresi logistik biner digunakan untuk menganalisa hubungan antara satu variabel respon dan beberapa variabel independen, dengan variabel responnya berupa data kualitatif dikotomi yaitu bernilai 1 untuk menyatakan keberadaan sebuah karakteristik dan bernilai 0 untuk menyatakan ketidakberadaan sebuah karakteristik. Namun regresi biner ini kurang tepat apabila digunakan pada kasus yang memiliki struktur hirarki. Data yang memiliki struktur hirarki, sebenarnya terdapat efek dari kelompok yang membawahi unit-unit yang diteliti. Suatu metode yang digunakan untuk menyelesaikan kasus berstruktur hirarki adalah model multilevel. Penelitian ini menyajikan perbandingan antara model regresi logistik biner satu level dan model regresi logistik biner multilevel dalam menganalisis partisipasi angkatan kerja di Provinsi Jawa Tengah tahun 2018. Variabel yang digunakan adalah status bekerja sebagai variabel respon, tipe daerah tempat tinggal, umur, pendidikan, status perkawinan, jenis kelamin, dan pelatihan bersertifikat sebagai variabel penjelas level satu serta IPM, PDRB, dan UMK sebagai variabel penjelas level dua. Pemilihan model terbaik dilakukan dengan membandingkan deviance pada null model regresi logistik biner satu level dan null model regresi logistik biner multilevel serta melakukan pengujian signifikan adanya random effect. Analisis yang dilakukan menunjukkan hasil bahwa deviance pada null model regresi logistik biner multilevel lebih kecil dibandingkan deviance regresi logistik biner satu level serta terdapat random effect sehingga model regresi logistik biner multilevel adalah model yang terbaik dalam menggambar partisipasi angkatan kerja di Provinsi Jawa Tengah tahun 2018. Estimasi parameter dengan regresi logistik biner multilevel memperoleh hasil bahwa faktor yang secara signifikan mempengaruhi status bekerja di Provinsi Jawa Tengah tahun 2018 adalah tipe daerah tempat tinggal, jenis kelamin, umur, status perkawinan, keikutsertaan dalam pelatihan yang bersertifikat. Selain itu, terdapat pengaruh perbedaan Kabupaten/Kota yang digambarkan dengan IPM dan PDRB sebagai variabel kontekstual. Sebesar 0,82 persen keragaman status bekerja pada Provinsi Jawa Tengah disebabkan oleh perbedaan karakteristik antar kabupaten/kota asal penduduk.
Penerapan Model Regresi Zero Inflated Poisson pada Kejadian Kelahiran di Luar Nikah WUS di Provinsi Nusa Tenggara Timur Tahun 2017 (Analisis Data SDKI 2017) Dwi Cahyo Firmansyah; Fathin Nadillah; Megananda Ghowo Rizky; Nurul Hanifah Septiani; Sri Rahayu Yogyana Sinurat; Rani Nooraeni
Eigen Mathematics Journal Vol. 3 No. 1 Juni 2020
Publisher : University of Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/emj.v3i1.67

Abstract

Kelahiran di luar nikah adalah setiap kelahiran yang terjadi di luar pernikahan di mana orang tua mereka tidak menikah secara sah. Wanita yang melahirkan di luar nikah masih dianggap tabu di Indonesia, karena kelahiran di luar nikah dianggap melanggar budaya dan hukum Indonesia. Menurut data Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI) 2017, dari semua kasus kelahiran di luar nikah di kalangan perempuan usia subur di Indonesia, 53 persen di antaranya terjadi di Provinsi Nusa Tenggara Timur. Kasus kelahiran di luar nikah di Indonesia terbilang sedikit karena keberadaan norma sosial, agama, dan stigma yang masih berlaku di masyarakat. Jadi, sebuah penelitian dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kejadian kelahiran di luar nikah. Karena angka kelahiran di luar nikah relatif rendah (kejadian langka) sehingga metode yang tepat untuk menganalisis masalah ini adalah Zero Inflated Poisson. Hasil penelitian menunjukkan bahwa untuk model log, variabel yang mempengaruhi jumlah rata-rata anak yang lahir di luar nikah adalah status kontrasepsi, tingkat pendidikan, dan status pekerjaan. Untuk model logit, variabel yang mempengaruhi risiko tidak memiliki kelahiran di luar nikah adalah status pekerjaan dan kelompok umur.
Analisis Sentimen Publik terhadap Sistem Zonasi Sekolah Menggunakan Data Twitter dengan Metode Naïve Bayes Classification Rani Nooraeni; Amirah Balqis Safiruddin; Aulia Fatin Afifah; Krisna Dwi Agung; Nada Nabila Rosyad
Faktor Exacta Vol 12, No 4 (2019)
Publisher : LPPM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/faktorexacta.v12i4.5205

Abstract

Zonasi adalah sistem pengaturan proses penerimaan siswa baru sesuai dengan wilayah tempat tinggal agar tidak ada sekolah yang dianggap favorit dan non-favorit. Sistem zonasi hanya diterapkan di sekolah negeri yaitu sekolah yang dikelola pemerintah. Selain itu, sistem ini telah diterapkan di berbagai negara seperti Amerika Serikat, Kanada, Jepang, dan Australia. Sistem zonasi memiliki dampak positif dan negatif bagi peserta didik. Pada pertengahan tahun ini, Twitter diramaikan dengan isu tentang penerapan sistem zonasi. Pengguna Twitter banyak yang menuliskan pendapatnya mengenai isu tersebut berupa dukungan, masukan, dan juga kritikan. Kritikan masyarakat terhadap sistem zonasi merupakan hal yang harus diperhatikan untuk menyempurnakan sistem zonasi yang masih terbilang baru. Peneliti tertarik untuk meneliti opini masyarakat mengenai sistem zonasi menggunakan data Twitter periode bulan Juni – Juli 2019. Dari cuitan-cuitan masyarakat tersebut, akan dilakukan analisis sentimen public terhadap penerapan sistem zonasi sekolah.Kata Kunci: Sistem Zonasi, Sentimen, Data Twitter.
Faktor-Faktor yang Memengaruhi Pernikahan Dini pada Wanita Usia 20-24 di Indonesia Tahun 2017: Penerapan Metode Regresi Logistik Biner dengan Penyesuaian Resampling Data Imbalance Ersa Budi Sutanto; Ghytsa Alif Jabir; Nadhifan Humam Fitrial; Ni Luh Putu Yayang Septia Ningsih; Siti Andhasah Siti Andhasah; Rani Nooraeni
Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol 3 No 1 (2019): Jurnal Statistika dan Aplikasinya
Publisher : Program Studi Statistika FMIPA UNJ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/JSA.03105

Abstract

Pernikahan dini adalah perkawinan yang terjadi pada anak di bawah usia 18 tahun. Secara umum, angka prevalensi pernikahan dini di Indonesia masih cukup tinggi karena 23 dari 34 provinsi di Indonesia memiliki angka prevalensi pernikahan pada usia dini diatas rata-rata nasional. Kategori yang digunakan pada kasus ini menunjukkan keadaan imbalance sehingga diperlukan adanya penyesuaian dalam menganalisis data. Permasalahan yang sering dijumpai akses data kasus pernikahan dini tidak tercatat atau terekam pada dokumen resmi. Dalam upaya untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini menggunakan pengakuan dari perempuan berusia 20-24 tahun pada saat dilakukan survei yang menyatakan bahwa mereka pernah kawin sebelum usia 18 tahun. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu status kemiskinan, klasifikasi wilayah tempat tinggal, status pernikahan dini kepala rumah tangga (KRT), pendidikan KRT, jenis pekerjaan KRT, jumlah anggota rumah tangga, dan status penggunaan internet perempuan berusia 20-24 tahun. Sebelum dianalisis, data imbalance tersebut dilakukan penyesuaian dengan teknik resampling yang meliputi : over sampling, under sampling, dan hybrid kemudian dianalisis dengan metode regresi logistik biner. Selain itu juga akan dicari faktor-faktor yang memengaruhi pernikahan dini pada perempuan berusia 20-24 tahun. Berdasarkan hasil pengolahan dengan program R, teknik resampling yang paling tepat untuk kasus ini adalah oversampling. Dengan metode resampling tersebut, seluruh variabel signifikan berpengaruh terhadap pernikahan dini pada perempuan usia 20-24.
Pengelompokan Kepedulian Lingkungan Masyarakat di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta dan Pengaruhnya Terhadap Sanitasi Layak Tahun 2020 Afifatul Ilma Widyatami; Fajar Hari Dwiono; Ineke Kristin Dwi Astuti; Lady Deborah; Viana Mei Reistiani; Rani Nooraeni
Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol 4 No 2 (2020): Jurnal Statistika dan Aplikasinya
Publisher : Program Studi Statistika FMIPA UNJ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/JSA.04205

Abstract

UU No. 32 Tahun 2009 tentang Perlindungan dan Pengelolaan Lingkungan Hidup menyatakan bahwa setiap orang berhak atas lingkungan hidup yang baik dan sehat sebagai bagian dari hak asasi manusia. Berdasarkan nilai IKLH Nasional tahun 2018 terdapat provinsi-provinsi yang nilai IKLH-nya lebih kecil dari nilai IKLH Nasional, salah satunya adalah Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY). Untuk megatasi permasalahan kepedulian lingkungan di Provinsi DIY, perlu dikaji bagaimana kondisi permasalahan masing-masing dimensi kepedulian lingkungan di level yang lebih kecil. Hal tersebut dilakukan untuk mengatasi permasalahan kepedulian lingkungan dengan lebih terfokus pada wilayah-wilayah yang memang membutuhkan perhatian khusus. Oleh karena itu peneliti tertarik untuk melakukan pengelompokan kecamatan di Provinsi DIY berdasar indikator kepedulian lingkungan serta ingin mengetahui keterkaitan indikator kepedulian lingkungan terhadap sanitasi layak. Analisis yang digunakan yaitu analisis inferensia dengan analisis cluster metode ragam minimum serta analisis regresi linier berganda dan analisis deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan dari 78 kecamatan di DIY, diperoleh 3 cluster kecamatan, yaitu cluster dengan kepedulian lingkungan rendah, sedang, dan tinggi. Masing-masing cluster tersebut mempunyai anggota 33, 34, dan 11 kecamatan. Sedangkan, berdasarkan analisis regresi linier berganda dimensi kepedulian lingkungan yang memiliki kaitan dengan akses sanitasi layak di Provinsi DIY adalah dimensi kepedulian terhadap pengelolaan air dan dimensi kepedulian terhadap penggunaan energi.
Co-Authors Adinda Hermambang Aditya Firman Baktiar Afifatul Ilma Widyatami Aisyah Nur Fahira Amelia Syahadati Amirah Balqis Safiruddin Ana Pangestika Anindia Wahyu Inayah Annisa Putri Ramadhanty Apriliansyah Mahmud Arul Fathurrahman Arya Damar Prakasa Arya Wahyu Nugroho Astrid C. A. Pangaribuan Astry Julyana Eliawati Aulia Adita Rahma Aulia Fatin Afifah Aulia Fikri Fadhilah Iskandar Ayufi Reyza Zakaria Cesaria Dewi Choirul Ummah Danty Welmin Yoshida Fatima Delvira Cindy Rosmilda Dewi Retno Oscarini Diana Agustin Dinda Desinta Diva Arum Mustika Dwi Cahyo Firmansyah Elina Mayasari Elvera Wahyu Triana Emban Permata Siam Ersa Budi Sutanto Eunike Sola Gratia Evita Dyah Wardhani Fadhilatul Khairi Fajar Hari Dwiono Fathin Nadillah Fathul Sanusi Frengky Sele Galang Madya Putra Galuh Sri Natungga Dewi Susilo Putri Garinca Firgiana Santoso Geraldi Putra Prasetya Balebu Ghita Nurfalah Ghytsa Alif Jabir Gona Asri Wijayanti Helen Fricylya Br Tobing Heny Dwi Sariyanti Hermarwan Hermarwan Herpanindra Fadhilah I Wayan Edy Darma Putra Ian Tryaldi Halim Ibnu Maruf Indonesian Journal of Statistics and Its Applications IJSA Ineke Kristin Dwi Astuti Isdhani Nurrahmah Ivana Yoselin Purba Siboro Krisna Dwi Agung Kuncoro Dwi Dhanutama Lady Deborah Latifah Hasanah Lisa Widyarsi Machsus Machsus Margareth Dwiyanti Simatupang Marita Mutiara Sinsyi Megananda Ghowo Rizky Meilani Thereza Saragih Mikha Aprilio Miko Oktavio Wijaya Monica Seftaviani Sijabat Muhamad Zidan Nuralifian Muhammad Rizqi Destanto Mula Warman Mustika Putri Nada Nabila Rosyad Nadhifan Humam Fitrial Nawang Indah Cahyaningrum Ni Luh Putu Yayang Septia Ningsih Ni Putu Gita Naraswati Novert Cyril Lengkong Nurfitri Aulia Nurul Hanifah Septiani Ouditiana Safitri Peterson Hamonangan Immanuel Sihotang Pramudya Kusuma Putri Tareka Navasha Qonita Raihananda Raihan Fitrika Azzahra Rhevita Lula Eksanti Ria Dotul Ilmia Riska Damaiyanti Rizka Wulandari Roy Pratama Wijaya Salsa Vira Satria Dirgantara Satria Kurnia Areka Sekar Ayu Ramadhani Sifa Rofatunnisa Siti Andhasah Siti Andhasah Siti Fatimatul Munawwaroh Sri Rahayu Yogyana Sinurat Suciarti Pertiwi Syifa Rahmawati Hakim Viana Mei Reistiani Vina Astriani Wilda Maria Ulfa Windri Wucika Bemi Wisnu Adi Kusuma Yakobus Natanael Tarigan Yolanda Rizkie Aprilia Yongki Ramanda Putra Yulianus Ronaldias Yuniar Putri Awaliyah Risky Yusuf Yahya Zahrotul Firdaus