Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
7.335
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Bulletin of Electrical Engineering and Informatics JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal) Jurnal Informatika Jurnal Informatika Proceeding International Conference on Information Technology and Business JUITA : Jurnal Informatika International conference on Information Technology and Business (ICITB) Annual Research Seminar Journal of Information System JPSriwijaya JOIV : International Journal on Informatics Visualization Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Journal of Information Technology and Computer Science JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science KACANEGARA Jurnal Pengabdian pada Masyarakat Jurnal ULTIMATICS Jurnal Pendidikan Matematika (JUDIKA EDUCATION) Informatik : Jurnal Ilmu Komputer IJID (International Journal on Informatics for Development) KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) SEINASI-KESI Jurnal Riset Informatika CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) Jurnal Informatika Global CCIT (Creative Communication and Innovative Technology) Journal JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Journal of Information Systems and Informatics Mulia International Journal in Science and Technical Zonasi: Jurnal Sistem Informasi Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science TIN: TERAPAN INFORMATIKA NUSANTARA Jurnal Generic Jurnal AbdiMas Nusa Mandiri Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia ABDI MOESTOPO: Jurnal Pengabdian pada Masyarakat Proceeding of International Conference Health, Science And Technology (ICOHETECH) International Journal of Engineering Continuity Jurnal Pengabdian Kolaborasi dan Inovasi IPTEKS Jurnal Abdimas Maduma JUKEMAS : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Sistem Informasi dan Aplikasi
Ermatita -
Universitas Sriwijaya
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 90 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 90 Documents
Search

 5   6   7   8   9 
Pemanfaatan Pengolahan Citra dan Klasifikasi K-Nearest Neighbor pada Citra Telur Ayam Kurniawan, Mochamad Aryo Aji; Ermatita, Ermatita; Falih, Noor
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 16 No 3 (2020): Desember 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v16i3.2131

Abstract

Telur dapat dikategorikan menjadi dua dalam proses penetasan yaitu telur fertil (subur) dan telur infertil (gabuk). Pemeriksaan kesuburan (fertilitas) telur dapat dilakukan dengan meneropong telur itu sendiri biasa disebut dengan candling, dengan cara mendekatkan telur ke sumber cahaya agar dapat menembus cangkang telur. Proses identifikasi seringkali dilakukan dengan proses manual oleh para peternak telur sehingga akan lebih membutuhkan kejelian dalam melakukan hal tersebut dan memperbesar kemungkinan salah dalam mengidentifikasinya. Berdasarkan hal tersebut tujuan penelitian ini dilakukan guna mengidentifikasi telur ayam fertil dan telur ayam infertil dengan mengekstrasi ciri warna pada telur tersebut menggunakan metode Hue saturation Values (HSV) dan menggunakan klasifikasi menggunakan Algoritma K-Nearst Neighbor (KNN) guna untuk membantu proses pengolahan citra digital. Dengan metode K-NN didapatkan akurasi sebesar 100% pada percobaan K=1.
Penggunaan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Mengklasifikasi Citra Belimbing Berdasarkan Fitur Warna Muhammad, Duwen Imantata; Ermatita, Ermatita; Falih, Noor
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 17 No 1 (2021): April 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v17i1.2132

Abstract

Masih banyak yang belum mengetahui pasti tingkat kematangan buah. Akibatnya penjual maupun pembeli menjadi sulit untuk memperkirakan tingkat kematangan buah tersebut, khusunya buah belimbing. Berawal dari masalah tersebut dibutuhkan suatu sistem yang dapat membedakan tingkat kematangan dari buah. Berdasarkan hal tersebut tujuan penelitian ini dilakukan guna mengidentifikasi tingkat kematangan buah belimbing berdasarkan citra dengan algoritma K-Nearest Neighbor dan ekstraksi ciri Hue saturation Value (HSV) dengan menggunakan program Matlab guna membantu proses pengolahan citra digital. Dengan menggunakan algoritma KNN didapatkan akurasi sebesar 93.33% pada percobaan dengan menggunakan nilai K=7.
Analisis Cluster Kepuasan Pengguna Terhadap Layanan Shopee Menggunakan Algoritma K-Means Patimah, Endah; Ermatita, Ermatita; Chamidah, Nurul
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 17 No 3 (2021): Desember 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v17i3.3654

Abstract

Di era teknologi yang semakin berkembang, keseharian manusia dalam melakukan aktivitas sehari-hari semakin mudah, salah satu diantaranya adalah belanja online. Aplikasi yang bergerak dibidang itu Shopee. Shopee merupakan aplikasi belanja online yang paling besar di Indonesia, dikarenakan promosi yang sering dan beragam, membuat masyarakat tertarik untuk menggunakan aplikasi Shopee. Oleh karena alasan itu, Shopee harus mengetahui kepuasan pelanggannya. Mengetahui kepuasan pelanggan adalah salah satu hal yang harus diketahui oleh pihak Shopee. Di mana kepuasan pelanggan dapat membuktikan kualitas yang dimiliki oleh pihak Shopee. Di dalam penelitian ini, akan dilakukan pengelompokkan kepuasan pelanggan Shopee dengan menggunakan algoritma K-Means. K-Means adalah salah satu algoritma Clustering, di mana K-Means akan menghasilkan kelompok berdasarkan kepada kemiripannya, sehingga metode ini cocok untuk digunakan dalam penelitian ini. Nilai cluster yang digunakan adalah 2,3,4 dan 5, di mana cluster yang telah dibentuk akan dievaluasi dengan menggunakan Davies Bouldin Index (DBI). Di mana cluster yang memiliki nilai DBI paling kecil adalah cluster yang paling optimal. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini menghasilkan cluster yang paling optimal yaitu K-Means dengan k=2 memiliki nilai DBI sebesar 1.587617820812729.
Penerapan Fuzzy C-Means dan Fuzzy Sugeno dalam Memprediksi Cuaca Ispramono Hadi, Sigit; Ermatita, Ermatita; Chamidah, Nurul
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 18 No 1 (2022): April 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v17i4.4103

Abstract

Cuaca memiliki pengaruh yang besar pada masyarakat Indonesia. Indonesia sebagai negara ekuator mengalami anomali cuaca melebihi negara-negara yang jauh dari ekuator yang menyebabkan sulitnya memprediksi perubahan cuaca karena pengaruh interaksi antara laut dan atmosfer di Samudra Hindia dan Samudra Pasifik yang mengapit Indonesia. Dalam memprediksi kondisi cuaca dengan akurat, diperlukan sistem yang dapat menganalisis dan memprediksi kondisi cuaca yaitu aplikasi prediksi cuaca menggunakan fuzzy c-means (FCM) dan fuzzy sugeno. Data cuaca yang dipakai adalah data cuaca BMKG Stasiun Geofisika Bandung tahun 2015 – 2020 dengan variabel data input suhu udara, kelembaban udara dan kecepatan angin yang menghasilkan data output berupa curah hujan dan cuaca. Proses dimulai dengan membuat fungsi keanggotaan input dengan FCM dan prediksi cuaca dengan fuzzy sugeno. Hasil akhir dari penelitian ini adalah sistem prediksi cuaca yang menggunakan data cuaca secara online atau data cuaca dari input pengguna dengan tingkat akurasi hasil prediksi sebesar 71,10 %.
Implementasi Algoritma Naïve Bayes Untuk Analisis Klasifikasi Survei Kesehatan Mental (Studi Kasus: Open Sourcing Mental Illness) Alfarezy, Reza; Ermatita, Ermatita; Wadu, Ruth Mariana Bunga
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 19 No 1 (2023): April 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v19i1.4696

Abstract

Kesehatan mental telah menjadi sorotan penting dalam kehidupan masyarakat sekarang, dan tidak luput dari berbagai industri dalam dunia kerja, termasuk industri teknologi. Kesadaran akan kepentingan kesehatan mental pekerja masih sering dianggap rendah, dan hal ini juga tidak luput dalam industri teknologi, oleh karenanya Open Source Mental Illness (OSMI), sebagai lembaga yang bergerak di bidang kesehatan mental, mengadakan survei untuk mengetahui kesadaran mengenai kesehatan mental pada pekerja dalam industri teknologi. Hasil dari survei ini telah dirilis sebagai dataset, di mana dataset ini kemudian dapat dianalisis lebih lanjut menggunakan data mining dengan metode klasifikasi sebagai analisis kesadaran kesehatan mental berdasarkan data pada survei. Algoritma klasifikasi yang digunakan adalah Naïve Bayes, yang mana hasil klasifikasi ini dapat digunakan lebih dalam untuk analisis lanjut mengenai kesadaran pengaruh kesehatan mental pada pekerja industri teknologi, dalam bentuk model prediksi. Dataset yang digunakan awalnya terdiri dari 1259 record data, dimana setelah dilakukan praproses didapatkan 1254 record data. Penelitian ini dilakukan ujicoba dengan pembagian data uji sebesar 30% dan data latih sebesar 70%, dimana didapatkan hasil akurasi sebesar 72%. Analisis data mining ini kemudian dilaksanakan dalam bahasa pemrograman Python, untuk mendapatkan suatu model prediksi sederhana yang kemudian digunakan untuk sistem prediksi sederhana berbasis website.
Analisis Kebutuhan dan Minat dalam Pemanfaatan Teknologi Digital di SMK Depok Menggunakan SEM–PLS Pratama, M Octaviano; Alyani, Neni; Madya, M Miftahul; Ermatita, Ermatita; Kareen, Pamela
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 6 No 6 (2025): November 2025
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/tin.v6i6.8578

Abstract

Pandemi COVID-19 telah mempercepat penerapan teknologi digital dalam pendidikan termasuk di Sekolah Menengah Kejuruan (SMK), yang menuntut keseimbangan antara pembelajaran teoritis dan praktikal. Namun, setelah pandemi berakhir, muncul pertanyaan mengenai sejauh mana teknologi tersebut tetap relevan dan diterima oleh guru maupun siswa. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi penerimaan dan keberlanjutan penggunaan teknologi digital dalam kegiatan belajar mengajar di SMK Kota Depok pasca pandemi. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode structural equation modeling–partial least squares (SEM–PLS) terhadap 99 responden (63 siswa dan 36 guru). Instrumen berupa kuesioner Likert lima poin mencakup lima konstruk utama: komunikasi, kemudahan, efektivitas, biaya, dan minat keberlanjutan. Hasil pengujian reliabilitas menunjukkan nilai Cronbach’s Alpha > 0,70 pada konstruk komunikasi, kemudahan, dan minat, menandakan konsistensi internal yang baik, sementara konstruk efektivitas (0,595) dan biaya (0,491) berada di bawah ambang batas. Uji validitas konvergen menunjukkan Outer Loading > 0,70 pada 73% indikator guru dan 58% indikator siswa. Analisis struktural memperlihatkan bahwa hipotesis tentang keinginan melanjutkan penggunaan teknologi signifikan (p < 0.05), sedangkan hipotesis kesesuaian teknologi dengan kebutuhan hanya didukung sebagian. Temuan ini menegaskan bahwa model pembelajaran hibrida menjadi pilihan paling relevan untuk mendukung keberlanjutan pembelajaran digital di SMK.
Implementasi Aplikasi E-Arsip Surat Keluar Untuk Meningkatkan Tertib Administrasi di Kelurahan Plaju Darat Naretha Kawadha Pasemah Gumay; Purwita Sari; Ermatita; Mira Afrina; Miftahul Falah; Junia Kurniati; Willy; Iin Seprina; Ari Wedhasmara; Muhammad Ichsan Hadjri
JURNAL ABDIMAS MADUMA Vol. 5 No. 1 (2026): Januari, 2026
Publisher : English Lecturers and Teachers Association (ELTA)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52622/jam.v5i1.591

Abstract

Pengelolaan arsip surat keluar di Kelurahan Plaju Darat masih dilakukan secara manual sehingga sering menimbulkan masalah seperti pencarian arsip yang lama, risiko kehilangan dokumen, penomoran tidak tertib, dan keterbatasan ruang penyimpanan. Kondisi ini menghambat pelayanan administrasi. Kegiatan pengabdian ini bertujuan mengimplementasikan aplikasi e-arsip berbasis web untuk meningkatkan ketertiban, efisiensi, dan kecepatan pengelolaan arsip. Mitra kegiatan adalah aparatur kelurahan dan perangkat RT/RW dengan 35 peserta pelatihan. Pelaksanaan meliputi identifikasi masalah, analisis kebutuhan, perancangan, pengembangan, uji coba aplikasi, pelatihan, pendampingan, dan evaluasi. Proses dilakukan secara partisipatif melalui observasi, wawancara, FGD, dan praktik langsung. Hasil menunjukkan aplikasi berhasil diterapkan dan digunakan aktif. Secara kualitatif, sistem mempercepat pencatatan, meningkatkan ketertiban data, serta memudahkan pencarian dan pelaporan. Secara kuantitatif, waktu pencarian surat turun dari ±30 menit menjadi kurang dari 1 menit, kesalahan pencatatan berkurang signifikan, dan setidaknya tiga aparatur telah menguasai seluruh prosedur aplikasi. Kegiatan ini berdampak pada peningkatan kapasitas digital aparatur, modernisasi administrasi kelurahan, mendukung SDGs 9, serta berkontribusi pada pencapaian IKU perguruan tinggi. Kata Kunci : E-arsip; Surat keluar; administrasi kelurahan
Rainfall Anomaly Analysis and Seasonal Climate Projection in Palembang City Using CHIRPS Data and Z-Score Method Mahsyurdin, Shofwan; Ermatita, Ermatita
International Journal of Engineering Continuity Vol. 5 No. 1 (2026): IJEC
Publisher : Sultan Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58291/ijec.v5i1.456

Abstract

Using CHIRPS daily rainfall data (1981–2024) which is the standard climatological period according to the World Meteorological Organization (WMO) which is at least 30 years, rainfall anomalies during the dry season (May–October) are analyzed using the Z-score statistical approach. The 2025 prediction scenario integrates moderate El Niño (SST +1.0) and negative IOD (–0.5) as correction factors for the climatological average. Anomalous rainfall values ​​will be converted into z-score values ​​if Z>0 then the value is above the average (wet/hot) and vice versa if Z<0 the value is below the average (dry/cold). The results of the study indicate a significant potential for negative anomalies (Z-score < 0) in most areas of Palembang, indicating a decrease in rainfall below normal levels, with the peak of the dry season projected in August–September 2025. For the rainfall anomaly value, it has been converted into a z-score value that has been explained using the formula so that the significant climate trend in 2024 is 0.34 according to the Standardized Rainfall Index (SPI) in the normal or mild condition category. Finally, the rainfall prediction graph for 2025 shows the final results of the analysis process, namely the highest rainfall of 369.173 mm in April and the lowest rainfall of 60.12 mm in August.  
Evaluating Medxa SIMRS Implementation Success Using HOT-Fit and Multiple Regression Saputra, Muhammad Haykal Alfariz; Ermatita, Ermatita
Journal of Information System and Informatics Vol 8 No 1 (2026): February
Publisher : Asosiasi Doktor Sistem Informasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63158/journalisi.v8i1.1392

Abstract

The implementation of Hospital Management Information Systems (HMIS) is essential for improving service quality, strengthening operational efficiency, and supporting evidence-based decision-making in hospitals. Nevertheless, the success of HMIS implementation is shaped not only by technological performance, but also by human and organizational factors. This study aimed to evaluate the implementation success of Medxa SIMRS at Mohammad Hoesin Hospital, Palembang, using the Human–Organization–Technology Fit (HOT-Fit) model. A quantitative cross-sectional survey was conducted among 67 active users of Medxa SIMRS using a structured Likert-scale questionnaire. Data were analyzed using descriptive statistics and multiple linear regression in Python to examine the influence of the Human, Organization, and Technology dimensions on Net Benefit. The descriptive findings showed that all HOT-Fit dimensions were rated in the good to very good categories, indicating generally positive user perceptions of the system. Regression analysis demonstrated that, simultaneously, the Human, Organization, and Technology dimensions significantly explained variation in Net Benefit (p < 0.05). However, in the partial analysis, only the Technology dimension had a statistically significant positive effect on Net Benefit. These results indicate that system quality, information quality, and service quality are the main determinants of perceived system benefits in this setting. The findings suggest that hospitals should prioritize technological optimization while strengthening organizational support and user readiness to maximize the success of HMIS implementation.
Analisis Pola Dan Prediksi Churn: Hybrid Segmentasi SOM+K-Means Dan Klasifikasi Machine Learning Rahmadhani, Rizka; Ermatita
JURNAL RISET KOMPUTER (JURIKOM) Vol. 13 No. 1 (2026): Februari 2026
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/jurikom.v13i1.9409

Abstract

Customer churn is a significant challenge in the banking industry, which can have a substantial impact on the profitability and long-term sustainability. Customer churn management is typically addressed using binary classification approaches, which often fail to provide the depth needed to understand customer characteristics. This study proposes addressing churn through customer segmentation as an preliminary step before classification, offering a clearer and deeper understanding of each segment’s characteristics. The research combines Self-Organizing Map (SOM) and K-Means clustering to create interpretable segments. The SOM+K-Means model is used for segmentation and visual mapping, which helps identify customer groups at risk of churn and the key features influencing these risks. Cluster labels are then used as features for classification using three machine learning algorithms: Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and XGBoost (XGB). In the classification phase, the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) and GridSearchCV are applied to address class imbalance and optimize model parameters. XGB outperformed the other models with an accuracy of 85% and an AUC score of 85%. These results highlight that customer segmentation with SOM+K-Means enables more effective churn management strategies, while XGB proves to be a strong model for churn prediction. This research contributes to the application of clustering and machine learning classification techniques in churn analysis within the banking industry, offering a pathway to better customer retention strategies and lower churn rates.
Co-Authors Abdiansah, Abdiansah Adi Sutrisman Ahmad Fali Oklilas Ahmad Fali Oklilas Ahmad Sanmorino Aidil Putrasyah Al Farissi Albert Albert Aldin, Moehammad Alfarezy, Reza Ali Amran Ali Bardadi Ali Bardardi Ali Ibrahim Ali Ibrahim Allsela Meiriza, Allsela Andini Dwi Lestari Anita Desiani Apriansyah Putra Ari Wedhasmara Arnelawati Artika Arista Ayuputri, Niken Bambang Suprihatin Barlian Khasoggi Barlian Khasoggi Belly, Belly Nagustria bin Awang, Mohd Khalid Budi Prayoga, Muhamad Hafiz Cindo, Mona Dafid Dedik Budianta Deris Stiawan Dian Palupi Rini Dian Palupi Rini Dien Novita Dominica, Alviona Terry Dwi Asa Verano Dwi Lestari, Rizky Dwi Meylitasari Br. Tarigan Dwi Rosa Indah Endang Lestari Ruskan Endy Suherman Erwin, Erwin Eva Darnila Eva Darnila Fajriana, Fajriana Fajriana, Fajriana Falih, Noor Fathiyah, Alyssa Fathoni - Fauza Adelma Syafrizal Fuadi, Wahyu Geovani, Dite Gumay, Naretha Kawadha Pasemah Hadipurnawan Satria Hafyz Sytar, M. Hartini Hartini Hijriani, Nurul Huda Ubaya Huda Ubaya Husnawati Husnawati Iin Seprina Ika Oktavianti ina aisyah handayani Indra Maulana Irmanda, Helena Nurramdhani Ispramono Hadi, Sigit Iwan Pahendra Iwan Pahendra Anto Saputra Jaidan Jauhari Johannes Petrus Joko Purnomo Junia Kurniati Kareen, Pamela Ken Dhita Tania Khairun Nisak, Novrinda Kurniawan, Mochamad Aryo Aji Kurniawan, Rizky Fariz Andry Lovinta Happy Atrinawati M Fariz Januarsyah M. Fariz Januarsyah M. Miftakul Amin Madya, M Miftahul Mahsyurdin, Shofwan Marissa Utami Matondang, Nurhafifah Mauliza Mauliza, Mauliza Megah Mulya Meizalina, Mutiara Amalia Mgs Afriyan Firdaus Miftahul Falah Mira Afrina Mohammed Y. Alzahrani Mona Cindo Monterico Adrian Muhammad Adrezo Muhammad Fachrurrozi Muhammad Qurhanul Rizqie Muhammad Sadli Muhammad Sadli, Muhammad Muhammad, Duwen Imantata Mutammimul Ula Mutia Fadhila Putri Naretha Kawadha Pasemah Gumay Neni Alyani Noprisson, Handrie NUNI GOFAR Nurul Chamidah Nurul Mufliha Eka Putri Nurul Mufliha Eka Putri Octaria, Orissa Osvari Arsalan Pacu Putra Pahendra, Iwan Parwito Patimah, Endah Pratama, M Octaviano Primanita, Anggina Purwita Sari Purwita Sari Purwita Sari, Purwita Putra, Erwin Dwika Rachma nia Rahmadhani, Rizka Rahman, Puti Ayu Andhini Rahmat Budiarto Rahmat Izwan Heroza Rahmat Izwan Heroza Rendra Gustriansyah Reza Firsandaya Malik Richardo, M Denny Richki Hardi Rifkie Primartha Rizka Dhini Kurnia Rizka Dhini Kurnia Rizki Kurniati Royan Dwi Saputra Rudhy Ho Purabaya Ruth Mariana Bunga Wadu Safithri, Selviana Rizki Salamah, Fitri Samsuryadi Samsuryadi Saputra, Muhammad Haykal Alfariz Shinta Puspasari Soraya, Atika Suci Destriatania Suci Destriatania Sukemi Sukemi Susan Dwi Saputri Susan Dwi Saputri Sytar, M. Hafizh Terttiaavini, Terttiaavini Tjahjanto, Tjahjanto Tryadriani, Rasqia Nurzulia Verano, Dwi Asa Verlly Puspita Wahyu Fuadi Wahyu Ningsih Willy Yadi Utama Yadi Utama Yudha Pratomo Yudha Pratomo Yudha Pratomo Yundari, Yundari Zalika, Indah Zulkardi