Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
7.81
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jupiter Jurnal Media Infotama Syntax Jurnal Informatika Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Jurnal Ilmiah Kursor Scan : Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Proceeding International Conference on Information Technology and Business Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan International conference on Information Technology and Business (ICITB) Journal of Animation & Games Studies Format : Jurnal Imiah Teknik Informatika Informatika Mulawarman: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer INTEGER: Journal of Information Technology JPP IPTEK (Jurnal Pengabdian dan Penerapan IPTEK) Jurnal Inovasi Hasil Pengabdian Masyarakat (JIPEMAS) Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Jusikom: Jurnal Sistem Informasi Ilmu Komputer bit-Tech Journal of Appropriate Technology for Community Services Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) CICES (Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science) Journal Cerita: Creative Education of Research in Information Technology and Artificial Informatics Ihsan: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jifosi Nusantara Science and Technology Proceedings Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika Jurnal Nasional Pengabdian Masyarakat International Journal of Data Science, Engineering, and Analytics (IJDASEA) Unram Journal of Community Service (UJCS) KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika Jurnal Minfo Polgan (JMP) Literasi Nusantara Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Informatika Polinema (JIP) Repeater: Publikasi Teknik Informatika dan Jaringan International Journal of Information Engineering and Science
Fetty Tri Anggraeny
Informatics, Faculty Of Computer Science, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur, Surabaya 60294 Indonesia
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Physics Social Sciences Other

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

Found 77 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
PENERAPAN CASE BASED REASONING DALAM MENDIAGNOSA PENYAKIT PADA KUCING Hartanti, Syafrida Maulina; Anggraeny, Fetty Tri; Purbasari, Intan Yuniar
JIFOSI Vol. 2 No. 2 (2021): Penggunaan Media Sosial pada Keterlibatan Pengguna Website
Publisher : UPN "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/jifosi.v2i2.91

Abstract

Case Based Reasoning adalah asumsi berbasis pengetahuan yang didapatkan dari kasus sebelumnya. Dengan mengandalkan kasus yang sudah terjadi, Case Based Reasoning akan membantu memberikan solusi sesuai dengan hasil yang memiliki kemiripan dengan kasus lama. Tujuan penelitian ini adalah membuat sistem diagnosa dimana isinya untuk mendiagnosa awal penyakit yang terdapat pada kucing. pada sitem ini akan dibangun sistem yang menerapkan konsep Case Based Reasoning dengan menggunakan perhitungan algoritma Euclidean Distance. Data kasus lama yang digunakan dalam sistem ini berasal dari data rekam medis Rumah Sakit Hewan Disnak Provinsi Jawa Timur. Data-data yang ada didalam sistem ini terdapat 5 jenis data penyakit, dan 32 data gejala Penelitian ini dilakukan dengan menginputkan gejala yang terjadi pada kucing yang nantinya akan dihitung nilai kemiripannya menggunakan algoritma yaitu Euclidean Distance pada tahap Retrieve. Hasil yang muncul dengan nilai kemiripan paling tinggi akan digunakan sebagai solusi pada tahap Reuse. Jika nilai kemiripan kurang dari nilai threshold, maka kasus tersebut akan masuk ke dalam tahap Revise. Setelah peninjauan kembali terhadap revise kasus, nantinya kasus akan dimasukkan ke dalam data kasus lama melalu tahap Retain. Dari hasil pengujian yang dilakukan menggunakan confusion matrix pada 10 data kasus testing dan 90 data kasus training meghasilkan nilai akurasi sebesar 100%.
Pemanfaatan Sistem Informasi dalam Mendukung Kinerja Penyuluh Pertanian di Kabupaten Bojonegoro Anggraeny, Fetty Tri; Rizki, Agung Mustika; Sumarni, Titin; Setianto, Christian Wahyu; Taufiqqurrahman, Husain; Pratama, Muhammad Lutfi
JPP IPTEK (Jurnal Pengabdian dan Penerapan IPTEK) Vol 8, No 1 (2024): Mei
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.jpp-iptek.2024.v8i1.5099

Abstract

Kabupaten Bojonegoro merupakan salah satu penyumbang produk pertanian tertinggi di Jawa Timur. Dalam rangka peningkatan produk pertanian secara kontinu, Dinas Ketahanan Pangan dan Pertanian (DKPP) Kabupaten Bojonegoro meningkatkan layanan penyuluhan pertanian. Dengan luasnya wilayah pertanian dan banyaknya tenaga penyuluh yang harus dikelola serta memudahkan monitoring, maka dibutuhkan sistem informasi yang digunakan untuk mengelola penyuluh, penjadwalan waktu; tempat latihan; dan kunjungan, serta pelaporannya. Pengabdian masyarakat ini dilakukan untuk menyelesaikan masalah tersebut dengan membangun sistem informasi latihan dan kunjungan penyuluh. Dengan menggunakan sistem informasi, optimasi penjadwalan dapat dilakukan secara merata untuk setiap penyuluh dan kelompok binaan/desa.
Perancangan Sistem Informasi Pendataan Anggota Poliklinik UPN Veteran Jawa Timur Mumpuni, Retno; Anggraeny, Fetty Tri; Fadillah, Mochamad Nor
Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM) Vol 1, No 1 (2019): ELKOM
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32528/elkom.v1i1.2363

Abstract

Poliklinik sebagai salah satu lembaga layanan masyarakat membutuhkan perbaikan manajemen terutama mengenai pendataan pasien. Poliklinik UPN Veteran Jawa Timur saat ini  masih menggunakan pendataan secara manual paper based. Sistem paper based membutuhkan ruang penyimpanan untuk menyimpan dokumen dan sulit dilakukan penggalian informasi berdasarkan data paper based yang tersimpan. Oleh karena itu dalam penelitian ini akan membuat rancangan Sistem Informasi Pendataan Anggota Poliklinik untuk meningkatkan kualitas layanan dan meningkatkan proses evaluasi poliklinik menggunakan metode waterfall dan aplikasi berbasis web. Rancangan sistem antara lain rancangan proses, basis data dan antarmuka. Rancangan tersebut sudah di validasi oleh pengguna dan dinyatakan sudah menjawab permasalahan.
OPTIMIZATION OF NODE SIZE CONFIGURATION IN CNN-ELM MODEL FOR BRAIN TUMOR MRI IMAGE CLASSIFICATION Ahmad, Sulthan; Rahmat, Basuki; Tri Anggraeny, Fetty
Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 8 No. 1 (2024): JUSIKOM: JURNAL SISTEM INFROMASI ILMU KOMPUTER
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v8i1.5581

Abstract

This study proposed a method to classify four types of brain tumors—Glioma, Meningioma, Pituitary, and Non-Tumor—using the Kaggle Brain Tumor MRI Dataset. The research involved stages of data collection, preprocessing, model design, model training, and evaluation. A hybrid Convolutional Neural Network - Extreme Learning Machine (CNN-ELM) algorithm was employed, demonstrating the importance of selecting the optimal number of hidden nodes for achieving high accuracy. The test results revealed that with 2000 hidden nodes, the CNN-ELM model achieved an overall accuracy of 98.86%, with F1-scores of 97% for Glioma, 98% for Meningioma, 100% for Non-Tumor, and 100% for Pituitary tumors. In comparison, the model with 1000 hidden nodes achieved an accuracy of 96.96%, while models with 3000 and 4000 hidden nodes achieved 98.10% and 96.58% accuracy, respectively. These findings highlight the critical role of hidden node selection in optimizing model performance. The CNN-ELM algorithm proves to be a viable alternative for classifying brain tumor MRI images, contributing to advancements in medical technology.
Prediksi Tingkat Pengangguran di Wilayah Provinsi Jawa Timur Menggunakan Metode Elman Recurrent Neural Network (ERNN) Panjaitan, Tompo; Anggraeny, Fetty Tri; Al Haromainy, Muhammad Muharrom
Jurnal Media Infotama Vol 20 No 2 (2024): Oktober
Publisher : UNIVED Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37676/jmi.v20i2.6198

Abstract

Tingkat pengangguran merupakan indikator penting dalam mengukur kesehatan ekonomi suatu negara dan kesejahteraan masyarakatnya. Dalam konteks Indonesia, masalah pengangguran terbuka menjadi tantangan yang perlu ditangani secara serius untuk mencapai pertumbuhan ekonomi yang inklusif dan berkelanjutan. Oleh karena itu dilakukan penelitian penerapan metode Elman Recurrent Neural Network untuk prediksi tingkat Pengangguran di wilayah Provinsi Jawa Timur. Data yang digunakan yaitu data Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Provinsi Jawa Timur dari tahun 2001 sampai dengan tahun 2022. Data tersebut dirubah kedalam bentuk data time series dengan variabel berjumlah 5. Penelitian ini menggunakan jumlah epoch 500, learning rate (α) 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8,0.9 dan 0.1, dan toleransi error 0.001. Hasil pengujian MSE pada penelitian ini menunjukkan nilai MSE terkecil pada learning rate 0.01 dengan data latih 90% dan data uji 10% dengan nilai MSE 0,061227.
PERBANDINGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR PADA ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI MYPERTAMINA Taufiqqurrahman, Husain; Tri Anggraeny, Fetty; Muharrom Al Haromainy, Muhammad
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 6 (2023): JATI Vol. 7 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i6.7801

Abstract

MyPertamina merupakan suatu platform layanan keuangan digital yang dikembangkan oleh PT Pertamina. Tujuannya serupa dengan aplikasi seperti OVO dan Dana. Pengguna yang memanfaatkan aplikasi MyPertamina saat bertransaksi di SPBU menghadapi beberapa masalah signifikan. Ini termasuk kesulitan saat mencoba membuka aplikasi MyPertamina, keterbatasan pilihan pembayaran LinkAja di sejumlah SPBU, seringnya kegagalan saat mencoba mendaftar akun, dan kasus di mana transaksi berhasil namun poin hadiah tidak bertambah. Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini akan mengimplementasikan dua algoritma klasifikasi yaitu Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor dalam melakukan analisis sentimen ulasan pada aplikasi MyPertamina. Dataset ulasan yang diujikan terbagi menjadi tiga label sentimen yaitu negatif,netral, dan positif dengan jumlah dataset yang digunakan sebanyak 1500 data ulasan yang discrapping dari Google Play Store. Dari hasil pengujian, didapat hasil berupa algoritma Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi 75% dan algoritma K-Nearest Neighbor memiliki tingkat akurasi yang berkisar antara 56% sampai 73%.
ANALISIS SENTIMEN DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER TERHADAP ULASAN APLIKASI MY F&B ID Ayu Puspita, Nabila; Tri Anggraeny, Fetty; Mustika Rizki, Agung
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i1.8842

Abstract

Di era teknologi yang semakin canggih mendorong semua aspek bidang kehidupan ikut dalam perkembangannya, salah satunya pada bidang maknaan atau kuliner. Kecanggihan hal tersebut ialah memebuat perusahaan makanan berlomba-lomba untuk membuat aplikasi mobile untuk memberi kemudahan pada masyarakat terhadap pembelian produk yang mereka jual. Salah satu bentuk implementasi nyata dari hal tersebut dengan adanya Aplikasi My F&B ID. Pada Google Play Store selain dapat mengunduh aplikasi, masyarakat juga dapat memberi pendapat terhadap aplikasi tersebut. Pendapat yang berupa memberi ulasan masukkan, kritik, pujian, keluh kesah terhadap aplikasi yang dapat meningkatkan kualitas dan pelayanan yang ditawarkan aplikasi. Maka dalam penelitian ini akan dilakukan analisis sentimen terhadap ulasan aplikasi My F&B ID pada Google Playstore menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier untuk mengetahui permasalahan tersebut serta performansi dari klasifikasi algoritma tersebut. Penelitian ini menggunakan perbandingan dataset untuk data latih dan data uji sebesar 80:20, 70:30, 60:40 untuk membandingkan performansi nilai accuracy yang dihasilkan. Perbandingan dataset dilakukan untuk mengetahui nilai accuracy terbaik dari ketiganya. Hasil dari penelitian diperoleh nilai accuracy tertinggi didapatkan klasifikasi Multinomial Naïve Bayes Classifier dengan perbandingan dataset 80:20 sebesar 85%.
IMPLEMENTASI SEBLOCK PADA KLASIFIKASI CITRA PENYAKIT MATA MANUSIA DENGAN ARSITEKTUR MOBILENETV3-SMALL Shalehuddin Albawani, Raden; Tri Anggraeny, Fetty; Muharrom Al Haromainy, Muhammad
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i1.8916

Abstract

Masyarakat Indonesia masih belum menyadari secara sepenuhnya tentang pentingnya kesehatan mata dimulai dengan adanya penyakit mata yang ringan seperti miopi, presbiopi, kelelahan mata, dan lain sebagainya dan juga penyakit mata yang berat seperti katarak, glaukoma, penyakit retina, dan lain sebagainya. Perkembangan teknologi saat ini memungkinkan manusia untuk dengan cepat dan tepat mengenali penyakit melalui gambar dengan memanfaatkan teknologi citra digital. Salah satu pendekatan yang digunakan adalah transfer learning dengan memakai arsitektur MobileNetV3-Small SEBlock yang dimana penggunaan metode tersebut dapat digunakan pada perangkat dengan spesifikasi yang rendah namun dapat menghasilkan hasil yag maksimal. Tingkat akurasi yang berhasil dicapai oleh MobileNetV3-Small SEBlock sangat memuaskan setelah melalui tahap pelatihan yang dimana pada fase tersebut dapat menunjukkan performa yang stabil serta hasil pengujian yang sangat baik dengan dapat membaca dan mengklasifikasi data sebanyak 3941 gambar dari 4000 gambar sehingga nilai akurasi yang didapatkan mencapai 90%.
PERANCANGAN SISTEM PENILAIAN SISWA BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN METODE WATERFALL Khairil Amin, Mohammad; Tri Anggraeny, Fetty; Prima Aditiawan, Firza
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 3 (2024): JATI Vol. 8 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i3.9737

Abstract

Bidang pendidikan merupakan bagian penting dari pembangunan masyarakat sehingga memerlukan alat untuk meningkatkan efisiensi. Salah satu hal penting dalam pendidikan yaitu sistem penilaian siswa, di mana pada saat ini masih banyak sekolah yang masih melakukan penyimpanan dan perhitungan secara manual sehingga memungkinkan terjadinya kesalahan dalam proses tersebut. Untuk itu penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem penilaian siswa berbasis website menggunakan metode waterfall. Dengan adanya sistem ini akan memudahkan guru dalam menyimpan nilai dan sistem akan melakukan perhitungan otomatis, Siswa juga melihat nilai mereka secara langsung melalui sistem tersebut. Dengan adanya sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi serta menghindari kesalahan dalam proses penyimpanan serta pengolahan nilai. Pada penelitain ini sistem informasi sistem penilaian siswa akan diuji menggunakan metode blackbox testing untuk kesesuaian dengan alur bisnis yang telah dirancang sebemnya. Selanjutnya juga dilanjutkan dengan pengujian pengguna dengan UAT (User Acceptance test) dan berdasarkan hasil pengujian menggunakan UAT dapat disimpulkan bahwa sistem informasi penilaian siswa dapat menungkatkan efisiensi proses penilaian di sekolah
PENERAPAN MODEL HIBRIDA CNN-KNN UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT MATA Wardhani, Adil Sandy; Anggraeny, Fetty Tri; Rizki, Agung Mustika
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 3 (2024): JATI Vol. 8 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i3.9774

Abstract

Penyakit mata merupakan gangguan yang menyerang organ mata akibat dari virus, bakteri, dan kebiasaan buruk. Saat ini, penggunaan teknologi kecerdasan buatan populer dalam mendiagnosa penyakit mata untuk memungkinkan penanganan lebih dini agar tidak memicu kebutaan. Convolutional Neural Network (CNN) merupakan algoritma klasifikasi yang paling umum digunakan karena dapat menghasilkan akurasi yang baik dalam memproses data yang berformat gambar. K-Nearest Neighbor (KNN) juga termasuk algoritma untuk klasifikasi dengan menggunakan parameter nilai tetangga terdekat. Pada penelitian ini, peneliti akan melakukan hibrida atau menggabungkan algoritma CNN dan KNN dengan CNN sebagai proses ekstraksi fitur serta KNN sebagai klasifikasi. Penelitian akan dilakukan dengan menggunakan beberapa parameter pada CNN dan KNN untuk mencari akurasi terbaik. Hasil akurasi terbaik dari penerapan model hibrida CNN-KNN pada penyakit mata diperoleh dengan menggunakan optimasi adam learning rate 0,001 dan nilai tetangga terdekat 9 dengan akurasi sebesar 94,03%.
Co-Authors Abdul Aziz Naufal Farizqi Abu Musa, Hammam Bara Ach.Diki Prasetyo, Ach.Diki Prasetyo Achmad Junaidi Adyani, Adelia Putri Afina Lina Nurlaili Agung Mustika Rizki Agung Mustika Rizki, Agung Mustika Agussalim Ahmad Sofian Aris S Akbar, Fawwaz Ali Akbar, Iqbal Imani Khoirul Alfiani, Fina Alibasyah, Fahmi Nugroho Alviriza Ramadhan, Muhammad Amalia, Nadhia Rizqy Anabella, Linda Happy Andreas Nugroho Sihananto Aprillian, Farrel Archamul Fajar Pratama Ariadi, Kuncoro Atmojo, Unggul Widi Ayu Puspita, Nabila Ayuningrum, Agnes Athalia Azizi, Abrar Bachtiar Riza Pratama Basuki Rahmat Basuki Rahmat Masdi Siduppa Cahyas, Jerry Ramadhani Dedin F. Rosida Dedin Finatsiyatull Rosida Dianto, Alfian Rachmad Dimara, Denis Lizard Sambawo Dimas Saputra Dita Atasa Diyasa, I Gede Susrama Mas Dyan Agustin Dzulqornain, Muhammad Rif'an Eka Fitria Wulandari Eva Yulia Puspaningrum Evi Suryaningsih Fadillah, Mochamad Nor Fahmi Anugrah Danendra Faisal Muttaqin Farkhan, Farkhan Faturrahman Rahardjo, Iqbal Raihan Firjatullah, Adika Firza Prima Aditiawan Fitriansyah, Muhammad Daffa Gideon Setya Budiwitjaksono Habibi, Faisal Wildan Hadi, I Putu Mahardika Cahyana Handono, Stevanus Frangky Handoyo Prasetyo Hartanti, Syafrida Maulina Hasby Bik, Ahmad Hasya, Astrini Hadina Hatta, Heliza Rahmania Henni Endah Wahanani Hilal, Muhammad Hsya, Astrini Hadina I Gede Susrama Masdiyasa Intan Yuniar Purbasari Intan Yuniar Purbasari Intan Yuniar Purbasari, Intan Yuniar Irawan, Nauval Maulana Rizky Julianto Dwi Putra, Rico Khairil Amin, Mohammad Khonsa Salsabila Kusuma, Nugraha Varrel M. Syahrul Munir Made Hanindia Prami Swari Mahardika Virgo Wuryantoro Manalu, Daniel Maulana, Hendra Maulana, Rafie Ishaq Meike Hardianti Merdin Risalul Abrori Mochamad Nor Fadillah Mohamad Ilham Prasetyo Raharjo Mohammad Idhom Monica Widiasri, Monica Muhammad Ahsanur Rafi Muhammad Alfin Jimly Asshiddiqie Muhammad Alfyando Muhammad Dawam Fakhri Muhammad Muharrom Al Haromainy Munir, M. Syahrul Munoto Mustika Rizki, Agung Mutoffar, Muhamad Malik Naila, Amelia Maslaqun Nashrulloh, Muhammad Atay Nadhif Novarina, Fitria Nugroho Sihananto, Andreas Nur Aini Ersanti Nurfiana Panjaitan, Tompo Pradana, Marchel Adias Pradipta, M. Najmi Arya Prastya, Ade Fathoni Pratama Wirya Atmaja Pratama Wirya Atmaja Pratama, Muhammad Lutfi Pratiwi, Nisa Purbasari, Intan Yuniar Putra, Chrystia Aji Putra, Riza Satria Radical Rakhman Rafie Ishaq Maulana Rama Andika Jorgie Rangga Widiasmara Rayhan Rizal Mahendra Retno Mumpuni Reza Aminullah Ridho Aji Pangestu Ronggo Alit Sandy Rizkyando Sanjaya, Alvian Dwi Sankalla, Sabda Saputra, Rendi Cahya Satria, Ramadhan Dani Satria, Vinza Hedi Septyono, Muhammad Bagas Setianto, Christian Wahyu Shalehuddin Albawani, Raden Sholihuddin, Muhammad Thoriq Siagian, Pangestu Sandya Etniko Singgih Putra Pratama Singgih Putra Pratama Sri Kuswayati Subairi Subairi Sugiarto Sukandar, Ivan Christopher Sulthan Ahmad Sunarko, Victor Immanuel Supangkat, Dwiki Aditama Suryaningsih, Evi Syahrul Munir Syaifulloh, Dafauzan Bilal Tarsinah Sumarni Taufiqqurrahman, Husain Thariq, Muhammad Fadli Al Titin Sumarni Trianingsih, Arini Vita Via, Yisti Wahyu S.J. Saputra Wardhani, Adil Sandy Yisti Vita Via Yisti Vita Via Yuniar Purbasari, Intan Zainal Abidin Achmad