Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
9.164
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Nusanatara of Engineering JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT PROCEEDING IC-ITECHS 2014 JOIV : International Journal on Informatics Visualization MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering Jurnal Tecnoscienza JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Respati JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM MANAGEMENT (JOISM) Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Science in Information Technology Letters Journal of Soft Computing Exploration International Journal of Engineering, Science and Information Technology Abdiformatika: Jurnal Pengabdian Masyarakat Informatika Kontribusi: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Archive: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Borneo Informatika dan Teknik Komputer (JBIT) The Indonesian Journal of Computer Science Research Jurnal: International Journal of Engineering and Computer Science Applications (IJECSA) JSITIK: Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi Komputer Journal of Entrepreneurial and Business Diversity
Erna Daniati
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 45 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 45 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Handphone Dengan Metode Simpple Additive Weighting (SAW) (Studi kasus di Roni Cell) Yuszril Herdianzah Yuszril; Rina Firliana; Erna Daniati
JURNAL TECNOSCIENZA Vol. 7 No. 1 (2022): TECNOSCIENZA
Publisher : JURNAL TECNOSCIENZA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51158/tecnoscienza.v7i1.787

Abstract

Kecanggihan teknologi semakin hari semakin berkembang pesat, dan salah satu perkembangan teknologi yang sekarang tidak jauh dari kehidupan kita sehari – hari yaitu Handphone. Oleh karena itu banyak orang yang menjadikan hanphpone sebagai kebutuhan hidup. Tetapi kebanyakan masyarakat mengalami kebingungan saat akan membeli handphone ke toko, salah satu faktornya karena kurangnya informasi tentang spesifikasi dan harga handphone. Maka dari itu dibuat sistem pendukung keputusan, dimana kegunaan nya bisa membantu pembeli dalam pemilihan handphone yang akan dibeli sesuai dengan keinginan. Sistem pendukung keputusan ini menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Proses pengambilan data dilakukan dengan cara studi pustaka, observasi dan wawancara secara langsung kepada pemilik toko supaya mendapatkan data yang akurat untuk dianalisis. Dari wawancara yang dilakukan, maka didapatkan kriteria yang digunakan sebagai harga, jenis dan spesifikasi penting untuk menentukan pemilihan handphone, selanjutnya dilakukan perancangan desain sistem yaitu dengan membuat Data Flow Diagram (DFD), tahap selanjutnya yaitu implementasi perhitungan Simple Additive Weighting (SAW) menggunakan rumus yang sesuai dengan metode tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat sistem pendukung keputusan untuk membantu pembeli dalam menentukan handphone yang akan dibeli sesuai kriteria yang diinginkan. Dan hasil dari penelitian ini Sistem pendukung keputusan yang menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) ini dapat menentukan pemilihan rekomendasi handphone terbaik berdasarkan kriteria yang diinginkan pembeli.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SEPEDA MOTOR MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT sugandhi sugandhi saputra; Rina Firliana; Erna Daniati; Dwi Hariani
JURNAL TECNOSCIENZA Vol. 7 No. 1 (2022): TECNOSCIENZA
Publisher : JURNAL TECNOSCIENZA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51158/tecnoscienza.v7i1.801

Abstract

Sistem pendukung keputusan dapat didefinisikan berupa sistem yang berbasis komputer yang digunakan untuk memudahkan dalam melakukan pengambilan keputusan. Pengunaan sistem pendukung keputusan membantu para pengambil keputusan dalam menghasilkan suatu keputusan. masih banyaknya pelanggan yang bingung dan sulit menentukan pilihan motor yang sesuai keinginannya karena banyaknya varian motor yang berada di dealer UD. Ghani Motor. Salah satu alternatif solusi untuk meneyelesaikan permaslahan tersebut adalah menggunakan Sistem pendukung keputusan menggunakan metode Simple Addictive Weight sehingga memudahkan pelanggan mengambil keputusan memilih sepeda motor yang sesuai dengan keingininan. Sistem Pendukung Keputusan yang di terapkan di harapkan dapat membantu para pelanggan. dengan menggunakan sebuah aplikasi yang dapat di update sesuai dengan budget ataupun kebutuhan pelanggan. Hasil dari penerapan Sistem Penunjang keputusan menggunakan metode SAW membantu para pelanggan menentukan keputusan memilih sepeda motor dengan lebih mudah.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Lele Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Muhammad Imron Amrulloh; Arie Nugroho; Erna Daniati
JURNAL TECNOSCIENZA Vol. 7 No. 1 (2022): TECNOSCIENZA
Publisher : JURNAL TECNOSCIENZA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51158/tecnoscienza.v7i1.808

Abstract

Ikan lele dengan bahasa latinya Claridae merupakan ikan air tawar yang banyak dicari dan diminati oleh masyarakat Indonesia. Dengan harga yang rentan harga yang murah ikan lele tersebar hampir seluruh Nusantara. Ikan lele adalah ikan yang mudah untuk dipelihara atau diternak, karena daya tahan hidupnya yang tinggi dan pertumbuhanya yang cukup cepat. Banyak beberapa masyarakat yang ingin menjadi peternak ikan lele dan bisa mendapatkan bibit yang baik. Oleh karena itu dibutuhkan metode dalam menentukan bibit lele yang baik. Salah satunya adalah menggunakan Sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan metode ini memudahkan dalam permasalahan pada proses rancangan sistem pendukung keputusan guna mendapatkan bobot tinggi dari beberapa kriteria-kriteria yang sudah dintentukan pada proses perancangan sistem pendukung keputusan tersebut. Manfaaatnya dengan menggunakan sistem pendukung keputusan menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) dapat memilih dan memutuskan untuk mendapatkan pemilihan bibit yang baik,dan secara langsung dapat meningkatkan hasil panen sehingga bisa mendapatkan keuntungan hasil yang lebih.Dan peneletian ini menghasilkan Sistem Pendukung Keptusan Pemilihan Bibit Lele Dengan Menggunakan Metode SAW.
ANALISIS SENTIMEN DENGAN PENDEKATAN ENSEMBLE LEARNING DAN WORD EMBEDDING PADA TWITTER Erna Daniati; Hastari Utama
Journal of Information System Management (JOISM) Vol. 4 No. 2 (2023): Januari
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/joism.2023v4i2.973

Abstract

Twitter merupakan media sosial yang sering digunakan dimana mencapai 284 juta pengguna aktif dan setiap harinya lebih dari 500 juta tweet per hari. Hari ini menjadikan peluang emas bagi perusahaan dan individu untuk meningkatkan relasi sosial, politik, dan ekonomi yang kuat demi meningkatkan reputasi. Pada kumpulan tweet tersebut memuat opini yang berasal dari berbagai pengguna. Hal ini sangat potensial bagi perusahaan untuk menggali dan mendapatkan informasi mengenai jenis tweet ini. Selanjutnya, ekstrasi data yang disusun dalam bentuk Bag Of Word ini terdapat kekurangan. Fitur yang dihasilkan cukup banyak sehingga berpengaruh dalam waktu proses untuk pelatihan data. Metode Word2Vec memiliki keunggulan dalam menangkap hubungan sintaksis dan semantik antar kata.  Pada penelitian ini berusaha untuk meningkatkan akurasi yang dicapai dengan penggunaan word embedding sebagai representasi teks dan ensemble learning dari pengklasifikasi yang digunakan. Hasil penelitian ini mampu menunjukkan tngkat akurasi yang lebih tinggi dalam penggunaan algoritma Adaboost dan Word2Vec. Kata Kunci : Ensemble Learning, Sentiment Analysis, Word Embedding, Twitter.
MEMBANGUN MEDIA INFORMASI DIGITAL DENGAN MELAKSANAKAN PELATIHAN GOOGLE WORKSPACE PADA YAYASAN PENDIDIKAN ISLAM USSISA ‘ALAT TAQWA KOTA KEDIRI Erna Daniati; Aidina Ristyawan; Rina Firliana; Muhammad Najibulloh Muzaki; Anita Sari Wardani
JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT Vol 29, No 1 (2023): JANUARI-MARET
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/jpkm.v29i1.42532

Abstract

Yayasan Pendidikan Islam Madin Ussisa Alattaqwa, adalah lembaga yang bergerak dalam bidang pendidikan Islam berhaluan ahlussunnah wa al-jama'ah. Yayasan ini berlokasi di jalan Taman Sari No.35, Tamanan, Kota Kediri. Yayasan tersebut memiliki media informasi dalam bentuk browsur atau cetakan kertas. Namun, pemanfaatan teknologi informasi masih belum maksimal. Penyampaian informasi sering dilakukan dalam bentuk mulut ke mulut bahkan dengan cara yang klasik seperti membagikan brosur. Padahal letaknya sangat strategis untuk diakses dan fasilitasnya cukup memadai untuk terselengaranya jenis pendidikan yang disediakannya. Salah satu tren penggunaan teknologi untuk media informasi adalah Google Workspace. Google Workspace sebelumnya disebut sebagai G Suite, adalah kumpulan alat komputasi awan, produktivitas dan kolaborasi, perangkat lunak, dan produk yang dikembangkan dan dipasarkan oleh Google. Pelaksanaan pengabdian masyrakat ini dilaksanakan pada instansi ini. Jenis kegiatan yang dilaksanakan pada instansi tersebut berupa pelatihan menggunakan Google Workspace untuk membangun media informasi digital. Media informasi ini diharapkan mampu diakses secara online sehingga para pengaksesnya berada di mana saja.
Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Simple Addictive Weighting (SAW) di Kantor Dinas Pemberdayaan Perempuan Perlindungan Anak Pengendalian Penduduk dan Keluarga Berencana (DP3AP2KB) Kota Kediri Aliyyah Fitri Nur'aini; Erna Daniati; Aidina Ristyawan
Jurnal Borneo Informatika dan Teknik Komputer Vol 3, No 1 (2023): Edisi April-September
Publisher : Jurusan Teknik Komputer, Fakultas Teknik, Universitas Borneo Tarakan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35334/jbit.v3i1.2751

Abstract

Performance appraisal is one of the tools in evaluating work that is used to assess the success of the company or agency in helping decision making and how to provide feedback for employees on how superiors assess employees. One of the most important is the selection of the best employees so that those who are selected will be given rewards to motivate employees in their performance. But in reality, making decisions efficiently and effectively when selecting human  resources  is  not  an  easy  thing.  Based  on  this,  a  decision-making  model  is  needed  to help solve the problem. The study uses the Simple Additive Weighting (SAW) method using the criteria  that  have  been  set  by  the  agency,  namely  service  orientation,  integrity,  commitment, time discipline, and cooperation. The resulting system is the calculation of the best employee value  using  the  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  method  and  the  best  employee recommendations.Penilaian kinerja merupakan salah satu alat dalam mengevaluasi pekerjaan yang digunakan untuk menilai keberhasilan perusahaan atau instansi dalam membantu pengambilan keputusan dan bagaimana umpan balik bagi karyawan mengenai bagaimana atasan menilai karyawan. Salah satu yang terpenting adalah pemilihan karyawan terbaik sehingga yang dipilih akan diberi reward agar memotivasi karyawan dalam kinerjanya. Namun pada kenyataannya, pengambilan keputusan secara effisien dan evektif pada saat melakukan seleksi terhadap sumber daya manusia bukanlah hal yang mudah. Berdasarkan hal tersebut maka diperlukan suatu model pengambilan keputusan untuk membantu memecahkan masalah tersebut. Dalam penelitian menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan menggunakan kriteria-kriteria yang sudah ditetapkan instansi yaitu orientasi pelayanan, integritas, komitmen, kedisiplinan waktu, dan kerjasama. Sistem yang dihasilkan adalah nilai perhitungan karyawan terbaik dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dan rekomendasi karyawan terbaik.
Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Penentuan Siswa Kelas Unggulan (Studi Kasus MTSN 1 Nganjuk) Intan Aprilia Rahman; Erna Daniati; Anita Sari Wardani
Jurnal Borneo Informatika dan Teknik Komputer Vol 3, No 1 (2023): Edisi April-September
Publisher : Jurusan Teknik Komputer, Fakultas Teknik, Universitas Borneo Tarakan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35334/jbit.v3i1.2760

Abstract

The  superior  class  aims  to  improve  the  selected  students  to  continue  to  excel  and spur  the  achievements  of other  students.  MTSN  1  Nganjuk  has  implemented a  superior class program,  which  annually  selects  students  who  are  placed  in  superior  classes  using  only  test scores.  So  using  test  scores  does  not  guarantee  that  the  student  will  excel  and  excel  if  the student's personality score is  terrible. The decision support system using the Simple Additive Weighting  (SAW)  method  provides  a  solution  to  determine  the  superior  class  students.  The superior class selection process has several criteria:  criteria value test, average report cards, attitude  values,  academic  achievement,  and  attendance.  The  values  of  these  criteria  are processed in decision support applications and Ms.Excel which will produce rankings from the student's final grade. This research is in the form of a decision support application, which can recommend  students  included  in  the  superior  class  based  on  student  values  that  have  been processed using the SAW method.Kelas  unggulan  bertujuan  untuk  meningkatkan  siswa  yang  terpilih  untuk  tetap berprestasi dan memacu prestasi siswa lain. MTSN 1 Nganjuk telah menerapkan program kelas unggulan,  yang  setiap  tahunnya  menyeleksi  siswa  yang  ditempatkan  pada  kelas  unggulan dengan menggunakan nilai test saja. Sehingga dengan menggunakan nilai test tidak menjamin bahwa siswa tersebut akan menjadi berprestasi dan unggul, jika nilai kepribadian siswa buruk. Sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) memberikan  solusi  untuk  menentukan  siswa  kelas  unggulan.  Proses  seleksi  kelas  unggulan terdapat beberapa nilai kriteria, dimana kriteria tersebut yaitu kriteria nilai  test, rata-rata nilai rapot,  nilai  sikap,  prestasi  akademik  dan  absensi.Nilai-nilai  dari  kriteria  tersebut  diolah  pada aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  dan  Ms.Excel  yang  nantinya  akan  menghasilkan perangkingan dari nilai akhir siswa. Penelitian ini berupa aplikasi pendukung keputusan, yang dapat  merekomendasikan  siswa  yang  masuk  dalam  kelas  unggulan  berdasarkan  nilai-nilai siswa yang telah diolah menggunakan metode SAW. 
Comparison of C4.5 and Naive Bayes for Predicting Student Graduation Using Machine Learning Algorithms Abu Tholib; M Noer Fadli Hidayat; Supri yono; Resty Wulanningrum; Erna Daniati
International Journal of Engineering and Computer Science Applications (IJECSA) Vol 2 No 2 (2023): September 2023
Publisher : Universitas Bumigora Mataram-Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/ijecsa.v2i2.3364

Abstract

Student graduation is a very important element for universities because it relates to college accreditation assessment. One of them is at the Faculty of Engineering Nurul Jadid University, which has problems completing the study period within a predetermined time. So that it can be detrimental because accreditation is less than optimal, and the number of active students makes it less ideal in teaching and learning activities. This study aimed to compare the level of accuracy using the C4.5 algorithm and Naïve Bayes method in predicting graduation on time. The C4.5 and Naïve Bayes algorithms are one of the methods in the algorithm for classifying. Tests were carried out using the C4.5 and Naïve Bayes algorithms using Google Colab with Python programming language, then validated using 10-fold cross-validation. The results of this study indicate that the Naïve Bayes method has a higher accuracy value with an accuracy rate of 96.12%, while the C4.5 algorithm method is 93.82%.
Pelatihan Tim Pengembang Akademik SMAN 6 Kediri dalam Menggunakan E-Learning Berbasis Moodle Sucipto Sucipto; Erna Daniati; Dwi Harini; Muhammad Najibulloh Muzaki; Anita Sari Wardani; Akmal Hisyam Pradhana; Theo Krisna Amarya; Maha Shelin Sahira; Amelia Nur Fadhila; Moh Kusen
Archive: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 3 No. 1 (2023): Desember 2023
Publisher : Asosiasi Pengelola Publikasi Ilmiah Perguruan Tinggi PGRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55506/arch.v3i1.80

Abstract

eLearning merupakan metode pembelajaran yang menggunakan teknologi digital untuk menyampaikan materi pembelajaran secara daring. Elearning dalam masa pandemi Covid-19 sangat dibutuhkan untuk proses pembelajaran daring. Pada masa transisi covid-19 merupakan waktu yang tepat untuk meningkatkan sistem elearning. Implementasi dalam peningkatan sistem elearning dilakukan di SMAN 6 Kediri. peningkatan kemampuan sistem elearning bertujuan untuk solusi efektif dalam meningkatkan fleksibilitas pembelajaran, mengakomodasi gaya belajar yang beragam, dan memfasilitasi aksesibilitas pembelajaran. Pengenbangan elearning menggunakan platform moodle. Moodle adalah sebuah sistem manajemen pembelajaran daring yang digunakan oleh institusi pendidikan di seluruh dunia. Metode Pkm yang digunakan adalah metode partisipatif. Penggunaan Elearning ini cukup praktis untuk proses pembelajaran daring maupun hybrid sehingga memudahkan siswa dalam proses menerima materi pelajaran. Implementasi pelaksanaan pengabdian ini diharapkan dapat membantu optimalisasi proses pembelajaran maupun hybrid pada SMAN 6 Kediri.
Manajemen Proyek Pengembangan Game Kasur Rusak dengan Menggunakan Agile Scrum Khalid, Muhammad Iqbal; Firliana, Rina; Daniati, Erna
JSITIK: Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi Komputer Vol. 2 No. 2 (2024): Juni 2024
Publisher : Cipta Media Harmoni

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53624/jsitik.v2i2.252

Abstract

Perkembangan pasar video game di Indonesia meningkat pesat dari tahun ke tahun. Hal ini menempatkan Indonesia sebagai salah satu pasar game terbesar di Asia Tenggara dalam mencapai hal tersebut dalam pengembangannya dibutuhkan sebuah proses manajemen proyek. Tujuan penelitian ini ntuk memahami karakteristik unik dari game industri, termasuk aspek kreatif, teknis, dan bisnis yang terlibat dalam proses pengembangan game. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan Agile Scrum dimana manajemen proyek yang efektif membantu memastikan bahwa proyek pengembangan game berjalan sesuai dengan jadwal, anggaran, dan tujuan yang ditetapkan. Hasil penelitian dengan menggunaan metode agile sangat efektif dikarenakan sifat dari metode tersebut yang fleksibel dan lebih memendam pendekatan terhadap pengguna sehingga dapat dilakukan proses perbaikan dan perubahan secara terus menerus dalam fase pengerjaan proyek yang nantinya akan berpengaruh pada kualitas game saat dirilis di pasaran.
Co-Authors Abadi, Ahmad Fajar Abu Tholib Achmad, Ridho Afrizal Ahmad Bayu P Agustama, Andri Tri Aidina Ristyawan Aidina Ristyawan, Aidina Aji Prasetya Wibawa Akmal Hisyam Pradhana Alamsyah, M Alfianto Aliyyah Fitri Nur'aini Alja, Farhan Maulana Amarya, Theo Krisna Amelia Nur Fadhila Andy G, Asye Candra Angga Wibisono Anita Sari Wardani ANUARIDLO, Mochamad Aldi Yusuf Anusua Ghosh, Anusua Ardiansyah , Bima Ardyansyah, Fikri Arie Nugroho, Arie Arie, Theo Yan Arti Romansa, Shasya Aulia, Ewanda Herdika Septa Azzahra, Salsabila Dini Bachti, Achmad Syauqi Bastian Dwiki Prasetyo Christy Atika Sari Cintiana Adisti, Talita Cristina Juwita Agata Dewi, Candrika Arlita Diah Kurniawati, Virginia Dimas Abimanyu Dimas Regga Meydianto Ditto Syahrul S Dwi Hariani Dwi Harini Dwi Harini DWI HARINI Dzatama, Krisna Fahrizal Eko Hari Rachmawanto Ery Mintorini Fadhila, Amelia Nur Fadli Hidayat, M Noer Fadli Hidayat, M. Noer Farhan Gagat Retnanto Faruq, Umar Al Faruqziddan, Muhammad Fatayasya, Ikhfal Fauzi, Mohammad Ainun Naja Felmidi, Ferdian Ahmat Firmansyah, Achmad Ali Fitriono, Deri Hastari Utama Herdika Septa Aulia, Ewanda Hyperastuty, Agoes Santika Ilahi, Ferlita Putri Anugerah Intan Aprilia Rahman Irfa’udin, Muhammad Islami, Bifadhlillah Marsheila Jauhar, Moh. Iqbal Iqza Kamilatutsaniya, Nila Khalid, Muhammad Iqbal Leonel Hernandez, Leonel Lestari, Afifah Kurnia Lukman, Muhammad Abi Maemunah, Mei Maha Shelin Sahira Masruro, Ahlihi Moh Kusen Muhammad Fahmi Muhammad Fikri Pratama Muhammad Hafiz Yustiar Muhammad Imron Amrulloh Muhammad Najibulloh Muzaki Mustofa, Mohammad Annan Makruf Muzaki, Muhammad Reza Nafalski, Andrew Naufal Rizqulloh Ningrum, Dea Yuliana Ayu Nngrum, Dea Yuliana Ayu Nugroho , Arie Nugroho, Arie Nur Alamsyah, Nur Nurfajriana, Intan Melinda Pradhana, Akmal Hisyam Prayogi, Anindita Puspa Ayu Priyanto, Evania Putra, Regi Candra Purnama Putri Wahyuni, Hesti Putri, Fitria Dessela Putriani, Dewi Ratih Kumalasari Niswatin Resty Wulanningrum Rina Firliana Rini Indriati Rini Indriati Rino Adi Kurniawan Ristiyawan, Aidina Ristyawan , Aidina Rizki Wahyu Nugroho Rosyidah Jayanti Vijaya, Rosyidah Jayanti Sahira, Maha Shelin Sakin, Kharisma Santoso, Heru Teguh Sari Wardani, Anita Sasongko, Muhammad Zuhdi Setiawan, Fachruddin Ari Shofyana, Altha Inas Sri Ngudi Wahyuni, Sri Ngudi Suci Dewanti Sucipto Sucipto sugandhi sugandhi saputra Supri yono Supri Yono, Supri Syafa’at, Achmadhin Tristan Teguh Andriyanto Theo Krisna Amarya Thoyib Fernanda Nanda Utama, Hastari Varuq, M Nizar Bahri Al Wahiid, Hermawan Nur Wahyu Sakti Gunawan Irianto Wardani, Anita Sari Wardani, Saylendra Arga Wardhani, Aurel Fransisca Kusuma Wiranata, Hadi Wiwik Juniati Yongki Dyno Oka Satria Yulva Irfan Anas Yuszril Herdianzah Yuszril