Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
13.45
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dCartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Jurnal Simetris Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan SMATIKA Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal Informatika IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) Jurnal EMT KITA JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Pilar Nusa Mandiri Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia JUTEI (Jurnal Terapan Teknologi Informasi) JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer Jurnal ULTIMA Computing JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Jurnal Informatika JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) ComTech: Computer, Mathematics and Engineering Applications Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Zonasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Abdimasku : Jurnal Pengabdian Masyarakat INFOKUM Aiti: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer IJECS: Indonesian Journal of Empowerment and Community Services J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Jurnal Ekonomi JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) Jurnal Media Computer Science Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer IT-Explore: Jurnal Penerapan Teknologi Informasi dan Komunikasi J-Icon : Jurnal Komputer dan Informatika Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI) Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen) d'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Magdalena Ariance Ineke Pakereng
Universitas Kristen Satya Wacana
Religion Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 111 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 111 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
Pembuatan Aplikasi Peramalan Kriminalitas Berbasis Web Menggunakan Framework CodeIgniter Adam Belo Paembonan; Magdalena A. Ineke Pakereng
Syntax Literate Jurnal Ilmiah Indonesia
Publisher : Syntax Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (294.763 KB) | DOI: 10.36418/syntax-literate.v7i12.10216

Abstract

Kriminalitas memIliki beberapa motif kejahatan yaitu perampokan, pengancaman, curanmor, penipuan, aniaya biasa, pengeroyokan, hingga penggelapan. Masyarakat perlu mengetahui jenis kriminal dengan tingkat kriminalitas yang tinggi sehingga masyarakat beserta pihak yang berwajib dapat meminimalisir tingkat kriminalits yang terjadi di daerah tersebut. Berdasarkan masalah yang ada maka dilakukan perancangan aplikasi peramalan kriminalitas berdasarkan sampel data yang telah didapatkan dibeberapa tahun sebelumnya dan akan menghasilkan peramalan kriminalitas yang akan terjadi di beberapa tahun berikutnya. Perancangan aplikasi berbasis web menggunakan framework codeigniter dan untuk melakukan peramalan kriminalitas menggunakan metode double exponential smoothing holt’s. Penelitian yang dilakukan menghasilkan aplikasi peramalam kriminalitas berbasis web yang dapat memberikan informasi peramalan kriminalitas yang akan terjadi dari tahun 2022 sampai dengan tahun 2025.
Analisis Sentimen Tweet Pengguna Twitter Terkait Diabetes Menggunakan Metode Naive Bayes Afiyatar Asyer Asyer; Magdalena A. Ineke Pakereng Ineke Pakereng
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 12, No 2: Agustus 2023
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v12i2.1234

Abstract

Diabetes is a disease that has serious implications for the health and overall well-being of individuals, and there are diverse perspectives within society regarding this condition, leading to prolonged debates. Twitter is a popular platform where public opinions are often shared, and sentiment analysis on Twitter can provide insights into users' perceptions of diabetes, whether positive, negative, or neutral, to understand the health literacy regarding obesity among Twitter users. Sentiment analysis was conducted using text mining methodology, with a total of 26,038 crawled tweets, resulting in a sample of 4,635 data points. Through the Naïve Bayes algorithm, the sentiment analysis yielded 22% positive sentiment, 14% negative sentiment, and 64% neutral sentiment. The accuracy rate achieved was 87%. The sentiment analysis of tweets related to diabetes using text mining leaned more towards neutral sentiment than negative or positive sentiment. The accuracy of the Naïve Bayes algorithm falls within the category of "Good Classification".Keywords: Sentiment Analysis; Text Mining; Twitter: Diabetes: Naïve Bayes. AbstrakDiabetes merupakan suatu penyakit yang berdampak serius terhadap kesehatan dan seluruh bagian tubuh penderitanya, banyak pandangan dari masyarakat terhadap penyakit diabetes yang menimbulkan perdebatan berkepanjangan. Twitter merupakan pilihan platform yang sering digunakan untuk memberikan opini publik, analisis sentimen di Twitter dapat memberikan gambaran persepsi pengguna terhadap diabetes baik secara positif, negatif ataupun netral untuk mengetahui literasi kesehatan terhadap persepsi obesitas pengguna platform Twitter. Analisis sentimen dilakukan dengan metode text maining dengan jumlah crawling sebanyak 26,038 dan menghasilkan sampel 4,635 data. Melalui algoritme Naïve Bayes hasil analisis sentimen didapatkan sentimen positif sebesar 22%, sentimen negatif sebesar 14%, dan sentimen netral sebesar 64%. Nilai akurasi dihasilkan sebesar 87%. Analisis sentimen tweet terkait diabetes menggunakan text maining lebih mengarah pada sentimen netral dibandingkan sentimen negatif dan sentimen positif. Nilai dari akurasi algoritme Naïve Bayes masuk dalam kategori “Good Classification”. 
Visualisasi Algoritma Kruskal dan Prim dalam Mencari Rute Terpendek Berbasis Unity 3D William Chrisnando Ekasaputra; Magdalena A. Ineke Pakereng
Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Vol 7 No 3 (2023): JULY-SEPTEMBER 2023
Publisher : KITA Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/jtik.v7i3.866

Abstract

Kruskal and Prim algorithms are two Minimum Spanning Tree search algorithms on a graph that has similarities. With the speedy development of technology, a new learning media emerged, namely games. This research was conducted to design and test a game that can explain and visualize how Kruskal and Prim's algorithm works. The result of this research is expected to prove the efficiency of learning Kruskal and Prim algorithm easier and at better efficiency than traditional way of studying. The data in this research originated from a questionnaire distributed to game users who are still students or students. The results showed an increasing number of game users who understood the Kruskal and Prim algorithms.
PERANCANGAN UI/UX APLIKASI SISTEM PEMBERKASAN BIDANG PERTANAHAN KABUPATEN MIMIKA BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE DESIGN THINKING Deni Supimum Jaya; Magdalena A. Ineke Pakereng
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 12, No 3 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3.5064

Abstract

Bidang Pertanahan sebagai pijakan utama pembangunan suatu daerah tidak bisa dipandang sebelah mata dengan memahami peran sentral bidang pertanahan dalam menyediakan layanan publik yang efisien. Upaya untuk meningkatkan kualitas pelayanan, maka perlu merancang Aplikasi Sistem Pemberkasan Bidang Pertanahan yang berbasis web , mengusung konsep Design Thinking yang inovatif . Pengujian prototipe Aplikasi Sistem Pemberkasan Bidang Pertanahan dilakukan dengan menerapkan tata System Usability Scale (SUS) sebagai landasan yang digunakan dalam ventilasi desain yang telah ditampilakan. Dalam proses penghitungan System Usability Scale (SUS), dilakukan melalui pengisian kuesioner yang berisi 10 pernyataan sesuai dengan format pertanyaan standar. Aplikasi Sistem Pemberkasan Bidang Pertanahan mendapat jawaban positif berdasarkan identifikasi masalah yang telah diidentifikasi waktu mendesain web, dimana mendapat nilai rata-rata pengujian desain menggunakan tata SUS adalah mendapat 76.67. Masuk dalam pendapat yang Baik, dan keseluruhannya berarti desain berfungsi dengan optimal.
Penerapan Text Mining Untuk Advertising Pada Data Tweets Zalora Indonesia Dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering Feybiola Agustine Andrea Ompo; Magdalena A. Ineke Pakereng
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 20, No 1: Februari 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v20i1.1576

Abstract

Zalora Indonesia is one of the online retail business people who use Twitter social media as a means to do advertising. The purpose of this study is to determine the type of tweets content that is widely liked and retweeted by Zalora Indonesia followers to advertise to Twitter users. The collection of tweets data is done by integrating the Twitter API and Python programming language. The data analysis method is carried out by utilizing 2 tools, namely the Python programming language for text preprocessing and Rapidminer for data processing using the K-Means algorithm. The results of the application of the K-Means algorithm are 4 clusters, including Zalora cashback (cluster 1), skincare and woman style (cluster 2), payday and shopping time (cluster 3), as well as holiday promos (cluster 4). Based on the calculation of the average number of likes and retweets in each cluster, the type of content with the most likes and retweets was obtained, namely regarding holiday promos (cluster 4). So that business people can take advantage of the like and retweet features as a means for advertising to Zalora Indonesia users.Kata kunci: Zalora Indonesia; Text Mining; Clustering; K-Means; Twitter AbstrakZalora Indonesia merupakan salah satu pelaku bisnis retail online yang menggunakan media sosial Twitter sebagai sarana untuk melakukan advertising. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui jenis konten tweets yang banyak dilakukan likes dan retweet oleh followers Zalora Indonesia untuk melakukan advertising kepada pengguna Twitter. Pengumpulan data tweets dilakukan dengan mengintegrasikan Twitter API dan bahasa pemrograman Python. Metode analisis data dilakukan dengan memanfaatkan 2 tools yaitu bahasa pemrograman Python untuk proses text preprocessing serta Rapidminer untuk pengolahan data menggunakan algoritma K-Means. Hasil dari penerapan algoritma K-Means terdapat 4 klaster, diantaranya mengenai cashback zalora (cluster 1), skincare dan woman style (cluster 2), payday dan waktu belanja (cluster 3), serta promo hari raya (cluster 4). Berdasarkan perhitungan jumlah rata-rata like dan retweet pada tiap klaster, diperoleh jenis konten dengan like dan retweet terbanyak yaitu mengenai promo hari raya (cluster 4). Sehingga pelaku bisnis dapat memanfaatkan fitur like dan retweet sebagai sarana untuk advertising kepada pengguna Zalora Indonesia.Kata kunci: Zalora Indonesia; Text Mining; Clustering; K-Means; Twitter
Perancangan dan Implementasi Finite Automata pada Simulasi Vending Machine Jessica Christiani Irawan; Ineke M. A. Pakereng; Ramos Somya
d\'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol. 1 No. 1 (2012): 2012
Publisher : Sam Ratulangi University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.1.1.2012.534

Abstract

Abstract Language and Automata Theory is one of information technology’s component. This theory is the based of ideas and model of a computation system. One example of the Automata implementation is a vending machine. A vending machine can sell goods to customers without an operator to operate the machine. However, in Indonesia,the presence of vending machines are rarely seen.  In this study, the author will try to learn about how a vending machine works, as well as to apply part of the Language and Automata Theory to design and create a simulation of a vending machine.  As the result of the design and implementation of Finite Automata in vending machine simulation, it can be concluded that Finite Automata can be used for basic logic to make a vending machine simulation. Through this application simulation, user can get an  experience in operating a vending machine and learn how to use the vending machine.   Keywords: Language and Automata Theory, Finite Automata, Vending Machine, Simulation. Abstrak Teori bahasa dan automata merupakan salah satu komponen ilmu informat ika. Teori inilah yang mendasari ide dan model dari sebuah sistem komputasi.  Salah satu contoh penerapan automata adalah pada  vending machine.  Vending  machine  dapat menjual barang-barang untuk konsumen tanpa adanya seorang operator. Namun, di Indonesia, keberadaan  vending machine  masih dapat dikatakan langka. Dalam penelit ian ini, akan dipelajari cara kerja vending machine, sekaligus diterapkan bagian dari Teori Bahasa dan Automata untuk merancang dan membuat simulasinya. Berdasarkan hasil perancangan dan implementasi Finite Automata  pada simulasi  vending machine, dapat diambil kesimpulan bahwa  Finite Automata  dapat dijadikan sebagai logika dasar untuk membuat simulasi  vending machine. Melalui aplikasi simulasi ini, diharapkan  user  dapat memperoleh pengalaman dalam mengoperasikan sebuah vending machine serta mengetahui cara menggunakan sebuah vending machine.  Kata Kunci : Teori Bahasa dan Automata, Finite Automata, Vending Machine, Simulasi.  
Perancangan dan Implementasi Penjadwalan Mata Kuliah Menggunakan Algoritma Steepest Ascent Hill Climbing (Studi Kasus : Fakultas Psikologi UKSW) Klaudius Nikotino P; Magdalena Ineke Pakereng; Ramos Somya
d\'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol. 2 No. 1 (2013): Maret 2013
Publisher : Sam Ratulangi University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.2.1.2013.2121

Abstract

Abstract Schedule of courses has been one of the most important part in a university’s teaching and learning activity.  The  large number of  courses and  lecturers  that  are involved,  make some clashes on course’s schedule or class room’s schedule could happens frequently,  so it requires  an application to simplify the process of developing the course schedule. Steepest ascent hill climbing algorithm is an algorithm that generates all possible solutions, and then checks every solution to obtain optimum solution. The result of this research is this course scheduling system can facilitate courses schedulling, in addition  steepest ascent hill climbing algorithm is able to obtain optimum scheduling courses solutions.  Keywords : Course Schedulling, Steepest Ascent Hill Climbing Abstrak Jadwal mata kuliah telah menjadi salah satu bagian terpenting dalam proses belajar mengajar sebuah universitas.  Banyaknya jumlah mata kuliah   dan  dosen yang terlibat, mengakibatkan sering terjadinya bentrokan  jadwal mata kuliah   atau pun dalam pemakaian ruang perkuliahan,  sehingga diperlukan sebuah aplikasi guna mempermudah proses penyusunan jadwal mata kuliah tersebut.  Algoritma  steepest ascent hill climbing  adalah algoritma yang mengumpulkan seluruh solusi yang mungkin, dan men gecek setiap solusi untuk memperoleh solusi yang optimal. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi yang dibangun dapat digunakan untuk memudahkan penjadwalan mata kuliah selain itu algoritma  steepest ascent hill climbing mampu memperoleh solusi penjadwalan mata kuliah yang optimal.   Kata Kunci : Penjadwalan Mata Kuliah, Steepest Ascent Hill Climbing.
ANALISIS KEPUASAN PENGGUNA E-COMMERCE LAZADA DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE IMPORTANCE PERFORMANCE ANALYSIS (IPA) Simamora, Lasriama Agnes E; Pakereng, Magdalena A. Ineke
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 9, No 2 (2024)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v9i2.4696

Abstract

E-Commerce membawa peluang besar di dunia bisnis dengan menyediakan beberapa produk dan dijual secara online. Penggunaan E-Commerce sendiri tergolong mudah,efisien, dan  biaya lebih murah membuat banyak pelanggan beralih dari belanja langsung toko ke E-Commerce sebagai alat proses transaksi belanja. Lazada adalah salah satu aplikasi E-Commerce yang sedang banyak dikunjungi oleh konsumen. Aplikasi ini adalah produk dari perusahaan E-Commerce Asia Tenggara yang didirikan oleh Rocket Internet dan Pierre Poignant pada 2012 lalu. Peneliti menggunakan metode Importance Performance Analysis yang mempunyai fungsi utama untuk menampilkan informasi mengenai faktor-faktor pelayanan yang menurut konsumen sangat mempengaruhi kepuasan, loyalitasnya, serta pelayanan yang perlu diperbaiki dan pada saat ini mungkin belum memuaskan pelanggan sepenuhnya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kepuasan konsumen terhadap layanan E-Commerce Lazada di Indonesia. Kepuasan terhadap layanan yang diberikan oleh E-Commerce Lazada ini sangat diperlukan agar perusahaan mendapatkan keuntungan tersendiri. Penelitian ini menggunakan dataset Kaggle dan didapatkan hasil tingkat kesesuaian antara tingkat kepuasan dan kepentingan diatas hasil terbesar yang didapatkan yaitu sebesar 99,17%, yang termasuk kedalam kategori sangat baik dan hampir sempurna, akan tetapi dari 99,17%, konsumen masih terdapat kesenjanjangan -0,02% konsumen yang merasa kinerja E-Commerce Lazada belum sesuai dengan keinginan atau harapan konsumen.
IMPLEMENTASI PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS PADA K-MEANS UNTUK KLASTERISASI TINGKAT PENDIDIKAN PENDUDUK KABUPATEN SEMARANG Dewi, Syarafina; Pakereng, Magdalena A. Ineke
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 8, No 4 (2023)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v8i4.4101

Abstract

Indonesia diperkirakan akan menghadapi bonus demografi pada tahun 2035. Sebagai upaya untuk menghadapi hal tersebut, negara Indonesia membutuhkan sumber daya manusia yang berkualitas salah satunya melalui pendidikan. Namun ditinjau dari Angka Partisipasi Kasar (APK) untuk tingkat pendidikan tinggi di Kabupaten Semarang masih tergolong rendah, yaitu 19,25%. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan tingkat pendidikan berdasarkan jenis kelamin, umur, dan status individu dalam keluarga dengan menggunakan algoritma K-Means dan reduksi dimensi melalui metode Principal Component Analysis (PCA). Penelitian ini dilakukan dengan mengolah data hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional 2021 Maret (KOR) Wilayah Kabupaten Semarang yang bersumber dari data Badan Pusat Statistik (BPS). Setelah dilakukan analisis, dihasilkan dua komponen utama dengan proporsi kumulatif mencapai 70%. Kemudian, setelah dilakukan reduksi dimensi dengan menggunakan metode PCA, analisis klaster dilakukan dengan menggunakan algoritma K-means yang menghasilkan empat kelompok dengan karakteristik yang berbeda untuk masing-masing klaster.
PENGEMBANGAN APLIKASI SISTEM INFORMASI MONITORING DAN EVALUASI STUNTING BERBASIS ANDROID (STUDI KASUS: KABUPATEN TIMOR TENGAH SELATAN) Letuna, Noliyanti Ria; Pakereng, Magdalena Ineke
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 8, No 4 (2023)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v8i4.4135

Abstract

Kejadian balita pendek atau biasa disebut dengan stunting merupakan salah satu masalah gizi utama yang dialami oleh balita di dunia saat ini. Pada Kabupaten Timor Tengah Selatan proses perekapan data balita stunting masih dilakukan secara manual. Hal ini membutuhkan waktu yang cukup lama dan keakuratan data yang kurang tepat dalam melakukan pelaporan hasil status gizi, hal ini dapat berpengaruh terhadap keterlambatan proses intervensi dalam menangani permasalahan stunting. Berdasarkan kondisi tersebut maka dikembangkan sebuah Sistem Informasi Monitoring dan Evaluasi Stunting untuk membantu dalam melakukan pengarsipan data agar data tidak mudah hilang dan selalu akurat serta mempermudah petugas kesehatan serta sektor terkait dalam proses intervensi monitoring dan evaluasi stunting di Kabupaten Timor Tengah Selatan dalam meningkatkan gizi balita sesuai dengan target yang telah ditentukan. Dalam penelitian ini diterapkan metode penelitian Waterfall. Metode Waterfall yaitu metode pengembangan suatu sistem informasi yang diterapkan secara terurut dan sekuensial. Penelitian ini dibagi menjadi lima tahapan, yaitu analisis kebutuhan sistem, perancangan dan desain sistem, pengkodean, pengujian, pendukung (support). Hasil yang diharapkan dalam penelitian ini yaitu, agar dapat mengembangkan aplikasi mobile berbasis android untuk proses monitoring dan evaluasi oleh Dinas Kesehatan dalam melakukan pengarsipan data agar data tidak mudah hilang dan selalu akurat serta mempermudah tenaga kesehatan serta sektor terkait dalam proses intervensi monitoring dan evaluasi stunting di Kabupaten Timor Tengah Selatan dalam meningkatkan gizi balita sesuai dengan target yang telah ditentukan
Co-Authors Adam Belo Paembonan Afiyatar Asyer Asyer Afril Caesar Muhammad Hanif Agnes Meilosa Callysta Airlangga, Radithya Alexander Mario Saputra Alvira Karisma Putri Alz Danny Wowor Alz Danny Wowor Andeka Rocky Tanaamah Angela Putri Larasati Darakay Angellio Wattimena Anggara, Richardus Sapta Antonius Bintang Timur Aziiz, Anriza Kurnia Bhilton Mesianus Obidje Bramantya, Samuel Dwi Briandika, Jordan Christin Ngongoloy, Beststinsi Claudio Canavaro Daniel Satria Mahardhika Deasy Carolina Deni Supimum Jaya Devara Putra Aryasa Dewi, Syarafina Dimara, Indri Dio Yudha Perdana Diva Christalivea Donny Octariyanto Dwayne Jeremy Euagellino Prihanto Dwi Hosanna Bangkalang E.V. Sihombing, Kristina Eirene Claudia Ratmoko Ellen Arnetta Ellen Yumanda Erwien Christianto Evangs Evangs Mailoa Falensky, Lee Valdho Faradisia, Adeline Febriyanti, Monica Dias Federick Jonathan Felik Darmawan Wijaya Felix David Fernando, Fery Ferryan Nur Setyawan Feybiola Agustine Andrea Ompo Geraldie Tanu Saputra Getsemani Salisa Margaretha Gwen Theresia Grandis Aritonang Harjono, Rhaka Pradena Heinricho Dimas Prasetya Helena Dorthea Fiay Hendrawan Suprayogi Herdaning Sandra Kumalasari Jaya, Deni Supimum Jesajas, Marthen Billy Jessica Christiani Irawan Jonathan Nandika Gustin Jordan Johan Josafat Simanjuntak Juan Andrew Suthendra Juan Keinan thimothi Paparang Julio, Erry Kaferin, Eggia Kevin Alexander Harjanto Kevin Setiawan Klaudius Nikotino P Kristoko Dwi Hartomo Kumbara, Perdana Bagas Tirta Lenda, Julita Veronika Letuna, Noliyanti Ria Lusman, Chrizanny Winifred Mei Irawati Michael, Sean Mochammad Iqbal Tawakal Muhammad Haidar Wijaya Nadya Glorya Najoan Najoan, Nadya Glorya Nanda Choirul Ngantung, Ronaldo Kristoforus Ni Made Grace Advendi Nina Setiyawati Pali'pangan, Prihart Julian Pattipeilohy, Rioldy Leonard Perdana Bagas Tirta Kumbara Prasetya, Ezra Inti Pratama, Leonnyndra Putra Puspitasari, Pipit Putra, Arios Wardana Putra, Oktavian Alle Mahenswa Radithya Airlangga Ramos Somya Rheyna Atalya Setiadi Ririn Ayu Ardila Riza Jeheskiel N. Tarigan Rizki, Muhammad Bagus Robby Adrian Fajar Sulistya Sulistya Saghoa, Evifania Chayu Salama, Aditya Santoso, Chrys Nathanael Saputra, Denny Agusto Seli, Francelia Regina Simamora, Lasriama Agnes E Sindhi Diah Ayu Palupi Sofia Sofia Sonny Endrawan Stevanus Januar Latuluma Talahaturuson, Januar C. Tarigan, Aldy Alvharo Tobing, Prihantoro Manahan Tolanda, Dominus Alfin Tuah, Oliver Vincent Vincent Exelcio Susanto Virgelius Hendrawan Taralandu Wicaksana, Prasetya Wicaksono, Embang Aulia William Chrisnando Ekasaputra Willson Mangoki Yoridi, Maria Leonila Yawa Yos Richard Beeh Yosepinus Trinaldo Yoshua Kenny Nugroho Yuliadi, Yusup