Claim Missing Document
Check
Articles

Deteksi Akor dan Melodi pada File Wav Gitar Fingerstyle Menggunakan Metode DWPT & K-NN Muhammad Ilham Fauzi; Rita Magdalena; Bambang Hidayat
JOURNAL OF ELECTRICAL AND SYSTEM CONTROL ENGINEERING Vol 3, No 2 (2020): Journal Of Electrical And System Control Engineering Februari
Publisher : Universitas Medan Area

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31289/jesce.v3i2.3324

Abstract

Saat ini teknik fingerstyle cukup populer di kalangan para pemain gitar akustik Indonesia. Hal tersebut dapat dibuktikan dengan terbentuknya komunitas Indonesian Fingerstyle Guitar Community (IFGC). Teknik fingerstyle mampu menghasilkan komposisi musik layaknya komposisi musik band, seperti akor, melodi, bass, maupun perkusi.  Keterbatasan kemampuan indera pendengaran yang berupa ketidakpekaan terhadap nada merupakan salah satu penyebab sulitnya pemain gitar dalam megulik komposisi akor dan melodi pada musik fingerstyle. Oleh karena itu, pada penelitian ini dibuat sistem yang mampu mendeteksi komposisi akor dan melodi pada musik fingerstyle menggunakan metode Onset Detection, Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT), Welch’s Method, dan Pitch Class Profile (PCP). Metode K-Nearest Neighbor digunakan sebagai metode klasifikasi pada penelitian ini. Data yang digunakan sebagai data latih sebanyak 355 data rekaman akor dan 125 data rekaman nada tunggal. Data yang diujikan pada penelitian ini yaitu 195 data rekaman akor, 75 rekaman nada tunggal, dan 8 musik fingerstyle yang setiap musiknya direkam sebanyak 5 kali. Hasil terbaik yang diperoleh yaitu 99,07% pada pendeteksian akor tunggal, 100% pada pendeteksian nada tunggal, dan sebesar 83,11% akurasi rata-rata pada pendeteksian 40 musik fingerstyle.
Identifikasi Fosil Gigi Geraham Manusia Berbasis Pengolahan Citra Digital Menggunakan Metode Gray Level Co-occurrence Matrix (glcm) Dan Klasifikasi Support Vector Machine (svm) Mujib Ramadhan Hidayat; Bambang Hidayat; Johan Arif
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Fosil merupakan sisa-sisa makhluk hidup yang menjadi batu akibat tertutup kulit bumi atau jejak-jejak yang tertingaal sehingga dapat diamati oleh para ilmuan. Salah satu fosil yang umum kita ketahui adalah tulang dan juga gigi. Gigi merupakan bagian terkeras pada makhluk hidup sehingga tidak mudah hancur. Salah satu bagian gigi yang paling luar dan paling keras adalah enamel, walaupun bagian enamel adalah bagian terkeras, enamel berada pada bagian terluar gigi yang menyebabkan bagian tersebut mudah sekali terkikis. Dengan terkikisnya bagian enamel maka gigi mempunyai pola keausan yang bervariasi, sesuai dengan umur dan makanan yang di konsumsinya. Maka dari itu pola keausan gigi menjadi hal yang paling mudah diamati agar bisa mengidentifikasi umur kematian dari suatu fosil. Metoda ekstrasi ciri yang digunakan adalah Gray Level Co-occurance Method (GLCM). Dan untuk pengklasifikasian digunakan metode SupportVector Machine (SVM). Hasil yang diperoleh dari tugas akhir ini adalah aplikasi berbasis MATLAB yang dapat mengolah citra pada fosil gigi graham manusia untuk mengidentifikasi jenis serta umur fosil gigi dengan tingkat akurasi diatas 70% sehingga nantinya dapat diimplementasikan untuk mempermudah penelitian dalam bidang antropologi forensik dan geologi. Kata kunci : Fosil gigi graham, Gray Level Co-occurance Method (GLCM), SupportVector Machine (SVM). Abstract The fossil is the remains of a living creature to stone due to the Earth's skin-covered or traces left behind so that it can be observed by scientists. One of the common fossils we know is bone and tooth. Teeth is one of the Hardest part on human body so it is not easily destroyed. One of the most outside and hardest part of the tooth is the enamel, although the enamel is the hardest part, the enamel is on the outer portion of the tooth causing it to be easily eroded. With the enamel eroded the tooth has a pattern of wear and tear that varies, according to the age and food in the consumption. Therefore, the pattern of tooth wear becomes the most easily observed in order to identify the age of death of a fossil. To facilitate the identification of dental fossil, in this final project an image processing application will be made based on MATLAB which will analyze the image on human graham teeth through feature extraction then will be done identification and pengklarisifikasian to easily observed. The method of feature extraction used is Gray Level Co-occurance Method (GLCM). And for classification used SupportVector Machine (SVM) method. It is expected that the results obtained from this final project is a MATLAB-based application that can process images on human graham fossil to identify the type and age of tooth fossils with a degree of accuracy above 70% so that later can be implemented to facilitate research in the field of forensic anthropology and geology. Keywords: Tooth molars fossil, Gray Level Co-occurance Method, SupportVector Machine.
Perancangan Pengenal Kata Dalam Aksara Sunda Menggunakan Metode Deteksi Tepi Dan Lvq Berbasis Pengolahan Citra Pada Android Dea Delia Lestari; Bambang Hidayat; Nur Andini
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

.Abstrak Setiap daerah mempunyai tulisan atau aksara yang khas dimana aksara tersebut berbeda antara daerah satu dengan yang lainnya. Namun seiring berkembangnya jaman, sedikit demi sedikit banyak orang yang melupakan tulisan daerahnya masing-masing. Aksara sunda sudah dinyatakan sebagai aksara asli yang dilindungi kelangsungannya dan wajib untuk dilestarikan. Pada tahun 1996 pemerintah daerah tingkat 1 Jawa Barat telah menetapkan sebuah peraturan yaitu Perda No.6 tentang pelestarian, pembinaan, dan pengembangan bahasa, sastra dan aksara sunda. Melihat kondisi seperti ini, maka pada tugas akhir ini dirancang sebuah aplikasi yang dapat mempermudah pengenalan aksara sunda. Selain mempermudah pembelajaran, dengan belajar aksara sunda melalui aplikasi ini diharapkan aksara sunda dapat terus dilestarikan. Aplikasi ini dibuat untuk mengidentifikasi aksara sunda dengan menggunakan software Eclipse dan OS Android. Metode yang digunakan dalam tugas akhir ini adalah deteksi tepi dan segmentasi untuk mendapatkan ciri dari sebuah kata dalam aksara sunda. Sedangkan untuk proses klasifikasi digunakan metode LVQ untuk pengidentifikasian aksara sunda. Dari hasil pengujian terhadap 10 kata dalam aksara sunda pada citra tanpa cropping background diperoleh akurasi terbesar sistem bernilai 60,90% dengan jumlah data training 9 buah. Sedangkan pada citra yang dilakukan cropping background diperoleh tingkat akurasi tertinggi sebesar 61,53% dengan nilai learning rate 0,01 dan nilai epoch 100. Dan untuk mendeteksi 30 kata dalam aksara sunda didapatkan nilai akurasi tertinggi sebesar 17,78% dengan nilai learning rate dan epoch yang sama. Kata kunci: Aksara sunda, pengolahan citra, deteksi tepi, LVQ, android.
Pengontrol Derau Secara Aktif Menggunakan Filtered Normalized Least Mean Square Pada Tms320Family Bani Aulia Rahman; Bambang Hidayat; Desti Madya Saputri
eProceedings of Engineering Vol 2, No 1 (2015): April, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Active Noise Control merupakan suatu teknologi yang berguna untuk mereduksi noise, prinsip kerjanya dengan menghasilkan frekuensi dan amplituda yang sama dengan noise nya dan beda fasa 1800 kemudian menggabungkannya dengan noise nya, sistem kerja bersifat destruktif. Transfer data analog terutama pada transmisi sinyal analog yang terkena noise merupakan titik berat persoalan, terkait dengan keberhasilan sinyal informasi yang disampaikan merujuk pada dimengertinya informasi tersebut di penerima. Least Mean Square merupakan salah satu filter adaptif yang ditentukan oleh nilai koefisien untuk memproduksi error sinyal yang rendah. Pada kondisi sistem yang linier, LMS merupakan salah satu metode yang tepat karena kesederhanaan dalam implementasi. Filtered NLMS merupakan perkembangan LMS dengan konvergensi waktu yang lebih cepat. Pada penelitian ini, sistem mencapai respon waktu dibawah 25 detik dan reduksi terbesar ada pada - 18.37083 dB dalam perancangan sistem Active Noise Control pada TMS320C6713 dengan metode Filtered NLMS dalam meredam noise. Hasil yang diterapkan berupa peredaman noise secara penuh di dalam kanal. Target performansi sistem adalah seberapa besar respon waktu tingkat penurunan noise pressure level (dB) pada receiver. Rata-rata respon waktu tiap perubahan panjang filter 20, 40, dan 60 adalah 4.307, 5.912, dan 8.045 detik, dan reduksi noise terbesar bernilai -18.37083dB. Kata kunci: Active Noise Control, NLMS,TMS320, Noise Pressure Level
Perancangan Aplikasi Deteksi Pulpitis Melalui Periapikal Radiograf Menggunakan Metode Transformasi Dct Dan K-Nearest Neighbor Berbasis Android Ghina Oktavia; Bambang Hidayat; Suhardjo Suhardjo
eProceedings of Engineering Vol 1, No 1 (2014): Desember, 2014
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pulpitis adalah salah satu penyakit pada gigi. Pulpitis merupakan peradangan bagian pulpa gigi. Pada umumnya, pulpitis merupakan kelanjutan proses karies gigi yang menembus melalui enamel dan dentin tanpa mencapai pulpa. Pemeriksaan penunjang lainnya dapat dilakukan dengan pemeriksaan menggunakan periapikal radiograf 2D maupun dengan teknologi tercanggih dengan radiograf 3D. Tahap-tahap dilakukan dalam penelitian ini meliputi: pre-processing, ekstraksi ciri, dan klasifikasi. Metode ekstraksi ciri tekstur dan warna yang digunakan adalah Transformasi DCT (Discrete Cosine Transform) dengan ditinjau dari teksturnya yang merupakan salah satu dari ciri fisik deteksi.Sedangkan untuk pengklasifikasian kualitas menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN). Akurasi yang didapatkan adalah 86,67 % untuk 30 citra latih, Dimana citra pulpitis ireversibel sebanyak 10 citra, citra pulpitis reversibel sebanyak 10 citra dan citra normal sebanyak 10 citra. Untuk citra uji terdiri dari 20 citra Pulpitis ireversibel periapikal, 20 citra Pulpitis reversibel dan 20 citra normal. Hasil dari tugas akhir ini adalah sistem mampu mengidentifikasi pulpitis dan gigi normal dengan tingkat akurasi maksimal sistem android mencapai 86,67 % dan waktu komputasi rata-rata 3,015 detik dengan menggunakan sampel hasil periapikal radiograf sebagai citra uji dan citra latih. Keyword: periapikal radiograf, pulpitis, DCT, k-Nearest Neighbor
Steganografi Teks Pada Citra Digital Menggunakan Metode Braille Dan Metode Pemilihan Piksel Lsb Elyza Dilla Susanti; Bambang Hidayat; Nur Andini
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

ABSTRAK Perkembangan teknologi saat ini telah berkembang pesat. Salah satunya teknologi internet yang sudah sangat mendunia memberi fasilitas dan kemudahan untuk berkirim informasi atau bertukar data. Semua orang bebas untuk mengaksesnya. Seiring berkembangnya teknologi internet, menyebabkan munculnya kejahatan yang disebut dengan “CyberCrime” atau kejahatan melalui jaringan Internet. Sehingga perlu teknik untuk menjaga keamanan dan kerahasiaan informasi atau data yang dikirimkan. Salah satunya dengan teknik Steganografi. Steganografi adalah teknik yang digunakan untuk menyembunyikan informasi rahasia dalam sebuah media informasi sehingga data yang dikirimkan tidak dapat diidentifikasi oleh pihak yang tidak berhak. Steganografi punya beberapa metode, yang sering digunakan adalah metode LSB. Metode LSB adalah metode menyembunyikan pesan rahasia dengan menyisipkan pada bit rendah atau bit yang paling kanan (LSB) pada data piksel yang menyusun file tersebut. Pada tugas akhir ini diterapkan metode braille untuk meningkatkan keandalan LSB dengan cara menyisipkan pesan rahasia dengan masukkan berupa teks yang dikonversikan dalam bilangan biner 6 bit. Kemudian hasilnya dianalisis perubahan citra sebelum disisipi pesan rahasia dan sesudah disisipi pesan rahasia dengan membandingkan nilai MSE, PSNR, BER, CER dan MOS. Setelah dilakukan pengujian sistem diperoleh nilai rata-rata PSNR=125,899dB dan MSE=0,221, BER=0 dan nilai CER=0 ini berarti tidak ada bit pesan dan karakter yang eror setelah diekstraksi. Sedangkan hasil penilaian MOS sekitar 4,48-4,76 pada skala 1-5 dari 30 orang responden. Kata kunci : Steganografi, metode braille, LSB, MSE, PSNR, BER, CER, MOS
Deteksi Pulpitis Melalui Segmentasi Citra Periapikal Radiograf Menggunakan Metode Watershed Dengan Klasifikasi K-nearest Neighbour Mirrah Aliya Azzahra; Bambang Hidayat; Suhardjo Suhardjo
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pulpitis  merupakan suatu penyakit  yang  bisa  ditemukan pada  gigi  manusia, Pulpitis  sendiri  merupakan peradangan yang terjadi pada pulpa gigi, yaitu bagian dalam gigi yang terdapat banyak saraf dan pembuluh darah. Penyakit Pulpitis biasanya disebabkan oleh pembusukan atau bisa terjadi karena cedera di bagian gigi sehingga pulpa mengalami pembengkakan atau perdangan. Penyakit Pulpitis sulit ditentukan secara kasat mata , untuk mendiagnosa penyakit Pulpitis dibutuhkan beberapa pengujian fisik salah satunya dengan menggunakan peripikal radiograf  untuk memastikan adanya pembusukan di sekitar gigi untuk peripikal radiograf   dibutuhkan dokter ahli radiologi untuk menentukan diagnosanya, sedangkan di Indonesia masih sedikit dokter yang mempunyai keahlian tersebut. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah aplikasi yang dapat membantu memberikan diagnosa dari hasil peripikal radiograf yang efisien. Pada tugas akhir ini sistem dapat mendekteksi dan mengklasifikasian kondisi gigi  pulpitis irreversible, atau gigi selain kondisi pulpitis irreversible atau gigi pulpitis reversible. Pada penelitian ini tingkat akurasi mencapai 100% saat nilai piksel bernilai 512x512. Diharapkan juga kemampuan sistem ini dapat membantu dalam pendeteksian penyakit pulpitis. Kata kunci : K-NN, Pulpitis, Periapikal Radiografi, Segmentasi, Watershed
Steganografi Citra Berdasarkan Discrete Wavelet Transform Dan Qr Decomposition Menggunakan Least Significant Bit Dan Deret Fibonacci Tita Haryanti; Bambang Hidayat; Gelar Budiman
eProceedings of Engineering Vol 5, No 1 (2018): April 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pada perkembangan teknologi yang semakin pesat saat ini menjadikan pertukaran datadigital semakin mudah dan cepat, misalnya melalui internet. Dengan adanya kemudahan dalam pertukaran data digital, seseorang dapat melakukan interruption, interception, dan modification pada data digital tersebut. Untuk menjamin keamanan dan kerahasiaan data diperlukan suatu teknik untuk mengamankan data tersebut, salah satunya dengan steganografi.Dalam tugas akhir ini, skema steganografi citra berdasarkan metode DWT dan QR decomposition diusulkan untuk menyisipkan pesan rahasia kedalam citra host berwarna pada color space dan layer tertentu. Pertama, citra host RGB dikonversi ke color space tertentu. Layer dimana pesan rahasia disisipkan juga bisa dipilih. Setelah layer citra yang dipilih pada color space tertentu ditransformasikan oleh DWT, selanjutnya dibagi menjadi blok pixel 8 × 8 yang tidak tumpang tindih. Kemudian, setiap blok pixel yang dipilih didekomposisi dengan QR decomposition dan elemen pada matriks 𝑅 dihitung untuk disisipi informasi pesan rahasia. Pesan rahasia disisipkan ke dalam matriks 𝑅 dari QR decomposition pada citra host dengan menggunakan metode LSB, dimana posisi yang dipilih ditentukan sesuai dengan angka Fibonacci yang digunakan untuk memperkuat dan menentukan lokasi penyisipan.Kata Kunci: Steganografi Citra, Discrete Wavelet Transform, QR decomposition, Least Significant Bit (LSB), deret Fibonacci.
Klasifikasi Kualitas Kerupuk Udang Sidoarjo Berdasarkan Metode Segmentasi Warna Watersheds Dan K Nearest Neighbor (K-NN) Erty Kasdiantika; Bambang Hidayat; Suci Aulia
eProceedings of Engineering Vol 3, No 1 (2016): April, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kerupuk udang adalah kerupuk yang terbuat dari adonan tepung tapioka dan udang yang ditumbuk halus yang diberi bumbu rempah dan penambah rasa. Kerupuk udang merupakan salah satu kerupuk yang banyak digemari oleh masyarakat karena rasanya yang enak. Namun, banyak konsumen yang kurang bisa membedakan antara kerupuk udang kualitas bagus,  sedang, dan jelek.  Proses klasifikasi kualitas kerupuk udang dengan menggunakan metode segmentasi warna Watersheds dan K Nearest Neighbor. . Segmentasi warna Watersheds dilakukan untuk mengelompokkan tingakat warna yang ada pada citra kerupuk udang berdasarkan ketajaman gradasi warnanya. K Nearest Neighbor merupakan proses pengklasifikasian terhadap suatu objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut (tetangga terdekat). dihasilkan citra kerupuk udang kualitas 1 memiliki nilai >4500 piksel. Sedangkan citra kerupuk udang kualitas 2 memiliki  nilai >2400 piksel dan kerupuk udang kualitas 3 memiliki r nilai <2400 piksel. Hasil tersebut diperoleh dengan menghitung jumlah luasan macam warna. Hasil pengujian sistem didapatkan nilai akurasi sebesar 98.3% . Kata kunci: Citra Kerupuk Udang, Segmentasi, Watersheds, K Nearest Neighbor (K-NN)
Identifikasi Pola Enamel Gigi Pada Individu Berdasarkan Metode Gabor, Dan Klasifikasi K-nearest Neighbor (k-nn) Sebagai Aplikasi Forensik Kedokteran Gigi Rasinia Vadilla Nova; Bambang Hidayat; Nina Djustiana
eProceedings of Engineering Vol 5, No 1 (2018): April 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Salah satu solusi yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi individu yaitu dengan menggunakan sidik pola enamel gigi. Enamel Gigi itu sendiri mempunyai sifat yang sangat unik dan berbeda di setiap individunya. Selain itu lapisan Enamel Gigi sangat tahan terhadap panas, ketahanan hingga mencapai suhu 1000 c Metode yang digunakan dalam tugas akhir ini adalah Gabor Wavelet. Gabor wavelet sendiri adalah sebuah filter linier yang digunakan untuk mendeteksi tepi. Sedangkan klasifikasi yang di gunakan adalah K-Nearest Neighbor (K-NN). K-Nearest Neighbor (K-NN) sendiri adalah sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut
Co-Authors Abdul Hafidh Zaini Ade Pitra Hermawan Adi Aufarachman Putra Bambang Dwi Adrian Firmansyah Taufik Afina Fatharani Agre Liana Bella Clara Ahmad Mumtaz Ahsanu Qornan Al Brando Ardes Harjoko Alif Fajri Ryamizard Alifdio Hendra Putra Alifia Fathur Rizkiyah Alvin Matthew Valentino Amelia Shaffira Arifin Andre Danika Andrean David Chrismadandi Andri Slamet Subandrio Andri Slamet Subandrio Andri Slamet Subandrio Angrinda Kharisma Putri Anissa Widya Devianti Annisa Adlina Mulyaningrum Annisa Faraditha Basuki Annisa Rizki Akmalia Annisa Yandra Oktora Apriannor Apriannor Aptanti Aptanti Arfhan Setiawan Ari Septayuda Arina Fadhilah Arisalsabila Wahyu Bawono Ariza Rizky Pratama Arvieda Nadya Astin Santosa Auliado Centaury Ayu Tri Yulina Ayu Trisna Hayati Ayu Trisna Hayati Azarine Sandi Rizcky Bagas Yufa Ardana Bani Aulia Rahman Bella Yunita Kusuma Carolus Ferdy Setiaji Hartoko Chyndi Mery Da Vega Clara Amanda Daniel Ade Aryono Dara Aulia Feryando David Vianza Dea Delia Lestari Dela Tantri Riyandani Denanda Syahnurreza Auladi Desi Dwi Prihatin Desti Madya Saputri Devi Naafiyandika Sutopo Devi Rahmaditra Devi Utami Nur Indah Sari Devita Ba&#039;diatan Fitri Dewa Gede Eduard Pramana Morton Dewi Zakiawati Dias Wardana Diati Levi Putri Dimas Anugrah Putra Dinda Rizki Taningrum Diny Hafizha Amelia Diovani Estidia Akbar Distyan Putra Agrisativa Dita Kusuma Wardani Dudi Aripin Dwi Sukma Bestry Edrea Cioksidy Cioksidy Eka Yuwitaning Eko Susatio Elline Constantia Elok Novita Pramunti Elyza Dilla Susanti Endang Yuni Endang Yuni Setyowati Enrico Wiratama Purwanto Erryna Indah Kurniawati Erty Kasdiantika Erwin Susanto Faber Tommy Johannes Nauli Fadhilah Fadhilah Fahmi Oscandar Fahmi Oscandar Fahmi Oscandar Fahmi Oscandar Fahmi Oscandar Fahmi Oscandar Fahmi Oscandar Fahmi Oskandar Fanny Oksa Salindri Farah Fadhilah Hermahiroh Farisah Qisthina Rekamasanti Farras Duto Hestopo Fauziyyah Rachmawati Fina Maharani Firda Isfandary Badryani Fiya Rohmawati Galuh Laksmita Ranggi Garizah Ganih Pranoto Gelar Budiman Ghina Oktavia Gita Meirinda H. Suhardjo H. Suhardjo Haidar Maghrifa Ahmad Hamdan Gustiawidi Hanif Jaka Permana Hasna Nur Afina Helena Jasmine Clarissa Hermas Ahadhi Septiaji Hervyn Junianto Kuen Hilal Nuha Hilman Fauzi, Hilman Hindrya Meidina Fresty Husnul Himmah I Nyoman Apraz Ramatryana I Putu Aditya Widiatama Ibrahim Adilla Ida Ayu Dian Purnama Sari Imam Abdul Hakim Indah Restyana Indri Ruth Simatupang Inka Hashari Insani Sekar Wangi Inung Wijayanto Irene Dewi Kurniawati Irma Safitri Irvie Augustin Israndy Yainahu Jangkung Raharjo Johan Arif Johan Arif Johan Arif Karina Permatasari Katamso Katamso Kevin Prathama Nugraha Khairunnisa Alfiyanti Suharja Kharisma Meccasia Kinanti Balqis Maharani Kintan Veriana Krisma Asmoro Kusumawardhani, Eka Leanna Vidya Yovita Ledya Novamizanti Listhyani Dhianira Sarie Listianto Raharjo Luluk Listyani Ayuningtyas Lutfi Ahmad Lyra Vega Ugi Magdarita Haris Mahdan Muqottirullah Al Askariyy Maya Amiriyanti Maya Sari Samosir Melina Melina Mentari Pangestu Mielda Fauzi Mila Muliani Mirrah Aliya Azzahra Mohamad Fikri Permana Mona Renasari Muhamad Fatah Muhamad Luthfi Wahid Muhammad Fatah W Muhammad Fatah Wiyatna Muhammad Ilham Fauzi Muhammad Rafki Muhammad Taufiq Alkautsar Mujib Ramadhan Hidayat Murnisari Darjan Mutia Henarta Mutiara Ulfach Nabila Sarashadarti Nadia Aisyah Permata Putri Nadia Putri Nurpadilah Nadiya Ibrahim Nanang Adi Setyawan Neng Anggi Iliadi Neng Wiwin Wiyandini Ngurah Putu Oka Harybuana Niki Ihsanul Hakim Nina Djustiana Nova Aditya Utami Novita Yusnia Tri Handayani Nur Andini Nur Hikmah Maulida Nur Ibrahim Nur Inastia Alfianingrum Nur Shabrina Nurul Septiyani Syafril Prasetyo Tri Herlambang Pritta Anggraeni Anindyasari Putu Cinthia Wikessa Putu Wahyu Saputra Qintan Nurma Buana Rakhman Kurniadi Rani Fauzana Rasinia Vadilla Nova Ratri Dwi Atmaja Regha Julian Pradhana Reinhard Immanuel Abraham Reni Anggraini Reni Dyah Wahyuningrum Restu Pujiyanti Hidayat Restu Wardani Reza Ahmad Nurfauzan Rian Febrian Umbara Rian Umbara Rikko Ismail Hardianzah Risva Ulva Fauzia Rita Magdalena Rizkiana Rani Sejahtera Rizky Setyaningrum Rizqi Shaumi Puspa Ayu Amanda Rosa Chulia Rahmah Rr Ayuningtias Setiaji Rudy Hartanto Rudy Hartanto Rudy Hartanto Ryan Bagus Wicaksana Ryan Bagus Wicaksono Sarah Aura Nadienda Saraswati Saraswati Setyo Nugroho Wibowo Shabrina Elha Putri Shofiya Rona Gemintang Sigit Nugroho Sjafril Darana SJAFRIL DARANA Sjafril Darana Sofia Sa’idah SOFIA SAIDAH Sri Muliawati Suci Amelia Suci Aulia Sugeng Winarno Sugondo Hadiyoso Suhardjo MS Suhardjo MS Suhardjo Sitam Suhardjo Sitam Suhardjo Suhardjo Suhardjo Suhardjo Suhartono Tjondronegoro Suken Achmad Aziz Suryo Adhi Wibowo Syahida Anugrah Kausar Syakira Nurina Shaputri Syelanisa Nabilla Syifa Mellynda Prisca Tengku Ahmad Wira Giovany Tikki Capriati Marieski Tita Haryanti Tito Permana Ulfa Yuliani Unang Sunarya Utari Hustita Dewi Vallen Ariesandi Vanesa Ditalia Vasya Aulia Viona Apryaleva Vivi Oktaviani Damanik Wijayanti, Lumastari Ajeng Wulandari Setiawati Wulandary Ika Hanesia Yafis Sukma Kurniawan Yeni Ernita Kusuma Wardani YULI SUN HARIYANI Yun Mukmin Akbar Yuti Malinda Yuti Malinda Yuti Malinda Zafer Ozcan Zagitha Devy Harerra Zahrana Hermulyani Zarka Lazuardi Putera