Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.947
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JOURNAL OF ELECTRICAL AND SYSTEM CONTROL ENGINEERING eProceedings of Engineering Jurnal Rekayasa elektrika Jurnal INFOTEL
Bambang Hidayat
Telkom University
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 205 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 201 Documents
Search
Journal : eProceedings of Engineering

 9   10   11   12   13 
Deteksi Pulpitis Melalui Periapikal Radiograf Menggunakan Metode Dct Dan Fuzzy K-nearest Neighbor Berbasis Android Elok Novita Pramunti; Bambang Hidayat; Suhardjo Sitam
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

Pulpitis adalah peradangan yang terjadi pada pulpa akibat dari kelanjutan karies yang disebabkan toxin bakteri. Penentuan pulpitis sulit dilakukan secara kasat mata, salah satu cara adalah dengan menggunakan periapikal radiograf 2D atau 3D. Radiograf merupakan alat penunjang diagnosa yang digunakan oleh dokter gigi untuk melihat keadaan gigi dan jaringan sekitarnya dengan lebih detail. Tetapi diperlukan dokter gigi yang memiliki keahlian dibidang radiologi untuk menentukan diagnosa pada foto periapikal radiograf. Sedangkan, di Indonesia masih sedikit dokter yang memiliki keahlian dibidang radiologi. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah alat atau aplikasi yang dapat membantu memberikan diagnosa dari periapikal radiograf yang penggunaannya mudah dan efisien. Tugas Akhir ini merancang sebuah aplikasi Android menggunakan metode ektraksi ciri tekstur Discrete Cosine Transform (DCT) yang merupakan transformasi Fourier yang mengubah citra dari domain spasial ke domain frekuensi, serta menyusunnya berdasarkan frekuensi yang penting (DC) ke frekuensi kurang penting (AC). Penyusunan ini mengambil lima koefisien terpenting pada citra yang digunakan untuk mendeskripsikan bentuk objek secara kasar. Proses klasifikasi dengan Fuzzy Logic K-NN yang merupakan penggabungan teknik Fuzzy dan K-NN classifier. Fuzzy K-NN memiliki keunggulan salah satunya adalah algoritma ini mampu mempertimbangkan sifat kesamaran atau ambigu dari nilai tetangganya jika ada karena algoritma ini telah dirancang agar tetangga yang memiliki kesamaran atau ambigu tidak memainkan peran penting yang lain dalam klasifikasi. Hasil dari tugas akhir ini adalah sistem mampu mengidentifikasi penyakit gigi pulpitis dengan tingkat akurasi sistem Android sebesar 80% dengan waktu komputasi rata-rata 0,73 detik menggunakan 20 sampel uji hasil periapikal radiograf gigi berpenyakit pulpitis dan 10 sampel uji gigi normal. Kata kunci : Pulpitis, Discrete Cosine Transform (DCT), Fuzzy Logic, Fuzzy Logic K-NN, Periapikal Radiograf
Steganografi Citra Pada Karakter Khusus Aksara Jawa Menggunakan Metode Discrete Cosine Transform Dara Aulia Feryando; 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 Penyadapan informasi adalah salah satu dampak negatif adanya kemudahan proses bertukar data melalui internet. Oleh karena itu, riset tentang keamanan data perlu dikembangkan. Salah satu teknik mengamankan data yang dibuat dalam penelitian ini adalah steganografi. Pada penelitian tugas akhir ini, dibuat sebuah sistem steganografi pesan teks pada citra Aksara Jawa (.bmp) menggunakan metode DCT (Discrete Cosine Transform). Secara praktik, file citra Aksara Jawa (.bmp) disegmentasi untuk diambil bagian karakter khususnya, yaitu karakter sandhangan yang terletak di atas aksara utama. Setiap karakter khusus dihitung rata-rata koefisien DCT-nya, kemudian dikalikan dengan koefisien tertentu. Hasil dari perhitungan tersebut kemudian akan dijadikan threshold. Koordinat-koordinat piksel yang mempunyai nilai koefisien DCT di bawah threshold, disimpan sebagai koordinat-koordinat tempat penyisipan. Kemudian pesan teks yang telah diubah ke biner sesuai dengan standardisasi ASCII, disisipkan ke dalam beberapa piksel yang koordinatnya telah tersimpan. Untuk mengetahui keberhasilan proses penyisipan, dilakukan proses ekstraksi untuk mendapatkan isi pesan kembali. Untuk menganalisis kualitas citra stego, parameter yang digunakan adalah MSE dan PSNR. Sedangkan untuk analisis kualitas pesan yang disisipkan, digunakan parameter BER dan CER. Kata kunci : Steganografi, Aksara Jawa, bmp, DCT, ASCII, Threshold
Peningkatan Kualitas Citra Periapikal Radiograf Pada Proses Deteksi Pulpitis Putu Wahyu Saputra; Bambang Hidayat; Suhardjo Sitam
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 Hasil radiologi gigi biasanya diambil dengan radiasi yang rendah sehingga menyebabkan gambar terlihat gelap, kontras yang lemah, dan terdapat banyak noise. Hal ini menjadi kendala bagi para dokter gigi untuk menginterpretasi penyakit gigi, salah satunya adalah pulpitis. Tugas Akhir ini menerapkan metode peningkatan kualitas citra digital pada periapikal radiograf pulpitis yaitu Adaptive Histogram Equalization (AHE), Median Adaptive Histogram Equalization (MAHE) menggunakan parameter window size, Contrast Adaptive Histogram Equalization (CLAHE), dan Sharp Contrast Adaptive Histogram Equalization (SCLAHE) menggunakan parameter clip limit. Tiap citra periapikal radiograf RGB akan dipecah komponennya menjadi komponen R, G, dan B. Tiap metode akan diaplikasikan pada masing-masing komponen tersebut. Kemudian skor kuantitatif menggunakan Contrast Improvement Index (CII) dihitung pada masing-masing citra. Citra asli dan citra hasil image enhancement diperiksa oleh dokter gigi dari patologi periapikal. Dari hasil pemeriksaan, komponen citra Red menghasilkan kualitas citra yang lebih baik untuk image enhancement dibandingkan Green, Blue, dan Original. Tugas akhir ini menunjukkan bahwa metode CLAHE menjadi metode yang paling baik dalam meningkatkan kualitas citra periapikal radiograf pulpitis dengan nilai CII rata-rata 1.001. Kata kunci : periapikal radiograf, pulpitis, ekualisasi histogram
Video Steganografi Menggunakan Metode Enhanced Least Significant Bit (elsb) Pada Frame Yang Dipilih Berdasarkan Deteksi Energi Mel-frequency Cepstral Coefficient (mfcc) Rizky Setyaningrum; Bambang Hidayat; Nur Andini
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

Penyisipan informasi ke dalam file digital adalah hal yang penting, karena persebaran informasi sangat mudah dilakukan. Steganografi merupakan salah satu teknik penyembungian pesan, sehingga hanya pengirim dan penerima yang mengetahui informasi rahasia dalam file tersebut. Dalam tugas akhir ini dilakukan simulasi sistem steganografi pada video dengan menggunakan metode Enhanced Least Significant Bit (ELSB) yang merupakan modifikasi dari metode LSB. Penyisipan dilakukan pada citra dengan pemilihan frame menggunakan energi Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) yaitu mengekstraksi ciri sinyal suara berdasarkan karakter respon frekuensi suara. Hasil yang diperoleh dari pengujian beberapa ukuran citra pesan dan ukuran cover video, serta melakukan pemilihan di beberapa nilai threshold, didapatkan nilai-nilai Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) yang baik, yaitu masih diatas 40dB. Nilai Mean Square Error (MSE) terbesar yaitu 3,8. Hasil Mean Opinion Score (MOS) yang didapatkan dalam rentang baik. Pada saat sistem diberikan noise Gaussian baik pada gambar maupun pada audio, sistem cukup mampu untuk bertahan. Pada serangan sebesar 15dB pada gambar, BER yang didapatkan <3%. Kata kunci : Steganografi, video, citra, ELSB, MFCC
Simulasi Dan Analisis Sistem Klasifikasi Batubara Menggunakan Fuzzy Color Histogram, Discrete Cosine Transform, Dan K-nearest Neighbor Pada Citra Digital Galuh Laksmita Ranggi; Bambang Hidayat; Suci Aulia
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

Tugas Akhir ini membahas tentang simulasi dan analisis sistem klasifikasi batubara dengan analisis ciri warna pada citra batubara. Penelitian Tugas Akhir ini dapat membantu masyarakat menjadi lebih jeli dalam memilih jenis batubara yang akan dibeli. Sehingga, angka kejahatan terkait kualitas batubara dapat menurun. Penelitian ini menggunakan 3 jenis batubara untuk dianalisis, yaitu: batubara dengan nilai kalori tinggi, sedang, dan rendah. Secara kasat mata, ketiga jenis batubara tersebut dapat dibedakan berdasarkan warnanya. Adapun tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini ialah: akuisisi citra, preprocessing, ekstraksi ciri, dan klasifikasi. Metode utama yang digunakan untuk keperluan analisis adalah Discrete Cosine Transform (DCT), Fuzzy Color Histogram (FCH), dan K-Nearest Neighbor (K-NN). Penelitian ini membandingkan sistem ekstraksi ciri DCT dengan sistem ekstraksi ciri FCH. Parameter yang diukur adalah waktu komputasi dan tingkat akurasi. Untuk mengetahui nilai dari masing-masing parameter tersebut, digunakan 10 data latih dan 20 data uji untuk tiap kelasnya. Sehingga, total data yang digunakan dalam penelitian ini ada 90 buah data. Akurasi terbaik pada metode DCT terjadi ketika ukuran bloknya sebesar 8×8, yaitu mencapai 78,33%. Sedangkan, metode FCH hanya memperoleh akurasi sebesar 61,67%. Apabila dilihat dari waktu komputasi, model FCH membutuhkan waktu lebih sedikit dari DCT. Kata kunci : klasifikasi batubara, DCT, FCH, K-NN
Analisis Kriptografi Dan Steganografi Audio Menggunakan Advanced Encryption Standard Dan Pemodelan Psychoacoustic Nur Shabrina; Bambang Hidayat; Rian Umbara
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

Pengamanan data saat pengiriman informasi merupakan hal yang harus diperhatikan dalam teknologi telekomunikasi saat ini. Kemudahan dalam mendapatkan informasi dan bertukar data menyebabkan pengguna jasa telekomunikasi harus lebih berhati hati dan diperlukan suatu teknik untuk mengamankan data yang dikirim, salah satunya dengan teknik steganografi dan kriptografi. Steganografi adalah teknik menulis pesan tersembunyi atau menyembunyikan pesan rahasia agar orang yang tidak berhak tidak menyadari keberadaan pesan tersebut. Sementara kriptografi adalah teknik menulis pesan secara rahasia, salah satu metode yang digunakan adalah enkripsi. Dalam steganografi audio, media tempat untuk menyembunyikan pesan yang disebut dengan cover berupa file audio. Namun diperlukan adanya suatu optimalisasi yaitu dengan memilih tempat penyisipan pesan menggunakan pemodelan Psychoacoustic. Pada Tugas Akhir ini dianalisis dan disimulasikan proses enkripsi pesan menggunakan Advanced Encryption Standard (AES), proses penyisipan, dan juga proses pengekstrakan pesan. Untuk proses penyisipannya dilakukan dengan mengganti sinyal cover pada daerah tertentu yang tidak sensitif oleh pendengaran manusia. Daerah tersebut didapat dari pemodelan Psychoacoustic. Hasil yang diperoleh dari Tugas Akhir ini adalah sebuah file audio stego yang telah tersisipi pesan berupa teks yang telah dienkripsi AES yang memenuhi kriteria kriteria steganografi yaitu keberadaan pesan tidak dapat dipersepsi (SNR > 110 dB dan juga MSE < 1 x 10-13), kualitas file stego tidak berbeda jauh dengan file asli (MOS mendekati 5), juga pesan dapat diekstrak kembali. Namun sistem tidak memiliki ketahanan terhadap serangan berupa kompresi MP3, Cropping, Resampling, dan pemberian AWGN. Seluruh pesan yang telah disisipi tidak dapat terkestrak kembali sesuai pesan yang disisipkan Kata Kunci: Steganografi, Audio, Cryptography, Psychoacoustic, Advanced Encryption Standard 
Klasifikasi Jenis Kelamin Manusia Melalui Pengolahan Citra Digital Sidik Rugae Palatina Dengan Menggunakan Metode Wavelet Transform Dan K-nearest Neighbor (k-nn) I Putu Aditya Widiatama; Bambang Hidayat; Yuti Malinda
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

Indonesia merupakan salah satu Negara di Asia Tenggara yang memiliki 17.508 pulau. Secara geografis, Indonesia terletak di antara Samudra Hindia dan Samudra Pasifik, diantara benua Asia dan Australia. Secara astronomis, Indonesia terletak pada 6o LU-11o LS dan  95o BT-141o BT. Berdasarkan letak tersebut, Indonesia dapat dikatakan Negara yang memiliki potensi bencana alam yang cukup besar. Tingginya potensi tersebut, mengacam resiko kehilangan nyawa yang besar pula bagi Indonesia. Maka dari itu diperlukan teknik untuk identifikasi individu yang menjadi korban dalam bencana alam tersebut. Teknik  identifikasi yang lazim digunakan adalah sidik jari, namun pada perkembangan ilmu forensik Rugae Palatina dapat digunakan sebagai identifikasi individu. Rugae Palatina bersifat unik dan individual serta terlindung dari trauma, karena berada di dalam kepala. Identifikasi jenis kelamin individu berdasarkan Rugae Palatina dengan menggunakan pengolahan citra digital. Metode yang digunakan adalah Wavelet Transform dan K-Nearest Neighbor (K-NN). Hasil penelitian ini didapatkan nilai akurasi sebesar 85% dengan waktu komputasi sebesar 3.63 detik. Kata kunci : Rugae Palatina, Wavelet Transform, K-Nearest Neighbor(K-NN).
Kompresi Citra Remote Sensing Menggunakan Dual Tree Complex Wavelet Transform Pada Jpeg2000 Zarka Lazuardi Putera; Bambang Hidayat; Nur Andini
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

Pada tugas akhir ini, dibandingkan metode kompresi yang berbasis DTCWT (Dual Tree Complex Wavelet Transform) dengan JPEG2000 untuk mengkompresi citra remote sensing. Pada standar JPEG2000 proses core encoding yang terjadi menggunakan metode DWT (Discrete Wavelet Transform), sedangkan di sisi lain terdapat metode DTCWT yang memiliki performa kompresi yang lebih baik. Berdasarkan fakta tersebut, dalam penelitian ini dibandingkan hasil citra kompresi antara JPEG2000, yang menggunakan DTCWT-SPIHT, dengan JPEG 2000 sesuai standar yang ada, yaitu menggunakan DWT. Hasil yang didapatkan dari tugas akhir ini adalah perbandingan kualitas kompresi antara kompresi JPEG 2000 dengan DTCWT, terhadap standar kompresi JPEG 2000. Nilai PSNR untuk kompresi DTCWT adalah 29.08 dB dan waktu komputasi 58.17 detik dengan kategori penilaian MOS Baik. Sedangkan untuk kompresi JPEG 2000 didapatkan nilai PSNR 35.86 dB dan waktu komputasi 0.33 detik dengan kategori nilai MOS Baik. Kata kunci: DTCWT, core encoding, JPEG2000,SPIHT
Identifikasi Individu Berdasarkan Pola Sidik Bibir Dengan Principal Component Analysis Dan Radial Basis Function Untuk Aplikasi Bidang Forensik Husnul Himmah; Bambang Hidayat; Fahmi Oscandar
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

Sidik bibir dapat digunakan sebagai metode pendukung dalam mengidentifikasi individu baik dalam kasus forensik maupun non forensik. Sidik bibir sama seperti halnya sidik jari yaitu memiliki sifat unik dan tidak berubah selama hidup. Dalam tugas akhir ini dilakukan identifikasi pola sidik bibir menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dan Radial Basis Function (RBF). Metode Principal Component Analysis untuk mengekstrak ciri sesudah dilakukan pre-processing pada citra bibir dan selanjutnya adalah mengklasifikasikannya menggunakan metode Radial Basis Function. PCA secara umum merupakan metode pengambilan ciri penting dari data berdimensi tinggi dengan cara mereduksinya menjadi dimensi lebih rendah tanpa menghilangkan ciri-ciri penting didalam citra asliya. Sedangkan RBF merupakan salah satu bentuk multilayer dari jaringan saraf tiruan yang memiliki kemampuan mengenali pola berdasarkan pola yang sudah pernah diinputkan sebelumnya atau tersimpan didalam memori pengenalannya Hasil akhir dari tugas akhir ini adalah suatu program untuk melakukan identifikasi individu berdasarkan pola sidik bibir. Berdasarkan penelitian ini didapatkan akurasi tertinggi pengujian berdasarkan rata-rata tipe pola yang benar yaitu 43.06% dengan jumlah eigenlips 1 dan jumlah neuron 18, sedangkan akurasi terendah diperoleh ketika jumlah eigenlips 10 dengan jumlah neuron 18 yaitu 29.17% , serta 36.11%. ketika jumlah eigenlips 1 dengan jumlah neuron 5.
IImplementasi Metode Hidden Markov Model Untuk Deteksi Tulisan Tangan Eka Yuwitaning; Bambang Hidayat; Nur Andini
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

Pentingnya informasi dan data digital dalam era komputerisasi saat ini sehingga proses digitalisasi informasi senantiasa menjadi topik penelitian yang menarik untuk diaplikasikan pada berbagai bidang. Penerapan teknologi pengenalan citra pada tulisan tangan akan sangat bermanfaat misalnya untuk membaca tulisan tangan pada suatu data penting yang sudah lama disimpan, seperti jurnal kerja atau dokumen-dokumen penting di perkantoran. Pentingnya teknologi ini untuk mempermudah proses pencarian dan penyimpanan data agar lebih efektif. Proses awal pada sistem adalah pre-processing data uji dan latih, kemudian dilakukan ekstraksi ciri dengan metode MDF (Modified Direction Feature). MDF adalah kombinasi dari metode Direction Feature (DF) dan Transition Feature (TF), yaitu mengambil dan menghitung nilai ciri berdasarkan goresan (stroke) karakter dari berbagai arah sehingga ciri karakter bersifat unik. Setelah ciri karakter didapat, maka diklasifikasi dengan Hidden Markov Model (HMM), yang merupakan perluasan dari rantai Markov di mana state-nya tidak dapat diamati secara langsung (tersembunyi), tetapi hanya dapat mengamati variabel-variabel yang terpengaruh oleh state. Hasil rata-rata akurasi terbaik pengenalan karakter pada penelitian ini adalah tingkat akurasi sekitar 74,72% dengan rata-rata waktu komputasi pengujian sistem adalah 2,23 detik. Kata kunci: HMM, detection, state, OCR dan MDF
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