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

 2   3   4   5   6 
Klasifikasi Motif Batik Banyuwangi Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Wavelet Dan Metode Klasifikasi Fuzzy Logic Kharisma Meccasia; Bambang Hidayat; Unang Sunarya
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 Batik Indonesia memiliki beragam corak motif dan modelnya yang pada tiap daerah berbeda-beda dan menjadi ciri khas daerah tersebut. Dari berbagai corak tersebut ada yang memiliki bentuk yang hampir sama sehingga dapat diklasifikasikan ke dalam suatu jenis batik tertentu. Hal inilah yang menjadi latar belakang topik penelitian ini yaitu klasifikasi motif batik.Seperti kita ketahui perkembangan teknologi dibidang pengolahan citra digital sudah sangat pesat tepatnya teknik pengenalan pola suatu citra digital sehingga digunakan pengolahan citra digital untuk mengklasifikasikan sebuah citra batik. Penelitian ini membahas mengenai teknik untuk mengklasifikasikan motif batik dengan menggunakan pengolahan citra digital.Metode ekstraksi ciri yang digunakan adalah DiscreteWavelet Transform (DWT).Sedangkan metode klasifikasi yang digunakan adalah Fuzzy Logic. Proses terdiri dari input citra, preprocessing, ekstraksi ciri Wavelet DWT, dan proses klasifikasi Fuzzy Logic untuk menentukan motif dari sebuah foto pola batik yang menjadi input perangkat lunak. Pengujian yang dilakukan terdiri dari pengujian terhadap parameter ekstraksi ciri DWT, dan parameter klasifikasi Fuzzy Logic.Parameter terbaik dari pengujian sistem perangkat lunak ini adalah parameter ukuran parameter level dekomposisi DWT : 6, parameter filter DWT : LL dan nilai epoch pada klasifikasi Fuzzy Logic : 20. Parameter terbaik menghasikan akurasi sebesar 74% terhadap jumlah data uji sebanyak 50 data. Kata Kunci: Batik, Discrete Wavelet Transform (DWT), Klasifikasi, Fuzzy Logic.
Pengolahan Citra Radiograf Periapikal Pada Deteksi Penyakit Granuloma Dengan Metode Multiwavelet Berbasis Android Vivi Oktaviani Damanik; Bambang Hidayat; Suhardjo Suhardjo
eProceedings of Engineering Vol 4, No 1 (2017): April, 2017
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Gigi merupakan salah bagian tubuh yang sangat penting. Ada berbagai macam penyakit gigi, salah satunya adalah granuloma. Penentuan penyakit yang terjadi pada gigi saat ini dilakukan dengan melakukan pengambilan gambar dari gigi, kemudian diagnosis penyakit pada gigi dilakukan oleh dokter spesialis radiology kedokteran gigi melalui pembacaan film hasil radiograf dan pembacaan ini dilakukan secara kasat mata, sehingga hasil diagnosa cenderung bersifat subjektif. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem yang dapat membantu dokter gigi dalam memberikan diagnosa penyakit. Pada penelitian ini dilakukan pengolahan citra radiograf periapikal berbasis android untuk melakukan deteksi penyakit granuloma pada gigi dengan menggunakan metode MultiWavelet Transformation sebagai ekstraksi ciri, dan proses klasifikasi dengan menggunakan k-NN (k- Nearest Neighbour) dengan jumlah data latih yaitu 16 citra dan data uji berjumlah 20 citra. Sistem melakukan klasifikasi dan deteksi pada jaringan granulasi gigi untuk menentukan jenis penyakit yang terjadi pada gigi. Penelitian ini menghasilkan sistem berbasis android yang memiliki tingkat akurasi sebesar 90% dan waktu komputasi 0.01337995 detik pada saat ukuran citra 128 x 128 dengan klasifikasi dibagi menjadi 2 yaitu citra gigi normal dan granuloma. Sistem ini dibuat untuk dapat membantu para dokter khususnya di bidang kedokteran gigi dalam melakukan diagnosis penyakit granuloma. Kata kunci: Granuloma, Multi-Wavelet Transformation, k-Nearest Neighbour.
Identifikasi Mineralogi Pada Batuan Menggunakan Ekstraksi Ciri Grey Level Co-occurrence Matrix (glcm) Dan Decision Tree Arvieda Nadya Astin Santosa; Bambang Hidayat; Andri Slamet Subandrio
eProceedings of Engineering Vol 5, No 2 (2018): Agustus 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Di negara indonesia kaya akan keberagaraman jenis alam, salah satu nya adalah keberagaman bebatuan. Batuan terbentuk disebabkan oleh kandungan mineral yang membeku, sehingga jenis batuan dapat dibedakan berdasarkan pembentukan kandungan mineral nya yang biasa disebut dengan rock forming minerals. Dengan bantuan alat mikroskop, para ahli geologi dapat mengklasifikasi jenis batuan berdasarkan karakteristik yang berasal dari jumlah mineral. Batu akan di sayat menjadi sayatan tipis, lalu diletakan dibawah lensa yang terdapat di alat mikroskop. Hasil dari penglihatan dengan mata manusia yang dibantu oleh mikroskop dapat di analisis dan dibuat persentase kandungan mineral yang ada di dalam batu tersebut. Namun hasil yang didapat akan bergantung pada tingkat ketelitian manusia dalam meneliti dan membutuhkan waktu yang cukup lama. Kelemahan tersebut dapat di minimalisir dengan menggunakan proses pengolahan citra digital. Pada karya ilmiah ini, penulis akan merancang sebuah simulasi pengolahan citra digital berbasis MATLAB. Simulasi tersebut dapat menganalisa dan mengklasifikasi jenis-jenis bebatuan secara lebih cepat, lebih akurat, dan lebih objektif. Citra objek yang di pakai untuk penelitian adalah batuan beku dengan mineralogi optic cross nikol dan parallel nikol. Secara garis besar, sistem ini terbagi menjadi dua, yaitu identifikasi batuan beku berdasarkan texture, dan identifikasi batuan beku berdasarkan warna. Dimana identifikasi batuan beku berdasarkan texture menggunakan metoda ekstraksi ciri Grey Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dan klasifikasi citra Decision Tree. Lalu identifikasi batuan beku berdasarkan warna menggunakan segmentasi warna berdasarkan penentuan jumlah warna, dimana output nya akan dapat menghitung jumlah mineral dan nama batuan beku berdasarkan diagram QAPF. Hasil yang didapat pada penelitian ini, tingkat akurasi terbaik pada mineralogi cross nikol adalah 82,6% dan untuk mineralogi parallel nikol adalah 80.37%. Kata kunci : Mikroskop, Citra Digital, GLCM, Decision Tree, Cross Nikol, Paralel Nikol Abstract Indonesia which has a lot of nature wealth, one of them is the diversity of type rocks. The rock made of frozen mineral, so that type of rock can divided based on mineral content formed, or called rock forming minerals. With the help of microscop, the geologist could classify based on the characteristic which originated from amount of minerals. Rock will be slashed into thin incision, then put below lense which are contained in microscope. The result obtained with humans eye with help of microcscope will be analyzed and made percentage of mineral content. But, the result obtained will depend on human’s accuracy level and takes a long time. The weakness can be minimized with digital signal processing. In this final project, the writer will simulate and designing a digital signal processing based on matlab. That simulation can analyze and classify kind of rocks with faster, more accurate and more objective. Image object that used for research is frozen rock with mineralogy optic cross nikol and parallel nikol. In general for identified type of rock, this system divided into two types, based on texture and rock’s colour. In technical, frozen rocks based on teture will use Gray Level Co-occurance Matrix(GLCM) method and decicison tree as its classification method. Than identification of rocks colour use colour segmentation, which the output can calculated total mineral and rock’s name based on QAP. The result in this research, the level of accuracy in cross nikol mineraloy is 82,6% and for parallel nikol mineralogy is 80.3%. Keywords : Microscope, Image Processing, GLCM, Decision Tree, Cross Nikol, Parallel nikol
Deteksi Luas Hutan Mangrove Di Pantai Bali Dengan Metode Discrete Cosine Transform Dan Fuzzy Logic Dewa Gede Eduard Pramana Morton; Bambang Hidayat; I Nyoman Apraz Ramatryana
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 Mangrove memiliki banyak kegunaan, maka dari itu penghitungan luas hutan mangrove merupakan hal yang penting dilakukan untuk mengetahui kondisi hutan demi mencegah adanya penurunan luas hutan yang kini semakin menurun. Sistem ini menggunakan dua aplikasi Matlab dan Google Earth. Proses uji dimulai dari akuisisi citra uji dengan menggunakan bantuan aplikasi Google Earth dan kemudian dilakukan preprocessing, segmentasi dan kemudian diklasifikasi dengan metode Fuzzy Logic untuk menentukan masing- masing kelas yang sebelumnya sudah dilakukan ekstraksi ciri dengan menggunakan metode DCT (Discrete Cosine Transform). Berdasarkan hasil penelitian, untuk menghitung luas hutan mangrove dengan ekstraksi ciri menggunakan metode DCT dan klasifikasi menggunakan metode Fuzzy Logic diperoleh tingkat akurasi sebesar 94.638% dengan menggunakan red channel serta ukuran kotak 8x8 piksel dan nilai epoch 50. Waktu komputasi untuk menghitung luas diperoleh 8.79 detik. Kata Kunci: Hutan Mangrove, Matlab, Google Earth, Discrete Cosine Transform, Fuzzy Logic.
Pengolahan Citra Radiograf Periapikal Pada Deteksi Penyakit Granuloma Dengan Metode Binary Large Object Berbasis Android Shofiya Rona Gemintang; Bambang Hidayat; Suhardjo Suhardjo
eProceedings of Engineering Vol 4, No 1 (2017): April, 2017
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Tujuan: Merancang sistem berbasis android dengan objek yang sudah tersegmentasi pada bagian yang dituju dengan segmentasi warna BLOB dan klasifikasi K-NN yang dapat memproses citra radiograf periapikal untuk mendeteksi penyakit granuloma. Metode: Metode penelitian adalah metode deskripsi, dimana penelitian yang dilakukan berdasarkan segmentasi warna menggunakan metode BLOB (Binary Large Object) dan hasil segmentasi menjadi input ekstraksi ciri. BLOB merupakan domain spasial yang menganalisis tekstur secara lebih spesifik dan akurat. Sedangkan proses pengklasifikasian menggunakan metode K – Nearest Neighbor (K-NN) bertujuan untuk mengukur seberapa dekat jarak antara data uji dan data latih. Hasil dan diskusi: Hasil dari tugas akhir ini adalah sistem yang mampu mendeteksi penyakit granuloma mencapai tingkat akurasi 80% pada android dengan waktu komputasi rata – rata 6,828 detik menggunakan hasil sampel radiograf periapikal sebanyak 20 citra uji dan 16 citra latih. Kesimpulan: Berdasarkan hasil sistem dapat ditarik kesimpulan bahwa pengolahan citra pada deteksi penyakit granuloma menggunakan metode segmentasi warna BLOB dan klasifikasi K-NN mampu mendeteksi penyakit granuloma. Kata kunci : granuloma, radiograf periapikal, Binary Large Object (BLOB), K – Nearest Neighbor (K- NN).
Implementasi Dan Analisis Video Steganografidengan Format Video Avi Berbasis Lsb (leastsignificant Bit) Dan Ssb-4 (system Of Steganographyusing Bit 4) Farisah Qisthina Rekamasanti; Bambang Hidayat; I Nyoman Apraz Ramatryana
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 Steganografi adalah seni dan ilmu menulis pesan tersembunyi atau menyembunyikan pesan dengan suatu cara sehingga selain pengirim dan penerima, tidak ada yang dapat mengetahui atau menyadari bahwa ada suatu pesan rahasia. Kata "steganografi" berasal dari bahasa Yunani steganos, yang artinya “tersembunyi atau terselubung”, dan graphein, “menulis”. Pesan yang tertulis ini merupakan tulisan yang menyelubungi atau menutupi[1] Penyisipan informasi yang digunakan pada tugas akhir ini menggunakan teknik steganography video serta penerapannya ke dalam video berformat AVI dengan metode Least Significant Bit (LSB) dan System of Steganography using Bit 4 (SSB-4). Penyisipan informasi pada video menggunakan Pseudo Random Number Generator (PRNG) sebagai metode pengacakan. Hasil keluaran PRNG akan menentukan metode penyisipan informasi yang akan dipakai. Pada metode LSB, penyisipan informasi akan menggantikan bit LSB dari video asli. Sedangkan pada metode SSB-4, penyisipan bit informasi akan mengganti bit ke 4 dari video asli. Dari hasil penelitian, metoda yang digunakan untuk menyembunyikan pesan pada media digital tersebut berbeda-beda. Pesan dapat disembunyikan dengan menggunakan cara menyisipkannya pada bit rendah, bit yang paling kanan (LSB) atau pada bit keempat (SSB-4). Pada data pixel yang menyusun file tersebut. Pada berkas bitmap 24 bit, setiap pixel (titik) dan gambar tersebut terdiri dari susunan tiga warna merah, hijau dan biru (RGB) yang masing-masing disusun oleh bilangan 8 bit (byte) dari 0 sampai 255 atau dengan format biner 00000000 sampai 11111111. Aplikasi ini dibuat dengan bahasa pemrograman MATLAB. Kata Kunci : Stego, Steganografi, LSB, SSB-4
Analisis Steganografi Ganda Pada Citra Digital Menggunakan Metode Discrete Wavelet Transform Dan Singular Value Decomposition Dengan Penyisipan Spread Spectrum Image Steganography Reza Ahmad Nurfauzan; Bambang Hidayat; Sofia Saidah
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

Steganografi adalah sebuah ilmu atau seni menyamarkan keberadaan informasi. Terdapat beragam metode dalam melakukan steganografi, di era digital ini steganografi banyak digunakan pada media seperti citra, audio dan video. Pada umumnya steganografi dilakukan dengan satu kali proses penyisipan dan menggunakan satu buah cover untuk menyembunyikan informasi, namun pada penelitian ini digunakan dua buah cover berupa citra digital dan dua kali proses penyisipan untuk mengelabui pihak yang tidak memiliki hak dalam mengakses informasi tersebut. Metode Spread Spectrum Image Steganography digunakan untuk metode penyisipan pertama pada domain spasial, sedangkan pada penyisipan kedua digunakan metode Discrete Wavelet Transform digunakan untuk mentransformasi cover citra kedua ke domain frekuensi dan pesan disisipkan dengan memodifikasi singular value dengan menggunakan metode Singular Value Decomposition. Hasil penelitian menunjukan stego-file yang dihasilkan memiliki imperceptibility dan robustness yang cukup baik. Hal ini diukur berdasarkan nilai PSNR dan SNR pada kedua proses penyisipan, SSIM pada penyisipan kedua dan BER pada saat proses ekstraksi. 
Simulasi Dan Analisis Steganalisis Citra Domain Discrete Multiwavelet Transform (dmwt) Menggunakan Metode K-nearest Neighbor (k-nn) Diati Levi Putri; Bambang Hidayat; I Nyoman Apraz Ramatryana
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

Pada era ini teknologi sudah berkembang sangat pesat. Terlebih lagi dibidang telekomunikasi baik pertukaran informasi suara maupun data. Semakin berkembang teknologi maka ruang pribadi semakin menipis. Makadari itu lahirlah steganography yang merupakan suatu teknik untuk menyisipkan suatu informasi tersembunyi kedalam suatu media baik suara, video maupun data yang dapat mengirimkan suatu informasi tanpa diketahui oleh pihak lain. Disisi lain steganography memiliki efek negatif dimana terdapat beberapa pihak yang menyalahgunakan penggunaan steganography untuk mengirimkan suatu pesan atas dasar kriminalitas. Maka dari itu lahirlah steganalysis yang keberadaannya untuk menyerang steganography dengan mengetahui ada atau tidaknya pesan tersisipi dalam suatu media. Pada penelitian steganalysis kali ini merupakan steganalysis dalam Domain Discrete Multiwavelet Transform (DMWT) dengan metode klasifikasi K-NN pada citra. Dari hasil pengujian berdasarkan penggunaan level DMWT dihasilkan akurasi 56,12% pada penggunaan DMWT Level 1, 54,58% untuk DMWT level 2, 53,16% untuk DMWT level 3, 51,58% untuk DMWT level 4, dan 51,24% untuk DMWT level 5. Setelah itu pengaruh ukuran gambar pada akurasi performansi citra yaitu ukuran 128 sebesar 49,83%, 256 sebesar 60,41%, dan 512 sebesar 56%. Pengaruh pengujian nilai K pada K-NN terhadap performansi akurasi yaitu nilai K=1 sebesar 83,75%, K=3 sebesar 82,5%, K=7 sebesar 86,25%, dan K=9 sebesar 81,25%. Pengaruh penggunaan jenis K-NN terhadap akurasi performansi yaitu, akurasi K-NN jenis Euclidean sebesar 78%, Cityblock sebesar 86%, Cosine sebesar 74%, dan Correlation sebesar 96%. Pengaruh ukuran pesan terhadap akurasi performansi yaitu, penyisipan ukuran pesan 1KB sebesar 63,33%, penyisipan ukuran pesan 3KB sebesar 61,66%, penyisipan ukuran pesan 5KB sebesar 70%, dan penyisipan pesan secara sepenuhnya atau full sebesar 73,33%. Kata Kunci : Steganalysis, Discrete Multi Wavelet Transform (DMWT), K-Nearest Neighbor (K-NN)
Analisa Dan Implementasi Video Watermarking Menggunakan Standar H.751 Karina Permatasari; Bambang Hidayat; Inung Wijayanto
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

Watermarking merupakan suatu bentuk dari Steganography (teknik untuk menyembunyikan suatu informasi pada suatu media tanpa perubahan yang berarti pada media tersebut). Teknik watermarking akan menyisipkan informasi digital yang disebut watermark ke dalam suatu data digital yang disebut carrier/medium. Watermark yang disisipkan dapat berupa teks biasa, audio, citra maupun video tergantung dari kemampuan media yang ditumpanginya. Watermarking biasanya dilakukan untuk perlindungan hak cipta terhadap suatu data digital sesuai dengan standar ITU-T H.751. Tugas akhir ini membahas mengenai sistem watermarking pada video yang ditumpangi watermark berupa video juga. Metode yang digunakan adalah metode DWT (Discrete Wavelet Transform). Dari hasil video watermarking tersebut, akan diukur parameter objektif MSE dan PSNR, kemudian dilakukan penilaian secara subjektif MOS untuk menentukan kualitas videonya. Hasil yang didapatkan dari tugas akhir ini adalah sistem watermarking yang memiliki toleransi penurunan kualitas yang baik, tahan terhadap gangguan, dan kualitas video terwatermark yang mendekati video aslinya, dengan nilai rata-rata MSE sebesar 2.48 dB dan nilai rata-rata PSNR sebesar 44.26 dB.
Identifikasi Individu Melalui Pengolahan Citra Pola Enamel Gigi Insisivus Dengan Metode Discrete Cosine Transform (dct) Dan Klasifikasi Learning Vector Quantization (lvq) Sebagai Aplikasi Forensic Odontology Rizkiana Rani Sejahtera; 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

Dalam dunia forensik kedokteran, identifikasi korban dapat dilakukan dengan cara mengidentifikasi gigi. Gigi merupakan salah satu organ yang paling kuat dan tahan terhadap benturan, maupun suhu yang tinggi. Selain itu gigi setiap ndividu memiliki lapisan enamel yang berpola dengan keunikan nya masing-masing. Pada penelitian Tugas Akhir ini dilakukan identifikasi pola enamel gigi dengan proses pengolahan citra digital dengan menggunakan metode Discrete Cosine Transform (DCT) dan Learning Vector Quantizing (LVQ) yang akan diaplikasikan pada perangkat lunak Matlab 2015b. Proses penelitian diwalai dengan akuisisi citra menggunakan lensa macro kamera Canon EOS 600D, preprocessing citra, ekstraksi ciri menggunakan DCT dan klasifikasi menggunakan jaringan syaraf tiruan LVQ. Parameter yang diukur adalah waktu komputasi dan tingkat akurasi. Pengujian menggunakan 300 sample foto gigi yang sudah diekstraksi, 10 foto digunakan sebagai data latih untuk setiap kelas, dan 20 foto digunakan sebagai data uji untuk setiap kelas, dengan jumlah total 10 kelas. Pada Tugas Akhir ini dengan melakukan banyak pengujian, program telah memperoleh terbaik mencapai 95%. Diharapkan dengan kemampuan sistem ini dalam mendeteksi pola enamel gigi pada setiap individu dapat membantu para dokter gigi untuk menerapkan pengidentifikasian pola enamel gigi pada pasien, sehingga pasien memiliki identitas pola enamel yang dapat bermanfaat sebagai tanda pengenal, layaknya sidik jari.
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'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