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 205 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Identifikasi Pola Rugae Palatina Dengan Menggunakan Metode Ekstraksi Singular Value Decomposition, Adaptive Region Growing Approach, Dan Metode Klasifikasi Suport Vector Machine Edrea Cioksidy Cioksidy; 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

Indonesia merupakan negara yang terletak dalam jalur ring of fire, sehingga Indonesia sangat rentan akan berbagai bencana alam seperti gempa bumi, dan gunung meletus yang menyebabkan banyak korban. Banyak korban yang ditemukan dalam keadaan tubuh yang sudah rusak. Hal ini mempersulit tim forensic untuk mengidentifikasi korban. Salah satu alternatif untuk mempermudah identifikasi korban adalah rugae palatina. Sidik rugae palatina memiliki morfologi yang unik bagi setiap individu. Selain itu posisi anatomi sidik rugae palatina berada di dalam rongga mulut yang dilindungi oleh rahang, bantalan lemak dan juga tengkorak, sehingga identifikasi individu dengan menggunakan sidik rugae palatina memiliki prospek yang menjanjikan. Identifikasi rugae palatine dalam penelitian ini di implementasikan metode ekstraksi ciri Singular Value Decomposition (SVD) , Adaptive Region Growing Approach (ARGA) dan metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM). Pada penelitian ini dibuat sebuah sistem untuk memudahkan identifikasi dan klasifikasi pola rugae patina pada individu. Sistem tersebut memiliki performansi dengan tingkat akurasi 95,3% pada metode ekstraksi SVD dan tingkat akurasi 70,16% pada ekstraksi ARGA dengan menggunakan 400 sampel citra yang diuji dengan menggunakan validasi silang. Dengan adanya sistem ini dapat menjadi pembanding dalam identifikasi pola rugae palatina dengan menggunakan metode yang berbeda dan bermanfaat untuk dunia odotologi forensik dalam melakukan identifikasi pola rugae palatina.
Estimasi Bobot Karkas Sapi Menggunakan Metode Fraktal Dan Klasifikasi K-nearest Neighbor (knn) Berbasis Android Auliado Centaury; Bambang Hidayat; Endang Yuni Setyowati
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

Sapi adalah hewan ternak yang cukup diminati oleh masyarakat Indonesia. Sapi merupakan ternak yang dipelihara terutama untuk menghasilkan daging dan susu yang sebagai bahan pangan manusia. Karkas adalah bagian ternak setelah disembelih yang terdiri dari daging dan tulang, tanpa kepala, kaki, kulit dan jeroan. Dewasa ini, pada peternakan sapi pedaging dalam melakukan penimbangan karkas sapi menggunakan alat konvensional. Mengetahui bobot karkas sapi dapat dilakukan dengan mengalikan bobot hidup sapi terhadap persentase karkas yang telah ditetapkan. Bobot hidup sapi dapat diketahui dengan cara penimbangan secara konvensional, perkiraan secara visual oleh manusia, dan perhitungan menggunakan rumus yang telah ditetapkan. Perkembangan Teknologi dan Informasi yang pesat dan efisien dapat dirancang suatu sistem pengolahan citra digital untuk menentukan berat karkas sapi. Sistem yang dirancang membutuhkan input berupa citra sapi tampak samping dan menghasilkan output berupa bobot karkas beserta klasifikasi sapi berdasarkan bobot karkas yang diperoleh. Teknik perancangan sistem pada program aplikasi estimasi bobot karkas berbasis Android ini dengan menggunakan metode fraktal dan klasifikasi K- Nearest Neighbor (K-NN) mampu bekerja dengan mengklasifikasikan objek. Kalkulasi bobot karkas sapi menggunakan rumus Schoorl. Program aplikasi yang diimplementasikan untuk mengestimasi bobot karkas sapi pedaging, dirancang berbasis Android. Kolaborasi dari metode fraktal dan klasifikasi K-Nearest Neighbor dapat menghasilkan suatu sistem yang memiliki akurasi estimasi bobot sapi sebesar 90.84% dengan waktu komputasi 10.63 detik.
Pengklasifikasian Tinggi Dan Berat Badan Manusia Berdasarkan Citra Telapak Kaki Dengan Metode Gabor Wavelet Dan Knn Berbasis Android Ryan Bagus Wicaksana; 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

Tinggi dan berat badan merupakan salah satu parameter untuk mengidentifikasi seseorang, terlebih lagi bagi seorang forensik. Untuk mengidentifikasi tinggi dan berat badan biasanya dilakukan secara manual, selain dengan cara manual menggunakan alat pengukur tinggi badan dan penimbang berat badan juga dapat menggunakan informasi yang terkait dengan telapak kaki, mungkin hal tersebut dapat digunakan untuk forensik. Hubungan antara tinggi badan dan panjang telapak kaki dapat dinyatakan dalam koefisien korelasi (r). Begitu pula hubungannya dengan berat badan. Maka di implementasikan sistem pengukur tinggi badan dan berat badan manusia melalui telapak kaki berbasis Android. Identifikasi telapak kaki untuk estimasi tinggi dan berat badan ini pertama-tama melakukan penelitian mengenai telapak kaki, tinggi badan dan berat badan. Kemudian dilakukan pengambilan beberapa sampel. Dari hasil penelitian tersebut kemudian di analisa dan diimplementasikan dalam aplikasi Android dengan masukkan berupa gambar cap telapak kaki. Metode yang digunakan dalam pengerjaan tugas akhir ini yaitu Gabor Wavelet dan dengan pengklasifikasian KNN. Dibandingkan dengan tugas akhir sebelumnya dengan topik mengetahui tinggi badan menggunakan cap telapak kaki dan menghasilkan akurasi 73,33% serta waktu komputasi 5,99 detik. Tugas akhir ini mengembangkan topik tersebut, yaitu mengidentifikasi estimasi tinggi dan berat badan manusia menggunakan cap telapak kaki. Serta dapat mengkategorikan tingkat ideal tubuh sesuai dengan Indeks Masa tubuh (IMT) dengan akurasi sebesar 75% dan waktu komputasi 8,92 detik. Maka dari itu, akurasi dari tugas akhir ini lebih baik dari sebelumnya. Kata Kunci : Telapak Kaki, Tinggi Badan, Berat Badan, Gabor Wavelet, K-Nearest Neighbor (K-NN)
Identifikasi Pola Sidik Bibir Menggunakan Metode Cbir Based On Gabor Wavelet Dan Klasifikasi K-nn Untuk Aplikasi Bidang Forensik Nurul Septiyani Syafril; Bambang Hidayat; Fahmi Oscandar
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

Pola sidik bibir manusia dapat dijadikan identifikasi pada individu. Pada saat ini belum ada pengidentifikasian individu dengan menggunakan metode Content Based Image Retrieval Based On Gabor Wavelet. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi pola sidik bibir individu dengan menggunakan metode Content Based Image Retrieval Based Metode penelitian yang digunakan adalah metode Content Based Image Retrieval Based On Gabor Wavelet untuk mengekstraksi ciri sesudah dilakukannya pre-processing dan tahap selanjutnya adalah mengklasifikasikannya dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor. Sampel citra bibir diperoleh dari Laboratorium Forensik Odontologi Fakultas Kedokteran Gigi, Universitas Padjajaran. Hasil penelitian ini didapatkan bahwa akurasi dengan pixel 512x256 saat K=1 40.63%, saat K=3 40.63%, dan saat K=5 43.75%, dengan pixel 256x128 saat K=1 43.75%, saat K=3 40.63%, dan saat K=5 40.63%, dan dengan pixel 128x64 saat K=1 40.63%, saat K=3 34.38%, dan saat K=5 50%. Simpulan penelitian ini menunjukkan bahwa metode Content Based Image Retrieval Based On Gabor Wavelet dan klasifikasi K-Nearest Neighbor tidak optimal untuk dapat mengidentifikasi pola sidik bibir. Kata kunci: sidik bibir, Content Based Image Retrieval, Gabor Wavelet, K-Nearest Neighbour.
Analisis Dan Implementasi Sistem Pengenalan Wajah Pada Video Di Ruangan Menggunakan Metode Independent Component Analysis (Ica) Dan Non-Negative Matrix Factorization With Sparseness Constraints (Nmfsc) Eka Kusumawardhani; Bambang Hidayat; Suci Aulia
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

Face recognition atau pengenalan wajah manusia merupakan salah satu bidang penelitian yang penting dan sudah lama menjadi perhatian para peneliti. Banyak sekali sistem aplikasi dan metode pengenalan wajah yang telah dikembangkan saat ini, contohnya adalah metode Independent Component Analysis (ICA) dan Non-negative Matriks Factorization with sparseness contraints (NMFsc). Pada penelitian sebelumnya metode ICA dan NMFsc telah diterapkan dalam sistem pengenalan wajah pada citra digital dengan hasil tingkat akurasi yang cukup tinggi yaitu 94% untuk metode ICA sedangkan untuk metode NMFsc adalah 96.1%. Sedangkan pada tugas akhir ini metode ICA dan NMFsc diterapkan dalam sistem pengenalan wajah pada video dan akan dilihat bagaimana tingkat akurasi dan waktu komputasi dari kedua metode tersebut. Tingkat akurasi dari kedua metode akan dilihat dari hasil simulasi program pengenalan wajah menggunakan bahasa pemrograman Matlab. Hasil pengujian sistem secara keseluruhan menunjukan bahwa Metode NMFsc memiliki nilai akurasi tertinggi yaitu 92.5% dengan waktu komputasi 166.8026s pada kondisi kamera disebelah kiri sedangkan ICA 84.25% dengan waktu komputasi 51.7315s pada kondisi kamera disebelah kiri. Kata Kunci : Face Recognition, Independent Component Analysis (ICA), Non-negative Matrix Factorization with sparseness contraints (NMFsc)
Audio Steganography Using Modified Enhanced Least Significant Bit In 802.11n Carolus Ferdy Setiaji Hartoko; Suhartono Tjondronegoro; Bambang Hidayat
eProceedings of Engineering Vol 2, No 3 (2015): Desember, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Steganography  is  a  technique  to  improve  the  security  of  data,  which  is  by  inserting  messages  or confidential information using a medium called the host or carrier or cover. A wide variety of digital media can be  used  as  a  host,  among  others  audio,  image,  video,  text,  header,  IP  datagram,  and  so  forth.  For  audio steganography,  the embedded audio is called stego-audio.  Steganography  can be cracked by using steganalysis. By exploiting the weaknesses  of each steganography method. Many steganography method has been developed to increase its performance. This work proposed audio steganography scheme called MELSB which is modified version of ELSB. This method use Modified Bit Selection Rule to increase SNR and robustness of stego-audio. SNR result after applying MELSB scheme is increased. MELSB scheme also increase robustness of stego-audio. MELSB still work fine until amplification  level 1.07. MELSB also work fine against noise addition better than ELSB and LSB. It give BER and CER with value 0 at SNR 33 dB.  MELSB work fine in real-time condition on 802.11n WLAN if there is no transcoding and noise addition between sender’s and recipient’s computer
Simulation And Analysis Detection Of Pulpitis Via Radiograph Periapical Using Dct, Wavelet, And Curvelet Transform And Lvq Classification Tengku Ahmad Wira Giovany; 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

ABSTRACT lately the development of technology allow us to do human work easily. for example in medical area, lots of doctor has already use technology as their tools in order to cure or to diagnose disease. Biomedical engineering is the application of engineering principles and design concepts to medicine and biology for healthcare purposes. Pulpitis as one of the disease that can't be detected with normal eyes ,in order to make decision of this disease doctor need a lots of information including Periapical Radiograph Image and Historical review from patient. after getting those information doctor try to diagnose wheter this patient get pulpitis or healthy,but its not easy to made decision just based on those two things. Based on the problem above, the author makes”Simulation and Analysis of Pulpitis Via Periapical Using DCT,Wavelet,And Curvelet Transform”, which is an application that can allow doctors caught pulpitis of a periapical radiograph Keyword : Periapical Radiograph, DCT , Wavelet ,Curvelet , LVQ , Pulpitis
Deteksi Banyak Bangunan Rumah Melalui Citra Satelit Google Earth Berbasis Pengolahan Citra Digital Listhyani Dhianira Sarie; Bambang Hidayat; Ratri Dwi Atmaja
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

Semakin meningkatnya laju pertumbuhan penduduk khususnya di Indonesia menuntut adanya sebuah aplikasi sistem yang dapat melakukan perhitungan parameter-parameter yang berhubungan dengan kependudukan secara cepat dan mudah. Salah satu parameter tersebut adalah banyaknya jumlah bangunan rumah pada wilayah tersebut. Dengan mengetahui banyak jumlah rumah di suatu daerah, kita dapat memperkirakan jumlah penduduk serta laju pertumbuhan di wilayah tersebut. Google earth merupakan aplikasi yang dapat memudahkan manusia mendapatkan peta bumi melalui satelit kita dapat menampilkan gambar permukaan bumi pada area/kawasan tertentu yang kita inginkan seperti misalnya pada kawasan perumahan, pegunungan, lautan dan lainnya. Dengan fungsi maka pada tugas akhir ini dirancang sebuah aplikasi pengolahan citra digital untuk deteksi banyaknya jumlah bangunan rumah pada suatu area/ blok area, dengan mengekstraksi ciri nilai RGB nya didapat nilai rata-rata yang kemudian menjadi database RGB rumah dan bukan rumah. Maka, dengan menggunakan klasifikasi KNN dapat diklasifikasikan yang mana yang merupakan bangunan rumah dan bukan bangunan rumah. Dengan menggunakan klasifikasi KNN dapat digambarkan secara otomatis tentang kondisi suatu area, yang diolah lebih lanjut dengan dilakukan enhancement/ perbaikan citra uji untuk dapat dipisahkan dengan noise yang kemudian dihitung jumlah bangunan rumah pada area tersebut. Dengan adanya aplikasi ini diperoleh akurasi rata-rata terbaik sebesar 82,58 % dengan nilai parameter k=5 dan threshold aera open 100. Kata kunci: Deteksi, Ekstraksi ciri, Google Earth, K-NN, RGB
Perancangan Aplikasi Deteksi Kemacetanberdasarkan Audio Processing Menggunakan Metode Zero Crossingratedan Average Energyberbasis Android Putu Cinthia Wikessa; Bambang Hidayat; Ratri Dwi Atmaja
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

Pemrosesan digital seringkali dimanfaatkan untuk menganalisis suatu hal yang bersifat audio, visual, ataupun video digital. Para engineer banyak mengembangkan sistem yang menggunakan pemrosesan digital seperti intelligent transport system (ITS) atau aplikasi monitoring system kemacetan di kota metropolitan. Kemacetan lalu lintas menjadi masalah utama bagi pengguna jalan, untuk itu sangat dibutuhkan sebuah aplikasi yang dapat memberikan informasi kondisi kepadatan lalu lintas di suatu ruas jalan agar pengguna jalan dapat terhindar dari kemacetan. Pada tugas akhir ini dibuat suatu aplikasi berbasis android yang dapat mengolah audio yang direkam menggunakan handphone. Secara umum, prinsip kerja sistem ini adalah dengan membandingkan sampel pada database dengan sampel baru menggunakan metode zero crossing rate dan average energy. Sampel yang nantinya akan diklasifikasi sehingga dapat menentukan kondisi lalu lintas. Proses merekam suara dengan menggunakan audio recorder pada handphone seluler berbasis android. Android adalah sistem operasi yang menyediakan platform terbuka sehingga dapat digunakan oleh bermacam peranti penggerak. Pada Tugas Akhir ini telah berhasil menstimulasikan sistem yang mampu mengklasifikasikan kondisi jalan macet dan lancar. Nilai akurasi yang didapat sebesar 73,33% menggunakan metode klasifikasi nearest-neighbor. Kata Kunci : kepadatan lalu lintas, zero crossing rate, average energy, android
Identifikasi Individu Berdasarkan Pola Sidik Bibir Menggunakan Metode Content Based Image Retrieval Based On Gray Level Co-occurrence Matrix Dan Back Propagasi Untuk Aplikasi Bidang Forensik Agre Liana Bella Clara; Bambang Hidayat; Yuti Malinda
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

Forensik merupakan bidang ilmu pengetahuan yang digunakan untuk membantu proses identifikasi individu maupun kepentingan penegakan hukum. Sidik bibir (lip print) dapat menjadi salah satu alternatif data penunjang identifikasi apabila sidik ini tertinggal dan tidak ada metode identifikasi lain yang tersedia, karena polanya yang unik dan bersifat individual setiap orangnya. Sidik bibir memiliki sifat konsisten, stabil sepanjang hidup, dan tidak akan berubah baik pola ataupun karakteristiknya. Sidik bibir dapat diamati sejak bayi berusia empat bulan. Pengolahan sampel citra bibir, dalam penelitian ini akan diimplementasikan metode ekstraksi ciri Content Based Image Retrieval (CBIR) dan metode klasifikasi Jaringan Syaraf Tiruan (JST)-Back Propagasi. Tugas Akhir ini dibuat bertujuan untuk memudahkan identifikasi dan klasifikasi sidik bibir pada individu. Sistem tersebut mempunyai performasi dengan tingkat akurasi terbesar 72,5 % dan waktu komputasi 13,43 detik dengan menggunakan 40 sampel citra latih dan 40 citra uji. Dengan adanya sistem ini dapat menjadi pembanding dalam identifikasi pola sidik bibir dengan menggunakan metode yang berbeda dan dapat bermanfaat untuk dunia odontologi forensik dalam melakukan identifikasi pola sidik bibir.
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