Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.171
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) BIMASTER Coding: Jurnal Komputer dan Aplikasi Jurnal Simetris Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) JUITA : Jurnal Informatika Scientific Journal of Informatics CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer Jurnal Khatulistiwa Informatika JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) BULETIN AL-RIBAATH JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) TELKA - Telekomunikasi, Elektronika, Komputasi dan Kontrol Abdi: Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Fokus Elektroda (Energi Listrik, Telekomunikasi, Komputer, Elektronika dan Kendali) The Indonesian Journal of Computer Science
Dwi Marisa Midyanti
Universitas Tanjungpura
Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Medicine & Pharmacology Public Health

Published : 75 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 75 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
SISTEM SELEKSI PERTUKARAN MAHASISWA UNIVERSITAS TANJUNGPURA (UNTAN) KE LUAR NEGERI MENGGUNAKAN METODE TOPSIS , Dwi Marisa Midyanti, Andrianus Tinas , Fatma Agus Setyaningsih
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 6, No 3 (2018): Jurnal Coding Siskom Untan
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (560.804 KB) | DOI: 10.26418/coding.v6i3.29052

Abstract

Universitas Tanjungpura (UNTAN) memiliki program kerjasama dengan Universitas dari luar negeri, salah satunya pertukaran mahasiswa. Pertukaran mahasiswa UNTAN ke luar negeri dilakukan melalui seleksi, untuk menentukan mahasiswa yang dianggap layak mengikuti kegiatan tersebut. Kegiatan seleksi pertukaran mahasiswa UNTAN yang dilakukan sejauh ini masih konvensional, sehingga menjadikan seleksi ini kurang efektif. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem seleksi pertukaran mahasiswa UNTAN dalam mengatasi permasalahan tersebut. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode TOPSIS. Kelebihan metode TOPSIS dapat menyelesaikan pengambilan keputusan secara praktis, karena konsepnya sederhana dan mudah dipahami, komputasinya efisien, serta memiliki kemampuan mengukur kinerja relatif dari alternatif - alternatif keputusan. Hasil penelitian ini berupa sistem seleksi pertukaran mahasiswa UNTAN, yang telah diuji dengan dua parameter yaitu pengujian Black Box dan pengujian hasil perhitungan algoritma TOPSIS. Pengujian tersebut dimaksudkan untuk memastikan kesesuaian fungsi setiap proses yang dilakukan sistem, dan algoritma TOPSIS yang diterapkan pada sistem. Sistem memberikan rekomendasi mahasiswa pengaju terpilih dalam setiap kegiatan pertukaran mahasiswa UNTAN keluar negeri, berdasarkan hasil perhitungan motode TOPSIS, yang diurutkan dari nilai terbesar hingga terkecil. Kata kunci: SPK, TOPSIS, Seleksi Pertukaran Mahasiswa, UNTAN.
IMPLEMENTASI METODE ADDITIVE RATIO ASSESMENT (ARAS) UNTUK REKOMENDASI PASIEN KUNJUNGAN SEHAT PADA FASILITAS KESEHATAN TINGKAT PERTAMA DR JOSEPB NUGROHO H. S. , Rahmi Hidayati, David Simarmata , Dwi Marisa Midyanti
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 7, No 03 (2019): Coding : Jurnal Komputer dan Aplikasi
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (918.331 KB) | DOI: 10.26418/coding.v7i03.37171

Abstract

Fasilitas Kesehatan Tingkat Pertama (FKTP) dr. Josepb Nugroho H.S telah bekerjasama dengan BPJS Kesehatan sejak tahun 2014. FKTP dr. Josepb Nugroho H.S perlu melakukan kunjungan sehat untuk meningkatkan nilai Angka Kontak pada Sistem Kapitasi Berbasis Pemenuhan Komitmen Pelayanan. FKTP dr. Josepb Nugroho H.S mengalami kesulitan dalam menentukan pasien yang akan dikunjungi, dikarenakan banyaknya jumlah peserta BPJS yang terdaftar di FKTP dr. Josepb Nugroho H.S. Penelitian ini bertujuan membangun sistem yang mampu memberikan rekomendasi pasien kunjungan sehat berdasarkan data-data yang dimiliki Fasilitas Kesehatan Tingkat Pertama dr.Josepb Nugroho H.S dengan menggunakan metode Addative Ratio Assassment (ARAS). Metode ARAS adalah salah satu Metode Multicriteria Decision Making (MCDM) yang dikembangkan oleh Zavadskas pada tahun 2010. Hasil penelitian ini berupa sistem rekomendasi pasien kunjungan sehat berdasarkan perhitungan metode ARAS dan diranking dari nilai preferensi terbesar hingga nilai terkecil. Hasil berdasarkan data bulan Juni 2019 ada 1674 alternatif pasien yang direkomendasikan, dengan pasien bernama Aswar Fahmi sebagai prioritas pertama karena memiliki nilai preferensi tertinggi yaitu 1.Kata kunci: ARAS, Fasilitas Kesehatan Tingkat Pertama, Angka Kontak, Kunjungan Sehat.
APLIKASI PREDIKSI KETERSEDIAAN PANGAN DI KABUPATEN KETAPANG MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN RESILIENT-BACKPROPAGATION BERBASIS WEB ,, Muhammad Rijian Junanda , Dwi Marisa Midyanti
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 6, No 3 (2018): Jurnal Coding Siskom Untan
Publisher : Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (695.444 KB)

Abstract

Ketersediaan pangan tergantung pada berbagai faktor seperti iklim, jenis tanah, curah hujan, irigasi, komponen produksi pertanian yang digunakan, dan bahkan insentif bagi para petani untuk menghasilkan tanaman pangan. Terjadi penurunan jumlah produksi tanaman padi, ubi kayu, dan ubi jalar pada tahun 2015 dikarenakan besarnya permintaan konsumsi sedangkan produksi ketersediaan pangan tidak mampu mengimbangi besarnya permintaan tersebut, sehingga dikhawatirkan jumlah ketersediaan pangan untuk jenis tanaman tersebut mengalami penurunan yang signifikan untuk beberapa tahun kedepan. Pertumbuhan jumlah penduduk dan jumlah lahan pertanian yang semakin sempit dapat mengakibatkan terjadinya krisis kekurangan pangan, oleh karena itu dibutuhkan sistem prediksi untuk memperkirakan jumlah ketersediaan pangan untuk satu tahun kedepan. Penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi prediksi ketersediaan pangan dan mencari kinerja mean square error (MSE) terbaik berdasarkan parameter resilient-backpropagation (RPROP) yang digunakan. MSE digunakan untuk mengukur kinerja keluaran yang dihasilkan oleh parameter resilient-backpropagation (RPROP). Data yang digunakan adalah data luas tanam, data luas panen, data produktivitas, dan data produksi untuk masing-masing jenis sereal. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh MSE pelatihan sebesar 0.00371664 untuk padi, 0.00935488 untuk jagung, 0.012203 untuk ubi kayu dan 0.0240659 untuk ubi jalar. MSE pengujian sebesar 0,001663 untuk padi, 0,001064 untuk jagung, 0,00091 untuk ubi kayu dan 0,012694 untuk ubi jalar.Kata Kunci : Sereal, Jaringan Syaraf Tiruan, MSE, Resilient, parameter
RANCANG BANGUN ALAT MONITORING TEKANAN ANGIN BAN SECARA REAL TIME MENGGUNAKAN METODE TSUKAMOTO PADA KENDARAAN RODA EMPAT ,, Riki Aris Setiawan , Dwi Marisa Midyanti
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 6, No 3 (2018): Jurnal Coding Siskom Untan
Publisher : Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (847.851 KB)

Abstract

Ban merupakan salah satu komponen penting untuk mempermudah gerak dan kenyamanan pada sebuah kendaraan. Demi mendapatkan performa ban pada level optimum, tekanan angin ban harus dijaga agar sesuai standar. Tekanan angin ban yang kurang dari standar atau melebihi dari standar  yang telah ditetapkan pada ban  dapat menimbulkan dampak dan akibat yang cukup fatal bagi pengendara dan kendaraan. Dalam penelitian ini direalisasikan alat monitoring tekanan angin ban secara real time menggunakan komponen utama sensor MPX 5700AP sebagai sensor tekanan angin ban dan sensor LM35 sebagai sensor suhu. Metode  fuzzy Tsukamoto digunakan untuk pengambilan keputusan dalam menentukan kondisi ban kendaraan roda empat. Alat monitoring tekanan angin ban terdiri dari 4 modul sensor dan 1 modul penerima. Modul sensor berfungsi untuk mengirimkan data tekanan angin ban dan suhu udara yang dipasangkan pada masing-masing ban kendaraan. Pada modul penerima data yang dikirimkan oleh modul sensor akan ditampilkan pada LCD. Data dari modul sensor digunakan untuk perhitungan metode fuzzy Tsukamoto dengan indikator output berupa LED dan Buzzer sebagai penanda bahwa kondisi ban dalam keadaan rendah,baik atau tinggi. Tingkat keberhasilan metode fuzzy Tsukamoto dalam menentukan kondisi ban sebesar 85% dari 120 data berdasarkan hasil perbandingan data pada alat dan data kuesioner.Kata Kunci : Monitoring Tekanan Angin Ban, Arduino Uno R3, Arduino Mega2560, MPX 5700AP, LM35, Fuzzy  Tsukamoto.
APLIKASI PEMILIHAN RUMAH DI KOTA PONTIANAK MENGGUNAKAN METODE TOPSIS BERBASIS WEB , Dwi Marisa Midyanti, Alpaniam
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 6, No 3 (2018): Jurnal Coding Siskom Untan
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (991.795 KB) | DOI: 10.26418/coding.v6i3.29048

Abstract

Rumah merupakan kebutuhan pokok manusia. Banyak cara untuk memenuhi kebutuhan tempat tinggal atau rumah diantaranya dengan membangun sendiri, membeli dari orang lain, atau dengan membeli dari pengembang perumahan. Seiring dengan pertumbuhan penduduk dan kemajuan ekonomi, banyak pengembang rumah yang mempromosikan rumah kepada konsumen melalui media cetak, elektronik dan web informasi sehingga konsumen harus bijak untuk menentukan pilihan sesuai dengan kriteria yang diinginkan. Penyediaan aplikasi pemilihan rumah bebasis web dengan mempertimbangkan kriteria pendukung merupakan solusi bagi konsumen untuk menentukan pilihan. Pada penelitian ini sistem yang dibangun menggunakan metode TOPSIS yang berdasarkan pada konsep bahwa alternatif terbaik memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, atau disebut nilai preferensi. Nilai preferensi suatu alternatif perumahan menunjukan tingginya kecenderungan calon pembeli terhadap rumah tersebut, sehingga alternatif rumah yang memiliki nilai terbesar akan menjadi pilihan yang terbaik bagi calon pembeli. Sebanyak 30 data perumahan digunakan sebagai sampel penelitian. Hasil perhitungan merekomendasikan rumah Purnama Perdana sebagai rekomendasi terbaik dengan nilai preferensi 0.848318509.Kata Kunci : Pemilihan Rumah, Sistem Pendukung Keputusan, TOPSIS
PRAKIRAAN DAERAH POTENSI RAWAN BANJIR DENGAN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY TSUKAMOTO BERBASIS WEBSITE (STUDI KASUS KOTA PONTIANAK) , Dwi Marisa Midyanti, Alexsandrana , Sampe Hotlan Sitorus
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 7, No 02 (2019): Coding : Jurnal Komputer dan Aplikasi
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (856.503 KB) | DOI: 10.26418/coding.v7i02.33828

Abstract

Disaster is an event that disrupts people's lives caused by natural factors and non-natural factors which creates a risk in a region that can be in the form of death, life threatening, and disruption of community activities. Disasters that cause many losses are floods. The main factor of flooding is the high intensity of the rain and the geographical conditions that the river flows through. In this research an application for forecasting potential flood-prone areas will be made using the fuzzy Tsukamoto method which is useful for providing information on areas that have the potential to flood the people of Pontianak City. In fuzzy Tsukamoto method, fuzzy inference system accepts crisp input in the form of firm values, where firm values will be converted into fuzzy sets through fuzzification, inference and defuzzification processes. The end result of these processes will produce output in the form of fuzzy values as system output. This research uses realtime rainfall and river depth data taken from the Pontianak BMKG Maritime website as an input to the application. The value of rainfall used is between 0 - 50 mm, the value of the height of river water used is between 0.5 - 2.5 m, and the value of land height between 0.5 - 1.7 m. From 40 test data, 37 validated data were correctly obtained, thus the accuracy of this study was 92.5%. Keywords: Fuzzy Tsukamoto, forecast of flood areas, Pontianak city
IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR DIAGNOSA KERUSAKAN MOTOR MATIC FUEL INJECTION DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR , Dwi Marisa Midyanti, Wahyu Wibowo Hartoyo
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 6, No 3 (2018): Jurnal Coding Siskom Untan
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (423.174 KB) | DOI: 10.26418/coding.v6i3.29049

Abstract

Perkembangan dunia otomotif mendorong pabrikan kendaraan bermotor berlomba menciptakan kendaraan yang mudah dikendarai serta hemat bahan bakar, Salah satu jenis kendaraan tersebut adalah sepeda motor jenis matic yang mengusung teknologi Fuel Injection, yang mudah digunakan, memiliki performa mesin dan tenaga yang handal. Namun sebagian pengguna motor matic dengan teknologi FI masih mengalami kesulitan dalam melakukan perawatan dan diagnosa kerusakan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dalam penelitian ini dibangun sistem pakar dengan menggunakan metode CF (Certainty Factor) untuk mendeteksi kerusakan berdasarkan nilai MB (Measure of Belief) dan MD (Measure of Disbelief) dari ciri yang terlihat pada kendaraan. Nilai MB dan nilai MD di dapat dari gejala, nilai CF digunakan untuk menentukan kerusakan berdasarkan rules yang telah ditentukan, serta mengetahui berapa besar persentase keberhasilan diagnosa kerusakan menggunakan metode CF. Sistem ini dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai basis data. Berdasarkan proses pengujian data pakar terhadap aplikasi sistem diperoleh persentase keberhasilan sebesar 86.67%. Kata kunci : Sistem Pakar, Certainty Factor (CF), Matic Fuel Injection
PENERAPAN METODE EXTREME LEARNING MACHINE UNTUK PERAMALAN JUMLAH KEPADATAN PENDUDUK DI KALIMANTAN BARAT , Dwi Marisa Midyanti, Sy. Irfan Yudha Ardian , Tedy Rismawan
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 7, No 03 (2019): Coding : Jurnal Komputer dan Aplikasi
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (409.819 KB) | DOI: 10.26418/coding.v7i03.37147

Abstract

Kepadatan penduduk merupakan hasil dari jumlah penduduk suatu wilayah dibagi dengan luas wilayahnya. Jumlah kepadatan penduduk yang tak terkendali dapat menyebabkan ledakan penduduk. Ledakan penduduk dapat mengakibatkan meningkatnya kemiskinan, pengangguran akibat daya saing tinggi, dan ruang perumahan yang terbatas. Dibutuhkan sistem yang mampu melakukan peramalan jumlah kepadatan penduduk di Kalimantan Barat untuk mengetahui jumlah kepadatan penduduk di masa depan. Metode yang digunakan sebagai sistem peramalan jumlah kepadatan penduduk di Kalimantan Barat adalah Extreme Learning Machine. Kinerja peramalan terbaik pada metode Extreme Learning Machine yaitu Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) ditentukan berdasarkan jumlah neuron lapisan tersembunyi yang digunakan. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data luas wilayah, data jumlah penduduk, data persentase distribusi penduduk, data angka harapan hidup dan data jumlah kepadatan penduduk di Kalimantan Barat. Berdasarkan hasil pengujian didapatkan kinerja MSE sebesar 0.000000545, dan besar akurasi MAPE sebesar 7,75% untuk pelatihan dengan menggunakan 30 neuron lapisan tersembunyi.Kata kunci: Kepadatan Penduduk, Extreme Learning Machine, Neuron, MSE, MAPE.
PENERAPAN MADALINE NEURAL NETWORK UNTUK PRAKIRAAN CUACA (STUDI KASUS: KOTA PONTIANAK) , Dwi Marisa Midyanti, Steven Joses , Cucu Suhery
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 6, No 2 (2018): Jurnal Coding Siskom Untan
Publisher : Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (466.928 KB)

Abstract

Kondisi cuaca dapat berubah dari waktu ke waktu. Perubahan cuaca di atas permukaan bumi disebabkan oleh kondisi alam yang sedang berlangsung. Faktor-faktor yang mempengaruhi kondisi cuaca dinyatakan dalam bentuk berbagai parameter seperti suhu udara, tekanan udara, kecepatan angin, kelembaban udara, jarak pandang dan fenomena atmosfer lainnya. Penelitian tentang cuaca dengan menggunakan metode MADALINE Neural Network bertujuan untuk melakukan prakiraan cuaca pada waktu yang akan datang. Many ADALINE (MADALINE) merupakan Jaringan Syaraf Tiruan dengan beberapa ADALINE sebagai penyusunnya. MADALINE akan meningkatkan kapabilitas komputasi sehingga dapat merespon dengan baik pola masukan terbaru dengan meminimalkan respon sudah dilatih untuk pola masukan sebelumnya. MADALINE menerapkan prinsip “minimum disturbance” dengan melakukan “trial adaptation” pada setiap ADALINE. Pada penelitian ini diterapkan MADALINE Neural Network dengan algoritma MADALINE Rule II untuk prakiraan cuaca di Kota Pontianak. Jaringan MADALINE terdiri atas 15 unit masukan, 3 unit pada 1 lapisan tersembunyi, dan 3 unit keluaran. Pada proses pelatihan sebanyak 15115 data latih diperoleh nilai toleransi terbaik (perubahan bobot terbesar) sebesar 0,00500639 pada iterasi 65080 dan laju pembelajaran terbaik sebesar 0,005. Akurasi tertinggi sebesar 71,55% dengan 10816 data cuaca diprakirakan dengan tepat. Hasil pengujian menggunakan 6468 data uji diperoleh akurasi sebesar 78,58% dengan 5083 data cuaca diprakirakan dengan tepat. Kata Kunci : Jaringan Syaraf Tiruan, MADALINE Rule II, prakiraan cuaca
IMPLEMENTASI METODE VIKOR UNTUK REKOMENDASI PANTI ASUHAN PENERIMA DANA APBD BERBASIS WEBSITE (STUDI KASUS: DINAS SOSIAL KOTA PONTIANAK) , Syamsul Bahri, Refa Autia , Dwi Marisa Midyanti
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 8, No 1 (2020): Coding : Jurnal Komputer dan Aplikasi
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (455.65 KB) | DOI: 10.26418/coding.v8i1.39196

Abstract

Dinas Sosial Kota Pontianak merupakan lembaga yang berperan sebagai pelaksana urusan di bidang Sosial. Salah satu program kerja di Dinas Sosial Kota Pontianak adalah pemberian dana panti asuhan yang bertujuan untuk membantu dalam mengelola panti asuhan. Pemberian dana yang diberikan tidak langsung didapatkan oleh panti asuhan. Terdapat beberapa proses yang harus dilakukan, salah satunya adalah proses seleksi panti asuhan. Proses seleksi panti asuhan yang dilakukan oleh Dinas Sosial Kota Pontianak masih dilakukan secara manual sehingga memerlukan waktu yang lama untuk melakukan pengolahan data. Selain itu, penilaian masih bersifat subjektif dan belum relevan dengan keadaan yang sebenarnya. Berdasarkan hal tersebut pada penelitian ini akan dibangun sistem yang digunakan untuk melakukan proses seleksi panti asuhan. Sistem yang dibangun menggunakan Multi Attribute Decision Making (MADM) dengan metode VIKOR. Metode VIKOR adalah metode yang fokus pada perankingan dengan memilih dari beberapa alternatif dan kriteria yang saling bertentangan. Perankingan pada metode VIKOR dilakukan dengan mengurutkan nilai terkecil hingga nilai terbesar, dengan nilai terkecil merupakan alternatif terbaik. Dari penelitian yang dilakukan, metode VIKOR dapat membantu proses seleksi panti asuhan penerima dana APBD dengan nilai preferensi terendah 0.01.  Kata kunci: Dinas Sosial Kota Pontianak, Panti Asuhan, MADM, VIKOR
Co-Authors , Syahru Rahmayuda, Haris Febriyanto Ramadhan , Sampe Hotlan Sitorus Abdul Hamid Abdul Hamid Adi Kurnia Agung Jati Swiknyo Arista, Agamita Sasya Cahyani Astrid Lestari Tungadi Caecilia Cantica Gita Mileniae Ahen Chairul Mukmin Cucu Suhery Dedi Triyanto Deni Deni Dian Prawira, Dian Edwin Rianto Erick Alfons Lisangan Farhan Fajar Luthfi Firdaus, Akmal Firdaus, Nurul Fajri 'Aini Hafiz Muhardi Halawa, Yasman Hanafi, Ahmad Abdul Hansen Alexander Rustan Herlian, Wildan Hirzen Hasfani Ikhwan Ruslianto Ilham Syah Ilhamsyah Indrawan, Muhammad Catur Irma Nirmala Junianti, Suci Karika Sari Kasliono Kasliono Khairunnisa, Zalikhah Kurniawan, Robbi Lestari, Ayu Lathalia Mahfuza, Sri Martha, Shantika Midyanti, Hafizhah Insani Mochammad Imron Awalludin Mulia, Agung Wira Neneng Suriati Nova Andaresta Nurhadi, Ade Muhamad Qadari, Ilham Latul Rahman, Reiza Aditya Rahmi Hidayati Renny Puspita Sari Rikki Pratama Saputro, Arinto Mangku Shantika Martha Suhardi Suhardi Suhardi Syamsul Bahri Syamsul Bahri Tedy Rismawan Tedy Rismawan Tedy Rismawan That, Shau Thomas Adi Putra Tri Floren Doni Uray Ristian Valentino, Viktorius Wahiddatun Nisa Yunizar, Ahmad