Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
8.717
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Jurnal Informatika Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Jurnal Teknik ITS IPTEK Journal of Science IPTEK Journal of Proceedings Series IPTEK The Journal for Technology and Science Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi MATICS : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (Journal of Computer Science and Information Technology) Jurnal Buana Informatika TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Bulletin of Electrical Engineering and Informatics JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Jurnal Ilmiah Mikrotek Jurnal Simantec Jurnal Ilmiah Kursor Scan : Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) International Journal of Advances in Intelligent Informatics Scientific Journal of Informatics Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi EMITTER International Journal of Engineering Technology Jurnal Inspiration Briliant: Jurnal Riset dan Konseptual Journal of Development Research Informatika Mulawarman: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) International Journal of Artificial Intelligence Research Inform : Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi INTEGER: Journal of Information Technology Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Jurnal ULTIMATICS Explore IT : Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Informatika Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) CCIT (Creative Communication and Innovative Technology) Journal SPIRIT Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Journal of Intelligent Computing and Health Informatics (JICHI) Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Journal of Technology and Informatics (JoTI) Melek IT: Information Technology Journal Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Journal Research of Social Science, Economics, and Management Sewagati RESLAJ: Religion Education Social Laa Roiba Journal Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi
Chastine Fatichah
Departemen Teknik Informatika Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
Religion Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Public Health Social Sciences Other

Published : 150 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 150 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
Automatic Leukemia Cell Counting using Iterative Distance Transform for Convex Sets Nenden Siti Fatonah; Handayani Tjandrasa; Chastine Fatichah
International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) Vol 8, No 3: June 2018
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (23.667 KB) | DOI: 10.11591/ijece.v8i3.pp1731-1740

Abstract

The calculation of white blood cells on the acute leukemia microscopic images is one of the stages in the diagnosis of Leukemia disease. The main constraint on calculating the number of white blood cells is the precision in the area of overlapping white blood cells. The research on the calculation of the number of white blood cells overlapping generally based on geometry. However, there was still a calculation error due to over segment or under segment. This paper proposed an Iterative Distance Transform for Convex Sets (IDTCS) method to determine the markers and calculate the number of overlapping white blood cells. Determination of marker was performed on every cell both in single and overlapping white blood cell area. In this study, there were tree stages: segmentation of white blood cells, marker detection and white blood cell count, and contour estimation of every white blood cell. The used data testing was microscopic acute leukemia image data of Acute Lymphoblastic Leukemia (ALL) and Acute Myeloblastic Leukemia (AML). Based on the test results, Iterative Distance Transform for Convex Sets IDTCS method performs better than Distance Transform (DT) and Ultimate Erosion for Convex Sets (UECS) method.
AN EXPERIMENTAL STUDY ON BANK PERFORMANCE PREDICTION BASE ON FINANCIAL REPORT Chastine Fatichah; Nurina Indah Kemalasari
CCIT Journal Vol 5 No 1 (2011): CCIT JOURNAL
Publisher : Universitas Raharja

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (184.137 KB) | DOI: 10.33050/ccit.v5i1.490

Abstract

This paper presents an experimental study on bank performance prediction base on financial report. This research use Support Vector Machine (SVM), Probabilistic Neural Network (PNN) and Radial Basis Function Neural Network (RBFN) methods to experiment the bank performance prediction. To improve accuracy prediction of both neural network methods, this research use Principal Component Analysis (PCA) to get best feature. This research work based on the bank’s financial report and financial variables predictions of several banks that registered in Bank Indonesia. The experimental results show that the accuracy rate of bank performance prediction of PCA-PNN or PCA-RBFN methods are higher than SVM method for Bank Persero, Bank Non Devisa and Bank Asing categories. But, the accuracy rate of SVM method is higher than PCA-PNN or PCA-RBFN methods for Bank Pembangunan Daerah and Bank Devisa categories. The accuracy rate of PCA-PNN method for all bank categories is comparable to that PCA-RBFN method.
Ekstraksi Fitur Produktivitas Dinamis berdasarkan Topik Artikel Ilmiah untuk Klasterisasi Peneliti Addien Haniefardy; Diana Purwitasari; Chastine Fatichah
Techno.Com Vol 20, No 2 (2021): Mei 2021
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v20i2.4512

Abstract

Pengelompokkan peneliti seringkali menggunakan informasi tekstual yang terdapat pada artikel ilmiah peneliti, contohnya judul, abstrak, dan kata kunci sehingga menghasilkan kelompok peneliti dengan kemiripan informasi tekstual pada artikel ilmiah mereka. Pengelompokkan peneliti juga seringkali menggunakan jumlah publikasi dan sitasi sehingga menghasilkan kelompok peneliti yang memiliki jumlah publikasi dan sitasi yang cenderung sama. Berdasarkaan kedua metode di atas, penelitian ini mencoba untuk menganalisis penggunaan topik artikel ilmiah pada proses ekstraksi fitur produktivitas. Fitur ini merupakan fitur yang didapatkan melalui penghitungan kinerja peneliti berdasarkan jumlah publikasi dan sitasi. Hasil ekstraksi fitur akan digunakan untuk klasterisasi peneliti menggunakan metode K-Means++. Sebelum data peneliti diklasterisasi, terlebih dahulu data peneliti dianalisis untuk menghilangkan kemungkinan adanya outlier. Evaluasi hasil klaster dilakukan dengan mempertimbangkan nilai Sum Squared Error dan Silhouette. Hasilnya, klaster optimal didapatkan dengan nilai K sama dengan 8 dan nilai silhouette sama dengan 0.15396. Kemudian, hasil klaster dianalisis untuk dapat memberikan label terhadap masing-masing klaster dengan mempertimbangkan topik artikel ilmiah, jumlah publikasi dan jumlah sitasi.
Multi-feature Fusion Using SIFT and LEBP for Finger Vein Recognition Hardika Khusnuliawati; Chastine Fatichah; Rully Soelaiman
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Vol 15, No 1: March 2017
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/telkomnika.v15i1.4443

Abstract

In this paper, multi-feature fusion using Scale Invariant Feature Transform (SIFT) and Local Extensive Binary Pattern (LEBP) was proposed to obtain a feature that could resist degradation problems such as scaling, rotation, translation and varying illumination conditions. SIFT feature had a capability to withstand degradation due to changes in the condition of the image scale, rotation and translation. Meanwhile, LEBP feature had resistance to gray level variations with richer and discriminatory local characteristics information. Therefore the fusion technique is used to collect important information from SIFT and LEBP feature.The resulting feature of multi-feature fusion using SIFT and LEBP feature would be processed by Learning Vector Quantization (LVQ) method to determine whether the testing image could be recognized or not. The accuracy value could achieve 97.50%, TPR at 0.9400 and FPR at 0.0128 in optimum condition.  That was a better result than only use SIFT or LEBP feature.
Multi-class K-support Vector Nearest Neighbor for Mango Leaf Classification Eko Prasetyo; R. Dimas Adityo; Nanik Suciati; Chastine Fatichah
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Vol 16, No 4: August 2018
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/telkomnika.v16i4.8482

Abstract

K-Support Vector Nearest Neighbor (K-SVNN) is one of methods for training data reduction that works only for binary class. This method uses Left Value (LV) and Right Value (RV) to calculate Significant Degree (SD) property. This research aims to modify the K-SVNN for multi-class training data reduction problem by using entropy for calculating SD property. Entropy can measure the impurity of data class distribution, so the selection of the SD can be conducted based on the high entropy. In order to measure performance of the modified K-SVNN in mango leaf classification, experiment is conducted by using multi-class Support Vector Machine (SVM) method on training data with and without reduction. The experiment is performed on 300 mango leaf images, each image represented by 260 features consisting of 256 Weighted Rotation- and Scale-invariant Local Binary Pattern features with average weights (WRSI-LBP-avg) texture features, 2 color features, and 2 shape features. The experiment results show that the highest accuracy for data with and without reduction are 71.33% and 71.00% respectively. It is concluded that K-SVNN can be used to reduce data in multi-class classification problem while preserve the accuracy. In addition, performance of the modified K-SVNN is also compared with two other methods of multi-class data reduction, i.e. Condensed Nearest Neighbor Rule (CNN) and Template Reduction KNN (TRKNN). The performance comparison shows that the modified K-SVNN achieves better accuracy.
Solution of class imbalance of k-nearest neighbor for data of new student admission selection Siti Mutrofin; Ainul Mu'alif; Raden Venantius Hari Ginardi; Chastine Fatichah
International Journal of Artificial Intelligence Research Vol 3, No 2 (2019): December 2019
Publisher : STMIK Dharma Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (354.75 KB) | DOI: 10.29099/ijair.v3i2.92

Abstract

The objective of this research is to correct the inconsistencies associated with the response differences by each examiner with respect to the assessment of each hafiz candidate. To carry out this research, 259 students were selected within a week using 4testers. However, the examiners are also tasked with another essential mandate which must be immediately fulfilled asides testing candidates for hafiz. In order to overcome this problem, the Educational Data Mining (EDM) system is applied during classification. The problems associated with the use of this technique however, is the limited number of attributes and the imbalance data class. This study was proposed to apply the kNN (k-Nearest Neighbor) technique. The results obtained indicates that kNN can provide recommendations to testers who are students and it is suitable for the solving the problem associated with class imbalance as indicated by the application of Shuffled and Stratified sampling techniques which has values of accuracy, precision, recall and AUC > 0.8%.
Optimasi Penjadwalan Penugasan Crane dengan Algoritma Branch and Price Yudhi Purwananto; Chastine Fatichah; Anna Kholilah; Rully Soelaiman
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2006
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Perusahaan persewaan crane merupakan perusahaan jasa yang berprinsip memenuhi pesanan dari pelanggan. Karena keterbatasan sumber daya yang dimiliki, maka tidak semua pesanan yang datang dapat diterima. Pesanan dapat diterima apabila sebuah perusahaan sanggup memenuhinya tanpa mengabaikan pesanan-pesanan yang datang terlebih dahulu, karena pesanan yang datang terlebih dahulu seharusnya dilayani terlebih dahulu. Untuk menyelesaikan pesanan-pesanan yang diterimanya, sebuah perusahaan persewaan memiliki seorang planner yang bertugas untuk mendistribusikan semua sumber daya yang ada. Salah satu biaya operasional adalah biaya pengoperasian sumber daya yang dimiliki perusahaan persewaan. Untuk dapat memaksimalkan keuntungan, maka salah satunya adalah dengan meminimalkan biaya operasional yang dikeluarkan.Permasalahan tersebut dapat dirumuskan sebagai permasalahan integer programming yang dapat diselesaikan dengan menggunakan algoritma branch and price. Dua proses yang akan dilakukan yaitu percabangan pada variabel keputusan yang belum integer dan pengecekan adanya reduced cost negatif pada tiap variabel keputusannya. Pengecekan reduced cost ini dilakukan agar tidak melakukan penelusuran pada semua kemungkinan solusi integer, seperti yang dilakukan pada algoritma branch and price. Hasil optimal dicapai pada solusi integer yang semua variabel keputusannya tidak memiliki reduced cost negatif.Uji coba dan evaluasi dilakukan dengan menggunakan data yang didapatkan dari sebuah perusahaan persewaan crane pada NRL. Dari beberapa hasil uji coba yang dilakukan menunjukkan bahwa aplikasi dapat merumuskan integer programming dan dengan algoritma branch and price permasalahan penjadwalan penugasan crane dapat diselesaikan. Dari hasil uji coba yang dilakukan pada data NRL dibuktikan adanya peningkatan solusi optimal lebih dari 10%.Kata kunci: Graph, Integer Programming, Branch and Price, Column Generation
KLASIFIKASI VOTED PERCEPTRON UNTUK IDENTIFIKASI MELANOMA Bilqis Amaliah; Isye Arieshanti; Chastine Fatichah; Sylvi Novita Dewi; M Rahmat Widyanto
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2011
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Salah satu kanker kulit yang berbahaya adalah Melanoma. Salah satu cara untuk menentukan apakah sebuahcitra adalah Melanoma atau bukan adalah dengan menggunakan klasifikasi. Klasifikasi yang digunakan padapaper ini adalah Voted Perceptron. Ada 2 tahap sebelum melakukan klasifikasi yaitu Preprosessing danekstraksi fitur. Preprosessing digunakan untuk memisahkan antara citra melanoma dengan latar belakang.Ekstrasi fitur adalah proses untuk mendapatkan fitur-fitur yang akan digunakan sebagai input untuk klasifikasi.Ekstrasi fitur yang digunakan adalah ABC feature (Asymmetric, Border dan Color). Hasil akurasi dari paper iniadalah 77,5% dimana ini lebih baik 3,1 % jika dibandingkan dengan SVM dan lebih baik 2,3% jikadibandingkan dengan SVMBoosting.
Reduksi Data Latih pada K-Support Vector Nearest Neighbor Menggunakan Entropy Eko Prasetyo; R. Dimas Adityo; Nanik Suciati; Chastine Fatichah
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2018
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Pemilihan sebagian data latih atau reduksi data latih yang mempunyai pengaruh pada garis keputusan klasifikasi penting dilakukan. Tujuannya untuk mengurangi beban sistem pada tahap pelatihan. Sebagai metode reduksi data, K-Support Vector Nearest Neighbour (K-SVNN) mendapatkan hasil berdasarkan ketinggian nilai Significant Degree (SD) masing- masing data. Nilai SD dihitung menggunakan variabel LVRV (Left Value dan Right Value). Sayangnya, LVRV hanya dapat digunakan pada kasus klasifikasi biner. Penelitian ini melakukan uji coba penggunaan Entropy untuk menghitung SD. Secara konseptual, Entropy memberikan nilai kemurnian distribusi kelas data sehingga dimungkinkan penggunaan Entropy untuk menghitung SD pada kasus multi kelas. Pada makalah ini, disajikan analisis perbandingan perilaku nilai SD antara menggunakan LVRV dan Entropy. Hasil reduksi data menggunakan threshold (T) > 0, didapatkan akurasi yang sama pada kedua metode, sedangkan klasifikasi dengan reduksi data latih memberikan nilai akurasi lebih tinggi daripada tanpa reduksi. Hal ini membuktikan bahwa entropy dapat digunakan untuk menggantikan LVRV untuk menghitung SD.
OPTIMASI PENYUSUNAN PEGAS DENGAN METODE SISTEM PERBEDAAN BATASAN DAN ALGORITMA JALUR TERPENDEK Johan Varian Alfa; Rully Soelaiman; Chastine Fatichah
Jurnal Ilmiah Mikrotek Vol 1, No 2 (2014): FEBRUARI
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

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

Abstract

Pada permasalahan nyata, khususnya dunia fisika, penyusunan pegas dengan batasan-batasan tertentuyang optimal merupakan salah satu permasalahan optimasi yang muncul, dimana batasan yang diberikanadalah besaran-besaran yang membentuk gaya pegas. Pada penelitian ini, diusulkan sebuah desainalgoritma optimasi penyusunan pegas, yang dimulai dengan memodelkan permasalahan ke dalam graf,kemudian menggunakan metode sistem perbedaan batasan dan juga algoritma jalur terpendek untukmenghasilkan susunan pegas yang optimal. Sistem perbedaan batasan digunakan untuk memodelkanpermasalahan ke dalam bentuk pertidaksamaan. Kemudian dicari penyelesaiannya dengan menggunakankonsep graf yang disebut graf batasan. Penyelesaian akhir yang digunakan agar mendapatkan solusi yangoptimal adalah algoritma jalur terpendek. Algortima jalur terpendek yang digunakan adalah algoritmaPerbaikan Dijkstra. Hasilnya mampu menghasilkan susunan pegas yang optimal dan benar. Dan setelahdiuji coba, algoritma Perbaikan Dijkstra yang digunakan mampu lebih efisien dari segi performa waktueksekusi dibandingkan algoritma Bellman-Ford. Penghematan waktu yang didapat dengan menggunakanalgoritma Perbaikan Dijkstra rata-rata mencapai 83,55%.
Co-Authors Achmad Arwan Adhi Nurilham Aditya Bagusmulya Afrizal Laksita Akbar Agung Prasetya Agus Subhan Akbar, Agus Subhan Agus Zainal Arifin Agus Zainal Arifin Ahmad Hayam Brilian, Ahmad Hayam Ahmad Saikhu Ahmad Syauqi Ahmad Syauqi Aini, Nuru Ainul Mu'alif Akwila Feliciano Akwila Feliciano Al-Haddad, Abdullah Amalia Nurani Basyarah Amelia Devi Putri Ariyanto Amirullah Andi Bramantya Andika Pratama Andrea Bemantoro J Anisa Nur Azizah Anna Kholilah Anny Yuniarti Ardian Yusuf Wicaksono Ariana Yunita Arianto Wibowo Arif Sanjani, Lukman Arijal Ibnu Jati Ario Bagus Nugroho Arya Yudhi Wijaya Asmawati, Diah Avin Maulana Ayu Ismi Hanifah Benny Afandi Bilqis Amaliah Budi Pangestu Cahyaningtyas, Zakiya Azizah Daniel Oranova Siahaan Daniel Sugianto Daniel Swanjaya Darlis Heru Murti Darlis Herumurti Davin Masasih Deni Sutaji Desmin Tuwohingide Dhimas Pamungkas Wicaksono Diana Purwitasari Diana Purwitasari Diema Hernyka Satyareni Dimas Ari Setyawan Dimas Renggana, Christiant Dini Adni Navastara, Dini Adni Djoko Purwanto Dwi Kristianto Dwi Taufik Hidayat edy susanto Eha Renwi Astuti Eka Prakarsa Mandyartha Eka Prakarsa Mandyartha Eko Prasetyo Esa Prakasa Evan Tanuwijaya Evelyn Sierra Evy Kamilah Ratnasari Fachrul Pralienka Bani Muhamad Fachrul Pralienka Bani Muhamad Faizin, Muhammad 'Arif Fajar, Aziz Fajrin, Ahmad Miftah Fandy Kuncoro Adianto Fandy Kuncoro Adianto Faried Effendy Fatonah, Nenden Siti FATRA NONGGALA PUTRA Febri Liantoni Febri Liantoni, Febri Fiqey Indriati Eka Sari Furqan Aliyuddien Ginardi, R.V. Hari Ginardi, Raden Venantius Hari Gou Koutaki Hadziq Fabroyir Handayani Tjandrasa Haniefardy, Addien Haq, Dina Zatusiva Hardika Khusnuliawati Hardika Khusnuliawati Hari Ginardi Hendra Mesra hidayat, dwi taufik Hilya Tsaniya Hilya Tsaniya Hisyam Syarif, Hisyam I Ketut Eddy Purnama Ilmi, Akhmad Bakhrul Imam Artha Kusuma Imamah Imamah Irzal Ahmad Sabilla Isye Arieshanti Ivan Agung Pandapotan Jayanti Yusmah Sari Johan Varian Alfa Keiichi Uchimura Kevin Christian Hadinata Kevin Christian Hadinata Kinana Syah Sulanjari Kinana Syah Sulanjari Kusuma, Irnayanti Dwi Kusuma, Selvia Ferdiana Lukman Hakim M Rahmat Widyanto M. Rahmat Widyanto Machfud, M. Mughniy Mambaul Izzi Martini Dwi Endah Susanti Maulani, Irham Maulidiya, Erika Mauridhi Hery Purnomo Moch Zawaruddin Abdullah Mohamad Anwar Syaefudin Muhamad, Fachrul Pralienka Bani Muhammad Bahrul Subkhi Muhammad Fikri Sunandar Muhammad Jerino Gorter Muhammad Meftah Mafazy Muhammad Muharrom Al Haromainy Muhtadin Mustika Mentari Mutmainnah Muchtar Nafiiyah, Nur Nanik Suciati Nanik Suciati Narandha Arya Ranggianto Nazarrudin, Ahmad Ricky Nur Hayatin Nur Nafi’iyah Nur Nafi’iyah Nurilham, Adhi Nurina Indah Kemalasari Nursanti Novi Arisa Nursuci Putri Husain Nurwijayanti nuzula, Muhammad Iqbal firdaus Pradany, Latifa Nurrachma Priambodo, Anas Rachmadi Putra, Ramadhan Hardani R Dimas Adityo R. Dimas Adityo R. V. Hari Ginardi R.V Hari Ginardi R.V. Hari Ginardi Rachmad Abdullah Rahayu, Putri Nur Ramadhan Rosihadi Perdana Ramadhani, Muhammad Rafi' Rangga Kusuma Dinata Rangga Kusuma Dinata Ratih Kartika Dewi Rendra Dwi Lingga P. Riduwan, Muhammad Riyanarto Sarno Rizal A Saputra Rizal A Saputra, Rizal A Rizal Setya Perdana Rizka Wakhidatus Sholikah Rizka Wakhidatus Sholikah, Rizka Wakhidatus Rizqa Raaiqa Bintana Rozi, Fahrur RR. Ella Evrita Hestiandari Rully Soelaiman Safhira Maharani Safhira Maharani Sahmanbanta Sinulingga Salim Bin Usman Salim Bin Usman Sambodho, Kriyo Santoso, Bagus Jati Sarimuddin, Sarimuddin Septiyan Andika Isanta Sherly Rosa Anggraeni Sherly Rosa Anggraeni Shofiya Syidada Siti Mutrofin Siti Mutrofin Siti Rochimah Stefani Tasya Hallatu Subali, Made Agus Putra Subhan Nooriansyah Subkhi, M. Bahrul Sudianjaya, Nella Rosa Suhariyanto Suhariyanto Surya Sumpeno Syah Dia Putri Mustika Sari Sylvi Novita Dewi Tanzilal Mustaqim Tesa Eranti Putri Thoha Haq Tsaniya, Hilya Tuwohingide, Desmin Umi Laily Yuhana, Umi Laily Umy Rizqi Vit Zuraida Wahyu Saputra, Vriza Welly Setiawan Limantoro Wibowo, Prasetyo Wijoyo, Satrio Hadi Wilda Imama Sabilla Yoga Yustiawan Yosi Kristian Yudhi Purwananto Yuhana, Umi Laili Yuita Arum Sari Yulia Niza Yulia Niza Yunan Helmi Mahendra Yuslena Sari, Yuslena Yuwanda Purnamasari Pasrun Zaenal Arifin, Agus Zakiya Azizah Cahyaningtyas Zakiya Azizah Cahyaningtyas Zeng, Xinyou