Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.338
P-Index
This Author published in this journals
All Journal HAYATI Journal of Biosciences Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia Jurnal Teknologi Perikanan dan Kelautan Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis Indonesian Journal of Geography Journal of Marine and Aquatic Sciences ILMU KELAUTAN: Indonesian Journal of Marine Sciences Majalah Geografi Indonesia Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan (Journal of Natural Resources and Environmental Management) Jurnal Kelautan Tropis Journal of Geoscience, Engineering, Environment, and Technology Journal of Applied Geospatial Information Journal of Science and Applicative Technology MAJALAH ILMIAH GLOBE Jurnal Penelitian Perikanan Indonesia Jurnal Kelautan Nasional Jurnal Segara International Journal of Remote Sensing and Earth Sciences (IJReSES) Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan The International Journal of Remote Sensing and Earth Sciences (IJReSES)
Jonson Lumban Gaol
Departemen Ilmu Dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan Dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor, Jalan Agatis, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680, Indonesia
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Education Engineering Environmental Science Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Physics Social Sciences Other

Published : 44 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 44 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Estimasi Area Tergenang Akibat Kenaikan Muka Air Laut Menggunakan Data Unmanned Aerial Vehicles (UAV) pada Kawasan Pesisir Teluk Ambon Dalam, Provinsi Maluku, Indonesia (Studi Kasus: Kawasan Pesisir Desa Waiheru) Noya, Theo Imanuel; Gaol, Jonson Lumban; Agus, Syamsul Bahri
Jurnal Kelautan Tropis Vol 27, No 2 (2024): JURNAL KELAUTAN TROPIS
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jkt.v27i2.23005

Abstract

The estimation model of potential tidal flooding areas in this study was built using altimetry satellite data for the period January 1993–July 2023, tidal data of Teluk Ambon Dalam (TAD) for the period 2012–2018, and Digital Terrain Model (DTM) data or land surface height recorded by the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) DJI Mavic 2 Pro series. Satellite altimetry and tidal data were used to calculate the estimated values of the tidal flood inundation height in 2023 and 2050 under the highest tide conditions. UAV data recording was carried out at two variations of flight height, namely 80 m and 100 m, to determine the accuracy of the best geometry to be used in modeling. The bathtub-method approach was used to model the potentially inundated area by integrating the estimated inundation heights and DTM values. The results of the analysis of altimetry satellite data for the period 1993–2023 showed that the value of the sea level rise rate of Ambon Bay waters is 4 mm/year. The estimated value of tidal flood inundation extent in 2050 is 1.40 m. The flying height of 100 produces better geometry accuracy with a horizontal accuracy value of 1.51 m and vertical accuracy of 0.61 m at a scale of 1:5.000. Land elevation contours in the study area based on DTM data ranged from 0.12 - 1.82 m. Modeling results estimated that the inundated area in the study area in 2023 was 0.46 m and increased to 0.50 ha in 2050 due to sea level rise. Model estimasi area berpotensi tergenang banjir rob pada penelitian ini dibangun dengan menggunakan data satelit altimetri periode Januari 1993 – Juli 2023, data pasang-surut Teluk Ambon Dalam periode tahun 2012 - 2018 dan data Digital Terrain Model (DTM) atau ketinggian permukaan tanah hasil perekaman Unmanned Aerial Vehicle (UAV) seri DJI Mavic 2 Pro. Data satelit altimetri dan data pasut digunakan untuk menghitung nilai estimasi tinggi genangan banjir rob pada tahun 2023 dan 2050 saat kondisi pasang tertinggi. Perekaman data UAV dilakukan pada 2 variasi ketinggian terbang yakni 80 m dan 100 m untuk menentukan ketelitian geometri terbaik yang akan digunakan pada pemodelan. Pendekatan bathtub-method digunakan untuk memodelkan area berpotensi tergenang, yakni dengan mengintegrasikan nilai estimasi tinggi genangan dan nilai DTM. Hasil analisis data satelit altimetri periode tahun 1993 - 2023 memperoleh nilai laju kenaikan muka air laut perairan Teluk Ambon adalah 4 mm/tahun. Nilai estimasi jangkauan genangan banjir rob pada tahun 2050 adalah 1,40 m. Ketinggian terbang 100 menghasilkan ketelitian geometri yang lebih baik dengan nilai ketelitian horizontal adalah 1,51 m dan vertikal adalah 0,61 m pada skala 1:5.000. Kontur ketinggian tanah pada kawasan penelitian berdasarkan data DTM berkisar antara 0,12 – 1,82 m. Hasil pemodelan estimasi area tergenang pada kawasan penelitian tahun 2023 adalah seluas 0,46 m dan bertambah menjadi 0,50 ha pada tahun 2050 akibat kenaikan muka laut.
Regional Validation Coastal Sea Level Anomaly Estimation from Altimetry Satellite and Tide Gauges Data using Fuzzy Inference System: A Case Study Around Natuna Seas Permana, Rizki Dimas; Gaol, Jonson Lumban; Irawati, Febri Dwi; Rohman, Tefur Nur; Badri, Rizty Maulida
Journal of Science and Applicative Technology Vol. 8 No. 2 (2024): Journal of Science and Applicative Technology December Chapter
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM), Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Lampung, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35472/jsat.v8i2.1851

Abstract

The validation of waveform retracking analyses with Fuzzy Inferences system, which was previously developed to optimize the estimation of sea surface height (SSHs), particularly in coastal locations, is presented in this study. The fuzzy inference system has been tested and validated in the Natuna Sea, Indonesia, where altimetry waveforms varied based on water conditions. Validation was performed by comparing the waveform retracking result of Jason-3 data with in-situ tide gauge data and geoid. The validation of waveform retracking data for sea level anomaly (SLA) estimate against tidal data demonstrates that the waveform retracking with a fuzzy inference system is more accurate than previous approaches. Waveform retracking with fuzzy inference system is able to produce an average temporal correlation of 0.75-0.89 and RMSE between 0.15-0.17 m. The waveform retracking combined with a fuzzy inference system can improve SLA estimation accuracy in nearshore up to 4 km from the coastline. The results indicate that retracking with fuzzy inference system has the potential to be used in other complicated oceans.
Pemetaan Luasan Mangrove Menggunakan Algoritma Mangrove Vegetation Index (MVI) di Desa Kaliwlingi, Kabupaten Brebes, Jawa Tengah Farahdillah, Reyhanniza Ekka; Pasaribu, Riza Aitiando; Gaol, Jonson Lumban
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 12 No 1: Februari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.20251218219

Abstract

Berdasarkan penelitian sebelumnya, Pesisir Desa Kaliwlingi, Kabupaten Brebes mengalami abrasi sepanjang 7 km dengan luas 186 hektar atau 30% dari luas abrasi di Kabupaten Brebes. Hal tersebut diakibatkan oleh adanya konversi lahan mangrove menjadi tambak yang dapat merusak lahan pantai. Peningkatan abrasi setiap tahun mendorong masyarakat peduli lingkungan melakukan kegiatan konservasi lahan mangrove untuk mengurangi abrasi dan akresi, disepanjang pantai. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui nilai threshold yang memisahkan mangrove dengan non-mangrove dan luasan mangrove. Penelitian ini menggunakan data citra Sentinel-2A dan data lapang hasi survei. Data satelit diolah dan dianalisis menggunakan algoritma Mangrove Vegetation Index (MVI). Simple random sampling digunakan untuk menentukan pengambilan titik lapang yang digunakan sebagai acuan klasifikasi kelas mangrove dan non-mangrove dari citra satelit. Uji akurasi algoritma MVI menggunakan matriks konfusi, dan koefisien kappa. Hasil penelitian menunjukan jenis mangrove di sekitar 4 stasiun penelitian adalah Avicennia marina, Avicennia alba, dan Rhizophora mucronata. Hasil pemetaan menggunakan algoritma MVI menunjukkan nilai threshold MVI mangrove berkisar antara 2,3 hingga 19,54, sementara nilai non-mangrove adalah <2,3 dan >19,54. Luasan mangrove tahun 2022 sebesar 299,3 ha. Uji akurasi algoritma MVI menunjukkan hasil yang baik dengan akurasi keseluruhan sebesar 86,81% dan koefisien kappa sebesar 0,73.   Abstract Based on previous research, Kaliwlingi Village Coastal, Brebes Regency experienced abrasion along 7 km with an area of 186 hectares or 30% of the abrasion area in Brebes Regency. It happened due to the conversion of mangrove land into ponds that can damage coastal land. The increase in abrasion every year encourages people to care about the environment to carry out mangrove land conservation activities to reduce abrasion and accretion, along the coastal. This study aims to determine threshold value that separates class between mangroves and non-mangrove area, then estimate the changing area of mangrove. This study used Sentinel-2A imagery datas and survey field data. Satellite data processed and analyzed, was using the Mangrove Vegetation Index (MVI) algorithm. Simple random sampling used to determine the selection of field points used as a reference for classifying mangrove and non-mangrove classes from satellite images. Test the accuracy of the MVI algorithm used a fusion matrix, and a kappa coefficient. The results showed that the types of mangroves around 4 research stations were Avicennia marina, Avicennia alba, and Rhizophora mucronata. The mapping results used the MVI algorithm showed that the threshold value of mangrove MVI ranged from 2,30 to 19,54, while non-mangrove values were <2,30 and >19,54. The area of mangroves in 2022 has 299,3 ha. The MVI algorithm accuracy test showed good results with an overall accuracy was 86,81% and a kappa coefficient was 0,73.
Juvenile Fish Composition and Their Growth Aspects on the East Coast of Banyuwangi, East Java, Indonesia Nazal, Muhammad Faris; Simanjuntak, Charles P.H.; Lumban-Gaol, Jonson; Kurniawan, Fery; Cheung, William W.L.; Reygondeau, Gabriel; Teh, Lydia; Suhita, Ni Putu Asri Ratna
HAYATI Journal of Biosciences Vol. 32 No. 5 (2025): September 2025
Publisher : Bogor Agricultural University, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.4308/hjb.32.5.1185-1198

Abstract

The east coast of Banyuwangi, Bali Strait, has the potential to function as a nursery area for juvenile fish. Therefore, it is essential to research the ecology of juvenile fish resources. This study aimed to uncover the composition of juvenile fishes and their growth aspects through length-weight relationships and condition factors. We collected 9748 fish specimens from floating lift nets during April, September, December 2023, and February 2024. Identification and morphometric analysis were conducted to calculate fish juvenile assemblage composition, growth patterns from length-weight relationships, and condition factors. The study found 48 species from 26 families and 17 orders. The small pelagic fish group was the most common, including species from the Carangidae, Dorosomatidae, Spratelloididae, Engraulidae, Atherinidae, and Scombridae families in terms of the number of individuals and overall biomass. The fish growth on the east coast of Banyuwangi is optimal, with most fish species exhibiting positive allometric and isometric growth patterns. The overall condition factor of the juvenile fish is above 1.00, indicating that the health of fish resources is good. This suggests that the east coast of Banyuwangi, Bali Strait, can support the growth of fish juveniles and maintain the sustainability of fish resources.
MARINE COPERNICUS OCEANOGRAPHIC DATA ANALYSIS: A COMPARATIVE STUDY WITH BUOY RAMA MEASUREMENTS Nurzeha, Ridwan; Lumban-Gaol, Jonson; Bahri Agus, Syamsul
Jurnal Segara Vol 20, No 1 (2025): June
Publisher : Politeknik Kelautan dan Perikanan Dumai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15578/segara.v20i1.16083

Abstract

Oceanographic data such as Sea Surface Temperature (SST), Sea Surface Salinity (SSS), and Sea Surface Height (SSH) have a significant role in understanding ocean related studies, such as fisheries and ocean biology. This study analyzed the accuracy of Marine Copernicus datasets by comparing with data from buoy RAMA in the Indian Ocean. The results show a strong correlation for SST (r=0.988, R2=0.976, bias -0.020, RMSE 0.110) and SSS (r=0.960, R2=0.921, bias -0.001, RMSE 0.119). For SSH, after correction also has strong correlation with lower bias (r=0.934, R2=0.872, bias -0.000, RSME 0.032). The seasonal trend analysis shows SST peaks in April-May and declines to its lowest in September, while salinity increases from April to July-August before decreasing. SSH has a rising trend from January to June and declines afterward. These findings suggest that Marine Copernicus data provide reliable SST, SSS, and SSH estimates.
STUDI PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN MANGROVE BERBASIS OBJEK (OBIA) MENGGUNAKAN CITRA SATELIT DI PULAU DOMPAK PROVINSI KEPULAUAN RIAU Saputra, Robin; Gaol, Jonson Lumban; Agus, Syamsul Bahri
Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis Vol. 13 No. 1 (2021): Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis
Publisher : Department of Marine Science and Technology, Faculty of Fisheries and Marine Science, IPB University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jitkt.v13i1.27886

Abstract

Berbagai ancaman pada hutan mangrove baik secara alamiah seperti perubahan iklim dan kegiatan manusia seperti penimbunan, alih fungsi lahan dan penebangan semakin meningkatkan kerentanan ekosistem itu sendiri. Pengindraan jauh merupakan metode yang sangat efektif untuk digunakan dalam kegiatan pemantauan mangrove karena dapat dilakukan secara berkala dan mampu menjangkau area yang luas. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan tutupan mangrove di Pulau Dompak Provinsi Kepulauan Riau. Metode yang digunakan berupa klasifikasi citra satelit berbasis objek (OBIA) dengan algoritma support vector machine (SVM). Data citra satelit yang digunakan adalah SPOT 4 Tahun 2007 dan Sentinel 2B Tahun 2018 dengan resolusi spasial 10 x 10 m. Survei lapang dilakukan pada bulan September-Oktober 2018 dengan metode sampling secara acak. Hasil klasifikasi OBIA dengan algoritma SVM menghasilkan tingkat akurasi sebesar 89%, nilai kappa 0,86 dengan skala segmentasi optimum yang diperoleh adalah skala 3. Berdasarkan analisis perubahan tutupan lahan terjadi adanya penurunan luasan hutan mangrove sebesar 34,19% atau sekitar 46,61 ha sejak Tahun 2007 hingga 2018.
DETEKSI TURBIDITY FRONT MENGGUNAKAN CITRA SATELIT SENTINEL-2 HUBUNGANNYA DENGAN OSEANOGRAFI DI ESTUARI BENGAWAN SOLO Susilo, Setyo Budi; Gaol, Jonson Lumban; Al Hakim, Muhammad Abdul Ghofur
Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis Vol. 14 No. 3 (2022): Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis
Publisher : Department of Marine Science and Technology, Faculty of Fisheries and Marine Science, IPB University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jitkt.v14i3.40172

Abstract

Estuari merupakan daerah percampuran antara massa air tawar dan air laut yang menyebabkan zat-zat di dasar perairan naik ke permukaan sehingga konsentrasi unsur hara menjadi tinggi. Penelitian mengenai pertemuan massa air estuari masih perlu dilakukan terutama terkait turbidity front estuary karena untuk mengetahui kemampuan citra Setinel-2 dalam mendeteksi turbidity front. Selama ini penelitian ini terbatas dari data in situ, oleh karena itu teknologi penginderaan jauh coba diterapkan untuk mendeteksi turbidity front estuary. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan algoritma TSS lokal dan mendeteksi turbidity front berdasarkan citra satelit Sentinel-2. Metode penelitian ini menggunakan citra Sentinel-2 untuk mengetahui batas turbidity front berdasarkan TSS yang dibandingan dengan data in situ salinitas dan TSS sebagai validasi data. Hasil penelitian ini diketahui algoritma empiris yang diperoleh dari band ratio (merah/(biru+hijau+merah)) pada Sentinel-2 memiliki hasil yang terbaik dengan koefisien determinasi (R2) = 0,7409. Hasil citra satelit menunjukkan bahwa turbidity front estuary terjadi pada jarak 1,4 – 3 km, sedangkan pada data in situ terjadi pada jarak 2 – 4 km di muara Bengawan Solo. Terdapat perbedaan nilai TSS sebesar 1,9182 mg/L antara data in situ dengan citra satelit di daerah turbidity front estuary. Kondisi musim, curah hujan dan pasang surut memengaruhi konsentrasi dan jarak turbidity front dari muara sungai.
APLIKASI MODEL EVALUASI MULTIKRITERIA MENGGUNAKAN FUZZY AHP UNTUK PENENTUAN LOKASI BUDIDAYA IKAN KERAPU DI KEPULAUAN SERIBU Siregar, Vincentius Paulus; Gaol, Jonson Lumban; Wildan Tino
Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis Vol. 14 No. 3 (2022): Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis
Publisher : Department of Marine Science and Technology, Faculty of Fisheries and Marine Science, IPB University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jitkt.v14i3.40963

Abstract

Perkembangan budidaya ikan kerapu di Kepulauan Seribu berkembang pesat namun terdapat sejumlah kendala seperti terbatasnya lokasi yang sesuai, dampak negatif terhadap lingkungan, dan konflik penggunaan lahan. Kurangnya informasi terkait karakteristik perairan yang sesuai untuk budidaya akan menyebabkan pemanfaatan lokasi yang kurang tepat. Mencegah masalah tersebut penelitian ini bertujuan mengidentifikasi dan menentukan lokasi yang sesuai untuk budidaya ikan Kerapu di Kepulauan Seribu dengan menggunakan metode model evaluasi multikriteria Fuzzy AHP berbasis sistem informasi geografis. Hasil pembobotan parameter menunjukkan jarak ketempat penduduk (40,54%), jarak ke pasar (17%), jarak ke jalan (10,65%), arus perairan (27,06%), dan kedalaman perairan (4,75%) dengan konsistensi rasio sebesar 0,0228. Perairan Pulau Tidung, Pulau Panggang, Pulau Pramuka, Pulau Karya, Pulau Kelapa, Pulau Kelapadua, Pulau Kaliage, dan Pulau Pari merupakan perairan yang ideal bagi kegiatan budidaya ikan kerapu karena memiliki kondisi perairan dan faktor sosial infrastruktur yang sesuai. Pemanfaatan model evaluasi multikriteria dengan Fuzzy AHP berbasis sistem informasi geografis memberikan hasil analisis yang relevan dalam pemberian skor pembobotan dan dalam penentuan kriteria yang paling dominan berdasarkan tingkat kepentingan setiap parameter terhadap parameter lainnya dalam memengaruhi kelas kesesuaian budidaya.
MODEL MAXIMUM ENTROPY UNTUK PREDIKSI DAERAH PENANGKAPAN IKAN PELAGIS KECIL DI LAUT JAWA Gaol, Jonson Lumban; Amri, Khairul; Ar-ridhaty Akita, Erliantina
Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis Vol. 14 No. 3 (2022): Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis
Publisher : Department of Marine Science and Technology, Faculty of Fisheries and Marine Science, IPB University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jitkt.v14i3.45164

Abstract

Optimalisasi penangkapan ikan pelagis kecil di Laut Jawa masih dapat ditingkatkan dengan pengembangan sistem informasi daerah penangkapan ikan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi daerah penangkapan ikan pelagis kecil dengan menggunakan model Maximum Entropy (MaxEnt). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data lingkungan berupa suhu permukaan laut (SPL) dan salinitas permukaan laut tahun 2018 di Laut Jawa yang diunduh dari Google Earth Engine melalui RStudio dan data posisi kapal penangkap ikan yang diunduh dari VIIRS Boat Detection (VBD). Model MaxEnt menunjukkan kinerja yang baik dengan nilai AUC 0,849. Kurva respons menunjukkan probabilitas tertinggi distribusi ikan berada pada SPL pada kisaran 27,0 – 31,0 oC, dan salinitas 32 – 34 psu. Peta prediksi daerah penangkapan ikan yang dihasilkan dengan pemodelan MaxEnt berupa peta kesesuaian habitat menunjukkan bahwa parameter salinitas berpengaruh sebesar 94,5% dan SPL sebesar 5,5%. Peta kesesuaian habitat ikan menunjukkan bahwa mayoritas koordinat kapal penangkapan berada pada nilai Habitat Suitability Index (HSI) 0,5 – 0,8. Daerah potensial penangkapan ikan pelagis kecil terkonsentrasi di wilayah tengah dan utara Laut Jawa mendekati perairan selatan Pulau Kalimantan.
FISHING-VESSEL DETECTION USING SYNTHETIC APERTURE RADAR (SAR) SENTINEL-1 (CASE STUDY: JAVA SEA) Sarah Putri Fitriani; Jonson Lumban Gaol; Dony Kushardono
International Journal of Remote Sensing and Earth Sciences Vol. 16 No. 2 (2019)
Publisher : BRIN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30536/j.ijreses.2019.v16.a3235

Abstract

The synthetic aperture radar (SAR) instrument of Sentinel-1 is a remote sensing technology being developed to enable the detection of vessel distribution. The purpose of this research is to study fishing-vessel detection using SAR Sentinel-1 data. In this study, the constant false alarm rate method (CFAR) for Sentinel-1 data is used for the detection of fishing vessels in Indramayu sea waters. The data used to detect ships includes SAR Sentinel-1A images and vessel monitoring system (VMS) data acquired on 8 March and 20 March 2018. SAR Sentinel-1 imagery data is obtained through pre-processing and object identification using Sentinel Application Platform (SNAP) software. Overlay analysis is then used to enable discrimination of immovable and movable objects and validation of ships detected from SAR Sentinel-1 imagery is performed using VMS data. From overlay analysis, 46 ships were detected on 8 March 2018 and 39 ships on 20 March 2018. Of all the ship points detected using SAR Sentinel-1, 7.06% could be detected by VMS data while 92.94% could not. The number of ships detected by SAR Sentinel-1 is greater than those detected by VMS because not all ships use VMS devices.Â
Co-Authors . Hendrawan Achmad Fachruddin-Syah Achmad Fachrudin Syah Agnestesya Manuputty Agustin Rustam Al Hakim, Muhammad Abdul Ghofur Amelius Andi Mansawan Anggi Tiarasani Ar-ridhaty Akita, Erliantina Armanda Bambang Sadhotomo Bisman Nababan Charles Parningotan Haratua Simanjuntak Cheung, William W.L. Dendy Mahabror Dessy Berlianty Diki Zulkarnaen Djisman Manurung Domu Simbolon Dony Kushardono Dony Kushardono Dortje Theodora Silubun Ega Putra Fadli Syamsudin Fahriansyah Fahriansyah Farahdillah, Reyhanniza Ekka Fery Kurniawan Fitriani, Sarah Putri Harold J.D. Waas Harold J.D.Waas Hawis H Madduppa Herlambang Aulia Rachman I Wayan Nurjaya Indra Jaya Indra Jaya Indra Jaya Iqoh Faiqoh Irawati, Febri Dwi James Parlindungan Panjaitan Jordan Tito Lubis Khairul Amri Marisa Mei Ling Marlis Yulianto Maya Eria Br Sinurat Michelia Mashita Muhammad Sudibjo Mujizat Kawaru Muklis Muklis Mukti Zainuddin Nabilla Dhani Amanda Nadela Rista Apriliya Nazal, Muhammad Faris NEVIATY PUTRI ZAMANI Noor, Hariansyah Noya, Theo Imanuel Nurmawati Nurmawati Nurzeha, Ridwan Nyoman M N Natih Rayhan Nuris Reygondeau, Gabriel Risti Endriani Arhatin Riza Aitiando Pasaribu Rizki Dimas Permana Rizty Maulida Badri Rohman, Tefur Nur Sarah Putri Fitriani Septiyan Firmansyah Setyo Budi Susilo Suhita, Ni Putu Asri Ratna Syamsul Bahri Agus, Syamsul Bahri Teguh Prayogo Teh, Lydia van Beek, Ruben Vincentius P Siregar Widya Octavia Wildan Tino Yuli Naulita Yustie Amanda Zainal Arifin Zainal Arifin