Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
13.096
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Public Health Science (IJPHS) Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia Jurnal Ekonomi Pembangunan JURNAL MATEMATIKA STATISTIKA DAN KOMPUTASI Jurnal Sains dan Teknologi Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi CAUCHY: Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi JAM : Jurnal Aplikasi Manajemen Jurnal TIMES Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) JUITA : Jurnal Informatika Kubik Journal of Accounting and Investment JURNAL KOLABORASI JIMKesmas (Jurnal Ilmiah Mahasiswa Kesehatan Masyarakat) Al-Jabar : Jurnal Pendidikan Matematika Desimal: Jurnal Matematika Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING Journal of Socioeconomics and Development Jurnal Informatika Universitas Pamulang J Statistika: Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer Teorema: Teori dan Riset Matematika Sainmatika: Jurnal Ilmiah Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Jambura Journal of Mathematics ComTech: Computer, Mathematics and Engineering Applications Ecces: Economics, Social, and Development Studies Inferensi Journal of Data Science and Its Applications International Journal of Science, Engineering and Information Technology Jurnal Lebesgue : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika dan Statistika Jurnal Statistika dan Aplikasinya KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika Euler : Jurnal Ilmiah Matematika, Sains dan Teknologi MATH LOCUS: Jurnal Riset dan Inovasi Pendidikan Matematika PROFETIK: Jurnal Mahasiswa Pendidikan Agama Islam SRIWIJAYA JOURNAL OF ENVIRONMENT MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika VARIANSI: Journal of Statistics and Its Application on Teaching and Research Aceh International Journal of Science and Technology Jurnal Sains dan Informatika : Research of Science and Informatic STATISTIKA Scientific Journal of Informatics Jurnal Pendidikan Progresif Indonesian Journal of Statistics and Its Applications Jurnal Info Kesehatan
Fitrianto, Anwar
Departemen Statistika, Fakultas MIPA, IPB University, Bogor 16680
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 104 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 104 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Pemodelan Regresi Logisitik Biner pada Faktor-Faktor yang Memengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Pulau Jawa Ilham Azagi; Erfiani; Indahwati; Anwar Fitrianto; Reni Amelia
Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol 6 No 1 (2022): Jurnal Statistika dan Aplikasinya
Publisher : Program Studi Statistika FMIPA UNJ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/JSA.06101

Abstract

Indeks Pembangunan Manusia dibangun dari tiga dimensi dasar, dimensi ini merupakan pendekatan yang dipilih dalam penggambaran kualitas hidup manusia dan tidak mengalami perubahan hingga saat ini. Ketiga dimensi ini mencakup umur panjang dan hidup sehat, pengetahuan, dan standar hidup layak Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model regresi logistik biner dan faktor-faktor yang mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Pulau Jawa menggunakan regresi logistik biner. Regresi logistik biner adalah analisis statistika yang digunakan untuk mengetahui pengaruh suatu satu atau lebih variabel independen terhadap satu variabel dependen, dimana variabel dependen bersifat biner atau dichotomous. Hasil penelitian ini menunjukkan model regresi logistik biner yang terbentuk adalah Y = -111.32025 + 0.58148X1 + 3.07145X2 + 2.40689X3 + 0.79014X4 – 0.87295X5 + 0.02139X6 + 0.11445X7. Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kategori pada nilai IPM terhadap variabel bebas dengan taraf nyata α = 5% adalah Persentase umur harapan hidup (X1), Persentase harapan lama sekolah (X2), dan Persentase rata-rata lama sekolah (X3). Evaluasi model diperoleh nilai balanced accuracy sebesar 96.43%, yang berarti model baik digunakan.
Analisis Ridge Robust Penduga Generalized M (GM) Pada Pemodelan Kalibrasi Untuk Kadar Gula Darah Agung Tri Utomo; Erfiani Erfiani; Anwar Fitrianto
VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 2 (2022)
Publisher : Program Studi Statistika Fakultas MIPA UNM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (384.666 KB) | DOI: 10.35580/variansiunm14

Abstract

Calibration modeling is one of the methods used to analyze the relationship between different methods. The relationship is like the relationship between invasive and non-invasive blood sugar measurement. Problems that often arise in calibration modeling are multicollinearity and outliers. Multicollinearity problems can cause the regression confidence interval to widen, so that there is no statistically significant regression coefficient. Outliers cause statistical tests to deviate. The handling of these problems can be solved by robust ridge analysis. Ridge robust is a combined analysis of ridge regression and robust regression. Ridge regression is able to overcome the problem of multicollinearity and robust regression can overcome the problem of outliers. The estimator used is Generalized M (GM). This method will be applied to a calibration model that uses invasive and non-invasive blood sugar level data. The model used with Generalized M (GM) estimator robust regression using modulation clusters 50 to 90 in 2017 is better than the modulation group 50. up to 90 in 2019. The statistical values obtained are SSE of 0.910, RMSEadj of 0.114, and RMSEP of 0.030. Calibration models that have outliers and multicollinearity problems can be overcome by robust ridge regression. The feasibility value of the model obtained in the GM estimator robust regression is smaller than the MM estimator ridge robust regression in the calibration modeling for non-invasive blood sugar level data. That is, the best model that can be used is the robust ridge regression GM estimator.
Regional Tourism Development in Nusa Tenggara Barat: Maximizing Local Economic Development Deri Siswara; Dessy Rotua Natalina Siahaan; Anwar Fitrianto; Bagus Sartono; Sachnaz Desta Oktarina
EcceS (Economics, Social, and Development Studies) Vol 9 No 2 (2022): December
Publisher : Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam UIN Alauddin Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/ecc.v9i2.32194

Abstract

The diversity of each region causes different potentials in each region. The potential of the village can map how rich the area is, the advantages of the area, and the population and welfare. Tourism is one of them; this sector is potential for the area because it can lift its economy if it is adequately managed. Good management is born from the policies/regulations of the local government. Nusa Tenggara Barat is a province with many tourist attractions. However, from an economic and socio-cultural perspective, Nusa Tenggara Barat has yet to be able to compete with other major provinces in Indonesia, such as the Special Region of Yogyakarta (DIY). The 2018 Village Potential Data by BPS can assist the government in compiling efforts for the village's progress. In the process of data processing, especially big data, in-depth exploration is needed to produce meaningful insight. Clustering is one of the exploration techniques that can map areas in Nusa Tenggara Barat based on the tourism potential in each village. K-Prototypes are used in cases with mixed variables (numeric and categorical). Determination of the best number of clusters is using the silhouette index. It produced 5 clusters with their respective diversity. There are five clusters in Nusa Tenggara Barat by the villages based on tourism aspects and factors that support tourism. Cluster 3 is an ideal cluster, meaning tourism development in that cluster is complete. Cluster 5 has considerable potential in tourism because the supporting factors are analytically good. There are villages dispersed across Sumbawa Barat, Sumbawa, Lombok Tengah, Lombok Barat, Dompu, and Bima that are part of cluster 1. In Sumbawa Barat and Lombok Tengah, cluster 1 predominates numbers. The settlements in cluster 2 are then more prevalent in Sumbawa and Bima. Furthermore, Sumbawa, Dompu, and Bima have the highest concentrations of cluster 4. Unlike clusters 3 and 5, special attention should be paid to clusters 1, 2, and 4 in tourism development. Implications of this research are the government could take toward each cluster to increase the GDP-oriented service product, namely tourism; whether it is an improvement or reconstruction, clustering analysis works its role in learning the data to make the policy more focused.
PENGELOMPOKKAN KEBERADAAN FASILITAS DAN TENAGA KESEHATAN DI PROVINSI PAPUA Pradnya Sri Rahayu; Nabila Ghoni Trisno Hidayatulloh; Anwar Fitrianto; Sachnaz Desta Oktarina
(Jurnal Ilmiah Mahasiswa Kesehatan Masyarakat) Vol 7, No 4 (2022): JIMKesmas (Jurnal Ilmiah Kesehatan Masyarakat)
Publisher : Universitas Halu Oleo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37887/jimkesmas.v7i4.28454

Abstract

AbstrakKesehatan adalah keadaan sehat, baik secara fisik, mental, spiritual maupun sosial yang memungkinkan setiap orang untuk hidup produktif secara sosial dan ekonomis. Indeks Membangun Desa 2018 Provinsi Papua merupakan peringkat terendah dalam kategori “tertinggal” dan Papua adalah provinsi dengan IPM paling rendah dengan angka 59,09 pada tahun 2017. Dalam kaitannya dengan kesehatan, Papua yang terdiri dari 29 kota/kabupaten masih memiliki pelayanan kesehatan dengan kinerja yang tergolong rendah. Hal ini diantaranya berkaitan dengan keberadaan fasilitas pelayanan dan tenaga kesehatan di Papua. Dalam penelitian ini ingin dilakukan pengelompokkan provinsi-provinsi di Papua berdasarkan fasilitas dan tenaga kesehatan menggunakan algoritma K-Medoids. Hasilnya menunjukkan terdapat hubungan linear positif antara total populasi dengan jumlah tenaga kesehatan artinya bertambahnya populasi diikuti dengan peningkatan jumlah tenaga kesehatan selain itu bertambahnya jumlah fasilitas kesehatan (meliputi rumah sakit, puskesmas, fasilitas kesehatan terkait persalinan, dan fasilitas kesehatan lainnya) diikuti dengan peningkatan jumlah tenaga kesehatan. Hasil clustering sudah sesuai dimana Cluster 1 berpenduduk banyak dengan memiliki jumlah puskesmas, fasilitas kesehatan terkait persalinan, dan tenaga kesehatan lainnya (selain dokter, dokter gigi, dan tenaga kesehatan terkait persalinan) sedangkan Cluster 2 berpenduduk sedikit dan memiliki jumlah fasilitas maupun tenaga kesehatan yang paling sedikit. Walaupun hasil menggambarkan jumlah penduduk berbanding lurus dengan jumlah fasilitas kesehatan dan jumlah tenaga kesehatan, namun masih dibawah standar yang ditetapkan oleh perundang-undangan. Papua masih perlu lebih banyak membangun fasilitas pelayanan kesehatan dan merekrut lebih banyak tenaga kesehatan dengan strategi khusus yang disesuaikan dengan Kata Kunci : Sehat, Fasyankes, Nakes, Papua.
Analysis of the Effectiveness of Flash Floods Disaster Mitigation in Java Island Alfa Nugraha Pradana; Annissa Nur Fitria Fathina; Anwar Fitrianto; Bagus Sartono; Sachnaz Desta Oktarina
Sriwijaya Journal of Environment Vol 7, No 2 (2022): ENVIRONMENTAL CARE AND PROTECTION
Publisher : Program Pascasarjana Universitas Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22135/sje.2022.7.2.91-99

Abstract

Flash flood is one of the natural disasters that currently happens a lot in Indonesia. Java Island is one of the largest archipelagoes in Indonesia and has the highest incidence of flash floods. Several efforts were conducted to anticipate and mitigate flash floods in Java Island, including an early warning system, preparing safety equipment, building evacuation route signs, and monitoring watersheds. Through the dataset of Village Potential 2018, this study aims to explore the effectiveness of flash flood mitigation in Java Island using the R programming language. The stages of research carried out in this study are data preprocessing, including selecting, recoding the variables, exploratory univariate, bivariate, and multivariate data analysis. The results showed that the fatalities of flash floods often occurred in areas with plains surface, especially in West Java and East Java, followed by the topography of Central Java on the hills and the valleys in Banten. In addition, the most effective disaster mitigation established in Java Island is safety equipment and the construction of evacuation route signs compared to other disaster anticipation efforts.
Comparisons between Resampling Techniques in Linear Regression: A Simulation Study Anwar Fitrianto; Punitha Linganathan
CAUCHY: Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi Vol 7, No 3 (2022): CAUCHY: JURNAL MATEMATIKA MURNI DAN APLIKASI
Publisher : Mathematics Department, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18860/ca.v7i3.14550

Abstract

The classic methods used in estimating the parameters in linear regression need to fulfill some assumptions. If the assumptions are not fulfilled, the conclusion is questionable. Resampling is one of the ways to avoid such problems. The study aims to compare resampling techniques in linear regression. The original data used in the study is clean, without any influential observations, outliers and leverage points.  The ordinary least square method was used as the primary method to estimate the parameters and then compared with resampling techniques. The variance, p-value, bias, and standard error are used as a scale to estimate the best method among random bootstrap, residual bootstrap and delete-one Jackknife. After all the analysis took place, it was found that random bootstrap did not perform well while residual and delete-one Jackknife works quite well. Random bootstrap, residual bootstrap, and Jackknife estimate better than ordinary least square. Is was found that residual bootstrap works well in estimating the parameter in the small sample. At the same time, it is suggested to use Jackknife when the sample size is big because Jackknife is more accessible to apply than residual bootstrap and Jackknife works well when the sample size is big.
Handling Outliers in The Stochastic Frontier Model Using Cauchy and Rayleigh Distributions to Measure Technical Efficiency of Rice Farming Bussiness Retna Nurwulan; Anik Djuraidah; Anwar Fitrianto
Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining Vol 5, No 2 (2022): September 2022
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/ijaidm.v5i2.19597

Abstract

Technical Efficiency (TE) is one of the essential indicators used to evaluate the development of the agricultural sector. Generally, the statistical model used to measure TE is a stochastic frontier model with the noise being normally distributed and the inefficiency being half-normally distributed. The problem is that the model is not robust when outlier observations occur. This study proposed a stochastic production frontier model with a fat-tailed distribution to overcome outlier observations. This study used two stochastic models with fat-tailed distribution used in this study: Chaucy-half normal and normal-Rayleigh stochastic models. The translog production function was selected as a connecting function between the input and output. These two models were applied to estimate the technical efficiency of rice farming in Central Kalimantan. The results showed that the proposed model could reduce or eliminate outliers in the remaining inefficiencies. In addition, the range of technical efficiency values had also narrowed. Thus, the Chaucy-half normal and normal-Rayleigh stochastic models can handle outliers.
Teknik Oversampling Pada Regresi Logistik Ordinal Dalam Menduga Faktor Yang Memengaruhi Risiko Penyebaran Zona Covid-19 di Kabupaten Garut Ghina Fauziah; Indahwati; Erfiani; Anwar Fitrianto; Reni Amelia
J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 15 No 2 (2022): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi Univ. PGRI Adi Buana Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36456/jstat.vol15.no2.a5596

Abstract

Covid-19 merupakan penyakit yang disebabkan oleh infeksi virus SARS-CoV-2, pertama kali masuk ke Indonesia pada awal tahun 2020. Adanya wabah covid-19 menyebabkan setiap daerah yang ada di Indonesia khususnya kabupaten Garut harus terbagi ke dalam beberapa risiko zona covid-19 sesuai dengan kondisi dari suatu daerah tersebut. Beberapa faktor yang dapat memengaruhi suatu daerah masuk pada risiko zona tertentu dapat ditentukan berdasarkan jumlah kasus positif covid-19, kasus suspek, kasus kontak erat, jumlah desa, dan kepadatan penduduk daerah tersebut. Regresi logistik ordinal merupakan salah satu analisis regresi yang digunakan untuk menganalisa hubungan antara variabel prediktor dan variabel respon, dimana variabel respon tersebut bersifat kategorik dengan skala ordinal. Oleh karena itu, maka digunakan regresi logistik ordinal untuk mengetahui faktor apa saja yang memberikan pengaruh terhadap pembagian risiko zona covid-19 di kabupaten Garut pada bulan Juli tahun 2021. Sebelum melakukan pemodelan regresi logistik ordinal dilakukan terlebih dahulu proses teknik resampling dengan metode oversampling untuk menangani data yang tidak seimbang pada peubah respon. Berdasarkan pemodelan hasil dari pemodelan serta pengujian secara parsial, didapatkan bahwa peubah bebas yang memiliki pengaruh terhadap risiko zona covid-19 di kabupaten Garut yaitu jumlah desa, kepadatan penduduk, kasus suspek, dan kasus konfirmasi positif dengan nilai akurasi sebesar 85.71%.
Faktor – Faktor yang Memengaruhi Permasalahan Stunting di Jawa Barat Menggunakan Regresi Logistik Biner Silmi Annisa Rizki Manaf; Erfiani; Indahwati; Anwar Fitrianto; Reni Amelia
J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 15 No 2 (2022): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi Univ. PGRI Adi Buana Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36456/jstat.vol15.no2.a5654

Abstract

Salah satu bentuk akibat dari kurangnya asupan gizi kronis pada balita adalah stunting. Stunting merupakan permasalahan kesehatan yang saat ini sedang digencarkan untuk diturunkan angka prevalensinya. Permasalahan kesehatan ini berhubungan erat pada pertumbuhan tinggi badan yang lebih rendah dengan anak seusianya. Berdasarkan data Kemenkes per Agustus 2021, Provinsi Jawa Barat menduduki posisi pertama dengan angka balita stunting paling tinggi di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor apa saja yang memengaruhi terjadinya stunting pada balita dan memodelkan dengan metode regresi logistik biner untuk wilayah Jawa Barat. Metode ini dapat menunjukkan faktor yang memengaruhi berdasarkan peubah yang signifikan. Regresi logistik biner akan memodelkan hubungan antara satu atau beberapa peubah prediktor dengan peubah respon yang kategorik. Peubah respon didefinisikan sebagai persentase angka balita stunting dan dibagi kedalam dua kategori yakni tinggi dan rendah. Pengategorian kelas didasarkan pada nilai median pada persentase angka balita stunting. Unit penelitian menuju pada 27 wilayah Kabupaten/Kota di Jawa Barat. Hasil analisis menunjukkan dari 11 peubah prediktor, setelah dilakukan pemodelan terdapat 3 peubah yang berpengaruh signifikan pada taraf nyata 0,10 yakni imunisasi dasar lengkap, tempat pengelolaan makanan yang memenuhi syarat kesehatan, dan penduduk miskin. Model yang terpilih berdasarkan nilai akurasi seimbang terbesar dibandingkan model lainnya yakni dihasilkan nilai akurasi seimbang sebesar 81,59%.
Pemodelan Regresi Logistik Berbasis Backward Elimination Untuk Mengetahui Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan di Indonesia Tahun 2021 Alfi Indah Nurrizqi; Erfiani; Indahwati; Anwar Fitrianto; Reni Amelia
Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol 6 No 2 (2022): Jurnal Statistika dan Aplikasinya
Publisher : Program Studi Statistika FMIPA UNJ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/JSA.06202

Abstract

Kemiskinan seringkali berhubungan dengan masalah kesejahteraan dan menjadi salah satu masalah utama di Indonesia. Kondisi ekonomi akibat Covid-19 berdampak pada tingkat kemiskinan di masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi tingkat kemiskinan di Indonesia tahun 2021 menggunakan regresi logistik biner. Regresi logistik biner digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel respon yang terdiri dari dua kategori dengan satu atau lebih variabel prediktor. Hasil penelitian ini menunjukkan proporsi tingkat kemiskinan rendah lebih tinggi dibandingkan tingkat kemiskinan tinggi. Terdapat 18 provinsi dengan tingkat kemiskinan rendah serta 16 provinsi dengan tingkat kemiskinan tinggi. Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kategori pada tingkat kemiskinan yaitu Indeks Pembangunan Manusia (X1) dan Gini Ratio (X2). Ketepatan klasifikasi dari model sebesar 83.33%, yang artinya model baik digunakan.
Co-Authors A. A., Muftih Aam Alamudi Abd. Rahman Adeline Vinda Septiani Agung Tri Utomo Agus M Soleh Agus Mohamad Soleh Ahmad Syauqi Alfa Nugraha Alfa Nugraha Pradana Alfa Nugraha Pradana Alfa Nugraha Pradana Alfa Nugraha Pradana Alfi Indah Nurrizqi Aliu, Mufthi Alwi ALIU, MUFTIH ALWI Amalia Kholifatunnisa Amanda, Nabila Amatullah, Fida Fariha Amelia, Reni Amir Abduljabbar Dalimunthe Anadra, Rahmi Anang Kurnia Anang Kurnia Anik Djuraidah Anisa Nurizki Annisa Putri Utami Annissa Nur Fitria Fathina Ardhani, Rizky Aristawidya, Rafika Asri Pratiwi, Asri Assyifa Lala Pratiwi Hamid Azis, Tukhfatur Rizmah Aziza, Vivin Nur Bagus Sartono Budi Susetyo Budi Susetyo Budi Susetyo Budi Susetyo Bukhari, Ari Shobri Cahya Alkahfi Daswati, Oktaviyani Defri Ramadhan Ismana Deri Siswara Dessy Rotua Natalina Siahaan Dessy Siahaan Devi Permata Sari Dian Handayani Dwi Jumansyah, L.M. Risman Erfiani Erfiani Erfiani Erfiani Erfiani Erfiani Erfiani Erfiani Erfiani Erfiani Fadilah, Anggita Rizky Fajar Athallah Yusuf Farit M Affendi Farit M. Afendi Farit Mochamad Afendi Fatimah Fatimah Fauziah, Monica Rahma Fulazzaky, Tahira Ghina Fauziah Gustiara, Dela Hari Wijayanto Harismahyanti A., Andi Hasnataeni, Yunia Hasnita Hasnita Heri Cahyono I Made Sumertajaya Ilham Azagi Ilmani, Erdanisa Aghnia Imam Hanafi Indah, Yunna Mentari Indahwati Indahwati Indahwati Indahwati, Indahwati Irsyifa Mayzela Afnan Irzaman, Irzaman Ismah, Ismah Isna Shofia Mubarokah Iswan Achlan Setiawan Iswati Jamaluddin Rabbani Harahap Jap Ee Jia Jia, Jap Ee Jumansyah, L. M. Risman Dwi Jumansyah, L.M. Risman Dwi Khairil Anwar Notodiputro Khikmah, Khusnia Nurul Khusnia N. K. Khusnia Nurul Khikmah Kriswan, Suliana Kusman Sadik L.M. Risman Dwi Jumansyah L.M. Risman Dwi Jumansyah La Ode Abdul Rahman La Ode Abdul Rahman Lai Ming Choon Linganathan, Punitha lmam Hanafi M. Aiman Askari M.S, Erfiani Marshelle, Sean Megawati Megawati Mohamad Solehudin Zaenal Muftih Alwi Aliu Muftih Alwi Aliu Muhadi, Rizqi Annafi Muhammad Farhan Zahid Muhammad Irfan Hanifiandi Kurnia mutiah, siti Nabila Ghoni Trisno Hidayatulloh Nadira Nisa Alwani Nafisa Berliana Indah Pratiwi Nashir, Husnun Nisa Nur Aisyah Novi Hidayat Pusponegoro Nugraha, Adhiyatma Nur Hidayah Nur Khamidah Pangestika, Dhita Elsha Pika Silvianti Pika Silvianti Pradnya Sri Rahayu Punitha Linganathan Putri Auliana Rifqi Mukhlashin Putri, Oktaviani Aisyah Rachmat Bintang Yudhianto Rafika Aufa Hasibuan Rahmatun Nisa, Rahmatun Rais Reka Agustia Astari Reni Amelia Reni Amelia Retna Nurwulan Riansyah, Boy Rifda Nida’ul Labibah Riska Yulianti, Riska Rizki Manaf, Silmi Anisa Rizki, Akbar Rizqi, Tasya Anisah Sachnaz Desta Oktarin salsa bila Seta Baehera Setyowati, Silfiana Lis Siau Hui Mah Siau Man Mah Silmi Annisa Rizki Manaf Silmi Annisa Rizki Manaf Siregar, Indra Rivaldi Siti Hafsah Siti Hasanah Siti Nur Azizah, Siti Nur Sofia Octaviana Sony Hartono Wijaya Suantari, Ni Gusti Ayu Putu Puteri Suliana Kriswan Tahira Fulazzaky Titin Agustina Titin Yuniarty Yuniarty Uswatun Hasanah Utami Dyah Syafitri Vitona, Desi Vivin Nur Aziza Waliulu, Megawati Zein Wan Muhamad, Wan Zuki Azman Wan Zuki Azman Wan Muhamad Wan Zuki Azman Wan Muhamad Wan Zuki Azman Wan Muhamad Wan Zuki Azman Wan Muhamad Waode, Yully Sofyah Winata, Hilma Mutiara Xin, Sim Hui Yenni Angraini Yuniarsyih R.A, Rizqi Dwi Zein Rizky Santoso